阿克达拉气象条件变化对大气污染的影响及防治对策

摘 要：主要采用2010—2016年阿克达拉PM10、SO2、NO2逐日质量浓度观测数据和同期逐月平均气温、相对湿度、降水量、风速、气压等常规气象观测资料，通过相关性分析探讨气象条件对大气污染的影响，并提出了防治对策。结果表明：PM10平均浓度呈增加趋势，平均浓度介于11～15 μg/m3之间，平均每年以0.6 μg/m3的速率增加；SO2年平均浓度呈下降趋势，但后期下降幅度低于前期，多年平均浓度为0.4～0.15 μg/m3；NO2平均浓度呈增加趋势，但前期增加幅度低于后期，多年NO2平均浓度为2.0～4.0 μg/m3；年内四季PM10、SO2、NO2污染物浓度也有很大差异，尤以冬季污染物浓度最高；阿克达拉平均气温与NO2呈现出显著的正相关关系；相对湿度与PM10之间呈现出显著的负相关关系，相对湿度与SO2之间呈现出显著的正相关关系；风速与SO2之间以负相关关系为主。

关键词：气象条件；大气污染；阿克达拉；防治方法

中图分类号：X16 文献标志码：B 文章编号：2095–3305（2024）07–0-03

大气作为地球环境的重要组成部分，其质量直接影响整个生态系统和人类健康。大气污染属于复杂的现象，是指因自然过程或人类活动排入大气，并对环境或人产生有害影响的物质[1]。根据大气污染物的物理状态，可将其划分为气态污染物、颗粒污染物两种类型，如PM10、二氧化硫、二氧化氮等是典型的浓度较高且危害极大的大气污染物。近年来，随着我国社会经济的高质量发展，能源消耗的增加，使得废气、烟尘排放量不断增加，大气污染越发严重，对社会经济发展、人体健康、生态平衡及气候变化均会产生不同程度的影响。

国内学者针对大气污染问题进行了相关研究，同时得出了排放源分布、地形、排放量、地貌和气象等因素均会对大气污染物浓度产生影响的结论，尤其是温度、相对湿度、风速等气象要素对大气污染物浓度变化的影响最为明显[2-4]；李芬等[5]通过研究武汉市大气污染物质量浓度变化特征及其与气象要素的关系，发现除臭氧外，气温和其他污染物质量浓度呈现出负相关关系，低压对于污染物扩散极为有利，降雨对污染物有明显的清除作用，且降水强度越大，污染物样本空间量越少；柯振东等[6]通过分析黄石市大气污染物变化特征及其与气象要素的关系，发现二氧化硫、二氧化氮与气温和相对湿度呈负相关；臭氧与相对湿度呈负相关，与平均气温呈正相关；除二氧化硫和一氧化碳外，其他大气污染物浓度与平均风速间的相关性并不显著；刘郁珏等[7]通过分析北京市房山区大气污染物时空分布特征和气象影响因素，发现局地气象要素与污染物天气发生概率间存在相关关系，可结合气象要素分级法找出各季污染天气发生时最敏感的气象因素，为局地污染天气预报提供参考指标。

当前，关于阿克达拉大气污染物状况的研究相对较少，尤其是气象条件对大气污染影响的研究还未见报道。因此，以阿克达拉逐日污染物浓度数据为依托，分析了大气污染物时间变化特征及与气象要素之间的关系，为改善当地大气环境质量提供参考。

1 研究资料与方法

大气污染物资料来源：2010—2016年阿克达拉区域大气本底站PM10、SO2和NO2质量浓度，数据观测频率是5 min，数据日界为世界时00：00。气候要素数据则来源于同址观测的月平均气温、相对湿度、降水量、风速、气压等常规气象观测资料。选择相关性分析法分析当地气象条件对大气污染的影响。根据阿勒泰地区气候特点，将一年四季划分：春季为4—5月，夏季为6—8 月，秋季为 9—10月，冬季为11月至翌年3月。

2 结果与分析

2.1 年际变化

结合2010—2016年阿克达拉逐年大气污染浓度变化图（图1），PM10平均浓度整体呈增加趋势，且平均浓度为11～15 μg/m3，平均每年以0.6 μg/m3的速率缓慢增加，逐年PM10浓度均优于国家规定的浓度限值；SO2年平均浓度呈下降趋势，但后期下降幅度明显低于前期，多年平均浓度为0.14～0.15 μg/m3，SO2质量浓度均达到国家二级标准；说明在研究时段内阿克达拉SO2含量偏低，对当地环境污染造成的影响较小；NO2平均浓度呈增加趋势，前期增加幅度低于后期，多年NO2平均浓度为2.0～4.0 μg/m3（图1）。

2.2 年内变化

2010—2016年阿克达年内各月PM10平均浓度为7.1～13.0 μg/m3，低于《环境空气质量标准》一级标准。阿克达拉年内PM10浓度在每年的4月或12月达到最高，说明阿勒泰地区大气质量较好，空气质量优；而2月和12月阿克达拉PM10浓度偏高的主要原因是每年1—2月及12月份是阿勒泰地区一年内的气温较低月，此时的温度较低，燃烧化石燃料取暖是造成该时段的污染物浓度较高的主要原因。

通过对阿克达拉年内各月平均SO2浓度进行分析， 1—5月阿克达拉SO2月平均浓度呈现出快速下降的趋势，且5月SO2平均浓度最低，只有0.1 μg/m3，从7月份往后，SO2月平均浓度呈现出逐渐增加的趋势，且这种情况一直持续至12月。

阿克达拉年内各月NO2浓度呈现出先下降后增加的趋势，各月NO2浓度为2.0～4.0 μg/m3，其中NO2浓度的最高值出现在1月，最低值出现在9月。此外，SO2和NO2浓度在冬季均达到最高，主要原因是在每年的10月15日到翌年4月15日为当地采暖期，该阶段对燃煤的需求量较大，煤炭燃烧过程中排放的污染物使得阿克达拉NO2和SO2浓度增加明显。

3 气象条件变化对阿克达拉大气污染的影响

根据表1中的常规地面气象要素信息，阿克达拉平均气温分别与NO2、PM10、PM2.5呈现出正相关关系，且与NO2之间的相关性极为显著，通过α=0.01的显著性水平检验；平均气温同SO2之间呈现出负相关关系，且相关性不显著；相对湿度与SO2、PM2.5之间呈现出正相关关系，且与SO2之间的相关性较为显著，通过α=0.05的显著性水平检验；相对湿度与NO2、PM10均呈现出负相关关系，且与PM10之间的相关性极为显著，且通过α=0.05的显著性水平检验；阿克达拉降水量与NO2、PM10之间以负相关为主，未通过显著性水平检验；降水量则与SO2、PM2.5之间呈现出正相关关系，未通过显著性检验；风速与PM10、NO2之间呈现出正相关关系，未通过显著性检验；风速同NO2、PM10之间呈现出正相关关系，未通过显著性检验；风速与SO2呈现出负相关关系，且两者的相关性最为显著，通过了α=0.05的显著性水平检验；气压同NO2、SO2、PM10之间均呈现出负相关关系，但未通过显著性检验。

3 大气污染来源

3.1 汽车尾气污染

当前，随着城市化建设进程不断加快，各种类型车辆明显增多，加重了大气污染。由于汽车尾气中含有有害物质，使得环境污染问题进一步加剧。

3.2 工业生产污染

在工业发展中，随着项目开展的顺利进行，对应的收益不断增多，人们相继加入工业行业生产。一些企业为了提高经济收益水平，未主动有效过滤和处理生产中的废气，企业管理者也不愿意投入过多的资金，由于自身环境保护意识不强，对大气产生的危害不断加重。

3.3 日常生活污染

（1）在寒冷季节，为了升高室内温度，人们会选择供暖，供暖燃烧煤炭产生的烟雾也是大气污染源之一，相较于夏季，冬季大气污染会频繁出现；（2）人们日常生活中产生的各类垃圾，在未经处理或不经过完善处理就随意乱扔，某些物质积累到一定程度则会进入大气中，并参与大气循环，当排放的物质越来越多，会远远超过大气的自净能力，从而导致大气的组成发生变化，进而引发大气环境污染。

3.4 土地沙化

过度利用森林资源是土地荒漠化的根本原因，部分区域在盲目开展城镇化建设中忽视了植被绿化的重要性，使得森林资源被过度利用的情况不断加剧，绿化植被面积锐减，土地荒漠化问题严重。在此背景下，由于地表沙尘结构松散，极易随着气候变化进入大气，进而引发大气污染问题；同时，粉尘还可吸附累积大气中的部分有害物质，进一步加重大气污染。

4 防治对策

4.1 加强清洁能源的使用

首先，从新能源入手，实现能源转型升级。我国可再生资源丰富，可开发利用可再生资源，降低对传统资源的依赖，减少石油燃料的使用，从源头上减少污染气体的排放，有效解决大气污染问题。其次，在清洁能源的使用过程中，必须调整能源结构，促进城市环境管理工作的效率，减少人为源与自然源对大气的污染。最后，鼓励各企业和工厂积极参与城市环境管理工作，以清洁能源取代传统能源，积极发展风能、太阳能等新能源技术，并广泛应用于各行各业。

4.2 源头管理

在源头治理中，需根据当地实际情况，调查阿克达拉区域大气本底站附近相应污染源，根据调查结果开展相应治理工作。以工业园区为例，首先，针对当地环境变化，制定本地区所有工业和企业的污染物排放标准并定期更新标准，要求所有工业和企业严格按照排放标准执行，同时做好内部管理工作，建立必要处罚机制，严惩超标排放企业。为保证所有工业和企业高度重视排放标准要求，可采取突击检查方式，并配合监控工作管理，即监控工作可对工业区的局部大气污染状况进行初步判断，根据判断结果了解该区大气环境中是否存在某类污染物超标的现象，若存在则根据不同工业企业排放物质寻找二级管理目标，再对所有二级管理目标进行突击检查，从而找到超标排放的工业或企业，要求其进行整改，并对其进行从重处罚。

4.3 改进监测技术，完善监测体系

当前，我国环境检测技术还有待提高，由于环境问题日趋紧张，积极引入无线传感器、电化学免疫传感器、免疫分析仪等现代化仪器设备刻不容缓，这些技术的应用不仅可保证数据直接发送到控制中心，还能节省成本投入，为工作人员提供科学有效的应对措施。同时，环保部门要及时监测污染源，扩大检测范围，完善检测手段，通过使用新型技术，及时查找空气质量问题，以精准把控空气质量变化趋势。

5 结论

（1）阿克达拉PM10平均浓度呈增加趋势，且平均浓度为11～15 μg/m3，平均每年以0.6 μg/m3的速率上升；

（2）SO2年平均浓度呈下降趋势，但后期下降幅度低于前期，多年平均浓度为0.4～0.15 μg/m3；

（3）NO2平均浓度呈增加趋势，前期增加幅度低于后期，多年NO2平均浓度为2.0～4.0 μg/m3；年内四季PM10、SO2、NO2污染物浓度有很大差异，尤以冬季污染物浓度最高；阿克达拉平均气温与NO2呈现出显著的正相关关系；相对湿度与PM10之间呈现出显著的负相关关系，相对湿度与SO2之间呈现出显著的正相关关系；风速与SO2之间以负相关关系为主。

参考文献

[1] 孙洁，袁晓兰，刘芬，等.德州市春节期间大气污染与气象要素的关系[J].高师理科学刊，2018，38（12）：46-52.

[2] 胡琳，曹红利，张文静，等.西安市环境空气质量变化特征及其与气象条件的关系[J].气象与环境学报，2013，29（6）： 150-153.

[3] 李正，张慧慧，朱红，等.浙江省杭州市城西大气污染物变化特征及相关性研究[J]．浙江大学学报，2018，44（1）：89-97.

[4] 杨莹，王琨，崔晨，等.哈尔滨市大气污染与气象因素的相关性分析[J].环境工程学报，2015，9（12）：5945-5946.

[5] 李芬，王文琦，王筱雯，等.武汉市大气污染物质量浓度变化特征及其与气象要素的关系[J].四川师范大学学报（自然科学版），2024，47（1）：98-108..

[6] 柯振东，徐太秋，柯特，等.黄石市大气污染物变化特征及其与气象要素的关系[J].湖北理工学院学报，2020，36（3）：20 -25.

[7] 刘郁珏，李艳，苗世光.北京市房山区大气污染物时空分布特征及气象影响因素分析[J].气象与环境科学，2018，41 （4）：60-69.