京津冀城市群臭氧污染的时空变化及其影响因素外文翻译资料

 2022-08-09 20:18:11

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摘要：随着城市能源利用方式的转变和机动车数量的快速增长，臭氧已成为我国主要的大气污染物之一。北京-天津-河北城市群，又称京津冀城市群(以下简称JJJUA)，正受到严重的臭氧污染的挑战，处在保护生态环境和维持经济发展之间不稳定的平衡状态。基于2014-2017年JJJUA的13个城市的臭氧观测数据，利用莫兰指数、热点分析、ArcGIS和SPSS软件的地理探测器，分析了臭氧污染变化的时空趋势及其相关影响因素。获得了五个关键结果。1）2014-2017年期间，臭氧的年平均浓度有所增加。比较13个地级市，发现承德市和衡水市的臭氧污染有所下降，而其余11个地级市的臭氧污染有所恶化。春季和夏季臭氧污染较秋冬季节严重;臭氧污染高峰期为5月至9月;2）工作日的臭氧平均浓度高于非工作日，呈现反周末效应；3）年平均浓度在研究区域的中部和南部较高，但在北部较低；4）臭氧浓度存在显著的空间正相关，夏季和秋季的相关性最好;保定和邢台的浓度较高，而北京和承德的浓度较低；5）PM10、NO2、CO、SO2、PM2.5浓度及平均风速、日照时数、蒸发量、降水量、温度对臭氧污染均有显著影响，这些影响因素之间的相互作用使臭氧污染加剧。

简述：JJJUA的臭氧污染日趋严重，具有时空特征且受各种因素影响。

关键词：京津冀城市群;臭氧污染;时空变化;影响因素

1.介绍

臭氧作为一种温室气体，在气候变暖中起着至关重要的作用，也是光化学污染的重要指标(Wang等人，2017)。由于其强氧化性，近地面的高臭氧浓度对人体呼吸系统、免疫系统、组织和诸如皮肤等器官都是有害的，它威胁着人类的健康甚至生命(Adams, 1987;Huan等人，2018;Lefohn等人，2016)。此外，臭氧对社会生产和生活有不利影响。例如，它影响植物的健康生长，导致作物产量下降(Chameides等人，1994;Feng等人，2015;(Tai等人， 2014)，它会腐蚀许多金属和非金属材料。在1940年代和1950年代,美国洛杉矶严重的光化学烟雾,导致 15亿美元的经济损失。超过400名65岁以上的老人死于呼吸衰竭(自然之友，2001年)。自那以后，光化学烟雾事件在世界各地的主要城市地区和工业区发生(Cooper等人， 2014;Wang等人，2017)。光化学烟雾的重复和复杂特性使其难以控制，因此引起了研究人员的关注(Yang等人，2018);许多国家和机构收集监测数据并对地面臭氧进行研究。通过对洛杉矶产生的光化学烟雾的研究，初步表征了臭氧的形成。它是由二氧化氮分解，在某些碳氢化合物的存在下，通过一氧化氮快速转化为二氧化氮而形成的(Littman等人，1956)。然而，在燃料燃烧过程中，大量的氮氧化物和碳氢化合物被释放到空气中，这导致了洛杉矶的高臭氧浓度和严重的橡胶开裂(Haagen-Smit和Fox, 1956)。从那时起，科学家们就开始关注臭氧及其前体之间的关系。Cardelino和Chameides利用基于观测的模型(OBM)研究了城市大气中臭氧浓度对臭氧前体排放变化的敏感性(Cardelino和Chameides, 1995)。Gao等人(2017)采用相关分析方法研究了上海市臭氧污染与其前体的关系，发现臭氧浓度与氮氧化物浓度呈负相关关系。Yan等人(2012)利用二维空气质量模型对臭氧污染的控制进行了数值模拟。结果表明，深圳市臭氧的产生是NOx和挥发性有机化合物(VOCs)两种前体排放共同作用的结果，其中挥发性有机化合物排放的影响相对较大。模拟结果表明，前体的协同减排比有效降低了深圳臭氧污染。全球都在研究影响臭氧污染的因素。Abdul-Wahab等人(2000)以科威特Shuaiba工业区为研究区域，分析了臭氧、氮氧化物和非甲烷烃类的监测浓度与气温、风速和方向、太阳辐射等气象因素之间的关系。Toh等人(2013)发现，相对湿度低、温度高、降雨量少的气象条件有利于高浓度臭氧的形成。此外，臭氧浓度与气压和风向有关。Lu等人(2010)在OBM的帮助下，探讨了控制珠江三角洲夏季臭氧污染的主要因素。Loibi等人(1994)的研究表明，澳大利亚东部上空的臭氧浓度高于中部和西部地区。Cheng等人(2018)基于旋转主成分分析(REOF)对臭氧浓度进行了详细分析。作者将研究区域(中国)划分为12个区域，发现在华北平原、黄淮平原、长江中下游、珠江三角洲和四川盆地等区域，臭氧污染的防治迫在眉睫。此外，学者们对臭氧污染的区域发散（Fiore等人，2009;Zhang等人，2008a;(Zhang等人， 2009)和臭氧浓度与全球气候变化的关系(Doherty等人， 2013;(Solberg等人，2005)进行了不同的研究。

我国目前正面临着严重的臭氧污染问题。根据2017年7月的74个城市的空气质量报告，平均每天8个小时最大臭氧(O3)浓度在第90个百分位是159 mu;g / m3,以每年12.8%的速度增长。中国高臭氧事件的规模和频率远远大于日本、韩国、欧洲和美国等其他工业化地区(Lu等人，2018)，其中华北平原是中国污染最严重的地区(Li等人，2019)。JJJUA是我国生态环境保护与经济可持续发展矛盾最为突出的地区，臭氧污染呈明显增长态势。2014年-2017年的区域大气污染物数据显示：PM2.5、PM10、SO2、CO年平均浓度逐渐下降。除总体下降趋势外，NO2浓度的明显变化不明显。而O3是唯一年平均浓度不断增加的污染物，这与Silver的研究结果一致(Silver 等人，2018)。臭氧是继PM2.5之后对城市空气质量产生显著负面影响的主要二次污染物(Peng等人，2018)。如果没有对臭氧污染进行进一步的研究，或者没有采取必要的预防和控制措施，臭氧污染将会恶化，并带来严重的后果。然而，中国以往对臭氧污染的研究大多集中在国家尺度(Silver等人，2018)、长江三角洲(Cheung和Wang, 2001;Li等人，2017a;Wang等人，2018;(Xu等人，2017)和珠江三角洲(Lu等人，2010;Zhang等人，2008b)。虽然有对首都北京进行了单独研究，但JJJUA研究区域对臭氧污染的研究相对较少(Cheng等人，2018b;Xu等人，2011)。这些研究主要采用传统方法，包括时间序列和统计和线性回归分析。在臭氧污染影响因素的研究中，只有少量的研究关注因素之间的相互作用。因此，为了弥补这些知识漏洞，本研究利用2014-2017年期间13个城市的臭氧观测数据，分析了JJJUA地区臭氧污染的时空演变及其影响因素。利用ArcGIS和SPSS软件工具，使用基于莫兰指数的空间自相关测试、基于Getis-Ord Gi*的热点分析和创新的地理探测器方法对数据进行评估。本研究的目标是,全面探索研究区域大气污染的现状和特点，从而为研究大气污染产生的机理和今后减轻大气污染的措施提供参考。

2.数据来源和方法

2.1 研究区域

京津冀城市群北面是燕山山脉，西面是太行山，东面是渤海，南面是平原。地势西北高，东南低。它以平原地貌为主，以低山和沿海湿地为辅。气候为典型的温带半湿润半干旱大陆性季风，季节分明，干湿明显。降雨主要集中在夏季，有相似的降雨和炎热期(Li等人，2017b)。JJJUA包括中国的政治和文化中心，为国家的快速经济增长做出了重要贡献。它包括13个地级以上城市(图1):北京(BJ)、天津(TJ)、石家庄(SJZ)、保定(BD)、廊坊(LF)、承德(CD)、张家口(ZJK)、秦皇岛(QHD)、邯郸(HD)、唐山(TS)、衡水(HS)、邢台(XT)和沧州(CZ)。总的来说,它们占面积21.72 times; 104 平方公里,或者说是中国总陆地面积的2.26%。JJJUA作为全国五大城市群之一，生态环境挑战与经济持续发展之间表现出尖锐的矛盾(国家发改委、环境保护部，2015)。作为国家重点优化功能区，随着京津冀协同发展国家战略的进一步推进，京津冀生态环境问题受到了广泛的公众关注和学术关注。严重的区域性大气污染是制约JJJUA绿色健康发展的一大障碍。

2.3 数据来源

臭氧浓度数据来源于中国国家环境监测中心实时发布的城市空气质量观测数据。剔除无效站点后，2014年有监测站点样本75个，2015年有监测站点样本76个，2016年有监测站点样本73个，2017年有监测站点样本72个。2014年、2015年、2016年和2017年的有效天数分别为349天、364天、366天和358天。市区内所有站点每日最大的一小时内平均臭氧浓度的算术平均数，代表市区的污染水平。这些每小时的数据合并起来获得研究期间每天最大的1小时内平均臭氧浓度(MDA1)。根据环境空气质量标准(AAQS) gb3095 - 2012, O3浓度平均每日最大8个小时的上限在一流的环境功能区是100 mu;g / m3,平均每小时上限是160 mu;g / m3。O3浓度平均每日最大8个小时的上限在二等环境功能区是160 mu;g / m3,平均每小时上限是200 mu;g / m3。在本研究中，JJJUA被视为二级环境功能区。

根据前面所述的国家和国际工作(Abdul-Wahab等人， 2000;Cai, 2012;(Toh等人，2013)，我们选取降水、日照时数、年平均温度、蒸发量、年平均风速、年平均气压、年平均相对湿度作为气象因子(Abdul-Wahab等人，2000;(Toh等人，2013)，PM2.5和PM10颗粒物(Cai, 2012)和臭氧前体NO2, CO, SO2 (Abdul-Wahab等人，2000)为污染物因子。本文选取的社会经济因素为:反映经济发展水平的GDP、 反映产业结构的第二产业占国内生产总值的比重以及反映了人口规模的常住人口数量 (Liu等人，2018)。2017年的每日气象数据来自中国气象数据网所控制的京津冀地区国际交流站。计算了年平均气温、相对湿度、平均风速、气压和年降水量、日照时数、蒸发量的平均值，其它大气污染物数据来自中国国家环境监测中心提供的城市空气质量观测数据。2017年的数据来自13个城市的72个观察站，计算了各观测站各污染物年平均浓度，与社会经济特征相关的影响因素数据来源于《2017年国民经济和社会发展统计公报》。

2.3 研究方法

2.3.1 臭氧浓度空间聚集的评价方法

（1）基于莫兰指数的臭氧浓度空间自相关检验

分布特征和空间相关性可以根据地理和空间属性来描述。大气活动的空间相关性特征导致了相似的区域臭氧浓度(Wang等人，2015)。本文采用莫兰指数测量JJJUA中臭氧浓度的空间自相关，定义如下(Getis和Ord, 1992)：

其中Zi表示元素i的属性值和它的平均值的偏差，wi,j是两个元素i、j之间的空间权重，n代表元素的总数。S0的方程为：

zi分值的计算方法如下:

其中：

通常莫兰指数值的范围在- 1和 1之间(包括两个端点)。莫兰指数小于0表示负相关性和有扩散趋势。值越低，空间负相关性越强。相反，莫兰指数等于0表示随机的空间分布，莫兰指数大于1则表示空间正相关，具有聚类趋势。值越大，空间正相关性越强。

（2）基于Getis-Ord Gi*的臭氧浓度热点分析

该工具用于识别具有统计显著性的高值(热点)和低值(冷点)的空间聚类。通过对区域信息的分析，可以估计出目标区域的空间异质性。使用的公式如下(Ord和Getis, 1995年):

其中，xj为元素j的属性值，wi,j为元素i与j之间的空间权重;n表示元素的总数。此外：

其中Gi*为z分数。如果Gi*显著为正，则该区域具有高值聚类(热点)。反之，负值表示低值聚类(冷点)。z分数越高(或越低)，聚类越强烈。Z分数接近于零表明没有明显的空间聚类(Mitchell, 2005)。

2.3.2 臭氧污染影响因素评价

（1）地理探测器

Wang等人(2010)提出的地理探测器首次被应用于识别疾病的环境风险因素。作为探索和利用空

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