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user: 3. 结果分析 将北京市2016年1~12月各个监测站点的污染PM 2.5 、PM 10 、NO 2 、SO 2 、CO、O 3 的浓度进行整理统计，得出2016年浓度均值分别为73.88 μg/m 3 、97.85 μg/m 3 、47.81 μg/m 3 、11.09 μg/m 3 、1.32 mg/m 3 、56.25 μg/m 3 。根据GB3095-2012环境空气质量标准 [ 21 ] 可知2016年SO 2 、CO浓度水平达标，而PM 2.5 、PM 10 、NO 2 年均浓度均高于国家二级标准。据相关资料分析显示，2015~2016年O 3 污染也有加重趋势 [ 22 ] 。因此，北京市PM 2.5 、PM 10 、NO 2 、O 3 治理仍需继续加大力度。 3.1. 时间变化 3.1.1. 逐月变化 图2(a)为2016年北京市6种大气污染物月均浓度变化情况。可以看出，6种大气污染物均出现了峰值。其中PM 10 和PM 2.5 变化曲线相似呈双峰分布，二者第一个浓度峰值都出现在3月份且PM 2.5 在7月份达到第二个峰值，PM 10 则在11月份达到第二个峰值。二者浓度最低值都出现在8月份，最高值则分别在12月份和11月份。全年CO变化波动较大，呈三峰分布，峰值分别出现在3月份、7月份、9月份，浓度最低值出现在5月份，浓度最高值出现在12月份。全年O 3 变化呈单峰分布，1~6月份浓度呈上升趋势，6-12月份浓度呈下降趋势，其中6月份为全年月均浓度最高值，11月份为全年月均浓度最低值。全年NO 2 、SO 2 全年变化呈波浪型分布且变化趋势相似，均在3月份有一个峰值，其中NO 2 变化幅度大于SO 2 ，NO 2 月均浓度年最低值出现在7月份，最高值出现在12月份，SO 2 浓度最低值出现在8月份，最高值出现在1月份。总体来说，2016年6种大气污染物月均浓度变化中，除O 3 之外，其他5种污染物在1~5月份变化趋势相似，且均在3月份有一个峰值，PM 2.5 、NO 2 、SO 2 均在8~12月份呈浓度逐渐升高趋势。PM 2.5 、PM 10 、SO 2 全年浓度最低值均出现在8月份，PM 2.5 、CO、NO 2 浓度最高值均在12月份。 3.1.2. 季节变化 图2(b)为2016年北京市6种大气污染物季节变化趋势图。由图5可以看出，受北京地区夏季降雨频繁，植被覆盖度高等因素的影响，除O 3 之外，其他5种污染物均呈现出了夏季浓度最低的季节特征。因受冬季采暖燃煤、持续逆温等不利的气象条件的影响 [ 23 ] [ 24 ] ，PM 2.5 、NO 2 、SO 2 、CO均在冬季浓度最高。PM 10 则在春季浓度最高，出现这种现象的原因可能为PM 10 直接来源于燃煤、机动车和扬尘等一次排放，同时春季又多风沙天气，刮风携带的颗粒物及地面扬尘又促进了PM 10 的生成 [ 25 ] [ 26 ] ，因而导致PM 10 春季达到一年中的最大值。由图3可知，PM 2.5 、NO 2 、CO浓度降序排列为冬季 > 秋季 > 春季 > 夏季，三者秋季污染高于春季主要受秋季多逆温，大气垂直运动小的天气形势不利于污染物扩散的影响。 图2. 2016年北京市6种污染物逐月及季节变化情况 图3. 2016年北京市6种大气污染物空间插值分布 PM 10 浓度降序排列为春季 > 秋季 > 冬季 > 夏季，其中秋季和冬季浓度相差不大，仅为3.44 μg/m 3 ；SO 2 浓度变化降序排列为冬季 > 春季 > 秋季 > 夏季，这与程念亮研究的多年SO 2 时空分布结果一致 [ 12 ] ，SO 2 的主要来源为化石燃料的燃烧与城市工业活动，冬春高于秋夏可能受冬春季采暖燃料的大量使用的影响。6种大气污染物中O 3 季节浓度变化与其他5种污染物差异较大，污染浓度降序排列为夏季 > 春季 > 秋季 > 冬季，造成这种现象的主要原因为O 3 的生成受NO x 和挥发性有机物(VOC s )影响作用，夏季温度高、白昼长，植被排放的VOC s 较多，在高温、强光照等气象条件下更有利于NO x 和VOC s 的二次转化 [ 10 ] [ 11 ] [ 26 ] 。 3.2. 空间分布 3.2.1. 年空间分布 图3为2016年北京市6种大气污染物空间插值分布图，可以看出，颗粒污染物(PM 2.5 、PM 10 )和气态污染物中的SO 2 、CO浓度空间分布相似，均呈现出由北向南逐渐升高的梯度变化特征，PM 2.5 、PM 10 、SO 2 、CO浓度高值区主要分布在房山区、大兴区、通州区的南部，低值区主要分布在延庆区的东北部、怀柔区北部、密云区的西北部。结合2016年北京市各区县的能源消耗、工业生产总值汽车保有量、土地利用分布数据等(图4、图5)分析可知出现这种现象的原因受以下因素的影响：第一，南部地区机动车、工业、燃煤等污染排放源多于北部，而重污染日多偏南风，南部地区的污染物通过传输作用扩散至北部 [ 7 ] [ 8 ] ，随着污染物自南向北扩散浓度逐渐降低；第二，北部多山区，生态环境优良，植被覆盖率高，空气净化能力高于南部地区 [ 8 ] 。NO 2 浓度高值区主要分布在城六区、通州区、大兴区的北部、房山区的东部污染，城六区污染最重，怀柔区的东北部和密云区北部污染最轻。主要原因为NO 2 浓度主要来源于机动车排放，城区机动车排放量远大于周边地区。O 3 高值区主要分布在延庆、怀柔北部、密云、平谷，城六区污染反而最轻，出现这种现象的原因有：第一，城区排放的氮氧化物较多，氮氧化物和O 3 之间发生氧化还原反应从而消耗了O 3 导致O 3 浓度比郊区低；第二，郊区多山区，植被覆盖率高于城区，植被排放的挥发性有机物(VOCs)有助于O 3 的生成。第三，O 3 的形成受光化学反应的影响，由图3(a)、图3(b)可知，北部地区的颗粒物比南部和中心地区少，全年光照更强，更有利用O 3 的生成 [ 10 ] [ 11 ] [ 26 ] 。 3.2.2. 各地区逐月变化 图6为绘制出的城六区、西北部、东北部、西南部、东南部地区1~12月PM 2.5 、PM 10 、NO 2 、SO 2 、CO、O 3 月均浓度变化玫瑰图。可以看出，6种污染物在5个地区不同月份间的变化趋势具有较高的一致 图4. 2016年北京市各地区能源消费、工业生产总值、汽车保有量所占比重 图5. 北京市土地利用分布图 性，这从一个角度体现了北京市大气污染的区域性特征。与其他月份相比，5个地区PM 2.5 、PM 10 、SO 2 、CO均在1~3月份、10~12月份为浓度高值月份，均在7、8月份为浓度低值月份；O 3 则在5~8月份为浓度高值月份，10~12月为浓度低值月份；NO 2 在1~12月份浓度变化较稳定。每种污染物中，当浓度处于全年的低值月份时，各个地区之间污染物浓度相差较小，当浓度处于全年高值月份时，各个地区之间污染物浓度相差较大，体现了北京市大气污染物之间的扩散与传输特征。五个地区六种污染物在12个月份中PM 2.5 、PM 10 、SO 2 、CO西南部、东南部浓度要高于其他地区，城六区居中，西北部和东北部浓度较低；NO 2 城六区高于其他地区；O 3 西北部、东北部高于其他地区，这些规律与上文污染物年际空间分布一致，表明上文空间插值分布图有一定的准确性。 3.3. 相关性分析 为了得到2016年6种污染物之间的相互关系，将35个监测站点的PM 2.5 、PM 10 、NO 2 、SO 2 、CO、O 3 日均浓度数据进行样本统计后进行分布类型检验，取其中的有效样本进行分析(表1)。由于6种污染物数据均不服从正态分布，对6组数据进行Spearman相关性统计分析。结果(表1)显示，PM 2.5 、PM 10 、NO 2 、SO 2 、CO之间都显示出显著的正相关性，与PM 2.5 相关性由高到低的污染物依次为PM 10 、CO、NO 2 、SO 2 ；与PM 10 相关性由高到低的污染物依次为PM 2.5 、CO、NO 2 、SO 2 ；与NO 2 相关性由高到低的污染物依次为CO、PM 2.5 /PM 10 、SO 2 ；与SO 2 相关性由高到低的污染物依次为NO 2 、CO、PM 10 、PM 2.5 ；与CO相关性由高到低的污染物依次是PM 2.5 、PM 10 、NO 2 、SO 2 。造成这种结果的影响从污染物来源角度分析，PM 2.5 、PM 10 主要来源于扬尘、秸秆垃圾的焚烧、化石燃料的燃烧、机动车尾气排放、环境空气中SO x 、NO x 、VOC x 及其它化合物反应生成；NO 2 、SO 2 主要来自化石燃料的燃烧，比如机动车尾气排放、火力发电厂、工业废气等；CO来源于含碳物质不完全燃烧过程，如内燃机排气、锅炉中化石燃料的燃烧。由于此5 图6. 2016年北京市各区大气污染物月均浓度 种污染物均同时来源于工业生产、居民生活、采暖等过程中化石燃料的燃烧、机动车尾气排放等，故此5种污染物呈现出一定的正相关性。因PM 2.5 是PM 10 的直接组成部分，故二者相关性最高。有关研究表明，大气氧化性对PM 2.5 的形成有显著的影响 [ 9 ] ，而NO 2 和O 3 在一定条件下反应可以生成大气氧化剂，同时 SO 4 2- 、NH 4 + 、NO 3 - 是构成PM 2.5 的重要组分，这又从一个角度上解释了 PM 2.5 与NO 2 、SO 2 之间的正相关性。O 3 产生于氮氧化物和挥发性有机物之间的光化学反应，而氮氧化物产生于空气参与的燃烧，挥发性有机物则来源于工业排放、机动车尾气、装修、油漆等，故O 3 与其他5种污染物则均表现出了负相关性。O 3 与其他污染物的负相关性由高到低依次为NO 2 、CO、SO 2 、PM 2.5 、PM 10 。又因O 3 可在合适的气象条件下与NOx、CO直接发生反应，故与NO 2 、CO负相关性相对较高。6种污染物之间的这些相关性充分说明了北京市大气污染物之间具有相互作用、彼此耦合的复合特性，即北京市大气污染物具有 Table 1 Correlation coefficients of 6 main pollutants in Beijing in 201 污染物 均值(μg/m 3 ) 有效样本数 Spearman相关系数 PM 2.5 PM 10 NO 2 SO 2 CO O 3 PM 2.5 73.82 12415 1.00 PM 10 93.77 11598 0.87 1.00 NO 2 47.73 12466 0.63 0.63 1.00 SO 2 11.11 12489 0.49 0.51 0.56 1.00 CO 1.32 (mg/m 3 ) 12396 0.81 0.67 0.65 0.57 1.00 O 3 56.33 12431 −0.21 −0.18 −0.51 −0.39 −0.46 1.00 表1. 2016年北京市6种主要大气污染物的相关系数 注：置信度水平α = 0.01 (2-tailed)。 复合型的污染特征。