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        湖州市冬季大氣顆粒物變化特點及其影響因子分析

        2014-02-26 16:18:29王紀文陳峰云盧劍
        安徽農(nóng)學通報 2014年1期
        關鍵詞:二氧化氮日數(shù)負相關

        王紀文 陳峰云 盧劍

        摘 要:為了解湖州地區(qū)冬季大氣細顆粒物和可吸入顆粒物的污染水平、變化特點以及影響因子,對湖州西門水閘大氣環(huán)境監(jiān)測點2012年12月1日至2013年2月28日的大氣細顆粒物(PM2.5)和可吸入顆粒物(PM10),以及大氣中硫氧化物(S02)、氮氧化物(NO2)、碳氧化物(CO)、臭氧(O3)含量數(shù)據(jù)進行分析,找出了湖州市大氣污染的日變化和周變化的特點,以及各因子間的相關性,得出了湖州霾的判別方法,為湖州市對霾的監(jiān)測和對大氣污染的治理提供了可靠的理論依據(jù)。

        關鍵詞:PM2.5;PM10;相關性分析;判別分析;湖州地區(qū)

        中圖分類號 X831 文獻標識碼 A 文章編號 1007-7731(2014)01-02-145-04

        顆粒物又稱塵,大氣中的固體或液體顆粒狀物質。大氣中粒徑在10μm以下的顆粒物稱為可吸入顆粒物,即PM10;粒徑在2.5微米以下的顆粒物稱為細顆粒物,即PM2.5。近年來,隨著我國工業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展,以及汽車擁有量的增加,大氣污染日益嚴重,各地也對其進行了深入的研究[1-6]。湖州市地處長三角經(jīng)濟區(qū),人口稠密,工業(yè)化程度高,人均汽車擁有量高,因此研究湖州市大氣顆粒物的污染特點十分必要。

        本文通過分析本文主要分析冬季大氣中PM2.5和PM10的總體污染水平、變化特點以及與大氣中的氧化物的相關性,從而為了解和控制細顆粒物的污染水平,治理大氣污染提供理論依據(jù)。

        1 污染水平

        湖州冬季PM2.5的24h平均濃度的均值為99.4μg/m3,超出美國標準(35μg/m3)184%,超出我國擬用標準(75μg/m3)32.5%。最低值22μg/m3,最高值193μg/m3,中值93μg/m3。在90d中,超出美國標準的日數(shù)共有73d,超標率81.1%;超出我國擬用標準的日數(shù)共有62d,超標率68.9%。

        PM10的24小時平均濃度的均值為135.9μg/m3,屬輕微污染。按照我國目前的空氣質量分級來劃分,屬于優(yōu)(0~50)的日數(shù)有5d,占5.6%;屬于良(51~100)的日數(shù)共22d,占24.4%;屬于輕微污染(101~150)的日數(shù)共29d,占32.2%,屬于輕度污染(151~200)的日數(shù)共18d占20%;屬于中度污染(201~250)的日數(shù)共14d,占15.6%;輸入中重度污染(251~300)的日數(shù)有2d,占2.2%。

        2 變化特點

        2.1 日變化 將90日的PM2.5、PM10及相關氣體的小時均值求平均,繪制24h變化曲線如圖1。

        分析圖中變化曲線可以發(fā)現(xiàn):PM10和PM2.5濃度都呈現(xiàn)兩邊(周末)高、中間(工作日)低的現(xiàn)象,表現(xiàn)出明顯的周末效應[7-11]。其中,PM10在工作日變化曲線較平直,PM2.5在工作日期間也有小幅的波動。二氧化氮(NO2)呈現(xiàn)周末稍高。這與周末人們出行更多、汽車尾氣排放量更大相吻合。二氧化硫(SO2)的周變化曲線平直,臭氧和一氧化(CO)的變化則沒有明顯的規(guī)律可循。

        3 相關性分析

        將90日的PM2.5、PM10及相關氣體的小時均值進行相關檢驗。樣本總量90×24=2 160,由于個別時次數(shù)據(jù)記錄缺測,實際樣本為2 142至2 149不等。采樣間隔為一小時。繪制各要素之間的散點圖可得知各因子之間存在著一定的線性關系,故采用泊松相關進行檢驗,檢驗結果如表2所示。

        結果顯示,各因子間的sig值(假設概率)均為0.000,完全拒絕了不相關的原假設,各因子間都彼此存在顯著相關。PM2.5和PM10的相關系數(shù)高達0.849,為高度線性相關,表明兩者有著共同的污染源。PM10與二氧化氮、二氧化硫、一氧化碳的相關系數(shù)均超過了0.5,PM2.5與二氧化氮、一氧化碳的相關系數(shù)也超過0.5,均為顯著線性相關,PM2.5與二氧化硫的相關系數(shù)是0.493,接近0.5。臭氧與PM2.5和PM10均呈負相關。

        對相關因子再作逐一作偏相關分析(見表3),發(fā)現(xiàn)當控制二氧化氮時,PM2.5和PM10與臭氧呈現(xiàn)正相關。這與表中的結論相矛盾。這是因為臭氧的合成需要大量的二氧化氮,臭氧含量的升高必然導致二氧化氮的含量降低,從而降低PM2.5和PM10的含量,而將控制二氧化氮時,則PM2.5和PM10則與臭氧含量呈現(xiàn)出了正相關,這說明臭氧本身也是顆粒物的來源之一。二氧化氮的相關系數(shù)為-0.579,呈現(xiàn)顯著負線性相關。

        最后,將PM2.5與PM10與氣象要素進行相關性分析,發(fā)現(xiàn)PM10與PM2.5都與風速、氣壓呈顯著負相關,與氣溫呈正相關,而相對濕度對PM10呈負相關、與PM2.5則假設概率sig值為0.475,超過了0.05,不相關的原假設成立。這是因為PM10是采用干燥法測量,濕度越高,實際PM10值與測得的PM10值的差越大,測量值就越小,故呈負相關;而PM2.5采取了濕度補償,因此濕度對PM2.5沒有統(tǒng)計意義上的實質影響。

        4 判別分析

        PM2.5和PM10污染水平的升高,直接導致灰霾天氣的增加,近兩年來,湖州灰霾日數(shù)比過去明顯增加。選取湖州國家基本氣象站2012年12月1日至2013年2月28日人工觀測的天氣現(xiàn)象資料,與該時段內PM2.5和PM10的日最大值。將90d天氣分為兩組,分別記作1和2,分別使用PM10和PM2.5求判別函數(shù)。

        使用PM10判別分析結果如下(表4)

        5 結論

        (1)湖州冬季PM2.5的24h平均濃度的均值為99.4μg/m3,超出我國擬用標準32.5%,超標日數(shù)62日,達標率僅32.1%;PM10的24小時平均濃度的均值135.9μg/m3,空氣質量優(yōu)和良的日數(shù)僅27d,占30%;大氣污染情況十分嚴重。

        (2)PM10和PM2.5及相關氣體呈現(xiàn)出一些明顯的日變化和周變化。PM2.5、PM10和二氧化氮的日變化曲線非常相似,說明二氧化氮是引起大氣中顆粒物日變化的主要因素。三者曲線均在交通繁忙的時刻以及周末點出現(xiàn)峰值,說明汽車排放的尾氣是三者的主要來源。endprint

        (3)PM10和PM2.5及相關氣體之間均存在顯著的相關性。PM2.5和PM10之間有著高度的線性相關,說明兩者的主要污染源是相同的。PM10和PM2.5與二氧化氮、二氧化硫、一氧化碳都呈現(xiàn)顯著的正線性相關,說明這三種污染氣體是PM10和PM2.5的重要污染源。臭氧與二氧化氮負相關,控制二氧化氮進行偏相關分析發(fā)現(xiàn),PM10和PM2.5與臭氧呈現(xiàn)了正相關,這說明臭氧一方面會降低二氧化氮的濃度,另一方面也會增加大氣中的其他顆粒物的含量。將PM10和PM2.5與各氣象要素進行相關性分析發(fā)現(xiàn)PM10與PM2.5都與風速、氣壓呈顯著負相關,與氣溫呈正相關。PM10采用了干燥法的觀測方法,受相對濕度的影響較大。

        (4)將湖州國家基本氣象站觀測的天氣現(xiàn)象數(shù)據(jù)與PM10、PM2.5日最大值數(shù)據(jù)進行判別分析,得出了霾的判別函數(shù),判別準確率分別為73.3%和76.7%,并計算得出,PM10小時均值達到217μg/m3或PM2.5濃度達到152μg/m3時,可判斷該站已出現(xiàn)霾。

        參考文獻

        [1]吳國平,胡偉,騰恩江,等.我國四城市空氣中PM2.5和PM10的污染水平[J].中國環(huán)境科學,1999,19(2):133-137.

        [2]余曄,夏敦勝,陳雷華,等.蘭州市PM10污染變化特征及其成因分析[J].環(huán)境科學,2010,31(1):22—28.

        [3]吳琳,馮銀廠,戴莉,等.天津市大氣中PM10、PM2.5及其碳組分污染特征分析[J].中國環(huán)境科學,2009,29(11):l134,l139.

        [4]于建華,虞統(tǒng),魏強,等.北京地區(qū)PM10和PM2.5質量濃度的變化特征[J].環(huán)境科學研究,2004,17(1):45-47.

        [5]劉閩.沈陽市大氣顆粒物PM2,5污染現(xiàn)狀分析.環(huán)境保護科學2011(03).

        [6]陶李,張承中,周變紅.西安市高分辨率PM2,5質量濃度變化特征分析.環(huán)境科技2011(z1).

        [7]FORSTER P M,SOLOMON S.Observations of a weekend effectin diurnal temperature range[J].Proceedings of the NationalAcademy of Sciences of the United States of America,2003,100(2):1l 225-11 230.

        [8]章志芹,唐健,湯劍平等.無錫空氣污染指數(shù)、氣象要素的周末效應[J].南京大學學報(自然科學版),2007,43(6):643-654.

        [9]石玉珍,徐永福,王庚辰,等.北京市夏季O_3、NO_x等污染物"周末效應"研究[J].環(huán)境科學,2009,30(10):2832-2838.

        [10 ]魏玉香,童堯青,銀燕,等.南京SO2、NO2和PM10變化特征及其與氣象條件的關系[J].大氣科學學報,2009,32(3):451-457.

        (責編:張長青)endprint

        (3)PM10和PM2.5及相關氣體之間均存在顯著的相關性。PM2.5和PM10之間有著高度的線性相關,說明兩者的主要污染源是相同的。PM10和PM2.5與二氧化氮、二氧化硫、一氧化碳都呈現(xiàn)顯著的正線性相關,說明這三種污染氣體是PM10和PM2.5的重要污染源。臭氧與二氧化氮負相關,控制二氧化氮進行偏相關分析發(fā)現(xiàn),PM10和PM2.5與臭氧呈現(xiàn)了正相關,這說明臭氧一方面會降低二氧化氮的濃度,另一方面也會增加大氣中的其他顆粒物的含量。將PM10和PM2.5與各氣象要素進行相關性分析發(fā)現(xiàn)PM10與PM2.5都與風速、氣壓呈顯著負相關,與氣溫呈正相關。PM10采用了干燥法的觀測方法,受相對濕度的影響較大。

        (4)將湖州國家基本氣象站觀測的天氣現(xiàn)象數(shù)據(jù)與PM10、PM2.5日最大值數(shù)據(jù)進行判別分析,得出了霾的判別函數(shù),判別準確率分別為73.3%和76.7%,并計算得出,PM10小時均值達到217μg/m3或PM2.5濃度達到152μg/m3時,可判斷該站已出現(xiàn)霾。

        參考文獻

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        (責編:張長青)endprint

        (3)PM10和PM2.5及相關氣體之間均存在顯著的相關性。PM2.5和PM10之間有著高度的線性相關,說明兩者的主要污染源是相同的。PM10和PM2.5與二氧化氮、二氧化硫、一氧化碳都呈現(xiàn)顯著的正線性相關,說明這三種污染氣體是PM10和PM2.5的重要污染源。臭氧與二氧化氮負相關,控制二氧化氮進行偏相關分析發(fā)現(xiàn),PM10和PM2.5與臭氧呈現(xiàn)了正相關,這說明臭氧一方面會降低二氧化氮的濃度,另一方面也會增加大氣中的其他顆粒物的含量。將PM10和PM2.5與各氣象要素進行相關性分析發(fā)現(xiàn)PM10與PM2.5都與風速、氣壓呈顯著負相關,與氣溫呈正相關。PM10采用了干燥法的觀測方法,受相對濕度的影響較大。

        (4)將湖州國家基本氣象站觀測的天氣現(xiàn)象數(shù)據(jù)與PM10、PM2.5日最大值數(shù)據(jù)進行判別分析,得出了霾的判別函數(shù),判別準確率分別為73.3%和76.7%,并計算得出,PM10小時均值達到217μg/m3或PM2.5濃度達到152μg/m3時,可判斷該站已出現(xiàn)霾。

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        (責編:張長青)endprint

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