王嫣然，張學霞，趙靜瑤，姜群鷗北京林業(yè)大學水土保持學院，水土保持與荒漠化防治教育部重點實驗室，城鄉(xiāng)生態(tài)環(huán)境北京實驗室，北京 100083

?

2013—2014年北京地區(qū)PM2.5時空分布規(guī)律及其與植被覆蓋度關系的研究

王嫣然，張學霞*，趙靜瑤，姜群鷗
北京林業(yè)大學水土保持學院，水土保持與荒漠化防治教育部重點實驗室，城鄉(xiāng)生態(tài)環(huán)境北京實驗室，北京 100083

摘要：北京市近年來面臨著嚴重的空氣污染問題，嚴重威脅到人類健康，引起人們的廣泛關注。目前，關于北京市PM2.5的研究存在觀測點位較少、時間尺度短等缺點。通過統(tǒng)計2013年1月─2014年12月北京市35個自動空氣質量監(jiān)測子站的PM2.5質量濃度數(shù)據(jù)的月平均值和季度平均值，結合空間信息，可以獲得更具代表性的北京市PM2.5時空分布特征?；?013 年1月─2014年12月2920景北京市MODIS/NDVI時間序列數(shù)據(jù)，采用最大濾波算法LMF、植被覆蓋度VC的計算等方法，對植被指數(shù)NDVI數(shù)據(jù)進行處理、計算。在此基礎上，對PM2.5質量濃度月均值數(shù)據(jù)和植被覆蓋度數(shù)據(jù)進行回歸分析，并且比對2013—2014年的北京及周邊區(qū)域植被覆蓋度圖和統(tǒng)計北京市植被覆蓋變化的面積，旨在說明PM2.5質量濃度與植被覆蓋度之間的關系。結果顯示，（1）從PM2.5質量濃度時間變化特征來看，PM2.5質量濃度月均值呈波浪型分布，而季均值的分析結果顯示冬季濃度水平最高，夏季最低，PM2.5質量濃度隨季節(jié)有規(guī)律地變化。（2）從PM2.5質量濃度空間分布規(guī)律來看，東南部最為嚴重，西北部最輕，污染程度由南向北依次遞減。（3）從PM2.5質量濃度的時空分布特征分析發(fā)現(xiàn)，PM2.5質量濃度越高的季節(jié)區(qū)域之間的差異越大，質量濃度越高的區(qū)域隨時間演變的幅度也越大。（4）得到了二者關系的回歸方程，發(fā)現(xiàn)二者相關性極高。（5）植被面積增加對PM2.5質量濃度下降有著積極的影響。研究結論可為北京市大氣污染治理和環(huán)境保護提供重要的科學依據(jù)。

關鍵詞：PM2.5；植被覆蓋度；時空分布；大氣污染；北京

WANG Yanran,ZHANG Xuexia,ZHAO Jingyao,JIANG Qunou.Temporal and Spatial Distribution of PM2.5and Its Relationship with Vegetation Coverage in Beijing during the Period of 2013─2014 [J].Ecology and Environmental Sciences,2016,25(1):103-111.

近年來，隨著我國社會經濟的快速發(fā)展，大多數(shù)城市都面臨著嚴峻的大氣污染問題。大氣污染物主要包括空氣中的可吸入顆粒物、二氧化硫、氮氧化物等（韓素芹等，2011；陳義珍等，2010）。我國城市的大氣污染物主要為可吸入顆粒物（李成才等，2004）。細顆粒物，又稱PM2.5，它是指大氣中直徑小于或等于2.5 μm的顆粒物，也稱可入肺顆粒物。它不僅會導致大氣能見度下降，還會提高人類的死亡率和呼吸道系統(tǒng)疾病發(fā)病率，引起了公眾的廣泛關注（Jung et al.，2009；Tie et al.，2009；Cao et al.，2012；Kan et al.，2008；Nel et al.，2006）。

現(xiàn)階段，國內外學者已經進行了有關分析，于建華等（2004）對2003年1─4月北京市PM2.5的監(jiān)測結果表明，PM2.5的日變化呈雙峰型特征分布，PM10中PM2.5占的比例約為56.6%。趙晨曦等（2014）對2012─2013年北京地區(qū)冬春PM2.5和PM10進行了污染水平時空分布及其與氣象條件的關系的研究，得出了月均PM2.5質量濃度水平變化趨勢，呈單峰單谷型。徐敬等（2007）于2003─2004年對北京市PM2.5進行了連續(xù)監(jiān)測分析，結果表明，夏季PM2.5質量濃度最低，冬、春兩季質量濃度較高，并運用PMF源解析方法確定了北京地區(qū)5類細粒子污染源，分別是：土壤塵、煤燃燒、交通運輸、海洋氣溶膠以及鋼鐵工業(yè)。王占山等（2015）110對2013年北京市35個自動空氣質量監(jiān)測子站的PM2.5數(shù)據(jù)進行分析，得到了時間分布特征為PM2.5質量濃度冬季最高、夏季最低，空間分布特征為東南部最高、西北部最低的規(guī)律。趙晨曦等（2013）2203通過從PM2.5沉降機理出發(fā)，突出植被對顆粒物的組織吸收作用和適宜顆粒物沉降環(huán)境的營造作用。

然而，目前關于北京市PM2.5的研究存在觀測點位較少、時間尺度短等缺點。本研究對2013年1月─2014年12月北京市35個自動空氣質量監(jiān)測子站的PM2.5數(shù)據(jù)進行分析，具有多點位、長時間尺度的優(yōu)點，以期獲得更具代表性的北京市PM2.5的時空分布特征，為北京市大氣污染治理提供科學依據(jù)。

1　研究區(qū)概況

北京位于北緯39.4°～41.6°，東經115.7°～117.4°，是華北平原的西北邊緣。西部與北部為山地丘陵，中部與東部為平原，地勢自西北向東南傾斜，西、北和東北三面山地丘陵環(huán)抱北京城所在的小平原。北京氣候屬半濕潤半干旱季風氣候。全年7月最熱，平原地區(qū)月平均氣溫為26 ?C左右，海拔800 m以下的山區(qū)為21～25 ?C；1月最冷，平原地區(qū)月平均氣溫為-5～-4 ?C，海拔800 m以下山區(qū)為-10～-6 ?C，氣溫年較差為30～32 ?C。年降水量空間分布不均勻，東北部和西南部山前迎風坡地區(qū)為相對降水中心，在600～700 mm之間，西北部和北部深山區(qū)少于500 mm，平原及部分山區(qū)在500～600 mm之間。夏季降水量約占年降水量的3/4。

2　材料與方法

2.1數(shù)據(jù)來源及預處理

北京地區(qū)2013年1月─2014年12月PM2.5質量濃度日均值數(shù)據(jù)和月均值數(shù)據(jù)均由北京市環(huán)境監(jiān)測中心提供，自2013年1月1日以來，北京市環(huán)保局面向社會實時發(fā)布覆蓋全市的35個監(jiān)測站點的空氣質量，這35個站點按照監(jiān)測職能分為：城區(qū)環(huán)境評價點12個、郊區(qū)環(huán)境評價點11個、對照點及區(qū)域點7個以及交通污染監(jiān)控點5個（監(jiān)測子站位置詳見圖1）。將北京市按照行政區(qū)劃分為5個區(qū)域，分別為城六區(qū)（東城、西城、朝陽、海淀、豐臺、石景山）、西北部（延慶、昌平）、東北部（懷柔、密云、順義、平谷）、西南部（門頭溝、房山）和東南部（通州、大興、亦莊）。將坐落在各區(qū)域內的所有35個站點的PM2.5質量濃度平均值作為每個區(qū)域的PM2.5質量濃度，再根據(jù)5個區(qū)域的面積比計算全市日平均值，最后基于日均值計算月均值。

圖1　北京市35個自動空氣監(jiān)測子站位置示意圖Fig.1　Spatial distribution of 35 automatic air monitoring stations in Beijing

同一時期的植被數(shù)據(jù)則是從美國NASA網站上下載的MODIS1B數(shù)據(jù)，共2920景，數(shù)據(jù)空間分辨率為250 m，數(shù)據(jù)格式為EOS-HDF，數(shù)據(jù)投影格式為阿爾伯茨投影（Alberts）。對該數(shù)據(jù)分別進行了幾何校正、NDVI日合成、NDVI月合成、去云霧處理、NDVI年合成、植被覆蓋度VC的計算等操作。其中去云霧處理采用的是最大濾波算法LMF。該算法根據(jù)植被指數(shù)（NDVI）年內變化呈正弦變化的規(guī)律，通過分析比較相鄰連續(xù)多期同一像元的植被指數(shù)值，確定云、霧等對像元NDVI影響時間，并采用內插或外延法去除異常值（王雪軍等，2013）。植被覆蓋度是指植被（包括葉、莖、枝）在地面的垂直投影面積占統(tǒng)計區(qū)總面積的百分比。植被覆蓋度常用于植被變化、生態(tài)環(huán)境研究、水土保持、氣候變化等方面的研究。由歸一化植被指數(shù)NDVI可計算得出植被覆蓋度VC的值，計算公式為：

式中，VC是植被覆蓋度，NDVI是基于每個像元的值，NDVImin是整個研究區(qū)圖像當中最小的像元的值，NDVImax是整個研究區(qū)圖像當中最大的像元的值。利用ArcGIS軟件將植被覆蓋度數(shù)據(jù)賦予WGS 84地理坐標系，用北京市邊界矢量數(shù)據(jù)對圖像進行統(tǒng)一裁剪。

2.2研究方法

2.2.1曲線回歸分析

曲線回歸分析是根據(jù)實驗數(shù)據(jù)結合理論分析和作散點圖等方法進行模擬試驗，并選擇恰當?shù)那€來擬合這些數(shù)據(jù)。本文基于監(jiān)測和收集的24組PM2.5質量濃度月平均值數(shù)據(jù)和植被覆蓋度月平均值數(shù)據(jù)，選取20組數(shù)據(jù)，利用SPSS軟件對兩個變量的關系進行分析，建立回歸模型。剩下4組數(shù)據(jù)用于模型精度檢驗。

2.2.2NDVI閾值設定

對去云、霧處理以后的植被數(shù)據(jù)，用最大值合成法合成全年12個月的逐月NDVI數(shù)據(jù)，統(tǒng)計出各月NDVI影像像元值的均值，并按照[-1,0.1]，(0.1,0.2]，(0.2,0.3]，(0.3,0.4]，(0.4,0.45]，(0.45,0.50]，(0.50.0.60]，(0.60,0.70]，(0.70,1]等9個區(qū)間分為9個等級，分別代表不同植被覆蓋程度情況，NDVI值介于(0,0.4]為低蓋度植被，NDVI值介于(0.4,1]為高蓋度植被，并提取出每個等級中植被變化的面積，通過不同等級植被變化的面積，反映植被覆蓋的變化趨勢（張宏斌等，2009）。

3　結果與分析

3.1PM2.5質量濃度時間變化特征

3.1.1PM2.5質量濃度季變化規(guī)律

基于得到的PM2.5質量濃度日、月均值數(shù)據(jù)，計算了2013年和2014年北京市各個季節(jié)的PM2.5質量濃度季均值（圖2）。根據(jù)氣候學上的分類，北京地區(qū)每年的3─5月為春季，6─8月為夏季，9 ─11月為秋季，12月─翌年2月為冬季。分季節(jié)來看，冬季PM2.5質量濃度平均值明顯高于其他3個季節(jié)，分別達到125.00和116.00 μg·m-3。究其原因，主要是由于受到北京市和周邊地區(qū)采暖燃煤的影響。春季、夏季和秋季PM2.5質量濃度水平較為接近，2013年分別為81.00、72.00和79.00 μg·m-3，2014年分別為80.00、67.003和86.00 μg·m-3。分站點來看，交通站的PM2.5質量濃度水平最高，分別達到102.10和93.67 μg·m-3，可能是受到道路揚塵和汽車尾氣產生的氣態(tài)污染物二次轉化的影響；其他3類站點質量濃度平均值比較接近，2013年按濃度年平均值大小來排列由高到低依次是城區(qū)站、郊區(qū)站、區(qū)域站，質量濃度年平均值分別為95.30、93.50和92.90 μg·m-3；2014年按濃度年平均值大小來排列由高到低依次是郊區(qū)站、城區(qū)站、區(qū)域站，質量濃度年平均值分別為93.00、89.92和87.25 μg·m-3。各類站點各季節(jié)的PM2.5質量濃度季均值均處于較高水平，且在時間序列上呈非均勻化分布，在短時間內可能出現(xiàn)較大的波動。這主要是受到北京市特殊的地理位置和氣象條件、巨大的本地污染物排放量以及周邊地區(qū)較高的污染水平的影響（王占山等，2015）112。

圖2　2013年和2014年各個季節(jié)的PM2.5平均濃度Fig.2　PM2.5mean concentrations in four seasons in 2013 and 2014

3.1.2PM2.5質量濃度月變化規(guī)律

對于PM2.5質量濃度月均值的分析結果顯示，2013年和2014年北京市PM2.5質量濃度月均值整體均呈波浪形分布（圖3）。2013年1月份濃度最高，達到155.00 μg·m-3，2014年2月份濃度最高，達到182.00 μg·m-3，可以看出，峰值多出現(xiàn)在冬季，可能是受采暖季燃煤的影響。但也有人類活動的影響，以2014年2月為例，恰逢農歷新年，燃放煙花炮竹使得空氣污染加重。而且2月份經常出現(xiàn)溫度驟升的情況，使得濕度較大，雨雪稀少，能見度較差，出現(xiàn)重度霧霾的幾率高一些。從2月20日至2月26日持續(xù)7天的重度霧霾天氣，是北京市自2013年1月1日按照國家空氣質量新標準開展空氣質量監(jiān)測以來，持續(xù)時間最長的一次霾天氣。2014年4月份出現(xiàn)1個峰值，是因為當年春季北京地區(qū)發(fā)生了7次沙塵天氣過程。2013年和2014年的10月份均同樣出現(xiàn)1個PM2.5濃度的峰值，主要原因是當年發(fā)生過多次PM2.5的重污染過程，秸稈焚燒亦是重要影響因素之一。北京師范大學環(huán)境學院劉新罡副教授及其研究團隊，對2014年北京秋季的四次霧霾進行監(jiān)測、研究后得出結論，燃燒秸稈對北京秋季霧霾的形成具有重要的誘導作用（Yang et al.，2015）。2013年4月份和8月份的PM2.5質量濃度月均值最低，分別為60.00和56.00 μg·m-3。2014年5月份和6月份的PM2.5質量濃度月均值最低，分別為57.00和54.00 μg·m-3。

圖3　北京市PM2.5的月均濃度變化趨勢Fig.3　Changing trend of monthly PM2.5concentration in Beijing

將觀測站點基于區(qū)位條件進行分類，分類對PM2.5月均濃度進行統(tǒng)計，兩年的月均濃度變化曲線同樣能夠體現(xiàn)出交通站PM2.5質量濃度最高，其他站點值較接近的特征（圖4和圖5）。值得注意的是，12月份PM2.5質量濃度最高的為區(qū)域站，體現(xiàn)了冬季區(qū)域傳輸對北京市PM2.5的影響。

圖4　2013年各類監(jiān)測站點月均濃度變化Fig.4　Changes in the monthly PM2.5concentration of different types of monitoring sites in 2013

圖5　2014年各類監(jiān)測站點月均濃度變化Fig.5　Changes in the monthly PM2.5concentration of different types of monitoring sites in 2014

3.2PM2.5質量濃度空間分布規(guī)律

Kriging插值是建立在半變異函數(shù)理論分析基礎上，對有限區(qū)域內變量取值進行無偏最優(yōu)估計的一種方法，有相關的研究應用此方法對O3和PM2.5的空間分布進行展示（王占山等，2015）116。圖6為運用Kriging插值得出的2013年各季節(jié)北京市PM2.5空間分布情況示意圖。從整體來看，北京市PM2.5質量濃度呈現(xiàn)明顯的南高北低的分布特征，特別是春季和冬季，由南向北遞減的層次極為明顯，體現(xiàn)出了季節(jié)性氣候條件差異及外來污染源的區(qū)域傳輸對北京市PM2.5質量濃度的影響。北京市的南部靠近多個傳統(tǒng)重工業(yè)城市，污染物排放量相對較大，在不利的氣象條件下容易對北京市空氣質量產生影響。

北京市PM2.5的季節(jié)空間分布圖顯示2013年和2014年北京市各區(qū)域PM2.5質量濃度最高的均為冬季，2013年東南部濃度最低的是春季，其他區(qū)域為夏季，2014年各區(qū)域濃度最低均為夏季（圖7和圖8）。分區(qū)域來看，2013年和2014年PM2.5質量濃度年平均值由高到低的依次均為東南部、西南部、城六區(qū)、東北部和西北部，春季PM2.5質量濃度最高的為西南部，其他季節(jié)濃度最高的均為東南部；2013年春季PM2.5質量濃度最低的為東北部，2014年秋季PM2.5質量濃度最低為東北部，其他季節(jié)濃度最低的均為西北部地區(qū)。從同一季節(jié)不同地區(qū)的濃度差異來看，春季、夏季、秋季和冬季濃度最高地區(qū)和最低地區(qū)的差值，2013年分別為18.66、25.00、36.33和90.00 μg·m-3，2014年分別為18.00、21.33、33.67和56.00 μg·m-3，濃度越高的季節(jié)空間分布的差異越大。從同一地區(qū)不同季節(jié)的濃度差異來看，西北部、東北部、城六區(qū)、西南部和東南部濃度最高季節(jié)和最低季節(jié)的差值，2013年分別為29.00、29.00、40.33、108.00和98.67 μg·m-3，2014年分別為33.00、40.00、42.00、68.67和67.67 μg·m-3，濃度越高的區(qū)域時間分布的差異越大。

圖6　各季節(jié)北京市PM2.5空間分布情況示意圖Fig.6　spatial distribution of PM2.5in four seasons in Beijing

圖7　2013年各區(qū)域各季節(jié)PM2.5濃度情況Fig.7　PM2.5concentration of each region in four seasons in 2013

3.3植被覆蓋度時空變化特征

以2013年北京地區(qū)植被覆蓋度為例，圖9反映出該年植被覆蓋度全年的變化特征，總體來看，呈單峰單谷型分布。其中3—11月為植物的生長季，從6月份開始集中出現(xiàn)大于0.6的高植被覆蓋度值的情況，一直到10月底結束，8月份達到最高值0.73。應針對北京地區(qū)氣候特征及植被特點，加強該時期內植被治理保護工作，制定科學高效地種植、砍伐制度。

圖8　2014年各區(qū)域各季節(jié)PM2.5質量濃度情況Fig.8　PM2.5concentration of each region in four seasons in 2014

圖9　植被覆蓋度全年變化規(guī)律Fig.9　Annual variation of vegetation coverage

基于2013和2014年的北京及周邊區(qū)域植被覆蓋度示意圖分析顯示，北京地區(qū)植被覆蓋度變化比較明顯，且存在明顯的空間差異。北京地區(qū)植被主要分布在西北部地區(qū)，包括懷柔的北部、延慶和昌平的部分地區(qū)，這些區(qū)域多為山區(qū)，地形地貌等自然條件限制了該區(qū)域的人為開發(fā)，因而植被狀況良好，形成天然保護屏障，兩年間植被覆蓋度明顯增加。西南部和東北部也有植被分布，植被覆蓋度變化不明顯。而東南地區(qū)主要為平原，加上城鎮(zhèn)化的影響，植被覆蓋度相對較低且有減少的趨勢。總體來看，植被覆蓋度值介于(0,0.4]的低蓋度植被面積趨于減少，介于(0.4,1]的高蓋度植被面積趨于增加，表明生態(tài)措施治理效果明顯，植被長勢趨好（圖10和圖11）。

圖10　2013年北京及周邊區(qū)域植被覆蓋度示意圖Fig.10　Sketch map of vegetation coverage in Beijing and its surrounding areas in 2013

3.4PM2.5與植被覆蓋度的關系

通過對20組PM2.5質量濃度月平均值數(shù)據(jù)與植被覆蓋度月平均值數(shù)據(jù)進行曲線回歸分析，在得到的10條模型擬合的曲線中，倒數(shù)模型擬合的曲線與原始觀測值擬合得最好（r2為0.543，sig=0，sig＜0.05，表示2個變量之間顯著相關）。因此，倒數(shù)模型最適合PM2.5與植被覆蓋度的數(shù)據(jù)建模。由此得到PM2.5與植被覆蓋度之間的回歸方程是：

圖11　2014年北京及周邊區(qū)域植被覆蓋度示意圖Fig.11　Sketch map of vegetation coverage in Beijing and its surrounding areas in 2014

式中y為PM2.5質量濃度月平均值，x為植被覆蓋度月平均值。

利用剩余4組檢驗數(shù)據(jù)對建立的倒數(shù)PM2.5與植被覆蓋度關系的估測模型進行精度檢驗，檢驗結果如表1所示：

表1　模型精度檢驗結果Table 1　Accuracy test of the model

以檢驗數(shù)據(jù)的實測值為橫坐標，估計值為縱坐標，繪制散點圖（如圖12所示）：

圖12　PM2.5估計值與實測值比較Fig.12　Comparison between estimated values and measured values of PM2.5

綜上所述，PM2.5與植被覆蓋度建立的倒數(shù)模型通過精度檢驗，二者顯著性相關，說明PM2.5與植被具有很強相關性，PM2.5受植被影響很大，為大氣污染防治提供了一定根據(jù)。植被對于大氣環(huán)境中PM2.5的有效抑制作用已被廣泛認可，對于不同樹種組織吸收作用的強弱也有一定的區(qū)分（趙晨曦等，2013）2208。北京市近幾年加強生態(tài)建設，幾個功能區(qū)的區(qū)域劃分調整也初見成效，生態(tài)涵養(yǎng)區(qū)對保障北京城市大氣環(huán)境起到至關重要的作用。

表2　不同分級植被覆蓋度面積Table 2　The vegetation coverage area of different levels

由表2得出，2013年低蓋度植被面積為3565.63 km2，高蓋度植被面積為12812.88 km2；2014年低蓋度植被面積為3452.69 km2，高蓋度植被面積為12925.81 km2，低蓋度植被減少的面積轉變?yōu)楦呱w度植被面積增加的面積，增加了112.94 km2，說明北京地區(qū)林草植被明顯增多，封山育林、人工造林、飛播造林、退耕還林還草、荒漠化治理等措施取得明顯成效，北京地區(qū)生態(tài)環(huán)境得到顯著改善。

由表3得出，2014年PM2.5質量濃度年平均值比2013年的下降了1.86 μg·m-3，通過比對2013和2014年兩年的北京及周邊地區(qū)植被指數(shù)圖和統(tǒng)計北京市植被覆蓋變化的面積，可以得出植被面積增加對PM2.5質量濃度下降有著積極的影響。

表3　PM2.5質量濃度年平均值Table 3　Annual mean concentration of PM2.5　　　　μg·m-3

4　結論

通過對北京市2013年和2014年PM2.5質量濃度數(shù)據(jù)和植被覆蓋度數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)：

（1）2013年北京市PM2.5質量濃度由高到低的季節(jié)依次為冬季、春季、秋季和夏季，平均濃度分別為125.00、81.00、79.00和72.00 μg·m-3；而2014 年PM2.5質量濃度由高到低的季節(jié)分別為冬季、秋季、春季和夏季，平均濃度分別為116.00、86.00、80.00和67.00 μg·m-3。PM2.5質量濃度隨季節(jié)有規(guī)律地變化。

（2）2013年北京市PM2.5月均濃度呈波浪型分布，在1月份、6月份和10月份各出現(xiàn)1個峰值，其中1月份平均濃度最高，為155.00 μg·m-3，8月份平均濃度最低，為56.00 μg·m-3；2014年北京市PM2.5月均濃度呈波浪型分布，在2月份、4月份、7月份和10月份各出現(xiàn)1個峰值，其中2月份平均濃度最高，為182.00 μg·m-3，6月份平均濃度最低，為54.00 μg·m-3。分季節(jié)來看，2013年和2014年北京市各區(qū)域PM2.5質量濃度最高的均為冬季，2013年東北部PM2.5質量濃度最低的是春季，2014年東北部PM2.5質量濃度最低的是秋季，其他區(qū)域為夏季。

（3）分區(qū)域來看，2013年和2014年年均PM2.5質量濃度由高到低的依次均是東南部、西南部、城六區(qū)、東北部和西北部；濃度越高的季節(jié)空間分布的差異越大，濃度越高的區(qū)域時間分布的差異越大。

（4）通過建立PM2.5與植被覆蓋度的回歸模型，可以得到二者有極強的相關性，擬合的回歸方程為y=15.895+34.249/x。二者顯著性相關，說明PM2.5與植被具有很強相關性，PM2.5受植被影響較大。

（5）2013─2014年植被覆蓋度值介于(0,0.4]的低蓋度植被面積減少，植被覆蓋度值介于(0.4,1]的高蓋度植被面積增加，增加了112.94 km2，北京地區(qū)生態(tài)環(huán)境得到顯著改善。2014年PM2.5質量濃度年平均值比2013年的下降了1.86 μg·m-3，植被面積增加對PM2.5質量濃度下降有著積極的影響。這些結論可為大氣污染防治提供一定根據(jù)。

由于獲取的觀測數(shù)據(jù)的時間范圍有限，本研究結論僅驗證了2013年和2014年大氣顆粒物與植被覆蓋度的關系。該規(guī)律是否適用于其他年份、其他地區(qū)，需要更多數(shù)據(jù)的支持。今后應加強大氣顆粒物來源及其影響因素的研究，為制定合理有效的污染控制策略及空氣污染預報提供科學依據(jù)。

參考文獻：

CAO J,XU H,XU Q,et al.2012.Fine particulate matter constituents and cardiopulmonary mortality in a heavily polluted Chinese city [J].Environmental Health Perspectives,120(3):373-378.

JUNG J,LEE H,KIM Y J,et al.2009.Aerosol chemistry and the effect of aerosol water content on visibility impairment and radiative forcing in Guangzhou during the 2006 Pearl River Delta campaign [J].Journal of environmental management,90(11):3231-3244.

KAN H,LONDON S J,CHEN G,et al.2008.Season,sex,age,and education as modifiers of the effects of outdoor air-pollution on daily mortality in Shanghai,China:The Public Health and Air Pollution in Asia (PAPA) Study [J].Environmental Health Perspectives,116(9):1183-1188.

NEL A,XIA T,M?dler L,et al.2006.Toxic potential of materials at the nanolevel [J].Science,311(5761):622-627.

TIE X,WU D,BRASSEUR G.2009.Lung cancer mortality and exposure to atmospheric aerosol particles in Guangzhou,China [J].Atmospheric Environment,43(14):2375-2377.

YANG Y R,LIU X G,QU Y,et al.2015.Characteristics and formation mechanism of continuous extreme hazes in China:a case study in autumn of 2014 in the North China Plain [J].Atmospheric Chemistry & Physics,15(7):10987-11029.

陳義珍,趙丹,柴發(fā)合,等.2010.廣州市與北京市大氣能見度與顆粒物質量濃度的關系[J].中國環(huán)境科學,30(7):967-971.

韓素芹,張裕芬,李英華,等.2011.天津市春季氣溶膠消光特征和輻射效應的數(shù)值模擬[J].中國環(huán)境科學,31(1):8-12.

李成才,劉啟漢,毛節(jié)泰,等.2004.利用MODIS衛(wèi)星和激光雷達遙感資料研究香港地區(qū)的一次大氣氣溶膠污染[J].應用氣象學報,15(6):641-650.

王雪軍,孫玉軍.2013.基于多元數(shù)據(jù)源的森林資源年度動態(tài)監(jiān)測研究——以鞍山市為例[D].北京:北京林業(yè)大學博士論文.

王占山,李云婷,陳添,等.2015.2013年北京市PM2.5的時空分布[J].地理學報,70(1):110-120.

徐敬,丁國安,顏鵬,等.2007.北京地區(qū)PM2.5的成分特征及來源分析[J].應用氣象學報,18(5):645-654.

于建華,虞統(tǒng),魏強,等.2004.北京地區(qū)PM10和PM2.5質量濃度的變化特征[J].環(huán)境科學研究,17(1):45-47.

于建華,虞統(tǒng),楊曉光,等.2004.北京冬季PM2.5中元素碳、有機碳的污染特征[J].環(huán)境科學研究,17(1):48-50.

張宏斌,唐華俊,楊桂霞,等.2009.2000-2008年內蒙古草原MODIS NDVI時空特征變化[J].農業(yè)工程學報,25(9):168-175.

趙晨曦,王玉杰,王云琦,等.2013.細顆粒物(PM2.5)與植被關系的研究綜述[J].生態(tài)學雜志,32(8):2203-2210.

趙晨曦,王云琦,王玉杰,等.2014.北京地區(qū)冬春PM2.5和PM10水平時空分布及其與氣象條件的關系[J].環(huán)境科學,35(2):418-427.

Temporal and Spatial Distribution of PM2.5and Its Relationship with Vegetation Coverage in Beijing during the Period of 2013─2014

WANG Yanran,ZHANG Xuexia,ZHAO Jingyao,JIANG Qunou
Key Laboratory of Soil and Water Conservation and Desertification Combating,Ministry of Education,Beijing Laboratory of Urban and Rural Ecological Environment,School of Soil and Water Conservation,Beijing Forestry University,Beijing 100083,China

Abstract:Beijing is currently facing serious air pollution problems,which damages human health,and it has aroused people's wide attention.At present,there are some shortcomings in the research of PM2.5in Beijing,such as the observation point is less,the time scale is short and so on.This study collects the monthly and quarterly PM2.5data from 35 automatic air quality monitoring stations in Beijing during the period of 2013─2014.Combined with spatial information,we can obtain more representative spatial and temporal distribution characteristics of PM2.5in Beijing.Based on the 2920 tiles MODIS/NDVI images of 2013 January to 2014 December in Beijing,and by using the method of Local Maximum Filtting and calculated the vegetation coverage from NDVI.Then this study conducted the regression analysis based on the data of PM2.5and vegetation coverage in 2013 and 2014,and obtained the spatial distribution of vegetation coverage in Beijing and its surrounding areas in 2013 and 2014,and compared the changed area of vegetation cover in Beijing that aim to illustrate the relationship between the PM2.5and vegetation coverage.The results showed that (1) From the time variation characteristics of PM2.5concentration,the monthly mean PM2.5concentration showed a wave type distribution,and the seasonal mean analysis showed that the highest concentration in winter and the lowest in summer,and the concentration of PM2.5changed regularly with the seasons.(2) From the PM2.5concentration spatial distribution law,the southeast of the most serious,the northwest of the lightest,the degree of pollution from south to North in descending order.(3) From the time and space distribution characteristics of PM2.5concentration,it is found that the higher the PM2.5concentration is,the greater the difference is,the higher the concentration is,the greater the time is.(4) We got the regression equation and found that highly correlated between PM2.5and vegetation coverage.(5) The increase of the vegetation area has a positive effect on the decrease of PM2.5.Those conclusion scan provide significant scientific basis for air pollution control and environmental protection in Beijing.

Key words:PM2.5; vegetation coverage; temporal and spatial distribution; air pollution; Beijing

收稿日期：2015-09-19

作者簡介：王嫣然（1990年生），女，碩士研究生，研究方向為3s技術在資源環(huán)境中的應用。E-mail:673574786@qq.com*通信作者

基金項目：北京市共建項目專項資助；國家林業(yè)公益性行業(yè)重大科研專項（201304301）

中圖分類號：X16

文獻標志碼：A

文章編號：1674-5906（2016）01-0103-09

DOI:10.16258/j.cnki.1674-5906.2016.01.015

引用格式：王嫣然,張學霞,趙靜瑤,姜群鷗.2013—2014年北京地區(qū)PM2.5時空分布規(guī)律及其與植被覆蓋度關系的研究[J].生態(tài)環(huán)境學報,2016,25(1):103-111.