保定市霾特征与成因分析

马双忱，于伟静,柴 峰，张立男，杨 静，华继洲

(华北电力大学 环境科学与工程学院，河北保定071003)

保定市霾特征与成因分析

马双忱，于伟静,柴 峰，张立男，杨 静，华继洲

(华北电力大学 环境科学与工程学院，河北保定071003)

选取京津冀典型地区——保定市作为研究对象，分析了保定市霾特征并且从污染物与气象因素角度对保定市霾的成因进行探究。首先，通过对2005～2013期间年均霾日数以及2013年月均霾日数的整理，发现保定市年均霾日数达到100天左右，且冬季月份霾日数最多，春节月份最少。其次，结合2014年2月、3月常规污染物(CO、SO2、NO2、PM10、PM2.5)数据与能见度数值的分析，发现与低能见度(<10 km)相关的4种污染物(CO与能见度不具有相关性)浓度阈值分别为75 ug/m3，60 ug/m3，200 ug/m3，100 ug/m3。当污染物浓度高于此值时，能见度变化不明显；当污染物浓度低于此值时，能见度变化明显。另外，通过分析2013年全年气象因素(相对湿度、温度、风速、气压、雨量)与能见度的变化，发现相对湿度、风速对能见度的影响最大，而小雨可以加重霾污染。最后，通过对比2013年1、2月霾形成因素与往年的变化，表明相对湿度增加是此时期霾污染加重的主要原因。

保定市；霾天气；污染物；气象因素

0 引言

霾是指排除降水、沙尘暴、扬沙、浮尘、烟幕、吹雪和雪暴等天气现象造成的视程障碍后，能见度小于10.0 km，相对湿度<80 %或是能见度小于10.0 km，相对湿度为80 %～95 %，PM2.5质量浓度大于75 ug/m3的天气现象。[1]霾的厚度比较厚，可达1～3 km左右，一般霾的日变化不明显。霾与雾和云不一样，与晴空区之间没有明显的边界，霾粒子的分布比较均匀，因而在霾中能见度非常均匀；而且霾粒子的尺度比较小，其值在0.003～10 um范围内，平均直径大约在0.3～1 um左右，肉眼看不到空中飘浮的颗粒物。由于矿物尘、硫酸盐、硝酸盐、有机碳氢化合物、黑碳、硫酸和硝酸微滴等粒子组成的霾，其散射波长较长的可见光比较多，因而霾看起来呈黄色或橙灰色[2]。

霾的频繁发生不仅对人类的健康造成了重大的威胁，增加患病及死亡概率[3,4]，而且会加速金属腐蚀[5]，造成重大的经济损失，因此开展霾的形成机理以及防控措施研究显得十分重要。

吴兑等[6]研究了1951～2005年半个世纪来我国霾的时空变化，结果表明：20世纪80年代以后霾天气日数明显增加；霾天气日数偏多是在12月和1月而9月最少；并且霾发生日数较多的地区主要集中在辽宁中部、四川盆地、华北平原和关中平原地区以及受沙尘暴影响较多的南疆地区。此外，对于北京及华北地区而言，其霾日的季节性分布的突出特点是，除采暖季有较多的霾日外，在盛夏季节霾日也明显偏多[7]。

对于霾的形成，研究发现：高频发生的城市霾天气现象主要是由于光化学污染所引起。光化学污染随着城市化进程的加快和经济规模的扩大而日趋严重，形成霾天气，且大气污染物的源排放是内因，气象条件是外因[8]。

对于污染物对霾形成的影响，Kang等[9]研究了韩国霾期间酸性气体与PM2.5的化学性质，发现霾期间PM2.5浓度很高并且二次无机离子(SO42-，NO3-，NH4+)和有机物是PM2.5的主要组成成分。Chen等[10]研究了大西洋中部夏季霾形成机制, 结果表明SO42-对霾的形成起着重要的作用。Sisler 等[11]对细粒子成分进行了研究，提出高湿伴生的高浓度硫酸盐是影响能见度的最大因素，硝酸盐和有机物是第二大因素。此外，国内学者通过对不同城市典型霾期间的污染物进行分析，发现细微颗粒物对霾的形成起着重要的作用[12～14]。

对于霾的形成与气象因素之间的关系，通过研究能见度与气象条件之间的关系，发现风速和相对湿度是影响能见度最主要的两个因素[15]。针对2013年1月爆发的全国性的霾天气，研究分析了相对湿度等对霾形成的影响，证实了气象因素对霾形成所起到的作用[16,17]。

尽管不同学者从不同角度对霾的形成进行了细致的研究，但是对于霾成因、机理、二次污染物的转化、重污染天气应急响应处置措施等还缺乏深入了解。由于不同地区霾的形成机理有所区别，所以针对不同区域进行特定研究对于霾的治理显得尤为重要。

本研究选取京津冀典型地区——保定为研究对象，以能见度作为霾严重程度的表征，通过对保定市污染物数据以及气象数据的整理，分析了保定市霾天气特征，并且得到了保定市气态污染物污染状况，发现SO2、NO2、PM10、PM2.5对应低能见度的阈值浓度以及4种污染物与能见度的非线性关系、验证保定市霾天气与气象因素的关系、探究出保定2013年1月、2月霾严重的原因是相对湿度明显增加，希望研究结果为本地区霾防治提供有价值信息。

1 数据来源

本文记录的2005年～2013年日均湿度、能见度等气象数据来源于网站http://www.wunderground.com/global/stations/54602.html，并依据此统计出年度霾日数的变化以及月度霾日数的变化。此外通过全国城市空气质量实时发布平台(http://113.108.142.147:20035/emcpublish/)，作者提取了2014年2月、3月保定6个监测站点(接待中心、华电二区、胶片厂、监测站、游泳馆、地表水厂)5种污染物(SO2、NO2、CO、PM10、PM2.5)浓度以及空气质量指数每隔3 h的数值。除此之外，为了探究污染物浓度变化期间气象因素的变化，作者利用中国气象视频网(http://mywtv.weathercn.com/live/0306.shtml)获取了污染物变化同时刻温度、湿度等气象条件的变化情况。

2 保定霾天气特征

对霾历史资料的整理，霾日的确定遵循以下几点原则[18]：(1)日均能见度小于10 km；(2)日均相对湿度小于90%；(3)排除降水、吹雪、雪暴、扬沙、沙尘暴、浮尘和烟幕等其他能导致低能见度事件的情况。通过对数据整理筛选，得到了保定市2005年～2013年霾日数年均变化图(图1)、2013年霾日数月均变化图(图2)。

从图1可以看出保定市近几年霾日数处于波动期，且2008年霾日数达到最大值125天及2010年达到最小值72天。但是保定市总体霾日数偏多并在100天上下波动，说明保定霾污染严重。

图1 保定市霾日数年均变化图

从图2可以看出，2013年霾日数最多的月份出现在1月、12月(冬季月份)，霾日数最少的月份出现在5月份(春季月份)，且6月份(夏季月份)霾日同样偏多，这与吴兑等的研究结果[7]相似。

图2 2013年霾日数月均变化图

3 保定市霾成因分析

3.1 空气污染现状

霾是一种复杂的气溶胶污染，因此了解保定市几种常规污染物污染现状对于了解霾的形成十分重要。本文选取2014年2.20～2.28的污染物监测的数据，绘制出SO2、NO2、CO、PM10、PM2.5等污染物的变化图(图3～图7)，对比国家空气质量标准[19]可以看出：在统计期间大部分时段保定市污染物浓度都超过了国家二级标准，特别是颗粒物污染(PM10、PM2.5)不仅全部在二级标准以上，而且有的时间段浓度是二级标准的4～5倍，说明保定市气态污染物中颗粒物污染最为严重。

图3 SO2污染状况

图4 NO2污染状况

图5 CO污染状况

图6 PM10污染状况

图7 PM2.5污染状况

3.2 各类污染物对霾的影响

本文以能见度作为霾严重程度的表征，选取从2月20日到3月22日中每隔3 h记录一次的污染物数据以及能见度的数据，并整理绘制拟合成图形，且为了消除雾引起能见度的变化的影响，剔除数据中相对湿度大于90 %的相关数据。从图8～12可以看出，在各类常规污染物中，除CO外，SO2、NO2、PM10、PM2.5与能见度都存在明显的相关性，说明霾期间能见度下降与SO2、NO2、PM10、PM2.5浓度过高有关。此研究结果与魏哲对邯郸2013年1月霾污染的研究结果[13]相符。

此外，SO2、NO2、PM10、PM2.5与低能见度(<10 km)存在阈值浓度，其分别为75 ug/m3、60 ug/m3、200 ug/m3、100 ug/m3，且污染物浓度与能见度存在非线性关系，当污染浓度高于此值时，能见度变化不明显；当污染物浓度低于此值时，能见度变化明显。这与Xuejiao Deng 等的研究方法及结论(2005年珠江三角洲PM10与能见度的阈值浓度为120 ug/m3)[20]相似。

图8 SO2浓度与能见度的关系

图9 NO2浓度与能见度的关系

图10 PM10浓度与能见度的关系

图11 PM10浓度与能见度的关系

图12 PM2.5与能见度的关系

3.3 气象因素对霾的影响

以能见度作为霾严重程度的表征，提取2013年全年每天相对湿度、平均风速、温度、气压数据，分别做出其与能见度的关联图(图13～图16)。从图中可以看出4种气象因素中对能见度影响最大的是相对湿度，且相对湿度越大，能见度越低，霾越严重；其次风速的影响也比较大，风速越大，能见度越好，霾越轻；温度与气压对能见度的影响不大，没有明显的相关性。

此外，降雨会对空气污染物起到冲刷作用，但是降雨同时也会增加空气湿度，造成空气污染加重。对于大雨，由于冲刷作用明显，会缓解空气污染；但是小雨会加重空气污染，其原因是雨滴蒸发粒子再悬浮过程使气溶胶浓度增加。

图13 相对湿度与能见度关系图

图14 风速与能见度的关系图

图15 温度与能见度的关系图

图16 气压与能见度的关系图

3.4 1～2月霾频繁发生原因

2013年1、2月包括保定在内的全国大多数城市集中性爆发大规模霾天气，引发全民关注。霾的形成是气象因素、污染物排放共同作用的结果，但是与往年1、2月份相比，2013年1、2月份保定市污染源并没有太大的变化，所以气象因素的变化被着重考虑。为此，作者统计了近几年1、2月与霾关联性最大的两种气象因素—相对湿度、风速的变化，做出变化折线图(图17、图18)。

如图17、18所示，2013年1、2月的平均风速以及最快风速与往年相比并没有太大变化，但是相对湿度有了明显增加(从往年30 %、40 %左右增加至2013年的66 %)。所以2013年1、2月保定市霾频繁发生的原因是保定地区相对湿度的增加。这与杨欣等对北京2013年1月霾严重的分析得到的结论，即相对湿度较大时，细微颗粒物吸湿增长造成能见度下降的结论[21]相似；此外，吴兑等的研究也表明，高湿度背景下气溶胶的吸湿增长会使得消光明显增加导致能见度明显恶化[7]。

图17 平均风速、最快风速变化图

图18 相对湿度变化图

4 结论

(1)近几年保定市霾日数处于波动期，但总体霾日数偏多；全年霾日数最多月份集中在冬季，最少月份集中在春季，此外夏季月份霾日数也相对偏多。

(2)统计的气态污染物SO2、NO2、CO、PM10、PM2.5严重超标，其中颗粒物的污染最为严重。

(3)在各类常规污染物中，出CO外，SO2、NO2、PM10、PM2.5与能见度存在着明显的相关性，说明保定市能见度的下降与SO2、NO2、PM10、PM2.5等污染物有关。

(4)SO2、NO2、PM10、PM2.5与低能见度(小于10 km)存在阈值浓度，其浓度分别为75 ug/m3、60 ug/m3、200 ug/m3、100 ug/m3，当污染物浓度超过阈值浓度，随着污染物浓度的增加，能见度下降不明显；当污染物浓度低于阈值浓度，随着污染物浓度的减少，能见度改善明显。

(5)几种气象因素中相对湿度以及风速对霾的影响最大，温度及气压对霾的影响不明显；大雨对霾有一定的缓解作用，但是小雨会加重霾污染。

(6)2013年1、2月份霾严重主要是相对湿度明显增加引起的，高湿度情况下，气溶胶吸湿增长造成能见度下降。

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Analysis of Haze Characteristics and Formation Causes in Baoding City

Ma Shuangchen, Yu Weijing, Chai Feng, Zhang Linan, Yang Jing, Hua Jizhou

(School of Environmental Science and Engineering, North China Electric Power University, Baoding 071003, China)

This paper chooses Baoding City, a typical city in Beijing-Tianjin-Hebei region, as the research object and analyzes its haze characteristics and formation causes from the aspects of pollutants and meteorological factors. First, the annual haze days between 2005 and 2013 and monthly haze days in 2013 were analyzed, indicating that the haze pollution in Baoding City is serious (about 100 days per year) and that the maximum and minimum values in a year occur in winter and spring respectively. Then, the data of normal pollutants(CO, SO2, NO2, PM10, PM2.5) in February and March of 2014 and visibility were analyzed, and the results showed that the pollutants' (CO excluded due to irrelevance) threshold concentration corresponding to the low visibility (<10 km) are about 100ug/m3, 50ug/m3, 250ug/m3, and 150ug/m3 respectively. Further analysis indicates that the relationship between pollutants concentrations and visibility appears in a non-linear correlation. When pollutants concentrations are very high (above threshold concentrations), the change in visibility is not noticeable. By contrast, when pollutants concentrations are lower than threshold concentrations, the change in visibility is very sensitive to pollutants concentrations. In addition, the study shows that RH and wind speed have a significant effect on visibility, and small rain can make haze worse. Finally, by comparing haze formation causes in January and February of 2013 with those in previous years, it was found that the severity of haze in January and February of 2013 was caused by the increase of RH.

Baoding City; haze; pollutants; meterological factors

2015-07-06。

北京市自然科学基金(3142017)。

马双忱(1968-)，男，教授，博士生导师，从事大气污染控制理论与技术研究， E-mail：msc1225@163.com。

X513

A

10.3969/j.issn.1672-0792.2015.09.005