乌鲁木齐市PM2.5浓度与气象条件耦合分析*

孙蓉花 陈学刚 魏 疆 韩文堂

(1.新疆师范大学地理科学与旅游学院，新疆 乌鲁木齐 830054；2.新疆干旱区湖泊与资源重点实验室，新疆 乌鲁木齐 830054；3.新疆大学资源与环境学院，新疆 乌鲁木齐 830046)

乌鲁木齐市PM2.5浓度与气象条件耦合分析*

孙蓉花1，2陈学刚1，2魏 疆3#韩文堂1，2

(1.新疆师范大学地理科学与旅游学院，新疆 乌鲁木齐 830054；2.新疆干旱区湖泊与资源重点实验室，新疆 乌鲁木齐 830054；3.新疆大学资源与环境学院，新疆 乌鲁木齐 830046)

为探究气象条件对污染物浓度的影响，于2013年10月至2014年10月在乌鲁木齐市主城区采集PM2.5样品，并选取同期气象站监测的气象数据进行分析。结果表明：(1)乌鲁木齐市采暖期PM2.5日均值平均达到84.70 μg/m3，超出了《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)中24 h平均二级限值(75 μg/m3)，是非采暖期(20.66 μg/m3)的4倍多。(2)采暖期风速、相对湿度、气温、水汽压与PM2.5日均值极显著相关，非采暖期相对湿度与PM2.5日均值极显著相关。

乌鲁木齐 PM2.5气象要素 相关性

乌鲁木齐市位于天山北麓准噶尔盆地南缘的乌鲁木齐河谷中，三面环山，地势呈东南高西北低缓慢坡降之势，属河谷型城市[1]，与平原城市相比污染物容量小，加之冬季采暖和气象条件的制约，造成了严重的大气污染问题[2-6]。

2011年，世界卫生组织对全球1 100个城市的环境质量进行排名，乌鲁木齐市位于1 052位[7]。近几年，雾霾天气越来越多。究其原因除了与污染物排放量、地形地势有关外，更多是受到气象条件的制约，在不同的气象条件下，同一污染源排放所造成的地面污染物浓度可相差几十倍乃至几百倍[8]。研究发现：乌鲁木齐市大气污染物浓度与逆温、风速、温度、气压、相对湿度等气象要素间存在显著相关性[9-10]；乌鲁木齐市冬季逆温多发，平均月发生频率达到92%[11]21，逆温严重抑制了污染物的垂直扩散；乌鲁木齐采暖期风速较小，静风(≤0.5 m/s)频率高[12]，年平均风速1.84～1.97 m/s，静风和小风(0.5～1.5 m/s)的频率为27.0%～30.6%，这严重制约了污染物水平扩散的能力[13-14]；乌鲁木齐市冬季地面常有稳定的积雪，雪面蒸发及降雪天气增加了水汽，相对湿度增高，促进了大雾天气的形成，冬季采暖期雾天占全年总大雾天数的98%[15]，大雾是采暖期重污染天气形成的重要因素之一[16-18]。

为进一步了解和揭示造成乌鲁木齐市大气污染的主要颗粒物PM2.5浓度和气象要素间的关系，通过采集获取2013年10月至2014年10月乌鲁木齐市PM2.5的逐时浓度数据及选取同期的逐时气象数据展开研究。

1 样品采集与处理

1.1 样品采集

PM2.5样品的采集：采用Thermo Scientific TEOM 1405-DF系列颗粒物监测仪采集，该仪器有两套滤膜测量动态系统和两套锥形原件微量振荡天平传感器，每6 min更新一次1、24 h平均值。

气象数据采用了同期的国家基准气象站乌鲁木齐市气象站的逐日地面气象数据(风速、风向、气压、气温、水汽压和相对湿度)。

1.2 数据处理

采用Excel 2010和SPSS 21.0软件进行了数据统计与分析，PM2.5日均值通过24 h PM2.5算数均值得到；采用Grapher 8.0软件做了风速、风频图和PM2.5小时浓度变化图。依据乌鲁木齐市的气象特征和供暖时间，划分了采暖期(2013年10月10日至2014年4月10日)和非采暖期(2014年4月11日至2014年10月9日)。

2 结果与讨论

2.1 PM2.5浓度变化特征

由图1(a)可见，乌鲁木齐市采暖期PM2.5日均值平均达到84.70 μg/m3，严重超出了《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)中24 h平均二级限值(75 μg/m3)，超标天数总计达到了92 d，11月超标天数最多，达到了22 d，12月次之，为20 d，2、3月超标天数较少，分别为8、9 d。PM2.5日均值最高、次高值出现在11月16日和1月4日，分别高达263.46、244.13 μg/m3，这两天大气层结稳定，日均气温分别为-3.3、-12.4 ℃，相对湿度分别为88.54%、78.88%，平均风速分别为1.21、1.28 m/s。2月1日、3月26日、11月21日和11月22日PM2.5日均值较低，分别为14.13、14.13、14.10、16.00 μg/m3，气象资显示这几天均有不同程度的降水，降水量分别为3.0、13.0、1.0、0.5 mm。

由图1(b)可见，非采暖期PM2.5日均值较低，平均为20.66 μg/m3，7月最低，月均值为19.44 μg/m3，PM2.5日均值最低出现在4月14日，为8.32 μg/m3，气象资料显示当天有降雨，降雨量为15.0 mm，平均风速约为3.8 m/s；PM2.5日均值最高、次高值分别出现在7月20日和4月25日，分别是84.33、64.17 μg/m3，这两天气象条件相对较稳定，平均气温分别为25.6、7.9 ℃，相对湿度分别约为25%、40%，平均风速分别约为2.6、1.3 m/s，夏季持续的高温和风速相对较小的天气，PM2.5反而较高，是由于夏季光化学反应强烈，促进了污染物的二次生成。

2.2 气象要素与PM2.5浓度的相关分析

由表1可见，采暖期，风速与PM2.5日均值的相关系数最高，其次是相对湿度，接下来是气温和水汽压，气压与PM2.5日均值的相关性不显著。非采暖期，相对湿度与PM2.5日均值呈极显著负相关，其余气象要素与PM2.5日均值的相关性不显著。

2.3 风速、风向对PM2.5浓度的影响

由图2可见，采暖期，风速<2.5 m/s时，随着风速的增强，PM2.5日均值逐步降低；风速为2.5～3.0 m/s时，随着风速的增强，PM2.5日均值迅速降低；风速>3.0 m/s时，随着风速的增大，PM2.5日均值缓慢攀升。这符合气流的运动快慢直接影响着污染物的扩散和稀释的自然规律[19]，但是采暖期平均风速小，仅为1.74 m/s，且受静风频率(4.3%)的影响，污染物不能被及时地扩散、输送，这是造成采暖期PM2.5浓度偏高的重要外部条件。非采暖期，风速<4.0 m/s时，随着风速的增加，PM2.5日均值呈现先增长后缓慢降低又升高的趋势；风速为4.0～4.5 m/s时，PM2.5日均值随着风速的增加而急速降低；风速>4.5 m/s时，随着风速的增强，PM2.5日均值迅速升高。非采暖期风速较大，平均风速是2.50 m/s，无静风频率，对污染的扩散效果较好。

图1 PM2.5日均值的时间演变Fig.1 Temporal evolution of 24 h-average PM2.5 concentrations

时间风速气压相对湿度气温水汽压采暖期-0.194**0.9700.160**-0.139**-0.125**非采暖期-0.1090.830-0.233**-0.505-0.031

注：1)**表示在p<0.01水平(双侧)上极显著相关；*表示在p<0.05水平(双侧)上显著相关。

图2 风速对PM2.5日均值的影响Fig.2 24 h-average PM2.5 concentrations effected by wind

采暖期主导风向为西南风和偏东风(见图3(a))，然而在乌鲁木齐市西南方向、偏南方向和东南方向，分别坐落着一个水泥厂和两个发电厂，并且西南方向城区外是大片的采石场，由此产生的污染物严重影响市内的空气质量状况[20]。非采暖期主导风向为西北风(见图3(b))，对污染的扩散效果良好。

由图3(c)可见，采暖期静风状态下，夜间PM2.5小时质量浓度明显高于白天，尤其是22：00至次日4：00，>300 μg/m3的出现频率达到了3.0%；>150～300 μg/m3出现在全天所有时段，所占比例较大；>75～150 μg/m3主要出现在22：00至次日09：00，达到了3.0%；0～75 μg/m3时，空气质量为优良级别，虽然全天所有时段各有分布，但所占比例较小，仅为1.8%。这主要是在静风状态下，扩散能力差、加之夜间逆温增强所导致[21]。

由图3(d)可见，采暖期非静风状态下，PM2.5小时质量浓度较静风状态下明显下降，>300 μg/m3在全天大多数时间点出现，但所占比例很小，仅为0.3%；>75～150 μg/m3在全天各时间段都有分布，所占比例较大，14：00—18：00出现的几率最大；0～75 μg/m3在全天各时间点都有分布，且出现几率显著高于静风状态时，说明非静风状态对PM2.5的输送与扩散有极好的效果。

图3 风速、风频及PM2.5小时质量浓度分布Fig.3 Wind speed,wind frequency diagram and the concentration distribution of hourly PM2.5 concentration

2.4 气温对PM2.5浓度的影响

由图4可见，日均气温在0 ℃以上的超标天数占总超标天数的31%，日均气温在-5 ℃以下的超标天数占总超标天数的56%。一方面是由于随着气温降低，逆温层厚度增大、强度增强，抑制了污染物的垂直扩散，乌鲁木齐市采暖期逆温出现频率高，冬季(11月至次年3月)逆温出现频率高达92%[11]21，采暖期污染物大量排放，逆温持续稳定，风速小，使近地层的大气污染物难以扩散，污染物不断积累，是造成乌鲁木齐市采暖期PM2.5高、超标严重的主要原因。这与我国冬季逆温日数越多，超标污染日越多，逆温强度越大，污染越重的规律相似[22-24]。另一方面，气温对PM2.5影响，事实上是由排放量引起的，因为在冬季随着气温的骤降，夜晚时间增长，取暖和供电所需的耗能量增加，大气污染物排放量增加。而且，随着气温的降低，交通对PM2.5浓度贡献率增高[25]，因为在极其寒冷的天气里，汽车冷启动、空运转、预热和短距离的车辆使用量增加，进一步研究也表明：冬季交通对PM2.5的贡献率高达30%，同时当气温从23 ℃降至-20 ℃，车辆的冷启动排放的颗粒物会增加一个数量级[26]。这与ELMINIR[27]对开罗、埃及和DAWSON等[28]对美国东部、阿拉斯加州的研究结果一致。

图4 日均气温与PM2.5日均值的线性关系Fig.4 Correlation of temperature and 24 h-average PM2.5 concentration with the trend line

2.5 水汽压和相对湿度对PM2.5浓度的影响

水汽压和相对湿度都是表示大气湿度的指标。由图5和表1可见，63%的超标点数发生在水汽压≤4 hPa的条件下，并且PM2.5日均值与水汽压呈线性相关。

图5 水汽压与PM2.5日均值的线性关系Fig.5 Correlation of water-vapor pressure and 24 h-average PM2.5 concentration with the trend line

由图6和表1可见，采暖期，PM2.5与相对湿度呈极显著正相关性，且当相对湿度≥70%时，PM2.5日均值超标天数占总超标天数的64%；非采暖期，相对湿度与PM2.5呈极显著负相关性，且当相对湿度≥70%时，PM2.5日均值达到最低值。

图6 相对湿度和PM2.5日均值的线性关系Fig.6 Correlation of relative humidity with 24 h-average PM2.5 concentration with the trend line

3 结 论

(1) 乌鲁木齐市采暖期PM2.5日均值平均达到84.70 μg/m3，超出了GB 3095—2012中24 h平均二级限值(75 μg/m3)，是非采暖期(20.66 μg/m3)的4倍多。

(2) 采暖期风速、相对湿度、气温、水汽压与PM2.5日均值极显著相关，非采暖期相对湿度与PM2.5日均值极显著相关。

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CouplinganalysisofPM2.5concentrationsandmeteorologicalconditionsinUrumqi

SUNRonghua1，2，CHENXuegang1，2，WEIJiang3，HANWentang1，2.

(1.SchoolofGeographyandTourism，XinjiangNormalUniversity，UrumqiXinjiang830054；2.KeyLaboratoryofAridRegionLakeEnvironmentandResourceofXinjiang，UrumqiXinjiang830054；3.SchoolofResource&Environment，XinjiangUniversity，UrumqiXinjiang830046)

In order to explore the effect of meteorological conditions on the pollutants concentration，PM2.5samples were collected in Urumqi urban area during October 2013 to October 2014，meteorological data were selected from weather stations monitoring on the same time for investigation. Results showed that：(1) the daily average concentrations of PM2.5reached 84.70 μg/m3during the heating period in Urumqi，which exceeded the 24-hour average second-level limit (75 μg/m3) of “Environmental air quality standard” (GB 3095-2012)，and it was more than four times during the non-heating period (20.66 μg/m3). (2) The wind speed，relative humidity，temperature，vapor pressure and the daily average concentrations of PM2.5existed significant relationship during the heating period，relative humidity and PM2.5concentrations were related significantly in non-heating period.

Urumqi; PM2.5; meteorological elements; correlation

孙蓉花，女，1992年生，硕士研究生，研究方向为城市地理与规划。#

。

*国家自然科学基金资助项目(No.41161074、No.41161029、No.41461033)。

10.15985/j.cnki.1001-3865.2017.12.014

2016-11-22)