烏魯木齊氣溶膠粒徑分布及細顆粒物（PM2.5）濃度變化分析

劉新春，陳紅娜，趙克蕾，鐘玉婷，閆景武

1.中國氣象局烏魯木齊沙漠氣象研究所//新疆樹木年輪生態實驗室//中國氣象局樹輪年輪理化研究重點開放實驗室，新疆 烏魯木齊 830002；2.塔克拉瑪干沙漠大氣環境觀測試驗站，新疆 塔中 841000；3.烏魯木齊市機動車排污監督管理辦公室，新疆，新疆 烏魯木齊 830054；4.北京乾潤開元環保科技有限公司，北京 101300

?

烏魯木齊氣溶膠粒徑分布及細顆粒物（PM2.5）濃度變化分析

劉新春1，2，陳紅娜3，趙克蕾4，鐘玉婷1，2，閆景武4

1.中國氣象局烏魯木齊沙漠氣象研究所//新疆樹木年輪生態實驗室//中國氣象局樹輪年輪理化研究重點開放實驗室，新疆 烏魯木齊 830002；2.塔克拉瑪干沙漠大氣環境觀測試驗站，新疆 塔中 841000；3.烏魯木齊市機動車排污監督管理辦公室，新疆，新疆 烏魯木齊 830054；4.北京乾潤開元環保科技有限公司，北京 101300

摘要：利用烏魯木齊市中心區域氣象局和黑山頭2013年1月1日─2014年2月28日期間Grimm180在線監測數據，對烏魯木齊市大氣氣溶膠數濃度和PM2.5質量濃度的分布特征及其影響進行了分析，為深入了解烏魯木齊市顆粒物污染現狀，確定烏魯木齊市大氣污染治理重點，制定大氣污染防治規劃提供依據。結果表明，（1）氣象局和黑山頭氣溶膠數濃度分布趨勢一致，0.25～0.28 μm之間的粒子數濃度最大；整體趨勢表現為雙峰型，第1峰出現在0.30～0.35 μm之間，峰值分別為467.0 和455.4 particle·cm-3；第2峰出現在4.0～5.0 μm之間，峰值較小；粒徑小于2.5 μm的粒子數占到了粒子總數的99.88%；在粒徑0.25～0.45 μm范圍內冬季氣溶膠粒子數濃度最高，在粒徑＞0.45 μm范圍內秋季氣溶膠粒子數濃度最高；在粒徑0.25～1 μm范圍內夏季氣溶膠粒子數濃度最低，在粒徑＞1 μm范圍內冬季數濃度最低；0.25～0.5 μm粒徑段內粒子占粒子總數的比例大小順序為冬＞春＞夏＞秋；0.8～2.5 μm之間不同粒徑段的粒子占粒子總數的比例大小順序為夏＞秋＞春＞冬；PM2.5數濃度小時變化采暖期表現為雙峰型，非采暖期為不太明顯的三峰型。（2）觀測期間氣象局和黑山頭PM2.5平均質量濃度分別為61.77，43.42 μg·m-3，日平均值超標率分別是30.81%和16.44%。采暖期氣象局PM2.5質量濃度小時變化呈現單峰，在19:00─21:00出現峰值；黑山頭則呈現雙峰，在6:00─8:00出現峰值，20:00出現一個不太明顯的小峰；非采暖期氣象局與黑山頭PM2.5質量濃度小時變化趨勢一致，均表現為雙峰型。兩個站點PM2.5質量濃度的季節變化均表現為冬季＞秋季＞春季＞夏季，特殊的地理位置和不同季節污染源的排放強度、氣象條件是導致PM2.5質量濃度隨季節變化的主要原因。

關鍵詞：大氣氣溶膠；數濃度； 質量濃度；粒徑分布；細顆粒物（PM2.5）

引用格式：劉新春，陳紅娜，趙克蕾，鐘玉婷，閆景武.烏魯木齊氣溶膠粒徑分布及細顆粒物（PM2.5）濃度變化分析［J］.生態環境學報，2016，25（4）:605-613.

LIU Xinchun，CHEN Hongna，ZHAO Kelei，ZHONG Yuting，YAN Jingwu.Analysis on the Size Distribution of Atmospheric Aerosol and the Mass Concentration Change Characteristics of Fine Particulate Matter （PM2.5） ［J］.Ecology and Environmental Sciences，2016，25（4）:605-613.

大氣氣溶膠的粒徑分布和化學組成等不僅會影響大氣組成、性質及全球氣候變化，還會導致人類疾病發病率及死亡率的升高（Pope et al.，2006）。現有的關于大氣顆粒物對人體健康影響的研究主要集中在PM10和PM2.5質量濃度對人體的危害方面，事實上，大氣顆粒物，尤其是細顆粒物PM2.5的數濃度對人體健康也有著非常重要的影響作用（Delfino et al.，2005），而且大氣顆粒物的數濃度譜分布對大氣氣溶膠的光學特性以及云的凝結核數量也有重要的意義（Nishita et al.，2007）。

目前國內外學者已經在烏魯木齊空氣污染的成因方面做了大量的研究。魏毅（2010）指出地形和氣象因素是導致烏魯木齊市空氣污染的主要因素，除此之外，機動車尾氣排放和能源結構不合理也是污染物濃度居高不下的重要原因。何清等（2010）指出烏魯木齊冬季多污染主要與冬季大氣混合層厚度及邊界層風、溫廓線的特征有比較顯著的關系。宋彬等（2009）主要從烏魯木齊市的地形條件、氣象因素、工業結構3個方面深入研究了造成采暖期空氣污染嚴重的因素，并針對空氣污染提出了綜合治理建議。王春華等（2010）認為由地形因素導致的冬季小風、低溫、穩定的大氣層結等不利于污染物擴散的氣象條件，是造成烏魯木齊大氣嚴重污染的主要原因。劉新春等（2010）研究表明，不利的氣象條件使得空氣污染物的擴散稀釋能力減弱，從而導致大氣污染嚴重。

針對烏魯木齊顆粒物及其理化性質方面的研究已不少。王春華等（2010）指出烏魯木齊大氣中可吸入顆粒物PM10、SO2和NO23種污染物的濃度均表現為采暖期高于非采暖期。迪麗努爾·塔力甫等（2013）利用透射電子顯微鏡對冬季霧天條件下PM10樣品的形貌特征和集聚狀態進行觀察，結果表明烏魯木齊冬季霧天污染物主要以有機物（來源于汽車、燃煤和工業排放等過程）為主，其次為礦物顆粒（來源于建筑揚塵、風起揚塵、道路揚塵和工業揚塵等）。劉新春等（2012）利用離子色譜儀（ICS3000）對烏魯木齊大氣總懸浮顆粒物（TSP）樣品中的陰、陽離子進行測定，指出不同的天氣條件下，大氣總懸浮顆粒物中NH4+、Ca2+、NO3-和SO42-具有明顯差異。王敬等（2014）于2013年1月對烏魯木齊重污染天氣下對PM2.5樣品進行采集分析，研究其主要的化學組分及來源構成，指出揚塵、煤煙塵是大氣中PM2.5的主要污染源。孫龍仁等（2009）研究表明烏魯木齊市夏季大氣可吸入顆粒物中Cr、Ni、Cu、Cd、Pb 5種重金屬污染物主要來源于人類活動排放。亞力昆江·吐爾遜等（2012）分析了PM2.5、PM2.5～10的質量濃度及其水溶性離子的特征和來源，表明細粒子PM2.5和粗粒子PM2.5～10中水溶性離子主要由SO42-、NO3-、NH4+3種二次離子組成。

目前對烏魯木齊空氣污染的成因及顆粒物的理化性質已有一些研究，但是關于顆粒物的粒徑譜及PM2.5分布等方面研究還很少。本研究在前人已有的研究基礎上增加了烏魯木齊市顆粒物粒徑譜的分布特征及PM2.5質量濃度變化特征分析，對大氣細顆粒物進行更加系統、全面的分析，以期為深入了解烏魯木齊市顆粒物污染現狀，確定烏魯木齊市大氣污染治理重點，制定大氣污染防治規劃提供依據。

1　實驗和方法

1.1采樣地點

采樣地點布設在烏魯木齊市天山區和新市區，其中新疆自治區氣象局業務樓七樓樓頂烏魯木齊大氣成分觀測站（以下簡稱氣象局）位于烏魯木齊市天山區，主要是商業和居民區。天山區采樣點經緯度：43.80°N，87.64°E。海拔941.3 m，采樣點離地面高度26 m。烏魯木齊黑山頭氣象衛星地面站（以下簡稱黑山頭）位于烏魯木齊市新市區，是一個小山頭，明顯高于周邊區域。新市區采樣點經緯度：43.86°N，87.56°E。海拔749.0 m，采樣點離地面高度10 m。

兩個觀測點視野開闊，采樣設備周圍無樹木和高大建筑物遮蔽，距地面高度均超過6 m，能夠較好地代表烏魯木齊市中心城區顆粒物分布特性。其測量值亦能綜合反映烏魯木齊城市中心區域顆粒物的濃度水平和變化規律。

1.2采樣時間

2013年1月1日─2014年2月28日，利用顆粒物監測儀Grimm 180（Grimm，德國），分別獲得氣象局、黑山頭的顆粒物在線質量濃度和粒徑數濃度觀測數據（n=122112）。粒徑譜選擇2013年1月1日─2013年12月31日的觀測數據（n=105120），PM2.5質量濃度選擇2013年3月1日─2014年2月28日的觀測數據（n=105120）。

1.3采樣儀器

本文顆粒物自動觀測使用的儀器為德國Grimm公司生產的顆粒物監測儀（Grimm 180）。它分32個通道，各通道測量粒子直徑的起始值分別0.25、0.28、0.3、0.35、0.4、0.45、0.5、0.58、0.65、0.7、0.8、1、1.3、1.6、2.0、2.5、2.5、3、3.5、4、5、6.5、7.5、8.5、10、12.5、15、17.5、20、25、30、32 μm。粒徑范圍是指光學粒徑，采樣流量為1.2 L·min-1。儀器應用90°激光散射原理，將粒子散射光轉換為電信號，并根據電脈沖的幅度對粒子進行分檔計數，同時根據顆粒物粒徑采用不同密度自動轉化成相應尺度（PM10、PM2.5和PM1）的質量濃度并記錄下來。數濃度測量范圍為1～2000000 particle·L-1，質量濃度為0.1～1500 μg·m-3。為提高其靈敏度，在測量細粒子（0.25～2.5 μm）和粗粒子（2.5～32 μm）數濃度時，分別采用不同的激光功率（0.65和20 mW），故在2.5～3 μm通道有重疊。該套儀器除記錄不同通道的數濃度及PM10、PM2.5和PM1的質量濃度外，還通過儀器上的溫濕度感應器記錄相應的溫濕資料，24 h連續監測，每5 min獲得1個觀測樣本。

2　結果與討論

2.1大氣氣溶膠粒子數濃度變化特征

氣溶膠粒子按照其粒徑可以分為3種模態：粒徑＜0.1 μm的稱為愛根核模態，粒徑在0.1～2 μm之間的稱為積聚模態，粒徑＞2 μm的稱為粗粒子模態。

有研究表明，衡量大氣氣溶膠對人體危害程度的指標可能是數濃度，而不是質量濃度（Buzorius et al.，1999；Peters et al.，1997）。近年來國內學者為了更好地認識氣溶膠污染特征，采用APS、SMPS、Grimm 180等儀器在北京（Shen et al.，2011；劉子銳等，2011）、天津（張金娜等，2007）、石家莊（翟晴飛等，2011）、青島（孫貞等，2010）、濟南（許鵬舉，2011）、南京（尚倩等，2011）、沈陽（嚴文蓮等，2008）等地觀測氣溶膠數濃度譜分布。氣溶膠數濃度特征分析，尤其是細顆粒物的數濃度譜分布得到越來越多的關注。

本文PM2.5數濃度分布特征分析選擇2013年1 月1日─2013年12月31日的數據，數濃度單位為particle·cm-3。

2.1.1兩個大氣氣溶膠粒子數濃度分布特征比較

由圖1所示的數濃度譜可以看出：氣象局站和黑山頭站粒子數濃度譜分布趨勢一致，0.25～0.28 μm之間的粒子數濃度最大，分別為680.4和613.7 particle·cm-3；整體趨勢表現為雙峰型，第1峰出現在0.30～0.35 μm之間，峰值分別為467.0和455.4 particle·cm-3；第2峰出現在4.0～5.0 μm之間，峰值較小，不太明顯。雙峰型是目前我國城市污染大氣氣溶膠粒度譜分布的普遍性的特征，且第1峰的峰值較高，第2峰峰值較小不明顯。目前以燃煤為主的城市能源結構是導致這一現象的主要原因（趙德山等，1987）。

從不同尺度粒子集中情況來看，氣象局站和黑山頭站不同粒徑段的粒子占粒子總數的比例相差不多，如圖2所示。以氣象局站為例進行分析：0.25～ 0.28 μm之間的粒子占總數的29.88%，0.28～0.30 μm之間的粒子占總數的18.48%，0.30～0.35 μm之間的粒子占總數的20.51%，0.35～0.40 μm之間的粒子占總數的15.52%，0.40～0.45 μm之間的粒子占總數的7.02%，0.45～0.50 μm之間的粒子占總數的4.07%，0.50～0.58 μm之間的粒子占總數的2.10%，0.58～0.65 μm之間的粒子占總數的0.84%，在粒徑小于0.65 μm的范圍內集中了約98.41%的粒子，這與北京在粒徑小于0.6 μm范圍內集中了大約96%粒子（王明星，1991）、天津在粒徑小于0.65 μm范圍內集中了約98.5%的粒子（張金娜等，2007）的情況類似；粒徑小于2.5 μm的粒子數占到了粒子總數的99.88%，說明顆粒物數量基本集中在2.5 μm以下的粒徑范圍內。

圖1　氣溶膠粒子數濃度分布特征Fig.1 The number density distribution characteristics of atmospheric aerosol

圖2　不同粒徑段粒子占粒子總數的比例Fig.2 The proportion of the different sizes particles

2.1.2氣溶膠粒子數濃度季節分布特征

由前文可知氣象局站和黑山頭站氣溶膠粒子數濃度分布特征相同，故對于氣溶膠粒子數濃度季節分布以氣象局站為例進行分析。為表現氣溶膠數濃度明顯的季節分布特征，圖3采用對數縱坐標。由圖3可以看出氣溶膠粒子數濃度冬、春、夏、秋4個季節均以0.25～0.28 μm之間的粒子數濃度最大，分別為1175.7、514.3、294.3、843.8 particle·cm-3，4個季節粒子數濃度均在0.30～0.35和4.0～5.0 μm之間出現峰值，表現為雙峰型。4個季節中，在粒徑0.25～0.45 μm范圍內冬季氣溶膠粒子數濃度最高，而秋季在這一范圍內僅次于冬季，在粒徑＞0.45 μm范圍內秋季氣溶膠粒子數濃度均為最高，在粒徑0.25～1 μm范圍內夏季氣溶膠粒子數濃度最低，在粒徑＞1 μm范圍內夏季氣溶膠粒子顆粒數增大，僅次于秋季，而冬季在這一范圍內數濃度為4個季節中最低，春季氣溶膠粒子數濃度在不同粒徑中均處于第三高的水平。

圖3　氣溶膠粒子數濃度季節分布特征Fig.3 The seasonal number density distribution characteristics of atmospheric aerosol

這主要是由于冬季排放的污染物濃度大，高濕、靜風、強逆溫的天氣條件不利于這些污染物的擴散與遷移；另外較低的空氣溫度造成機動車燃燒不充分，排出的尾氣更易冷凝成核（許鵬舉，2011），導致冬季氣溶膠粒子在0.25～0.45 μm范圍內出現最高數濃度。夏季污染物排放小、降水較多，氣象條件對氣溶膠中細粒子的擴散與清除能力強，但由于夏天空氣干燥、風速較大，有利于土壤、道路揚塵和建筑塵的懸浮，使得粗粒子的濃度增大。烏魯木齊入冬較早，從秋季10月中旬進入采暖期，污染物排放量大，所以秋季氣溶膠的數濃度較高。

從不同尺度粒子集中情況來看，4個季節不同粒徑段的粒子占粒子總數的比例情況如圖4所示。在0.25～0.28 μm粒徑段粒子占粒子總數的比例夏季最高，為37.87%，其他3個季節比例相差不多；在0.25～0.45 μm之間不同粒徑段的粒子占粒子總數的比例冬季大于秋季，而大于0.45 μm粒徑的粒子占粒子總數的比例則為秋季大于冬季，這進一步說明冬季粒子主要集中在小于0.45 μm的粒徑范圍內。有研究表明對能見度影響較大的是0.1～0.5 μm粒徑段（許鵬舉，2011），在本研究中0.25～0.5 μm粒徑段內粒子占粒子總數的比例大小順序為冬＞春＞夏＞秋，說明這一范圍內的氣溶膠粒子對冬季霧霾天氣能見度降低的貢獻較大；在0.8～2.5 μm之間不同粒徑段的粒子占粒子總數的比例大小順序為夏＞秋＞春＞冬。

4個季節0.25～2.5 μm的粒子數分別占粒子總數的99.99%、99.90%、99.64%、99.78%，可見不同季節大氣氣溶膠粒子基本上全部集中在PM2.5中，因此對PM2.5的研究尤為重要，后文主要對PM2.5質量濃度及其理化特性進行討論與分析。

2.1.3氣溶膠數濃度小時分布特征

圖4　不同季節不同粒徑段粒子占粒子總數比例Fig.4 The seasonal proportion of the different sizes particles

根據Grimm 180氣溶膠粒譜分析儀工作原理，將粒徑在0.25～2.5 μm之間的粒子定義為細粒子，粒徑在2.5～10 μm之間的粒子定義為粗粒子，分別計算得出觀測期間粗粒子和細粒子的數濃度小時平均值。觀測期間，氣象局站和黑山頭站粒子數濃度平均值分別為2277.3和2073.0 particle·cm-3，其中細粒子數濃度平均值分別為2274.5和2070.8 particle·cm-3，分別占總數的99.88%和99.90%，粗粒子數濃度平均值分別為2.8和2.1 particle·cm-3，分別占總數的0.12%和0.10%。

根據前文數據分析發現，大氣顆粒物基本集中在2.5 μm以下的粒徑范圍內，所以只對2.5 μm以下的大氣顆粒物的數濃度進行研究分析。采用常規的數理統計方法對2.5 μm以下粒子的數濃度數據進行處理，求出小時平均值，并對其變化特征進行討論。

圖5是烏魯木齊氣象局站和黑山頭站采暖期和非采暖期數濃度的小時變化圖。由圖可以看出，采暖期兩個站點小時變化都呈現為雙峰型，且數濃度值相差不多，故選取這一部分數據進行討論。采暖期在6:00─8:00出現1個不明顯的小峰，之后數濃度下降至11:00出現1個谷值，緊接著迅速增加，在15:00時達到峰值，之后開始緩慢下降，到凌晨5:00達到最低值；非采暖期數濃度起伏相對較小，兩個站點變化趨勢基本一致，并且表現為不太明顯的三峰型，白天在7:00─9:00、13:00─15:00出現峰值，夜間在0:00左右出現峰值。在采暖期和非采暖期，數濃度均在上午8:00左右出現了峰值，這一時間正好是人類活動、工業生產、交通運輸的高峰期，污染源排放量大；另外，這一時段大氣邊界層穩定，有逆溫現象出現，不利于污染物的擴散、稀釋，導致PM2.5數濃度增大。11:00左右出現低值的原因是地面溫度上升，近地面垂直方向大氣湍流作用大，不穩定的大氣使得污染物的擴散、遷移能力增強，從而使得PM2.5數濃度降低。采暖期傍晚至次日早晨是集中供暖的時間段，燃煤燃氣增加，導致顆粒物濃度較高，并在午夜前后出現夜間的峰值，之后PM2.5數濃度開始下降，但下降幅度不大。由此可見，采暖期供暖對PM2.5數濃度的貢獻非常大。

2.2PM2.5質量濃度分布變化特征

2012年初，我國環境保護部公布新擬定的《環境空氣質量標準》（GB 3095─2012），將PM2.5納入空氣質量評價。環境標準體系中，表征污染物水平的主要指標為質量濃度，PM2.5的一級標準為日均值35 μg·m-3，年均值15 μg·m-3，二級標準為日均值75 μg·m-3，年均值35 μg·m-3。烏魯木齊市屬于二類區域，執行空氣質量二級標準。將觀測得到的質量濃度數據與《環境空氣質量標準》（GB3095─2012）進行比較分析，可得知觀測點PM2.5污染狀況。

選擇2013年3月1日─2014年2月28日PM2.5質量濃度（μg·m-3）數據（5 min觀測資料）進行分析。。采用常規的數理統計方法對觀測期間PM2.5質量濃度數據進行處理，分別獲得PM2.5質量濃度小時平均值、日平均值、月平均值及季節平均值，并對其特征進行分析、討論。

圖6是觀測期間兩個觀測點PM2.5質量濃度的變化曲線。觀測期間，氣象局和黑山頭的PM2.5質量濃度范圍分別為9.60～331.31，7.16～218.05 μg·m-3，平均質量濃度分別為61.77，43.42 μg·m-3。對比《環境空氣質量標準》（GB3095─2012）中的二級標準，PM2.5年平均濃度限值為35 μg·m-3，兩個觀測點的PM2.5年平均質量濃度均超標。PM2.524 h平均濃度限值為75 μg·m-3，氣象局和黑山頭PM2.5質量濃度日平均值的超標率分別是30.81%和16.44%，說明氣象局和黑山頭細顆粒物污染均比較嚴重；黑山頭站污染程度較輕，這主要與采樣點的地理位置有關，黑山頭站點位于山上，距離山下商業區、城市主干道較遠。從圖中可以看出兩個站點均表現為2013年3─10月份PM2.5質量濃度較低，大多數監測數據在二級標準限值以下，2013 年10月—2014年2月份污染較重，超標頻率增大。

圖5　PM2.5數濃度小時變化Fig.5 The hourly change of PM2.5mean number density

圖6　觀測期間PM2.5質量濃度變化Fig.6 The change of PM2.5mean mass concentration during the observation period

2.2.1PM2.5質量濃度小時變化

烏魯木齊冬季采暖期為6個月，從當年10月10日─次年4月9日，其余時間為非采暖期。選取2013年4月10日─2014年2月28日的監測數據，分別計算得到氣象局、黑山頭在采暖期和非采暖期PM2.5小時平均濃度變化趨勢曲線，見圖7。PM2.5質量濃度小時變化起伏較大，采暖期質量濃度高于非采暖期。

采暖期：由圖7（a）可以看出，氣象局PM2.5濃度呈現單峰，在19:00─21:00出現峰值，最大質量濃度為137.25 μg·m-3，氣象局出現峰值的時間與下午下班高峰期時間相對應，車流量增大，污染物排放量大（王永宏等，2012），加之這一時間段大氣溫度下降幅度較大，容易產生逆溫層，導致污染物擴散能力減弱；12:00出現最低值83.32 μg·m-3，這一時間段近地面層溫度逐漸升高，湍流變強，對流充分，有利于污染物的擴散與遷移（紀玉玲等，2004）。黑山頭PM2.5濃度則呈現雙峰，在6:00─8:00出現峰值，最大濃度為80.06 μg·m-3。這是因為日出前后大氣邊界層穩定，有逆溫層存在，不利于污染物擴散；另外，這一時間段與早上人們出行活動高峰期對應，車流量較大，汽車尾氣的排放及揚塵造成PM2.5質量濃度增大。在20:00出現一個不太明顯的小峰，這與下班高峰期時間相對應，人、車流量增大。最低值出現在9:00，濃度為62.95 μg·m-3，日出之后，大氣溫度開始上升，風速變大，對流運動增強，有利于污染物的擴散與遷移。

非采暖期：由圖7（b）可以看出，氣象局與黑山頭PM2.5質量濃度變化趨勢一致，均表現為雙峰型，在6:00─9:00出現第一個峰值，氣象局和黑山頭最大濃度分別為35.00和32.31 μg·m-3，這是由于這一時間段是上班高峰期，汽車尾氣和揚塵導致污染物排放量大；在23:00─凌晨1:00出現第二個峰值，峰值分別為39.79和26.97 μg·m-3，由于夜間溫度較低，靜風頻率高，逆溫強度大，不利于污染物的擴散與稀釋；兩站點的最低值出現在17:00─19:00。

2.2.2PM2.5質量濃度周變化

圖7　PM2.5質量濃度小時變化Fig.7 The hourly change of PM2.5mean mass concentration

交通源排放對于城市地區來說，是影響城市空氣質量的一個重要因素。居民的生活習慣與作息規律會對交通源的排放強度產生較大影響。根據觀測點大氣成分在線監測數據，得到全年對應PM2.5濃度的周平均值，并對周中和周末PM2.5質量濃度進行分析。由圖8可以看出，氣象局和黑山頭PM2.5質量濃度均表現為不太明顯的周末效應，表現為周中PM2.5質量濃度略高于周末，均在星期三出現最大值，分別為65.81和45.38 μg·m-3；氣象局在星期一出現最小值53.32 μg·m-3，黑山頭在星期天出現最小值38.97 μg·m-3。氣象局的平均濃度比黑山頭高13.34～20.99 μg·m-3。導致這種現象的原因可能與觀測站的位置有關，氣象局站受交通污染以及周邊居民日常生活的影響較大。但是整體上，烏魯木齊PM2.5質量濃度周中、周末差距并不大，可能原因是：（1）與歐美發達國家相比，我國社會生產活動中周末休息率比較低，周中、周末差距并不明顯。這使得烏魯木齊市區車流量在周末并無明顯的減少，污染物的交通源排放與周中相比差別不大（嚴文蓮等，2008）；（2）烏魯木齊特殊的地理位置和氣象條件限制了污染物的擴散與遷移，污染物容易長時間聚集，在一定程度上削弱了PM2.5質量濃度在周中與周末間的差異。

圖8　PM2.5質量濃度周變化Fig.8 The weekly change of PM2.5mean mass concentration

2.2.3PM2.5質量濃度月變化

根據觀測點大氣成分在線監測數據，得到全年對應PM2.5濃度的月平均值。如圖9所示，氣象局和黑山頭PM2.5質量濃度隨月份的變化趨勢基本一致，表現為11月─次年2月濃度較高，5─8月份濃度低。PM2.5質量濃度最大月分別為氣象局2014年1月（143.81 μg·m-3），黑山頭2013年11月（85.50 μg·m-3），最小月都是7月，濃度分別為16.13和12.8 μg·m-3。整體上，氣象局PM2.5質量濃度高于黑山頭。由于烏魯木齊市霧天氣集中出現在12月、1月和2月，而大氣顆粒物的濃度與霧產生頻率呈正相關（亞力昆江·吐爾遜，2010），較高濃度的細顆粒物可能是霧形成的重要因素。5─8月份由于污染物排放量小，另外，此時降水增加，大氣對流強烈，有利于PM2.5的清除和擴散，所以PM2.5質量濃度較低。

圖9　PM2.5質量濃度月變化Fig.9 The monthly change of PM2.5mean mass concentration

圖10　PM2.5質量濃度季節變化Fig.10 The seasonal change of PM2.5mean mass concentration

2.2.4PM2.5質量濃度季節變化

全年的季節劃分按照春季3─5月，夏季6─8月，秋季9─11月，冬季12─次年2月。根據觀測點大氣成分在線監測數據，得到全年對應PM2.5濃度的季節平均值。由圖10可以看出，氣象局和黑山頭PM2.5質量濃度的季節變化均表現為冬季＞秋季＞春季＞夏季，氣象局冬季平均濃度為119.44 μg·m-3，夏季為22.11 μg·m-3，黑山頭冬季為73.27 μg·m-3，夏季為15.92 μg·m-3。其原因是烏魯木齊三面環山，冬季濕度高、風速小，極易形成低空逆溫，在沒有較強的天氣系統侵襲時，氣流難以垂直上升（郭宇宏等，2006），大氣污染物不易擴散。由于烏魯木齊冬季溫度比較低，需要大量燃燒天然氣進行供暖，周邊郊區還存在燃煤現象，這使得PM2.5的濃度急劇增加。春季和秋季PM2.5質量濃度相對較高，主要是因為春季氣候干燥，降水少，并且頻繁發生沙塵天氣，對大氣中PM2.5有一定的貢獻；氣象局站和黑山頭站秋季PM2.5質量濃度是春季的兩倍左右，這主要是因為秋季晝夜溫差增大，大氣層結穩定，容易發生逆溫，污染物不易擴散和遷移，除此之外，烏魯木齊10月中旬開始進入采暖期，燃煤燃氣量的增加導致污染物的排放量巨大，使得PM2.5質量濃度處在較高的水平。夏季由于氣溫較高，大氣對流活動旺盛，污染物可擴散、遷移迅速，另外，夏季降水較多，對大氣中PM2.5的污染物有明顯的清除作用（趙克蕾等，2014），所以夏季PM2.5濃度最低。

3　結論

（1）氣象局站和黑山頭站氣溶膠數濃度分布趨勢一致，0.25～0.28 μm之間的粒子數濃度最大，分別為680.4和613.7 particle·cm-3；整體趨勢表現為雙峰型，第1峰出現在0.30～0.35 μm之間，峰值分別為467.0和455.4 particle·cm-3；第2峰出現在4.0～5.0 μm之間，峰值較小；粒徑小于2.5 μm的粒子數占到了粒子總數的99.88%，說明顆粒物基本集中在2.5 μm以下的粒徑范圍內。

（2）氣溶膠粒子數濃度4個季節均以0.25～0.28 μm之間的粒子數濃度最大，并在0.30～0.35和4.0～5.0 μm之間出現峰值，表現為雙峰型。在粒徑0.25～0.45 μm范圍內冬季氣溶膠粒子數濃度最高；在粒徑＞0.45 μm范圍內秋季氣溶膠粒子數濃度最高；在粒徑0.25～1 μm范圍內夏季氣溶膠粒子數濃度最低；在粒徑＞1 μm范圍內夏季氣溶膠粒子顆粒數增大，僅次于秋季，而冬季在這一范圍內數濃度最低；0.25～0.5 μm粒徑段內粒子占粒子總數的比例大小順序為冬＞春＞夏＞秋；0.8～2.5 μm之間不同粒徑段的粒子占粒子總數的比例大小順序為夏＞秋＞春＞冬。

（3）PM2.5數濃度小時變化表現為：采暖期在6:00─8:00出現1個不明顯的小峰，在15:00出現峰值，在5:00和11:00出現谷值；非采暖期數濃度起伏相對較小，表現為不太明顯的三峰型，白天在7:00─9:00、13:00─15:00出現峰值，夜間在0:00左右出現峰值。

（4）觀測期間，氣象局和黑山頭的PM2.5質量濃度范圍分別為9.60～331.31、7.16～218.05 μg·m-3，平均濃度分別為61.77、43.42 μg·m-3，超標率分別是30.81%和16.44%。采暖期PM2.5質量濃度小時變化表現為：氣象局呈現單峰，在19:00─21:00出現峰值，12:00出現最低值83.32 μg·m-3；黑山頭則呈現雙峰，在6:00─8:00出現峰值，20:00出現一個不太明顯的小峰，最低值出現在9:00。非采暖期PM2.5質量濃度小時變化表現為：氣象局與黑山頭PM2.5質量濃度變化趨勢一致，均表現為雙峰型，在6:00─9:00出現第一個峰值，在23:00─凌晨1:00出現第二個峰值，最低值出現在17:00─19:00。

（5）烏魯木齊市的社會活動沒有明顯的周中、周末差異及特殊的地形和不利的氣象因素是氣象局和黑山頭PM2.5質量濃度周中、周末差距不大的主要原因；兩個站點PM2.5質量濃度的季節變化均表現為冬季＞秋季＞春季＞夏季，氣象局冬季平均濃度為119.44 μg·m-3，夏季為22.11 μg·m-3，黑山頭冬季為73.27 μg·m-3，夏季為15.92 μg·m-3，特殊的地理位置和不同季節污染源的排放強度、氣象條件是導致PM2.5質量濃度隨季節變化的主要原因。

參考文獻：

BUZORIUS G，HAMERI K，PEKKANEN J，et al.1999.Spatial variation of aerosol number concentration in Helsinki city ［J］.Atmospheric Environment，33（4）:553-565.

DELFINO R J，SIOUTAS C，MALIK S.2005.Potential role of ultrafine particles in associations between airborne particle mass and cardiovascular health ［J］.Environ Health Perspect，113（8）:934-946.

NISHITA C，OSADA K，MATSUNAGA K，et al.2007.Number-size distributions of free tropospheric aerosol particles at Mt.Norikura，Japan:Effects of precipitation and air mass transportation pathways ［J］.Journal of Geophysical Research:Atmospheres，2007，112（D10）.

PETERS A，WICHMANN H E，TUCH T，et al.1997.Respiratory effects are associated with the number of ultrafine particles ［J］.American journal of respiratory and critical care medicine，155（4）:1376-1383.

Pope III C A，Dockery D W.2006.Health effects of fine particulate air pollution:lines that connect ［J］.Journal of the Air & Waste Management Association，56（6）:709-742.

SHEN X J，SUN J Y，ZHANG Y M，et al.2011.First long-term study of particle number size distributions and new particle formation events of regional aerosol in the North China Plain ［J］.Atmospheric Chemistry and Physics，11（4）:1565-1580.

迪麗努爾·塔力甫，熱比古麗·達木拉，阿布力孜·伊米提.2013.烏魯木齊冬季霧天可吸入顆粒物透射電子顯微鏡研究［J］.中國環境監測，29（4）:107-110.

郭宇宏，高利軍，呂愛華.2006.烏魯木齊市典型的冬季環境空氣重污染過程剖析［J］.環境化學，25（3）:379-380.

何清，楊興華，劉強，等.2010.烏魯木齊冬季大氣邊界層溫度和風廓線觀測研究［J］.沙漠與綠洲氣象，4（1）:6-11.

紀玉玲，江婷.2004.淺談大氣中可吸入顆粒物的變化規律［J］.中國環境管理干部學院學報，14（4）:52-53.

劉新春，鐘玉婷，何清，等.2010.烏魯木齊及周邊城市空氣質量變化特征及影響因素分析［J］.沙漠與綠洲氣象，4（4）:12-17.

劉新春，鐘玉婷，何清，等.2012.烏魯木齊市不同天氣條件下TSP水溶性離子特征分析［J］.沙漠與綠洲氣象，6（5）:60-66.

劉子銳，孫揚，李亮，等.2011.2008奧運和后奧運時段北京大氣顆粒物質量濃度和數濃度比對研究［J］.環境科學，32（4）:913-923.

尚倩，李子華，楊軍，等.2011.南京冬季大氣氣溶膠粒子譜分布及其對能見度的影響［J］.環境科學，32（9）: 2750-2760.

宋彬，劉斌.2009.烏魯木齊冬季空氣質量狀況分析與改善的幾點思考［J］.太原城市職業技術學院學報，8（2）:7-8.

孫龍仁，鄭春霞，王文全，等.2009.烏魯木齊市夏季大氣PM10、PM2.5中重金屬的分布特征［J］.天津農業科學，15（2）:37-41.

孫貞，楊育強，徐曉亮，等.2010.青島市連續天氣過程中不同氣溶膠濃度特征對比分析［J］.環境科學，31（4）:871-876.

王春華，呂愛華，余曉麗，等.2010.烏魯木齊大氣污染現狀及影響因素分析［J］.新疆農業大學學報，33（4）:349-353.

王敬，畢曉輝，馮銀廠，等.2014.烏魯木齊市重污染期間PM2.5污染特征與來源解析［J］.環境科學研究，27（2）:113-119..

王明星.1991.煤煙型城市污染大氣氣溶膠［M］.北京:中國環境科學出版社.

王永宏，胡波，王躍思，等.2012.滄州市大氣污染特征觀測研究［J］.環境科學，33（11）:3705-3711.

魏毅.2010.烏魯木齊市大氣污染成因及防治對策研究［J］.干旱區資源與環境，24（9）:68-71.

許鵬舉.2011.濟南城區大氣顆粒物數濃度及粒徑分布特征研究［D］.濟南:山東大學.

亞力昆江·吐爾遜，迪麗努爾·塔力甫，阿布力孜·伊米提，等.2012.烏魯木齊市可吸入顆粒物水溶性離子特征及來源解析［J］.中國環境監測，28（1）:72-77.

亞力昆江·吐爾遜.2010.烏魯木齊市大氣顆粒物化學特征的初探［D］.烏魯木齊:新疆大學.

嚴文蓮，周德平，王揚峰，等.2008.沈陽冬夏季可吸入顆粒物濃度及尺度譜分布特征［J］.應用氣象學報，19（4）:435-443.

翟晴飛，金蓮姬，林振毅，等.2011.石家莊春季大氣氣溶膠數濃度和譜的觀測特征［J］.中國環境科學，31（6）:886-891.

張金娜，董海燕，白志鵬，等.2007.天津初夏大氣氣溶膠粒度譜分布特征［J］.城市環境與城市生態，20（5）:1-5.

趙德山，韓應建，姜振遠，等.1987.太原市冬季氣溶膠粒子譜及其譜分布模式的研究［J］.環境科學學報，7（1）:14-22.

趙克蕾，何清，鐘玉婷，等.2014.2012年庫爾勒市PM10質量濃度的變化特征分析［J］.沙漠與綠洲氣象，8（1）:11-16.

Analysis on the Size Distribution of Atmospheric Aerosol and the Mass Concentration Change Characteristics of Fine Particulate Matter （PM2.5）

LIU Xinchun1，2，CHEN Hongna3，ZHAO Kelei4，ZHONG Yuting1，2，YAN Jingwu3
1.Institute of Desert Meteorology，CMA，Urumqi 830002，China；2.Desert Atmosphere and Environment Observation Experiment of Taklimakan Station，Tazhong 831000，China；3.Administration Office of Motor Vehicle Emission Supervision，Urumqi City，Urumqi 830054，China；4.Beijing KingWing Environmental Protection Technology Co.，Ltd，Beijing 101300，China

Abstract：Based on online monitoring data of atmospheric aerosol form January 1，2013 to February 28，2014 with ambient dust monitor （Grimm 180） at Meteorological Administration （MA） and Heishantou （HST） in the center of Urumqi，distribution of number and mass concentration data of inhalable particles were analyzed.The results showed that，（1） Aerosol number concentration distribution had the same trend at MA and HST.The maximum values of particle number concentration were between 0.25 and 0.28 μm.Aerosol size distribution showed a bimodal shape with the first peak between 0.30 and 0.35 μm and the second peak between 4.0 and 5.0 μm.Aerosol particles with the diameter less than 2.5 μm in the number of particles accounted for 99.88% of the total number concentration.The number of particles within 0.25～0.45 μm in winter was the maximum value，while the number of particles larger than 0.45 μm in autumn was the maximum value.The number of particles within 0.25～1 μm in summer was the minimum value，while the number of particles larger than 1μm in autumn was the minimum value.Diurnal variations of PM2.5number concentration presented a bimodal shape during heating period and a trimodal shape during non-heating period.（2） The average concentration of PM2.5at MA and MSS were 61.77 and 43.42 μg·m-3，and the excessive rate were 30.81% and 16.44%，respectively.During heating period diurnal variations of PM2.5mass concentration presented a single peak which appeared in 19:00 to 21:00 at MA，but a bimodal shape at HST.While during non-heating period diurnal variations of PM2.5mass concentration presented a bimodal shape at two sites.The seasonal distributions of PM2.5mass concentrations were winter＞ autumn＞ spring＞ summer at two sites.

Key words：atmospheric aerosol； number density； mass concentration； size distribution； fine particulate matter （PM2.5）

DOI：10.16258/j.cnki.1674-5906.2016.04.009

中圖分類號：X51

文獻標志碼：A

文章編號：1674-5906（2016）04-0605-09

基金項目：新疆維吾爾自治區自然科學基金項目“塔克拉瑪干沙漠與帕米爾高原沙塵氣溶膠特性觀測研究”

作者簡介：劉新春（1977年生），男，副研究員，主要從事大氣環境科學研究。E-mail:liuxinchun2001@163.com； liuxch@idm.cn

收稿日期：2015-12-02