陳 婷，敖天其

(1.四川省氣象服務(wù)中心，成都 610072；2. 四川大學(xué)，水利水電學(xué)院，水力學(xué)與山區(qū)河流開(kāi)發(fā)保護(hù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，成都 610065)

伴隨著經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，全國(guó)各地出現(xiàn)了空氣質(zhì)量惡化的現(xiàn)象，影響城市生態(tài)環(huán)境和百姓身體健康，使得城市大氣環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)及污染防治已成為大氣污染研究和城市氣候研究領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一[1]。多名學(xué)者聚集污染較為嚴(yán)重的地區(qū)做了大量的研究[2～8]，研究表明大氣污染的發(fā)生有一個(gè)過(guò)程，是氣象要素和污染要素共同作用的結(jié)果，氣象擴(kuò)散條件對(duì)大氣污染物濃度有較大的影響，由于各地有不同的氣候特征以及污染物排放特征，大氣污染物在各地具有不同的演變特征。成都市作為四川省會(huì)，是四川盆地大氣污染物的高值中心之一，在多項(xiàng)污染物指標(biāo)中，顆粒污染問(wèn)題較為顯著，其中PM2.5的污染最為嚴(yán)重。PM2.5作為粒徑較小的污染物，對(duì)人體健康和大氣環(huán)境的危害突出[9～11]，PM2.5同時(shí)又是降低大氣能見(jiàn)度，造成灰霾天氣的主要原因[12]。研究表明，不利的氣象條件會(huì)顯著加重顆粒物的污染過(guò)程，風(fēng)速、降水、相對(duì)濕度等氣象要素能夠較好的解釋PM2.5的變化特征[13]。

目前，成都市大氣污染特征已開(kāi)展了一些研究，但相較于其他污染嚴(yán)重地區(qū)研究還比較少，謝雨竹[14]研究了成都市2013年6～8月多種大氣污染特征，表明該時(shí)段成都市O3污染和大氣顆粒物污染最為嚴(yán)重；孫歡歡[15]研究了成都市黑碳?xì)馊苣z污染特征；李昕翼[16]利用環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)和激光雷達(dá)探測(cè)資料，系統(tǒng)分析了一次灰霾過(guò)程的演變機(jī)理；鄧?yán)篬17]利用成都市2009年8月22 日～9月20日的采樣資料，分析了大氣顆粒物濃度的時(shí)空分布特征及其與氣象條件的關(guān)系。以上研究可以看出，以往對(duì)成都大氣污染物的研究受到站點(diǎn)和時(shí)段限制，大多選擇一次污染過(guò)程、幾個(gè)月的環(huán)境監(jiān)測(cè)資料或者同時(shí)對(duì)多種污染物資料進(jìn)行綜合研究，為避免時(shí)段較短不足以反應(yīng)污染物年季變化特征以及多因子綜合分析造成分析不深入的問(wèn)題，本文研究?jī)?nèi)容僅選取成都市區(qū)7個(gè)站點(diǎn)PM2.5監(jiān)測(cè)資料，利用2015年1月～2020年6月的小時(shí)數(shù)據(jù)，分析PM2.5濃度的年、季、日變化特征，同時(shí)分季節(jié)分析不同氣象要素與PM2.5濃度之間的相關(guān)性。

1 資 料

1.1 實(shí)況資料

本文使用了氣象觀測(cè)資料和污染監(jiān)測(cè)資料。其中，氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)自于四川省氣象局，選取了溫江站的2015年1月～2020年6月的逐小時(shí)的溫度、降水、氣壓、相對(duì)濕度、風(fēng)速等資料；PM2.5監(jiān)測(cè)資料來(lái)源于四川省生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)總站，選取了位于成都市區(qū)的7個(gè)國(guó)控站點(diǎn)，分別是大石西路、金泉兩街、君平街、梁家巷、三瓦窯、沙河鋪、十里店站的逐小時(shí)PM2.5監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，并對(duì)各站的小時(shí)污染數(shù)據(jù)進(jìn)行平均，用以分析成都市PM2.5濃度的時(shí)空分布特征。

1.2 PM2.5分級(jí)

從《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》(GB3095-2012)中可知，要對(duì)大氣污染物進(jìn)行分析，首先要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制，本文首先剔除了缺測(cè)和異常值。

對(duì)成都市PM2.5時(shí)空分布進(jìn)行分析時(shí)，首先對(duì)污染物濃度進(jìn)行了分級(jí)，根據(jù)PM2.5監(jiān)測(cè)網(wǎng)的空氣質(zhì)量新標(biāo)準(zhǔn)，24小時(shí)平均值分級(jí)如表1。對(duì)成都市污染物時(shí)空分布進(jìn)行分析時(shí)，將站點(diǎn)全天小時(shí)觀測(cè)值進(jìn)行平均，即為污染物的日均值。進(jìn)行污染物進(jìn)行季節(jié)變化分析時(shí)，選取3～5月為春季，6～8日為夏季，9～11月為秋季，12～2月為冬季。

表1 PM2.5的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)Tab.1 Classification Standard of PM2.5 (μg/m3)

2 污染物特征分析

圖1為成都市2015年1月～2020年6月PM2.5平均日濃度變化曲線，可見(jiàn)成都市PM2.5的變化趨勢(shì)較為一致，污染物濃度在冬季處于波峰，夏季處于波谷，波峰變化較大，波谷變化較小。利用線性傾向法[18]計(jì)算了PM2.5濃度隨時(shí)間的一元線性回歸變化率，得出從2015年起PM2.5的年變化率為-5.9μg/(m3·a)，結(jié)合PM2.5的年平均濃度(表2)，可以看出成都市PM2.5的濃度從2015年至今呈現(xiàn)逐年下降的趨勢(shì)，PM2.5年平均濃度從2015年的63.9μg/m3下降至2019年的42.6μg/m3。

表2 PM2.5濃度的年平均值Tab.2 Annual average value of PM2.5 concentration (μg/m3)

圖1 2015年1月～2020年6月PM2.5的變化曲線Fig.1 The change of PM2.5 from January 2015 to June 2020

2.1 日變化特征分析

2015年1月～2020年6月成都PM2.5濃度的日變化曲線如圖2所示，其中成都PM2.5的濃度日變化呈現(xiàn)單峰單谷分布，其中春季峰值在上午8點(diǎn)，夏季和秋季的峰值在上午9點(diǎn)，冬季的峰值則是在上午10點(diǎn)，冬季峰值較其他季節(jié)推后的原因可能是由于冬季日照時(shí)間少，大氣層結(jié)較穩(wěn)定，靜穩(wěn)天氣居多，溫度日變化更小，更有利污染物的沉降堆積。隨著溫度升高，邊界層抬升，湍流垂直交換增強(qiáng)，PM2.5的擴(kuò)散增強(qiáng)，谷值出現(xiàn)在16～17時(shí)。傍晚過(guò)后隨著溫度降低，邊界層高度下降，湍流垂直交換減弱，PM2.5濃度增大。

圖2 四季PM2.5濃度的日變化Fig.2 Diurnal Variation of PM2.5 in four seasons

2.2 季節(jié)變化特征分析

對(duì)2015年1月～2020年6月成都市PM2.5濃度進(jìn)行季節(jié)分析如表3所示，冬季為PM2.5濃度最高，冬季平均日濃度為228μg/m3，最高濃度達(dá)305μg/m3，冬季PM2.5的優(yōu)良天數(shù)占比49.2%，輕度和中度污染天數(shù)占比為39.1%，重度污染天數(shù)占比為9.7%。春季和秋季的平均日濃度為137μg/m3和81μg/m3，優(yōu)良濃度天數(shù)占比為81.7%、85.7%，輕度污染天數(shù)占比為14.9%、10.8%，春季輕度污染天數(shù)占比率高于秋季，說(shuō)明成都秋季污染擴(kuò)散條件更好，春秋兩季的中度污染及以上的占比較小，都在1%以下。夏季污染天數(shù)最少，優(yōu)良天數(shù)占比為97%。

表3 2015年1月～2020年6月成都市PM2.5的季節(jié)分布Tab.3 seasonal distribution of PM2.5 in Chengdu from January 2015 to June 2020

3 不同季節(jié)PM2.5與氣象要素的相關(guān)性分析

3.1 PM2.5濃度與風(fēng)速、氣溫、相對(duì)濕度、降水、風(fēng)速的相關(guān)性

從2015年1月～2020年6月四季PM2.5濃度與氣象要素相關(guān)統(tǒng)計(jì)結(jié)果(表4)可以看出，風(fēng)速與PM2.5的濃度相關(guān)性最強(qiáng)，在不同季節(jié)均呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)，當(dāng)風(fēng)速大時(shí)PM2.5的濃度小，當(dāng)風(fēng)速小時(shí)PM2.5的濃度大。降水在四季與PM2.5的濃度相關(guān)性均呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，降水在春夏與PM2.5的濃度的相關(guān)性僅次于風(fēng)速，這可能是因?yàn)榇合挠炅砍渑?，?duì)PM2.5濃的影響更為明顯。相對(duì)濕度與PM2.5在冬夏兩季呈現(xiàn)顯著的相關(guān)性，且在冬夏兩季呈現(xiàn)相反的特征。在冬季，相對(duì)濕度與PM2.5呈現(xiàn)顯著正相關(guān)，當(dāng)相對(duì)濕度越大，PM2.5的濃度越大，說(shuō)明冬季相對(duì)濕度越高，越有越有利于PM2.5的富集，同時(shí)濕度大時(shí)多存在逆溫現(xiàn)象，也使得空氣中的顆粒物不易擴(kuò)散。在夏季，相對(duì)濕度與PM2.5呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)，當(dāng)相對(duì)濕度越大，PM2.5的濃度越小，這可能與夏季雨水充沛有關(guān)，相對(duì)濕度的升高往往伴隨降水，降水對(duì)PM2.5起到?jīng)_刷沉降作用。氣壓在春季與PM2.5呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，當(dāng)氣壓上升時(shí)，PM2.5的濃度下降，這可能與成都春季氣壓波動(dòng)與冷空氣活動(dòng)有關(guān)，當(dāng)冷高壓南下影響成都時(shí)，同時(shí)帶來(lái)大風(fēng)降水天氣，使得PM2.5濃度下降。溫度在秋季與PM2.5呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)，當(dāng)溫度升高時(shí)，PM2.5的濃度下降。

表4 2015年1月～2020年6月四季PM2.5濃度與氣象要素相關(guān)統(tǒng)計(jì)結(jié)果Tab.4 The correlation between PM2.5 mass concentration and meteorological elements in four seasons from January 2015 to June 2020

3.2 冬季不同級(jí)別PM2.5濃度時(shí)氣象要素的日變化

對(duì)比冬季PM2.5超標(biāo)和達(dá)標(biāo)時(shí)段對(duì)應(yīng)氣象要素日變化(圖3)。風(fēng)速和相對(duì)濕度的變化特征為，PM2.5超標(biāo)時(shí)段的逐時(shí)風(fēng)速更低、相對(duì)濕度更高，說(shuō)明風(fēng)速越低、相對(duì)濕度越高，越有利于污染物的富集。溫度的變化特征為，PM2.5超標(biāo)時(shí)段日溫差更大，午后溫度更高。氣壓的變化特征為，PM2.5超標(biāo)時(shí)段氣壓更小。出現(xiàn)以上特征可能是由于冬季PM2.5濃度低時(shí)往往冷空氣活動(dòng)較為活躍，當(dāng)冷空氣活躍時(shí)溫度降低伴隨氣壓升高，風(fēng)速較大，反之靜穩(wěn)天氣時(shí)溫度較高，風(fēng)速較小，氣壓較低，PM2.5濃度增大。

圖3 冬季氣象要素的日變化特征Fig.3 diurnal variation characteristics of meteorological elements in winter

4 結(jié) 論

本文利用2015年1月～2020年6月的成都市逐小時(shí)的PM2.5濃度監(jiān)測(cè)資料和氣象觀測(cè)資料，對(duì)成都市PM2.5濃度的年、季、日變化進(jìn)行分析，并結(jié)合對(duì)應(yīng)時(shí)段氣象要素，分析了氣象要素與PM2.5濃度的相關(guān)性。得出以下的結(jié)論：

4.1 2015年1月～2020年6月污染物總體呈下降趨勢(shì)，PM2.5年變化率為-5.9μg/(m3·a)；PM2.5的濃度在冬季處于波峰，夏季處于波谷，波峰數(shù)值變化較大，波谷變化較小。

4.2 成都PM2.5濃度日變化為：峰值多出現(xiàn)在8～10時(shí)，谷值多出現(xiàn)在16～17時(shí)，其中冬季峰值較其他季節(jié)推后，造成這種原因可能是冬季日照短，大氣層結(jié)更穩(wěn)定，溫度日變化小，邊界層抬升更弱，更有利于污染物的沉降堆積。隨著輻射增強(qiáng)，溫度升高，邊界層抬升，16～17時(shí)PM2.5濃度達(dá)到最低。

4.3 成都冬季為PM2.5濃度最高季節(jié)，其中PM2.5的優(yōu)良天數(shù)占比僅為49.2%，輕度和中度污染天數(shù)達(dá)39.1%，重度污染天數(shù)占比9.7%，夏季為PM2.5濃度最低的季節(jié)，優(yōu)良天數(shù)占比為97%。

4.4 根據(jù)氣象要素在不同季節(jié)與PM2.5濃度的相關(guān)性分析可知，不同季節(jié)氣象要素與PM2.5濃度的相關(guān)性存在差異。風(fēng)速在各個(gè)季節(jié)與PM2.5濃度相關(guān)性最大，均呈負(fù)相關(guān)。降水則在春夏季與PM2.5濃度的相關(guān)性次于風(fēng)速，呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)。相對(duì)濕度在冬季與PM2.5濃度的相關(guān)性次于風(fēng)速，呈現(xiàn)正相關(guān)，說(shuō)明冬季相對(duì)濕度越高，越有利于PM2.5富集，而在夏季，相對(duì)濕度則與PM2.5濃度呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，這可能與夏季降水充沛有關(guān)。溫度在秋季在春夏季與PM2.5濃度的相關(guān)性次于風(fēng)速，呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)。

4.5 對(duì)比冬季PM2.5超標(biāo)和達(dá)標(biāo)時(shí)段對(duì)應(yīng)氣象要素日變化，PM2.5濃度超標(biāo)時(shí)段，逐時(shí)風(fēng)速更低、相對(duì)濕度更高、溫度日較差更大、氣壓更低，這可能與靜穩(wěn)天氣有關(guān)，而冬季PM2.5濃度低時(shí)往往與冷空氣活躍有關(guān)，冷空氣活躍時(shí)，氣壓更高、溫度日較差較小、風(fēng)速較大、濕度較小。