题 目 中国气溶胶颗粒物分布特征研究外文翻译资料

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本科毕业设计（论文）外文翻译译文

题 目 中国气溶胶颗粒物分布特征研究

2013-2015年北京PM2.5浓度特征

Stuart Batterman

摘要

北京高浓度的颗粒物（PM2.5）和频繁的空气污染事件引起了广泛的关注。本文利用中国空气污染网的数据，研究了近两年（2013年4月至2015年3月）北京12个监测点PM2.5的空间和时间变化。长期（2年）平均浓度为83ug/m3，远高于中国和国际标准。整个区域年平均浓度为20ug/m3（平均水平的25％），相比于城市区域，郊区具有相似的浓度但处于较低层级。PM2.5的空间变化浓度与土地利用和经济变量相关联，包括植被土地和建筑施工活动，共同解释了空间变化的71％。日间空气质量等级为“污染”（高于75ug/m3），占36-47％，取决于站点。研究期间共发生77次污染事件（定义连续两天或以上，北京地区24小时平均浓度超过75ug/m3），每月发生2到5次，其中包括夏季月份。最长的污染持续9天，日浓度超过450ug/m3。PM2.5日变化自相关（r_lag1= 0.516）,并与许多气象变量相关联，包括大气压力，相对湿度，日照时数，表面和环境温度，降水和清除系数以及风向。具有气象和自回归系统的简约模型解释了PM 2.5日变化的 60％以上。第一个自回归项和日照时间是这些模型中最重要的变量，但是后一个变量是PM2.5依赖的，因此不是解释变量。本研究可作为预测未来几年北京空气质量改善的基准。

关键词

颗粒物、PM2.5、空间变化、时间变化、北京、期间。

介绍

由于经济快速增长，工业化和城镇化进程，中国经历着严重的空气污染问题，中国首都，政治，文化中心北京是全国污染最严重的城市之一。空气污染问题已经被认为是中国的重点问题（环境保护部，2016年），近年来监测和排放控制措施也有所增加。北京空气动力学直径小于或等于2.5um（PM2.5）的颗粒物质的浓度处于高值以及对人类不利影响而引起了全球的关注（Adamkiewicz等人，2015年;Jakubiak-Lasocka等人，2015;Zanobetti等人，2014;Zhang等人，2014a），且影响生态（Chen等人，2014;Li等人，2015b;Zhang等人，2010）。多项有效的空气污染管制措施在实施。例如，在2008年北京奥运期间，实行了广泛的控制措施，包括关停城市和周边地区的污染源。虽然这些措施大部分已经停止，但还在实施其他排放控制措施，例如许多大型工厂设置燃料脱硫。然而，北京继续经历污染，特别是在冬季，SO2浓度，NO2，PM10和PM2.5仍然很高，例如2014年平均分别为21.8ug/m3，56.7ug/m3，115.9ug/m3和85.9ug/m3（北京市环境保护局,2015年）。2013年1月期间，北京出现特别漫长而严重的污染。这片最严重的区域，处于中国中部和东部地区，经历了PM2.5小时浓度680ug/m3（Wang等人，2014a）。这引起了北京首次的橙色雾霾警戒（Ding和Liu，2014）。不寻常的气象条件被认为是这一事件的主要原因（Wang等人，2014a;Zhang等人，2014b）。然而，如下所述，次年发生类似事件。

中国政府为了改善空气质量，2012年2月发布了最新的环境空气质量标准（GB3095-2012），首次建立环境PM2.5标准。这些标准有两个适用于不同的领域的等级。一级PM2.5标准将24小时日平均浓度和年平均浓度分别限制在35ug/m3和15ug/m3,适用于国家公园等特殊地区。二级标准限制的日平均的和全年平均值分别为75和35ug/m3，适用于一般领域。一级标准与世界卫生组织（WHO）临时标准三（IT-3）类似，二级标准相当于世界卫生组织临时标准一（IT-1）（世界卫生组织，2005）。在中国，如果PM2.5的24小时平均浓度低于35ug/m3，空气质量被认为是“优”，介于35ug/m3和75ug/m3，为“良”，“污染”为浓度高于75ug/m3。其中低于115ug/m3被称为“轻度污染”，115-150ug/m3是“中度污染”，150-250ug/m3是“重度污染”，浓度高于250ug/m3是“严重污染”。

在环境保护部的支持下，自2013年1月以来，中国一直在全国范围内开展空气质量监测。这一现代网络促进了全国空气质量调查，有助于确定有效的预防措施。该网络于2014年1月从74个城市的550个地点扩大到190个城市的近900个地点，自动在线监测六种污染物（PM2.5，SO2，NO2，PM10，CO，O3）。站点被分为“城市”，通常位于反映城市空气质量的城市的地点，以及位于距离城市约20公里的逆风方向的“对照”，反映了“背景”浓度。该网络包括三种类型的PM2.5监测：使用动态加热系统（DHS）的beta;衰减;光散射;和锥形元件振荡微量天平（TEOM）加上滤波器动力学测量系统（FDMS）。通过这三种方法测量的PM2.5浓度与人工采样器相似（中国国家环境监测中心，2013年）。

本研究分析了北京PM2.5浓度的空间和时间特征，并确定影响时空变化的因素。我们分析了北京12个监测点近2年（2013年4月至2015年3月）的数据。以前北京PM2.5的研究受到限制，原因包括以前稀疏的监测网络（Liu等人，2015;Song等人，2015;Yang等人，2015a;Zhang等人，2015b;Zhao等人，2009），以及使用短期或不连续的监测期（Duan等人，2006;He等人，2001;Yang等人，2015b;Zheng等人，2005）。

材料与方法

2.1区域概况

北京（39°26-41°03N，115°25-117°30E）含有14个区和两个县，占地16411平方公里与43.5米平均海平面之上的平均高度。2013年底和2014年，北京人口分别为21.148人和2161.6万人（北京市统计局，2013年;北京市统计局，2014年）。北京由四个功能区（图1）组成：生态保护开发区（Z1），由三区（怀柔，门头沟，平谷）和两个县（密云，延庆）组成，作为生态屏障和供水保护区;新开发区（Z2）通州，顺义，大兴，昌平和房山等5个区，是制造业和现代农业的基地;城市扩张区（Z3），其中包含四个区（朝阳，海淀，丰台，石景山），作为现代经济和国际交流的中心;和首都核心区（Z4），由东城西城区组成，是北京的政治文化中心。

2.2 PM2.5数据

利用来自中国国家空气质量监测网的北京12个国家环境空气质量监测站的资料（环保部，2016年）。这些网站都使用TEOM和FDMS。四个功能区中的至少包含一个状态监视器。定陵站点（站点B1）被定义为对比位置，其余11个站点是城市站点（图1）。至少9个站点有有效日浓度的情况下，我们计算了北京日平均浓度。（对比站点B1被排除在平均水平之外）按照前面提到的中国空气质量标准，污染区域是指两天或更长时间周期时日24小时平均浓度超过75ug/m3。获取在美国驻北京大使馆（美国国务院，2016年）测量的小时数据，并与网络数据进行比较。美国大使馆监测和北京范围内的PM2.5浓度有很好的一致性（例如，r=0.895，n=689;补充图2），表明数据准确，在早期的研究中数字的担忧表述是不正确的（Chen等人，2012）。

图 1

2.3土地利用，经济和气象资料

有关PM2.5人为排放量，土地利用和经济数据的信息，参见北京统计局网站（北京统计局2016年）。土地利用数据包括土地面积，耕地面积，花园面积，林地，草地，城市和工业用地，交通运输用地，水域面积，作物，草地和林地的分数。由于西城（D7）和东城区（D8）关于“绿化”地区的数据不完整，所以将“绿化比”（GR）综合参数定义为林地，灌木林地和林地面积除以总面积。经济数据包括本地生产总值（GDP），分为第一，第二和第三产业，以及建筑业和餐饮业等产业的产值和密度。其他变量包括以煤炭消费为代表的能源消耗，以及常驻人口和人口密度。总共得出23个变量。

气象数据来自中国气象资料网（中国气象局，2016）。包括（或派生）空气温度，表面温度，风速，最高持续（10分钟）风速的风向，最高瞬时风速的风向，日降水，暴雨总降水量，降雨天数，气压，日照时间和相对湿度。日清除率Rt=1-exp（-kPt），其中t=天，k=清除系数（标称设定为2mm-1），Pt=第t天的降水。这些变量有最小值，最大值和平均值（例如，表面和环境温度和风速）。考虑了40多个气象变量。这些数据没有缺失数据。

2.4统计分析

检查和清除后，使用描述性统计和趋势图汇总数据。首先，配对样本t检验，Pearson相关系数，简单回归和散点图用于调查城市站点之间的差异，并探索可能影响PM2.5水平的因素。使用多元线性回归模型（同时测试多个因子），前向变量选择方法以及前面描述的土地利用和经济变量，研究了监测点两年平均PM2.5浓度空间变化潜在相关因素。然后我们评估气象因素与日常PM2.5时间变化之间的关系，再次使用相关性，散点图和多元回归模型。回归模型试验了大量变量，包括滞后气象变量（如Pt和Rt）。由于日浓度自相关，评估了各种时间序列模型，包括具有外部输入（即气象变量）的自回归（AR）模型和Box-Jenkins时间序列模型。使用多个插补程序（以替代丢失的PM2.5数据）来生成AR模型所需的完整数据集。Box-Jenkins和多元回归模型之间没有显着差异。

结果与讨论

表 1

3.1 PM2.5等级和达标情况概述

12个站点的PM2.5浓度总结在表1中。数据完整性非常高，除B7以外的所有站点都有超过90％的日常观测效果。

如图2所示，日PM2.5水平差异很大。在各个站点，日均浓度范围为3至437ug/m3，2年平均浓度在69至89ug/m3。平均浓度超过了中位数，显示出具有若干极高值和大标准偏差的正态偏差分布。对比站点B1具有最低的中位数和平均浓度，然而，该站点日最大值（377ug/m3）类似于其它站点。表1适用于II级标准（与IT-1相同的限值），日均和年均的PM2.5限值分别为75ug/m和35ug/m3。

按照前面提到的中国污染的描述，北京经历了8.3-11.3％重度污染天（PM2.5介于从150到250ug/m3），和1.7-4.8％严重污染天（PM2.5浓度超过250ug/m3），取决于站点。图3显示按站点分类;如前所述，对照站点（B1）的空气质量比其他地方好，例如，38.4％天为优良，虽然2.9％的天是严重污染。超过二级标准的天数（表1）以及空气质量分级（图3）都表明了北京在研究期间空气质量差。

图 3

图 2

北京的PM2.5浓度比欧洲和美国城市高出几倍甚至更高（Barmpadimos等，2012;Chowe等人，2006;Gehrig和Buchmann，2003;Perrone等人，2013;Querol等人，2008;Russell等人，2004），比台湾地区高出两到三倍（Yu，2010）。然而，北京的PM2.5浓度近年来一直在下降。1999-2002年报告了PM2.5超过100ug/m3（Duan等人，2006;He等人，2001）。后来，北京实施了一系列空气污染控制措施，例如2013年至2014年期间，通过将燃煤锅炉替换为清洁燃料，减少其他燃煤电厂，取消“黄牌”和过时的车辆以及转换住宅供电（北京市政府，2015）。在最近的几项研究中报道了PM2.5浓度的下降。基于北京的气溶胶光学深度（AOD），从2002年到2006年都有增长的趋势，其后从2010年到2012年快速下降（Zheng等人，2015）。北京PM2.5的妹妹数据显示，年均PM2.5个浓度2005至2013年已经在城市和农村站点分别下降31.8和13.3ug/m3（Zhang等人，2015B）。最近，北京年均PM2.5浓度已经从89.5ug/m3（2013）在2014年和2015年，分别下降为85.9和80.6ug/m3（北京市政府，2015年）。

3.2 PM2.5的空间变化及相关因素

表1显示，位于研究区北部和从首都核心区域（Z4）40〜60公里的包括东城区和西城区（图1）地点B1，B2，B3和B4的PM2.5水平较低。相比之下，达到标准的最高年平均浓度和最低天数出现在研究区西部和核心区以北约12公里的海淀区B7。使用配对样本t检验和日常数据确认浓度差异。对照站点B1的浓度比城市低3ug/m3（位点B2）至19ug/m3（站点B7）（plt;0.05）。在大型生态保护区（Z1），仅一个站点（B2）监测PM2.5平均值比其他位点低3-16ug/m3。在新开发区（Z2），两个站点（B3和B4）的PM2.5水平差异不显著（plt;0.05），均低于城郊地区。在北部和西部城市扩张区（Z3），代表周边地区，B5和B6，B5和B7，B6和B8，B7和B8之间的浓度不同，B5和B8，B6和B7相同。在核心区（Z4），北京的中心，四个站点（B9，B10，B11，B12）浓度是相似的（5ug/m3），B9和B10,B10和B11之间统计

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