宿州市某城区PM2.5污染特征及影响因素

陈 伟，陈 景，孟雅婷，张振宇

(1.宿州市气象局气象灾害防御技术中心，安徽 宿州 234000；2.宿州职业技术学院计算机信息系，安徽 宿州 234000；3.宿州市气象局气象台，安徽 宿州 234000)

PM2.5(大气中粒径≤2.5μm的颗粒物)由于粒径小，能在空气中长时间停留，对人体健康和大气环境质量的影响较更大[1-3]，已成为诸多学者关注和研究的热点。

PM2.5污染发生发展过程复杂，受本地排放和外来输入影响，还受地形地貌、下垫面等地理条件影响，同时区域气象条件及大气环流等因素对其影响明显[4-5]。学者对我国PM2.5浓度污染特征及影响因素作了大量的研究。文献[6]研究了中国区域 2017a PM2.5浓度的时空分布特征。文献[7]研究中国东部地区冬季AOD分布特征，并分析了其与冬季风环流的可能联系，得出纬向风速异常偏小、东风异常及阿留申低压偏弱是2013a AOD异常偏高的主要原因。文献[8]分析上海市大气环境中PM2.5/PM10时空分布特征。文献[9]分析了天津市PM2.5浓度时空分布特征，运用WRF-Chem模式模拟分析了天津市秋冬季污染物来源。针对安徽省的研究也很多。文献[10]研究了安徽省2015a PM2.5时空分布特征，运用BP神经网络改进DEMATEL模型，探讨影响PM2.5浓度的关键因素及因子间的关联性。文献[11]等对安徽典型城市2015～2017a空气污染特征进行对比分析，揭示了安徽省部分典型城市的空气污染特征。同时，PM2.5浓度与气象因素关系密切，气象因素影响大气污染物的本地扩散稀释、外来输送，相似的污染源排放在不同的气象条件下相差极大[12]。文献[13]利用WRF-CAMx模式分析了一次降雨过程对长三角地区PM2.5浓度影响，得出湿沉降量受降雨量、PM2.5浓度和风速等多个因素共同影响。文献[14]分析了2016a京津冀地区PM2.5时空分布特征及其与气象因素的关系，京津冀地区PM2.5与气压、相对湿度呈正相关，与气温、日照时长、风速呈负相关；文献[15]基于2013～2014a武汉市PM2.5的时空分布特征及其与气象条件的关系，PM2.5月均值分布与降雨量、气温、平均风速、相对湿度呈负相关关系，与气压呈正相关关系。

以上研究结果表明，不同区域PM2.5的污染特征和影响因素存在差异。宿州市位于安徽省最北部，2015～2020a安徽省PM2.5多年平均浓度均呈自北向南逐渐下降的分布趋势，北部的宿州市PM2.5年均浓度值最高(达59.99μg·m-3)。节能减排背景下虽然全国多地PM2.5浓度已明显改善[16-19]，但安徽省北部地区特别是宿州市PM2.5浓度仍高于GB 3095-2012《环境空气质量标准》年均值二级标准限值[20](35μg·m-3)，PM2.5仍然是主要的大气污染物。本研究利用宿州市某城区2015～2020a的PM2.5浓度和气象要素数据，运用统计分析、逐步回归分析和相关分析等方法，研究了PM2.5污染特征及与气象因素的关系，针对性地提出了PM2.5污染的治理建议，以期为宿州市PM2.5污染浓度预报工作提供科学理论支持。

1 研究区域、数据来源与方法

1.1 研究区域与数据来源

研究区域为宿州市某城区，污染物数据来自中国环境监测总站的全国空气质量实时发布平台(http://www.cnemc.cn/ )公布的逐小时PM2.5浓度监测数据，选取该城区延续性最好的环境监测站点污染物数据和最近的气象站数据进行分析，该站点距离城区核心区域，对该城区的空气污染情况有很好的代表性。地面气象观测资料包括逐时降水、风速、气温、相对湿度和气压等，来自中国气象数据网(http://data.cma.cn/)。

图1 宿州市某城区环境监测站和气象观测站分布

1.2 研究方法

根据《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)，PM2.5浓度有2种判断方法，采用较为常用的24h平均判别法[20]，按照浓度限值分为一级和二级(见表1)，超过一级即为一个超标日。

表1 污染物浓度限值

PM2.5基础数据为各站点逐小时数据，站点日均值通过逐小时数据的均值求得，各城市日均值为站点当日总体的平均值。气象数据日均值、月均值、季均值和年均值数据以站点小时值为基础求得。文中四季时段为春季(3～5月)、夏季(6～8月)、秋季(9～11月)和冬季(12月和1～2月)。

2 结果与讨论

2.1 宿州市某城区PM2.5污染特征

1)PM2.5年变化特征 图2为2015～2020a宿州市某城区PM2.5浓度和超标率年变化特征， 其中箱子的上端线、上边缘、小方格、中线、下边缘和下端线分别代表上限、上四分位、中位数、平均值、下四分位和下限。可以看出，2015～2020a PM2.5浓度均值分别为63.59μg·m-3、67.95μg·m-3、73.98μg·m-3、59.07μg·m-3、53.22μg·m-3和48.52μg·m-3。PM2.5年平均浓度自2017a后逐年下降，2020a较2017a下降34.41%。超标率从2017a的87.67%，下降至2020a的52.19%。在国家节能减排的大背景下，宿州市某城区在PM2.5污染的治理上已取得阶段性成效，但至2020a超标率仍达52.19%，污染依然严峻，宿州市PM2.5污染值得进一步关注。

图2 2015～2020a宿州市某城区PM2.5浓度和超标率

2)PM2.5浓度季节和月变化规律 图3为2015～2020a宿州市某城区PM2.5浓度季节变化特征。PM2.5浓度受温度、降水等气象要素影响，使得PM2.5浓度月变化具有明显的季节性特征。PM2.5平均浓度变化大体呈冬季>秋季>春季>夏季。从季节变化看，2017a以来除冬季外均呈下降趋势，与年均值下降趋势一致。春季和夏季下降更为显著，春季和夏季均值自2017a的77.23μg·m-3和45.49μg·m-3逐年下降至2020a的39.50μg·m-3和17.23μg·m-3，夏季在2016a取得极小值。秋季均值自2016a的65.18μg·m-3逐年下降至2020a的49.25μg·m-3。冬季始终处于高值且近年来略呈上升趋势。PM2.5浓度超标率与浓度变化有很好的对应性，超标率自2017a四季均呈下降趋势，春夏季最为明显，分别下降近45和62个百分点；秋季在2016～2020a间下降了24个百分点；冬季亦处于高值，下降趋势不明显。

图4为2015～2020a宿州市某城区PM2.5浓度月变化特征。PM2.5月均浓度则呈双峰单谷的“V”型分布。每年12月和1月PM2.5浓度值最高；1月以后PM2.5月均浓度不断下降，至7～8月浓度值最低，之后进入上升期。2015a 6～8月PM2.5浓度偏高可能是由于秸秆焚烧导致污染物增加，从2016a开始宿州市加强秸秆禁烧力度，6～8月PM2.5浓度均值已显著下降。2018a 12月PM2.5浓度均值较11月下降，这可能与降水、相对湿度等气象因素影响有关。2020a 2月PM2.5浓度均值显著下降，这可能与疫情期间排放低有关。近年来12月和1月PM2.5月均浓度虽有所降低，但仍然超过90μg·m-3，12月和1月仍然值治理的重点月份。

图4 2015～2020a宿州市某城区PM2.5浓度月变化特征

3)PM2.5浓度日变化规律 2015～2020a宿州市某城区PM2.5浓度年均值日变化趋势均呈“双峰单谷”分布(见图5)。00∶00～06∶00PM2.5浓度处于较高值变化幅度很小，主要因为这一时期温度较低，近地面大气湍流较弱，不利于污染扩散。随着早高峰的到来，06∶00后PM2.5浓度开始缓慢上升，于09∶00～10∶00达到峰值。随着温度不断上升，大气垂直运动能力增强湍流加剧，利于污染物扩散，PM2.5浓度迅速降低，于16∶00～17∶00达到谷值。受晚高峰持续影响，18∶00开始PM2.5浓度开始上升，由于气温不断降低， 大气湍流能力减弱，污染物迅速聚集， PM2.5浓度快速上升， 在22∶00～23∶00再次达到峰值。

图5 2015～2020a宿州市某城区PM2.5日变化规律

2.2 PM2.5浓度与气象因素的关系

宿州市某城区PM2.5浓度与气象因素关系密切。由于近3年PM2.5超标日数依旧偏多，选取2018～2020a的PM2.5监测数据及同期的气象数据进行对比分析。首先分析降水对PM2.5污染的影响，之后运用剔除了雨日的气象观测资料及与之相对应的PM2.5日均浓度数据进行进一步分析。

1)降水对PM2.5浓度的影响 图6和图7分别为不同降水量区间下PM2.5小时浓度变化和PM2.5日均浓度与前一日的差值。随着降水量的增加，PM2.5小时浓度超过35μg·m-3的百分率呈明显的下降趋势，降水对PM2.5污染有显著的清洗作用。降水量在0～1mm之间时，PM2.5小时浓度均值为48.63μg·m-3，PM2.5浓度日均值与前一日的均值差值为3.84μg·m-3；降水量在1～3mm之间时，小时浓度均值为41.55μg·m-3，日均值与前一日的均值差值为-1.53μg·m-3；降水量在3～6mm之间时，小时浓度均值为29.09μg·m-3，日均值与前一日的均值差值为-5.16μg·m-3；降水量在6～12mm之间时，小时浓度均值为24.54μg·m-3，日均值与前一日的均值差值为-5.20μg·m-3；降水量超过12mm时，小时浓度均值为18.65±14.09μg·m-3， 日均值与前一日均值的差值为-9.45μg·m-3。 可见当降水量超过3～6mm时， 日均值与前一日的均值平均差值达-5.16μg·m-3， 对PM2.5清洗作用较强。

图6 不同降水量区间下PM2.5小时浓度变化

图7 不同降水量区间下PM2.5日均浓度与前一日的差值

2)其他气象要素对PM2.5浓度的影响 为排除降水的影响， 利用剔除日累积降雨量大于1mm的数据进一步分析PM2.5浓度与其他气象因素的关系。 表2和表3分别是逐步回归结果中R2与各变量回归系数和相关分析结果。 全年及四季多元线性回归模型的显著性P值均小于0.000， 通过α=0.05显著性水平检验，表明所建回归模型具有统计学意义。

表2 全年及四季逐步回归结果中R2与各变量回归系数

表3 全年及四季相关分析结果

从全年看，回归方程拟合度(R2)为0.322，模型拟合度较好。PM2.5浓度主要受日平均气温影响。究其原因，冬季日平均气温低，主要受高压系统控制，静稳的大气层结不利于污染扩散，PM2.5浓度高。夏季日平均气温高，大气对流活跃，利于污染物的扩散，PM2.5浓度值最低。从相关分析结果看，PM2.5浓度与日平均气温呈显著正相关，与日平均气压相反呈显著负相关(P<0.01)，且日平均气压与日平均气温存在明显的负相关关系，相关系数为0.601(P<0.01)。因此，逐步回归模型排除了与PM2.5浓度相关系数相对较低的日平均气压。此外，PM2.5浓度与日平均相对湿度呈弱正相关，与日平均风速呈弱负相关(P<0.01)。

从四季看，春季PM2.5浓度回归方程拟合度较差，相对而言受日平均相对湿度影响较为明显。这可能与春季季风气候影响、冷暖空气活跃、外来输送影响较为强烈有关。从相关系数看，PM2.5浓度与日平均相对湿度和日平均风速的相关性与全年相似，但与日平均相对湿度的相关系数更大。夏季PM2.5浓度主要受日平均相对湿度影响，回归系数为-0.505，相关系数为-0.493(P<0.01)，相关性与全年及其他季节相反。可能由于夏季进入主汛期，受东南季风的强烈影响，湿度大有助于污染物沉降，PM2.5浓度与湿度呈显著负相关。秋季主要影响因素与全年最为相似。主要受日平均气温影响，回归系数为-0.452。逐步回归模型排除了与PM2.5浓度相关系数相对较低的日平均气压。冬季主要受日平均气压影响，回归系数为-0.344，其次受日平均风速影响，回归系数为-0.214。冬季高压系统往往伴随着冷空气的到来，大风降温有助于PM2.5得到冲洗从而降低PM2.5浓度。从相关系数看，冬季除了与日平均气压和日平均风速呈显著负相关外，还与日平均相对湿度呈显著正相关(相关系数为0.303)。主要由于冬季湿度相对夏季较小，往往无法让颗粒物沉降，而吸湿增长会加重污染，这种情况在冬季和初春的低温条件下易多发。本研究主要分析了宿州市某城区PM2.5浓度与主要气象要素的关系，未考虑其他外来输送及非气象要素的影响。受PM2.5数据时长的限制，未能作变化趋势分析。运用多元线性回归模型对PM2.5浓度的分析主要考虑线性关系，对非线性关系未作考虑。今后有待数据的积累作进一步研究。

3)宿州市PM2.5污染治理的建议 根据以上分析，宿州市PM2.5污染受气象要素影响显著，提出建设如下：首先，加强气象条件不利情况下的城市大气污染治理，如运用向大气中喷水、燃气炮增雨等工程方法清洗城市大气中的污染物。其次，继续推进能源结构和产业结构的优化升级，整体调控分配方式，根据气象条件的不同组织安排生产，在气象条件不利时应落实针对性的减排减产或停产政策措施，鼓励在有利气象条件下适当增产。同时加强监管和企业转型升级力度，提高环保审批门槛，强化供给侧结构性改革，鼓励企业转型升级，坚决做到升级一批、规范一批。再次针对机动车尾气排放污染，鼓励尽早淘汰黄标车，加大力度推广使用新能源车辆，扩大城区禁行/限行管制区域，加强交通引导疏通，缓解交通拥堵现状。最后，加强巡查，严厉打击露天烧烤、农田焚烧生物质(秸秆)行为，坚决落实秸秆禁烧，强化秸秆的综合利用。

4 结论

(1)宿州市某城区PM2.5浓度具有明显年变化特征。2015～2020a PM2.5浓度值分别为63.59±34.74μg·m-3、 67.95 ± 44.85μg·m-3、 73.98 ±41.82μg·m-3、 59.07 ± 34.84μg·m-3、 53.22 ±33.05μg·m-3、48.52±38.91μg·m-3。PM2.5年平均浓度自2017a后逐年下降，2020a较2017a下降34.41%。国家节能减排的大背景下，宿州市某城区在PM2.5污染的治理上已取得阶段性成效，但至2020a超标率仍达52%，污染依然严峻。

(2)宿州市某城区PM2.5浓度具有明显的季节性特征。PM2.5平均浓度变化大体呈冬季>秋季>春季>夏季。春季和夏季呈下降趋势，分别自2017a的77.23±36.73μg·m-3和45.49±15.82μg·m-3逐年下降至2020a的39.50±15.76μg·m-3和17.23±12.00μg·m-3，夏季在2016a取得极小值。秋季自2016a的65.18±37.25μg·m-3逐年下降至2020a的49.25±28.07μg·m-3。冬季始终处于高值近年来略呈上升趋势。PM2.5浓度超标率自2017a四季均呈下降趋势，春夏季分别下降近45和62个百分点；秋季在2016～2020a间下降了24个百分点；冬季下降趋势不明显。月均浓度则呈双峰单谷的“V”型分布，冬季的12月和1月污染最为严重。

(3)降水对宿州市某城区PM2.5污染有显著的清洗作用。随着降水量的增加，PM2.5小时浓度呈明显的下降趋势。当降水量超过3～6mm时，日均值与前一日的平均差值达-5.16μg·m-3，对PM2.5清洗作用较强。

(4)宿州市某城区全年PM2.5浓度主要受日平均气温影响，逐步回归系数为-0.552。春季PM2.5浓度相对而言受日平均相对湿度较为明显。夏季PM2.5浓度主要受日平均相对湿度影响，回归系数为-0.505。秋季主要影响因素与全年最为相似，主要受日平均气温影响，回归系数为-0.452。冬季主要受日平均气压影响，回归系数为-0.344，其次受日平均风速影响，回归系数为-0.214。