貴陽市近2013—2022年PM2.5高濃度日氣象條件統計分析

王琴 焦樹友 石宇 張春輝 劉群

摘要 分析了貴陽市2013—2022年全市顆粒物日均濃度，篩選PM2.5日均濃度≥67 μg/m3（AQI≥90）日的氣象要素進行統計分析，總結了PM2.5濃度出現高值的氣象條件特征，為PM2.5高濃度過程的預警預報提供技術參考。

關鍵詞 PM2.5；高濃度日；氣象條件；預報；統計分析

中圖分類號：X513 文獻標識碼：B 文章編號：2095–3305（2023）07–0216-03

PM2.5是指空氣動力學中，粒徑≤2.5 ?g的顆粒物，也被稱為可入肺顆粒物。大量研究表明，PM2.5具備一定的毒性，高濃度甚至會引起人類呼吸道疾病發生[1-2]，也是引發霧霾天氣的重要原因[3]，對社會經濟、生態環境、人類健康均有重要影響[4]。近十年來，我國先后實施了《大氣污染防治行動計劃》（“大氣十條”）和《打贏藍天保衛戰三年行動計劃》（“藍天保衛戰”），以PM2.5作為大氣污染防治工作的重點和核心約束性指標，環境空氣質量得到了較大改善。

眾多學者對典型的PM2.5污染過程氣象條件展開大量研究工作[5-8]，也有統計分析長時間序列污染物濃度和氣象要素特征研究[9-10]。大量研究表明，在污染源排放變化不大的情況下，氣象條件對PM2.5濃度有顯著影響[11-14]。貴陽市自2013年正式對PM2.5進行監測和治理以來，大氣污染的治理水平不斷提高。吳戰平等[15-16]從天氣形勢和氣象要素對典型污染過程進行了綜合分析，尚媛媛等[17]利用5年較大時間分辨率的PM2.5和氣象數據，探討了大氣污染物濃度變化與影響氣象因子的關聯性。在貴陽市大氣污染系統治理十年的基礎上，目前尚未針對貴陽市長時間序列PM2.5高濃度的天氣形勢和氣象要素共性特征進行研究。

《環境空氣質量標準》（GB 3095—2012）定義PM2.5日均濃度高于75 ?g/m3為污染日，本研究為貴陽取10%的緩沖余量，定義當天PM2.5日均濃度參考文獻67 ?g/m3（AQI≥90）為貴陽市PM2.5高濃度日。總結近2013—2022年貴陽市PM2.5高濃度日對應的天氣形勢和氣象要素（溫度、風速、相對濕度等）特征，結合典型案例，分析氣象要素對PM2.5濃度變化趨勢的特征，以期提高對PM2.5高濃度過程的預警預報準確率，為大氣污染防治管控提供參考。

1 材料與方法

1.1 數據來源

研究使用的氣象要素包括風速、溫度、相對濕度、降水量等，來自中國氣象數據網（http：//data.cma.cn/）；逆溫和天氣形勢等資料來自貴陽市氣象臺，大氣污染物濃度監測數據來自貴陽市10個空氣質量自動監測國控自動監測站。

1.2 資料與方法

利用近10年（2013年1月1日—2022年12月31日）的污染物濃度監測數據，按照貴陽市PM2.5高濃度日的定義進行篩選，找出對應日期的氣象資料進行分析整理，結合天氣形勢和氣象要素特征，分析其對PM2.5濃度的影響，利用Origin等軟件對獲取的數據資料做相應分析，初步揭示貴陽市出現PM2.5高濃度日的氣象特征。

2 結果與討論

2.1 近十年貴陽市PM2.5高值日氣象條件統計

2.1.1 天氣類型 統計2013—2022年貴陽市PM2.5高濃度日的天氣類型，占比較高的前3種天氣類型分別為Ld2—南部靜止鋒型（52.9%）、Gt—西藏高壓類（27.3%）、Nd—熱低壓類（7.4%），共計占高濃度日天氣類型的90%。這3種天氣形勢都易出現晴好天氣，當晴好過程持續時間較長時，易造成輻射逆溫或低空逆溫等不利的“靜穩”天氣出現，大氣污染物難以擴散，導致濃度累積升高而出現污染。

2.1.2 溫度 據統計，2013—2022年貴陽市PM2.5高濃度日平均溫度為9.9 ℃，最高溫度和最低溫度差的平均值為7.8 ℃，85%以上高濃度日會出現逆溫天氣。將高濃度日平均溫度（T）和最低、最高溫度差（t）按D參考文獻5.0 ℃、5.0 ℃20.0 ℃進行劃分統計，高濃度日平均溫度和最高、最低溫差都是在5～10 ℃時出現頻率最高（大于1/3），平均溫度主要集中在15 ℃以下，最低、最高溫差主要集中在10 ℃以下。通常情況下，溫度越高，空氣垂直對流越強，越有利于污染物的擴散。但在冬季，當白天溫度較高、早晚溫差大時，易形成輻射逆溫，導致污染物累積，第二天白天垂直有效擴散時間短、作用弱，擴散量小于累積量時，連續數日污染物累積升高易造成污染。

2.1.3 風速 通常來說，風速越大，污染物水平擴散能力越強，反之亦然。統計2013—2022年貴陽市PM2.5高濃度日平均風速特征發現，小于2.0 m/s的天數有138 d，2.0～2.5 m/s的有84 d，2.5～3.0 m/s有48 d，大于3 m/s的有27 d。統計結果表明，風速越小，出現PM2.5高濃度日的概率越大，這也與眾多研究成果結論一致。貴陽市年平均風速為2.2 m/s，近10年高濃度日風速大于2.2 m/s的天數有124 d，說明顆粒物濃度與風速大小并不完全呈線性相關。相關研究表明[18-19]，當風速較大時，水平方向空氣流動加速，遠距離傳輸污染物量增加，在合適的條件下發生沉降和二次轉化，導致本地PM2.5濃度升高，預報PM2.5濃度變化，在評估擴散條件的同時，要考慮周邊污染物傳輸影響。

2.1.4 相對濕度 相對濕度對顆粒物理化結構的影響是最為復雜的[20]。

本研究將高濃度日相對濕度按RH≤60%、60%80%進行統計（表1）。RH≤60%的天數比例為13.7%，RH>80%的天數比例為34.6%，60%

2.2 典型污染過程案例分析

本研究對2021年1月10—17日貴陽市1次PM2.5典型污染過程進行分析。如圖1所示，在整個污染過程中，PM10、SO2、NO2、O3、CO等5項污染物濃度變化趨勢與PM2.5一致，過程可分為累積（10—13日）—污染（14—15日）—消散（16—17日）3個階段。

2.2.1 天氣形勢分析 此次污染過程天氣形勢屬于統計中出現頻率最高的Ld2—南部靜止鋒型，出現在冷鋒南下2次過程中的晴好天氣，此段晴好天氣維持5 d，其中輕度污染2 d。在污染過程中，貴陽市高空500 hPa環流形勢為兩槽一脊型，700 hPa風場以西南風為主，

850 hPa為暖脊后控制，地面處于均壓場控制，天氣形勢持續靜穩、中低層存在逆溫，這種不利于污染物擴散的高、低空天氣形勢配合抑制了污染物的擴散，為污染天氣的形成提供了有利條件。

2.2.2 氣象要素分析 對13—16日PM2.5

濃度與溫度、風速風向、相對濕度和降水等氣象要素變化進行逐時分析（圖2）。污染物積累階段：13日夜間至14日凌晨，風向由南轉北，溫度快速下降，相對濕度迅速上升，在弱風條件下，PM2.5濃度急速增大，14日凌晨01：00達到91 ?g/m3，PM2.5濃度在此階段累積；夜間人為活動源排放減少，PM2.5濃度略有下降，07：00隨著人為活動源排放增加、太陽輻射增強逆溫層增厚，PM2.5濃度進一步上升，到11：00濃度達最高，106 ?g/m3；午時溫度升高，逆溫逐漸減弱，垂直對流增強，PM2.5濃度逐漸下降至當日谷值（54 ?g/m3）；隨夜間溫度降低、相對濕度增大，逆溫增強，PM2.5濃度再次上升，至15日00：00：00達峰值109 ?g/m3。14日全天PM2.5濃度均值達85 ?g/m3，發生輕度污染，當日早晚風速明顯減弱，相對濕度整體偏高，晝夜溫差加大，導致PM2.5累積時段加長、程度加深形成污染。

高濃度維持階段：15日PM2.5濃度日變化規律與14日完全相同，但風速進一步減弱，最低相對濕度高于前一日，不利氣象條件導致PM2.5污染持續加深；16日凌晨開始受冷空氣影響溫度下降，07：00風向開始由南轉北，相對濕度維持較高，在午后風速明顯增強且有降水情況下，PM2.5濃度仍持續較高。

污染消散階段：16日午后，在相對濕度突然增大并出現降水時段，PM2.5濃度不降反升，持續數小時強風、降水、降溫后，PM2.5濃度開始明顯持續下降。

3 結論

（1）貴陽市PM2.5高濃度日主要氣象特征。天氣過程：主要是南部靜止鋒型、西藏高壓類和熱低壓類3種類型，當出現晴好天氣且持續時間較長時，易造成輻射逆溫或低空逆溫等不利的“靜穩”天氣條件。溫度：平均溫度和最低、最高溫差都是在5～10 ℃出現頻率最高（大于1/3），平均溫度主要集中在15 ℃以下，最低、最高溫差主要集中在10 ℃以下。風速：風速小于2.0 m/s時，出現PM2.5高濃度日的概率較大，風速越小，出現PM2.5高濃度的概率越大，但風速大也可能導致遠距離傳輸污染物量增加，增加量大于擴散量，污染物濃度反而上升。相對濕度：60

（2）結合典型污染過程分析，當氣溫相對升高，早晚溫差較大時會形成逆溫層，不利于污染物垂直擴散；相對濕度較高，有利于二次粒子轉化，顆粒物吸濕性增長；弱風條件下，不利于污染物的水平傳輸擴散。同時存在高溫、弱風、高濕的氣象條件下，極易導致局地顆粒物累積達污染水平。

（3）在預報空氣質量時，需綜合評估天氣形勢、風速、溫度、相對濕度、周邊區域污染水平等要素。在冬季出現短暫或持續溫度回升天氣時，要重點關注PM2.5濃度變化，當溫度超過10 、早晚溫差10 ℃左右、風速小于2.0 m/s、相對濕度在60%～80%且無降水時，細顆粒物濃度累積上升，連續數日極易達污染水平。在天氣轉型出現降溫降雨等有力的擴散條件時，還要考慮PM2.5濃度變化的滯后性。

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Statistical Analysis of Daily Meteorological Conditions of High PM2.5 Concentration in Guiyang City from 2013 to 2023

Wang Qin et al（Guiyang Environmental Information Center， Guiyang， Guizhou 550000）

Abstract Analyzed the average daily concentration of particulate matter in Guiyang City from 2013 to 2022， and selected the meteorological elements with the average daily concentration of PM2.5 ≥ 67 μg /m3 （AQI≥90） days for statistical analysis， summarizes the characteristics of meteorological conditions for the occurrence of high PM2.5 concentration， and provides technical reference for the early warning and prediction of the process of high PM2.5 concentration.

Key wordsPM2.5; High concentration day; Meteorological conditions; Forecast; Statistical analysis