大數據展現西安空氣優趨勢城市宏觀調控對西安市空氣特征的良性調節

武純羽 吳昊錦

摘 ?要：隨著城市規模的增加，越來越多人關注空氣質量。而相關城市規劃者越來越注重打造宜居城市的優良環境。在此背景下，實驗利用2013年和2017年氣象數據結合相關探究及調查模擬實驗，旨在分析小范圍大區域的雨雪及植被特征等因素對空氣質量的緩解作用，從而指導城市的宏觀調控。實驗1表明，2013年10月平均PM2.5、PM10及AQI指數高于250，而2017年10月平均低于150，表明4年的連續城市調控卓有成效。實驗2表明，日常雨雪可迅速改善城市空氣質量，且在6h內讓空氣質量達到優良，表明日常路面及植被噴灑水是有一定科學原理的。實驗3的調查研究表明，小范圍的植被差異對溫度、濕度、噪音及空氣塵埃的調控和過濾效果不同，植被的多少起著非常重要的角色。實驗4的大范圍定位監測表明，大區域溫度和濕度的差異及溫室氣體決定于植被的豐富度。通過一系列實驗分析認為，2013年和2017年西安市空氣質量的改善，決定于4年內城市規劃者對不同區域植被面積、養護、日常噴灑水等方面的宏觀調控。

關鍵詞：西安市 ?城市生態系統 ?空氣質量指數（AQI） ?人類活動

中圖分類號：X51 ? 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2019）06（b）-0048-03

1 ?引言

城市空氣質量的特征反映了空氣污染程度，它是依據空氣中污染物濃度的高低來判斷的。空氣污染是一個復雜的現象，在特定時間和地點空氣污染物濃度受到許多因素影響。來自固定和流動污染源的人為污染物排放大小是影響空氣質量的最主要因素之一，其中包括城市車輛的尾氣、工業生產排放、居民生活等，城市的發展密度、植被等是調節空氣質量的重要因素。

1.1 空氣污染物

空氣污染物有：煙塵、總懸浮顆粒物、可吸入顆粒物（PM10）、細顆粒物（PM2.5）、二氧化氮、二氧化硫、一氧化碳、臭氧、揮發性有機化合物等。空氣污染源也可分為自然的和人為的兩大類（沈新勇等，2019）。

1.2 我國城市空氣質量

2012年，325個地級及以上城市按照《環境空氣質量標準》（GB 3095-2012），達標城市比例僅為40.9%;113個環境保護重點城市環境空氣質量達標城市比例為88.5%，按環境空氣質量新標準評價，達標城市比例僅為23.9%。

1.3 空氣污染案列

據西安市環境監測中心站發布的數據顯示，2013年10月空氣質量指數（AQI）基本徘徊在250左右，達到重度污染水平而同時期呼吸道發病率急劇上升。

1.4 空氣污染指數

空氣污染指數是一種反映和評價空氣質量的方法，就是將常規監測的幾種空氣污染物的濃度簡化成為單一的概念性數值形式，并分級表征空氣質量狀況與空氣污染的程度。

我國當前采用的空氣污染指數（AQI）分為五級：AQI值小于等于50，空氣質量優;AQI值大于50且小于等于100，空氣質量良;AQI值大于100且小于等于200，空氣輕度污染;AQI值大于200，空氣質量較差;超過國家空氣質量三級標準，一定時間接觸后，對人體危害較大（李賓等，2018）。

1.5 研究進展

關于空氣污染等方面研究表明西安空氣質量有著明顯的季節變化特征，并且夏季優于冬季，介紹了西安地區清潔能源的使用情況，在此基礎上提出了西安市大氣環境質量改善措施（張建濤等，2003）。而張國勛（2003）及肖以華等（2011）和陳添探究了氣象因素和植被對地區空氣質量的調節作用，而張艷2010年通過探究區域大氣波動探究其對上海市空氣質量影響特定，而陳添（2008）和劉俊（2009）在此基礎上結合極端空氣現象霧霾，來探究霧霾天氣對區域空氣質量的影響特點。基于此，我們在總結前人研究的基礎上來探究西安城市生態系統空氣質量波動特征及政府宏觀調控的效果與原理。

2 ?材料與方法

2.1 實驗設計

西安，古稱長安，舉世聞名的世界四大古都之一。在此，定位西安，連續開展4個實驗，旨在找到近幾年西安市的空氣質量變化及相關城市管理者的相關措施，展現大西安建設背后的藍天工程。

實驗1：通過連續觀測西安市2013年10月、2017年10月每天9點的空氣質量，對西安城市空氣質量波動特征進行探究。

實驗2：調查雨雪對空氣質量的調控作用。

實驗3：探究小范圍內（一個小區內）植被差異對溫度、濕度、噪音及塵埃的過濾和調控。

實驗4：調查并探究大區域范圍（西安市范圍內，選取4個不同的區域）植被差異對溫度、濕度及溫室氣體的調節。

2.2 實驗方法及數據分析

通過中國氣象局、中國天氣網、中國氣象頻道軟件公布的空氣質量數據進行2013和2017年10月西安市的空氣質量數據獲取，并對其空氣質量動態數據進行實時更新。

通過Microsoft Excel軟件進行西安市的空氣質量原始數據的記錄，并利用Microsoft Excel和Sigma plot軟件進行相關圖標的制作與分析。

3 ?結果與分析

3.1 西安城市生態系統空氣質量月波動特征

通過收集2013年10月的空氣質量數據空氣特征處于上升趨勢，更多達到并超過了中度或重度污染天氣的指標（見圖1）。

2017年10月，我們通過隨機選擇十幾天進行空氣質量的調查，發現過渡秋季進入冬季的10月，空氣質量達到良或者輕度污染的天數較多，中度和重度污染的天數非常少見。

2013和2017年10月份空氣質量發生了特別大的良性變化，近期我們也發現西安市優良天氣的天數是越來越多，在此，我們也發現政府和組織在植物綠化、市政噴灑水的措施、市政改造、工地建設方面都有明顯的改進。我們將通過以下模擬實驗和調查研究旨在找到相關城市規劃和植物在調節地區生態系統空氣質量方面的科學原理，讓更多的人明白綠化城市，改善空氣質量舉措背后的科學原理（見圖2）。

3.2 降雨對空氣質量的調節

通過冬季特有降雪天氣的調查與分析發現：降雪能夠快速降低AQI、PM10及PM2.5等空氣中懸浮的微小顆粒，而對于溫室氣體等基本沒有影響。

3.3 探究植被對降噪濕度空氣過濾的作用

通過不同植被對同種聲音在相同距離內測定的聲音分貝數值，我們通過3處測定，發現無植物情況下，同一聲源在相同距離內（10m）分貝平均值是79;少量灌木過濾下，平均值是62;大量植物過濾下43。

3.4 植物過濾空氣顆粒（沙土及粉塵）的作用

通過人工降雨活動探究植物對砂石顆粒的過濾過程，我們發現干燥的植物對于空氣中的大型顆粒的過濾率徘徊在60%左右，而降雨后植物對空氣大型顆粒的過濾達到85%以上，這個也表明城市市政周期性的灑水功能能夠使周邊空氣得到較高的改善。

3.5 不同植被類型對溫度濕度的調節

通過對水泥地、裸地（無植物）、草坪、灌木叢對不同區域溫度、濕度的探究，我們發現，隨著植物的增多，溫度在大幅度降低，濕度在大幅度的增加;也表明，城市綠化面積越大，社區區域綠化面積越大，地區的溫度相對越低，濕度相對越高，體現出植物能夠對地區生態系統的調控能力是隨著植物的數量和種類的增多而增強。

3.6 探究植被對大區域溫度及溫室氣體等的影響

通過對西安市地區的研究和對區域的選擇，我們根據植物多少、人口分布等特征選擇了市中心鐘樓、二環區域、三環區域及郊區秦嶺腳下4個區域，通過調查區域的溫度、濕度及二氧化碳的排放量，研究大區域下植物的調節能力。研究表明：大區域下植物也具有非常強的調節能力，隨著人口從市中心到郊區的減少，植物的增加，同一時間，溫度越來越低，濕度越來越大，相關溫度的差值竟然超過了5℃，濕度也突破了5個百分點，二氧化碳的濃度降幅超過了30%，這些數據都揭示了植物數量和種類的增多對區域生態系統具有非常大的調節能力。

4 ?討論與結論

4.1 西安市空氣質量波動特征及原因

2013年10月平均空氣指數中PM2.5、PM10及AQI呈上升趨勢，2013和2017年統一月份空氣質量發生了特別大的變化，近期我們也發現西安市優良天氣的天數是越來越多，在此，我們也發現政府和組織在植物綠化、市政噴灑水的措施、市政改造、工地建設方面都有明顯的改進。

隨后也發現了冬季雨雪天氣能夠在短期內降低空氣中懸浮顆粒從而能在降雪24h后快速凈化空氣。

4.2 模擬實驗表明

通過不同植被對同種聲音在相同距離內測定的聲音分貝數值，我們通過3處測定，發現無植物情況下，同一聲源在相同距離內（10m）分貝平均值是79;少量灌木過濾下，平均值是62;大量植物過濾下43。

通過人工降雨活動探究植物對砂石顆粒的過濾過程，我們發現干燥的植物對于空氣中的大型顆粒的過濾率徘徊在60%左右，而降雨后植物對空氣大型顆粒的過濾達到85%以上，這個也表明城市市政周期性的灑水功能能夠對周邊空氣得到較高的改善。

通過對水泥地、裸地（無植物）、草坪、灌木叢對不同區域溫度、濕度的探究，我們發現隨著植物的增多，溫度在大幅度降低，濕度在大幅度的增加。這個也表明：城市綠化面積越大，社區區域綠化面積越大，地區的溫度相對越低，濕度相對越高，體現出植物能夠對地區生態系統的調控能力是隨著植物的數量和種類的增多而增強。

研究表明：大區域下植物也具有非常強的調節能力，隨著人口從市中心到郊區的減少，植物的增加，同一時間，溫度越來越低，濕度越來越大，相關溫度的差值竟然超過了5℃，濕度也突破了5個百分點，二氧化碳的濃度降幅超過了30%，這些數據都揭示了植物數量和種類的增多對區域生態系統具有非常大的調節能力。

參考文獻

[1] 張建濤，孟小絨，樊慧麗，等，西安地區大氣質量分布特點和能源使用概述[J].陜西氣象，2003（1）：27-28.

[2] 劉俊，袁鸞，劉衍君.珠江三角洲一次大范圍灰霾天氣下的空氣污染特征分析[J].環境科學導，2009，28（4）：78-82.

[3] 陳添.氣象條件對北京市空氣質量的影響[J].環境保護，2008（5B）：46-49.

[4] 李賓，譚雅倩，周俊.交通擁堵的霧霾效應研究——以湘潭市城區為例[J].生態經濟，2018，34（10）.