漳州市可吸入颗粒物现状及与气象因子的关系

李怀旻，魏方稳



漳州市可吸入颗粒物现状及与气象因子的关系

李怀旻1，魏方稳2

（1．漳州市环境监测站，福建 漳州 363000；2．漳州市热带作物气象试验站，福建 漳州 363000）

收集2011年和2012年漳州市蓝田和三中2个空气自动监测站的可吸入颗粒物的数据以及这2年的气象数据，分析了漳州市区2个站点近两年可吸入颗粒物的污染现状及其与气象因子的关系。结论：2011、2012年三中站的月平均可吸入颗粒物的浓度高于蓝田站，2个站点的月平均可吸入颗粒物浓度存在正相关关系。2011年和2012年漳州市月平均可吸入颗粒物浓度与月平均气温、月平均最高气温、月平均最低气温、月降雨量这4种气象因子存在显著地负相关关系，与月雨日数不存在线性相关关系。

漳州市;可吸入颗粒物（PM10）;污染现;变化趋势

1 引 言

漳州市地处福建省的南部，是全国重要的蔬菜水果种植基地，有“鱼米花果之乡”的美称。近20年来，随着工业发展水平的提高，机动车保有量的逐年递增，环境污染物的排放量不断增加，大气环境污染问题日趋严重，空气质量有所下降。漳州城市空气污染的首要污染物为可吸入颗粒物（inhalable particles, PM10）。PM10为大气中空气动力学直径等于或小于10μm的颗粒物[1]。大气中大量漂浮的各种固态和液态颗粒物，不仅影响大气的感观性状，同时空气中大量颗粒物的存在，也可能成为大量污染物质的有效载体，加大其他环境污染物的危害[2]。国外自20世纪50年代就开始了这方面的研究，近年来研究更加深入[3]。国内近20多年来对可吸入颗粒物的观测研究也有了较多的报道[4]。近年来国内外大量的流行病学和毒理学研究表明，PM10与医院就诊率、呼吸器官疾病发病率乃至死亡率等关系密切[5]。因此，加强城市可吸入颗粒物浓度变化的研究，对揭示城市近地面可吸入颗粒物的一些基本特征及变化规律有重要的意义。

鉴于大气可吸入颗粒物PM10在环境健康方面的重要影响，本文通过收集2011年和2012年漳州市蓝田和三中2个空气自动监测站的可吸入颗粒物的数据，对蓝田站和三中站的月平均可吸入颗粒物浓度进行了配对t检验和线性相关分析。同时，从漳州市气象局获取了当年的气象数据，研究了漳州市可吸入颗粒物浓度的月平均变化与气象因子的关系。以期为漳州市的环境监测提供理论依据。

2 仪器与方法

2.1 采样点位和仪器

分别在漳州市芗城区的漳州三中校内和龙文区蓝田村环境卫生管理处设置了2个空气自动监测站。

漳州三中位于漳州市区内，在市区主干道胜利路的旁边，周围大多是居民住宅区。三中站安装的是美国热电公司生产的PM101400ab环境颗粒物自动监测仪，流量为16.7L/min，每15min采一个样，一日采96个数据。

蓝田村环境卫生管理处位于漳州市郊的龙文区，周边环境较为复杂，有一些居民住宅区，小型的企业，汽车销售商，东边还有云洞岩和瑞竹岩等山脉，常刮东北风，且风力较大。蓝田站安装的是安徽蓝盾公司生产的LGH-01型β射线PM10自动监测仪，流量均为16.7L/min。每小时采一个样，一日采24个数据。

2.2 数据分析与处理

从漳州市气象局获取了2011年和2012年的气象数据，应用SPSS 16.0 for Windows对数据进行了配对t检验和线性相关分析，并应用EXCEL 2003进行绘图。

2.3 漳州市气象概况

漳州市气候类型属南亚热带海洋性季风湿润气候。四季分明，热量丰富，光照充足，雨量充沛，气候资源得天独厚，春夏多偏南风，秋冬多偏北风。由于地形影响，市区全年盛行东南偏东风，多年平均年风速1.7m／s。大风日数6.8d。年均温21.1℃，极端最高气温41.2℃，最低气温-2.1℃。年平均气压1 014.2mb，年平均日照2 185.2h，年平均降水量1 450mm～1 612mm，无霜期为330d～339d。平均相对湿度79％。降水季节分布不均，以春季、夏季为多雨期。7、8、9月，频繁出现大风(台风)和雷雨，雨势骤强，占全年总雨量的35.5%。

3 结果与分析

3.1 蓝田站与三中站的月平均可吸入颗粒物浓度的相关分析

收集了2011年和2012年蓝田站与三中站的月平均可吸入颗粒物的浓度，绘制了颗粒物浓度1月—12月的消长曲线，如图1、图2所示。

从图1可知，2011年三中站的整条曲线几乎都位于蓝田站的曲线的上方，说明三中站点的月平均可吸入颗粒物浓度在2011年全年都要高于蓝田站点，只在三月份略低于蓝田站点。从图2可知，2012年三中站的整条曲线几乎都位于蓝田站的曲线的上方，只是在2月份和12月份低于蓝田站点，说明从整体而言，2012年三中站点的月平均可吸入颗粒物浓度要高于蓝田站点。三中站位于芗城区的主干道胜利路的路边，周边是居民住宅区、小吃美食街以及2个正在基建的楼盘。正在基建的楼盘会产生大量的扬尘，这是使得三中站可吸入颗粒物浓度长期高于蓝田站的最主要原因。胜利路车流量较多，汽车排出的尾气中也含有较多的可吸入颗粒物。三中站旁边有许多高大的建筑物，这会使得空气中的可吸入颗粒物扩散较慢，以上这3点因素是导致三中站的可吸入颗粒物的浓度常年较高的主要原因。蓝田站点位于龙文区的蓝田村环境卫生管理处，虽然离蓝田经济开发区很近，车流量也较大，但是开发区内的大多数企业是汽车经销商，并没有向环境中排放烟气，再加上蓝田站的东面是云洞岩和瑞竹岩等山脉，常刮东北风，而且风力较大，所以蓝田站的2011年和2012年月平均可吸入颗粒物浓度要低于三中站。运用SPSS 16.0 for Windows对2个站点的月平均可吸入颗粒物浓度进行相关分析，结果如表1、表2所示。

图1 2011年蓝田站与三中站月平均可吸入颗粒物的逐月变化

图2 2012年蓝田站与三中站月平均可吸入颗粒物的逐月变化

表1 2011年蓝田站和三中站月平均可吸入颗粒物的相关分析

注：相关系数肩标**表示蓝田站与三中站之间的相关关系达到极显著水平。

表2 2012年蓝田站和三中站月平均可吸入颗粒物的相关分析

注：相关系数肩标*表示蓝田站与三中站之间的相关关系达到显著水平。

从表1可知，蓝田站和三中站的相关系数r为0.717，P值=0.009<0.01，说明2011年蓝田站和三中站的月平均可吸入颗粒物的浓度存在极其显著地正相关关系。从表2可知，蓝田站和三中站的相关系数r为0.621，P值=0.031<0.05，说明2012年蓝田站和三中站的月平均可吸入颗粒物的浓度存在显著地正相关关系。也说明2011年和2012年蓝田站和三中站的2条曲线总是同时上升同时下降。对2011年蓝田站和三中站的数据进行配对t检验，结果为t =- 4.102，P=0.002<0.01，说明蓝田站和三中站的月平均可吸入颗粒物的浓度差异极显著，三中站的月平均可吸入颗粒物的浓度要极显著地高于蓝田站。对2012年蓝田站和三中站的数据进行配对t检验，结果为t =-2.326，P=0.040<0.05，说明蓝田站和三中站的月平均可吸入颗粒物的浓度差异显著，三中站的月平均可吸入颗粒物的浓度要显著地高于蓝田站。同时也说明站点周边的环境对可吸入颗粒物的月平均浓度影响非常大。

3.2 漳州市月平均可吸入颗粒物浓度与气象因子的关系

气象因子是影响月平均可吸入颗粒物浓度变化的主要因素。将2011年和2012年月平均可吸入颗粒物的浓度与其同月的5种气象因子进行了相关分析。这5种气象因子分别是：月平均气温、月平均最高气温、月平均最低气温、月降雨量、月雨日数。2011年漳州市月平均可吸入颗粒物与气象因子的相关分析如表3所示。

从表3可知，2011年漳州市月平均可吸入颗粒物浓度与月平均气温、月平均最高气温、月降雨量这3种气象因子的P值均小于0.05大于0.01，相关系数r均为负数，说明存在显著地负相关关系，也说明这3种气象因子对月平均可吸入颗粒物浓度的影响达到显著水平。月平均可吸入颗粒物浓度与月平均最低气温的P值小于0.01，相关系数r为负数，说明2者间存在极显著地负相关关系，也说明月平均最低气温对月平均可吸入颗粒物浓度的影响极其显著。同时也说明2011年漳州市月平均可吸入颗粒物浓度随着这4种气象因子的数值的增加而减小。月平均可吸入颗粒物浓度与月雨日数的P=0.062>0.05，说明2者不存在线性相关关系。

表3 2011年漳州市月平均可吸入颗粒物浓度与气象因子的相关分析

注：相关系数的肩标*表示月平均可吸入颗粒物浓度与该气象因子的相关关系达到显著水平，肩标**表示月平均可吸入颗粒物浓度与该气象因子的相关关系达到极显著水平。

2012年漳州市月平均可吸入颗粒物与气象因子的相关分析如表4所示。

表4 2012年漳州市月平均可吸入颗粒物浓度与气象因子的相关分析

注：相关系数的肩标*表示月平均可吸入颗粒物浓度与该气象因子的相关关系达到显著水平，肩标**表示月平均可吸入颗粒物浓度与该气象因子的相关关系达到极显著水平。

从表4可知，2012年漳州市月平均可吸入颗粒物浓度与月平均气温、月平均最高气温、月平均最低气温这3种气象因子的P值均小于0.05大于0.01，相关系数r均为负数，说明存在显著地负相关关系，也说明这3种气象因子对月平均可吸入颗粒物浓度的影响达到显著水平。月平均可吸入颗粒物浓度与月降雨量的P值小于0.01，相关系数r为负数，说明2者间存在极显著地负相关关系，也说明月降雨量对月平均可吸入颗粒物浓度的影响极其显著。同时也说明2012年漳州市月平均可吸入颗粒物浓度随着这4种气象因子的数值的增加而减小。月平均可吸入颗粒物浓度与月雨日数的P=0.260>0.05，说明2者不存在线性相关关系。

4 小结与讨论

综上所述，2011年和2012年三中站的月平均可吸入颗粒物的浓度要显著地高于蓝田站，2个站点的月平均可吸入颗粒物浓度存在极其显著地正相关关系。2011年和2012年漳州市月平均可吸入颗粒物浓度与月平均气温、月平均最高气温、月降雨量、月平均最低气温这4种气象因子关系密切，与月雨日数不存在线性相关关系。这充分说明站点周边的环境和气象因子对月平均可吸入颗粒物的浓度影响非常大。当今社会，在节能减排与发展低碳经济已经成为了大势所趋的今天，笔者认为应当努力做到以下几个方面：首先，大力提倡市民绿色出行，多坐公交车，多骑自行车，增加油电混合动力汽车的数量，努力提高汽油的品质：第二，加强机动车尾气的排放监管，完善废旧机动车报废制度；第三，改善交通道路状况，提高行道树绿化程度；第四，对建筑工地倡导文明施工，尽量减少扬尘对周边环境的影响，努力提高漳州的空气质量，美化漳州的环境。

[1] 孙珍全，邵龙义，黄宇婷，等.北京市空气中PM10与PM2.5的污染水平状况研究[J].北京工业职业技术学院学报，2006，5(3):29-34.

[2] 李金娟，邵龙义，杨书申，等.可吸入颗粒物的健康效应机制[J].环境与健康杂志，2006，23(2):185-188.

[3] Whitby K T.The physical characteristics of sulfur aerosols[J].Atmos Environ，1978，12:135-159.

[4] 严文莲，周德平，王扬峰，等.沈阳冬夏季可吸入颗粒物浓度及尺度谱分布特征[J].应用气象学报，2008，19(4):435-443.

[5] 陈圆，王毅力，王玉涛，等.大学校区环境实验室内外空气中PM10的形貌与元素组成[J].环境科学学报，2008，28(4):659-670.

Inhalable Particles Current Situation of Zhangzhou and Its Relationship with Meteorological Factors

LI Huai-min1，WEI Fang-wen2

（1.Zhangzhou environmental monitoring station，Zhangzhou，363000，China；2.Zhangzhou tropical crops meteorological station，Zhangzhou，363000，China）

Based on the meteorological data of these two years and the data of inhalable particles from the two automatic air monitoring stations at Lantian and No.3 High School from 2011-2012, the dissertation analyses the relationship between pollution situation of inhalable particles and meteorological factors about the two monitoring stations in the recent two years. Conclusions: In 2011 and 2012, the monthly average inhalable particles concentration of No.3 High School station is higher than that of Lantian station. There is a positive correlation of the monthly average inhalable particles between the two stations. In 2011 and 2012,Zhangzhou, a prominent positive correlation is found between the monthly average inhalable particles concentration and mean monthly temperatures, mean monthly maximum temperature, mean monthly minimum temperature and mean monthly precipitation. There is no linear correlation with monthly rainy days.

Zhangzhou City；Inhalable particles；Pollution current situation；Changing tendency

2013－03－16

李怀旻（1985－），男，福建漳州人，助理工程师，硕士，研究方向为环境监测。

X51

A

1673-1417（2013）02-0034-05

（责任编辑：季 平）