江蘇省縣域PM2.5濃度時空變化特征研究

楚翠姣　鐘聲　梁進　茅晶晶　郁建橋

摘要：文章利用江蘇省2017年-2022年環(huán)境空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)，分析了全省縣域細顆粒物（PM2.5）濃度時空變化特征，與氣象因素的相關(guān)關(guān)系，并比較了與主城區(qū)PM2.5濃度的差異。結(jié)果顯示，江蘇省縣域PM2.5濃度呈逐年下降趨勢，5年降幅為25.4%，年均下降速率為2.1μg／（m·a）。空間分布呈“西北部偏高，東南部偏低”的特征。與氣象因素的相關(guān)性表明，縣域PM2.5月均濃度整體與月均氣溫、月均風(fēng)速呈顯著負相關(guān)，但僅個別月份，與月均相對濕度呈負相關(guān)。與主城區(qū)PM2.5平均濃度相比，縣域平均濃度整體較低，但二者濃度差呈現(xiàn)逐年迅速減小趨勢，從日變化看，二者濃度差最大出現(xiàn)在上下班高峰時段。

關(guān)鍵詞：PM2.5污染；縣域；城縣差異；氣象因素；江蘇省

中圖分類號：X511 文獻標(biāo)志碼：A

前言

隨著《大氣污染防治行動計劃》的實施和治理措施的持續(xù)推進，大氣細顆粒物（PM2.5）污染問題得到明顯改善，顆粒物濃度大幅下降。以長三角經(jīng)濟發(fā)達省份之一江蘇省為例，2022年P(guān)M2.5年均濃度為32.0μg/m3，實現(xiàn)自2013年以來PM2.5濃度“九連降”，降幅達56.2%。然而，全省PM2.5平均濃度距離世界衛(wèi)生組織最新修訂的《全球空氣質(zhì)量指導(dǎo)值》（AQG2021）健康安全標(biāo)準(zhǔn)（5.0μg/m3）仍然遙遠，空氣質(zhì)量改善仍任重道遠。

縣域是支撐社會經(jīng)濟發(fā)展的基本行政單元，污染問題也不容忽視，縣域空氣質(zhì)量不但關(guān)乎區(qū)域空氣質(zhì)量的整體持續(xù)改善，也關(guān)乎生態(tài)文明建設(shè)等國家政策在縣域的實施和推進。江蘇省縣域經(jīng)濟領(lǐng)跑全國，綜合實力穩(wěn)居全國頭部方陣，但仍存在發(fā)展不平衡、生態(tài)環(huán)境脆弱等問題。受產(chǎn)業(yè)類型、排放強度及縣域城市發(fā)展進程、污染治理政策和自然環(huán)境等因素影響，大氣污染呈現(xiàn)明顯時空異質(zhì)性特征。

以往對江蘇省PM2.5污染變化規(guī)律的研究多側(cè)重省域或市域等空間尺度，或局限于縣域個例分析。文章以江蘇省所轄縣域為例，采用空間多點位分布、長時間連續(xù)的監(jiān)測數(shù)據(jù)，對全省縣域PM2.5濃度進行綜合分析，探討時空變化特征，以期了解縣域PM2.5污染現(xiàn)狀，為大氣污染的縣域治理拓展思路，為區(qū)域空氣質(zhì)量的持續(xù)改善提供參考。

1 數(shù)據(jù)與方法

文章使用的大氣污染數(shù)據(jù)來自江蘇省所轄13個設(shè)區(qū)市主城區(qū)和54個管轄區(qū)縣共185個空氣質(zhì)量監(jiān)測站點的監(jiān)測數(shù)據(jù)，其中縣域共分布有115個監(jiān)測站點，主城區(qū)分布有70個監(jiān)測站點。地面空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)是生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價的主要數(shù)據(jù)支撐，也是大氣環(huán)境研究的主要數(shù)據(jù)來源之一。文章選取2017年-2022年P(guān)M2.5逐時實況數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)具有時間連續(xù)性強，數(shù)據(jù)精度高等優(yōu)點。參照國家生態(tài)環(huán)境部《環(huán)境空氣質(zhì)量指數(shù)（AQI）技術(shù)規(guī)定》（HJ633-2012）相關(guān)評價方式，PM2.5濃度采用24小時平均濃度作為日均值指標(biāo)表征。文章使用的氣象數(shù)據(jù)來自江蘇省氣象局氣象監(jiān)測逐日實況數(shù)據(jù)，主要氣象要素包括氣溫、相對濕度、累積降水量、風(fēng)向和風(fēng)速等。

大氣污染物監(jiān)測指標(biāo)含義詳見《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》（GB3095-2012），基于圖1中2016年-2020年縣域PM2.5濃度的變化趨勢，對濃度的變化趨勢進行線性擬合，擬合方程為yt=a+bx，式中y1為擬合濃度，xt為時間，a為截距，b為斜率，參數(shù)a、b的確定采用最小二乘原理，使得擬合線上的擬合濃度值和實況值之間的離差平方和最小。其中，

2 結(jié)果分析

2.1 縣域PM2.5濃度時空變化特征

如圖1所示2017年-2022年江蘇省所轄縣域PM2.5濃度年際變化。可以看出，縣域PM2.5年均濃度呈現(xiàn)明顯的逐年下降趨勢，年均濃度從41.8μg/m3下降至31.2μg/m3，5年降幅為25.4%，年均下降速率為2.1μg／（m3·a）。

在季節(jié)變化上，冬春季PM2.5濃度較高，夏秋季較低。冬季平均濃度為58.0μg/m3，春季濃度開始下降，平均為36.3μg/m3，夏季濃度最低，為22.6μg/m3。如圖2所示季節(jié)平均濃度的空間分布?？梢钥闯?，冬季平均濃度整體上呈現(xiàn)“西北部偏高，東南部偏低”的特征，高值中心位于西北部地區(qū)，徐州、連云港和宿遷3市所轄縣域平均濃度在62.0-76.6μg/m3之間；春季濃度高值中心向中南部的鎮(zhèn)江揚中市和句容市、無錫江陰市、泰州靖江市交界處轉(zhuǎn)移，平均濃度約39.6-43.4μ/m3；夏季濃度最低，低值區(qū)域不再局限于東南部地區(qū)，而向西北部擴散；秋季濃度再次呈現(xiàn)出西北高-東南低的分布特征。

2017年-2022年逐年和季節(jié)PM2.5平均濃度日變化均呈現(xiàn)典型的雙峰分布特征（圖略），白天峰值濃度出現(xiàn)在8：00-10：00之間，之后隨著氣溫增加，大氣湍流作用增強，污染物濃度下降，谷值濃度出現(xiàn)在16：00-17：00之間，之后隨著邊界層高度降低，大氣擴散能力減弱，污染物濃度再次升高，夜間峰值濃度出現(xiàn)在22：00至次日2：00之間。此外，逐年濃度日變化呈現(xiàn)出逐年下降趨勢，2017年和2018年的峰值濃度明顯高于其他年份，2020年-2022年受新冠疫情影響，日變化濃度明顯較低。疫情影響下2021年和2022年在凌晨時段濃度相近，2022年的減幅主要來源于白天時段的減幅。

2.2 PM2.5濃度與氣象要素的關(guān)系

已有研究表明，氣象條件是推動大氣運動和變化的重要因素，在污染物的傳輸擴散、化學(xué)轉(zhuǎn)化、干濕沉降等過程中扮演著重要角色。顆粒物濃度變化與近地面氣溫、風(fēng)速、相對濕度等氣象要素存在一定的關(guān)系。

近地面氣溫是影響大氣顆粒物濃度變化的重要因素之一。如圖3所示縣域PM2.5月均濃度和氣溫關(guān)系散點圖。從全年看，PM2.5月均濃度整體上與月均氣溫呈負相關(guān)關(guān)系，隨著氣溫升高，PM2.5濃度呈現(xiàn)明顯下降趨勢。當(dāng)月均氣溫較高時（夏季），顆粒物的布朗運動活躍，有利于顆粒物擴散，降低污染物濃度。從逐月看，12月、1月、2月、3月、6月、10月、11月PM2.5月均濃度與月均氣溫呈顯著負相關(guān)，Pearson相關(guān)系數(shù)在0.05-0.56之間，均通過0.05水平的信度檢驗，而其他月份的相關(guān)系數(shù)較低，未通過信度檢驗。

風(fēng)速是大氣污染擴散的主要動力因子，當(dāng)風(fēng)速較大時，污染物容易擴散和稀釋，當(dāng)風(fēng)速較小時，大氣維持穩(wěn)定狀態(tài)，顆粒物不易擴散，聚集形成污染。除4月和5月外，其他月份PM2.5濃度與風(fēng)速呈顯著負相關(guān)關(guān)系（圖略），Pearson相關(guān)系數(shù)在0.05-0.21之間，均通過0.05水平的信度檢驗。相對濕度可以通過影響大氣中顆粒物的聚積、成核等物理化學(xué)過程，從而影響顆粒物濃度變化。僅12月、4月、6月、10月PM2.5濃度與相對濕度的Pearson相關(guān)系數(shù)在0.06-0.15之間，在0.05水平上呈顯著負相關(guān)關(guān)系。

2.3 與主城區(qū)PM2.5濃度的差異特征

江蘇省13個設(shè)區(qū)市持續(xù)開展大氣污染防治行動，推進和修訂大氣環(huán)境相關(guān)法律和標(biāo)準(zhǔn)，加強重點行業(yè)企業(yè)無組織排放治理，有效應(yīng)對重污染天氣，顆粒物濃度明顯下降。2017年-2022年13個設(shè)區(qū)市主城區(qū)PM2.5年均濃度呈逐年下降趨勢，年均濃度從49.4μg/m3下降至31.5μg/m3，5年降幅超過36.2%，年均下降速率約為3.6μg／（m·a）。

從江蘇省所轄縣域與主城區(qū)PM2.5平均濃度差異看，縣域濃度整體上低于主城區(qū)，二者5年平均濃度差為3.3μ/m3。從13市濃度差異的年際變化看（如圖4所示），徐州、常州、蘇州、南通、淮安、揚州、鎮(zhèn)江、泰州、宿遷9市PM2.5濃度差呈現(xiàn)出逐年迅速減小的趨勢，其中徐州、淮安、宿遷3市年均減小速率較高，分別為3.5、3.1、3.6μg／（m3·a）。然而個別城市已經(jīng)呈現(xiàn)出縣域濃度高于主城區(qū)，比如南京、無錫2市除2019年外，其他年份均呈現(xiàn)縣域濃度高于主城區(qū)；連云港市除2017年外，其他年份縣域濃度均高于主城區(qū)，且呈現(xiàn)明顯的加速增長趨勢，年均增長速率為1.1μg／（m3·a）；鹽城市濃度差則呈現(xiàn)出由負轉(zhuǎn)正的特征，即2021年開始縣域PM2.5濃度高于主城區(qū)，年均變化速率為1.3μg／（m3·a）。

與設(shè)區(qū)市相比，縣域整體上工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)總量相對少，人口數(shù)量少，大氣污染排放總量較低，PM2.5平均濃度整體較低。然而南京、無錫、連云港3市縣域濃度高于主城區(qū)，濃度差分別為0.6、1.8、2.7μg/m3。無錫市所轄江陰市鋼鐵企業(yè)、冶金制造業(yè)密集，煤炭消耗量大，機動車排放與揚塵問題突出。連云港市所轄縣域灌云縣、灌南縣等“兩灌”地區(qū)工業(yè)企業(yè)污染治理水平整體較低?？傮w看燃煤、鋼鐵等重工業(yè)污染突出，企業(yè)污染治理水平較低、監(jiān)管能力較為薄弱等問題仍是影響個別縣域空氣質(zhì)量落后的主要原因。在開展區(qū)域聯(lián)合大氣污染防治工作中，這些縣域是污染持續(xù)減排的重點區(qū)域和潛力區(qū)域，因地制宜推動縣域產(chǎn)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型，持續(xù)優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與布局，加強對散亂污治理，不僅有利于縣域本身大氣污染治理，而且有利于區(qū)域空氣質(zhì)量的整體持續(xù)改善。

如圖5所示2017年-2022年逐年（a）和季節(jié)（b）縣域和主城區(qū)PM2.5濃度差的日變化。從整體上看，濃度差日變化最大出現(xiàn)在上下班高峰時段，即上午的5：00-9：00和下午的18：00-21：00之間，而午間及其他時段二者濃度差明顯減小。從年際變化看圖5（a），2017年-2022年間濃度差的日變化整體上呈現(xiàn)逐年減小的趨勢，至2021年小時濃度差低于2.0μg/m3，2022年小時濃度差持續(xù)減小。受新冠疫情居家辦公影響，上下班高峰時段的濃度差明顯減小，其中在2021年-2022年，上下班高峰時段與其他時段的濃度差相近，沒有表現(xiàn)出明顯的上下班高峰時段差異。從季節(jié)濃度差的日變化看圖5（b），冬季濃度差最大，尤其下班高峰時段，約為5.9μg/m3；春秋季濃度差減小且兩個峰值較為接近；夏季濃度差最小，尤其下午下班高峰時段較低，約為2.0μg/m3，可能與邊界層高度的季節(jié)變化有關(guān)。

3 結(jié)論

文章分析了江蘇省所轄縣域2017年-2022年P(guān)M2.5濃度時空變化特征。從年際變化看，縣域PM2.5年均濃度呈逐年下降趨勢，5年降幅為25.4%，年均下降速率為2.1μg／（m3·a）。從空間分布看，呈現(xiàn)出“西北部偏高，東南部偏低”的空間分布特征。近地面氣溫、風(fēng)速等氣象條件是影響PM2.5濃度的重要因素。從逐月變化看，縣域PM2.5月均濃度與月均氣溫呈負相關(guān)，月均濃度隨氣溫升高而下降；與風(fēng)速呈顯著負相關(guān)，月均濃度隨風(fēng)速的增大而下降；但僅在個別月份，與月均相對濕度呈負相關(guān)。與主城區(qū)PM2.5濃度相比，縣域PM2.5濃度整體較低，平均濃度差為3.3μg/m3，同時二者濃度差呈逐年迅速減小趨勢。從日變化看，二者濃度差最大出現(xiàn)在上下班高峰時段，2021年-2022年受新冠疫情居家辦公影響，上下班高峰時段濃度差明顯減小。