广州越秀区空气污染及交通影响特征分析

李红霞，徐伟嘉，刘永红，詹鹃铭，冯梦思，黄建彰

(1.广东旭诚科技有限公司，广东 广州 510000；2.东莞中山大学研究院，广东 东莞 523808;3.中山大学智能工程学院，广东 广州 510275)

1 引言

近年来随着社会经济的快速发展和工业化、城市化进程的加速，以PM2.5、O3为主的复合型大气污染问题日益突出[1～3]。我国城市空气污染严重，全国约1/5的城市空气污染严重。2013年9月国务院发布《大气污染防治行动计划》第九条明确提出要“建立监测预警应急体系，妥善应对重污染天气”，指出要“京津冀、长三角、珠三角等区域要建立健全区域、省、市联动的重污染天气应急响应体系”。近年来，珠三角区域以O3、PM2.5、NOx污染交织为特征的大气复合污染日益突出[4～6]。越秀区是中国广东省广州市的一个市辖区，是广州老四区(越秀、东山、荔湾、海珠)之一，作为广州行政、商贸、金融、文化中心，主要为以第三产业为主体、特色经济为带动、商贸服务业为支撑的产业格局，根据广州环境保护官网(http://www.gzepb.gov.cn/zwgk/hjgb/)每月发布的广州市各区空气质量排名信息统计，荔湾区、越秀区整体空气质量排名较为落后。

当前，前人常采用时序分析主要对空气污染流行病学[7～9]、大气污染变化特征[10，11]、空气质量预测模型[12～18]等方面进行研究。研究发现，2005～2008年期间，宝山城区的SO2、NO2和PM10的浓度均在冬季最高，夏季最小[19]。北京城区O3浓度夏季最高，冬季最低，15：00左右出现峰值，且O3与NOX(NO+NO2)呈现负相关关系[20]，并验证了NO2是生成O3的重要前体污染物，与NO2呈现中等负相关关系[21]。宜昌市夏季的O3与NOX也有相似的结论[22]。然而，当前对发达城市典型老城区空气质量污染特征的分析几乎空白。当前还较缺乏对发达城市典型老城区空气质量污染特征的深入研究，难以为城市乃至精细到区域空气质量达标管理提供有效的数据决策支撑。

因此，为掌握广州市典型老城区大气污染特征，基于越秀区麓湖国控空气质量自动监测数据，使用越秀区麓湖国控空气质量自动监测站2013年1月1日到2017年6月25日的监测数据(包括SO2、NO2、CO、PM10、PM2.5、O3)、气象观测站(113.32°E，23.13°N)同期的气象观测资料(主要是风速、温度和降水等)与越秀区主要路段交通资料(主要包括速度、拥堵指数等)，重点分析越秀区各污染物浓度特征、气象因素影响以及交通状况对区域空气质量污染的影响，旨在清晰地识别典型老城区空气质量污染特征、气象要素、交通状况等要素对其污染传输、污染成因与迁移输送的影响，以摸清广州乃至整个珠三角区域城市典型区域的大气复合污染积累、扩散、沉降和区域输送规律。

2 实验数据与方法

本研究主要数据使用空气污染物浓度数据、气象与交通资料，包括广州市越秀区麓湖国控空气质量自动监测站2013年1月1日到2017年6月25日的监测数据(包括SO2、NO2、CO、PM10、PM2.5、O3)，首先分析广州市麓湖空气污染现状及其特征；然后通过分析站点附近的气象观测站(113.32°E，23.13°N)同期的气象观测资料(主要是风速、温度和降水等)，从气象的角度分析气象要素影响下空气污染的成因；最后，重点分析越秀区全区交通道路状况(主要包括速度、拥堵指数等)，重点分析了交通状况对区域空气质量污染影响。本研究空气质量数据资料来源于全国空气质量发布平台(http://113.108.142.147:20035/emcpublish)及广州市环境保护官网(http://www.gzepb.gov.cn/zwgk/hjgb/)。气象数据来源于气象数据共享网(http://data.cma.cn/)，主要道路、车速及拥堵状况数据来源于高德地图。本研究使用了Openair工具包(网址来源：http://www.openair-project.org)研究污染特征及污染气象相似聚类分析。越秀区、麓湖站点、区内主要路段、麓湖站点附近3条重要路段情况如图1所示。

图1 麓湖站点附近重要路段

3 基于时间序列的污染物质量浓度变化

3.1 年度变化特征分析

选取2016为代表年，采用广州市越秀区麓湖国控点SO2、NO2、CO、PM10、PM2.5、O3-1h、O3-8h、AQI指数小时发布数据，分析各污染物浓度年度变化特征如图2所示。2016年总体数据有效性良好(缺失率均小于5%)，且较2015年相比为空气质量改善较大的一年。2016年各污染物分布整体呈现非正态分布特征，PM2.5、O3-8h、PM10、NO2、CO和SO2年均浓度值分别为34 μg/m3、57.1 μg/m3、54.8 μg/m3、50.7 μg/m3、0.8 mg/m3和11 μg/m3。结合2016年3月28日至4月1日期间发生的4天空气质量高污染事件分析发现，此次污染过程对2016年PM2.5年均值增加贡献较大，高达2.4%，即0.8 μg/m3。

3.2 首要污染物特征分析

为掌握越秀区麓湖站点首要污染物整体特征，分析2013年1月至2017年6月该站点首要污染物分布及变化特征如图3所示。结果显示，麓湖站首要污染物占比排序为：PM2.5>PM10>O3>NO2，其中2017年前6个上述4项污染物为首污占比比例分别为48%、47%、5%和4%。PM2.5作为首要污染物占比逐年有所下降，2013～2017年逐年占比值分别为89%、81%、60%、52%和48%。PM10和NO2作为首要污染物逐步凸显，其中2013～2017年PM10首污逐年占比分别为11%、13%、34%、41%和26%，NO2首污占比则从2013年的1%上升为2017年的4%。麓湖站空气质量为优的占比2015年达最高(52%)，2017年前6个月优占比仅为44%。

图2 2016年污染物年度变化时序(除CO单位为mg/m3其他单位均为μg/m3)

3.3 各污染物月均值时序变化

结合广州市各区排名情况，重点选取广州市、从化区(空气质量最佳)、越秀区、荔湾区(空气污染最重)为对象，对比2016年1月至2017年5月PM2.5、PM10、O3及NO2月均浓度情况如图4所示。结果显示， 2017年前6个月越秀区PM10、PM2.5、O3和NO2浓度较2016年同期值有所增加，且PM2.5、 PM10月均浓度变化趋势与市平均一致，并整体接近或低于市平均浓度水平。一市三区O3月均浓度差异不大，而越秀区NO2浓度逐年增加显著，且浓度显著高于市及其他区平均值。

图3 2013～2017年首要污染物占比情况

图4 PM10、PM2.5、O3和NO2月均浓度值时序变化

3.4 空气质量周月时变化特征分析

越秀区空气质量周、逐月、逐时变化特征如图5所示。月变化结果显示，PM2.5与PM10冬春季为污染高发季，2月受外来务工人员返乡影响，除O3外的各污染物浓度整体水平有所下降，O3浓度在全年10月达到峰值后迅速大幅度降低。周变化特征表明，除O3污染浓度周一最高外，其他各污染物在周二均出现污染高峰，初步判断交通源影响敏感。各污染物逐时特征显示，O3日变化具有明显早晚交通高峰时段的双峰特征，O3与NO2总体负相关，NOx两次早高峰(分别在4：00、8：00左右)明显，交通晚高峰时段NOx出现谷值，可能受光化学反应O3生成消耗影响所致。

4 污染物与气象因素间影响关系分析

4.1 风场对空气质量的影响

重点选取PM10、PM2.5、O3和NO2浓度，分析风向风速对其影响的结果如图6所示。以PM2.5为例，春季风越小，PM2.5污染越重；秋冬季发生偏北/西北风和冬季西南/西北/北风时，风速较大也污染较重，推测PM2.5污染主要受外来传输影响，偏静稳型东风时PM2.5污染较重，推测可能受本地积累加外来输送综合影响。

综合分析显示，PM2.5和PM10春夏季受本地源影响为主，PM2.5和PM10秋季受偏北/西北方向外来输送影响较大，PM2.5冬季受偏西南/西北/北方向外来输送影响较大，PM10冬季受偏西南/西北/西方向外来输送影响较大。O3秋冬季受本地源影响为主，春季受偏西南方向外来输送影响较大，夏季受偏东北/北方向外来输送影响较大。

图5越秀区麓湖站周月时变化特征

图6 风向风速对空气质量的影响分析

4.2 降雨对空气质量的影响

降雨对越秀区空气质量的影响如图7所示。降雨对于SO2、PM2.5和PM10浓度降低有利，有降雨情形污染减少明显，与颗粒物下雨天湿沉降有关。对于NO2，气象要素影响明显，无降雨情形下NO2整体浓度较高，降雨情形下低风速情景的NO2浓度较高风速时更高，即可能降雨时交通拥堵导致车速降低，机动车排放物NO2积累进而浓度上升，建议重点关注交通排放源控制。降雨因素对CO浓度影响不明显。O3受降雨影响不显著，由于O3生成更多受太阳辐射的影响，且既有外来传输影响，亦有本地积累排放，因此O3在考虑联防联控同时重点季节性削峰减排最为有效。

图7降雨对空气质量的影响

图8 PM2.5和O3污染气象聚类分析结果(上图：PM2.5；下图：O3)

4.3 基于相似聚类的重点污染特征分析

选取PM2.5和O3，综合考虑污染物浓度和气象，基于相似聚类算法分析的污染聚类特征如图8所示。结果表明，对于PM2.5，第3类别(偏西南风；约1～4.2 m/s)，空气质量扩散条件一般，且污染事件发生事件以秋冬季为主；第4类别(东/东南/东北风，1～3.5 m/s)，空气质量扩散条件一般，周一污染发生显著，且春季浓度高于其他季节；第5类别(正北风，0～6 m/s)，空气质量扩散条件差，平均浓度明显高于其他类别，其他类别相对发生PM2.5污染概率相对较低。

对于O3，第4类别(风向东/东南/东北风，1～4 m/s)，空气质量扩散条件一般，周二污染发生峰值，10月至次年1月平均浓度偏高；第5类别(西北风， 0～7 m/s)，空气质量扩散条件一般，臭氧周特征出现双峰，7、8、12月平均浓度偏高；第6类别(正北风，0～5 m/s)，空气质量扩散条件一般，臭氧周特征呈现微双峰，且7月污染平均浓度偏高，其他类别相对发生O3污染概率相对较低。

5 道路交通状况对空气质量的影响

5.1 工作日主要路段交通状况

越秀区各污染物受交通源影响较大，因此重点选取并分析越秀区主要路段交通状况，以判断交通对空气质量的影响，工作日越秀区下塘西路、广园中路、内环路三条主要路段主要路段交通状况如图9所示。

越秀区工作日6：00～9：00、15：00～20：00存在较明显的交通拥堵，国控站(麓湖站)周围路段，工作日上述时间段车速较低，最低车速16～29 m/s，广园中路车速最低，8：00和18：00平均车速仅为16.02 m/s和23.31 m/s。结合图4可知，越秀区机动车直排产物之一NO总体浓度高峰时段为3：00～5：00、6：00～9：00、22：00～次日1：00，NO2全天高峰为19：00～20：00，NO高峰生成可能与低速交通直接排放生成相关，受O3光化学反应影响白天NO2作为前体物参与光解反应使得NO2污染不突出，而在夜间太阳辐射强度低，光化学反应减弱情形下前体物NO2二次生成，进而导致浓度回升。

图9工作日越秀区主要路段交通状况

图11 越秀区主要路段交通时空变化状况

5.2 非工作日主要路段交通状况

越秀区下塘西路、广园中路、内环路3条主要路段非工作日的交通状况如图10所示。越秀区工作日与非工作日交通状况差异较明显。非工作日时段，三条主要道路主要在10：00～21：00期间表现出轻微拥堵状况，且整体平均车速均高于36 m/s。非工作交通状况良好，对NO2周变化浓度曲线影响敏感性低。

5.3 道路交通状况空间分布特征

越秀区下塘西路、广园中路、内环路三条主要路段交通状况时空变化如图11所示。NO2污染受本地排放为主，初步诊断为交通源影响，需重点关注。6：00、8：00、10：00、18：00时段越秀区各主要路段均处理交通不畅或者拥塞状态，对应NO浓度上述时段相对亦较高，而NO2与O3浓度、交通状况(速度与拥堵指数)三者间则体现出更为复杂的非线性关系，后续需重点进一步研究。

6 结论与建议

基于越秀区麓湖国控空气质量自动监测数据，使用越秀区麓湖国控空气质量自动监测站2013年1月1日到2017年6月25日的监测数据(包括SO2、NO2、CO、PM10、PM2.5、O3)、气象观测站(113.32°E，23.13°N)同期的气象观测资料(主要是风速、温度和降水等)与越秀区主要路段交通资料(主要包括速度、拥堵指数等)，重点分析了越秀区各污染物浓度特征、气象因素影响以及交通状况对区域空气质量污染的影响，并得到如下结论。

(1)2016年越秀区麓湖站PM2.5、O3-8h、PM10、NO2、CO和SO2年均浓度值分别为34 μg/m3、57.1 μg/m3、54.8 μg/m3、50.7 μg/m3、0.8 mg/m3和11 μg/m3。首要污染物占比排序为：PM2.5>PM10>O3>NO2，PM2.5作为首要污染物占比逐年有所下降，2013～2017年逐年占比值分别为89%、81%、60%、52%和48%。PM10和NO2作为首要污染物逐步凸显，其中2013～2017年PM10首污逐年占比分别为11%、13%、34%、41%和26%，NO2首污占比则从2013年的1%上升为2017年的4%。越秀区NO2浓度逐年增加显著，且浓度显著高于市及其他区平均值。

(2)PM2.5与PM10冬春季为污染高发季，O3浓度在全年10月达到峰值后迅速大幅度降低。O3污染浓度周一最高外，其他各污染物在周二均出现污染高峰，初步判断交通源影响敏感。PM2.5和PM2.5春夏季受本地源影响为主，秋、冬季分别受偏北/西北方向、偏西南/西北/北方向外来输送影响较大。

(3)降雨对于SO2、PM2.5和PM10浓度降低有利，低风速时NO2浓度较高，可能受交通拥堵车速低促使机动车NOx排放影响，降雨因素对CO和O3浓度影响不明显。

(4)偏北风时，空气质量扩散条件差，需重点关注PM2.5污染，其平均浓度明显高于其他气象情景下该值。偏东/东南/东北风1～4 m/s风速时，空气质量扩散条件一般，需重点关注周二O3高峰污染，该类气象条件下O3平均浓度在10月至次年1月较其他类别更高。

(5)越秀区各污染物受交通源影响较大，国控站(麓湖站)周围路段工作日最低车速16～29 m/s，广园中路车速最低，8：00和18：00平均车速仅为16.02 m/s和23.31 m/s，对NONOx浓度影响敏感。非工作交通状况良好，对NO2周变化浓度曲线影响敏感性低。6：00、8：00、10：00、18：00时段越秀区各主要路段均处理交通不畅或者拥塞状态，对应NO浓度上述时段相对亦较高。

AnalysisofAirPollutionCharacteristicsandTrafficImpactinYuexiuAreaofGuangzhou

Li Hongxia1, Xu Weijia2, Liu Yonghong3, Zhan Juanming3, Feng Mengsi1, Huang Jianzhang3

(1.GuangdongSuncereTechnologyCO.,LTD,Guangzhou,Guangdong, 510275,China; 2.InstituteofDongguanSunYat-senUniversity,Dongguan,Guangdong, 523808,China; 3.SchoolofIntelligentSystemsEngineering,SunYat-SenUniversity,Guangzhou,Guangdong, 510275,China)

Abstract: Based on the data of six pollutants from January 1, 2013 to June 25, 2017, the air quality automatic monitoring stations of Yuexiu Luhu Lake in Yuexiu District were analyzed. The concentration characteristics, impact characteristics of meteorological factors, influence of traffic conditions were investigated. The results showed that: (1) the annual average concentration of PM2.5, O3-8h, PM10, NO2is 34 ug/m3, 57.1 ug/m3, 54.8 ug/m3and 50.7ug/m3, respectively. The proportion of the primary pollutants was PM2.5>PM10>O3>NO2. The times of PM2.5 as the primary pollutant decreased year by year, and the proportions of PM10and NO2as the primary pollutants increased. The concentration of NO2of Yuexiu District was significantly higher than that of the city and other Area. (2) The PM2.5and PM10pollution in autumn and winter were mainly affected by external source. The O3pollution concentration was the highest on Monday than other days,However, the highest concentration of other pollutants happened on Tuesday. (3) The speed of vehicle around Luhu Lake is 16-29m/s; the average speeds were only 16.02m/s and 23.31m/s in 8:00am and 18:00pm respectively. The NO, NO2, O3was significantly influence by the traffic conditions on the Yuexiu District.

Keywords: Typical urban area; PM2.5；NO2；O3；Traffic impact