成都市大气中PM10浓度变化特征及与气象因子的关系分析

张薇薇，欧阳纯烈

(1.绵阳师范学院资源环境工程学院,四川绵阳 621000；2.四川高县经济开发区管理委员会企业服务中心，四川宜宾 645150；3.绵阳师范学院城乡建设与规划学院学院,四川绵阳 621000)

0 引言

近年来，我国大部分城市空气污染问题主要由颗粒物污染造成，PM10是指空气动力学直径10um的颗粒物统称，又称为可吸入颗粒物，可严重降低大气的能见度，能够通过呼吸道进入人体，对人类的身体健康产生了极大的威胁[1].因此，对大气中PM10质量浓度的变化特征以及影响因素进行分析对推动空气质量改善和人类的健康发展具有极其重要的现实意义.迄今为止，国内外学者围绕大气颗粒物已展开了一系列的研究，主要集中于对大气颗粒物与气象因子的关联性进行研究.刘永昌[2]等人经研究表明，PM10、PM2.5是重度污染天气主要的污染物，其形成、扩散及消散过程迅速且影响范围较广，气象因子在重污染事件过程中起着重要的影响，风速和风向促进了污染物的扩散和消散.Bayraktar[3]等人对大气污染物浓度与气压、风速、降水量、相对湿度等气象因子进行相关关系分析，表明其有显著的相关性.马慧[4]等运用大气颗粒物浓度以及同期的气象数据，分析合作市2015、2016年供暖期的温度、相对湿度、风速、气压、降水量对PM10质量浓度的影响，并分析其相关性.表明大气颗粒物浓度与温度、相对湿度、风速、气压、降水量均具有显著的相关性，与气压呈正相关，与温度、相对湿度、风速、降水量呈负相关，合作市冬季气象因素对大气污染物的扩散与集聚具有显著的影响.赵晨曦[5]等对北京市大气中PM2.5和PM10的浓度与气象因子的关系进行了分析研究，结果表明北京市冬季大气中PM2.5、PM10的质量浓度与风速、相对湿度、气温相关性显著，与风速呈负相关，与相对湿度、气温呈正相关.为了解成都市PM10质量浓度的变化特征以及与气象因子的关系，本文利用2018年1—12月成都市PM10浓度以及风速、降水量、气压、气温、相对湿度等气象要素监测数据进行分析研究，为成都市大气颗粒物污染的治理提供科学依据，促进空气质量改善，推动创建成都市人民的美好幸福生活.

1 研究区概况

成都市(102°54′～104°53′E，30°05′～31°26′N)位于四川盆地西部，成都平原腹地，按地貌类型可分为平原、丘陵和山地，东南低，西北高，西部属于四川盆地边缘地区，以深丘和山地为主，形成了成都市地表海拔差异悬殊的地貌形态以及东西两部分之间的气候差异.成都市东南低、西北高的地形，使气体流动较困难，不利于大气污染物的扩散，因此成都市的大气污染较严重[6].成都市属于亚热带湿润季风气候区，年平均气温在16 ℃左右，年平均日照时数为1 042～1 412 h，热量充足；年平均降水量为900～1 300 mm，雨量丰富，四季分明，雨热同期；冬季湿冷，春早，无霜期较长，风速小，广大平原、丘陵地区风速为1～1.5 m/s.拥有丰富的生物资源，动、植物资源有11纲、200科、764属、3 000余种.

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

本文所使用的2018年1—12月PM10质量浓度数据来源于四川省环境监测总站;本文所使用的2018年1—12月平均气压、平均气温、降水量、风速、平均相对湿度等气象因子的数据来源于国家气象信息中心的中国地面气象站.

2.2 研究方法

本文研究PM10质量浓度与气象因子的关系主要运用Pearson相关系数法.Pearson相关系数主要是表示两要素之间的相关程度的统计指标，使用该系数表明PM10质量浓度与气压、气温、相对湿度、降水量、风速的相关关系，公式如下(见公式1)

r值介于[-1,1]区间.相关系数r>0，表示正相关，即两要素同向相关；r<0，表示负相关，即两要素异向相关.相关系数的绝对值越接近于1，表示两要素的关系越密切；越接近于0，表示两要素的关系越不密切.

3 PM10质量浓度变化特征分析

3.1 PM10的月变化特征分析

图1 PM10质量浓度月变化特征Fig.1 Monthly variation characteristics of PM10 mass concentration

利用Excel软件根据2018年1—12月的PM10质量浓度数据绘制出PM10质量浓度月变化趋势图(见图1).由图1可知：2018年成都市PM10质量浓度月均值变化明显，总体上呈现两头高中间低的“U”型分布.PM10质量浓度在1—7月和8—9月份呈下降趋势，7—8月份和9—12月份呈逐渐上升趋势.PM10浓度年均值为82.75 ug/m3，超过国家Ⅱ级标准(PM1070 ug/m3)，说明成都市的颗粒物污染相对较重，应加强对其的防治和治理.PM10质量浓度范围为39～126 ug/m3，峰值出现在1月份，为126 ug/m3，1月份太阳辐射较弱，空气层结稳定，空气的垂直对流运动遭到削弱和阻碍，静风、小风天气现象发生的频率高，易发生逆温，颗粒物的扩散较缓慢[6]；低值出现在7月份，为39 ug/m3，7月份降水量丰富，雨水对颗粒物的冲刷作用效果显著，有利于大气颗粒物的沉降[7]，PM10颗粒较大吸附更多的水分子，从而沉降作用明显.

3.2 PM10的季变化特征分析

根据2018年1—12月的PM10质量浓度数据计算2018年PM10质量浓度季节平均值，利用Excel软件绘制出PM10质量浓度季节变化趋势图(见图2).由图2可知成都市PM10的质量浓度季节变化明显，均呈两头高中间低的“U”型状态分布.2018年成都市PM10质量浓度季均值的峰值出现在春季，为118 ug/m3，低值出现在秋季，为48 ug/m3，呈现出春季(1～3月份)>冬季(10—12月)>夏季(4—6月)>秋季(7—9月)，即春冬季污染物浓度较高，夏秋污染物浓度较低.造成这种现象的主要原因是：春冬季节，早晨晚间气温均较低，大气层结较稳定，空气的对流运动较弱，湍流运动也较弱，易出现逆温现象，加以地面的风速小，PM10难以快速扩散和迁移，因此质量浓度较高.夏秋季节，气温较高，空气对流运动较旺盛，大气层结不稳定，加以夏季降水量丰富，雨水较多，对空气的净化作用较强，PM10质量浓度较低.

图2 PM10质量浓度季变化特征Fig.2 Seasonal variation characteristics of PM10 mass concentration

4 PM10质量浓度与气象因子的关联性分析

对污染物的扩散产生影响的气象因素很多，风向、风速、湍流、太阳辐射、大气温度层结、大气稳定度、逆温、云、气压等对大气污染物的扩散均有影响[8]，本文主要分析了降水量、温度、气压、相对湿度、风速等气象因子与PM10质量浓度的关系.

4.1 风速对大气PM10质量浓度的影响

风速对污染物在大气中的质量浓度起着重要的作用，当风速较大时，空气的垂直运动强烈，使空气充分湍流混合，有利于污染物的扩散和稀释运动.当静风或风速较小时，不利于空气中污染物质的扩散，因此近地面层的污染物质不断聚集增加[9].利用Excel软件根据2018年1—12月PM10质量浓度及风速数据绘制出PM10质量浓度和风速之间的关系图(见图3).由图3可知，风速小于3.5 m/s时，PM10平均质量浓度为100.2 ug/m3，仍保持在较高水平清除效果不够明显.风速为3.4 m/s时，PM10浓度达到最高，为126 ug/m3.当风速超过3.5 m/s时，PM10平均质量浓度为61.2 ug/m3，清除效果较显著，并随着风速的增加，PM10浓度逐渐降低，当风速达到4.4 m/s时，PM10浓度最低，为39 ug/m3.

图3 PM10质量浓度与风速随时间的变化特征Fig.3 Variation characteristics of PM10 mass concentration and wind speed with time

4.2 气温对大气PM10质量浓度的影响

利用Excel软件根据2018年1—12月PM10质量浓度及气温数据绘制出PM10质量浓度和气温之间的关系图(见图4).从图4可知，当气温为0～10 ℃时，PM10平均质量浓度为117 ug/m3，处于较高水平；气温为10～20 ℃时，PM10平均质量浓度为93 ug/m3；气温为20～30 ℃时，PM10平均质量浓度为53.43 ug/m3，显著降低，随着气温的升高，PM10质量浓度逐渐降低.当气温为4.9 ℃时，PM10质量浓度最高，为126 ug/m3，气温为25.6 ℃时，PM10质量浓度最低，为39 ug/m3.这种现象的主要原因是当气温较高时，空气的垂直对流运动较强烈，逆温层难以形成，大气层结不稳定，有利于PM10的扩散和沉降运动，从而使PM10质量浓度降低；而当气温较低时，太阳辐射较弱，易于造成逆温层的出现，空气层结稳定，对空气垂直对流起到削弱阻碍作用，颗粒物难以穿过厚逆温层向上扩散，因此PM10质量浓度仍保持在较高的水平[10].

图4 PM10质量浓度与气温随时间的变化特征Fig.4 Variation characteristics of PM10 mass concentration and temperature with time

4.3 气压对大气PM10质量浓度的影响

利用Excel软件根据2018年1—12月PM10质量浓度及气压数据绘制出PM10质量浓度和气压之间的关系图(见图5).由图5可知：PM10质量浓度与气压的变化趋势基本一致，即PM10质量浓度随气压的增加而升高，减小而逐渐降低.当气压为956.7 hpa时，PM10质量浓度达到峰值，为126 ug/m3，当气压为940.3 hpa时，PM10质量浓度处于最低值，为39 ug/m3.

图5 PM10质量浓度与气压随时间的变化特征Fig.5 Variation characteristics of PM10 mass concentration and air pressure with time

当近地面受低压系统控制时，中心气压比周围气压低，因此内部气流易形成垂直上升运动，强烈的上升气流有利于形成云降水，从而促进颗粒物的扩散和稀释，因此气压较低时PM10质量浓度随之降低；而当近地面受高压系统控制时，中心气压比周围高，内部气流易形成下沉运动，有利于大气颗粒物的积累，PM10质量浓度随之升高[11].采样期间，成都市冬季平均气压为956.1 hpa，PM10平均质量浓度为90 ug/m3，在高压系统控制下颗粒物难以扩散PM10质量浓度较高.秋季平均气压为944.4 hpa，PM10平均质量浓度为47.7 ug/m3，受低压控制有利于颗粒物的扩散和稀释，PM10质量浓度较低.

4.4 降水量对大气PM10质量浓度的影响

根据2018年1—12月PM10质量浓度及降水量数据，利用Excel软件绘制出PM10质量浓度与降水量之间的变化图(见图6).从图6可知，在降水量小于10 mm时，PM10平均质量浓度为126 ug/m3，保持在较高水平；降水量在10～20 mm时，PM10平均质量浓度为106.7 ug/m3，比降水量小于10 mm时降低了15.32%；在降水量大于20 mm时，PM10平均质量浓度为68 ug/m3，比降水量小于10 mm时降低了46.03%.在1—7月份降水量呈逐渐上升趋势，PM10质量浓度则随着降水量的增加逐渐下降，7月份降水量达到峰值，PM10质量浓度处于较低的状态，清除效果显著.7—12月降水量在达到峰值过后呈逐渐下降的趋势，PM10质量浓度随之逐渐升高.以上数据说明降水对颗粒物有较好的清除作用，雨水可冲刷大气中的尘埃，有利于颗粒物的稀释和沉降[12]，使PM10质量浓度随降水量的增加而逐渐降低.成都市处于四川盆地中部，属亚热带季风性湿润气候，全年温暖湿润，降水量丰富，因此降水量对大气中颗粒物的沉降和稀释起着至关重要的作用.

图6 PM10质量浓度与降水量随时间的变化特征Fig.6 Variation characteristics of PM10mass concentration and precipitation over time

4.5 相对湿度对大气PM10质量浓度的影响

相对湿度是表示大气湿度常用的物理量，是大气的实际水汽压e与同温度下的饱和水汽压E之比.根据2018年1—12月PM10质量浓度及相对湿度数据，利用Excel软件绘制出PM10质量浓度与相对湿度的变化图(见图7).从图7可知，当相对湿度为70%～80%时，PM10平均质量浓度为106.2 ug/m3，仍处于较高水平，这是因为随着相对湿度增加，大气中的空气逐渐达到饱和状态，从而吸湿性强的气溶胶粒子吸收水分而膨胀，从而使PM10质量浓度虚高[13].当相对湿度大于80%时，PM10平均质量浓度为76.71 ug/m3；相对湿度达到89.5%时，PM10质量浓度最低，为39 ug/m3；PM10质量浓度随相对湿度的增加显著降低，这是因为当相对湿度过大时，空气处于过饱和状态，加以温度变化较小，大气中的尘埃、烟粒易成为凝结核，有利于水汽凝结从而发生降水，大气颗粒物易发生沉降，使PM10质量浓度降低[14].

图7 PM10质量浓度与相对湿度随时间的变化特征Fig.7 Variation characteristics of PM10 mass concentration and relative humidity with time

4.6 PM10与气象因子的相关性分析

在污染物排放相对稳定的情况下，气象条件强烈影响着污染物的稀释，扩散和积累[15]，根据统计期间成都市PM10质量浓度数据与同期气象因子数据，利用SPSS软件进行相关分析，结果见表1.

表1 成都市2018年1-12月PM10质量浓度与气象因子的相关性分析Tab.1 Correlation analysis between PM10 mass concentration and meteorological factors in Chengdu city from January to December 2018

在表1得出的相关系数中，气温、气压、降水量与PM10的相关系数均通过了在置信水平0.01的检验，相对湿度与PM10的相关系数通过了在置信水平0.05的检验，表明PM10质量浓度与气温、气压、降水量极显著相关，与相对湿度显著相关.由表1可知，随着气温升高，PM10浓度逐渐降低(负相关)；随着气压增加，PM10浓度逐渐升高(正相关)；随着降水量增加，PM10浓度逐渐降低(负相关)；随着湿度增加，PM10浓度逐渐降低(负相关)；对表中各气象因子与PM10质量浓度相关系数r的绝对值进行比较进行排序可得：∣r气温∣>∣r降水量∣>∣r气压∣>∣r相对湿度∣>∣r风速∣，表明各气象因子对PM10质量浓度的影响程度是不同的.气温、降水量、气压对PM10质量浓度起着不可忽视的作用.因此，在对大气颗粒物污染进行防治和治理时，应注重气象因子对其产生的不同影响，从而采取有效措施进行治理.

5 结论

(1)2018年成都市PM10质量浓度月均值和季均值变化明显，总体上呈现两头高中间低的“U”型分布.月变化为1月>2月>3月>12月>4月>11月>5月>10月>8月>6月>7月，季节变化为春季(1—3月)>冬季(9—12月)>夏季(4—6月)>秋季(7—8月).通过月均值和季均值的变化可以看出成都市的颗粒物污染相对较重，尤其在春冬季污染物浓度较高，人们应适当减少户外活动，加强对其的防治和治理.

(2)由气象因子的影响分析可得出气象要素对PM10质量浓度的影响显著，春冬季节风速低，降水量少，气温低以致于不利于大气颗粒物的扩散，所以，应加强人工干预，提高人们生活居住环境质量；PM10质量浓度与气温，降水量以及相对湿度呈显著负相关，即随着温度、降水量和相对湿度的增大而降低.PM10质量浓度与气压呈正相关，即随着气压的增加而升高.表明气温、降水量、气压对PM10质量浓度起着不可忽视的作用.因此，在对大气颗粒物污染进行防治和治理时，应注重气象因子对其产生的不同影响，从而采取有效措施进行治理.