德化大氣負氧離子濃度分布及預報方程的建立

陳臻皓 林子倫 林金標

(1.福建省德化縣氣象局，福建 泉州 362500；2.福建省泉州市氣象局，福建 泉州 362000)

大氣負氧離子具有降塵、滅菌的功能，并能調節人體生理機能，有保健作用。許多研究表明，大氣負氧離子像食物中的維生素一樣，人和動物雖然需求不多，但長期缺少，就會影響機體的正常生理活動，甚至引起疾病。大氣負氧離子的保健作用包括：調節神經系統功能；加強新陳代謝、促進血液循環；提高肝、腎、腦等組織的功能；改善呼吸系統功能和循環系統功能等[1]。目前有關大氣負氧離子的理論和技術已被應用于很多領域，比如醫學、環境和旅游等行業[2]。我國各地氣象部門積極開展大氣負氧離子濃度的監測和分析工作，北京、天津等地已經開展大氣負氧離子濃度預報業務，在實際運用中取得了較好的社會效益[3]。

德化縣地處福建省中部，旅游資源豐富，但對旅游生態環境的研究開展較少。2019年德化縣獲評中國“天然氧吧”稱號，成為泉州地區首個獲此稱號的縣市。本文開展大氣負氧離子濃度的監測和分析，并建立德化縣大氣負氧離子濃度預報業務，有助于積極開發旅游氣象服務產品[4]，持續發掘氣候旅游資源，為德化縣打造具有高品質的鄉村游、休閑游提供氣象支撐。

1 資料和方法

德化大氣負氧離子濃度監測設備采用華創FR500負氧離子監測儀，設備安裝位置與德化國家氣象觀測站僅一墻之隔，便于維護。大氣負氧離子監測設備全天候24小時不間斷工作，每5分鐘自動采集空氣中負氧離子濃度數據，并實時向服務器無線傳輸數據。

本文分析資料取自2019年5月至2020年10月較完整的逐小時大氣負氧離子濃度數據，以及同期的氣溫、降水量、相對濕度、平均風速、日照時數、氣壓等氣象要素的資料。先對數據進行預處理[5]：明顯異常(9999或者-9999)、長時間為0(較小值或者維持一個數值無變動)或者缺測數據，均判識為異常數據，剔除異常數據之后，用算術平均方法進行統計。每日至少有20個有效小時平均值，每個月必須至少25個有效日平均值。本文有效日平均值為522個。采用單因素Pearson相關性分析方法研究大氣負氧離子濃度與氣溫、濕度、日照等氣象要素之間的關系，根據它們的相關關系，采用逐步回歸方法建立負氧離子濃度預報方程。根據福建氣候特點，春、夏、秋、冬四季分別定義為3～6月、7～9月、10～11月以及12月～次年2月。

2 結果分析

2.1 大氣負氧離子濃度隨時間變化特征

2.1.1 大氣負氧離子濃度的日變化特征

圖1為2019—2020年德化縣大氣負氧離子濃度的日變化統計結果。由圖1可見，德化大氣負氧離子濃度日變化表現出一個很明顯的峰值，即每日的午夜至清晨這一段時間濃度較高：每日04時至08時大氣負氧離子濃度均在1000個/cm3以上，最高出現在07時。白天至傍晚這一段時間濃度降低，最低出現在19時。這種變化趨勢與居民的活動有一定的關系。白天到傍晚人類活動較多，人流以及車流都是高峰時段，空氣中的煙、粉塵含量有所增多，降低了大氣負氧離子的濃度，因此大氣負氧離子濃度的日變化規律為：午夜至清晨較高，白天到傍晚較低，最大值出現在早晨時段。早晨(06～07時)濃度最高，在這段時間晨練可以呼吸到負氧離子含量相對較高的清新空氣。

圖1 德化大氣負氧離子濃度日平均變化

2.1.2 大氣負氧離子濃度的月和季變化特征

德化城區每日平均大氣負氧離子濃度為978個/cm3，空氣較清新。德化縣的月、季大氣負氧離子濃度統計結果見圖2和表1，從中可見，德化縣不同月份不同季節，大氣負氧離子濃度各不相同。從逐月變化情況來看(圖2)，1月濃度最高，達到1294個/cm3，9月達到全年最小值，為844個/cm3。由表1可以看出明顯的季節變化，冬季大氣負氧離子濃度最高，夏季最低，春季高于秋季，這與邵海榮[1]、顧小麗[10]等的研究結果夏季最高、冬季最低結果不同。有研究發現[3、6、13]，大氣負氧離子濃度明顯的季節變化和當地特殊的自然地理環境以及氣候類型有關。德化縣國家氣象觀測站所處地理位置春冬季霧日是夏秋季的4.5倍，大霧天氣下有強烈的逆溫層存在，空氣聚集一起流通差，不利于污染物擴散，受此影響，大氣負氧離子濃度也有所降低。另外，冬季的晴天日數遠遠多于夏季，晴天紫外線到達量多于陰天，而紫外線是大氣負氧離子的主要來源。曾曙才等[7]研究表明，晴天的大氣負氧離子濃度要高于陰天。

圖2 德化大氣負氧離子濃度逐月變化

表1 德化大氣負氧離子濃度季節分布

2.2 人類活動對大氣負氧離子濃度的影響

大氣負氧離子濃度與空氣的污染程度呈現負相關的關系，環境污染嚴重的情況下，大氣負氧離子濃度比較低。人類活動、汽車尾氣以及工廠廢氣排放等都會增加空氣中的粉塵、煙霧和CO2濃度，負氧離子與空氣中的正離子更容易相互碰撞形成中性分子，它們相互融合為較大的氣溶膠粒子而且大于空氣的浮力，氣溶膠粒子會降落到地面，導致空氣中負氧離子數減少，濃度降低。在自然生態系統中，森林和濕地是產生負氧離子的重要場所。在遠離鬧市的戴云山國家級保護區，植被茂密，沒有污染物影響，其年平均大氣負氧離子濃度為黃龍山的兩倍以上。

3 大氣負氧離子濃度與氣象要素的相關關系及預報模型

3.1 大氣負氧離子濃度與氣象要素的相關關系

氣溫、濕度、風速、雨量等氣象要素對大氣負氧離子有較大影響，但由于測量地點、儀器、時間和精度的不同，導致氣象要素與大氣負氧離子的關系結論都不一樣[8]。本文利用觀測環境以及采樣時間較一致且連續觀測的德化縣國家氣象觀測站氣象要素和大氣負氧離子觀測數據進行分析。

對德化城區大氣負氧離子日均值與日時間尺度的氣溫、濕度、雨量、氣壓、日照以及風速做相關性分析。大氣負氧離子濃度的日變化與日平均氣溫、日總日照時數、日平均風速呈負相關，與日降水量、日平均氣壓、日平均相對濕度呈正相關；與氣溫呈負相關、與濕度呈正相關，和王寶[13]、袁相洋[16]等的研究成果一致，但相關系數整體不顯著。相關性結果不顯著是因為大氣負氧離子受氣象要素的影響十分復雜[5,9,12]。因大氣負氧離子濃度有較明顯的季節變化，所以按四季劃分進行相關性分析，四季的大氣負氧離子濃度個數與氣象要素的分析結果見表2。

表2 氣象要素與大氣負氧離子濃度相關系數

春季和夏季，德化大氣負氧離子濃度與日雨量呈正相關。說明在這兩個季節，德化城區出現降水對大氣負氧離子濃度有較明顯的提高作用。德化春、夏季多對流性降水，降水通常伴有雷電活動，自然界中的雷電活動可以使周圍空氣電離，形成負離子。有資料研究顯示，雷陣雨過后的晴朗天氣下，大氣負氧離子會顯著上升。所以在春、夏季，下雨天對大氣負氧離子濃度的影響較大。

秋季與大氣負氧離子濃度相關最大的為平均風速，其次為平均氣溫和相對濕度。空氣中的負離子由空氣分子電離產生，當空氣流動速度過快時，不利于空氣在靜穩條件下電離出負離子，從而影響到空氣中負氧離子的濃度。

冬季日平均氣溫對大氣負氧離子濃度影響較大，兩者呈現負相關。氣溫升高時，空氣中的污染物會發生一系列的光合化學反應，加劇污染，污染物擴散的過程中吸附負離子，導致大氣負氧離子濃度降低。

3.2 預報方程的建立和檢驗

3.2.1 預報方程建立

根據大氣負氧離子濃度與氣象要素之間的關系，建立各個季節多元回歸預報方程。初選所有6個因子作為候選因子，上述相關性分析表明，春季正相關2個，負相關4個，相關系數為-0.08～0.39；夏季和秋季均為正相關4個，負相關2個，相關系數分別為-0.13～0.29以及-0.58～0.15；冬季正負相關各3個，相關系數-0.44～0.11。采用逐步回歸方法，分別從六個要素中引入回歸效果較好的要素，剔除掉效果差的要素，得到四季預報方程：

春季：y=6142.08-4.57T+5.24R+65.15Ws-5.57P

(1)

夏季：y=873.81+13.01T+5.98S+4.10R-0.44P

(2)

秋季：y=1620.17-23.57T-0.31U-99.12Ws

(3)

冬季：y=38086.48-49.37T-13.51Ws-38.37P

(4)

式(1)～式(4)中，y為每日大氣負氧離子平均濃度，T為日平均溫度，R為日總降水量，U為每日平均相對濕度，Ws為日平均風速(2分鐘)，S為每天日照時數，P為日平均本站氣壓。

3.2.2 預報方程檢驗

選取2019年5月至2020年4月的數據作為檢驗樣本，將這12個月的數據按四季劃分后，代入預報方程中，計算出的大氣負氧離子濃度值與實際觀測值進行對比。

從圖3可以看出，除個別極值外，模式變化趨勢與實際觀測值較為一致，預報大氣負氧離子濃度的量級整體比較接近，平均每日預報濃度值誤差為39個/cm3，預報值與觀測值相比偏少。預報方程得出的大氣負氧離子濃度值相比于實際值有時偏差較大，這可能是因為影響大氣負氧離子濃度的要素眾多[10]，預報方程只是引入了有限的氣象因子，難以全面體現。而連陰雨、強對流等天氣對預報方程的預報效果也有一定影響[11]，另外不同天氣狀況下也經常會有短時跳變的發生[5,9]。大氣負氧離子濃度因地區不同,觀測結果差異顯著[14]。國內外對大氣負氧離子濃度與氣象因子的關系研究也各不相同，甚至相反[15],因此大氣負氧離子的研究結論不具普適性。

(a)春季大氣負氧離子濃度檢驗 (b)夏季大氣負氧離子濃度檢驗

(c)秋季大氣負氧離子濃度檢驗 (d)冬季大氣負氧離子濃度檢驗圖3 各季逐日大氣負氧離子濃度觀測值與預報值比較

4 結論

①德化大氣負氧離子濃度隨時間變化特征明顯，日變化規律是午夜至清晨較高，白天到傍晚較低，最大值出現在早晨(06-07時)，季節變化上表現為冬季大氣負氧離子濃度高，夏季低。

②影響大氣負氧離子濃度的主要氣象因子四季各不相同，按照相關性順序，春季是降水、風速和氣壓，夏季是降水、氣溫和氣壓，秋季是風速、氣溫和濕度，冬季是氣溫、氣壓和風速。

③大氣負氧離子濃度預報方程的建立實現了德化城區大氣負氧離子濃度定量化預報的突破，為提高旅游氣象服務水平和旅游質量提供科學依據。

④由于大氣負氧離子觀測資料年限較短，所建立的預報方程較粗略，有待進一步改進，在檢驗中誤差大的樣本可能是由于特殊天氣現象或天空狀況的出現使得預報結果可信度產生偏差，這是下一階段需要解決的重點問題。隨著觀測數據的完善，設備的穩定以及研究的不斷深入，對大氣負氧離子濃度的分析結論會更加完善，預報準確率也會進一步提高。