西安市黑碳气溶胶浓度特征及与气象因素和常规污染物相关性

刘立忠，王宇翔，么 远，韩 婧，李文韬，韩泽龙

1.西安建筑科技大学环境与市政工程学院，陕西 西安 710055 2.西安市环境监测站，陕西 西安 710054

西安市黑碳气溶胶浓度特征及与气象因素和常规污染物相关性

刘立忠1，王宇翔1，么 远1，韩 婧2，李文韬2，韩泽龙1

1.西安建筑科技大学环境与市政工程学院，陕西 西安 710055 2.西安市环境监测站，陕西 西安 710054

利用西安市环境监测站超级站2013年9月1日—2015年5月31日黑碳气溶胶(BC)的监测数据，研究空气中BC浓度特征及其与气象因素和常规污染物相关性。结果表明：BC小时平均浓度均值在春季、夏季和冬季的变化趋势呈“W”型，秋季呈“V”型，且冬季的第一个最低值和峰值比春季和夏季的分别延迟1 h和2～3 h，且20:00～次日6:00秋季BC小时平均浓度均值高于当年冬季。BC浓度在秋季和冬季较高，夏季较低。冬季BC/PM2.5基本最低，秋季BC/PM2.5相对最高。BC日平均浓度与气温、降水和风速的日平均值为极负显著相关，且风速小于1.0 m/s时，其与风速呈最显著的负相关。除O3外，BC日平均浓度与其他常规空气污染物浓度呈显著相关，表明其同源性很强，且受机动车尾气排放的影响更大。

西安市；黑碳气溶胶；气象因素；常规空气污染物；相关性

黑碳气溶胶(BC)是悬浮在大气中的黑色碳质颗粒物，是一种可为多种污染物反应提供活性载体并起到催化作用的污染物，主要来源于含碳物质的不完全燃烧[1-2]。BC粒子多孔，粒径主要集中在0.01～1.0 μm，在空气中不会因其他化学反应生成或清除，只能通过大气的干、湿沉降清除[3]。BC可通过呼吸作用将所吸附的多环芳烃类等有毒物质带入人体，对公众健康造成危害[4]。BC是影响全球变暖仅次于CO2的第二要因素[5]。美国科学家于20世纪70年代开始在南极、北极等地区对BC进行系统监测[6-8]，中国是从20世纪90年代才逐步展开对BC的排放量和浓度与清除等的观测研究。汤洁等[9]分别于1991年在临安大气本底站和1998年在拉萨地区进行过短期的BC浓度监测。1994年中国在青海瓦里关建成了国内第一个全球大气成分本底基准观测站，开始了中国BC浓度的连续观测[4]。进入21世纪以来，中国许多研究人员及学者在北京[10]、上海[11-12]、广州[13]和苏州[14]等地开展了BC的浓度污染特征、影响因素以及气候效应等的广泛研究。

随着城市工业化和城镇化不断发展和扩张，西安市每年消耗大量的煤、石油等化石燃料以及矿石、水泥等建筑材料，造成极其严重的大气污染问题。李杨等[15]、朱崇抒等[16-17]分别于2003—2004年和2006—2007年在西安市区对BC浓度污染特征及其影响因素进行了观测研究；杜利川等[18-19]于2008年冬季和2011年夏季对西安郊区泾河BC浓度变化、粒径特征及吸收特性进行了研究分析。本文利用西安市环境监测站2013年9月1日—2015年5月31日BC的监测资料和数据，初步分析了西安市空气中BC浓度污染特征、来源和影响因素，为控制BC污染提供基本依据。

1 研究方法

1.1 监测点位置

研究在西安市大气环境质量综合实验室(亦称大气环境监测的超级站)进行，监测点位于西安市环保产业协会楼顶，其采样头距地面和超级站顶部的距离分别约为15、1.5 m。此监测点位的确定通过专家论证，监测数据具有代表性，能够较好地反映西安市市民日常生活环境的空气质量。超级站周边属于城市典型的居住、商业、餐饮和交通混合区。

1.2 仪器和方法

BC测定：采用AE-31型黑碳测量仪(美国)，它是基于黑碳物质对光的吸收特性，利用Lambert-Beer定律在波长为880 nm处对空气中BC进行实时观测，时间分辨率为5 min，切割器的切割粒径为(2.5±0.2)μm。

气态污染物的测定：CO、O3、SO2、NO2和NOX测定分别采用48i型分析仪、49i型分析仪、450i型分析仪、17i型分析仪和17i型分析仪(均购于美国)，分析方法分别采用气体滤光法、紫外吸收法、紫外荧光法、化学发光法和化学发光法，最低检测限分别为0.04×10-6、1.0×10-9、0.5×10-9、1×10-9和1×10-9。

颗粒物的测定：PM1.0和PM2.5测定使用5030颗粒物同步混合监测仪(美国)，PM10测定使用FH62C14系列连续测尘仪，都采用β射线吸收法分析。PM1.0、PM2.5和PM10测定仪的最低检测限分别为0.5、0.5、1 μg/m3。

1.3 数据处理

将监测期间由黑碳测量仪测得的BC监测数据进行整理分析，剔除其中因仪器故障和停电等原因导致的不可用或有明显错误的数据。然后由BC 5 min平均浓度计算得出BC小时平均浓度，再在小时平均浓度的基础上分别统计出BC的日平均浓度、月平均浓度和年平均浓度等。常规空气污染物监测值均为小时平均浓度，以此为基础统计出其日平均浓度。研究中的风速等气象因素数据来源于西安市气象局网站http://www.xaweather.com/。

2 结果与讨论

2.1 空气中BC浓度变化特征

2.1.1 BC小时平均浓度均值变化特征

2013年9月1日—2015年5月31日监测期间各季节BC小时平均浓度均值的变化特征见图1。

图1 西安市各季节BC小时平均浓度均值变化特征

由图1可知，监测期间春季、夏季和冬季的BC小时平均浓度均值在一天内的变化趋势基本相似，其变化曲线类似于“W”型。其BC小时平均浓度均值基本上是从0:00左右开始逐渐缓慢地降低，2014年春季、夏季和2015年春季的BC小时平均浓度均值基本上是在4:00左右达到第一个最低值，分别为5.0、2.87、3.55 μg/m3；2013、2014年冬季的BC小时平均浓度均值在5:00左右达到第一个最低值，分别为8.73、4.78 μg/m3；然后再缓慢地增大，春季、夏季和冬季的BC小时平均浓度均值分别在8:00、7:00和9:00或10:00达到一天内的第一个峰值，2014年春季、2015年春季、2014年夏季、2013年冬季和2014年冬季分别为5.38、3.79、3.27、9.77、5.21 μg/m3；再逐渐相对较快地降低，除夏季(到17:00)以外，其他季节16:00左右达到一天之内BC小时平均浓度均值的最低值，2014年春季、2015年春季、2014年夏季、2013年冬季和2014年冬季分别为2.78、1.94、1.80、6.64、3.20 μg/m3；从17:00～24:00的BC小时平均浓度均值再逐渐地相对快速地增大至一天内的第二个峰值，2014年春季、2015年春季、2014年夏季、2013年冬季和2014年冬季的BC小时平均浓度均值分别为6.26、4.05、3.46、10.0、5.77 μg/m3。2013、2014年秋季BC小时平均浓度均值变化曲线都近似于“V”型，从0:00开始先相对较缓慢地下降，再较快地下降，至下午16:00达到最低值，分别为5.04、2.98 μg/m3，然后再急剧增大至23:00的11.7、6.06 μg/m3。

冬季BC小时平均浓度均值第一个最低值和峰值比春季和夏季分别延迟了1 h或2～3 h，其原因主要为①冬季大气层结比较稳定，混合层高度相对偏低，且冬季清晨易出现逆温现象，使得人类活动等产生和累积的空气污染物不易稀释扩散；②冬季昼短夜长，清晨居民餐饮过程等活动都比春季和夏季延迟，从5:00开始经过4～5 h的积累，BC小时平均浓度均值在9:00～10:00达到一天内的第一个峰值。

各个季节BC小时平均浓度均值在一天内的最低值基本上都出现在16:00～17:00左右，主要原因是午后空气对流强烈，有利于污染物的稀释扩散，同时该时段交通流量相对较低，机动车尾气排放量相对较少。各个季节17:00以后BC小时平均浓度均值都急剧增加，并在23:00或24:00达到一天内峰值，这可能与下班晚高峰期间机动车尾气排放量增加，居民餐饮等人为活动有关；同时，此时间段内气温逐渐下降，气压逐渐增大，不利于污染物的扩散。

2013、2014年秋季夜间20:00至次日凌晨6:00时间段内BC小时平均浓度均值均大于当年冬季，导致此现象的原因可能是秋季白天西安周边地区农民燃烧生物秸杆所致，生物质燃烧所释放的BC等颗粒物经过几个小时扩散到达市区监测点，通过不断地输送和累积造成西安市城区夜间BC浓度升高，使其高于冬季的浓度。

2.1.2 BC的日平均浓度和月平均浓度变化特征

2013年9月1日—2015年5月31日西安市空气中BC日平均浓度变化见图2，BC月平均浓度见图3。

图2 西安市空气中BC日平均浓度变化

图3 监测期间BC月平均浓度变化

由图2可知，监测期间BC日平均浓度最大值和最小值分别出现在2013年12月24日和2014年7月19日，分别为25.3、0.78 μg/m3，两者相差高达31.4倍。监测期间BC日平均浓度与PM2.5日平均浓度比为(4.95±1.83)%。2013年秋季、冬季，2014年春季、夏季、秋季、冬季和2015年春季的BC/PM2.5分别为(6.60±2.04)%、(4.62±1.75)%、(5.32±1.43)%、(5.25±1.58)%、(5.51±1.96)%、(3.58±0.84)%、(4.13±1.55)%。发现监测期间内BC/PM2.5日变化趋势与BC日平均浓度变化趋势不一致，冬季BC/PM2.5基本是最低的，而秋季BC/PM2.5相对是最高的。

监测期间BC日平均浓度均值为5.15 μg/m3。由图3可知，监测期间BC月平均浓度最高值基本出现在冬季(2013年12月和2015年1月)，其中2013年12月BC月平均浓度最高，为11.0 μg/m3。该月18—25日西安市一直笼罩在严重灰霾天气下，几乎每日都处于静风状态，导致BC无法扩散，并不断地在空气中累积。随着天气慢慢转暖，BC月平均浓度逐渐下降，并在2014年7月达到最低值(2.34 μg/m3)，该月降雨量全年最高，BC被雨水有效稀释清除，此后，BC月平均浓度再逐渐增大到10月。2013—2014年10月份的BC月平均浓度都为当年第二高值，主要是西安周边地区焚烧农作物秸秆所致。

2.1.3 BC浓度季节变化特征

2013年秋季和冬季BC季平均浓度分别为8.20、8.66 μg/m3，2014年春季至冬季BC季平均浓度分别为4.60、2.76、4.58、4.70 μg/m3，2015年春季BC季平均浓度为3.17 μg/m3。

由图1、图2和图3可知，BC小时平均浓度均值、日平均浓度和月平均浓度高的日期与月份主要集中在秋季和冬季，这是因为每年的11月15日—次年3月15日为西安市采暖期，企业和居民取暖燃烧含碳物质排放为BC主要的贡献源，同时冬季气温低，机动车燃料利用效率下降，也会导致BC排放量增加。此外，西安市冬季风速较小、大气逆温现象较多、气温较低、气压较高以及降水较少等气候特征也不利于空气污染物的扩散。秋季BC日平均浓度和月平均浓度也相对较高，除机动车排放源外，周边农村生物质燃烧也是该季节BC重要的贡献源。

夏季BC小时平均浓度均值、日平均浓度和月平均浓度都最低，是由于夏季燃煤量相对减少，BC排放浓度和排放量也相对降低；同时夏季气温相对最高、气压相对较低，且降雨频率和降水总量显著多于其他季节，从而可清除或降低空气中的BC浓度。

监测期间，前一年秋季和冬季的BC小时平均浓度均值比次年春季的浓度要高。主要原因是春季气温开始升高，气压降低，空气对流比秋季和冬季强烈。同时，西安市春季降水量逐渐增多，平均风速也大于秋季和冬季，从而有利于污染物清除或扩散。此外，春季燃煤量随着天气的转暖逐渐减少，因此春季因燃煤排放的BC含量也相应地减少。

2013年秋季、冬季和2014年春季的BC小时平均浓度均值、日平均浓度和月平均浓度比次年相应季节的高。据2014年陕西环境状况公报显示，关中地区拆改燃煤锅炉2 347台，淘汰黄标车及老旧车18.8万辆，较国家要求提前3 a供应国Ⅴ汽油和柴油；陕西省发展改革委测算，2014年全年关中地区各市区共削减燃煤消费1 079.75万t，规模以上工业煤炭消费6 867.32万t，比2013年减少294.91万t，同比降低4.12%。燃煤锅炉的拆除，煤炭使用量的减少，黄标车及老旧车的淘汰和汽油、柴油标准的提升，使得BC排放总量和排放浓度也相应减低。另外，近年来西安市大力推广CNG(压缩天然气)，大部分出租车使用CNG，也大大减少了BC的排放。监测期间次年相应季节平均温度比前一年分别高出1.38、0.29、2.0 ℃，降雨天数分别多10、4、2 d，且平均降雨量多0.55、0.27、0.20 mm，平均风速大1.47、1.29、0.29 m/s，次年有利的气象条件使得BC能够很好地稀释、扩散和清除。此外，2013年秋季和冬季西安市连续出现大范围能见度极低的严重灰霾天气，此时静风频率增加，混合层高度较低，大气层结稳定，极其不利于BC污染物的稀释扩散。

2.2 BC浓度特征与气象因素相关性分析

运用SPSS软件对监测期间BC日平均浓度与气温、气压、相对湿度、降水和风速等气象因素日平均值进行Pearson相关性分析，其相关系数分别为-0.458**、0.293**、0.135、-0.212**和-0.526**(“** ”表示在0.01水平双侧检验下显著相关)。可知，西安市空气中BC日平均浓度与气温、降水和风速日平均值呈极负显著相关，与气压日平均值呈极正显著相关。说明空气温度降低和气压升高，不利于BC的扩散和消除；相反，气温升高而气压降低，促进BC的扩散和输送，从而空气中BC浓度降低。也说明降水过程能够稀释和清除空气中的BC。空气中BC日平均浓度与相对湿度的相关性不强，说明西安市相对湿度变化对BC浓度影响不大。

空气中BC日平均浓度与风速的相关性相对最强。2013年9月—2015年5月西安市风速日平均值在1.9 m/s左右。BC日平均浓度与各段风速的相关系数及检验结果见表1。

表1 BC浓度与各段风速的相关性

注：P<0.01时表示在α=0.01下显著相关(双侧检验)，P>0.05时表示相关性不显著；“—”表示无相应值。

由表1可知，随着风速增大，BC日平均浓度均值从7.81 μg/m3逐渐下降至2.93 μg/m3。在风速小于1.0 m/s到1.0～1.5 m/s时，BC日平均浓度均值下降幅度为33.4%，大于其他下降幅度。当风速小于1.0 m/s和1.0～1.5 m/s时，BC日平均浓度与风速在α=0.01下显著负相关；尤其在风速小于1.0 m/s时，BC日平均浓度与风速的相关系数为-0.505，呈最显著的负相关，说明风速小于1.5 m/s时，BC日平均浓度主要受到本地源的影响；当风速继续增大时，BC日平均浓度与风速相关性不显著，说明随着风速增大到一定值时，对BC浓度的稀释作用变弱，此时可能是受到了外来源的影响。

2.3 BC浓度与其他空气污染物浓度相关性分析

用SPSS软件对监测期间BC日平均浓度与颗粒态污染物(PM1.0、PM2.5和PM10)和气态污染物(CO、O3、SO2、NO2和NOX)日平均浓度进行Pearson相关性分析，分析结果见表2。

表2 BC浓度与其他空气污染物浓度之间的相关性

注：“** ”表示在0.01 水平(双侧)上显著相关。

由表2可知，除BC日平均浓度与O3日平均浓度呈负相关外，BC日平均浓度与其他空气污染物的日平均浓度在α=0.01双侧检验下均为极正显著相关。表明西安市空气中BC与其他大气污染物同源性很强，即来源于燃煤和机动车尾气排放。BC日平均浓度与O3日平均浓度呈负相关，主要是因为二者的产生源不同。BC主要来源于含碳物质的不完全燃烧，且其产生不受空气中其他化学反应过程影响，而城市空气中的O3主要由低层空气中的光化学反应产生。

BC的来源在一定程度上可以利用BC-CO、BC-SO2、BC-NO2和BC-NOX相关性进行解析，BC与四者都具有良好的相关性，说明BC与它们具有很强的同源性。城市空气中 BC来源主要是燃煤、机动车尾气、居民活动等[20]。对于城市来说，CO的主要来源有含碳燃料的不充分燃烧，SO2主要来源有工业与制造业的生产排放以及含碳燃料的燃烧，NOX和NO2来源以机动车尾气排放最多[21]。可见西安市BC浓度主要受到本地源的影响，即燃煤和机动车尾气排放，而其相关系数由高到低依次为BC-NOX、BC-NO2、BC-SO2、BC-CO，说明BC受机动车尾气排放的影响更大。

3 结论

1)春季、夏季和冬季BC小时平均浓度均值变化趋势呈“W”型，峰值出现在24:00和7:00～10:00，低值出现在4:00～5:00和16:00～17:00。秋季BC小时平均浓度均值变化趋势呈“V”型，峰值和低值分别出现在23:00和16:00。冬季BC小时平均浓度均值第一个最低值和峰值比春季和夏季的分别延迟了1 h和2～3 h，且20:00～次日6:00 秋季BC小时平均浓度均值高于当年冬季。

2)BC日平均浓度和月平均浓度在秋季和冬季较高，夏季较低。监测期间前一年秋季和冬季的BC小时平均浓度均值比次年春季的高。前一年春季、秋季和冬季的BC小时平均浓度均值、日平均浓度和月平均浓度比次年相应季节高。冬季BC/PM2.5基本最低，而秋季BC/PM2.5相对最高。

3)西安市BC日平均浓度与气温、降水和风速的日平均值为极负显著相关，与气压呈极正显著相关。当出现气温升高，气压降低，降水和风速较大的天气时，BC日平均浓度较低。尤其在风速小于1.0 m/s时，BC日平均浓度与风速的相关系数为-0.505，呈最显著的负相关；当风速大于1.5 m/s时，BC日平均浓度与风速相关性不显著。

4)BC日平均浓度与PM1.0、PM2.5、PM10、CO、SO2、NO2和NOX的日平均浓度具有较好的相关性，表明西安市BC与其他大气污染物同源性很强，且BC日平均浓度主要受到本地源的影响，即燃煤和机动车尾气排放，而其相关系数由高到低依次为BC-NOX、BC-NO2、BC-SO2、BC-CO，因此，BC受机动车尾气排放的影响更大。

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Concentration Characteristics and the Correlations of Black Carbon Aerosols with Meteorological Factors and Conventional Pollutants in Xi’an

LIU Lizhong1,WANG Yuxiang1,YAO Yuan1,HAN Jing2,LI Wentao2,HAN Zelong1

1.School of Environmental and Municipal Engineering, Xi’an University of Architecture and Technology, Xi’an 710055，China 2.Xi’an Environmental Monitoring Centre,Xi’an 710054，China

The characteristics of black carbon aerosol (BC) concentration, its correlations with meteorological factors and normal pollutants were studied by the monitoring data of BC from September 1, 2013 to May 31, 2015 in super station of Xi'an Environmental Monitoring Center. The results showed that diurnal variation of BC hour average concentration trends in spring, summer and winter were similar to “W” type, and the autumn trends liked “V” type. The first minimum value and the peak value of the BC hour average concentrations in winter respectively delayed 1 h and 2-3 h than those in spring and summer. The BC hour average concentrations in autumn were higher than those in winter from 20 o’clock to 6 o’clock. The BC concentrations were higher in autumn and winter, loweer in summer. The BC/PM2.5was the lowest in winter basically and it was the highest in autumn relatively. The BC daily average concentration had negative significant correlations with the daily average of temperature, precipitation and wind speed. When the wind speed was less than 1.0 m/s, the BC daily average concentration had the most significant negative correlation with that of the wind speed. In addition to the O3, the BC daily average concentration was significantly correlated with the concentrations of other conventional air pollutants. Their significant correlations showed that the BC had very strong common origins with other normal pollutants. And the BC had been affected more by motor vehicle exhaust.

Xi’an;black carbon aerosol;meteorological factors;conventional air pollutants;correlation

2015-07-21;

2016-04-22

刘立忠(1975-)，男，满族，辽宁锦州人，博士，副教授。

X823

A

1002-6002(2016)05- 0045- 06

10.19316/j.issn.1002-6002.2016.05.09