馬宇琪

摘 要：基于2011—2018年洛陽地區(qū)AQI數(shù)據(jù)及主要污染物資料，分析了2011年到2018年洛陽地區(qū)的空氣質量和污染物特征，探討了洛陽地區(qū)AQI指數(shù)及污染物種類與氣象要素之間的關系。結果表明：洛陽地區(qū)冬季AQI指數(shù)為一年中的最大值，夏秋季AQI指數(shù)最小;從2011年開始，AQI指數(shù)呈上升趨勢，至2016年達到最大值后開始減小。洛陽市的主要污染物為PM2.5和PM10，且近年來冬季PM2.5和PM10的平均濃度呈上升趨勢。溫度和降水對污染物濃度的影響最大，但近三年來，溫度變化對污染物濃度的影響效果開始減弱。總體來說，各氣象要素與AQI之間存在緊密聯(lián)系。

關鍵詞：AQI;氣象要素;相關性

中圖分類號：P4文獻標識碼：A文章編號：1003-5168（2020）04-0155-04

Abstract： Based on the AQI data and main pollutant data of Luoyang from 2011 to 2018， the air quality and pollutant characteristics of Luoyang from 2011 to 2018 were analyzed， and the relationship between AQI index， pollutant types and meteorological factors was discussed. The results show that the AQI index in winter in Luoyang is the maximum in a year， and the AQI index in summer and autumn is the minimum. Starting from 2011， the AQI index showed an upward trend and began to decrease after reaching its maximum in 2016. The main pollutants in Luoyang City are PM2.5 and PM10， and the average concentrations of PM2.5 and PM10 are increasing in recent years. Temperature and precipitation have the greatest impact on pollutant concentration， but in recent three years， the effect of temperature change on pollutant concentration began to weaken. Generally speaking， there is a close relationship between the meteorological elements and AQI.

Keywords： AQI;meteorological elements;correlation

近年來，隨著經濟的不斷發(fā)展，人們的生活水平有了很大的提高，但經濟的發(fā)展對大氣環(huán)境也產生了較大影響，我國進入環(huán)境高風險時期，各種環(huán)境污染問題頻發(fā)[1]，環(huán)境問題與經濟發(fā)展呈現(xiàn)出相對立的局面。洛陽市2018年的GDP與2011年相比增加了71%，位于全省前列，經濟發(fā)展勢頭迅猛;同時，近年來，城區(qū)人口也不斷增多，城市規(guī)模進一步加大，機動車保有量連年增加。但在該背景下，洛陽市的霧霾天氣增多，空氣質量不斷下降，嚴重危害人們的身心健康。為此，洛陽市積極響應國家號召，圍繞人與自然和諧相處的觀念，走綠色發(fā)展道路，發(fā)展綠色經濟。本文簡要分析洛陽市空氣污染物與氣象因子之間的關系，并提出改善污染情況的意見和建議。

1 資料與方法

1.1 資料來源

AQI污染物數(shù)據(jù)來自中國環(huán)保部網(wǎng)站整編的2011—2018年污染物濃度及種類各月月均數(shù)據(jù)，溫度、濕度等各氣象要素數(shù)據(jù)來自洛陽北郊機場觀測站2011—2018年地面觀測月總薄。

1.2 處理方法

為了分析污染物濃度與氣象因子的關系，筆者通過SPSS軟件的PEARSON分析，判斷污染物濃度變化與溫度等的相關性關系。同時，對各氣象因子與各污染物進行直線擬合，以判斷氣象因子對污染物變化的影響程度。

2 相關性分析

2.1 污染物濃度的時間變化特征

AQI指數(shù)的大小能直接反映出空氣污染額程度，筆者選取2011—2018年各月AQI指數(shù)月度平均值進行分析（見圖1）。

從圖1可知，夏秋兩季污染物濃度低，9月份為全年AQI指數(shù)最低月份。到了秋季，隨著降雨量的減少和溫度的降低，AQI指數(shù)開始逐漸增加;冬季，由于供暖原因和污染物不易擴散，導致污染物濃度進一步升高，污染情況嚴重。從圖上可知，1月份的AQI指數(shù)高達156，遠遠高于9月份，達到全年的峰值。冬季污染情況嚴重，低溫低濕，霧霾多發(fā)，老人小孩應減少戶外活動，注意各種呼吸系統(tǒng)疾病。

為了探究AQI指數(shù)的年度變化，筆者制作了2011—2018年年均AQI指數(shù)變化圖（見圖2）。從圖2可以看出，從2011年開始，洛陽地區(qū)AQI指數(shù)逐年升高，到2016年達到巔峰，后逐漸降低。這主要是因為：2016年以后，在發(fā)展經濟的同時，人們更加注意環(huán)境對生活水平的影響，因而采取了大量有效措施，如環(huán)境與經濟兩頭抓、鼓勵市區(qū)周邊采用清潔煤炭、對農村家用空調進行補貼、減少冬季燃煤取暖等，在2017年洛陽市GDP邁進4 000億大關的同時，空氣質量開始逐漸好轉。

AQI指數(shù)的污染物監(jiān)測主要為可入肺顆粒物（PM2.5）、可吸入顆粒物（PM10）、二氧化硫（SO2）、氮氧化物（NO2）、臭氧（O3）等。為了分析造成洛陽地區(qū)霧霾天氣的主要污染物成分，以針對不同污染物進行專項整治，筆者對2013—2018年冬季平均污染物成分進行分析（見圖3）。

從圖3可知，冬季主要污染物種類中，由于燃煤取暖大范圍開展，PM10污染物排放量加大[2]，PM10的濃度最高，遠大于其他四種污染物，PM10的濃度先下降后平穩(wěn)上升，至2018年冬季達到最強值;其次為PM2.5，PM2.5的走向與PM10大致相同。PM10為大氣中懸浮的粒子半徑小于10μm的顆粒物，其在空氣中長期漂浮，使空氣的能見度變差;同時，人們在吸入這些顆粒物后，會引起多種疾病，影響身體健康[3]。懸浮在空中的顆粒物，粒徑小于2.5μm的顆粒物稱作PM2.5，又叫做可入肺顆粒物，吸入身體后可直接到達肺部。雖然PM2.5只是地球大氣成分中含量很少的組分部分，但由于其自身特殊的物理屬性，會嚴重影響空氣的能見度和人們的身體健康。與較粗的大氣顆粒物相比，PM2.5粒徑小，面積大，活性強，易附帶有毒、有害物質（例如，重金屬、微生物等），且在大氣中的停留時間長、輸送距離遠，因而對人體健康和大氣環(huán)境質量的影響更大[4]。此外，冬季SO2的濃度先增加，后減小，直至穩(wěn)定[5]，NO2與O3濃度變化不大。

2.2 AQI與氣象要素之間的關系

為了研究AQI指數(shù)與氣象要素之間的關系，筆者選取了溫度、濕度等氣象要素進行分析。本文將AQI數(shù)據(jù)簡單處理，排除錯誤數(shù)據(jù)后，運用SPSS軟件的PEARSON函數(shù)進行數(shù)據(jù)分析，分析AQI與氣象要素之間的關系。其中，相關系數(shù)的絕對值越大，代表其相關性越強，兩組數(shù)據(jù)之間存在的關系越緊密。筆者認為，相關系數(shù)在0.8～1.0為極強相關，0.6～0.8為強相關。運用SPSS軟件的曲線擬合功能對溫度與污染物種類進行直線擬合，R方數(shù)值越大，說明直線擬合效果越明顯，斜率的絕對值越大，說明溫度變化一定數(shù)值引起的各種類污染物濃度變化越大。

筆者選取污染最為嚴重的2016年作為探討對象，并將月均氣溫與月均污染物種類的濃度值進行PEARSON函數(shù)分析和直線擬合，結果表1所示。

從表1的擬合結果可以看出，PM2.5、PM10、SO2、NO2與溫度呈現(xiàn)出負相關，PEARSON系數(shù)均為0.8以上，且通過了0.01的顯著性水平檢驗，說明溫度與各污染物之間具有極強的相關性;通過斜率分析可知，月均溫度越高，其數(shù)值越低，但SO2與NO2的斜率絕對值較小，溫度變化引起的數(shù)值變化較小，雖相關性明顯，達到極相關，但兩者之間的變化率較小。相反，O3與溫度達到了正相關，溫度越高，O3的含有量越大，并且斜率較大，溫度變化引起的O3濃度變化明顯。總體來說，溫度變化與AQI指數(shù)的大小緊密相關。

為了橫向對比不同年份的月均溫度與各污染物濃度的相關性，筆者選取2016—2018年溫度與污染物種類進行直線擬合，得到斜率數(shù)據(jù)如表2所示。從表2可知，隨著年份推移，溫度與各污染物之間仍然呈現(xiàn)出相關關系，但斜率的絕對值在逐漸減小，溫度變化使各污染物濃度變化越來越小。

其次，探討濕度、降水等氣象要素對AQI數(shù)值的影響。

將2012—2018年月均AQI數(shù)值與濕度、月均降水量、降水日數(shù)、月均低云量、低云日數(shù)、氣壓值和濕度進行相關性分析，可以得到如表3所示的結果。

其中，月均風速相關系數(shù)未達到0.6，相關性差，且顯著性檢驗未通過，具有很大的偶然性，可判定月均AQI與月均風速無相關關系，故沒有列入表中。由表3可知，月均AQI與各氣象參數(shù)的相關系數(shù)均達到了0.6以上，為強相關，但是只有溫度和降水日數(shù)達到了0.8以上，為極強相關，且通過了0.01的顯著性水平檢驗。雖然月均AQI與月均低云量和月均濕度都為強相關，但是沒有達到0.01的顯著性水平檢驗，與溫度相比，相關性較差。由于氣壓與溫度具有極強關系，氣壓的年變化規(guī)律可歸結為溫度的年變化，所以筆者將氣壓與AQI的相關關系歸結為溫度與AQI的相關關系。筆者由此認為，月均AQI與月均溫度相關性最強，與月均降水日數(shù)的相關性次之。月均降水較少的月份，由于缺少降雨的拖拽作用，污染物累計較多，空氣質量較差，而降水能粘黏結空氣中的污染物，使污染物降落到地面，從而有利于空氣質量的好轉[6]，所以月均降水量與降水日數(shù)多的月份，污染物濃度較低，空氣質量好。

3 結語

①洛陽市空氣質量AQI指數(shù)從2011年開始逐漸增加，至2016年達到頂峰后開始下降，且月均AQI指數(shù)1月份最差，為156，9月份最好，為71。洛陽市冬季的主要污染物種類為PM10和PM2.5，且近五年來，冬季PM10和PM2.5的數(shù)值在逐漸增加，各污染物種類均與溫度的相關性最強，相關系數(shù)達到0.8之上，但只有PM2.5、PM10和O3與溫度的擬合曲線斜率最大，溫度變化引起的PM2.5、PM10和O3的變化量較大，其余污染物種類雖與溫度具有極強的相關性，但擬合曲線斜率較小，溫度變化引起的污染物濃度變化較小。因此，在冬季進行污染物濃度預測時，可結合預期的冬季月均溫度，更好地輔助判斷污染物的濃度。

②除月均溫度對污染物各種類的影響外，降水情況對霧霾天氣的改善作用明顯。在月均降水量和降水日數(shù)較少的月份，污染物容易堆積，引發(fā)霧霾天氣，導致能見度下降;而月均降水日數(shù)越多，月均降水量越大，降水對空氣中污染物的拖拽清洗作用越明顯，空氣質量得以改善。因此，在進行霧霾天氣預報時，不能忽視降水對霧霾天氣的改善作用。

③洛陽市空氣污染物與氣象因子之間的關系復雜，且不同的污染物種類與各氣象因子之間的對應關系不同。在進行冬季污染治理時，可根據(jù)污染物與氣象因子的特性展開，對癥治理，針對不同污染物的特點制訂不同的治理方案，有效改善環(huán)境問題。

④冬季顆粒物與SO2濃度增加，污染問題嚴重，可以采取如下措施緩解環(huán)境問題：機動車限行，推廣機動車清潔能源，降低機動車尾氣排放;降低家庭及工業(yè)燃煤使用占比，減少燃煤、化石燃料的燃燒;優(yōu)化工程企業(yè)的能源結構，研發(fā)使用清潔設備，推進企業(yè)老舊設備換代，減小工業(yè)污染;加強道路清掃力度，控制粉塵的產生，注重廢氣廢物處理，從源頭上杜絕污染物的排放。

參考文獻：

[1]李勇，宋慧，李玉珍，等.西安市空氣PM2.5問題研究[J].黑龍江大學自然科學學報，2014（2）：233-237.

[2]李綏，朱蕾，石鐵矛，等.城市街區(qū)可吸入顆粒物污染防治規(guī)劃策略[J].可持續(xù)發(fā)展，2014（1）：42-45.

[3]劉群芳，高翔，姚勇.PM10和PM2.5的危害及控制對策[J].價值工程，2013（13）：288-289.

[4]張奕辰.北京PM2.5數(shù)據(jù)分析處理[J].當代化工研究，2017（10）：77-80.

[5]曹冬梅.我國SO2污染、危害及控制技術[J].環(huán)境科學導刊，2013（2）：73-74.

[6]高賽男.西安市空氣質量與氣象要素的相關性分析[J].西安文理學院學報（自然科學版），2018（1）：104-110.