锦州市大气颗粒物数与气象条件的关系

王琪越 王淼 高莉莉

收稿日期：2023-11-10

作者简介：王琪越（1993—），女，吉林长春人，主要从事地面综合观测及相关服务等工作。#通信作者：高莉莉（1989—），女，辽宁锦州人，主要从事空气质量与气象条件关系及农业气象服务等工作，E-mail：qsazsa@163.com。

摘 要：采用2020—2021年环境气象数据（PM2.5、PM10）及气象条件数据（大气压强、海平面气压、空气温度、露点温度、相对湿度、平均风速）日值分别分析了锦州市各污染物月变化和日变化情况，应用罗氏法计算该地区大气混合层厚度并分析其与PM2.5、PM10浓度的关系、大气污染物扩散的主要气象因子影响程度方程。结果表明：大气环境是连续且错综复杂的，需同时考虑多种气象条件，降维方程F1值为19.3、15.3左右时，温度、露点温度及相对湿度对PM2.5、PM10的影响程度达到最大，风速对污染物浓度的影响较为复杂，随着风速增加，PM2.5、PM10浓度逐渐下降，当风速在2.5 m/s左右时，风速增加也会增加空气中污染物浓度，当风速过大（4 m/s左右时）风速的增加会使PM2.5聚集成更大颗粒物，此时PM2.5浓度有所下降，PM10浓度随即快速增加，风速达5.3 m/s左右时，PM2.5浓度几乎为0。

关键词：PM2.5；PM10；气象条件；大气混合层厚度；因子分析

中图分类号：X513 文献标识码：B文章编号：2095–3305（2024）03–0-03

大气污染物会对大气环境、人们的生产生活造成不良影响，尤其是可吸入颗粒物可携带大气中有害物质进入呼吸系统，对人体造成极大伤害[1]。大气颗粒物的浓度变化受许多因素影响，为了获得具有代表性的数据必须做长期观测，排除偶然事件的干扰。

大气污染物的稀释、扩散、输送过程受气象因素影响，影响最大的主要气象因子有风、温度、气压、相对湿度、降水等[2-7]。慕彩云等[8]分别就风向、风速、降水、气温、气压、相对湿度对可吸入颗粒物（PM10）做影响分析，得出各单因子对可吸入颗粒物的影响曲线及临界值。

不同地区大气颗粒物浓度及种类有较大差异，大气混合层厚度是大气污染物扩散稀释能力强弱的前提条件，随着经纬度的不同，各地区大气混合层厚度也存在明显差异，PM2.5、PM10浓度能反映出大气颗粒物数情况，大气环境是错综复杂、互相影响的，单一分析某一种气象要素与污染物的关系具有一定的局限性。

拟对PM2.5、PM10浓度年、季节、月变化情况做比较分析，应用罗氏法计算大气混合层厚度，得出该地区PM2.5、PM10浓度与各气象要素及大气混合层厚度的关系曲线；根据各气象因子的正负相关性将多种影响较大的气象要素做统计因子降维分析，再将2个降维方程与大气首要污染物（PM2.5、PM10）做影响程度的拟合方程。有研究结果表明，一定风速对污染物有清除作用，而风速过大又会吹起扬沙、浮尘，进而加重大气污染。因此，在保持综合多种气象要素（包含风速）的因子降维分析基础上，分析风速对大气首要污染物的最优影响程度方程，以期得出气象因素对大气首要污染物影响的各临界值。

1 材料与方法

1.1 研究区域特征

锦州市（121°51′E，41°31′N）位于辽宁省中西部，属于温带季风气候区，四季分明，主汛期为7月下旬至8月上旬。

1.2 数据来源及内容

应用到的大气污染物浓度数据源自中国环境监测总站官网，包括锦州市近三年大气颗粒物（PM2.5、PM10）的小时浓度。气象数据来源于CiMiSS数据下载系统，包括近三年锦州市大气压强、海平面气压、空气气温、露点温度、相对湿度、平均风速的小时均值。

2 结果与分析

2.1 2021年PM2.5、PM10浓度季节、月变化特征及其与气象要素的关系

污染物排放量一定时，气象条件的改变可造成近地面污染物浓度发生显著变化[9]。由于混合层厚度受多种气象因素影响，也是反映大气垂直扩散能力的重要参数，因此，研究其与PM2.5、PM10浓度的相关性对进一步分析大气颗粒物数与气象条件的关系是十分必要的。为了更清晰说明大气混合层厚度与PM2.5、PM10浓度的关系，按季度、月讨论各气象要素（大气压强、海平面气压、空气温度、露点温度、相对湿度、平均风速）及大气混合层厚度与PM2.5、PM10浓度之间的关系。

图1给出各季度（根据气象意义上各季度划分标准：3—5月为春季，6—8月为夏季，9—11月为秋季，12—翌年2月为冬季）及各月气象要素与PM2.5、PM10浓度变化关系。

PM2.5、PM10浓度季节变化为冬季最高，春秋次之，夏季最低；而PM2.5、PM10浓度月变化呈高低循环态势，同一月中PM10浓度始终高于PM2.5浓度值。

气象要素与PM2.5、PM10浓度关系，在季节变化上，

与大气压强、海平面气压呈正相关，与空气温度、露点温度、相对湿度、大气混合层厚度呈负相关，分析得出大气混合层厚度年变化特征与吴祖常等[10]研究结论基本一致，且大气混合层厚度与PM10浓度的负相关性明显高于PM2.5浓度，平均风速对两者浓度影响较复杂。在月变化上，各气象要素与PM2.5、PM10浓度均保持较好的正、负相关变化频率。

2.2 影响大气颗粒物浓度的各气象因子分析

对各气象因子做统计降维分析，再将降维方程与大气污染物拟合得到最优影响程度曲线，以便综合讨论各气象因子对PM2.5、PM10浓度变化的影响。

已有研究表明，一定风速时，随着风速增大，PM2.5、PM10浓度降低；当超过某个临界值时，随着风速增大会出现扬沙、浮尘天气，空气质量进而变差。因此，在降维方程考虑了风速后，再单独将风速与PM2.5、PM10做拟合曲线，模拟效果更好。

经降维分析得出降维方程：

F1=0.468T+0.481Td+0.352RH

F2=0.271P+0.262P0（1）

式（1）中，T为空气温度；Td为露点温度；RH为相对湿度；P为大气压强；P0为海平面气压

经检验，气象条件对PM2.5、PM10的影响程度与降维方程F1、F2、风速V的最优拟合曲线分别为：

PM2.5=42.196+1.197F1-0.031F12，R2=0.126，P=0.000

PM2.5=1.737F2-891.8，R2=0.067，P=0.000

PM2.5=118.062-90.029V+32.350V 2-3.689V 3，R2=0.034    P=0.007

PM10=74.148+1.162F1-0.038F2，R2=0.200，P=0.000

PM10=1.286F2-625.6，R2=0.025，P=0.003

PM10=107.692-42.062V+9.112V 2，R2=0.039，P=0.001

（2）

由图2可知，随着温度及湿度增加，污染物会吸湿增长，PM2.5、PM10值不断升高。当F1值为19.3左右时，温度、露点温度及相对湿度对PM2.5的影响程度达到最大；当F1超过临界值19.3时，PM2.5浓度反而下降；当F1值为15.3左右时，温度、露点温度及相对湿度对PM10的影响程度达到最大；当F1超过临界值15.3时，PM10浓度反而下降。是因为当温度及相对湿度达到一定值时会凝结至雨，此时污染物浓度降低。F1对PM2.5和PM10的影响程度分别约为53.7%、83.1%。

气压高低与大气环流形势密切相关，气压对污染物浓度影响呈显著线性正相关，随着大气压升高，污染物浓度逐渐增大。

风速对污染物浓度有一定稀释作用，随着风速增加，PM2.5、PM10浓度逐渐下降，风速达2.5 m/s左右时，随着风速增加空气中污染物浓度也会增加，当风速过大（达到4 m/s左右时）风速的增加会使PM2.5聚集成更大颗粒物，此时PM2.5浓度有所下降，PM10浓度随即快速增加，风速达5.3 m/s左右时，PM2.5浓度几乎为0。风速对PM2.5影响程度为25%～45%、对PM10的最小影响程度约为60%。

应用2019年环境质量数据及气象条件数据检验上述结论，根据环境气象中污染天气分类（优、良、轻、中、重度污染），经检验上述结论准确率为76.2%。

3 结论

PM2.5浓度季节变化：冬季最高、春秋次之、夏季最低；而PM2.5浓度月变化呈高低循环态势，同一月中PM10浓度始终高于PM2.5浓度值。大气环境是连续且错综复杂的，需综合考虑多种气象条件，降维方程F1值为19.3左右时，温度、露点温度及相对湿度对PM2.5的影响程度达到最大，F1对PM2.5和PM10的最大影响程度分别约为53.7%、83.1%；F2（大气压强、海平面气压）对污染物浓度影响呈显著线性正相关，随着大气压的升高，污染物浓度逐渐增大；风速对污染物浓度的影响较为复杂，随着风速的增加，PM2.5、PM10浓度逐渐下降，当风速在2.5 m/s左右时，随着风速增加空气中污染物浓度也会增加，当风速过大（达到4 m/s左右时）风速的增加会使PM2.5聚集成更大颗粒物，此时PM2.5浓度有所下降，PM10浓度随即快速增加，风速达5.3 m/s左右时，PM2.5浓度几乎为0，风速对PM2.5影响程度在25%～45%、对PM10的影响最低值约为60%。

参考文献

[1] 郎凤玲，闫伟奇，张泉，等.北京大气颗粒物浓度粒径分布特征及与气象条件的相关性[J].中国环境科学，2013，33（7）： 1153-1159.

[2] 魏鸿业，张加昆，蒋文苑，等.高浓度空气污染与气象条件的关系研究[J].青海环境，2008（3）：123-125.

[3] 张海霞，董占强，杨玲珠，等.邯郸市可吸入颗粒物的污染现状及相关气象条件分析[J].气象与环境科学，2009，32 （S1）：134-137.

[4] 李桂红.金沙区域可吸入颗粒物浓度及其与气象因子的相关分析[J].暴雨灾害，2008，27（4）：355-358.

[5] 朱玉周，刘和平，郭学峰，等.郑州市空气质量状况及冬季持续污染过程的气象机理分析[J].气象与环境科学，2009， 32（3）：47-50.

[6] 王善芳，刘桂才，周树华，等.潍坊市空气污染与气象条件的关系[J].河南气象，2006（3）：54-55.

[7] 慕彩芸，屠月青，冯瑶.气象因子对哈密市大气可吸入颗粒物浓度的影响分析[J].气象与环境科学，2011，34（S1）：75 -79.

[8] 周江兴.北京市几种主要污染物浓度与气象要素的相关分析[J].应用气象学报，2005（S1）：123-127.

[9] 朱玉周，刘和平，郭学峰，等.郑州市空气质量状况及冬季持续污染过程的气象机理分析[J].气象与环境科学，2009， 32（3）：47-50.

[10] 吴祖常，董保群.我国陆域大气最大混合层厚度的地理分布与季节变化[J].科技通报，1998（3）：158-163.