陳旭彤 趙先貴 朱泓錚 姚小涵 游 優(yōu) 胡雪萍 馬偉東

(陜西師范大學(xué)旅游與環(huán)境學(xué)院，陜西 西安 710119)

1.引言

近年來，由于西安市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速、城市化進(jìn)展快速、能源消耗日益增多，致使可吸入顆粒物成為西安市環(huán)境污染的首要因子，其中細(xì)顆粒物PM2.5對(duì)人類身體健康以及交通造成嚴(yán)重影響。與PM2.5相關(guān)的研究日漸增多。楊宇軒等研究了西安市PM2.5的污染現(xiàn)狀及其對(duì)人們健康的影響，得出西安市采暖季PM2.5污染濃度顯著高于非采暖季;PM2.5的污染加劇是西安市居民心血管系統(tǒng)和呼吸系統(tǒng)疾病的死亡率升高的原因之一。陶李等在高分辨率下分析PM2.5的濃度變化，結(jié)果表明PM2.5小時(shí)質(zhì)量濃度變化起伏較大。杜新黎等通過對(duì)2011年9月1日到2012年2月29日西安市城市化經(jīng)空氣PM2.5試點(diǎn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)深入分析，初步摸清區(qū)域PM2.5污染水平及分布規(guī)律。孟小絨等利用西安市7個(gè)觀測(cè)站點(diǎn)1970-2012年的霧日和霾日觀測(cè)資料，得出西安市城區(qū)霧霾出現(xiàn)次數(shù)多，且霧霾天氣主要發(fā)生在冬季。

目前，關(guān)于西安市PM2.5濃度的研究甚多，但是以較長尺度(1年)為期限，以不同點(diǎn)位、區(qū)域?yàn)槌霭l(fā)點(diǎn)的研究較為缺乏。本文主要從時(shí)間、空間角度，對(duì)西安市13個(gè)環(huán)境空氣質(zhì)量自動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)點(diǎn)位2014年全年的PM2.5濃度數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、處理和分析，希望得到具有代表性的西安市PM2.5濃度的時(shí)間變化特征、空間分布特征及其影響因素，為西安市空氣污染治理提供科學(xué)依據(jù)。

2.站點(diǎn)和觀測(cè)

西安市環(huán)境空氣質(zhì)量自動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)點(diǎn)位共有13個(gè)，分別為12個(gè)趨勢(shì)點(diǎn)位:高壓開關(guān)廠、興慶小區(qū)、小寨、市人民體育場(chǎng)、紡織城、高新西區(qū)、經(jīng)開區(qū)、長安區(qū)、閻良區(qū)、臨潼區(qū)、曲江文化產(chǎn)業(yè)集團(tuán)和廣運(yùn)潭，一個(gè)清潔對(duì)照點(diǎn)位:草灘。

根據(jù)點(diǎn)位監(jiān)測(cè)職能的不同，將13個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)位分為四類，分別是城區(qū)環(huán)境監(jiān)測(cè)點(diǎn)(城區(qū)站:高壓開關(guān)廠、興慶小區(qū)、紡織城、高新西區(qū)、曲江文化集團(tuán))、郊區(qū)環(huán)境監(jiān)測(cè)點(diǎn)(郊區(qū)站:臨潼區(qū)、長安區(qū)、經(jīng)開區(qū)、閻良區(qū))、交通污染監(jiān)測(cè)點(diǎn)(交通站:小寨、市人民體育場(chǎng))，以及對(duì)照點(diǎn)與區(qū)域點(diǎn)(區(qū)域站:草灘、廣運(yùn)潭)。

本文分析所用數(shù)據(jù)均為PM2.5的小時(shí)平均濃度，根據(jù)日均值求得月均值，再根據(jù)月均值求得季均值。

3.結(jié)果與分析

3.1 PM2.5濃度的季節(jié)變化規(guī)律及影響因素

春季為3、4、5月，夏季為6、7、8月，秋季為9、10、11月，冬季為1、2、12月。

如圖1 所示，從季節(jié)方面來看，西安市冬季PM2.5平均濃度明顯高于其他三個(gè)季節(jié)，達(dá)165.7μg/m3，約是春秋季節(jié)PM2.5平均濃度的1.78 倍，是夏季PM2.5平均濃度的2.84 倍;春秋季節(jié)PM2.5濃度水平較為接近，分別為96.4μg/m3、89.6μg/m3;夏季最低，為58.3μg/m3?？赡苁怯捎诙緸椴膳竟?jié)，燃燒大量化石燃料，或者是冬季氣候干燥、降水少等原因造成的，西安全市燃煤鍋爐占有量較高，致使其產(chǎn)生的煙氣中煙塵、SO2、NO2的年排放量較大，約占PM2.5總量的1/4。

從站點(diǎn)方面來看，交通站的PM2.5濃度水平最高106.9μg/m3，其他三類點(diǎn)位平均濃度較低，按年平均濃度大小排列由高到低是區(qū)域站、城區(qū)站和郊區(qū)站，年均濃度分別為103.6μg/m3、102.3μg/m3和97.3μg/m3?？赡苁艿降缆窊P(yáng)塵、汽車尾氣等因素的影響，西安全市較高的機(jī)動(dòng)車保有量，致使其排放的尾氣中的CO、(CH)n 和顆粒物的年排放量共計(jì)30 萬噸，約占PM2.5總量的1/3，汽車尾氣成了西安市PM2.5濃度高的重要影響因素。

各點(diǎn)位在各季節(jié)的PM2.5標(biāo)準(zhǔn)差均處于較高的濃度水平，甚至接近于平均濃度，表明西安市PM2.5濃度在時(shí)間序列上非均勻化分布，在短時(shí)間內(nèi)可能出現(xiàn)較大的濃度波動(dòng)。這主要是由于西安市特殊的地理位置和氣象條件、巨大的本地污染物排放量以及周邊地區(qū)較高的污染水平等因素的影響。

3.2 PM2.5濃度的月變化規(guī)律及影響因素

由圖2 可以看出，在月份方面，2014年西安市PM2.5的月均濃度變化規(guī)律明顯，大致均呈雙峰型模式。有兩個(gè)峰值，高峰值點(diǎn)出現(xiàn)在2月份，峰尖比較尖銳;低峰值點(diǎn)出現(xiàn)在11月份，峰尖比較平緩。全年最大值出現(xiàn)在2月份，達(dá)到227μg/m3(交通站)。高峰值主要是由于2月仍處在冬季采暖高峰期，且也是春節(jié)期間(2014年春節(jié)為2月19日)，人們?nèi)挤糯罅繜熁ㄅ谥?。峰尖比較尖銳是由于節(jié)日的煙花燃燒能造成瞬間的PM2.5嚴(yán)重污染。低峰值可能是由于11月份為秋季，西安周邊有些地方大量燃燒秸稈、居民開始采暖，燃燒化石燃料等影響因素。有兩個(gè)谷值，最低值出現(xiàn)在7月，為44.6μg/m3;次低值出現(xiàn)在9月，為52.6μg/m3?？赡苁怯捎谙募镜臍鉁貤l件不宜發(fā)生逆溫，而且較頻繁的降雨及大風(fēng)天氣，有利于PM2.5的擴(kuò)散和清除。從站點(diǎn)方面來看，月變化曲線同樣能夠體現(xiàn)出交通站濃度最高，其他站點(diǎn)濃度相對(duì)較低的特征。

3.3 PM2.5濃度的日變化規(guī)律及影響因素

如圖3 所示，從全年方面來看，交通站PM2.5濃度呈單峰型模式，白天基本處于較為平緩的低谷區(qū)，峰值出現(xiàn)在22 時(shí)，達(dá)118.3μg/m3。其他三類站點(diǎn)呈雙峰型模式，高峰值點(diǎn)出現(xiàn)在21 時(shí)或22 時(shí)，低峰值點(diǎn)出現(xiàn)在10 時(shí);最低值出現(xiàn)在15 時(shí)左右，次低值出現(xiàn)在07 時(shí)左右。需要注意的是，白天PM2.5濃度的峰值從大到小依次是區(qū)域站、郊區(qū)站和城區(qū)站，而夜間的峰值濃度從大到小依次卻是城區(qū)站、郊區(qū)站和區(qū)域站，表明夜間西安市城區(qū)的PM2.5更容易積累或二次生成，可能與夜間城區(qū)PM2.5排放源強(qiáng)度和化學(xué)反應(yīng)強(qiáng)度有關(guān)。

從季節(jié)方面來看，春季交通站、區(qū)域站、城區(qū)站和郊區(qū)站PM2.5濃度的日變化曲線呈現(xiàn)波浪型模式，一天之內(nèi)有三次較明顯的峰值，分別是08 時(shí)或09 時(shí)、15 時(shí)或16 時(shí)、22 時(shí);白天的PM2.5濃度與夜間相近。夏季交通站、區(qū)域站、城區(qū)站和郊區(qū)站PM2.5濃度的日變化曲線大致呈現(xiàn)雙峰型模式，有兩個(gè)峰值，分別出現(xiàn)在09 時(shí)和21 時(shí);有兩個(gè)谷值，分別出現(xiàn)在4 時(shí)或5 時(shí)、16 時(shí)或17 時(shí);白天PM2.5濃度略高于夜間。春季和夏季交通站PM2.5濃度最高，其次是城區(qū)站，區(qū)域站與郊區(qū)站相近。秋冬季節(jié)PM2.5的日變化規(guī)律與全年日變化規(guī)律較為接近，PM2.5峰值濃度晝夜差值較大，夜晚明顯高于白天。秋季和冬季日變化曲線的峰值濃度由高到低依次是區(qū)域站、郊區(qū)站、交通站和城區(qū)站。

3.4 PM2.5濃度的空間分布規(guī)律

將西安市按照行政區(qū)劃分為5個(gè)地區(qū)，分別是城區(qū)(碑林區(qū)、新城區(qū)、蓮湖區(qū))、西北部(未央?yún)^(qū)、經(jīng)開區(qū))、南部及東南部(雁塔區(qū)、曲江新區(qū))、西南部 (長安區(qū)、高新區(qū))、東部及東北部(灞橋區(qū)、臨潼區(qū)、閻良區(qū))。將13個(gè)點(diǎn)位中位于各區(qū)的點(diǎn)位的平均濃度作為每個(gè)區(qū)的PM2.5濃度。

如圖4，從季節(jié)方面來看，西安市各區(qū)域PM2.5濃度最高的均為冬季，最低的為夏季。從地區(qū)方面來看，年均PM2.5濃度由高到低依次是城區(qū)、西北部、東部及東北部、南部及東南部和西南部。春季、冬季PM2.5濃度最高的地區(qū)為城區(qū)，夏季PM2.5濃度最高的地區(qū)為西北部，秋季PM2.5濃度最高的東部及東北部;除春季PM2.5濃度最低地區(qū)為東部及東北部，其他季節(jié)PM2.5濃度最低的地區(qū)均為西南部。從同一季節(jié)不同地區(qū)的濃度差異來看，春季、夏季、秋季和冬季PM2.5濃度最高地區(qū)和最低地區(qū)的差值分別為25.1μg/m3、15.5μg/m3、20.5μg/m3和28.2μg/m3，濃度越高的季節(jié)空間分布的差異越大。從同一地區(qū)不同季節(jié)的濃度差異來看，城區(qū)、西北部、南部及東南部、西南部和東部及東北部PM2.5濃度最高的季節(jié)和最低季節(jié)的差值分別是123.4μg/m3、106.9μg/m3、105.9μg/m3和96μg/m3，濃度越高的地區(qū)時(shí)間分布的差異越大。

4.結(jié)論

(1)PM2.5濃度的季節(jié)變化規(guī)律:冬季、春季、秋季和夏季的PM2.5濃度依次減少，平均濃度分別為165.7μg/m3、96.4μg/m3、89.6μg/m3和58.3μg/m3;四類監(jiān)測(cè)站中，交通站、區(qū)域站、城區(qū)站和郊區(qū)站的PM2.5濃度依次降低，平均濃度依次是106.9μg/m3、103.6μg/m3、102.3μg/m3和97.3μg/m3。各站點(diǎn)在各季節(jié)的PM2.5標(biāo)準(zhǔn)差一直維持在較高濃度水平，表明西安市PM2.5在時(shí)間序列上非均勻化分布，在短時(shí)間內(nèi)可能出現(xiàn)較大的濃度波動(dòng)。

(2)PM2.5濃度的月變化規(guī)律:2014年西安市PM2.5月均濃度呈雙峰型模式。有兩個(gè)峰值，高峰值出現(xiàn)在2月份，為227μg/m3;低峰值出現(xiàn)在11月份，為114.7μg/m3。有兩個(gè)谷值，最低值出現(xiàn)在7月，為44.6μg/m3;次低值出現(xiàn)在9月，為52.6μg/m3。從站點(diǎn)方面來看，月變化曲線也能顯示出四類監(jiān)測(cè)站中交通站PM2.5濃度高于其他站點(diǎn)的特征。

(3)PM2.5濃度的日變化規(guī)律:2014年全年方面來看，交通站PM2.5濃度呈單峰型模式，其他三類站點(diǎn)呈雙峰型模式;春季交通站、區(qū)域站、城區(qū)站和郊區(qū)站PM2.5濃度的日變化曲線呈現(xiàn)波浪型模式，一天之內(nèi)有三次較明顯的峰值，且交通站明顯高于其他三個(gè)站點(diǎn);夏季交通站、區(qū)域站、城區(qū)站和郊區(qū)站PM2.5濃度的日變化曲線大致呈現(xiàn)雙峰型模式，有兩個(gè)峰值，分別出現(xiàn)在09 時(shí)和21 時(shí)，且交通站明顯高于其他三個(gè)站點(diǎn);秋冬季節(jié)PM2.5的日變化規(guī)律與全年日變化規(guī)律較為接近，PM2.5峰值濃度晝夜差值較大，夜晚明顯低于白天。

(4)從地區(qū)方面來看，年均PM2.5濃度由高到低依次是城區(qū)、西北部、東部及東北部、南部及東南部和西南部;濃度越高的季節(jié)空間分布的差異越大，濃度越高的地區(qū)時(shí)間分布的差異越大。

［1］高紅燕，賀音，王丹，蔡新玲，楊新.近50年西安市霧日數(shù)的變化趨勢(shì)及可能原因［J］.高原氣象，2013，06:1739-1746.

［2］黃國健，陳永當(dāng)，陳博敏，胡婷婷.西安市PM2.5時(shí)空分布模型研究［J］.環(huán)境科學(xué)與管理，2014，09:64-66.

［3］張承中，丁超等.西安市冬、夏兩季PM2.5中碳?xì)馊苣z的污染特征分析［J］.環(huán)境工程學(xué)報(bào)，2013，04:1477-1481.

［4］王珊，孟小榮，金麗娜.西安霧日和霾日時(shí)空特征分析［J］.安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2013，08:3543-3546.

［5］陶李，張承中，周變紅，張碧云，劉立忠.西安市高分辨率PM2.5質(zhì)量濃度變化特征分析［J］.環(huán)境科技，2011，S1:63-64.