基于Kolmogorov-Zurbenko滤波法分析2015—2021年京津冀地区大气颗粒物变化趋势.pdf
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1、生态与农村环境学报,():收稿日期:基金项目:江苏省自然科学基金();国家环境保护城市大气复合污染成因与防治重点实验室开放基金()通信作者:占青,张运江,陈红,等基于 滤波法分析 年京津冀地区大气颗粒物变化趋势生态与农村环境学报,():,():基于 滤波法分析 年京津冀地区大气颗粒物变化趋势占 青,张运江,陈 红,张可馨,盖鑫磊(南京信息工程大学环境科学与工程学院 江苏省大气环境监测与污染控制高技术研究重点实验室 大气环境与装备技术协同创新中心,江苏 南京)摘要:京津冀地区是我国近年针对大气颗粒物污染治理的重点区域。采用()滤波分析 年京津冀地区 个城市细颗粒物()、可吸入颗粒物()和粗颗粒物
2、()的时间序列。结果表明,和 年均浓度总体呈下降趋势,其下降速率分别为 和 。滤波分析结果表明,、和 的短期分量、季节分量和长期分量之间相互独立。短期分量贡献占比(大于)最高,其次为季节分量,说明原始时间序列的波动主要受控于污染源排放以及气象条件的短期变化和季节变化。针对 滤波分解出的浓度序列,建立逐步多元回归线性模型,定量评估气象和减排对变化趋势的贡献。逐城分析结果表明,秦皇岛市气象条件对 浓度的影响()最大,衡水市减排措施对 浓度的影响()最大;秦皇岛市气象条件对 浓度的影响()最大,廊坊市减排措施对 浓度的影响()最大;沧州市气象条件对 浓度的影响()最大,廊坊市减排措施对 浓度的影响(
3、)最大。整体分析结果表明,减排对 年京津冀大气颗粒物污染改善起着至关重要的作用。关键词:大气颗粒物;滤波法;逐步多元线性回归;变化趋势;京津冀地区中图分类号:;文献标志码:文章编号:(),(,):,()(),(),(),(),(),生 态 与 农 村 环 境 学 报第 卷 ()(),()(),(),:;大气颗粒物是影响人体健康和环境质量的主要污染物,按照颗粒物粒径进行划分,可分为细颗粒物()、可吸入颗粒物()和粗颗粒物()。我国城市规模扩大、工业化迅速扩展以及长期积累的能源结构矛盾,使得区域大气状况日益恶化。为了统筹推进区域空气环境治理工作,年国家开始实施大气污染防治行动计划打赢蓝天保卫战三年
4、行动计划。北京、天津、河北三地在积极响应国家号召的同时也在积极探讨区域环境污染的协调机制,以降低环境中有机物排放量和改善三地空气环境质量;和 年连续发布京津冀及周边地区秋冬季大气污染综合治理攻坚行动方案;年出台天津市大气污染防治条例。京津冀作为国家经济发展中心,同时也是连接中原和华北平原的主要通道,通过分析京津冀大气环境质量和污染物空间分布特征,对实现区域空气质量联合控制起到至关重要的作用。自 年以来,我国各大城市空气环境监测中心陆续公布各大城市大气污染指数,并发表了一批关于京津冀、长三角、珠三角、成渝和汾渭平原等区域的研究成果。基于大气化学传输模型和污染源排放清单数据,近年我国学者研究发现减
5、排行动是主导 年京津冀地区大气颗粒物污染改善的重要因素,贡献达。采用大气化学传输模式评估排放对大气颗粒物污染贡献的优点之一是可以定量掌握格点化的大气污染物排放总量与空气质量变化的直接响应关系。然而,基于大气化学传输模式的方法需要最新的排放清单数据作为模型输入项。因此,近年来很多学者选用基于观测数据的统计学方法来评估气象条件和排放对大气污染的贡献。基于观测数据的统计学方法可以直接采用观测数据进行评估,而不依赖于排放数据,有助于快速掌握排放、气象条件对污染物变化趋势的贡献,目前该方法已被国内外学者广泛使用。例如,等基于逐步多元线性回归模型()量化气象条件对中国各地 的贡献趋势。在国外,该方法还在美
6、国亚利桑那州图森地区和韩国得到应用,研究这些地区 和颗粒物的污染趋势、滤波分量与气象参数之间的相关性,以及耦合其他方法开展 污染预测研究。但这些研究基本集中在 年及之前,而近年来减排对大气颗粒物的影响尚不清楚,对 尤其是 变化趋势的了解也较少。虽然目前京津冀地区大气环境质量得到一定改善,但区域颗粒物污染状况依然不容乐观。因此,以 年京津冀地区典型城市大气颗粒物地面观测数据和气象要素数据为基础,基于观测数据的统计学方法,即()滤波法,从时间、空间角度剖析区域大气颗粒物(包括 、和)污染特征及变化趋势,同时定量评估气象条件和排放对变化趋势的贡献,为制定京津冀地区大气颗粒物减排对策提供科学参考。材料
7、与方法 研究区域及数据来源选取京津冀地区 个城市作为研究对象,即保定、北京、沧州、承德、邯郸、衡水、廊坊、秦皇岛、石家庄、唐山、天津、邢台和张家口。采用 滤波方法,选取 年 月 日至 年 月 日 个城市 、和 数据进行分析。空气质量数据来自于全国大气环境质量监控网格,包括、和 数据。相应气象数据来自于欧洲中期天气预报中心()全球再分析数据,使用的气象要素包括:经纬风(和)、边 界 层 高 度()、相 对 湿 度()、总降水量()、太阳辐射()、距地面 温度()、气压()、云覆盖()和 百帕经纬风和垂直输送变量(、和)。研究方法 滤波法 滤波方法计算过程简便,且无需对缺失值进行特殊处理,已广泛用
8、于北京、天津、河北等地的大气污染指数、和颗粒物的相关分析。滤波器通常被应用于消除高频噪声、将低频成分与原 第 期 占 青等:基于 滤波法分析 年京津冀地区大气颗粒物变化趋势始信号分开以及消除季节效应 个典型场合。在此基础上,空气质量数据的时间序列可以表示为()()()()。()式()中,()为原始序列;()为长期分量;()为季节分量;()为短期分量。长期趋势是由总排放、污染物传输、气候、政策或经济方面的改变引起,季节分量是由太阳角度的变化引起,短期分量可以解释为天气和污染物排放的短期波动。滤波器是一种通过移动平均的重复迭代产生的低通滤波器。将(,)滤波器(表示窗口长度为 和迭代次数为 的滤波器
9、)的移动平均定义为 。()式()中,为经 滤波后的时间序列;为 在滤波时其两端的滑动窗口长度;为滑动窗口长度,;为序列的时间间隔;为滑动窗口变量;为输入时间序列。迭代时,上一次传递的输出将成为下一次传递的输入。通过调整窗口长度和迭代次数,可以控制不同运动尺度的滤波。对于小于 天的周期,采用以下准则来确定滤波器有效宽度:。()因此,(,)滤波器(表示窗口长度为 和迭代次数为 的滤波器)将去除()的周期。方法可用来确定滤波器有效宽度,即滤波器权值约为 时的窗口大小,而不是截止周期,这是滤波器传递函数的一个性质。在以往 滤波 器 研 究 中,有 效 宽 度 和 截 止 时 间 都 被 使用,。采用(
10、,)过滤器过滤后的气象和空气质量时间序列(分别为 和)被称为基线分量。将基线空气质量定义为长期和季节分量的总和,计算公式为(,)()()。()每年的周期和更小的时间尺度可以通过选择更大的窗口来移除。(,)滤波器可以通过创建包含周期为 ()或 的周期的时间序列来从数据中提取长期分量,其结果是原始空气质量时间序列的长期成分:()(,)。()根据长期分量,可以计算出季节和短期分量。数据的季节分量是由空气质量和气象资料的基线序列减去长期成分而得到:()(,)(,)。()短期时间序列是由原始时间序列减去基线而得到:()()(,)。()逐步多元回归模型通过对浓度时间序列的短期成分()和基线成分()的多元线
11、性回归模型进行研究,结果表明:()()(),()()()()。()式()()中,()和()分别为短期分量回归残差和基线分量回归残差;()为短期分量回归的第个气象因子;()为基线分量回归的第个气象因子;、和 为回归系数。污染物长期分量在均值附近的波动主要有 个方面原因:一是污染物排放的变动,二是天气状况的改变。在进行长期成分研究时,应将其与大气和污染物的环境因子区分开。所以,采用逐步多元线性回归模型是一个较好的选择。采用 建立各个时期大气污染物与气象条件之间的对应关系模型。浓度时间序列回归的总残差()表达式为()()()()()()()。()式()表示去除气象条件影响后,仅考虑排放对污染物浓度变
12、化的影响。通过(,)对()进行分析,可以得到受排放变化影响的污染物浓度的长期变化分量()。将该变化分量与长期分量均值()相加,可得到去除气象影响,仅受排放影响的污染物浓度长期分量时间序列(),通常也被称为经气象调整的污染物浓度长期分量时间序列:()()()。()评价指标()为协方差总和与总方差之比,值越小,分解效果就越好,其计算公式为 ()()(,)(,)(,)()。()式()中,()为 ()、()和()时间序列总方差;()为污染物短期分量、季节分量和长期分量的总方差;(,)、(,)和(,)分别为长期分量与季节分量、长期分量与短期分量、季节分量与短期分量的协方差。生 态 与 农 村 环 境 学
13、 报第 卷气象条件贡献率计算公式为 。()式()中,为气象条件贡献率;和 分别为原始数据趋势斜率和滤波后趋势斜率。结果与分析 总体污染概况京津冀地区西侧为太行山脉,北侧为燕山山脉,东临渤海湾,地形呈现西北高、东南低的特征,因复杂地形产生的山谷风是造成该地区颗粒物污染的重要原因。已有调查结果显示,京津冀地区主要受到北京西侧太行山东侧的西南向传输路径的影响,而西南部和东南部的传输路径为北京地区典型的污染物传输路径,在西南部的传播通量最大,有时甚至超过。同时,京津冀地区极易出现严重的沙尘暴。京津冀及其周围区域位于华北大草原,受到西北风沙的影响较大,而风沙不但增加 浓度,还增加 浓度。图 为京津冀地区
14、 年 、和 年际变化趋势及平均浓度分布,京津冀 个城市 浓度均呈下降趋势,其中 浓度高值区以河北省南部地区(邯郸、邢台、石家庄和保定)为主,该区域 浓度下降趋势也尤为明显,下降幅度介于 之间;河北省南部地区(张家口、承德和秦皇岛)浓度最低,该区域 浓度下降幅度约为。个城市 浓度下降幅度介于 之间,其分布特征与 浓度分布特征一致,浓度高值区也以河北省南部地区(邯郸、邢台、石家庄和保定)为主,该区域 浓度下降幅度介于 之间。个城市 浓度下降幅度介于 之间,其分布特征与 和 浓度分布特征一致,高值区以河北省南部地区(邯郸、邢台和石家庄)为主,其下降趋势介于 之间。图 年京津冀地区 、和 年际变化趋势
15、及平均浓度分布特征 ,()图 为京津冀地区 、年均浓度和不同程度污染时段(优、良、轻度污染、中度污染和重度污染)占比。如图 所示,京津冀地区 年均浓度从 年的 迅速下降至 年的 ,年均下降约 ;年均浓度从 年的 迅速下降至 年 的 ,年 均 下 降 约 。第 期 占 青等:基于 滤波法分析 年京津冀地区大气颗粒物变化趋势根据 环境空气质量标准 和 环境空气质量指数()技术规定(试行)评价标准,进一步分析颗粒物浓度发现,年 和 污染(即 平均浓度、平均浓度)天数分别为(占全年有效数据天数的)和 (占全年的),其中,和 重度污染(即 平均浓度、平均浓度)天数分别为(占全年的)和(占全年的不到)。年
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