2017—2021 年西北地区省会城市空气污染特征及气象因子分析

马红璐，祁栋林，杜华礼，王惠平

（青海省气象科学研究所，青海省防灾减灾重点实验室，青海 西宁 810001）

0 引言

随着我国工业化和城镇化进程的不断加快，能源资源消耗持续增加，大气环境进入复合型污染阶段，其中PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和O3为主要的污染物。大气污染不仅影响大气能见度[1,2]，还会使生态环境和人体健康遭受威胁，长期暴露于PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和O3污染的环境氛围中会引起呼吸道、心血管和肺部疾病等[3-6]。

近年来，有关大气污染物多年浓度变化及其气象因子的研究大多集中在京津冀、长三角等经济发达区域的城市，且研究对象多为PM2.5和O3。严晓瑜等[7]研究了2014—2016年北京和南京的O3浓度变化发现，北京和南京的O3浓度呈上升趋势，而气温和日照时数是影响两地O3浓度变化的主要气象因子。于瑞新等[8]利用OMI遥感数据分析2005—2019年长三角地区O3柱浓度发现，O3柱浓度年际变化先上升后下降，气压、气温、降水、风速和日照时数是影响O3柱浓度的主要气象因子。北京2013—2019年PM2.5、PM10、SO2、NO2和CO浓度呈下降趋势，O3浓度略有上升，其中PM2.5、PM10、SO2、NO2和CO浓度秋冬季较高，而O3浓度峰值出现在夏季[9]，风速、气温、降水量和相对湿度与北京市PM2.5浓度关系紧密[10-11]。目前，针对西北地区空气质量变化特征及其气象因素的研究多聚焦于单个城市的单个污染物或空气质量指数变化[12-15]，而对多个城市特征污染物年际变化趋势及其影响因素的对比研究较少。

西北地区生态环境脆弱，生态保护意义重大，研究西北地区省会城市空气质量变化特征及其气象因子，对改善西北地区空气质量具有重要意义。本文通过对比西北地区省会城市扣除沙尘天气影响后2017—2021年空气污染物浓度变化，分析其季节变化特征及年际变化趋势，利用皮尔逊相关分析法探究影响污染物浓度的气象因子，为西北地区省会城市科学有效防控大气污染、精准预报空气质量提供理论依据。

1 资料与方法

1.1 资料来源

空气污染物浓度取自中华人民共和国生态环境部城市空气质量状况月报数据（https://www.mee.gov.cn），选取2017—2021年西北地区省会城市（西安、兰州、西宁、银川、乌鲁木齐）的空气污染物月均浓度数据，包括PM2.5浓度、PM10浓度、SO2浓度、NO2浓度、CO日均值第95百分位浓度和O3日最大8 h平均第90百分位浓度。其中PM2.5和PM10浓度为按照《受沙尘天气过程影响城市空气质量评价补充规定》扣除沙尘天气影响后的数据。

气象数据选用西安、兰州、西宁、银川、乌鲁木齐地面气象站2017—2021年逐月的平均气压、平均气温、相对湿度、降水量、2 min平均风速和日照时数观测资料，数据来源于中国气象局综合气象信息共享平台（CIMISS）。

1.2 分析方法

1.2.1 污染物浓度均值

参照《HJ 663—2013环境空气质量评价技术规范》，将环境空气污染物月均浓度按季节、年进行平均，得到2017—2021年西北地区省会城市污染物浓度季节均值和年均值序列。本研究中3—5月春季、6—8月夏季、9—11月秋季、12—次年2月冬季。评价年度空气质量状况时O3以日最大8 h浓度的平均第90百分位数为评价值，CO以日均浓度的第95百分位数为评价值，其余4项污染物均取其年均值。

1.2.2 趋势分析

利用最小二乘法拟合一元线性方程c=at+b[16]（a-回归系数，b-回归常数，c-污染物浓度，t-时间），回归系数a的符号表示污染物浓度变量c的趋势倾向。a的符号为正，说明随时间t的增加c呈上升趋势；当a的符号为负，说明随时间t的增加c呈下降趋势。a值大小反映了上升或下降的速率。

1.2.3 Spearman秩相关系数法

利用Spearman秩相关系数法分析空气污染物浓度变化趋势及其统计学显著性特征。

式中：γs—Spearman秩相关系数；n—时间周期的数量，n≥5；Xj—周期j按时间排序的序号，1≤Xj≤n；Yj—周期j内污染物浓度按数值升序排序的序号，1≤Yj≤n。将计算秩相关系数绝对值与临界值0.900（单侧检验的显著性水平为0.05）相比较。若秩相关系数绝对值大于临界值，表明变化趋势有统计意义。γs为正值表示上升趋势，负值表示下降趋势。若秩相关系数绝对值小于等于临界值，表示基本无变化[16]。

1.2.4 相关性分析

利用皮尔逊相关分析法研究污染物浓度与气象因子之间的关系。对于研究变量x和y，其相关系数r表示为：

式中：n—研究变量样本总量；xi、yi—第i对样本；、—两变量样本均值。

r的取值在-1和1之间，当0

2 结果分析

2.1 污染物浓度季节变化特征

图1为 2017—2021年西北地区省会城市空气污染物浓度季节对比，2017—2021年西北地区省会城市的PM2.5和PM10浓度在冬季最高，春秋季次之，夏季最低。其中，冬季西安和乌鲁木齐PM2.5浓度明显高于其他城市。除了沙尘天气影响，环境空气中的PM2.5和PM10主要来源于燃料燃烧、机动车尾气排放等[15,17]。西北地区冬季供暖，煤炭燃烧对PM2.5和PM10污染贡献率较高，且冬季气温低、大气层结稳定，易出现逆温现象，不利于污染物扩散；夏季雨水充足，雨水可冲刷空气中的颗粒物，起到净化空气的作用[18]。2017—2021年西北地区省会城市SO2浓度均表现为冬季＞春季＞秋季＞夏季，春冬季银川SO2浓度最高，接着是兰州，夏秋季西宁和银川的SO2浓度较高。环境空气中的SO2主要来自含硫燃料燃烧[19]，冬季采暖燃煤排放增多，加之气象条件不利于污染物稀释扩散，从而导致冬季SO2浓度较高。银川冬季SO2浓度比其他城市高出2倍左右，产业结构、地形和气象条件等因素均会影响污染物浓度，银川冬季SO2浓度偏高的原因需进一步探究。2017—2021年西北地区省会城市NO2浓度季节变化特征为冬＞秋＞春＞夏，其中兰州和西安NO2浓度较高。研究表明，环境空气中的NO2主要与机动车尾气排放有关[20]，夏季气温高、日照长，作为O3的前体物，NO2易与环境空气中的挥发性有机物（VOCs）发生光化学反应生成O3[21,22]。因此，夏季NO2浓度较低。冬季气温低，NO2不易发生反应转化，加之不利气象条件影响，污染物难扩散，导致冬季NO2浓度较高。2017—2021年西北地区省会城市CO浓度季节变化特征为冬＞秋＞春＞夏，其中冬季乌鲁木齐、兰州的CO浓度高于其他城市，西宁CO浓度整体偏高。CO也是O3的前体物之一，主要来自燃料的不完全燃烧，包括化工厂排放、机动车尾气排放、秸秆燃烧等[23~25]。冬季采暖燃煤、焚烧秸秆会造成空气中CO浓度偏高，夏季的气象条件易使CO发生光化学反应生成O3，造成夏季CO浓度偏低。2017—2021年西北地区省会城市O3浓度季节变化整体保持一致，表现为夏＞春＞秋＞冬，夏季O3浓度西安＞银川＞兰州＞西宁＞乌鲁木齐。夏季太阳辐射强、气温高、日照长，光化学反应强烈，有利于O3生成；冬季大气辐射较弱、气温较低、日照时数较短，不利于前体物发生光化学反应[26,27]，因此夏季O3浓度最高，冬季浓度最低。

图1 2017—2021年西北地区省会城市空气污染物季节浓度对比

2.2 污染物浓度年际变化趋势

图2为2017—2021年西北地区省会城市空气污染物年均浓度变化，表1为2017—2021年西北地区省会城市空气污染物浓度Spearman秩相关系数。由图1和表1可得，扣除沙尘天气影响后，2017—2021年西北地区省会城市PM2.5平均浓度为44.68 μg/m3，年均浓度变化范围为27.67~73.33 μg/m3，西安＞乌鲁木齐＞兰州＞西宁＞银川。西安、兰州和乌鲁木齐的PM2.5年均浓度分别以7.44 μg/（m3·a）、5.14 μg/（m3·a）和6.89 μg/（m3·a）的速率呈显著下降趋势，西宁和银川基本无变化。2017—2021年西北地区省会城市PM10平均浓度为87.50 μg/m3，PM10年均浓度变化范围为59.08~129.58 μg/m3，西安＞兰州＞乌鲁木齐＞银川＞西宁。与PM2.5年均浓度变化相同，2017—2021年西宁和银川PM10年均浓度基本无变化，西安、兰州和乌鲁木齐PM10年均浓度分别以11.21 μg/（m3·a）、13.42 μg/（m3·a）和10.2 μg/（m3·a）的速率呈显著下降趋势。2017—2021年西北地区省会城市SO2平均浓度为16.30 μg/m3，SO2年均浓度变化范围为7.25~47.92 μg/m3，银川＞西宁＞兰州＞西安＞乌鲁木齐。兰州、西宁、银川和乌鲁木齐的SO2年均浓度基本无变化，西安市SO2年均浓度以2.83 μg/（m3·a）的速率呈现显著下降趋势。2017—2021年西北地区省会城市NO2平均浓度为43.18 μg/m3，NO2年均浓度变化范围为30.42~59.00 μg/m3，兰州＞西安＞乌鲁木齐＞西宁＞银川。西安、兰州、西宁和银川的NO2年均浓度呈现显著下降趋势，下降速率分别为5.10 μg/（m3·a）、3.04 μg/（m3·a）、0.94 μg/（m3·a）和2.4 μg/（m3·a），乌鲁木齐NO2年均浓度基本无变化。2017—2021年西北地区省会城市CO平均浓度为1.57 mg/m3，CO日均值浓度变化范围为1.08~2.18 mg/m3，西宁＞兰州＞乌鲁木齐＞西安＞银川。近5a来，兰州、银川和乌鲁木齐的CO浓度呈现显著下降趋势，变化速率分别为0.14 mg/（m3·a）、0.13 mg/（m3·a）和0.20 mg/（m3·a），西安和西宁的CO浓度基本无变化。2017—2021年西北地区省会城市O3平均浓度为118.62 μg/m3，O3日最大8 h平均浓度变化范围为89.50~142.75 μg/m3，西安＞兰州＞银川＞西宁＞乌鲁木齐。近5 a来，西北地区省会城市O3浓度均无变化。

表1 2017—2021年5个省会城市污染物浓度Spearman秩相关系数

图2 2017—2021年西北地区省会城市空气污染物年均浓度变化趋势

2.3 污染物浓度与气象因子的相关性分析

表2为2017—2021年西北地区省会城市空气污染物浓度与气象因子的Pearson相关系数。分析西北地区大气污染物月均浓度与同期地面气象因子的相关性发现，气温和气压是影响西安市空气污染物浓度的主要气象因子，其与PM2.5、PM10、NO2和O3浓度的相关性更大，气压与PM2.5、PM10、NO2和O3浓度的相关系数分别为0.741、0.717、0.716和-0.958，气温与PM2.5、PM10、NO2和O3浓度的相关系数分别为-0.839、-0.810、-0.729和0.921。气压偏低和气温偏高有利于西安市PM2.5、PM10和NO2浓度下降，却易引起O3浓度上升，这与其季节变化特征相符。影响兰州市空气污染物浓度的主要气象因子有气温、气压和日照时数，其中气象条件对O3浓度的影响最大，气温、气压和日照时数与O3浓度的相关系数分别为0.901、-0.885和0.800，低气温、高气压和短日照时数有利于兰州市O3浓度下降，而不利于其余5种污染物浓度降低。气温和降水量是影响西宁市空气污染物浓度的主要气象因子，气温与西宁市特征污染物的相关性系数为-0.856~0.895，降水量与西宁市特征污染物的相关性系数为-0.698~0.656，温度偏高和降水偏多条件有利于西宁市PM2.5、PM10、SO2、NO2和CO浓度降低，却利于O3浓度升高。气象因子与银川市PM2.5、NO2、CO和O3浓度变化密切相关，其中气压和气温起主导作用，气温与银川市PM2.5、NO2、CO和O3浓度的相关系数分别为-0.749、-0.775、-0.855和0.925，气压与银川市PM2.5、NO2、CO和O3浓度的相关系数分别为0.662、0.822、0.768和-0.927，气温越高、气压越低，PM2.5、NO2、CO浓度越低，而O3浓度越高。银川市SO2浓度偏高与当地气象条件相关性不大，相关系数均＜0.600，与其能源结构和产业结构有关。气象条件对乌鲁木齐市空气污染物浓度影响最大，PM2.5、PM10、NO2、CO和O3浓度与当地气温、相对湿度、风速和日照时数均密切相关，其中PM2.5、PM10、NO2和CO浓度与气温、日照时数和风速呈现显著负相关，与相对湿度呈显著正相关。乌鲁木齐市气温、相对湿度、风速和日照时数与PM2.5浓度的相关系数分别为-0.854、0.848、-0.765和-0.720，与PM10浓度的相关系数分别为-0.769、0.735、-0.662和-0.597，与NO2浓度的相关系数分别为-0.859、0.837、-0.802和-0.683，与CO浓度的相关系数分别为-0.885、0.893、-0.805和-0.754。关于O3污染，气象因子对西宁市O3浓度影响最小，对乌鲁木齐市O3浓度影响最大，乌鲁木齐市O3浓度受到当地气温、气压、相对湿度、风速和日照时数5个气象因子的综合影响，其与O3浓度的相关系数分别为0.901、-0.917、-0.871、0.851和0.822。

表2 2017—2021年西北地区省会城市空气污染物浓度与气象因子的Pearson相关系数

3 结论

（1）2017—2021年西北地区省会城市空气污染物浓度具有明显的季节变化特征：PM2.5、PM10、CO、SO2和NO2浓度在冬季最高，夏季最低；O3浓度在夏季最高，冬季最低。2017—2021年各城市污染物浓度有所下降，其中西安的PM2.5、PM10、SO2、NO2，兰州的PM2.5、PM10、NO2、CO，银川的NO2、CO，乌鲁木齐的PM2.5、PM10、CO和西宁的NO2浓度均呈现显著下降趋势。

（2）气象条件对不同污染物的影响程度不同，气温和气压是影响西安PM2.5、PM10、NO2和O3浓度的主要气象因子，也是影响兰州和银川NO2、CO和O3浓度的主要气象因子。影响西宁空气污染物浓度的主要气象因子是气温和降水量，而乌鲁木齐PM2.5、PM10、NO2、 CO和O3浓度受到当地气温、相对湿度、风速和日照时数的综合影响。

（3）关于O3污染，西安和西宁的O3浓度与当地气温和气压密切相关，气温、气压和日照时数对兰州和银川的O3浓度影响更大，气象条件对乌鲁木齐的O3浓度影响最大，气温、气压、相对湿度、风速和日照时数均会对其产生影响。