论文总字数：15687字

目 录

1引言 1

1.1研究目的和意义 1

1.2国内外研究进展 1

2研究资料和方法 2

3 PM_2.5浓度变化特征分析 2

3.1月变化特征 2

3.2季节变化特征 5

3.3年际变化特征 6

4 污染物相关性分析 7

4.1相关性系数 7

4.2逐步回归 8

5 环境污染控制管理 9

6 结论 10

参考文献 11

致谢 13

南京市PM_2.5的时空变化和源区分析

刘宇啸

摘要 随着经济社会的快速发展，人类活动的日益增多，空气中气溶胶的含量也日益增多。空气质量的好坏对生态系统以及经济社会的发展均具有重要的影响。由于长三角地区经济较为发达，人口密度相对较高，造成的污染问题也日益严峻，因此有必要对空气污染进行研究。本文利用2013年01月-2017月02月南京各个功能区PM_2.5浓度观测资料，首先研究了南京地区PM_2.5逐月、季节、逐年变化趋势，其次研究了PM_2.5浓度与相关因子之间的相关性的关系，最后通过建立Logistic模型对工业化工排污量提出了合理的规划。结果表明： (1)南京地区PM_2.5浓度值呈单谷值的月变化趋势，存在显著性的月变化特征。在1-4月份期间南京地区PM_2.5浓度值呈逐月递减的变化趋势，在5-8月份期间PM_2.5浓度呈逐渐递减趋势，在8月份浓度值达到了谷值为35.5μg/m³；(2)南京地区PM_2.5浓度存在显著性的季节差异性，PM_2.5浓度在冬季期间较高，而在夏季期间相对较低，同时存在显著性的年际变化差异性,在年际演变过程中，呈逐年递减的演变规律；(3) PM_2.5与二氧化硫、一氧化碳、PM₁₀之间相关性系数均处于0.6-0.8区间，表现为强正相关性，PM_2.5与二氧化氮之间相关性系数为0.5171处于0.4-0.6之间，表现为中等程度正相关性；(4)南京PM_2.5来源中，工业化工的贡献率达到了46.4%。根据所建立的Logistic模型，对该南京地区工业化工排污量浓度进行控制管理规划。

关键词：南京；PM_2.5；相关性；回归方程；Logistic

Temporal and spatial variation and source analysis of PM2.5 in Nanjing

Abstract With the rapid economic and social development, the increasing number of human activities, air aerosol content is also increasing. The quality of air quality has an important impact on the ecosystem and the economic and social development. As the Yangtze River Delta region is more developed economy, the population density is relatively high, the pollution problem is also increasingly serious, so it is necessary to study the air pollution .Based on the observation data of PM_2.5 concentration in each functional area of Nanjing from January 2013 to February 2017, the trend of PM_2.5 monthly, seasonal and yearly changes in Nanjing area was studied. Secondly, the effects of PM_2.5 concentration and related factors were studied. And finally through the establishment of Logistic model of industrial chemical emissions made a reasonable plan.The results showed that: (1) the concentration of PM_2.5 in Nanjing showed a monthly trend of single valley value, and there was a significant monthly variation. The 1-4 concentration in Nanjing during the month of PM2.5 value showed a trend of the monthly decline, the concentration of PM2.5 in the 5-8 months period is a gradually decreasing trend, in August the concentration value reached the valley value is 35.5 g/m3; (2) the seasonal differences of PM_2.5 concentration in Nanjing is significant, the concentration of PM_2.5 in winter and high. In the summer period is relatively low, the interannual variation difference also exist significant differences in interannual, evolution, evolution is decreasing year by year; (3) PM_2.5 and sulfur dioxide, carbon monoxide, can absorb the correlation coefficient between particulate matter were in the range of 0.6-0.8, showed a strong positive correlation, the correlation coefficient between PM_2.5 and NO2 for 0.5171 in 0.4-0.6, showed moderate positive correlation; (4) PM_2.5 in Nanjing, the industrial chemical contribution rate reached 46.4%, according to the established Logistic To control the concentration of industrial chemical emission in Nanjing area.

Key words: Nanjing; PM_2.5; correlation; regression equation; Logistic

1引言

1.1研究目的和意义

大气气溶胶主要是空气中以固态、液态形式存在的微粒。在对流层高度处的气溶胶主要是通过直接辐射、间接辐射作用，影响着大气-地球系统的平衡。大气电学、光学和大气环境受气溶胶粒子的影响都十分显著。随着经济社会的快速发展，人类活动的日益增多，造成空气中气溶胶的含量日益增多，而气溶胶粒子通过吸收、反射作用，对维持地球能量的平衡构成了一定的威胁。

气溶胶的来源主要有：人为活动和自然产生，由于人为活动而产生的气溶胶主要有以下几类：工业燃煤、化工厂排污、机动车尾气等等，而由于自然因素产生的气溶胶主要为：森林火灾、火山爆发、花粉等情况。随着我国社会的快速发展，城市化的建设越来越发达，在人类活动密集的区域以及城市中心位置处，汽车的尾气成为了气溶胶的重要来源之一 ^[1-2]。根据统计资料显示，全球大约有15亿人口生活在气溶胶含量超标的环境中 ^[3]，空气质量的好坏对生态系统以及经济社会的发展均具有重要的作用，尤其在经济水平相对较高的城市，气溶胶的含量受到了广泛的关注。

人们对大气中细颗粒物(PM_2.5)的广泛关注始于1980年左右，且国内外有很多科研工作者对PM_2.5的化学组成成分进行了研究，但是由PM_2.5所引起的气候变化问题仍然是一个有待解决的重要课题。不管PM_2.5对人类社会所造成的间接、直接影响，都需要研究不同区域下PM_2.5含量的时间演变规律，以及其主要的化学构成等科学问题。因此，本文主要以南京各地区为例，根据实际测量的PM_2.5浓度数据，研究其在时间上的变化以及分布特征，研究所得结论在PM_2.5的防治及相关环保法规政策的制定方面存在科学指导意义。

1.2国内外研究进展

国内外有很多科研工作者对PM_2.5的时间变化规律以及其化学组成成分进行了研究，王玮等[4]利用我国城市地区近10年来实际观测的PM2.5浓度数据，对其重要的化学组成成分以及变化趋势进行了研究。结果显示，在我国绝大数地区PM2.5浓度值均较高，且呈逐年增多的演变趋势。包贞等[5]利用杭州地区各个采样点采集的PM2.5数据，对碳元素的分布特征进行了主要的研究。研究表明，不同地区的碳元素含量存在着明显的差异。袁亮等[6]利用南京青奥会期间的气溶胶的观测资料，结合同时间段的气象因子数据，主要研究了气溶胶对能见度的影响。研究得出，PM_2.5浓度还存在的日变化差异性也比较显著，同时得出当PM_2.5的浓度增高时，空气能见度会随之降低。云慧等[7]利用深圳地区1年的PM_2.5浓度观测数据，并根据同期的气象数据，主要对深圳地区PM_2.5浓度的空间分布特征进行了研究。结果表明，深圳地区PM_2.5较高的区域为深圳市的西部区域。

彭希珑等[8]运用光谱测量的方法研究了PM_2.5中的金属含量。研究得出了，人为因素是城市中PM_2.5的主要来源。王琴等[9]利用北京地区1年的PM_2.5浓度观测数据，并基于PMF模型研究了PM_2.5来源的分布特征。研究结果表明，地面扬尘、燃煤等是北京市PM_2.5的主要来源。陈璐等[10]对我国细颗粒物在时间、空间上的变化以及分布特征进行了研究。指出了，各个PM_2.5来源之间的贡献程度不相同。Qian等[9]利用华东地区PM_2.5浓度数据，主要研究了浓度数对降水量的影响。指出了，PM_2.5浓度数与降水量之间存在着显著的负相关性。Jin等[10]利用美国纽约地区的气溶胶数据，主要研究了云滴以及降水量对气溶胶含量的影响。结果表明，气溶胶与降水量的关系并不明显。Huang等[11]主要利用了气候-化学-气候模式，主要研究了气溶胶对东亚地区降水量的影响。结果表明，气溶胶与降水量之间存在一定的相关性的关系，且指出对冬季降水量的影响最大。章炎麟等[12]分析研究了气溶胶中的元素碳以及有机碳的含量，重点评述了放射性碳同位素法对气溶胶源解析的技术原理、分离测试方法和我国的应用研究进展。还有很多学者[13-17]对PM_2.5浓度的时空分布特征进行了研究。

2研究资料和方法

本文利用2013年01月-2017年02月南京各个地区逐小时的PM_2.5浓度观测资料，主要包括奥体中心、仙林大学城、玄武湖、浦口、瑞金路、中华门、山西路、草场门、迈皋桥这几个功能区的PM_2.5浓度观测值，资料来源于全国空气质量监测网。本文主要采用的是常规统计学相关性分析、逐步回归、Logistic等方法，主要研究了南京地区PM_2.5浓度在时间、空间上的变化规律以及分布特征，其次采用聚类分析的方法，对南京各地区PM_2.5浓度进行区域划分研究。图1为南京市PM_2.5采样点所在位置空间分布。本文从南京市环保局网站给出的信息分析出：浦口区所在位置位于南京长江大桥主干道旁，每天的车辆流动较大。山西路位于湖南路的狮子桥附近，属于典型的商业美食街和交通主干道；玄武湖是南京最大的湿气调节系统，草场门属于集休闲和交通干道于一身的区域；而南京最新型的公共服务设施主要都集中在奥体中心区域；瑞金路和中华门两个采样点附近为南京市主要的交通干道；而仙林大学城，是南京主要的大学集聚地之一，迈皋桥附近有较多的小区，两者是典型的生活居住区。

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