北京地区冬春PM_2_5_和PM_省略_水平时空分布及其与(8)

空气环境质量;PM2.5

2期赵晨曦等：北京地区冬春PM2.5和PM10污染水平时空分布及其与气象条件的关系425

围区县的颗粒物浓度预测时不可避免地造成了一定的误差．图7是根据北京地区春季PM2.5平均质量浓度进行普通克里格插值过程所产生的标准误差预测图，可以反映在整个研究区内插值结果的可靠性．可以看出，中心城区由于监测点较多，预测标准误较小，而监测点较少的北京周边地区，预测标准误较大．在房山区西南边缘处达到最大值11.02·m－3．导致该区域标准误较大的原因主要有：首μg

先，区县内监测点数量仅有两个，且均位于房山区东部，而房山区所占面积较大，因此对该区县西部的预测存在较大的误差；其次，该地区位于北京西南处，整体污染水平较高，不同气象条件下颗粒物浓度差异较大，数据变化性和离散程度较高，造成样本统计量不能很好地体现总体统计量；最后，该区域监测点的数据具有一定的缺失值，可能对本区域的标准误具有一定影响

．

0.867，P＜0.01．二者的比值范围为0.31～0.96，

起到均值为0.72．PM2.5占PM10组成中的绝大部分，主导作用，这与其他城市、地区相关研究报道相似．

上海区县和临安本底站PM2.5平均质量浓度分别为（131.6±65.2）μg·m－3和（83.5±22.9）·m－3［24］．广州冬季PM2.5日均值浓度为69μg

·m－3，霾日期间PM2.5日均值浓度为72μg

·m－3［25］．台湾高雄的PM2.5和PM10的日均质量μg

·m－3，·m－3和（111±38）μg浓度分别为（68±24）μg

［26］

二者之比为0.62±0.1．香港的PM2.5和PM10的

·m－3和日均质量浓度分别为（31.12±7.31）μg

［27］

（49.71±12.28）μg·m－3，二者之比为0.63．

PM2.5在PM10中所占比重越高，危害越严重．因此，可以通过调控PM2.5的质量浓度来降低PM10的质量浓度．虽然北京区县PM2.5已经成为PM10的主要组成部分，但是粗粒子（PM2.5～10）在PM10中仍占相当的份额．Zhang等通过北京大气中的钙离子分析，发现粗粒子中钙离子的主要来源是建筑尘．北京近期的大规模地铁、工程建设可能是产生粗粒子的重要原因，同时也可以说明目前仍然可以通过控制粗粒子的浓度来降低PM10的浓度．因此，对于减轻北京市颗粒物污染的问题需要做到粗、细粒子双管齐下，预防和治理结合，制定行之有效的调控措施．

PM2.5和PM10的质量浓度会以往研究亦可表明，呈现季节性变化，且供暖期与非供暖期之间也存在．一般来说，北京冬季供暖期SO2污染较为严重，PM2.5的平均质量浓度冬季最高，晚着显著的差异

春、夏天和早秋则最低

［30］

［29］

［28］

．Shi等［31］研究发现，北

京区县夏季PM2.5的平均质量浓度为（46±28）PM10的平均质量浓度为（68±33）μg·m－3，·m－3，μg

二者的比为0.68．其浓度均值几乎是冬季的一半，主要由于夏季大气环境不稳定，雨水丰沛，植被覆盖程度高，利于颗粒物扩散或沉降．而受冬季供暖，春

图7Fig．7

北京市春季PM2.5的质量浓度进行PredictionstandarderrormapofPM2.5克里格插值产生的标准误差预测图massconcentrationinspringinBeijing

季风沙等污染源因素的影响，冬春季节下颗粒物浓度普遍偏高．3.3

气象因子的影响有研究表明，冬季近地层大气环境较稳定，

［15］

3.2相关研究对比

PM2.5和PM10的质量浓度与气象因子的相关性在四．较高的相对湿度利于大气颗粒物在

使得颗粒物质量浓度增加．湿度大的水汽上附着，季中最高

天气多存在逆温现象，使空气中的颗粒物不易扩散，

容易形成雾罩，而雾罩会更加抑制颗粒物扩散．风

相较于我国其他发达地区，北京市的颗粒物污

染程度也较为严重．北京PM2.5和PM10的冬春平均·m－3和136.91μg·m－3，质量浓度分别为102.95μg

Spearman秩相关系数为且二者存在较好的相关性，