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        成都市顆粒物空間分布特征研究

        2020-08-06 14:18:27羅歡王斌
        綠色科技 2020年4期
        關(guān)鍵詞:顆粒物污染特征

        羅歡 王斌

        摘要:為研究成都市穎杜物污染的空間分布特征,基于2017年4月至2018年3月成都市37個(gè)空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)點(diǎn)位顆粒物小時(shí)濃度數(shù)據(jù),利用地統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)PM2.5、PM10進(jìn)行了空間分布特征研究。結(jié)果表明:在重污染月份12月PM2.5空間變異特征受結(jié)構(gòu)性因素與隨機(jī)性因素作用效果幾乎相同,表現(xiàn)出較強(qiáng)的空間相關(guān)性;而PM10污染空間變異特征受結(jié)構(gòu)因素的影響大于隨機(jī)性因素,各項(xiàng)異性比值均大于1.5,二者的空間分布均具有明顯的方向性。成都市穎粗物污染冬季呈現(xiàn)出西部沿山區(qū)和東部丘陵區(qū)低,中部平壩區(qū)高的趨勢(shì),即東北至西南一線,平壩區(qū)和沿山區(qū)交界是成都市顆粒物污染最為嚴(yán)重的區(qū)城。

        關(guān)鍵詞:新杜物;空間分布;地統(tǒng)計(jì)學(xué);克里金擂值;成都

        中圖分類(lèi)號(hào):X513 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1674-9944(2020)04-0048-03

        1 引言

        近年來(lái),有研究表明,成都市大氣顆粒物污染已逐漸表現(xiàn)為從粗顆粒向細(xì)顆粒轉(zhuǎn)變的污染特征PM2.5已成為成都市大氣污染的首要污染物[1~3]。目前針對(duì)成都市顆粒物的研究涉及的采樣點(diǎn)數(shù)量較少[4],研究?jī)?nèi)容主要包括顆粒物的化學(xué)組分[5],源解析[6]及與氣象因素的相關(guān)性上[7,8],研究范圍也大多集中在中心城區(qū)[9,10],或某一特殊污染事件[11,12]。地統(tǒng)計(jì)學(xué)是以區(qū)域化變量理論為基礎(chǔ),以半變異函數(shù)為主要工具,研究在空間分布上既有隨機(jī)性又有結(jié)構(gòu)性,或具有空間相關(guān)和依賴(lài)性的自然現(xiàn)象的科學(xué)[13~15]。地統(tǒng)計(jì)學(xué)可以利用點(diǎn)源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)模擬空間分布特征,根據(jù)已經(jīng)獲取的研究區(qū)域的空間特性來(lái)對(duì)未知的空間特性進(jìn)行分析。利用地統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)空氣污染物時(shí)空分布進(jìn)行研究在國(guó)外得到了較廣泛的應(yīng)用[16~18]。隨著成都市空氣質(zhì)量自動(dòng)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的不斷完善,監(jiān)測(cè)站點(diǎn)基本覆蓋成都市各區(qū)市縣,為利用地統(tǒng)計(jì)空間插值法直觀地呈現(xiàn)污染物的空間分布,從而對(duì)成都市全域范圍顆粒物污染特征進(jìn)行分析和研究提供了可能。本研究結(jié)合地統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)成都市顆粒物空間分布規(guī)律以及氣象因素進(jìn)行研究,以期進(jìn)一步了解成都市顆粒物空間分布情況,在更廣闊的范圍內(nèi)探尋成都市顆粒物的污染特征,以此劃分成都市顆粒物污染的輕微污染和嚴(yán)重污染區(qū)域,這對(duì)于采取更有針對(duì)性、更有效的污染應(yīng)對(duì)措施,改善成都市大氣環(huán)境質(zhì)量具有重要意義。

        2 研究區(qū)域及數(shù)據(jù)來(lái)源

        成都位于四川省中部,四川盆地西部,介于東經(jīng)102°54′~104°53′和北緯30°05′~31°26′之間,總面積14605km2,地勢(shì)從西北向東南逐漸降低,具有顯著的地勢(shì)差異。成都屬于亞熱帶濕潤(rùn)季風(fēng)氣候區(qū),夏季炎熱,冬季溫暖,全年相對(duì)濕度較高、年平均風(fēng)速小,因此污染物不易擴(kuò)散。本文研究范圍為成都市全域,研究區(qū)域及監(jiān)測(cè)站點(diǎn)分布如圖1所示。本文污染物監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)源于成都市環(huán)境監(jiān)測(cè)中心站,獲取了2017年4月至2018年3月的成都市37個(gè)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)顆粒物的小時(shí)質(zhì)量濃度監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。

        3 結(jié)果與討論

        3.1 顆粒物濃度數(shù)據(jù)半變異擬合模型選擇

        半變異函數(shù)可以用于分析區(qū)域化變量的空間變異特征,對(duì)變量進(jìn)行半變異擬合最為常用的是有基臺(tái)值的擬合模型,其中常用的模型有球狀模型、高斯模型和指數(shù)模型。在選擇最優(yōu)擬合模型時(shí)可通過(guò)比較指標(biāo)預(yù)測(cè)誤差(Prediction Error)中的幾個(gè)指標(biāo)參數(shù),最優(yōu)模型選擇標(biāo)準(zhǔn)可以綜合以下幾個(gè)指標(biāo):標(biāo)準(zhǔn)平均值(MS)趨近0,均方根(RMS)最小,標(biāo)準(zhǔn)均方根(RMSS)趨近1,平均標(biāo)準(zhǔn)誤差(AME)最接近均方根(RMS)。選取各季節(jié)代表月份為研究對(duì)象,采用ARMS 10.5軟件中的Ueostatistical Analyst分析模塊對(duì)PM2.5、PM10進(jìn)行空間變異分析,半變異函數(shù)最佳擬合模型交叉檢驗(yàn)結(jié)果及變異參數(shù)如表1所示。

        3.2 污染物空間特征參數(shù)分析

        塊金效應(yīng)表示隨機(jī)因素引起的空間異質(zhì)性,可以用來(lái)描述區(qū)域化變量的隨機(jī)特征。PM2.5月均濃度的塊金效應(yīng)值在17%~63%之間,表現(xiàn)出較強(qiáng)的空間相關(guān)性,表明成都市顆粒物空間變異特征受結(jié)構(gòu)性因素與隨機(jī)性因素作用效果幾乎相同。10月和3月份PM,月均濃度的塊金效應(yīng)值分別為34%,32%,表現(xiàn)出較強(qiáng)的空間相關(guān)性。7月和12月PM10月均濃度的塊金效應(yīng)值為0,表明PM10污染空間變異特征受結(jié)構(gòu)因素(自然因素)的影響大于隨機(jī)性因素(人為因素),即主導(dǎo)風(fēng)向、地形地貌、用地布局分布等對(duì)PM10空間分布的影響較大。隨機(jī)因素主要包括風(fēng)場(chǎng)的隨機(jī)波動(dòng)、流動(dòng)污染源排放的變化等[20]。

        各項(xiàng)異性比為長(zhǎng)軸與短軸之比,可以表征變量是否具有明顯方向性。一般認(rèn)為比值大于1.5,則變量的空間結(jié)構(gòu)為各向異性[15]。半變異擬合結(jié)果表明,PMZ。在7月和3月各項(xiàng)異性比值分別為1.37,1.45,認(rèn)為方向性不明顯,10月和12月各項(xiàng)異性比值均大于1.5,認(rèn)為空間分布具有明顯的方向性。PM10擬合參數(shù)長(zhǎng)軸方向均落在第一象限,各月份的各項(xiàng)異性比值均大于1.5,認(rèn)為PM10濃度的空間分布具有明顯的方向性。

        變程體現(xiàn)了在既有采樣間距范圍內(nèi)區(qū)域的空間相關(guān)性范圍,在變程范圍內(nèi)采樣間距越小,樣本間空間相關(guān)性越大。如果采樣間距超過(guò)變程的大小,可以認(rèn)為樣本變量間不再存在空間相關(guān)性。根據(jù)半變異函數(shù)擬合結(jié)果,PM2.5月均質(zhì)量濃度的長(zhǎng)軸方向上的變程在13-82km之間,變程均值約34km;短軸方向上的變程在10~43km之間,變程均值約19km。PM10月均質(zhì)量濃度的長(zhǎng)軸方向上的變程在17~68km之間,變程均值約45km;短軸方向上的變程在9~35km之間,變程均值約19km。不同的變程說(shuō)明污染物有不同的空間相關(guān)距離,且呈現(xiàn)出各向異性。

        3.3 克里金空間插值結(jié)果分析

        克里金插值法是地統(tǒng)計(jì)學(xué)中最常用的插值方法,其利用區(qū)域化變量的原始數(shù)據(jù)和變異函數(shù)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),對(duì)未采樣點(diǎn)的區(qū)域化變量進(jìn)行局部線性無(wú)偏最優(yōu)估計(jì)[22]。為直觀反映成都市顆粒物污染空間分布狀況,本文采用普通克里格插值方法對(duì)PM2.5、PM10進(jìn)行空間插值模擬,生成相應(yīng)的空間分布預(yù)測(cè)圖,得到的結(jié)果如圖2~3所示。

        從圖2和圖3可以發(fā)現(xiàn)PM10的空間分布與PM2.5具有很強(qiáng)的相似性,其高值區(qū)域分布在各時(shí)期均有較高的相似度。成都市顆粒物污染冬季呈現(xiàn)出西部沿山區(qū)和東部丘陵區(qū)低,中部平壩區(qū)高的趨勢(shì),即東北至西南一線,平壩區(qū)和沿山區(qū)交界是成都市顆粒物污染最為嚴(yán)重的區(qū)域。冬季顆粒物污染最為嚴(yán)重,局部污染較為突出,污染帶呈明顯的東北一西南走向,污染高濃度區(qū)域涉及一二三圈層。總體而言,成都市市區(qū)通常不屬于可吸入顆粒物污染最嚴(yán)重的區(qū)域,而污染最嚴(yán)重的區(qū)域通常為成都市市郊,如雙流、溫江、郫縣、新都等,這些地區(qū)有著較多數(shù)量的工業(yè)區(qū),因此推測(cè),工業(yè)排放可能是成都市可吸入顆粒物的主要來(lái)源之一。

        4 結(jié)論

        (1)從塊金效應(yīng)來(lái)看,夏冬季成都市顆粒物空間變異特征受結(jié)構(gòu)因素的影響大于隨機(jī)性因素,春秋季成都市顆粒物空間變異特征受結(jié)構(gòu)性因素與隨機(jī)性因素作用效果幾乎相同。

        (2)從變程來(lái)看PM2.5、PM10在長(zhǎng)軸方向上的變程均值分別為79km、88km,在短軸方向上的變程均值分別為37km、34km,PM2.5和PM10具有明顯的方向性特征[23]。變程可以為監(jiān)測(cè)布點(diǎn)距離的選取提供參考,建議成都市顆粒物空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)布點(diǎn)在長(zhǎng)軸方向上的間隔設(shè)置宜取20~40km,短軸方向上布點(diǎn)間隔宜取10~20km。

        (3)成都市顆粒物污染春冬季具有明顯的空間異質(zhì)性PM2.5和PM10呈現(xiàn)出東西低,中部高的趨勢(shì),冬季二圈層顆粒物污染較為嚴(yán)重,開(kāi)展相關(guān)的污染溯源和影響因素分析具有重要意義。

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        收稿日期:2020-02-12

        作者簡(jiǎn)介:羅歡(1995-),女,碩士研究生,研究方向?yàn)榄h(huán)境監(jiān)測(cè)。

        通信作者:王斌(1964-),男,副教授,研究方向?yàn)榄h(huán)境監(jiān)測(cè)與數(shù)據(jù)分析。

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