影响空气质量的气象条件分析

梁广秋

摘要：针对若干气象条件进行了研究，选取5个代表性城市的三年空气质量状况和与其对应的历史天气条件数据资料，分析了空气质量状况与历史天气条件的关系。结果表明：从数据分析的结果来看，空气质量与天气条件有着密切关系，不同的天气状况，对应不同的空气污染物质的稀释、分散能力。

关键词：大气污染；气象条件；空气污染指数

中图分类号：X51

文献标识码：A 文章编号：16749944（2016）08005204

1 引言

随着城市规模的不断扩大、工业和交通运输业的飞速发展，导致人类生存的大气环境日趋恶化，雾霾天气时有出现，严重危害人类的健康。大气污染已成为全世界最为关注的环境问题之一，评估一个国家、一个城市的现代化水平，环境质量日益成为了一个重要的参考依据[1]。空气污染指数（API）[2]使公众对空气污染水平有相对直观的了解，是依据大气污染物的浓度计算出来的。一般来说，大气质量监测单位会监测几种大气污染物质分别计算对应的指数，然后在指数中选取最大的值为最终的空气污染指数值。不同的地方计算空气污染指数的方法和原则不尽相同。在我国，监测控制的大气污染物质包含：可吸入颗粒物（PM10）、O3、NO2、SO2等[3]。

2 研究现状

我国关于气象条件对空气质量的影响也做过相关的研究，例如孙韧、刘长霞等在海洋性气候对天津市滨海地区空气质量的影响及预报中，统计分析了影响滨海地区天气形势，将天气形势分为不同的区域，得出不同大气形势产生不同的气象条件，从而影响环境空气质量的结论[4]。赵惠芳、杨建东等对晋江市2006年到2007年内的环境监测数据及同一时期气象数据资料研究分析，得出在副热带高压、冷空气和台风等天气形势影响下，大气质量相对较好[5]；在入海高压后部偏东气流、弱冷空气影响后期等天气形势的作用之下，空气质量轻微污染[6]。王淑云、节江涛等基于沧州市2002年6月1日到2004年5月31日的环境空气质量及与之对应的气象资料也做过相关研究。杨义彬也在收集数据的基础上对成都市的空气质量与温度、风速、大气逆温、降水等相关关系作了系统的分析研究。王宏、林长城等将影响福州市的天气条件分为十个等级，并与其对应的空气质量资料结合，分析了不同天气形势对于空气质量的影响[7]，研究结论显示地面倒槽和锋前暖区是最不利于大气污染物质分散的天气型，空气质量相对较好的天气形式是低涡锋面和台风。山义昌、徐太安等的研究结果显示有些污染物浓度随季节和天气条件的变化较大[8]，另外，雾、浓烟、浮沉等也是空气污染的重要因素。

3 研究内容

本次研究主要是依据安徽芜湖、安徽马鞍山、江西九江、湖南常德和福建泉州5个城市三年的空气质量状况及与之对应的天气条件的数据资料，从风速对API的影响、风速对主要污染物的影響和降水对API的影响三方面来分析影响空气质量的气象条件的。

本文研究的空气质量数据来源于国家环保部网站公布的空气质量公报，气象资料来自于网络上获得的历史天气资料查询结果。使用数据的时间跨度为2011年2月到2013年12月。

4 数据分析

4.1 风速对API的影响

分别分析5个城市风速对API指数的影响。以下的图1～图5为5个城市不同风速条件的API对比情况。

如图1，不同的风速下，马鞍山市API主要集中在50～100区间内。最小值在25附近，最大值在150左右。且由图1还可以看出， 在微风时对应的API数值最大，在另外两种情况下，API数值近似相等，且异常值随着风速的增大逐渐减少。如图2，在不同的风速下，芜湖市的API数值相对集中且变化幅度很小，都集中在50～75附近。最大值为25，最小值为100。另外，与马鞍山市的情况类似，随着风速的增大，异常值的个数相对应地减少。如图3，可以看出泉州市API数值在不同风速下，变化范围不大。随着风速的增大，API数值相对应的降低，但是在不同风速下最大值和最小值都近似相同，最大值约为15，最大值为100。另外，异常值总体上偏少。总的来说，相对于上面两个城市，泉州市的空气质量较好。如图4所示，不同风速下常德市API数值变化范围趋于稳定，在40左右。同时也可以看出，在大于5级的风速条件下，API的数值相对于前两种情况下较大，这是由于风速大于5级的情况的天数很少，所以其API的值代表性较差，也就是说，这些值不具有一般性的规律。另外，在不同风速下API最大值和最小值呈现跳跃性变化；在微风的情况下，对应的异常值较多，其他两种情况，几乎无异常值。

分析风速对九江市API的影响图5可以看出九江市常年风力稳定，无较大级风（大于5级）。相对于3～4级风而言，微风时API的数值较集中，变化范围小。同时，两种情况下的最大值近似相同，都在80附近，但最小值有所变化，微风时API对应的最小值约为25，3～4级风对应最小值为10左右。另外还可以看出，微风是对应的异常值较多。

总的来说，风速增大会导致空气质量好转，表现在平均值（中位数）下降和极端污染日的减少。

4.2 风速对主要污染物的影响

表1列出了这5个城市风速（微风、3～4级、大于5级）和主要污染物情况对应天数的比例。表1中的列表方式类似于二元概率分布表。例如马鞍山分表中的“二氧化硫”一行中“3～4级（%）”一列的值为0.09，代表风速为3～4级并且主要污染物为二氧化硫的天数占总天数（研究时间段的总天数）的比例为0.09%。所以马鞍山子表中的3行3列数据加起来应该为100%。但是由于空气质量数据有缺失值，所以3行3列数据加起来不足100%。

分析表1中数据可以得出如下结果。

马鞍山市：在3～4级风的条件下，空气质量相对较好，而在风速大于5级时，无主要污染物对应的天数比例最少；风速对污染物二氧化硫的影响不明显，在不同的风速下，二氧化硫污染对应的天数比例相同；在风速小于5级时，风速的变化对可吸入颗粒物的影响不大，但当风速大于5级时，对应的可吸入颗粒物污染天数比例显著降低。

芜湖市：风速大于5级时，无主要污染物对应的天数比例最少，空气质量相对于其他两种风速下较差，而在风速为3～4级时，空气质量较好的天数相对多一些；在微风的气象条件下，主要污染物为二氧化硫的天数比

例相对较多，当风速大于微风时，主要污染物为二氧化硫的天数比例相对较少，且维持稳定；主要污染物为可吸入颗粒物的天数比例在微风时相对较大，风速大于微风时对应的天数少很多。

泉州市：风速小于5级时，无主要污染物的天数比例相对较多，空气质量较好，而当风速大于5级时，无主要污染物的天数比例急剧降低，变化较大；泉州市只在风速为微风时出现主要污染物为二氧化硫的天气，且所占的天数比例也相对较低；当风速小于5级时，主要污染为为可吸入颗粒物的天数比例相对较大，且维持稳定，但当风速大于5级时，对应的天数比例降低。

常德市：当风速小于5级，空气流动相对稳定时，无主要污染物天数比例相对较大，而当风速大于5级时，无主要污染物天数比例显著降低；常德市当风速为3～4级时主要污染物为二氧化硫的天数比例最高，而当风速为微风和大于5级时，所对应的天数比例相对较少，且两种情况下，两者相差不大；主要污染物为可吸入颗粒物所对应的天数比例在风速小于5级的两种风速条件下，所占的比例最大，且在两种风速下对应的比例相差不大，当风速大于5级时，主要污染物为可吸入颗粒物的天数比例急剧降低。

九江市：和前几个城市的情况大致相同，九江市在风速小于5级时，无主要污染物对应的天数比例相对较大，空气质量较好，而当风速大于5级时，所对应的天数比例变化明显，下降幅度较大；当风速为3～4级时，主要污染物为二氧化硫的天数比例对应较大，而在另外两种风速下，所对应的比例都较风速为3～4级时小，且两者对应的比例相同；主要污染物为可吸入颗粒物所对应的天数比例也和前几个城市所对应的情况大致相同，当风速小于5级时，所对应的比例较大，但当风速大于5级时，所对应的天数比例迅速降低。

4.3 降水对API的影响

图6～10分别列出了5个城市降水对API的影响情况，由于降水情况较复杂，本次只从收集的数据中选取了无雨、小雨、中雨、大雨具有代表性的降水情况来研究。

从图6可以很明显地看出随着降雨量的逐渐增大，马鞍山市对应的API数值逐渐递减，呈逐级递减的趋势，可能原因为雨水对污染物质的吸附作用；同时，随着降雨量的递增，API数值也越来越集中。在无雨的天气条件下，由于可以影响API的因素较多，所以对应的API异常值较多；还可以看出，随着降雨量的递增，API的最大值也在逐级递降，最小值相对于最大值较稳定。

分析降水对芜湖市API的影响图7，可以看出当降雨量在大雨以下时，前三种降雨量下所对应的API数值大小变化幅度不大，同时，数值的集中范围也相对稳定，变化不明显；而当大雨时，API数值的变化范围变大，可能原因为大雨天气出现的概率较低，其API的数值不具有代表性，也就是说不具有一般规律性。另外，也可以看出最大值在逐级降低，但最小值变化无规律，变化较大；异常值的数量也随着降雨量的增大，逐渐减少，API数值逐渐稳定。

如图8所示，可以看出随着降雨量的逐渐增大，泉州市API的数值总体上呈下降的趋势，只在中雨的天气条件下出现一点波动；同时也可以发现，随着降雨量的增加，API数值的范围也在一点点增大，逐渐分散，但总体变化范围相对集中；在无雨的天气条件下，API数值最大值和最小值相差最大，最大值为100，最小值20左右；且也和前两个城市类似，在无雨的天气条件下，出现异常值较多。

分析降水对九江市API的影响箱形图9可以看出，随着降雨量的增大，API数值总体上呈下降趋势，但是下降趋势不是很明显，总体变化不是太大，且随着降雨量的增大，API数值的变化范围也不是很明显，相对稳定；無雨的条件下，API的最大值和最小值相差最大，在小雨和大雨的情况下，最大值和最小值相差较少；同时，在无雨时，异常值相对较多。

从图10可以看出，常德市的API数值随着降雨量的逐渐增大而呈降低的趋势，但在大雨时出现一些波动，这是因为大雨天气出现的概率较低，其API数值不具有一般性规律；另外，API数值集中范围变化不太明显，总体上都比较集中；在无雨和中雨的条件下API最大值和最小值相差较大，大雨时最大值和最小值相差最小，也是在无雨时出现的异常值较多。

5 结论

通过对安徽芜湖、安徽马鞍山、江西九江、湖南常德和福建泉州5个城市三年的空气质量和所对应的气象条件的数据分析能够定量的得出空气质量与气象条件之间存在着一定联系。得出如下结论：针对5个所选城市风速对API的影响的分析可知，同一城市随着风速的增大，API数值总体呈降低的趋势，可能原因为风加速了空气的流动，有利于污染物质的扩散；从风速对主要污染物的影响分析研究可知，风速的大小与无主要污染物天数比例呈负相关，风速较大时（大于5级），无主要污染物对应的天数比例较小；随着风速的增大，可吸入颗粒物为主要污染物的天数比例总体呈降低的趋势；随着降雨量的增大，由于雨水对空气污染物质的吸附作用，API总体呈逐渐降低的趋势。

参考文献：

[1]高甫生. 雾霾天气， 环境与能源暖通空调行业的对策[J]. 暖通空调， 2013 （9）： 33～47.

[2]李文杰， 张时煌， 高庆先， 等. 京津石三市空气污染指数 （API） 的时空分布特征及其与气象要素的关系[J]. Resources Science， 2012， 34（8）.

[3]陈仁杰. 复合型大气污染对我国 17 城市居民健康效应研究[D]. 上海：复旦大学， 2013.

[4]孙 韧， 刘彩霞， 王长友， 等. 海洋性气候对天津市滨海地区空气质量的影响及预报[J]. 城市环境与城市生态， 2004 （4）： 32～34.

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[6]刘翠. 西安市环境空气质量污染变化特征与影响因素研究[D]. 西安：西北大学， 2013.

[7]陈彬彬， 林长城， 杨 凯， 等. 基于 CMAQ 模式产品的福州市空气质量预报系统[J]. 中国环境科学， 2012， 32（10）： 1744～1752.

[8]山义昌， 徐太安， 王善芳， 等. 潍坊市区近 10 年空气质量与气象条件的关系[J]. 气象， 2004， 30（10）： 47～51.

Abstract：This paper reviewed our countrys air pollution problems through the description of the atmospheric pollution source and analyzed only for the meteorological conditions this one aspect. Based on five cities nearly three years of air quality dates with the corresponding weather data， using the software draw a box plot， researched and analyzed the relationship between the two. Results from the perspective of data processing and analysis， air quality and meteorological conditions are closely related， different air conditions， different dilution and diffusion capacity of pollutants.

Key words：air pollution；air pollution index；meteorological conditions