南通大学白鹤鸣副教授在JGR-A发表空气质量观测站点空间代表性研究成果

空气质量观测站点的空间代表性是指该站点所获取的空气质量观测值在多大范围内可以代表其周边区域的空气质量情况，站点的空间代表性为污染暴露评估和空气质量模式验证等应用提供了关键信息。针对如中国这样空气质量和观测网络均发生较大变化的国家而言，评估站点空间代表性及其长期变化趋势就尤为重要。本研究基于中国高分辨率空气污染数据集（CHAP）中 1×1 公里、逐日污染物浓度数据，针对多种污染物，系统评估了中国国控站点空间代表性在 2013 至 2022 年期间的长期变化趋势，并进一步量化了污染物浓度变化与站点数量变化对这一趋势的影响。此外，本研究还将空间代表性应用于污染暴露和空气质量达标评估中，并探讨了相关不确定性。

结果显示，随着国控站点数量从2013年的460个增加至2022年的1590个，站点的空间代表性覆盖面积分别增长了89%（PM2.5）、149%（PM10）和2190%（O3）。尽管站点数量增加是这些变化趋势的主要驱动因素，但其影响在不同时期表现各异。本研究发现，站点空间代表性表现越好，则基于空间代表性的污染暴露评估越准确。针对城市层面的空气质量达标评估，本研究证明了空间代表性在该领域具有优势。此外，研究还发现不同站点的空间代表性区域存在大量重叠，尤其是O3，这表明应优化当前的空气质量观测网络，以提升空间代表性表现并减少冗余重叠区域。

图1 （a）国控站点数量及空间代表性总体面积的长期变化，(b) PM2.5、(c) PM10和 (d) O3在 2013–2015、2015–2020 和 2020–2022 年间空间代表性总体面积变化的不同因素贡献。红色和黄色柱分别表示观测站点数量变化和污染物浓度变化的影响。

该文章的第一作者和通讯作者为白鹤鸣副教授，论文合作者包括中国科学院大气物理研究所高文康高级工程师、香港科技大学顾达萨副教授、南通大学Muhammad Jawad Hussain副教授、中国环境监测总站王帅正研高工、临沂生态环境监测中心孔凡华高级工程师以及南洋理工大学曹炀博士。上述工作得到国家自然科学基金（42205180、62350410481）、国家重点研发计划（2022YFC3703003）、江苏省高校自然科学研究项目（22KJB170019）以及南通市基础科学研究项目（JC12022074）的联合资助。

除上述工作外，还提出了一种基于空间代表性的观测站点优化布局方案，该成果发表于《Applied geography》（Top期刊），并授权了三个国家发明专利，具体文章和专利信息如下：

Bai, H., Gao, W., Gu, D., Hussain, M. J., Wang, S., Kong, F., & Cao, Y. (2025). Spatial representativeness of air quality monitoring networks in China from 2013 to 2022: Implications for exposure assessment. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 130, e2024JD043027. https://doi.org/10.1029/2024JD043027.

Bai, H., Gao, W., Seong, M., Yan, R., Wei, J., & Liu, C. (2023). Evaluating and optimizing PM2.5 stations in Yangtze River Delta from a spatial representativeness perspective. Applied Geography, 154(March), 102949. https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2023.102949.

白鹤鸣. 一种基于空间代表性的PM2.5观测站点优化布局方法. 中国，发明专利，ZL202110823707.2，2023年08月22日

白鹤鸣. 一种基于空间代表性的PM2.5观测站点布局评价方法. 中国，发明专利，ZL202111127776.6，2023年07月04日

邓颖，白鹤鸣. 一种空气污染物观测站点布局评价方法. 中国，发明专利，ZL202311700738.4，2024年05月28日

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