蔡雯穎， 鐘雪芬， 林麒華， 許麗忠，c，d

( 福建師范大學a. 環(huán)境科學與工程學院； b. 福建省環(huán)境科學研究所； c. 福州市數字福建環(huán)境監(jiān)測互聯網實驗室； d. 福建省污染控制與資源再利用重點實驗室, 福建福州 350007)

2016—2018 年福建省生產總值均為全國第十( 中國統計年鑒：2017 年、2018 年、2019 年), 是中國經濟較發(fā)達的區(qū)域之一, 相比于其他經濟發(fā)達區(qū), 福建PM2.5狀況相對良好. 國內學者對PM2.5的研究主要集中在經濟發(fā)達或污染嚴重的地區(qū),如京津冀地區(qū)[12-13]、長三角地區(qū)[14-15]、珠三角地區(qū)[16-17], 針對福建省的相關研究較少. 目前對于福建省PM2.5的時空分布研究主要集中于沿海城市, 如陳芳[18]以福州、廈門為對象, 研究了PM2.5時空分布特征及其影響因素; 肖建能[19]等探討了廈門市PM2.5的時空特征及其與氣象因素的關系; 陳璋琪[20]分析了泉州市PM2.5時空變化特征及其影響因素. 然而卻鮮見對福建省整體的研究. 文章以福建省為研究對象, 利用2016—2018 年的PM2.5地面監(jiān)測數據, 借助重心模型, 對福建省PM2.5時空特征進行系統分析.

1 數據與方法

1.1 數據來源

福建省9 個地級市共85 個縣級行政單位,受數據可獲得性限制, 研究區(qū)域包括了81 個縣區(qū), 不包括泉州市的金門縣、廈門市的集美區(qū)、翔安區(qū)、海滄區(qū). 數據采集自 “福建省環(huán)境空氣質量信息發(fā)布平臺”. 獲取81 個縣區(qū)174 個監(jiān)測站點的2016—2018 年的日濃度監(jiān)測數據,點位不含城市對照站點, 其分布情況見圖1. 在數據處理中,“月均值” 表示該縣區(qū)一個月內所有站點各日均濃度直接進行算術平均得到該縣區(qū)的月均值;“季均值” 指該縣區(qū)一個季度內所有站點各日均濃度直接進行算術平均得到該縣區(qū)的季均值; 春季為3 月到5 月, 夏季為6 月到8 月, 秋季為9 月到11 月, 冬季為12 月、次年1 月、2 月;“年均值” 指該縣區(qū)一年內所有站點各日均濃度直接進行算術平均得到該縣區(qū)的年均值.

圖1 福建省PM2.5 質量濃度監(jiān)測點

1.2 研究方法

重心是指研究區(qū)域內特定時刻某一特定屬性值在空間平面上力矩達到平衡的點. 區(qū)域某種屬性的變化軌跡和空間差異性將通過重心的變動被清楚地反映出來. 將不同時間段下的污染重心連結起來, 便形成了某一時期污染重心的運動軌跡, 從而反映出污染物濃度空間差異性及其發(fā)展變化軌跡, 重心移動模型便成為研究污染物空間格局變化的分析工具之一.

假定福建省81 個縣區(qū)是一個質地均勻的平面, 各縣區(qū)的地理位置用其經緯度表示, 根據PM2.5的質量濃度賦予各縣區(qū)相應的權重, 由此可得出福建省各縣區(qū)基于PM2.5質量濃度的重心點. 其計算公式為：

式中xt, yt分別是時刻PM2.5污染重心的經度和緯度, xi, yi為第i 個縣區(qū)的經度和緯度坐標,采用各縣區(qū)政府所在地的坐標值, 其坐標數據源自百度, cit為t 時刻第i 個縣區(qū)的PM2.5濃度.

可見, 如果所有縣區(qū)的PM2.5濃度都相同,則污染重心與縣區(qū)幾何重心相重合. 然而由于PM2.5濃度的時空變化, PM2.5污染重心在不斷變動. 從重心計算公式可以看出, 在各縣區(qū)空間位置確定的情況下, 直接影響污染重心的是各縣區(qū)的PM2.5濃度. 當某一縣區(qū)的PM2.5濃度在總體中所占比例增大, 污染重心就會向該地區(qū)移動, 即產生 “重心偏離”, 偏離方向指向PM2.5濃度大的區(qū)域, 偏離的距離則指示了不均衡程度. 假設dt+1表示第t+1 時刻相較于t 時刻的重心移動距離, 則

式中, 常數K=111.111, 表示由地球表面坐標單位(° ) 轉化為平面距離(km) 的系數;K(xt+1-xt) , K(yt+1-yt) , 表示污染重心在經度、緯度方向上移動的距離, 實際上也就是污染重心在東西方向和南北方向上的移動距離, 兩者的比值決定了污染重心移動的方向.

2 結果分析

2.1 PM2.5 濃度的年際變化

2016—2018 年福建省PM2.5年均濃度分別 為26.36、25.55、22.68 μg·m-3, 呈 下 降趨勢. 從圖2(a) 可以看出, 各年份9 個地級市PM2.5年均濃度均低于《環(huán)境空氣質量標準》(GB 3095-2012) 二級標準, 即35 μg·m-3, 但也都高于15 μg·m-3( 國家一級標準), 在20 -3 0 μg·m-3之間, 其中三明市的年均濃度相對較小, 而泉州、莆田的PM2.5濃度相對較高. 從年份變化來看, 除福州和南平外, 其他7 個地級市PM2.5年均濃度呈下降趨勢.

綜上所述，基于當前證據，在臨床療效方面，針刺治療效果優(yōu)于中成藥、西藥療法、中藥坐浴和微波療法，而與服用中藥湯劑治療比較療效差異不具有顯著性；在降低NIH-CPSI評分方面，針刺治療均較服用西藥治療、微波療法與假針刺治療效果好；在白細胞降低有效率方面，針刺治療較中藥坐浴療法的治療效果好，但與服用西藥治療的療效相同。

圖2 福建省PM2.5 年均濃度分布

圖2 (b) 顯示出福建省PM2.5狀況總體上良好, 相比較而言, 東部沿海地區(qū)比西部內陸地區(qū)污染略重一些. 2016—2018 年最低濃度分別出現在三明建寧縣(14.54 μg·m-3)、寧德周寧縣 (13.92 μg·m-3) 和三明將樂縣(13.25 μg·m-3), 最高值則分別出現在泉州南安市(46.74 μg·m-3)、漳州龍海市(33.36 μg·m-3) 和泉州南安市(34.00 μg·m-3), 最小值和最大值都出現下降趨勢, 與福建省整體狀況改善趨勢一致. 2016年年均濃度低于15 μg·m-3的縣區(qū)有2 個, 2017 年僅1 個, 2018 年則增加至5 個.2016 年有3 個縣區(qū)的年均濃度大于35 μg·m-3,2017年、2018 年均未出現年均濃度超過國家二級標準的縣區(qū). 由圖2(c) 可知, 雖然大部分城市PM2.5濃度呈逐年下降趨勢, 但2017 年有27 個縣區(qū)PM2.5濃度較2016 年升高, 這些反彈城市分布于福建西北部, 其中有8 個縣區(qū)PM2.5濃度明顯升高(＞3 μg·m-3), 最顯著的是建寧縣(5.51 μg·m-3);2018 年有17 個城市PM2.5濃度較上年上升, 這些縣區(qū)分布較為分散, 其中3個反彈較為明顯的縣區(qū)均位于福建省南部, 反彈最為明顯的是南靖縣, 達4.52 μg·m-3.

2.2 PM2.5 濃度的季節(jié)變化

從圖3 可以看出, 福建省各縣區(qū)PM2.5濃度均表現出明顯的季節(jié)性特征, 冬季高于春季, 秋季次之, 夏季最低. 春季PM2.5濃度變化范 圍為15.26- 43.63 μg·m-3, 平 均 值 為28.30 μg·m-3, 高值區(qū)集中于東南沿海地帶;夏季PM2.5濃度變化范圍為7.69-29.68 μg·m-3,平均值為18.47 μg·m-3, 以西南地區(qū)空氣質量最優(yōu); 秋季PM2.5濃度變化范圍為11.21-34.32 μg·m-3, 平 均 值 為22.98 μg·m-3; 冬 季PM2.5濃度變化范圍為13.09-43.47 μg·m-3, 平均值為32.05 μg·m-3, 縣區(qū)間差異較為明顯, 高值區(qū)散布于東南部和西北部地區(qū).

2.3 PM2.5 濃度的月份變化

圖3 福建省PM2.5 季均濃度分布

圖4 福建省PM2.5 月均濃度變化

圖4 顯示了福建省PM2.5月均濃度呈 “U” 型變化特征, 這種特征在2016—2018 年三年期間都很明顯, 且 “U” 型的幅度在逐漸減小. 其中2016 年最高值出現在莆田市的3月(45.45 μg·m-3);2017 年最高值出現在南平市的12 月(42.00 μg·m-3);2018 年最高值出現在莆田市的2 月(43.04 μg·m-3).2016 年和2017 年最低值均出現在6 月, 分別為廈門市(13.95 μg·m-3) 和三明市(11.72 μg·m-3);2018年最低值出現在三明市的7 月(11.92 μg·m-3).每年5—10 月各地市的PM2.5濃度基本都低于25 μg·m-3, 為空氣質量優(yōu)良階段, 其他月份的污染特征各年份略有不同. 2016 年3 月福建省污染最重, 污染區(qū)域空間范圍最大, 特別是東部地區(qū)和南部地區(qū), 以莆田市和泉州市污染最重;1 月、2 月和12 月污染范圍次之, 閩北地區(qū)污染較重. 2017 年則以12 月為污染最為嚴重的月份, 污染范圍最廣, 特別是閩西北地區(qū), 以南平市污染最重;1 月和3 月污染范圍次之; 同樣地, 5—11 月各地市環(huán)境質量優(yōu)良. 2018 年2月污染范圍最大, 主要集中在福建省東部地區(qū),其中莆田市污染最重; 4 月污染范圍次之; 其余月份各地市環(huán)境質量優(yōu)良. 特別引人注意的是,自2018 年10 月開始, 各地市的PM2.5平均水平并沒有如往年一樣快速上升, 使得11 月份、12月份各地市的PM2.5平均水平遠低于往年同期水平.

PM2.5的季節(jié)性變化與氣候環(huán)境的季節(jié)性變化呈現出同步性. 根據福建省2016—2018 年的氣候公報, 福建省2016 年降水空間分布不均,強降水集中在閩西北, 閩東南地區(qū)PM2.5濃度值高于閩西北地區(qū).3—5 月雨多又強,PM2.5濃度值不斷降低;7 月受臺風 “尼伯特” 登陸影響, 全省大部分縣區(qū)出現暴雨, 全省PM2.5濃度普遍較低; 9 月受臺風 “莫蘭蒂” 和 “鲇魚” 登陸影響,全省出現大范圍暴雨, 強風暴雨促進污染物擴散, 使得該時段PM2.5濃度值居于全年低值, 且各地市PM2.5濃度值相近.2017 年1—2 月氣溫異常偏高, 降水少, 導致PM2.5濃度值偏高;3—4 月低溫陰雨,PM2.5濃度下降;5 月大部分縣區(qū)出現氣象干旱;6 月出現兩次降水高峰,PM2.5濃度值居于全年最低;9—10 月氣溫顯著偏高,PM2.5濃度升高.2018 年1 月出現暴雨天氣,PM2.5濃度值相比前兩年較低;2 月出現持續(xù)低溫,PM2.5濃度值居于全年最高;3—4 月發(fā)生強氣象干旱, 主要旱區(qū)在南部沿海和內陸地區(qū), 該地區(qū)PM2.5濃度值升高;7 月受臺風 “瑪莉亞” 登陸影響, 我省中北部沿海出現強風暴雨, 中北部地區(qū)PM2.5濃度明顯高于其他地區(qū);10—11 月降水異常偏多,PM2.5濃度值下降. 這同樣表明氣候條件的變化與PM2.5濃度的變化具有較強的相關性.

2.4 PM2.5 日濃度超標率分析

圖5 福建省PM2.5 日均濃度超標率分布

從圖5 可以看出, 福建省2016—2018 年各縣區(qū)空氣質量較好,2016—2018 年81 個縣區(qū)平均超標天數為4 天, 超標率為1.13% .2016 年閩清縣和東山縣全年日均濃度均未超標, 而南安市超標率達15.57%為全省最高;2017 年有21 個縣區(qū)全年日均濃度均未超標, 達標縣區(qū)比2016年增加19 個, 南安市超標率達3.05%為全省最高, 但超標率相比于2016 年下降了;2018 年有9個縣區(qū)全年日均濃度均未超標, 比2017 年減少12 個, 南安市超標率達2.84%為全省最高, 與2017 年比超標率也降低了.

從整體上看, 有40 個縣區(qū)超標率從2016 年開始逐年下降; 有35 個縣區(qū)超標率在2017 年降低, 卻在2018 年升高, 但上升幅度不大. 其中閩清縣連續(xù)三年無超標天數; 東山縣2016 年和2018 年均無超標天數, 但在2017 年出現1 天超標 ; 而南安市連續(xù)三年均為全省超標率最高, 但其超標率在逐年下降.PM2.5的日濃度超標率的年際變化也反映了福建省空氣質量在逐年改善.

2.5 基于重心模型的福建省PM2.5空間分布不均衡性分析

為避免數據缺失帶來的計算偏差, 在本小節(jié)中剔除數據不完整的平和縣、新羅區(qū)、上杭縣、武平縣, 因此本小節(jié)空間分布不均衡性分析基于福建省77 個縣區(qū). 福建省77 個縣區(qū)的城市幾何重心位于泉州市德化縣(118.34°E,25.86°N).需要特別說明的是, 在本小節(jié)中, 東西部縣區(qū)、南北部縣區(qū)都是相對于該城市幾何重心而言.

2.5.1 2016—2018 年PM2.5污染重心年際遷移特征

圖6 顯示, 2016 年的污染重心（118.37°E ,25.80 °N）(118.37°E,25.80°N)、2017 年 的 污 染重心(118.36°E,25.83°N) 以及2018 年的污染重心(118.36°E,25.79°N) 都位于城市幾何重心的東部, 表明福建省東部地區(qū)污染穩(wěn)定地比西部嚴重. 東部縣區(qū)2016—2018 年PM2.5年均濃度分別為27.19 、25.69 、22.69 μg·m-3, 而西部縣區(qū)分別為25.82、25.49、22.68 μg·m-3, 皆低于東部縣區(qū). 三年污染重心相對幾何重心東向偏移量分別為3.29、2.89 、2.11 km, 偏移變化量變化不大, 表明東部與西部縣區(qū)的差異相對穩(wěn)定, 2016—2018 年東西部縣區(qū)PM2.5的年濃度差異分別為1.37、0.20、0.01 μg·m-3, 平均值為0.53 μg·m-3. 圖2(b) 顯示了位于東部的南安市濃度一直處在較高水平, 對東西部的差異貢獻明顯.2017 年重心相對于2016 年東向偏移更為明顯, 其中福州市2017 年PM2.5濃度大幅反彈對2017 年的重心東向偏移影響明顯.2018 年的污染重心相較2017 年向西移動, 這是由于東部大多數縣區(qū)空氣改善, 如泉港區(qū)PM2.5濃度降低了10.10 μg·m-3. 從南北向看, 3 年污染重心相對城市幾何重心的南向偏移量分別為6.82、3.26、7.84 km, 偏移變化量變化大, 表明北部與南部縣區(qū)的差異不穩(wěn)定.2016—2018年北部縣區(qū)的PM2.5年均濃度為24.92、24.89、21.56 μg·m-3,而南部縣區(qū)的年均濃度為27.69、26.20、24.01 μg·m-3, 2016—2018 年南北部縣區(qū)PM2.5年濃度差異分別為2.77、1.31、2.45 μg·m-3, 平均值為2.18 μg·m-3, 其中南部的泉港區(qū)對這一差異貢獻明顯. 2016 年因南安市PM2.5濃度遠遠高于其他縣區(qū), 使得2016 年重心南向偏移明顯.2017 年南部縣區(qū)大多空氣改善, 特別是南安市濃度下降14.51 μg·m-3, 使得2017 年重心相較2016 年北移, 略微南移于城市幾何重心,說明2017 年南部縣區(qū)和北部縣區(qū)的差異很穩(wěn)定.2018 年重心相對于前兩年南向偏移則更為明顯, 這是由于南靖縣和長泰縣PM2.5濃度大幅反彈對2018 年重心南移影響顯著.

圖6 福建省PM2.5 重心分布

從整體上說,PM2.5年污染重心2017 年較2016 年向東北向偏移了3.71 km, 表明2017 年福建省東北部縣區(qū)的污染比重加大;2018 年較2017 年污染重心向西南方向偏移了6.60 km,說明2018 年福建省西南方向的縣區(qū)污染比重增大, 2018 年的偏移距離大于了2017 年, 表明2018 年間縣區(qū)間的相對變化比2017 年明顯.

2.5.2 PM2.5污染重心季節(jié)遷移特征

圖6 同時顯示了污染重心的季節(jié)遷移特點. 從3 年季節(jié)平均狀況看, 春季的污染重心(118.34°E,25.76°N) 和夏季的污染重心(118.41°E,25.79°N) 位于城市幾何重心的東南部、秋季的污染重心(118.33°E,25.81°N) 和冬季的污染重心(118.34°E,25.84°N) 位于城市幾何重心的西南部, 且均位于泉州市的德化縣. 從東西向看, 夏季重心相對于春季東向偏移更為明顯, 東部的南安市因PM2.5濃度最大對夏季的重心東向偏移貢獻最大; 秋季重心較夏季向西移動, 這是由于建甌市秋季PM2.5濃度大幅反彈對秋季的重心西向偏移影響顯著; 冬季又因漳浦縣PM2.5濃度大幅反彈使冬季的重心再次向東偏移. 從南北向看, 春季因南部的南安市PM2.5濃度大幅高于其他縣區(qū), 且居于全年最高值, 導致春季的污染重心南移顯著; 此后污染重心逐漸北移, 但仍處于城市幾何重心的南部.

夏季污染重心較春季向東北方向偏移了3.67 km, 說明夏季福建省東北部縣區(qū)污染比重加大 ; 秋季污染重心較夏季往西北方向偏移了8.52 km, 說明秋季福建省西北部的污染比重在增大; 冬季污染重心相對于秋季又往東北方向偏移了3.22 km, 說明冬季福建省東北部縣區(qū)污染又加重. 福建省上半年東部污染嚴重, 下半年西部污染嚴重. 從春季開始污染重心一直往西北方遷移, 是因為隨著季節(jié)變化, 夏季到冬季溫度不斷降低, 主導風由海洋季風轉為內陸風, 空氣變得污濁和干燥, 再加上溫度低、風速小, 污染物易堆積, 導致西北部地區(qū)PM2.5濃度升高,從而污染重心向西北遷移. 由于所有污染重心均位于城市幾何重心的南部, 故說明福建省南部的污染比北部嚴重.

圖7 則更為細致地表述了各年份污染重心的月份遷移路線. 從南北向偏移量來看, 每年的5—8 月都處于南北差異穩(wěn)定時期.2016 年除9 月和12 月污染重心北移, 其余月份重心均南移, 其中4 月偏移顯著.2017 年1—3 月, 污染重心一路南移,3—8 月南北不平衡改善;9 月開始, 污染重心逐漸向北偏移,10—12 月重心則偏移到城市幾何重心北部.2018 年全年污染重心均位于城市幾何重心的南部, 其中1 月、2 月重心略微南移,3 月南移最顯著. 從東西偏移量來看, 每年3—8 月污染重心發(fā)生東向偏移, 每年12 月發(fā)生西向偏移. 具體地,2016 年除2 月、9 月和12 月重心略微西移, 其余月份重心均東移, 其中4—7 月偏移較明顯.2017 年1—4 月,東偏移量逐漸增大, 東西不平衡狀態(tài)加劇;4—5月是東西不平衡改善時期;5—6 月, 東偏移量再次增大, 東西不平衡狀態(tài)加劇;6—12 月, 污染重心開始逐漸向西偏移, 東西不平衡改善.2018年1—7 月, 東偏移量逐漸增大, 東西不平衡狀態(tài)加劇;7—10 月, 污染重心開始逐漸向西偏移,東西不平衡改善.

總體來說, 福建省PM2.5的空氣分布格局呈現明顯的季節(jié)變化,2016 年表現出明顯的南北空氣污染速度變化,2017 年各個地區(qū)不同月份中所表現的空氣污染速度變化相對較大.2016—2018 年各季節(jié)和月份的遷移路徑說明福建省PM2.5空間不平衡是以南北向的差異為主的.

3 結論

圖7 福建省PM2.5 重心月份變化

文章利用福建省81 個縣區(qū)174 個監(jiān)測站點2016—2018 年的PM2.5地面監(jiān)測數據, 對福建省PM2.5時空特征進行系統分析, 結果表明, 福建省整體空氣質量較好.2016—2018 年福建省PM2.5年均濃度分別為26.36、25.55、22.68 μg·m-3, 大多數縣區(qū)PM2.5年均濃度呈逐年下降趨勢. 從2017 年開始, 所有縣區(qū)PM2.5濃度均達國家二級標準;PM2.5季均濃度表現出冬季＞春季＞秋季＞夏季的季節(jié)性變化規(guī)律;PM2.5月均濃度呈現 “U” 型的變化特征, 峰值一般出現在3 月份, 而低值一般出現在6 月份.

利用重心模型對福建省PM2.5時空分布特征進行圖示化表達.2016—2018 年期間,PM2.5年污染重心都在城市幾何重心東部, 表明福建省東部污染穩(wěn)定地高于西部地區(qū), 同時污染重心東移程度逐年降低, 說明東、西部差異在逐年減小; 從南北向看, 年污染重心位于城市幾何重心的南部, 并呈震蕩之勢, 說明福建省近三年南部區(qū)縣PM2.5狀況起伏變化, 在改善同時亦存在污染反彈, 應引起關注. 從季節(jié)看, 從春季到冬季PM2.5季節(jié)污染重心不斷向北遷移, 北向遷移量春季＞夏季＞秋季＞冬季, 春季、夏季的東向遷移量大于秋季和冬季. 從具體月份看, 從1—12 月份呈現 “南移—北移—振蕩” 的周期循環(huán)之勢. 與傳統的描述性分析相比, 重心模型更能形象地表達出時空變化特征.