大氣顆粒物與氣象條件相關性研究綜述

李彩霞　李浩　朱國強　龔平　肖盛

摘 要：綜述了大氣顆粒物的年際、季節性、日變化規律及其在空間上的污染特征。介紹了國內外對大氣顆粒物與風向、風速、氣溫、相對濕度、氣壓、降水量及大氣能見度等氣象要素的相關性研究成果，并提出了今后兩者相關性分析的研究方向。

關鍵詞：大氣顆粒物 氣象條件 相關性

中圖分類號：P4 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2015）05（b）-0118-02

大氣顆粒物是一種重要的大氣污染物。大氣顆粒物一般按其空氣動力學直徑（Dp）分類：懸浮在空氣中、Dp≤100μm的大氣顆粒物稱為總懸浮顆粒物（TSP）；懸浮在空氣中、Dp≤10μm的大氣顆粒物稱為可吸入顆粒物或粗顆粒物，記為PM10。此外，通常將Dp≤2.5μm的大氣顆粒物稱為細顆粒物，記為PM2.5。可吸入顆粒物（PM10）能散射太陽輻射，影響地球——大氣系統能量平衡，降低大氣能見度[1-2]，造成灰霾天氣。細顆粒物（PM2.5）還嚴重危害人體健康[3]。有研究表明[4-5]，大氣顆粒物的濃度水平與呼吸系統和心肺疾病的發病率、死亡率存在著正相關關系。

大氣顆粒物污染狀況與氣象條件關系密切，在污染源分布及其排放相對穩定的情況下，大氣顆粒物的濃度主要取決于各種氣象條件下顆粒物的輸送、擴散情況[6]。污染源和氣象條件的共同影響，造成大氣顆粒物在時空上的起伏變化。在沒有明顯的天氣系統轉折變化的情況下，大氣顆粒物的時空分布主要取決于污染源排放位置和源強；當有大的天氣變化時，則引起氣象要素的一系列變化，從而引起大氣顆粒物擴散條件的明顯變化，影響大氣顆粒物原有的時空分布規律。近年來關于大氣顆粒物與氣象條件相關性分析的研究越來越多。

1 大氣顆粒物的污染特征研究

1.1 大氣顆粒物的時間分布特征

1.1.1 年際、季節性變化

國內外針對大氣顆粒物年際、季節性變化的研究很多。劉克利等[7]利用烏海市2006～2010年PM10監測數據，分析得出5年來PM10年平均濃度呈下降趨勢，但下降幅度較小。一年里夏季PM10濃度最小，冬季最大，極大值出現在3月。呂麗莉等[8]研究了蘭州市2000～2011年PM10污染的變化趨勢，結果表明蘭州市PM10污染有所改善，其濃度呈現緩慢的下降趨勢，且每年的11月至次年4月PM10濃度最高。李金娟等[9]對貴陽市4個采樣點TSP和PM10污染的季節性變化特征進行了研究，發現TSP和PM10濃度的變化規律大小順序為：冬季、秋季、春季、夏季。朱敏等[10]的研究結果也是PM10濃度在夏季處于低值，冬季處于高值。國外的研究表明，部分地區大氣顆粒物濃度的季節變化與我國有相似的特點，如意大利的MARCAZZAN等[11]的研究得出，冬季PM2.5濃度高于夏季。

1.1.2 日變化

宋宇等[12]于1999年6月底-7月初對北京市城區PM2.5進行測定，結果表明，PM2.5出現高峰值的時候一般是在上午和正午時刻（9：00～13：00）。郭二果等[13]對北京西山3種典型游憩林春季大氣中TSP、PM10、PM2.5、PM1.0污染的日變化進行了研究，發現4種粒徑顆粒物濃度日變化趨勢基本保持一致，均近似呈雙峰雙谷形，兩個高峰分別出現在7：00～9：00和21：00～1：00，兩個低谷分別出現在15：00和3：00～5：00。劉淑梅等[14]利用2001～2005年5年蘭州市區連續污染物濃度監測資料，分析得出春季污染物濃度逐日變化表現為“陡峰型”；冬季的特點是逐日緩慢上升，積累到一定程度達到重度污染，之后持續或快速下降。

張濤等[15]對灰霾天氣下廣州市PM2.5濃度進行監測，發現00：00～06：00時段PM2.5濃度較低，其中在04：00左右達到一天中的最小值，主要是由于該時段人為活動明顯減少；06：00～08：00和18：00～19：00時段PM2.5濃度明顯增高，并各出現一個峰值，這主要是由于這兩個時段是上班和下班的高峰期，機動車排放對顆粒物數濃度貢獻比較明顯；09：00～18：00時段基本保持在一個較高的濃度水平，這可能與灰霾天氣下大氣邊界層比較穩定，不利于污染物的擴散有關。

1.2 大氣顆粒物的空間分布特征

鄧利群等[16]根據成都市3類不同功能區劃采樣點監測資料，得出城市下風向位置PM10、PM2.5污染狀況最嚴重，商業繁華地段次之，生活居住區最好。李金娟等[9]對貴陽市4個采樣點TSP和PM10污染的空間變化特征進行了研究，TSP和PM10的濃度變化規律大小順序為：工業污染區、文教區、市中心、背景點。

2 大氣顆粒物與氣象條件相關性研究

2.1 與風向、風速的相關性分析

王琳琳等[1]對北京市PM10、PM2.5濃度與氣象條件的相關性進行分析，發現主導風向為南風或東南風時，大氣顆粒物濃度顯著上升，其中0.5～1.0m/s的東南風條件下污染最嚴重；而主導風向變為北風或東北風時大氣顆粒物污染有明顯改善。

隋珂珂等[17]對各季節北京市PM10持續污染時段氣象條件做了進一步的研究。結果顯示，秋季相對濕度在60%～90%時，持續污染發生概率在70%以上，且風速多集中在2 m/s以下，低于1 m/s時污染概率接近80%，主導風向為S和W。而春季出現持續污染時相對濕度多低于60%，并多伴隨2 m/s以上的風速，風速在4 m/s以上時污染概率超過50%，主導風向為N和W。冬季發生持續污染時對應相對濕度的范圍較寬，為40%～90%（污染概率超過60%），風速在2 m/s左右，偏西和偏北風占多數。夏季持續污染所對應的相對濕度則多集中在30%-40%和60%～90%，風速為1～2 m/s，以西南風和北風為主。

2.2 與氣溫的相關性分析

馮建軍等[18]的研究表明，春、秋兩季日平均氣溫對PM10污染的影響大致相同，均為當日平均氣溫在季平均值附近徘徊時，較易出現PM10污染，當日平均氣溫高于季平均值時則不易出現PM10污染；而冬季則相反，當日平均氣溫略高于季平均值時，較易出現PM10污染，當日平均氣溫低于季平均值時則不易出現PM10污染；夏季較少出現PM10污染。而鄧利群、楊榮師等[4、16]人的研究結果則是，氣溫對顆粒物在大氣中的分布沒有顯著影響。

2.3 與相對濕度的相關性分析

大氣顆粒物與相對濕度的相關性有兩種研究結論。楊榮師、朱敏、周德平等[4、10、19]認為空氣干燥，大氣濕度較小的情況下，較易形成PM10的污染；而大氣濕度高時，PM10濃度較低，不易出現PM10污染。然而也有研究表明[20]，在一定濕度范圍內，濕度增加時污染物濃度升高，灰塵等顆粒物作為水汽的凝結核，凝結后沉于大氣低層，使灰塵濃度升高，在足夠的濕度和降溫條件下形成霧，加劇大氣污染。

2.4 與氣壓的相關性分析

國內關于大氣顆粒物與氣壓關系的研究很多。氣壓的高低與大氣環流形勢密切相關。當地面受低壓控制時，四周高壓氣團流向中心，中心形成上升氣流，通常風力較大，利于污染物向上擴散，顆粒物濃度較小；地面受高壓控制時，中心部位出現下沉氣流，阻止污染物向上擴散，在穩定高壓的控制下，大氣污染加重，顆粒物濃度較大[21]。所有氣壓對大氣顆粒物濃度影響的研究結果[4、18、19]與前面的理論分析一致：大氣顆粒物濃度與氣壓呈正相關關系。但氣壓是影響大氣顆粒物濃度變化的次要因素。

2.5 與降水量的相關性分析

肖舜等[22]利用西安世園會召開期間氣象資料與PM10指數簡單相關分析結果表明，大氣降水對PM10具有一定的清洗作用。當日降水量<20mm時，PM10指數次日才有明顯降低，PM10濃度存在大約1天的延遲效應；而降水量>20mm，PM10指數當日就有明顯降低。朱敏等[10]認為日降雨量達到或超過5mm的降雨對PM10濃度降低作用較顯著；當日降雨量在5mm以下時，降雨的清除作用不明顯。而且春夏季降雨對PM10的改變作用要大于秋冬季。馮建軍等[18]通過對廣州市2001～2004年PM10和同期地面氣象要素監測資料的分析，得出不同等級的降雨對PM10污染均有一定的清除作用；PM10日平均質量濃度的改變量總的來說是隨著降雨量的增大而增大；1mm降雨量對PM10的清除能力按春、夏、秋、冬依次遞增。

2.6 與大氣能見度的相關性分析

王煒等[23]利用天津市1990～2004年大氣能見度觀測資料及天津市2002～2004年空氣污染物監測數據統計得出，春、冬季的PM10對大氣能見度影響較大，夏季水汽對大氣能見度影響較大，在干燥天氣條件下的大氣能見度以大氣污染物影響為主。

徐鵬煒等[24]利用杭州市區2003～2007年的PM10濃度數據和氣象資料研究得出，PM10濃度對大氣能見度的影響在無降水情況下更為明顯。當PM10日均質量濃度>300μg/m3時，日最大大氣能見度僅為4.9km；當PM10日均質量濃度≤50μg/m3時，日最大大氣能見度則高達23.0 km。鄧利群等[16]則認為，大氣能見度與PM2.5的相關系數大于與PM10的相關系數，即能見度的好壞受大氣顆粒物尤其是細顆粒物濃度大小的影響。

3 結語

通過國內外相關研究綜述，可以得出以下結論：近年來各區域在保持經濟發展的同時，調整產業結構，引進清潔能源，促進綠色經濟的發展，大氣顆粒物年平均濃度呈下降趨勢，污染程度有所改善。一年里大氣顆粒物濃度呈現出冬季最大，夏季最小的季節特征。絕大多數情況下，大氣顆粒物濃度日變化趨勢基本保持一致，均近似呈雙峰雙谷形。在空間分布上，城市下風向、工業污染區大氣顆粒物濃度最高，居民混雜區次之，背景點郊區最低。

大氣顆粒物濃度變化不是由單個氣象要素決定，而是各氣象要素共同起作用的結果，故不同環境狀況下大氣顆粒物與氣象條件相關性的研究結果存在一定的差異。目前有關大氣顆粒物與單個氣象要素的分析已不能滿足指導空氣質量預報的需求，應加快各氣象要素組成的邊界層氣象條件對大氣顆粒物濃度變化的影響分析，以期為今后的空氣質量預報和防治大氣污染提供更有效的依據。

參考文獻

[1] 王琳琳，王淑蘭，王新鋒，等.北京市2009年8月大氣顆粒物污染特征[J].中國環境科學，2011，31（4）：553-560.

[2] SCHWARTZ J， DOCKERY D W， NEAS L M. Is daily mortality associated specifically with fine particles [J]. Journal of the Air & Waste Management Association，1996，46（10）：927-939.

[3] POPE C A， BUMETT R T， THUN M J， et al. Lung cancer， cardiopulmonary mortality， and long-term exposure to fine particulate air pollution[J]. Journal of the American Medial Association，2002，287（9）：1132–1141.

[4] 楊榮師，李金娟，徐露，等.貴陽市西郊PM10污染特征及其與主要氣象因素的關系探討[J].貴州大學學報（自然科學版），2009，26（2）：123-127.

[5] BARLOW P G， BROWN D M， DONALDSON K， et al. Reduced alveolar macrophage migration induced by acute ambient particle （PM10） exposure[J]. Cell Biol Toxicol，2008，24（3）：243-252.

[6] 蔣維楣，曹文俊，蔣瑞賓.空氣污染氣象學教程[M].北京：氣象出版社，1993.

[7] 劉克利，王曉麗，李楊，等.烏海市空氣污染特征及其與氣象要素的關系[J].環境科學與技術，2012，35（61）：399-401.

[8] 呂麗莉，旺明，史培軍.蘭州市2000-2011年PM10的變化趨勢及影響因素分析[J].環境污染與防治，2013，35（12）：49-55.

[9] 李金娟，楊榮師.貴陽市大氣顆粒物的污染特征及其與主要氣象要素的相關性分析[J].西南大學學報（自然科學版），2011，33（1）：91-95.

[10] 朱敏，陳海宇，張驍君.上海市青浦區PM10污染與氣象要素的關系[J].環境科學與管理，2012，37（4）：103-107.

[11] MA RCAZZAN G M，VACCA RO S， VALLI G.Characteristics of PM10and PM2.5 particulate matter in the ambient air of Mi-lan（Italy）[J].Atmospheric Environment，2001，35（27）：4639-4651.

[12] 宋宇，唐孝炎，張遠航，等.夏季持續高溫天氣對北京市大氣細粒子（PM2.5）的影響[J].環境科學，2002，23（4）：33-36.

[13] 郭二果，王成，彭鎮華，等.北京西山三種典型游憩林春季空氣顆粒物日變化規律[J].林業科學，2009，45（6）：145-148.

[14] 劉淑梅，楊泓，傅朝，等.蘭州市冬春兩季PM10重度污染的氣象條件分析研究[J].環境科學與技術，2008，31（5）：80-83.

[15] 張濤，陶俊，王伯光，等.2008年1月廣州顆粒物數濃度污染特征[J].中國環境監測，2009，25（2）：31-34.

[16] 鄧利群，錢駿，廖瑞雪，等.2009年8～9月成都市顆粒物污染及其與氣象條件的關系[J].中國環境科學，2012，32（8）：1433-1438.

[17] 隋珂珂，王自發，楊軍，等.北京PM10持續污染及與常規氣象要素的關系[J].環境科學研究，2007，20（6）：77-82.

[18] 馮建軍，沈家芬，梁任重，等.廣州市PM10與氣象要素的關系分析[J].中國環境監測，2009，25（1）：78-81.

[19] 周德平，齊穎，甘露林，等.長春市PM10污染與氣象條件分析[J].安徽農業科學，2010，38（15）：8034-8036.

[20] 屠月青，慕彩蕓.哈密市空氣污染物濃度分布特征及其與氣象因子的關系[J].沙漠與綠洲氣象，2010，4（6）：42-46.

[21] 慕彩蕓，屠月青，馮瑤.氣象因子對哈密市大氣可吸入顆粒物濃度的影響分析[J].氣象與環境科學，2011，34（增刊）：75-79.

[22] 肖舜，沈瑾，劉璐.西安世園會園區大氣環境質量與氣象因子關系分析[J].干旱氣象，2012，30（1）：1-7.

[23] 王煒，解佳寧，路宗敏，等.天津市大氣能見度與空氣污染物關系分析及控制措施[J].環境污染與防治，2010，32（12）：48-53.

[24] 徐鵬煒，徐喬根，蔡菊珍.杭州城市可吸入顆粒物污染與氣象條件關系的分級評價和BP神經網絡評估[J].環境污染與防治，2009，31（6）：92-95.