孫展鴻（佛山市南海區(qū)環(huán)境保護監(jiān)測站，廣東佛山 528200）

PM2.5和PM10監(jiān)測數據“倒掛”與環(huán)境溫度、濕度的關系

孫展鴻
（佛山市南海區(qū)環(huán)境保護監(jiān)測站，廣東佛山 528200）

采用賽默飛世爾FH62C14 型和5030 SHARP型在線監(jiān)測儀分別對環(huán)境空氣中的PM10和PM2.5開展監(jiān)測，統(tǒng)計監(jiān)測數據同時記錄環(huán)境溫度和濕度信息，探討PM2.5和PM10在線監(jiān)測數據“倒掛”現象與環(huán)境溫度和濕度之間的關系。結果表明，一般情況下（溫度5～40℃，相對濕度30%～90%），PM2.5和PM10在線監(jiān)測數據“倒掛”的概率呈現出溫度升高則變小，濕度升高則變大的趨勢。

在線監(jiān)測；PM2.5和PM10；倒掛

在中國，經濟生活水平的提高正倒逼著環(huán)境質量的改善。PM2.5作為環(huán)境空氣質量的重要影響因素，也越來越受到人們的關注。準確監(jiān)測PM2.5，為社會提供評價和治理依據，已成為當下環(huán)境工作者又一重要課題。然而實際監(jiān)測過程中，會出現PM2.5平均濃度高于PM10平均濃度的情況，即“倒掛”現象?！暗箳臁爆F象出現的原因有多種，包括監(jiān)測儀器監(jiān)測原理不同，環(huán)境溫度和濕度的影響，儀器日常維護不規(guī)范等[1]。本文主要探討PM10和PM2.5監(jiān)測數據 “倒掛”與環(huán)境溫度、濕度的關系。

1　實驗部分

1.1PM10和PM2.5監(jiān)測儀器及方法

實驗分別采用賽默飛世爾FH62C14 型和5030 SHARP型在線監(jiān)測儀對PM10和PM2.5開展24小時連續(xù)在線監(jiān)測，監(jiān)測時長為2年。其中，FH62C14型PM10監(jiān)測儀采用傳統(tǒng)β射線法，SHARP5030 型PM2.5在線監(jiān)測儀采用帶動態(tài)加熱裝置（DHS）和光濁度計的β射線法，設備原理見如圖1、圖2。

圖1　FH62C14型PM10監(jiān)測設備原理

1.2監(jiān)測數據

選取南方某市2014～2015年兩個不同點位的監(jiān)測數據，比較不同溫度和濕度范圍內，PM2.5與PM10小時值監(jiān)測數據倒掛現象出現的概率，結果如下：

2　結果與討論

2.1環(huán)境溫度、濕度對“倒掛”現象的影響

實驗數據表明，5～40℃環(huán)境下，PM10與PM2.5數據“倒掛”的概率呈現隨溫度升高而變小的趨勢；相對濕度為30%～90%環(huán)境下，PM10與PM2.5數據“倒掛”的概率呈現隨濕度升高而變大的趨勢。并且，溫度與濕度對數據倒掛的影響概率均在1%～20%左右的范圍內。

圖2　SHARP5030型PM2.5監(jiān)測設備原理[1]

表1　不同溫度下PM10與PM2.5倒掛概率

圖3　不同溫度下PM10與PM2.5倒掛情況

表2　不同相對濕度下PM10與PM2.5倒掛概率

圖4　不同相對濕度下PM10與PM2.5倒掛情況

2.2原因分析

FH62C14 型PM10在線監(jiān)測儀和5030 SHARP型PM2.5在線監(jiān)測儀基本原理相同，均利用了β射線的衰減計算顆粒物濃度。但前者為傳統(tǒng)β射法，采樣管對收集氣體進行恒溫加熱（加熱溫度設定在40℃），而后者對收集氣體則實行動態(tài)加熱（加熱溫度保持與環(huán)境溫度一致）。

環(huán)境溫度越接近40℃，PM10在線監(jiān)測儀與PM2.5在線監(jiān)測儀捕獲到的顆粒物中半揮發(fā)性成分的總量越接近。若環(huán)境溫度偏低，空氣經PM10在線監(jiān)測儀的恒溫加熱器加熱后，顆粒物中的半揮發(fā)性成分損失較大，容易造成PM10數據與PM2.5數據出現“倒掛”。

3　結論

環(huán)境溫度為5～40℃，相對濕度在30%～90%條件下，采用賽默飛世爾FH62C14 型和5030 SHARP型在線監(jiān)測儀分別對環(huán)境空氣中的PM10和PM2.5開展監(jiān)測，PM10與PM2.5數據“倒掛”的概率呈現隨溫度升高而變小，隨相對濕度升高而增大的趨勢。

[1] 張宇烽.PM2.5和PM10監(jiān)測數據“倒掛”成因淺析[J].廣東化工，2013，40（12）.170-171.

[2] 羅漢翔.淺析大氣自動監(jiān)測中PM2.5和PM10“倒掛”成因[J].環(huán)境與生活，2014，（81）.

PM2.5 and PM10 Monitoring Data “upside down” and The Relationship Between Environmental Temperature and Humidity

Sun Zhan-hong

Thermo Fisher FH62C14 5030 SHARP-line type and monitor respectively ambient air PM10 and PM2.5 carry out monitoring，statistics and monitoring data simultaneously record ambient temperature and humidity information，explore PM2.5 and PM10 on-line monitoring data “upside down” phenomenon and the relationship between ambient temperature and humidity.The results showed that the probability under normal circumstances（temperature 5-40 ℃，relative humidity of 30%-90%），PM2.5 and PM10 online monitoring data “upside down” in the temperature increases are smaller，the increase in humidity increases the trend of.

on-line monitoring；PM2.5 and PM10；upside down

X831

B

1003-6490（2016）03-0206-02

2016-02-28

孫展鴻（1987—），男，廣東南海人，技術員，主要從事環(huán)境監(jiān)測與分析工作。