2014－2016年北京市PM2.5污染时空分布特征

齐梦溪，赵文慧，孙 爽，刘轶轩，郭逍宇，赵文吉*

1. 首都师范大学资源环境与旅游学院，北京 100048；2. 北京市环境保护监测中心，北京 100048

近年来，随着中国工业化、城市化与现代化进程的推进，城市大气污染已成为亟待解决的主要环境问题之一，其中雾霾作为一种典型灾害性空气污染现象，具有爆发频率高、持续时间长、影响范围广等特点（钱峻屏等，2006）。PM2.5（粒径≤2.5 μm）作为雾霾的主要组分，具有粒径小、相对表面积大、易吸附有毒有害物质等特征，对人体健康与大气环境具有显著影响（吴兑等，2012；杨勇杰等，2008；杨新兴等，2012）。此外，PM2.5及其组分通过消光作用和对可见光的强吸收作用，使大气能见度显著降低（Mues et al.，2012；王京丽等，2006；Pakkanen et al.，2001）。如何实现对大气PM2.5及时有效的管控与防治，改善地区环境质量、提高人居生活水平、促进区域生态环境与社会经济的协调发展，现已成为众多学者关注与研究的焦点（杨复沫等，2000；徐敬，2003；任阵海等，2004）。

近年来，对PM2.5的研究主要集中在污染水平、时空分布、化学组成及污染来源等方面（吴健生等，2015；杨复沫等，2002；王振波等，2015；于娜等，2009）。在对北京市PM2.5污染的季节分布特征进行分析时发现，冬秋污染水平较高、春夏次之（Wang et al.，2015；王浩等，2016；王嫣然等，2016）。全市大气 PM2.5污染高浓度区域主要集中在南部及西南部，东部及城区次之，北部和东北部为低值区，整体呈现由北向南逐步加重的空间分布特征，且其质量浓度变化与自然因素相关性较强，温度、相对湿度、风速、降水和气压等是影响 PM2.5污染程度的重要因素（赵越等，2004；杨文涛等，2018；陈媛等，2010；王伟武等，2008；梅波等，2018）。在成因分析上，崔蓉等（2008）通过对 2006年北京采暖期PM2.5和PM10中元素的分析，得出主要污染源为供热燃煤和机动车尾气排放；毛小平等（2017）对北京市冬季大气污染特征进行解析，发现本地源（无除尘设备的散户燃煤排放及市内生活排放）是北京市大气颗粒物污染的主要来源，异地搬运污染源对全市大气污染的影响程度不具有决定性作用。经研究发现，北京市 PM2.5污染时空分布特征的长时间序列研究多集中在 2014年以前，对 2014年之后的研究相对较少，因此，本文对北京市 2014－2016年大气细颗粒污染物时空分布特征进行探究，通过对比与分析近3年PM2.5的污染时空变化规律，进一步完善北京市大气环境监测体系，从而为大气污染治理政策的规划与制定提供参考依据。

图1 研究区监测站点分布图Fig.1 Distribution map of monitoring point in research area

1 研究区域与方法

1.1 研究区概况

北京市位于华北平原北部，三面环山，地势西北高，东南低，总面积约为1.64万平方千米，其中约三分之二为山区，平均海拔山区为平原区的 25倍左右。全市共分为 16个市辖区，密云区面积最大，最小的为东城区，其气候为典型的北温带半湿润大陆性季风气候，春秋两季时间较短。

1.2 数据来源与研究方法

本文选取2014－2016年北京市35个环境空气监测站点小时数据进行研究，数据来源于北京市环境保护监测中心（http://www.china-jcw.cn/），北京市行政区划矢量图、交通环路数据来自国家基础地理信息中心（http://ngcc.sbsm.gov.cn）。通常，北京市供暖开始于11月中旬，至次年3月中旬停止。本研究中，3月16日－11月14日为非采暖期，自11月15日至次年3月15日为采暖期。对24 h监测数据求日均值，基于日均值求采暖期与非采暖期均值及年均值，并应用ArcgGIS 10.3的空间分析手段，将具有空间坐标的35个监测站点的PM2.5浓度数据进行空间插值及统计分析。监测站点分布如图1所示。

2 结果与讨论

2.1 采暖与非采暖期PM2.5时间维度变化特征

从时间维度对 2014－2016年北京市采暖期（CN）与非采暖期（FCN）PM2.5污染特征规律进行分析，由图2可知，采暖期（CN）PM2.5小时均值浓度显著高于非采暖期（FCN）。且非采暖期污染水平整体波动较小，2014年污染较重，2015年污染程度略低于2016年；采暖期，PM2.5浓度小时均值变化幅度较大，白天污染显著低于夜晚。

非采暖期，2014年与2015年整体呈“波浪”型波动，2016年变化趋势最为平缓。从2:00开始小幅度下降，至7:00出现第一个小低谷，后污染逐渐加重，到11:00左右浓度达到峰值，持续到约13:00下降，至18:00浓度值降到另一个低谷，后污染浓度再次略有升高，全市 PM2.5污染小时均值污染变化规律表现出明显的累积与滞后效应，其原因与人为源的排放和大气层次结构变化相关，且人们外出活动和太阳辐射强弱也是造成该变化特征的主要因素之一（杜荣光等，2011；赵晨曦等，2014）。本研究中，非采暖期 PM2.5污染小时均值与人为源的关系存在明显滞后效应。7:00之前市内车辆相对较少，经夜间沉降作用PM2.5浓度值逐渐下降，7:00－9:00与17:00－19:00为两个出行高峰期，上路车辆较多，汽车尾气排放量增加，大气中颗粒物含量经累积效应逐渐升高，由于滞后效应分别在 11:00左右与22:00左右达到全天的两个峰值，且随出行高峰期的结束，大气中细颗粒物呈逐渐降低趋势显著，在3:00－6:00期间PM2.5浓度相对较稳定，此时人为活动在一天中相对较少。因此，非采暖期人为活动（主要为机动车尾气排放）对 PM2.5浓度有相对重要的影响（陶双成等，2016）。

采暖期大气 PM2.5小时均值变化趋势两年大体相同且整体波动较大，且在12:00之前2016年污染程度相对较低；12:00－18:00的 PM2.5浓度，2014年明显低于其他年份，全市污染水平从16:00开始持续增长；在23:00至次日2:00到达峰值并保持相对稳定，后持续缓慢下降，10:00－12:00出现短暂抬升后，继续缓慢降低，15:00降至全天最低值，波动趋势大体呈“W”形。由于夜晚取暖需求，导致大气细颗粒物浓度从18:00开始快速抬升，出现持续时间较长的峰值，因此在采暖期，燃煤仍是北京市大气 PM2.5污染的主要贡献源（韩力慧等，2016）。白天污染浓度波动相对较小，在11:00左右出现的峰值比其前后两个波谷略高，整体变化相对稳定，该时间段太阳辐射较强，人为活动相对频繁，处于上下班高峰期，车流量较大，导致大气中汽车尾气含量增加，但该污染源对大气 PM2.5浓度的影响效应整体不显著。

图2 2014－2016年PM2.5逐小时质量浓度均值Fig.2 Average hourly concentration of PM2.5 in 2014-2016

图3 2014－2016年PM2.5逐月质量浓度均值Fig.3 Average Monthly concentration of PM2.5 in 2014-2016

在 PM2.5月均浓度趋势图中（图 3），以 15号为节点将每年3月与11月拆分为两部分，分别归属于一年的采暖期与非采暖期，并将每年3月与11月全月均值浓度以散点图的形式呈现。3年非采暖期 PM2.5浓度的月均值整体上均呈现明显的“W”形波动，2015年变化趋势近似于2016年，其最低值均出现在 8 月，2015 年（46.143 μg·m-3）略低于2016 年（46.624 μg·m-3），2014 年污染程度相对严重，月均污染浓度最低值出现在 11月上半旬，为50.985 μg·m-3。其中，每年月均浓度值自3月下旬开始下降，2014年在5月降至波谷，2015年和2016年波谷拐点出现在6月，后PM2.5月均值逐渐升高，并均于7月达到次波峰后开始下降。8－11月，2015年与2016年月均值呈持续增长，2014年PM2.5月均浓度增至 10月后明显下降，经研究，由于该年10月出现多次重污染事件，频发的沙尘天气与秸秆焚烧是造成该月 PM2.5污染浓度显著增高的主要原因（Yang et al.，2015）。采暖期的月均浓度值波动较大，规律性不明显。其中，2015年与2016年污染波峰均出现在 12月，分别为 161.096、132.079 μg·m-3，而1月、2月污染浓度明显降低，2015年的3月略有升高，受冬季采暖与正值春节易燃鞭炮的人为因素影响，2015年12月出现两次空气重污染红色预警，因此该月污染浓度值明显高于其他月份。2014年11月上半旬PM2.5污染质量浓度达到最高值，为148.309 μg·m-3，12月污染相对较低，但2014年11月前半月与后半月的浓度值差异性较大，这与11月3－11日举行的APEC会议具有显著相关关系，为保证APEC会议期间的空气质量，北京及周边5省遵循严格的减排措施，通过联防联控，使该时间段内北京市空气质量得到极大地控制与改善。会议结束后，相关措施执行松懈也使细颗粒物污染的月均值骤然升高，这给我们进行区域大气环境的联合治理提供了较好的借鉴意义。

2014－2016年北京市大气PM2.5年均质量浓度值变化显著（图 4），由 2014 年的 90.279 μg·m-3，降至2015年的82.261 μg·m-3，2016年再次下降至78.672 μg·m-3，城市大气细颗粒物污染逐年好转。非采暖期，2016年污染程度相较于2015年的65.051 μg·m-3略有抬升，整体污染水平显著低于采暖期。2015年采暖期PM2.5平均浓度相较2014年下降幅度较小，2016年污染浓度较低，为 90.720 μg·m-3，冬季燃煤取暖仍是北京市大气污染的主要贡献源。因此，近年来政府出台相应的管控措施，如节能减排政策的实施，对燃煤厂进行超低排放改造，加快淘汰不符合强制性标准燃煤锅炉等，对采暖期大气污染的改善已经初见成效，大气污染控制向着越来越积极的方向发展（陈健鹏等，2013）。

图4 2014－2016年PM2.5采暖期与非采暖期年均质量浓度Fig.4 Average annual concentration of PM2.5 during heating and non-heating periods in 2014-2016

2.2 采暖与非采暖期PM2.5空间分布特征

对北京市35个监测站点大气PM2.5数据的空间分布特征进行分析，采用普通克里金插值法设置插值范围及其半变异函数，分别对北京全市域、主城区和六环分区进行插值，得到 2014－2016年北京市采暖期与非采暖期大气 PM2.5平均质量浓度空间分布图（图5－图7）。

全市 PM2.5年均质量浓度空间插值结果如图 5所示，在非采暖期，2014年 PM2.5浓度的最低值（63.914 μg·m-3）与最高值（92.302 μg·m-3）均明显高于 2015 年（46.845－76.716 μg·m-3）和 2016 年（50.094－80.086 μg·m-3），3 年间 PM2.5年平均质量浓度范围在 47－92 μg·m-3之间，高污染主要集中在研究区东南部，而以密云区为代表的北部区域大气细颗粒物浓度污染相对较低。显然，2014年PM2.5污染范围较为集中，主要分布在市直辖区、大兴和通州，呈现出“南高北低”的空间分布特征，2015年 PM2.5年均质量浓度值的最高值下降至 76.716 μg·m-3，全市PM2.5重污染范围向北部偏移，昌平、顺义与平谷相较于 2014年的污染状况具有明显升高，且全市各区域之间的污染差值以视觉可见程度减小。全市2016年大气污染较2015年略有加重，除密云区污染浓度仍保持全市最低值以外，其余各区之间的污染差值进一步缩小，重污染区域仍集中在南部区域。对比全市采暖期 PM2.5均值浓度污染的空间分布，3年大气污染质量浓度范围分别为58.673－189.121 μg·m-3（2014年）、48.489－180.233 μg·m-3（2015 年）、48.818－143.705 μg·m-3（2016年），相较于非采暖期大气污染程度较严重，在区域分布上呈现“南高北低”的空间污染分布特征，重污染范围下移，主要集中在房山、大兴与通州，与非采暖期相比主城区污染程度明显降低。2015年采暖期，全市PM2.5污染呈现南部较重，其余区域污染水平差异较小、分布较均匀的空间特征，整体表现为西南部＞东南部＞中部＞东北部＞西北部。2016年重污染范围在南部扩大，除大兴外，通州污染程度相对较重。其中，采暖期与非采暖期的主城区污染差异性较大，非采暖期为全市重污染区域的组成部分，采暖期的主城区污染程度较周边区域均衡，为进一步探究导致该污染特征的深层次原因，对主城区 PM2.5污染的空间分布特征进行分析（图6）。

图5 北京市大气PM2.5年均质量浓度插值Fig.5 Interpolation of atmospheric PM2.5 average annual concentration in Beijing

图6 北京市主城区大气PM2.5年均质量浓度插值Fig.6 Interpolation of atmospheric PM2.5 average annual concentration in the urban center of Beijing

图7 北京市六环路以内区域大气PM2.5年均质量浓度插值图Fig.7 Interpolation of atmospheric PM2.5 annual average concentration within the area of the sixth ring road in Beijing

对比主城区2014－2016年非采暖期PM2.5平均质量浓度空间演变特征（B1－B3），发现城区道路交通主线涵盖区域的 PM2.5污染水平整体高于未分布交通主线的区域，即东南部污染程度显著高于西北部，显然非采暖期城市道路交通机动车尾气排放对主城区大气细颗粒物污染具有较大影响。就3年具体污染空间分布而言，南三环监测点以南污染浓度始终较为严重，门头沟监测点污染浓度保持城区最低，变化较明显的区域为北部新区与植物园两个监测点，北部新区相对其他站点污染程度逐年加重，植物园监测点在2016年有明显下降。采暖期，PM2.5污染浓度的空间分布呈南部与北部较高中部低的区域分布特征，以植物园与门头沟两个监测站点为中心属于低值区，其余部分污染浓度较高，3年城区PM2.5污染空间分布差异性明显；2014年的污染质量浓度范围为 87.284－111.216 μg·m-3，最高值略低于2015年的115.496 μg·m-3，高浓度区域在空间上较为集中，沿着东南部呈条带分布；至2015年与 2016年，城区大气污染的高值区与低值区间的界限逐渐模糊，丰台花园与南三环周边大气污染严重，低值区收缩至植物园周边，3年污染差异缩小，呈现 2014年（85.091 μg·m-3）＞2015年（72.065 μg·m-3）＞2016 年（71.525 μg·m-3）的污染状态，由此可以看出道路交通中机动车尾气排放与道路扬尘在采暖期对大气污染的影响作用相对较小。

分析六环区域内 PM2.5污染浓度的空间分布特征发现，非采暖期 PM2.5污染浓度空间分布整体呈东南高西北低的特点，2014年全市以南三环监测点起始向东南扩展至大兴、亦庄与通州，在该研究区域内形成高污染集聚区，2015年西北部的低值集聚区范围相对减小，东南部高污染区域范围扩大，但各区域均值浓度趋于均衡，整体污染状况好转，2016年形成了以植物园为中心的小范围低值区和以南三环为中心的小区域高值区，且房山监测点周边大气污染状况有了明显的改善。其中，大气污染程度的空间分布状况与城市道路交通线的分布具有明显的相关关系。采暖期，PM2.5年均浓度空间分布形似四分之一西瓜横切面，呈“皮红（高值区）瓤蓝（低值区）”的空间分布形态，其中，2014年的房山、大兴、亦庄与通州4个监测站点大气污染较为严重，以云岗、丰台花园、南三环、东四环为边界线的西北部区域整体浓度值均较低。2015年与2016年重污染区域向南部收缩，通州、亦庄监测点的 PM2.5污染浓度值降低，在空间上整体呈现北部低南部高的分布特征。

通过对 2014－2016年北京市全域、城区与六环路内3个区域大气细颗粒物污染的空间分布特征进行分析，深入探讨了采暖期与非采暖期北京市PM2.5污染的空间演变特征，同时，对全市 3年来PM2.5污染空间分布的同质性与异质性进行了总结（李小飞等，2012）。结合城区交通主线，对道路交通产生的污染物如机动车尾气与道路扬尘等对PM2.5浓度的影响作用进行了简要的分析，得出在非采暖期，道路交通污染物对 PM2.5空间分布的影响较明显，采暖期影响作用相对较弱的结论。

3 结论

（1）北京市 PM2.5年均质量浓度污染 2014年＞2015年＞2016年，污染状况逐年好转，采暖期显著高于非采暖期。非采暖期 PM2.5小时均值污染具有明显的累积与滞后效应，月均值呈“W”形波动，每年5－6月、8－9月污染较轻。采暖期白天小时均值浓度显著低于夜晚，每年 1－2月污染严重，且2014年11月为配合APEC会议顺利召开，北京及周边5省通过联防联控严格控制该时间段内区域大气质量，效果显著。

（2）2014－2016年北京市PM2.5污染呈南高北低的空间分布。非采暖期，全市东南部为高浓度集聚区，主城区 PM2.5污染的空间分布与交通线路契合度较高，受机动车尾气排放影响明显。采暖期，西南部为全市高污染区域，主城区内部呈南、北高中间低的空间分布特点；六环以内，采暖期与非采暖期均呈东南高西北低分布，非采暖期万柳、云岗以东为污染重灾区，采暖期的重污染范围逐渐趋于边缘化，向东、南方向集聚。

（3）影响北京市 PM2.5污染时空分布规律的主要因素，非采暖期主要为机动车尾气排放，采暖期是冬季燃煤或燃气取暖与机动车尾气排放等人为因素的综合作用。近年来，随着空气污染防治措施的施行、环保理念的大力推广与公众环保意识的提高，北京市大气污染状况改善明显。