成都市PM2.5污染特征及其与地面气象要素的关系分析

曹 杨，王晨曦，赵晓莉，刘炜桦

(1.四川省气象灾害防御技术中心，四川 成都 610072；2.高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室，四川 成都 610072)

0 引言

随着经济规模迅速扩大和城市化进程加快，污染物的排放总量不断增加，污染范围不断扩大，城市环境空气污染问题日益严峻，已经引起社会广泛关注，政府改善城市环境空气质量的压力剧增。准确的空气质量预报有利于广大市民和社会各界合理安排生活、工作以及各种社会活动，有利于环境管理和决策部门有针对性地加大污染源控制、及时发出警报并采取有效措施，预防严重污染事件的发生。

众多研究发现，环境空气质量不仅与污染源排放有关，也受气象条件影响[1-4]。当污染源排放相对稳定时，气象条件是影响空气质量的重要因素，不利于污染物扩散和沉降的气象条件会导致污染物浓度升高，而有利于污染物扩散和沉降的气象条件会降低其浓度[5-10]。不同地区受地形地貌和气候特征等因素影响，存在不同的污染特征，影响空气质量的主要气象要素也不同，因此有必要对当地空气污染与各气象要素的关系进行分析，选取或组建对本地污染贡献影响较敏感的气象要素因子，为提高当地空气质量预报准确性做准备。

成都市位于四川盆地，全年风速较小，静风比例高，空气湿度大，大气中的污染物以PM2.5为主[11-12]。但是，较多学者分析成都地区空气质量与各气象要素的关系时，大多采用资料时间不长，不能详细地分类或者分级进行分析。本文利用有资料以来的环境空气质量监测资料和同时期的地面气象观测资料，分析成都市PM2.5质量浓度的季节、月和日变化特征，并分不同空气质量等级分析空气质量与地面气象要素的关系，找到对成都地区污染贡献影响较敏感的地面气象要素，为提高成都市空气质量预报水平奠定基础。

1 资料介绍

环境空气质量监测资料：来源于中国环境监测总站2014年5月13日—2017年12月31日的成都市空气质量指数(AQI)小时报数据。数据类型包括PM2.5，PM10，SO2，NO2，O3和CO等污染物的质量浓度以及 AQI。成都市共有8个监测站，其中灵岩寺站(99059)位于都江堰市，通常作为成都市区监测站点的清洁对照站，草堂寺站(99057)资料长期缺测，均不参与本文的分析。地面气象观测资料：来源于成都市温江国家基准气候站同时期的逐小时数据，气象要素包括气温、气压、相对湿度、风(风速、风向)、降水等6种。成都市环境空气质量监测站及气候观测站信息列于表1，图1为成都市各监测站点的空间分布图。

表1 成都市环境空气质量监测站及气候观测站信息

图1 成都市各监测站点的空间分布图

2 PM2.5污染特征分析

图2为成都市区6个有效环境空气质量监测站2015年1月—2017年12月的PM2.5质量浓度季节变化图。由图可知，成都市区6个监测站的PM2.5质量浓度随季节的变化趋势比较一致，春季到夏季呈递减趋势，夏季到冬季呈递增趋势，夏季最小，冬季最大。

图2 成都市区各环境空气质量监测站PM2.5质量浓度季节变化

图3为成都市区6个有效环境空气质量监测站2015年1月—2017年12月的PM2.5质量浓度月变化图。由图可知，成都市区6个监测站的PM2.5质量浓度月变化趋势比较一致，月均值变化趋势呈“U”形，1—4月呈下降趋势，5—9月浓度较低且趋于平稳，10—12月呈上升趋势。5—9月为我国的主要降水时段，有利于冲刷和清除大气中的PM2.5，且夏季对流天气经常发生，大气在垂直方向上产生剧烈运动，不利于逆温层的形成；进入10月，对流天气减少，秋冬季逆温层维持时间更长且更稳定，静稳天气不利于大气中PM2.5的稀释和扩散，另外秋冬季夜间辐射降温，使得相对湿度增大，会造成PM2.5吸湿增长，加速PM2.5二次转化，使其浓度升高，加重空气污染程度[13]。

图3 成都市区各环境空气质量监测站PM2.5质量浓度月变化

图4为成都市区6个有效环境空气质量监测站2015年1月—2017年12月的PM2.5质量浓度日变化。由图可知，6个监测站的日变化趋势比较一致。PM2.5的日变化呈双峰型，13—20时左右PM2.5质量浓度相对较低，上午和夜间PM2.5质量浓度较高，主要原因是早上07时人群活动开始，城市人群密度增大，汽车尾气和工厂污染物等排放明显增加，使得PM2.5质量浓度有一个增加的趋势；下午太阳辐射增强，湍流作用使大气混合层高度增加，有利于污染物在垂直方向上的稀释和扩散[14]；入夜以后太阳辐射减弱，空气中对流运动减弱，层结趋于稳定，不利于污染物的稀释和扩散，PM2.5质量浓度逐渐升高。总的来说，成都市区PM2.5质量浓度日变化趋势呈现出夜间高于昼间。

图4 成都市区各环境空气质量监测站PM2.5质量浓度日变化

3 空气质量与地面气象要素的关系

根据各环境空气质量监测站的PM2.5污染特征分析可知，成都市区6个监测站的分布趋势比较一致，因此选择距离温江国家基准气候站比较近的金泉两河站作为代表站进行空气质量与地面气象要素的关系分析，两站直线距离约10 km。文中选择了2014年5月—2017年12月期间气温、气压、相对湿度、风(风速、风向)、降水等6种地面气象要素，并且分不同空气质量等级进行分析。根据《环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》(HJ 633-2012)，空气质量有6个等级，分别为优、良、轻度污染、中度污染、重度污染和严重污染。本文粗略分4个等级进行分析，分别为优良(包含优、良)、轻度污染、中度污染和重度以上污染(包含重度污染和严重污染)。

3.1 空气质量与气温的关系

图5为不同空气质量等级下PM2.5样本在各温度区间的概率分布图，由图可见，成都市气温主要分布在-5～35 ℃，空气质量为重度及以上污染时，气温主要分布在0～15 ℃，随着气温升高，优良天气比例逐渐增加。气温对空气质量的影响与空气的对流活动有关。地表温度升高时太阳辐射增强，热力湍流和对流与动力湍流共同作用下使大气混合层高度增加，有利于大气污染物在垂直方向上的稀释和扩散；地表温度降低时太阳辐射减弱，空气中对流运动相应减弱，近地面空气向外强烈辐射迅速冷却降温形成逆温层，不利于大气污染物在垂直方向上的稀释和扩散[15-17]。但并不是说温度越高，空气质量越好，温度上升到一定程度或者在持续高温条件下，大气中的O3浓度会因光解而升高，大气中的活跃光化学成分会反应生成更多的二次性气溶胶(主要是PM2.5)，反而加重空气污染[18]。

图5 不同空气质量等级下PM2.5样本在各温度区间的概率分布

3.2 空气质量与气压的关系

图6为不同空气质量等级下PM2.5样本在各气压区间的概率分布图，由图可见，成都市气压主要分布在935～970 hPa，空气质量为重度及以上污染时，气压主要分布在950～965 hPa，空气质量为优良时，气压主要分布在940～955 hPa。气压的高低分布形成大气环流，当地面受低压控制时，周围高压气团向中心运动，使低压气团辐合上升产生较大风力，有利于大气中的污染物稀释和扩散；当地面受高压控制时，中心出现下沉气流，气团稳定，不利于污染物稀释和扩散[16,19]。

图6 不同空气质量等级下PM2.5样本在各气压区间的概率分布

3.3 空气质量与相对湿度的关系

图7为不同空气质量等级下PM2.5样本在各相对湿度区间的概率分布图，由图可见，成都市相对湿度较大，99.6%的样本分布在相对湿度30%以上，约62%的样本分布在相对湿度80%～100%；空气质量为重度及以上污染时，约53%的样本分布在相对湿度90%～100%，空气质量为优良时，约41%的样本分布在相对湿度90%～100%。较高的相对湿度容易引起PM2.5出现吸湿增长现象，从而影响大气颗粒物群的物理化学特征，不利于低层大气颗粒物的清除。总的来说，受特殊地形和气候条件影响，成都市常年空气湿度大，相对湿度增大容易引起严重空气污染。

图7 不同空气质量等级下PM2.5样本在各相对湿度区间的概率分布

3.4 空气质量与地面风的关系

风场是影响污染物随大气扩散分布的重要因子，影响了污染物的干清除过程，其大小直接影响大气水平扩散的能力。风速越大，大气中的污染物被混合稀释，向下风向输送，污染物浓度减小，空气质量越好；风速越小，大气的水平输送能力越差，污染物的稀释扩散能力也越差，污染物浓度相应增大，空气质量越差。一般认为地面风速在2 m·s-1以下为“小风”，对大气污染物的水平输送、扩散、稀释不利，4 m·s-1以上风速对污染物稀释、扩散能力增强明显，污染发生概率降低[20]。

由图8a可见，成都市空气质量为重度以上污染时，PM2.5样本集中分布在地面风速0～2 m·s-1，随着地面风速增大，优良天气比例增加。整体来看，成都市地面风速较小，约85%的样本分布在地面风速0～2 m·s-1，地面风速对大气污染物的水平输送、扩散、稀释不利，与其他学者的研究结果一致[11-12]。风向也是影响污染物积累消散的一个重要指标，由图8b可知，随着空气质量等级增高，北风比例增加，南风比例减小。由于地面10 m风向受地形、植被、建筑等影响，其值对污染物分布的影响变化不够敏感。近地面上层风速较大时其扩散能力也较强，会对贴地层有拖拽影响，因此在今后的工作中可以考虑以近地层(925 hPa)风作为分析因子。

图8 不同空气质量等级下PM2.5样本在各风速(a)、风向区间(b)的概率分布

3.5 降水对PM2.5的清除作用

降水对大气污染物浓度的影响也较大，主要影响其湿清除过程，维持着大气中污染物的源、汇平衡和大气自清洁[21]。降水对PM2.5的清除过程包括云内清除和云下清除两个阶段，云下清除是指雨滴在云下降落过程中，主要通过惯性碰并过程和布朗扩散运动捕获PM2.5，使其从大气中清除[22-23]。为分析降水对PM2.5的清除作用，选用分析时段内逐小时降水量和PM2.5质量浓度数据。

提取降雨过程作为一次清除过程进行分析，以第1次出现0.1 mm以上降水作为降水过程的开始时间，最后1次出现0.1 mm以上降水作为降水过程的结束时间，若中间出现间断，中断时间不足5 h，则作为一次降雨过程进行处理。选取过程开始时间前3 h的PM2.5的平均质量浓度(CON1)和过程结束时间后3 h的PM2.5的平均质量浓度(CON2)作为一次过程清除前PM2.5质量浓度(即PM2.5初始浓度)和清除后PM2.5质量浓度[20]。降水对PM2.5的清除量(RC)定义为：

RC=CON1-CON2

(1)

RC>0定义为正清除过程，表示降水对PM2.5起清除作用；RC<0定义为负清除过程，表示降水对PM2.5没有清除作用，反而促使PM2.5质量浓度升高，这可能与降水时湿度增加，PM2.5吸湿增长导致二次反应加剧有关；RC=0定义为零清除过程，表示降水对PM2.5浓度无影响。

图9为2014年5月13日—2017年12月31日402次清除过程中降水对PM2.5的清除量与PM2.5初始浓度、降雨持续时间和累积降雨量的关系图。由图可见，降水对PM2.5的清除量随PM2.5初始浓度、降雨持续时间和累积降雨量的增加而增大，呈线性正相关关系，相关系数分别为0.54、0.3、0.21，利用F检验进行显著性检验，取置信度99%，P<0.000 1，均通过了0.01的显著水平统计检验。降水主要是通过惯性碰撞、布朗运动等机制碰并冲刷清除PM2.5，当降水前PM2.5初始浓度较低、降雨量较小、降雨持续时间较短时，很难冲刷PM2.5，甚至会因为降水使得湿度增加，PM2.5吸湿增长导致二次反应加剧，降水后的PM2.5浓度高于降水前，从而出现负清除过程。负清除过程随PM2.5初始浓度、降雨持续时间和累积降雨量的增加而减少，降水对PM2.5的清除量与PM2.5初始浓度的线性关系最显著，清除前PM2.5初始浓度较低时(小于50 μg·m-3)，存在较多负清除过程，随着PM2.5初始浓度增大，负清除过程逐渐减少。

图9 PM2.5清除量与PM2.5初始浓度(a)、降雨持续时间(b)和累积降雨量(c)的关系

4 结论

本文利用成都市环境空气质量监测资料和地面气象观测资料，分析了成都市PM2.5质量浓度的季节、月和日变化特征，并分不同空气质量等级分析空气质量与地面气象要素的关系，得出以下结论：

①成都市区6个监测站的平均PM2.5质量浓度的季节、月和日变化趋势比较一致；春季到夏季呈递减趋势，夏季到冬季呈递增趋势；月均值呈“U”形变化趋势，1—4月呈下降趋势，5—9月趋于平稳，10—12月呈上升趋势；PM2.5质量浓度夜间高于昼间。

②气温对空气质量的影响与空气的对流活动有关，此外气温还会影响大气化学过程，整体来看，随着气温升高，优良天气比例逐渐增加；气压的高低分布形成大气环流，成都市空气质量为重度及以上污染时，气压主要分布在950～965 hPa；成都市常年空气湿度大，较高的相对湿度容易引起PM2.5出现吸湿增长现象，从而影响大气颗粒物群的物理化学特征，引起严重空气污染；降水主要影响大气污染物浓度的湿清除过程，对PM2.5的清除量随PM2.5初始浓度、降雨持续时间和累积降雨量增加而增大。

③受地形和气候条件影响，成都市地面风速较小，约85%的样本分布在地面风速0～2 m·s-1，地面风速对大气污染物的水平输送、扩散、稀释不利；随着空气质量等级增高，北风比例增加，南风比例减小，由于地面10 m风向受地形、植被、建筑等影响，其值对污染物分布的影响变化不够敏感。

④综上所述，成都地区对空气污染比较敏感的地面气象要素为气温、气压和降水，在今后的工作中可以考虑加入近地面和高空气象条件进行分析，比如以近地层(925 hPa)风作为分析因子，高空风速和混合层高度是影响大气污染物垂直扩散的重要因子，1 500 m高度以下逆温层的存在不利于污染物稀释扩散等。