古田会址旅游景区空气负离子浓度变化特征与气象因素分析

刘佳明，刘君，李镜玉

(1.福建省龙岩市气象局，福建 龙岩 364000；2.龙岩市新罗区气象局，福建 龙岩 364000)

空气中的气体分子或原子因自然界中的宇宙射线、紫外线、雷电、暴雨和其他水的冲击引起“勒纳德效应”等而电离释放出电子，带负电荷的气体分子或原子称为负离子[1]。空气中负离子有许多种，其中以负氧离子含量最多，因此空气中负离子常以空气中负氧离子为代表，被誉为“空气中的维生素和生长素”。空气中负氧离子浓度的高低是衡量空气清新的标志之一，愈来愈受到人们的关注，同时也被认为是一种重要的、无形的旅游资源[2]。

近年来，许多学者对不同地区负氧离子浓度的分布特征、变化规律及与气象条件关系等开展了一些研究，发现负氧离子存在较明显时空变化，同时与气象因子也存在一定相关性，但由于空气中负氧离子浓度受周边环境影响较大，在不同地区不同时间的观测结果均存在较大差异，因此各学者得出的研究结论不尽相同[1，3，4]。

本文利用古田会址清新指数综合监测站的时间高分辨率的负氧离子观测资料及气象资料，对景区负氧离子分布特征及其影响因子进行了分析，为景区生态评估、生态旅游提供科学依据。

1 材料和方法

2018年5月，福建省气象局与旅游部门共同合作，在全省5A旅游景区建设空气清新指数综合监测站，其中一个站点布设在古田会址旅游景区(116°49′42″ E，25°14′00″ N，海拔792 m)，实时监测景区负氧离子浓度及气象要素数据。负氧离子浓度监测仪采用了美国Epex公司生产EP200负氧离子监测仪。监测仪能够观测分钟级负氧离子浓度数据，但由于分钟数据变化较大，不利于数据的分析比较，本文采用监测仪2018年5月～2019年4月连续记录的小时负氧离子观测数据(迁移率K≥0.4 cm2·Vs-1)，同时为了保证数据的可用性，对原始数据进行了预处理，参照气象观测数据质量控制方法，利用小时前后5 min的数据平均值对小时数据的正确与否进行验证，小时数据前后5 min的平均值差值超过3 000、小时数据长时间为固定值，或小时数据长时间变化很小时，均按缺测处理。剔除异常值后，利用SPSS进行单因素Pearson相关性分析。

2 结果与分析

2.1 负氧离子浓度日变化

对采集到的负氧离子浓度进行统计分析，得到古田会址景区负氧离子浓度的日变化特征，如图1所示。

图1 古田会址景区空气负氧离子浓度日变化

从图1可以看出，白天负氧离子浓度值大于夜间和凌晨，总体上呈现一个谷值和一个峰值。谷值大致出现在凌晨3:00—6:00之间，峰值大致出现在10:00—11:00之间，而且11:00时负氧离子平均浓度达到最大值1 811个·cm-3。6:00—10:00之间负氧离子浓度上升速度最快； 18:00—21:00负氧离子浓度处于快速下降过程，其余时段负氧离子浓度处于平缓震荡减小过程。这一结论与金琪等[5]的研究结果相异。

部分研究认为空气负氧离子浓度与空气温度负相关[6]，而植物的光合作用有利于负氧离子浓度的升高[7]。6:00—10:00负氧离子浓度快速上升主要由于太阳升起，光线增强，植物的光合作用变好，有利于负氧离子的释放，此时气温也逐渐上升，影响负氧离子浓度的升高，但其综合影响是正的，使负氧离子浓度快速上升。11:00—17:00期间，植物的光合作用仍在继续，但气温已升至高点，而且人员活动的影响，使空气中的气溶胶粒子在该时段达到了最高值，最终使负氧离子浓度总体呈现下降趋势，同时由于午后短时对流天气的出现，导致该时段负氧离子浓度整体下降的过程中出现短时的上升。18:00—21:00期间，随着太阳的降落，植物的光合作用减弱，造成负氧离子浓度快速下降。22:00至第二天凌晨6:00，植物不进行光合作用，使负氧离子浓度处于较低水平。

2.2 负氧离子浓度月变化

图2 古田会址景区空气负氧离子浓度月变化图

图2为古田会址景区2018年5月至2019年4月空气负氧离子浓度月变化图，从图可以看出2018年5月至12月，负氧离子浓度整体上出现了先上升后降低的过程，负氧离子浓度月平均值最高出现在10月份，其值达到1 572个·cm-3。5—6月由于进入春末夏初，气温快速上升，负氧离子浓度降低，符合大部分研究认为空气负氧离子浓度与空气温度负相关的结论[6]。6—10月随着周围植物的生长，植物的叶子变得越为浓密，其整体光合作用和叶片的尖端放电加强，同时该时期景区雨量充沛及雷雨天气等有利条件使负氧离子浓度逐渐增大。11—12月进入秋冬季节，植物开始处于落叶阶段，光合作用减弱，同时降水减少，空气中的气溶胶离子增多，导致负氧离子浓度降低。2018年12月至2019年2月，景区进入冬季，该时期受北方强冷空气的吹扫，空气中相对洁净，云层较少，紫外线较强，使负氧离子浓度出现小幅上升；而2—4月景区进入春季，气温开始快速上升，使负氧离子浓度逐渐降低，与2018年5—6月的阶段相似。

3 气象条件对负氧离子浓度的影响

3.1 气象要素与负氧离子浓度相关性

由于空气中负氧离子浓度易受气象要素的影响，本文利用监测站从2018年5月建站至2019年4月，采用监测站内负氧离子监测仪和自动气象站在相同观测地点和环境、相同时间所采集到的负氧离子浓度与气象要素数据进行相关性分析。以自动气象站的气温、气压、相对湿度、PM2.5、PM10、气溶胶能见度、风速风向、紫外线辐射、雨量的小时数据为自变量，以负氧离子小时数据为因变量，利用SPSS进行单因素Pearson相关性分析。结果如表1所示。

表1 气象要素与空气负氧离子浓度相关系数

注:**表示通过0.01显著性检验

从表1可以看出，气温、雨量、风速、气溶胶能见度、紫外线辐射与空气负氧离子浓度呈正相关，相对湿度与负氧离子浓度呈负相关，气压、风向、PM2.5、PM10与负氧离子浓度的相关性不明显。总体而言，表中的各个气象要素与负氧离子浓度的相关性都不太明显。这主要是因为负氧离子浓度受到气象要素的影响十分复杂，且在不同天气状况下，负氧离子浓度会有跳变，在长时间序列进行整体相关性分析时，其相关性表现不明显[7]。

3.2 短时强降水对负氧离子浓度的影响

研究表明雷阵雨或中雨以上的天气过程能明显增加空气中的负氧离子浓度[1]。为研究短时强降水对空气中负氧离子浓度的影响，选取了2019年4月30日为例，景区在15:00—17:30出现了强对流天气过程，将15:00—17:30的5 min降水量与5 min负氧离子平均浓度进行对比。如图3所示。

图3 古田会址景区2019年4月30日

从图3可以看出该时段的强降水过程出现了2个峰值，并且负氧离子浓度与累计降水量的相关系数为0.74。在15:36—15:40开始出现强降水，5 min降水量达到了7.8 mm，负氧离子平均浓度从1 690个·cm-3开始迅速上升，并在15:55出现第1个峰值，达到了13 093个·cm-3，随后雨强的减小，负氧离子平均浓度也随之迅速降低。在16:11—16:45降水强度再次变大，5 min的降水量达到了6.2 mm，负氧离子浓度也从851个·cm-3迅速增加，并在16:50达到了第2个峰值，达到15 790个·cm-3，随后降水逐渐变小直至停止，负氧离子浓度也逐渐降低并趋于日平均值。

在负氧离子浓度的上升过程中，第1个峰值的上升斜率比第2个峰值上升的斜率小，而且在负氧离子浓度降低过程中，第1个峰值的下降斜率比第2个峰值下降的斜率大。这是由于降雨前空气中悬浮着气溶胶粒子，随着强降雨过程的开始，雨滴高速下降而破碎产生了大量负氧离子，同时雨滴高速撞击地面引起扬尘，使空气中的气溶胶浓度升高，而气溶胶对负氧离子的破坏，导致其浓度的上升变慢；随后雨强变小，气溶胶对负氧离子继续破坏，导致其下降速率加快，负氧离子浓度也逐渐降低。通过前期降水对空气中的气溶胶粒子也起到了淋洗作用，而且地面已经潮湿，雨滴对地面撞击引起的扬尘变少，使空气中的气溶胶浓度变低，使后期负氧离子浓度能够在强降水中快速上升，减低过程也相对较为平缓。

4 结论与讨论

4.1 古田会址景区负氧离子浓度日变化大体上呈现一个峰值一个谷值，白天负氧离子浓度值大于凌晨和夜间，负氧离子浓度的上升下降与太阳的升起降落时间大致相同。

4.2 负氧离子浓度从2018年5月至2019年4月，负氧离子月平均浓度最高值出现在2018年10月，最低值出现在2018年6月。2018年6月至2018年10月和2018年12月至2019年2月两个阶段，负氧离子浓度处于上升阶段，其余月份平均浓度呈现下降趋势。

4.3 空气中负氧离子浓度受到气象要素的影响十分复杂，在长时间序列进行整体相关性分析时，负氧离子浓度与气象要素的相关性表现不明显。

4.4 短时强降水能够显著增加空气中的负氧离子浓度，随着降水的停止，负氧离子浓度也呈现快速的降低。

4.5 空气中负氧离子浓度易受环境、气象因素及人员活动等多种因素的影响，同时受设备观测要素及监测站点较少，观测时间相对较短，分析结果存在局限性和不足，这需要后期增加一些观测要素和较长时间及更好的方法进行分析研究，为景区更好地开发利用负氧离子这一旅游资源，提供理论依据。