中国细颗粒物(PM2.5)空间分布和污染预测

2023-03-09

1 研究背景及意义

PM 2.5即细颗粒物。细颗粒物指环境空气中直径小于等于2.5微米的颗粒物, 也称为可入肺颗粒物。PM 2.5在空气中含量的浓度越高, 就代表空气污染越严重。它对空气质量和能见度等有重要的影响。因此, 对中国31个省会城市2014~2016年年均PM2.5浓度的数据进行分析对我国关于PM 2.5的研究、预防与治理有着重要的意义。

2 数据处理与分析

2.1 空间分布分析

收集并整理了近3年的中国31个省会城市的PM2.5浓度值和浓度年平均值。

用Geoda软件做出2016年各省会城市年均浓度的四分位图, 如图2.1所示, 再对其进行分布分析。

如图1, 2016年各城市年均浓度最高的城市有:乌鲁木齐、西安、太原、石家庄、北京、天津、郑州、济南;次之的有:沈阳、银川、兰州、成都、重庆、长沙、武汉、合肥;最低的有:拉萨、昆明、广州、海口、呼和浩特、贵阳、福州、南宁。

综合2014~2016年数据来看, 近几年在全国范围内PM2.5浓度最高的地区为河北、河南、山东等东部地区。四川、湖南中西部地区次之, 最低为西藏、内蒙等偏远地区。从区域空间分布可以看出PM2.5有空间集聚效应及空间相关性。

2.2 现状分析

2014年, 全国各城市PM2.5年均浓度值范围为21-120 (μg/m3) , 平均为35.78, 认定为年均值二级标准。其中, 石家庄的年均浓度最高即空气质量最差, 而海口的环境质量最好。2015年, 全国各城市PM2.5年均浓度值范围为20-84, 平均为28.22, 认定为是年均值二级标准和三级标准之间。其中, 郑州的年均浓度最高即空气质量最差, 而海口的环境质量最好。2016年, 全国各城市PM2.5年均浓度值范围为21-98, 平均为29.10, 认定为是年均值二级标准和三级标准之间。其中, 石家庄的年均浓度最高即空气质量最差, 而海口的环境质量最好。总之, 随着年份的递进, 我国各个城市的污染程度明显减轻。

2.3 模型建立及预测

本文选取全国各个城市2014~2016年的PM2.5年均浓度作为时间序列数据, 记为y。由于城市太多, 不利于全面分析, 现以北京市为例进行分析, x1表示北京地区的值。

(1) ADF单位根检验。利用北京市近三年各季度平均PM2.5数据绘制时序图, 该时序图有明显的趋势, 非平稳。为进一步说明序列的平稳性, 进行ADF单位根检验, P值0.0174大于0.05, 无法通过显著性检验即序列非平稳。再进行一阶差分, 结果看出序列有明显的上升趋势、无周期, 因此可认为该序列具有非平稳性。同时, 从ADF单位根检验也可以看出原假设是存在单位根的, 由于原序列的t统计值都大于置信水平在1%、5%、10%下的数据, 而且P值0.0034小于0.05, 因此拒绝原假设, 认为数据平稳。

(2) 模型建立与预测。

经过反复检验, 由表1可知, 在显著性水平0.05下, 只有MA (1) 通过检验。由结果可知, 模型的最小二乘估计结果为:y=74.56028-0.999750x1。

通过建立MA (1) 模型, 对北京市2017年一季度PM2.5平均浓度预测的结果是74.55195μg/m3。

3 对策建议

(1) 控制工业污染排放总量。在布局工业时, 应将工业生产均衡分布, 不要集中在局部或少数大城市。

(2) 落实责任制, 将扬尘控制作为城市环境综合整治的重要内容。加强施工扬尘监管, 推进绿色施工。

(3) 加大汽车尾气的控制。要严格制定新车排放标准, 以降低机动车排放强度。

摘要：为全面掌握中国细颗粒物 (PM2.5) 的空间分布格局和污染现状, 本文运用统计学、时序分析和空间分析对全国31个省会城市20142016年的PM2.5浓度数据进行分析, 结果表明:从区域空间分布可以看PM2.5浓度有空间集聚效应;在31个城市中, 海口市在近3年是全国空气质量最好的城市, 石家庄市是环境最差的城市之一。再利用MA模型对北京市下季度的PM2.5平均浓度进行了预测, 在此基础上有针对性地提出改善空气质量的对策建议。

关键词：PM2.5浓度,时间序列分析,MA模型,空间集聚效应