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气象因素对兰州市PM10质量浓度的影响

2016-04-05王芳吴焕波陈强1德州学院化学化工学院山东德州5303兰州大学大气科学学院甘肃兰州730000

生态环境学报 2016年1期
关键词:可吸入颗粒物相关性分析

王芳,吴焕波,陈强1.德州学院化学化工学院,山东 德州 5303;.兰州大学大气科学学院,甘肃 兰州 730000



气象因素对兰州市PM10质量浓度的影响

王芳1,2,吴焕波2,陈强2
1.德州学院化学化工学院,山东 德州 253023;2.兰州大学大气科学学院,甘肃 兰州 730000

摘要:气象因素对城市空气污染具有重要影响。分析不同季节PM10质量浓度变化与气象因子之间的关系,建立模型进行颗粒物污染预测,可以为污染物治理提供科学依据。为了解兰州市PM10污染特征,2011年1月─2011年12月对兰州市可吸入颗粒物(PM10)进行了为期1年的监测,并利用监测数据和同期气象观测数据,分析了PM10的质量浓度与气象因素之间的相关性。结果表明:PM10的质量浓度与温度呈现负相关关系,温度越高,PM10质量浓度越低。当风向为NW和NNW时,PM10污染相对较轻;而当风向为NE和ENE时,PM10污染比较严重。兰州市属于典型的河谷城市,四面环山,气流闭塞,风速过小导致城区大气污染物不利于向城区外扩散。PM10的质量浓度与气压呈正相关,兰州市冬季气压较高,PM10质量浓度较大;夏季气压较低,PM10质量浓度较低。降水能够对环境空气中污染物起到清除和冲刷作用,对可吸入颗粒物去除作用显著。PM10在无降水日的平均质量浓度为263.47 µg·m-3,所有降水日的PM10平均质量浓度为171.71 µg·m-3,比无降水日降低34.83%。

关键词:可吸入颗粒物;质量浓度水平;气象因素;相关性分析

WANG Fang,WU Huanbo,CHEN Qiang.The Influence of Meteorological Conditions on PM10Mass Concentration in Lanzhou City [J].Ecology and Environmental Sciences,2016,25(1):99-102.

颗粒物污染已成为中国大部分城市面临的主要大气污染问题,可吸入颗粒物(空气动力学当量直径小于或等于10 μm,PM10)对环境和人体健康危害较大(Ragosta et al.,2008;Polichetti et al.,2009)。PM10质量浓度主要受污染源和气象条件的影响,假定污染源稳定,PM10质量浓度与风速、风向、气压、温度、相对湿度、降水量等气象因素有着密切关系(赵敬国等,2013;依丽米热·阿布达力木等,2012;王淑英等,2002)。Hooyberghs et al.(2005)采用神经网络预测比利时PM10日均质量浓度。Grivas et al.(2006)运用人工神经网络模型预测希腊雅典地区PM10小时质量浓度。王斌等(2008)利用相关性分析探讨了空气污染指数与气象因素的关系。袁杨森等(2007)研究了北京市大气颗粒物质量浓度与气象条件的关系。郭勇涛等(2011)研究了兰州市空气质量状况及常规气象条件的关系。目前很多城市的环保部门和气象部门联合开展大气污染监控与空气污染预报、预警工作,分析气象因素与污染物质量浓度的关系不仅能验证并合理解释实验数据,还能为研究区域大气污染形成的气象条件与空气污染预报提供理论依据。本文测定了2011年1月─2011年12月兰州市可吸入颗粒物(PM10)的质量浓度,分析不同季节PM10质量浓度变化与气象因子之间的关系,采用数学模式研究颗粒物质量浓度与影响因素之间的关系,建立模型进行颗粒物污染预测,以期为大气污染物治理提供理论基础和数据支持。

1 材料与方法

1.1PM10样品采集与分析

采样点设置在兰州大学盘旋路校区气象楼楼顶,从2010年12月到2012年1月对可吸入颗粒物进行连续采样分析,每天采集1个样品,每个样品连续采集23 h。PM10采样仪器为TH-150中流量采样器(武汉市天虹仪表有限责任公司),滤膜选用石英纤维滤膜,测定方法为重量法(HJ 618─2011)。

1.2气象资料来源

采样期间气象资料数据采用甘肃省气象局提供的兰州市同期气象资料,包括风速、风向、气压、温度、降水等。

1.3数据分析方法

Pearson相关系数用来衡量定距变量间的线性关系,本文采用Pearson相关系数法计算各污染物质量浓度与气象条件的相关关系,相关系数越接近1或-1,相关性越强;相关系数越接近于0,相关度越弱。相关系数大于0,表明两变量之间为正相关,相关系数小于0,表明两变量之间为负相关。

1.4质量控制

采样器每次使用前需进行流量校准。滤膜使用前均需进行检查,不得有针孔或任何缺陷。每采集1个样品(采样23 h)用无水乙醇清洗切割头。要经常检查采样头是否漏气,在电机由于电刷原因停止工作前及时更换电刷,以免采样失败。

2 结果与讨论

2.1温度与PM10关系

采样期间PM10的24小时平均质量浓度与平均气温之间的关系见图1。由图1可以看出,PM10的质量浓度与温度呈现负相关关系。相关性分析表明,二者的相关系数为-0.44。采样期间,当温度低于0℃,PM10平均质量浓度为327.57 µg·m-3;温度为0~10 ℃,PM10平均质量浓度为288.59 µg·m-3;温度为10~20 ℃,PM10平均质量浓度为189.27 µg·m-3;温度为20~30 ℃,PM10平均质量浓度为160.94 µg·m-3。温度越高,PM10质量浓度越低,污染最严重的时期出现在0 ℃以下。出现此现象的主要原因一方面为冬季取暖导致煤炭消耗量大大增加,大气颗粒物排放量增加,另一方面在地面温度较低的情况下,容易出现逆温天气,从而导致污染加重。温度高于20 ℃时,PM10质量浓度最低,主要有以下两个原因,一方面夏季为非采暖季节,相比冬季低温天气污染源排放量降低;另一方面气温高时,大气对流层运动强烈,污染源排放进入大气的颗粒物扩散能力强,使颗粒物质量浓度降低。

图1 PM10质量浓度与温度随时间的变化关系图Fig.1 Variation of mass concentration of PM10and temperature

2.2风向与PM10关系

图2为2011年兰州市全年地面风向频率玫瑰图,从图2可以看出,兰州市全年的主导风向不明显,静风频率为4.35%,NW为28.08%,ENE为24.57%。统计不同风向对应的PM10质量浓度数值并求平均值。风向为NW时,采样点PM10平均质量浓度为273.14 µg·m-3;风向为NNW时,采样点PM10平均质量浓度为159.68 µg·m-3;风向为NE时,采样点PM10平均质量浓度为324.63 µg·m-3;风向为ENE时,采样点PM10平均质量浓度为369.67 µg·m-3。以上数据表明,风向为NW和NNW时,PM10污染相对较轻;风向为NE和ENE时,PM10污染比较严重。春季、夏季和秋季风向多为NW和NNW,污染相对较轻,冬季风向多为NE和ENE,污染相对较严重。

图2 2011年兰州市风向频率玫瑰图Fig.2 Wind rose of Lanzhou in 2011

2.3风速与PM10关系

采样期间PM10的24小时平均质量浓度与风速之间的关系见图3。

图3 采样期间PM10质量浓度与风速随时间的变化关系图Fig.3 Variation of mass concentration of PM10and wind speed

由图3可以看出,PM10的质量浓度随风速变化不是很明显,相关性分析表明二者相关系数为-0.08。兰州市属于典型的河谷城市,四面环山,气流闭塞,同时随着城市化进程的加快,建筑物高度和密度大大提高,减小了地表风速。采样期间平均风速为1.25 m·s-1,小于1.5 m·s-1的小风天占48.48%,大于1.5 m·s-1的天数占51.52%,风速过小不利于城区大气污染物向城区外扩散,城区污染物发生集聚。风速低于1.5 m·s-1时,PM10平均质量浓度为245.88 µg·m-3,而风速大于1.5 m·s-1时,PM10平均质量浓度为231.56 µg·m-3,说明一定的风速有利于污染物扩散。

2.4气压与PM10关系

采样期间PM10的24小时平均质量浓度与气压之间的关系见图4。PM10的质量浓度与气压呈正相关,采样期间,兰州市冬季气压较高,PM10质量浓度较大,夏季气压较低,PM10质量浓度较低。主要原因为当地面受低压控制时,四周高压气团流向中心,导致中心产生上升气流,有利于污染物扩散,污染物质量浓度降低。地面受高压控制时,中心部分产生下降气流,不利于污染物扩散,颗粒物质量浓度较大,污染加重。

图4 采样期间PM10质量浓度与气压随时间的变化关系图Fig.4 Variation of mass concentration of PM10and air pressure

2.5降水量与PM10关系

采样期间PM10的24小时平均质量浓度与降水量之间的关系见图5。降水能够对空气中的污染物起到清除和冲刷作用。PM10在无降水日的平均质量浓度为263.47 µg·m-3。小于5 mm降水日的PM10平均质量浓度为185.32 µg·m-3,比无降水日降低了29.66%;5~10 mm降水日的PM10平均质量浓度为125.82 µg·m-3,比无降水日降低了52.25%;大于10 mm降水日的PM10平均质量浓度为101.69 µg·m-3,比无降水日降低了61.40%。所有降水日的PM10平均质量浓度为171.71 µg·m-3,比无降水日降低34.83%。以上数据充分说明降水对大气可吸入颗粒物去除作用显著。

图5 采样期间PM10质量浓度与降水量随时间的变化关系图Fig.5 Variation of mass concentration of PM10and precipitation

3 结论

(1)PM10的质量浓度与温度呈现负相关关系。采样期间,当温度低于0 ℃,PM10平均质量浓度为327.57 µg·m-3;温度为0~10 ℃,PM10平均质量浓度为288.59 µg·m-3;温度为10~20 ℃,PM10平均质量浓度为189.27 µg·m-3;温度为20~30 ℃,PM10平均质量浓度为160.94 µg·m-3。温度越高,PM10质量浓度越低,污染最严重的时期出现在0 ℃以下。

(2)对于兰州市,风向为NW和NNW时,PM10污染相对较轻;风向为NE和ENE时,PM10污染比较严重。兰州市属于典型的河谷城市,四面环山,气流闭塞,小于1.5 m·s-1的小风天占48.48%,大于1.5 m·s-1的天数占51.52%。风速过小不利于城区大气污染物向城区外扩散。风速低于1.5 m·s-1时,PM10平均质量浓度为245.88 µg·m-3;而风速大于1.5 m·s-1时,PM10平均质量浓度为231.56 µg·m-3,说明一定的风速有利于污染物扩散。

(3)冬季气压较高,PM10质量浓度较大,夏季气压较低,PM10质量浓度较低。当地面受低压控制时,有利于污染物扩散;地面受高压控制时,不利于污染物扩散。

(4)降水能够对空气中的污染物起到清除和冲刷作用。PM10在无降水日的平均质量浓度为263.47 µg·m-3,所有降水日的PM10平均质量浓度为171.71 µg·m-3,比无降水日降低34.83%。以上数据充分说明降水对大气中可吸入颗粒物去除作用显著。

参考文献:

GRIVAS G,CHALOULAKOU A.2006.Artificial neural network models for prediction of PM10hourly concentrations,in the Greater Area of Athens,Greece [J].Atmospheric Environment,40(7):1216-1229.

HOOYBERGHS J,MENSINK C,DUMONT G,et al.2005.A neuralnetwork forecast for daily average PM10concentrations in Belgium [J].Atmospheric Environment,39(18):3279-3289.

POLICHETTI G,COCCOA S,NUNZIATAb A.2009.Effects of Particulate Matter (PM10,PM2.5and PM1.0) on the Cardiovascular System [J].Toxicology,261(1-2):1-8.

RAGOSTA M,CAGGIANO R,MACCHIATO M,et al.2008.Trace Elements in Daily Collected Aerosol:Level Characterization and Source Identification in a Four-year Study [J].Atmospheric Research,89(1-2):206-217.

郭勇涛,佘峰,王式功,等.2011.兰州市空气质量状况及常规气象条件的关系[J].干旱区资源与环境,25(11):100-105.

王斌,高会旺.2008.中国沿海城市空气污染指数的分布特征[J].生态环境,17(2):542-548.

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依丽米热·阿布达力木,迪丽努尔·塔力甫,阿布力孜·伊米提,等.2012.乌鲁木齐大气可吸入颗粒物浓度与气象因素的相关性研究[J].新疆大学学报(自然科学版),29(1):94-99.

袁杨森,刘大锰,车瑞俊,等.2007.北京市秋季大气颗粒物的污染特征研究[J].生态环境,16(1):18-125.

赵敬国,王式功,王嘉媛,等.2013.兰州市空气污染与气象条件关系分析[J].兰州大学学报(自然科学版),49(4):492-496.

The Influence of Meteorological Conditions on PM10Mass Concentration in Lanzhou City

WANG Fang1,WU Huanbo2,CHEN Qiang2

1.College of Chemistry and Chemical Engineering,Dezhou University,Dezhou 253023,China; 2.College of Atmospheric Sciences,Lanzhou University,Lanzhou 730000,China

Abstract:Meteorological effect and relationship between the mass concentration of PM10can provide scientific information for pollution control.To understand the characteristics of PM10pollution in Lanzhou city,the PM10mass concentrations are monitored from January 2011 to December 2011.Based on the data of PM10and meteorological data from Jan.2011 to Dec.2011 in Lanzhou,the influence of meteorological conditions on concentration levels of PM10was investigated using correlation analysis.The results show that PM10concentrations were significantly negative correlated with temperature; the higher the temperature,the lower the concentration of PM10would be.Wind direction for NW and NNW,PM10pollution was relatively light; the wind of NE and ENE,PM10pollution was more severe.Wind direction for NE and ENE,PM10pollution was more severe.Lanzhou is a typical valley city and the wind speed is too mild leading to urban atmospheric pollutants to spread outside the city.The concentrations of PM10and air pressure were positively correlated.Precipitation could remove and wash PM10and the effect was very significant.The average concentration of PM10was 263.47 µg·m-3in the days of no rain and the average concentration was 171.71 µg·m-3in the days of rain.The mass concentration of PM10in the days of rain was 34.83% lower than that of no rains days.

Key words:PM10; mass concentration level; meteorological conditions; correlation analysis

收稿日期:2015-06-18

作者简介:王芳(1980年生),女,讲师,博士,从事环境化学研究的教学与研究。E-mail:Wf0085@126.com

基金项目:甘肃省科技攻关项目(1204FKCA130);半干旱气候变化教育部重点实验室(兰州大学)开放课题项目

中图分类号:X16

文献标志码:A

文章编号:1674-5906(2016)01-0099-04

DOI:10.16258/j.cnki.1674-5906.2016.01.014

引用格式:王芳,吴焕波,陈强.气象因素对兰州市PM10质量浓度的影响[J].生态环境学报,2016,25(1):99-102.

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