彭小清

（香格里拉區(qū)域大氣本底站，云南 迪慶藏族自治州 674400）

溫濕度及天氣對Grimm180PM 1.0和PM 2.5的影響分析

彭小清

（香格里拉區(qū)域大氣本底站，云南 迪慶藏族自治州 674400）

顆粒物是大氣中的主要污染物之一，也是引起環(huán)境、氣候變化的重要因素，也可稱入肺顆粒物。本文利用2013年香格里拉區(qū)域大氣本底站監(jiān)測的PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)進行了簡要分析，得出結(jié)論：PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度逐月變化呈現(xiàn)明顯的冬季、高夏季低的特征；降雨量與PM1.0、PM2.5的質(zhì)量濃度呈現(xiàn)負相關；PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度與氣溫正相關；降雨量和濕度與PM1.0、PM2.5的質(zhì)量濃度成負相關。

氣溶膠；降雨量；溫濕度；影響分析

顆粒物是大氣中的主要污染物之一，也是引起環(huán)境、氣候變化的重要因素，也可稱入肺顆粒物。隨著大氣中PM1.0、PM2.5等污染物增多，由此導致的環(huán)境問題日益突出。世界衛(wèi)生組織表示PM2.5超過10微克/立方米就會對人體造成傷害，而中國PM2.5的平均濃度在30微克/立方米以上。當前，大氣顆粒物的觀測已經(jīng)成為環(huán)境、氣候和健康領域的重要內(nèi)容，大氣中不同粒徑的顆粒物變化范圍較大，不同粒徑的顆粒物對環(huán)境、健康和氣候等影響也不同［1-2］。本文利用2013年間香格里拉區(qū)域大氣本底站監(jiān)測的PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)，結(jié)合本底站同期觀測的地面氣象降雨量和溫、濕度數(shù)據(jù)，對降雨量及溫、濕度對PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度的影響進行了簡要統(tǒng)計分析。

1 數(shù)據(jù)獲取方法

1.1 迪慶州氣候情況

迪慶藏族自治州位于云南省西北部滇、藏、川三省區(qū)交界處，總面積23 870km2，西北接西藏自治區(qū)，東臨四川省，東南與麗江市毗鄰，西與怒江僳僳族自治州接壤。境內(nèi)最高海拔為梅里雪山主峰卡瓦格博峰6 740m，同時也是云南省最高，最低海拔為瀾滄江河谷，海拔1 486m，絕對高差達5 254m，較小范圍內(nèi)的巨大高差使得境內(nèi)出現(xiàn)了垂直氣候和立體生態(tài)環(huán)境特征。迪慶藏族自治州內(nèi)氣候?qū)贉貛А疁貛夂颍昶骄鶜鉁?.7～16.5℃，年極端最高氣溫25.1℃，最低氣溫-27.4℃。立體氣候明顯，有“一山分四季，十里不同天”的說法。

1.2 觀測地點

香格里拉區(qū)域大氣本底站位于云南省迪慶藏族自治州香格里拉市格咱鄉(xiāng)朱張（地名），即東經(jīng)99°44，北緯28° 01，海拔3 554.2m，是中國氣象局最早建設的3個區(qū)域本底站之一，2005年9月17日被科技部確定為大氣成分本底國家野外科學觀測研究站，其觀測數(shù)據(jù)代表西南區(qū)域大氣環(huán)境的平均狀況。受西南暖濕氣流影響，氣候濕潤，屬高原寒溫帶季風氣候，觀測點遠離城鎮(zhèn)，周圍無明顯污染物排放。

1.3 觀測儀器

香格里拉區(qū)域大氣本底站用于觀測PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度的儀器為德國GRIMM氣溶膠技術公司研制和生產(chǎn)的EDM180型在線環(huán)境顆粒物監(jiān)測/氣溶膠粒徑譜儀，采用激光散射原理，可同時獲得環(huán)境大氣中PM10、PM2.5、PM1的質(zhì)量濃度值，時間分辨率5分鐘；用于采集地面氣象要素的自動氣象站為江蘇無線電研究所ZQZ-CII型采集器，時間分辨率1分鐘；雨量傳感器為上海氣象儀器廠SL3-1型翻斗式雨量傳感器。

2 研究內(nèi)容及技術路線［3］

2.1 研究內(nèi)容

本文通過對降雨量與2013年PM1.0、PM2.5月均質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)、氣溫與2013年PM1.0、PM2.5月均質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)、濕度與2013年PM1.0、PM2.5月均質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)作圖、分析，利用Excel軟件作圖并進行相關分析，找出PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度變化規(guī)律和范圍。

①結(jié)合常規(guī)氣象資料深入分析PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度變化，研究其跟隨氣象要素季節(jié)的變化而變化的規(guī)律。

圖1 研究技術路線圖

②根據(jù)2013年香格里拉區(qū)域大氣本底站月降雨量、月平均溫度、月平均相對濕度、PM1.0、PM2.5月均質(zhì)量濃度監(jiān)測資料分析分布規(guī)律分析其影響。

③對結(jié)果進行反復分析、說明，總結(jié)出結(jié)合實際的規(guī)律并得出具有說服力的結(jié)論。

2.2 技術路線

這里利用流程圖輔以解說的方式明晰技術路線，本文采用的技術路線和研究方法如圖1所示。

本文對收集到的PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度和氣象要素資料線分類統(tǒng)計，對PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度進行月際變化和季節(jié)變化的規(guī)律研究；在利用Excel的AVERAGE進行PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度和氣象要素相關分析；作圖分析降雨、溫、濕度與PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度的影響。

3 觀測數(shù)據(jù)的整理與分析

3.1 觀測數(shù)據(jù)的計算與篩選

本文采用了2013年間數(shù)據(jù)，每個月1個數(shù)據(jù)，PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度的月平均值，剔除PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度中的負值和奇異值；溫、濕度數(shù)據(jù)為月平均值；雨量數(shù)據(jù)為經(jīng)過自動求和的自動氣象站記錄的日數(shù)據(jù)之和。經(jīng)過篩選共得70個有效數(shù)據(jù)［4］。

圖2 月雨量、PM 1.0、PM 2.5月均質(zhì)量濃度，溫、濕度月均值

3.2 觀測數(shù)據(jù)分析

3.2.1 數(shù)據(jù)分析

本文使用Excel軟件，對要素的相關分析數(shù)據(jù)進行無量綱化，找出待分析數(shù)據(jù)的月平均值，根據(jù)線性無量綱標準化法，將所有進行無量綱處理，為作圖提供數(shù)據(jù)基礎。用于分析、作圖、統(tǒng)計、曲線擬合和數(shù)據(jù)計算，將數(shù)據(jù)無量綱化后再利用該軟件作圖，根據(jù)曲線的走勢分析要素之間的相關性，為相關系數(shù)提供直觀解釋。

圖3 月降雨量與PM 1.0、PM 2.5月均質(zhì)量濃度

3.2.2 降雨量對PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度的影響分析

統(tǒng)計逐月的降雨量和PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度的月均值，共得有效數(shù)據(jù)30個。為便于作圖，首先對數(shù)據(jù)按照降雨量進行排序，同時剔除PM1.0、PM2.5的極大值和極低值，對月總降雨量和PM1.0、PM2.5月均質(zhì)量濃度作圖。由圖3可見，按照24小時降雨量的等級劃分標準，月降雨量在50.0mm以上的暴雨對可吸入顆粒物的去除影響是明顯的，降雨量在10mm以上的中雨時，PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度優(yōu)于國家環(huán)境空氣一級標準50μg/m3的預期是比較大的。按照月降雨量為小于0.1mm（無雨）、等于0.1（有雨）來篩選數(shù)據(jù)，并統(tǒng)計月平均PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度變化。無降雨量的1-4月、11-12月的PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度變化的影響尚不明顯，曲線圖也無太大變化?？梢姰斣陆涤炅啃∮?.0時PM1.0、PM2.5的質(zhì)量濃度變化曲線與與雨量曲線變化相似，降雨對PM1.0、PM2.5的質(zhì)量濃度變化尚不顯著。圖3顯示，隨著雨季的開始，5-10月PM1.0、PM2.5的質(zhì)量濃度變化曲線在月降雨量達到10mm以上，降雨量與PM1.0、PM2.5的質(zhì)量濃度呈現(xiàn)負相關，即隨著降雨量的增大，PM1.0、PM2.5的質(zhì)量濃度明顯下降，當降雨量大于10mm時，降雨量越大，降雨對PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度的沖刷就越明顯；當降雨量小于10mm時，降雨量減少，降雨量對PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度的沖刷作用變化不明顯。

圖4 月平均溫度與PM1.0、PM2.5月均質(zhì)量濃度

3.2.3 溫度對PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度的影響

統(tǒng)計逐月平均溫度和PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度的月均值，共得有效數(shù)據(jù)36個。為便于作圖，首先對數(shù)據(jù)按照月平均溫度進行排序，同時剔除PM1.0、PM2.5的極大值和極低值，對月平均溫度和PM1.0、PM2.5月均質(zhì)量濃度作圖。由圖4可見，2月、4月和6月平均氣溫對PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度影響明顯，氣溫升高的過程往往伴隨著PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度的攀升。月平均溫度在10℃以上時，PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度的變化曲線比較明顯。特別是4月的月平均溫度開始明顯上升，PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度也隨著升高，從而出現(xiàn)一個很明顯的峰，5月份開始進入雨季，溫度開始變化，但是隨著月平均溫度的變化，PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度也隨之變化，并分別在各個月出現(xiàn)了變化峰。從圖4中可以看出溫度的峰值對應PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度的谷峰，溫度的谷值也基本與PM1.0、PM2.5的質(zhì)量濃度的峰值相對應，兩者之間存在明顯的正相關性。但6-10月中溫度呈現(xiàn)比較明顯的周期性變化，而PM1.0、PM2.5的質(zhì)量濃度的變化卻存在差異，這說明溫度對空氣污染程度有影響，但氣溫的高低不能反映空氣質(zhì)量的好壞，而是在垂直方向上的氣溫變化對空氣質(zhì)量的影響比較明顯。一般條件下，氣溫是隨著高度的增加而降低的，低層的大氣向上運動，使低層特別是近地面層空氣中的污染物和粉塵向高空移動擴散，從而減輕在大氣低層污染程度。相反，當出現(xiàn)逆溫時，大氣比較穩(wěn)定，空氣流動緩慢，空氣不能向上擴散，從而加重大氣污染。一般來說，冬季逆溫層較強較厚，維持時間較長，夏季則相對偏弱。

3.2.4 濕度對PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度的影響

統(tǒng)計2013年逐月平均相對濕度和PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度的月均值，共得有效數(shù)據(jù)36個。為便于作圖，首先對數(shù)據(jù)按照月平均相對濕度進行排序，同時剔除PM1.0、PM2.5的極大值和極低值，對月平均相對濕度和PM1.0、PM2.5月均質(zhì)量濃度作圖。由圖5可見，相對濕度的變化范圍為50%～90%，變化幅度偏大。月平均濕度上升時，PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度在隨之上升，濕度的上升對可吸入顆粒物的去除是有影響的，月平均濕度在50%以上時，PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度的變化曲線也是波動的。特別是4月的月平均濕度和PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度都出現(xiàn)了一個明顯的峰。當相對濕度大于70%時，PM1.0、 PM2.5質(zhì)量濃度保持在7μg/m3以下的較低水平，且多數(shù)處于6μg/m3以下；當相對濕度低于70%時，PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度變化范圍較大，處于7～11μg/m3之間。這可能也是由于夏季降雨較多，相對濕度增大是由于降雨引起的，而降雨對PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度的清除起很大作用，故PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度與相對濕度反相關，特別當相對濕度達到70%及以上時，PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度維持較低水平。

圖5 月平均濕度與PM 1.0、PM 2.5月均質(zhì)量濃度

4 結(jié)論

4.1 PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度逐月變化呈現(xiàn)明顯的冬季高夏季低的特征，其月變化特征呈現(xiàn)明顯的峰型。

4.2 降雨量與PM1.0、PM2.5的質(zhì)量濃度呈現(xiàn)負相關，降雨量增大，PM1.0、PM2.5的質(zhì)量濃度下降，降雨量對PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度的沖刷就越明顯；當降雨量減少，降雨量對PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度的沖刷作用變化不明顯。

4.3 PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度與氣溫正相關；冬季逆溫層較強較厚，維持時間較長，所以PM1.0、PM2.5的質(zhì)量濃度上升；而夏季則相對偏弱，所以PM1.0、PM2.5的質(zhì)量濃度相對穩(wěn)定。

4.4 相對濕度的增高易導致細粒子吸濕性增長，但高濕狀態(tài)下易引起降雨而致PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度的濕清除，所以降雨量和濕度與PM1.0、PM2.5的質(zhì)量濃度成負相

關。

［1］岳毅，馬千里，趙偉.液態(tài)降水對PM10質(zhì)量濃度的影響分析［A］.第28屆中國主要學會年會報告集［C］.2011.

［2］朱倩茹，劉永紅，徐偉嘉，等.廣州PM2.5污染特征及影響因素分析［C］.中國環(huán)境檢測，2013，29（2）：15-21.

［3］屈文軍，張小曳，王丹，等.濕度變化對TEOM～1400a系列環(huán)境顆粒物監(jiān)測儀PM10質(zhì)量濃度觀測的影響［J］.中國粉體技術，2006（2）：1-5.

［4］姚青，蔡子穎，張長春，等.天津城區(qū)大氣氣溶膠質(zhì)濃度分布特征與影響因素［J］.生態(tài)環(huán)境學報，2010（9）：2225-2232.

［欄目責任編輯 歐陽曦］

Analysisof the Influencesof Temperature Hum idity and W eather on Grimm180PM 1.0 and PM 2.5

Peng Xiaoqing
（Shangri-La RegionalAtmospheric Background Station,Diqing Tibetan Autonomous Prefecture Yunnan 674400）

Particulatematter is one of themain pollutants in the atmosphere,but also an important factor in theen?vironment and climate change，also known as particulatematter into the lungs.The pm1.0 and PM2.5 mass con?centration datamonitored in 2013 by La regional atmospheric background monitoring station were briefly analyzed and concluded:pm1.0 and PM2.5 mass concentration changed from month to month and showed obvious feature of high in winter and low in summer;rainfall showed negative correlation with pm1.0,PM2.5 mass concentration; pm1.0 and PM2.5mass concentration and temperature were positively related;rainfall and humidity were negative?ly corelated with pm1.0,PM2.5mass concentration.

aerosols；rainfall；temperature and humidity；impact analysis

X513

A

1003-5168（2015）05-0153-4

2015-4-10

彭小清（1980.5-），女，本科，助理工程師，研究方向：天氣對PM值的影響分析。