1998年至2016年江苏省PM2.5时空演化特征
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作者:李波
摘 要：该文利用江苏省1998—2016年PM2.5数据对该省的空气污染状况的时空特征进行了分析，结果显示：1998—2017年，全省空气污染呈现加剧趋势，2007—2016年空间污染程度相对稳定，并略微呈现出下降趋势;在空间上，空气污染整体呈现出南北高、中部低的空间特征;随着时间的推移，苏北苏南的空气污染状况得到了减轻，而苏中地區的空气污染则有明显加重趋势。通过该研究，可为江苏省环境治理，尤其是空气污染治理及防治措施的制定提供科学借鉴。
关键词：PM2.5 演化特征 大气污染
大气污染是目前中国发展过程中最为突出的环境问题，这其中细颗粒物是最重要的空气污染物。改革开放40年来，伴随着城市化和工业化高速发展，能源的大量消耗、城市建设扬尘以及汽车尾气是空气细颗粒物超标的主要原因。目前我国有四大雾霾分布区，分别是四川盆地、黄淮海地区、长江三角洲和珠江三角洲，江苏省又同时占据黄淮海和长江三角洲两大雾霾高发地。江苏省作为我国重要的经济大省，在全国经济创新驱动发展中具有不可取代的重要位置，而以PM2.5为代表的可吸入颗粒物污染问题已经成为经济发展中的不和谐因素，因此防治PM2.5是必须攻克的难题。对PM2.5的防治，一项基础性工作就是深入了解其时空演化特征，只要这样才能有针对性的提出防控和治理措施。基于此，该文以江苏省为例，以哥伦比亚大学发布的全球大气PM2.5为数据源，分析了1998—2016年全省PM2.5的演化特征，以期为大气污染治理提供科学依据和有效的措施建议。
1 研究数据与方法
该文的研究数据主要来自于两个方面：一是PM2.5遥感反演浓度数据，该数据来源于哥伦比亚大学公布的1998—2016年全球大气PM2.5浓度数据，其分辨率为0.1°。该数据是卫星遥感反演气溶胶光学厚度数据，它在诸多方面具有独特优势，如获取成本较低、空间覆盖面广以及遥测精度高等，在诸多研究PM2.5的科研工作和实际运用中，其是最基础且最有效的指标数据。二是江苏省基础地理信息数据，空间行政边界来源于国家基础地理信息中心提供的1∶400万中国基础地理信息数据。该文以江苏全域作为研究区域，再以研究区域矢量界线为掩膜对栅格数据进行提取，并利用县级行政区划界线矢量数据，分区统计各县级行政单元各年的PM2.5浓度均值，从而建立江苏省PM2.5浓度值时空数据库。
该文的研究方法主要是两个方面：一是对江苏省分县的PM2.5浓度数据进行基础统计分析，包括分布模式、标准差等;二是利用ARCGIS软件，对全省的PM2.5进行图形化表达，以辨识区域上的分布规律。该文采用1998年、2008年以及2016年等3期数据作为分析对象。
2 结果与分析
2.1 PM2.5统计量特征
从江苏省分县区PM2.5的统计结果可以看出（见表1），1999年PM2.5的均值为31.6925，2007年上升到62.6100，到了2016年，则略微下降到58.9269。这表明，江苏省PM2.5在1998—2007年间增长了一倍，空气污染呈现出明显的恶化趋势;2007—2016年则略微降低，这表明近10年江苏省空气污染程度有所改善，但好转程度比较有限。标准差统计量显示，1998年为5.57，2007年为6.04，而2016年则下降到3.07。这一结果表明，1998年和2007年这两个时期，全省PM2.5的数值分异较大，尤其是2007年，也就是地区间空间污染程度有明显差别;与之相对比，2016年全省PM2.5的数值分异相对较小，这也说明，2016年地区间的空气污染程度差异缩小。过去20年，PM2.5标准差的变化结果显示，地域间空间污染程度从相对分异逐渐向均质化发展，这也说明PM2.5的空气污染，正在扩散到全省地域。
对全省PM2.5进行直方图统计，结果显示3个时期在分布形态上有明显差别。1998年的直方图更接近于正态分布，峰值在27左右;2007年的直方图接近于左偏的对数正态分布，峰值在64左右;2016年的直方图接近于右偏的对数正态分布，峰值在60左右。单从分布形态上看，2007年和2016年都为偏态分布，这说明PM2.5的污染在全省出现极端概率的情况要大于2007年，这也表明近20年，有少部分地区PM2.5的空气污染正在日益严重，这一特征应当受到相关环境管理部门的重视。
2.2 PM2.5时空分布特征
江苏省PM2.5的时空特征显示（见图1），1998年、2007年和2016年这3期有明显差别。其中，1998年，PM2.5的空间分布最高的两个区分比为苏北和南京为中心的苏中南地区，苏南和苏中地区数值相对较低，最低的区域为沿海地带;2007年，PM2.5的空间分布最高的地区为苏北地区，其次为以苏州无锡为代表的苏南地区，苏中越靠近内陆的地区，污染程度相对较高，沿海地带污染相对较轻;2016年，PM2.5的空间分布最高的地区依然是苏北地区，但苏中偏南的广大地区污染程度也较高，其次是苏中偏北的地区，苏南地区的污染程度相对下降;从3期的PM2.5空间分布特征，可以看出苏北地区始终是江苏空气污染最严重的地区，这里面主要有两个因素起主导作用：一是苏北地区是江苏省重工业聚集区，重化工企业在这一区域集中分布;二是苏北地区从大的气候类型上看，更接近于大陆性季风气候，冬季受蒙古高压控制，空间污染不容易扩散。苏南地区的空气污染状况仅次于苏北地区，但比苏北严重的是，其污染面积较大。苏南地区作为我国经济发展的核心地区，在高速发展的同时，环境问题一直都是无法回避的事实。随着产业升级、结构转换，苏南地区资源密集型产业开始转移，体现在空气污染上近20年污染程度没有进一步恶化，但空间质量的恢复还需要在生态协同上做出进一步努力。另外，从3期PM2.5空间分布图上，可以明显看出，广大苏中地区的空气污染程度，有不断加重的趋势，这里面主要有两个方面的因素的影响：一是苏南产业升级转型过程中，重污染产业向苏中地区转移，从而造成污染加剧;二是苏中地区自然环境单一，本身环境的自净能力相对较弱，而这也造成了在近20年空气污染的加重。 3 结论及讨论
3.1 结论
通过对1998年、2007年、2016年江苏省PM2.5的时空演化进行特征分析，得出以下主要结论：（1）整体上看，1998—2007年，江苏省空气污染程度呈现出加重趋势，2007年达到顶峰;2007—2016年，江苏省空气污染程度相对平稳，整体上略有降低;（2）江苏省空气污染程度具有地域不平衡的特点，其中1998年和2007年地域分异较大，2016年相对较小，反映出随着经济发展和污染治理，区域间的污染程度差别正在缩小;（3）空间上，江苏空气污染呈现出南北高，中部低的分布格局，但近些年苏南地区空气污染正在逐步改善，苏北的重污染地区也在减少，而苏中的污染状况有明显加重的趋势，这是需要环境管理部门高度重视的。
3.2 讨论
科学识别PM2.5浓度空间变化特征与规律，准确掌握其驱动因素及其机制，是中国经济快速发展与环境保护协调发展的关键，其不仅能缓解居民对“雾霾猛于虎也”的恐怖心理，也能为区域大气联动治理、污染产业的空间布局、城市空间优化（风道、绿带等）、产业结构与能源结构调整提供科学依据。由于数据原因国内关于大尺度PM2.5浓度演化研究起步较晚，已有研究多利用环境监测站点数据展开，利用截面数据展开季节与日变化分析。该文利用1998—2016年大气反演数据，一定程度上弥补了大尺度PM2.5数据缺失、以及监测站点较少、区域信息失真对研究的限制问题。目前江苏省经济发展正处在“调结构、稳增长与绿色发展”的关键转型时期，准确预见大气污染物复杂性和治理长期性，持续的开展“大气灰霾追因与控制”与“雾霾与健康关系”等关键科学问题是国家急需突破的科学发展难关，也是未来研究探索的重点。
参考文献
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