近两年武汉市环境空气质量时空分布特征及污染源解析
武汉环境评估报告
武汉环境评估报告概述武汉市，作为中国中部重要的经济和交通枢纽城市，其环境质量一直备受关注。
本报告旨在对武汉市的环境状况进行评估，从大气污染、水质状况、噪声污染和生态环境等方面综合分析，为相关决策者和公众提供全面的环境信息。
大气污染武汉市的大气污染问题一直是关注的焦点。
根据近年来的监测数据，武汉市的空气质量总体呈现出逐年改善的趋势。
在2019年，武汉市PM2.5浓度平均值为50微克/立方米，较2015年下降了30%。
然而，尽管总体上有所改善，仍有部分时段和地区的大气污染问题较为突出，如冬季和早晨的雾霾天气频发。
因此，需要加强空气质量管控，控制排放源，提高大气治理效果。
水质状况武汉市地处长江中下游地区，拥有丰富的水资源。
然而，水质状况仍然存在一定的问题。
受到工业废水和农业面源污染的影响，部分水体的水质达不到要求。
根据监测数据显示，武汉市的主要水源地水质达标率为78%，仍有22%的水体未达到国家地表水环境质量标准。
因此，应加强工业和农业污染治理，加强水环境监测，提高水质监管水平，并加强水源保护。
噪声污染作为一个繁忙的城市，武汉市的噪声污染问题一直存在。
交通、建设工地、社会活动等噪声源加剧了城市居民的噪声污染问题。
据统计，武汉市有超过50%的区域的噪声超过了国家标准。
为了改善噪声污染问题，需要严格限制交通噪声、工地施工噪声等，同时加强居民教育，提高公众对噪声影响的认识。
生态环境武汉市拥有着片段的湿地、绿地和山林等生态环境，为城市居民提供了良好的休闲空间。
然而，随着城市的发展，生态环境受到了一定的压力。
湖泊水位下降、湿地退化、土壤污染等问题逐渐显现。
为了保护和改善生态环境，需要加强对湿地、绿地和山林等生态系统的保护，推动生态修复工作。
结论综合来看，武汉市的环境状况在一定程度上存在问题。
尽管大气污染总体改善，但仍需要加强控制排放源，改善雾霾天气的发生频率。
水质和噪声污染问题也需要加强治理，提高水质达标率和控制噪声超标区域。
武汉市城区空气质量特征及控制对策分析
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关键词 空气质量 特 征 影响因素 控制对策
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武汉市大气污染的资源环境经济分析
武汉市大气污染的资源环境经济分析摘要：武汉市近年来空气质量恶化，可吸入颗粒物以及细颗粒物都严重超标，雾霾天气频发，2013年一整年中空气质量达到优良的天数仅有169天，优良率为46.3%。
由此，本文将针对这个问题从资源环境经济学的角度来分析空气质量恶化的原因，并从经济学方面寻求解决的途径。
关键词：大气污染、帕累托效率、庇古税、科斯定理、碳排放交易前言武汉市是湖北省省会，中国中部的经济、金融、贸易、科学、教育和信息中心。
世界第三大河长江及其最大支流汉水在市区内交汇，将市区一分为三，形成汉口、汉阳和武昌三镇鼎立的格局，故武汉素有“江城”的美誉。
全年治理污染源1250项，限期治理老污染源25项，排污口整治43项，噪声未超标区累计达到20片，共138.91平方公里。
全市区域环境噪声平均值55.1分贝，交通干线噪声平均值69.8分贝。
城区可吸入颗粒物日均值0.119豪克/立方米，二氧化硫年日均值0.042豪克/立方米，饮用水源水质达标率98.98%，工业废水排放达标率90%，粪便无害化处理率100%。
1.武汉市大气污染的现状根据武汉市华宁中心监测站的数据，我们可以查到2013年每一月的空气质量指标，并由此做出了下列的表格。
月份空气质量优良天数优良率/％SO2超标率NO2超标率CO超标率PM10超标率/％PM2.5超标率/％1 1 3.2 达标58.1 达标71 96.82 7 25 达标达标达标14.3 753 6 19.4 达标16.7 达标29 714 20 66.7 达标 6.7 达标13.3 33.35 15 48.4 达标9.7 达标19.4 35.56 20 66.7 达标达标达标达标 3.37 31 100 达标达标达标达标达标8 25 80.6 达标达标达标达标达标9 18 60 达标10 达标 6.7 26.710 5 16.1 达标45.2 达标71 80.611 10 33.3 达标46.7 达标50 63.312 1 3.2 达标77.4 达标83.9 96.8根据上述的表格，我们可以看出，在过去的2013年这一年中，一共有七个月的空气质量优良率在50％以下，PM10达标率为25%，PM2.5达标率为16.7%，二氧化氮的达标率为33.3%。
武汉地区连续两次严重雾霾天气成因分析
武汉地区连续两次严重雾霾天气成因分析近年来，武汉地区频繁出现严重雾霾天气，给居民的生活带来了不便和健康隐患。
在过去的一段时间里，武汉地区经历了连续两次严重雾霾天气，引起了人们的广泛关注。
为了更好地应对雾霾天气，我们需要深入分析雾霾问题的成因。
首先，工业排放是导致武汉地区严重雾霾的重要原因之一。
随着工业的发展，许多工厂和企业排放大量污染物，包括二氧化硫、氮氧化物和颗粒物等。
这些污染物在空气中积聚，与气候条件相互作用，形成了严重的雾霾。
其次，交通排放也是雾霾形成的主要原因之一。
随着汽车数量的不断增加，尤其是柴油车的使用量增加，排放的尾气中的颗粒物、二氧化氮等物质对空气质量带来了严重影响。
特别是在高峰期，交通拥堵导致排放物在空气中停留时间延长，进一步恶化了雾霾情况。
第三，冬季燃煤取暖也是雾霾问题的重要原因之一。
武汉地区的冬季气温较低，大量居民依赖于燃煤取暖。
燃煤释放的二氧化硫和颗粒物等有害物质，不仅对空气质量产生直接影响，还会随着气流传播，导致大范围雾霾的形成。
另外，天气条件也是导致雾霾问题严重的因素之一。
冷空气垂直运动不畅，加上静稳天气的影响，导致雾霾物质聚集在空气中，形成了持续的雾霾天气。
此外，湖泊和河流的水汽也可能促使雾霾的形成。
解决武汉地区雾霾问题是一个复杂的系统工程，需要政府、企业和居民共同努力。
政府部门应加强环境监测，制定更加严格的污染排放标准，并加大对违规行为的处罚力度。
企业应加强自身的环境管理，减少污染物的排放。
居民应自觉保护环境，选择清洁能源进行取暖和出行。
此外，加强科研力量，提升环境保护技术的研发和应用，也是解决雾霾问题的重要手段之一。
投资研发清洁能源，推广电动汽车等低排放交通工具，减少工业生产中的有害物质排放，都可以有效缓解雾霾问题。
总之，武汉地区连续两次严重雾霾天气的成因是多方面的。
通过加强环境监测，制定更严格的排放标准，促使工业和交通业的清洁化，推广清洁能源的使用，可以有效减少雾霾问题的发生。
武汉空气质量预测及受周边城市污染影响分析
武汉空气质量预测及受周边城市污染影响分析作者：张学新周泳岑来源：《经济数学》2019年第02期摘要利用武汉及其周边城市长沙、南昌、合肥、襄阳、孝感等城市空气质量指数（AQI）及相关污染物数据，探索了武汉市空气质量指数的统计分布规律及空气污染治理效果的评价问题，给出了能较好预测空气质量指数等级的推理规则.用统计模型分析武汉及周边大中城市的SO2等空气污染物之间的传播及相互影响.关键词环境经济学;空气污染影响机制;规则模型预测;空气质量;因果检验;协整关系中图分类号 X823 ;;;;;;;;;;;文献标识码 APrediction of Air Quality in Wuhanand Analysis of the Influence on its Air PollutionExerted by Those of Surrounding CitiesZHANG Xuexin1， ZHOU; Yongcen 2（1. School of Mathematics and Statistics， Hubei Engineering University， Xiaogan， Hubei 432000， China;2. Wuhan Foreign Languages School， Wuhan， Hubei 430022， China）Abstract The data of air quality index（AQI） and related pollutants in Wuhan and in its surrounding cities such as Changsha， Nanchang， Hefei， Xiangyang and Xiaogan are used in this paper.Then， the statistical distribution of air quality （AQI） in Wuhan and a scientific evaluation of the effect of pollution control and management are explored. More importantly， some inference rules are obtained which can well predict the air quality （AQI） level. Finally， by applying some statistical regression mode， the spread and interaction between air pollutants such as SO2 in atmosphere of Wuhan and its surrounding cities has been analyzed.Key words environmental economics; impact mechanism of air pollution; rulebased model forecast; air quality; testing for causality; cointegration relation1 引言對城市空气质量状况及其气象诱因，已有许多研究.时连俊等（2015）[1]对成都市空气质量状况、李刚（2017）[2]对克拉玛依市空气质量特征进行描述性统计分析.韩霄和张美根（2014）[3] 通过模拟华北平原气象场及主要气溶胶粒子的时空分布分析重霾成因，赵金霞等（2017）[4] 探讨了天津滨海新区灰霾的主要气象诱因.刘超等（2017）[5]讨论上海冬夏两季大气污染特征及其污染来源，苏维等（2017） [6] 讨论南昌市PM2.5和PM10的时空变异特征.在预测方面，丛琳等（2017） [7]对北京市PM2.5做回归分析，用PM10等关联指标对PM2.5作静态预测.对武汉市空气质量研究，岳岩裕等（2016）[8]研究空气质量状况与气象条件的关系;刘慧君（2014）[9]分析PM2.5污染的成因;郭浩天（2014） [10]分析PM2.5中有机酸的分布特征及来源.这些研究侧重于分析气象因素对武汉市空气质量指数的影响，主要关注PM2.5污染物成分的分解.空气质量指数是研究空气质量常用的一个指标.利用当天全部实体污染物信息预测该天空气质量等级很有意义.第一，拟合武汉市PM2.5，PM10，SO2，CO，NO2和O3-8h等实体污染物浓度的分布函数，确认选择非时间序列分析方法预测质量指数等级，使用决策树模型进行预测.第二，分析空气质量治理效果.第三，鉴于城市群之间的空间相关性，应用Granger因果检验、协整检验，联系地、整体地研究武汉市及周边大中城市的污染物间的相互影响及传播机制.2 武汉市空气质量指数分布特征在《空气质量历史数据查询》网页里采集武汉市2013年12月初到2018年6月中旬的日相关记录，其中有空气质量指数值、质量等级、污染物PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2、O3-8h的浓度观测值.对少量缺失记录，用最邻近的3个观测值的均值替补.对武汉市空气质量指数序列的频率图及周期性模型拟合分析得到，6年内武汉市空气质量指数序列没有周期性.再考察2015年对2014年、2016年对2015年、2017年对2016年的每日差分序列，均值、方差及其他分布特征均有显著性差异，印证空气质量指数序列没有周期性.统计分布结果从一个侧面说明空气质量治理取得了一定的效果.其中，2013年12月份有21天、2014年有36天、2015年有20天、2016年有7天、2017年有8天、2018年1月～6月份有4天分别是重度污染，这些日期多数分布在12月份、1月份、2月份，少数分布在3～6月、10～11月.2014年有29天、2015年有32天、2016年有52天、2017年有56天、2018年1月～6月份有14天分别是优秀天气，优秀日期多数分布在7月份、8月份、10月份、9月份、5月份，少数分布在2月份、11月份.从空气质量指数的月度平均值看，武汉市空气质量的同比没有明显下降，如图1所示.图1 武汉市5年月度空气质量指数均值比较3 空气质量治理效果分析评价空气质量治理状况，一般是统计某个时段的“优良”等级天数的累计频率.为了分析某个时段连续的“优良”等级天数，需使用序列模式方法.该方法的步骤是：1）保持空气质量指数序列观测值的时间顺序，对序列进行分割聚类;2）在每个聚类里，对空气质量指数求平均值，按“优”、“良”、“重度污染”、“中度污染”、“轻度污染”5级给出该类的属性标签.3）对每个聚类，计算不同属性标签的空气质量指数日数的比例.序列模式分析不打乱空气质量指标值的观测时间顺序，它依据样本点之间的相近程度，将性质相近的样本点聚为一类.设某一类Gi={ti，ti+1，…，ti+j-1}，j≥1，表示Gi包含j个样本点{xti，xti+1，…，xti+j-1}.该类的均值为i.=∑ti+j-1l=tixl/j，该类的直径为D（ti，ti+j-1）=∑ti+j-1l=ti（xl-i.）2.记L（p（n，k））是把n个样本点分为k类遭受的损失函数，并定义为全体分类的直径总和.当n和k固定时，最小的L（p（n，k））意味着分割聚类的离差平方总和最小，因而分割聚类是有效的.可证L（p（n，2））=min 2≤j≤nD（1，j-1）+D（j，n）， L（p（n，k））=min k≤j≤n{L（P （j-1，k-1））+D（j，n）}，（k≥3）.; （1）由式（1）可知，寻找把n个样本点分成k类（k≥3）的最优分割，需要在对j-1个样本点做k-1类最优分割（2≤j≤n）的基础上进行.不失一般性，仅对武汉市2014年至2017年间四个冬季的空气质量指数序列做最优分割聚类，结果见表1.从表1看，2014-2017年4个冬季的空气质量，前3年持续好转，但是在第4年情况恶化.2014年冬季，两次出现重度污染，共9天，良好一次，44天.2015年冬季，两次出现重度污染，共6天，良好一次，100天.2016年冬季，零次出现重度污染，良好二次，57天，其余全是轻度污染.2017年冬季，一次出现重度污染，共3天，良好一次，51天.应用序列模式方法分析和表述武漢市大气环境质量，结果更具体、更深刻.4 空气质量等级预测设样本集S的大小为|S|，样本点共有m个不同的类别，其中属于第i类Ci（i=1，2，…，m）的样本点构成集合Si，样本点落入Ci的概率是pi.再设属性A将S划分为S=∪vj=1Sv，当A取值aj时，落入类Ci的样本点构成集合Sij，发生的概率是pij=|Sij|/|S|，则属性A的信息增益定义为 Gains（C，A）=（∑vj=1∑mk=1Skj/|S|）（∑mi=1pijlog 2pij）-∑mi=1pilog 2pi，信息增益率定义为GainsR（C，A）=Gains（C，A）/[（∑vj=1∑mk=1Skj/|S|）（∑mi=1pijlog 2pij）].;; （2）现在构建分类与回归树（C&R tree）预测模型.这是一种基于树的分类方法，它以递归划分的方式将训练记录分割为具有相似输出变量值的若干个子集.C&R树从根节点开始，每次利用信息增益率选择一个当前最佳的属性进行分枝，采用成本复杂性的修剪策略去控制树的生长，最后产生基本形式是A→B的推理规则来预测新样本点的类别.为了检验C&R树模型的预测效果，把所有样本按7：3的比例随机分成两个数据集，一个用于训练模型，一个用于测试模型的性能，结果如表2所示.由C&R树得到的推理规则有6条，预测准确率在93%以上.变量的重要性依次是PM2.5，PM10，O3-8h，Co，NO2和SO2.规则用于优 - 包含 1 个规则：如果 PM2.5 <= 75.5且 PM10 <= 46.5 则优;规则用于良 - 包含 1 个规则：如果 PM2.5 <= 75.5且 PM10 > 46.5 且 O3-8h <= 160.5 则良;规则用于轻度污染 - 包含 2 个规则：规则 1如果 PM2.5 <= 75.5且 PM10 > 46.5且 O3-8h > 160.5则轻度污染;规则 2如果75.5 < PM2.5 <= 115.5则轻度污染;规则用于中度污染 - 包含 1 个规则：如果 115.5 < PM2.5 <= 149.5则中度污染;规则用于重度污染 - 包含 1 个规则：如果PM2.5 > 149.5则重度污染;缺省：良.给出一个上述推理规则的使用和验证实例.查阅2019年5月1日武汉空气质量指数日历史数据（来源：https：///historydata/daydata.php？city=武汉）知：AQI=79，质量等级=良，PM2.5=28，PM10=71，SO2=8，CO=0.8，NO2=35，O3-8h =134.按照第二条规则，满足条件PM2.5 =28<75.5且PM10=71>46.5且O3-8h =134<160.5，因此它被规则预测为良，的确如此.5 武汉市及周边大城市的空气质量相互影响为了分析武汉市空气质量是否受周边大城市长沙、南昌、合肥、襄阳、宜昌等地空气质量的影响，现对PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2、O3-8h等实体污染物观测值序列做统计建模分析.5.1 长期稳定关系如果k个城市的某污染物浓度序列PC1t、PC2t，… PCkt不是平稳的，但其d阶差分是平稳的，而且存在不全为零的常数c1，…，ck使得∑ki=1ciPCit是平稳的，则称这k个序列有协整关系（长期稳定的关系）.把平稳序列视为d=0的情形.对于具有协整关系PC*2=k0+k1PC*1的两个序列，其动态关系用误差修正模型给出：ΔPC2t=α（PC2-k0-k1PC1）t-1+β2ΔPC1t+εt，;; （3）这里，差分ΔPCt=PCt-PCt-1，假定残差εt为白噪声.首先通过单位根检验判断武汉PM2.5W与长沙PM2.5C两个时间序列之间的平稳性.各单位根检验的原假设都是：“序列没有单位根”.细微差别是，Levin方法假设“两个序列有共同的单位根”，Pesaran方法假设“每个序列各自有单位根”.在计算检验的概率时，ADFFisher、Fisher、PPFisher方法使用漸近卡方分布，其它检验方法则使用渐近正态分布.各个检验结果都显著性地拒接了原假设，说明两个序列都是平稳的，见表3.其次，分析它们之间的协整关系.表4是武汉PM2.5W与长沙PM2.5C的误差修正模型拟合结果.表4对应的误差修正模型是：ΔPM2.5Wt=-0.355（PM2.5W-16.225-0.85PM2.5C）t-1+0.507ΔPM2.5Ct+εt，;;; （4）它表明武汉的PM2.5W与长沙的PM2.5C有长期均衡关系，PM2.5W=16.225+0.85PM2.5C，同样的，武汉与南昌、武汉与合肥的PM2.5都有长期均衡关系.值得注意的是，两地之间的影响，不局限于滞后一天，经初步分析，滞后可达7天.对有关城市的其它污染物PM10、SO2、CO、NO2、O3-8h的时间序列分析可以得到类似的结论.5.2 Granger因果关系判断一个城市的空气污染是否是由另一个附近城市漂移过来的，即一个城市的空气质量指数是否与另一个城市的空气质量指数具有Granger因果关系，需要进行相关的检验.把一个城市的某种污染物浓度PC1的历史信息加入到关于另一个城市的同样污染物PC2的预测模型中，如果该模型的预测能力得到显著提高，就说PC1是PC2的“Granger原因”.对模型检验H0：βj=0，（j=0，1，…l），其含义是假设“一地PM2.5不是另一地PM2.5的“Granger原因”.统计量F=（SSE0-SSE1）/mSSE1/（n-l-m-1）～F（m，n-l-m-1），这里n是观测值个数，SSE1、SSE0是模型及零假设下的模型的残差平方和.5.3 武汉、长沙、南昌、合肥各PM2.5序列之间的Granger因果检验武汉、长沙、南昌、合肥各PM2.5序列PM2.5W、PM2.5C、PM2.5N、PM2.5H之间的Granger因果检验结果见表5.在0.05、0.01的显著性水平下，拒接“一地PM2.5不是另一地PM2.5的Granger原因”的假设.即武汉、长沙、南昌、合肥四城市的PM2.5污染物是互为相互影响的，一地至少受另外一地的污染物提前1～2天的影响.5.4 湖北省武汉市周边城市大气污染物的相互影响对湖北省内武汉市周边大中城市空气质量状况对武汉市的影响分析，仅选择SO2污染物这一个指标做实证分析.武汉市某天的SO2污染物不仅受省内其周边大中城市当天SO2污染物的影响，而且也受这些周边大中城市前若干天SO2污染物的影响、还受武汉市自身前若干天SO2污染物的影响，因此，可以建立一个带有分布滞后项的多元线性回归模型.模型的概要见表6.有些系数估计值是负的，比如-0.0805，意指前2天黄石市SO2污染物浓度的减少将引致武汉市今天SO2污染物浓度0.0805个单位的增加，或者说前2天黄石市SO2污染物浓度的增加将引致武汉市今天SO2污染物浓度0.0805个单位的减少.说明武汉市及周边SO2污染物有关联，污染途径可能取决于风向（因为没有取得风向的历史数据，不能确定其具体关系），它引致了SO2污染物的流动.对宜昌没有检测到这种关系.Durbin统计量的值是2.077950，说明残差序列非自相关，图2显示残差分布近似于正态分布.模型总体效果很好.类似的，对其它污染物浓度的分析也表明武汉市及省内部分周边大中城市的污染物浓度是相互影响的.6 结论与讨论武汉市空气质量指数的统计分布难以得到，使得当前评价空气质量治理效果的方法比较简单，序列模式方法尝试更加科学化的评价，但是带来一定的时间复杂度.规则模型不仅可准确地预测空气质量等级，而且能给出等级对应的各种污染物浓度的临界值，给人具体的空气质量认识.武汉市与周边大中城市空气质量污染物之间的影响机制很复杂.Granger因果检验及其它统计分析表明这种影响机制是相互的，武汉市空气污染物与长沙、南昌、合肥的空气污染物有着长期均衡关系，可以有比较稳定的2～7天的前期影响.武汉当天空气污染物还受孝感、黄石及武汉市自身前1～3天污染物影响.建立带有分布滞后项的多元线性回归可以定量地描述武汉市与周边大中城市空气质量污染物之间的影响力度.模型（6）只用PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2、O3-8h污染物的浓度就较好地预测了武汉市未来一天SO2污染物浓度.如果能加入其它气象因素，将极大提升模型的预测能力.参考文献[1] 时连俊，徐建，王变芳，等.成都市空气质量状况研究[J].资源与环境，2015，31（8）： 986-989.[2] 李刚.克拉玛依市空气质量特征分析[J].干旱环境监测，2017，31（2）： 75-79.[3] 韩霄，张美根.2013年1月华北平原重霾成因模拟分析[J].气候与环境研究，2014，19（2）：127-139.[4] 赵金霞，沈岳峰，范苏丹.天津市滨海新区持续性重度雾霾成因分析[J].沙漠与绿洲气象，2017， 11（6）： 69-74.[5] 刘超，花丛，康志明. 2014-2015年上海地区冬夏季大气污染特征及其污染源分析[J].气象，2017，43（7）：823-830.[6] 蘇维，赖新云，赖胜男，等.南昌市城市空气PM2.5和PM10时空变异特征及其与景观格局的关系[J].环境科学学报.2017，37（7）： 72432-2439.[7] 丛琳，孙德山，邹存利，等.北京市PM2.5的相关因素研究[J].经济数学，2017，34（4）： 26-29.[8] 岳岩裕，王晓玲，张蒙晰，等.武汉市空气质量状况与气象条件的关系[J].暴雨灾害，2016，35（3）：271-278.[9] 刘慧君.武汉市PM2.5污染的演变预测及成因分析和仿真[D].长沙：湖南大学数学与计量经济学院，2014.[10]郭浩天.武汉市大气PM2.5中有机酸的时空分布特征及来源解析[D].武汉：武汉理工大学资源与环境工程学院，2014.。
武汉市当前环境空气质量状况与趋势
78 ■消防论坛武汉市当前环境空气质量状况与趋势■李芬黄超智湖北省武汉市蔡甸区环境保护监测站摘要：空气质量问题对于人类的生存发展以及物种多样性的发展有着决定性作用。
通常情况下，用大气中的污染物来衡量 空气质量的优劣。
目前，武汉市的大气中的污染物含量随着城市圈的建设越来越严重，其他因素对于大气污染也造成了极 大的影响，比如人民的生活排气、建筑和工业、燃煤、机动车方面、交通产生的扬尘，种种污染源都对大气污染物含量的加 重有着不可推脱的责任。
随着空气环境的不断恶化，人们的生活也遭到了严重的影响。
空气污染的现状已经成为了现实社 会中居民生活不能逃避的一个现实。
关键词：空气质量空气污染污染物1. 空气质量的衡量标准1.1空气污染物的分类空气污染的分类主要分为以下两种：颗粒物、气体。
颗 粒物包括可吸入颗粒物、总悬浮颗粒物、可吸入的颗粒物。
气体主要包括臭氧、一氧化碳、二氧化塘以及二氧化硫、挥 发性的有害物质等一些对人体健康有害的成分。
1.2空气质量的衡量指标A Q I是空气质量的简称，用来定量对空气质量的状况进行描述的无量纲指数。
空气质量的指数越大，说明级别越 高，从而空气质量的污染就越严重，对于人体产生的危害就 越大；数值反之，就说明是定量描述空气质量状况的无量纲指数，空气质量优劣的评判方法之一。
A Q I指数空气质量是 处在好的状态，对人体的危害就越小。
1.3近十年武汉市的空气质量变化的状况在2013年以前，武汉市对于空气质量的测量主要采用 以前版本的《环境空气质量标准》。
在2015年的上半年，武汉 市前五年的空气质量在优良指数里占的比重渐渐增加，数据 如下：空气质量的优良率从2005年的74.3%〇增加到了 2009 年的82.5。
％,在2012年达到了历史上的最高值，空气优良的 天数有321天，占总数的87.7。
％.但是，到了 2013年却不太 理想，直至2015年的总体状况一直是比重状况不太理想。
2. 武汉市环境空气质量变化趋势根据以上数据说明，武汉市的空气环境的总体状况主要呈现出以下的趋势：2.1武汉市的空气质量水平整体向好的方向发展2005-2014年10年间A Q I年均值成下降趋势，2005 年A Q I年均值为85,而2008年则降为81 ,2009年继续下 降为77,下降率为9.4°%。
武汉地区连续两次严重雾霾天气成因分析
武汉地区连续两次严重雾霾天气成因分析武汉地区连续两次严重雾霾天气成因分析近年来，武汉地区频繁出现严重雾霾天气，给市民的生活和健康造成了巨大的影响。
尤其令人担忧的是，近期武汉地区连续出现两次严重雾霾天气，引起了广泛的关注和讨论。
本文将对这两次雾霾天气的成因进行分析，探讨可能的原因及解决办法。
首先，气象条件是导致雾霾天气的主要因素之一。
武汉地区常年晴朗的天气，一方面使得污染物排放的浓度累积，另一方面也增加了气象条件变化的可能性。
冬季，武汉地区的气温、湿度和风向都有较大的变化范围，这为雾霾的形成提供了条件。
同时，气压系统的运动也会影响雾霾的形成和传播。
近期武汉地区雨水稀少，气压较低，湿度较大，这些气象条件成为雾霾形成的有利因素。
其次，工业和交通排放是雾霾天气形成的重要原因。
武汉是一个重要的工业城市，许多工厂和企业的排放物质大量释放到空气中，超标排放的情况时有发生。
特别是在冬季，很多建筑物和家庭使用煤炭作为取暖燃料，进一步增加了大气污染的程度。
此外，交通排放也是导致雾霾天气的主要因素之一。
随着汽车保有量的不断增加，尤其是柴油车的数量，大量的机动车尾气排放成为雾霾天气的重要组成部分。
这些排放物质经过化学反应和大气氧化后，形成细颗粒物，进而形成雾霾。
第三，天然因素也对雾霾天气的形成有影响。
武汉地区地势较低，容易出现气象不稳定和不利的大气扩散条件，加上地理位置靠近长江和许多湖泊，在气象运动过程中，雾霾形成的可能性进一步增加。
此外，固体颗粒物和气态污染物也可能从其他地区通过风力传输到武汉地区，增加了雾霾的程度。
针对武汉地区连续两次严重雾霾天气，我们应该采取一系列的措施来减少雾霾的形成和传播。
首先，政府要进一步加强对工业企业和交通排放的监管，推行更为严格的环保政策。
减少工业废气和车辆排放的浓度对于减少雾霾天气具有重要作用。
其次，市民也应该增强环保意识，减少人为排放。
减少使用煤炭取暖，选择清洁能源，鼓励公共交通等，都是减少雾霾的积极行动。
武汉市PM2.5污染源位置确定及其来源分析
题目：武汉市PM2.5污染源位置确定及其来源分析摘要气溶胶颗粒物PM2.5及其化学成分不仅是引起城市大气能见度降低的重要原因，还对人们的身体健康有直接的负面影响，因此受到了各国政府及相关研究部门的高度重视，我国近年来频发的雾霾天气更是将气溶胶污染问题推到了风口浪尖，引起了国内外对气溶胶污染尤其是PM2.5污染的广泛关注。
随着武汉市能源消耗的不断攀升，区域大气污染日益严重，雾霾天气的持续出现，使得空气质量每况愈下，对PM2.5等空气污染物的研究也显得极为重要。
对于问题一，我们研究了武汉市PM2.5污染源的可能位置。
基于高斯模型，利用假设将问题进行合理简化，建立较理想化的模型，再依次考虑风速、污染源的高度、地面的反射作用、时间、风向的影响对模型进行完善，最终得到具有一定实际意义的各监测点PM2.5污染源浓度计算模型，结果表明青山钢花和武昌紫阳两个监测点更靠近污染源；再分别选取两地区周围污染源可能性较大的地点进行PM2.5浓度分析，最终得到污染源可能位于青山钢花地区的三环友谊大道立交桥和工人村都市工业区附近。
对于问题二，我们研究了PM2.5中所含的元素的来源。
为分析其产生途径，我们首先分析了PM2.5中所含元素的种类及含量，用SPSS软件的因子分析模块进行主成分分析，利用元素相关矩阵、碎石图以及总方差解释表分析元素的来源，将这些元素分成5类因子，与各种污染源中所含的主要元素进行比对，得出主要来源为建筑扬尘，其次为汽车尾气以及煤炭燃烧；然后我们又采用富集因子法分析PM2.5的自然来源和人为来源，根据PM2.5中微量元素的富集因子值得出主要来源于为人为污染的结论。
关键词：PM2.5 高斯模型因子分析富集因子分析一、 问题重述环境空气质量和监测标准一直以来都是公众热议的话题，为了让广大市民群众呼吸上洁净的空气，我们的当务之急是要开展相应的科学研究，分析大气污染因子特别是PM2.5 污染源的位置、强度以及来源，并向公众直观展示出来，便于相关部门有针对性地制定防控措施，为居民的健康保驾护航。
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第４０卷第６期２０１８年１１月湖北大学学报(自然科学版)ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｕｂｅｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ(ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ)Ｖｏｌ.４０㊀Ｎｏ.６㊀Ｎｏｖꎬ２０１８㊀收稿日期:２０１８０３０５基金项目:武汉快速城市化过程中的资源环境承载力研究(４００￣０９９６７３)资助作者简介:莫彩芬(１９９３)ꎬ女ꎬ硕士生ꎬＥ￣ｍａｉｌ:１２６３６６４０９１＠ｑｑ.ｃｏｍꎻ陈红兵ꎬ通信作者ꎬ实验师ꎻＥ￣ｍａｉｌ:ｈｂｃｈｅｎ７１１２＠１６３.ｃｏｍ文章编号:１０００２３７５(２０１８)０６０５９３０８近两年武汉市环境空气质量时空分布特征及污染源解析莫彩芬ꎬ陈帅ꎬ陈红兵ꎬ柯杰ꎬ陈默(湖北大学资源环境学院ꎬ湖北武汉４３００６２)摘要:运用主成分分析和聚类分析法ꎬ对２０１６ ２０１７年武汉市环境空气１０个国控点１０个市控点的６个空气质量指标数据进行分析ꎬ揭示武汉市环境空气质量时空分布差异性ꎬ辨识主要污染因子ꎬ解析污染成因.结果表明:２０１６ ２０１７年ꎬ武汉市空气质量有变好的趋势ꎬ主要是因为ＰＭ２.５和ＰＭ１０同期月均浓度下降ꎻＳＯ２㊁ＮＯ２㊁ＰＭ１０㊁ＰＭ２.５浓度排序依次为:冬>春>秋>夏ꎻＣＯ浓度排序依次为:冬>秋>春>夏ꎻＯ３浓度排序依次为:夏>秋>春>冬ꎻ武汉市监测点位空气质量从好到坏的顺序为:远郊区>中心城区>工业园(区)或经济开发区ꎻ春季的主要污染物因子为ＮＯ２㊁ＣＯ㊁Ｏ３㊁ＰＭ１０ꎬ夏季的主要污染物因子为ＮＯ２㊁ＳＯ２㊁ＰＭ２.５ꎬ秋季的主要污染物因子为ＮＯ２㊁ＰＭ２.５㊁ＣＯ㊁Ｏ３㊁ＰＭ１０ꎬ冬季的主要污染物因子为ＮＯ２㊁ＣＯ㊁Ｏ３㊁ＰＭ２.５㊁ＰＭ１０ꎻ近两年ꎬ机动车尾气㊁工业废气排放以及建筑扬尘构成武汉市空气污染的主要来源ꎬ秸秆燃烧对空气质量的影响逐渐减小.关键词:空气质量ꎻ时空分布ꎻ主成分分析ꎻ聚类分析ꎻ污染源解析中图分类号:Ｘ８３２㊀㊀文献标志码:Ａ㊀㊀ＤＯＩ:１０.３９６９/ｊ.ｉｓｓｎ.１０００￣２３７５.２０１８.０６.００８Ｓｐａｔｉｏ￣ｔｅｍｐｏｒａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆａｉｒｑｕａｌｉｔｙａｎｄｓｏｕｒｃｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｐｏｌｌｕｔｉｏｎｉｎＷｕｈａｎＭＯＣａｉｆｅｎꎬＣＨＥＮＳｈｕａｉꎬＣＨＥＮＨｏｎｇｂｉｎｇꎬＫＥＪｉｅꎬＣＨＥＮＭｏ(ＦａｃｕｌｔｙｏｆＲｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅꎬＨｕｂｅｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＷｕｈａｎ４３００６２ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:ＰＣＡａｎｄＣＡｗｅｒｅａｐｐｌｉｅｄｆｏｒａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｓｐａｔｉｏ￣ｔｅｍｐｏｒａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆａｉｒｑｕａｌｉｔｙａｎｄｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇｔｈｅｍａｉｎｐｏｌｌｕｔｉｏｎｆａｃｔｏｒｓａｎｄｔｈｅｃａｕｓｅｓｏｆｐｏｌｌｕｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎ６ａｉｒｑｕａｌｉｔｙｉｎｄｉｃｅｓｏｆ１０ｓｔａｔｅ￣ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄａｎｄ１０ｃｉｔｙ￣ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄｉｎＷｕｈａｎｆｒｏｍ２０１６ｔｏ２０１７.ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅａｉｒｑｕａｌｉｔｙｃｈａｎｇｅｄｂｅｔｔｅｒｉｎＷｕｈａｎｆｒｏｍ２０１６ｔｏ２０１７ｂｅｃａｕｓｅｏｆｔｈｅｄｅｃｌｉｎｅｏｆｔｈｅａｖｅｒａｇｅｄｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｏｆＰＭ２.５ａｎｄＰＭ１０ｉｎｔｈｅｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙｓｅａｓｏｎꎻＣｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｏｆＳＯ２ꎬＮＯ２ꎬＰＭ１０ａｎｄＰＭ２.５ｓｏｒｔｅｄｉｎｔｈｅｏｒｄｅｒ:ｗｉｎｔｅｒ>ｓｐｒｉｎｇ>ａｕｔｕｍｎ>ｓｕｍｍｅｒꎻＳｏｒｔｏｆＣＯｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｗａｓｉｎｔｈｅｏｒｄｅｒ:ｗｉｎｔｅｒ>ａｕｔｕｍｎ>ｓｐｒｉｎｇ>ｓｕｍｍｅｒꎻＳｏｒｔｏｆＯ３ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｗａｓｉｎｔｈｅｏｒｄｅｒ:ｓｕｍｍｅｒ>ａｕｔｕｍｎ>ｓｐｒｉｎｇ>ｗｉｎｔｅｒꎻＴｈｅｄｅｃｒｅａｓｉｎｇｏｒｄｅｒｏｆＷｕｈａｎｃｉｔｙ ｓａｉｒｑｕａｌｉｔｙｗａｓ:ｏｕｔｅｒｓｕｂｕｒｂｓ>ｃｅｎｔｅｒｕｒｂａｎａｒｅａ>ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｐａｒｋｏｒｅｃｏｎｏｍｉｃｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｚｏｎｅꎻＴｈｅｍａｉｎｐｏｌｌｕｔｉｏｎｆａｃｔｏｒｓｏｆｓｐｒｉｎｇｗｅｒｅＮＯ２ꎬＣＯꎬＯ３ꎬＰＭ１０ꎬｔｈｅｍａｊｏｒｐｏｌｌｕｔｉｏｎｆａｃｔｏｒｓｏｆｓｕｍｍｅｒｗｅｒｅＮＯ２ꎬＳＯ２ꎬＰＭ２.５ꎬｔｈｅｍａｊｏｒｐｏｌｌｕｔａｎｔｆａｃｔｏｒｓｏｆａｕｔｕｍｎｗｅｒｅＮＯ２ꎬＣＯꎬＯ３ꎬＰＭ１０ａｎｄＰＭ２.５ꎬｔｈｅｍａｉｎｐｏｌｌｕｔｉｏｎｆａｃｔｏｒｓｏｆｗｉｎｔｅｒｗｅｒｅＮＯ２ꎬＣＯꎬＯ３ꎬＰＭ２.５ａｎｄＰＭ１０ꎻＩｎｔｈｅｐａｓｔｔｗｏｙｅａｒｓꎬｍｏｔｏｒｖｅｈｉｃｌｅｅｘｈａｕｓｔꎬｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｅｍｉｓｓｉｏｎｓａｎｄｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｆｕｇｉｔｉｖｅｄｕｓｔｗｅｒｅｔｈｅｍａｉｎｓｏｕｒｃｅｏｆａｉｒｐｏｌｌｕｔｉｏｎｉｎＷｕｈａｎｃｉｔｙꎬｓｔｒａｗｂｕｒｎｉｎｇｇｒａｄｕａｌｌｙｈａｄｒｅｄｕｃｅｄｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｔｏａｉｒｑｕａｌｉｔｙ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ａｉｒｑｕａｌｉｔｙꎻｓｐａｔｉｏ￣ｔｅｍｐｏｒａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎꎻＰＣＡꎻＣＡꎻｐｏｌｌｕｔｉｏｎｓｏｕｒｃｅｓｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ５９４㊀湖北大学学报(自然科学版)第４０卷０㊀引言近几年ꎬ随着经济建设的快速发展ꎬ国内大气污染问题也越来越多ꎬ空气质量持续下降ꎬ空气污染事件频发ꎬ与居民身心健康密切相关的空气质量问题也越来越引起人们的关注.习近平总书记在中国共产党第十九次全国代表大会上指出ꎬ生态文明建设功在当代ꎬ利在千秋[１].李克强总理在十二届全国人大五次会议上提出ꎬ加快生态环境保护治理力度ꎬ是可持续发展的内在要求[２].空气质量问题已从现实民生问题上升至国家可持续发展问题.在此背景下ꎬ武汉市作为中国东西贯通的枢纽㊁中国的区域中心城市ꎬ城市空气质量必定成为影响其发展的重要因素之一.因此ꎬ探索武汉市空气质量时空分布特征ꎬ识别污染因子ꎬ解析污染源ꎬ寻求污染治理对策ꎬ已成为武汉市人与自然和谐发展的重要课题.国内关于武汉市空气质量问题的研究成果很多ꎬ但主要集中在以下３个方面:１)从个别指标探索该指标的时空分布特征.如ＰＭ２.５[３￣４]㊁ＰＭ１０[５].２)武汉市空气质量影响因素.如气象要素[６]㊁机动车尾气[７]㊁建筑垃圾[８].３)大部分研究点位集中在国控点ꎬ不包含市控点[９￣１０].本文中以２０１６ ２０１７年武汉市２０个监控点(１０个国控点ꎬ１０个市控点)的６个空气污染物指标作为研究对象ꎬ应用主成分分析(ＰＣＡ)和聚类分析(ＣＡ)ꎬ分析武汉市环境空气质量分布特征ꎬ辨识主要污染因子ꎬ解析污染源特征ꎬ为政府制定大气污染防控计划㊁进一步改善武汉市环境空气质量提供科学依据ꎬ并希望该方法能为其他同类型城市的环保部门对环境质量的监测㊁污染的控制以及污染源的解析提供一定的科学参考依据.１㊀研究区域概况武汉市(１１３ʎ４１ᶄ１１５ʎ０５ᶄＥꎬ２９ʎ５８ᶄ３１ʎ２２ᶄＮ)地处长江中下游ꎬ隶属江汉平原东部ꎬ是湖北省省会和国家区域中心城市.武汉市水域面积共有２１１７.６０ｋｍ２ꎬ占该市总面积的２５.７９％ꎻ武汉市２０１１年获 国家森林城市 称号ꎬ森林覆盖率达３９.０９％ꎬ自然植被多以常绿阔叶和落叶阔叶混交林为主[９]ꎻ武汉市属于北亚热带季风性湿润气候区ꎬ雨期主要集中在夏季ꎬ年平均降水量为１５５０２０５０ｍｍꎻ四季分明ꎬ年平均气温１５.８１７.５ħꎻ武汉市是 四大火炉 城市之一ꎬ三面环山ꎬ不宜空气流通[１１]ꎻ夏季以东南风为主ꎬ冬季以北风或西北风为主ꎬ夏季酷热ꎬ冬季寒冷ꎻ季节划分按照３㊁４㊁５月为春季ꎬ６㊁７㊁８月为夏季ꎬ９㊁１０㊁１１月为秋季ꎬ１２㊁１㊁２月为冬季.２㊀数据与方法２.１㊀数据采集㊀本文中所利用的２０１６ ２０１７年空气质量数据来源于武汉市环境保护局官网公布的全市１０个国控点㊁１０个市控点的逐日监测数据ꎬ包括二氧化硫(ＳＯ２)㊁二氧化氮(ＮＯ２)㊁可吸入颗粒物(ＰＭ２.５)㊁一氧化碳(ＣＯ)㊁臭氧(Ｏ３)㊁细颗粒物(ＰＭ１０).武汉市１０个国控点(东湖梨园㊁沌口新区㊁吴家山㊁武昌紫阳㊁东湖高新㊁汉阳月湖㊁汉口花桥㊁青山钢花㊁汉口江滩㊁沉湖七壕)㊁１０个市控点(汉南区站㊁江夏区站㊁黄陂区站㊁江汉红领巾㊁硚口古田㊁洪山地大㊁蔡甸区站㊁新洲区站㊁东西湖区站㊁化工区站)地理位置如图１所示.本文中选取２０１６ ２０１７年６个指标作为研究对象ꎬ进行多元统计分析.２.２㊀数据分析２.２.１㊀空气质量时空尺度变化图㊀基于Ｏｒｉｇｉｎ８.５软件ꎬ将２０１６ ２０１７年２０个监测点位６个污染物指标的月均数据用热图形式表现ꎬ可以发现不同点位的各个指标随时间的变化趋势.２.２.２㊀主成分分析㊀ＰＣＡ是一种降维处理技术ꎬ将原来众多具有一定相关性的变量通过线性变换进行最佳综合与简化ꎬ重新组合成新的少数几个相互独立的综合变量(即主成分)ꎬ并要求这些综合变量能够反映原变量提供的大部分新信息ꎬ提高分析结果的准确性[１２￣１８].本文中应用ＳＰＳＳ９.０软件提取６个指标的３个主成分.２.２.３㊀聚类分析㊀ＣＡ是按照事物间的相似性进行科学的区分或分类的过程ꎬ通过在变量之间定义相似系数ꎬ代表变量之间的相似程度ꎬ按照相似程度的大小ꎬ将变量逐一归类ꎬ直到所有变量都聚为一类ꎬ第６期莫彩芬ꎬ等:近两年武汉市环境空气质量时空分布特征及污染源解析５９５㊀图１㊀武汉市空气质量自动监测点位图(１ 东湖梨园ꎬ２ 沌口新区ꎬ３ 吴家山ꎬ４ 武昌紫阳ꎬ５ 东湖高新ꎬ６ 汉阳月湖ꎬ７ 汉口花桥ꎬ８ 青山钢花ꎬ９ 汉口江滩ꎬ１０ 沉湖七壕ꎬ１１ 汉南区ꎬ１２ 江夏区站ꎬ１３ 黄陂区站ꎬ１４ 江汉红领巾ꎬ１５ 硚口古田ꎬ１６ 洪山地大ꎬ１７ 蔡甸区站ꎬ１８ 新洲区站ꎬ１９ 东西湖区站ꎬ２０ 化工区站)㊀形成一个表示相似程度的谱系图[１９￣２０].为了排除不同单位和量纲的影响ꎬ使原始数据能在同一尺度上比较ꎬ本文中对聚类要素采用标准差标准化进行标准化处理.３㊀结果与讨论３.１㊀时空特征分析㊀对武汉市２０１６ ２０１７年的空气质量数据进行时空尺度分析得到时空分布特征ꎬ发现各监测点位的多项指标呈现明显的季节变化ꎬ并与监测点位有密切联系(图２).从年度上看ꎬＰＭ２.５和ＰＭ１０同期下降趋势较明显ꎬ主要原因是武汉市自２０１６年开展 拥抱蓝天行动 ꎬ武汉市周边县市强化农作物秸秆燃烧监管ꎬ露天燃烧秸秆现象得到有效遏制.从季节上看ꎬ各监测点位的ＳＯ２㊁ＮＯ２㊁ＰＭ１０浓度于两年间呈现的特征为:冬>春>秋>夏ꎬ这与２００７ ２０１１年的分布特征是一致的[９]ꎬ说明ＳＯ２㊁ＮＯ２㊁ＰＭ１０浓度与季节的相关性较大ꎬ这可能是由于武汉的夏季降水多ꎬ绿地覆盖率高ꎬ能够有效地减少空气污染物的含量ꎬ同时武汉市夏季温度较高ꎬ对流较强ꎬ扩散条件较好.冬季气象条件正好相反ꎬ不利于空气污染物的扩散ꎬ加上居民或企业单位采暖等ꎬ增加了污染物含量ꎻ各监测点位的ＰＭ２.５浓度两年间呈现的特征为:冬>春>秋>夏ꎬ这与成海容等[２１]的研究结果 秋>冬>夏>春 和黄亚林等[４]的研究结果 冬>秋>春>夏 有所区别.成海容等认为秋季比较严重一是因为研究范围为整个武汉市ꎬ受周边县市影响较大ꎬ二是因为秋收时ꎬ武汉市周边大量露天燃烧秸秆ꎬ同时秋季下沉气流增加ꎬ且时有逆温层影响ꎬ不利于污染物扩散ꎬ黄亚林等认为冬季较严重是因其研究范围为武汉市市区ꎬ受秸秆燃烧的影响较小ꎬ因而秋季ＰＭ２.５值相对于冬季值偏小ꎻ本文研究对象为２０１６ ２０１７年的武汉市城区和郊区ꎬ近两年武汉市周边县市如黄石市㊁襄阳市等采取措施限制秸秆燃烧ꎬ促进秸秆综合利用ꎬ使得秋季ＰＭ２.５值偏低ꎬ同时由于近两年武汉市春季期间ꎬ来汉游客数量猛增㊁武汉马拉松比赛等大型活动举办较为频繁㊁武汉市民周末大规模出行增加了交通量从而导致机动车尾气排放增加ꎬ使得春季ＰＭ２.５值高于秋季ꎻ各监测点位的ＣＯ浓度两年间呈现的特征为:冬>秋>春>夏ꎬ主要原因是冬天取暖设备的大量运行以及机动车尾气的大量排放ꎻ各监测点位的Ｏ３浓度两年间呈现的特征为:夏>秋>春>冬ꎬ这与黄振等[２２]的研究结果 夏季最高ꎬ冬季最低(２０１０ ２０１２年) 是一致的ꎬ主要原因是武汉市夏季各类排放的工业污染物如挥发性有机物和氮氧化物并没有减少ꎬ加上气温高㊁天气燥热㊁日照强烈等气象条件ꎬ极易造成Ｏ３的产生和积累ꎬ冬季的气象条件则相反ꎬ有利于Ｏ３的扩散.因此ꎬ近两年武汉市空气质量与季节紧密联系ꎬ冬季主要受ＰＭ２.５㊁ＰＭ１０㊁ＮＯ２影响ꎬ污染最严重ꎬ夏季污染最轻ꎬ春秋介于两者之间.从空间上看ꎬ武汉市２０个监测点位之间ꎬ主要污染物有所差异.ＳＯ２高值聚集区主要分布在江夏区㊁化工区站及蔡甸区ꎬ主要原因是该区域工业园(区)较多ꎬ工业废气排放量大ꎻＮＯ２高值聚集区主要分布５９６㊀湖北大学学报(自然科学版)第４０卷图２㊀武汉市空气质量指标时空尺度变化趋势示意图(１ 东湖梨园ꎬ２ 沌口新区ꎬ３ 吴家山ꎬ４ 武昌紫阳ꎬ５ 东湖高新ꎬ６ 汉阳月湖ꎬ７ 汉口花桥ꎬ８ 青山钢花ꎬ９ 汉口江滩ꎬ１０ 沉湖七壕ꎬ１１ 汉南区ꎬ１２ 江夏区站ꎬ１３ 黄陂区站ꎬ１４ 江汉红领巾ꎬ１５ 硚口古田ꎬ１６ 洪山地大ꎬ１７ 蔡甸区站ꎬ１８ 新洲区站ꎬ１９ 东西湖区站ꎬ２０ 化工区站)㊀在除沉湖七壕㊁江夏区㊁黄陂区㊁新洲区以外的区域ꎬ主要原因是这４个区域均在武汉市远郊区或新城区ꎬ办公区相对较少ꎬ车流量相对较少ꎬ故产生的ＮＯ２较少ꎻＰＭ２.５低值聚集区仅分布在沉湖七壕ꎬ其余点位受到的ＰＭ２.５污染较为严重ꎬ表明武汉市整体受到ＰＭ２.５污染ꎬ主要原因是近两年武汉市在全市范围内全力促进地铁建设ꎬ加上其他类型的建筑施工均在全市范围进行ꎻＣＯ高值聚集区主要分布在吴家山和新洲区ꎬ主要原因在于该区域工业园和经济开发区较多ꎻＯ３高值聚集区主要分布在东湖高新和东西湖区ꎬ且最高值出现在２０１６年的９月份ꎬ主要原因是２０１６年９月武汉市日照㊁气温较２０１７年高ꎬ导致Ｏ３不易扩散ꎻＰＭ１０高值聚集区主要分布在１０个国控点ꎬ主要原因是１０个国控点所在的区域囊括了武汉市绝大部分人口密集区和景区ꎬ居民活动㊁旅游活动㊁文体活动等多在此区域举办ꎬ造成人流量㊁车流量较大ꎬ产生的颗粒物较多ꎬ故ＰＭ１０值比较高.总体上ꎬ东湖梨园㊁汉口江滩等风景区污染较轻ꎬ吴家山㊁江夏区㊁化工区等工业园(区)和经济开发区污染最严重ꎬ郊区污染最轻ꎬ中心城区污染介于两者之间.㊀第６期莫彩芬ꎬ等:近两年武汉市环境空气质量时空分布特征及污染源解析５９７３.２㊀污染因子识别㊀通过以上分析可知ꎬ空气污染物与季节密切相关ꎬ基于此ꎬ本文中对２０１６ ２０１７年武汉市２０个监测点位的６个指标分季节进行主成分分析ꎬ以期识别不同季节的污染因子.近两年ꎬ春季㊁夏季㊁秋季和冬季的累积贡献率分别为８１.８１％㊁７２.５５％㊁８５.２９％㊁８２.１２％ꎬ提取的主成分均已解释了原始信息的７０％以上ꎬ可以比较好地反映武汉市的环境空气质量信息.根据相关文献ꎬ可知与主成分的Ｐｅａｒｓｏｎ相关系数绝对值大于０.７的指标可被认为和主成分显著相关[２３]ꎬ主成分分析结果见图３.同时为了更加精确地识别污染因子ꎬ本文中利用Ｐｅａｒｓｏｎ相关系数ꎬ基于季均值对各监测点位与各指标的相关关系进行分析ꎬ相关分析的结果见表１.图３㊀２０１６ ２０１７年春(ａ)㊁夏(ｂ)㊁秋(ｃ)㊁冬(ｄ)的主成分散点图㊀在春季ꎬ第一主成分贡献率为５２.４０％ꎬ与其高度显著相关(｜Ｐｅａｒｓｏｎ｜>０.７ꎬＰ<０.０１)的指标包括ＮＯ２㊁ＣＯ㊁Ｏ３㊁ＰＭ１０ꎬ且Ｏ３与其呈负相关ꎬ表明污染物主要来源于建筑扬尘㊁机动车尾气[２４]ꎻ第二主成分贡献率为１６.５０％ꎬ与其高度显著相关的指标是ＳＯ２ꎬ表明污染物主要来源于工业废气排放ꎻ第三主成分贡献率为１２.９１％ꎬ与其高度显著相关的指标是ＰＭ２.５.在夏季ꎬ第一主成分贡献率为３０.７７％ꎬ与其高度显著相关的指标为ＮＯ２ꎬ与其显著相关(｜Ｐｅａｒｓｏｎ｜>０.５ꎬＰ<０.０５)的指标为ＳＯ２和ＰＭ２.５ꎬ表明污染物主要来源于机动车尾气㊁工业废气排放ꎻ第二主成分贡献率为２４.８９％ꎬ与其高度显著相关的指标为ＰＭ１０ꎬ与其显著相关的指标为ＣＯꎬ表明污染物主要来源于机动车尾气ꎻ第三主成分贡献率１６.８９％ꎬ与其显著相关的指标为ＳＯ２和Ｏ３ꎬ且ＳＯ２与其呈负相关.在秋季ꎬ第一主成分贡献率为５１.６２％ꎬ与其高度显著相关的指标为ＮＯ２㊁ＰＭ２.５ꎬＣＯ㊁Ｏ３㊁ＰＭ１０ꎬ且Ｏ３与其呈负相关ꎬ表明污染物主要来源于机动车尾气㊁建筑扬尘ꎻ第二主成分贡献率为２０.２９％ꎬ其高度显著相关的指标为ＳＯ２ꎬ与其显著相关的指标为Ｏ３ꎬ表明污染物主要来源于工业废气ꎻ第三主成分贡献率为１３.３８％ꎬ与其显著相关的指标为ＰＭ２.５.在冬季ꎬ第一主成分贡献率为４８.５１％ꎬ与其高度显著相关的指标包括ＮＯ２㊁ＣＯ㊁Ｏ３ꎬ其中Ｏ３与第一主成分呈负相关ꎬ与其显著相关的指标包括ＰＭ２.５㊁ＰＭ１０ꎬ表明污染物主要来源于机动车尾气㊁取暖设备的大量运行ꎻ第二主５９８㊀湖北大学学报(自然科学版)第４０卷表１㊀主成分与指标的相关性季节主成分ＳＯ２㊀㊀μｇ/ｍ３㊀㊀ＮＯ２㊀㊀μｇ/ｍ３㊀㊀ＰＭ２.５㊀㊀μｇ/ｍ３㊀㊀ＣＯ㊀㊀㊀μｇ/ｍ３㊀㊀Ｏ３㊀㊀μｇ/ｍ３㊀㊀ＰＭ１０㊀㊀㊀μｇ/ｍ３㊀㊀春１㊀０.１５０３<０.０００１∗∗㊀０.０００９∗∗<０.０００１∗∗㊀０.０００４∗∗<０.０００１∗∗２<０.０００１∗∗㊀０.５９６５㊀０.５９２９㊀０.２４０１㊀０.２８６７㊀０.５４８２３㊀０.２５０２㊀０.５１３９㊀０.００２４∗∗㊀０.４０５９㊀０.０３２３∗㊀０.８８４５夏１㊀０.０２１５∗<０.０００１∗∗㊀０.００２∗∗㊀０.１３５９㊀０.０６１１㊀０.１５３５２㊀０.６９７２㊀０.４６２０㊀０.０１２２∗㊀０.００５７∗∗㊀０.０３４６∗㊀０.０００１∗∗３㊀０.００２３∗∗㊀０.５３９９㊀０.９８３７㊀０.１３０５㊀０.００１２∗∗㊀０.６８４４秋１㊀０.４３５１<０.０００１８∗∗㊀０.０００１∗∗<０.０００１∗∗㊀０.０００３∗∗㊀０.０００２∗∗２<０.０００１∗∗㊀０.７３３９㊀０.１８７５㊀０.５３２２㊀０.０１０３∗㊀０.２２９０３㊀０.０３７８∗㊀０.７５８６㊀０.０１９６∗㊀０.０３１６∗㊀０.４０７３㊀０.３８８８冬１㊀０.１４１５<０.０００１∗∗㊀０.０３６６∗<０.０００１∗∗<０.０００１∗∗㊀０.０１０３∗２㊀０.０００８∗∗㊀０.６４６９㊀０.００５３∗∗㊀０.７７４１㊀０.２７７２㊀０.０１１８∗３㊀０.００４６∗∗㊀０.８４５６㊀０.０２００∗㊀０.４８５７㊀０.３０３６㊀０.２３３７㊀㊀相关性用Ｐｅａｒｓｏｎ相关系数表示ꎻ ∗ 与 ∗∗ 分别表示在０.０５与０.０１水平上显著相关㊁高度显著相关成分贡献率为２０.２９％ꎬ与其显著相关的指标为ＳＯ２和ＰＭ２.５ꎬ表明污染物主要来源于化工业废气排放㊁机动车尾气ꎻ第三主成分贡献率为１３.３２％ꎬ与其显著相关的指标为ＳＯ２和ＰＭ２.５.因此ꎬ机动车尾气㊁工业废气排放及建筑扬尘成为近两年影响武汉市空气质量的主要因素.３.３㊀区域差异性分析㊀由于武汉市空气质量与季节密切联系ꎬ本文中对２０１６ ２０１７年武汉市２０个监测点位分季节进行空间聚类分析ꎬ运用Ｗａｒｄ离差平方和法ꎬ以统计量信息损失度(半偏Ｒ２ꎬＳＰＲＳＱ)为度量标准ꎬ相邻ＳＰＲＳＱ值跨度越大ꎬ聚类越合适[２５].春季时ꎬＳＰＲＳＱ取０.０９８６ꎬ２０个监测点位聚类为４组ꎬ第一组包括沉湖七壕(１０)和新洲区(１８)ꎬ即武汉市远郊区ꎬ第二组包括蔡甸区(１７)㊁黄陂区(１３)和江夏区(１２)ꎬ均设有经济开发区ꎬ第三组包括东西湖区(１９)㊁硚口古田(１５)和东湖高新(５)ꎬ均有工业园和经济开发区ꎬ其余为第四组ꎻ夏季时ꎬＳＰＲＳＱ取０.０７２７ꎬ２０个监测点位聚类为４组ꎬ第一组为沉湖七壕(１０)ꎬ为国控对照点ꎬ第二组包括化工区站(２０)㊁江夏区站(１２)㊁江汉南片区(１１)ꎬ为工业园(区)ꎬ第三组包括新洲区(１８)㊁蔡甸区(１７)㊁黄陂区(１３)㊁东西湖区(１９)㊁硚口古田(１５)㊁东湖高新(５)ꎬ多为工业园(区)和经济开发区所在地ꎬ其余为第四组ꎻ秋季时ꎬＳＰＲＳＱ取０.０７５２ꎬ２０个监测点位聚类为４组ꎬ第一组为新洲区(１８)㊁黄陂区(１３)㊁东西湖区(１９)㊁沉湖七壕(１０)ꎬ为远郊区ꎬ第二组包括化工区站(２０)㊁蔡甸区(１７)㊁江夏区站(１２)㊁东湖高新(５)ꎬ为工业园与经济开发区所在地ꎬ第三组包括青山钢花(８)㊁武昌紫阳(４)㊁江汉南片区(１１)㊁沌口新区(２)ꎬ其余为第四组ꎻ冬季时ꎬＳＰＲＳＱ取０.０８０４ꎬ２０个监测点位聚类为４组ꎬ第一组包括江汉红领巾(１４)㊁硚口古田(１５)㊁汉口花桥(７)ꎬ为人口密集区ꎬ第二组包括东湖高新(５)㊁武昌紫阳(４)㊁汉口江滩(９)㊁汉阳月湖(６)㊁青山钢花(８)㊁吴家山(３)㊁沌口新区(２)ꎬ多为企业单位㊁工业园和经济开发区所在地ꎬ第三组包括沉湖七壕(１０)ꎬ其余为第四组.３.４㊀污染源解析㊀武汉市夏季相对于冬季温度高ꎬ降雨量大ꎬ上升气流较强ꎬ对流比较旺盛ꎬ有利于污染物扩散ꎬ加上秋季期间周边市县燃烧秸秆㊁冬季期间居民采暖等活动ꎬ导致夏季的空气质量好于秋冬季.根据«２０１６年武汉市机动车污染防治年报»ꎬ２０１６年武汉市机动车氮氧化物排放量为４１５９９.８０ｔꎬ占全市总排放量的３９.２４％ꎬＣＯ排放量８９０２１.８５ｔꎬＰＭ１０排放量１５７７.５７ｔꎬＰＭ２.５排放量１４５２.２９ｔ[２６]ꎻ目前ꎬ武汉市有３个国家级经济开发区ꎬ６个省级经济开发区ꎬ７个市级都市工业园ꎬ主要分布于东湖高新区㊁吴家山经济开发区㊁新洲区㊁蔡甸区㊁青山区㊁沌口区ꎬ且有石油化工产业㊁化工物流产业㊁装备制造业等三大产业集群武汉市化工区ꎻ同时ꎬ近两年武汉市同步在建１６条地铁线.结合主成分分析和聚类分析可知:在春季ꎬ起主导作用的污染物是ＮＯ２㊁ＣＯ㊁Ｏ３㊁ＰＭ１０ꎬ且区域差异性与工业园(区)㊁经济开发区紧㊀第６期莫彩芬ꎬ等:近两年武汉市环境空气质量时空分布特征及污染源解析５９９图４㊀２０１６－２０１７年春(ａ)㊁夏(ｂ)㊁秋(ｃ)㊁冬(ｄ)的离差平方和聚类树状图１ 东湖梨园ꎬ２ 沌口新区ꎬ３ 吴家山ꎬ４ 武昌紫阳ꎬ５ 东湖高新ꎬ６ 汉阳月湖ꎬ７ 汉口花桥ꎬ８ 青山钢花ꎬ９ 汉口江滩ꎬ１０ 沉湖七壕ꎬ１１ 汉南区ꎬ１２ 江夏区站ꎬ１３ 黄陂区站ꎬ１４ 江汉红领巾ꎬ１５ 硚口古田ꎬ１６ 洪山地大ꎬ１７ 蔡甸区站ꎬ１８ 新洲区站ꎬ１９ 东西湖区站ꎬ２０ 化工区站㊀密联系ꎬ表明污染物主要来源于机动车尾气和建筑扬尘㊁工业生产ꎻ在夏季ꎬ起主导作用的污染物是ＮＯ２㊁ＳＯ２㊁ＰＭ２.５ꎬ且区域差异性与与工业园(区)㊁经济开发区紧密联系ꎬ表明污染物主要来源于机动车尾气和工业废气排放ꎻ在秋季ꎬ起主导作用的污染物是ＮＯ２㊁ＰＭ２.５㊁ＣＯ㊁Ｏ３㊁ＰＭ１０ꎬ且区域差异性与郊区㊁工业园(区)以及经济开发区紧密联系ꎬ表明污染物主要来源于机动车尾气㊁建筑扬尘㊁工业生产以及周边省份的秸秆燃烧ꎻ在冬季ꎬ起主导作用的污染物是ＮＯ２㊁ＰＭ２.５㊁ＣＯ㊁Ｏ３㊁ＰＭ１０ꎬ且区域性差异与人口密度㊁机动车尾气㊁建筑扬尘以及工业生产密切联系.近两年４个季节均受到ＮＯ２污染.因此ꎬ机动车尾气㊁工业废气排放以及建筑扬尘构成武汉市空气污染物的来源.４ 结论本文中通过武汉市２０１６ ２０１７年的１０个国控点和１０个市控点监测数据探讨了武汉市空气质量的时空分布特征及污染物来源ꎬ得出以下结论:１)２０１６ ２０１７年ꎬ武汉市空气质量整体上有所改善ꎬ得益于２０１６年伊始ꎬ武汉市大力实施拥抱蓝天行动ꎬＰＭ２.５和ＰＭ１０同期下降较明显.２)ＮＯ２成为近两年每个季度主要空气污染物之一ꎬ主要是因为武汉市机动车保有量逐年上升ꎬ排放的氮氧化物逐渐增多.３)武汉市近两年空气污染程度最严重的时间段出现在冬季ꎬ主要受到ＰＭ２.５㊁ＮＯ２㊁ＰＭ１０污染ꎬ污染程度最轻的时间段出现在夏季ꎬ主要受到ＮＯ２污染ꎬ春秋介于两者之间.４)武汉市空气质量空间差异显著ꎬ风景区及远郊区污染最轻ꎬ而工业园(区)及经济开发区污染最严重.５)得益于近两年武汉市周边县市强化农作物秸秆燃烧监管ꎬ武汉市ＰＭ２.５和ＰＭ１０同期下降ꎬ中心城区介于两者之间.６)近两年ꎬ机动车尾气㊁工业废气排放以及建筑扬尘构成武汉市ＮＯ２㊁ＰＭ２.５㊁ＰＭ１０污染的主要来源ꎬ６００㊀湖北大学学报(自然科学版)第４０卷秸秆燃烧对空气质量的影响逐渐减小.５ 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