基于频谱分析与KZ滤波法的大气细颗粒物背景值估算及其影响因素研究

Background concentration estimation of particulate matters is a basic research of air quality assessment in urban area. It is the quantitative reference for establishing and testing the control measures of particulate matters. However, the spatio-temporal resolutions of background concentrations of air pollutants at urban scale in China are relatively low. Additionally, the influence mechanism and affecting factors of background concentration are not clear. Recent research results of background concentrations cannot support refined management of pollution sources. The study area is selected as Tianjin region, and we focus on the fine particles (PM2.5). This proposal is aimed at (1) establishing estimation method of background concentration with high temporal resolution based on digital signal processing technique (coupling Fourier spectral analysis, cross spectral analysis and Kolmogorov-Zurbenko filter); (2) establishing background concentration distribution map of PM2.5 in the study area, and discussing the law of spatio-temporal differentiation of PM2.5 background concentration; (3) indicating factors that affect the background concentration of fine particles, and exploring the influence mechanism of background concentration. This study could provide academic support to develop and implement efficient control policies of atmospheric particles in urban area.

颗粒物背景值研究是评估城市大气环境质量现状的一项基础性工作，也是制定和检验颗粒物防治措施及其效果的定量化参考依据。但是，目前我国城市大气污染物背景值估算结果时空分辨率较低，且存在背景值影响机制及影响因素尚不明确的问题，不能为精细化污染源管控政策的制定提供支撑。本项目拟以天津地区为研究区域，以大气细颗粒物（PM2.5）为研究对象，旨在（1）建立基于数字信号处理技术（耦合傅立叶频谱分析、交叉频谱分析和KZ滤波法）的高时间解析度背景值估算技术方法体系；（2）建立研究区大气细颗粒物背景浓度空间分布图，探究PM2.5背景值时空分异规律；（3）识别和探讨背景值影响因子及其表征方法，进而阐明细颗粒物背景值影响机制。该研究可为城市大气颗粒物污染防控政策的科学制定以及精准施策提供理论支持。

大气颗粒物背景值的准确估算是了解城市大气环境质量现状，以及制定和检验颗粒物防治措施及其效果的重要参考依据。但由于我国城市现存大气污染物背景值估算结果时空分辨率较低，且影响机制不明，有必要开展背景值估算相关研究。本项目以大气细颗粒物（PM2.5）为研究对象，旨在（1）建立基于数字信号处理技术（耦合傅立叶频谱分析、交叉频谱分析和KZ滤波法）的高时间解析度背景值估算技术方法体系；（2）建立研究区大气细颗粒物背景浓度空间分布图，探究PM2.5背景值时空分异规律；（3）识别和探讨背景值影响因子及其表征方法，进而阐明细颗粒物背景值影响机制。研究结果表明，基于三种数字信号处理方法耦合后的模型可将城市背景值估算出来，与以往的研究结果对比后，有较好的一致性。估算后的京津冀地区13个城市PM2.5背景值在2019~2021三年的均值分别介于16~35μg/m3、13~33μg/m3和12~28μg/m3之间。背景水平对环境PM2.5浓度的贡献在50-55%之间。京津冀PM2.5背景值存在明显季节性差异和城市间差异，位于南部内陆平原的背景值浓度最高。背景值影响因素分析表明，PM2.5背景值受温度、气压和表面净太阳辐射的影响最大。但是，减排措施仍是京津冀地区背景PM2.5浓度降低的主要驱动因素，其对PM2.5背景值降低的贡献率约为89%。因此，建议继续在区域内采取大气颗粒物减排措施来降低整个京津冀区域内城市的PM2.5背景水平。