第4章北京空氣質量數據分析 只僅僅通過分析案例并不能準確的展現出機場對空氣質量是如何造成影響的，將大興機場投入運行前后空氣質量的數據進行對比，找到前后的不同點，才能更加有效且直觀的發現空氣質量的變化。4.1大興機場運行前后大興區空氣質量數據分析圖4-1-1.北京市空氣質量監測站點分布目前在北京一共有38個觀測站，用于監測北京市范圍內的空氣質量，為了數據的準確性，此次的數據選擇了北京大興黃村鎮，順義新城和西城官園這三個位置的站點的數據進行對比分析。大興黃村鎮距離大興機場較為接近。順義新城則是較為接近首都國際機場，而西城官園則位于北京市市中心。之所以選擇這三個站點進行對比，目的是為了對比大興機場，首都機場和市中心位置的空氣質量數據。從而分析出大興機場對北京空氣質量的變化所造成的影響。圖4-1-2AQI對比圖圖4-1-3PM2.5濃度對比圖圖4-1-4PM10濃度對比圖圖4-1-5SO2濃度對比圖圖4-1-6O3濃度對比圖根據圖4-1-2AQI對比圖，可以看出在2019年1月到4月的AQI數值要高于順義新城，低于西城官園。在2020年的同時期，大興黃村的AQI數值任然是高于順義新城，低于西城官園，但是三個位置的AQI數值和2019年相比，都有所降低。在2021年的同時期，大興黃村的AQI數值同時超過了順義新城和西城官園。通過對比三年的數據，可以假設大興機場在正式投入使用后，且航班數有所增加的時候，會對大興地區的AQI數值產生較小的影響。根據圖4-1-3PM2.5濃度對比圖，大興黃村的PM2.5濃度在2019年和2020年同時期，均低于西城官園，高于順義新城。但是2020年同時期的PM2.5濃度有所降低。在2021年同時期大興黃村，順義新城和西城官園的PM2.5濃度相近。但是低于2019年的同時期濃度。因此可以假設大興機場的投入使用對大興地區的PM2.5濃度不會造成影響。根據圖4-1-4PM10濃度對比圖，大興黃村的PM10濃度在2019年和2020年同時期，均低于西城官園，高于順義新村。但是三個地區的2020年同時期PM10濃度，均低于2019年同時期。在2021年同時期，大興黃村的PM10濃度和2020年相比顯著增加，并且略微高于2019同時期，和西城官園2021年的濃度十分接近。因此可以假設大興機場的運行對大興區的PM10濃度造成較小的影響。根據圖4-1-5SO2的濃度對比圖，發現在2019年的SO2濃度和順義新城相似，且兩個地區都高于西城官園，2020年同時期大興黃村的PM10濃度低于順義新城和西城官園。在2021年同時期，大興黃村的濃度和順義新城相似，兩個地區都低于西城官園，且兩個地區的濃度都比2019年同時期的要低，因此可以假設大興機場的使用對大興區PM10的濃度造成的影響較小。根據圖4-1-6O3的濃度對比圖，發現大興黃村的O3濃度在2019年1月4月期間，就比順義新城和西城官園同時期的濃度要高。2020年1月到4月期間，大興黃村的O3濃度顯著增加，和順義新城的數據相似，遠高于西城官園。2021年大興黃村的O3濃度，雖然比2020年同一時期的濃度有所降低，但是仍然高于2019年的同一時期。因此可以假設大興機場的使用會對O3的濃度有較小的影響。圖4-1-7AQI對比圖圖4-1-8PM2.5濃度對比圖圖4-1-9PM10濃度對比圖圖4-1-10SO2濃度對比圖圖4-1-11O3濃度對比圖根據圖4-1-7AQI對比圖，發現2019年5月到8月期間，大興黃村的AQI數值要高于順義新城和西城官園同一時期的AQI數值。2020年5月到8月，大興黃村的AQI數值仍然高于順義新城和西城官園，并且和2019年同一時期相比有著較小的增加。因此可以假設大興機場的運行會對AQI的數值產生較小的影響。根據圖4-1-8PM2.5濃度對比圖，發現在2019年5月到8月期間，三個位置的PM2.5濃度沒有太大的差異。2020年5月到8月期間，大興黃村的PM2.5濃度明顯低于順義新城和西城官園的數據，并且和2019年的同一時期相比，有顯著的減少。因此可以假設大興機場的使用不會對PM2.5濃度產生較大的影響。根據圖4-1-9PM10濃度對比圖，發現在2019年5月到8月期間，大興黃村的數據要高于順義新城，低于西城官園。在2020年5月到8月期間，大興黃村的數據任然高于順義新城，低于西城官園。但是和2019年同一時期比較，三個站點的數據都有所降低。因此可以假設大興機場的使用不會對PM10的濃度產生較大的影響。根據圖4-1-10SO2對比圖，發現大興黃村在2019年5月到8月期間的SO2濃度，低于順義新城和西城官園，并且和2020年同一時期的數據相似，因此可以假設大興機場的使用不會對大興地區的SO2濃度產生較大的影響。根據圖4-1-11O3濃度對比圖，發現在2019年5月到8月期間，大興黃村的O3濃度，要比順義新城和西城官園的數據低，但是在2020年同一時期，大興黃村的O3濃度，卻超過了順義新城和西城官園，并且比2019年的數據有所增加。因此可以假設大興機場的運行對大興區的O3濃度產生了較小的影響。通過對圖中數據的總結，可以得知，無論是冬季還是夏季，大興機場的投入使用不會對大興區PM2.5,PM10,SO2的濃度造成影響，但是會對大興區的AQI和O3濃度產生較小的影響。4.2大興機場運行前后北京地區空氣質量數據分析通過北京空氣質量報告可以得到2019年1月到2019年4月，2019年5月到2019年8月，2020年1月到2020年4月，2020年5月到2020年8月和2021年1月到2021年4月，共五個時間段的北京市全市的空氣質量數據。因為具體測站點的空氣質量數據，只能得到幾天以內的空氣質量數據，無法得到大興機場投入使用之前的空氣質量數據，因此無法對比大興機場投入使用前后的空氣質量數據。所以此次數據對比選擇采用北京市全市的空氣質量歷史數據。因為不同的季節，有著不同的氣候和溫度，為了數據分析的準確性，此次數據對比選擇對比不同年，同一時段的空氣質量數據。將2019年1月到2019年4月，2020年1月到2020年4月和2021年1月到2021年4月，這三個時間段的空氣質量數據進行對比。將2019年5月到2019年8月和2020年5月到2020年8月，這兩個時間段的空氣質量數據進行對比。這樣就可以避免因為氣候不同和溫度不同所造成的差異。除了因為溫度和氣候等因素會對空氣質量數據造成影響之外，政府政策，疫情，機場使用的初始階段航班數量少等等，也都會影響空氣質量的數據。因此此次數據對比，共選擇了5個時間段，幾乎可以覆蓋全年的時間，包括冬天和夏天兩個不同的季節，避免因氣候差異和溫度差異造成的影響。也包括了疫情爆發前，疫情爆發初期和疫情得到控制之后的空氣質量數據，也因此可以避免因為疫情隔離政策所造成的影響。同時也包括機場投入使用的前期和機場投入使用的后期，避免了因為航班數量的差異所造成的影響。表4-2-1大興機場使用前后的北京空氣質量數據（1）時間段AQI平均值平均范圍PM2.5平均濃度PM10平均濃度SO2平均濃度CO平均濃度NO2平均濃度O3平均濃度2019年1月到4月82.535-212.755180.7560.74639.574.52020年1月到4月78.2535.5-208.2546.7560.514.50.68128.580.52021年1月到4月9635.25-278.554.75106.753.50.57730.2574.5通過表格4-2-1大興機場使用前后的北京空氣質量（1）中的數據，計算得到三個時間段各個數據的平均值。再通過對比可發現，AQI數值先是減少再增加，2020年1月到4月比2019年同時期減少了5.2％，2021年1月到4月比2019年同時期增加了16.4％，比2020年同時期增加了22.6％。平均范圍的變化趨勢和AQI相同，同樣是先減少再增加，由2019年1月到4月的35-212.75增加到35.25-278.5。PM2.5的濃度變化趨勢也同樣是先減少再增加，由2019年1月到4月的51微克每立方米，增加到54.75，2021年1月到4月比2019年同時期增加了7.4％，比2020年同時期增加了17.1％。PM10的濃度的變化趨勢和前三個數據一樣，同樣是先減少再增加，由2019年的80.75增加到106.75，2021年比2019年同時期增加了32.2％，比2020年同時期增加了76.4％。SO2的濃度則是在逐年減少的趨勢，2021年比2019年同時前減少了41.2％，比2020年同時期減少了22.2％。CO的平均濃度的變化趨勢也是在逐年減少，2021年比2019年同時期減少了22.7％，比2020年同時期減少了15.3％。NO2的平均濃度的變化趨勢是先減少再增加，2021年比2019年同時期減少了23.4％，比2020年同時期增加了6.1％。O3的平均濃度則是先增加在減少，和前面的數據的變化趨勢都不一樣。通過數據之間的對比，再加上分析，可得知，在大興機場投入使用的前期，由于機場入駐的航空公司少，航線少，航班少，大興機場的投入使用并未對北京地區的空氣質量造成太大的影響，大部分的空氣質量數據都比機場投入使用之前有所降低，AQI指數也有所增加。但是在2021年1月到4月這段時間內，有越來越多的航空公司遷到大興機場，大型機場的航班數量相比于運行初期大量增加，此時對北京地區的空氣質量造成了較小的影響，平均范圍，PM2.5和PM10的濃度對比于機場投入使用前都有所增加，對比于運行初期也有所增加，但是對于二氧化硫，一氧化碳，二氧化氮和臭氧的濃度并無太大的影響，甚至比運行之前和運行初期都有所減少。表4-2-2大興機場使用前后的北京空氣質量數據（2）時間段AQI平均值平均范圍PM2.5平均濃度PM10平均濃度SO2平均濃度CO平均濃度NO2平均濃度O3平均濃度2019年5月到8月78.528.5-189.254165.53.750.754265.52020年5月到8月62.525.25-14532.7555.753.50.5933854.25通過對比表格4-2-2大興機場使用前后北京空氣質量數據（2）中的數據，發現2020年5月到8月比2019年同時期都有所降低，雖然AQI指數比2019年減少了20.3％，但在其他的幾個數據上都顯示減少，由此可見大興機場的投入使用對北京整個地區的空氣質量沒有太大的影響。雖然可能由于氣候的炎熱，人們減少了出行，但是此次對比分別采取了不同年，但是同一時間段的對比和分析方式，因此對于數據的對比和分析不會產生太大的影響，顯然大興機場的投入使用對空氣質量的影響很小。在大興機場正式投入使用后，北京地區的空氣質量沒有產生惡化的趨勢，反而產生了改善的趨勢，雖然空氣質量改善可能存在外界的干擾因素，例如：北京市政府加大改善空氣質量的力度和疫情減少出行等，但是仍然可以認為北京大興機場的投入使用對北京地區的空氣質量不會產生太大的影響。圖4-2-1北京市空氣質量變化圖根據圖4-2-1北京市空氣質量變化圖，發現在大興機場投入使用前后的北京全市范圍內的空氣質量變化的趨勢是相似的。把2019年1月到2021年4月共分成7個時間段，每個時間段中。空氣質量的變化趨勢大致都是相似的，數值之間的差距也不是非常的明顯，因此可以分析出大興機場的投入使用對北京市全市的空氣質量的變化是沒有較大影響的。第5章結論與展望5.1研究總結這次的研究課題可以說是筆者第一次認真來思考民航事業的對于環境的影響，在研究的過程中發現原來在日常生活中，人們的日常出行都會對環境產生巨大的影響，而這種影響往往是一連串的，如果人們忽視對環境的破壞，那么歸根結底最后受到傷害的往往是人類自己。作為一名民航人，我認為如何將飛行事業發展壯大是我們的責任，而在發展民航事業的同時，更不能忽視對環境的保護。本次的數據分析和研究，主要是為了能夠將民航事業發展和建設所造成的環境問題重新在民航中提出并加以重視以及改善。地球環境和空氣質量是人類共同的財富，地球也是人類共同的家園，不可以將它置之不理。對于環境的破壞和空氣質量的影響的主要是集中在機場和飛機起降階段，由于飛機的尾氣排放和機場設施排放造成的。而通過案例分析和數據分析，找到問題的根本，并加以研究和改善，達到保護環境和提高空氣質量的目的。同樣，最根本的方法是加強每一位民航人或者每一個人類對于環境的愛護，這就要求人們注重飛機尾氣排放，加強對于綠色能源的開發，并使之運用到民航事業當中。希望每一位乘客減少在機場和客艙中的生活垃圾，希望機場部門減少噪音污染，減少服務車輛的尾氣排放，希望研究人員可以研究出更加綠色的飛機燃料，并廣泛的運用。這次研究的課題由于筆者經驗問題，多少還存在一些局限性和一些過于理論化的方法，不過通過這次的課題研究同樣具有參考的價值與意義，無論是大眾乘客，或者是民航業內人士都應將保護環境和空氣質量重視起來從而根本上解決這個并不很難的“難題”。5.2研究的局限和展望這次的研究課題由于僅僅是從案例分析和數據分析，以及官方發表的一些有關民航事業所造成的環境污染的文本資料，同時由于筆者的經驗缺失，故而存在很強的局限性并沒有與實際情況完全的結合統一。所幸的是案例的真實性以及客觀性，令得研究還是向著實用方面在發展。希望可以更快的研究出更具實用性且綠色的飛機燃料減少有害氣體的排放，希望每一位民航人重視環境的保護。參考文獻[1]任毅,郭豐,高聰聰.京津冀城市群霧霾污染的時空特征與影