热点研究丨1998-2016年中国东部卫星反演的PM2.5浓度趋势及其与排放量、气象条件的关系
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研究背景
由于工业化和城市化的快速发展导致的中国东部的空气污染引起了人们的极大关注。其中细微颗粒物（PM2.5）的污染问题对空气质量、气候和人类健康都带来了极大的影响。本研究选择了中国七个重点区域，基于1998-2006年期间卫星反演的PM2.5浓度数据，探讨了PM2.5浓度的长期变化趋势，以及它与污染物排放量、东部地区的气象条件之间的关系。
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研究方法
本研究使用了Van Donkelaar et al. (2016) 建立的1998-2016年间的年均PM2.5浓度数据，以及北京大学的1998-2014年间的空气污染物排放数据，使用最小二乘法回归算法，推算了PM2.5浓度的长期变化趋势。本研究重点选取了七个人口密集的地区作为研究对象：华北平原（NCP）、长三角（YRD）、华中（CC）、四川盆地（SCB）、广州平原（GZP）、中国东北（NEC）和珠三角（PRD）地区，见图一。
图一 1998至2016年中国东部及重点研究地区PM2.5平均值的空间分布
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研究结果
如图一（a）所示，1998-2016年，PM2.5年均最高值为166 ± 10.5 和48.0 ± 7.5 μg/m³，分别出现在人口稠密的华北平原和长三角地区。其中增幅最显著的地区为华北平原、中国东北、长三江地区和珠三角地区以西的区域，见图一（c）。
在1998-2016这19年间，中国东部的PM2.5年均浓度增长幅度为0.46 μg/m³。不同研究区域的PM2.5浓度呈现了不同的年际变化趋势。1998-2016年，大部分地区PM2.5浓度均有增长，华北平原、中国东北、华中、长三角和珠三角的PM2.5年均增长率分别为1.49 μg/m³/yr、1.24 μg/m³/yr、0.79 μg/m³/yr、1.01 μg/m³/yr和0.62 μg/m³/yr。其中，四川盆地和广州平原的增幅较小，年增长值分别为0.08 μg/m³和0.32 μg/m³。
总体来说，从1998-2016年PM2.5浓度总体呈现增长趋势；但从2005年左右开始，部分ROI出现减低趋势。在各ROI中，增长趋势最显著的区域是华北平原，但即使是该区域，也并非都显示增长趋势（见图二）。四川盆地从1998到2000年呈中等增长趋势，2001年趋势相对稳定，但2005年后突然出现急剧下降。至于中国东北区域，在所有时间区间都持增长趋势。
图二 PM2.5浓度趋势分析（X轴代表起始年，Y轴代表趋势分析的总时长）
我国PM2.5主要由一次颗粒（黑炭、有机碳、元素碳）和二次气溶胶（二次无机气溶胶和二次有机气溶胶）形成，其中二次无机溶胶包括硫酸盐、硝酸盐、铵。作为二次无机气溶胶的前体，人类活动产生的SO2和NOx的排放趋势与PM2.5浓度的变化密切相关。本研究发现，整个中国东部地区，NOx的总排放量显示出显著的正向趋势。
图三 空气污染物排放的的线性趋势
基于PM2.5浓度和气象条件参数的统计分析，本研究发现，除四川盆地以外，中国东部的大部分地区的浓度都与风速呈负相关。另外，除珠三角以外，PM2.5与大气边界层高度呈负相关，特别是在华北平原和中国东北。负相关系数意味着较低的 PBLHs 阻碍了分散，进而导致了污染物的增加。
图四 各地区PM2.5浓度和气象参数的统计分析结果
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研究结论
本研究发现，在中国东部，由于PM2.5、NOx和SO2排放量的增加导致了2006年以前PM2.5年均值的增长。但2006年后，由于SO2排放量的减少，PM2.5明显减少，这主要归功于中国清洁空气政策的实施。其中气象条件变化对PM2.5浓度的变化贡献为48%。在华北平原、中国东北、四川盆地和华中地区，大气边界层高度是PM2.5年际变化的主要气象驱动力。而在珠江三角洲地区，风速是主要气象驱动力。在过去20年中，华北平原和中国东北区域内暴露于PM2.5年均浓度35 μg/m³以上（世界卫生组织的第一期过渡性目标）的大气中的人口数量呈稳步增长趋势。
【E文载道 整理；CCAPP秘书处 发布】
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