高陵區PM2.5污染特征及其與氣象要素的關系研究

蔡惠文，呂恩奇，陳欣昊，劉萍珠，鐘 鳴

(1.高陵區氣象局，陜西高陵 710200；2.藍田縣氣象局，陜西藍田 710500；3.西安市氣象臺，西安 710016)

由于PM2.5粒徑較小，在大氣中停留時間較長且輸送距離遠，可對大氣環境質量產生很大的影響。PM2.5表面可吸附病原微生物等有毒害物質，長期PM2.5暴露有誘發心腦血管[1]或肺部[2]疾病的危害。目前針對PM2.5的研究主要包括PM2.5的污染特征、時空變化特征、化學組成、源解析、氣象因素的影響[3]等。曹軍驥[4]等研究了我國 PM2.5污染現狀與控制對策，研究表明華北、華東、華中、華南及四川盆地區域是我國PM2.5的重污染區。劉晟東[5]等研究了中國典型城市群PM2.5污染特征研究進展，分析了京津冀城市群、長三角城市群與川渝城市群 PM2.5組成與污染特征。王紅軍[6]等通過分析關中區域主要大氣污染物時空分布特征，發現2014—2018年PM2.5年平均質量濃度呈逐年下降趨勢。張帆[7]等就砣磯島國家大氣背景站PM2.5化學組成及季節變化特征進行了分析。李云燕[8]總結分析了我國京津冀、長三角、珠三角三大區域PM2.5源解析的研究進展。

高陵區位于關中平原腹地，地勢西北微高東南較低，南望秦嶺，北臨黃土高原，東南方向為驪山山脈。北部易受裸露黃土影響，東南部受山體阻擋，大氣擴散條件較為不利。隨著高陵經濟發展，制造業基地建設規模不斷擴大，工業的快速發展加劇了大氣污染物排放。近年來，高陵區大氣污染事件頻發，大氣污染物對人體健康、工農業生產以及區域環境與氣候都有著重要影響，而氣象要素對大氣污染物的稀釋、擴散以及輸入型污染的減少有著重要作用，因而研究大氣污染物特征及其與氣象要素的關系可為本地大氣污染的治理提供科學依據。本文利用西安市生態環境局高陵分局PM2.5質量濃度監測數據、空氣質量指數資料及高陵區國家一般氣象站相關氣象資料，分析了PM2.5污染特征、質量濃度變化特征，并通過相關分析方法分析了PM2.5質量濃度與氣象要素的關系,為空氣污染預報和服務提供基礎依據。

1 資料選取

資料選取2018年1月1日—2021年12月31日的月平均、日平均及小時平均的PM2.5質量濃度、氣溫、相對濕度、風向、風速資料以及逐日空氣質量指數。PM2.5日均質量濃度數據和空氣質量指數級別來自西安市生態環境局高陵分局，數據均經過國家環境監測總站審核和質量控制。氣象要素數據為高陵區國家一般氣象站(34°32′41″N，109°01′16″E)觀測資料(風向、風速、氣溫、降水、相對濕度等的日均值和小時值)。

2 PM2.5污染基本特征

2018年1月1日—2020年12月31日期間，由于儀器故障、儀器維護維修、停電等原因導致高陵區PM2.5質量濃度44 d無數據，有效數據日數為1 052 d。經統計，3 a來高陵區PM2.5日均質量濃度平均值為61.34 μg/m3，其中超過《環境空氣質量標準》(GB 3095—2012)中環境空氣污染物二級標準濃度限值(75.0 μg/m3) 的日數為282 d，超標日均質量濃度范圍為76.0～322.0 μg/m3，超標率為26.8%。高陵區近3 a在不同等級污染天氣中首要污染物為PM2.5的累計日數見圖1。高陵區近3 a重度污染以上天氣累計日數達79 d，首要污染物PM2.5占比92.4%(73 d)；中度污染天氣達60 d，首要污染物PM2.5占比91.7%(55 d)；輕度污染天氣達275 d，首要污染物PM2.5占比49.8%(137 d)。總體上污染天氣首要污染物為PM2.5的累計日數遠超其他污染物，由此可見高陵區污染天氣的首要污染物為PM2.5。

圖1 2018—2020年高陵區在不同等級污染天氣中首要污染物為PM2.5的累計日數

3 PM2.5質量濃度月、季變化特征

PM2.5質量濃度的月均值變化呈明顯的“U”型特征，11月至次年2月為高值時段，1月是污染最為嚴重的月份。以近3 a逐月PM2.5質量濃度平均值做距平圖(平均值為近3 a PM2.5日均質量濃度的均值)，從距平圖來看(圖2a)，11月至次年2月為正距平值，說明在此期間PM2.5質量濃度相對較高，空氣污染較嚴重。其中，1月和2月的距平值較大，表明這兩個月污染最為嚴重。從各月PM2.5質量濃度的變化范圍來看(圖2b)，8月PM2.5質量濃度的下四分位數(25%)和上四分位數(75%)之間跨度最小，這顯示8月PM2.5質量濃度變化相對穩定，PM2.5質量濃度均值、中位數等也最小，說明8月空氣質量相對較好。1月數據跨度最大，大致在29～316μg/m3之間，且1月PM2.5質量濃度的均值、中位數最大，這說明1月PM2.5質量濃度最高，空氣污染最嚴重，2月次之。

圖2 2018—2020年高陵區PM2.5月平均質量濃度距平圖(a)及箱線圖(b)

PM2.5質量濃度的季節變化特征表現為冬春高、夏秋低，其中冬季平均質量濃度最高(102.22 μg/m3)，春季(49.89 μg/m3)次之，秋季(44.33 μg/m3)第三，夏季(26.44 μg/m3)最低。由于冬季取暖造成污染物排放量大，且靜風高濕等穩定天氣形勢影響，易導致污染物積累，顆粒物質量濃度增高。夏季太陽輻射強烈，大氣擴散條件好，其次降水較多，濕清除作用強，有效降低了顆粒物質量濃度。春、秋季大氣擴散條件和降水的濕沉降作用介于冬夏之間，空氣質量也明顯好于冬季。

4 PM2.5質量濃度日變化特征

利用2018 年1月1日—2020 年12月31日PM2.5質量濃度逐小時監測數據，計算了PM2.5質量濃度的逐小時平均值，分析其日變化特征。由圖3可知，PM2.5質量濃度日變化呈“單峰單谷”特征：在17時前后PM2.5質量濃度處于全天最低值，隨后太陽輻射逐漸減弱，PM2.5質量濃度逐漸升高；傍晚開始太陽輻射消失，由于地面逆輻射使得接地逆溫開始形成并逐漸加強，大氣擴散能力迅速下降，PM2.5質量濃度迅速升高，并在23時達到峰值；隨后逆溫開始逐漸減弱，大氣擴散能力逐漸改善，PM2.5質量濃度逐漸下降，日出后隨著太陽輻射的不斷增強逆溫很快消失，大氣擴散能力迅速加強，PM2.5質量濃度下降趨勢顯著。PM2.5質量濃度日變化趨勢與氣溫、風速的日變化呈相反趨勢，與相對濕度日變化趨勢基本一致。

圖3 2018—2020年高陵區PM2.5質量濃度及氣象要素日變化圖

四季PM2.5質量濃度的日變化曲線與3 a平均日變化基本一致(圖4)，峰值和谷值出現的時間也接近，峰值在23時，谷值在17時左右。曲線的起伏表現為冬季最為顯著、春季次之、秋季最小。PM2.5質量濃度在夏季較低且變動幅度小，冬季最高且變動幅度大，污染最嚴重。

圖4 2018—2020年高陵區不同季節PM2.5質量濃度日變化圖

5 氣象要素與PM2.5質量濃度的關系

PM2.5質量濃度與氣溫和風速、降水量整體呈負相關(圖5)，相關系數分別-0.62、-0.25、-0.18；與相對濕度呈正相關，相關系數為0.05(表1)。

圖5 2018—2020年高陵區PM2.5質量濃度和氣象要素相關性散點圖(直線為擬合線)

不同季節PM2.5質量濃度與氣象要素相關性存在差異(表1),其中PM2.5質量濃度與降水量及風速在各個季節均呈顯著負相關,風速是影響秋季和冬季污染物輸送的主要因素之一[9]，其對污染物的影響主要是整體輸送以及稀釋作用，降水的濕沉降作用對大氣中顆粒物質量濃度降低有很大作用。

表1 2018—2020年高陵區不同季節PM2.5質量濃度與氣象要素的Pearson相關系數

PM2.5質量濃度與氣溫在夏季呈正相關, 在春季、秋季和冬季呈負相關。隨著近地表氣溫升高，大氣層結穩定度低，湍流運動強烈，空氣垂直運動明顯，將低層空氣污染物隨著對流向上輸送，污染物質量濃度降低[10]。冬季對流層易出現“逆溫”，會造成局部大氣上熱下冷，阻礙空氣垂直運動的發展，使大量煙塵、污染物等聚集在下面，不利于污染物擴散，導致顆粒物質量濃度增高。

PM2.5質量濃度與相對濕度在冬季呈顯著正相關, 其他季節呈負相關。冬季在一定的濕度條件下，當空氣相對濕度增大PM2.5質量濃度值也相應增大，應該是由于空氣相對濕度偏大時，空氣中水汽含量增大，有利于吸濕粒子的增長，導致PM2.5質量濃度增大[11]。

風向對污染物質量濃度的變化也有著重要影響[12]，輸入型污染是高陵地區空氣污染的主要來源，不同風向決定了輸入型污染的強度，通過分析風向變化可以確定輸入型污染的來源。從風向頻次與PM2.5質量濃度分布圖(圖6a)可以看出，PM2.5質量濃度高值對應風向為偏西北風，其次是東北風，風向偏東和西南時PM2.5質量濃度值相對較小。結合平均風速玫瑰圖(圖6b)可以看出，高陵區偏東風(NE—ESE)的風速相對較大。雖然關中地區污染來源主要為“當地產生+東北方向輸入”[13]，當風向為東北風時有利于區域外污染物的輸入，但是較大的風速也有利于污染物的擴散，使得污染物濃度反而較小。這與高陵區處于汾渭平原下游最窄處的特殊地理位置有密切關系，受山脈阻擋和背風坡氣流下沉作用影響，易形成反氣旋式的氣流停滯區，在污染階段地面輻合形勢明顯，污染物輻合后被困，不易擴散導致污染物累積。

圖6 2018—2020年高陵區風向頻次與PM2.5質量濃度分布(a)和風速玫瑰圖(b)

6 結論

(1)近3 a來高陵區污染天氣首要污染物為PM2.5的累計時間遠超其他污染物。PM2.5月平均質量濃度變化呈現明顯的“U”型特征，1月最高，2月、12月次之，8月最低，相對穩定。PM2.5質量濃度四季變化規律為冬春高、夏秋低，冬季最高，夏季最低。PM2.5質量濃度日變化呈“單峰單谷”特征, 23時為一日的峰值，17時左右為谷值，其日變化趨勢與氣溫、風速的日變化呈相反趨勢，與相對濕度日變化趨勢基本一致。

(2)PM2.5質量濃度與降水量在各個季節均呈顯著負相關，相關系數為-0.18；與氣溫和風速整體上呈負相關，相關系數分別為-0.62、-0.25；與相對濕度整體上呈正相關，相關系數為0.05。

(3)PM2.5質量濃度高值對應風向為偏西北風，其次是東北風。風向偏東和西南時PM2.5質量濃度值相對較小。