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1、北京市可吸入颗粒物污染的空间分布特征与影响机理赵文慧,宫辉力,赵文吉ZhaoWenhui,GongHuili,ZhaoWenji首都师范大学资源环境与旅游学院,资源环境与地理信息系统北京市重点实验室三维信息获取与应用教育部重点实验室,10037,北京CollegeofResourcesEnvironmentandTourismKeyLabofResourcesEnvironmentandGIS,BeijingKeyLabof3DInformationAcquisitionandApplication,MinistryofEducati
2、on,100037,BeijingE-mail:dianer82@126.com绪言城市的可吸入颗粒物污染分布和下垫面介质、人为污染源等有非常密切的关系。城市空气中颗粒物含量的测定和研究已经得到了高度重视。我国仅在少数城市进行了研究,虽然取得了一些成果,对大气细颗粒物污染有了一定的认识,但大多数研究仅是个别点位的监测,尚不能籍此对大气细颗粒物的空间污染特征进行全面的分析。因此对北京市空气可吸入颗粒物进行深入研究具有很大的意义。研究方法本研究选择北京市城区作为研究区域,以大气可吸入颗粒物尤其是大气细颗粒物作为研究对象,通过采暖和非采暖两
3、期的实地采样和室内样品的系统分析,利用GIS中的地统计分析工具和Kriging技术模拟了PM0.3、PM0.5、PM1.0、PM3.0、PM5.0的空间分布,分析了北京市五环内大气可吸入颗粒物的空间分布特征,同时采用GIS和遥感技术计算和绘制了北京市下垫面介质图和气象因子分布图,结合空间分析方法和统计评价方法,定量评价了PM0.3、PM0.5、PM1、PM3和PM5的空间分布以及与建设用地、道路用地、地表温度等影响因子的空间相关程度和总体污染分布特征。研究成果分析与讨论表1颗粒物浓度与气象因子的相关矩阵PM0.3PM0.5PM1.0P
4、M3.0PM5.0温度湿度风速PM0.31PM0.5-0.47231PM1.0-0.59720.96781PM3.0-0.43180.85010.86461PM5.0-0.40680.82470.84270.99851温度0.3217-0.5855-0.6582-0.3171-0.30251湿度-0.37740.60990.66240.29480.2769-0.90251风速0.2450-0.5271-0.3686-0.3961-0.3647-0.05710.11641ABCD注:A-PM0.5B-PM1.0C-PM3.0D-PM5.
5、0E-PM0.3图1非采暖期可吸入颗粒物E克里格预测图BACD注:A-PM0.3B-PM0.5C-PM1.0D-PM3.0E-PM5.0图2采暖期可吸入颗粒物克里格预测图F图3不同下垫面可吸入颗粒物中部分微量元素浓度的对比图4下垫面对应颗粒物浓度两期数据比较结论(1)基于地统计的插值方法,根据半变异函数云图和试验方差最小的原理,选择合适的半变异函数理论模型进行变量的空间插值,能够较好地模拟可吸入颗粒物浓度的空间连续分布格局,并取得较好的效果。(2)城市的可吸入颗粒物污染分布和下垫面介质、人为污染源、人口密度气象因素有非常密切的关系。城
6、市区域由于建筑物密集,人口密度大,以及交通繁忙,故小粒径的可吸入颗粒物污染浓度相对较严重。(3)小粒径(0.3μm-1.0μm)的颗粒物浓度的数量级要明显高于中等颗粒物(3μm-5μm)浓度数量级。小粒径颗粒物浓度所占比重高达86%-92%,并且采暖期时的比重高于非采暖期。(3)不同的下垫面上可吸入颗粒物浓度是不同的。综合来看,建筑工地及周边的颗粒物污染最严重,其次为工业区,绿地附近的颗粒物污染最小。(4)对采暖期的颗粒物进行滤膜采样,分析发现K,Zn,Pb,As富集程度很高,受人为活动影响较大,表明土壤源、燃煤和交通工具尾气排放是本
7、地区大气细颗粒物的主要来源。主要参考文献[1]DIODATON,CECCARELLIM.GeographicalInformationSystemsandGeostatisticsforModelingRadioactivelyContaminatedLandAreas[J].NaturalHazards,2005,35:229-242.[2]张仁铎.空间变异理论及应用[M].北京:科学出版社,2005,19-40.[3]ChowJC,WatsonJG,etal.PM10andPM2.5compositioninCalifornia’
8、sSanJoaquinValley.[J]AerosolScienceandTechnology.1993,18:105-128.[4]王式功,杨德保,尚可政等.兰州市区冬半年低空风特征与空气污染物浓度的关系[J]兰州大