基于主成分分析与时间序列的北京大气污染时空变化特征分析

基于主成分分析与时间序列的北京大气污染时空变化特征分析

2008年，北京举行了第29届奥运会。它的环境和环境质量都很乐观。颗粒是北京的主要大气污染物，pm0的质量浓度明显超过国家标准，大多数态污染物也存在不同程度的超标。其中，固源对颗粒的贡献大于车辆，nox主要是汽车排放，so2主要是燃煤排放。北京的大气污染具有明显的时空分布特征，有两个主要污染中心。随着城市建设的快速发展,近几年北京大气污染发生了显著变化.市中心区城市发展日臻完善,污染治理力度也最大,而且随着重化工企业的逐步外迁,大气污染有所减缓,但城乡过渡区域由于大规模的城市建设,人口日趋密集,大气污染有所抬升(见图1,为了摒除外来沙尘影响,PM10年均污染扣除了3～5月数据,数据来自北京环境保护监测中心).因此研究近几年北京市大气污染的时空分布及变化特征,对于大气污染治理工作及城市发展规划有重要的科学意义.本文重点分析2000～2005年北京市8个国控监测站点的大气污染分布、变化特征,研究不同站点所反映的城市各功能区大气污染特点的异同及变化趋势,以及北京市大气综合污染的时间变化规律,为北京城市大气污染治理及为适应新形势下的大气环境监测站点调整提供参考依据.1学习方法1.1常规监测子站2006年之前北京市环境保护监测中心空气污染自动监测系统,包括8个国控监测子站,具体为:定陵站,车公庄站,前门站,东四站,天坛站,奥体站,农展馆站以及古城站等监测站点,常规监测项目包括PM10、SO2、CO、NO2和NOX等污染物.1.2不同大气污染物的区域分布及变化特征主成分分析与时间序列作为客观而实用的评价方法被广泛应用于大气污染研究领域[9,10,11,12,13,14].本文主要采用主成分分析,辅以时间序列方法研究了北京近几年不同大气污染物及综合污染水平的区域分布及变化特征.2结果与讨论2.1北京不同站位大气污染特征分析统计2000～2005年北京国控点PM10、SO2、CO、NO2和NOX年均值,为了消除不同污染物浓度的数量级和量纲影响,首先对数据进行标准化处理.然后对该资料进行主成分分析,第一、二主分量方差贡献平均90%以上,代表了主要的大气污染信息(见表1),文中只选取第一、二主分量分析北京不同站点的大气污染特征.2.1.1城市污染的主要特征2000年分析结果见图2,第一主分量得分F1=0.425×PM10+0.446×SO2+0.450×CO+0.468×NO2+0.447×NOX.所有污染物对第一主分量贡献都为正值,而且贡献率差别不大,能够很好地反映城市污染属性,F1越大说明城市污染特征越明显,或者说大气综合污染越严重;反之则显示城市污染的背景特点越显著.利用第一主分量算式计算了各国控站点F1值,市区东四站、前门站以及车公庄站F1都较大,而定陵站F1最小,天坛F1处于全市平均水平.东四站、车公庄站以及前门站都处于城市核心区,是重要居住区和主要交通枢纽,城市型污染最明显,F1值最大;古城站,紧邻首钢等大型工业污染源,主要表现为单一型的工业污染,F1值次之;奥体、天坛和农展馆处于核心区外围或大型公园附近,周边环境较好,具有一定的城市污染特点,但已表现出明显的过渡属性,所以F1值低于城市核心区;作为城市背景点,定陵受城市污染影响最弱,F1值也最小.第二主分量F2=-0.518×PM10-0.425×SO2-0.128×CO+0.441×NO2+0.583×NOX.对第二主分量贡献来说,PM10、SO2以及CO为负值,而NO2与NOX为正值,可以清楚地表征城市污染源的差异,SO2主要来自于煤炭燃烧,而NO2与NOX主要为机动车交通排放.F2越小说明燃煤型污染越明显,反之则说明机动车排放污染显著.在所有国控站点中,F2值最大为前门站,最小为古城站,前门地区为北京重要的交通枢纽,表现为明显的机动车排放污染,而工业区的古城站由于大量煤炭的燃用,主要表现为燃煤型污染.东四站周边密集大量老北京四合院,为北京城内较为集中的平房区,居民生活、采暖等燃烧大量煤炭,也表现为明显的燃煤型污染,F2值仅大于古城站.市区其他各站则表现为一定的混合型污染,F2值也较大,但更倾向于机动车排放污染;定陵站虽然远离城市核心区,但附近也有村落的散布,农村生活以煤炭为主要燃料,致使该区域略表现为燃煤型污染,但由于农村人口的稀疏及用煤量的限制,该倾向性不太明显,F2值处于全市平均状态.2001～2005年分析结果与2000年类似,在此不再一一列出.2.1.2城市环境质量的加强从2000～2005年变化趋势来看,定陵站F1值在逐渐减小;就市区站点来说,核心区变化较为平缓,个别站点甚至略微降低,如东四和天坛站;但核心区外围的奥体等站F1值却出现了增大的趋势.定陵站与市区F1值的差距在拉大,说明北京城市整体大气污染水平相对于背景点来说有扩大的趋势.但城市核心区,如东四站近几年随着城区改造的深入,城市原住居民的逐渐外迁,人口密度有所降低,东四站周边许多老旧平房开辟为城市公园,市政改造也逐渐得到完善,大气环境质量有所好转,F1值在降低;天坛站近几年周边环境得到了明显改善,F1值也一直在降低.但核心区外围的过渡区是城市建设的主要集中地,如奥体站紧邻四环路和奥运工地,随着四环路的开通及奥运工地的大规模建设,城市型污染越来越明显,F1值明显增大,农展馆站也表现出了类似特点.对F2值来说,古城以及东四站近几年逐渐增大,而机动车排放污染最显著的前门站F2值却出现了减小趋势.古城站坐落首钢工业区,首钢钢铁生产工艺的改造及部分生产线的逐渐外迁,使其燃煤型污染特征得到弱化,但近几年随着该区域交通网络的逐渐改善和交通流量的日渐增加,机动车排放型污染有所加强;东四附近近几年政府实施煤改电工程,以优惠方式补贴居民电采暖,限制高硫煤的使用,而且随着该区域人口的部分外迁,燃煤型污染特征逐渐减弱.由于采用的各站点的标准化数据,前门站F2值的减小只能说明其相对于其他各监测站点机动车排放污染特点的相对弱化.这是因为随着城市的扩展,北京市区内部无论人口分布、交通流量等都出现均质化特点,在大气污染方面,就表现为不同区域污染类型的趋同.2.1.3城市环境特征为了更清楚地了解北京大气污染的区域分布特征,以第一、二主分量作为横轴和纵轴,把8个国控点的主分量得分值在同一个坐标中表达出来.2000年计算结果见图3a,以此把国控点大气污染划分为4种类型.定陵站点,位于第二与第三象限交界处,大气污染最轻,略显燃煤型污染,具有明显的城市背景特点,划为城市背景类;奥体、天坛和农展馆位于第二象限或处于第一、二象限交界处,表现为区域背景向城市型污染过渡的特点,划为过渡型;前门站与车公庄站位于第一象限,城市型污染主要表现为交通污染,划为机动车排放污染型;古城站与东四站处于第四象限,城市型污染表现为以燃煤为主,古城站由于处于工业区,表现尤为明显,划为燃煤污染型.2005年数据处理结果见图3b,定陵依然位于第二与第三象限交界处,但与市区的差距在拉大.奥体和农展馆已由第二象限移至第一象限,东四站由第四象限移至第一象限.此外,市区各站点明显向坐标原点聚集,表现出较强的趋同化特征.就2000～2005年平均状况来说,天坛站为全市平均状况.奥体和农展馆由第二象限移至第一象限,表明这两个站点大气污染城市化特征在加强;东四站由第四象限移至第一象限,说明东四站慢慢由燃煤型污染向机动车排放型污染转变;市区各站向坐标原点的聚集标志着市区污染的均质化.2.2北京污染时间持续增长2.2.1北京秋冬转换季节对2005年北京市区PM10、SO2、CO、NO2和NOX逐日日均浓度进行主成分分析,前三主分量方差累积贡献率达到95%以上,解释了大气污染的主要信息,各污染物对主分量的负载系数如表2所示.所有污染物对第一主分量都为正的贡献,因此第一主分量得分可以很好的评价各日的污染程度,得分越高,综合污染水平越高,空气质量越差;反之空气质量越好.计算2005年逐日第一主分量得分,按月做平均,结果显示:第一主分量得分存在明显季节变化,一年中的最高值出现在秋冬转换季节,以11月份为全年最高;3、4月份为一年中的次高值,但明显低于11月份,7月份降至一年的最低值(见图4).北京秋冬转换季节,早晚温差大,夜间常形成辐射逆温,极有利于大气污染积累.11月污染为一年中污染最重月份,对应第一主分量得分值最高;12月至1月北京反而完全受大陆气团控制,偏北风明显,有利于污染物向下游的输送,虽然为采暖季节,PM10等大气污染物浓度却出现了下降趋势,第一主分量得分值相比于11月份明显下降.春季为北京的沙尘季节,由于上游及周边风沙影响,PM10浓度较高,以4月为最明显,但沙尘往往伴随大风出现,大风带走了气态污染物,春季主要表现为沙尘单一型污染,第一主分量得分值远低于11月份,这与春季沙尘颗粒物浓度的明显升高并不完全相符(见图4),也说明单一污染物不能反映北京大气整体污染状况.随着冷气团的减弱,5月份之后北京风沙逐渐减少,大气颗粒物浓度明显降低,第一主分量也在减小,到7月份降至一年中最小值,对应于北京一年中空气质量最好月份.SO2与CO对第二主分量为负的贡献,因此第二主分量可以很好地表征城市大气污染燃煤型特点.第二主分量得分值越低,燃煤型污染越显著.北京的采暖时间为11月15日至次年3月15日,对应于第二主分量的低值区,最冷的1月份为出现全年的最低值,这与煤炭的使用量密切相关.3月与11月只有一半时间处于采暖期,第二主分量得分值表现为采暖季与非采暖季的明显过渡.对第三主分量来说,NO2与NOx都为负的贡献,可以表征大气污染的机动车排放特征.第三主分量得分值越低,机动车排放型污染越明显.机动车排放型污染以秋季最明显,冬季最不显著.秋季特别是11月份大气污染主要表现为局地积累,而且华北地区长驻性的污染汇聚带加剧了大气污染的程度.机动车排放污染最明显的季节与大气污染最严重的季节明显重合,说明机动车排放对北京市大气污染的贡献越来越重要.2.2.2污染周期各污染物的分布特性对2000～2005年不同污染物逐日浓度及其第一主分量做时间序列分析,各变量自相关系数变化如图5所示.不同污染物及北京大气污染整体状况存在明显的年际及季节变化.各污染物都存在明显的年周期,SO2由于来源的单一性,该周期表现最为明显,自相关系数变化曲线基本上呈余弦分布,存在采暖与非采暖的季节变化.NO2主要来自其他污染物的二次生成,季节变化不如SO2显著,而且自相关系数变化曲线没有SO2的平滑.在所有污染物中PM10来源最为复杂,既有不同污染源的直接排放,又有其他污染物的二次生成,最为显著的是春季沙季节的外来沙尘输送,所以PM10自相关系数变化规律较其他污染物最为复杂且不显著,除存在冬夏半年的季节变化规律外,还存在沙尘季节及夏季二次粒子污染周期.北京的整体大气污染综合了各污染物的变化特征,虽有类似于SO2明显的采暖与非采暖季节变化,但也叠加了PM10等污染物的更为复杂变化周期,自相关系数变化曲线较为粗糙.3城市公园污染状况本文运用主成分分析方法,辅以时间序列变化,研究了2000～2005年北京市8个国控站点大气污染分布及变化趋势,得出如下结论:(1)北京市大气污染存在明显的区域分布特征,定陵背景站与市区存在明显差异,市区各站由于周边环境的影响表现出不同的污染倾向,古城、东四为典型的燃煤型污染,而前门与车公庄则是机动车排放型污染;奥体、天坛和农展馆则为过渡类型.(2)随着北京城市建设的发展,市区各监测站点大气污染表现出一定的趋同性,但与定陵背景站的差异在拉大.(3)北京大气污染存在明显