温湿度及天气对Grimm180PM 1.0和PM 2.5的影响分析

彭小清

（香格里拉区域大气本底站，云南 迪庆藏族自治州 674400）

温湿度及天气对Grimm180PM 1.0和PM 2.5的影响分析

彭小清

（香格里拉区域大气本底站，云南 迪庆藏族自治州 674400）

颗粒物是大气中的主要污染物之一，也是引起环境、气候变化的重要因素，也可称入肺颗粒物。本文利用2013年香格里拉区域大气本底站监测的PM1.0、PM2.5质量浓度数据进行了简要分析，得出结论：PM1.0、PM2.5质量浓度逐月变化呈现明显的冬季、高夏季低的特征；降雨量与PM1.0、PM2.5的质量浓度呈现负相关；PM1.0、PM2.5质量浓度与气温正相关；降雨量和湿度与PM1.0、PM2.5的质量浓度成负相关。

气溶胶；降雨量；温湿度；影响分析

颗粒物是大气中的主要污染物之一，也是引起环境、气候变化的重要因素，也可称入肺颗粒物。随着大气中PM1.0、PM2.5等污染物增多，由此导致的环境问题日益突出。世界卫生组织表示PM2.5超过10微克/立方米就会对人体造成伤害，而中国PM2.5的平均浓度在30微克/立方米以上。当前，大气颗粒物的观测已经成为环境、气候和健康领域的重要内容，大气中不同粒径的颗粒物变化范围较大，不同粒径的颗粒物对环境、健康和气候等影响也不同［1-2］。本文利用2013年间香格里拉区域大气本底站监测的PM1.0、PM2.5质量浓度数据，结合本底站同期观测的地面气象降雨量和温、湿度数据，对降雨量及温、湿度对PM1.0、PM2.5质量浓度的影响进行了简要统计分析。

1 数据获取方法

1.1 迪庆州气候情况

迪庆藏族自治州位于云南省西北部滇、藏、川三省区交界处，总面积23 870km2，西北接西藏自治区，东临四川省，东南与丽江市毗邻，西与怒江僳僳族自治州接壤。境内最高海拔为梅里雪山主峰卡瓦格博峰6 740m，同时也是云南省最高，最低海拔为澜沧江河谷，海拔1 486m，绝对高差达5 254m，较小范围内的巨大高差使得境内出现了垂直气候和立体生态环境特征。迪庆藏族自治州内气候属温带——寒温带气候，年平均气温4.7～16.5℃，年极端最高气温25.1℃，最低气温-27.4℃。立体气候明显，有“一山分四季，十里不同天”的说法。

1.2 观测地点

香格里拉区域大气本底站位于云南省迪庆藏族自治州香格里拉市格咱乡朱张（地名），即东经99°44，北纬28° 01，海拔3 554.2m，是中国气象局最早建设的3个区域本底站之一，2005年9月17日被科技部确定为大气成分本底国家野外科学观测研究站，其观测数据代表西南区域大气环境的平均状况。受西南暖湿气流影响，气候湿润，属高原寒温带季风气候，观测点远离城镇，周围无明显污染物排放。

1.3 观测仪器

香格里拉区域大气本底站用于观测PM1.0、PM2.5质量浓度的仪器为德国GRIMM气溶胶技术公司研制和生产的EDM180型在线环境颗粒物监测/气溶胶粒径谱仪，采用激光散射原理，可同时获得环境大气中PM10、PM2.5、PM1的质量浓度值，时间分辨率5分钟；用于采集地面气象要素的自动气象站为江苏无线电研究所ZQZ-CII型采集器，时间分辨率1分钟；雨量传感器为上海气象仪器厂SL3-1型翻斗式雨量传感器。

2 研究内容及技术路线［3］

2.1 研究内容

本文通过对降雨量与2013年PM1.0、PM2.5月均质量浓度数据、气温与2013年PM1.0、PM2.5月均质量浓度数据、湿度与2013年PM1.0、PM2.5月均质量浓度数据作图、分析，利用Excel软件作图并进行相关分析，找出PM1.0、PM2.5质量浓度变化规律和范围。

①结合常规气象资料深入分析PM1.0、PM2.5质量浓度变化，研究其跟随气象要素季节的变化而变化的规律。

图1 研究技术路线图

②根据2013年香格里拉区域大气本底站月降雨量、月平均温度、月平均相对湿度、PM1.0、PM2.5月均质量浓度监测资料分析分布规律分析其影响。

③对结果进行反复分析、说明，总结出结合实际的规律并得出具有说服力的结论。

2.2 技术路线

这里利用流程图辅以解说的方式明晰技术路线，本文采用的技术路线和研究方法如图1所示。

本文对收集到的PM1.0、PM2.5质量浓度和气象要素资料线分类统计，对PM1.0、PM2.5质量浓度进行月际变化和季节变化的规律研究；在利用Excel的AVERAGE进行PM1.0、PM2.5质量浓度和气象要素相关分析；作图分析降雨、温、湿度与PM1.0、PM2.5质量浓度的影响。

3 观测数据的整理与分析

3.1 观测数据的计算与筛选

本文采用了2013年间数据，每个月1个数据，PM1.0、PM2.5质量浓度的月平均值，剔除PM1.0、PM2.5质量浓度中的负值和奇异值；温、湿度数据为月平均值；雨量数据为经过自动求和的自动气象站记录的日数据之和。经过筛选共得70个有效数据［4］。

图2 月雨量、PM 1.0、PM 2.5月均质量浓度，温、湿度月均值

3.2 观测数据分析

3.2.1 数据分析

本文使用Excel软件，对要素的相关分析数据进行无量纲化，找出待分析数据的月平均值，根据线性无量纲标准化法，将所有进行无量纲处理，为作图提供数据基础。用于分析、作图、统计、曲线拟合和数据计算，将数据无量纲化后再利用该软件作图，根据曲线的走势分析要素之间的相关性，为相关系数提供直观解释。

图3 月降雨量与PM 1.0、PM 2.5月均质量浓度

3.2.2 降雨量对PM1.0、PM2.5质量浓度的影响分析

统计逐月的降雨量和PM1.0、PM2.5质量浓度的月均值，共得有效数据30个。为便于作图，首先对数据按照降雨量进行排序，同时剔除PM1.0、PM2.5的极大值和极低值，对月总降雨量和PM1.0、PM2.5月均质量浓度作图。由图3可见，按照24小时降雨量的等级划分标准，月降雨量在50.0mm以上的暴雨对可吸入颗粒物的去除影响是明显的，降雨量在10mm以上的中雨时，PM1.0、PM2.5质量浓度优于国家环境空气一级标准50μg/m3的预期是比较大的。按照月降雨量为小于0.1mm（无雨）、等于0.1（有雨）来筛选数据，并统计月平均PM1.0、PM2.5质量浓度变化。无降雨量的1-4月、11-12月的PM1.0、PM2.5质量浓度变化的影响尚不明显，曲线图也无太大变化。可见当月降雨量小于1.0时PM1.0、PM2.5的质量浓度变化曲线与与雨量曲线变化相似，降雨对PM1.0、PM2.5的质量浓度变化尚不显著。图3显示，随着雨季的开始，5-10月PM1.0、PM2.5的质量浓度变化曲线在月降雨量达到10mm以上，降雨量与PM1.0、PM2.5的质量浓度呈现负相关，即随着降雨量的增大，PM1.0、PM2.5的质量浓度明显下降，当降雨量大于10mm时，降雨量越大，降雨对PM1.0、PM2.5质量浓度的冲刷就越明显；当降雨量小于10mm时，降雨量减少，降雨量对PM1.0、PM2.5质量浓度的冲刷作用变化不明显。

图4 月平均温度与PM1.0、PM2.5月均质量浓度

3.2.3 温度对PM1.0、PM2.5质量浓度的影响

统计逐月平均温度和PM1.0、PM2.5质量浓度的月均值，共得有效数据36个。为便于作图，首先对数据按照月平均温度进行排序，同时剔除PM1.0、PM2.5的极大值和极低值，对月平均温度和PM1.0、PM2.5月均质量浓度作图。由图4可见，2月、4月和6月平均气温对PM1.0、PM2.5质量浓度影响明显，气温升高的过程往往伴随着PM1.0、PM2.5质量浓度的攀升。月平均温度在10℃以上时，PM1.0、PM2.5质量浓度的变化曲线比较明显。特别是4月的月平均温度开始明显上升，PM1.0、PM2.5质量浓度也随着升高，从而出现一个很明显的峰，5月份开始进入雨季，温度开始变化，但是随着月平均温度的变化，PM1.0、PM2.5质量浓度也随之变化，并分别在各个月出现了变化峰。从图4中可以看出温度的峰值对应PM1.0、PM2.5质量浓度的谷峰，温度的谷值也基本与PM1.0、PM2.5的质量浓度的峰值相对应，两者之间存在明显的正相关性。但6-10月中温度呈现比较明显的周期性变化，而PM1.0、PM2.5的质量浓度的变化却存在差异，这说明温度对空气污染程度有影响，但气温的高低不能反映空气质量的好坏，而是在垂直方向上的气温变化对空气质量的影响比较明显。一般条件下，气温是随着高度的增加而降低的，低层的大气向上运动，使低层特别是近地面层空气中的污染物和粉尘向高空移动扩散，从而减轻在大气低层污染程度。相反，当出现逆温时，大气比较稳定，空气流动缓慢，空气不能向上扩散，从而加重大气污染。一般来说，冬季逆温层较强较厚，维持时间较长，夏季则相对偏弱。

3.2.4 湿度对PM1.0、PM2.5质量浓度的影响

统计2013年逐月平均相对湿度和PM1.0、PM2.5质量浓度的月均值，共得有效数据36个。为便于作图，首先对数据按照月平均相对湿度进行排序，同时剔除PM1.0、PM2.5的极大值和极低值，对月平均相对湿度和PM1.0、PM2.5月均质量浓度作图。由图5可见，相对湿度的变化范围为50%～90%，变化幅度偏大。月平均湿度上升时，PM1.0、PM2.5质量浓度在随之上升，湿度的上升对可吸入颗粒物的去除是有影响的，月平均湿度在50%以上时，PM1.0、PM2.5质量浓度的变化曲线也是波动的。特别是4月的月平均湿度和PM1.0、PM2.5质量浓度都出现了一个明显的峰。当相对湿度大于70%时，PM1.0、 PM2.5质量浓度保持在7μg/m3以下的较低水平，且多数处于6μg/m3以下；当相对湿度低于70%时，PM1.0、PM2.5质量浓度变化范围较大，处于7～11μg/m3之间。这可能也是由于夏季降雨较多，相对湿度增大是由于降雨引起的，而降雨对PM1.0、PM2.5质量浓度的清除起很大作用，故PM1.0、PM2.5质量浓度与相对湿度反相关，特别当相对湿度达到70%及以上时，PM1.0、PM2.5质量浓度维持较低水平。

图5 月平均湿度与PM 1.0、PM 2.5月均质量浓度

4 结论

4.1 PM1.0、PM2.5质量浓度逐月变化呈现明显的冬季高夏季低的特征，其月变化特征呈现明显的峰型。

4.2 降雨量与PM1.0、PM2.5的质量浓度呈现负相关，降雨量增大，PM1.0、PM2.5的质量浓度下降，降雨量对PM1.0、PM2.5质量浓度的冲刷就越明显；当降雨量减少，降雨量对PM1.0、PM2.5质量浓度的冲刷作用变化不明显。

4.3 PM1.0、PM2.5质量浓度与气温正相关；冬季逆温层较强较厚，维持时间较长，所以PM1.0、PM2.5的质量浓度上升；而夏季则相对偏弱，所以PM1.0、PM2.5的质量浓度相对稳定。

4.4 相对湿度的增高易导致细粒子吸湿性增长，但高湿状态下易引起降雨而致PM1.0、PM2.5质量浓度的湿清除，所以降雨量和湿度与PM1.0、PM2.5的质量浓度成负相

关。

［1］岳毅，马千里，赵伟.液态降水对PM10质量浓度的影响分析［A］.第28届中国主要学会年会报告集［C］.2011.

［2］朱倩茹，刘永红，徐伟嘉，等.广州PM2.5污染特征及影响因素分析［C］.中国环境检测，2013，29（2）：15-21.

［3］屈文军，张小曳，王丹，等.湿度变化对TEOM～1400a系列环境颗粒物监测仪PM10质量浓度观测的影响［J］.中国粉体技术，2006（2）：1-5.

［4］姚青，蔡子颖，张长春，等.天津城区大气气溶胶质浓度分布特征与影响因素［J］.生态环境学报，2010（9）：2225-2232.

［栏目责任编辑 欧阳曦］

Analysisof the Influencesof Temperature Hum idity and W eather on Grimm180PM 1.0 and PM 2.5

Peng Xiaoqing
（Shangri-La RegionalAtmospheric Background Station,Diqing Tibetan Autonomous Prefecture Yunnan 674400）

Particulatematter is one of themain pollutants in the atmosphere,but also an important factor in theen⁃vironment and climate change，also known as particulatematter into the lungs.The pm1.0 and PM2.5 mass con⁃centration datamonitored in 2013 by La regional atmospheric background monitoring station were briefly analyzed and concluded:pm1.0 and PM2.5 mass concentration changed from month to month and showed obvious feature of high in winter and low in summer;rainfall showed negative correlation with pm1.0,PM2.5 mass concentration; pm1.0 and PM2.5mass concentration and temperature were positively related;rainfall and humidity were negative⁃ly corelated with pm1.0,PM2.5mass concentration.

aerosols；rainfall；temperature and humidity；impact analysis

X513

A

1003-5168（2015）05-0153-4

2015-4-10

彭小清（1980.5-），女，本科，助理工程师，研究方向：天气对PM值的影响分析。