成都市大气颗粒物污染特征及与气象因子的关联性分析*

孙欢欢 倪长健 崔 蕾 周智敏,2 周如雨

(1.成都信息工程大学大气科学学院，高原大气与环境四川省重点实验室，四川 成都 610225；2.中国科学院大气物理研究所，国际气候与环境科学中心，北京 100029；3.龙海市气象局，福建 漳州 363100)

近年来，我国许多城市大气颗粒物浓度超标。高浓度的大气颗粒物能引发灰霾[1]，危害人体健康[2-5]。因此，加大力度监测大气颗粒物，分析研究其污染特征势在必行。迄今为止，围绕大气颗粒物污染和气象因子的关联性已展开了一系列研究。TAI等[6]分析表明，北美地区PM2.5浓度与PM10浓度的相关性显著，且均为相对湿度、降雨量、气温等气象因子的函数[7]。周兆媛等[8]193-195和李金娟等[9]94通过研究发现，大气颗粒物浓度与相对湿度、降雨量、气温、风速和气压等气象因子密切相关，且大气颗粒物还能直接或间接影响到气象因子的变化[10]。赵晨曦等[11]进一步研究指出，北京市冬季大气颗粒物浓度与相对湿度、气温呈正相关关系，与风速呈负相关关系。

成都市受特殊地形和气候的影响，大气颗粒物的扩散受到限制，使成都市大气颗粒物污染严重[12]1434,[13]，而针对成都市大气颗粒物与气象因子的关联性缺乏系统分析。因此，本研究利用成都市PM2.5、PM10浓度监测数据，分析大气颗粒物污染特征及其与气象因子的关联性，以期为成都市大气环境规划和管理提供参考。

1 数据来源

2013年6月至2014年5月成都市人民南路四段的PM2.5、PM10逐时浓度监测数据由成都市某环境监测站提供；同期气温、相对湿度、降雨量、风向、风速等气象因子观测数据由成都市温江区某气象站提供。成都市人民南路四段位于成都市中轴线南半轴上，集中了各大企事业单位以及商铺住宅，是人口、车流稠密的交通、商业和行政区；成都市温江区某气象站周围均为农田，存在少量住宅，为国家基准气候站之一。

2 大气颗粒物污染特征分析

2.1 大气颗粒物污染状况

成都市大气颗粒物的日均质量浓度统计如表1所示。由表1可得，2013年6月至2014年5月，夏季、秋季、冬季和春季的PM10平均质量浓度依次为94、158、225、154 μg/m3， PM2.5平均质量浓度依次为65、94、147、86 μg/m3。PM10和PM2.5浓度均表现为冬季>秋季>春季>夏季。PM10和PM2.5年均质量浓度分别为161、99 μg/m3，远超过《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)中PM10和PM2.5年均质量浓度二级标准的限值(70、35 μg/m3)[14]。根据GB 3095—2012中PM10和PM2.5日均浓度二级标准的限值(150、75 μg/m3)，夏季、秋季、冬季和春季的PM10超标率依次为11.43%、48.35%、77.01%、43.52%，PM2.5超标率依次为34.29%、53.85%、88.51%、53.26%。PM10和PM2.5超标率均表现为冬季>秋季>春季>夏季。秋季和冬季为大气颗粒物污染高发期。全年PM10和PM2.5超标率分别为49.41%、58.53%。

从表1还可以看出，PM2.5/PM10为0.28～0.87，夏季、秋季、春季和冬季的PM2.5/PM10平均值依次为0.66、0.65、0.64、0.56，表现为夏季>秋季>冬季>春季。夏季、秋季、春季和冬季的PM2.5/PM10平均值均大于0.55，与CAO等[15]和YANG等[16]的研究结果一致，表明成都市大气PM2.5污染严重。与2009年8—9月在成都市人民南路四段附近的监测数据对比，2013年8—9月的PM2.5(60 μg/m3)与2009年同期(58 μg/m3)相差不大，PM10(90 μg/m3)比2009年同期(82 μg/m3)有所升高[12]1436，表明成都市政府近年来对PM2.5污染源(如重污染工厂、生物质燃烧、机动车尾气排放等)控制较好，但对PM10污染源(如道路扬尘、建筑灰尘等)控制不够。

PM10和PM2.5月均质量浓度变化如图1所示。由图1可知，PM10和PM2.5月均浓度的变化趋势较为一致：均呈现出波动性变化，在2013年7月达到最小值，在2014年1月达到最大值；在2013年10月和2014年5月的PM10和PM2.5浓度也较高。10月为旅游黄金期，人们出行增加使机动车的使用量增多，再加上10月的降雨量偏低，使PM10和PM2.5浓度升高；1月取暖设备使用量增多，汽车冷启动增加，再加上太阳辐射弱，大气层结稳定，静风、小风频率高，逆温易发[12]1434,[17]，不利于大气颗粒物扩散；5月为秸秆焚烧的高峰时期，导致大气颗粒物浓度升高[18]。

表1 PM10和PM2.5的质量浓度统计

注：1)为质量比。

图1 PM10和PM2.5月均质量浓度变化Fig.1 Changes of monthly average mass concentrationsof PM10 and PM2.5

2.2 PM2.5与PM10的关联性

PM10日均质量浓度与PM2.5日均质量浓度的关联性如图2所示。由图2可知，PM10与PM2.5呈显著的正相关关系(P<0.01)，说明成都市PM2.5对PM10贡献显著。

图2 PM10日均质量浓度与PM2.5日均质量浓度的关联性Fig.2 Corelations of PM10 daily average mass concentration and PM2.5 daily average mass concentration

3 大气颗粒物浓度与气象因子的关联性

气象因子对大气颗粒物浓度的影响不可忽视[8]193-195,[9]94,[19],[20]72-74，本研究分析了气温、相对湿度、降雨、风向、风速等气象因子与大气颗粒物浓度的关联性。

3.1 大气颗粒物浓度与气温的关联性

3.2 大气颗粒物浓度与相对湿度的关联性

相对湿度是描述大气中水汽含量的常用物理量。PM10和PM2.5质量浓度随相对湿度的变化如图4所示。从整体上看，PM10和PM2.5浓度随相对湿度的变化趋势较一致，但PM10的变化幅度大于PM2.5，表明水汽对大气颗粒物浓度存在一定的影响，且PM10对水汽的响应灵敏度要高于PM2.5。相对湿度低于35%时，PM10和PM2.5浓度出现异常高值，可能是由于相对湿度低于35%的PM10和PM2.5浓度数据偏少。相对湿度为40%～80%时，随着相对湿度增加，吸水性强的干气溶胶粒子吸湿膨胀，PM10和PM2.5浓度虚高[21]。相对湿度超过80%时，大气颗粒物易形成凝结核，促进降雨发生，使PM10和PM2.5浓度降低[22]。

图3 PM10和PM2.5质量浓度随气温的变化Fig.3 Changes of PM10 and PM2.5 mass concentrations varied with air temperature

图4 PM10和PM2.5质量浓度随相对湿度的变化Fig.4 Changes of PM10 and PM2.5 mass concentrations varied with relative humidity

3.3 大气颗粒物浓度与降雨的关联性

降雨能显著降低大气颗粒物浓度，但不同降雨阶段和降雨量对大气颗粒物清除量的研究较少[23-24]。本研究对降雨前、中、后3个阶段的PM10和PM2.5浓度进行对比，并挑选了两次典型降雨过程进行分析。由图5可见，降雨能较好地清除PM10和PM2.5，但降雨后PM10和PM2.5浓度回升较快。这是因为受降雨影响，大气颗粒物沉降，PM10和PM2.5浓度迅速降低；降雨后云量降低，太阳辐射增大，地面湍流随之加强，沉降到地面的颗粒物重新漂浮到大气中，且降雨后人类活动相比降雨中增多，PM10和PM2.5浓度较快回升。2013年7月8—12日，成都市累计降雨量高达517.1 mm，为特大暴雨。

图5 降雨前、中、后的PM10和PM2.5质量浓度Fig.5 PM10 and PM2.5 mass concentrations before,during and after precipitaion

降雨前，PM10和PM2.5平均质量浓度分别为164、107 μg/m3；降雨后，PM10和PM2.5质量浓度分别为40、23 μg/m3。2013年8月25日成都市发生阵雨，降雨量累计6.4 mm，为小雨。降雨前后PM10质量浓度由128 μg/m3减少为90 μg/m3，PM2.5质量浓度由72 μg/m3减少为64 μg/m3。对两次典型降雨过程进行分析也表明，降雨对PM10和PM2.5均有一定的清除效果，降雨量越多，清除效果越好，降雨对PM10的清除量高于PM2.5。

3.4 大气颗粒物浓度与风速、风向的关联性

采用矢量平均风向法[25]计算平均风向，得到不同风向对PM10和PM2.5质量浓度的影响，如图6、图7所示(由于夏季风场资料缺测过多，所以未对夏季进行讨论)。由图6、图7可看出，风向对PM10和PM2.5浓度的影响基本一致。秋季，PM10和PM2.5浓度在偏西北风和东南风下高于其他风向；冬季，PM10和PM2.5浓度在偏西风下明显最大；春季，PM10和PM2.5浓度在偏西风下稍高于其他风向。整体上而言，PM10和PM2.5浓度在偏西风下较高。这可能是由于成都市西北部存在大量工业区，而西南部的机动车流量较大[26]，因此持续的偏西风易带来大量大气颗粒物，使成都市PM10和PM2.5浓度升高。

PM10和PM2.5质量浓度随风速的变化见图8。由图8可看出，PM10和PM2.5浓度随风速增加而降低。风速低于0.9 m/s时，PM10和PM2.5清除效果不明显。成都市年均风速为0.8 m/s，因此PM10和PM2.5浓度常年维持在较高水平。风速超过1.3 m/s时，PM10和PM2.5浓度显著降低。

评估局地源和外来源对成都市颗粒物污染的相对贡献，需考虑风向频率[27]。成都市小时风向频率见表2。由表2可看出，成都市小时主导风向为静风(37.71%)、西北偏北风(13.60%)和北风(10.68%)。主导风向下PM10和PM2.5质量浓度如图9所示。由图9可见，PM10浓度在静风下高于西北偏北风和北风，表明PM10浓度主要受局地源控制；PM2.5浓度在西北偏北风和北风下均高于静风，表明PM2.5可能受西北方向上的外来源影响。

注：图中单位为μg/m3，图7同。图6 PM10质量浓度随风向的变化Fig.6 Changes of PM10 mass concentrations varied with wind directions

图7 PM2.5质量浓度随风向的变化Fig.7 Changes of PM2.5 mass concentrations varied with wind directions

图8 PM10和PM2.5质量浓度随风速的变化Fig.8 Changes of PM10 and PM2.5 mass concentrations varied with wind speed

表2 小时风向频率

图9 主导风向下PM10和PM2.5质量浓度Fig.9 PM10 and PM2.5 mass concentrations under prevalent wind directions

4 结 论

(1) 2013年6月至2014年5月，成都市大气PM2.5污染较严重，PM10和PM2.5浓度及其超标率均呈现冬季>秋季>春季>夏季。秋季和冬季为大气颗粒物污染高发期。PM2.5/PM10为0.28～0.87，且PM10与PM2.5呈现显著的正相关关系，表明PM2.5对PM10贡献显著。

(2) 气温超过10 ℃时，PM10和PM2.5最高浓度大体随着气温升高而降低。气温为7.5～12.5、22.0～24.0 ℃时，PM10和PM2.5最高浓度有两个峰值。

(3) 相对湿度为40%～80%时，PM10和PM2.5浓度随相对湿度增加而升高；相对湿度大于80%时，由于降雨发生，使PM10和PM2.5浓度降低。降雨对PM10的清除量高于PM2.5，但降雨后PM10和PM2.5浓度较快回升。

(4) PM10和PM2.5浓度在偏西风下高于其他风向。PM10主要受局地源影响，而PM2.5主要受西北方向上的外来源影响。

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