湖州市冬季大气颗粒物变化特点及其影响因子分析

王纪文　陈峰云　卢剑

摘 要：为了解湖州地区冬季大气细颗粒物和可吸入颗粒物的污染水平、变化特点以及影响因子，对湖州西门水闸大气环境监测点2012年12月1日至2013年2月28日的大气细颗粒物（PM2.5）和可吸入颗粒物（PM10），以及大气中硫氧化物（S02）、氮氧化物（NO2）、碳氧化物（CO）、臭氧（O3）含量数据进行分析，找出了湖州市大气污染的日变化和周变化的特点，以及各因子间的相关性，得出了湖州霾的判别方法，为湖州市对霾的监测和对大气污染的治理提供了可靠的理论依据。

关键词：PM2.5；PM10；相关性分析；判别分析；湖州地区

中图分类号 X831 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2014）01-02-145-04

颗粒物又称尘，大气中的固体或液体颗粒状物质。大气中粒径在10μm以下的颗粒物称为可吸入颗粒物，即PM10；粒径在2.5微米以下的颗粒物称为细颗粒物，即PM2.5。近年来，随着我国工业经济的发展，以及汽车拥有量的增加，大气污染日益严重，各地也对其进行了深入的研究[1-6]。湖州市地处长三角经济区，人口稠密，工业化程度高，人均汽车拥有量高，因此研究湖州市大气颗粒物的污染特点十分必要。

本文通过分析本文主要分析冬季大气中PM2.5和PM10的总体污染水平、变化特点以及与大气中的氧化物的相关性，从而为了解和控制细颗粒物的污染水平，治理大气污染提供理论依据。

1 污染水平

湖州冬季PM2.5的24h平均浓度的均值为99.4μg/m3，超出美国标准（35μg/m3）184%，超出我国拟用标准（75μg/m3）32.5%。最低值22μg/m3，最高值193μg/m3，中值93μg/m3。在90d中，超出美国标准的日数共有73d，超标率81.1%；超出我国拟用标准的日数共有62d，超标率68.9%。

PM10的24小时平均浓度的均值为135.9μg/m3，属轻微污染。按照我国目前的空气质量分级来划分，属于优（0～50）的日数有5d，占5.6%；属于良（51～100）的日数共22d，占24.4%；属于轻微污染（101～150）的日数共29d，占32.2%，属于轻度污染（151～200）的日数共18d占20%；属于中度污染（201～250）的日数共14d，占15.6%；输入中重度污染（251～300）的日数有2d，占2.2%。

2 变化特点

2.1 日变化 将90日的PM2.5、PM10及相关气体的小时均值求平均，绘制24h变化曲线如图1。

分析图中变化曲线可以发现：PM10和PM2.5浓度都呈现两边（周末）高、中间（工作日）低的现象，表现出明显的周末效应[7-11]。其中，PM10在工作日变化曲线较平直，PM2.5在工作日期间也有小幅的波动。二氧化氮（NO2）呈现周末稍高。这与周末人们出行更多、汽车尾气排放量更大相吻合。二氧化硫（SO2）的周变化曲线平直，臭氧和一氧化（CO）的变化则没有明显的规律可循。

3 相关性分析

将90日的PM2.5、PM10及相关气体的小时均值进行相关检验。样本总量90×24=2 160，由于个别时次数据记录缺测，实际样本为2 142至2 149不等。采样间隔为一小时。绘制各要素之间的散点图可得知各因子之间存在着一定的线性关系，故采用泊松相关进行检验，检验结果如表2所示。

结果显示，各因子间的sig值（假设概率）均为0.000，完全拒绝了不相关的原假设，各因子间都彼此存在显著相关。PM2.5和PM10的相关系数高达0.849，为高度线性相关，表明两者有着共同的污染源。PM10与二氧化氮、二氧化硫、一氧化碳的相关系数均超过了0.5，PM2.5与二氧化氮、一氧化碳的相关系数也超过0.5，均为显著线性相关，PM2.5与二氧化硫的相关系数是0.493，接近0.5。臭氧与PM2.5和PM10均呈负相关。

对相关因子再作逐一作偏相关分析（见表3），发现当控制二氧化氮时，PM2.5和PM10与臭氧呈现正相关。这与表中的结论相矛盾。这是因为臭氧的合成需要大量的二氧化氮，臭氧含量的升高必然导致二氧化氮的含量降低，从而降低PM2.5和PM10的含量，而将控制二氧化氮时，则PM2.5和PM10则与臭氧含量呈现出了正相关，这说明臭氧本身也是颗粒物的来源之一。二氧化氮的相关系数为-0.579，呈现显著负线性相关。

最后，将PM2.5与PM10与气象要素进行相关性分析，发现PM10与PM2.5都与风速、气压呈显著负相关，与气温呈正相关，而相对湿度对PM10呈负相关、与PM2.5则假设概率sig值为0.475，超过了0.05，不相关的原假设成立。这是因为PM10是采用干燥法测量，湿度越高，实际PM10值与测得的PM10值的差越大，测量值就越小，故呈负相关；而PM2.5采取了湿度补偿，因此湿度对PM2.5没有统计意义上的实质影响。

4 判别分析

PM2.5和PM10污染水平的升高，直接导致灰霾天气的增加，近两年来，湖州灰霾日数比过去明显增加。选取湖州国家基本气象站2012年12月1日至2013年2月28日人工观测的天气现象资料，与该时段内PM2.5和PM10的日最大值。将90d天气分为两组，分别记作1和2，分别使用PM10和PM2.5求判别函数。

使用PM10判别分析结果如下（表4）

5 结论

（1）湖州冬季PM2.5的24h平均浓度的均值为99.4μg/m3，超出我国拟用标准32.5%，超标日数62日，达标率仅32.1%；PM10的24小时平均浓度的均值135.9μg/m3，空气质量优和良的日数仅27d，占30%；大气污染情况十分严重。

（2）PM10和PM2.5及相关气体呈现出一些明显的日变化和周变化。PM2.5、PM10和二氧化氮的日变化曲线非常相似，说明二氧化氮是引起大气中颗粒物日变化的主要因素。三者曲线均在交通繁忙的时刻以及周末点出现峰值，说明汽车排放的尾气是三者的主要来源。endprint

（3）PM10和PM2.5及相关气体之间均存在显著的相关性。PM2.5和PM10之间有着高度的线性相关，说明两者的主要污染源是相同的。PM10和PM2.5与二氧化氮、二氧化硫、一氧化碳都呈现显著的正线性相关，说明这三种污染气体是PM10和PM2.5的重要污染源。臭氧与二氧化氮负相关，控制二氧化氮进行偏相关分析发现，PM10和PM2.5与臭氧呈现了正相关，这说明臭氧一方面会降低二氧化氮的浓度，另一方面也会增加大气中的其他颗粒物的含量。将PM10和PM2.5与各气象要素进行相关性分析发现PM10与PM2.5都与风速、气压呈显著负相关，与气温呈正相关。PM10采用了干燥法的观测方法，受相对湿度的影响较大。

（4）将湖州国家基本气象站观测的天气现象数据与PM10、PM2.5日最大值数据进行判别分析，得出了霾的判别函数，判别准确率分别为73.3%和76.7%，并计算得出，PM10小时均值达到217μg/m3或PM2.5浓度达到152μg/m3时，可判断该站已出现霾。

参考文献

[1]吴国平，胡伟，腾恩江，等.我国四城市空气中PM2.5和PM10的污染水平[J].中国环境科学，1999，19（2）：133-137.

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[10 ]魏玉香，童尧青，银燕，等.南京SO2、NO2和PM10变化特征及其与气象条件的关系[J].大气科学学报，2009，32（3）：451-457.

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（3）PM10和PM2.5及相关气体之间均存在显著的相关性。PM2.5和PM10之间有着高度的线性相关，说明两者的主要污染源是相同的。PM10和PM2.5与二氧化氮、二氧化硫、一氧化碳都呈现显著的正线性相关，说明这三种污染气体是PM10和PM2.5的重要污染源。臭氧与二氧化氮负相关，控制二氧化氮进行偏相关分析发现，PM10和PM2.5与臭氧呈现了正相关，这说明臭氧一方面会降低二氧化氮的浓度，另一方面也会增加大气中的其他颗粒物的含量。将PM10和PM2.5与各气象要素进行相关性分析发现PM10与PM2.5都与风速、气压呈显著负相关，与气温呈正相关。PM10采用了干燥法的观测方法，受相对湿度的影响较大。

（4）将湖州国家基本气象站观测的天气现象数据与PM10、PM2.5日最大值数据进行判别分析，得出了霾的判别函数，判别准确率分别为73.3%和76.7%，并计算得出，PM10小时均值达到217μg/m3或PM2.5浓度达到152μg/m3时，可判断该站已出现霾。

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（3）PM10和PM2.5及相关气体之间均存在显著的相关性。PM2.5和PM10之间有着高度的线性相关，说明两者的主要污染源是相同的。PM10和PM2.5与二氧化氮、二氧化硫、一氧化碳都呈现显著的正线性相关，说明这三种污染气体是PM10和PM2.5的重要污染源。臭氧与二氧化氮负相关，控制二氧化氮进行偏相关分析发现，PM10和PM2.5与臭氧呈现了正相关，这说明臭氧一方面会降低二氧化氮的浓度，另一方面也会增加大气中的其他颗粒物的含量。将PM10和PM2.5与各气象要素进行相关性分析发现PM10与PM2.5都与风速、气压呈显著负相关，与气温呈正相关。PM10采用了干燥法的观测方法，受相对湿度的影响较大。

（4）将湖州国家基本气象站观测的天气现象数据与PM10、PM2.5日最大值数据进行判别分析，得出了霾的判别函数，判别准确率分别为73.3%和76.7%，并计算得出，PM10小时均值达到217μg/m3或PM2.5浓度达到152μg/m3时，可判断该站已出现霾。

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