張薇薇,歐陽純烈
(1.綿陽師范學(xué)院資源環(huán)境工程學(xué)院,四川綿陽 621000;2.四川高縣經(jīng)濟開發(fā)區(qū)管理委員會企業(yè)服務(wù)中心,四川宜賓 645150;3.綿陽師范學(xué)院城鄉(xiāng)建設(shè)與規(guī)劃學(xué)院學(xué)院,四川綿陽 621000)
近年來,我國大部分城市空氣污染問題主要由顆粒物污染造成,PM10是指空氣動力學(xué)直徑10um的顆粒物統(tǒng)稱,又稱為可吸入顆粒物,可嚴重降低大氣的能見度,能夠通過呼吸道進入人體,對人類的身體健康產(chǎn)生了極大的威脅[1].因此,對大氣中PM10質(zhì)量濃度的變化特征以及影響因素進行分析對推動空氣質(zhì)量改善和人類的健康發(fā)展具有極其重要的現(xiàn)實意義.迄今為止,國內(nèi)外學(xué)者圍繞大氣顆粒物已展開了一系列的研究,主要集中于對大氣顆粒物與氣象因子的關(guān)聯(lián)性進行研究.劉永昌[2]等人經(jīng)研究表明,PM10、PM2.5是重度污染天氣主要的污染物,其形成、擴散及消散過程迅速且影響范圍較廣,氣象因子在重污染事件過程中起著重要的影響,風(fēng)速和風(fēng)向促進了污染物的擴散和消散.Bayraktar[3]等人對大氣污染物濃度與氣壓、風(fēng)速、降水量、相對濕度等氣象因子進行相關(guān)關(guān)系分析,表明其有顯著的相關(guān)性.馬慧[4]等運用大氣顆粒物濃度以及同期的氣象數(shù)據(jù),分析合作市2015、2016年供暖期的溫度、相對濕度、風(fēng)速、氣壓、降水量對PM10質(zhì)量濃度的影響,并分析其相關(guān)性.表明大氣顆粒物濃度與溫度、相對濕度、風(fēng)速、氣壓、降水量均具有顯著的相關(guān)性,與氣壓呈正相關(guān),與溫度、相對濕度、風(fēng)速、降水量呈負相關(guān),合作市冬季氣象因素對大氣污染物的擴散與集聚具有顯著的影響.趙晨曦[5]等對北京市大氣中PM2.5和PM10的濃度與氣象因子的關(guān)系進行了分析研究,結(jié)果表明北京市冬季大氣中PM2.5、PM10的質(zhì)量濃度與風(fēng)速、相對濕度、氣溫相關(guān)性顯著,與風(fēng)速呈負相關(guān),與相對濕度、氣溫呈正相關(guān).為了解成都市PM10質(zhì)量濃度的變化特征以及與氣象因子的關(guān)系,本文利用2018年1—12月成都市PM10濃度以及風(fēng)速、降水量、氣壓、氣溫、相對濕度等氣象要素監(jiān)測數(shù)據(jù)進行分析研究,為成都市大氣顆粒物污染的治理提供科學(xué)依據(jù),促進空氣質(zhì)量改善,推動創(chuàng)建成都市人民的美好幸福生活.
成都市(102°54′~104°53′E,30°05′~31°26′N)位于四川盆地西部,成都平原腹地,按地貌類型可分為平原、丘陵和山地,東南低,西北高,西部屬于四川盆地邊緣地區(qū),以深丘和山地為主,形成了成都市地表海拔差異懸殊的地貌形態(tài)以及東西兩部分之間的氣候差異.成都市東南低、西北高的地形,使氣體流動較困難,不利于大氣污染物的擴散,因此成都市的大氣污染較嚴重[6].成都市屬于亞熱帶濕潤季風(fēng)氣候區(qū),年平均氣溫在16 ℃左右,年平均日照時數(shù)為1 042~1 412 h,熱量充足;年平均降水量為900~1 300 mm,雨量豐富,四季分明,雨熱同期;冬季濕冷,春早,無霜期較長,風(fēng)速小,廣大平原、丘陵地區(qū)風(fēng)速為1~1.5 m/s.擁有豐富的生物資源,動、植物資源有11綱、200科、764屬、3 000余種.
本文所使用的2018年1—12月PM10質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)來源于四川省環(huán)境監(jiān)測總站;本文所使用的2018年1—12月平均氣壓、平均氣溫、降水量、風(fēng)速、平均相對濕度等氣象因子的數(shù)據(jù)來源于國家氣象信息中心的中國地面氣象站.
本文研究PM10質(zhì)量濃度與氣象因子的關(guān)系主要運用Pearson相關(guān)系數(shù)法.Pearson相關(guān)系數(shù)主要是表示兩要素之間的相關(guān)程度的統(tǒng)計指標(biāo),使用該系數(shù)表明PM10質(zhì)量濃度與氣壓、氣溫、相對濕度、降水量、風(fēng)速的相關(guān)關(guān)系,公式如下(見公式1)
r值介于[-1,1]區(qū)間.相關(guān)系數(shù)r>0,表示正相關(guān),即兩要素同向相關(guān);r<0,表示負相關(guān),即兩要素異向相關(guān).相關(guān)系數(shù)的絕對值越接近于1,表示兩要素的關(guān)系越密切;越接近于0,表示兩要素的關(guān)系越不密切.
圖1 PM10質(zhì)量濃度月變化特征Fig.1 Monthly variation characteristics of PM10 mass concentration
利用Excel軟件根據(jù)2018年1—12月的PM10質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)繪制出PM10質(zhì)量濃度月變化趨勢圖(見圖1).由圖1可知:2018年成都市PM10質(zhì)量濃度月均值變化明顯,總體上呈現(xiàn)兩頭高中間低的“U”型分布.PM10質(zhì)量濃度在1—7月和8—9月份呈下降趨勢,7—8月份和9—12月份呈逐漸上升趨勢.PM10濃度年均值為82.75 ug/m3,超過國家Ⅱ級標(biāo)準(zhǔn)(PM1070 ug/m3),說明成都市的顆粒物污染相對較重,應(yīng)加強對其的防治和治理.PM10質(zhì)量濃度范圍為39~126 ug/m3,峰值出現(xiàn)在1月份,為126 ug/m3,1月份太陽輻射較弱,空氣層結(jié)穩(wěn)定,空氣的垂直對流運動遭到削弱和阻礙,靜風(fēng)、小風(fēng)天氣現(xiàn)象發(fā)生的頻率高,易發(fā)生逆溫,顆粒物的擴散較緩慢[6];低值出現(xiàn)在7月份,為39 ug/m3,7月份降水量豐富,雨水對顆粒物的沖刷作用效果顯著,有利于大氣顆粒物的沉降[7],PM10顆粒較大吸附更多的水分子,從而沉降作用明顯.
根據(jù)2018年1—12月的PM10質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)計算2018年P(guān)M10質(zhì)量濃度季節(jié)平均值,利用Excel軟件繪制出PM10質(zhì)量濃度季節(jié)變化趨勢圖(見圖2).由圖2可知成都市PM10的質(zhì)量濃度季節(jié)變化明顯,均呈兩頭高中間低的“U”型狀態(tài)分布.2018年成都市PM10質(zhì)量濃度季均值的峰值出現(xiàn)在春季,為118 ug/m3,低值出現(xiàn)在秋季,為48 ug/m3,呈現(xiàn)出春季(1~3月份)>冬季(10—12月)>夏季(4—6月)>秋季(7—9月),即春冬季污染物濃度較高,夏秋污染物濃度較低.造成這種現(xiàn)象的主要原因是:春冬季節(jié),早晨晚間氣溫均較低,大氣層結(jié)較穩(wěn)定,空氣的對流運動較弱,湍流運動也較弱,易出現(xiàn)逆溫現(xiàn)象,加以地面的風(fēng)速小,PM10難以快速擴散和遷移,因此質(zhì)量濃度較高.夏秋季節(jié),氣溫較高,空氣對流運動較旺盛,大氣層結(jié)不穩(wěn)定,加以夏季降水量豐富,雨水較多,對空氣的凈化作用較強,PM10質(zhì)量濃度較低.
圖2 PM10質(zhì)量濃度季變化特征Fig.2 Seasonal variation characteristics of PM10 mass concentration
對污染物的擴散產(chǎn)生影響的氣象因素很多,風(fēng)向、風(fēng)速、湍流、太陽輻射、大氣溫度層結(jié)、大氣穩(wěn)定度、逆溫、云、氣壓等對大氣污染物的擴散均有影響[8],本文主要分析了降水量、溫度、氣壓、相對濕度、風(fēng)速等氣象因子與PM10質(zhì)量濃度的關(guān)系.
風(fēng)速對污染物在大氣中的質(zhì)量濃度起著重要的作用,當(dāng)風(fēng)速較大時,空氣的垂直運動強烈,使空氣充分湍流混合,有利于污染物的擴散和稀釋運動.當(dāng)靜風(fēng)或風(fēng)速較小時,不利于空氣中污染物質(zhì)的擴散,因此近地面層的污染物質(zhì)不斷聚集增加[9].利用Excel軟件根據(jù)2018年1—12月PM10質(zhì)量濃度及風(fēng)速數(shù)據(jù)繪制出PM10質(zhì)量濃度和風(fēng)速之間的關(guān)系圖(見圖3).由圖3可知,風(fēng)速小于3.5 m/s時,PM10平均質(zhì)量濃度為100.2 ug/m3,仍保持在較高水平清除效果不夠明顯.風(fēng)速為3.4 m/s時,PM10濃度達到最高,為126 ug/m3.當(dāng)風(fēng)速超過3.5 m/s時,PM10平均質(zhì)量濃度為61.2 ug/m3,清除效果較顯著,并隨著風(fēng)速的增加,PM10濃度逐漸降低,當(dāng)風(fēng)速達到4.4 m/s時,PM10濃度最低,為39 ug/m3.
圖3 PM10質(zhì)量濃度與風(fēng)速隨時間的變化特征Fig.3 Variation characteristics of PM10 mass concentration and wind speed with time
利用Excel軟件根據(jù)2018年1—12月PM10質(zhì)量濃度及氣溫數(shù)據(jù)繪制出PM10質(zhì)量濃度和氣溫之間的關(guān)系圖(見圖4).從圖4可知,當(dāng)氣溫為0~10 ℃時,PM10平均質(zhì)量濃度為117 ug/m3,處于較高水平;氣溫為10~20 ℃時,PM10平均質(zhì)量濃度為93 ug/m3;氣溫為20~30 ℃時,PM10平均質(zhì)量濃度為53.43 ug/m3,顯著降低,隨著氣溫的升高,PM10質(zhì)量濃度逐漸降低.當(dāng)氣溫為4.9 ℃時,PM10質(zhì)量濃度最高,為126 ug/m3,氣溫為25.6 ℃時,PM10質(zhì)量濃度最低,為39 ug/m3.這種現(xiàn)象的主要原因是當(dāng)氣溫較高時,空氣的垂直對流運動較強烈,逆溫層難以形成,大氣層結(jié)不穩(wěn)定,有利于PM10的擴散和沉降運動,從而使PM10質(zhì)量濃度降低;而當(dāng)氣溫較低時,太陽輻射較弱,易于造成逆溫層的出現(xiàn),空氣層結(jié)穩(wěn)定,對空氣垂直對流起到削弱阻礙作用,顆粒物難以穿過厚逆溫層向上擴散,因此PM10質(zhì)量濃度仍保持在較高的水平[10].
圖4 PM10質(zhì)量濃度與氣溫隨時間的變化特征Fig.4 Variation characteristics of PM10 mass concentration and temperature with time
利用Excel軟件根據(jù)2018年1—12月PM10質(zhì)量濃度及氣壓數(shù)據(jù)繪制出PM10質(zhì)量濃度和氣壓之間的關(guān)系圖(見圖5).由圖5可知:PM10質(zhì)量濃度與氣壓的變化趨勢基本一致,即PM10質(zhì)量濃度隨氣壓的增加而升高,減小而逐漸降低.當(dāng)氣壓為956.7 hpa時,PM10質(zhì)量濃度達到峰值,為126 ug/m3,當(dāng)氣壓為940.3 hpa時,PM10質(zhì)量濃度處于最低值,為39 ug/m3.
圖5 PM10質(zhì)量濃度與氣壓隨時間的變化特征Fig.5 Variation characteristics of PM10 mass concentration and air pressure with time
當(dāng)近地面受低壓系統(tǒng)控制時,中心氣壓比周圍氣壓低,因此內(nèi)部氣流易形成垂直上升運動,強烈的上升氣流有利于形成云降水,從而促進顆粒物的擴散和稀釋,因此氣壓較低時PM10質(zhì)量濃度隨之降低;而當(dāng)近地面受高壓系統(tǒng)控制時,中心氣壓比周圍高,內(nèi)部氣流易形成下沉運動,有利于大氣顆粒物的積累,PM10質(zhì)量濃度隨之升高[11].采樣期間,成都市冬季平均氣壓為956.1 hpa,PM10平均質(zhì)量濃度為90 ug/m3,在高壓系統(tǒng)控制下顆粒物難以擴散PM10質(zhì)量濃度較高.秋季平均氣壓為944.4 hpa,PM10平均質(zhì)量濃度為47.7 ug/m3,受低壓控制有利于顆粒物的擴散和稀釋,PM10質(zhì)量濃度較低.
根據(jù)2018年1—12月PM10質(zhì)量濃度及降水量數(shù)據(jù),利用Excel軟件繪制出PM10質(zhì)量濃度與降水量之間的變化圖(見圖6).從圖6可知,在降水量小于10 mm時,PM10平均質(zhì)量濃度為126 ug/m3,保持在較高水平;降水量在10~20 mm時,PM10平均質(zhì)量濃度為106.7 ug/m3,比降水量小于10 mm時降低了15.32%;在降水量大于20 mm時,PM10平均質(zhì)量濃度為68 ug/m3,比降水量小于10 mm時降低了46.03%.在1—7月份降水量呈逐漸上升趨勢,PM10質(zhì)量濃度則隨著降水量的增加逐漸下降,7月份降水量達到峰值,PM10質(zhì)量濃度處于較低的狀態(tài),清除效果顯著.7—12月降水量在達到峰值過后呈逐漸下降的趨勢,PM10質(zhì)量濃度隨之逐漸升高.以上數(shù)據(jù)說明降水對顆粒物有較好的清除作用,雨水可沖刷大氣中的塵埃,有利于顆粒物的稀釋和沉降[12],使PM10質(zhì)量濃度隨降水量的增加而逐漸降低.成都市處于四川盆地中部,屬亞熱帶季風(fēng)性濕潤氣候,全年溫暖濕潤,降水量豐富,因此降水量對大氣中顆粒物的沉降和稀釋起著至關(guān)重要的作用.
圖6 PM10質(zhì)量濃度與降水量隨時間的變化特征Fig.6 Variation characteristics of PM10mass concentration and precipitation over time
相對濕度是表示大氣濕度常用的物理量,是大氣的實際水汽壓e與同溫度下的飽和水汽壓E之比.根據(jù)2018年1—12月PM10質(zhì)量濃度及相對濕度數(shù)據(jù),利用Excel軟件繪制出PM10質(zhì)量濃度與相對濕度的變化圖(見圖7).從圖7可知,當(dāng)相對濕度為70%~80%時,PM10平均質(zhì)量濃度為106.2 ug/m3,仍處于較高水平,這是因為隨著相對濕度增加,大氣中的空氣逐漸達到飽和狀態(tài),從而吸濕性強的氣溶膠粒子吸收水分而膨脹,從而使PM10質(zhì)量濃度虛高[13].當(dāng)相對濕度大于80%時,PM10平均質(zhì)量濃度為76.71 ug/m3;相對濕度達到89.5%時,PM10質(zhì)量濃度最低,為39 ug/m3;PM10質(zhì)量濃度隨相對濕度的增加顯著降低,這是因為當(dāng)相對濕度過大時,空氣處于過飽和狀態(tài),加以溫度變化較小,大氣中的塵埃、煙粒易成為凝結(jié)核,有利于水汽凝結(jié)從而發(fā)生降水,大氣顆粒物易發(fā)生沉降,使PM10質(zhì)量濃度降低[14].
圖7 PM10質(zhì)量濃度與相對濕度隨時間的變化特征Fig.7 Variation characteristics of PM10 mass concentration and relative humidity with time
在污染物排放相對穩(wěn)定的情況下,氣象條件強烈影響著污染物的稀釋,擴散和積累[15],根據(jù)統(tǒng)計期間成都市PM10質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)與同期氣象因子數(shù)據(jù),利用SPSS軟件進行相關(guān)分析,結(jié)果見表1.
表1 成都市2018年1-12月PM10質(zhì)量濃度與氣象因子的相關(guān)性分析Tab.1 Correlation analysis between PM10 mass concentration and meteorological factors in Chengdu city from January to December 2018
在表1得出的相關(guān)系數(shù)中,氣溫、氣壓、降水量與PM10的相關(guān)系數(shù)均通過了在置信水平0.01的檢驗,相對濕度與PM10的相關(guān)系數(shù)通過了在置信水平0.05的檢驗,表明PM10質(zhì)量濃度與氣溫、氣壓、降水量極顯著相關(guān),與相對濕度顯著相關(guān).由表1可知,隨著氣溫升高,PM10濃度逐漸降低(負相關(guān));隨著氣壓增加,PM10濃度逐漸升高(正相關(guān));隨著降水量增加,PM10濃度逐漸降低(負相關(guān));隨著濕度增加,PM10濃度逐漸降低(負相關(guān));對表中各氣象因子與PM10質(zhì)量濃度相關(guān)系數(shù)r的絕對值進行比較進行排序可得:∣r氣溫∣>∣r降水量∣>∣r氣壓∣>∣r相對濕度∣>∣r風(fēng)速∣,表明各氣象因子對PM10質(zhì)量濃度的影響程度是不同的.氣溫、降水量、氣壓對PM10質(zhì)量濃度起著不可忽視的作用.因此,在對大氣顆粒物污染進行防治和治理時,應(yīng)注重氣象因子對其產(chǎn)生的不同影響,從而采取有效措施進行治理.
(1)2018年成都市PM10質(zhì)量濃度月均值和季均值變化明顯,總體上呈現(xiàn)兩頭高中間低的“U”型分布.月變化為1月>2月>3月>12月>4月>11月>5月>10月>8月>6月>7月,季節(jié)變化為春季(1—3月)>冬季(9—12月)>夏季(4—6月)>秋季(7—8月).通過月均值和季均值的變化可以看出成都市的顆粒物污染相對較重,尤其在春冬季污染物濃度較高,人們應(yīng)適當(dāng)減少戶外活動,加強對其的防治和治理.
(2)由氣象因子的影響分析可得出氣象要素對PM10質(zhì)量濃度的影響顯著,春冬季節(jié)風(fēng)速低,降水量少,氣溫低以致于不利于大氣顆粒物的擴散,所以,應(yīng)加強人工干預(yù),提高人們生活居住環(huán)境質(zhì)量;PM10質(zhì)量濃度與氣溫,降水量以及相對濕度呈顯著負相關(guān),即隨著溫度、降水量和相對濕度的增大而降低.PM10質(zhì)量濃度與氣壓呈正相關(guān),即隨著氣壓的增加而升高.表明氣溫、降水量、氣壓對PM10質(zhì)量濃度起著不可忽視的作用.因此,在對大氣顆粒物污染進行防治和治理時,應(yīng)注重氣象因子對其產(chǎn)生的不同影響,從而采取有效措施進行治理.