银川市空气污染与气象要素的相关关系研究

程 瑶，肖云清，邵 建*

（1.中国气象局 旱区特色农业气象灾害监测预警与风险管理重点实验室，宁夏 银川 750002；2.银川市气象局，宁夏 银川 750002）

近年来，随着社会经济的快速发展，大气污染问题对社会经济可持续发展的影响日趋严重。气象条件作为大气环境的重要影响因素，在长期的气候变化中起着重要作用，同时随着能源需求不断增加，更多的污染物排放将严重影响人类的生存环境，加之全球变暖导致气候变化加剧，进一步影响着空气质量状况。银川市位于宁夏回族自治区北部，属温带大陆性气候，其西部的贺兰山为石质中高山，呈北偏东走向。银川盛行风向为西北风，处于贺兰山背风坡，受到该天然屏障的保护，西北冷空气和沙尘天气被部分阻挡。然而在冬季供暖期间，市区污染物排放量增大，污染物扩散受地形的影响，在风速较小或偏南风控制时易造成城市空气质量的下降[1-4]。因此，开展银川市空气质量与气象条件的相关研究对城市发展、城市规划具有重要意义，特别是在城市规划中，合理考虑气象条件，对改善城市环境具有重要作用。有研究表明[2-4]，大气污染与能见度、相对湿度、气温、日照时数、降水量、地面风向和风速等诸多气象因子密切相关。周兆媛等[5]分析了京津冀地区空气污染指数（API）与各气象要素的关系，并利用气候模式结果探讨了未来气象要素变化对空气质量的影响。樊欣怡等[6]利用空间自相关模型和皮尔逊相关系数探究了环渤海三大城市群空气污染特征及其与气象要素关系的异同，结果表明，在不同季节PM2.5，PM10，O3和空气质量指数（AQI）与各气象要素的相关性不同，且相关性强度呈非线性变化。

上述研究对空气质量和气象要素之间的相关关系进行了深入分析，但针对银川市空气质量、污染物分布特征以及污染物与气象要素的相关关系方面的研究还较少[7]。本文利用2018—2020 年银川市AQI及各类污染物数据，分析了银川市空气质量的变化特征及各类污染物与气象要素的相关关系，探讨了银川市不同污染物质量浓度下气象要素的空间分布特征，以期为银川市空气质量预报提供参考依据。

1 数据资料与方法

1.1 数据资料

（1）空气质量数据。AQI，PM2.5，PM10，O3等污染物数据均来源于中国环境监测总站的全国城市空气质量实时发布平台，数据为2018 年1 月1 日—2020年12 月31 日银川市逐日城市平均数据，是根据当日城市建成区环保总站每小时数据计算求平均的结果。

（2）气象要素数据。数据来源于中国气象科学数据共享服务网提供的中国地面气候资料日值数据集，选取银川市基准气象观测站（区站号53614）本站平均气压、2 min 平均风速、地表温度、地面平均气温、地面相对湿度等各类气象要素，该数据时段选取与AQI 数据同期。

（3）NCEP/NCAR 再分析数据集。包括温度场、等压面高度场、相对湿度场以及2 m 气温场等。

1.2 研究方法

本文的空气质量指数（AQI）等级按照《环境空气质量指数（AQI）技术规定》（HJ 633—2012）进行划分，如表1 所示。AQI 数值越大，表明空气污染的情况越严重，对人类生活及人体健康的影响越大。

表1 空气质量指数等级划分

本文采用Jarque-Bera 检验方法[8]，对统计数据是否符合正态分布的偏度和峰度的拟合优度进行检验时发现，仅部分变量服从正态分布，因此本文采用斯皮尔曼（Spearman）相关系数[9]来确定各气象因子对各类污染物质量浓度的影响程度。

2 结果与分析

2.1 银川市空气污染变化特征

2.1.1 AQI 月变化 2018—2020 年，银川市空气质量月变化规律（图1）基本一致，月均AQI 较大值基本出现在1 月、5 月、6 月和7 月，空气质量相对较差，月均AQI 最小值均出现在9 月和10 月，空气质量较好。2018—2019 年月均AQI 最大值均出现在5 月，为春季。其中2018 年5 月平均AQI 约为124，是3 年中的月均最大值，而2018 年9 月平均AQI 约为59，是3 年中的月均最小值，表明2018 年银川市空气质量波动较大。2020 年最大值出现在1月，为冬季。从整体来看，2018 年的月均AQI 大值出现较多，有7 个月超出近3 年的月平均值，其次为2020 年，2019 年AQI 整体偏小，仅8 月和9 月较平均值略偏高。这表明2019 年空气质量整体相对较好，2018 年是3 年中空气质量最差的年份，随着环境治理力度的加大，空气质量呈现逐年变好趋势。

图1 2018—2020年银川市空气质量指数（AQI）月变化

2.1.2 空气质量等级分布 本文基于AQI 数据，参照表1 对2018—2020 年银川市逐日的空气质量等级进行划分（图2），统计不同等级出现天数。由图2可知，2018—2020 年空气质量等级为优的天数呈增多趋势，由5.48% 增至9.84%。其中，2018 年空气质量相对较差，轻度及以上空气污染天数约占全年的26.57%，中度及以上等级污染天数约占7.67%。2019 年空气质量相对较好，等级为优和良的天数占全年的90.41%，中度及以上污染天数仅占1.09%，且未出现严重污染等级。2020 年空气质量适中，等级为优和良的天数占全年的82.52%。

图2 2018—2020年银川市空气质量等级分布

2.1.3 首要污染物特征 当AQI 大于50 时，空气质量分指数最大的污染物就是首要污染物[10]。通过比较2018—2020 年银川市各首要污染物出现的频率（图3）发现，不同年份的首要污染物出现频率差异不大，全年首要污染物主要以PM10，O3，PM2.5为主，NO2，SO2次之。PM10，O3，PM2.5污染事件占所有污染事件的88%，其中PM10与O3的占比达到了46%，SO2在5 种污染物出现频率中占比最小，甚至在2020 年未出现该类首要污染物。

图3 2018—2020年银川市各首要污染物出现频率分布

本文选取了前三类首要污染物，包括O3，PM2.5，PM10，研究其月变化规律，图4 为各污染物月均值变化趋势。由图4 可知，2018—2020 年，银川市的主要污染物中，O3污染物质量浓度变化与PM2.5，PM10变化趋势相反，O3质量浓度主要在5—8 月较高，主要分布在夏季。这是因为O3是气态前体物通过光化学反应生成的二次反应产物，夏季太阳辐射强、气温高等因素引起剧烈光化学反应，导致近地面臭氧质量浓度有明显的季节变化特征[11]。PM2.5质量浓度在1 月、2 月、11 月、12 月较高，主要分布在秋季和冬季，PM10质量浓度在1 月、3 月、5 月、11 月较高，在春季、秋季、冬季均有出现，9 月、10 月三类污染物均为低值，空气质量较好。从年变化来看，2018 年三类污染物均表现出较高质量浓度，有数月超出均值，空气质量较差，2019—2020 年污染物质量浓度明显下降。

图4 2018—2020年银川市各空气污染物质量浓度月均值变化

2.2 空气污染物与气象要素的相关关系

空气污染的影响因素众多，主要包括气象条件、污染源及其强度、地形等自然因素以及城市交通等人为因素，其中气象条件对空气污染的影响最为复杂和多变。有研究表明，温度、风速等气象要素对大气环境有重要影响[12]。在大气环境发生改变时，空气污染物与各气象要素的相关关系有待进一步研究。本文利用Spearman 相关系数方法，检验银川市气象站本站气压、2 min 平均风速、地表温度、平均气温、平均相对湿度等常规地面气象要素与银川市三类首要污染物质量浓度的相关性。2018—2020 年银川市气象站地面气象要素与各空气污染物的相关系数如表2 所示。

表2 2018—2020年银川市气象站地面气象要素与各空气污染物的相关系数

由表2 可知，O3质量浓度与地表温度、平均气温呈显著正相关，与气压呈显著负相关。这是因为O3是太阳辐射下光化学反应的直接产物，而气温是随着太阳辐射增强而升高，因此O3的分布也集中在气温较高的夏季；另外气温升高时，空气体积膨胀，密度变小，一般情况下气压也会变低。O3质量浓度与相对湿度的相关性在2020 年表现出了显著负相关。这可能是因为水汽是形成云的必要条件，空气中相对湿度较大时，云系发展旺盛，云量增多，有效减少了太阳辐射，不利于光化学反应，使得O3质量浓度下降。这也与已有研究的结论相一致[13]。

PM2.5与PM10质量浓度相关性分布类似，它们与温度要素呈显著负相关，与气压呈显著正相关。结合前文结论，PM2.5，PM10污染物大多发生在较为寒冷的秋冬季，秋冬季气温较低，且昼短夜长，地面辐射冷却作用导致近地层易形成逆温层，低层大气常处于静稳状态，污染物便难以扩散。

PM2.5与PM10质量浓度相关性分布不同的是：PM2.5与2 min 平均风速呈显著负相关，而PM10与2 min 平均风速的相关性不显著。这可能是因为PM2.5是细颗粒，风力较大时，污染物易扩散，但风速过大时，易产生沙尘天气，导致可吸入颗粒物PM10质量浓度升高。因此，风速的变化对于PM10质量浓度的影响机制较为复杂。另外，PM10质量浓度与相对湿度呈显著负相关。这表明干燥寒冷天气不利于PM10的扩散，一般会导致污染物质量浓度较大，而高温湿热天气有利于PM10质量浓度的稀释。

2.3 污染物不同质量浓度下气象影响因子的空间分布特征

为进一步细化污染物不同质量浓度下气象影响因子的分布特征，本文选取了2020 年出现频率最多的两类污染物因子（PM10和O3），结合相关性分析结果，分别将PM10，O3逐日质量浓度按照数值由低到高的排序形成数据集，统计出低于第20 百分位数和高于第80 百分位数的数据集，分析对应的气象高影响因子（图5）。

图5 2020年O3质量浓度高于第80百分位数和低于第20百分位数的样本数据集对应的850 hPa位势高度（等值线，m）、2 m气温（填色，℃）分布图（审图号：GS（2019）3082）

由图5 可知，O3质量浓度较低时，银川市2 m平均气温为-10～-5 ℃，850 hPa 环流形势场上，新疆、青海一带有冷高压，银川市处于高压边缘，气压梯度大，风力较大，低层受脊区控制，这种环流型有利于O3污染物扩散。当O3质量浓度较高时，银川市2 m 平均气温为20～25 ℃，10 m 平均风速为3.0～3.2 m/s（风力等级为2 级），850 hPa 相对湿度为40%～50%（图6），且850 hPa 形势场上，蒙古国至河套地区为热低压控制，银川市处于热倒槽底部，低压易造成近地层风场辐合，且风力较弱，这均有利于污染物的汇聚。另外，这种环流形势易导致银川地区出现高温天气[14]，高温有利于水汽蒸发，导致相对湿度降低，同时也有利于O3质量浓度增加。目前许多研究已表明，高O3污染事件通常发生在高温、低湿等气象条件下[15]。

图6 2020年O3质量浓度高于第80百分位数（139 µg/m3）的样本数据对应的10 m风速、850 hPa相对湿度和2 m气温分布图（审图号：GS（2019）3082）

通过对PM10不同质量浓度下气象高影响因子分析（图7）可知，PM10质量浓度较低时，银川市2 m平均气温为15～20 ℃，850 hPa 环流形势场上，蒙古国至新疆东部一带为槽区控制，银川市位于槽底前部，有暖平流输送，易出现高温天气，从而对PM10的质量浓度增长有抑制作用。PM10质量浓度较高时，2 m 平均气温为-5～0 ℃（图略），850 hPa 气温为0～5 ℃，低层存在逆温层，大气静稳，不利于污染物扩散。850 hPa 环流形势场上，内蒙古一带位势高度等值线曲率增加，经向环流发展加强，银川地区受横槽影响，这种形势下易出现大风沙尘天气，导致PM10质量浓度增加。

图7 2020年PM10质量浓度高于第80百分位数和低于第20百分位数的样本数据集对应的850 hPa位势高度（等值线，m）和2 m气温（填色，℃）分布图（审图号：GS（2019）3082）

2.4 污染天气背景下气象要素的垂直分布特征

本文利用合成分析方法，挑选出2018—2020 年空气质量等级为重度污染和严重污染的日期，表示为空气污染日，挑选出空气质量等级为优的日期表示为空气质量优日。其中，空气污染日共28 d，空气质量优日共20 d，将空气污染日和空气质量优日对应的不同层次的温度场、高度场、相对湿度场分别进行合成并相减得到污染天气背景下的气象要素分布场，并针对不同年份，分析银川当地气象要素的垂直结构特征。

图8a 为2018 年空气污染日相对于空气质量优日温度场和位势高度场的垂直分布图。可以看到：出现污染天气背景下，温度场中银川市所在区域气压层中低层（地面至700 hPa）为温度正异常；高度场中银川市及其周边区域的整个对流层均为位势高度负异常。这表明银川地区整个对流层位势高度降低，气压增加，中低层温度较四周异常升高，该配置易形成较为稳定的暖高压，一般这种高压中心地区风力微弱，空气污染物不利于扩散、易堆积[16]，污染物质量浓度升高，空气质量下降。2019 年温度与位势高度场的垂直分布与2018 年相对一致（图9a）。

图8 2018年空气污染日相对于空气质量优日气象要素场剖面图

图9 2019年空气污染日相对于空气质量优日气象要素场剖面图

2020 年温度场和位势高度场的垂直分布与2018 年、2019 年有所不同（图10a）：当空气质量较差时，银川地区气压层位势高度850 hPa 以下为负异常区，850 hPa 以上为正异常区；温度场中整层温度均表现为负异常区，其中地面至500 hPa 温度降低幅度由8～6 K 减小为6～4 K，这有利于在中低层形成逆温层，并且当低层位势高度增高、气压减压、温度降低时，易在低层形成低压辐合场，这种环流形势配置不利于污染物扩散。

图10 2020年空气污染日相对于空气质量优日气象要素场剖面图

分析相对湿度场时可以发现，2018—2020 年结果较为一致（图8b、图9b、图10b），银川地区在500 hPa 以下均表现为相对湿度负异常。这表明空气质量较差时，中低层相对湿度减小，水汽条件变差。一方面，有研究表明，对于绝大多数污染气体，其扩散系数随空气湿度的增大而增大[17]，即空气湿度较差的天气，不利于空气污染物扩散；另一方面，降水的发生能显著改善空气污染[18]，而水汽条件较差时不利于降水，导致空气污染物不能及时被稀释、清除。

3 结论

本文采用相关性分析、合成分析等方法研究了2018—2020 年银川市空气质量的变化特征及其与气象要素的相关关系，探讨了银川市空气质量指数的时间变化，以及在空气质量较差环境下温度、相对湿度等气象要素的变化特征，得出以下结论。

（1）银川市空气质量月变化规律基本一致，月均AQI 较大值基本出现在1 月、5 月、6 月和7 月，空气质量相对较差；月均AQI 最小值均出现在9 月和10月，空气质量较好。

（2）银川市空气质量等级为优的天数呈逐年增多趋势。其中：2018 年是3 年中空气质量最差的年份，中度及以上等级污染天数较多；2019 年整体空气质量相对较好，且未出现严重污染等级；2020 年整体空气质量表现居中，等级达优的天数最多。

（3）2018—2020 年银川市首要污染物主要以PM10，O3，PM2.5为主，NO2，SO2次之。PM10，O3，PM2.5污染事件占所有污染事件的88%，PM10与O3污染物事件的占比达到了46%。

（4）O3污染物质量浓度变化与PM2.5，PM10月变化趋势相反，O3和PM2.5，PM10的质量浓度与温度、气压气象要素的相关性结果表现相反。O3质量浓度主要在5—8 月较高，PM2.5质量浓度在1 月、2 月、11月、12 月较高，PM10质量浓度在1 月、3 月、5 月、11月较高。O3质量浓度与地表温度、平均气温呈显著正相关，与气压呈显著负相关，PM2.5和PM10质量浓度与温度要素呈显著负相关，与气压呈显著正相关。

（5）2020 年污染事件中，O3质量浓度较高时，850 hPa 形势场上，银川市处于热倒槽底部，风力较弱，相对湿度较低，这种环流形势易出现高温天气，有利于O3质量浓度的增加。PM10质量浓度较高时，850 hPa 形势场上，银川地区受宽广横槽影响，低层存在逆温层，这种形势易出现大风沙尘天气，有利于PM10质量浓度的增加。

（6）银川市空气质量与气象要素垂直分布有一定的相关性。当对流层中低层相对湿度减少，降水发生可能性降低时，不利于空气污染物稀释、扩散，空气质量变差，AQI 增加。当对流层整层位势高度降低，中低层气温增加时，易形成较为稳定的暖高压，不利于空气污染物扩散，污染物易堆积，AQI 增加。当低层位势高度增高、温度降低时，易在低层形成低压辐合场和逆温层，不利于空气污染物扩散，AQI 增加。