多时间尺度的秦岭南北城市PM10和 PM2.5变化特征分析

郭 婵，杨 飞 ，王 朋，豆 瑞，易文利,2

(1.宝鸡文理学院地理与环境学院，陕西 宝鸡 721013；2.宝鸡文理学院 陕西省灾害监测与机理模拟重点实验室，陕西 宝鸡 721013)

随着我国城市经济发展到一定阶段，大气颗粒物已经成为制约城市空气质量的首要污染物[1]，其能在不利的气象条件作用下诱发雾霾，使得城市空气污染问题日益突出，在很大程度上制约着社会经济发展和威胁着居民身体健康。我国常规监测的大气颗粒物为PM10(可吸入颗粒物)和PM2.5(细颗粒物)[2]，研究表明相较于PM10，PM2.5来源更复杂且对人体健康的危害更大，PM2.5能深入人体呼吸系统，直接影响人体呼吸机能，诱发一系列呼吸道疾病和心血管疾病[3～5]。大量研究表明[6～8]，明确大气颗粒物的来源、时空变化规律和内在机理是大气污染物防治的必要前提。

陕西省位于我国西北地区，境内东西向的秦岭山脉将其分割为陕北、关中、陕南三大地形区。关中地区经济基础雄厚，城市发展迅速，近年来大气污染现象频发，关中城市大气污染以颗粒物污染为主，以西安市和咸阳市污染最为严重[9-10]。陕南地区城市多受自然条件限制，经济基础薄弱，工业布局分散，未能形成合理、完整的经济发展产业链，经济发展落后于秦岭北部城市，张侠[11]等研究发现，陕南城市也存在一定程度上的大气污染，大气污染高发时段是历年冬季，大气颗粒物为首要污染物。

本文在关中地区选取西安市为代表，安康市位于陕南地区的中部，境内自然条件和经济条件具有代表性，故陕南地区选取安康市为代表，基于两市PM10和PM2.5逐小时质量浓度数据，结合秦岭南北的特殊自然地理条件和社会经济发展差距，以期探究供暖城市和未供暖城市不同季节大气颗粒物质量浓度的变化规律以及造成异同的影响因素，为秦岭南北城市大气颗粒物协同防治提供新的思路。

1 资料来源与方法

1.1 资料来源

本文采用陕西省环境保护厅2016年12月1日～2018年2月28日西安市和安康市PM10、PM2.5质量浓度逐小时数据，有效数据天数共454d。依据气象划分法将2016年12月和2017年1月、2月记为2016年冬季，2017年3、4、5月记为春季，2017年6、7、8月记为夏季，2017年9、10、11月记为秋季，2017年12月和2018年1、2月记为2017年冬季。

1.2 方法

以《国家环境空气质量标准》(GB3095—2012)为技术规范，利用软件Origin2017分析PM10和PM2.5质量浓度逐日变化规律和逐月变化规律。采用Matlab2014软件实现西安市2017年冬季供暖期大气颗粒物与同期安康市大气颗粒物小波系数实部图和小波方差分析，研究PM10和PM2.5周期波动规律。软件HemI1.0.3.7用于完成研究时段内PM10和PM2.5周一至周日逐小时质量浓度变化热图谱，研究西安市和安康市大气颗粒物逐小时变化特征异同，并基于Pearson相关系数探讨西安市、安康市大气颗粒物与气态污染物变化规律。

2 结果与分析

2.1 大气颗粒物年际变化特征

表1所示为2016年12月1日～2018年2月28日安康市与西安市大气颗粒物日均浓度统计情况。由统计结果可知，安康市PM2.5和PM10污染程度均轻于同时期的西安市，西安市PM2.5与PM10平均值约为安康市的2倍，安康市PM2.5与PM10日最高值为255μg/m3和357μg/m3，西安市PM2.5与PM10日最高值接近安康市最高值的2倍。《国家环境空气质量标准》(GB3095—2012)规定的PM2.5日平均二级标准浓度限值为75μg/m3，PM10日平均二级标准浓度限值为150μg/m3，西安市PM2.5平均值为86μg/m3，是二级标准浓度限值的1.15倍。统计超过二级标准的天数，结果发现西安市存在着较为严重的大气颗粒物污染，在454d中PM2.5与PM10超标天数分别为178d、147d，超标率高达30%以上。安康市情况好于西安市，PM10超标率仅为6%，但PM2.5超标天数多达78d，仍存在一定程度的细颗粒物污染。

表1 大气颗粒物质量浓度统计Tab.1 Statistical table of atmospheric particulate matter mass concentrations in Ankang and Xian

安康市和西安市大气颗粒物在长时间尺度上表现出相似的变化规律(图1)，在454d监测期内，秋冬季颗粒物浓度明显高于春夏季，且秋冬季的浓度波动幅度强于春夏季，全年颗粒物波动曲线近似中部宽阔的“U”字型，与高超群[12]和刘立忠[13]等研究结果存在一致性。安康市春夏季PM2.5浓度多数天份在50μg/m3以下范围波动，虽有极少天数略高于50μg/m3，但未超出二级标准浓度限值，PM2.5高值多出现在冬季，PM10大部分天数在二级标准浓度限值以内波动，与PM2.5表现出相同的变化趋势。西安市春夏季部分天数PM2.5浓度超出二级标准浓度限值，在100μg/m3上下浮动，秋冬季PM2.5污染程度显著高于同时期的安康市，多数天数在100～300μg/m3范围波动，秋冬季PM10浓度在150～450μg/m3范围波动，严重威胁到城市各项经济活动和居民的身体健康。相比2016年冬季，2017年西安市冬季PM2.5与PM10污染均存在一定程度的降低，说明2017年西安市强有力的大气污染治理工作初具成效；2017年安康市冬季PM2.5与PM10污染有小幅度的加重趋势，认为与当年冬季的气象条件有关。

图1 PM2.5与PM10质量浓度年际变化Fig.1 Interannual variations of PM2.5 and PM10

2.2 大气颗粒物月变化特征及相关性分析

图2中左图为西安市与安康市大气颗粒物浓度月均值变化曲线，右图表示PM2.5/PM10逐月变化曲线。两市PM2.5和PM10月均值变化曲线与图1高度一致，均为宽“U”字型，并表现为极强的同期变化特征。两市大气颗粒物浓度在上年冬季达到峰值后迅速降低，在春夏季为当年低值区，秋末冬初迅速上升，在冬季达到当年的高值区后又迅速降低，在1年的时间尺度上呈现出“单峰单谷”的变化特征。安康市受城市发展规模的限制和不集中供暖的影响，冬季PM2.5和PM10污染程度明显低于西安市，且颗粒物浓度随季节变动的幅度小于西安市。西安市2017年冬季大气颗粒物污染情况较上年冬季有一定程度的好转，PM2.5、PM10月浓度最高值下降区间在43～69μg/m3。

西安市、安康市PM2.5/PM10逐月变化曲线也表现出很高的同期变化特征(图2)。PM2.5/PM10可以表现颗粒物污染水平，比值越高表示污染程度越大，可看出相比2016年冬季，西安市颗粒物污染程度有所下降，安康市PM2.5与PM10比值多数时段高于西安市，仅在2016年12月和2018年1月略低于同期西安市比值。

图2 PM2.5与PM10质量浓度逐月变化图Fig.2 Monthly change of PM2.5 and PM10 mass concentrations

利用一元线性回归方程对安康市、西安市各季节PM2.5与PM10相关性进行分析，统计结果见表2。两市16年冬季数据呈现出极显著的相关性，相关系数高达0.9以上，春夏季气温升高，大气运动活跃，污染物不易累积，PM2.5与PM10相关性减弱，秋冬季气象条件不利于大气颗粒物扩散，加之植被凋落、农业不合理焚烧、交通拥堵等方面的影响，大气颗粒物易形成累积并进行二次转化，使污染过程更加复杂，故两市2017年秋季相关性有所增强，冬季在严格治污手段作用下以及降水增多的影响下，大气颗粒物未出现长期持久的累积，相关性逐渐减弱。

表2 PM2.5与PM10相关性统计Tab.2 Correlation statistics between PM2.5 and PM10

2.3 重污染时段小波分析

有研究表明[14～16]，Morlet小波能有效去除偶然事件对大气污染物浓度变化的影响，更快速准确表现大气污染物时间变化规律。现选取安康市和西安市2017年11月1日～2018年2月28日大气颗粒物逐日数据，对120d数据进行小波变换，得出小波系数实部图和对应的小波方差图(图3)，左图为小波系数实部图，右图为小波方差图。左图中小波系数越大代表相应的颗粒物污染程度越高，0表示突变点[17]，发现安康市PM2.5、PM10和西安市PM2.5均表现出7～9d、20d、45d此3类时间变化尺度，西安市PM10只有20d、45d 2类时间变化尺度。安康市PM2.5、PM10中心尺度在20d，西安市PM2.5、PM10中心尺度在45d，但都表现为“高-低”交替的变化特征。经图3右图确定，安康市PM2.5、PM10和西安市PM2.5均表现出3个时间周期，西安市PM10无7～9d周期。安康市PM2.5、PM10变化周期高度契合，20d为第一主周期，45d为第二周期，7～9d为第三周期，西安市PM2.5、PM10第一主周期区别于安康市，为45d，20d为第二周期。

图3 小波系数实部图和小波方差图Fig.3 Real part of wavelet coefficient and wavelet variance

表3表示2017年安康市与西安市全年经济发展情况，数据整理于陕西省统计局官网。在2017年度，安康市与西安市经济发展差距极大，以对大气颗粒物贡献最突出的第二产业为例，两市相差2 067亿元，是安康市全年生产总值的2.1倍。经济发展差异对大气颗粒物浓度变化周期无显著影响。

表3 2017年安康市与西安市全年经济发展统计Tab.3 Economic development statistics of Ankang and Xian in 2017

2.4 重污染时段小时变化特征分析

PM2.5、PM10存在7～9d的短周期变化，有研究认为该周期与城市民众活动的周期性存在联系[18]，故利用热图谱分析安康市和西安市此120d内周一至周日全天小时浓度变化(图4)。据图可知，两市PM2.5、PM10周内小时变化存在较大差异，最大差异表现为单日污染高发时段不同。安康市周一至周日PM2.5、PM10污染较轻，每日浓度低值多集中出现在2∶00～9∶00时段，当日浓度峰值集中于19∶00～22∶00时段，周四和周五此时段污染最为突出。西安市PM2.5、PM10浓度在一周内维持于较高水平，变化趋势基本符合工作日至周末的时间顺序，多数天份单日变化表现出“单峰单谷”的特征，低值区段与安康市低值区段大体吻合，多为14∶00～18∶00，其余时段污染程度居高不下，周内PM2.5、PM10浓度最低值均出现在周三且表现出以一周为尺度的循环周期。两市PM2.5、PM10污染最严重的天份都为周五，周五是周内工作日与周末的过渡时段，当日正值学校、单位放假，导致交通压力剧增，交通源是主因。

图4 PM2.5、PM10浓度小时变化图谱Fig.4 Hourly change of PM2.5 and PM10

2.5 大气颗粒物与气态污染物相关性分析

计算西安市非供暖期(2017年4～10月)、供暖期(2017年11～次年2月)大气颗粒物日平均浓度与同时期大气气态污染物Pearson相关系数，安康市做相同处理。由表4可知，大气颗粒物浓度变化与SO2、NO2存在中度相关性，PM2.5与SO2、NO2相关性略高于PM2.5，多数情况下O3浓度与大气颗粒物浓度无统计学意义，CO浓度与大气颗粒物浓度的相关性存在显著的时间变动特征，PM2.5和PM10强相关性说明二者存在强同源性。供暖期大气颗粒物与气态污染物相关性高于非供暖期，分析认为冬季城市气象条件易引起大气污染物的累积，大气颗粒物污染严重时气态污染物浓度也居高，且城市逆温多发，大气污染物形态结构不稳定，进行二次转化后形成二次污染，污染物构成较夏秋季复杂，相关性居高，以CO最为突出。西安市供暖期大气颗粒物与气态污染物相关性略高于同期安康市，西安市冬季集中供暖且城市发展规模强于安康市，交通源、工业源、生活源等大气污染物人为源排放量大且联系密切，关中平原地区东西向分布的城市群易形成大范围污染，安康市属河谷盆地地形，多山谷风，不利大气污染物扩散[19-20]，但四周环山，受外源性污染物影响小，降水多于同期西安市，城市规模小导致大气污染物来源和结构较西安市单一，故供暖期大气污染物间相关性略低于西安市。

表4 Pearson相关系数Tab.4 Pearson correlation coefficient

注：**相关性在0.01置信度水平上相关，*相关性在0.05置信度水平上相关。

3 讨 论

在长时间尺度上，安康市与西安市大气颗粒物浓度变化趋势基本一致，特殊时段和异常天气对变化趋势存在一定的扰动。安康市PM2.5与PM10最高值均出现在2017年1月28日，正值大年初一，PM2.5浓度上升至255μg/m3，PM10浓度为358μg/m3，大量烟花爆竹燃放是春节时段大气颗粒物浓度骤升的主要因素[20]，当日气温在3～7℃，相较于前两日最高温下降了5℃，全天风力小于3级且无持续风向，伴随有少量降水，气温骤降且风力微弱等不利的天气因素造成当日大气颗粒物迅速累积达到峰值，之后数天温度回升天气转晴以及烟花爆竹然放量减少，颗粒物浓度下降至低值。同时期西安市PM2.5与PM10值并未出现峰值，PM2.5浓度为157μg/m3，PM10浓度为253μg/m3，当日气温在0～7℃，相较于前几日，最低温度上升1℃左右，天气为阴天，盛行东北风和西风，全天风力小于3级且无持续风向，因西安地处关中平原，地势东南高西北低，受盛行风影响2018年1月28日，其中咸阳市PM2.5浓度达到167μg/m3，PM10浓度为225μg/m3，由于宝鸡市为特殊峡谷地形PM2.5浓度达到185μg/m3，PM10浓度为257μg/m3，而渭南市PM2.5浓度达到169μg/m3，PM10浓度为250μg/m3，宝鸡市、咸阳市、渭南市PM2.5和PM10均高于西安市。对比西安市，安康市冬季不采取供暖措施，在环境污染方面的贡献低，而在大年初一烟花爆竹的燃放致使的大气污染与同月安康市大气环境形成强烈对比，突出表现为PM2.5和PM10出现急剧增加形成峰值；西安市这一时期整个处于供暖期，燃放烟花爆竹同时也对大气污染做出贡献，但在盛行风影响下，加速空气流动，使得整个西安市污染物浓度发生分散，没有峰值出现。西安市PM2.5与PM10在2017年5月5日出现异常增大，PM2.5浓度为248μg/m3，PM10浓度高达816μg/m3，是二级标准浓度限值的5.44倍，当日气温为12～21℃，相关历史气象资料显示，2017年5月初一次强沙尘天气席卷我国北方大部分地区，覆盖内蒙古、甘肃、宁夏、陕西、北京、天津在内的10余个省市(自治区、直辖市)，5月5日进入陕西境内，引起陕北地区和关中地区浮尘、扬尘迅速增加，造成了此次西安市PM2.5和PM10浓度骤升，安康市由于高大绵延的秦岭山系阻隔，受此次沙尘天气影响较小，未出现大气颗粒物浓度异常增高。

2017年冬季，陕西省环保厅就铁腕治霾、重污染天气应急等工作进行多次论证和讨论，相继出台了《陕西省2017年秋冬季大气污染综合治理攻坚行动方案》《陕西省重污染天气应预案》等文件，对关中城市重点整治，并取得了较好的成果，2017年冬季西安市大气颗粒物污染较同期有一定程度的减弱，说明强有力的治霾决心和手段是大气环境质量转好的有效保证。

安康市与西安市经济结构和发展速度存在极大的差距，但这种差距对两市大气颗粒物浓度的变化周期无明显影响，可以认为，在秦岭山脉分割下的关中地区和陕南地区，冬季城市是否集中供暖以及城市经济发展差异对大气颗粒物的变化周期影响不大，其冬季城市大气颗粒物浓度变化周期高度一致，仅在主、次周期的顺序上存在一定影响。西安市属暖温带大陆性季风气候，安康市属亚热带季风气候，冬季同受西北季风的影响，虽然在短时间尺度上气温、风速、相对湿度等天气因素存在一定差异，但在较长天数尺度上表现出一定的规律性，认为大气颗粒物浓度变化周期与区域大气低频振荡周期存在一定联系。

在短时间尺度上，安康市与西安市大气颗粒物小时浓度变化规律差异较大，西安市城市规模大于安康市，境内工业、交通业发达，大气污染过程比同期的安康市复杂，冬季全天供暖的不利影响在城市对流天气弱、大气层结稳定和城市热岛效应的作用下进一步加深，单日大气颗粒物污染持续时间长，午夜至日出前后颗粒物浓度仍处于高值，直到当日气温回升至高值后才出现短时间的回落，之后又迅速回升。

针对以上问题的探讨，为了抑制大气污染现象更趋严重化，必须采取相应措施。西安市和安康市在地势地形上不利因素居多，使得污染物扩散速度降低，“城市效应”显现出来，要想采取有利政策，必须从污染物排放源头入手。首先，对于以工业发展为主的企业，要进行严格的大气排放污染检测，是否按照国标或省级规定标准内进行排放；其次，关于西安市供暖政策，可采取区域性集中供暖的措施，分散污染源并严格监测是否污染物达到排放标准，使用清洁能源等；再次，呼吁使用公共交通系统出行；最后，加强城市合理规划，要求各企业单位针对产业建设方面必须实行环境评价，评判出企业建设运营是否造成各类污染影响，从而优化布局；另一方面可将绿化与城市发展结合，在城市布局中加强绿植种植。从源头上减少，从行为上改善。

4 结 论

通过对不同时间尺度下西安市和安康市PM2.5、PM10浓度变化特征研究，得出如下结论。

4.1 在2016年12月1日～2018年2月28日，西安市存在严重的大气颗粒物污染，西安市和安康市PM2.5、PM10在454d监测期内变化规律相同，秋冬季颗粒物浓度明显高于春夏季，且秋冬季的浓度波动幅度强于春夏季，全年颗粒物波动曲线近似中部宽阔的“U”字型。秋冬季PM10与PM2.5相关性好于冬春季，2016年冬季两市PM10与PM2.5相关系数均为0.9以上。

4.2 在2017年11月1日～2018年2月28日，安康市PM2.5、PM10和西安市PM2.5均出现7～9d、20d、45d三个时间周期，西安市PM10有20d、45d两个时间周期，安康市PM2.5、PM10第一主周期为20d，西安市PM2.5、PM10第一主周期为45d。

4.3 在2017年11月1日～2018年2月28日，西安市周内大气颗粒物污染重于同时期安康市，西安市PM2.5、PM10,污染集中在22∶00～次日5∶00，安康市PM2.5、PM10,污染发生在19∶00～22∶00时段，周五是西安市和安康市一周内大气颗粒物污染最严重的天份。

4.4 城市经济结构、经济发展状况、供暖情况、地形差异造成秦岭南北城市大气颗粒物污染程度差异和单日小时浓度变化差异，对浓度变化周期无显著影响，区域气象因素主导大气颗粒物变化周期。