高 昕，王 妍，羅琨鈺

1.朔州市氣象局，山西朔州 036000；2.陽泉市氣象局，山西陽泉 045000；3.山西省應縣氣象局，山西應縣 037600

PM10是指環(huán)境空氣中空氣動力學當量直徑≤10 μm的顆粒物，也稱可吸入顆粒物[1]。由于PM10能夠通過呼吸進入人體的呼吸系統(tǒng)甚至通過肺泡進入血液循環(huán)，對人體產(chǎn)生危害，同時PM10污染會對生產(chǎn)生活、城市建設等產(chǎn)生影響，因此對PM10進行研究意義重大[2-3]。在生態(tài)環(huán)境和PM10排放量比較穩(wěn)定的情況下，氣象要素的變化是影響PM10濃度的主要原因[4-6]。PM10作為朔州市的主要大氣污染物之一，研究PM10濃度時間變化特征及其氣象影響因子并建立預報模型，可以為朔州市大氣污染防治提供依據(jù)和參考。

1 資料與方法

所用的PM10濃度值數(shù)據(jù)來源于朔州市5個國控環(huán)境保護監(jiān)測站的監(jiān)測數(shù)據(jù)，5個站點分別為：平朔、朔唯、區(qū)政府、市環(huán)保局、市二中；監(jiān)測數(shù)據(jù)主要包括PM10小時濃度均值和PM10的24 h滑動平均值。氣象數(shù)據(jù)來源于朔州國家基本氣象站，包括2016—2020年氣溫、相對濕度、氣壓、風速和降水量的分鐘數(shù)據(jù)，日照時數(shù)日數(shù)據(jù)等，所有時刻均為北京時間。

利用Pearson相關系數(shù)法研究朔州市PM10濃度與氣象要素之間的相關性，運用軟件SPSS 19.0計算，利用逐步回歸法建立PM10濃度分季節(jié)預報模型。

2 結(jié)果與分析

2.1 PM10濃度變化特征

由圖1可以看出，各季節(jié)PM10濃度日變化趨勢基本一致，均表現(xiàn)為雙峰分布，日出后濃度逐漸升高，這可能與上午是交通運輸、工業(yè)活動的高峰期有關；午后PM10濃度開始下降，可能與中午氣溫較高，PM10在湍流作用下移動擴散有關；日落后PM10濃度再次升高，此時近地面大氣較穩(wěn)定，污染物不容易擴散，23:00達到波峰，夜間一直保持濃度高值。

圖1 2016—2020年朔州市各季節(jié)PM10濃度日變化特征

將季節(jié)劃分為冬季(12月至翌年2月)，春季(3至5月)，夏季(6至8月)，秋季(9至11月)。從圖2可以看出，2016—2020年PM10濃度的季節(jié)變化特征為：冬季(135 μg/m3)＞春季(117 μg/m3)＞秋季(98 μg/m3)＞夏季(70 μg/m3)。冬季PM10最高，因為冬季取暖燃煤量增加，同時冬季逆溫現(xiàn)象導致PM10無法及時遷移擴散；春秋季節(jié)，朔州市多風干旱的氣候特征使得沙塵天氣較多，PM10濃度處于高值；夏季高溫且降水天氣較多，地面升溫加快使得大氣對流運動變強，有利于PM10擴散，同時雨水會對PM10顆粒起到?jīng)_刷作用，PM10濃度降低。

圖2 2016—2020年PM10濃度季節(jié)變化特征

由圖3可以看出，PM10濃度在2016—2018年逐年升高，2018年達到最高值為117 ug/m3，2019—2020年逐年下降。

圖3 2016—2020年PM10濃度年變化特征

2.2 PM10濃度與氣象要素相關性分析

在排除人為控制排放因素影響下，PM10濃度變化受到氣象條件變化的影響，故選取2016—2020年氣溫、相對濕度、風速、氣壓的日平均值，日降水量、日照時數(shù)等氣象要素，與PM10濃度日均值進行Pearson相關性分析，相關系數(shù)見表1?？梢钥闯觯诓煌竟?jié)，PM10濃度與氣象要素的相關性差異較大。

表1 PM10濃度與氣象要素的相關性

PM10濃度與氣溫在4個季節(jié)均表現(xiàn)為負相關關系。這是因為氣溫升高，大氣湍流運動增強，污染物擴散加劇，PM10濃度降低；反之氣溫降低，PM10濃度升高。

PM10濃度與相對濕度在春、夏、秋3個季節(jié)為顯著負相關。這是因為在相對濕度較小的時間段，相對濕度升高會對PM10有聚集作用，但相對濕度持續(xù)升高到接近飽和時，PM10會產(chǎn)生濕沉降。朔州市春、夏、秋季空氣相對濕度較大，對PM10能夠起到一定的濕沉降作用和吸濕增長作用，PM10濃度降低。

PM10濃度與風速在春季為顯著正相關、冬季為顯著負相關；春季，大風帶來的沙塵天氣會使PM10濃度升高；冬季風速增大時，PM10稀釋擴散能力增強，濃度下降。

PM10濃度與氣壓在春、秋、冬季均表現(xiàn)為弱的正相關系。地面受到低壓控制時，低層大氣輻合上升，PM10顆粒被帶到高空擴散遷移，濃度降低；受到高壓控制時，下沉逆溫使PM10顆粒積累，濃度升高。

PM10與降水量在4個季節(jié)均表現(xiàn)為負相關關系，這是因為雨滴可以吸附和沖刷洗滌PM10顆粒，使PM10濃度降低。

PM10濃度與日照時數(shù)在夏季表現(xiàn)為顯著正相關，冬季為顯著負相關；這是由于夏季多雨，此時日照時數(shù)減少和雨滴對PM10的沖刷作用會使其濃度明顯降低，而晴天PM10濃度往往較高，所以夏季表現(xiàn)為正相關；日照時數(shù)增加能使空氣對流和機械湍流的綜合作用增強，有助于強污染物擴散，冬季太陽直射南半球，日照時數(shù)總體較少，所以冬季為負相關。

3 PM10預報模型

3.1 預報模型建立

在排除突發(fā)性污染事件及人為控制減排等因素的情況下，污染物濃度變化主要受到氣象條件變化的影響，選取2016—2019年氣象因子(表2)日數(shù)據(jù)與PM10日平均濃度建立多元回歸方程，保留2020年相關數(shù)據(jù)進行檢驗。同時研究當日PM10濃度與前日PM10濃度可以發(fā)現(xiàn)，兩者呈顯著正相關，且通過了α=0.01的顯著性檢驗。因為PM10每日排放量具有不確定性，建立預報模型中需要反應源強，所以選取前日PM10濃度作為一個自變量進行研究。

表2 預報因子

利用逐步回歸法建立PM10濃度的分季節(jié)預報模型(表3)，預報方程均通過了α=0.05的信度檢驗。

表4 PM10方程檢驗結(jié)果

分季節(jié)預報模型中，春季PM10預報方程的復相關系數(shù)R2=0.433偏小，其他3個季節(jié)R2均＞0.6，表明預報值可以較好地反映PM10濃度的變化規(guī)律。

3.2 預報模型檢驗

利用2020年PM10實況值對上述預報方程的準確性進行檢驗，計算公式為:

公式中，prei為PM10預報值，moni為PM10實況值[7-8]。

由檢驗結(jié)果可以看出，預報準確率最高的是夏季和秋季，準確率均高于70%，春季的準確率最差僅為60%，這可能是由于春季多沙塵天氣，PM10顆粒的來源不穩(wěn)定，對濃度預報產(chǎn)生較大影響[9-11]。

4 結(jié)論和討論

(1)PM10濃度的日變化為雙峰分布，PM10濃度在夜間變化較為平緩且保持濃度高值，上午濃度逐漸升高，午后開始下降，日落后濃度再次上升。PM10濃度季節(jié)變化特征為：冬季＞春季＞秋季＞夏季。PM10濃度年變化特征為2016—2018年逐年升高，2019—2020年逐年下降。

(2)PM10濃度與氣溫在4個季節(jié)均為負相關關系；與相對濕度在春、夏、秋3個季節(jié)為顯著負相關；與風速在春季為顯著正相關、冬季為顯著負相關；與降水量在4個季節(jié)均為負相關關系；與氣壓在春、秋、冬季均為弱的正相關關系；與日照時數(shù)在夏季為顯著正相關，在冬季為顯著負相關。

(3)利用逐步回歸法建立的預報模型具有較好的預報能力，通過檢驗發(fā)現(xiàn)，夏、秋季的預報效果較春、冬季好。