哈尔滨市空气质量与气象条件的关系分析

2018-01-29刘宇飞盖晓东

黑龙江气象 2017年4期

刘宇飞,段琳,盖晓东

（1.哈尔滨市气象局，黑龙江哈尔滨 150028；2.依兰县气象局，黑龙江依兰 154800；3.黑龙江省气象台，黑龙江哈尔滨 150030）

1 引言

近年来，随着我国经济的飞速发展，各种程度的空气污染事件在全国各地频繁发生。哈尔滨作为我国纬度最高的省会城市，属中温带大陆性季风气候，冬季漫长、寒冷、干燥，加之近年来城市规模迅速扩张、人类活动密集，造成空气质量急剧恶化。污染天气对人类的健康和安全构成极大威胁，已引起社会各界的极大关注，近年来国内学者在空气污染成因及其与气象条件的关系方面，开展了大量研究，研究的方法主要有两个方面：一是利用长时间序列的资料、基于统计学方法，对产生空气污染的大气环流进行分类总结；二是基于相关性分析等方法，研究边界层内各种气象要素与空气污染发生发展的关系。王淑英等指出在稳定天气条件下，北京地区PM10的浓度与相对湿度呈正相关，与能见度、风速和气压负相关[1]；姚青等分析了天津地区PM2.5浓度的垂直分布特征，并指出采暖可造成污染物浓度升高，低风速，高相对湿度有助于 PM2.5质量浓度增大[2]；钟幼军、袁美英等对历史上出现在哈尔滨的污染天气过程进行了总结，给出了易引发哈尔滨冬季污染天气的常见天气形势[3-4]，但此前的研究并没有揭示空气质量与气象要素的定量关系。本文对哈尔滨市空气质量与大气边界层的风、降水、逆温等气象要素的关系，以及与雾、霾天气的关系开展研究，这对于当地今后开展污染天气预报预警具有重要意义。

2 资料与方法

空气质量监测数据由哈尔滨市环境监测总站提供，包含2013-2016年逐日全市AQI指数；空气质量的级别划分依据《环境空气质量指数（AQI）技术规定（试行）》（环保部标准 HJ 633—2012），共分 6个等级，AQI值为0-50为优秀，51-100为良好，101-150为轻度污染，151-200为中度污染，201-300为重度污染，301及以上为严重污染。气象数据由黑龙江省气象台观测站提供，风、降水、雾和霾天气现象由地面观测报表得到，逆温层资料来自探空数据。本文主要采用相关分析和统计相结合的方法。

3 污染日的时间分布特征

统计2013-2016年逐日AQI资料，剔除资料缺失的45 d，共1416 d，2013-2016年每年污染总日数分别为 125、121、133、82 d。图 1给出了每个级别污染日数占当年污染总日数的比例。发现重度污染和严重污染日数的百分比逐年迅速下降，而轻度污染日数的百分比在2014年以后明显升高，2016年达到64.6%。由此可知，哈尔滨市的空气污染程度逐年减轻，在2016年缓解最明显，且污染日数在2016年明显减少。

统计2013-2016年污染日在各月的分布情况（图2），发现所有级别的空气污染，都集中发生在1-3月及10-12月；中度和重度以上污染日数的月分布表现出明显的“阶梯状”，即从10月开始骤增，往后逐月递增，在1月达到最多；4-9月几乎没有中度和重度以上污染天气出现；轻度污染日在10-12月也表现出逐月递增，12月份达到峰值，1-2月略有减少，3月明显减少，但4月又明显增多，5-9月则迅速减少。

图1 2013-2016年各等级污染日数占全年总污染日数百分比

图2 2013-2016年污染日数月变化

总体而言，1-3月及10-12月是哈尔滨污染天气的集中发生期，其中又以12月和1月最为集中。污染日的集中爆发期与采暖期基本是吻合的，12-1月是气温最低的隆冬时节，采暖耗煤量最大，此时重污染日数也达到峰值，污染程度最严重，可见采暖直接影响到空气质量。

4 空气质量与气象要素的关系

4.1 空气质量与风速的关系

表1 各级别AQI对应的风速出现频率

计算2013-2016年逐日的平均风速，并根据AQI的不同取值范围，对风速进行分级统计（表1），剔除AQI缺失的45 d，共1416 d，风速的分级依照蒲福风力等级。当AQI高于200，即空气质量达到重度和严重污染时，1级风和2级风的出现频率均高于40%，对于重度无污染和严重污染，2级以下风的累计频率高达90%以上，即90%以上的重污染都发生在2级以下风速条件下，说明地面风小于2级时，最容易引发重污染；而从3级风开始，频率迅速下降，重度污染出现3级以上风的频率为0，说明风速增大后有利于污染程度缓解。需要注意的是，轻度、中度和严重污染时，都有一定频率的4级风出现，分析相应日期的天气形势（统计表略），发现绝大多数哈尔滨处于地面低压和高空槽前的形势，出现西南大风，大多数日子首要污染物为PM10，而出现的时间集中于4、5月，对应着哈尔滨的春季大风盛行时期，可知春季的西南大风天气，容易将较大颗粒物吹起，引发轻、中度污染。

计算每个月的平均风速与AQI的相关系数，结果如图3。可以看出，除4、5、6三个月以外，其他月份风速与AQI都表现为负相关，1月、2月、12月相关程度最高，相关系数分别达到-0.378、-0.54、-0.672；3月和11月相关性则未通过0.05的信度检验。

图3 各月平均风速与AQI的相关系数

统计各月平均风速（图略），发现一年中4月、5月的平均风速明显高于其他月份，均超过3.7 m/s，3月、11月次之，在3 m/s上下；1月、2月和12月平均风速均低于2.5 m/s。由此可知，当风速较小时（＜2.5 m/s），风速与AQI有显著负相关性；当风速增大达到3 m/s，与AQI的负相关性不明显；当风速继续增大超过3.5 m/s，可出现正相关。可以认为是由于较大的风速一方面有利于细污染物颗粒扩散，但另一方面也会将较大颗粒物吹起，使空气质量下降，这与上文的分析是一致的。

4.2 空气质量与降水的关系

对秋冬季降水与空气质量的关系进行分析，选取1-3月和10-12月的资料；降水量的累加时段与AQI的计算时段一致，即每日的01-24时；剔除AQI数据缺失以及无法确定夜间降水量的日子（2014-2015年无夜间观测）后，共选出620 d样本，有68 d出现有效降水（降水量≥0.1 mm），48 d出现微量降水（降水量＜0.1），504 d无降水。统计各级降水条件下空气质量的分布情况，结果如表2。降水量超过5 mm时，空气质量优良的出现频率为63.6%（7 d），没有重污染日出现，严重污染的出现频率只有9.1%（1 d）；降水量在1-5 mm时，空气质量优良的出现频率为78.9%（15 d），重污染日的频率只有 5.3%（1 d），没有严重污染日出现；当降水量少于1 mm或出现微量降水时，空气质量优良的频率迅速降低，而重度和严重污染日的出现频率则明显升高。由此可知随着降水量的减少，空气质量优良的出现频率迅速降低，出现重度以上污染的频率迅速升高。

表2 各级降水在不同AQI范围内的出现频率

在有降水的116 d中，共有21 d AQI达到200以上，其中13 d有微量降水，6 d降水量为0.1-1 mm，1 mm以下降水日的占比达90.4%，即在有降水的天气背景下，90%以上的重度以上污染都发生在1 mm以下的弱降水条件下。由以上分析可知，1 mm以上的明显降水对空气质量有显著清洁作用，几乎不会出现重污染；而1 mm以下的弱降水清洁作用不明显，甚至可以使污染加重，可以认为弱降水中降水的沉降作用不明显，而湿度增大导致污染物更加不易扩散。

4.3 空气质量与逆温的关系

对2013-2016年秋冬季的逆温情况与AQI的关系进行分析，选取的月份为1-3月和10-12月，剔除AQI数据缺失的9 d，共720 d。采用早上07时的探空资料，1500 m以下出现逆温时，判定为一个逆温日。720 d中，存在逆温的共有634 d，86 d没有逆温。

表3 各季节AQI与逆温层底高、厚度相关性分析

分季节统计逆温层底高和厚度的平均值，并计算与AQI的相关系数，结果如表3。在春季、冬季和秋季，逆温层底高与AQI都表现出显著的负相关，厚度与AQI表现出显著的正相关，即逆温层越低、越厚，AQI越大，空气污染越严重。在没有逆温的86 d中，有74 d空气质量都达到优良水平。

计算了各月的平均逆温层底高和厚度（图略），发现1月和12月逆温层厚度明显大于其他月份，分别达到514 m和569 m，而1月逆温层底最低，仅为54 m，12月份略升高，但仍在100 m以下，即1月和12月逆温层最厚、最低。而3节中指出，1月和12月各级别污染日数都达到峰值，可见污染日的月分布规律与逆温层特征的变化是相一致的，逆温层特征的变化可对污染日的月分布起到直接作用。

5 空气质量与雾、霾和大风天气的概率特征

哈尔滨的污染天气经常与雾、霾以及大风等天气相伴随出现，为明确这3类天气对空气污染的贡献，分析各种天气条件下，各级空气污染的出现频率（表 4）。

表4 不同天气条件下各等级空气质量的分布频率

当发生霾天气时，出现重度污染的频率最高，为31.3%，而出现严重污染的频率并不高，只有19.3%，可见单纯的霾天气，不易造成特别严重的空气污染，以中度到重度污染居多。当发生雾天气时，出现重度污染的频率达42.9%，其次为严重污染，频率为21.4%，二者合计达64.3%，而出现中度及以下污染的频率则明显降低；雾天气条件下出现重度污染和严重污染的频率都高于霾天气，可见雾天气更易引发较严重的空气污染。当发生雾霾混合天气时，出现严重污染的频率高达62.5%，出现重度污染的频率为37.5%，无中度以下污染，因此雾霾混合天气出现重度以上污染的概率是100%。当发生大风天气时，空气质量为优良的频率最高，为61.5%，有一定比例的轻度和中度污染出现；环境监测资料显示，出现轻度和中度污染的5 d中，首要污染物全部为PM10，说明大风天气一方面有利于细微污染物扩散，但也容易吹起大颗粒物，引发轻度到中度污染的结论是一致的。