中国城市2016～2017年PM2.5时空分布特征

许丽忠，蔡雯颖，钟雪芬，陈 芳，孙 梦，饶清华

(1.福建师范大学环境科学与工程学院，福州 350007;2.数字福建环境监测物联网实验室，福州 350007;3.福建省污染控制与资源循环利用重点实验室，福州 350007;4.福建省环境科学研究院，福州 350000;5.福建师范大学福清分校，近海流域环境测控治理福建省高校重点实验室，福建 福清 350300)

前 言

细颗粒物(PM2.5)是大气常规6项污染指标之一，会对人体健康产生危害。近年来中国经济得到飞速发展，同时也带来了严重的环境污染。PM2.5是中国大气首要污染物，每年约有1百万的早逝与PM2.5有关[1-2]。中国2013～2017年实施严格的《大气污染防治行动计划》,2018年颁布了《打赢蓝天保卫战三年行动计划》，一系列环保措施，特别是联防联控战略的实施以及能源结构的调整和机动车尾气的控制，使得中国大气环境恶化的趋势得到了一定的遏制，2013～2017年全国PM2.5浓度分别为72μg/m3，62μg/m3，50μg/m3，47μg/m3，43μg/m3(中国环境公报，2013～2017年)，2018年全国PM2.5浓度继续下降至39μg/m3，PM2.5对人群健康的危害相应得以减小。然而中国大范围的雾霾污染仍时有发生，如2018年11月24日至12月3日华北和华东地区发生大范围雾霾天气，影响范围大、持续时间长、污染程度重(2018年中国气候公报)。了解中国PM2.5时空特征发展变化趋势，对中国今后的污染防治措施的制定有着重要的意义。

在2013年之前，中国尚未建立PM2.5监测体系，对PM2.5的研究多以地方性为主，对全国尺度上PM2.5状况的了解主要来自遥感。一份基于遥感反演的全球PM2.5浓度分布状况的研究报告揭开了中国PM2.5污染的面纱[3]，同时也激起了世界对中国PM2.5状况的关注，此后国内相应的研究不断增多[4]。虽然遥感反演在空间覆盖度和分辨率上具有不可否认的优势，然而地面监测却能够提供更加准确的监测数据。2013年“全国城市空气质量实时发布平台”(http://106.37.208.233:20035/)开放，监测因子为包括PM2.5在内的6种常规污染物，为研究者们提供了全国尺度的、高时间和空间分辨率的地面监测数据。借助于国家空气监测网络，关于中国地面PM2.5时空分布特征的文献不断涌现。结合地面监测数据和空间插值手段，王振波等对2014年[5]、李沈鑫等对2013～2015年[6]、熊欢欢等对2014～2015年[7]期间中国PM2.5时空分布特征进行了分析，中国PM2.5污染的基本特征不断被揭示，如中国PM2.5污染呈现强烈的时空分布不均衡性，北方污染强于南方，冬季是污染高发季节，气象因素是影响大气污染的重要因素[8～10]，这些发现均有利于对中国PM2.5状况的正确认识。与此同时，全国城市空气质量实时发布平台的建设采用“三步走”方案，第一阶段在京津冀、长三角、珠三角等重点区域及直辖市、省会城市和计划单列市共74个城市进行建设，第二阶段为包括国家环保重点城市、模范城市在内共116个城市449个监测点位，2013年1月1日和2014年1月1日分两期对161个地级及以上城市共884个国控监测点位的环境空气质量监测数据进行实时发布，第三阶段为177个地级及以上城市共552个国控城市空气质量监测点位。至2016年全国城市空气质量实时发布平台覆盖至全国地级及以上城市。随着PM2.5监测覆盖面扩展到中国所有地级以上城市，过去较少了解的西部地区，特别是新疆、西藏等地区的PM2.5状况得以揭示。中国西部城市PM2.5状况的揭示有助于全面地认识中国PM2.5分布的空间格局，这在以往研究中是较难实现的。

本论文将利用2016年到2017年间中国336个地级以上城市(以下简称“城市”)PM2.5地面监测数据，对中国城市PM2.5的时空变化特征进行比较分析，我们的研究结果将有助于更加全面、完整地认识中国城市PM2.5的污染特性，从而对中国政府下一阶段制定更加行之有效的污染治理措施和方案提供帮助。

1 数据和方法

1.1 PM2.5地面监测数据

本论文所采用的数据采集自“全国城市空气质量实时发布平台”，数据采集时间为2016年1月1日至2017年12月31日。在数据预处理中，剔除原始数据中 PM2.5浓度≤0的值；计算月均值时，若有效日浓度数据少于27个，则当月数据无效，进行删除；计算年均值时，若有效日浓度数据少于328日或有效月浓度数据少于12个，则全年数据无效，剔除。如此我们获得了336个城市2016、2017年完整的有效监测数据。在下面的统计分析中，为了便于分析，季节均在日历年中划分，冬季指当年的1月、2月和12月，春季为3～5月，夏季为 6～8 月，秋季为 9～11 月。全国的日平均浓度为336个样本城市日均浓度的平均值，全国月、季节、年的统计量则基于全国日平均浓度。

1.2 全局空间自相关和局部自相关

空间自相关是指一个区域分布的地理事物的某一属性和其他所有事物的同种属性之间的关系，通常分为全局空间自相关和局部自相关。全局空间自相关描述某空间属性的整体分布状况，判断此属性在空间是否有聚集特性存在，但其并不能确切地指出聚集在哪些地区。局部自相关统计量则可用来识别聚集发生的位置。全局空间自相关以Global Moran's I 指数最为经典，而局部自相关可用Anselin Local Moran's I表针。近年来空间自相关理论得到重视，被广泛地应用于大气污染物的时空特性分析[10-11]。本文中我们利用Arcgis 10.2软件中的“空间自相关”工具进行分析。

2 结果和讨论

2.1 中国城市PM2.5年度变化

2016年、2017年全国336个城市的PM2.5年均浓度分别为46.5±18.1μg/m3、44.1±16.1μg/m3，呈下降趋势。2016年PM2.5年均浓度最低为西藏林芝地区11.7μg/m3，最高是新疆喀什地区156.9μg/m3，靠近喀什的和田地区(108.5μg/m3)以及阿克苏地区(91.9μg/m3)也有着较高的 PM2.5浓度。东部地区污染以华北地区的保定(92.6μg/m3)和石家庄(99.0μg/m3)两个城市最为严重。2017年呈现和2016年相似的空间分布格局。2017年PM2.5年均浓度最低值出现在迪庆藏族自治州10.3μg/m3，最高还是新疆喀什地区99.7μg/m3。图1a显示了中国城市2016～2017年间PM2.5平均浓度分布情况。在图件绘制中，为了更直观地反映各地级市的污染水平，依据世界卫生组织制定的标准和中国的环境空气质量标准(GB3095-2012)，将平均浓度分为了8个类别，其中第一类别为优于GB3095-2012一级标准和WHO第三阶段标准(<15μg/m3),第二类别为优于WHO第二阶段的标准但劣于第三阶段标准(15～25μg/m3)；第三类别为优于GB3095-2012二级标准(标准值与WHO第一阶段标准相同)但劣于WHO第二阶段(25～35μg/m3)；第四类别为超国家二级标准0.5倍(35～52.5μg/m3)，第五类别为超标1倍(52.5～70μg/m3)，第六类别为超标1.5倍(70～87.5μg/m3)，第七类别为超标2倍(87.5～105μg/m3)，第八类别为超标2倍以上(>105μg/m3)。从图中可以看出北方污染强于南方，严重超标城市呈现明显的聚集特性，主要集中在新疆西部地区以及以京津冀为核心的中部和北部地区。东南沿海与西南地区PM2.5则持续稳定在较为优良的水平。

中国PM2.5总体水平呈下降趋势，2017年336个城市中，年均浓度<15μg/m3、15～25μg/m3、25～35μg/m3、35～52.5μg/m3、52.5～70μg/m3、70～87.5μg/m3、87.5～105μg/m3、>105μg/m3的城市个数分别为9、30、64、140、72、19、2、0个，而在2016年，相应的城市的个数分别为3、24、67、132、74、31、3、2个。中国约40%的城市年均浓度在35μg/m3(GB3095-2012二级标准)和52.5μg/m3(超标0.5倍)之间，这个比例在不断增长，原因在于更加严重的超标(超标1倍、1.5倍、2倍及2倍以上)的比例在降低。2016年、2017年全国336个城市年均浓度的变异系数CV分别为0.39、0.37，表明中国城市间PM2.5年平均浓度差异虽然仍较大，但差异在减低，原因在于严重污染的城市PM2.5浓度降低。但不同城市呈现不同的变化趋势(图1b)，新疆地区和西藏地区大部分城市的PM2.5浓度2017年都较2016年显著降低，华北地区、中部地区等区域也普遍降低。但有部分城市PM2.5浓度出现反弹，小部分城市2017年PM2.5浓度出现明显增高，如新疆昌吉回族自治州、伊犁哈萨克自治州、安徽池州市以及黑龙江鸡西市等城市区域增长幅度超过10μg/m3，南方许多城市出现增长幅度在5μg/m3以内的小幅增长，需要引起关注。

注：中国地图底图下载自“国家地理信息公共服务平台”(https://www.tianditu.gov.cn/)(审图号：GS(2020)4630号)，下同。

2.2 PM2.5浓度的季节变化和月份变化特征

2016年、2017年全国336个城市PM2.5呈现明显的季节性变化特征。冬季(1月、2月、12月)大部分中东部城市季节浓度在50μg/m3以上，而夏季(6月～8月)大部分城市浓度低于35μg/m3，冬季浓度大约是夏季浓度的2倍，PM2.5季节性变化特征(夏季最低，秋春次之，冬季最高)十分明显。同时PM2.5的季节性变化也表现出地区性差异。在春秋冬三季京津冀及周边区域、新疆西部始终是高污染聚集区，而在夏季虽然全国城市PM2.5浓度均有所降低，但京津冀及周边地区的PM2.5浓度仍高于了其他城市。2016年336个城市春夏秋冬季度浓度的变异系数CV值分别为0.45、0.49、0.36、0.39；而2017年春夏秋冬季度浓度的CV值分别为0.43、0.35、0.41、0.37；说明除夏季外，城市间季节浓度的差异总体呈现下降趋势。

图2显示了336个城市各月份的平均浓度。从图中可以看出，全国月平均浓度呈现明显的U型分布，一年中最高浓度往往出现在1月份和12月份，而最低浓度往往出现在8月份。对比2016、2017年各城市各月份的表现，我们发现，2017年的冬季东部地区的污染环境状况并没有比2016年有改善，虽然在其他季节2017年都优于2016年。2017年1月份、2月份新疆西部地区的污染比2016年得到明显改善，东部地区的重污染的范围反较2016年有所增大，污染程度增强，但这种污染反弹的现象在其他月份并没有体现。由于PM2.5导致的雾霾事件多发生于冬季，因此中国要实现真正的空气质量状况好转，冬季是关键。中国自2013年开始《大气污染防治行动计划》，在强有力的污染防治措施实施5年后，中国城市空气质量持续改善的压力增大，中国大气污染防治任重道远。

图2 2016、2017年全国城市PM2.5月份平均浓度

2.3 PM2.5的日浓度特征

PM2.5日均浓度如果超过75μg/m3，通常被认为会对人体健康产生急性危害，75μg/m3被WHO制定为第三阶段日浓度标准，中国国标GB3095-2012日浓度二级标准限值也为75μg/m3。如果日均浓度超过75μg/m3，则认为发生了污染事件。污染事件发生的频率也是衡量环境质量的指标之一。冬季是污染事件发生最为频繁的季节。2016～2017年间共726个全国日平均浓度有效观察日中，58次全国日平均浓度超过75μg/m3(8%)，其中31次发生于2016年，27次发生于2017年；其中52次发生在冬季(其中2016年、2017年冬季各发生26次)，4次发生在春季，2次发生在秋季。冬季是雾霾事件发生最为频繁的季节，但2017年冬季并未较2016年有较大的改善。

污染事件的发生也有着地区性差异。通过比较2016年、2017年各城市日浓度超标频率图，可以发现，中国城市高超标率的范围在不断缩小，超标频次也在不断减低，这是与城市浓度的总体变化趋势是相一致的。超标(往往意味着雾霾)频次区域也呈现空间积聚特征。不考虑自然因素导致的新疆地区高PM2.5超标率，河北省、山东省的大部分城市超标率一般均在30%以上，其中河北省的石家庄市、衡水市和山东省的聊城市超标率超过了40%，这一高超标率地区向南扩展到河南、向西扩展到陕西等地区。南方城市的超标率总体上低于北方城市。同样的，我们也发现，城市日浓度超标问题也是改善与反弹并存。通过对比各城市2017年相较于2016年日超标率变化情况，可以发现，在全国城市超标率总体下降的趋势中，中国东北地区、南方沿海地区(如广东、广西、贵州等部分城市)以及部分中部城市(如安徽、江西、山西等部分城市)2017年的超标率高于了2016年的超标率，这也与这些城市2017年PM2.5浓度的反弹相呼应。大部分的城市超标率变化幅度在±5%之类，但有部分城市(如安徽的池州市、淮南市、广西玉林、贺州、河北秦皇岛、黑龙江鸡西市、吉林省吉林市、辽宁抚顺等)超标率增长了5%以上、山西的吕梁、甘肃临夏市超标率增长了10%以上。暴露强度和暴露时间是PM2.5对人体健康危害的两个要素，控制人群急性危害的暴露时间也是衡量污染控制成效的指标之一，这些急性危害的暴露时间反弹的城市也应是今后污染控制的重点。

2.4 PM2.5空间依赖性分析

本节应用全局自相关系数对中国城市PM2.5的空间依赖性进行分析。由于Moran's I指数的计算依赖于研究区域、研究对象以及工具参数，为了使Moran's I的计算结果具有可比性，我们在计算过程中，采用相同的工具参数，考虑大气污染物的扩散并不局限于接壤的城市，采用反距离(幂次为1)方式进行空间关系的概念化，距离阈值设为500km，选择欧式距离作为距离计算方法，对2016年、2017年城市PM2.5浓度进行标准化处理后计算全局自相关性(下表)。结果显示，中国城市的PM2.5浓度呈现显著的空间聚集性，z值都远大于了2.58，无论在年、季节还是月份尺度上。从年浓度来看，自相关的分析结果显示从2016年到2017年中国PM2.5浓度的空间依赖性在减弱，这一减弱主要体现在春冬两个季节。2017年各月份的空间聚集性普遍较2016年降低，除了6月、8月和10月，2017年这三个月空间聚集性的增强使得2016、2017年秋季的空间聚集性变化差异不大，而 2017年夏季的Moran's I指数和z 值都大于了2016年Moran's I计算结果并没有呈现明显的季节性特征，虽然2016年、2017年的8月份都是一年中聚集性最低的月份。

表 中国城市PM2.5全局自相关分析统计表

2.5 PM2.5空间簇的变化特征

从图1a中可以明显的看出，中国城市PM2.5浓度分布呈现非常明显的直观的聚集性，特别是京津冀及周边城市形成一个PM2.5的高浓度集中区。然而这一高浓度区是否具有显著性特征，也就是是否形成具有明显的外溢作用的空间簇，需要通过定量模型进行分析。全球自相关分析结果表明中国城市PM2.5分布具有明显的簇特征，但全局自相关其并不能确切地指出聚集发生在什么地区。而局部指标计算每一个空间单元与其邻近单元就某一属性的相关程度，并可利用LISA图(local indicators of spatial association，LISA)形象化地显示聚集区。图3显示了2016年、2017年具有统计学显著意义的中国城市PM2.5空间簇的分布情况。从图中可以看出，PM2.5浓度的空间聚集态较为稳定，2017年与2016年呈现相似的分布。

图3 中国城市PM2.5空间簇的季节变化特征

高高(HH)聚集区主要有2簇，一簇位于新疆西部，由阿克苏地区、和田地区、喀什地区和克孜勒苏州等城市组成，这一高高簇的形成应该与当地自然环境相关。另一簇位于长江以北、包括京津冀地区及周边地区，西至陕西西安等市，南至湖北荆州等市，东至山东东营，江苏宿迁，安徽合肥等市。该一高高簇在一年四季中都存在，但不同月份亦出现较明显的变化。2017年春季该高高簇较2016年春季有发展趋势，特别是在3月和5月，结合2016年、2017年春季的PM2.5的分布，说明该区域PM2.5浓度状况在改善的同时，区域性在加强。夏季是一年中空气质量状况最为良好的季节，但这一高高聚集区仍十分显著的存在，区域范围并没有缩小，并且相较2016年，2017年这一聚集区范围也在扩大。2016年8月、9月这个高高聚集区有向南扩展，但这一趋势在2017年并没有体现。高高聚集区向南扩展趋势在2017年的11月份表现十分明显，虽然整体上秋季的高高聚集区较夏季没有发生太大的变化。到了冬季，特别是12月份和1月份，一些中部城市也加入该聚集区。2017年11月份、12月份这一高高聚集区明显向南、向中部城市扩展，再次说明了PM2.5区域性的发展。总体来看，这一高高聚集簇在一年中经历由中东部地区逐渐向北方地区退缩，再由北方地区向中东部地区扩展的循环周期，这一趋势与以往的研究结论相同[5]。该高高聚集区应成为中国大气污染联合防治的重点区域。

新疆西部(如喀什、和田地区等)是中国另一个高高聚集区的核心，这一聚集区在2017年呈现明显缩小的趋势，特别是在夏季和冬季，呼应了该地区PM2.5状况的改善。与京津冀高高聚集区的形成是由于人类活动影响造成不同，西北地区这一高高聚集区则主要是由于自然环境的风沙影响造成的，因此具有一定的周期性。一般这一区域在每年的2、3月份开始发展，并达到峰值，其后4、5月份维持在一定的范围，从6月份开始，这一区域逐渐收缩，直至消失，但到10月份这一区域重现， 12月份这一高高聚集区再次消失。

PM2.5浓度低低(LL)聚集区则主要位于中国南部沿海(如福建)以及中国西南地区(如云南、西藏)以及东北边界地区。低低聚集态势在秋冬季节的中国的西南和东北表现得较为明显。西藏林芝地区、云南迪庆州是较为稳定的低低聚集态的核心地区，然而南部的广东沿海的低低聚集区在2017年的秋、冬季消失，反映出该地区PM2.5浓度的上升。2017年的春季低低聚集区域较2016年春季明显扩大，特别是在3、4月份，西南低低聚集区向北扩展，东北范围也有所扩大，到6月份，低低聚集区沿边界向南扩展至东南沿海的福建省，随后回缩，到了秋冬季，该聚集区以向北扩展为主，12月份、1月份西部的低低聚集区最为明显，主要原因是由于该时期中东部地区PM2.5高浓度的反衬出西南地区空气质量得良好。

向南扩展的东部高高聚集区以及缩小的东南低低聚集区应引起有关部门的重视。我们的研究结果揭示了在《大气污染防治计划》干预下中国城市PM2.5时空特性的变化趋势，从而有助于中国政府下一阶段制定更加行之有效的污染治理措施和方案。

3 结 论

3.1 中国城市PM2.5空间格局总体稳定的，北方污染强于南方，东部重污染区环绕在京津冀及周边地区，同时新疆西部也为PM2.5高浓度区域，东南沿海与西南地区则处在较为优良的水平。2016年、2017年全国336个城市的PM2.5年均浓度分别为46.5±18.1μg/m3、44.1±16.1μg/m3，呈下降趋势。

3.2 PM2.5年浓度超过52.5μg/m3(相当于国家二级标准35 μg/m3的1.5倍)的重污染范围逐渐缩小，程度减轻；污染超标(日浓度超过75μg/m3)频次超过15%的区域范围缩小，超标频次减低。南方城市的超标率总体上低于北方城市。

3.3 PM2.5季节性变化特征(夏季最低，秋春次之，冬季最高)明显。虽然春夏秋三季PM2.5浓度在下降，但冬季并没有发生明显的好转。

3.4 中国城市PM2.5浓度呈现显著的空间依赖性，无论在年浓度尺度、季节还是月份尺度上，但依赖性在减弱。

3.5 PM2.5浓度的空间聚集态较为稳定，主要表现在位于华北平原的高高聚集区、新疆西部的高高聚集区以及3处较为分散的低低聚集区。东部高高聚集区一年内都存在，呈现扩展-减退的循环周期，并呈发展趋势。西部高高簇位于新疆西部，呈现明显收缩趋势。低低聚集态主要出现在中国南部沿海、西南地区以及东北边界地区。西南地区低低聚集态的城市增多，范围扩大，但中国南部沿海地区，特别是广东省、广西城市的低低聚集区在缩小。