2019—2022年海东市空气质量变化特征与气象要素相关性分析

李荣 李国玉 祁栋林

摘要 利用2019—2022年海东市空气质量监测资料和气象资料分析了空气污染特征及其与气象因子的关系。结果表明：海东市大气污染物含量与平均气温、降水、相对湿度、气压之间具有显著的相关性，秋冬季节的首要污染物主要为PM10、PM2.5，夏季的首要污染物主要是O3，采暖期各大气颗粒物浓度分布的离散度大于非采暖期，空气质量达标率显著地体现出非采暖季高于采暖季，夏季高于冬季特征。

关键词 空气质量指数；达标率；PM10；气象因子；相关性分析；采暖季

中图分类号：X51 文献标识码：B 文章编号：2095–3305（2023）12–0-03

Analysis of Correlation between Air Quality Changes and Mete-

orological Factors in Haidong City from 2019 to 2022

Li Rong et al（Minhe Meteorological Bureau， Minhe， Qinghai 810801）

Abstract Using air quality monitoring data and meteorological data from 2019 to 2022 in Haidong City， this paper analyzes the characteristics of air pollution and its relationship with meteorological factors. The results show that the air quality in Jiayuguan City was mainly good， and the number of days with excellent environmental air quality level and days with severe or above pollution were increasing year by year， showing a polarization trend; PM10 was the main pollutant in Jiayuguan City， and the interannual occurrence of O3 as the primary pollutant shows a significant increasing trend， with a negative correlation between the monthly occurrence frequency of the two; Through correlation analysis， it was found that the Air Quality Index （AQI） was mainly influenced by particulate matter PM10; The main source of PM10 pollution in the east may be the Badain Jaran Desert， and the pollution process caused by southwest winds may be related to the transportation of the Qaidam Desert in Qinghai.

Key words Air Quality Index （AQI）; Compliance rate; PM10; Meteorological factors; Correlation analysis; Heating season

空气污染是当前城市环境的突出问题，随着经济的快速发展，近年来城市空气污染问题越来越受到人们的关注[1]。当大气中某种污染物超过一定浓度时会直接或间接影响人类的生产生活，甚至威胁人类健康。党的二十大提出要“深入推进环境污 染防治”，了解空气质量变化特征，是开展大气污染治理工作的基础，为有针对性地提出防治建议提供数据参考和理论基础。广大学者对我国中东部地区尤其是京津 冀、长三角、珠三角等地发生的多起区域性重污染天气事件进行很多研究[2-3]。由于受各种条件限制，西北大部分城市空气质量研究工作不足。作为青海省高原东部的一个新兴地级城市，海东市近年来大气污染事件也时有发生，但这方面的研究相对较少。从2019—2022年海东市各污染物浓度及空气质量入手，分析海东市大气环境质量状况和影响大气环境质量的气象因子，找出其相关性，为空气质量潛势预报和大气污染治理提供科学参考。

1 资料来源与分析方法

1.1 资料来源

空气质量监测数据为2019—2022年海东市生态环境局空气质量月报，主要包括PM10、PM2.5、O3、NO2、CO和SO2 6项污染物浓度监测数据及空气质量达标率。同期气象资料来自海东市平安区、乐都区、民和县、互助县、循化县、化隆县2019—2022年气象国家站的平均气温、降水、日照时数、相对湿度、平均风速、气压等要素。海东市各数据值由6个气象站的各要素数据平均而得。

1.2 分析方法

3—5月为春季、6—8月为夏季、9—11月为秋季、12月至翌年2月为冬季。

采暖期为10月至翌年4月，非采暖期为5—9月。通过分析各大气颗粒物月际、季节、年际特征，了解海东市空气质量现状。在此基础上分析各气象要素与上述各空气颗粒物组分之间的相关性，并通过SPSS软件的多项式线性回归模拟，找出与各污染物成分相关性较高的气象因子。

1.3 变异性分析

变异系数是衡量资料中各观测值变异程度的另一个统计量。当对2个或多个资料变异程度进行比较时，如度量单位与平均数相同，可以直接利用标准差进行比较。若单位和（或）平均数不同时，比较其变异程度时，就需采用标准差与平均数的比值（相对值）进行比较。标准差与平均数比值称为变异系数，记为C·V。变异系数可消除单位和（或）平均数不同对2个或多个资料变异程度进行比较的影响。

2 海东市大气颗粒物的时间变化特征

2.1 月际变化

由空气质量6要素浓度及达标率的月际变化（图1）可知，SO2年平均浓度为14 μg/m3，各月在10～23 μg/m3之间波动，呈现冬半年高、夏半年低特点；10月突然开始升高，11月至翌年1月达到最高，3月迅速下降，然后开始缓慢下降，到6—9月达到最低，全年空气中SO2浓度较低。NO2年平均浓度为25 μg/m3，各月浓度为20～35 μg/m3，8月达到全年最低。O3年平均浓度为114 μg/m3，各月浓度为75～147 μg/m3，3—9月超过年平均值，3月和年平均持平，最大值在7月，超过年平均约29%。CO年平均浓度为0.9 mg/m3，各月浓度为0.5～1.5 mg/m3，4—9月低于全年平均，11月至翌年2月较高，最高出現在1月，最低在6月，3月和10月与年平均持平。PM10年平均浓度为62 μg/m3，各月浓度在35～84 μg/m3之间，6—9月明显低于全年平均值，11月至翌年3月明显高于全年平均值，4、5、10月接近全年平均值。PM2.5年平均浓度为32 μg/m3，各月浓度为18～54 μg/m3，4—10月低于全年平均值，1、12月明显偏高。空气质量年平均达标率为94%，3月达标率80.4%为全年最低，9—10月空气质量达标率最高。综上所述，从各月空气质量6要素浓度及空气质量达标率平均值看，除O3夏半年较高外，其他污染物浓度均呈现出冬半年高、夏半年低的特点（SO2、NO2不明显），10月空气达标率为100%。进一步分析大气污染物浓度月变化特征可知，污染物浓度主要受季节性和气象因素影响。冬季降水量较少、平均温度低、风速较小，大气扩散速度缓慢，大气中污染物浓度不断积累，浓度较高。夏季多降水，且对流云层较多，大气清除能力提高，因此夏季大气污染物浓度较低。

2.2 年际变化

从图2可看出，近4年大气中6类污染物浓度明显呈下降趋势，其中PM2.5和PM10下降趋势基本一致，2020—2021年之间浓度下降最显著，PM10年均值为62 μg/m3，下降趋势为-2.24 μg/m3；PM2.5浓度呈下降趋势，大气中PM2.5含量逐年减小；2020年和2021年SO2呈下降趋势，2022年浓度反弹上升；O3浓度整体呈缓慢上升趋势，这与近年夏季降水偏少、持续高温晴热天气有一定关系，其中2019—2020年下降，2020—2022年上升；NO2持续3年浓度基本不变，2022年呈下降趋势，浓度为22 μg/m3；CO浓度呈下降趋势，但因含量较低，下降趋势不大，对大气环境污染较少。海东市近4年空气质量整体呈现逐年变好趋势。

2.3 变异系数

从表1可知，海东市SO2、NO2、O3、CO、PM10、PM2.5、空气质量达标率在采暖期的变异系数均明显大于非采暖期，说明采暖期各大气颗粒物浓度分布的离散度大于非采暖期，分布越不稳定，夏季变异系数均小于其他季节，这与夏季多降水、湿度较大有明显关系，秋季PM10、PM2.5变异系数较大，与秋季多沙尘天气有直接关系，其他季节相较于夏季为显著。可见，大气颗粒物浓度分布与城市人类生产生活有密切关系，采暖期大量碳排放直接造成各个大气颗粒物浓度的显著变化。

3 大气污染物浓度与气象因素的相关性分析

气象因素会通过影响大气污染物沉积、扩散、生成、转化进而影响其浓度范围，前文研究已表明大气污染物浓度具有明显季节变化特征，为直观体现出气象因素是如何影响污染物变化的，研究构建大气污染物浓度与不同气象因素间的相关性模型，用SPSS软件对海东市PM10、PM2.5、NO2、SO2、CO、O3、空气质量达标率进行相关性分析（表2）。

结果表明，PM10、PM2.5、NO2、SO2、CO、O3与降水、平均气温相关性均通过0.01水平的显著性检验；PM10与降水、平均气温、相对湿度呈显著性负相关，未通过日照、风速、气压的相关性检验；PM2.5与气压显著性正相关，与风速在0.05水平上具有相关性；NO2与风速、降水量和平均气温呈显著性负相关，与气压却呈显著性正相关；SO2与平均气温在0.01的水平上显著负相关；CO在相关性上与NO2相同；O3与降水、平均气温呈显著性正相关，与气压呈显著性负相关；空气质量达标率与平均温度、气压没有通过相关性检验。一般而言，较大的风速利于污染物扩散，但大风天气又会吹起沙尘，春季、秋季大范围大风还会造成沙尘暴，反而使空气污染更严重。海东市深处西北地区属于半干旱大陆性气候，受其影响，风速较大导致空气中大气污染物含量增多，空气质量下降；降水能减少空气中悬浮污染物量，降水次数越多空气质量达标率越高；平均气温越高，紫外线越强，O3污染越严重[4]；相对湿度越低，越利于颗粒物悬浮在空气中，空气质量越差[5]；气流从高气压区向低气压区流动，气压越低，越不利于污染物扩散[6]。

4 结论

对2019—2022年海东市空气质量变化特征与气象要素相关性分析，得出以下结论：

（1）受气候和人类活动影响，各个大气颗粒物含量不同季节、不同地域具有明显差异性，但空气质量达标率显著体现出非采暖季高于采暖季，夏季高于冬季。

（2）冬季降水量较少、平均温度低、风速较小，大气扩散速度缓慢，使得大气中污染物浓度不断积累，浓度较高。夏季多降水且对流云层较多，大气清除能力提高。

（3）2019—2022年海东市大气污染物含量与平均气温、降水、相对湿度、气压有很显著相关性。但气象因子只是外在影响因素，分析空气污染物质与气象因子相关性，为短时期内空气质量估测提供帮助。

（4）秋冬季首要污染物主要为PM10、PM2.5，夏季首要污染物主要是O3，采暖期各大气颗粒物浓度分布的离散度大于非采暖期，分布越不稳定，夏季变异系数均小于其他季节，这与夏季多降水、湿度较大有明显关系。

（5）海东市位于青藏高原东北部河湟流域，人口密集，交通、商业、工业较省内其他地区发达，易造成严重空气污染，降低大气环境质量。尤其是采暖季节污染严重，仍需加强空气质量治理。可采取以下措施：一方面从源头上减少污染物排放，如工厂废气经净化达标后再排放，或减少化石燃料使用，使用脱硫煤，开发使用清洁能源（太阳能、风能、地热能等），限制或禁止燃放烟花爆竹，减少建筑工地粉尘产生；另一方面要减少并吸收已存在的污染物，如种花种草，增加植被，大力植树造林，禁止乱砍滥伐森林等，利用绿色植物光合作用吸收污染物。

参考文献

[1] 张向敏，罗燊，李星明，等.中国空气质量时空变化特征[J].地理科学，2020，40 （2）：190-199.

[2] 陈云波，徐峻，何友江，等.北京市冬季典型重污染时段PM2.5污染来源模式解析[J].环境科学研究，2016，29（5）：627-636.

[3] 高怡，张美根.2013年1月华北地区重雾霾过程及其成因的模拟分析[J].气候与环境研究，2014，19（2）：140-152.

[4] 唐孝炎，张远航，邵敏.大气环境化学[M].北京：高等教育出版社，2006．

[5] 关亚楠，张博信，倪爽英，等.石家庄大气能见度与颗粒物污染及相对湿度的关系[J].安全与环境学报，2020，20（5）： 2001-2008.

[6] 马一方.空气中主要污染物在不同气压下的变化规律[J].山西能源与节能， 2009（3）：64-66.