烏蘇市重污染天氣分型及預警預報方法研究

摘要：針對烏蘇市重污染天氣展開深入研究，通過綜合分析大量氣象和空氣質量監測數據，揭示重污染天氣的特征和形成機制。研究發現，烏蘇市重污染天氣分為2種類型，即冬季工業排放型和靜穩天氣逆溫型。為了加強對重污染天氣的科學預測和有效防控，提出一套基于數據挖掘和時間序列分析的預警預報方法。在實施預警預報的同時，要加強宣傳，建立公眾參與平臺，通過社交媒體向居民傳遞實時的重污染天氣信息，以便采取防護措施。

關鍵詞：重污染天氣；預警預報；數據挖掘；公眾宣傳；烏蘇市

中圖分類號：X51 文獻標識碼：A 文章編號：1008-9500（2024）07-0-04

DOI：10.3969/j.issn.1008-9500.2024.07.055

Research on Classification and Early Warning and Forecasting Methods of Heavy Pollution Weather in Wusu City

MA Huiqin

（Wusu City Environmental Monitoring Station， Wusu 833000， China）

Abstract： In-depth research is conducted on heavy pollution weather in Wusu city， and the characteristics and formation mechanisms of heavy pollution weather are revealed through comprehensive analysis of a large amount of meteorological and air quality monitoring data. Research has found that heavy pollution weather in Wusu city can be divided into two types， namely winter industrial emission type and static and stable weather inversion type. In order to strengthen the scientific prediction and effective prevention and control of heavy pollution weather， a set of warning and forecasting methods based on data mining and time series analysis is proposed. While implementing early warning and forecasting， it is necessary to strengthen publicity， establish public participation platforms， and transmit real-time heavy pollution weather information to residents through social media in order to take protective measures.

Keywords： heavy pollution weather; early warning and forecasting; data mining; public publicity; Wusu city

城市化和工業化發展帶來的環境問題成為人們日益關注的焦點。烏蘇市位于新疆維吾爾自治區西北部，隸屬于天山北坡城市群，其空氣質量問題日益凸顯，對居民的健康和社會經濟的可持續發展構成嚴峻挑戰。重污染天氣的頻繁發生不僅直接影響居民的生活質量，也對環境可持續性產生深遠的影響。綜合分析大量氣象和空氣質量監測數據，可以為烏蘇市提供科學、準確的重污染天氣預測手段，從而及時采取有效的控制措施，改善城市空氣質量，保障居民身體健康。

1 烏蘇市重污染天氣特征

細顆粒物（PM2.5）是指大氣中直徑小于或等于2.5 μm的顆粒物。2023年，烏蘇市四季PM2.5平均濃度變化如表1所示。冬季，烏蘇市PM2.5濃度普遍偏高，達到中度污染甚至重度污染的水平，空氣質量問題突出。PM2.5主要來源于化石燃料燃燒、工業生產和交通運輸等過程，影響人體健康、氣候變化、經濟發展和社會生活。研究表明，PM2.5不僅對呼吸系統和心血管系統產生危害，還可能增加癌癥發病率和死亡率。因此，解決PM2.5污染問題成為當前社會的重要任務之一。冬季，烏蘇市能源消耗量較大，尤其是燃煤和燒柴取暖使得空氣中的顆粒物和有害物質含量增加。冬季的氣象條件通常不利于污染物的擴散，如逆溫現象和靜風天氣等，使得污染物在空氣中積聚，進一步加劇空氣污染[1]。

1.1 日變化特征

冬季，烏蘇市PM2.5濃度日變化曲線呈鮮明的單峰型，環境空氣在下午至晚間最易受到污染。PM2.5濃度的峰值出現在15：00—17：00，此時濃度明顯高于其他時間段；PM2.5濃度的谷值則出現在06：00左右，此時濃度達到當日的最低點。這一現象的出現可能與冬季的氣象條件和人們活動有關。冬季，烏蘇市天氣較為干燥、寒冷，這種氣象條件可能會導致大氣中的顆粒物增多，從而增加PM2.5濃度。同時，人們的活動習慣也可能影響空氣質量。白天，人們可能會燃燒煤炭、木材等燃料來取暖或烹飪食物，這些活動會產生大量的煙塵和廢氣，從而增加空氣的PM2.5濃度。夜晚缺乏陽光，氣溫下降，燃燒活動減少，空氣PM2.5濃度會相應降低。

1.2 季節變化特征

根據PM2.5濃度的月際變化特征，11月至次年3月，烏蘇市污染日數較多。其間，空氣PM2.5濃度較高，給人體健康和生態環境帶來負面影響。2023年，1月是污染日數最多的月份，高達25 d，占比高達81%。冬季，氣候寒冷干燥，加上燃煤取暖、工業排放等因素的影響，PM2.5濃度迅速上升，給人們的呼吸系統和心血管系統帶來極大的危害。4—10月，無污染日數較多，空氣質量較好。夏季和秋季的氣候較為宜人，空氣濕度較大，有利于污染物的擴散和稀釋。夏季和秋季的工業生產和交通活動較少，污染物排放減少。因此，烏蘇市重污染天氣具有明顯的季節特征，即冬季空氣污染突出，日變化特征明顯，季節變化差異顯著。冬季是空氣污染的高發季節，尤其是下午至晚間，PM2.5濃度較高。冬季污染天數占比較大，表明冬季是烏蘇市大氣污染防治的關鍵時期[2]。

2 烏蘇市重污染天氣分型

2.1 冬季工業排放型

烏蘇市冬季工業排放型的重污染天氣表現為霧霾，空氣質量嚴重下降，能見度降低。冬季，燃煤供暖和工業生產過程中，煤炭燃燒產生大量廢氣和顆粒物。這些廢氣和顆粒物在空氣中不斷積累，形成重污染天氣。冬季，為滿足供暖需求，烏蘇市的供暖系統大量投入使用，廢氣排放量增加。大部分供暖系統依賴燃煤，而煤炭燃燒產生的廢氣含有大量有害物質，如SO2、氮氧化物（NOx）等。冬季，這些廢氣在相對封閉的大氣條件下難以有效擴散，導致大氣的污染物濃度急劇上升。與供暖同時進行的高峰工業生產也是冬季工業排放型重污染天氣的重要因素。在寒冷的冬季，為保證生產正常進行，工業企業通常會增加能源使用量，其中以煤炭為主的高污染能源被廣泛采用。工業生產排放的PM2.5、可吸入顆粒物（PM10）和廢氣會在大氣中滯留較長時間，形成濃厚的污染層。逆溫是指氣溫隨海拔的增加而降低的現象。冬季的氣象條件通常會導致大氣逆溫層的形成，這加劇冬季工業排放型的重污染天氣。逆溫層的存在使得廢氣和顆粒物無法順利上升和擴散，而在逆溫層中滯留，進一步加劇大氣污染。

2.2 靜穩天氣逆溫型

在晴朗而無風的條件下，烏蘇市可能出現靜穩天氣逆溫型的重污染天氣。這種情況下，大氣層結穩定，致使污染物在較低的空間高度內堆積，難以擴散。逆溫天氣下，烏蘇市大氣污染問題加劇。靜穩天氣是指氣象條件穩定，沒有明顯的風和降水，大氣層結處于相對穩定的狀態。在這種天氣條件下，烏蘇市的上空可能存在逆溫層，使得污染物無法向上擴散，而是在較低的高度堆積。在逆溫天氣下，地面的空氣溫度低于高空的溫度，這種溫度差異導致空氣上下流動減弱，污染物無法被帶到更高處，進而在低空中積累。

3 烏蘇市重污染天氣分型預警預報方法

首先收集烏蘇市空氣質量監測數據，包括PM2.5濃度、PM10濃度、SO2濃度、CO濃度和O3濃度等關鍵指標。這些數據覆蓋不同時間段和監測站點，確保數據的全面性。其次，進行數據預處理，包括數據清理、缺失值處理和異常值檢測，確保數據的質量和準確性。通過K均值聚類算法將監測數據劃分為不同的類別，以揭示不同污染物濃度的相似性。監測數據類型劃分示例如表2所示。通過關聯規則挖掘，探索不同污染物濃度的關系。再次，分析PM2.5濃度時間序列數據，示例如表3所示。最后，根據數據分析結果，提出預警措施。

3.1 閾值設定

為有效預警和及時采取應對措施，必須設定重污染天氣的合理閾值。這需要綜合考慮氣象因素和空氣質量監測數據，以確保預警的準確性和靈敏度，從不同方面細致入手，明確各類污染天氣的觸發條件。

3.1.1 氣象因素

氣象因素主要有溫度、風速和相對濕度。高溫通常伴隨著穩定的大氣條件，降低空氣對污染物的擴散能力。因此，當氣溫較高時，應提高閾值，使之更易觸發重污染天氣預警。風速是影響空氣污染擴散的關鍵因素。低風速會導致空氣污染物在空氣中停滯，增加重污染的可能性。當風速較低時，應設定較低的閾值。相對濕度的升高有助于顆粒物的沉降和空氣中污染物的清除。因此，當相對濕度較高時，重污染風險較低。設定相對濕度的閾值時，應考慮這一因素。

3.1.2 空氣質量監測數據

PM2.5是導致空氣重污染的主要因素之一。設定PM2.5濃度的閾值是預警的核心。根據歷史數據和相關國家標準，可以設定不同等級的PM2.5濃度閾值。除了PM2.5，還有必要考慮PM10、SO2、CO和O3等污染物的濃度。這些污染物與空氣質量的關系復雜，因此設定閾值時，要充分考慮它們在大氣中的協同作用。

3.1.3 綜合因素

在環境監測中，閾值的設定是一個關鍵步驟，它直接影響空氣質量的評估和相應措施的采取。在設定閾值時，要考慮多種因素，并對其進行權衡。以PM2.5的閾值設定為例，當溫度升高時，可以適當提高閾值，因為高溫會導致空氣中的污染物難以擴散和清除。相反，當風速增大時，可以適度降低閾值，因為風可以幫助污染物更快地擴散，降低其對人體健康的影響。除了溫度和風速，還需要考慮地形、氣象條件、人口密度和工業分布等因素。在山區或城市，由于地形和氣象條件的限制，污染物更易在局部地區積聚，要設定更嚴格的閾值。工業密集區污染源較多，需要設定更為嚴格的閾值。污染源的閾值設定如表4所示。

3.2 實時監測與報警系統

搭建實時監測與報警系統，將氣象和空氣質量數據納入系統，根據設定的閾值進行實時監測。一旦監測到相關指標超過設定的閾值，立即啟動報警系統，向居民發布重污染天氣的預警信息。

3.2.1 實時數據采集

建立實時監測系統的第一步是確保有可靠、實時的數據源。布設空氣質量監測站點，實現烏蘇市環境敏感點的全覆蓋，以實時監測PM2.5、PM10、SO2、CO和O3等關鍵指標。利用氣象站點獲取實時的氣象數據，包括溫度、風速和相對濕度等，以更全面地了解氣象條件對空氣質量的影響。結合衛星遙感技術，獲取大氣顆粒物濃度、沙塵暴等特殊天氣情況的實時數據，提高系統的時空分辨率。將來自不同數據源的信息整合到一個統一的數據庫，確保數據的準確性和實時性。建立合適的數據處理和清理流程，以應對可能存在的噪聲、異常值和缺失值。

3.2.2 實時監測與分析

設定關鍵績效指標，如PM2.5濃度、風速和溫度等。利用時間序列分析方法，觀察各指標的趨勢和周期性變化，以便更好地理解重污染天氣的發展趨勢。運用關聯規則挖掘技術，分析不同污染物的關系，從而更好地理解導致重污染的潛在因素。同時，利用異常檢測算法，實時監測是否存在異常數據，預測可能的重污染事件[3]。

3.2.3 報警系統設計與實施

根據國家和地方相關標準，設定各項指標的重污染閾值。例如，PM2.5濃度超過150 μg/m3可能觸發警報。考慮氣象因素，如溫度、風速和相對濕度，綜合調整閾值，以更準確地反映重污染天氣的潛在風險。設計實時監測系統，定期甚至實時獲取監測數據。當監測數據超過設定的閾值時，觸發報警系統。建立多渠道報警系統，如短信、社交媒體等，確保信息及時傳遞給居民和相關部門。根據不同閾值制定不同的預警級別，以便采取不同的防護和控制措施。

以實際數據為例，設定150 μg/m3為PM2.5濃度的重污染閾值。實時監測數據顯示，2023年1月30日

17：00，PM2.5濃度為165 μg/m3，溫度為-15.1 ℃，風速為0.9 m/s，相對濕度為74%。經實時監測和分析，系統發現PM2.5濃度超過閾值，且氣象條件符合重污染天氣的特點。因此，報警系統觸發，向居民和相關部門發送警報信息，以便采取相應的防護措施。實時監測與報警系統可以幫助烏蘇市生態環境部門在重污染事件發生時及時做出反應，最大限度地保護居民健康。

3.3 公眾宣傳和參與

在應對重污染天氣時，公眾宣傳和參與發揮至關重要的作用。通過系統的宣傳教育，居民將全面地了解重污染天氣的形成原因、危害以及應對措施。同時，建立公眾參與平臺，使居民能夠及時獲取實時信息，并引導他們采取主動的防護措施，以降低對健康的影響。

3.3.1 加強宣傳教育，提高居民認知水平

冬季工業排放型和沙塵暴引發型等不同類型污染天氣的形成機制和特征應該通過多媒體手段向居民解釋。制作宣傳資料，設計易懂的宣傳手冊、海報和圖表，用生動的語言和圖片向居民解釋重污染天氣的成因、危害及預防方法。這些宣傳資料可在社區、學校和其他公共場所進行分發。加強媒體宣傳，在電視、廣播和互聯網等主要媒體平臺開展專題報道、節目訪談以及動畫解說，通過生動有趣的形式傳遞相關知識。此外，可以邀請環境專家向公眾解讀重污染天氣的科學原理和危害。開展學校與社區講座，組織專家走進學校和社區，開展面對面的講座活動。通過生動的案例和實地考察，增強居民對重污染天氣的理解。

3.3.2 做好信息傳遞，引導居民采取防護措施

要及時向居民傳遞信息，以便主動采取防護措施，減輕重污染天氣對健康的影響。制定和發布詳細的重污染天氣防護指南，包括佩戴口罩、減少戶外活動和增加室內通風等方面的建議。通過社交媒體平臺和宣傳資料向居民傳遞這些實用信息。定期組織重污染天氣的應急演練，提升居民在緊急情況下的應對能力。演練內容可以包括疏散演練、急救培訓等，以確保居民在面對突發情況時能夠迅速、冷靜地做出正確的應對[4]。

4 結論

重污染天氣分析、預警、預報及公眾宣傳和參與是一個相互關聯、不可分割的整體，需要全社會的共同努力，政府、專業機構、企事業單位和居民都扮演著重要的角色。系統的建立旨在實現對重污染天氣的科學管理、精準預警和有效防控，并通過公眾的共同參與形成良好的社會氛圍，使居民成為環保事業的參與者和推動者。通過共同努力，未來，烏蘇市可以更好地應對重污染天氣，保障居民的身體健康，促進城市的可持續發展。

參考文獻

1 馬瑩萍.天山北坡城市大氣NO2和SO2污染物氣團來源及城際間相互作用研究[D].烏魯木齊：新疆師范大學，2021：11-12.

2 武萬里，納 麗，王淑麗.銀川市重污染天氣分型及預警預報方法研究[J].環境科學與管理，2021（4）：64-68.

3 王莉莉.“奎屯市-獨山子區-烏蘇市”區域大氣對流層NO2、SO2柱濃度特征分析[D].烏魯木

齊：新疆師范大學，2020：7-8.

4 王 瓊，沈瑞珊，龐 楊.河北省重污染天氣分型及其預報概念模型研究[J].氣象與環境科學，2020（4）：105-112.