河南省PM2.5时空变化及其影响因素

韩 艳，董慧敏

（河南城建学院测绘与城市空间信息学院，河南 平顶山 467036）

随着经济快速发展和城市化进程快速推进，环境问题接踵而来，大气污染成为全球重点关注的问题之一。PM2.5（颗粒物直径≤2.5μm）易吸附有毒、有害物质，颗粒小、质量轻，能够长时间悬浮于空气中，易被人体吸入。研究表明呼吸系统疾病和心脑血管系统疾病与PM2.5浓度密切相关［1］，故PM2.5浓度变化引起很多学者关注。

PM2.5来源可分为自然源和人为源，其中自然源涵盖了风扬尘土、森林火灾等多种形式，人为源由一次颗粒物与二次颗粒物组成。一次颗粒物主要来源于燃煤烟尘、工业粉尘、建筑和道路扬尘等污染源向大气中释放的一系列颗粒污染物；二次颗粒物主要来源于汽车空调系统的冷凝液、汽车尾气、燃油燃烧及生物质气化过程产生的气态污染物。二次颗粒物经过一系列复杂的化学反应，最终被释放到大气中，成为PM2.5的主要贡献者。目前，对PM2.5的研究多以城市群、经济带和省域为研究对象［2－4］，主要关注其化学成分［5］、大气环流背景［6］、时间和空间变化特征［7－8］、影响因素［9］、跨界输送、环境污染和环境健康效应［10］等方面。

华北平原是我国四大大气高污染地区之一，河南省处于华北平原的高浓度污染聚集区。已有学者对河南省特定站点、个别城市和城市带的PM2.5浓度、重金属污染来源及健康风险评价进行了研究［11－13］，但对整个河南省PM2.5浓度变化的研究还比较缺乏。本文以2017年1月1日至2022年12月31日河南省的18个观测站逐小时PM2.5浓度数据为研究对象，采用数据统计、反距离权重和地理探测器等方法，探讨河南省PM2.5浓度时间和空间变化特征及其影响因素。研究结果可为河南省治理大气污染提供参考依据。

1 研究区概况和数据来源

1.1 研究区概况

河南省位于黄河中下游，是华北平原重要组成部分，面积为16.7万km2，占全国总面积的1.73%。平原和盆地面积约占河南省总面积的55.7%；河南省西北部、西部及南部分别是太行山、伏牛山、桐柏山和大别山，山地面积约占总面积的44.3%。河南省季风气候特征显著（南部是亚热带季风气候，中北部是温带季风气候），夏季高温多雨，冬季寒冷干燥，年均温为13.2～15.5℃，年均降水量为480.2～1 115.9 mm，降水量主要集中于夏季［14］（占全年降水量的52.4%）。此外，河南省是我国的人口大省、农业大省、经济大省，人口总数位居全国第三，耕地面积位居全国第二，GDP位居全国第五。

1.2 数据来源

（1）PM2.5浓度数据：2017年1月1日至2022年12月31日河南省18个站点（南阳、商丘、郑州、开封、驻马店、周口、信阳、三门峡、漯河、洛阳、平顶山、安阳、鹤壁、新乡、焦作、濮阳、许昌、济源）逐小时的PM2.5浓度数据，来源于中国环境检测总站（http：／／www.cnemc.cn／）。（2）气象数据：2017年1月1日至2022年12月31日河南省17个气象站点（西华、新乡、三门峡、信阳、郑州、驻马店、固始、西峡、南阳、宝丰、安阳、桐柏、许昌、孟津、商丘、永城、开封）逐日气温和降水量数据，来源于美国国家海洋和大气管理局；同期的平均风速数据来源于中国气象数据网（http：／／data.cma.cn／）。（3）社会经济数据：包括18个地级市的常住人口、建成区绿化覆盖率、车辆拥有量、第二产业等指标，来源于河南省统计年鉴（2017—2022年）和18个地级市的统计资料（2017—2022年）。（4）基础地理信息数据：行政边界数据来源于国家基础地理信息中心（http：／／www.ngcc.cn／ngcc／）。

2 研究方法

2.1 反距离权重法

反距离权重法是一种常用的空间插值方法，是基于距离加权插值法的改进和优化［15］。根据反距离权重法的假设，每个测量点均会受到一种局部效应的影响，随着距离的增加，这种影响逐渐减弱。当一个测试点被分成几个部分后，如果该区域中所有测点已知，则在每一部分里，用另一些相邻的点求解未知点。该方法对接近预测位置的点赋予了较高的权重，但随着距离的增加，权重逐渐降低，因此被称为反距离权重法。其计算公式为

式中：n为特定区域内对未知点产生影响的已知数；zi为第i个已知点的值；di为第i个已知点到未知点的距离；指定的幂为k，默认为2。借助ArcGIS10.8软件平台，采用反距离权重法，绘制2017—2022年河南省PM2.5浓度空间变化图。

2.2 地理探测器

空间异质性是地理现象的基本特征之一。地理探测器主要被应用于空间分异性影响因素的识别与作用机制研究。该探测器包括4个探测器，分别为生态探测、风险区探测、分异及因子探测和交互作用探测。本文所采用的方法主要是分异及因子探测［16］，探测Y的空间分异性，以及探测某因子X多大程度上解释了属性Y的空间分析，用q值度量，其计算公式为

式中：h＝1，…，L；L为变量Y或因子X的分层，即分类或分区；Nh和N分别为层h和全区的单元数；和σ2分别是层h和全区的Y值的方差。q值处于0和1之间，值越大说明Y的空间分异性越明显；如果分层是由自变量X生成，则q值越大表示自变量X对属性Y的解释力越强，反之则越弱。

此外，在ArcGIS10.8软件平台上，加载基础地理信息数据（行政边界和数字高程模型），绘制研究区位置示意图。

3 结果与分析

3.1 时间上的变化特征

3.1.1 年际变化特征

2017—2022年河南省18个地级市年均PM2.5浓度呈下降趋势（见图1），尤其是2019年以后，下降趋势明显（59.2±4.6μg／m3→43.8±3.8μg／m3（均值＋标准差，下文同））。其主要原因是：（1）2019年河南省有针对性地集中开展重点领域、重点行业和关键环节的治理，有效降低了污染物排放。（2）通过实施“三散”管理、引入“双替代”措施，禁止销售散煤、查扣燃煤散烧设施、整治和取缔“散乱污”企业，新建和改造了集中供热管网，有效地降低了PM2.5的浓度。（3）2020—2022年河南省部分地区实施了交通管制等措施，在一定程度上降低了PM2.5的浓度。

图1 2017—2022年河南省PM2.5浓度年际变化

图2 2017—2022年河南省PM2.5浓度季节变化

从分布地区来看，相较于其他城市，安阳市PM2.5浓度偏高。其主要原因是：（1）安阳拥有大量传统工业，主要以煤炭为能源，排污企业数量多且规模大，即自身产生大量污染物。（2）冬季燃煤取暖，产生更多的大气颗粒物，加重了污染程度。（3）在冬季，安阳大气静态稳定性持续，不利于污染物扩散，导致污染物集聚。（4）受太行山脉和京津冀大气污染传输通道的影响，外来污染物导致污染加重。

在河南省的18个城市中，信阳市PM2.5浓度在观测年份内均相对较低。其主要原因是：（1）信阳市位于河南省南部，属亚热带季风气候，年均降水量最高，降水过程对大气污染物具有一定淋洗作用［17－18］。（2）信阳市污染性企业相对较少，排放至大气中的污染物较少。（3）信阳市森林覆盖率达42.3%，对大气具有一定程度的净化作用。（4）信阳市距离我国北方污染核心区相对较远，受其影响相对较小。

3.1.2 季节变化特征

河南省四季PM2.5平均浓度由高到低依次为89.5±16.2μg／m3（冬季）、48.5±5.5μg／m3（秋季）、41.4±6.1μg／m3（春季）、28.8±7.3μg／m3（夏季）。冬季PM2.5平均浓度远高于其他三季（见图3）。在四季中冬季污染较重、夏季空气质量最好。主要原因是：（1）冬季属于采暖季节，煤炭消耗量增加，输入至大气中的颗粒污染物增多。同时，冬季大气稳定性较好，不利于污染物扩散［19］，从而加重了污染程度。（2）河南省属于季风气候，降水量主要集中于夏季，降水过程对大气污染物具有一定淋洗作用［17－18］，从而减少大气中的颗粒物。

图3 2017—2022年河南省PM2.5浓度月份变化

3.1.3 月份变化特征

由图3可知，（1）2017—2022年河南省18个地级市PM2.5月均浓度呈“U”型变化特征，1～7月呈降低趋势，其中1～3月降低速度较快，4～7月降低速度较慢；8～12月呈增加趋势，其中8～9月增加速度较慢，10～12月增加速度较快。（2）10月至次年3月PM2.5浓度较高，即污染较严重；4～9月PM2.5浓度较低，空气质量相对较好。（3）1月PM2.5浓度最高（107.9±12.2μg／m3），7月PM2.5浓度最低（27.0±10.6μg／m3），其原因详见3.1.2季节变化特征分析。

由以上分析可知，月份分析结果与季节分析结果存在相似的地方：冬季（12月至次年2月）PM2.5浓度最高，污染最严重。也存在不一致的地方：（1）从季节尺度来看，夏季（6～8月）空气质量最好；从月份尺度来看，7～9月PM2.5浓度最低。（2）从季节尺度来看，夏季和春季（3～8月）PM2.5平均浓度较低；从月份尺度来看，4～9月PM2.5平均浓度较低。不一致的主要原因是：季节划分是按照传统四季划分，考虑的主要因素是气温和降水量；而月份尺度是以月为单位的PM2.5浓度平均变化。由此可知，PM2.5浓度变化不仅受气候要素的影响，还具有自身特征。

3.2 空间上的变化特征

总体上，各个年份河南省PM2.5年均浓度呈“北高南低”的变化特征，高值或者低值中心在不同年份的位置不同（见图4）。具体来讲，北部的安阳、濮阳、焦作、济源、洛阳、开封等地PM2.5年均浓度较高（55～70μg／m3），南部的信阳、驻马店等地PM2.5年均浓度偏低（35～55μg／m3）。北部城市浓度较高的主要原因是：工业较发达，输入至大气中的固态颗粒物较多；冬季采暖燃料主要是煤炭，输入至大气中的粉尘颗粒物较多；冬季大气层较稳定，易发生逆温，不利于污染物扩散；距离京津冀污染区较近，受其影响较大。南部城市浓度较低的主要原因是：降水量较大，降水过程对空气具有一定的净化作用；与北部城市相比，南部城市工业不发达，输入至大气中的粉尘颗粒物较少；距离京津冀污染区较远，受其影响较小。

图4 2017—2022年河南省PM2.5浓度空间变化

从时空上来看，约以2019年为界，2017—2019年间PM2.5平均浓度值较高（浓度≥55μg／m3，区域面积较大），2020—2022年间浓度值较低，尤其是2021—2022年，绝大部分区域浓度＜50μg／m3。在观测时间段内，2019年PM2.5平均浓度值最高，绝大部分区域（驻马店和信阳除外）浓度≥55μg／m3，北部大部分地区（安阳、濮阳、鹤壁、新乡、济源、洛阳等）浓度≥60μg／m3；2021年PM2.5平均浓度值最低，绝大部分区域浓度＜45μg／m3，信阳和三门峡等地浓度＜40μg／m3。2020—2022年浓度值较低的原因详见3.1.1年际变化特征分析。

3.3 影响因素分析

参考已有研究［20－22］，同时根据数据精度和可获得性，选取7个影响因子（常住人口、建成区绿化覆盖率、车辆拥有量、第二产业、气温、风速和年降水量）来探讨河南省PM2.5浓度变化的影响因素。

利用地理探测器确定各影响因子对PM2.5浓度变化的影响，结果如表1所示。总体上，各因子对PM2.5浓度变化的解释力为0.186～0.572。其中，解释力最大的因子为年均降水量（0.572），其次为第二产业（0.502），第三为平均风速（0.383），第四为常住人口（0.367），解释力度较小的因子是车辆拥有量、建成区绿化覆盖率和年均温，其中解释力度最小的因子是车辆拥有量（0.186）。由此可知，年均降水量、第二产业、平均风速和常驻人口对河南省PM2.5浓度变化影响较大，车辆拥有量、建成区绿化覆盖率和年均温对河南省PM2.5浓度变化的影响较小。

表1 单因子探测结果

河南省属于季风气候，降水量主要集中于夏季［14］（占全年降水量52.4%）。PM2.5属于大气中的固态颗粒物，而降水能够将大气中颗粒物带落至地面，起到淋洗作用［17－18］，PM2.5浓度季节和月份尺度变化特征给予证实（见图2、图3）：从季节来看，夏季PM2.5浓度最低；从月份尺度来看，7～9月PM2.5浓度最低。平均风速增加，促使大气流动加速，导致污染物扩散，即稀释了大气PM2.5浓度。所以，年均降水量和年均风速均显著影响PM2.5浓度，且年均降水量和年均风速与PM2.5浓度呈负相关，即年均降水量和年均风速增加，大气PM2.5浓度降低。

第二产业指的是工业，河南省西北部的安阳、濮阳、鹤壁、新乡、济源、洛阳等地以机械制造、钢铁、煤电化材等为主导产业，而这些工业活动产生大量的固态颗粒物［23］，在所观测时间段内，这些地区PM2.5浓度较高。而河南省南部地区（信阳、驻马店等地）第二产业相对不发达，在所观测时间段内，这些地区PM2.5浓度较低。第二产业显著影响大气中PM2.5浓度，且二者之间呈正相关关系，即第二产业愈发达，大气中PM2.5浓度愈高。建议河南省北部地区进行合理工业布局，淘汰落后高耗能产业，进行产业升级，发展高新技术产业。

各影响因子对PM2.5浓度变化的解释力中，常驻人口排第四位。随着人口的聚集，生产和生活所消耗的能源逐渐增加，产生的细小固态颗粒物随之增多。首先，居民生活方式和消费结构的改变将消耗大量资源能源，尤其是原煤，产生大量的粉尘颗粒。其次，住房和城市公共基础设施需求会促进城市建设面积扩大，产生大量扬尘，导致大气PM2.5浓度增加。再次，交通需求导致机动车数量增长，交通拥堵现象频发，排放大量尾气。同时，城市建筑密度与高度不断上升，使得城市内部大气循环不畅，为污染物集聚以及相互间的化学反应提供了有利条件。

4 结论

通过对河南省的18个观测站逐小时PM2.5浓度数据研究，得出以下结论：（1）时间方面，2017—2022年河南省年均PM2.5浓度呈下降趋势；冬季PM2.5浓度远高于其他三季；PM2.5浓度月份变化呈“U”型，1月浓度最高，7月浓度最低。（2）空间方面，河南省北部PM2.5浓度较高，南部浓度较低。（3）年降水量、第二产业、年均风速和常驻人口等因素主导了河南省PM2.5浓度时间和空间变化，故建议河南省北部地区进行合理工业布局，淘汰落后高耗能产业，进行产业升级，发展高新技术产业。