第37卷第7期2015年7月
2015，37（7）：1339-1346
Resources Science
Vol.37，No.7July ，
2015
收稿日期：2015-05-18；修订日期：2015-06-23
基金项目：国家科技支撑计划项目（2013BAC03B05）；林业公益性行业科研专项（201304301）；中国工程院重大咨询项目课题：“国土生态安全和优化水土资源配置与空间格局研究”。
作者简介：张殷俊，男，江苏盐城人，博士，工程师，主要研究方向为环境价值。E-mail ：zhangyj@cnemc
文章编号：1007-7588（2015）07-1339-08
张殷俊1，2，3
，陈曦4，谢高地2，张建辉1，张昌顺2，史宇1，王帅1
（1.中国环境监测总站，北京100012；2.中国科学院地理科学与资源研究所，北京100101；
3.中国科学院大学，北京100049；
4.成都市环境监测中心站，成都610042）
摘
要：为全面掌握中国细颗粒物（PM 2.5）的污染现状水平及空间分布格局，本文运用统计学、空气质量评价规
范、聚类分析方法对全国74个城市2013年的监测数据进行分析，结果表明：①目前中国PM 2.5污染程度整体较重，74 个城市中仅有拉萨、海口和舟山3个城市达到年均值二级标准，邢台、邯郸和石家庄3个城市PM 2.5的超标天数比例超过70%；②PM 2.5浓度季节变化特征大体表现为冬季>秋季>春季>夏季，重度及以上污染主要集中在12月和1月； ③从浓度水平来看，沿海城市总体优于中部内陆地区，污染最重的区域主要分布在河北南部地区；④受城市经济发展水平、产业结构、气候、地形等多因素影响，全国PM 2.5污染状况区域特征明显。 关键词：PM 2.5；污染状况；空间分布；聚类分析；中国
1引言
随着中国社会经济高速发展，粗放的经济增长方式、常年居高的污染物排放、工业化和城市化进程的加速，使得区域环境空气质量不断恶化，严重威胁国家生态安全和人类健康。2013年，中国相继发生数次大范围和长时间的空气污染事件，使整个社会对于空气污染问题尤其是细颗粒物（PM 2.5）的关注程度日益升高。研究表明，细颗粒物对人体健康[1-3]、能见度[4-6]和气候变化[7]均具有重要影响，因此
开展PM 2.5相关研究至关重要。
过去数十年，国外开展大规模的PM 2.5研究，主
要涉及PM 2.5污染特征、排放清单、排放特征谱、源解析及PM 2.5对大气能见度和人体健康影响等方面，其
中美国加州地区是进行细微颗粒物研究最多的地方[8]。国内的众多学者主要在PM 2.5的污染特征[9-11]、化学组成[12-14]、源解析[15-17]、PM 2.5与其它粒径颗粒物之间关系[18-20]、健康风险和效益评价[21-23]、以及PM 2.5
酸度和与酸雨关系[24，25]
等方面开展了大量研究并取
得了一定成果。但是由于2013年之前，中国尚未开展全国范围PM 2.5的常规监测，因此国内相关研究大
多基于实验监测和试点监测结果，这些研究普遍针对某一城市或几个城市，数据的系统性较差[26]，时间尺度相对较短，缺乏大尺度长时间序列的研究，因此无法在全国或大区域尺度上对PM 2.5污染状况进行时空分布规律方面的研究。
中国环保主管部门对于颗粒物监测和评价经历了由总悬浮颗粒物TSP （1981-2000年）到可吸入颗粒物PM 10（2001年至今），再到PM 2.5（2013年开始）的过程，根据不同经济发展水平和发展方式下
的污染特征，不断调整评价和治理重点。由于PM 2.5与人体健康和能见度密切相关，现已经成为发达国家和地区普遍控制的污染物项目，长远来看，也应该是中国环境空气质量管理的重点内容之一。中国环境保护部与国家质量监督检验检疫总局于2012年2月29日正式发布新的《环境空气质量标准》
（GB3095-2012），充分考虑到中国一些区域迫切需要开展PM 2.5环境空气质量评价与管理工作，为满足新形势下环境空气质量管理的需求，在一般项目中增加PM 2.5指标，这也是中国首次制定PM 2.5标准。同时，环境保护部于2013年在全国74个城市（京津
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冀、长三角、珠三角等重点区域内的直辖市、省会城市和计划单列城市）开展PM 2.5的常规监测工作，为全面系统评价中国PM 2.5时空分布规律提供了数据
基础。
本文利用全国74个城市2013年的监测数据对PM 2.5污染空间格局进行分析，以期为PM 2.5污染防治工作提供科学依据。2研究范围、数据来源与研究方法
2.1研究范围
本文研究范围为中华人民共和国环境保护部按照国务院批准的空气质量新标准“三步走”实施方案所确定的第一阶段开展监测的城市（图1），包括京津冀、长三角、珠三角等重点区域以及直辖市、省会城市和计划单列市共计74个城市[27]（以下简称“74城市”），496个监测点位（其中有36个为对照点）。74个城市覆盖国土面积约92.2万km 2，涉及人口5.13亿。2.2数据来源
本文使用数据为74城市的PM 2.5日均值数据，
数据来源于国家空气质量自动监测点位的空气质
量自动监测结果（其中36个对照点不参与统计），参与统计的数据均为审核后数据，满足质量管理和数据有效性相关要求。具体数据统计要求和数据统
计方法可参考相关文件[28，29]
。
2.3评价标准和研究方法
本文PM 2.5达标情况根据环境空气质量标准
（GB3095-2012）[29]中PM 2.5的年平均和24h 平均浓度
限值进行评价，污染程度根据环境空气质量指数（AQI ）技术规定（试行）（HJ633-2012）[30]进行评价。
同时本文对74城市PM 2.5日均浓度变化趋势进行了聚类分析[31]，借助SPSS13.0完成。
3结果分析
3.1PM 2.5空间分布规律3.1.1年均浓度水平
2013年，全国74城市PM 2.5年
均浓度值范围为（26~160）μg/m 3，平均为72μg/m 3，是年均值二级标准（35μg/m 3）的2.06倍。其中，仅有拉萨、海口、舟山这三个城市达到年均值二级标准，比例为4.1%。从年均浓度分布区间来看，大部分城市集中在（46~120）μg/m 3的浓度区间范围，浓度为年均值二级标准1.3~3.4倍。其中23个城市分布在
图1第一阶段开展PM 2.5监测74城市
pm2.5监测
Figure 1Seventy four cities which monitoring PM 2.5in the first
stage
1340
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张殷俊等：中国细颗粒物（PM 2.5）污染状况和空间分布
（61~75）μg/m 3的浓度区间（图2）。
从年均浓度的空间分布来看，PM 2.5污染最重的
区域主要分布在河北南部地区，年均浓度最高的前七名均位于河北省且主要是河北省南部城市。全国来看，污染程度呈以河北南部地区为中心向外逐渐减轻的分布格局。74城市中沿海城市的年均浓度相对较低，虽然绝大多数城市未能达到二级标准，但基本都低于75μg/m 3，总体优于中国中部内陆
地区（图3，见本文第1342页）。3.1.2超标天数比例
74个城市PM 2.5日均浓度值范
围为（3~796）μg/m 3，最低日均浓度出现在12月17
日的舟山市，最高日均浓度出现在12月25日的邢台市（图4）。按日均值二级标准（75μg/m 3）评价，74个城市PM 2.5超标天数比例范围为0.6%~80.3%，平均为33.2%。其中拉萨、厦门和福州等9个城市的PM 2.5超标比例在10%以下，珠海、丽水和东莞等24
个城市超标比例范围为10%~30%，秦皇岛、苏州和兰州等28个城市超标比例范围为30%~50%，西安、成都和天津等10个城市超标天数比例范围为50%~70%，邢台、邯郸和石家庄3个城市PM 2.5超标天数比例超过70%，污染程度最为严重，其中邢台超标比
例为80.3%，每5天就有4天PM 2.5存在污染情况，对健康产生持续不利影响。
从空间分布来看，PM 2.5的超标情况与年均浓度情况呈现相同的特征。超标情况比较严重的区域主要集中在河北南部地区，并呈向外扩散逐渐变好的格局。与浓度分布特征类似，74城市中沿海城市污染比例总体要小于中国中部内陆地区（图5）。
图274城市PM 2.5年均浓度分布
Figure 2Distribution histogram of the annual PM 2.5
concentration of 74cities
图474城市PM 2.5日均浓度统计
Figure 4The daily PM 2.5concentration of 74
cities
1341
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图574城市PM 2.5日均值超标天数比例
Figure 5Ratio of daily PM 2.5concentration exceeding standard of 74cities
图374城市PM 2.5年均浓度
Figure 3Annual PM 2.5concentration of 74
cities
1342
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张殷俊等：中国细颗粒物（PM 2.5）污染状况和空间分布
3.2时间分布规律3.2.1日均值变化规律
PM 2.5浓度达重度及以上污
染情况分析结果显示，2013年，74城市中共有64个
城市发生重度及以上污染天数2241天，即平均每个城市35天。从重度及以上污染发生的时间来看，主
要集中在1-3月和10-12月，12月和1月污染最为集中（图6）。2013年1月和12月，全国发生了两次较大范围的区域性的重污染天气过程。第一次为2013年1月4-16日、1月18-23日以及1月27-30日，中国中东部各地陆续出现大范围和长时间重污染天气，京津冀地区尤为严重；第二次为2013年12月1-9日较大范围区域性重污染过程，污染较重的区域主要为长三角区域、京津冀区域及周边地区和东北部分地区，其中以长三角区域空气污染最为突出。两次重污染天气过程呈现4个特点：①污染范围广，最广一次涉及20余个省份100多个城市；②污染物浓度累积迅速，污染过程多发生突然，多个城市几乎同步出现浓度迅速累积升高现象；③持续时间长，1月出现重度及以上污染超过20个城市的污染过程出现了5次，累计达20天，12月份重污染过程则连续持续了9天，污染区域内多个城市交替出现连续重度及以上污染；④污染程度严重，污染过程中京津冀、长三角地区多个城市的颗粒物浓度均在这几个污染过程中达到年内最高值。3.2.2季节变化特征
选取全国及东西南北的4个
典型城市，分析其PM 2.5浓度的季节变化特征（图
7）。从全国来看，PM 2.5浓度季节变化特征大体表现为冬季>秋季>春季>夏季。冬季由于静稳天气频繁、降水少等不利的气象扩散条件、北方地区燃煤污染物排放总量增加等原因叠加，易出现重污染天气过程，近两年全国较大范围的重污染天气过程均出现在12月、1月。选取的4个主要城市中，广州与
成都季节变化规律与全国相似，冬季最高，夏季最低，春秋次之；北京PM 2.5浓度季节变化特征表现为1月浓度水平显著高于其他时间段外，其他时间的差异并不明显；上海季节变化规律则表现为冬季浓度水平明显高于春夏秋三季，全年浓度低值出现在夏末秋初。3.3聚类分析
为了进一步对74个城市的PM 2.5污染状况进行
分类，本文采用层次聚类法，以各个城市的日均值数据作为变量，对74个城市样本进行聚类分析，探讨PM 2.5污染状况的区域特征。聚类方法选用Ward 最小方差法，距离和相似性测度方法选择欧式距离平方（Squared Euclidean distance ）。聚类结果如图8所示。
从聚类结果来看，PM 2.5污染的空间区域特征较
为明显，74个城市可以分为10个区域。受到城市经济发展水平、产业结构、气候、地形等多种因素的
影响，分区结果呈现一定区域差异。
（1）京津冀地区被分为北部、南部和中东部三块，与地形、经济发展方式和产业结构有很大关
图674城市重度及以上污染城市数量
Figure 6Numbers of the heavy and over heavy polluted cities of 74
cities
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