青铜峡市一次大风过境天气对颗粒物的影响分析

高媛 龚晓丽 侯兴祥

摘   要：本文利用环境监测资料和常规气象资料，分析2018年5月25～26日的青铜峡市一次大风扬沙天气过程中PM2.5和PM10的变化特征。分析风前、风中、风后3个阶段PM10和PM2.5的平均浓度变化规律，可以得出风对颗粒物具有扩散稀释作用，但是不同粒径的颗粒物在大风前后的变化率不同。根据PM2.5浓度和风速的相关性分析中，风速与PM2.5浓度呈正相关。通过分析大风过境期间大气颗粒物的变化规律，为未来空气污染预报预警提供了参考意义。

关键词：风速  颗粒物  相关性

1  引言

宁夏回族自治区青铜峡市大风过境天气出现频繁，容易形成扬沙天气给公众生产生活带来不利影响。因此有越来越多的学者开始研究沙尘天气[1]。沙尘天气分为浮沉、扬沙、沙尘暴和强沙尘暴4类，由于沙尘暴和强沙尘暴天气特征明显，造成的危害也更大[2]，所以国内外学者对沙尘的研究主要集中在沙尘暴和强沙尘暴两种，对扬沙或浮沉天气研究较少[3-4]。2018年5月25～26日，青铜峡市出现了今年强度最大的大风扬沙天气。本文基于这次大风扬沙过程，分析大气颗粒物浓度随风速发生过程的变化特征，所得结论对今后根据风场预报空气质量具有重要的借鉴作用。

2  资料和方法

本文采用2018年5月25～26日期间青铜峡市国家气象观测站常规观测资料，包括能见度、风速、平均气温和相对湿度，时间分辨率为1min;颗粒物浓度资料取自青铜峡市生态环境局大气成分监测站资料，监测站位于生态环境局大楼楼顶，楼顶距离地面高度约20m，颗粒物浓度时间分辨率为5min。

3  空气污染气象条件分析

2018年5月25日6：00～26日21：00，青铜峡市区天气状况为多云，无降水。其中25日14：00～26日13：00，风向稳定为西北风，风速均值在2.5m/s以上，该阶段定义为风中阶段;风中阶段往前推8h，即25日06：00～13：00，定義为风前阶段;风中阶段往后延迟8h，即26日14：00～21：00定义为风后阶段。

根据青铜峡市青秀园监测站点同步监测到的风速、温度、能见度和相对湿度数据（见表1）可以粗略看出，风中平均气温和能见度较其他两个阶段减小，相对湿度增大。

气象要素是大气污染物地面浓度分布的主要影响因子之一[5]，污染物浓度变化和气象要素的变化有关[6]。以PM2.5为代表，选取平均风速参量进行相关分析，相关分析见图1。从拟合函数可以看出风速对PM2.5质量浓度有明显相关性，另外Li[7]等和Zhang[8]等人的研究结果也表明颗粒物浓度受气象条件影响。

如图1所示，随着日平均风速的降低，PM2.5浓度呈上升趋势。这是因为风对PM2.5的水平扩散有着很大的影响，风速越大越可以有效输送扩散PM2.5。

4  风前、风中、风后阶段大气颗粒物平均浓度变化

PM2.5、PM10浓度在三个阶段的变化情况如表2。

由表2可知，PM2.5和PM10均表现为大风过程前和大风过程后浓度较高，大风过程中浓度较低，因为大风过程中风速较大，空气污染物扩散条件较好，使得颗粒物随风迁移到下风方向，本地颗粒物浓度降低。

由于颗粒物粒径不同，PM2.5属于细粒子，PM10粒径相对较大，在大风过程中地面上的灰尘、沙粒等粗粒子会被卷积到空气中，所以相比PM2.5，PM10在大风过程中的变化率稍低。PM2.5由于质量较小，不容易在风后迅速沉降，所以风后浓度仍迅速增大;PM10质量较大，相比起来容易沉降，所以在风后浓度增长较慢。

5  结语

在没有降水的大风天气过程中，通过分析大风期间风速与PM2.5浓度的关系，可以得出风对PM2.5的水平扩散有着很大的影响，风速越大越可以有效输送扩散PM2.5，致使PM2.5浓度下降。

通过分析大气污染物监控点数据和风速数据可以看出：大风可以有效降低颗粒物浓度，但是不同粒径的颗粒物在风前、风中、风后的变化率并不相同。由于大风过程中地面上的灰尘、沙粒等粗粒子会被卷积到空气中，所以PM10变化率稍低于PM2.5;风后PM2.5由于质量较小，不容易迅速沉降，而PM10质量较大，相比起来沉降速度更快，所以PM10在风后浓度增长低于PM2.5。

上述结果可以对大风天气过程期间空气污染条件的模式预报预警有借鉴参考意义[9]，有利于预判大风过程期间的污染物浓度变化，对空气污染的防治具有一定的参考价值。

参考文献

[1] 娜仁花，高润宏，张明铁.沙尘暴生态效应与防治的探讨[J].中国沙漠，2007（1）：110-116.

[2] 康晓风，张建辉，刘红辉.沙尘天气对我国城市空气质量影响的范围与强度分析[J].资源科学，2002（4）：1-4.

[3] A. El-Said，S.R. Lewis，M.R. Patel. Quantifying the atmospheric impact of local dust storms using a martian Global Circulation Model[J]. Icarus，2019.

[4] 马雁军，刘宁微，洪也，等.2011年春季辽宁一次沙尘天气过程及其对不同粒径颗粒物和空气质量的影响[J].环境科学学报，2012，32（5）：1160-1167.

[5] 王莉莉，王跃思，王迎红，等.北京夏末秋初不同天气形势对大气污染物浓度的影响[J].中国环境科学， 2010， 30（7）：924-930.

[6] 周江兴.北京市几种主要污染物浓度与气象要素的相关分析[J].应用气象学报， 2005， 16（s1）：123-127.

[7] Li Y， Yu X， Cheng H， et al. Chemical characteristics of precipitation at three Chinese regional background stations from 2006 to 2007[J]. Atmospheric Research， 2010， 96（1）：173-183.

[8] Zhang X Y， Wang Y Q， Lin W L， et al. Changes of Atmospheric Composition and Optical Properties Over BEIJING～2008 Olympic Monitoring Campaign[J]. Bulletin of the American Meteorological Society， 2009， 90（11）：1633–1651.

[9] 刘献辉，周佟，张银凤，等.洛阳市冬季典型大风过境天气对环境空气污染物的影响[J].农业灾害研究，2015，5（9）：22-24.