鄭煜 李三 Kanran Tan 馬曉劍 錢榕

(東北林業(yè)大學，哈爾濱，150040) (Johns Hopkins University) (東北林業(yè)大學) (北京電子科技學院)

PM2.5的形成是一個復雜過程，影響PM2.5的因素較多，近幾年，國內(nèi)外有許多專家對PM2.5進行了研究與分析。對PM2.5影響因素的研究，主要分以下四個方面：第一個方面是空氣污染物對PM2.5的影響；第二個方面是氣象因素對PM2.5的影響；第三個方面是其他空氣污染物和氣象因素綜合作用對PM2.5的影響；第四個方面是經(jīng)濟因素對PM2.5的影響。空氣污染物方面，鄭煜等[1]運用相關分析、PLS1模型和通徑分析方法，研究哈爾濱市區(qū)內(nèi)主要空氣污染物對PM2.5質(zhì)量濃度變化的影響，結果顯示：CO對PM2.5質(zhì)量濃度變化的直接影響作用最大；SO2、NO2、PM10通過CO對PM2.5質(zhì)量濃度變化的間接作用，均大于它們對PM2.5質(zhì)量濃度變化的直接作用；SO2、NO2、PM10、CO對PM2.5質(zhì)量濃度變化的總決定系數(shù)為85.9%；CO是主要空氣污染物中影響PM2.5質(zhì)量濃度變化的主要因素。氣象因素方面，Zhang et al.[2]運用耦合趨勢波動分析選取氣壓、溫度、濕度、風速為解釋變量，在廣州和杭州研究了這些影響因素對PM2.5的影響，結果表明：不同城市影響PM2.5的氣象因素存在差異：杭州市影響PM2.5較大的氣象因素為風速和濕度，影響廣州PM2.5較大的氣象因素為氣壓和溫度。Wen et al.[3]運用多元線性回歸方法研究氣溫、地表溫度、降水量、日照時間、相對濕度、氣壓、風速對PM2.5的影響，研究表明：日PM2.5質(zhì)量濃度與日降水量呈負相關，與氣壓呈正相關，風速對PM2.5的擴散和稀釋效應在吉林省山區(qū)更為明顯；氣溫、地表溫度、降水量等氣象因素間接影響局部PM2.5質(zhì)量濃度。其他空氣污染物和氣象因素綜合作用方面，張燕杰等[4]以SO2、NO2、PM10、CO、O3_1 h、O3_8 h、溫度、濕度、風速、氣壓為指標，在相關分析的基礎上建立偏最小二乘回歸模型，確定了PM2.5質(zhì)量濃度的影響因素，結果顯示：CO是導致PM2.5質(zhì)量濃度升高的主要因素；運用通徑分析方法得出，各解釋變量對PM2.5質(zhì)量濃度變化總作用，從大到小依次為CO、PM10、NO2、風速、濕度、SO2。經(jīng)濟方面，李光琴等[5]采用ArcGIS技術和空間計量經(jīng)濟學模型，以PM2.5平均質(zhì)量濃度、PM2.5最大質(zhì)量濃度、人口密度、土地供給、人均GDP、財政收入與財政支出比、第二產(chǎn)業(yè)比重、第三產(chǎn)業(yè)比重為指標，對我國地級行政區(qū)1998—2015年PM2.5污染的空間自相關性及影響PM2.5污染的因素進行分析，結果表明：人均GDP、土地供給、人口密度是導致PM2.5升高的根本原因。

以上研究中，定量分析的方法主要有逐步回歸方法、主成分分析方法、偏最小二乘回歸方法，且研究對象都是單個城市；定量研究均未考慮森林覆蓋率對PM2.5的影響。而植物因其葉片或枝干可以阻滯、吸收大氣顆粒物，是凈化大氣的重要過濾體[6]。雖然zheng et al.[7]依據(jù)大量的數(shù)據(jù)，對黑龍江省12個城市統(tǒng)計分析了森林覆蓋率和PM2.5之間的關系，無論人為因素如何影響PM2.5濃度，森林覆蓋率較高城市的PM2.5質(zhì)量濃度都相應較低，但是沒有定量地建立模型。

關于森林植被與PM2.5的關系，林學和環(huán)境領域的專家們通過實驗給出了不同的結論：①森林可以改變空氣流動路徑，以阻攔PM2.5進入局部區(qū)域(阻塵作用)，大面積的植被覆蓋使局部風速降低，有助于較大顆粒物的降落[8]。②森林可以通過覆蓋裸露地表，減少PM2.5來源[9](減塵作用)。③大片的森林降低風速，促進PM2.5顆粒的沉降(沉降作用)；植被降低局部風速，同時氣流穿梭于植被枝葉間，湍流作用增強，PM2.5顆粒物與葉片、樹皮等的接觸可能增加PM2.5沉降速率增加[10]。④當氣流推動PM2.5撞擊到植被表面時，由于葉片、樹皮等具有一定的粗糙度和濕度，能夠使PM2.5鑲嵌或粘在其表面，從而達到捕獲空氣中一定數(shù)量的PM2.5，使其滯留在植被體表面的目的[11-12]。本文在以上研究的基礎上，將森林覆蓋率、其他空氣污染物(PM10、CO、NO2、SO2、O3_8 h)、氣象因素(氣壓、相對濕度、光照數(shù)、氣溫、風速)共同作為研究指標，并以黑龍江省13個市(區(qū))為對象，依據(jù)面板數(shù)據(jù)模型分析PM2.5與森林覆蓋率、其他空氣污染物、氣象因素之間的關系，以期讓人們更全面地了解植物對PM2.5質(zhì)量濃度所起的作用。

1 研究區(qū)域概況

黑龍江省(東經(jīng)121°11′～135°5′，北緯43°26′～53°33′)位于中國東北部，是中國位置最北、緯度最高的省份，它所轄12個地級市和1個大興安嶺地區(qū)。黑龍江省氣候的主要特征是春季低溫干旱，冬季寒冷漫長；無霜期短，供暖期長，供暖方式主要以燃煤為主。黑龍江省森林資源豐富、林地面積寬廣，不同城市森林覆蓋率差異較大(見圖1)。全省平均森林覆蓋率高達47.3%，其中坐落在大興安嶺地區(qū)的加格達奇區(qū)和擁有亞洲最大原始紅松林的伊春市森林覆蓋率分別高達74.1%、82.2%，而齊齊哈爾市、大慶市、綏化市森林覆蓋率僅有11.7%、12.8%、13.2%。

圖1 黑龍江省森林分布圖(圖片來源于《中國森林資源圖集》(2005年))

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

依托黑龍江省自然科學基金項目(G201601)獲得了中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)的使用權，獲得2015年10月1日—2018年9月30日供暖期期間黑龍江省所轄13個城市(區(qū))5種氣象因子(氣壓、相對濕度、日照時數(shù)、氣溫、風速)的日平均數(shù)據(jù)，共計41 405個；其中13個城市的氣象數(shù)據(jù)共有24條缺失，對于時間序列中的缺失數(shù)據(jù)，本文使用插值法進行數(shù)據(jù)的彌補。此外，從中國空氣質(zhì)量平臺獲得黑龍江省所轄13個城市(區(qū))2015年10月1日—2018年9月30日期間PM2.5日平均質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)14 248個，其他空氣污染物(PM10、SO2、CO、NO2、O3_8 h)日平均數(shù)據(jù)71 240個。從黑龍江省各市(區(qū))政府官方網(wǎng)站獲得2015年—2018年13個市(區(qū))的森林覆蓋率。以上數(shù)據(jù)共計126 893個，其中冬季數(shù)據(jù)共71 344個。

2.2 系統(tǒng)聚類原理

2.3 面板數(shù)據(jù)回歸的混合模型

2.4 通徑分析方法

3 結果與分析

3.1 PM2.5質(zhì)量濃度日變化與森林覆蓋率的關系

3.1.1PM2.5質(zhì)量濃度日變化規(guī)律

PM2.5日平均質(zhì)量濃度較高的時段，主要出現(xiàn)在冬春兩季。根據(jù)黑龍江省的氣候特點與供熱期限，以每年的5月1日到下一年的4月30日為1個周期，1個周期內(nèi)分為非供暖期(5月1日到9月30日)和供暖期(10月1日到下一年的4月30日)2個階段。依據(jù)黑龍江省13市(區(qū))2015年10月1日—2018年9月30日期間PM2.5日平均數(shù)據(jù)，繪制散點圖(見圖2)。13市(區(qū))PM2.5日平均質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)共14 248個，3 a中PM2.5質(zhì)量濃度超過225 μg/m3的數(shù)據(jù)共有73個，其中圖2(b)的3個城市共有12個、圖2(c)的4個城市共有22個、圖2(d)的3個城市共有39個在散點圖中沒有顯示出來，此外，圖2(a)的城市沒有超過225 μg/m3的數(shù)據(jù)。

由圖2可見，3 a中，雖然13個城市(區(qū))污染的嚴重程度不同，但PM2.5日平均質(zhì)量濃度變化規(guī)律基本一致：5—6月份，13個城市(區(qū))PM2.5日平均質(zhì)量濃度基本上都在優(yōu)良范圍之內(nèi)，只有鶴崗市、齊齊哈爾市、綏化市、大慶市、哈爾濱市偶爾有幾天PM2.5日平均質(zhì)量濃度略微超過75 μg/m3；7—9月份，13個城市(區(qū))的PM2.5日平均質(zhì)量濃度均在優(yōu)良范圍之內(nèi)。13個城市(區(qū))PM2.5日平均質(zhì)量濃度，超出國家環(huán)境保護標準的情況集中出現(xiàn)在每年供暖期間的10月份到次年的3月份，散點圖呈現(xiàn)U字形。因此，對于13個市(區(qū))，它們共同的變化規(guī)律是非供暖期幾乎沒有污染，供暖期有較多天的污染。這是因為在非供暖期，一方面，由于供熱停止，化石燃料燃燒大幅度減少；另一方面，在春末、夏季、秋季階段，森林植物生長茂盛，森林植物吸附阻滯PM2.5的能力大大增強。無論是否供暖，汽車尾氣、工業(yè)廢氣等作為影響PM2.5質(zhì)量濃度變化的人為因素都存在，這說明供暖增大了黑龍江省PM2.5質(zhì)量濃度。

3.1.2森林覆蓋率對PM2.5質(zhì)量濃度日變化的影響

落葉樹種林帶對PM2.5消減效率，在夏季最大、春秋季次之、冬季最低；而常綠樹種林帶，全年對PM2.5消減效率基本維持在一個相對穩(wěn)定值，受季節(jié)影響較小[17]。東北地區(qū)的冬季，闊葉樹都已落葉，只有針葉樹種發(fā)揮滯污阻塵的功能[18]。

在3個供暖期內(nèi)，不同的城市污染情況有所差異，主要分為以下4種情況：①大興安嶺地區(qū)、黑河市、伊春市，平均每個供暖期只有7、7、10 d的PM2.5日平均質(zhì)量濃度超出國家環(huán)境保護標準，其余時間PM2.5質(zhì)量濃度均在優(yōu)良范圍之內(nèi)。這是因為，大興安嶺地區(qū)、黑河市、伊春市森林覆蓋率分別高達74.10%、47.30%、82.20%。而且大興安嶺的主要樹種為興安落葉松、樟子松、白樺；黑河市的主要樹種為紅松、云杉；伊春市有世界上面積最大的原始紅松林，其主要樹種紅松、針葉松；以上3個城市(區(qū))的森林樹種均為常綠樹種，森林植被一年四季對PM2.5的阻滯作用都大于人為因素對PM2.5的促進作用，因此大興安嶺地區(qū)、黑河市、伊春市在供暖期的PM2.5日平均質(zhì)量濃度，只有少數(shù)幾天超出國家環(huán)境保護標準，其余時間天氣均為優(yōu)良。②雞西市、雙鴨山市、鶴崗市的PM2.5日平均質(zhì)量濃度，3個供暖期內(nèi)分別有119、86、68 d超出國家環(huán)境保護標準；然而，雞西市、雙鴨山市、鶴崗市森林覆蓋率分別為28.00%、38.40%、58.00%，森林覆蓋率低的城市污染天數(shù)多，說明森林覆蓋率高污染天數(shù)會相應的少。③齊齊哈爾市、綏化市、大慶市、佳木斯市森林覆蓋率，分別為11.70%、13.20%、12.80%、15.40%，3個供暖期內(nèi)分別有111、113、98、89 d的PM2.5質(zhì)量濃度超出國家環(huán)境保護標準。這說明，一方面，以上4個城市森林覆蓋率低，污染天數(shù)相對較多；另一方面，森林覆蓋率相近，污染天數(shù)也相近。④3個供暖期內(nèi)，牡丹江市、七臺河市、哈爾濱市分別有115、146、253 d的PM2.5質(zhì)量濃度超出國家環(huán)境保護標準；3個城市森林覆蓋率分別為62.30%(牡丹江市)、48.60%(七臺河市)、46.00%(哈爾濱市)，森林覆蓋率大小排序也恰好與污染天數(shù)大小排序相反，雖然3個城市森林覆蓋率都較高，但是3個城市屬于黑龍江省人口密度大、經(jīng)濟發(fā)達、供熱面積較大的城市，人為因素過度的干擾會導致空氣嚴重污染，這說明森林植物阻滯吸附PM2.5的能力是有限的。總之，森林植物能起到阻滯吸附PM2.5的作用，森林覆蓋率高的城市PM2.5質(zhì)量濃度會相應的低；森林植物對PM2.5的凈化吸收能力是有限的，人為因素在造成空氣污染的過程中起決定作用。

圖2 PM2.5每月日平均質(zhì)量濃度散點圖

3.2 系統(tǒng)聚類分析

運用SPSS22.0軟件并依據(jù)分類原理對黑龍江省13個城市(區(qū))進行分類(見圖3)，將13個城市(區(qū))分為4組，第一組城市有大興安嶺地區(qū)、伊春市、黑河市；第二組城市有雞西市、雙鴨山市、鶴崗市；第三組城市有齊齊哈爾市、綏化市、大慶市、佳木斯市；第四組城市有牡丹江市、七臺河市、哈爾濱市。由于圖1顯示，這里聚類的每一組城市的森林覆蓋率相近、地理環(huán)境相似、氣候寒冷程度相近；圖2顯示，每一組城市的PM2.5的質(zhì)量濃度變化規(guī)律相近；因此，以上聚類結果是合理的。

圖3 系統(tǒng)聚類系譜圖

3.3 混合面板模型的實證分析

在聚類分析基礎上，依據(jù)黑龍江省13個城市(區(qū))2015年10月1日—2018年9月30日期間，每年的10月1日至次年的4月30日的數(shù)據(jù)，以PM2.5日平均質(zhì)量濃度(y，單位為μg/m3)、PM10日平均質(zhì)量濃度(x1，單位為μg/m3)、SO2日平均質(zhì)量濃度(x2，單位為μg/m3)、CO日平均質(zhì)量濃度(x3，單位為μg/m3)、NO2日平均質(zhì)量濃度(x4，單位為μg/m3)、O3_8 h日平均質(zhì)量濃度(x5，單位為μg/m3)、日平均氣壓(x6，單位為hPa)、日平均相對濕度(x7)、日平均光照時間(x8，單位為h)、日平均氣溫(x9，單位為℃)、日平均風速(x10，單位為m/s)、森林覆蓋率(x11)為解釋變量，運用EVIEWS10.0軟件進行混合面板數(shù)據(jù)模型回歸。

3.3.1 數(shù)據(jù)平穩(wěn)性的單位根檢驗

為防止模型“偽回歸”，對各序列進行單位根檢驗。單位根檢驗的方法一般有5種，有3種及以上通過檢驗，即說明序列平穩(wěn)，本文只列出通過方法中的3種(見表1)。由表1可見：各組的序列單位根檢驗結果，均顯示序列平穩(wěn)，可以建立回歸模型。

表1 各組單位根檢驗結果

續(xù)(表1)

注：檢驗形式(c，t)分別表示單位根檢驗中常數(shù)項和時間趨勢項，n表示不包括常數(shù)項和時間趨勢項；*** 、** 分別表示1%、5%的置信水平下顯著。x11為森林覆蓋率，不同城市的森林覆蓋率當年的值是不變的，該時間序列殘差項的變化是穩(wěn)定的，默認平穩(wěn)，所以表中沒有x11。

3.3.2 面板模型的建立

按照聚類分析結果，對每一組分類建立面板數(shù)據(jù)的混合模型，其中模型一、模型二、模型三、模型四，分別對應第一組、第二組、第三組、第四組(見表2)。由表2可見：依據(jù)模型擬合度(R2)，說明4個回歸模型擬合效果均很好；4個模型的赤池信息量(AIC)均小于10，數(shù)值較小，建立的模型良好，能夠通過。

表2 面板數(shù)據(jù)的混合模型回歸結果

3.3.3 模型平穩(wěn)性檢驗

由于解釋變量個數(shù)大于7，協(xié)整檢驗方法只能選用高檢驗(Kao檢驗)或費希爾(Fisher)聯(lián)合檢驗，本文采用Kao檢驗(見表3)。由表3可見，模型殘差項有長期均衡關系，即模型穩(wěn)定，說明建立混合回歸模型是有效的。

表3 協(xié)整檢驗

注：*** 、** 分別表示1%、5%的置信水平下顯著。

3.3.4各因素對PM2.5影響的綜合評價

表2中模型的系數(shù)絕對值是各因素對PM2.5質(zhì)量濃度的變化率，即影響PM2.5質(zhì)量濃度增加或減少的快慢。由表2可見：對于黑龍江省13個市(區(qū))，森林覆蓋率對PM2.5的系數(shù)都是負的，但絕對值最大，這不僅與文獻[8]～[12]的結論是一致的，也說明黑龍江省不同城市森林覆蓋率都是阻滯PM2.5質(zhì)量濃度增高的最主要因素；除森林覆蓋率外，系數(shù)絕對值大小排在前4位的因素，大多數(shù)是其他空氣污染物；氣象因素系數(shù)的絕對值，相對森林覆蓋率、其他空氣污染物系數(shù)的絕對值都較小，說明氣象因素對PM2.5質(zhì)量濃度的變化所起的作用是最小的。各因素與PM2.5的相關系數(shù)見表4。

表4 PM2.5與各因素的相關系數(shù)

依據(jù)通徑分析的原理可得：①表2和表4中森林覆蓋率對PM2.5的變化率和相關系數(shù)均為負值，說明森林覆蓋率對PM2.5的直接作用和總作用均起阻礙作用；森林覆蓋率對PM2.5的相關系數(shù)絕對值，比變化率絕對值小很多，說明森林覆蓋率雖然對PM2.5總作用較小，但是阻止PM2.5質(zhì)量濃度增高的作用較大。②表4中，黑龍江省13個市(區(qū))PM10、SO2、CO、NO2、平均氣壓、平均相對濕度，與PM2.5的相關系數(shù)均為正值，說明以上各因素對PM2.5質(zhì)量濃度總作用均為促進作用，促進PM2.5質(zhì)量濃度的增高；而O3_8 h、平均日照時間、平均氣溫、平均風速、森林覆蓋率，與PM2.5的相關系數(shù)均為負值，說明以上各因素對PM2.5的總作用均為負的，即對PM2.5質(zhì)量濃度的變化起阻礙作用。③黑龍江省13個市(區(qū))，PM10、SO2、CO、NO2與PM2.5的相關系數(shù)絕對值，比平均日照時間、平均氣溫、平均風速、森林覆蓋率與PM2.5的相關系數(shù)絕對值均大很多，這說明其他空氣污染物對PM2.5質(zhì)量濃度增高起決定作用，而森林覆蓋率低和氣象因素不佳是次要的。

4 結論與建議

黑龍江省13個城市(區(qū))PM2.5日平均質(zhì)量濃度超出國家環(huán)境保護標準的情況，集中出現(xiàn)在每年的供暖期間的10月份到次年的3月份，散點圖呈現(xiàn)U字形。黑龍江省13個市(區(qū))，共同的變化規(guī)律是非供暖期幾乎沒有污染，供暖期有較多天的污染；供暖是導致黑龍江省空氣中PM2.5質(zhì)量濃度超出國家環(huán)境保護標準的根本原因；森林植物能起到阻滯吸附PM2.5的作用，森林覆蓋率高的城市，PM2.5質(zhì)量濃度會相應的低；森林植物對PM2.5的凈化吸收能力是有限的，人為因素在造成空氣污染的過程中起決定作用。

在PM2.5質(zhì)量濃度變化率方面，黑龍江省13個市(區(qū))，森林覆蓋率是阻滯PM2.5質(zhì)量濃度增高的最主要因素；人類活動產(chǎn)生的其他空氣污染物是導致PM2.5質(zhì)量濃度升高的根本原因；氣象因素對PM2.5質(zhì)量濃度所起的作用較小。

在通徑分析方面，森林覆蓋率對PM2.5的直接作用和總作用均起阻礙作用，森林覆蓋率對PM2.5總作用雖然很小，但阻止PM2.5質(zhì)量濃度增高的作用最大；黑龍江省13個市(區(qū))，PM10、SO2、CO、NO2、平均氣壓、平均相對濕度促進PM2.5質(zhì)量濃度的增高，而O3_8 h、平均日照時間、平均氣溫、平均風速、森林覆蓋率對PM2.5質(zhì)量濃度的增高起阻礙作用；黑龍江省13個市(區(qū))，人為因素的干擾(供熱)對PM2.5質(zhì)量濃度增高，即空氣污染起決定作用，而森林覆蓋率低和氣象因素不佳是次要的。

為了改善黑龍江省空氣質(zhì)量，建議：城市供暖可以采用熱電聯(lián)產(chǎn)方式，以此減少供暖燃煤消耗；提高供暖過程中煤炭的燃燒水平，以此降低由于煤炭未充分燃燒排放到大氣中的其他空氣污染物的質(zhì)量濃度；擴大森林植被的面積；提高城市綠化率。

本文的不足之處是沒有探究空氣擴散中PM2.5的滯后作用，因此在本文研究的基礎上，在以后的研究中繼續(xù)探究PM2.5在空氣擴散中的滯后作用。