王伊寧

（吉林師范大學(xué) 旅游與地理科學(xué)學(xué)院，吉林 四平 136000）

近年來，我國城市空氣質(zhì)量治理工作逐漸加強(qiáng)，空氣質(zhì)量逐步改善，但北方城市受冬季供暖、汽車尾氣排放等因素的影響，大氣污染狀況仍然嚴(yán)峻。主要表現(xiàn)在PM10、SO2和NOX污染3 個方面，全國60%以上的城市PM10超過國家空氣質(zhì)量二級標(biāo)準(zhǔn)，北方城市尤為突出，人口超過100×104的大城市普遍存在氮氧化物污染問題，酸雨對生態(tài)環(huán)境影響也在不斷加劇[1-2]。環(huán)境污染的流行病學(xué)研究證實(shí)SO2等空氣污染物通過進(jìn)入人體呼吸系統(tǒng)和血液循環(huán)系統(tǒng)危害人類健康，導(dǎo)致人群呼吸系統(tǒng)和心腦血管疾病的死亡率和發(fā)病率增加[3]。我國對大氣污染狀況研究較晚，多集中在北京、上海、珠三角等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)[4-6]，東北城市研究相對較少。長春市城市人口稠密、工業(yè)集中、交通擁擠，冬季干冷漫長，易產(chǎn)生逆溫天氣，污染物擴(kuò)散較慢[7]。長春市是煤煙型、汽車尾氣型以及其他污染并重的復(fù)合型污染城市[8]，冬季供暖產(chǎn)生大量污染物排放，空氣污染問題嚴(yán)重，給生態(tài)環(huán)境和人類健康帶來了嚴(yán)重危害。因此針對城市大氣污染物時空變化規(guī)律、影響因素的研究，對于治理大氣污染、提高空氣質(zhì)量具有重要意義。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

大氣污染物數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)來自中國空氣質(zhì)量在線監(jiān)測分析平臺（https：//www.aqistudy.cn/）和天氣網(wǎng)（https：//rp5.ru/）。時間范圍為2015 年1 月1 日—2016 年12 月31 日，數(shù)據(jù)類別包括顆粒物PM2.5、PM10和氣態(tài)污染物NO2、SO2、CO、O3的日均濃度值，氣象數(shù)據(jù)為氣溫、氣壓、降水量、相對濕度、風(fēng)級等。

1.2 數(shù)據(jù)處理與方法

根據(jù)《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》（GB 3095-2012）和空氣質(zhì)量指數(shù)（AQI）對長春市大氣污染物濃度含量進(jìn)行評價，其次對不同時間序列上的大氣污染物變化特征進(jìn)行對比分析，最后通過SPSS 23 對大氣污染物與氣象要素之間的相關(guān)性進(jìn)行非參數(shù)相關(guān)性分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 基本特征

2015 年（365 d）空氣質(zhì)量優(yōu)良日數(shù)共234 d，占全年64.1%，2016 年（366 d）優(yōu)良日數(shù)為289 d，占全年78.9%，優(yōu)良日數(shù)增幅較大。污染日數(shù)2016 年（77 d）遠(yuǎn)低于2015 年（131 d），相差近一倍且重污染天氣日數(shù)2016 年（5 d）極少，遠(yuǎn)低于2015年（28 d）。

圖1 2015年—2016年長春市空氣質(zhì)量等級天數(shù)統(tǒng)計Fig.1 Statistics of air quality grade days in Changchun City

對比表1，長春市2016年顆粒物超標(biāo)日數(shù)大幅下降，PM2.5超標(biāo)日數(shù)較2015 年減少43.8%，PM10超標(biāo)日數(shù)僅為上一年的30%。在排除異常偏高值情況下，2015 年P(guān)M2.5、PM10濃度高峰值范圍在150～250 μg·m-3和200～300 μg·m-3，2016 年為100～150 μg·m-3和100～250 μg·m-3，年際差異明顯。2016 年顆粒物濃度異常偏高值較2015年明顯增多，這與研究區(qū)污染物排放、氣象因素、人為活動等影響有關(guān)。SO2和CO濃度無超出濃度限制日數(shù)。SO2濃度范圍為4～150 μg·m-3（2015）和4～120 μg·m-3（2016），年內(nèi)差值較大。CO 范圍為0.3～3.5 mg·m-3和0.4～2.5 mg·m-3。NO22016年超標(biāo)天數(shù)僅1 d較2015年大幅較少，NO2濃度最高值較2015 年明顯下降。O3受機(jī)動車量尾氣排放影響，無明顯降幅，且超標(biāo)天數(shù)集中在春夏季?？傮w上，2015 年—2016 年空氣質(zhì)量狀況有所改善，污染物超標(biāo)天數(shù)逐漸減少，污染物濃度范圍逐漸降低。

表1 各項(xiàng)污染物超標(biāo)天數(shù)及濃度范圍（CO：mg·m-3，其他：μg·m-3）Tab.1 Number of days and concentration range of various pollutants exceeding the standard

2.2 時間變化特征

2.2.1 月變化

顆粒物PM2.5月際變化呈“單峰單谷”型，2015 年11 月—2016 年2 月為高濃度峰期，主要受長春市供暖期燃煤產(chǎn)生大氣污染物排放量升高影響，其中氣態(tài)污染物NO2、SO2、CO 是形成PM2.5的主要來源[9]；PM10除采暖期增高外，3 月出現(xiàn)猛增趨勢，總體呈現(xiàn)“雙峰”型，這與長春地處平原春季大風(fēng)天數(shù)增多有關(guān)，受到風(fēng)力增強(qiáng)影響出現(xiàn)揚(yáng)塵現(xiàn)象，風(fēng)力可達(dá)6 級。通過2015 年—2016 年際間對比，近年來顆粒物污染物濃度逐漸降低，PM2.5、PM10變化趨勢基本一致。

SO2變化呈U 型，2015 年11 月—2016 年3 月出現(xiàn)高濃度值，4 月—10 月變化平穩(wěn)，且濃度極低，高低濃度月間差異明顯，整體上冬高夏低。CO 變化趨勢與SO2相對一致，呈現(xiàn)U型。受氣象條件限制，輻射逆溫全年均可出現(xiàn)，且夏季夜短逆溫層較薄，消失較快；冬季夜長逆溫層較厚，消失較慢，冬季大氣系統(tǒng)受冷高壓控制，形成大面積下沉逆溫常與輻射逆溫結(jié)合，形成深厚的逆溫層，從而嚴(yán)重阻礙污染物擴(kuò)散[10]。夏季雨期降水量豐富對污染物具有消減作用。

NO2濃度變化趨勢與SO2不同，呈波浪形，高低月間差異小，變化幅度較小，這與城市內(nèi)機(jī)動車尾氣排放量有關(guān)，機(jī)動車排放尾氣是氮氧化物排放量的重要部分，由于全年機(jī)動車尾氣排放變化不明顯所以NO2變化不顯著。O3濃度逐月變化趨勢與其他污染物不同，呈現(xiàn)單峰型，5 月—7 月濃度最高，受太陽輻射等因素影響，O3增長快速，12月前后受長春燃煤供暖、工業(yè)源排放和汽車尾氣排放影響顆粒物排放增高，霧霾天氣頻繁影響太陽輻射限制O3生成。

圖2 2015年—2016年大氣污染物逐月變化Fig.2 Monthly changes of air pollutants from 2015 to 2016

2.2.2 季節(jié)變化

顆粒物濃度PM2.5、PM10呈冬高秋低，夏秋季差異極小，冬季濃度高與長春市冬季供暖時間基本一致，北方城市冬季煤煙污染比例較大，城市顆粒物排放增加，空氣質(zhì)量較差。低濃度值季節(jié)與夏季降水量增長趨勢相符，降水對顆粒物具有明顯的濕沉作用，大氣污染物受雨水影響沉降[11]。

SO2、NO2、CO 季節(jié)濃度呈冬高夏低，O3為冬低夏高。NO2月均值在30～60 μg·m-3，沒有明顯的極大值和極小值，年際間變化相對一致，總體上夏季較冬季月均濃度值稍低。夏季太陽輻射強(qiáng)，大氣光化學(xué)反應(yīng)加劇，O3濃度在夏季快速增高，冬季大氣層相對穩(wěn)定，多逆溫現(xiàn)象污染物難以擴(kuò)散，冬季污染濃度隨之升高。

2.3 影響因素與大氣污染物濃度間的相關(guān)性研究

大氣污染物濃度變化受到污染源、人類活動、氣象因素等多種因素影響。長春市大氣污染狀況為復(fù)合型大氣污染，主要成因?yàn)榛剂先紵?、冬季燃煤供暖、汽車尾氣排放和秸稈焚燒等[8]。人口密度、房屋建筑施工面積與大氣污染物也具有正相關(guān)性。相關(guān)研究表明，氣象要素在一定時期內(nèi)、污染源相對穩(wěn)定的前提下，對大氣污染物濃度變化影響較為明顯。

通過分析可知PM2.5、PM10、NO2、SO2、CO 與溫度和降水量呈顯著負(fù)相關(guān)，和氣壓呈顯著正相關(guān)，O3與溫度和降水量呈顯著正相關(guān)、和氣壓呈顯著負(fù)相關(guān)。相對濕度僅與PM10呈負(fù)相關(guān)，相關(guān)性較弱。風(fēng)級與大氣污染物沒有相關(guān)性，溫度與SO2相關(guān)性最好。

PM2.5、PM10、NO2、SO2、CO 與溫度呈顯著負(fù)相關(guān)，隨著氣溫升高，垂直方向上空氣對流加強(qiáng)，污染物擴(kuò)散加快，污染物濃度降低。O3與溫度呈顯著正相關(guān)，隨著夏季連續(xù)高溫天氣出現(xiàn)，大氣光化學(xué)反應(yīng)頻繁，加速二次氣溶膠生成，O3也隨之增多。氣壓與各污染物都有顯著相關(guān)性，溫度情況相反，PM2.5、PM10、NO2、SO2、CO 與氣壓呈顯著正相關(guān)，O3與氣壓呈顯著負(fù)相關(guān)。在氣壓系統(tǒng)中，低壓系統(tǒng)內(nèi)氣流上升，高壓系統(tǒng)控制時區(qū)內(nèi)氣流下沉?？傮w上，強(qiáng)高壓、強(qiáng)低壓控制下風(fēng)速較快有利于空氣污染物擴(kuò)散，空氣污染狀況減弱，弱高壓、弱低壓風(fēng)速慢，不利于空氣污染物擴(kuò)散，污染狀況加劇。

相關(guān)研究表明，降水對于大氣能見度、顆粒物濃度以及氣態(tài)污染物濃度均有不同程度的影響。降水量與PM2.5、PM10、NO2、SO2、CO 呈顯著負(fù)相關(guān)，降水量越大污染物濃度越低，O3與降水量呈正相關(guān)，由于SO2能夠溶于水，降水對SO2影響較大，清除效果明顯。

表2 氣象要素與大氣污染物濃度間的Spearman相關(guān)系數(shù)Tab.2 Spearman correlation coefficient between meteorological ele‐ments and atmospheric pollutant concentration

風(fēng)級與大氣污染物之間沒有相關(guān)性。風(fēng)力數(shù)據(jù)應(yīng)采用風(fēng)向與風(fēng)速，但因數(shù)據(jù)缺失，因此采用風(fēng)級進(jìn)行相關(guān)性研究，分析結(jié)果與預(yù)期目標(biāo)不一致。在王妮的研究中風(fēng)速與大氣污染物呈負(fù)相關(guān)，相關(guān)性顯著，但相關(guān)系數(shù)較低為-0.330，風(fēng)速對大氣污染物影響為加速污染物擴(kuò)散速度，風(fēng)速越大，擴(kuò)散越快，濃度越低。在郭偉等研究中風(fēng)速與污染物濃度相關(guān)性不明顯，風(fēng)速與NO2相關(guān)性最強(qiáng)，揚(yáng)塵天氣下PM10濃度劇增，但對SO2和NO2無明顯影響。

3 結(jié)論

長春市主城區(qū)空氣質(zhì)量2016 年優(yōu)于2015 年，污染物超標(biāo)天數(shù)減少，污染物濃度范圍降低。大氣污染物PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO 濃 度 月 際 變 化 呈U 型，高 濃 度 月 出 現(xiàn) 在11月—12 月，低濃度月在7 月—8 月。在季節(jié)變化上，冬季＞春季＞夏季＞秋季，夏季與秋季間差異較小，都為低濃度。O3與其他污染物變化特征不同，呈單峰型，季節(jié)變化特征為春夏高秋冬低。

PM2.5、PM10、NO2、SO2、CO 與溫度和降水量呈顯著負(fù)相關(guān)，和氣壓呈顯著正相關(guān)，O3與溫度和降水量呈顯著正相關(guān)、和氣壓呈顯著負(fù)相關(guān)。相對濕度僅與PM10呈負(fù)相關(guān)，相關(guān)性較弱。風(fēng)級與大氣污染物沒有相關(guān)性。溫度與SO2相關(guān)性最好，相關(guān)系數(shù)為-0.976。