張 鑫,段 琳,宋麗萍
(1.哈爾濱市氣象局,黑龍江 哈爾濱150008;2.依蘭縣氣象局,黑龍江 哈爾濱 154800)
哈長城市群空氣質量與氣象條件相關性分析
張 鑫1,段 琳2,宋麗萍1
(1.哈爾濱市氣象局,黑龍江 哈爾濱150008;2.依蘭縣氣象局,黑龍江 哈爾濱 154800)
利用哈長城市群中哈爾濱、長春等10個城市2015年逐日空氣質量指數(AQI)和同期的常規氣象資料,運用統計方法,分析了各市空氣質量指數逐月變化特征,并利用 SPSS軟件進一步分析探討了AQI指數與氣壓、極大風速風向、氣溫、降水、相對濕度等氣象因子的相關關系,以及哈長城市群間的空氣質量指數相關性。
城市群;空氣質量;氣象條件
很多學者就空氣質量與氣象相關性間的關系做了大量研究,各要素的助力或阻礙作用不一,但比較一致的是,氣象因素是起到一定作用的,不過前提是污染源排放少變或相對穩定。本文將詳細探討哈長城市群的氣象因子與空氣質量相關性,這對減污治污政策的制定具有一定的指導意義。
哈長城市群以東北老工業基地為主要成員,作為全國最大的商品糧基地和重要的老工業基地,也是綠色生態的關鍵詞。哈長城市群以哈爾濱和長春為核心,覆蓋11個地級市州,黑龍江省除了哈爾濱,還包括齊齊哈爾、牡丹江 、綏化、大慶4個地市,吉林省除了長春,還包括吉林、松原等5個地方[1]。
我國大氣環境污染呈現出區域性特征,區域性、復合型環境問題,特別是大氣污染等問題日益嚴重。楊瑩[1]等分析了哈爾濱市 4種大氣污染物在2013年的采暖期及非采暖期濃度分布特征以及氣象因子相關性;王麗淵[2]等以西昌市的空氣質量為例,建立了變系數模型,并使用局部線性估計方法擬合模型,定量分析西昌市氣象因素隨季節變換對當地空氣質量影響程度的變換;武艷娟[3]等采用灰色關聯方法分析探討了溫度、相對濕度、風速等的日均值對呼和浩特市春季空氣質量指數影響程度。
本文將分析氣象要素對哈長城市群中各城市的空氣質量指數的影響,以及城市間空氣質量相關性。
2.1 資料來源
(1)空氣質量指數(AQI)資料取自空氣質量日報,通過環境保護部官方網站公布的《城市空氣質量日報》中獲得。
(2)氣象要素資料來自于中國地面日值資料和月值資料。
2.2 研究方法
本文使用的分析工具是excel2010以及spss19.0;通過分析AQI指數的變化趨勢、氣象因素與AQI的相關性以及哈長城市群間AQI的相關性,得到相關性的具體結論,本文主要采用統計分析的方法。
3.1 各城市AQI指數逐月變化趨勢
從幾個城市間的AQI逐月變化圖(圖略)可以看出,其變化趨勢基本趨于一致,雖然數值不同,但也呈現出一定的變化規律,春夏總體形勢較好,秋冬的數值不盡人意。
造成上述情況的原因很多,不同學者也從各自的角度進行了分析,這里將主要從春夏秋冬四季來分別說明:
春季冷空氣依然活躍,風速較大,哈爾濱4月下旬采暖期結束,氣溫逐漸回暖,供暖燃料的消耗量減少,綜合分析來看,各種自然和人為條件都較有利于污染物的擴散,空氣質量相對較好。
夏季總體的AQI值較低。北方城市的夏季大顆粒的污染物排放相對穩定,不存在秸稈燃燒、采暖等外力因素的影響,同時天氣因素也是夏季空氣質量較好的原因之一。東北地區四季分明,以哈爾濱為例,夏季是強對流天氣的主要集中時段,不穩定能量累積,產生雷雨大風等強對流天氣,逆溫層存在的較少,即使存在也不會持續很長時間或是逆溫不明顯,對污染物的擴散起到較好的推動作用,使得污染物濃度降低,空氣質量較好。
秋季的氣溫逐漸走低,隨著秋收的結束,秸稈燃燒成為大氣污染的主要因素,污染物的排放量增大,使得空氣質量下降,而且AQI低值會呈現出一種相對集中的狀態。
冬季在太陽輻射、日照、氣溫等因素的影響下,大氣穩定度較高,容易形成逆溫層,且逆溫層無論是持續時間還是強度都較別的季節稍強,不利于污染物的擴散;冬季進入采暖期后,為保證室內溫度的恒定,燃料消耗是必須的,這也在另一方面加大了污染物的排放量,使空氣質量明顯下降。
3.2 空氣質量與各氣象要素的相關性分析
對哈長城市群的哈爾濱、長春等十個城市的2015年AQI指數日數據與氣象要素進行Pearson相關性分析(表1),氣象要素主要涉及溫、壓、風、濕、降水幾個方面,其中根據各要素的特性,分別選取各要素的平均值、最小值、極大值、累計值等不同的要素值。

表1 哈長城市群各城市間AQI與各氣象要素的相關性分析
3.2.1 降水與AQI指數的相關性分析
幾個城市的AQI指數與降水均呈負相關,雨水對空氣中的污染物能起到一定的沖洗和清除的作用,大氣中的部分氣體污染物可溶解于水,特別是不穩定的降水過程,更易于污染物的清除,尤其是污染物中的氣溶膠顆粒,減小空氣中的污染物濃度,提高空氣質量。
3.2.2 氣壓與AQI指數的相關性分析
幾個城市的AQI指數與氣壓均呈正相關,且在0.01水平(雙側)上顯著相關,氣壓高,AQI指數越大,氣壓低,則AQI指數降低;還有學者進一步研究發現,在一個階段內,特別是一個季節里面,氣壓的相對高低對污染物的擴散影響相反,氣壓較高時,氣流下沉,向外輻散,利用污染物的向外擴散,從而降低污染物濃度,對此,氣壓與AQI的關系還需進一步研究分析。
3.2.3 氣溫與AQI指數的相關性分析
幾個城市的AQI指數與氣溫均呈負相關,且在0.01水平(雙側)上顯著相關,平均氣溫的垂直分布直接表征著大氣穩定度,可影響城市垂直方向的空氣對流程度,進而作用于污染物的濃度。當氣溫較高時,大氣處于不穩定狀態,夏季的氣溫和地表溫度較高,逆溫層存在的情況較少,即使存在也不會持續很長時間或是逆溫不明顯,利于污染物的擴散。
3.2.4 相對濕度與AQI指數的相關性分析
相對濕度對空氣質量指數影響較大,將日平均相對濕度和日最小相對濕度作為兩種氣象要素分別提出,合適的相對濕度是空氣污染發生的重要條件。從表1中可以看出,相對濕度與AQI指數沒有統一的相關性,但是大部分城市的平均相對濕度和最小相對濕度呈現一致的正負相關。學者們有關濕度的看法也不統一,一方面認為濕度較大,利于污染物附著在豐富的水汽中下落,利于污染物的下沉、擴散;另一方面認為濕度加大,利于污染物與其相結合,從而不利于污染物的擴散,兩種不同的說法,在后續研究中還需進一步論證。
3.2.5 風速與AQI指數的相關性分析
AQI指數與風速均呈負相關,一般情況下,風速加大,有利于污染物的輸送和擴散,與空氣中污染物濃度是負相關,由此可以說風場相當于污染物傳輸的輸送帶;任何因子都有一定的閾值體現,超過這個量值,可能會造成相反的效果,如果風速過大,利于上風向的顆粒物向下風向傳送,反而會加重污染程度,空氣質量指數上升。
各城市的氣象要素與AQI之間的相關性不同,以哈爾濱為例,氣壓、氣溫、風速、降水四個氣象要素與AQI指數均在0.01水平上顯著相關,而長春,則只有氣壓、氣溫、降水三個氣象要素與AQI指數均在0.01水平上顯著相關。
城市間的發展紐帶不斷加深,集聚力也在加強,在氣象條件的影響下,各種大氣污染物相互影響、相互作用,某種程度上來說,城市間的AQI也存在一些相通點,其中個別城市、地區間的相關性特別高。為更好地研究城市群間AQI指數相關性,為聯防聯控提供基礎,利用spss軟件對哈長城市群的哈爾濱、長春等十個城市間的2015年AQI指數日數據進行相關性分析。

表2 哈長城市群各城市間AQI指數的相關性分析
從表2中可以看出,哈長城市群中的這十個城市間的AQI指數均呈正相關,且在0.01水平上顯著相關。哈爾濱與其他九個城市的Pearson相關性系數在0.675與0.760之間波動,除了四平和齊齊哈爾的相關系數在0.7以下外,其余幾個城市間的Pearson相關性系數均在0.7以上。
哈爾濱與綏化的相關性最大(0.760),但綏化與其他幾個城市的相關性均較低,可以看出哈爾濱的AQI指數與綏化相關性不大,相反,綏化的AQI受哈爾濱影響較大。
(1)大氣污染主要是由人為因素和自然因素共同造成的。降水量、風向風速、氣溫、氣壓和相對濕度都能不同程度地影響空氣中 PM10、PM2.5、SO2和NO2的濃度,但是,氣象因素只能是輔助、傳送的作用,在污染物中間也只是利于或不利于其擴散,并不是污染的源頭,要想改善空氣質量,“藍天工程”的效果達到最佳,大氣污染的治理還是首要工作。大氣污染、空氣質量不佳的原因很多,其主要原因還是由人為因素造成的,氣象因素只是個輔助作用,經濟發展、工業布局等都是需要考慮的因素之一。
(2)上游改善控制,建立聯防機制。本文通過分析氣象要素與空氣質量的相關性,以及城市間的聯系性,可以看出,污染源頭的改善還是有一定益處的,在其他因素無法改變的前提下,減少城市上游對下風向的影響,能在一定程度上,降低AQI指數,比如,哈爾濱與松原、吉林、長春等城市的AQI指數相關性較大,當南向風向影響時,有利于這幾個上游城市對哈爾濱的污染物傳輸。由此可以看出,城市間的聯防聯控還是相當重要的。
(3)增加數據資料,建立更精細的回歸方程。下一步將增加時間跨度,利用更多的數據建立氣象要素與AQI的關系,從而篩選出相關系數達到極顯著水平的回歸方程,為研究城市群間的氣象要素對空氣質量的影響程度提供理論依據。
[1]楊瑩等.哈爾濱市大氣污染與氣象因素的相關性分析[J].環境工程學報,2015,12(9):5945-5950.
[2]王麗淵等.西昌市影響空氣質量的氣象因素分析—基于變系數模型的研究 [J].綿陽師范學院學報,2014,33(5):98-112.
[3]武艷娟等.呼和浩特市春季氣象要素與空氣質量指數的灰色關聯分析[J].內蒙古農業科技 2014(5):57-59.
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A
1002-252X(2017)03-0014-03
2017-6-1
張 鑫(1985-),女,黑龍江省鶴崗市人,成都信息工程大學,碩士生,工程師.