广州市与北京市大气能见度与颗粒物质量浓度的关系

陈义珍,赵 丹,柴发合,梁桂雄,薛志钢,王贝贝,梁永健,陈 瑜,张 萌 (.中国环境科学研究院,北京 000；.山东师范大学人口·资源与环境学院,山东 济南 5004；.广州市环境监测中心站,广东 广州 5000)

我国早在20世纪70～80年代就开始对大气能见度的降低及其影响因素进行了详细研究[1-8].黄建等[9]指出,珠江三角洲的能见度未得到有效改善,可能是由于细粒子污染.宋宇等[10-11]、王京丽等[12]研究得出,高浓度的颗粒物是造成北京市能见度下降的主要原因.细粒子对能见度的影响主要源于散射和吸收[11,13].刘新民等[14]在研究北京市大气消光系数时得出,颗粒物的消光系数是能见度下降最主要的贡献者.另外,王淑英等[15]、张凯等[3]分别在京津地区的研究结果显示,能见度与相对湿度在不同的季节下呈现明显且规律不同的负相关.

广州市是珠江三角洲地区城市群的中心城市,近年来该地区灰霾天气频发,能见度逐年下降[16-17],已严重地影响到城市景观.而根据北京市 2007～2008年的空气质量月报,超标日中首要的污染物基本为可吸入颗粒物.本文通过对广州和北京能见度与不同粒径颗粒物质量浓度的观测,研究南北方城市能见度与细粒子质量浓度的关系,并进行了分析和比较,旨在了解南北方能见度变化规律的差异.

1 材料与方法

1.1 仪器

能见度仪使用芬兰 VAISALA生产的PWD20传感器.量程为10～20000m,同时观测风、温、湿、压等气象参数.广州市监测PM2.5和PM10采用 Thermo RP1400a,其小时平均值精度为±1.5µg/m3.北京市跨奥运监测实验中PM2.5采用美国Thermo公司的FH62 C-14β射线颗粒物监测仪,量程为0～5000µg/m3,检出限为4µg/m3.

1.2 观测时间及地点

广州市实验观测点位于广州市监测站楼顶平台(23°07′N,113°14′E),观测时间为2008 年 12月11日～2009年8月27日,2009年5月因仪器维修没有监测,共监测209d.

北京市奥运期间的数据监测点位于中国环境科学研究院大气楼楼顶平台(116°24′E,40°2′N).观测时间为2008年7月14日～2008年9月17日,共计66d.

1.3 质量控制与质量保证

气象参数观测执行国家相关标准[18-20],数据的统计处理和解释、正态样本异常值的判断和处理采用标准方法[21].实验前对所有设备进行实验室校准,并定时标定.

1.4 数据采集及分析

气象数据采集频率为1次/s,为避免降雨时雨滴对能见度的影响,剔除降雨时间段内的数据,同时剔除能见度超量程(20km)数据,然后做小时平均.颗粒物(PM2.5和PM10)的采集频率为1次/h.本研究数据分析均采用小时平均值.广州市有效数据时数为3343h,北京市为1171h.

2 结果与讨论

相关研究表明,RH＜80%影响能见度的天气称为霾,RH＞90%的为雾,介于二者之间的为雾和霾共存现象.当 RH＞90%无降水时,虽没有降水,但空气中仍有水滴,即雾的现象,故剔除RH＞90%的样本.本研究针对无降水过程,将相对湿度划分为3个区段,RH≤70%,70%＜RH≤80%,80%＜RH≤90%,分别对大气能见度与不同粒径的颗粒物浓度进行了回归统计分析.

2.1 广州市能见度与颗粒物的相关性分析

RH≤70%,70%＜RH≤80%,80%＜RH≤90% 3个相对湿度区段条件下的有效样本数分别为1933,819,591.

由表1,图1可见,各种RH区段下,能见度与PM2.5均呈负相关,但相关系数不同.RH在70%＜RH≤80%相关性最好,在 0.7以上,其次为RH≤70%和80%＜RH≤90%,相关系数在0.6以上.能见度与 PM2.5～10的相关性较 PM2.5较差,不具有明显的相关性.能见度与 PM10均呈负相关,RH 在 70%＜RH≤80%相关性最好,相关系数为0.68;其次为RH≤70%和80%＜RH≤90%,相关系数均在0.6以上.

综上所述,3个 RH区段下,3种颗粒物中,PM2.5与能见度的相关性最好,70%＜RH≤80%时,能见度与颗粒物的相关性最大.

2.2 北京市奥运期间能见度与颗粒物的相关性分析

跨奥运期间,对北京市的PM2.5与大气能见度的相关性做统计分析,3个相对湿度区段下的有效样本数分别为670、268、233.

由图2,表2可见,各种RH区段下,能见度与 PM2.5均呈负相关,但相关系数不同.RH在70%＜RH≤80%相关性最好,相关系数为0.90;RH≤70%和80%＜RH≤90%相关系数分别为0.78、0.81.

表1 广州市不同相对湿度区段下能见度与颗粒物的相关关系Table 1 The correlation between the visibility and PM in different RH ranges in Guangzhou

表2 不同相对湿度区段下北京市能见度与颗粒物的相关关系Table2 The correlation between the visibility and PM in different RH ranges in Beijing

2.3 能见度、相对湿度和颗粒物的多元线性统计分析

北京市仅有PM2.5的监测数据,故针对广州市的监测数据进行多元线性回归分析,讨论相对湿度及颗粒物对能见度的影响.

取广州市所有有效样本(3343h),进行二元线性统计分析.定义能见度(Vis)为因变量,RH 与PM(PM2.5、PM2.5～10、PM10)作自变量.首先对因变量和自变量采用极值法[22]进行标准化处理,将有量纲的参数转化为无量纲的参数;分别建立二元线性回归模型(表3),置信度取95%.

由表3可知,置信度95%时,各变量的显著性水平 P＜0.05)[23],具有统计学意义;由各拟合方程的相关系数可知,颗粒物中,PM2.5与能见度的相关性最好,PM10次之,PM2.5～10最弱;由于PM的回归参数大于 RH,表明颗粒物对能见度的影响大于相对湿度.

表3 广州市能见度、相对湿度与颗粒物的多元线性回归模型Table 3 The multiple linear regression model among the visibility and RH, PM in Guangzhou

2.4 广州市和北京市对比

由表1,表2可见,相同RH下,广州和北京的能见度与 PM2.5的相关方程式不同,这可能与 2个地区PM2.5的来源和其中的化学成分不同有关.颗粒物中主要消光成分所占百分比不同可能是造成2个地区能见度与PM2.5方程式不同的主要原因.具体的机理应分析样品离子成分.

由图1,图2 可见,当 PM2.5＞0.05mg/m3时,能见度随颗粒物浓度变化不明显,而当 PM2.5＜0.05mg/m3时,能见度随颗粒物浓度降低而迅速升高.在治理 PM2.5时带来的启示:治理起始阶段,PM2.5下降对能见度的改善效果并不明显;但当 PM2.5降低到一定程度后,能见度的改善效果会非常显著.

3 结论

3.1 对广州市大气颗粒物数据分析表明,大气能见度与 PM2.5呈良好的负相关性关系,细粒子污染是造成大气能见度下降的主要原因,且颗粒物对能见度的影响大于相对湿度.

3.2 PM2.5和RH是影响能见度的主要因子.不同的相对湿度下,广州市和北京市 PM2.5与能见度的相关性不同.70%＜RH≤80%时,能见度与颗粒物浓度的相关性最好.

3.3 能见度与 PM2.5的拟合曲线在大约0.05mg/m3处是一个分界:当 PM2.5＞0.05mg/m3时,随着PM2.5浓度降低,能见度变化不明显;当PM2.5＜0.05mg/m3时,随着PM2.5浓度降低,能见度迅速升高.因此,在颗粒物治理的起始阶段PM2.5下降对能见度的改善效果不很明显;但当PM2.5降低到一定程度后,能见度的改善效果会非常显著.

[1]林盛群,林 莽,万军明,等.香港大气能见度与污染物长期变化的特征和相互关系 [J]. 中国环境科学, 2009,29(4):351-356.

[2]韩 毓,白志鹏,孙 韧.颗粒物质量浓度对大气能见度水平影响分析 [J]. 环境监测管理与技术, 2008,20(4):60-61.

[3]张 凯,柴发合,陈义珍,等.天津武清能见度特征分析 [J]. 气候与环境研究, 2008,13(6):800-806.

[4]李学彬,宫纯文,徐青山,等.气溶胶细粒子与能见度的相关性[J]. 光学精密工程, 2008,16(7):1177-1180.

[5]张剑鸣,陶 俊,张仁健,等.2008年1月广州大气污染特征及能见度观测研究 [J]. 环境科学研究, 2008,21(6):161-165.

[6]吴 兑,邓雪娇,毕学岩,等.细粒子污染形成灰霾天气导致广州地区能见度下降 [J]. 热带气象学报, 2007,23(1):1-6.

[7]Cheng M T, Tasi Y I. Characterization of visibility and atmospheric aerosols in urban,suburban,and remote areas [J]. The Science of the Total Environment, 2000,263(1-3):101-114.

[8]Qiu J H, Yang L Q. Variation characteristics of atmos-pheric aerosol optical depths and visibility in North China during 1980-1994 [J]. Atmos. Environ., 2000,34:603-609.

[9]黄 健,吴 兑,黄敏辉,等,1954-2004年珠江三角洲大气能见度变化趋势 [J]. 应用气象学报, 2008,19(1):61-70.

[10]宋 宇,唐孝炎,张远航,等.北京市大气能见度规律及下降原因[J]. 环境科学研究, 2003,16(2):10-12.

[11]宋 宇,唐孝炎,方 晨,等.北京市能见度下降与颗粒物污染的关系 [J]. 环境科学学报, 2003,23(4):468-471.

[12]王京丽,刘旭林.北京市大气细粒子质量浓度与能见度定量关系初探 [J]. 气象学报, 2006,64(2):221-227.

[13]马雁军,左洪超,张云海,等.辽宁中部城市群大气能见度变化趋势及影响因子分析 [J]. 高原气象, 2005,24(4):623-628.

[14]刘新民,邵 敏.北京市夏季大气消光系数的来源分析 [J]. 环境科学学报, 2004,24(2):185-189.

[15]王淑英,张小玲,徐晓峰.北京地区大气能见度变化规律及影响因子统计分析 [J]. 气象科技, 2003,31(2):109-114.

[16]沈家芬,冯建军,谢 利,等.广州市大气能见度的特征及其影响因子分析 [J]. 生态环境, 2007,16(4):1199-1204.

[17]谭吉华.广州灰霾期间气溶胶物化特性及其对能见度影响的初步研究 [D]. 广州:中国科学院广州地球化学研究所, 2007.

[18]QX/T 47-2007 地面气象观测规范:气象能见度观测 [S].

[19]QX/T 50-2007 地面气象观测规范:空气温度和湿度观测 [S].

[20]QX/T 52-2007 地面气象观测规范:降水观测 [S].

[21]GB/T 4883-2008 数据的统计处理和解释 正态样本离群值的判断和处理 [S].

[22]马立平.统计数据标准化——无量纲化方法 [J]. 北京统计,2000,(3):34-35.

[23]王 琨,王文帅,李宏伟,等.城市大气可吸入颗粒物的时空分布分析 [J]. 黑龙江大学自然科学学报, 2009,26(2):220-223.