基于KZ滤波法的河北省PM_(2.5)和O_3浓度不同时间尺度分析研究
|
摘要
大气细粒子和臭氧是影响我国城市空气质量的主要污染物质,其浓度的大小不仅与污染源的排放量有关,气象条件也是影响其浓度分布特征的重要因素.要评估污染物减排措施的效果,有必要将气象条件的影响剥离出来,仅评估排放量的降低对污染物浓度长期变化趋势的影响.本文使用KZ(Kolmogorov-Zurbenko)滤波方法对河北省石家庄、保定、张家口三市2013—2017年PM_(2.5)和O_3逐日浓度时间序列进行分解,并使用同期地面气象观测数据对各时间序列进行逐步回归分析,将经过KZ滤波后的长期序列与经逐步回归后的结果的差值再次进行滤波处理,得到去除气象影响的污染物浓度长期变化趋势,该浓度仅与污染物的排放量有关.结果表明,因污染源排放的影响,河北省三市大气PM_(2.5)浓度在研究年内除在2017年初略有上升以外,其余季节均呈下降趋势.河北省三市大气O_3浓度在研究年内均有波动上升趋势.气象条件对PM_(2.5)浓度长期变化趋势的影响大于O_3.
Atmospheric fine particles and ozone are the main pollutants that affect air quality of cities in China. Their concentrations and distributions are influenced by both emissions from pollution sources and meteorological conditions. In order to evaluate the effectiveness of measures taken to reduce air pollution, it is necessary to subtract meteorological effect from the original time series of air pollutant. The long-term trend produced only by reduction of emissions can thus be analyzed. In this study, Kolmogorov-Zurbenko(KZ) filter was used to decompose concentrations of PM_(2.5) and O_3 into three components during the period of 2013—2017 in Shijiazhuang, Baoding and Zhangjiakou in Hebei Province. Stepwise regression analysis and residual analysis were used to obtain the meteorological adjusted time series of pollutant. Our results revealed that the emission of PM_(2.5) showed a downward trend in three cities in Hebei Province during the studied years due to the influence of anthropogenic emissions, except for the early days in 2017. The concentration of O_3 fluctuated upward during the study period. The effect of meteorological conditions was greater for the long-term variation trend of PM_(2.5) than that of O_3.
Atmospheric fine particles and ozone are the main pollutants that affect air quality of cities in China. Their concentrations and distributions are influenced by both emissions from pollution sources and meteorological conditions. In order to evaluate the effectiveness of measures taken to reduce air pollution, it is necessary to subtract meteorological effect from the original time series of air pollutant. The long-term trend produced only by reduction of emissions can thus be analyzed. In this study, Kolmogorov-Zurbenko(KZ) filter was used to decompose concentrations of PM_(2.5) and O_3 into three components during the period of 2013—2017 in Shijiazhuang, Baoding and Zhangjiakou in Hebei Province. Stepwise regression analysis and residual analysis were used to obtain the meteorological adjusted time series of pollutant. Our results revealed that the emission of PM_(2.5) showed a downward trend in three cities in Hebei Province during the studied years due to the influence of anthropogenic emissions, except for the early days in 2017. The concentration of O_3 fluctuated upward during the study period. The effect of meteorological conditions was greater for the long-term variation trend of PM_(2.5) than that of O_3.
引文
白鹤鸣,师华定,高庆先,等. 2015. 基于气象调整的京津冀典型城市空气污染指数序列重建[J]. 生态与农村环境学报, 31(1): 48-53
陈静,钤伟妙,韩军彩,等. 2015. 石家庄市秋季典型天气背景下重污染特征分析[J]. 气象与环境学报, 31(4): 44-52
冯兆忠,李品,袁相洋,等. 2018. 我国地表臭氧生态环境效应研究进展[J]. 生态学报,38(5): 1-11
高晋徽,朱彬,王东东,等. 2012.南京北郊O3、NO2和SO2浓度变化及长/近距离输送的影响[J]. 环境科学学报, 32(5): 1149-1159
郭世昌,黎成超,郭漪然,等. 2014. 近33a来北半球大气臭氧的变化趋势研究[J]. 热带气象学报,30(2): 319-326
贾梦唯,赵天良,张祥志,等. 2016.南京主要大气污染物季节变化及相关气象分析[J]. 中国环境科学, 36(9): 2567-2577
刘杰,杨鹏,吕文生,等. 2015. 基于气象因素的PM2.5质量浓度预测模型[J]. 山东大学学报(工学版), 45(6): 79-86
刘松,程燕,李博伟,等. 2017. 2013—2016年西安市臭氧时空变化特性与影响因素[J]. 地球环境学报, 8(6): 541-551
刘小正,楼晟荣,陈勇航,等.2016.基于OMI数据的中国中东部城市近地面臭氧时空分布特征研究[J]. 环境科学学报, 36(8): 2811-2818
孟晓艳,张霞,侯玉婧,等. 2018. 2013—2017年京津冀区域PM2.5浓度变化特征[J]. 中国环境监测,34(5):1-7
Porter P S, Rao S T, Hogrefe C. 2002. Linear trend analysis: a comparison of methods[J]. Atmospheric Environment, 36(18):3055-3056
Rao S T, Zurbenko I G. 1994. Detecting and tracking changes in ozone air[J]. Journal of Air&Waste Management Association, 44(9): 1089-1092
Rao S T, Zurbenko I G, Neagu R, et al. 1997. Space and time scales in ambient ozone data[J]. Bulletin of the American Meteorological Society, 78(10): 2153-2166
Sá E, Tchepel O, Carvalho A, et al. 2015. Meteorological driven changes on air quality over Portugal a KZ[J]. Atmospheric Pollution Research, 6(6): 979-989
Tsakiri K G, Zurbenko I G. 2011. Prediction of ozone concentrations using atmospheric variables[J]. Springer Netherlands, 4(2): 111-120
王磊,刘端阳,韩桂荣,等. 2018. 南京地区近地面臭氧浓度与气象条件关系研究[J]. 环境科学学报, 38(4): 1285-1296
王勇,刘严萍,李江波,等. 2015. 水汽和风速对雾霾中PM2.5/PM10变化的影响[J]. 灾害学, 30(1): 5-7
汪宇,彭晓武,沈劲,等. 2018. 基于气象因子的PM2.5回归预测模型研究[J]. 环境监控与预警, 10(4): 12-15
王占山,张大伟,李云婷,等. 2016. 北京市夏季不同O3和PM2.5污染状况研究[J]. 环境科学,37(3):21-29
吴俊,陈晓东,周连,等. 2013. 南京市某区大气中PM2.5污染状况及变化趋势分析[J]. 环境卫生学杂志, 3(2): 77-79, 83
吴宜航,白鹤鸣,师华定,等. 2016. 气象条件对呼和浩特市空气质量变化的影响评估[J].干旱区研究,33(2): 292-298
咸月,陈斌斌. 2015. 环境空气质量中臭氧浓度变化规律分析[J].污染防治技术,28(4): 64-66
徐鸣,赵柳生,王斌. 2008. PM10浓度时间序列多时间尺度分析的小波方法[J]. 环境科学与技术,31(4): 57-59, 84
燕丽,杨金田. 2013. 我国大气细颗粒物污染现状及控制对策探讨[J].中国人口·资源与环境,23(11): 91-93
杨文峰,李星敏,陈闯,等. 2015. 西安市两次雾霾期间气象要素和气溶胶特性分析[J]. 中国环境科学,35(8): 60-68
于世杰,尹沙沙,张瑞芹,等. 2017. 郑州市近地面臭氧污染特征及气象因素分析[J]. 中国环境监测, 33(4): 140-149
张建忠,李坤玉,王冠岚,等. 2016. 京津冀4次重度污染过程的气象要素分析[J]. 气象与环境科学, 39(1): 19-25
张建忠,孙瑾,王冠岚,等. 2014. 北京地区空气质量指数时空分布特征及其与气象条件的关系[J].气象与环境科学,37(1): 33-39
张礁石,陆亦怀,桂华侨,等. 2016. APEC会议前后北京地区PM2.5污染特征及气象影响因素[J].环境科学研究, 29(5):646-653
张益炜,袁淑杰,高旭旭,等. 2014. 1961—2010年河北省太阳直接辐射时空分布特征[J]. 气象与环境学报, 30(1): 95-99
赵娜,马翠平,李洋,等. 2017. 河北重度污染天气分型及其气象条件特征[J]. 干旱气象,35(5): 839-846, 856
中华人民共和国环境保护部. 2014. 2013中国环境状况公报[OL]. 2014-05-27. http://www.mee.gov.cn/hjzl/zghjzkgb/lnzghjzkgb/201605/P020160526564151497131.pdf
中华人民共和国环境保护部. 2015. 2014中国环境状况公报[OL]. 2015-05-29. http://www.mee.gov.cn/hjzl/zghjzkgb/lnzghjzkgb/201605/P020160526564730573906.pdf
中华人民共和国环境保护部. 2016. 2015中国环境状况公报[OL]. 2016-06-01. http://www.mee.gov.cn/hjzl/zghjzkgb/lnzghjzkgb/201606/P020160602333160471955.pdf
中华人民共和国环境保护部. 2017. 2016中国环境状况公报[OL]. 2017-06-05. http://www.mee.gov.cn/hjzl/zghjzkgb/lnzghjzkgb/201706/P020170605833655914077.pdf
中华人民共和国生态环境部. 2018. 2017中国生态环境状况公报[OL]. 2018-05-31. http://www.mee.gov.cn/hjzl/zghjzkgb/lnzghjzkgb/201805/P020180531534645032372.pdf
朱佳,王振会,金天力,等. 2010. 基于小波分解和最小二乘支持向量机的大气臭氧含量时间序列预测[J]. 气候与环境研究, 15(3): 295-302
陈静,钤伟妙,韩军彩,等. 2015. 石家庄市秋季典型天气背景下重污染特征分析[J]. 气象与环境学报, 31(4): 44-52
冯兆忠,李品,袁相洋,等. 2018. 我国地表臭氧生态环境效应研究进展[J]. 生态学报,38(5): 1-11
高晋徽,朱彬,王东东,等. 2012.南京北郊O3、NO2和SO2浓度变化及长/近距离输送的影响[J]. 环境科学学报, 32(5): 1149-1159
郭世昌,黎成超,郭漪然,等. 2014. 近33a来北半球大气臭氧的变化趋势研究[J]. 热带气象学报,30(2): 319-326
贾梦唯,赵天良,张祥志,等. 2016.南京主要大气污染物季节变化及相关气象分析[J]. 中国环境科学, 36(9): 2567-2577
刘杰,杨鹏,吕文生,等. 2015. 基于气象因素的PM2.5质量浓度预测模型[J]. 山东大学学报(工学版), 45(6): 79-86
刘松,程燕,李博伟,等. 2017. 2013—2016年西安市臭氧时空变化特性与影响因素[J]. 地球环境学报, 8(6): 541-551
刘小正,楼晟荣,陈勇航,等.2016.基于OMI数据的中国中东部城市近地面臭氧时空分布特征研究[J]. 环境科学学报, 36(8): 2811-2818
孟晓艳,张霞,侯玉婧,等. 2018. 2013—2017年京津冀区域PM2.5浓度变化特征[J]. 中国环境监测,34(5):1-7
Porter P S, Rao S T, Hogrefe C. 2002. Linear trend analysis: a comparison of methods[J]. Atmospheric Environment, 36(18):3055-3056
Rao S T, Zurbenko I G. 1994. Detecting and tracking changes in ozone air[J]. Journal of Air&Waste Management Association, 44(9): 1089-1092
Rao S T, Zurbenko I G, Neagu R, et al. 1997. Space and time scales in ambient ozone data[J]. Bulletin of the American Meteorological Society, 78(10): 2153-2166
Sá E, Tchepel O, Carvalho A, et al. 2015. Meteorological driven changes on air quality over Portugal a KZ[J]. Atmospheric Pollution Research, 6(6): 979-989
Tsakiri K G, Zurbenko I G. 2011. Prediction of ozone concentrations using atmospheric variables[J]. Springer Netherlands, 4(2): 111-120
王磊,刘端阳,韩桂荣,等. 2018. 南京地区近地面臭氧浓度与气象条件关系研究[J]. 环境科学学报, 38(4): 1285-1296
王勇,刘严萍,李江波,等. 2015. 水汽和风速对雾霾中PM2.5/PM10变化的影响[J]. 灾害学, 30(1): 5-7
汪宇,彭晓武,沈劲,等. 2018. 基于气象因子的PM2.5回归预测模型研究[J]. 环境监控与预警, 10(4): 12-15
王占山,张大伟,李云婷,等. 2016. 北京市夏季不同O3和PM2.5污染状况研究[J]. 环境科学,37(3):21-29
吴俊,陈晓东,周连,等. 2013. 南京市某区大气中PM2.5污染状况及变化趋势分析[J]. 环境卫生学杂志, 3(2): 77-79, 83
吴宜航,白鹤鸣,师华定,等. 2016. 气象条件对呼和浩特市空气质量变化的影响评估[J].干旱区研究,33(2): 292-298
咸月,陈斌斌. 2015. 环境空气质量中臭氧浓度变化规律分析[J].污染防治技术,28(4): 64-66
徐鸣,赵柳生,王斌. 2008. PM10浓度时间序列多时间尺度分析的小波方法[J]. 环境科学与技术,31(4): 57-59, 84
燕丽,杨金田. 2013. 我国大气细颗粒物污染现状及控制对策探讨[J].中国人口·资源与环境,23(11): 91-93
杨文峰,李星敏,陈闯,等. 2015. 西安市两次雾霾期间气象要素和气溶胶特性分析[J]. 中国环境科学,35(8): 60-68
于世杰,尹沙沙,张瑞芹,等. 2017. 郑州市近地面臭氧污染特征及气象因素分析[J]. 中国环境监测, 33(4): 140-149
张建忠,李坤玉,王冠岚,等. 2016. 京津冀4次重度污染过程的气象要素分析[J]. 气象与环境科学, 39(1): 19-25
张建忠,孙瑾,王冠岚,等. 2014. 北京地区空气质量指数时空分布特征及其与气象条件的关系[J].气象与环境科学,37(1): 33-39
张礁石,陆亦怀,桂华侨,等. 2016. APEC会议前后北京地区PM2.5污染特征及气象影响因素[J].环境科学研究, 29(5):646-653
张益炜,袁淑杰,高旭旭,等. 2014. 1961—2010年河北省太阳直接辐射时空分布特征[J]. 气象与环境学报, 30(1): 95-99
赵娜,马翠平,李洋,等. 2017. 河北重度污染天气分型及其气象条件特征[J]. 干旱气象,35(5): 839-846, 856
中华人民共和国环境保护部. 2014. 2013中国环境状况公报[OL]. 2014-05-27. http://www.mee.gov.cn/hjzl/zghjzkgb/lnzghjzkgb/201605/P020160526564151497131.pdf
中华人民共和国环境保护部. 2015. 2014中国环境状况公报[OL]. 2015-05-29. http://www.mee.gov.cn/hjzl/zghjzkgb/lnzghjzkgb/201605/P020160526564730573906.pdf
中华人民共和国环境保护部. 2016. 2015中国环境状况公报[OL]. 2016-06-01. http://www.mee.gov.cn/hjzl/zghjzkgb/lnzghjzkgb/201606/P020160602333160471955.pdf
中华人民共和国环境保护部. 2017. 2016中国环境状况公报[OL]. 2017-06-05. http://www.mee.gov.cn/hjzl/zghjzkgb/lnzghjzkgb/201706/P020170605833655914077.pdf
中华人民共和国生态环境部. 2018. 2017中国生态环境状况公报[OL]. 2018-05-31. http://www.mee.gov.cn/hjzl/zghjzkgb/lnzghjzkgb/201805/P020180531534645032372.pdf
朱佳,王振会,金天力,等. 2010. 基于小波分解和最小二乘支持向量机的大气臭氧含量时间序列预测[J]. 气候与环境研究, 15(3): 295-302