南充市区PM2.5的时空分布特征*

魏 艳　王 兰　康 琳　张 斌　林叶彬

(西华师范大学 国土资源学院， 四川　南充　637009)

南充市区PM2.5的时空分布特征*

魏 艳王 兰康 琳张 斌林叶彬

(西华师范大学 国土资源学院， 四川南充637009)

摘要：根据南充市环保局提供的2014年3月到2015年2月的空气质量日报，探究南充市区PM2.5的时间分布特征、空间分布特征以及其与PM10、SO2、NO2、O3、CO的相关性。结果表明，南充市主城区PM2.5污染季节变化由轻到重依次为夏季、秋季、春季、冬季；空间分布特征为嘉陵区浓度最高，其次为高坪区，最后是顺庆区。PM2.5的月平均浓度整体呈波浪型分布，在5月、10月和1月各出现一个峰值。PM2.5与PM10呈现出明显的线性相关性，且与SO2、NO2、O3、CO的浓度均呈现正相关性，表明SO2、NO2、O3、CO对PM2.5浓度有一定影响。

关键词：南充市区； PM2.5； 时空特征； 相关性

PM2.5是指空气环境中空气动力学直径小于等于2.5 μm的悬浮颗粒。因其能进入人体肺泡，且可在肺泡沉积，因此也称为细颗粒物或可入肺颗粒物。PM2.5的主要来源为燃煤、机动车排放、建筑尘、扬尘、生物质燃烧、二次硫酸盐和硝酸盐及有机物。其中燃煤尘、扬尘、有机物及二次硫酸盐和硝酸盐贡献率较大。

随着我国经济的快速发展、城市化进程加快以及能源消耗不断增加，颗粒物已经成为我国大气污染的首要污染物，其中PM2.5在大气中所占的比例虽不大，但它对大气能见度和气候变化有着重要的影响。此外，PM2.5粒径小，比表面积大，能够吸附大量有毒、有害物质且在空气中滞留时间长、输送距离远，可进入人体呼吸道，沉积在肺部，甚至可以穿过肺泡进入血液，对人体健康有严重的危害。研究表明，PM2.5不仅与心血管和呼吸系统疾病的发病率、居民总死亡率以及心肺疾病的死亡率增加有关[2-3]，还能导致肺功能异常、医院门诊人数增加、影响肺癌的发生率以及死亡率等[4-7]。

国外对于颗粒物的研究进行得较早，其中美国在20世纪80年代初率先开始了对PM2.5的研究。我国对颗粒物的研究起步较晚，但是发展迅速，目前，国内对PM2.5的研究主要集中在京津冀地区、中东部的长江三角洲和珠江三角洲，但在经济相对落后的西部地区，特别是中小城市，相关的研究还比较少。在PM2.5时空分布特征的研究方面，国内仍是在典型城市或是典型背景下的研究较多，且多涉及源解析[9-10]。

南充作为西部地区人口超过100万的中等城市，广大市民对空气质量非常关注，尤其是快速城市化过程中PM2.5的变化，更是关系到全市人民的切身利益。由于过去对南充市空气质量的研究仅限于大气中总悬浮颗粒物、PM10以及PM10离子组成的监测[11-13]，缺少对PM2.5及其时空分布特征的研究，因此无法在PM2.5浓度控制方面采取针对性的措施。有鉴于此，本文拟在前人研究的基础上，根据南充市环保局提供的空气质量日报，并结合南充市区具体实际情况，探讨南充市区PM2.5时空分布特征以及与其他物质的相关性，以期提出减少及防治PM2.5的对策性建议，为美好南充的建设提供理论支持，为全市人民的公共健康做出贡献。

1研究区概况

南充市位于四川省东北部，嘉陵江中游，介于30°35′～31°51′N，105°27′～106°58′E之间，地貌类型以丘陵为主。气候冬暖、春旱、夏热、秋雨，四季分明，雨热同期，多云雾，属于中亚热带湿润季风气候，年平均气温17℃，年日照时间1 200～1 500 h，年降雨量1 100 mm，季节分配不均，全年以西北风为主。主城区由顺庆区、嘉陵区和高坪区组成，面积101 km2。境内森林覆盖率39%，城区绿化覆盖率38%，人口103万。

南充市市区产业结构以第二产业为主，且南充工业企业消费的主要能源品种是原煤、电力、天然气。主城区三区的具体产业结构有所不同，除顺庆区第3产业占优势外，嘉陵区和高坪区均以第二产业为主导[14]，但是对空气总体质量的影响不甚明显。近年来南充市城区 SO2、NO2和 PM10年均浓度值呈下降趋势，主城区总体空气质量呈优良状态[15]。

2数据来源与研究方法

2.1数据来源

本文数据来源于南充市环保局官方网站提供的2014年3月到2015年2月空气质量日报数据[16]，包括南充市市委、南充市炼油厂、南充市环境监测站(顺庆区内)、高坪区监测站、嘉陵区环保局(以下简称市委、炼油厂、市环境、高坪区和嘉陵区)共5个站点的SO2、NO2、CO、PM10、PM2.5的24 h平均数据，以及臭氧1 h平均值和臭氧8 h平均值数据。其中缺失数据共23 d。

2.2站点区域情况描述

5站点的位置如图1所示。南充市高坪区监测站附近没有大型工厂，居民点和商铺居多；嘉陵区环保局濒临嘉陵江，周围也没有大型工厂，建筑物也不及高坪区环境监测站附近密集；炼油厂自身就是重排污企业，且周围建筑物密集；市委在城市中心的位置，与公园相邻，居民活动频繁；市环境监测站附近建筑物密集，且处于人流量大的位置。5站点中除嘉陵区环保局外的4个站点周围植被覆盖量都较大。

图1　南充市地理位置及监测点位

2.3研究方法

利用excel对每个站点每种污染物日平均值求算术平均得到月平均值、季节平均，再把每年的日平均数据进行平均求得年平均，并用线性回归分析PM2.5与其他污染物的相关性。

3结果分析

3.1PM2.5浓度特征

根据每个站点的月平均值求得各站点及市区的年平均值，如表1。

表1　各站点PM2.5年均水平

由表1可见，南充市各监测点PM2.5的年平均浓度值相差不大，由高到低依次是：炼油厂、嘉陵区、高坪区、市委、市环境，分别是70.7、69.7、67.7、64.6和64 μg/m3，市区年平均值为67.3 μg/m3。总体分布特征为嘉陵区PM2.5浓度最高，其次为高坪区，最后是顺庆区。根据我国GB 3095—2012《环境空气质量标准》[17]规定的二类区PM2.5年均浓度限值(35 μg/m3)，以上5个站点和市区的PM2.5的年平均浓度均已超标，均介于限度值的1.83～2.02倍之间。由此可见，南充市区整体空气质量有待改善。

3.2PM2.5季节变化规律

将这1年的数据按季节划分，其中2014年3、4、5月为春季，6、7、8月为夏季，9、10、11月为秋季，2014年12月、2015年1、2月为冬季。由图2可见，南充市区冬季PM2.5浓度明显高于其他3个季节，达到97.5 μg/m3，春季、夏季、秋季PM2.5浓度值相差不大，分别为67.6、50.7和53.6 μg/m3。由此可见，南充市区PM2.5浓度值在夏季最低，冬季最高且冬季浓度是夏季浓度的1.92倍。

由图2可见，各监测站点PM2.5浓度与市区变化规律一致，均是冬季最高，春季次之，夏秋季较接近，其中夏季最低，该结论与南宁、上海等地的PM2.5浓度季节变化规律一致[18-19]。

图2　各站点PM2.5浓度季节变化

经分析，南充市区夏秋季PM2.5污染较轻的主要原因，可能是夏季气温高，逆温少，大气扩散条件好，夏季降水量多、强度大；秋季降水量次之，多连绵阴雨，雨水带走的污染物多，且夏秋两季植被覆盖率都较高，可吸附大量污染物。冬季PM2.5污染严重是因为冬季气温低，逆温多，多静风天气，多雾，大气扩散条件差，降水量最少且以小雨为主，加之植被覆盖率低，吸附能力下降，从而导致污染严重。春季干旱，气温低，植被稀少，能吸附的污染物少，但静风天气少于冬季，所以春季污染程度稍低于冬季。

3.3PM2.5月变化规律

由图3可得，南充市区各站点PM2.5月平均浓度整体呈波浪形分布，其中有3个明显的峰值，分别是5月、10月和1月。各站点PM2.5浓度均在1月达到最大值，其大小关系为：炼油厂>嘉陵区>市环境>市委>高坪区，浓度分别为： 118.1、117.3、114.7、111.4、110.2 μg/m3，市区1月平均浓度为114.3 μg/m3。除市环境以外，其他站点均在9月浓度最低，其中市委是最低值，为38.6 μg/m3，市区为45.1 μg/m3。各站点PM2.5浓度在6～9月变化较缓，而在11～1月显著增加。

图3　南充市各站点PM2.5浓度月均值变化

研究表明，CO 和NO2是在一定环境条件下形成PM2.5前的主要气态物质，四川省的生物质燃烧活动( 以燃料秸秆、薪柴和露天秸秆燃烧为主) 所释放的PM2.5量居全国首位[20]。四川省秸秆露天焚烧污染物排放清单表明，南充市露天秸秆焚烧污染物排放量较高，其中5月为小麦、油菜等初夏小春作物的收获季节，进入中旬后大多数地区开始焚烧秸秆。由此可以得出，南充市区5月PM2.5浓度出现峰值是由于周边农户大量焚烧秸秆所导致。1月出现的峰值与季节变化相符，可能是因为1月是冬季，气温低，逆温多，多静风和云雾天气，大气扩散条件差，易于污染物的累积，且1月元旦节，接近于春节，燃放烟花爆竹的时候多，车流量大，增加了大气中的PM2.5浓度值。10月出现的峰值可能是在9月降雨量增多，而10月降水量减少，致使雨水对PM2.5的削弱能力降低。

3.4PM2.5与其他污染物的相关性

表2　各站点PM2.5与其它监测项的相关性

由表2可看出，假设成立，即南充市1年的PM2.5浓度与PM10的浓度呈线性相关关系，相关性最低为0.893(市环境监测站)，最高达到0.988(南充市炼油厂)，该结论与四川省甘孜州和阿坝州两点位的PM2.5浓度和PM10浓度均呈现显著相关性的结论一致[23]。PM2.5则与其他指标相关性不大，但都呈正相关关系，并且相关性大小在不同监测点大小不一，说明不同的点位影响因素有差异。其中各站点SO2和NO2浓度与PM2.5浓度均成正相关，验证了SO2和NO2二次转化对PM2.5有一定影响。

4结论与讨论

4.1结论

(1) 南充市区在2014年3月-2015年2月1年内各监测站点PM2.5的年平均浓度范围为64～70.7 μg/m3，为国家标准(二类区PM2.5年均浓度为35 μg/m3)的1.83～2.02倍。

(2) 在空间分布特征上，南充市区PM2.5浓度在嘉陵区最高，其次为高坪区，最后是顺庆区。

(3) 在季节变化规律上，南充市区PM2.5污染总体表现为冬季最严重，春季次之，夏秋两季的污染相对较轻。

(4) 在2014年3月-2015年2月1年中，南充市区PM2.5的月均浓度整体呈现波浪形分布，在5月、10月和1月各出现一个峰值，其中1月平均浓度最高，为114.3 μg/m3，在9月平均浓度最低，为45.1 μg/m3。

(5) 南充市PM2.5浓度与PM10浓度呈线性相关关系，与各种监测指标均呈正相关关系。

4.2讨论

(1) 本文数据来源于南充市环保局官方网站提供的南充市各点位空气质量日报，只能对PM2.5总量进行分析，而无法对其组分进行深入研究，这在一定程度上制约了对污染物来源的判断，也很难针对研究结果提出治理对策及建议。

(2) 由于数据采集方面的局限，本文没有把南充的情况与四川其余城市或者中国其余城市做相应的比较，因此也未得出南充城区的空气质量状况与其它城市的比较结果。

(3) PM2.5是反映空气质量的重要指标，但是由于其存在季节性变化和周期性波动，且可在一定时空尺度上进行迁移和转化，因而相关的监测和研究还有待进一步加强。

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Spatial-temporal distribution characteristics of PM2.5in Nanchong City

Wei Yan, Wang Lan, Kang Lin, Zhang Bin, Lin Yebin

(Land and Resources College, China West Normal University, Nanchong 637009,China)

Abstract:Data of PM2.5in Nanchong city, sourced from the Daily Report of Air Quality (Mar 2014 - Feb 2015, by Nanchong Municipal Environmental Protection Bureau) were analyzed to examine the temporal and spatial characteristics of PM2.5and the correlation of PM10, SO2, NO2, O3, CO and PM2.5. The results showed that the pollution degree of PM2.5was worsening gradually from summer, autumn, spring to winter. In spatial distribution, the average concentration of PM2.5was highest in Jialing district, and decreased in Gaoping and Shunqing district. The monthly average concentration of PM2.5showed a wavy-shaped curve, the peaks of which appeared in May, October, and January. The linear correlation of concentration of PM2.5and PM10was observed, and concentrations of PM2.5were significantly positively correlated with those of SO2, NO2, O3, CO, which indicated that SO2, NO2, O3 and CO, had a significant impact on the concentration of PM2.5.

Keywords:Nanchong city; PM2.5; Spatial-temporal characteristics; correlation

收稿日期：2015-09-28；2016-01-25修回

作者简介：魏艳，女，1994年生，研究方向：资源开发利用与环境保护。E-mail：1622545643@qq.com 通讯作者： 林叶彬，男，1981年生，副教授，研究方向：资源开发利用与环境保护。E-mail:forrestbin@gmail.com

中图分类号：X51

文献标志码：A

* 西华师范大学大学生科技创新基金项目(42714018)