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        基于平均質(zhì)量消光率分析太原重污染時(shí)段相對濕度對PM2.5濃度影響

        2020-07-16 07:45:20盛若虹李曉瑞
        山西化工 2020年3期
        關(guān)鍵詞:顆粒物污染質(zhì)量

        呂 安, 盛若虹, 李曉瑞

        (山西省生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中心,山西 太原 030027)

        引 言

        近年來,京津冀及周邊區(qū)域已成為全國大氣污染重災(zāi)區(qū),特別是秋冬季以PM2.5為首的重污染天氣頻發(fā),具有持續(xù)時(shí)間長、影響范圍廣、污染程度重的特點(diǎn),嚴(yán)重影響大氣環(huán)境質(zhì)量[1],危害人民群眾身體健康。太原市是我國能源和重工業(yè)基地,在傳統(tǒng)煤煙型污染未得到徹底解決的情況下,疊加以在京津冀及其周邊、汾渭平原等區(qū)域以PM2.5為代表的區(qū)域性、復(fù)合型大氣污染,環(huán)境空氣質(zhì)量形勢異常嚴(yán)峻[2]。2019年10月15日至2020年3月15日太原市秋冬季PM2.5累計(jì)超標(biāo)63 d,占總超標(biāo)天數(shù)94.0%,作為首要污染占超標(biāo)天數(shù)92.5%,PM2.5平均質(zhì)量濃度75 μg/m3。目前,已有許多學(xué)者開展了關(guān)于太原市大氣污染物監(jiān)測過程、時(shí)空分析特征及影響因素的研究[3-5]。為進(jìn)一步分析太原市重污染天氣時(shí)段相對濕度對PM2.5影響,我們對太原市秋冬季PM2.5濃度與相應(yīng)時(shí)段近地面氣象要素進(jìn)行Pearson相關(guān)分析,建立了PM2.5質(zhì)量濃度與相對濕度和能見度的關(guān)系模型,分析了重污染時(shí)段相對濕度對PM2.5濃度的影響,以期為太原市重污染天氣預(yù)警提供積極有效的支撐。

        1 數(shù)據(jù)來源

        空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)為中國生態(tài)環(huán)境監(jiān)測總站發(fā)布的太原市小店點(diǎn)位逐小時(shí)PM2.5質(zhì)量濃度,氣象觀測數(shù)據(jù)由小店國家一般氣象站(37°45′N,112°33′E)提供。

        2 PM2.5濃度與相對濕度相關(guān)性分析

        2.1 PM2.5濃度變化特征

        2019年-2020年秋冬季,太原市小店地區(qū)PM2.5呈“⌒”變化趨勢,2020年1月上中旬達(dá)到年度最高水平。2019年10月太原PM2.5平均質(zhì)量濃度在50 μg/m3左右,11月上旬有明顯陡升過程,可能與剛進(jìn)入采暖期污染物排放量增加有關(guān),之后PM2.5濃度呈緩慢上升趨勢。2020年1月太原進(jìn)入重污染天氣高發(fā)期,小店點(diǎn)位PM2.5濃度顯著上升,由80 μg/m3左右迅速上升達(dá)到150 μg/m3左右,2月污染程度有所緩解,3月PM2.5回落至10月中下旬水平。

        2.2 PM2.5濃度近地面氣象要素相關(guān)性

        城市大氣污染物濃度由排放源、區(qū)域傳輸和大氣擴(kuò)散能力三方面共同決定,污染物的聚集、傳輸和擴(kuò)散與近地面氣象要素密切相關(guān),當(dāng)污染源相對穩(wěn)定時(shí),氣象條件成為影響城市空氣污染的主導(dǎo)因素[6-7]。對小店環(huán)境空氣監(jiān)測點(diǎn)位2019年10月15日至2020年3月15日PM2.5小時(shí)濃度與相應(yīng)時(shí)段近地面氣象要素進(jìn)行Pearson相關(guān)分析,結(jié)果表明,秋冬季PM2.5小時(shí)濃度與濕度正相關(guān),與能見度、風(fēng)速、溫度負(fù)相關(guān),與氣壓和降水無顯著相關(guān)性??紤]單點(diǎn)瞬時(shí)值受實(shí)時(shí)氣象條件影響代表性較差,本文引入旬小時(shí)平均濃度,將每月數(shù)據(jù)分為三段(上旬、中旬、下旬)統(tǒng)計(jì)PM2.5小時(shí)平均濃度,用以表征該點(diǎn)短時(shí)段的集中趨勢。Pearson相關(guān)分析表明,PM2.5小時(shí)平均濃度與濕度、氣壓和降水量正相關(guān),與能見度、風(fēng)速、溫度負(fù)相關(guān)。其中,能見度與顆粒物濃度、濕對濕度相關(guān)性較強(qiáng)(表1、圖1)。

        表1 2019年-2020年秋冬季小店站PM2.5濃度與地面氣象要素相關(guān)系數(shù)

        圖1 2019年10月至2020年3月PM2.5濃度與能見度、相對濕度及風(fēng)速的時(shí)間變化

        3 影響分析模型建立

        能見度受相對濕度和顆粒物濃度影響,2.2的相關(guān)分析也表明PM2.5濃度與相對濕度和能見度有明顯著的相關(guān)性。假設(shè)大氣中所有氣溶膠顆粒成分相同,且顆粒物形狀呈均勻球體的理想狀態(tài),根據(jù)Mie散射理論,大氣氣溶膠有消光系數(shù)β和能見度r存在式(1)關(guān)系,環(huán)境條件下混合氣溶膠的平均質(zhì)量消光效率E可用式(2)描述,β是氣溶膠粒子整體的消光貢獻(xiàn),本文用PM2.5代替?;谄骄|(zhì)量消光效率的吸濕增長因子RE用式(3)表示。那么在相對濕度為RH條件下,吸濕增長因子RE與PM2.5濃度呈正相關(guān)與能見度呈負(fù)相關(guān)見式(4)。

        (1)

        (2)

        (3)

        (4)

        式(3)和式(4)中,E(RH)、RE(RH)、r(RH)、CPM(RH)分別表示在相對濕度為RH條件下的平均質(zhì)量消光效率、平均質(zhì)量消光效率的吸濕增長因子、能見度和PM2.5質(zhì)量濃度。E(dry)、r(dry)、CPM(dry)分別表示干燥條件下(RH<40%)的平均質(zhì)量消光效率、能見度和PM2.5質(zhì)量濃度。

        目前,國際上關(guān)于氣溶膠吸濕增長模型的研究主要指氣溶膠散射吸濕增長因子R(RH),較為常用的模型有4種[8-9],見第165頁表2。雖然模型4對氣溶膠散射吸濕增長的模擬更為準(zhǔn)確、擬合效果更好,但模型1和模型2形式更簡潔,應(yīng)用更廣泛。

        基于平均質(zhì)量消光效率的吸濕增長因子與相對濕度分布關(guān)系(第165頁圖2)擬合吸濕因子模型,擬合發(fā)現(xiàn),在40%≤RH≤95%時(shí)擬合效果較好,相關(guān)系數(shù)R2>0.8,那么,相對太原市南部空氣干燥條件下(RH<40%)的吸濕吸增長因子可用第165頁式(5)表示,相對濕度由RH1變至RH2時(shí)對顆粒物濃度影響可用第165頁式(6)表示。根據(jù)式(4)和式(5),推導(dǎo)PM2.5質(zhì)量濃度與相對濕度和能見度的關(guān)系模型第165頁式(7),那么,在濕度一定時(shí),顆粒物濃度與能見度呈負(fù)相關(guān)。根據(jù)不同濕度水平繪制能見度與PM2.5濃度相關(guān)圖(第165頁圖3),擬合出能見度與PM2.5的相關(guān)模型第165頁式(8),擬合因子c、d值見第165頁表3,當(dāng)相對濕度<95%時(shí),擬合效果較好;濕度大于95%,相對濕度與PM2.5濃度關(guān)系需進(jìn)一步研究。

        表2 常見吸濕增長模型適用性比較

        表3 相對濕度對PM2.5濃度變化影響

        R(RH)=aRHb

        (5)

        f(RH2,RH1)=a(RH2b-RH1b)/(1-RH)-2

        (6)

        CPM(RH)=CPM(dry)r(dry)/r(RH)R(RH)

        (7)

        r(CPM,RH)=cCPMd

        (8)

        式(5)~式(8)中,R(RH)表示氣溶膠散射吸濕增長因子,a、b、c、d為擬合因子,為相對濕度對顆粒物濃度變化的影響率;r(RH),CPM(RH)分別表示在相對濕度為RH條件下能見度和PM2.5質(zhì)量濃度;r(dry),CPM(dry)分別表示干燥條件下(RH<40%)能見度和PM2.5質(zhì)量濃度;r(CPM,RH)表示在一定濕度條件下能見度與PM2.5的質(zhì)量濃度關(guān)系。

        圖2 相對濕度與吸濕因子相關(guān)性

        圖3PM2.5濃度與能見度的相關(guān)

        4 結(jié)果分析

        排除強(qiáng)沙塵過程影響,太原市2019年-2020年秋冬季在干燥條件下,即,相對濕度小時(shí)值低于40%時(shí),能見度小時(shí)平均值為24.39 km,PM2.5小時(shí)平均質(zhì)量濃度為34 μg/m3??紤]RH接近100%可能出現(xiàn)降水過程,對大氣污染物起到一定的消除作用,因此在計(jì)算相對濕度和能見度對PM2.5的影響時(shí)扣除RH>99%時(shí)統(tǒng)計(jì)結(jié)果。根據(jù)太原市實(shí)際數(shù)據(jù)擬合吸濕增長因子R(RH)模型,確定a=7.612,b=12.954。當(dāng)5%≤RH<99%時(shí),相對濕度與吸濕因?yàn)樽拥南嚓P(guān)系數(shù)為0.730,當(dāng)40%≤RH<95%時(shí),相對濕度與吸濕因子的相關(guān)系數(shù)為0.867,擬合效果較好。由表3知RH≤60%,顆粒物吸濕增長較弱對空氣質(zhì)量影響較小;RH>60%吸濕增長作用將促進(jìn)PM2.5質(zhì)量濃度上升,且相對濕度越大,PM2.5質(zhì)量濃度增長越快;當(dāng)相對濕度由80%升至95%時(shí),吸濕增長可能使PM2.5質(zhì)量濃度上升200%以上。當(dāng)RH>95%時(shí),吸濕因子擬合相關(guān)性下降,具體影響需進(jìn)一步研究。

        5 結(jié)論

        1) 通過建立數(shù)學(xué)模型分析,秋冬季PM2.5濃度與相對濕度顯著相關(guān),根據(jù)太原市實(shí)際數(shù)據(jù)擬合吸濕增長因子R(RH)模型,a=7.612,b=12.954。當(dāng)5%≤RH<99%時(shí),相對濕度與吸濕因子的相關(guān)系數(shù)為0.730;40%≤RH<95%時(shí),相對濕度與吸濕因?yàn)樽拥南嚓P(guān)系數(shù)為0.867;當(dāng)RH≥95%,相關(guān)性較差,特別是RH接近100%時(shí),可能出現(xiàn)降水過程,對大氣污染物產(chǎn)生一定的清除作用,吸濕增長模型不適用,需進(jìn)一步研究。

        2) RH≤60%,顆粒物吸濕增長較弱對空氣質(zhì)量影響較?。籖H>60%吸濕增長作用將促進(jìn)PM2.5濃度上升,且相對濕度越大,PM2.5濃度增長越快;當(dāng)相對濕度由80%升至95%時(shí),吸濕增長可能使PM2.5濃度上升200%以上。建議在重污染天天氣預(yù)報(bào)中進(jìn)一步關(guān)注相對濕度的變化,提前采取措施控制相對干燥條件下PM2.5濃度,至少低于重度濃度限值的三分之一。

        3)2019年-2020年秋冬季,太原市南部地區(qū)PM2.5呈“⌒”變化趨勢,11月上旬有明顯陡升過程,與進(jìn)入采暖期污染物排放量增加有關(guān),需進(jìn)一步加強(qiáng)對供暖期間廢氣穩(wěn)定達(dá)標(biāo)排放和冬季廢氣污染源排放的監(jiān)管。

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