張曉郁,晏淑梅,田 茜
唐山市環(huán)境監(jiān)測中心站,河北 唐山 063000
基于GIS的唐山地區(qū)大氣污染物時空分布研究
張曉郁,晏淑梅,田 茜
唐山市環(huán)境監(jiān)測中心站,河北 唐山 063000
應(yīng)用數(shù)據(jù)統(tǒng)計和ArcGIS對北方重工業(yè)城市唐山地區(qū)2014年14個縣(區(qū))18個空氣自動監(jiān)測站的數(shù)據(jù)進行時空分布特征分析,監(jiān)測的污染物為PM10、SO2、NO2、PM2.5、O3、CO共6項。利用ArcGIS對各個自動監(jiān)測站污染物數(shù)據(jù)建立網(wǎng)格模型,采用反距離權(quán)重法分別對年均、采暖期、非采暖期的環(huán)境空氣質(zhì)量綜合指數(shù)和6項污染因子濃度的空間分布進行估算,直觀比較了污染物在不同時期內(nèi)的空間分布狀況。結(jié)果表明,空氣質(zhì)量時間分布較為明顯,非采暖期明顯好于采暖期。同時,計算出每個網(wǎng)格單元污染指數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)偏差,結(jié)合氣象氣候、地形地勢、工業(yè)發(fā)展等情況,分析得出北部山區(qū)、市中心區(qū)附近區(qū)域空氣質(zhì)量波動較大。為區(qū)域大氣污染有針對性的綜合防治、聯(lián)防聯(lián)控及污染物區(qū)域削減計劃打下數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
ArcGIS;大氣;污染物;時空分布;唐山
Keywords:ArcGIS;atmosphere;pollutants;temporal and spatial distribution;Tangshan
隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展, 城市化水平的不斷提高,城市大氣環(huán)境問題日益突出。唐山作為河北省第一經(jīng)濟強市,也是河北省工業(yè)大市,鋼鐵、水泥、火電行業(yè)產(chǎn)量名列前茅,結(jié)構(gòu)性污染特征明顯。唐山市區(qū)域面積為13 472 km2,包括平原、山區(qū)、丘陵等多種地形地貌,且為沿海城市,同時作為北方典型的重工業(yè)城市,有一定代表性。目前,大氣污染形勢開始呈現(xiàn)出區(qū)域性和復(fù)合型特征[1],污染范圍從城市局部向城市周邊區(qū)域擴展,污染類型從工業(yè)污染為主向復(fù)合型污染轉(zhuǎn)變。
自2000年以來,眾多學(xué)者在大氣污染物的分布特征、源解析、氣象因素分析等方面取得了一定成果,并嘗試應(yīng)用遙感手段進行大氣污染物監(jiān)測[2-5]。但這些研究多針對某一城市的某一種或2種大氣污染物。本文以北方重工業(yè)城市唐山地區(qū)為研究對象,對其14個縣(區(qū))18個空氣自動監(jiān)測站的監(jiān)測數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計,分析全市范圍內(nèi)PM10、SO2、NO2、PM2.5、O3、CO 6種因子環(huán)境空氣質(zhì)量綜合指數(shù)的時間、空間變化規(guī)律,同時利用地理信息系統(tǒng)(ArcGIS)的空間分析方法分析該區(qū)域污染物的分布特征,更深入的了解唐山地區(qū)大氣污染物分布情況,從而為該區(qū)域的大氣環(huán)境治理,空氣質(zhì)量預(yù)報提供參考依據(jù),為環(huán)境管理決策提供及時、準(zhǔn)確、全面的環(huán)境質(zhì)量信息[6]。
1.1數(shù)據(jù)來源
14個縣(區(qū))從2014年開始全部安裝空氣自動監(jiān)測站,并開始正常運行。目前,唐山市共有空氣自動監(jiān)測站18個,其中中心區(qū)(路南區(qū)、路北區(qū))6個,其他縣(區(qū))各1個,詳見圖1。
圖1 唐山市空氣自動監(jiān)測站點位分布Fig.1 Air quality automatic monitoring stations distribution, Tangshan
18個自動監(jiān)測站均為同一類型的監(jiān)測儀器,且每月均定期統(tǒng)一進行數(shù)據(jù)比對和校和,監(jiān)測數(shù)據(jù)有較強的一致性和可比性。文章采用2014年
唐山市14個縣(區(qū))各自動監(jiān)測站的點位信息和監(jiān)測數(shù)據(jù),計算環(huán)境空氣質(zhì)量綜合指數(shù),計算公式見公式(1)~式(3)。數(shù)據(jù)見表1。
Ii=Cia/Sia
(1)
式中:Ii表示污染物i的單項指數(shù),i包括SO2、NO2、PM10、PM2.5;Cia表示污染物i的月均值濃度值,i包括SO2、NO2、PM10、PM2.5;Sia表示污染物i的年均值二級標(biāo)準(zhǔn)限值,i包括SO2、NO2、PM10、PM2.5。
(2)
環(huán)境空氣質(zhì)量綜合指數(shù):Isum=SUM(Ii)
(3)
即:將參與評價的6項污染物的單項指數(shù)相加,即為該區(qū)域、該月的環(huán)境空氣質(zhì)量綜合指數(shù)。簡單的說,綜合指數(shù)=SO2/年二級標(biāo)準(zhǔn)(60 μg/m3)+NO2/年二級標(biāo)準(zhǔn)(40 μg/m3)+CO(95百分位)/小時二級標(biāo)準(zhǔn)(4 mg/m3)+O3(90百分位)/小時二級標(biāo)準(zhǔn)(160 μg/m3)+PM10/年二級標(biāo)準(zhǔn)(70 μg/m3)+PM2.5/年二級標(biāo)準(zhǔn)(35 μg/m3)。以上提到的24 h平均濃度限值、年均值二級標(biāo)準(zhǔn)均為環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)(GB 3095—2012)中的限值標(biāo)準(zhǔn)。
表1 2014年各縣(區(qū))環(huán)境空氣質(zhì)量綜合指數(shù)Table 1 Atmospheric comprehensive pollution index of each county in 2014
1.2分析方法
GIS 技術(shù)可以有效管理空間數(shù)據(jù),確定站點空間位置和分布,并進行空間可視化表達,同時能夠?qū)⒂^測值的屬性數(shù)據(jù)與空間數(shù)據(jù)高效集成[7],通過地理空間分析研究大氣污染物的空間變化特征,并利用圖形生成功能生成矢量和柵格數(shù)據(jù)。
1.2.1 時間分析方法
分別按照全年平均、采暖期(1—3、11—2月)、非采暖期(4—10月)對唐山市環(huán)境空氣質(zhì)量綜合指數(shù)進行統(tǒng)計分析,插值計算3個時期的環(huán)境空氣質(zhì)量綜合指數(shù),得出其空間分布圖,利用圖形直觀的比較分析。
1.2.2 空間分析方法
本文采用反距離加權(quán)平均法(IDW)進行數(shù)據(jù)插值,且均為二次冪的插值算法,即距離平方反比。其優(yōu)點在于算法簡單,易于實現(xiàn),能夠很好克服其因數(shù)據(jù)場的空間分布不均而使估值出現(xiàn)偏差的缺點,從而取得較好的插值效果,可以作為精確估值[8],IDW基于地理學(xué)第一定律的基本假設(shè),即2 個物體的相似性隨他們的距離增大而減小。最終選取柵格空間分辨率為 1 km×1 km,得到每個網(wǎng)格的污染指數(shù)數(shù)據(jù),該尺度不僅具有較高的精度,而且也更適合本文數(shù)據(jù)條件下的空間表達[9-10]。運用反距離加權(quán)平均法對污染因子PM10、SO2、NO2、PM2.5、O3、CO濃度進行空間插值,得出6項污染因子的空間分布圖。有利于6項污染因子之間進行比較分析,同時也可同環(huán)境空氣質(zhì)量綜合指數(shù)進行比較分析。
1.2.3 大氣污染穩(wěn)定程度分析
計算每個監(jiān)測點位2014年12個月環(huán)境空氣質(zhì)量綜合指數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)偏差,插值得出環(huán)境空氣質(zhì)量綜合指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)偏差分布圖,通過圖形直觀分析全市各區(qū)域的大氣污染穩(wěn)定情況。
2.1污染物時空分布
采用ArcGIS系統(tǒng),結(jié)合時間和空間分析方法,對唐山地區(qū)2014年環(huán)境空氣質(zhì)量綜合指數(shù)年均值、采暖期和非采暖期進行計算渲染,如圖2~圖4所示。同時,對全年的6項污染因子的濃度進行計算渲染,各污染因子濃度分布見圖5。反距離權(quán)重法可以在未知氣象條件和地形等情況下簡單模擬污染物的擴散情況,能在一定程度上反映該區(qū)域環(huán)境空氣質(zhì)量綜合指數(shù)的大小。下列各圖中顏色越深表示污染指數(shù)越大,且為高值相對集中區(qū)域。
圖2 唐山市全年環(huán)境空氣質(zhì)量綜合指數(shù)空間分布圖Fig.2 Spatial distribution of atmospheric pollutants concentration comprehensive index, Tangshan
圖3 采暖期環(huán)境空氣質(zhì)量綜合指數(shù)空間分布圖Fig.3 Spatial distribution of atmospheric pollutants concentration comprehensive index, heating period
圖4 非采暖期環(huán)境空氣質(zhì)量綜合指數(shù)空間分布圖Fig.4 Spatial distribution of atmospheric pollutants concentration comprehensive index, non heating period
圖5 各污染因子濃度空間分布圖Fig.5 The pollution factor concentration spatial distribution
2.2污染物空間分布標(biāo)準(zhǔn)偏差
分析唐山市2014年度每個網(wǎng)格環(huán)境空氣質(zhì)量綜合指數(shù)的全年標(biāo)準(zhǔn)偏差,主要是用于區(qū)分在均值分析過程中,對于網(wǎng)格環(huán)境空氣質(zhì)量綜合指數(shù)的離散程度,目前國內(nèi)已有部分研究采用環(huán)境空氣質(zhì)量綜合指數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差插值表述區(qū)域環(huán)境質(zhì)量或多項污染因子的波動性[11],并以一個較大的標(biāo)準(zhǔn)偏差,代表大部分數(shù)值和其平均值之間差異較大;一個較小的標(biāo)準(zhǔn)差,代表這些數(shù)值較接近平均值。從環(huán)境污染的角度來說,對于環(huán)境空氣質(zhì)量綜合指數(shù)均值相等而標(biāo)準(zhǔn)差不等的地區(qū),標(biāo)準(zhǔn)差大的地區(qū),空氣質(zhì)量波動大,污染源很有可能是來自異地,由于天氣原因,被風(fēng)帶來,污染表現(xiàn)為空氣質(zhì)量較差,但持續(xù)時間短,具有過路性特點。因此,在本研究中利用標(biāo)準(zhǔn)差來對空氣質(zhì)量等級均值進行輔助分析。唐山市空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)偏差分布見圖6。
圖6 環(huán)境空氣質(zhì)量綜合指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)偏差分布圖Fig.6 Standard deviation distribution of air pollution index
2.3污染物時空分布及穩(wěn)定狀況分析
結(jié)合圖2~圖4分析可以看到,2014年空氣質(zhì)量時間分布較為明顯,非采暖期明顯好于采暖期,全年均值居中,說明采暖期的大量燃煤對區(qū)域空氣質(zhì)量影響較大??臻g分布中空氣質(zhì)量最差的為開平區(qū)、古冶區(qū)、豐潤區(qū),最好的為樂亭縣、曹妃甸區(qū)。整體顯示,南部沿海和北部山區(qū)空氣質(zhì)量較好,中部平原地區(qū),特別是主城區(qū)周邊的縣(區(qū))空氣質(zhì)量較差。其原因是沿??h(區(qū))大型工業(yè)企業(yè)較少,且都集中在沿海港口地區(qū),有利于污染物的擴散,而中部地區(qū)規(guī)模以上工業(yè)相對集中,唐山市全年主導(dǎo)風(fēng)向為西北風(fēng),北部地區(qū)的污染物還會對中部地區(qū)的污染造成疊加[12]。
由圖5分析各污染因子空間分布狀態(tài),PM10、PM2.5的分布情況基本一致,高濃度主要集中在人口較為密集的市中心區(qū)和下風(fēng)向西部地區(qū),南部沿海和北部山區(qū)濃度均較低;SO2、CO高濃度同樣也是出現(xiàn)在市中心區(qū)和下風(fēng)向西部地區(qū);NO2除在市中心區(qū)和下風(fēng)向出現(xiàn)高濃度外,在東部玉田縣也出現(xiàn)高濃度,這可能受其他地區(qū)的空間溢出效應(yīng)的影響;O3濃度的空間分布狀況明顯不同于其他5種污染物,高濃度主要在北部遵化、遷西、遷安區(qū)域,東南部灤南、曹妃甸區(qū)域。另外,中部豐南區(qū)濃度也顯略高,這幾個區(qū)域存在較多的鋼鐵和焦化企業(yè),尤其是焦化企業(yè)工藝過程產(chǎn)生大量的甲苯、二甲苯、非甲烷烴等揮發(fā)性有機物[13],揮發(fā)性有機物是O3的主要來源,造成該區(qū)域的O3產(chǎn)生量較大,貢獻值較高。綜合分析6種污染因子的分布狀況,市中心區(qū)及周邊區(qū)域受取暖期燃煤、道路密集揚塵產(chǎn)量大、其他周邊地區(qū)空間溢出效應(yīng)、綠化較北部山區(qū)低,風(fēng)速等擴散因素較沿海區(qū)域低等基礎(chǔ)產(chǎn)生和排放量、氣候氣象、地形等因素的影響,PM10、SO2、NO2、PM2.5、CO均有較高濃度,反之北部山區(qū)處于上風(fēng)向、植被密度大、人口密度低,南部沿海地區(qū)同樣人口密度較低、工業(yè)企業(yè)數(shù)量相對較少且沿海的氣象條件有利于污染物的擴散,上述5種污染物濃度均較低。O3的高濃度區(qū)域主要存在較多的鋼鐵焦化企業(yè),且北部山區(qū)的大量植被綠化對O3沒有明顯的消減作用。
對唐山區(qū)域內(nèi)14個縣(區(qū))環(huán)境空氣質(zhì)量綜合指數(shù)從小到大進行排名,得到各縣(區(qū))空氣質(zhì)量排名;環(huán)境空氣質(zhì)量綜合指數(shù)全年的標(biāo)準(zhǔn)偏差能代表一個區(qū)域的空氣質(zhì)量的穩(wěn)定度,偏差越小越穩(wěn)定,根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)偏差由小到大得到各縣(區(qū))穩(wěn)定度的排名,如圖7所示。
由圖6、圖7可以看出,標(biāo)準(zhǔn)偏差較大的地區(qū)為遷西縣、遵化市、路北區(qū)和開平區(qū),空氣質(zhì)量變化較大,其中開平區(qū)的空氣質(zhì)量也較差,遷西縣、遵化市、路北區(qū)空氣質(zhì)量一般,波動較大的原因是遷西縣、遵化市有多家大型鋼鐵、焦化等污染企業(yè),加之季風(fēng)、山區(qū)等氣象氣候、地形地勢的影響;路北區(qū)是由于其唐山市中心區(qū)的特殊性,冬季集中供暖的影響和豐潤區(qū)、開平區(qū)空間溢出效益的影響。樂亭、曹妃甸、灤南地區(qū)標(biāo)準(zhǔn)偏差較小,空氣質(zhì)量變化不大,且同時為空氣質(zhì)量最好的3個縣(區(qū))。
圖7 空氣質(zhì)量排名和穩(wěn)定程度排名情況Fig.7 Ranking of air quality and air pollution stability
1)唐山市大氣環(huán)境質(zhì)量在采暖期和非采暖期差距比較明顯,但區(qū)域分布特征均和年均值差別不大。
2)區(qū)域分布上,南部沿海地區(qū)環(huán)境空氣質(zhì)量最好,北部山區(qū)次之,中部平原地區(qū)最差,空氣質(zhì)量較差的地區(qū)為開平區(qū)、古冶區(qū)、豐潤區(qū)及其周邊,可作為工業(yè)污染物排放的重點消減地區(qū)。
3)PM10、SO2、NO2、PM2.5、CO 5種污染因子在市中心區(qū)及周邊區(qū)域污染濃度較高,北部山區(qū)次之,南部沿海地區(qū)最低,與環(huán)境空氣質(zhì)量綜合指數(shù)分布狀況差別不大,主要是人口道路較為密集、植被綠化相對較低、不利于擴散條件較多、加之采暖期大量燃煤的影響;O3濃度的空間分布與其他5種污染因子明顯不同,主要分布在鋼鐵、焦化企業(yè)相對集中的區(qū)域,VOCs是O3的主要來源,削減VOCs也應(yīng)作為環(huán)境治理中的重要工作。
4)在大氣環(huán)境質(zhì)量穩(wěn)定程度方面,北部山區(qū)、市中心區(qū)路北區(qū)和與中心區(qū)緊鄰的工業(yè)重鎮(zhèn)開平區(qū)波動較大。產(chǎn)生的空氣質(zhì)量變化較大和不穩(wěn)定的原因主要為地形地貌和規(guī)模以上工業(yè)的污染物的排放,以上幾個區(qū)域可作為工業(yè)污染物的重點防控地區(qū)。
文章在大量空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,采用 GIS 網(wǎng)格化、空間統(tǒng)計、專題渲染等科學(xué)的分析方法進行研究。在唐山市大氣污染物時空特征研究方面具有重要的意義,為唐山市空氣質(zhì)量功能區(qū)劃、區(qū)域大氣污染有針對性的綜合防治、聯(lián)防聯(lián)控及污染物區(qū)域削減計劃打下數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
[ 1] 張殷俊,陳曦,謝高地,等. 中國細顆粒物(PM2.5)污染狀況和空間分布[J]. 資源科學(xué),2015(7):1 339-1 346.
ZHANG Yinjun,CHEN Xi,XIE Gaodi,et al.Pollution status and spatial distribution of PM2.5in China[J]. Resources Science,2015(7):1 339-1 346.
[ 2] 鄭君瑜,張禮俊,鐘流舉,等.珠江三角洲大氣面源排放清單及空間分布特征[J].中國環(huán)境科學(xué),2009,29(5):455-460.
ZHENG Junyu, ZHANG Lijun, ZHONG Liuju, et al.Area source emission inventory of air pollutant and its spatial distribution characteristics in Pearl River Delta.[J].China Environmental Science,2009,29(5):455-460.
[ 3] 孟偉. 大氣主要污染源清單調(diào)查與源解析的研究[D].南京:南京信息工程大學(xué),2006.
[ 4] 葉賢滿,徐昶,洪盛茂,等.杭州市大氣污染物排放清單及特征[J].中國環(huán)境監(jiān)測,2015,31(2):5-11.
YE Xianman,XU Chang, HONG Shengmao, et al.Emission inventory and characteristics of air pollutants in Hangzhou[J].Environmental Monitoring in China,2015,31(2):5-11.
[ 5] 伯鑫,趙春麗,吳鐵,等.京津冀地區(qū)鋼鐵行業(yè)高時空分辨率排放清單方法研究[J]. 中國環(huán)境科學(xué),2015,35(8):2 554-2 560.
BO Xin, ZHAO Chunli, WU Tie, et al.Emission inventory with high temporal and spatial resolution of steel industry in the Beijing-Tianjin-Hebei Region.[J]. China Environmental Science, 2015,35(8):2 554-2 560.
[ 6] 李茜,宋金平,張建輝,等. 中國城市化對環(huán)境空氣質(zhì)量影響的演化規(guī)律研究[J]. 環(huán)境科學(xué)學(xué)報,2013,33(9):2 402-2 411.
LI Qian,SONG Jinping, ZHANG Jianhui, et al.Dynamics in the effect of China’s urbanization on air quality[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2013,33(9):2 402-2 411.
[ 7 ] 吳轉(zhuǎn)璋,孫世群,王輝,等. 基于GIS技術(shù)的大氣環(huán)境質(zhì)量評價方法[J]. 合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2006,29(10):1 256-1 259.
WU Zhuanzhang,SUN Shiqun,WANG Hui, et al. Evaluation of urban atmosphere qual ity aided by GIS[J]. Journal of Hefei University of Technology(Natural Science),2006,29(10):1 256-1 259.
[ 8] 高爽,祝棟林,楊新宇. 基于GIS的常州市區(qū)大氣污染排放清單分析[J]. 環(huán)境科學(xué)與技術(shù),2015,38(6):241-246.
GAO Shuang,ZHU Donglin,YANG Xinyu.Air pollution emission inventory based on GIS in Changzhou City[J]. Environmental Science & Technology, 2015,38(6):241-246.
[ 8] 李展,楊會改,蔣燕,等.北京市大氣污染物濃度空間分布與優(yōu)化布點研究[J]. 中國環(huán)境監(jiān)測,2015,31(1):74-78.
LI Zhan,YANG Huigai,JIANG Yan, et al.The study on spatial distribution of atmospheric contaminant concentrations and optimization of air quality monitoring sites in Beijing City[J].Environmental Monitoring in China,2015,31(1):74-78.
[10 ] 張霖琳,高愈霄,刀谞,等.京津冀典型城市采暖季顆粒物濃度與元素分布特征[J]. 中國環(huán)境監(jiān)測,2014,30(6):53-61.
ZHANG Linlin,GAO Yuxiao,DAO Xu, et al.Composition and distribution of elements in air particulate matters during heating season of Beijing-Tianjin-Hebei Megacities,China[J].Environmental Monitoring in China,2014,30(6):53-61.
[11] 張寶春,陳彥軍,李偉鏗,等. 基于GIS的珠三角區(qū)域空氣質(zhì)量時空特征研究[J]. 生態(tài)環(huán)境學(xué)報,2011,20(4):600-605.
ZHANG Baochun,CHEN Yanjun,LI Weikeng, et al. The research of spatial and temporal characteristics on air quality level inPearl River Delta based on GIS[J]. Ecology and Environmental Sciences, 2011,20(4):600-605.
[12] 臧星華,魯垠濤,姚宏,等.中國主要大氣污染物的時空分布特征研究[J]. 生態(tài)環(huán)境學(xué)報,2015, 24(8): 1 322-1 329.
ZANG Xinghua,LU Yintao,YAO Hong, et al.The temporal and spatial distribution characteristics of main air pollutantsin China[J]. Ecology and Environmental Sciences,2015, 25(8): 1 322-1 329.
[13] 肖玲.焦化冷凝區(qū)揮發(fā)性有機物的治理研究[D].武漢:華中科技大學(xué),2012.
ResearchontheTemporalandSpatialDistributionofAirPollutantsinTangshanBasedonGIS
ZHANG Xiaoyu, YAN Shumei, TIAN Qian
Tangshan Environmental Monitoring Center, Tangshan 063000, ChinaAbstract:In this paper, data statistics and ArcGIS were adapted to analyze the temporal and spatial distribution of air pollutants in a heavy industry northern city of Tangshan, with the data from 18 automatic air quality monitoring stations of 14 counties in 2014, The following six pollutants were monitored: PM10, SO2, NO2, PM2.5, O3, CO. By using the geographic information system (ArcGIS), grid model was established on the basis of various automatic monitoring station pollutant data. By using the inverse distance weighting method, the spatial distribution of comprehensive pollution index and concentration of six pollutants during the whole year, heating period and non-heating period was estimated, respectively. The spatial distribution status of pollutants in different periods were being compared directly. It came to a conclusion that the air quality varied due to different time. In other words, it is obvious that the air quality is much better in non-heating period than the heating period. Meanwhile the standard deviation of each grid cell pollution index was calculated. Combining the climate, terrain, industrial development, etc., it concluded that the air quality had a larger fluctuation in northern mountainous area and the downtown neighboring area. These could lay the data foundation for the targeted control, joint defense and pollutants district-cutting plans on districts air pollution.
X823; X51
A
1002-6002(2017)03- 0049- 07
10.19316/j.issn.1002-6002.2017.03.08
2016-04-12;
2016-05-10
張曉郁(1980-),男,河北豐潤人,碩士,高級工程師。