生态环境学报
生態環境學報
생태배경학보
ECOLOGY AND ENVIRONMENT
2014年
8期
1298-1304
,共7页
李松%邓宝昆%邵技新%徐红勤%李恋
李鬆%鄧寶昆%邵技新%徐紅勤%李戀
리송%산보곤%소기신%서홍근%리련
贵阳%PM2.5质量浓度%城乡%影响因素%GIS
貴暘%PM2.5質量濃度%城鄉%影響因素%GIS
귀양%PM2.5질량농도%성향%영향인소%GIS
Guiyang%PM2.5 concentration%urban and rural%influencing factor%GIS
PM2.5是影响城市空气质量和身体健康的主要污染物，也是气候和环境问题的热点研究问题之一。PM2.5即大气污染细颗粒物，是大气污染的主要物质来源，通过选取具有明显城乡过渡趋势的环保局、太慈桥、小河、花溪、马鞍山、金阳和桐木岭监测点，采集2013年12月20日到2014年2月27日的PM2.5日均质量浓度数据，以及2014年1月20日到2月18日的时均质量浓度数据，分析研究 PM2.5质量浓度的时空变化特征和浓度变化的影响因素。PM2.5数据覆盖了优良中差多种污染类型，在数据平均抽样误差分析的基础上，参考世界卫生组织的空气质量准则，探索性地利用遥感、GIS技术和统计分析方法，分析贵阳市 PM2.5质量浓度的城乡变化特征，以及与气象因素、土地利用信息和城市区域之间的关系。1973、1990年的贵阳城区信息分别提取自1973年12月30日的LANDSAT MSS影像（辅以1：50000地形图）、1990年10月16日的LANDSAT 5影像，土地利用现状信息和2010年贵阳建成区信息提取自2010年9月21日的LANDSAT 5。以监测点为原点生成监测点500 m缓冲区，以资源1号02C星遥感影像为数据源，采用目视解译方法提取土地利用信息，分析PM2.5质量浓度与土地利用类型的关系。利用GIS量取监测点与1973年贵阳市主城区边缘的最短距离，分析其与监测点PM2.5质量浓度的关系。结果表明，①PM2.5日均质量浓度值呈现由农村向城市递增的趋势，并随着监测时间的推移形成明显的递减趋势，7个监测点日均数据均值是77μg·m-3，农村监测点桐木岭的监测值是56μg·m-3，马鞍山74μg·m-3，和金阳73μg·m-3，花溪81μg·m-3，小河86μg·m-3，太慈桥86μg·m-3，环保局85μg·m-3。质量浓度>100μg·m-3的总时数，桐木岭为13 h，金阳81 h，环保局、马鞍山106 h，花溪118 h，小河154 h，太慈桥157 h。②PM2.5日均质量浓度总体上呈下降的趋势，除夕以后PM2.5浓度显著下降，平均浓度相差47μg·m-3。PM2.5时均浓度在总体下降的趋势下，还表现出明显的24小时周期性变化，并有明显的城乡差异。③PM2.5质量浓度和气象因素间表现出复杂的非线性关系。PM2.5质量浓度与主城区距离的相关系数高达-0.89，与建筑用地密度的相关系数为-0.69。
PM2.5是影響城市空氣質量和身體健康的主要汙染物，也是氣候和環境問題的熱點研究問題之一。PM2.5即大氣汙染細顆粒物，是大氣汙染的主要物質來源，通過選取具有明顯城鄉過渡趨勢的環保跼、太慈橋、小河、花溪、馬鞍山、金暘和桐木嶺鑑測點，採集2013年12月20日到2014年2月27日的PM2.5日均質量濃度數據，以及2014年1月20日到2月18日的時均質量濃度數據，分析研究 PM2.5質量濃度的時空變化特徵和濃度變化的影響因素。PM2.5數據覆蓋瞭優良中差多種汙染類型，在數據平均抽樣誤差分析的基礎上，參攷世界衛生組織的空氣質量準則，探索性地利用遙感、GIS技術和統計分析方法，分析貴暘市 PM2.5質量濃度的城鄉變化特徵，以及與氣象因素、土地利用信息和城市區域之間的關繫。1973、1990年的貴暘城區信息分彆提取自1973年12月30日的LANDSAT MSS影像（輔以1：50000地形圖）、1990年10月16日的LANDSAT 5影像，土地利用現狀信息和2010年貴暘建成區信息提取自2010年9月21日的LANDSAT 5。以鑑測點為原點生成鑑測點500 m緩遲區，以資源1號02C星遙感影像為數據源，採用目視解譯方法提取土地利用信息，分析PM2.5質量濃度與土地利用類型的關繫。利用GIS量取鑑測點與1973年貴暘市主城區邊緣的最短距離，分析其與鑑測點PM2.5質量濃度的關繫。結果錶明，①PM2.5日均質量濃度值呈現由農村嚮城市遞增的趨勢，併隨著鑑測時間的推移形成明顯的遞減趨勢，7箇鑑測點日均數據均值是77μg·m-3，農村鑑測點桐木嶺的鑑測值是56μg·m-3，馬鞍山74μg·m-3，和金暘73μg·m-3，花溪81μg·m-3，小河86μg·m-3，太慈橋86μg·m-3，環保跼85μg·m-3。質量濃度>100μg·m-3的總時數，桐木嶺為13 h，金暘81 h，環保跼、馬鞍山106 h，花溪118 h，小河154 h，太慈橋157 h。②PM2.5日均質量濃度總體上呈下降的趨勢，除夕以後PM2.5濃度顯著下降，平均濃度相差47μg·m-3。PM2.5時均濃度在總體下降的趨勢下，還錶現齣明顯的24小時週期性變化，併有明顯的城鄉差異。③PM2.5質量濃度和氣象因素間錶現齣複雜的非線性關繫。PM2.5質量濃度與主城區距離的相關繫數高達-0.89，與建築用地密度的相關繫數為-0.69。
PM2.5시영향성시공기질량화신체건강적주요오염물，야시기후화배경문제적열점연구문제지일。PM2.5즉대기오염세과립물，시대기오염적주요물질래원，통과선취구유명현성향과도추세적배보국、태자교、소하、화계、마안산、금양화동목령감측점，채집2013년12월20일도2014년2월27일적PM2.5일균질량농도수거，이급2014년1월20일도2월18일적시균질량농도수거，분석연구 PM2.5질량농도적시공변화특정화농도변화적영향인소。PM2.5수거복개료우량중차다충오염류형，재수거평균추양오차분석적기출상，삼고세계위생조직적공기질량준칙，탐색성지이용요감、GIS기술화통계분석방법，분석귀양시 PM2.5질량농도적성향변화특정，이급여기상인소、토지이용신식화성시구역지간적관계。1973、1990년적귀양성구신식분별제취자1973년12월30일적LANDSAT MSS영상（보이1：50000지형도）、1990년10월16일적LANDSAT 5영상，토지이용현상신식화2010년귀양건성구신식제취자2010년9월21일적LANDSAT 5。이감측점위원점생성감측점500 m완충구，이자원1호02C성요감영상위수거원，채용목시해역방법제취토지이용신식，분석PM2.5질량농도여토지이용류형적관계。이용GIS량취감측점여1973년귀양시주성구변연적최단거리，분석기여감측점PM2.5질량농도적관계。결과표명，①PM2.5일균질량농도치정현유농촌향성시체증적추세，병수착감측시간적추이형성명현적체감추세，7개감측점일균수거균치시77μg·m-3，농촌감측점동목령적감측치시56μg·m-3，마안산74μg·m-3，화금양73μg·m-3，화계81μg·m-3，소하86μg·m-3，태자교86μg·m-3，배보국85μg·m-3。질량농도>100μg·m-3적총시수，동목령위13 h，금양81 h，배보국、마안산106 h，화계118 h，소하154 h，태자교157 h。②PM2.5일균질량농도총체상정하강적추세，제석이후PM2.5농도현저하강，평균농도상차47μg·m-3。PM2.5시균농도재총체하강적추세하，환표현출명현적24소시주기성변화，병유명현적성향차이。③PM2.5질량농도화기상인소간표현출복잡적비선성관계。PM2.5질량농도여주성구거리적상관계수고체-0.89，여건축용지밀도적상관계수위-0.69。
PM2.5 reduces urban atmospheric quality and physical health. Additionally, PM2.5 is a hot issue of climatic and environmental problems. PM2.5, a fine particulate matter, is the main atmospheric pollutant. To study the spatiotemporal variation characteristics of PM2.5 and its influencing factors, both daily and hourly average concentrations of PM2.5 were captured. It involves such monitoring points as Tongmuling, Manshan, Jinyang, Huaxi, Xiaohe, Taiciqiao and Huanbaoju in Guiyang, covering from December 20, 2013 to February 27, 2014, and January 20 to February 18, 2014 respectively. On sampling mean error basis, this paper studied variation characteristics of PM2.5 concentration using remote sensing, GIS technology and statistical analysis method referred to Air Quality Criteria of the World Health Organization. Consequentially, relationship of PM2.5 concentrations and related factors, including meteorological elements and land use, was analyzed. The spatial range of Guiyang urban in 1973, 1990 and 2010 was extracted from LANDSAT MSS and topographic map (1973) and LANDSAT 5(1990 and 2010). In order to analyze the relationship of concentration and land use, this paper interpreted land use within circles 250 m around these monitoring points utilizing 02C image on January 1, 2014. The minimum distances between PM2.5 monitoring points and main urban area in 1973 were calculated by using GIS. The findings were as follows: ①there was a complex relationship between PM2.5 concentrations and related influencing factors, and there was an obvious spatial downward tendency of PM2.5 concentrations from urban to rural, and a temporal downward tendency. Coefficient between density of urban built-up land and PM2.5 concentration was-0.69, and one of concentration and the minimum distance was-0.89. The average daily concentration value was 77μg·m-3 among all points. Daily concentrations were 56 μg·m-3, 74 μg·m-3, 73 μg·m-3, 81 μg·m-3, 86 μg·m-3, 86 μg·m-3 and 85 μg·m-3, respectively. The hours of hourly average concentrations above 100 μg·m-3 were 13, 106, 81, 118, 154, 157 and 106. PM2.5 daily average concentration showed an obvious downward trend within the study period. There was a significant change around the Spring Festival’s Eve, and the difference was 47μg·m-3. PM2.5 hourly average concentrations showed an obvious downturn and a daily periodic variation during the study period, and there is an obvious difference between urban and rural.
