北京2010-2014空气质量评估报告(北大)

空气质量评估报告北京城区2010-2014年PM污染状况研究二零一五年三月为了蓝天让我们用数据解读污染北京大学统计科学中心北京大学光华管理学院2.5引言2008年4月，位于建国门外的美国驻华大使馆开始在其楼顶上测量PM2.5每小时浓度数据，并在之后不久开始对外公布。此举引发了诸多的争议和讨论。这或许是许多中国人第一次听到“PM2.5”这个专业名词（悬浮在空气中空气动力学当量直径小于或等于2.5微米的颗粒物，又称细颗粒物）。2013年1月1日，环保部开始正式将PM2.5列入空气监测指标中，而之前在大气污染颗粒物方面的监测对象主要是PM10。2013年1月，北京频繁出现了空气极端污染现象。其中1月12日的小时最高PM2.5浓度超过了800微克/立方米。该月有16天的PM2.5日平均浓度超过150微克/立方米，达到了严重污染。北京人开始意识到PM2.5问题的严重性。2013年9月10日，国务院印发《大气污染防治行动计划》（简称《大气国十条》）。其制定的改善空气质量的具体目标为：到2017年，全国地级及以上城市可吸入颗粒物（PM10）浓度比2012年下降10%以上，优良天数逐年提高；京津冀、长三角、珠三角等区域细颗粒物（PM2.5）浓度分别下降25%、20%、15%左右，其中北京市PM2.5年均浓度控制在60微克/立方米左右。2014年3月，李克强总理在政府工作报告中提出以雾霾频发的特大城市和区域为重点，以细颗粒物治理为突破口，抓住产业结构、能源效率、尾气排放等关键环节，健全政府、企业、公众共同参与机制，实行区域联防联控的政策方针。2014年3月，在北京又一个被重度污染空气所笼罩的日子，北京大学统计科学中心和光华管理学院的八位老师同学开始收集和分析北京的PM2.5数据。时隔一年之后，谨以这份报告来概括我们一年来的研究结果。目前关于如何治理中国大气污染的讨论正在全国热烈进行着，我们期待这份报告能够提供一个数据的视角和统计学上的分析判断。目录一、背景.................................................1二、PM2.5的标准...........................................1三、研究目标.............................................3四、数据.................................................4五、数据公开.............................................7六、北京污染的基本统计...................................8七、风的影响............................................11八、能源消费............................................16九、PM2.5的公平评价......................................17十、调整的五年PM2.5平均浓度..............................19十一、调整的五年PM2.5分布的分位数........................21十二、昀近三年的情况....................................23十三、APEC效应.........................................26十四、冬季供暖效应......................................28十五、结果汇总..........................................31参考文献................................................34附录....................................................35    1  一、背景我国雾霾天气的主要成因是悬浮颗粒物（ParticulateMatters，简称PM），细颗粒物（PM2.5）是其重要组成部分（ZhangXY，etal.2013）。PM2.5悬浮颗粒物有少量来自于自然界，绝大部分来自人类活动。工业生产、矿物质燃料（如煤炭、汽油等）或生物质（如秸秆等）的燃烧、道路施工或者房屋建设产生扬尘等行为可直接将其排放到大气中。同时，其他工业排放物质（如二氧化硫、氮氧化物等）在大气中发生化学反应也可生成PM2.5，形成二次污染。PM2.5的危害不仅在于形成雾霾，影响大气能见度，更在于其颗粒小并能附着一些重金属颗粒，通过呼吸进入人体，对人类健康产生严重的危害。许多国内外流行病学研究发现，长期生活在高浓度的PM2.5空气中，人类会产生一系列的呼吸系统和心血管疾病，甚至会提高疾病死亡率（Pope,etal.2002;HuangW,etal.2012）。尽管目前我国证明PM2.5污染可引起肺癌等肿瘤高发的流行病学研究还较少，但这并不表明其与各种癌症的发病率无关。PM2.5自身并不是一成不变的颗粒，它的化学构成和污染来源在我国不同地区呈现出完全不同的特点（ZhangYH,etal.2008;Chang,etal.2013;LiJ,etal.2014）。仅就北京地区来说，污染物本地排放与区域传输、二次气溶胶污染和气象条件是影响PM2.5形成与变化的重要因素（GuoS,etal.2014；ZhangXY,etal.2013;HuangRJ,etal.2014）。由于这些因素本身具有极高的不确定性，导致PM2.5的时间分布具有复杂的随机机制。量化这些随机机制并深入研究各种因素与PM2.5之间的关系可以帮助我们更好地理解PM2.5的分布特点，并揭示PM2.5在北京地区的聚集和消散过程背后的规律。二、PM2.5的标准关于PM2.5浓度的分类标准，中国和世界其他国家有所不同。中国环保部制定的《环境空气质量标准》（GB3095—2012）所给出的PM2.52  浓度的标准有两个等级。一级标准适用于自然保护区、风景名胜区和其他需要特殊保护的区域（一类区）。二级标准适用于居民区、商业交通居民混合区、文化区、工业区和农村地区（二类区）。一级标准：（1）一个监测点的PM2.5年平均浓度不超过15微克/立方米；（2）一个监测点的PM2.5日平均浓度不超过35微克/立方米。二级标准：（1）一个监测点的PM2.5年平均浓度不超过35微克/立方米；（2）一个监测点的日PM2.5日平均浓度不超过75微克/立方米。美国环保局（USEPA）于2012年12月14日发布的关于PM2.5浓度的新标准也有两个等级。一级标准：（1）一个监测点的三年平均PM2.5年浓度不超过12微克/立方米；（2）一个监测点的三年平均PM2.5日浓度的98%分位数不超过35微克/立方米。二级标准：将一级标准（1）中的12微克/立方米提高至15微克/立方米。除了浓度以外，我们经常从手机或者网站上看到的是空气质量指数（AirQualityIndex，简称AQI）。空气质量指数是描述空气质量状况的无量纲指数。按照我国《环境空气质量指数（AQI）技术规定（试行）》（HJ633—2012）的规定，它是六种大气污染物分指数（简称IAQI）的昀大值。这六种大气污染物分别是：细颗粒物（PM2.5）、可吸入颗粒物（PM10）、二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO2）、臭氧（O3）和一氧化碳（CO）。不同的污染物浓度与其IAQI的换算公式不同（见附录表S1、S2）。表1分别给出了中国和美国的PM2.5浓度与其对应的空气质量等级的换算关系。从中国和美国关于PM2.5浓度的空气质量标准中可以看出，中国使用以75微克/立方米（24小时平均）作为空气质量“良”的上限，这是世界卫生组织（WHO）3  的初期过度标准。WHO的空气质量为良的二期过度标准是50微克/立方米，三期是37.5微克/立方米，终极标准是25微克/立方米。美国，新加坡是35微克/立方米（24小时平均）。印度和孟加拉国所使用的标准分别是60微克/立方米和65微克/立方米（24小时平均）。本报告将采用35微克/立方米设为空气质量“良”的上限。同时，鉴于AQI的定义复杂且关系到其他大气污染物，本报告中所涉及的PM2.5均指浓度。表1：中国和美国的PM2.5浓度与空气质量分指数换算空气质量指数类别空气质量分指数（IAQI）24小时平均PM2.5 浓度范围（中国）24小时平均PM2.5 浓度范围（美国）优0‐50 0‐35 0.0–12.0 良51‐100 35‐75 12.1–35.4 轻度污染101‐150 75‐115 35.5–55.4 中度污染151‐200 115‐150 55.5–150.4 重度污染201‐300 150‐250 150.5–250.4 严重污染301‐400 250‐350 250.5–350.4 401‐500 350‐500 350.5–500.0 三、研究目标对于有2200万常住人口的北京市，我们如何去评估这一地区PM2.5污染的严重程度？如何解读数据，从而公平地评判其空气质量是否改善？如何为政府制定减排政策提供建议？这些是我们这篇报告要回答的主要问题。本报告的具体目标是：（1）给出2010年至2014年北京城区PM2.5污染程度的几个主要的统计学指标，从而可以比较全面地概括北京城区的空气污染状况；（2）量化风向和风速对PM2.5浓度的影响；（3）衡量北京近年来空气污染的变化趋势。如何公平评判2013年以来实施的一系列大气污染防治措施是否有效果？近年来空气质量是否有改善？（4）APEC期间的减排措施对PM2.5浓度的影响有多大？对减排政策有何借鉴4  意义？（5）北京冬季供暖对PM2.5浓度的影响有多大？对空气污染治理有何启示？研究方法：运用现代统计学方法，我们分析了北京过去五年的PM2.5浓度和气象数据，并给出了描述北京PM2.5污染状况的统计学特征。这些特征可以用来检测、评估现在和预测将来的污染状况。四、数据由于PM2.5浓度和气象条件都具有很高的动态变化性，所以受随机因素的影响很大。要想让数据“说话”，用数据评估PM2.5污染的严重程度，量化PM2.5的发展趋势与分布模式，发现数据背后的污染规律，我们需要有足够长时间并且较高频率的观测数据。环保部从2013年1月开始实时公布全国74个主要城市的PM2.5数值。并在2015年1月开始扩展到338个地级及以上城市，共有1436个监测点。我们从2014年4月份开始收集环保部在其官网上实时公布的北京地区的数据。鉴于环保部2014年4月份之前的数据并未公开，我们采用了美国驻华大使馆的数据。美国驻华大使馆自2008年4月开始在位于建国门外原址进行PM2.5的逐小时监测。它于2009年2月迁至东直门外安家楼路，并继续在新址上监测和发布数据。我们从美国驻华大使馆获得了自2008年4月的逐小时PM2.5浓度数据。由于2008年和2009年的PM2.5浓度数据缺失较多再加上其间迁馆，故而我们选取自2010年1月1日到2014年12月31日共五年的逐小时浓度数据（共43824个观测值），作为我们本报告中使用的PM2.5数据。由于PM2.5浓度受气象条件影响很大，我们需要同时研究PM2.5所对应的气象数据。我们从网站weather.nocrew.org获取到北京首都国际机场（ZBAA）自2010年1月1日至2014年12月31日的逐小时气象数据（与ZhangJP,etal.5  2012使用的数据相同）。我们考虑的气象变量有气压、温度、相对湿度、露点温度、风向、风速和降水。尽管机场与大使馆相距约17公里，但气象数据相对一致，尤其是气压、温度、相对湿度、露点温度和降水。虽然风向和风速会有些不同，但当风速高时，风向和风速也是高度一致的。为了验证美国大使馆和环保部下属的环境监测站的PM2.5数据的一致性，我们在