成都市气象因子对PM2.5浓度影响分析

＊侯梦琪

（西南交通大学地球科学与环境工程学院 四川 611730）

成都市作为西部地区重要的中心城市，人口基数大，汽车保有量多，受盆地负地形影响，静稳天气频繁，污染物难以扩散[1]，导致长期以来大气中的PM2.5浓度居高不下。PM2.5主要来自土壤、扬尘及各种燃烧过程的一次排放和气态污染物的二次转化，其浓度除受到污染源排放影响外，气象条件也是关键的影响因素。污染源的迁移扩散、干湿沉降和颗粒物的化学转化均与气象条件密切相关[2]，同时，气象因子也在不同程度上影响PM2.5复杂的组分变化，进而导致PM2.5浓度变化。根据成都市环保局2015-2017年公布的《环境质量公报》显示，2015-2017年全市PM2.5年平均浓度值分别为64μg/m3、63μg/m3、56μg/m3，均超过《环境空气质量标准》年平均浓度二级限值（35μg/m3）；2015-2017年达标（＜75μg/m3）天数分别是214天、214天、235天；重污染（＞150μg/m3）天数分别为22天、13天、22天。

1.数据来源

本文PM2.5质量浓度数据来源于四川省环境监测重点实验室（交大站）2015-2017年的监测数据。主要包括PM2.5的小时平均值、24小时平均值等。参照环境保护部发布的《环境空气质量标准》中对污染物浓度数据有效性的最低要求对数据进行剔除，处理后分别得到3年的有效数据共1068天。

PM2.5组成成分及占比来源于川西平原城市群大气污染（灰霾）特征和成因研究报告中交大站监测数据（四川省环境保护重大科技专项2013HBZX01）。近地面气象数据来源于同一站点的同步监测数据，主要包括相对湿度（%）、降雨量（mm）、温度（℃）、风向（°）和风速（m/s）、气压（hPa）等。

2.结果分析

(1)PM2.5浓度及组分的时间分布规律

①PM2.5浓度季节分布特征。根据气象划分法将全年划分为四个季度，其中3-5月为春季；6-8月为夏季；9-11月为秋季；12-2月为冬季。分别统计成都市2015-2017年四季PM2.5质量浓度变化特征，如图1所示。可以看出，成都市PM2.5质量浓度存在明显的季节性差异。成都市PM2.5季均浓度最大值连续三年出现在冬季，均超过115μg/m3，这表明成都市冬季高浓度颗粒物污染最严重。PM2.5季均浓度最小值连续三年出现在夏季，均低于60μg/m3。综合分析三年数据，得出成都市2015-2017年PM2.5质量浓度的季节污染程度，大致表现为冬季＞秋季＞春季＞夏季。

图1 成都市2015-2017年PM2.5浓度季节变化特征

②PM2.5组分的季节变化规律。参考川西平原城市群大气污染（灰霾）特征和成因研究报告中利用交大站监测数据（四川省环境保护重大科技专项2013HBZX01）对成都市PM2.5组成成分的研究，得出PM2.5总质量=10.6%地壳物质（GM）+28.7%有机物（OM）+43.5%无机离子（SO42-、NO3-、NH4+、K+、Cl-）+6.8%元素碳（EC）+0.9%微量元素（trace）+9.5%其他成分（other）。图2分别为成都市春夏秋冬四个季节PM2.5的组成成分及各组分占比，由图知地壳物质（GM）春季含量较高，这可能是由于沙尘暴的影响；受夏季高温的影响，NO3-极易从颗粒相挥发到气相中[3]，因此NO3-夏季含量最低，而在冬季低温下气相氨和硝酸平衡向颗粒相硝酸铵的转变[4]，导致冬季NO3-含量最高；SO42-、NO3-和NH4+结合的过程存在竞争，当颗粒物中NO3-含量减少，NH4+更多的和SO42-结合生成相对稳定的(NH4)2SO4，因此PM2.5中SO42-含量夏季最高，冬季最低；有机物（OM）含量秋冬季高于春夏季，微量元素和NH4+季节变化特征不明显。

图2 不同季节下成都市PM2.5组分及占比

③PM2.5浓度日变化趋势。图3为成都市2015-1017年不同季节PM2.5质量浓度日变化趋势，观察日变化浓度曲线发现，冬季PM2.5质量浓度远大于其他季节，其次分别是秋季、春季，夏季浓度最低。春、秋、冬季PM2.5浓度峰值出现时间均为12:00，夏季较其他季节出现峰值时间滞后2h，此后大气中的细颗粒物浓度呈下降趋势。冬季最低值出现时间为17:00，春秋季节次之，最低值出现时间为19:00，夏季最低值出现时间最晚，为20:00。冬季日波动幅度最大，单峰单谷趋势较明显，相比之下，春、夏、秋三季的日变化趋势较为平稳。

图3 成都市2015-2017年PM2.5浓度日变化分布特征

(2)PM2.5质量浓度与气象条件的关系分析

任何污染物的季节性变化都受到源排放强度和气象条件的季节性变化的影响，通常在短期内（一个月或一个季节），污染物排放量不会发生显著变化，因此气象条件在PM2.5的季节变化中起着重要的作用。

①PM2.5质量浓度与各气象因子的相关性分析

由上文对成都市不同季节下的PM2.5质量浓度水平及日变化趋势分析可知，PM2.5质量浓度的变化与气象条件的变化紧密相关。因此，本文对2015-2017年PM2.5质量浓度分别与相对湿度、降雨量、温度、风速、大气压等气象因子进行Spearman相关性分析，Spearman秩相关系数见表1。由表1可见，PM2.5浓度与温度（α=0.01）、风速（α=0.01）、降雨量（α=0.01）呈显著负相关，相关性为降雨量＞温度＞风速，与大气压（α=0.05）呈显著正相关，与相对湿度成正相关，正相关性小于大气压。

表1 成都市2015-2017年PM2.5浓度与各气象因子的Spearman秩相关系数

②PM2.5浓度与相对湿度的关系

利用成都市2015-2017年PM2.5浓度与相对湿度数据，分别统计不同相对湿度下的PM2.5浓度均值变化规律。统计结果如图4所示，成都市相对湿度较高，整体水平高于40%。当相对湿度小于80%时，PM2.5日均浓度和相对湿度呈正相关变化，即随着相对湿度的增加，PM2.5浓度均值增大，PM2.5日均浓度最大值出现于相对湿度为80%-90%时，高达76μg/m3；而当相对湿度超过90%后，PM2.5浓度下降至60μg/m3。根据上文2.1.2中对成都市PM2.5组分的分析，无机离子占比43.5%，其中SO42-、NO3-、NH4+占无机离子的90.6%，因此相对湿度通过影响大气中二次颗粒物的浓度进而对PM2.5的浓度产生重要影响。此外，高相对湿度会影响大气中新粒子的成核和老粒子的成长，新老粒子作为云凝结核影响成云过程，进而引起气候变化。

图4 成都市2015-2017年PM2.5浓度与相对湿度的关系

③PM2.5浓度与平均降雨量的关系

将成都市2015-2017年不同季节下的降雨量按照小雨（0-10mm），中雨（10-25mm），大雨（＞25mm）分级，统计四季不同降雨级数下的平均PM2.5浓度，如图5所示。据统计，成都市降雨主要发生在春夏两季，秋季只有小雨发生，冬季未出现大雨。在春、夏、冬季，PM2.5浓度均在降雨级数为小雨时达到最高，分别为61μg/m3、40μg/m3、121μg/m3；在中雨及大雨的冲刷作用下，PM2.5浓度下降明显。冬季PM2.5浓度处于较高水平，中雨发生时大气中PM2.5较小雨时下降20μg/m3左右。研究表明，降水对颗粒物的清除作用取决于颗粒物浓度及降水大小，降水量小于10mm时对相对湿度的增强作用显著强于其对PM2.5的清除作用[5]。成都市降雨量整体较少，主要集中在0～2mm，当降雨量大于10mm时，在雨水的冲刷作用下，颗粒物浓度减小。

图5 成都市2015-2017年不同季节PM2.5浓度和降雨量的关系 (其中秋季没有中雨及大雨发生，冬季没有大雨发生)

④PM2.5浓度与温度的关系

利用成都市2015-2017年PM2.5浓度与大气温度数据，分别统计不同温度下的PM2.5浓度均值变化规律，如图6所示。统计结果表明，PM2.5浓度在0～5的区间内达到最大，平均浓度为124μg/m3；当大气温度小于5℃时，PM2.5浓度随温度升高而增大；当大气温度大于10℃后，随着温度的升高，PM2.5浓度逐渐减小，即PM2.5浓度与温度呈负相关变化。根据上文2.1.2的分析，高温下有利于NH4NO3的挥发和(NH4)2SO4的生成，这是由于气温较低时，大气对流层结稳定，易出现辐射逆温，当出现逆温时，大气环境稳固，空气流动缓慢且无法向上扩散，造成污染物在低层大气不断积累，此外，当空气中的水汽压一定时，温度越低相对湿度就越大，颗粒物污染越严重。而当温度较高时，大气对流层的运动加剧，垂直方向对流更剧烈，促使PM2.5随大气向上传输；同时，温度越高，微细颗粒物的布朗运动越剧烈，越有利于扩散[6]。

图6 成都市2015-2017年PM2.5浓度与温度的关系

⑤PM2.5浓度与风的关系

利用成都市2015-2017年四季PM2.5质量浓度与风向风速数据分析风对细颗粒物的影响，见图7。据统计，成都市春季主导风向为东北风、东东北风，出现频率分别为20.24%、21.05%，最大风速为6.94m/s，PM2.5浓度高值主要出现在偏东北方向；夏季主导风向为东东北风、东风和偏南风，出现频率分别为15.92%、12.39%、28.31%，最大风速为6.69m/s，PM2.5浓度高值主要出现在东北方向和东南方向；秋季主导风向为东北风、东东北风，出现频率分别为18.47%、21.81%，最大风速为5.5m/s，PM2.5浓度高值主要出现在正南方；冬季主导风向为东北风、东东北风和东风，出现频率分别为22.31%、20.83%、11.29%，最大风速为5.4m/s，PM2.5浓度高值主要出现在东南方和东方。

图7 成都市2015-2017年四季PM2.5浓度与风的关系

分析成都市PM2.5浓度四个季节高值出现的风向发现，PM2.5浓度高值主要出现在东北风和南风，此时风速较小或处于静风状态。这种现象的原因可能是成都市东北部是青白江工业集中发展区和成都石油化学工业园区，是成都的冶金、化工、机械、物流基地，颗粒物和SO2、NOx等大气气溶胶的前体物排放较多；而成都市南面人口稠密，车流量巨大，汽车尾气排放量大。因此PM2.5浓度高值主要出现在东北风和南风。

⑥PM2.5浓度与气压的关系

利用成都市2015-2017年PM2.5质量浓度与气压数据分析气压对细颗粒物的影响，如图8所示。结果表明，大气压具有明显的季节特征和日变化特征，其中夏季气压最低，7月达到最低值，约为942hPa；冬季气压最高，最大值出现在1月，为964hPa；PM2.5质量浓度与气压大致呈正相关变化趋势。统计发现，2015-2017年83个重污染天气出现时均受高压天气控制，特别是冬季高压天气频发，PM2.5浓度严重超标率增大。当区域受高压控制时，一般天气晴朗，风较小，中心部位的空气向周围下降，呈顺时针方向旋转，形成反气旋，又往往在几百米到两千米的高度上形成下沉逆温，抑制湍流的向上发展，夜间有利于形成辐射逆温，不利于污染物的扩散，因此，在持续稳定高压的控制下，大气中的PM2.5浓度较高；当区域受低压控制时，云量较多，周边高压气团往低压区运动，低压气团垂直向上运动，此时产生较大风力，利于大气中的PM2.5运输扩散。

图8 成都市2015-2017年月均PM2.5浓度与大气压的关系

3.结论

（1）成都市PM2.5四季污染强度大致表现为冬季＞秋 季＞春季＞夏季，冬季PM2.5浓度日波动幅度最大，单峰单谷趋势明显，相比之下，春、夏、秋三季的日变化趋势较为平稳，夏季浓度最低。四季PM2.5浓度峰值出现时间为12:00-14:00，夏季较晚于其他季节；四季PM2.5浓度最低值出现时间为17:00-20:00，夏季最低值出现时间最晚。

（2）成都市相对湿度在40%-90%时与PM2.5浓度呈正相关关系，大于90%时可能引发降雨使PM2.5浓度下降；PM2.5浓度与降雨量、风速、温度呈显著的负相关关系，相关性为降雨量＞温度＞风速；气压在夏季最低，冬季最高，PM2.5浓度与大气压呈显著的正相关关系。PM2.5浓度高值主要出现在东北风和南风，出现时风速较小或处于静风状态。这与成都市所处的盆地地形和工业交通分布有关。

4.结语

成都市颗粒物污染日趋严重，具有明显的季节性特征，主要污染季节为冬季，其次为秋季。成都市PM2.5浓度与气象因子关系密切，受到相对湿度、降雨量、温度、风速以及气压等气象因子的显著影响。在后续制定成都市颗粒物控制对策时，将PM2.5时间分布特征以及气象预报模式相结合，以准确可靠地预测颗粒物浓度，动态调整控制措施，以改善成都市空气质量。