垫江县冬季大气环境质量污染状况分析

贾　斌，卢吉文，李　雪，王　星

(重庆市垫江县环境监测站，重庆　408300)



环境保护

垫江县冬季大气环境质量污染状况分析

贾斌，卢吉文，李雪，王星

(重庆市垫江县环境监测站，重庆408300)

通过对2015年监测时段期间垫江县空气质量状况研究，结果表明，垫江县冬季空气质量良好；周内变化趋势明显，从周一至周日，大气中SO2、PM10和NO2呈现先增大再减少趋势，而O3浓度变化趋势与之相反；结合相关性分析发现，NO2与O3间产生了显著性负相关(p<0.01)，而PM10对SO2和NO2产生了显著性正相关影响(p<0.01)。2011～2015年，城区冬季大气NO2、O3浓度变化趋势相同呈增长趋势，SO2变化呈下降趋势。Spearman秩相关系数法检验结果表明，SO2、NO2、PM10、O3变化趋势没有显著意义，说明在四种主要污染物在评价时段内变化稳定或平稳。

大气污染物；相关性分析；周内分析；冬季

我国大气环境质量污染日趋严重，复合型污染、季节性差异较为明显，一些重要的污染物如吸入颗粒物(PM10)、臭氧(O3)、二氧化氮(NO2)进入大气，将直接或间接导致生态环境和人体健康质量下降，因此，大气环境质量相关研究工作逐渐受到科研工作者的关注[1-4]。目前，有关西南地区大气污染状况的报道相对较少，有效开展此类地区不同地区各个气候大气污染状况调查，将有助于调控和制定改善区域性空气质量状况的策略[5-7]。本文利用2015年12月1日-12月31日大气环境在线监测数据，研究重庆垫江县大气污染物(SO2、PM10、NO2和 O3)现状，分析大气污染物周内时序变化规律，以期为区域性大气污染治理提供科学依据。

1　研究方法

1.1监测项目及频率

垫江县城区环境空气质量自动监测点位为国控监测点位，监测频率为 24 小时连续自动监测，执行《环境空气质量自动监测技术规范》(HJ/T193-2005)。选取2015年12月1日-12月31日SO2、PM10、NO2、O3监测数据。

1.2数据处理与分析

用Microsoft Office Excel及SPSS20.0软件进行数据处理、统计分析。

2　结果与讨论

2.1大气污染物状况分析

表1　空气质量状况

根据《环境空气质量指数技术规定》(HJ 633-2012)，2015年12月1日-12月31日监测时段数据见表1。由表1可知，大气污染物中SO2浓度范围在6～35 μg/m3，监测时段内未出现超标；PM10浓度范围在24～169 μg/m3，监测时段内出现3天超标情况；NO2和O3浓度范围分别在33～65 μg/m3和9～45 μg/m3，监测时段内均未出现超标；表明监测期间垫江县空气质量良好。

2.2周内大气污染物质量浓度变化

图1为2015年12月份，周内大气污染物质量浓度变化情况，整体上，从周一至周日，大气中SO2、PM10和NO2呈现先增大再减少趋势，而O3浓度变化趋势与之相反，周中较低，周末较大。周三组SO2、PM10和NO2的浓度均值高于其他日该值，这可能是因为各项污染物进入大气后的延迟效应，如因汽车尾气排放大量NO污染物，在进一步氧化下生成NO2，这个此过程中需要消耗一定时间，使得NO2高峰略有延时，即高峰值出现在周三，但随后受工作日稳定交通流影响NO2浓度又趋于平稳变化。由于该监测站点处于路边，PM10与 NO2浓度趋势较为一致。O3虽因前体物NO2增多，但同时也因大气颗粒物浓度的增加导致能见度、透光性降低以致光化学反应减弱，使得周四的O3浓度最低，这与石玉珍、唐文苑章志芹等人研究结果一致，发现空气污染物具有周末效应，即存在周末污染物浓度比工作日偏低的现象[8-11]。

图1　周内大气污染物质量浓度变化

2.3大气污染物间的相关性分析

图2　O3与NO2相关性分析

由图2可知，NO2与O3间产生了显著性负相关(p<0.01)；说明两者间有此消彼长的过程，这与上述分析一致，更进一步说明NO2作为O3的前体物质会对其不断消耗；另由图3可知，PM10对SO2和NO2产生了显著性正相关影响(p<0.01)，说明这三种污染物可能具有相同的来源，且随着气象

条件的变化，大气中颗粒物(PM10)对(SO2和NO2)具有一定的吸附、解吸作用。

图3　PM10与SO2，NO2相关性分析

2.4冬季大气质量变化分析

选取2011-2015年垫江县大气自动冬季监测数据，对冬季四种污染物的年际变化趋势进行分析，年际变化见图4。采用Daniel趋势检验方法分析冬季四种主要污染的变化趋势[6]，由图4可以看出，垫江县城区大气环境冬季的主要污染物NO2、O3浓度变化趋势相同呈增长趋势，SO2变化呈下降趋势，PM10浓度呈凸型变化趋势。Spearman秩相关系数法检验结果表明，SO2、PM10、NO2、O3的|rs|分别为0.9、0.1、0.6和0.2，由于n=5，查表得Wp0.05=0.900。如果|rs|≤Wp0.05，则表明变化趋势没有显著意义：说明在四种主要污染物在冬季时间段内变化稳定或平稳。

图4　主要污染物浓度冬季年际变化

3　结　论

(1)2015年12月1日-12月31日监测时段监测期间垫江县空气质量良好。

(2)从周一至周日，大气中SO2、PM10和NO2呈现先增大再减少趋势，而O3浓度变化趋势与之相反。

(3)大气污染物间的相关性分析表明，NO2与O3间产生了显著性负相关(p<0.01)，而PM10对SO2和NO2产生了显著性正相关影响(p<0.01)。

(4)2011-2015年垫江县城区冬季大气环境质量年际变化NO2、O3浓度变化趋势相同呈增长趋势，SO2变化呈下降趋势。Spearman秩相关系数法检验结果表明，PM10、SO2、NO2、O3变化趋势没有显著意义，说明在四种主要污染物在评价时段内变化稳定或平稳。

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[3]周瑞,辛金元,邢立亭,等.唐山工业新区冬季采暖期大气污染变化特征研究[J].环境科学,2011,32(7):1874-1880.

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Analysis of Atmospheric Environmental Quality Pollution in Winter in Dianjian

JIABin,LUJie-wen,LIXue,WANGXing

(Environmental Monitoring Station of Dianjiang County in Chongqing, Chongqing 408300, China)

The air quality in winter by monitoring period in Dianjiang was studied. The results showed that the air quality in winter was good. Changed trends within the week, from Monday to Sunday, atmospheric SO2, PM10and NO2showed first increased and then decreased, and O3concentration change trend was opposite. Combined with the correlation analysis found, NO2and O3produced significantly negative correlated (p<0.01), and PM10had a significant positive correlation with SO2and NO2(p<0.01). In 2011-2015, the NO2and O3concentrations showed a trend of increasing trend, and SO2showed a downward trend. Spearman rank correlation coefficient test results showed that SO2, NO2, PM10and O3change trend was not significant, the four main pollutants in the assessment period of time smooth changed.

atmospheric pollutant; correlation analysis; weekly; winter

贾斌(1968-)，女，高级工程师，主要从事环境管理和监测研究。

X823

A

1001-9677(2016)010-0162-03