2015年成都市空气质量指数特征及其与大气水汽的关系
2019-03-13李国平张恬月
文 雯,李国平,2*,谢 娜,张恬月
(1.成都信息工程大学大气科学学院,四川 成都610225;2.气象灾害预报预警与评估协同创新中心,江苏 南京 210044;3.四川省气象局,四川 成都610072;4.成都市环境保护科学研究院,四川 成都 610031)
空气质量状况的优劣,可直接影响到人体健康和经济社会可持续发展。近年来,随着我国经济的快速发展,城市规模不断扩大,人类活动不断增加的能源消耗,使得空气中污染物的排放总量不断增加,污染范围不断扩大,引起人们对环境大气保护问题日益重视。空气质量指数[1](AQI)是2012年3月国家发布的新空气质量评价标准,AQI将一次气态污染物NO2、SO2、CO,二次气态污染物O3,颗粒污染物PM2.5、PM10这6项污染监测物以统一的评价标准加以呈现。AQI数据每小时更新一次,其中PM2.5、PM10是形成霾天气的重要微颗粒物,而一次气态污染物是这种微颗粒物的主要来源。
目前,针对我国雾霾天气频发且污染程度较严重的区域,如京津冀、长江三角洲、珠江三角洲等地区,国内外学者已对这些区域雾霾天气进行了不少分析。Boynard A等[2]使用IASI(红外大气探测干涉仪)对华北地区的北京、天津、河北省三地冬季的空气污染进行探测分析,认为静稳大气条件和人为污染源的大量排放会造成大气污染物浓度的升高;Li等[3]分析了珠江三角洲地区雾霾发生的特征及其形成机制,认为低大气边界层高度不利于空气污染物的扩散,同时相对湿度通过气溶胶直径吸湿性增长而在雾霾的形成中起关键作用;Ren等[4]研究了北京市2016、2017年冬季雾霾发生过程中大气边界层中的湍流特征以及气溶胶浓度与大气雾霾的关系,得出风速与PM2.5浓度呈负相关,在未受污染的(清洁)天气过程中湍流动能较大,但在重雾霾污染天气过程中湍流动能较小;赵金霞等[5]分析了天津市滨海新区一次持续重度雾霾天气过程及其成因,认为接地逆温层的形成和污染物浓度是持续重度雾霾产生的关键条件。水汽是影响天气变化的关键要素,也是导致霾天气发生的重要外因,近年来,已有针对北京、深圳、湖北和广州等地城市空气质量及其与水汽关系的研究。王勇等[6-9]人利用GPS水汽数据分析了北京大气水汽与雾霾天气及其PM2.5、PM10的关系;柳林涛等[10]人开展了北京地区探空水汽与气态污染物相关性的研究。
目前中国有4个灰霾天气频发、危害较严重的地区[11],分别为京津冀地区、长江三角洲地区、珠江三角洲地区及四川盆地。国内对空气质量及其与水汽关系的研究当前主要集中在北京、上海和广州等特大城市,而对我国西部中心城市(如成都)空气质量与水汽关系的研究还很少。成都是中国西部重要的工业城市和交通枢纽,近些年来,随着经济社会快速发展以及城市规模不断扩大,成都地区重度雾霾(污染)天气事件频发,不仅影响人们的交通出行和日常生活,更严重的是威胁到人体健康,引发多种呼吸道疾病(如支气管炎、哮喘、鼻炎等)、肺病和心脏病。
成都地处位于四川盆地西部的成都平原,四周高山环绕,冷空气不易侵入,大气扩散条件差,静风、小风出现的概率高,年平均风速仅为1.2 m/s。加之天空多云,日照时间短,常年多雾,空气湿度大,使得成都在这种特殊的地形和气象条件下不利于大气污染物扩散、稀释,雾霾天气频发,成为中国西部空气污染较为严重的城市[12]。对该地区空气质量状况及其与大气水汽的关系进行分析,可为全面认识四川盆地雾霾天气的成因,提高空气质量监测预警水平以及采取工程手段减轻空气污染提供科学依据。本文利用成都市2015年的AQI数据,结合同期气象探空资料计算大气水汽总量(可降水量),区分季节和污染物类型来分析环境空气质量的季节和月变化特征,重点分析AQI与可降水量的关系,期望能够深化认识影响环境空气质量的气象因子及其作用,对保护城市生态环境、科学有效地调控和治理大气污染有所裨益。
1 资料和方法
1.1 资料
本文所用的空气质量指数(AQI)来源于成都市环境监测中心提供的大石西路、君平街、金泉两河、梁家巷、三瓦窑、沙河铺、十里店、灵岩山等8个国控环境空气质量监测点的数据,包括2015年1月1日—2015年12月31日这8个站点逐小时的AQI(表1)和PM10、PM2..5、SO2、O3(8 h)、NO2、CO的浓度和分指数。霾天数的数据来自成都市温江区国家气候观象台(温江站)每日14时(北京时,下同)的地面观测值。
实况降水数据来自于温江站点每日24 h降水(08—08时),计算大气水汽时使用了温江站2015年逐日08、20时的L波段探空资料[13],包括气压、气温、相对湿度、风速及风向等。
1.2 方法
目前,我国一般以空气质量指数(AQI)来评价每日的空气质量状况,按AQI大小将空气质量划分为5级,值域为0~500。
本文大气水汽总量(可降水量)基于上述探空数据采用探空水汽计算方法[14]获得。结合成都市年、季、月的AQI质量变化特征,利用统计分析软件SPSS对成都市空气质量与大气水汽的关系进行Pearson 分析[15]。
2 空气质量分析
2.1 空气质量统计分析
2.1.1 成都空气质量指数时间分布特征
成都市周边地形比较封闭,龙泉山脉和邛崃山脉分别位于城区东西两侧,盆地地形和静、小风的不利气象条件,使得成都地区污染物浓度较高。2015年成都市出现灰霾天气79 d,占全年天数的21.6%,冬季霾天数最多(31 d),秋季(25 d)和春季(13 d)次之,夏季霾天数最少(10 d)。单日AQI最高值为308(表2),已达到严重污染级别。
表2 成都市空气质量指数
2015年成都市AQI的季节分布大致呈现“波动型”,其中冬季出现最高峰(图1)。春季,由于近地面气温回升,3月降水较少,造成3月AQI值高出其他春季月份,4、5月降水开始增多,AQI总体有一定幅度下降,但由于此季节冷暖空气处于拉锯阶段,不排除某些时段AQI“回潮”又会出现峰值的情况。夏季,6—7月由于气温升高,城市出现“热岛效应”并逐渐加强,使得城区气压降低,低层空气逐步向市区内辐合,容易产生污染物的水平方向堆积,7月位于AQI波峰,但同时热对流活动加强又有利于垂直扩散,使得AQI值不致于很高;8月降水也较多,雨水有利于降低污染物浓度,因此夏季空气质量多为“优”或“良”等级,AQI值维持在全年较低水平。秋季,9月汛期结束,降水减少,静稳天气增多,污染物浓度开始回升,AQI转为增高。尤其是10月降水过程较少,因此AQI值达到冬季来临前的一次峰值。冬季,气压高,空气温度低,降雨量少,逆温层、静稳天气频现,这些气象条件皆不利于空气污染物扩散,空气质量较差,AQI维持在全年最高水平。
2.1.2 成都空气质量指数级别分布比例
成都市2015年环境空气质量级别中良级别出现频率最高(图2),达到51.11%;其次是轻度污染(20.56%),严重污染日数出现的比例最低(0.28%)。
成都市2015年AQI单日最大值出现在冬季(308),较秋季最高值(175)高较多,夏季(129)比春季(174)略低。不同的污染等级在全年以及四季所占比例也有差异(表3)。良级别出现频率最高(51.11%),其次是轻度污染(20.56%)和优等级(17.78%),中度污染(5.83%)和重度污染(4.44%)出现程度占全年比例较低,严重污染日数出现的比例最低(0.28%),严重污染、重度污染占比在冬季分别为1.2%、18.6%,其他季节没有出现;中度污染在夏季没有出现,冬季出现最多(14.0%),春季次之(6.5%),秋季最少(3.3%);轻度污染日数比例在春季最多(33.7%),冬季(22.1%)其次,秋季(16.5%)次之,夏季最少(9.9%)。空气质量出现良的日数比例的顺序为夏季(73.6%)>秋季(47.3%)>春季(46.7%)>冬季(36.0%);空气质量出现优的日数比例顺序是秋季(33.0%)>夏季(16.5%)>>春季(13.0%)>冬季(8.1%)。总体来看,成都市各季空气质量为出现良的日数最多;春季是轻度污染、优的等级出现次多,整体空气质量较好;夏季是优、轻度污染等级出现次多,整体空气质量状况好于春季;秋季是优、轻度污染等级出现次多,整体空气质量状况较夏季有所下降;冬季是重度、轻度污染等级出现最多,空气质量状况在四季中最差。
图1 成都2015年逐日AQI、月均PWV与月降水量的时间变化
图2 各级别空气质量日数的年占比
表3 全年及各季不同污染级别所占比例
2.1.3 首要污染物
首要污染物[16]指计算AQI的过程中得出的空气质量分指数(IAQI)最大的一种污染物(AQI>50)。成都市2015年首要污染物按出现天数排序依次是PM2.5>O3(8 h)>PM10>NO2(表4),PM2.5作为首要污染物出现的天数是143 d,占AQI>50 d数的43.60%;O3(8 h)作为首要污染物出现的天数是104 d,占AQI>50 d数的31.71%;PM10是46 d,占 AQI>50 d数的 14.02%;NO2是 35 d,占 AQI>50 d数的10.67%,SO2和 CO 没有成为首要污染物。1、2、3、10、11、12月的首要污染物出现频率最高的是PM2.5;4—8月首要污染物出现频率最高的是O3(8 h),9月则是NO2。成都秋冬季多静稳天气,静风比例大(69%),颗粒物不易扩散,容易成为首要污染物;春夏季太阳辐射较强,O3(8 h)容易超标,在强光照、高温的午后时段(14—16时),臭氧浓度通常较高。臭氧超标的主要原因是充足的日照时间,并且当时的气象条件有利于发生光化学反应而形成臭氧,臭氧浓度必然增大[17]。因此,春、夏季臭氧容易超标,其中以夏季最为严重,O3(8 h)会逐渐替代颗粒污染物,成为首要污染物(表4)。
表4 2015年成都市年内各月首要污染出现天数/d
3 大气水汽与空气质量的相关性
大气柱中总量约99%的水汽都位于10~12 km以下,约75%的水汽在4 km以下,50%的水汽聚集在2 km以下[18]。成都处于青藏高原东侧的四川盆地,受青藏高原及盆地地形的影响,水汽含量高、降水充沛,空气湿润,降水的日变化(巴山夜雨)[19]和季节变化(华西秋雨)[20]特征明显。
3.1 春、夏季大气水汽与臭氧的关系
近地面O3是由其前体物经过数小时光照发生光化学反应而形成的二次污染物,其浓度过高会危害到人体健康和城市生态系统,甚至还会恶化城市环境,造成光化学烟雾污染。城市中臭氧(O3)过高的原因,一方面是氮氧化物和挥发性有机物在空气中进行复杂的光化学反应而形成;另一方面,与高温、强烈的太阳辐射等气象外部条件有关[21]。臭氧为二次污染物,其产生不仅与其前体物的转化有关,同时与气象条件也密切相关。气象条件通过臭氧周围环境影响其形成及转化,从而引起臭氧浓度的变化。日O3(8 h)超过160 ug/m3时,则判定为出现臭氧污染[22]。成都2015年春季有21 d出现臭氧污染,夏季共有40 d出现臭氧污染。
图3 成都市2015年春、夏季各月PWV与O3(8 h)浓度的比较
图3为2015年成都市O3(8 h)浓度和大气可降水量(Precipitable Water Vapor,PWV)的比较,表 5为成都市春、夏季PWV与O3(8 h)浓度相关性的统计结果。2015年3、4月没有通过显著性检验,5、6月通过了0.1水平上的显著性检验,7、8月通过了0.01水平上的显著性检验。因此,夏季O3浓度与PWV的相关性明显大于春季,可能是由于夏季光照强(日均日照时间为4.8 h),O3浓度大(季节平均值为149.68 ug/m3),大气中水汽含量充沛(PWV季节平均值为46.74 mm),水汽的光化学分解反应和O3的分解反应更为迅速。同时,春季太阳辐射较弱(日均日照时间为3.7 h),O3浓度较小(季节平均值为120.79 ug/m3),但由于春季可降水量较小(PWV季节平均值为27.39 mm),导致O3浓度与水汽的相关性不如夏季显著。
结合表5和图3,得出成都市2015年PWV与臭氧浓度的关系为:春、夏季,大气水汽(PWV)与臭氧(O3)浓度的变化呈负相关。因为一方面水汽光化学分解可以产生较多与 O3、O结合的活性基(如H、OH等),将臭氧分解成氧分子,降低臭氧浓度,使臭氧浓度与水汽的变化呈负相关;另一方面臭氧与有机物相互作用产生微颗粒需要水汽,当水汽较多时,O3易于发生化学反应,因而O3浓度下降。而当水汽较少时,缺乏水汽的帮助,O3难以发生化学反应,因而观测到的O3浓度较高[23]。
表5 成都市2015年春、夏季PWV与O3(8 h)浓度相关性的统计结果
3.2 秋、冬季大气水汽与颗粒污染物的关系
成都市秋冬季发生霾天气的频率较高(图1)。根据水汽资料结合PM2.5/PM10观测数据,选择秋冬季进行地面大气可降水量与PM2.5/PM10的比较(图4、图5),表 6为秋冬季 PWV与PM2.5/PM10浓度相关性的统计结果。根据图4、图5并结合表6可知:PWV与PM2.5/PM10浓度在变化趋势上基本保持一致,呈现正相关特性,即大气水汽总量的增大对应PM2.5/PM10质量浓度的上升。这是因为:水汽有利于一些一次污染物与大气中某些物质反应后生成二次污染颗粒。其次,水汽能促进有机物与臭氧发生一系列的化学反应,生成大量的属于PM2.5/PM10的微颗粒。此外,1、10、11月的统计结果通过了显著性检验,2、9、12月则没有通过显著性检验,可能与其他气象因素(如华西秋雨、冬季冷空气入侵较多)对PM2.5/PM10颗粒物浓度的影响有关,有待进一步研究。在1月和10月,PWV与PM2.5浓度的统计结果在0.01水平上显著正相关,是水汽对PM2.5浓度变化影响较大的时段。
4 结论与讨论
本文通过代表四川盆地西部的成都市2015年空气质量数据和L波段探空水汽资料,重点研究了成都市空气质量的基本特征及其与大气水汽的关系,得到:成都市单日AQI最高值可达308,空气质量状况冬季最差,夏季最好,各季出现良的等级频率最高。1—3月、10—12月首要污染物出现频率最高的是PM2.5;4—8月首要污染物出现频率最高的是O3(8 h),9月首要污染物出现频率最高的是NO2。春、夏季,PWV与O3(8 h)质量浓度在5—8月呈显著负相关,夏季水汽对臭氧浓度的变化影响更大;而在秋、冬季,PWV与PM2.5/PM10质量浓度变化在1月、10—11月呈显著正相关,1、10月是水汽对PM2.5/PM10质量浓度影响较大的月份。
从新一代探空水汽资料、O3质量浓度和PM2.5/PM10质量浓度的变化趋势上初步探讨了空气质量与水汽总量的关系。不同天气形势下大气水汽对AQI的影响存在明显差异,气象因子与大气环境质量在日变化、特定季节变化的统计关系以及物理成因都是值得进一步研究的问题。
表6 成都市2015年秋、冬季PWV与PM2.5/PM10浓度相关性的统计结果
图4 成都市2015年秋、冬季各月PWV与PM2.5浓度比较
图5 成都市2015年秋、冬季各月PWV与PM10浓度比较