趙曉蓉，李艷紅*

1.新疆師范大學(xué)地理科學(xué)與旅游學(xué)院，新疆 烏魯木齊 830054 2.新疆維吾爾自治區(qū)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室“新疆干旱區(qū)湖泊環(huán)境與資源實(shí)驗(yàn)室”，新疆 烏魯木齊 830054

引 言

隨著城市的不斷發(fā)展與擴(kuò)張，NO2排放居高不下,引起大氣酸沉降、灰霾、臭氧等一系列環(huán)境問題，嚴(yán)重危害生態(tài)環(huán)境和人體健康。研究表明[1]，對(duì)流層NO2主要來自于機(jī)動(dòng)車尾氣和工業(yè)排放[2]。對(duì)大氣對(duì)流層NO2的研究方法主要有衛(wèi)星遙感資料和地基多軸差分吸收光學(xué)技術(shù)(DOAS)等。Richtre[3]等對(duì)比GOME-2和SCIAMACHY反演了NO2柱濃度在不同地區(qū)和季節(jié)的差異；Velders[4]等在此基礎(chǔ)上利用三維模式，反演全球?qū)α鲗覰O2分布情況；Lee[5]等利用成像DOAS數(shù)據(jù)對(duì)污染源排放煙羽擴(kuò)散模型進(jìn)行改進(jìn)；Kim[6]等韓國(guó)學(xué)者基于OMI傳感器，發(fā)現(xiàn)東北亞地區(qū)城市NO2濃度逐年呈增長(zhǎng)趨勢(shì)；章吳婷[7]結(jié)合GOME，SCIAMACHY和OMI傳感器監(jiān)測(cè)反演NO2柱濃度數(shù)據(jù)；閆歡歡[8]、程韻初[9]、崔遠(yuǎn)政[10]等基于OMI衛(wèi)星遙感反演資料，認(rèn)為我國(guó)NO2空間分布呈現(xiàn)出：東部最高、中部較低、西北最低的空間格局；并且西部地區(qū)NO2污染的主要驅(qū)動(dòng)因素是交通排放。李素文[11]、王焯如[12]、吳子揚(yáng)[13]、仝澤鵬[14]等利用DOAS技術(shù)對(duì)北京、上海、合肥、新疆大中小城市等地區(qū)進(jìn)行長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)，認(rèn)為機(jī)動(dòng)車保有量和車流量的增加是市區(qū)NO2主要污染源。王章軍[15]等采用DOAS技術(shù)，對(duì)青島市污染氣體進(jìn)行連續(xù)監(jiān)測(cè)，認(rèn)為NO2濃度與交通流量變化趨勢(shì)呈正相關(guān)并出現(xiàn)顯著“周末效應(yīng)”。以上研究都指出車輛對(duì)NO2的貢獻(xiàn)，但具體車流數(shù)量對(duì)NO2污染的時(shí)空分布及影響因素研究較少。干旱區(qū)晴朗少云的天氣對(duì)于光譜觀測(cè)十分有利，本文從車流量對(duì)大氣污染的影響方面出發(fā)，選取新疆天山北坡城市，經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，機(jī)動(dòng)車保有量迅速增長(zhǎng)，并位于高大天山山脈迎風(fēng)坡的河谷綠洲地帶，冬季長(zhǎng)達(dá)6個(gè)月的供暖期，污染物濃度隨之加強(qiáng)。利用MAX-DOAS技術(shù)，通過對(duì)2018年和2019年天山北坡烏魯木齊及周邊城市石河子和阜康3個(gè)城市市區(qū)進(jìn)行固定監(jiān)測(cè)，對(duì)主要交通干道進(jìn)行DOAS車載移動(dòng)監(jiān)測(cè)，分析車流量與對(duì)流層NO2柱濃度的時(shí)空變化規(guī)律，結(jié)合工廠、商業(yè)區(qū)、地形和氣象因素分析污染原因，為治理天山北坡城市改進(jìn)機(jī)動(dòng)車尾氣排放措施、治理大氣污染提供數(shù)據(jù)參考。

1 實(shí)驗(yàn)部分

1.1 研究區(qū)概況

2013年—2018年，我國(guó)機(jī)動(dòng)車保有量增加32.7%，年均增長(zhǎng)5.8%。在2018年，全國(guó)機(jī)動(dòng)車保有量達(dá)到3.27億輛，新疆維吾爾自治區(qū)機(jī)動(dòng)車達(dá)396.61萬輛。2018年全國(guó)機(jī)動(dòng)車氮氧化物(NOx)排放總量達(dá)到662.7萬噸，占全國(guó)排放總量的13.9%，機(jī)動(dòng)車尾氣排放氮氧化物已經(jīng)成為大氣污染的主要來源，煤煙-機(jī)動(dòng)車混合型大氣污染特征日漸顯著。在天山北坡經(jīng)濟(jì)帶的作用下，西部綜合性城市烏魯木齊作為新疆的首府，交通設(shè)施齊全，有1個(gè)國(guó)際機(jī)場(chǎng)和3個(gè)火車站，公共交通包括地鐵、8條BRT專線和若干環(huán)線快客。工業(yè)型中等城市石河子機(jī)場(chǎng)和火車站各一個(gè)，公路總里程1 640 km，公交線路36條。工業(yè)型小城市阜康距離烏魯木齊國(guó)際機(jī)場(chǎng)45 km，G7京新高速公路、省道303、重點(diǎn)鐵路運(yùn)輸線烏準(zhǔn)鐵路橫貫全境。隨著交通格局的逐漸完善，機(jī)動(dòng)車保有量的日益增長(zhǎng)，城市道路發(fā)展滯后車輛擁堵嚴(yán)重，交通貢獻(xiàn)的氮氧化物不斷增加，機(jī)動(dòng)車尾氣產(chǎn)生的氮氧化物已成為對(duì)流層NO2的主要來源之一。2018年在全疆19個(gè)城市中，烏魯木齊市、石河子和阜康市全年空氣質(zhì)量排名均處于倒數(shù)，烏魯木齊和阜康空氣污染屬于混合型污染，石河子屬于煤煙沙塵型污染；而另外這三個(gè)城市都位于天山北坡和準(zhǔn)噶爾盆地邊緣(如圖1)，屬于山盆體系下的河谷綠洲城市，冬季在冷高壓的控制下多為靜風(fēng)天氣，大氣層結(jié)穩(wěn)定，逆溫層較厚，阻止了空氣水平和垂直運(yùn)動(dòng)，導(dǎo)致污染物集聚、擴(kuò)散困難，機(jī)動(dòng)車引起的NO2污染應(yīng)該引起重視。

1.2 監(jiān)測(cè)方法與數(shù)據(jù)處理

1.2.1 車流量數(shù)據(jù)

2018年—2019年，在烏魯木齊、石河子和阜康市各城市主干道的交通節(jié)點(diǎn)利用數(shù)碼相機(jī)進(jìn)行車流量監(jiān)測(cè)，早晨的監(jiān)測(cè)時(shí)間在9—12點(diǎn)，中午在12—15點(diǎn)，傍晚在19—20點(diǎn)，早晚車流監(jiān)測(cè)時(shí)間正值高峰期。在市中心分別將車輛監(jiān)測(cè)點(diǎn)選取在新醫(yī)路立交橋(附近是新疆師范大學(xué)昆侖校區(qū))、石河子大學(xué)附近、阜康天賜賓館。其監(jiān)測(cè)點(diǎn)附近均為商業(yè)區(qū)、學(xué)校等人群密集地，車流量大。

1.2.2 NO2垂直柱濃度數(shù)據(jù)

觀測(cè)儀器miniMAX-DOAS是德國(guó)海德堡大學(xué)和Hoffmann公司聯(lián)合開發(fā)的利用太陽(yáng)散射光反演地面NO2垂直柱濃度的便攜式應(yīng)用被動(dòng)DOAS技術(shù)的多軸差分吸收光學(xué)設(shè)備。儀器在測(cè)量過程中會(huì)產(chǎn)生包括暗電流和電子偏移的噪音，選用350～430 nm波長(zhǎng)來反演對(duì)流層NO2垂直柱濃度，將光譜導(dǎo)入Windoas軟件消除系統(tǒng)噪音帶來的影響。圖2(a,b)分別為2018年12月13日11:30在烏魯木齊市MAX-DOAS固定監(jiān)測(cè)獲得的30°仰角的觀測(cè)光譜反演示例的擬合曲線與擬合殘差。參照《國(guó)家環(huán)境空氣質(zhì)量檢測(cè)規(guī)范》(試行)，根據(jù)城市人口分布、車流量狀況，同時(shí)根據(jù)城市功能布局、出入城市狀況制定各城市的移動(dòng)監(jiān)測(cè)路線。烏魯木齊、石河子和阜康各城市的固定監(jiān)測(cè)點(diǎn)選擇在新疆師范大學(xué)昆侖校區(qū)、石河子大學(xué)附近和阜康天賜賓館附近，固定監(jiān)測(cè)的時(shí)間為每天9:00—19:00。車載MAX-DOAS監(jiān)測(cè)是沿著各城市的外環(huán)路進(jìn)行監(jiān)測(cè)，監(jiān)測(cè)時(shí)間同樣也在9:00—19:00。烏魯木齊移動(dòng)監(jiān)測(cè)在圍繞外環(huán)路和縱貫市區(qū)的河灘快速路，石河子沿北一、西三、北十五、東七路進(jìn)行監(jiān)測(cè)，阜康市圍繞準(zhǔn)噶爾路、Z529、G335進(jìn)行環(huán)城監(jiān)測(cè)。選取2018年—2019年進(jìn)行固定監(jiān)測(cè)和移動(dòng)監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)。對(duì)車流量和NO2濃度的數(shù)據(jù)進(jìn)行了t檢驗(yàn)和相關(guān)性分析，以及結(jié)合車載MAX-DOAS監(jiān)測(cè)的NO2數(shù)據(jù)利用Arcgis進(jìn)行克里金插值分析。

圖2 MAX-DOAS測(cè)量光譜反演示例(a)：擬合曲線；(b)：擬合殘差Fig.2 MAX-DOAS measurement spectral inversion example(a)：Fitting curve；(b)：Fitting residual

1.2.3 各功能區(qū)數(shù)量數(shù)據(jù)

在高德開發(fā)平臺(tái)https://lbs.amap.com/經(jīng)過POI搜索得到，以車輛監(jiān)測(cè)點(diǎn)為中心，搜索附近1 000 m范圍內(nèi)的各種功能區(qū)，并統(tǒng)計(jì)其數(shù)量。

2 結(jié)果與討論

2.1 各城市車流量的時(shí)間變化

圖3為三個(gè)城市的車流量日變化都呈現(xiàn)出“早晚高，晚上略高于早晨” 的特征。烏、石、阜在每日早高峰車流量分別達(dá)到1 418，204和183輛/5 min，此后車流量逐漸降低，在12：00—14:00到達(dá)低谷，分別為1 351，191和171輛/5 min，晚上19:00—21:00出現(xiàn)一天最高峰，分別是1 448，211和201輛/5 min。如圖4，經(jīng)過t檢驗(yàn)(p<0.05)，三個(gè)城市車流量的季節(jié)變化顯著。但是最大值都出現(xiàn)在冬季，烏、石、阜三個(gè)城市冬季車流量分別為1 483，270和211輛/5 min。烏魯木齊和阜康都是夏季時(shí)車流量最低，分別為1 247和147輛/5 min。石河子在秋季時(shí)車流量最低，為148輛/5 min。烏、石、阜三個(gè)城市車流量季節(jié)變化分別為：冬>春>秋>夏、冬>春>夏>秋、冬>春>秋>夏。

圖3 各城市車流量的日變化Fig.3 Diurnal variation of traffic flow in different cities

圖4 各城市車流量的季節(jié)變化Fig.4 Seasonal variation of traffic flow in different cities

2.2 各城市NO2VCD的時(shí)間變化

由圖5可見，三個(gè)城市對(duì)流層NO2VCD和車流量的日變化趨勢(shì)一致，都呈現(xiàn)出“早晚高，中午低”的趨勢(shì)，并且晚上濃度最高。三個(gè)城市早上和晚上、中午和晚上差異顯著(p<0.05)，早上和中午的NO2VCD(p>0.05)差異不顯著。但是三個(gè)城市NO2VCD變化幅度不同，其中烏魯木齊變化幅度最大，為14.03×1015molec·cm-2。石河子和阜康兩個(gè)城市變化幅度相對(duì)平緩，最大變幅分別是9.15×1015和10.10×1015molec·cm-2。三個(gè)城市對(duì)流層NO2VCD在19:00達(dá)到最高峰，在13:00達(dá)到低谷。13：00—15:00 NO2VCD處于相對(duì)平穩(wěn)狀態(tài)，而15:00—19:00間NO2VCD激劇增長(zhǎng)。全天大部分時(shí)間烏魯木齊對(duì)流層NO2VCD均大于石河子和阜康兩個(gè)城市。圖6，在季節(jié)變化中，除了春季和秋季(p>0.05)差異性不顯著外，其余季節(jié)差異性均顯著。三個(gè)城市的NO2VCD都在冬季達(dá)到最大值，分別為18.9，13.55和14.95×1015molec·cm-2；都在夏季達(dá)到最小，分別為13.38，10.71和8.82×1015molec·cm-2。烏魯木齊在四個(gè)季節(jié)的NO2VCD均大于石河子和阜康，石河子在春、夏、秋三個(gè)季節(jié)大于阜康。三個(gè)城市的季節(jié)變化都是：冬>春>秋>夏。

圖5 各城市NO2VCD的日變化Fig.5 Diurnal variations of NO2VCD in cities

圖6 各城市NO2VCD的季節(jié)變化Fig.6 Seasonal changes in NO2VCD in various cities

2.3 各城市市區(qū)車流量和NO2VCD的分布

三個(gè)城市中車流量和NO2VCD都在冬季呈現(xiàn)最大值，利用2018年和2019年冬季移動(dòng)監(jiān)測(cè)的NO2VCD數(shù)據(jù)進(jìn)行克里金插值分析，并疊加各車輛監(jiān)測(cè)點(diǎn)的早晚車流量狀況，分析車輛流向，得到圖7(a,b,c)。在烏魯木齊新醫(yī)路、廣匯商業(yè)區(qū)和燕兒窩車流量是晚>早，平均車流量為1 298，1 561和241輛/5 min，而在蘇州路和華凌市場(chǎng)是早>晚，平均車流量為583和912輛/5 min，北部蘇州立交橋車流量最小。雖各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的早晚車流量有所差異，但車流的流向基本一致，車輛向新醫(yī)路和廣匯商業(yè)區(qū)集中。在由圖7(a)整體上可以看出烏魯木齊的NO2VCD濃度的高值集中在市區(qū)內(nèi)部，與車流量的分布近似，NO2VCD的濃度在車流量較高的廣匯商業(yè)區(qū)和華凌市場(chǎng)達(dá)到高值，分別為34.23和29.87×1015molec·cm-2，并且在東南風(fēng)的主導(dǎo)下，市區(qū)西北角出現(xiàn)高值，達(dá)到22.43×1015molec·cm-2。石河子市早晚車流量最大值都出現(xiàn)在距離市區(qū)較近的瑪河大廈，平均車流在290輛/5 min[見圖7(b)]，最小出現(xiàn)在北工業(yè)園區(qū)，平均值在50輛/5 min。在早晚的車流對(duì)比中，除了瑪河大廈車流量為早>晚，其余都是晚>早。車流量流向基本在市區(qū)中心和客運(yùn)站集中。NO2VCD高值集中南部，在南部車流較大的瑪河大廈附近濃度最大為16.83×1015molec·cm-2，在西北風(fēng)的主導(dǎo)下，濃度在東南達(dá)到高值。在車流量最小的工二連濃度最小，為3.67×1015molec·cm-2。在阜康市，可以看出有兩個(gè)循環(huán)，一個(gè)是內(nèi)流一個(gè)是外流[見圖7(c)]，外流基本流向不變，均為流向市區(qū)內(nèi)和工廠，在市中心的內(nèi)流中早晨是向阜康天賜賓館附近的商業(yè)區(qū)集中，晚上有中國(guó)煙草和天池商貿(mào)兩個(gè)集中點(diǎn)。NO2VCD在南部有三個(gè)高值，第一個(gè)小高峰在西南部的工業(yè)區(qū)，為15.67×1015molec·cm-2，第二個(gè)高值在軍墾路，第三個(gè)高值在市中心的阜康天賜賓館附近，其車流量最大。在西北風(fēng)的主導(dǎo)下，東南部出現(xiàn)污染次高值，為13.75×1015molec·cm-2。由此可以看出各城市車流量差異明顯，最大值和最小值都是烏魯木齊>石河子>阜康，車流量最大值都出現(xiàn)在市區(qū)人流密集的商業(yè)區(qū)和貿(mào)易中心，而最小值都在遠(yuǎn)離中心城市的未完全開發(fā)的地方。車流量較大的地方，NO2VCD也會(huì)出現(xiàn)高值。

圖7 各城市車流量和NO2濃度的空間分布狀況Fig.7 The spatial distsibution of traffic flow and NO2 concentration in each city

2.4 各城市NO2VCD成因分析

2.4.1 內(nèi)因

2.4.1.1 車流量對(duì)NO2VCD的影響

對(duì)三個(gè)城市早中晚和春夏秋冬的車流量數(shù)據(jù)與相對(duì)應(yīng)的NO2VCD數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析。表1所示，車流量與NO2VCD的日變化與季節(jié)變化都呈現(xiàn)顯著正相關(guān)。NO2VCD出現(xiàn)的高峰與早晚上下班高峰期相一致，中午由于午間休息時(shí)間短，部分通勤人員選擇在單位附近就餐，車流量出現(xiàn)“低谷”，而傍晚下班后時(shí)間充裕休閑人數(shù)增多車流量最大。早晚由于太陽(yáng)高度角較小，太陽(yáng)光強(qiáng)度弱，并且正值早晚車流高峰期，機(jī)動(dòng)車排放的NO2不易分解，則早晚的車流量與NO2VCD相關(guān)性最強(qiáng)；雖中午車流較早、晚下降不明顯，但由于中午光照強(qiáng)，NO2發(fā)生光化學(xué)反應(yīng)，則中午NO2VCD較低。在車流量與NO2VCD的季節(jié)相關(guān)性中，冬>秋>春>夏。冬季相關(guān)性最強(qiáng)，因?yàn)槎咎鞖夂?，人們多?huì)選擇開車出行，車流最大，則NO2VCD也最高。

表1 車流量與NO2VCD的相關(guān)性分析Table 1 Correlation analysis between traffic flow and NO2VCD

2.4.1.2 車流量與各功能區(qū)數(shù)量的關(guān)系

如表2，車流量的大小與各功能區(qū)的數(shù)量呈顯著正相關(guān)。車輛在城市中各功能區(qū)間高度流動(dòng)，早晨從住宅區(qū)流向商業(yè)區(qū)、科教單位、政府機(jī)關(guān)、企業(yè)公司，中午則從辦公場(chǎng)所流向餐飲購(gòu)物等地，晚上則與早上相反，從辦公區(qū)返回到住宅區(qū)。正是人們居住空間的分異，造成車輛的移動(dòng)，則帶來NO2的空間分異。在表3中可以看出，餐飲購(gòu)物較多的地方車流量相應(yīng)較大，NO2濃度高。其中，車流量與住宅相關(guān)性最強(qiáng)，因?yàn)槿藗兊母黜?xiàng)活動(dòng)都是以住宅區(qū)為出發(fā)地和目的地。

表2 車流量與各功能區(qū)數(shù)量的相關(guān)性分析Table 2 Correlation analysis between traffic flow and the number of functional areas

表3 各城市數(shù)車點(diǎn)附近1 km范圍內(nèi)的功能區(qū)數(shù)量Table 3 The number of functional areas within 1 km of each city’s car-count point

2.4.2 外因

2.4.2.1 地形的影響

天山北坡的烏魯木齊西、南、東三面環(huán)山，呈喇叭狀地形；阜康則在這樣喇叭口地形的右側(cè)，石河子南倚天山，北接古爾班通古特沙漠。山盆體系下的河谷綠洲城市，夏、秋季山谷風(fēng)表現(xiàn)明顯，大氣對(duì)流層較厚，對(duì)流運(yùn)動(dòng)明顯，污染物易于擴(kuò)散。在冬、春季，準(zhǔn)噶爾盆地冷空氣南下，遇到高大天山山脈阻擋返折向下，積聚于山腳下，形成厚的逆溫層，大氣層結(jié)穩(wěn)定，不利于污染物垂直擴(kuò)散；經(jīng)常出現(xiàn)靜風(fēng)天氣，并且持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)，不利于污染物水平擴(kuò)散，導(dǎo)致污染物集聚，引發(fā)冬季嚴(yán)重的大氣污染。

2.4.2.2 風(fēng)向風(fēng)速影響

風(fēng)會(huì)對(duì)大氣污染物起到擴(kuò)散作用，首先風(fēng)向會(huì)影響污染物的水平移動(dòng)方向，其次風(fēng)速大小影響污染物擴(kuò)散程度。由圖8和圖9可知，三個(gè)城市的0～4和4～8 m·s-1的低風(fēng)速天氣的占比在冬季最高。其次是秋、春、夏。這與NO2濃度的季節(jié)變化大致相同，因低風(fēng)速天氣不易于污染物擴(kuò)散。烏魯木齊在春、夏、秋三個(gè)季節(jié)主導(dǎo)風(fēng)向是東北風(fēng)，結(jié)合烏魯木齊喇叭狀的地形，風(fēng)從喇叭口進(jìn)入。但是春、夏季12.1～16 m·s-1占比分別為15%和29%，有利于污染物的擴(kuò)散，則市區(qū)內(nèi)污染物較小。冬季則以西南風(fēng)為主導(dǎo)，將污染物傳輸至城區(qū)，并且4.1～8 m·s-1的風(fēng)速占到96%，不利于污染物的擴(kuò)散稀釋，則NO2VCD較高。石河子全年以西、西北風(fēng)為主，將西北部工業(yè)區(qū)的污染傳輸至下風(fēng)向的市區(qū)，冬季0～4 m·s-1的風(fēng)速占比達(dá)到81%，更不利于污染物的擴(kuò)散。阜康春、秋季以東北風(fēng)為主，夏、冬季以西、西北風(fēng)為主，而這些風(fēng)向都會(huì)受到南部山脈的阻擋，冬季0～4 m·s-1的風(fēng)速占48%，導(dǎo)致污染物聚集。

圖8 各城市四季的風(fēng)速的風(fēng)向Fig.8 Wind direction of wind speed in each city in four seasons

圖9 各城市的四季風(fēng)速占比情況Fig.9 Proportion of wind speed in each city in four seasons

2.5 影響污染的人為因素

天山北坡的三類城市的車流量和污染特征，與我國(guó)其他地區(qū)的城市出現(xiàn)相同變化趨勢(shì)。日變化呈現(xiàn)“雙峰型”，季節(jié)變化均為冬季最高，夏季最低，在空間上車輛都集中于市區(qū)，污染物濃度則由市區(qū)向城市外圍逐漸遞減。在內(nèi)地個(gè)別城市出現(xiàn)周末效應(yīng)，而天山北坡三類城市并無此發(fā)現(xiàn)。烏魯木齊車流量最大，但與其他城市研究結(jié)果對(duì)比發(fā)現(xiàn)，烏魯木齊車流量(1 049輛/5 min)大于天津[16](586輛/5 min)、北京[17](500輛/5 min)、南京[18](368輛/5 min)等城市。天山北坡三類城市年平均NO2VCD(烏魯木齊為10.48×1015molec·cm-2，石河子為9.87×1015molec·cm-2，阜康為8.65×1015molec·cm-2)小于京津冀地區(qū)(18×1015molec·cm-2)、山東[19](17.34×1015molec·cm-2)，大于蘇北、安徽、浙江杭州、寧波以南等地區(qū)[20](5×1015molec·cm-2)、珠江三角洲[21](7.4×1015molec·cm-2)。天山北坡的烏魯木齊、石河子和阜康車流數(shù)量與NO2濃度有較強(qiáng)的相關(guān)性，這便是天山北坡污染濃度高的內(nèi)在原因。表4對(duì)比發(fā)現(xiàn)，天山北坡三類城市在2009年—2019年10年間經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率在200%以上，大于北京、上海等發(fā)達(dá)城市，石河子機(jī)動(dòng)車增長(zhǎng)最為迅速，達(dá)到555%，其次是烏魯木齊，達(dá)到375%，遠(yuǎn)大于其他城市，說明在這10年間，天山北坡城市經(jīng)濟(jì)迅猛發(fā)展，機(jī)動(dòng)車保有量快速增長(zhǎng)，以煤炭為主的能源結(jié)構(gòu)、火力發(fā)電、化工生產(chǎn)、機(jī)動(dòng)車尾氣排放，隨之帶來嚴(yán)重的環(huán)境污染。

表4 國(guó)內(nèi)城市對(duì)比分析Table 4 Comparative analysis of domestic cities

2.6 影響污染的自然因素

國(guó)內(nèi)的平原型和沿海型城市污染嚴(yán)重主要是由于內(nèi)在排放強(qiáng)度大，北方地區(qū)有冬季燃煤和機(jī)動(dòng)車輛的排放，南方地區(qū)有工業(yè)污染和機(jī)動(dòng)車排放，并且受季風(fēng)氣候影響，夏季高溫多雨，冬季寒冷干燥，多靜穩(wěn)天氣則形成嚴(yán)重污染；盆地型城市工業(yè)發(fā)展迅速，污染排放突出，由于地形的限制，位于背風(fēng)坡或四周高、中間低，形成焚風(fēng)效應(yīng)和逆溫天氣，污染物不易擴(kuò)散。這些城市污染嚴(yán)重不僅有內(nèi)在的污染排放還有外部的地形和氣象因素影響。而在我國(guó)西北部的天山山脈和準(zhǔn)噶爾盆地這樣的巨大山盆體系下，形成由河流灌溉而來的河谷綠洲城市，在大陸性氣候的作用下，西北地區(qū)冬季漫長(zhǎng)，供暖期長(zhǎng)達(dá)半年之久，并且高大的天山山脈阻擋南下的冷空氣，在此回旋，形成深厚逆溫層，大氣層結(jié)溫度，污染物不易擴(kuò)散。

3 結(jié) 論

車流量對(duì)NO2有明顯貢獻(xiàn)，并且NO2污染嚴(yán)重的原因不僅有污染物的排放，另外城市的形態(tài)和風(fēng)向風(fēng)速對(duì)其污染的擴(kuò)散有明顯影響，結(jié)合烏魯木齊、石河子、阜康三類不同規(guī)模城市車流量，利用地基多軸差分光譜儀(Mini MAX-DOAS)對(duì)NO2VCD進(jìn)行監(jiān)測(cè)，分析了不同城市車流量和NO2VCD的時(shí)間和空間變化，并分析其原因，得出以下結(jié)論：

(1)天山北坡的烏魯木齊、石河子、阜康三個(gè)城市的車流量和市區(qū)NO2VCD的日變化都呈現(xiàn)出“早晚高，晚上高于早晨”的變化特征；季節(jié)變化表現(xiàn)出冬春季大于秋夏季的特征；這些時(shí)間變化上與人們的出行習(xí)慣和生活方式有密切關(guān)系。三個(gè)城市的車流量狀況：烏魯木齊>石河子>阜康。

(2)三類城市的車流空間分布中，各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的車流量有所差異并不是所有地點(diǎn)都是晚上>早晨，這便造成了車流的明顯流向，經(jīng)過分析顯示車流流向都集中于市中心或人群密集的商業(yè)中心等地。住宅區(qū)的數(shù)量與車流量的數(shù)量最為相關(guān)，這便產(chǎn)生了人們利用車輛在空間上的流動(dòng)，則形成污染物的空間分布。并且對(duì)車載MAX-DOAS監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行克里金插值分析，NO2濃度高值區(qū)也同樣出現(xiàn)在車流密集的地點(diǎn)，表明車流對(duì)NO2VCD的貢獻(xiàn)顯著。

(3)天山北坡城市在近十年間經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率和機(jī)動(dòng)車保有量迅速增長(zhǎng)，污染嚴(yán)重不僅由于大量人為排放，更不能忽略的是三個(gè)城市都處于都處天山-準(zhǔn)噶爾盆地的山盆體系下，阻擋南下的冷空氣，造成污染物聚集。另外冬春季低風(fēng)速天數(shù)較多，逆溫層深厚、大氣層結(jié)穩(wěn)定，不利于污染物的擴(kuò)散。