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user: 3. 北京和石家庄不同月份大气污染物的月平均值 3.1. 北京与石家庄污染物月均浓度随时间变化 为了分析各类大气污染物的变化规律，在图3~图7 (S：石家庄市、B：北京市)中分别给出2013年 11月~2015年2月北京地区和石家庄地区各类大气污染物(PM 2.5 ， PM 10 ， CO， NO 2 ， SO 2 )浓度的月平均值随时间变化图像。通过图像容易发现，在这些大气污染物中PM 2.5 浓度的月平均值逐月变化一般表现为，在冬季(12、1、2月)达到一年中的峰值，夏季(6、7、8月)达到一年中的最低值；除此特征以外，也有月平均浓度在夏季突然增大的情况，如2014年7月北京市的PM 2.5 浓度为89 µg/m 3 ，与同一季节中的其他月份相比偏高，比6月份增长64.8%，比7月份增长43.5%。PM 10 浓度的月平均值变化与PM 2.5 基本相似，但是与同一时期其他污染物(PM 2.5 、CO、NO 2 、SO 2 )的浓度相比，PM 10 在同时期的浓度值却远远高于其他污染物，例如：石家庄地区PM 10 月均浓度最大值为401 µg/m 3 ，而PM 2.5 、CO、NO 2 、SO 2 的月均浓度最大值分别为237 µg/m 3 、3.49 µg/m 3 、90 µg/m 3 、173 µg/m 3 ，北京地区PM 10 月均浓度最大值为155 µg/m 3 ，而PM 2.5 、CO、NO 2 、SO 2 的月均浓度最大值分别为148 µg/m 3 、2.16 µg/m 3 、68 µg/m 3 、56 µg/m 3 。这种现象说明，像PM 2.5 、CO、NO 2 、SO 2 这样的大气污染物对PM 10 的形成有着重要促进作用，这些大气污染物是PM 10 形成的重要前提物质。北京地区和石家庄地区的PM 10 月平均浓度在2013年11月至2015年2月这16个月中都维持在较高水平，说明PM 10 一旦形成极难分解和扩散，会长期存在于形成地区，造成严重危害。CO和SO 2 的月平均浓度也是在冬季达到一年中的最大值，在夏季达到一年中的最小值。NO 2 的月平均浓度虽然大体上 图3. PM 2.5 月均浓度变化趋势图 图4. PM 10 月均浓度变化趋势 图5. CO月均浓度变化趋势图 和其他污染物的变化趋势类似，但是其波动性较大，如北京市NO 2 月均浓度在2014年12月为53 µg/m 3 ，而在2014年11月和2015年1月却分别达到了64 µg/m 3 和66 µg/m 3 ，同比增长了20.8%和24.5%。 通过对2013年11月~2015年2月两地PM 2.5 、PM 10 、CO、NO 2 、SO 2 月平均浓度随时间变化图像的观察可以发现，各类污染物在冬春季污染最为严重，秋季次之，而夏季相对较轻，污染物浓度变化呈现出明显的“V”型规律 [ 6 ] 。冬季污染高峰期过后，往往伴随着春季污染的次高，呈现出明显的过程性。北京地区和石家地区各类污染物的月平均浓度几乎都在相同的季节达到最大值和最小值，但是北京地区各类污染物月平均浓度达到最大值和最小值的时间较石家庄地区晚1~2个月。在比较污染物变化趋势后 图6. NO 2 月均浓度变化趋势图 图7. SO 2 月均浓度变化趋势图 会发现，石家庄地区污染物月平均浓度的波动较北京地区更为平缓，且各类污染物浓度都较同时期的北京地区偏高。这些现象表明，石家庄地区的大气污染物在扩散到北京地区的过程中会有一定程度的减弱，而且北京地区的各类污染物不仅仅受到本地区污染物排放和石家庄地区各类污染物扩散的影响，同时也可能会受到其他周边城市(如：唐山、廊坊、邢台、衡水、邯郸)大气污染物扩散的影响。 3.2. 北京与石家庄大气污染物的相关性分析 对北京地区和石家庄地区的各类大气污染物进行相关性分析发现，两地相同污染物之间的相关性有较大差别。首先，依次对北京和石家庄地区的PM 2.5 、PM 10 、CO、NO 2 、SO 2 月平均浓度进行线性拟合(石家庄各类污染物浓度为Y，北京相应各类污染物浓度为X)，PM 2.5 拟合后的方程为Y = 1.26653X + 24.27638，相关系数R = 0.26338；PM 10 拟合的方程为Y = 1.52935X + 54.21856，相关系数R = 0.1171；CO拟合的方程为Y = 1.79905X − 0.70211，相关系数R = 0.71724；NO 2 拟合的方程为Y = 1.3357X − 16.96282，相关系数R = 0.33947；SO 2 拟合方程为Y = 2.6232X + 18.85709，相关系数R = 0.70991。把拟合后的方程和相关系数进一步比较可以得到，北京地区的大气污染物月平均浓度值与石家庄地区相应大气污染物月平均浓度值都呈现出显著正相关关系，但是也容易看出两地的CO之间和SO 2 之间的拟合度更高，相关性更强，PM 2.5 之间和NO 2 之间相关性次之，PM 10 之间的相关性最弱。 这一分析结果在图3~图5中也有所体现。北京市PM 2.5 在2014年2月达到最大值148 µg/m 3 ，比同时期石家庄地区的PM 2.5 月平均浓度值221 µg/m 3 低49%；在2014年6月达到最小值54 µg/m 3 ，比同时期石家庄地区的月平均浓度值84 µg/m 3 低56%；石家庄地区PM 2.5 的月平均浓度值在2014年1月达到最大值238 µg/m 3 ，而北京市同时期浓度值为91 µg/m 3 ，与石家庄地区相比低162%，在2014年9月PM 2.5 月平均浓度达到最小值为68 µg/m 3 ，比同时期北京市的65 µg/m 3 高4.6%。通过数据分析发现，两地区PM 2.5 月均浓度变化趋势大体相似，但是北京地区PM 2.5 月平均浓度最大值和最小值出现的时间与石家庄地区有1~2个月的时间延迟。 北京地区PM 10 月平均浓度与石家庄地区PM 10 的相关性最差。从图中可以看到，两地的PM 10 月平均浓度变化与PM 2.5 十分相似。两地PM 2.5 和PM 10 月均浓度值出现最大值和最小值的时间都有一定的时间间隔，同时也发现两地PM 10 之间的月均浓度值相关性较差，而且浓度值相比于其他污染物偏高，这种现象也说明PM 10 不易于扩散，即：PM 10 会长期出现在形成地域，而不容易随着气象条件的变化扩散到其他地方，所以石家庄地区的PM 10 对北京地区的影响并不十分显著。 北京与石家庄地区CO之间、SO 2 之间的月平均浓度相关性较好。这是因为两地的CO和SO 2 月平均浓度的最大值和最小值几乎出现在同一时间段，而且同一时间段的月平均浓度值之间相差较小。如：北京地区CO月平均浓度值在2014年2月达到最大值2.16 µg/m 3 ，同时期石家庄地区为2.12 µg/m 3 ，相比于北京地区低1.9%；北京地区CO月平均浓度值在2014年6月达到最低值0.79 µg/m 3 ，同期石家庄地区为0.88 µg/m 3 ，比北京地区要高10.2%。石家庄地区CO月平均浓度值在2013年12月达到最大值3.49µg/m 3 ，同期北京地区为1.73 µg/m 3 ，相比于石家庄地区要低101%；石家庄地区CO月平均浓度值在2014年5月达到最小值0.74 µg/m 3 ，同期北京地区为0.84 µg/m 3 ，相比于石家庄地区高11.9%。北京地区SO 2 月平均浓度值在2014年2月达到最大值为56 µg/m 3 ，石家庄地区同期浓度值为173 µg/m 3 ，比北京地区高出209%；北京地区SO 2 月平均浓度值在2014年9月达到最小值为6 µg/m 3 ，同期石家庄市浓度值为22 µg/m 3 ，比北京市高267%；石家庄地区S0 2 月平均浓度值在2014年1月达到最大值为173 µg/m 3 ，比同时期的北京地区高253%，在2014年9月达到最小值22 µg/m 3 比同期的北京地区高267%。尽管两地的CO、SO 2 月平均浓度之间有较好的相关性，但是各自月平均浓度达到最大值和最小值的时间仍有一定的间隔，并不能完全同期达到最大值和最小值。