衡阳市PM2.5污染特征及影响因素相关性分析

刘作云，刘衡林

（1.湖南环境生物职业技术学院生态宜居学院,湖南衡阳 421005；2.湖南省衡阳生态环境监测中心,湖南衡阳 421001）

细颗粒物（PM2.5）具有粒径小、质量轻、易粘附有害物质、占可吸入颗粒物的比重大等特点［1］，能在空气中长时间漂浮，并长距离迁移。人们在呼吸过程中，极易将PM2.5吸入到细支气管和肺泡［2］，从而影响肺的通气功能。此外，由于细颗粒物自身或粘附物质中有可能夹杂有毒有害成份，当与肺泡等接触并沉积后容易形成病灶，产生其他中毒或病理反应。

随着经济的不断发展，城市化的不断加快，PM2.5已经成为影响城市发展和人民群众生活质量的主要环境空气污染物之一，并被纳入2016年起全面实施的《环境空气质量标准》（GB 3095—2012）。相关研究表明，PM2.5浓度高低受诸多因素影响，如气象因素［3-5］、社会经济因素［6-8］等。此外，其他污染因子［9-14］对PM2.5的浓度也有一定影响。利用2016—2019年衡阳市PM2.5浓度监测数据，分析其时空分布特征，并探讨其与气象因素、社会经济因素及其他污染因子之间的相关性，对科学防控衡阳市PM2.5污染提供依据。

1 研究对象与方法

1.1 研究对象

研究对象包括PM2.5监测数据（衡阳市及下辖各县市区月均值和年均值）、气象参数（月平均气温、降水量、日照时数、平均湿度、平均气压和平均风速）及社会经济统计数据（衡阳市及下辖各县市区年末常住人口、城镇人口、GDP、人均GDP、第一/二/三产业增加值、工业增加值、房地产开发投资额、森林覆盖率、建成区绿化率等）。

数据来源：污染指标监测数据摘自衡阳市环境质量状况通报［15］；气象数据来自衡阳市气象局（57872站）；社会经济数据来源于衡阳市及下辖各县市区国民经济与社会发展统计公报［16］。

1.2 研究方法

运用SPSS统计分析软件的Pearson相关性分析功能，分别计算各种影响因素与PM2.5的相关系数及显著性，并对相关性显著的指标采用线性回归分析进行检验。

2 结果与讨论

2.1 衡阳市PM2.5污染时空分布特征

对2016—2019年衡阳市及下辖各县市区PM2.5年均浓度及月平均浓度值进行统计分析和比较。

从图1可以看出，自2016年以来，衡阳市及下辖的县市区PM2.5年均浓度大致呈逐年下降趋势。全市除南岳区外，其他地区PM2.5浓度普遍超过GB 3095—2012中二级标准［17-18］限定的35µg/m3，且中心城区（雁峰区、珠晖区、石鼓区、蒸湘区）浓度高于其他县市区。

图1 衡阳市PM2.5浓度空间分布规律Fig.1 The regular pattern of spatial distribution of the concentration PM2.5 in Hengyang

从图2可以看出，衡阳市中心城区PM2.5浓度具有明显的季节性，随气温升高浓度逐渐降低，且在每年的冬季（12月至次年1月）形成浓度高峰，全年只有酷暑季节（6月至8月）浓度能满足GB 3095—2012二级标准。

图2 衡阳市PM2.5浓度时间分布规律Fig.2 The regular pattern of temporal distribution of the concentration PM2.5 in Hengyang

衡阳市PM2.5污染形势仍然严峻，尤其各县市区应加强防控，扩大宣传，加大对污染源的监管，结合PM2.5的时空分布特征，合理制定防控措施。

2.2 PM2.5与气象因素的相关性分析

对衡阳市中心城区2016—2019年逐月的PM2.5浓度值与气象因素进行相关性分析，并对有明显相关关系的指标进行线性回归分析。结果表明：六项气象因素中，平均气压、平均气温、日照时数、平均风速和降水量与环境空气中PM2.5浓度有相关关系，其相关度大小为平均气压（高度正相关）＞平均气温（高度负相关）＞日照时数（中度负相关）＞平均风速（中度负相关）＞降水量（低度负相关）。PM2.5浓度与平均湿度相关关系不明显。

表1 PM2.5浓度与气象因素Pearson相关分析Table 1 The correlation analysis by Pearson betweent the concentration of PM2.5 and meteorological factors

图3 PM2.5浓度与气象因素的线性回归关系Fig.3 The relationship of linear regression between the concentration of PM2.5 and meteorological factors

气压直接影响大气稳定度，易形成逆温层，不利于空气扩散和稀释，导致悬浮在高空中的颗粒物下沉，并在低空聚集，浓度攀升，与相关研究相比［19］，衡阳PM2.5浓度与气压的相关度较高，这可能与衡阳市所处的盆地地形有关联。气温影响空气的活跃程度，温度越高，低空空气抬升，将PM2.5等污染物带至高空，从而在低空形成低浓度。太阳照射能使气温升高而提高空气活跃度，风速能加速污染物迁移，降水可使污染物随雨水沉降，因此均与PM2.5浓度表现为负相关关系。

2.3 PM2.5与社会经济因素的相关性分析

对衡阳市各县市区2016—2019年PM2.5浓度值与社会经济因素进行相关性分析和线性回归分析。结果表明：社会经济因素与PM2.5浓度的相关性普遍表现较弱，仅有森林覆盖率相关系数接近-0.75～-0.30范围，说明加强生态建设，提高森绿覆盖率对降尘有一定帮助。

表2 PM2.5浓度与社会经济因素Pearson相关分析Table 2 The correlation analysis by Pearson betweent the concentration of PM2.5 and socio-economic factors

2.3 PM2.5与其他污染因子的相关性分析

对衡阳市中心城区2016—2019年逐月的PM2.5浓度值与其他五项污染因子进行相关性分析，并对有明显相关关系的指标进行线性回归分析。结果表明：五项主要污染因子均与PM2.5浓度存在相关关系，相关程度为PM10（高度正相关）＞CO（高度正相关）＞NO2（高度正相关）＞SO2（中度正相关）＞O3（中度负相关）。

表3 PM2.5浓度与其他污染因子Pearson相关分析Table 3 The correlation analysis by Pearson betweent the concentration of PM2.5 and other pollution factors

PM2.5与PM10的相关系数为0.953，P＜0.01，其线性关系方程为y=0.89x-15.01，决定系数0.907，两项指标高度正相关，且拟合程度较好。PM2.5是PM10中粒径小于2.5µm的部分，从2016—2019年衡阳市逐月PM2.5和PM10浓度值可以看出，PM2.5/PM10比值范围为48.78%～89.36%，50%以上的月份达97.92%，因此PM10浓度越高，PM2.5浓度升高的几率越大，换言之，PM2.5是使PM10浓度升高的主要原因之一。

图4 PM2.5浓度与其他污染因子的线性回归关系Fig.4 The relationship of linear regression between the concentration of PM2.5 and other pollution factors

PM2.5与CO的相关系数为0.873，P＜0.01，其线性关系方程为y=45.81x-17.83，决定系数0.757，两项指标高度正相关，且拟合程度较好。CO活性很强，是大气中主要的反应性气体［20］，对大气中CO2、CH4等成分的含量影响明显，间接使局部地区气温上升。同时，CO还是光化学反应的重要参与成分，能参与形成含氮有机物颗粒物［21］，从而影响PM2.5浓度。

PM2.5与NO2的相关系数为0.861，P＜0.01，其线性关系方程为y=1.81x-5.82，决定系数0.736，两项指标高度正相关，且拟合程度较好。PM2.5与NO2在污染来源上具有很强的相似性，两者均与化石燃料使用、汽车尾气排放等相关。此外，NO2是形成大气气溶胶的主要成分，而气溶胶是大气中颗粒物的主要成分［22］，因此，大气中NO2浓度能间接加剧PM2.5污染。

PM2.5与SO2的相关系数为0.774，P＜0.01，其线性关系方程为y=3.60x-7.78，决定系数0.590，两项指标中度正相关，拟合程度一般。SO2在大气中能发生化学反应，形成硫酸盐等细颗粒物，或经氧化生成气溶胶［23］，对大气中PM2.5浓度有一定贡献。

PM2.5与O3的相关系数为-0.565，P＜0.01，其线性关系方程为y=-0.89x+162.27，决定系数0.304，两项指标中度负相关，拟合程度一般。高温、强辐射能促进O3的形成，浓度升高，同等条件下，PM2.5会随空气上浮和扩散，近地面浓度较低，因此出现PM2.5和O3浓度变化出现相反的趋势，两者之间的关联度不大。此外，O3浓度较高时，因发生光化学反应等原因［14］，消耗部分PM2.5，但有一定的季节性。

3 结论

PM2.5是影响衡阳市环境空气质量的主要污染物之一，通过分析衡阳市环境空气中PM2.5的时空分布特征，剖析其与气象因素、社会经济因素及其他污染因子之间的相关性，得出以下结论：

（1）在空间上，衡阳市及下辖县市区PM2.5浓度超标形势依然严峻，且中心城区浓度高于其他县市区；在时间分布上，每年12月至次年1月出现PM2.5浓度高峰，6月至8月基本达到GB 3095—2012二级标准。

（2）衡阳市PM2.5浓度与平均气压、平均气温、日照时数、平均风速和降水量均有显著相关关系，与平均湿度相关关系不明显，相关度大小为平均气压（R=0.874，高度正相关）＞平均气温（R=-0.841，高度负相关）＞日照时数（R=-0.547，中度负相关）＞平均风速（R=-0.546，中度负相关）＞降水量（R=-0.338，低度负相关）。

（3）社会经济因素与环境空气中PM2.5浓度的相关性普遍表现较弱，相关关系不明显。

（4）衡阳市中心城区PM2.5浓度值与PM10、CO、NO2、SO2和O3均有显著相关关系，相关度大小为PM10（R=0.953，高度正相关）＞CO（R=0.873，高度正相关）＞NO2（R=0.861，高度正相关）＞SO2（R=0.774，中度正相关）＞O3（R=-0.565，中度负相关）。

（5）在开展衡阳市PM2.5的防控工作时，一方面应加强污染源的监管，同时还应结合PM2.5的时空分布特征、当地气象条件等，合理制定防控措施，并与其他污染物联防联控。