劉玉清, 徐賢英, 黃 敏, 劉 茜

(1.武漢理工大學(xué) 資源與環(huán)境學(xué)院, 武漢 430070; 2.河南省洛陽市環(huán)境監(jiān)測站, 河南 洛陽 471000)

隨著洛陽市社會經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，空氣污染問題面臨嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)[1]，它嚴(yán)重威脅著城市生態(tài)環(huán)境及居民身體健康，是不容忽視的熱點(diǎn)問題之一[2-4]。因此，全面展開區(qū)域大氣污染物研究對人體健康和可持續(xù)發(fā)展均具有重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義[5-7]。在我國當(dāng)前大氣污染物研究中，主要集中在東部地區(qū)[8-9]、京—津—冀[10-11]、長江三角洲[12-13]及珠江三角洲[14]等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的城市，而對中國其他中部工業(yè)城市大氣污染物特征的研究比較罕見，本文獲取洛陽市2014年1月—2016年12月大氣中典型污染物PM10，NO2和SO2的觀測資料及離監(jiān)測站點(diǎn)最近的氣象站數(shù)據(jù)，詳細(xì)分析洛陽市大氣污染物濃度日均、月均、季均、年均變化特征及其與氣象因素之間的關(guān)系，以期更進(jìn)一步了解該地區(qū)大氣污染狀況，為全面分析與評價洛陽市空氣污染狀況提供新的途徑，并為制定有效的大氣污染治理措施提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料和方法

1.1 監(jiān)測站點(diǎn)概況

洛陽市位于河南省西部，地處東經(jīng)111°8′—112°59′，北緯33°35′—35°05′，地理條件優(yōu)越，位于暖溫帶南緣向北亞熱帶過渡地帶，四季分明，氣候宜人，年平均氣溫14.2℃，降雨量546 mm?，F(xiàn)轄偃師市、孟津、新安、洛寧、宜陽、伊川、嵩縣、欒川、汝陽等一市八縣和澗西、西工、老城、瀍河、洛龍、吉利六個城市區(qū)?！笆晃濉逼陂g洛陽市城區(qū)環(huán)境空氣自動監(jiān)測點(diǎn)位與“十五”期間相比明顯增加。其中2003—2005年環(huán)境空氣自動監(jiān)測點(diǎn)位為3個，分別為“耐火廠”、“市黨校”和“豫西賓館”；2006年增至5個，分別為“中信二小”、“市黨校”、“原市監(jiān)測站”、“豫西賓館”和“開發(fā)區(qū)管委會”；從2007年開始又增加了“河南林?！焙汀靶率形?個點(diǎn)位，目前共計7個城市環(huán)境空氣自動監(jiān)測點(diǎn)位。7個環(huán)境空氣自動監(jiān)測點(diǎn)位分別布設(shè)于5個行政區(qū)內(nèi)，其中“中信二小”、“黨?！焙汀伴_發(fā)區(qū)管委會”位于澗西區(qū)，“原市監(jiān)測站”位于西工區(qū)，“豫西賓館”位于老城區(qū)，“河南林?！蔽挥跒e河區(qū)，“新市委”位于洛龍區(qū)。洛陽市是中國典型的工業(yè)城市代表，且地形如盆地，因此長期受大氣污染困擾。本文使用洛陽市環(huán)境保護(hù)局提供的2014年1月至2016年12月的PM10、NO2和SO2監(jiān)測數(shù)據(jù)及中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)提供的氣象數(shù)據(jù)展開分析。

1.2 數(shù)據(jù)處理

采用SPSS 20.0進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計和分析，Origin Pro 8.0和HemI Windows 1.0進(jìn)行繪圖。

2 結(jié)果與分析

2.1 污染物濃度日均變化

圖1給出了洛陽市城區(qū)2014—2016年三年P(guān)M10、NO2和SO2的逐日變化特征。從圖中可以看出，三種污染物逐日變化趨勢大致相同，1月和12月污染物濃度最高，越趨于中間污染物濃度越低。其中：(1) 2014—2016年P(guān)M10日均濃度呈現(xiàn)兩頭高，中間低的規(guī)律，在1、2、3、11、12月濃度波動較大，4—10月較平穩(wěn)，PM10日均最高值分別出現(xiàn)在2014年3月、2015年12月和2016年1月，最小值則出現(xiàn)在2014年9月、2015年11月和2016年8月。通過PM10日均變化(圖1)可得出，洛陽市PM102014年共有83天超過國家環(huán)境空氣質(zhì)量二級標(biāo)準(zhǔn)，超標(biāo)率達(dá)22.7%；2015年超標(biāo)天數(shù)為100天，超標(biāo)率為27.4%；2016年比2015年多6天超標(biāo)，超標(biāo)率為29.0%，PM10污染天數(shù)逐年增長，污染愈加嚴(yán)重。(2) NO2日均變化趨勢與PM10相同：在1月，2月，3月，11月，12月波動明顯，中間月份平穩(wěn)。日均最高值出現(xiàn)在2014年1月、2015年12月和2016年12月，最小值出現(xiàn)在2014年12月、2015年8月和2016年1月。NO2污染程度較弱，在2014年全年僅1天超過國家環(huán)境空氣質(zhì)量二級標(biāo)準(zhǔn)，超標(biāo)率為0.03%；2015年有19天超標(biāo)，超標(biāo)率為5.2%；2016年有27 d超標(biāo)，超標(biāo)率為7.3%，NO2污染程度有加劇的趨勢。(3) SO2全年變化明顯，兩頭月份浮動明顯，中間月份濃度穩(wěn)定。日均最高值出現(xiàn)2014年12月、2015年1月和2016年2月，日均最低值在2014年9月、2015年6月和2016年7月出現(xiàn)。SO2污染逐年減輕，2014年全年僅6天超過國家環(huán)境空氣質(zhì)量二級標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)，達(dá)標(biāo)率為98.4%；2015年僅1天，達(dá)標(biāo)率為99.7%，2016年全年SO2日均濃度均達(dá)到國家環(huán)境空氣質(zhì)量二級標(biāo)準(zhǔn)，達(dá)標(biāo)率為100%。綜上所述，洛陽市大氣污染物超標(biāo)最嚴(yán)重的是PM10，NO2次之，SO2未超標(biāo)。

2.2 污染物濃度月均變化

洛陽市大氣污染物月均變化見圖2。PM10、NO2和SO2均呈現(xiàn)典型的U型變化特征，從春季開始逐漸降低，在夏季或秋季達(dá)到谷值，之后開始回升，冬季達(dá)到一個峰值。2014—2016年，PM10月均最高值均是1月，其中2016年的峰值(243.8±127.7) μg/m3最大，比2014年和2015年最高值分別高23.2%和28.2%；2016年8月PM10平均濃度最小，比2014年和2015年的最小月均值分別減少了35.9%，26.2%。NO2月均濃度變化趨勢與PM10相同，在7月達(dá)到谷值，分別是(32.5±7.4) μg/m3，(23.8±5.6) μg/m3和(23.4±4.0) μg/m3；最大月均濃度分別是2014年12月(54.1±13.0) μg/m3，2015年1月(67.7±25.2) μg/m3和2016年1月(68.8±26.5) μg/m3。SO2全年單谷變化趨勢明顯，7月為谷值，其中2016年谷值最小(11.85±5.2) μg/m3，僅是2015年、2014年月均最小值的71.1%和56.0%；全年月均最大值分別是2016年1月(76.6±23.0) μg/m3，2015年1月(99.1±26.2) μg/m3以及2014年12月(113.5±54.9) μg/m3。

圖1 2014-2016年大氣污染物濃度逐日變化

2.3 污染物濃度季節(jié)變化

2014—2016年大氣污染物濃度季節(jié)性變化見表1。(1) 2014—2016年P(guān)M10年均濃度分別為(119.3±64.5) μg/m3，(124.4±68.1) μg/m3，(129.0±91.2) μg/m3，均超過了國家環(huán)境空氣質(zhì)量二級標(biāo)準(zhǔn)，呈逐年增長趨勢。2014年和2015年春季和冬季PM10顯著高于夏秋兩季，2016年冬季濃度最高，春秋次之，夏季最低。(2) NO2年均濃度波動不大，分別為(42.4±11.7) μg/m3，(42.0±19.3) μg/m3，(46.7±19.9) μg/m3，超過國家環(huán)境空氣質(zhì)量二級標(biāo)準(zhǔn)。2014年NO2冬季平均濃度最高，春秋次之，夏季最低，2015年、2016年NO2季節(jié)變化趨勢與2014年一致；且2015年和2016年冬季NO2平均濃度顯著高于2014年冬季，而夏季NO2平均濃度低于2014年。(3) 2014年SO2平均濃度為(47.5±31.9) μg/m3，2015年為(44.1±28.1) μg/m3，2016年為(37.9±23.1) μg/m3，未超過國家環(huán)境空氣質(zhì)量二級標(biāo)準(zhǔn)，年均濃度呈逐年降低趨勢，這說明洛陽市對大氣污染已經(jīng)采取了一定治理措施,并且已經(jīng)初見成效。

圖2 2014-2016年大氣污染物濃度逐月變化

2014—2016年SO2冬季平均濃度最高，春秋次之，夏季最低；2016年SO2夏季和冬季平均濃度顯著低于2014年和2015年，春季濃度沒有明顯差異。綜上所述，大氣污染物濃度呈現(xiàn)明顯的季節(jié)性變化：2014—2016年，冬季大污染最為嚴(yán)重，春秋次之，夏季較輕。SO2主要來源為工業(yè)生產(chǎn)與燃燒排放，冬季燃煤供暖而產(chǎn)生的大量排放，這使得冬季SO2污染最嚴(yán)重[15]。洛陽市的供暖時間為11月中旬至次年三月底，因此SO2在冬季污染最嚴(yán)重，在采暖期減少污染物的排放是我們亟待解決的問題。洛陽市城市化建設(shè)進(jìn)程不斷加進(jìn)，城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)增多，建筑、拆遷和道路施工中導(dǎo)致大量的揚(yáng)塵產(chǎn)生，這對PM10污染具有極大的負(fù)面影響。工業(yè)廢氣、汽車尾氣等也是大氣污染物的主要來源[16]。春夏兩季風(fēng)速大，可以加速污染物的擴(kuò)散稀釋[17]，但同時也會產(chǎn)生大量的揚(yáng)塵，對大氣顆粒物濃度有影響。洛陽市冬季化石燃料使用增多，污染物來源增多；同時冬季干旱少雨，溫度低、氣壓高等氣候特征，會導(dǎo)致擴(kuò)散緩慢、清洗作用減弱，致使大氣污染加重。反過來，夏季降雨集中，除塵效果明顯，化石燃料使用減少，使得夏季大氣污染減弱，空氣質(zhì)量良好。

表1 2014-2016年大氣污染物在不同季節(jié)的濃度

注：不同的小寫字母表示同一年份不同季節(jié)之間差異顯著(p<0.05);不同的大寫字母表示同一季節(jié)不同年份之間差異顯著(p<0.05)。

2.4 污染物濃度與氣象因素的相關(guān)性分析

氣象條件如風(fēng)速、氣壓、溫度、水氣壓及相對濕度對近地面大氣污染物濃度具有顯著作用。圖3是洛陽市2014—2015年大氣污染物日均濃度與各氣象因素日均值的相關(guān)系數(shù)。洛陽市常年平均風(fēng)速較大，為18.73 m/s。由圖3可見，平均風(fēng)速對大氣污染物濃度的影響也較大，其中，它與PM10、NO2的濃度呈顯著負(fù)相關(guān)(p<0.01)，還與SO2濃度呈不明顯的負(fù)相關(guān)。風(fēng)速增大會促進(jìn)大氣污染物的擴(kuò)散，其對大氣污染物濃度的影響主要是稀釋作用。謝雨竹等[18]在分析成都市夏季大氣污染物變化特征時，風(fēng)速與PM10和NO2呈顯著負(fù)相關(guān)。氣壓與PM10、NO2和SO2共3種大氣污染物濃度均呈顯著正相關(guān)(p<0.01)。這是因為低壓系統(tǒng)下，內(nèi)部的氣流發(fā)生垂直上升運(yùn)動，導(dǎo)致風(fēng)速增大，從而稀釋大氣污染物濃度；而在高壓作用下，內(nèi)部氣流下沉，使得污染物沉積并集聚，污染物濃度則會升高。陶雙成等[19]在對北京市采暖期環(huán)境空氣質(zhì)量進(jìn)行調(diào)研時，也發(fā)現(xiàn)微風(fēng)無持續(xù)風(fēng)向的穩(wěn)定天氣大氣污染物擴(kuò)散不明顯，容易累積。

圖3顯示，氣溫與PM10、NO2和SO2三種大氣污染物濃度呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。這是由于當(dāng)?shù)孛鏈囟壬邥r，大氣層結(jié)穩(wěn)定度會降低，使得近地層污染物濃度下降；反之，近地層的大氣污染物濃度會升高。水汽壓與PM10、NO2和SO2三種大氣污染物濃度均呈顯著負(fù)相關(guān)，當(dāng)大氣中水汽增多時，水汽壓便增大，水汽增多也會促進(jìn)大氣污染物的凝聚，從而降低污染物濃度；反之，大氣污染物濃度就會升高。平均相對濕度與大氣污染物濃度相關(guān)性不明顯，與PM10和NO2濃度呈負(fù)相關(guān)，與SO2呈顯著負(fù)相關(guān)。董繼元等[20]發(fā)現(xiàn)高顆粒污染物濃度大多出現(xiàn)在低濕天氣，但高濕度非降雨天氣顆粒污染物也容易積聚。主要是由于空氣中濕度增加導(dǎo)致水汽含量增加，而水汽含量的增加會強(qiáng)化大氣污染物的吸附作用使得懸浮顆粒物沉降到地面，最終降低大氣污染物濃度降低。但在霧天時，由于存在逆溫現(xiàn)象使得污染物不易擴(kuò)散，所以雖然霧天相對濕度增大，但污染物濃度還是增加。

注：**表示相關(guān)性極顯著，p<0.01。

圖32014-2015年大氣污染物濃度日均值與氣象因素日均值的相關(guān)性

3 結(jié) 論

(1) 洛陽市2014—2016年P(guān)M10污染最嚴(yán)重，NO2次之，PM10和NO2污染有逐年加劇趨勢；SO2均濃度達(dá)到國家環(huán)境空氣質(zhì)量二級標(biāo)準(zhǔn)，未造成污染。

(2) 三種大氣污染物的月變化趨勢相同，表現(xiàn)出明顯的U型變化，峰值均出現(xiàn)在冬季，谷值出現(xiàn)在夏季。

(3) 平均氣壓與大氣污染物濃度呈顯著正相關(guān)，其他氣象因素與大氣污染物均呈負(fù)相關(guān)，但相關(guān)性強(qiáng)度不同。其中風(fēng)速、氣壓、氣溫、水汽壓對大氣污染物濃度均有顯著影響，而平均相對濕度影響相對微弱。各種氣象因素綜合影響大氣污染物的濃度。

參考文獻(xiàn)：

[1] 禹東暉,壽紹文,孟麗麗,等.洛陽市城市環(huán)境氣象監(jiān)測預(yù)報服務(wù)研究[J].氣象與環(huán)境科學(xué),2007,30(2):55-60.

[2] Hu X, Waller L A, Lyapustin A, et al. Estimating ground-level PM2.5concentrations in the Southeastern United States using MAIAC AOD retrievals and a two-stage model [J]. Remote Sensing of Environment, 2014,140(1):220-232.

[3] 沈仙霞,劉朝順,施潤和,等.上海不同污染等級下氣溶膠光學(xué)特性垂直分布特征[J].環(huán)境科學(xué)學(xué)報, 2014,34(3):582-591.

[4] Liu Y, Sarnat J A, Kilaru A, et al. Estimating ground-level PM2.5in the eastern united states using satellite remote sensing[J]. Environmental Science and Technology, 2005,39(9):3269-3278.

[5] Hirtl M, Mantovani S, Krger B C, et al. Improvement of air quality forecasts with satellite and ground based particulate matter observations[J]. Atmospheric Environment, 2014,84:20-27.

[6] You W, Zang Z L, Zhang L F, et al. A nonlinear model for estimating ground-level PM10concentration in Xi′an using MODIS aerosol optical depth retrieval[J]. Atmospheric Research, 2016,168:169-179.

[7] Tian J, Chen D. A semi-empirical model for predicting hourly ground-level fine particulate matter (PM2.5) concentration in southern Ontario from satellite remote sensing and ground-based meteorological measurements[J]. Remote Sensing of Environment, 2010,114(2):221-229.

[8] Chen Y, Shi R, Shu S, et al. Ensemble and enhanced PM10concentration forecast model based on stepwise regression and wavelet analysis[J]. Atmospheric Environment, 2013,74:346-359.

[9] Xue D, Yin J. Meteorological influence on predicting surface SO2concentration from satellite remote sensing in Shanghai, China[J]. Environmental monitoring and assessment, 2014,186(5):2895-2906.

[10] Wang S, Xing J, Chatani S, et al. Verification of anthropogenic emissions of China by satellite and ground observations[J]. Atmospheric Environment, 2011,45(35):6347-6358.

[11] 王中挺,王子峰,厲青,等.環(huán)境一號衛(wèi)星在監(jiān)測大氣PM10中的應(yīng)用[J].中國環(huán)境科學(xué),2011,31(2):202-206.

[12] 王靜,楊復(fù)沫,王鼎益,等.北京市MODIS氣溶膠光學(xué)厚度和PM2.5質(zhì)量濃度的特征及其相關(guān)性[J].中國科學(xué)院研究生院學(xué)報, 2010,27(1):10-16.

[13] Hu J, Wang Y, Ying Q, et al. Spatial and temporal variability of PM2.5and PM10over the North China Plain and the Yangtze River Delta, China [J]. Atmospheric Environment, 2014,95(1):598-609.

[14] Kong X Z, He W, Qin N, et al. Comparison of transport pathways and potential sources of PM10in two cities around a large Chinese lake using the modified trajectory analysis [J]. Atmospheric Research, 2013,122(3):284-297.

[15] 周瑞,辛金元,邢立亭,等.唐山工業(yè)新區(qū)冬季采暖期大氣污染變化特征研究[J].環(huán)境科學(xué),2011,32(7):1874-1880.

[16] 寧海文,吳息.西安市區(qū)大氣污染時空變化特征及其與氣象條件關(guān)系[J].陜西氣象,2005(2):17-20.

[17] 李會霞,史興民.西安市PM2.5時空分布特征及氣象成因[J].生態(tài)環(huán)境學(xué)報,2016,25(2):266-271.

[18] 謝雨竹,潘月鵬,倪長健,等.成都市區(qū)夏季大氣污染物濃度時空變化特征分析[J].環(huán)境科學(xué)學(xué)報,2015,35(4):975-983.

[19] 陶雙成,鄧順熙,高碩晗,等.北京采暖期典型區(qū)域環(huán)境空氣污染特征分析[J].生態(tài)環(huán)境學(xué)報,2016,25(11):1741-1747.

[20] 董繼元,劉興榮,張本忠,等.蘭州市大氣相對濕度與PM10濃度和大氣能見度的相關(guān)性分析[J].生態(tài)環(huán)境學(xué)報,2015,24(12):1995-2001.