滁州市空气质量指数及其驱动力因子分析

陈磊，吕鑫，陈明珠，汪泽锋

（滁州学院，安徽 滁州239000）

滁州市空气质量指数及其驱动力因子分析

陈磊，吕鑫，陈明珠，汪泽锋

（滁州学院，安徽 滁州239000）

针对皖江城市带的代表性城市安徽省滁州市，利用2015年初新建成的三处空气质量监测站提供的空气质量指数和空气污染物监测数据，采用统计学分析方法，初步获得滁州市空气质量的时空动态分布格局。分析结果表明：滁州市空气质量指数存在不同程度的月际波动性和日际波动性，空气质量以冬季月份的1月为最差，以春季月份的3月为最优；三处空气质量监测站点中，位于市区北部的老年大学监测站点的空气质量相对较差；细颗粒物是滁州市的首要污染物，其浓度对滁州市空气质量起到决定性作用。

空气质量；指数；污染物

一、研究背景

大气污染问题已成为影响我国城市和区域可持续发展及环境外交的重要因素，使我国在不断发展的同时也面临着严峻的挑战[1-3]。工业进程步伐的加快、化石燃料的消耗等是重要的空气污染源，本地污染物的排放、外地污染物的传输，以及污染物的二次生成等是地区污染物的主要组成部分[4]。

目前，我国城市空气质量研究热点主要集中在华北、珠三角、西北等多地[5-7]，而位于华东腹地的安徽省各市的空气质量状况尚无较为系统的研究。本文首次以皖江城市带的代表性城市安徽省滁州市为研究对象，对其空气质量监测数据进行整理与分析，以期获得滁州市环境空气质量的状况资料和时序变化信息。

二、资料与方法

（一）研究区概况

滁州市位于安徽省东部，苏皖交界处，地理范围为北纬 31°51′-33°13′、东经 117°09′-119°13′之间，隶属“南京都市圈”核心层。滁州市管辖琅琊区、南谯区2个市辖区和全椒、来安、定远、凤阳4个县，代管天长、明光2个县级市。滁州市已初步形成以国家级园区滁州经济技术开发区为先导，各县市区省级工业园为重点，乡镇工业小区为支撑的三级园区发展格局，为滁州市的经济与发展提供有力支撑。

（二）数据来源与方法介绍

滁州市现有三处空气质量监测站点用以监测城市空气质量状况时空变化。选择2015年1月-6月期间滁州市3处空气质量监测站点的AQI及各项空气污染物监测数据，分别以月份、日期为单位进行分析，日均值由网站提供的小时均值数据计算而得，月均值由日均值数据计算而得到。

三、结果分析

（一）空气质量指数

2015年1-6月滁州市各空气质量监测站点的AQI日均值分布情况如图1所示。为利于区分AQI月间对比，将各月AQI值域范围统一设置为0-300。由图1可知，三处空气质量监测站点的观测值变化趋势基本一致，且观测值相近，仅1月老年大学监测站点的监测数据较高于人大宾馆和监测站的监测数据。各月空气质量不同等级的统计天数见图1。

图1 2015年1-6月安徽省各市AQI月均值Fig.1 Monthly means of AQI of each city of Anhui Province during the first half year

图2 老年大学监测站点各月空气质量等级统计Fig.2 Statistics of the air quality rating of the elderly university station

图1和图2能够很好地体现2015年1-6月滁州市空气质量的时序动态变化。整体来看，各月AQI存在不同程度的月际、日际波动性：1月波动性最强、波动幅度最大，空气质量为6个月中最差，存在5天重度污染，主要在月初和月末附近出现两次峰值期过程，月初老年大学监测站点出现监测期间最高日均值286；2月空气质量明显好转，有50%的日期的空气质量达到良级别，AQI值均在0-200范围内波动，主要高值日期出现在月中，至月末AQI值不断降低；3月空气质量为6个月中最优，达到良级别以上的日期高达94%，AQI日值相对平稳、波动不大，仅有1天的AQI日均值为103，其余日期空气质量全部达到优良级别；4月上旬AQI仍平稳维持在较低值范围，至下旬稍有升高；5、6月AQI值域范围相近，与4月下旬的监测值存在一定程度的承接。

（二）空气质量监测数据

《环境空气质量标准》明确规定，将PM10、PM2.5、NO2、SO2和CO等空气污染物纳入日常监测范畴，实时监控各项空气污染物浓度值比例。空气质量监测数据的分析同样利用老年大学站点的监测数据进行。2015年1-6月滁州市老年大学监测站点的PM10、PM2.5、NO2、SO2和 CO五项空气污染物浓度值比例（各浓度单位与AQI计算原则规定一致）的各月日均值分布情况如图3所示。

图3 2015年1-6月滁州市老年大学监测站点空气污染物浓度值比例Fig.3 The proportion of air pollutant concentration in the monitoring stations of 1-6 in Chuzhou city in 2015

百分比堆积面积图可用于显示每个数值所占百分比随时间或类别变化的趋势，表达每个系列的比例趋势线。由图3可知，2015年1月-6月各项污染物比例较为稳定，以PM10和PM2.5所占百分比为最大，基本维持在80%-90%左右。为探知AQI与各项空气污染物之间的关系，以月为单位分别对AQI与各项空气污染物进行线性回归分析，最终结果见表1。

表1 AQI与空气污染物相关性分析Table.1 Correlation analysis between AQI and air pollutants

由表1可知，AQI与PM2.5存在极强的线性相关，二者各月相关系数最低值高达0.9681，空气质量最差的1月AQI与PM2.5的相关系数甚至高达0.9960，由此可知，细颗粒物是滁州市的首要污染物，细颗粒物的浓度对滁州市空气质量起到决定性作用。

四、结果与讨论

（1）2015年上半年，滁州市各月AQI存在不同程度的月际、日际波动性，空气质量以冬季月份的1月为最差，春季月份的3月为最优；

（2）市内三处空气质量监测站点的AQI分布较为相近，位于北部的老年大学空气质量相对较差，说明不同位置的功能区特点会导致小范围内的空气质量存在分布差异；

（3）AQI与SO2和NO2的相关系数极小，与CO达显著相关，与PM2.5存在极强的线性相关；细颗粒物是滁州市的首要污染物，细颗粒物的浓度对滁州市空气质量起到决定性作用。

[1]岳玎利，钟流举，曾立民，等.珠三角地区冬季大气细颗粒物理化特性与成因[J].环境科学与技术，2015，38（2）：105-109.

[2]Minghui Tao,Liangfu Chen,Zifeng Wang,et al.A study of urban pollution and haze clouds over northern China during the dusty season based on satellite and surface observations[J].Atmospheric Environment 2014,82:183-192.

[3]范辰乾.基于MODIS数据的气溶胶光学厚度与PM2.5浓度关系研究——以济南市为例 [D].山东师范大学,2014.

[4]张建中忠,孙瑾,王冠岚等.北京地区空气质量指数时空分布特征及其与气象条件的关系 [J].气象与环境科学,2014,37(01):33-39.

[5]滕 曼 姚雅伟 付 强.京津冀地区环境空气PM2.5自动监测现场比对研究[J].环境工程学报,2015,9（1）：331-334.

[6]伯鑫，王刚，温柔等。京津冀地区火点企业的大气污染影响[J].中国环境科学，2015,35（02）：364-373.

[7]姚青,蔡子颖,韩素芹,等.天津冬季雾霾天气下颗粒物质量浓度分布与光学特性[J].环境科学研究，2014,27(05):462-469.

R852.1

A

1671－5993（2017）03－0049－03

2017-05-04

滁州学院大学生创新创业训练计划项目资助（2016CXXL061）。

陈磊（1995-），男，安徽和县人，滁州学院地理信息与旅游学院地信专业学生；吕鑫（1989-），男，黑龙江哈尔滨人，滁州学院地理信息与旅游学院教师，硕士。