利用PM2.5長期監(jiān)測數(shù)據(jù)優(yōu)化常規(guī)大氣環(huán)境監(jiān)測點布局選址方案研究

韋藝嫻雷敬玲黃祖強趙鐘興劉偉清（.廣西大學化學化工學院，廣西 南寧 530004；.柳州柳環(huán)環(huán)保技術有限公司，廣西 柳州 54500）

利用PM2.5長期監(jiān)測數(shù)據(jù)優(yōu)化常規(guī)大氣環(huán)境監(jiān)測點布局選址方案研究

韋藝嫻1雷敬玲1黃祖強1趙鐘興1劉偉清2
（1.廣西大學化學化工學院，廣西 南寧 530004；2.柳州柳環(huán)環(huán)保技術有限公司，廣西 柳州 545001）

近年來，隨著某市經(jīng)濟的快速發(fā)展和工業(yè)化、城鎮(zhèn)化進程的加快，環(huán)境問題已成為社會民眾關心的熱點問題，這方面又以PM2.5熱度最高。文章結合2013年全年某市六個常規(guī)大氣環(huán)境監(jiān)測站的污染因子、氣象因子數(shù)據(jù)，重點從統(tǒng)計角度研究分析某市 PM2.5濃度的數(shù)據(jù)分布、時空變化特點及其與大氣污染濃度變化和氣象因子的相關性，同時結合站點布局分析其與 PM2.5監(jiān)測數(shù)據(jù)的聯(lián)系，進一步提出優(yōu)化常規(guī)大氣環(huán)境監(jiān)測點布局選址方案的模式。通過站點布局優(yōu)化形成相互聯(lián)系的監(jiān)測網(wǎng)絡，將為環(huán)境監(jiān)測提供更為可靠的代表數(shù)據(jù)，為環(huán)境保護管理決策提供新的思路。

PM2.5；時空分布；來源分析；環(huán)境

1 前言

某市是某省重要的工業(yè)城市，近年來，隨著經(jīng)濟規(guī)模的不斷擴大和城市化進程的進一步加快，城市霧霾現(xiàn)象從無到有，逐漸進入了某市市民的視野，成為困擾該城市市民的重要環(huán)境問題。而霧霾的形成與PM2.5密切相關。

為了實時掌握全市環(huán)境空氣質(zhì)量狀況，該市結合城區(qū)地域、城市布局設置了 6個常規(guī)大氣環(huán)境監(jiān)測點。常規(guī)監(jiān)測點配備大氣環(huán)境因子自動監(jiān)測設備對環(huán)境空氣質(zhì)量進行實時監(jiān)測，并及時將數(shù)據(jù)反饋給環(huán)保局，這對環(huán)境保護管理及決策提供了強有力的數(shù)據(jù)支持。近幾年該市的環(huán)境保護局網(wǎng)站環(huán)境空氣實時發(fā)布系統(tǒng)顯示，PM2.5已取代SO2成為該城市環(huán)境空氣質(zhì)量的首要污染物，也說明了PM2.5在某市環(huán)境空氣質(zhì)量污染貢獻的重要性。

實時監(jiān)測數(shù)據(jù)的代表性，主要依賴于監(jiān)測點的布局選址。本文通過收集該市6個監(jiān)測點PM2.5長期監(jiān)測數(shù)據(jù)，結合當?shù)貧庀蟆⒌乩淼纫蛩胤治龈鞅O(jiān)測點PM2.5的時間、空間分布特征，利用統(tǒng)計學原理分析監(jiān)測點布局選址與PM2.5數(shù)據(jù)的聯(lián)系，從提高環(huán)境空氣質(zhì)量預警、預報能力角度提出監(jiān)測點優(yōu)化調(diào)整方案。

2 基本情況

本文引用該城市環(huán)境保護監(jiān)測站常規(guī)自動監(jiān)測點2013年全年每天污染因子的監(jiān)測數(shù)據(jù)進行分析統(tǒng)計。

2.1 城市大氣污染因子分析

該市環(huán)境保護監(jiān)測站環(huán)境空氣常規(guī)監(jiān)測因子有 SO2、NO2、O3、CO、PM10、PM2.5。

某市屬于工業(yè)城市，主要有工廠企業(yè)排污[1-2]、交通汽車尾氣排污[3-4]、城市建筑施工建設排污[5-7]三大類型，根據(jù)各類型可能排放的污染因子，本文簡單歸納總結為：

工業(yè)污染型因子：SO2、NO2、PM10、PM2.5。

汽車尾氣型因子：NO2、CO、PM10、PM2.5、O3。

建筑施工型因子：PM10、PM2.5。

2.2 常規(guī)大氣監(jiān)測點設置

某市環(huán)境保護監(jiān)測站在市城區(qū)范圍共設置了 6個常規(guī)監(jiān)測點，分別是環(huán)保監(jiān)測站、河西水廠、市四中、市九中、古亭山、柳東小學，覆蓋 4個城區(qū)及工業(yè)新區(qū)，大體位置見下圖1。從該圖可以看出各監(jiān)測點與某市相關工業(yè)片區(qū)組團的分布關系。各監(jiān)測點的特征見圖1。

圖1 某市環(huán)境空氣常規(guī)監(jiān)測點分布圖

2.3 當?shù)貧夂驓庀?/p>

該市盛行南北風，少有東西風，冬季多為偏北風，夏季多為偏南風，市區(qū)靜風頻率較高。多年平均氣溫21.1℃，極端最高氣溫39.0℃，極端最低氣溫-0.3℃，年平均降雨量為1502.0 mm，年平均相對濕度73%，日最大降水量233.6 mm，年均日照時數(shù) 1518.5 h。風頻最大的風向分布為北西北風，頻率10%，其次是東北和南風，頻率9%，靜風頻率為26%，常年平均風速1.6 m/s。表1是某市近20年氣候統(tǒng)計資料表。圖2為該市1993～2012年多年風玫瑰圖。

表1 某市區(qū)近20年氣候統(tǒng)計資料

2013年該市全年風速在1.2～1.5 m/s范圍內(nèi)變化，各月變化不大；氣溫在10.4～29.4℃范圍內(nèi)變化，夏季溫度高，冬季溫度低；濕度在53.2～75.7%范圍內(nèi)變化，秋冬季濕度較低，春夏季濕度較大；氣壓在825～1009 hPa范圍內(nèi)變化，夏秋季較低，冬春季較高[8]。

圖2 （1993～2012年）該市多年以及各季平均風向的風玫瑰圖

3 結果與分析

3.1 PM2.5時間變化特征

把各監(jiān)測點PM2.5隨時間變化的情況進行縱向分析統(tǒng)計，以研究PM2.5時間變化特征。經(jīng)計算，某市6個監(jiān)測點PM2.5月均濃度結果見圖3。

圖3 PM2.5月均濃度變化圖

從PM2.5月均濃度變化圖表可知：

（1）6個監(jiān)測點PM2.52013年月均總體變化趨勢基本一致：①峰值出現(xiàn)在 3、10、12月，環(huán)保監(jiān)測站的最高值出現(xiàn)在12月；河西水廠的最高值出現(xiàn)在10月；市四中的最高值出現(xiàn)在12月；市九中的最高值出現(xiàn)在12月；古亭山的最高值出現(xiàn)在10月；柳東小學的最高值出現(xiàn)在12月；②谷值出現(xiàn)在7月。春季至夏季，月均濃度監(jiān)測值下行；夏季至秋冬，月均濃度監(jiān)測值上行。③PM2.5峰、谷值特征可以從該市地理以及氣象因素找到原因：冬季，該市盛行偏北風，而有一工業(yè)園處于該市城區(qū)冬季主導風的上風向，工業(yè)排污結合氣象條件造就峰值；夏季，該市盛行偏南風，監(jiān)測點不在工業(yè)區(qū)的下風向，受工業(yè)排污影響較小，而且夏季多雨，降雨進一步減少了空氣中的顆粒物，因此造就了谷值。綜上所述，PM2.5監(jiān)測數(shù)據(jù)的峰、谷值體現(xiàn)了監(jiān)測點布局與氣象條件綜合影響。

（2）各點同月監(jiān)測值差別不大，說明某市城區(qū)PM2.5總體分布水平基本一致。市九中的年均值更高一些，最低的為古亭山?？紤]市九中附近大型工業(yè)企業(yè)較多，PM2.5值較高；而遠離市中心的古亭山、柳東小學的PM2.5值水平比較低；位于市中心的環(huán)保監(jiān)測站、河西水廠、市四中監(jiān)測值處于中間。這說明，PM2.5監(jiān)測數(shù)據(jù)的表現(xiàn)基本上與監(jiān)測點布局特點相對應。

經(jīng)計算分析，某市6個監(jiān)測點PM2.5日均濃度頻率分布見下圖4，從PM2.5日均濃度頻率分布圖可知：

圖4 -a 六個監(jiān)測點PM2.5日均濃度頻率分布圖

圖4 -b 六個監(jiān)測點PM2.5日均濃度頻數(shù)分布圖

（1）六個監(jiān)測點 PM2.5濃度樣本頻率分布均呈右偏分布，即均值大于中位數(shù)。該右偏分布情況說明 2013年某市PM2.5濃度處于低水平，該年該市環(huán)境空氣質(zhì)量整體水平良好。

（2）從監(jiān)測值樣本數(shù)據(jù)的頻率分布圖可以看到，古亭山（橘黃色線）和柳東小學（粉色線）的分布峰度要大一些，市九中（綠色線）峰度最低，說明遠離市中心的古亭山、柳東小學監(jiān)測數(shù)據(jù)日均波動要大于附近有較多大型工業(yè)企業(yè)的市九中，也反映出：PM2.5日均監(jiān)測數(shù)據(jù)的波動與監(jiān)測點布局存在關聯(lián)。

3.2 PM2.5空間分布特征

把各監(jiān)測點PM2.5在空間分布的情況進行橫向分析統(tǒng)計，以研究PM2.5空間分布特征。

3.2.1 PM2.5空間排序

利用統(tǒng)計公式計算得各監(jiān)測點PM2.52013年均濃度值、標準差見圖5。

圖5 6個監(jiān)測點PM2.5年均濃度和標準差

由圖5可知，6個點PM2.5年均濃度由大到小排序為：市九中、市四中、河西水廠、環(huán)保監(jiān)測站、柳東小學、古亭山。結合圖 1分析，市九中、市四中、河西水廠監(jiān)測點均靠近工業(yè)區(qū)并處于工業(yè)區(qū)夏季主導風（偏南風）或冬季主導風（偏北風）的下風向；環(huán)保監(jiān)測站、柳東小學則遠離工業(yè)區(qū)；古亭山雖靠近工業(yè)區(qū)，但不在夏季主導風（偏南風）或冬季主導風（偏北風）的下風向，受工業(yè)區(qū)影響較輕。綜上所述，PM2.5數(shù)據(jù)空間排序與監(jiān)測點布局相關。

3.2.2 PM2.5空間分布差異性

由3.1分析可知，6個監(jiān)測點的變化趨勢基本一致。通過對6個監(jiān)測點的PM2.5濃度年均值和年方差進行差異性檢驗，即：均值方差σ1= σ2=Λ =σ6[9]，顯示出6個監(jiān)測點整體的均值和方差整體存在差異性，見表2。

表2 6個監(jiān)測點PM2.5日均濃度均值和方差的差異性檢驗

比較六個監(jiān)測點 PM2.5濃度的年均值和年方差在 10%顯著水平上的差異性。P值大于 10%意味這兩個監(jiān)測站在該指標上可視為均等。環(huán)保監(jiān)測站的PM2.5日均濃度均值與河西水廠、市四中基本一致，方差（PM2.5日均濃度的波動情況）與市四中、古亭山基本一致。可見，環(huán)保監(jiān)測站與市四中兩個監(jiān)測點區(qū)別性不大，這與兩者的地理位置相近有關。河西水廠的均值和方差與柳東小學相似，且兩者均處于某市市區(qū)較為外圍的區(qū)域。市四中的方差與古亭山、柳東小學的相似。市九中與其他監(jiān)測點在均值和方差上都有明顯的區(qū)別。古亭山與柳東小學均值和方差可視為一致。這說明，PM2.5數(shù)據(jù)空間差異表現(xiàn)與監(jiān)測點布局特點相一致。

3.3 PM2.5影響因素分析

由以上分析可知某市2013年PM2.5時空特點，通過統(tǒng)計學方法分析造成PM2.5時空特點的內(nèi)、外成因。其中，外因分析是通過分析氣象條件與PM2.5的關系揭示氣象條件對PM2.5的影響；內(nèi)因分析是通過分析工廠企業(yè)排污、交通汽車尾氣排污、城市建筑施工排污三大類型所排特征因子與PM2.5的關系揭示污染源項空間分布特點對各監(jiān)測點PM2.5的影響。分析方法采用相關系數(shù)法研究，取相關系數(shù)絕對值后0～0.09為沒有相關性，0.1～0.3為弱相關，0.3～0.5為中等相關，0.5～1.0為強相關[10]。

研究采用統(tǒng)計學的相關關系進行內(nèi)、外因分析。相關關系指數(shù)量型變量的線性相關關系。計算公式如下：

式中，Cov(X,Y)是X與Y的協(xié)方差，V(X)是X的方差，V(Y)是Y的方差。協(xié)方差Cov(X,Y)定義作：

相關系數(shù)ρ在±1之間取值，如果ρ≠0，則稱X和Y為相關的;若ρ=0，則稱X和Y不線性相關。當ρ=±1時，X和Y互為線性函數(shù)關系;如果ρ＞0，則稱X和Y正相關;如果ρ＜0，則稱X和Y負相關。當0＜ρ＜1時，X和Y之間存在一定程度的線性相關關系，而 ρ的值就是對這種線性相關程度的數(shù)值度量，|ρ|越接近1，表明X和Y的線性相關程度越強，一般來說，取絕對值后，0～0.09為沒有相關性，0.1～0.3為弱相關，0.3～0.5為中等相關，0.5～1.0為強相關。

3.3.1 外因分析（氣象條件與PM2.5關系分析）

利用公式（1）和（2）計算，得到某市環(huán)境保護監(jiān)測站各環(huán)境空氣自動監(jiān)測點氣象條件與 PM2.5的相關系數(shù)計算結果見下表3。

表3 某市城市氣象條件與PM2.5的相關系數(shù)情況表

由表2可知，除四中外，其它各點PM2.5與風速、氣溫、濕度呈負相關關系（即隨著風速、氣溫、濕度增大，PM2.5反而減小），與氣壓呈正相關關系：風速加大，有利于顆粒物的擴散，因而顆粒物濃度有所降低；氣溫加大，空氣湍流加強，有利于顆粒物的擴散，因而顆粒物濃度有所降低；濕度加大，空氣中水分含量增加，有利于顆粒物吸水變重后沉降，因而顆粒物濃度有所降低；氣壓增大，不利于顆粒物的擴散，因而顆粒物濃度會有所增大。這與常識分析基本相符。

由于各監(jiān)測點均處于市區(qū)內(nèi)，氣象條件差別不大，因此各點PM2.5與氣象指標（風速、氣溫、溫度和氣壓）的相關系數(shù)大體相近（即在氣象條件方面，監(jiān)測點布局對PM2.5數(shù)據(jù)區(qū)別表現(xiàn)不明顯），絕對值都未超過0.5，在0.3～0.5之間，屬于中等相關。各指標比較而言，PM2.5與氣壓的相關系數(shù)最高。雖然單個氣象因素與PM2.5的相關系數(shù)不高，但是風速較低、氣溫較低、溫度較低、氣壓較高的環(huán)境還是與PM2.5濃度走高存在明顯的相關性。

3.3.2 內(nèi)因分析（排污源項與PM2.5關系分析）

利用公式（1）和（2）計算，得到某市環(huán)境保護監(jiān)測站各環(huán)境空氣自動監(jiān)測點 PM2.5與其它污染因子的相關系數(shù)計算結果見表4。

表4 某市城市空氣PM2.5與其它常規(guī)監(jiān)測因子的相關系數(shù)情況表

相較于氣象因素的低相關系數(shù)，PM2.5與其它常規(guī)污染因子的相關系數(shù)較高。除O3外，其他因子與PM2.5的相關系數(shù)基本大于0.5（除了一些異常值）。PM2.5與PM10的相關系數(shù)最高，相關性在0.8～0.9水平上。此外，PM2.5與SO2、NO2、CO的相關程度也差不多，在0.5～0.7水平上。具體分析如下：

（1）PM2.5與PM10相關系數(shù)高，因為兩者監(jiān)測內(nèi)容一致，但PM2.5為直徑更加微小的顆粒。PM2.5監(jiān)測值大則PM10監(jiān)測值大；若PM10監(jiān)測值大則有兩種情況：①PM10監(jiān)測值大，但PM2.5監(jiān)測值小，則兩者的相關性不高；②PM10監(jiān)測值大，PM2.5監(jiān)測值也大，則兩者的相關性高。兩者的相關性屬于第②種情況，即PM2.5在PM10的比例較大。

（2）通過以上分析可知，除PM10、PM2.5因子外，工業(yè)污染型因子主要有SO2、NO2；汽車尾氣型因子主要有NO2、CO（由上面分析可知，O3與PM2.5相關性較弱，這里不予考慮）。因兩種類型因子都含有NO2，用NO2作為因子很難對工業(yè)、汽車尾氣源項進行區(qū)分，故將 SO2作為工業(yè)污染型特征因子、CO作為汽車尾氣型因子特征因子與PM2.5的相關系數(shù)進行比較分析，得到以下結論：①若PM2.5濃度與SO2的相關系數(shù)大于PM2.5與CO的相關系數(shù)，說明該監(jiān)測點受工業(yè)污染大于汽車尾氣影響，環(huán)境空氣影響源項以工業(yè)源為主。②若PM2.5濃度與SO2的相關系數(shù)與PM2.5與CO的相關系數(shù)相接近，說明該監(jiān)測點受工業(yè)污染與汽車尾氣影響相當，環(huán)境空氣影響源項為工業(yè)和汽車尾氣的綜合源。③若 PM2.5濃度與SO2的相關系數(shù)小于PM2.5與CO的相關系數(shù)，說明該監(jiān)測點受工業(yè)污染小于汽車尾氣影響，環(huán)境空氣影響源項以汽車尾氣源為主。

以此進行歸納分析可知，除城市揚塵外，環(huán)保監(jiān)測站、市九中、柳東小學監(jiān)測點環(huán)境空氣源項以工業(yè)污染型為主；市四中監(jiān)測點環(huán)境空氣源項以汽車尾氣型為主。

4 優(yōu)化監(jiān)測點布局選址

通過對2013年某市6個環(huán)境空氣常規(guī)自動監(jiān)測點全年監(jiān)測數(shù)據(jù)的研究統(tǒng)計，筆者發(fā)現(xiàn)了一些特征規(guī)律：（1）總體情況：全年某市PM2.5濃度大多數(shù)天數(shù)還是低水平的，而且全市各監(jiān)測點變化趨勢基本一致。（2）時間變化特征：夏季濃度最低且波動最小，春、冬季濃度高且波動距離均高；PM2.5日均濃度春季變化周期約7～10天、冬季變化周期約14～18天。（3）空間分布特征：市區(qū)內(nèi)的監(jiān)測點濃度較市區(qū)外的高，臨近工業(yè)片區(qū)的監(jiān)測點濃度更高。

通過內(nèi)、外因相關性分析可得：（1）外因氣象條件：PM2.5與風速、氣溫、濕度呈負相關關系，與氣壓呈正相關關系，但相關系數(shù)不高，絕對值在 0.3～0.5之間。（2）內(nèi)因污染源項：PM2.5數(shù)據(jù)與其它常規(guī)污染因子（除 O3外）數(shù)據(jù)的相關系數(shù)均較高，其中PM2.5與PM10相關系數(shù)最高，相關性在0.8～0.9水平上；PM2.5與SO2、NO2、CO的相關程度在0.5～0.7水平上。（3）綜合影響：PM2.5與其它常規(guī)污染因子（內(nèi)因）的相關系數(shù)值大于PM2.5與氣象條件因子（外因）的相關系數(shù)值；說明某市PM2.5濃度數(shù)據(jù)受內(nèi)因影響要大于外因。

在監(jiān)測點布局與PM2.5監(jiān)測數(shù)據(jù)關系方面：（1）各點PM2.5濃度數(shù)據(jù)與氣象指標中風速、氣溫、溫度和氣壓的相關系數(shù)均大體相近，這說明，在氣象條件（外因）方面，監(jiān)測點布局對PM2.5數(shù)據(jù)區(qū)別表現(xiàn)不明顯。（2）在環(huán)保監(jiān)測站、市四中、市九中這些監(jiān)測點上，PM2.5排污源項的指向性基本上還是與監(jiān)測點所處的環(huán)境特點相符合，即不同的監(jiān)測點，由于其所處環(huán)境排污源項不同，使得PM2.5數(shù)據(jù)在內(nèi)因表現(xiàn)上出現(xiàn)差別。這說明，在排污源項方面，監(jiān)測點布局對PM2.5數(shù)據(jù)區(qū)別表現(xiàn)較明顯。因此要想通過改變影響因素提高監(jiān)測點數(shù)據(jù)的實效性，人為改變外因（氣象條件）的難度很大，只能采取改變內(nèi)因的方式（即改變監(jiān)測點的選址或優(yōu)化監(jiān)測點布局）進行。

從圖 1分析可知，該市現(xiàn)有的監(jiān)測點基本布置于相應城區(qū)的中部地帶，其監(jiān)測數(shù)據(jù)代表著當?shù)氐钠骄?，僅能反映區(qū)域環(huán)境空氣的平均水平，可以滿足日常環(huán)境空氣質(zhì)量預報需要，但各點之間缺乏聯(lián)系，所得數(shù)據(jù)相對獨立，數(shù)據(jù)的擴展應用面較窄，如不能反映臨近工業(yè)區(qū)的居民區(qū)環(huán)境質(zhì)量，也無法對工業(yè)區(qū)偷排廢氣行為進行有效監(jiān)控。在現(xiàn)有環(huán)境空氣監(jiān)測能力有限等情況下，有的放矢、抓住要害，通過優(yōu)化監(jiān)測點布局選址，拓展監(jiān)測點的應用功能，對工業(yè)片區(qū)實行有效的監(jiān)控，同時構建相互聯(lián)系的監(jiān)測網(wǎng)絡，對環(huán)境空氣預警預報工作具有積極的重要意義。

結合該市實際，從環(huán)境空氣預警預報方面著手，在遵循不改變監(jiān)測點數(shù)量、同時兼顧 4個城區(qū)及工業(yè)新區(qū)環(huán)境監(jiān)測需要的原則下，保留環(huán)保監(jiān)測站位置（可以反映市中心的空氣質(zhì)量，不用調(diào)整）；因現(xiàn)狀秋、冬季監(jiān)測數(shù)據(jù)比其它季節(jié)更為突出，考慮到城市汽車尾氣隨著機動車流量增大對環(huán)境空氣質(zhì)量影響日益顯著的作用，將其余監(jiān)測點調(diào)整至各城區(qū)所涉及工業(yè)區(qū)及居民區(qū)相鄰區(qū)域的冬季主導風（偏北風）的下風向處、毗鄰主干路網(wǎng)的居民區(qū)或學校內(nèi)（選擇居民區(qū)或學校，是體現(xiàn)以人為本的宗旨）。具體見圖6。

圖6 某市環(huán)境空氣常規(guī)監(jiān)測點優(yōu)化布局圖

由圖6分析，優(yōu)化后的6個監(jiān)測點具體分為中心點和外圍點 2類，中心點與外圍點構成一個相互聯(lián)系的監(jiān)測網(wǎng)絡。該網(wǎng)絡具有以下作用：

（1）空氣質(zhì)量預報：日常情況時，外圍監(jiān)測點因毗鄰工業(yè)區(qū)，受臨近企業(yè)排污影響，其監(jiān)測數(shù)據(jù)在一定程度上反映為該片區(qū)空氣質(zhì)量的較差值；而市中心監(jiān)測點遠離工業(yè)區(qū)，其監(jiān)測數(shù)據(jù)基本代表市中心空氣質(zhì)量的較優(yōu)值；利用插值分析可以繪制市區(qū)空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)濃度分布大致的等值線圖，市區(qū)其它地方的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)可以利用等值線圖綜合插值估算出來。

（2）環(huán)境風險預警：當某個監(jiān)測點數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常，在排除設備故障引起的原因后可以第一時間發(fā)現(xiàn)可能的環(huán)境風險問題，通過采取企業(yè)污染排查等應急措施，及時遏制事態(tài)的發(fā)展，減輕環(huán)境風險影響。

5 結論

通過分析某市6個監(jiān)測點2013年全年PM2.5監(jiān)測數(shù)據(jù)，可得到該市PM2.5時間、空間分布特征以及內(nèi)外因對PM2.5的影響，同時也發(fā)現(xiàn)了監(jiān)測點布局與監(jiān)測數(shù)據(jù)之間的關系：

（1）因各監(jiān)測點均處于市區(qū)，氣象條件大致相同，因此各監(jiān)測點PM2.5月均濃度曲線及變化趨勢均相似，即在時間分布上，監(jiān)測布局不影響PM2.5月均數(shù)據(jù)變化，換句話說，就是無論如何選點，PM2.5月均數(shù)據(jù)變化趨勢總體相同；但監(jiān)測布局的不同，對監(jiān)測點的PM2.5日均數(shù)據(jù)波動會有影響：處于市郊的監(jiān)測點本底環(huán)境較好容易受到外界因素干擾造成監(jiān)測數(shù)據(jù)的波動性要大于市區(qū)的監(jiān)測點。

（2）監(jiān)測布局在PM2.5數(shù)據(jù)空間差異上表現(xiàn)明顯：市區(qū)的監(jiān)測點監(jiān)測數(shù)據(jù)要高于市郊的，臨近工業(yè)區(qū)的監(jiān)測點監(jiān)測數(shù)據(jù)要高于遠離工業(yè)區(qū)的。這主要是因為布局不同，所處的環(huán)境排污源項不同，從而造成PM2.5數(shù)據(jù)的差異。

由此可見，監(jiān)測點的布局，在設置之前就已經(jīng)對 PM2.5數(shù)據(jù)的表現(xiàn)有所預期了。從該市現(xiàn)有監(jiān)測點布局來看，雖然具有一定的代表性，但僅能滿足日常環(huán)境空氣質(zhì)量預報需要，在環(huán)保管理上看還有一定的局限性。結合該市城市規(guī)劃、工業(yè)布局、路網(wǎng)結構等情況，筆者提出了監(jiān)測點布局的優(yōu)化方案，將監(jiān)測點分中心點和外圍點2類，外圍點布置在毗鄰工業(yè)區(qū)、主干路網(wǎng)主導風向下風向的居民區(qū)內(nèi)或學校內(nèi)，中心點選在市中心有代表性的地方，這樣會形成一個覆蓋市區(qū)、連接工業(yè)區(qū)、代表居民關心和環(huán)保關注同時兼具環(huán)境預報、風險預警功能的監(jiān)測網(wǎng)絡。

科學技術的進步推動了社會經(jīng)濟的發(fā)展，我們正處于一個大數(shù)據(jù)的時代。政府部門如何利用所得的大量數(shù)據(jù)進行研究分析，提高管理水平和工作效能，需要轉變觀念、創(chuàng)新思維。而利用自動監(jiān)測點長期數(shù)據(jù)研究分析，優(yōu)化監(jiān)測點布局，從而獲取更優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)，更有助于環(huán)保決策，也為環(huán)保管理提供了新的思路。

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Study on location for conventional air quality monitoring sites optimizing by standing monitoring data of PM2.5

In recent years, with the rapid economy development of the city and the industrialization and urbanization process is packing up speed, environment problem has become a hot issue of social concern, especially the PM2.5problem. The paper focused on the statistical analysis of PM2.5from data distribution, space-time variation characteristics, and its correlation between air pollutants concentration and meteorological factors, which based on the pollution and meteorological factor data analysis of six standing conventional air quality monitoring stations in the city, and combined with the site layout analysis of PM2.5monitoring data and its links to optimize conventional air quality monitoring sites. The results of optimized monitoring sites could form related monitoring network, this will provide more reliable and representative data for environment monitoring, to provide a new method for environmental protection management decisions.

PM2.5; time and space distribution; source analysis; environment

X84

A

1008-1151(2016)12-0026-05

2016-11-07

韋藝嫻（1980－），女，廣西大學化學化工學院在職研究生，高級工程師，從事環(huán)境影響評價及環(huán)境保護科研課題研究。