, 高浩1, 张倩倩1, 梁林林2, 张兴赢1
, 郭兆迪1, 邓运超3, 白薇41. 国家卫星气象中心, 北京 100081;
2. 中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室, 大气化学重点开放实验室, 北京 100081;
3. 山东省莱西市气象局, 莱西 266622;
4. 华风气象传媒集团, 北京 100081
收稿日期: 2019-11-28; 修回日期: 2020-05-21; 录用日期: 2020-05-21
基金项目: 国家自然科学基金（No.41705109，41775028）；国家重点研发计划（No.2017YFB0504000，2017YFB0504001，2016YFB0500705）
作者简介: 刘旭艳(1983-), 女, E-mail:liuxuyan@cma.gov.cn
通讯作者（责任作者）: 张兴赢, E-mail:zxy@cma.gov.cn
摘要：基于2005—2015年OMI反演的甲醛柱浓度月均数据，对中国及境内典型城市群甲醛柱浓度时空变化及影响因子进行了分析.结果发现，甲醛柱浓度高值区集中在京津冀中南部、山东西部、河南北部、江浙沪、珠三角、湖北东部、湖南东部、广西、四川与重庆交界.2005—2015年中国甲醛柱浓度总体呈上升趋势，其中，京津冀地区增长趋势最明显，江浙沪地区呈略微下降趋势.中国、京津冀及江浙沪地区夏季甲醛柱浓度明显高于其余3个季节，呈明显的周期性变化；2005—2015年中国4个季节甲醛柱浓度均呈增加趋势，京津冀地区除夏季外其余3个季节也呈增加趋势，江浙沪和珠三角地区各季节甲醛柱浓度变化趋势不一致.近11年，中国、京津冀和江浙沪地区7月甲醛柱浓度最高，珠三角地区9月甲醛柱浓度最高.京津冀和江浙沪地区甲醛柱浓度月最高值和月最低值之间的差异大于珠三角地区.中国、京津冀、江浙沪和珠三角地区近11年秸秆焚烧与相应甲醛柱浓度呈明显正相关，相关系数为0.84~1.00，表明秸秆焚烧是影响近11年甲醛柱浓度变化的重要因子.尽管有些区域季节温度与相应甲醛柱浓度呈负相关，但温度总体也是影响中国及这3个典型城市群甲醛柱浓度变化的另一个重要因子，京津冀地区尤其明显.月平均温度与相应甲醛柱浓度的相关系数为0.52~0.85.人口、民用汽车保有量和国内生产总值与中国、京津冀、江浙沪和珠三角地区相应甲醛柱浓度相关系数均低于0.60.影响因子分析结果暗示控制秸秆焚烧和减少温室效应是降低我国甲醛柱浓度的重要途径.
关键词：甲醛柱浓度OMI时空变化影响因子城市群
Spatial-temporal variations and affecting factors of formaldehyde column density over China and typical city groups during the period of 2005—2015
LIU Xuyan1
, GAO Hao1, ZHANG Qianqian1, LIANG Linlin2, ZHANG Xingying1, GUO Zhaodi1, DENG Yunchao3, BAI Wei41. National Satellite Meteorological Center, Beijing 100081;
2. State Key Laboratory of Severe Weather & Key Laboratory for Atmospheric Chemistry, Chinese Academy of Meteorological Sciences, Beijing 100081;
3. Laixi Meteorological Bureau, Laixi 266622;
4. Huafeng Meteorological Media Group, Beijing 100081
Received 28 November 2019; received in revised from 21 May 2020; accepted 21 May 2020
Abstract: We analyzed spatial-temporal variations and affecting factors of formaldehyde column density over China and typical city groups during the period of 2005—2015. The data is from monthly products retrieved by OMI instrument onboard the Aura satellite. The results were listed as follows: The high formaldehyde column density concentrated in the south of Beijing-Tianjin-Hebei (BTH),the west of Shandong,the north of Henan,the Jiangsu-Zhejiang-Shanghai (JZS),the Pearl River Delta (PRD),the east of Hubei,the east of Hunan,Guangxi,and the border between Sichuan and Chongqing. An increasing trend of formaldehyde column density across China,over BTH and PRD and a slight downward trend over JZS from 2005 to 2015 were shown. The increasing trend in BTH was the most distinct. The formaldehyde columns in summer over China,BTH and JZS were significantly higher than those in other three seasons. An increasing trend of formaldehyde column density in 4 seasons in China during the period of 2005—2015 were found. Besides summer,formaldehyde column density in the other 3 seasons over BTH also increased. However,the trends of formaldehyde columns over JZS and PRD were inconsistent among the 4 seasons. The highest monthly formaldehyde column density was seen in July in China,BTH and JZS,and in September in PRD. The difference between the highest and lowest monthly formaldehyde column density over BTH and JZS was greater than that over PRD. During the period 2005—2015, the formaldehyde column density in China and 3 typical city groups was positively correlated with the crop straw burning,with correlation coefficient ranges from 0.84 to 1.00. The high correlation coefficient indicted that the crop straw burning played a crucial role in determining the trend of formaldehyde column density from 2005 to 2015. The mean temperature was also another important factor influencing the variation of formaldehyde column density in China and 3 typical city groups,especially for BTH,although it negatively correlated with the corresponding formaldehyde column density in some regions. The correlation coefficients of the population,civil automobile holding quantity,gross domestic product with the formaldehyde column density in China,BTH,JZS and PRD were all lower than 0.60. The analysis of influencing factors suggested that control crop straw burning and reduce greenhouse effect are important ways to reduce the formaldehyde column density in China.
Keywords: formaldehyde column densityOMIspatial-temporal variationsinfluencing factorscity groups
1 引言(Introduction)甲醛(HCHO)是一种有毒、致癌且有刺激性气味的痕量气体(兰州化学工业公司化工研究院环境监测站, 1981；朱松岩等, 2018), 其本底浓度主要通过大自然界中甲烷光化学氧化而来(Abad et al., 2015), 是全球大气中HCHO的最主要来源, 在全球尺度上可占全球HCHO产物的50%以上(Stavrakou et al., 2009a), 同时也是大气中最富有的羰基化合物.HCHO属于短生命周期产物, 生命周期大约为1.5 h, 因此, 它是非甲烷挥发性有机物(NMVOCs)排放最理想的示踪物, 同时也是光化学活性重要的示踪物(Chance et al., 2000;De Smedt et al., 2008).因此, 人们常利用HCHO来研究NMVOC、异戊二烯和碳氢化合物排放的时空分布(Palmer et al., 2003；2006；Fu et al., 2007；Millet et al., 2008；Stavrakou et al., 2009a;2009b；尉鹏等, 2010；Barkley et al., 2013；Bauwens et al., 2016；Zhu et al., 2017).大气HCHO主要来源于两方面：一是生物质燃烧和化石燃料的不完全燃烧(一次来源), 特别对于城市大气甲醛, 主要来源于机动车尾气排放、工业排放等化石燃料的不完全燃烧；二是光化学反应的产物(二次来源)(顾达萨等, 2008；王少丽等, 2008；徐刚等, 2008；张玉洁等, 2009).
目前, 大气中的甲醛浓度主要通过地基多轴差分光学吸收光谱仪观测(自下而上探测)和卫星遥感反演(自上而下探测)获得, 后者较前者在大面积、长时间序列、高频次测量方面具有十分明显的优势, 因此, 自从臭氧总量制图光谱仪(TOMS)问世以来, 通过卫星遥感获取大气甲醛浓度成为研究甲醛的重要手段.卫星探测HCHO的载荷较多, 如GOME、SCIAMACHY、OMI和OMPS(Zhu et al., 2016).诸多研究(De Smedt et al., 2010；2012；2015；Khokhar et al., 2015；Hong et al., 2018)表明：与观测相比, GOME2和OMI对中国区域HCHO垂直柱浓度存在低估现象；在中国区域, OMI与地面观测的相关系数(约0.9)较GOME2与地面观测的相关系数(约0.8)大；通过敏感性测试发现, OMI采用观测到的廓线作为前置廓线时, 卫星观测和地面观测的斜率可大大提高, 且能将反演的HCHO柱浓度提高20%~50%, 使卫星监测和地面观测的吻合度更好, 达到85%.因此, 本文选取OMI载荷反演HCHO柱浓度.
国外对大气HCHO浓度的测定及反演比我国早, 目前我国尚未将HCHO浓度测量列为常规观测.2016年之前, 国内运用卫星数据分析甲醛时空分布的研究较少, 然而近4年, 国内基于卫星反演HCHO柱浓度研究其时空分布和影响因子的报道开始涌现.例如, 单源源等(2016)利用OMI反演HCHO柱浓度研究了我国东部地区HCHO的时空分布特征；朱松岩等(2018)总结了目前全世界利用紫外波段卫星遥感反演HCHO的方法；谢顺涛等(2017a;2017b;2018)基于卫星遥感研究了中国、兰州和天水地区HCHO的时空分布及影响因子；王爽等(2018)和Zhu等(2018)均研究了京津冀地区的HCHO柱浓度时空分布变化；焦娇等(2018)也基于卫星遥感研究了华北五省HCHO柱浓度的时空变化及影响因素.这些研究丰富了国内甲醛柱浓度遥感监测研究, 然而基于长时间序列研究中国及典型城市群HCHO柱浓度的时空演变及影响因子的报道尚不多见.
因此, 本文基于OMI反演的甲醛柱浓度, 研究2005—2015年中国(主要为大陆区域)及典型城市群(京津冀、江浙沪和珠三角地区, 图 1)甲醛柱浓度的时空演变, 并结合气象数据、秸秆焚烧火点数据、人口密度及经济数据, 探讨近11年影响这些地区HCHO柱浓度变化的主要因子, 以期为未来控制NMVOCs提供科学依据, 并为反演自上而下多年NMVOCs排放清单提供研究基础.
图 1(Fig. 1)
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| 图 1 本文典型城市群区域范围(浅灰色代表京津冀, 深灰色代表江浙沪, 黑色代表珠三角) Fig. 1Typical city groups in this paper (Light grey represents Jing-Jin-Ji, dark grey represents Jiang-Zhe-Hu, and black represents PRD) |
2 数据和方法(Data and methodology)2.1 数据来源2.1.1 HCHO柱浓度数据OMI反演的HCHO垂直柱浓度产品数据从荷兰皇家气象研究所(http://www.temis.nl/index.php)获取, 其主要参数如表 1所示.OMI搭载于地测系统计划(EOS)的AURA卫星, 该卫星于2004年7月15日升空发射.本文所用HCHO柱浓度产品是基于DOAS(差分吸收光谱技术, Differential Optical Absorption Spectroscopy)技术反演, 空间分辨率为0.25°×0.25°, 时间分辨率为月, 剔除了云覆盖率(CF)大于40%和太阳天顶角(SZA)大于70°的数据.
表 1(Table 1)
| 表 1 OMI数据参数 Table 1 Data parameters of OMI | ||||||||||||||
表 1 OMI数据参数 Table 1 Data parameters of OMI
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2.1.2 火点数据火点数据来源于MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer, ftp://fuoco.geog.umd.edu/modis/C6/mcd14ml/), 选择全球月火点动态产品(MCD14ML), 该数据主要包括火点位置、卫星类型、过火时间、火点置性度及火点类型等, 空间分辨率为1 km (Giglio, 2015).MODIS是通过探测一段时间范围内热红外异常信号来检测火点.
2.1.3 土地类型数据本文使用的2005—2015年土地利用类型数据来源于MODIS (https://lpdaac.usgs.gov/dataset_discovery/modis/modis_products_table)的陆地3级标准产品MCD12Q1 (MODIS/Terra and Aqua Combined Land Cover Type Yearly Global 500 m SIN Grid V006)(Friedl et al., 2015), 便于提取研究区耕地分布.
2.1.4 其它数据文中人口总数、民用汽车保有量和国内生产总值数据来源于中国统计局(http://www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj/)、北京市统计局(http://www.bjstats.gov.cn/tjsj/)和上海市统计局(http://www.stats-sh.gov.cn/html/sjfb/201801/1001529.html)；温度数据来源于中国气象数据网(http://data.cma.cn/)；人口密度数据来源于NASA的社会经济数据和应用中心(SEDAC, http://sedac.ciesin.columbia.edu/data/collection/gpw-v4).
2.2 数据处理方法本文在提取HCHO柱浓度、火点及土地类型数据过程中, 剔除了小于0的数据, 并通过掩膜裁剪出中国及境内典型城市群的月、季节和年甲醛柱浓度值.另外, 本文数据处理还涉及秸秆焚烧火点数据处理, 卫星选择了搭载OMI传感器的Aura卫星, 一方面可保证过境时间一致, 另一方面防止上午星和下午星识别同一个火点导致火点数目重复统计.为保证MODIS识别火点的准确性, 选择置性度80%(Xia et al., 2013)以上的火点进行处理.
因秸秆焚烧一般发生在耕地, 所以为了确认火点是否发生在耕地, 用上述获得的火点数据与MODIS土地类型数据进行叠加求交集, 获得耕地类型的火点, 即认为是秸秆焚烧火点.
本研究分析了甲醛柱浓度变化的影响因子, 采用基于像元的空间分析法, 计算甲醛柱浓度与各个因子之间的相关性, 以秸秆焚烧火点数与甲醛柱浓度的相关性为例, 其相关系数计算公式见式(1).
 | (1) |
3 结果和讨论(Results and discussion)本研究分析了2005—2015年中国及3个典型城市群(京津冀、江浙沪和珠三角)甲醛垂直柱浓度年、季节和月时空变化及影响因子, 本研究中若无特殊说明, 柱浓度均指垂直柱浓度, 单位为1015 molec · cm-2.
3.1 近11年甲醛柱浓度变化3.1.1 年际变化由2005—2015年中国HCHO柱浓度空间变化(图 2)可知, 甲醛柱浓度高值区集中于京津冀中南部、山东西部、河南北部、江浙沪、珠三角、湖北东部、湖南东部、四川与重庆交界及广西.中国西北部, 如青海、新疆、西藏等地年均甲醛柱浓度较低.
图 2(Fig. 2)
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| 图 2 2005—2015年OMI观测的HCHO柱浓度空间分布 Fig. 2Spatial distributions of yearly HCHO column density retrieved from OMI during the period of 2005—2015 |
图 3为近11年中国及3个典型城市群甲醛柱浓度年均值变化, 除江浙沪外, 中国、京津冀和珠三角地区甲醛柱浓度总体均呈上升趋势.近11年中国甲醛柱浓度平均为(5.3 ±0.1)×1015molec · cm-2, 与陈智海等(2019)得到的中国近12年甲醛柱浓度平均值(5.1±0.8) ×1015 molec · cm-2接近.2014年中国甲醛柱浓度最高, 为5.5×1015 molec · cm-2；2005年甲醛柱浓度最低, 为5.0×1015 molec · cm-2.中国2005—2010年甲醛柱浓度增长较快, 从5.0×1015 molec · cm-2增加到5.4×1015 molec · cm-2, 年均增长7.2×1013 molec · cm-2；2010—2015年甲醛柱浓度呈先下降后增加再下降趋势, 2015年甲醛柱浓度为5.3×1015 molec · cm-2, 与近11年平均甲醛柱浓度相当.
图 3(Fig. 3)
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| 图 3 2005—2015年中国和3个典型城市群(京津冀、江浙沪、珠三角)年均HCHO柱浓度时间序列变化 Fig. 3Time series of yearly HCHO column density over China and 3 typical city groups (Jing-Jin-Ji, Jiang-Zhe-Hu and PRD) during the period of 2005—2015 |
京津冀地区近11年甲醛柱浓度平均为(7.7±0.2)×1015 molec · cm-2, 明显高于全国平均甲醛柱浓度, 变化范围为7.2×1015~8.1×1015molec · cm-2, 低于王爽等(2018)对2009—2016年京津冀对流层甲醛柱浓度的研究结果(13.11×1015~15.14×1015 molec · cm-2), 但与陈智海等(2019)得出的华北平原近12年甲醛柱浓度平均值8.95×1015 molec · cm-2较接近.结果有差异可能因为所用数据来源不同, 尽管均是OMI数据, 但王爽等(2018)的研究数据来源是Level2的逐日数据, 陈智海等(2019)的研究数据来源是Level3的逐日数据, 而本研究所用的数据来源是Level3的逐月数据.另外, 对于数据处理方法也不同(选择数据时剔除云量不同, 本文选择了CF < 0.4的数据, 而其余两篇研究均选择了CF < 0.2的数据).2005—2012年京津冀地区年均甲醛柱浓度处于不断波动状态, 但在2007年和2010年分别达到历史较高值, 约为8.0×1015 molec · cm-2；2012年出现近11年最低值, 为7.2×1015 molec · cm-2；2012—2015年增长迅速, 从7.2×1015 molec · cm-2增加到8.1×1015 molec · cm-2, 年均增长率为3.9%, 2015年达到近11年最高值.
江浙沪和珠三角地区甲醛柱浓度均呈先增加后波动下降趋势, 近11年平均甲醛柱浓度分别为(9.0±0.3)×1015 molec · cm-2和(10.1±0.3)×1015 molec · cm-2, 与陈智海等(2019)得出的长三角和珠三角地区近12年甲醛柱浓度值非常接近, 分别为8.9×1015 molec · cm-2和10.9×1015 molec · cm-2.其中, 江浙沪地区甲醛柱浓度在2011年和2015年分别达到历史最高值(9.5×1015 molec · cm-2)和最低值(8.3×1015 molec · cm-2)；2005—2011年江浙沪地区甲醛柱浓度呈明显上升趋势, 年增长率为2.3%；2011—2015年江浙沪地区甲醛柱浓度呈波动下降趋势, 且2015年的甲醛柱浓度略低于2005年.珠三角地区甲醛柱浓度分别于2009年和2005年达到历史最高值(10.6×1015 molec · cm-2)和最低值(9.6×1015 molec · cm-2), 2005—2009年珠三角地区甲醛柱浓度增长迅速, 平均年增长率为2.5%, 2009—2015年呈波动下降趋势, 2015年甲醛柱浓度略高于2005年.
2005年京津冀、江浙沪和珠三角城市群甲醛柱浓度分别为7.4×1015、8.4×1015和9.6×1015 molec · cm-2；2015年, 3个城市群甲醛柱浓度分别为8.1×1015、8.3×1015和9.7×1015 molec · cm-2.近11年期间, 京津冀地区甲醛柱浓度增加最快, 且增加趋势明显；珠三角地区略微增加, 而江浙沪地区呈略微下降趋势.3个城市群近11年甲醛平均柱浓度均高于全国平均值, 且珠三角地区甲醛柱浓度最高, 为10.1×1015 molec · cm-2, 其次是江浙沪地区, 为9.0×1015 molec · cm-2, 京津冀地区最低, 为7.7×1015 molec · cm-2.
3.1.2 季节变化由2005—2015年中国甲醛柱浓度4个季节(冬季：12、1、2月；春季：3—5月；夏季：6—8月；秋季：9—11月)空间分布图(图 4)可知, 中国甲醛柱浓度季节变化明显, 除珠三角外, 中国、京津冀及江浙沪地区夏季甲醛柱浓度明显高于其余3个季节, 这是因为珠三角地区属于热带气候, 植被类型主要为常绿林, 因此, 全年均有较高的生物源VOCs排放, 导致季节变化不明显.冬季, 甲醛柱浓度高值区位于两广及成渝地区；春季, 广西的甲醛柱浓度达到最高, 这是因为春季广西的生物质燃烧活动活跃(Fu et al., 2007)；夏季, 中国东部甲醛柱浓度均较高, 明显高于其余3个季节, 主要因为夏季受大气光化学氧化影响, 较易形成甲醛；秋季, 珠三角、成渝及两湖地区甲醛柱浓度均较高.值得注意的是, 冬季西北地区及华北西部甲醛柱浓度较春、秋季节高, 很可能与这些地区冬季采暖相关, 特别是利用秸秆采暖.
图 4(Fig. 4)
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| 图 4 2005—2015年中国甲醛柱浓度多年季节空间分布 Fig. 4Spatial distributions of seasonal mean HCHO column density in China during the period of 2005—2015 |
图 5为中国和3个典型城市群甲醛柱浓度季节变化趋势.由图可知, 近11年中国甲醛柱浓度夏季最高, 为(6.8 ±0.2)×1015 molec · cm-2, 冬、春、秋季平均甲醛柱浓度值较接近, 与陈智海等(2019)得出的近12年中国四季甲醛柱浓度变化趋势一致.中国4个季节近11年甲醛柱浓度总体均呈增加趋势, 冬、春季增加趋势高于夏、秋季.
图 5(Fig. 5)
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| 图 5 2005—2015年中国及3个典型城市群甲醛柱浓度季节变化 Fig. 5Seasonal variation of HCHO column density in China and 3 typical city groups during the period of 2005—2015 |
除夏季外, 京津冀地区近11年甲醛柱浓度整体呈上升趋势.2005—2011年冬季甲醛柱浓度呈波动状态, 但2011年后, 冬季甲醛柱浓度呈明显上升趋势, 由2011年的5.5×1015 molec · cm-2增加到2015年的8.1×1015molec · cm-2.秋季甲醛柱浓度在2012年之后也呈明显上升趋势, 由2012年的6.4×1015 molec · cm-2增加到2015年的8.7×1015 molec · cm-2.春季甲醛柱浓度呈先增加后下降再增加趋势；夏季甲醛柱浓度呈先增加后波动下降趋势.
近11年江浙沪地区春季和秋季甲醛柱浓度总体呈下降趋势, 冬、夏季呈上升趋势.与京津冀相反, 江浙沪地区2011年之后春季和冬季甲醛柱浓度均呈明显下降趋势, 春季从2011年的9.3×1015 molec · cm-2下降到2015年的7.1×1015 molec · cm-2, 冬季从2011年的7.2×1015 molec · cm-2下降到2015年的6.2×1015 molec · cm-2；2010年秋季甲醛柱浓度达到最高值, 为9.3×1015molec · cm-2；2005—2013年夏季甲醛柱浓度变化较为平稳, 2014年夏季甲醛柱浓度达到最高值, 为15.3×1015 molec · cm-2, 2015年夏季甲醛柱浓度再度下降, 其值低于2005年.
近11年珠三角地区春、夏季甲醛柱浓度总体呈上升趋势, 冬、春季呈下降趋势.2011年前冬季甲醛柱浓度呈波动上升趋势, 2011年之后呈波动下降趋势, 2011年冬季甲醛柱浓度达到峰值, 为10.4×1015 molec · cm-2；春季甲醛柱浓度呈较明显的波动上升趋势, 2012年达到峰值, 为11.8×1015 molec · cm-2；夏季呈先上升再下降再上升趋势, 2014年达到峰值, 为12.0×1015 molec · cm-2；秋季甲醛柱浓度呈明显波动下降趋势, 2013年达到最低值, 为9.3×1015 molec · cm-2.2015年珠三角地区秋、冬季甲醛柱浓度低于2005年, 但春、夏季甲醛柱浓度高于2005年.
3.1.3 月变化图 6为多年平均月HCHO柱浓度空间分布, 从图中可以看出, 1—4月HCHO柱浓度高值区主要集中在两广和四川；5月京津冀及东部沿海城市甲醛柱浓度较前4个月开始呈增加趋势, 其中, 7—10月中国东部地区甲醛柱浓度均较高, 11—12月甲醛柱浓度较7—10月呈下降趋势, 但较1—5月甲醛柱浓度高.
图 6(Fig. 6)
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| 图 6 2005—2015年中国月均甲醛柱浓度空间分布 Fig. 6Spatial distributions of multi-year monthly HCHO column density in China during the period of 2005—2015 |
由中国及3个典型城市群近11年甲醛柱浓度月均值时间序列(图 7)及多年月均值变化(图 8)可知, 除珠三角外, 中国、京津冀和江浙沪地区甲醛柱浓度变化具有明显的周期性, 呈单峰结构, 这与3.1.2节分析的季节变化周期性结果是一致的.中国每年1—4月甲醛柱浓度出现最小值, 近11年中2010年4月甲醛柱浓度最低, 为4.1×1015 molec · cm-2；每年6—8月甲醛柱浓度出现最高值, 其中, 2014年8月甲醛柱浓度最高, 为8.1×1015 molec · cm-2.7月出现多年月均最高值, 为(7.0±0.2)×1015 molec · cm-2, 4月出现最低值, 为(5.0±0.3)×1015 molec · cm-2.近11年中国甲醛柱浓度最低值呈增加趋势, 最高值呈先增加后下降趋势.
图 7(Fig. 7)
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| 图 7 2005—2015年中国及3个典型城市群月均HCHO柱浓度时间序列 Fig. 7Time series of multi-year monthly HCHO column density in China and three typical city groups during the period of 2005—2015 |
图 8(Fig. 8)
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| 图 8 2005—2015年中国及3个典型城市群多年月均HCHO柱浓度变化 Fig. 8Variations of multi-year monthly HCHO column density in China and three typical city groups during the period of 2005—2015 |
京津冀地区甲醛柱浓度变化和中国整体较为一致, 也呈明显周期性变化.近11年京津冀地区甲醛柱浓度最高值出现在2010年7月, 为14.4×1015 molec · cm-2, 最小值出现在2013年11月, 为4.4×1015 molec · cm-2, 最大值为最小值3倍多.值得关注的是, 近11年京津冀地区甲醛柱浓度年内最高值和最低值之间的差异在2010年之后呈明显缩小趋势, 如2015年, 最高值是最低值的1.8倍, 即夏季甲醛柱浓度有减小趋势, 而冬季甲醛柱浓度呈增加趋势, 这与3.1.2节的结果一致.京津冀地区多年月平均甲醛柱浓度最高值出现在7月, 为(11.9 ±0.7)×1015 molec · cm-2, 最低值出现在2月, 为(5.9±0.6)×1015 molec · cm-2.
江浙沪地区甲醛柱浓度周期性变化与中国、京津冀地区的变化较一致, 最高值出现在2014年8月, 为17.9×1015 molec · cm-2, 最低值出现在2005年3月, 为4.5×1015 molec · cm-2.近11年内最高和最低值之间的差异大于中国及其余2个典型城市群最高值与最低值之间的差异.7月也出现多年最高月均值, 为(13.4±10.9)×1015 molec · cm-2, 1月出现最低值, 为(6.5±0.4)×1015 molec · cm-2.
珠三角地区甲醛柱浓度周期性变化不明显, 且年内最高值与最低值之间的差异较其余2个城市群小.可能是因为珠三角地处亚热带地区, 全年气温变化及人类活动变化较其余2个城市群小.9月和2月出现多年月均最高值和最低值, 分别为(11.0±0.6)×1015 molec · cm-2和(8.3 ±1.0)×1015 molec · cm-2.
3.1.1节中提到3个典型城市群中珠三角年均甲醛柱浓度最高, 京津冀最低, 然而多年月均值中, 江浙沪最高月均值最高, 其次是京津冀, 珠三角最高月均值最低.多年平均月均值变化表明, 江浙沪和京津冀地区最高月均值与最低月均值的差距高于珠三角地区最高月均值与最低月均值之间的差距, 具体原因还需进一步研究.
3.2 影响因子分析本文就中国和境内3个典型城市群甲醛柱浓度与农田秸秆焚烧因子、温度因子、人口、机动车保有量和经济活动因子分别进行了时间序列和相关性分析.
3.2.1 农田秸秆焚烧和甲醛通过2.2节数据处理方法获得MODIS从2005—2015年中国秸秆焚烧火点, 具体如图 9所示.经过处理后的农田秸秆焚烧火点主要集中在东北平原、华北平原和长江中下游平原等以农业为主的区域.秸秆焚烧火点分布与同时段HCHO柱浓度分布(图 2)较相似, 表明秸秆焚烧和HCHO柱浓度存在一定关系.
图 9(Fig. 9)
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| 图 9 MODIS获得的2005—2015年中国秸秆焚烧火点密度图 Fig. 9Fires counts in China obtained by MODIS during the period of 2005—2015 |
中国和3个典型城市群2005—2015年年总秸秆焚烧火点数与年总HCHO柱浓度相关统计如表 2所示, 其中, 江浙沪地区的相关系数最大(0.99), 其次是珠三角地区(0.97), 全国最低, 为0.92, 所有相关系数均在0.001水平上通过显著检验.江浙沪地区单个火点平均HCHO柱浓度最高, 达到15.3×1015 molec · cm-2, 其次是京津冀地区, 为11.5 ×1015 molec · cm-2, 珠三角地区最低, 为9.6×1015 molec · cm-2, 这可能与各个地区燃烧秸秆种类相关.从中国和3个典型城市群年总火点数和年总HCHO柱浓度时间序列图(图 10)可知, 中国和3个典型城市群总火点数和总HCHO柱浓度时间序列变化非常一致, 再次表明两者间呈明显正相关关系, 这与焦娇等(2018)对华北五省甲醛柱浓度和火点数的分析结果一致.
表 2(Table 2)
| 表 2 中国及3个典型城市群2005—2015年总甲醛柱浓度与总火点数相关性 Table 2 Correlations of the total fire counts and total HCHO column density in China and 3 typical city groups during the period of 2005—2015 | ||||||||||||||||||||||||||||||
表 2 中国及3个典型城市群2005—2015年总甲醛柱浓度与总火点数相关性 Table 2 Correlations of the total fire counts and total HCHO column density in China and 3 typical city groups during the period of 2005—2015
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图 10(Fig. 10)
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| 图 10 2005—2015年中国和3个典型城市群年总火点数与年总HCHO柱浓度时间序列 Fig. 10Time series of the total fire counts and total HCHO column density in China and 3 city groups during the period of 2005—2015 |
表 3为中国及3个典型城市群2005—2015年季节总甲醛柱浓度与季节总火点数的相关性分析结果.由表 3可以看出, 中国秋、冬季节总甲醛柱浓度与总火点数相关系数略大于春、夏季.京津冀地区夏季总甲醛柱浓度与总火点数的相关系数最高, 达到1.0, 表明京津冀地区夏季秸秆焚烧对甲醛柱浓度影响非常显著；春季相关系数最低, 为0.84.江浙沪地区夏季总甲醛柱浓度与总火点数相关系数最高, 为0.98；秋季最低, 为0.93.珠三角地区春、秋季总甲醛柱浓度与总火点数的相关系数最高, 均为0.99；冬季相关系数最低, 为0.89.中国及3个典型城市群2005—2015年季节总甲醛柱浓度与季节总火点数之间的相关系数均通过显著性检验(p < 0.001).
表 3(Table 3)
| 表 3 中国及3个典型城市群2005—2015年季节总甲醛柱浓度与总火点数相关性 Table 3 Seasonal correlations of the total fire counts and total HCHO column density in China and 3 city groups during the period of 2005—2015 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||
表 3 中国及3个典型城市群2005—2015年季节总甲醛柱浓度与总火点数相关性 Table 3 Seasonal correlations of the total fire counts and total HCHO column density in China and 3 city groups during the period of 2005—2015
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图 11和图 12分别是中国及3个典型城市群秸秆焚烧月总火点数与月总HCHO柱浓度之间相关性及时间序列.结果显示, 火点数越多, 总HCHO柱浓度越高, 两者呈显著的正相关关系.中国、京津冀、江浙沪和珠三角地区月火点数和月总HCHO柱浓度之间的相关系数分别为0.90、0.98、0.99和0.97, 均在0.001水平上显著相关.高相关性表明秸秆焚烧火点对HCHO柱浓度有显著影响.月火点数与月总HCHO柱浓度随时间序列变化呈明显一致性, 我国秸秆焚烧主要出现在春、夏和秋季；京津冀和江浙沪地区秸秆焚烧主要出现在夏季, 因为夏季正好是华北平原(刘海新等, 2017)和长江中下游平原冬小麦收割季, 即秸秆焚烧旺季；珠三角地区秸秆焚烧主要出现在春季.值得注意的是, 京津冀地区有些月份总火点数和总HCHO柱浓度变化的一致性较弱, 表明这些月份HCHO柱浓度还有其它来源.江浙沪地区2012年6月秸秆焚烧火点数最多, 相应的总甲醛柱浓度也最高, 此次秸秆焚烧曾引起华东区域一次区域尺度大气重污染过程(宋京京等, 2016).
图 11(Fig. 11)
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| 图 11 2005—2015年中国及3个典型城市群月总火点数与月总HCHO柱浓度相关性分析 Fig. 11Correlations of the total fire counts and total HCHO column density by month in China and 3 city groups during the period of 2005—2015 |
图 12(Fig. 12)
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| 图 12 2005—2015年中国及3个典型城市群月火点数与月总HCHO柱浓度随时间变化 Fig. 12Time series of the total fire counts and total HCHO column density by month in China and 3 city groups during the period of 2005—2015 |
这些结果进一步表明, 农田秸秆焚烧是甲醛浓度增加的一个重要人为因素, 未来降低秸秆焚烧力度是控制甲醛浓度增加的一个重要方面.
3.2.2 平均温度和甲醛HCHO柱浓度高低受温度影响较为明显, 本文选择2005—2015年中国和3个典型城市群月均气温和相应HCHO柱浓度进行相关分析, 结果如图 13所示.中国、京津冀、江浙沪和珠三角地区月均温度和HCHO柱浓度呈显著正相关, 相关系数分别为0.80(p < 0.001)、0.81(p < 0.001)、0.85(p < 0.001)和0.52(p < 0.10), 表明温度也是影响HCHO柱浓度的重要因子.这和王爽等(2018)对京津冀月均温度与月均甲醛柱浓度相关性分析结果一致, 也与焦娇等(2018)对华北平原温度与甲醛柱浓度相关性分析结果一致.江浙沪地区月均气温和HCHO柱浓度相关系数最大, 其次是京津冀地区, 珠三角地区相关系数最低.
图 13(Fig. 13)
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| 图 13 2005—2015年中国和3个典型城市群月均温度和HCHO柱浓度相关性分析 Fig. 13Correlations of monthly temperature and HCHO column density in China and 3 city groups during the period of 2005—2015 |
2005—2015年中国和3个典型城市群月均温度和HCHO柱浓度时间序列图(图 14)显示, 珠三角地区月均温度和HCHO柱浓度一致性较差, 这与图 13结果保持一致.2005—2015年中国和3个典型城市群年均气温和年均HCHO柱浓度时间序列(图 15)显示, 京津冀地区年均温度和年均HCHO柱浓度时间序列变化的一致性较其他3个区域高, 且发现2012年之后京津冀地区年均温度和年均HCHO柱浓度变化的一致性更高, 表明2012年之后京津冀地区HCHO柱浓度变化受年均温度影响极大, 这也解释了图 3中京津冀地区2012年之后HCHO柱浓度呈明显上升趋势.中国、江浙沪和珠三角地区年均温度和年均HCHO柱浓度的一致性表现较差.
图 14(Fig. 14)
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| 图 14 2005—2015年中国和3个典型城市群月均温度和HCHO柱浓度时间序列 Fig. 14Time series of monthly temperature and HCHO column density in China and 3 city groups during the period of 2005—2015 |
图 15(Fig. 15)
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| 图 15 2005—2015年中国和3个城市群年均温度和HCHO柱浓度时间序列 Fig. 15Time series of yearly temperature and HCHO column density in China and 3 city groups during the period of 2005—2015 |
从季节平均温度和季节平均HCHO柱浓度相关性分析(表 4)得出, 中国夏季季节平均温度与相应甲醛柱浓度相关系数最大, 为0.76, 其余3个季节相关系数均较小, 秋季表现出负相关性, 表明温度不是驱动中国秋季HCHO柱浓度变化的因子.京津冀地区季节平均温度与HCHO柱浓度均呈正相关, 其中, 春季和冬季相关系数最高, 分别为0.61和0.57；其次是夏季, 相关系数为0.49；秋季相关系数最小.春、夏、冬季高相关系数表明温度是驱动京津冀地区2005—2015年相应季节HCHO柱浓度变化的一个重要因子, 这也解释了图 5中2005—2015年京津冀地区的季节变化趋势.江浙沪地区春、秋季季节平均温度与HCHO柱浓度呈正相关, 夏、冬季呈负相关, 也表明温度不是驱动江浙沪地区2005—2015年夏、冬季节HCHO柱浓度变化的因子.珠三角地区除冬季外, 其余三季季节平均温度与HCHO柱浓度均呈正相关, 其中, 夏季的相关系数最大, 为0.44.
表 4(Table 4)
| 表 4 2005—2015年中国和3个典型城市群季节平均温度和HCHO柱浓度相关性分析 Table 4 Correlations of seasonal mean temperature and HCHO column density in China and 3 city groups during the period of 2005—2015 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||
表 4 2005—2015年中国和3个典型城市群季节平均温度和HCHO柱浓度相关性分析 Table 4 Correlations of seasonal mean temperature and HCHO column density in China and 3 city groups during the period of 2005—2015
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3.2.3 人口、民用汽车保有量及国内生产总值和甲醛人口密度(或者总人口数)可反映一个地区人类活动水平, 图 16为2015年我国人口密度分布及其与同年相应HCHO柱浓度相关性.2015年人口密度分布与HCHO柱浓度空间分布一致性较好, 相关性分析表明两者的相关系数约为0.4, 但未通过显著性检验, 表明人口密度对HCHO柱浓度有一定的影响, 但远没有温度和秸秆焚烧的影响大.由表 5可知, 全国总人口、民用汽车保有量、国内生产总值与甲醛柱浓度相关系数分别为0.56(p < 0.10)、0.45和0.51；京津冀、江浙沪和珠三角地区的总人口、民用汽车保有量和国内生产总值与相对应的甲醛柱浓度的相关系数均小于0.3, 在0.05水平上未通过显著检验, 表明其相关性较差.
图 16(Fig. 16)
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| 图 16 2015年全国人口密度分布(a)及与HCHO柱浓度的相关性(b) Fig. 16Correlations of population density and HCHO column density in China in 2015 |
表 5(Table 5)
| 表 5 2005—2015年HCHO柱浓度与总人口、民用汽车保有量和国内生产总值的相关性 Table 5 Correlations of population, car ownerships, GDP and HCHO column density in China and 3 regions during of the period 2005—2015 | ||||||||||||
表 5 2005—2015年HCHO柱浓度与总人口、民用汽车保有量和国内生产总值的相关性 Table 5 Correlations of population, car ownerships, GDP and HCHO column density in China and 3 regions during of the period 2005—2015
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以上分析表明, 汽车尾气排放、总人口及经济指标因子对甲醛柱浓度的影响明显弱于农田秸秆焚烧和温度的影响, 且对单个城市群的影响弱于全国, 表明在人类活动(除秸秆焚烧)这方面, 本文尚未找到影响单个城市群甲醛柱浓度变化的其他人为因子.机动车保有量与单个城市群甲醛柱浓度的相关性弱于全国, 很可能与这3个城市群积极实施清洁能源相关.这些结果暗示未来需要更深入单独研究影响单个城市群甲醛柱浓度变化的人为因子.同时, 由于温度会极大地影响植被的生长和光化学反应, 因此, 未来可通过去除温度影响的方法更好地去探求影响甲醛柱浓度变化的人为影响因子.
4 结论(Conclusions)1) 本文主要基于2005—2015年OMI反演的甲醛柱浓度月均数据, 对中国及境内3个典型城市群甲醛柱浓度时空变化及影响因子进行系统性分析.结果发现, 2005—2015年甲醛柱浓度高值区主要位于京津冀中南部、山东西部、河南北部、江浙沪、珠三角、湖北东部、湖南东部、四川和重庆交界及广西.
2) 近11年, 中国、京津冀和珠三角地区甲醛柱浓度呈增加趋势, 其中, 京津冀地区增长趋势最明显, 江浙沪地区呈略微下降趋势.中国、京津冀和江浙沪地区夏季甲醛柱浓度明显高于其余3个季节, 中国4个季节甲醛柱浓度均呈增长趋势, 京津冀地区除夏季外, 其余3个季节均呈增长趋势, 江浙沪和珠三角地区4个季节的甲醛柱浓度变化趋势不一致.除珠三角外, 中国、京津冀和江浙沪地区近11年甲醛柱浓度变化具有明显的周期性, 呈单峰结构, 每年1—4月甲醛柱浓度出现最小值, 6—9月甲醛柱浓度出现最高值.中国、江浙沪和京津冀地区多年月最高值出现在7月, 珠三角地区多年月最高值出现在9月.
3) 2005—2015年中国和3个典型城市群秸秆焚烧总火点数与总HCHO柱浓度呈显著的正相关关系, 相关系数为0.84~1.00.高相关性表明秸秆焚烧是影响中国和3个典型城市群甲醛柱浓度的重要因子.2005—2015年中国、京津冀、江浙沪和珠三角地区月均温度与HCHO柱浓度也呈显著的正相关关系, 相关系数分别为0.63、0.73、0.84和0.42.人口总数、民用汽车保有量和国内生产总值与中国及3个典型城市群甲醛柱浓度的相关系数均低于0.60.影响因子结果暗示单个城市群甲醛柱浓度人为影响因子较复杂, 同时也暗示控制秸秆焚烧和减少温室效应是降低我国甲醛柱浓度的重要途径.
4) 由于HCHO一部分来源于天然源, 而温度升高势必会影响植被的生长, 促进甲醛的转化, 本文分析未能去除因为天然源影响的甲醛柱浓度变化趋势, 因此, 未来可重点关注去除温度影响之后的甲醛柱浓度变化, 从而更好指导政府决策部门制定VOC排放控制策略.
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