王紅果 燕利利 張建平 李利霞 李繼明

1 河南省濟(jì)源生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中心，河南濟(jì)源 459000

2 中科三清科技有限公司，北京 100029

3 濟(jì)源生態(tài)環(huán)境綜合執(zhí)法支隊(duì)，河南濟(jì)源 459000

1 引言

中國華北地區(qū)秋冬季受青藏高原大地形“背風(fēng)坡”效應(yīng)所導(dǎo)致的下沉氣流和“弱風(fēng)效應(yīng)”影響（張小曳等, 2020），大氣擴(kuò)散及稀釋能力減弱，對顆粒物濃度的升高產(chǎn)生累積效應(yīng)，這種效應(yīng)霾天更明顯，也促使華北區(qū)域秋、冬季成為空氣污染高發(fā)季節(jié)（陳錦超等, 2018）。在Yang et al.（2017）對中國各地區(qū)氣象因子與細(xì)顆粒物（PM2.5）的季節(jié)性和區(qū)域性關(guān)系研究中指出PM2.5 與相對濕度在華北地區(qū)和烏魯木齊呈正相關(guān)，在其他區(qū)域呈負(fù)相關(guān)，且這種相關(guān)性在冬季和春季強(qiáng)于其他季節(jié)，PM2.5 與風(fēng)速呈負(fù)相關(guān)，與溫度在秋季呈負(fù)相關(guān)，在冬季則相反；Xu et al.（2018）在氣象變化對中國冬季PM2.5 污染的影響中指出，不利的氣象條件會增加PM2.5 的惡化程度。在前人的研究中，華北地區(qū)采暖季PM2.5 的組分組成中水溶性離子質(zhì)量濃度占比達(dá)到47%以上，其中二次無機(jī)離子為主要離子成分（張逸琴等, 2019）； 二次有機(jī)碳（ Secondary Organic Carbon, SOC）在有機(jī)碳（Organic Carbon, OC）中占比也較高，在55%以上（賀博文等, 2021; 徐雪梅等, 2021），在采暖前主要來自于機(jī)動車，在采暖后主要來自于燃煤和散煤燃燒，且OC 和EC 存在強(qiáng)相關(guān)關(guān)系（李璇等, 2018）。馮小瓊等（2020）對成都市2019 年12 月8 日至2020 年1 月6 日期間的3 次污染過程顆粒物組分變化特征研究發(fā)現(xiàn)，3 次污染過程均以硝酸鹽占主導(dǎo)，不同污染過程的不同時段組分濃度增速存在差異（錢駿等, 2021），出現(xiàn)這種現(xiàn)象的原因一是NO3-熱穩(wěn)定性差，在溫度低于15°C，擴(kuò)散條件不利時，更易使NO3-以NH4NO3的形式聚集在大氣中（虢俊龍, 2015; 楊周等, 2020），而低溫和弱光照的氣象條件不利于OH 和O3等氧化劑的形成，進(jìn)而抑制SO42-的氣粒轉(zhuǎn)化（張毓秀等, 2020）；二是冬季車輛怠速時間更長，汽車尾氣排放的NOx經(jīng)非均相氧化作用增大（劉曉迪等, 2018）。劉盈盈等（2018）、劉曉迪等（2018）在對重污染天氣下顆粒物組分變化特征的研究中指出，冬季濕度的升高促進(jìn)NO2和SO2的非均相轉(zhuǎn)化，在濕度大于50%時硫酸鹽呈現(xiàn)出更快的增長速率；湯莉莉等（2014）對南京霧霾天顆粒物化學(xué)組分的研究中指出霾期重污染過程，與相對濕度呈單調(diào)遞增函數(shù)，當(dāng)濕度＜80%時, NO3-隨相對濕度的遞增呈遞增的趨勢，80%＜濕度＜90%時，NO3-質(zhì)量濃度相對較低，即高濕促進(jìn)了NO2和SO2的非均相轉(zhuǎn)化。已有研究中對秋冬季氣象因子與PM2.5 的區(qū)域性、季節(jié)性差異，典型重污染過程組分濃度的變化特征，污染過程來源解析等研究較多，但對基于秋冬季不同階段的氣象特征、顯著性影響因子、PM2.5 污染等級分布等因素下的差異及這種差異在組分濃度增速上的特征變化研究較少。

我國大氣污染特征從空間來看，太行山脈以東京津冀、山東半島、黃河中游屬于高污染熱點(diǎn)集聚區(qū)，從區(qū)域?qū)用鎭砜?，能源消耗、第二產(chǎn)業(yè)占比和民用汽車擁有量對大氣污染具有不同程度的正向加重效應(yīng)（肖悅等, 2018）。濟(jì)源市作為太行山沿線典型的工業(yè)城市，“簸箕型”地貌特征不利于城區(qū)大氣污染物的稀釋和擴(kuò)散（黃善斌等, 2020），加之當(dāng)代能源結(jié)構(gòu)沒有發(fā)生根本性改變，能源消費(fèi)總量不斷增加，在“煤煙型”污染沒有根治的同時，“復(fù)合型”污染越來越凸顯（姜華等, 2022; 劉淼晗等, 2023），城市環(huán)境空氣質(zhì)量達(dá)標(biāo)與持續(xù)改善的形勢異常嚴(yán)峻，面臨著污染程度重、持續(xù)時間長、污染清除慢的窘境。基于此，本研究選取濟(jì)源市2021～2022 年秋冬季（2021 年10 月1 日至2022年3 月31 日）重污染過程為研究對象，對不同時期的氣象特征、影響PM2.5 的關(guān)鍵氣象因子、PM2.5 濃度污染等級分布的階段性差異進(jìn)行分析，以期為太行山沿線工業(yè)城市秋冬季不同階段重污染過程污染特征提供參考。

2 材料與方法

2.1 研究區(qū)域

圖1 濟(jì)源市地形圖Fig. 1 Topographic Map of Jiyuan, Henan Province

濟(jì)源市地處河南省西北部，黃河北岸，鄰接晉城市，北依太行，西距王屋，南臨洛陽，東接焦作，形成市境西北高、東南低的傾斜地勢，梯度差異明顯，地貌形態(tài)復(fù)雜，山區(qū)、丘陵、平原地形多樣，全域總面積1931 km2，其中城市面積80 km2，平原面積552 km2，山區(qū)面積1299 km2，是國家發(fā)改委支持建設(shè)的全國首個全域產(chǎn)城融合示范區(qū)，典型的工業(yè)主導(dǎo)型城市，工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)（濟(jì)源市統(tǒng)計(jì)局, 2018），高耗能重污染行業(yè)比重偏高問題突出，濟(jì)源鋼鐵、豫光金鉛銷售收入超百億元，礦產(chǎn)資源豐富，長期發(fā)展形成了有色、鋼鐵、化工、能源、裝備制造等5 大支柱產(chǎn)業(yè)，是全國最大的鉛鋅冶煉基地，也是河南省重要的鋼鐵、能源基地。同時，濟(jì)源市還是晉煤外運(yùn)通道，過境重載貨車較多，產(chǎn)生大量交通運(yùn)輸尾氣污染和道路揚(yáng)塵污染。

2.2 數(shù)據(jù)來源

本文使用的氣象數(shù)據(jù)、PM2.5 數(shù)據(jù)、組分?jǐn)?shù)據(jù)分為小時數(shù)據(jù)和日數(shù)據(jù)，來源于河南省濟(jì)源環(huán)境監(jiān)測中心在線監(jiān)測設(shè)備，詳細(xì)信息如表1 所示。監(jiān)測期間，嚴(yán)格按照《環(huán)境空氣質(zhì)量自動監(jiān)測技術(shù)規(guī)范》( HJ/T 193-2005) （https://www.mee.gov.cn/gkml/zj/gg/200910/t20091021_171594.htm[2022-05-03]）、《環(huán)境空氣顆粒物有機(jī)碳、元素碳連續(xù)自動監(jiān)測技術(shù)規(guī)定）等3 項(xiàng)技術(shù)規(guī)定（http://www.cnemc.cn/jcgf/dqhj/202112/t20211223_965048.shtml[2022-05-03]）等相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的要求，定期進(jìn)行儀器檢查、校準(zhǔn)和質(zhì)控，每天24 h 連續(xù)采樣，確保數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性和可靠性。

表1 濟(jì)源市監(jiān)測儀器設(shè)備信息Table 1 Monitoring instrument and equipment information in Jiyuan

3 結(jié)果與討論

3.1 污染過程階段劃分

依據(jù)環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)（GB 3095-2012），2021～2022 年秋冬季共出現(xiàn)74 d 污染天，PM2.5超標(biāo)天為62 d，占污染天數(shù)的83.8%。本文將從PM2.5 濃度污染等級分布、氣象特征、區(qū)域傳輸影響等階段性差異將2021 年10 月至2022 年3 月劃分為4 個階段。從PM2.5 污染等級分布情況來看，采暖季開始前（2021 年10 月1 日至11 月14 日）PM2.5 日均空氣質(zhì)量以輕度污染為主，PM2.5 日均濃度峰值出現(xiàn)在11 月1 日（113 μg/m3）；采暖季開始后至1 月底污染程度逐步加重，2021 年11 月15 日至12 月31 日期間污染天與優(yōu)良天間隔分布，PM2.5 日均空氣質(zhì)量以輕中度污染為主（12 d），占該階段PM2.5 污染天數(shù)（14 d）85.7%，PM2.5日均濃度峰值出現(xiàn)在12 月10 日（172 μg/m3）；2022 年1 月1～31 日期間PM2.5 日均空氣質(zhì)量以中重度污染為主（22 d），占該階段PM2.5 污染天數(shù)（28 d）78.6%，PM2.5 日均濃度峰值出現(xiàn)在1月19 日（220 μg/m3）；進(jìn)入2 月后污染程度逐步減輕，以輕度污染為主（16 d），占該階段PM2.5污染天數(shù)（18 d）88.9%，PM2.5 日均濃度峰值出現(xiàn)在2 月13 日和3 月21 日（119 μg/m3）。

從本地氣象特征來看，不同階段近地面溫濕風(fēng)降水情況如圖2 所示，整體表現(xiàn)為低溫、弱風(fēng)、高濕，而高濕、空氣流動差的大氣狀況下促進(jìn)了粒子在液滴中的反應(yīng)生成和成核增長，是污染加劇的主要原因（常清等, 2015; Zhang et al., 2022）。2021年10 月1 日至11 月14 日（第一階段）日均溫度8～20°C，日均濕度40%～95%，平均風(fēng)速1.5 m/s，高溫高濕多雨條件下濕清除作用較強(qiáng)（黨聰聰和姜坪, 2019; 潘晨和康志明, 2022），不利于顆粒物的成核增長，PM2.5 以輕度污染為主；2021 年11 月15 日至12 月31 日（第二階段）日均溫度逐漸下降（-3～13°C），平均風(fēng)速1.6 m/s，近地面受東北高壓與西北高壓交替控制，日均相對濕度變幅較大（22%～83%），逆溫現(xiàn)象顯現(xiàn)，垂直擴(kuò)散條件轉(zhuǎn)差，PM2.5 輕中度污染天數(shù)增多；2022 年1 月1～31 日（第三階段）日均氣溫下降至-3～5°C，雨雪過程對PM2.5 的削減作用較弱，平均濕度76%，平均風(fēng)速1.2 m/s，高濕靜穩(wěn)逆溫持續(xù)整個階段，水平及垂直擴(kuò)散條件均最差，疊加污染團(tuán)遠(yuǎn)距離遷移滯留，導(dǎo)致高濃度氣溶膠無法有效擴(kuò)散（吳進(jìn)等, 2017），從而加劇高濕、逆溫、靜小風(fēng)、低邊界層等不利氣象條件，使得原本的靜穩(wěn)態(tài)勢得到進(jìn)一步的增強(qiáng)，而轉(zhuǎn)差的氣象條件反饋?zhàn)饔糜挚刂屏溯^長時間的PM2.5 重度及以上污染，大氣擴(kuò)散能力與污染物濃度增長的“雙向反饋機(jī)制”在該階段得到充分體現(xiàn)（張小曳等, 2020）；2022 年2 月1 日至3 月31 日（第四階段）氣溫逐步回升（-0.5～17°C），相對濕度午間降幅增大，PM2.5污染程度減輕。

圖2 2021 年10 月至2022 年3 月濟(jì)源市PM2.5 濃度與溫度、相對濕度、降水量、風(fēng)向風(fēng)速時間序列圖Fig. 2 Time series diagram of PM2.5 concentration and temperature, relative humidity, precipitation, wind direction, and wind speed in Jiyuan City from Oct 2021 to Mar 2022

從區(qū)域傳輸影響來看（圖3），2021 年10～12 月西北風(fēng)頻次高、風(fēng)力大，污染清除較快，環(huán)境空氣質(zhì)量相對潔凈；2022 年1～3 月以東南風(fēng)、東風(fēng)為主，西北風(fēng)清除作用減弱。選取兩次典型重污染過程進(jìn)行污染來源示蹤，其中圖4a 為12 月8～12 日污染過程，后向軌跡顯示來自東北部的1000 m 和1500 m 氣團(tuán)和來自長三角區(qū)域的500 m氣團(tuán)在京津冀區(qū)域匯合后，沿太行山脈一線向南推移，于9 日早間到達(dá)濟(jì)源并沉降至近地面附近，此時近地面PM2.5 持續(xù)加重至重度污染。圖4b 為1 月8～12 日重污染過程，其中1500 m 高空氣團(tuán)自南向北到達(dá)我市，500 m 和1000 m 高空氣團(tuán)自東南部移動至豫北及冀南城市后，在東部高壓影響下，沿太行山回流并在豫北區(qū)域滯留，近地面9 日凌晨至13 日受高空氣團(tuán)下壓影響，垂直擴(kuò)散條件持續(xù)較差，污染持續(xù)以重度及以上污染為主。綜合以上分析，濟(jì)源市秋冬季以東風(fēng)、東南風(fēng)、西風(fēng)為主導(dǎo)風(fēng)向，在偏東風(fēng)、東南風(fēng)影響下受遠(yuǎn)距離污染傳輸滯留影響較大，污染程度較重，西北風(fēng)清除作用在2021 年10～12 月較為顯著，在2022 年1～3 月減弱。

圖3 2021 年秋冬季濟(jì)源市第一階段（第一行）、第二階段（第二行）、第三階段（第三行）、第四階段（第四行）（a-d）PM2.5 污染玫瑰圖及（e-h）風(fēng)頻圖Fig. 3 (a-d) PM2.5 pollution rose diagrams and (e-h) wind frequency diagrams in Jiyuan City during the first stage (the first row), the second stage(the second row), the third stage (the third row), and the forth stage (the forth row) in autumn and winter of 2021

圖4 （a）2021 年12 月8～12 日和（b）2022 年1 月8～12 日濟(jì)源市兩次典型污染過程后向軌跡Fig. 4 Backward trajectory of two typical pollution processes in Jiyuan City during (a) 8-12 Dec 2021 and (b) 8-12 Jan 2022

3.2 不同階段PM2.5 與氣象條件的關(guān)系

3.2.1 相關(guān)性分析

表2 給出了PM2.5 與氣象因子小時均值相關(guān)系數(shù)統(tǒng)計(jì)表，結(jié)果顯示PM2.5 在各個階段與風(fēng)速為負(fù)相關(guān)，與濕度為正相關(guān)（黃善斌等, 2020），且濕度與PM2.5 的相關(guān)性顯著高于其他因子，其中第二階段濕度與PM2.5 的正相關(guān)性表現(xiàn)為強(qiáng)相關(guān)（相關(guān)性系數(shù)為0.615，通過顯著水平為0.01 的檢驗(yàn)），第三階段濕度與PM2.5 的正相關(guān)性表現(xiàn)為中等相關(guān)（相關(guān)性系數(shù)分別為0.518，通過顯著水平為0.01 的檢驗(yàn)）。

表2 2021 年秋冬季不同階段PM2.5 濃度與氣象因子小時均值相關(guān)系數(shù)統(tǒng)計(jì)Table 2 Statistics of correlation coefficient between PM2.5 and hourly mean value of meteorological factors at different stages in autumn and winter of 2021

3.2.2 多元回歸分析

為評估不同階段氣象條件對PM2.5 濃度的影響，利用多元線性回歸模型進(jìn)行分析（于文金等,2016），氣象要素主要包括風(fēng)速、相對濕度、溫度、降水、氣壓、風(fēng)向、能見度，通過顯著水平0.05的檢驗(yàn)為標(biāo)準(zhǔn)，得到污染物統(tǒng)計(jì)模型的擬合優(yōu)度（王莉莉等, 2011; 姚青等, 2020）及各因子顯著性特征。結(jié)果顯示（表3），不同階段氣象條件對PM2.5 質(zhì)量濃度的影響存在顯著性差異，第一階段26.1%的PM2.5 小時濃度變化由氣象因素決定，各因子均表現(xiàn)為顯著性影響；第二階段72.4%的PM2.5 小時濃度變化由氣象因素決定，相對濕度、風(fēng)向、能見度三項(xiàng)因子表現(xiàn)為顯著性影響；第三階段53.2%的PM2.5 小時濃度變化由氣象因素決定，風(fēng)速及相對濕度對PM2.5 的影響不顯著；第四階段32.2%的PM2.5 小時濃度變化由氣象因素決定，除風(fēng)速外其他因子均表現(xiàn)為顯著性影響，這與該階段大風(fēng)天氣下受沙塵及本地?fù)P塵影響導(dǎo)致PM2.5出現(xiàn)高值有關(guān)（李貴玲等, 2014）。相關(guān)性分析和多元線性回歸分析結(jié)果表明，氣象因素與PM2.5濃度之間存在顯著的階段性差異。

表3 濟(jì)源市2021 年秋冬季不同階段多元線性回歸分析Table 3 Multiple linear regression analysis at different stages of Jiyuan City in autumn and winter of 2021

3.3 顆粒物組分變化特征

3.3.1 水溶性離子的酸堿平衡

水溶性離子中酸堿離子的組成比例直接影響著大氣顆粒物的酸堿度，而酸堿度對顆粒物表面非均相反應(yīng)的途徑和速率有著直接影響，一般使用離子的當(dāng)量濃度來對大氣顆粒物的酸堿性進(jìn)行分析，陽離子當(dāng)量（Cation Equivalent, CE）濃度和陰離子當(dāng)量（Anion Equivalent, AE）濃度的計(jì)算公式分別如下：

圖5 2021 年10 月至2022 年3 月濟(jì)源市（a）秋冬季、（b）優(yōu)良時段、（c）輕度污染時段、（d）中度污染時段、（e）重度污染時段、（f）嚴(yán)重污染時段陰陽離子酸堿性Fig. 5 Acidity and alkalinity of anions and cations in (a) autumn and winter, (b) excellent period, (c) light pollution period, (d) moderate pollution period, (e) heavy pollution period, and (f) severe pollution period in Jiyuan City from Oct 2021 to Mar 2022

3.3.2 顆粒物組分特征

3.3.2.1 顆粒物組分整體特征

污染過程選取PM2.5 輕度污染前連續(xù)24 h 優(yōu)良數(shù)據(jù)至污染最重時段各參數(shù)數(shù)據(jù)，共選取17 個污染過程，即第一階段中2021 年10 月1～2 日、11 月1～2 日，第二階段中2021 年11 月16 日、11 月19 日、12 月8～10 日、12 月14 日、12 月22～23 日，第三階段中2022 年1 月2～6 日、1月8～12 日、1 月15～20 日、1 月21～23 日，第四階段中2022 年2 月9～14 日、2 月18～19 日、2 月23～25 日、3 月11～12 日、3 月20～22 日、3 月30～31 日進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析（圖6）。結(jié)果顯示（圖7），秋冬季污染過程顆粒物組分濃度均值由大到小依次為無機(jī)元素（7.7%）＞ EC（4.2%）＞Cl-（4.0%）＞K+（1.1%）。從組分濃度上來看，質(zhì)量濃度占比最高（趙晴, 2010），無機(jī)元素（硫、鈣、硅、鋁、錳、鋅、鉛、氯、銅、砷）中S 占比4.2%（二次顆粒物）， Zn、Pb、Cu、Mn、Cl、As 占比2.8%（機(jī)動車及工業(yè)排放），Ca、Al、Si 濃度占比0.7%（揚(yáng)塵源）（劉軍等, 2020; 張瑩玲等,2022）。第一階段至第四階段均以為主，各階段質(zhì)量濃度占比之和均達(dá)80%以上，為顆粒物組分的主要成分，其中NO3-、NH4+占比在65.7%以上，二次污染較為嚴(yán)重。與其他階段相比，第一階段組分濃度呈現(xiàn)出優(yōu)良時段質(zhì)量濃度最低，輕度至重度污染過程濃度最高的特點(diǎn)，其中優(yōu)良至輕度污染過程濃度增速是其他階段的2.8～3.3 倍；第二階段組分濃度最低，在輕度至中度污染過程中濃度增速最快，是其他階段的1.3～1.9 倍；第三階段組分濃度最高，在中度至重度污染過程中濃度增速是其他階段的1.2 倍，且僅該階段出現(xiàn)嚴(yán)重污染時段。

圖6 2021 年秋冬季濟(jì)源市污染過程時間分布Fig. 6 Time distributions of pollution process in Jiyuan city in autumn and winter of 2021

圖7 濟(jì)源市2021 年秋冬季第一階段至第四階段組分濃度堆積圖Fig. 7 Component concentration accumulation map from the first stage to the fourth stage in autumn and winter of 2021 in Jiyuan City

3.3.2.2 硫氮轉(zhuǎn)化速率特征

SO42-和 NO3-是水溶性離子中的主要離子，通常用硫氧化速率（Sulfur Oxidation Rate, SOR）和氮氧化速率（Nitrogen Oxidation Rate, NOR）來表征SO2和NO2的轉(zhuǎn)化效率：

其中，[SO42-]、[NO3-]分別為SO42-、NO3-的質(zhì)量濃度，[SO2]、[NO2]分別是SO2、NO2的質(zhì)量濃度。SOR 和NOR 值越高，表示SO2和NO2轉(zhuǎn)化為二次氣溶膠就越多。SOR≤0.1 時大氣中以一次污染物為主，SOR＞0.1 時說明大氣中有光化學(xué)氧化反應(yīng)生成。對污染過程硫氮轉(zhuǎn)化速率計(jì)算得出（圖8），濟(jì)源市SOR、NOR 分別為0.49、0.46，SOR＞NOR說明觀測期間SO2比NO2向離子態(tài)轉(zhuǎn)化的更多，這與陳楨等在對開封離子酸堿性的研究結(jié)論一致（陳楨和王曉東, 2023）；同時不同污染等級SOR和NOR 均＞0.1，且隨著污染程度的加重持續(xù)上升，表明濟(jì)源市污染過程主要以二次生成為主。

圖8 濟(jì)源市2021 年秋冬季第一階段至第四階段硫氧化速率（Sulfur Oxidation Rate, SOR）和氮氧化速率（Nitrogen Oxidation Rate, NOR）Fig. 8 Sulfur Oxidation Rate (SOR) and Nitrogen Oxidation Rate (NOR) from the first stage to the fourth stage in autumn and winter of 2021 in Jiyuan City

不同階段SOR/NOR 趨勢存在差異，第一階段SOR/NOR 在優(yōu)良時段＞1，其他時段小于1，在中度污染時段達(dá)到“谷值”；第二階段SOR/NOR始終小于1，隨污染程度加重比值增加；第三階段和第四階段SOR/NOR 始終＞1，且均出現(xiàn)2 個“峰值”，第三階段峰值分別出現(xiàn)在中度污染和嚴(yán)重污染時段，第四階段峰值分別出現(xiàn)在輕度和重度污染時段。

3.3.2.3 不同污染等級組分變化特征

將選取的17 次污染過程按環(huán)境空氣質(zhì)量污染等級（顆粒物組分增速差異）進(jìn)行細(xì)分，計(jì)算不同污染等級下濃度增長速率，如表4 所示，不同組分隨污染程度加重呈現(xiàn)不同的增速變化。高速增長過程N(yùn)O3-、SO42-、NH4+、無機(jī)元素增速較快（34%～50%的概率），NO3-、NH4+、除S 之外的無機(jī)元素在優(yōu)良—輕度污染時段增速最快，隨污染程度加重增速減緩；SO42-在輕度—中度污染時段增速最快，隨污染程度加重增速減緩，而SOR隨污染程度加重而增大表明該階段SO42-的高速增長除二次生成外有較多一次源輸入?？焖僭鲩L過程OC、K+、S、EC、NH4+增速較快（43%～62%的概率），S、EC 在優(yōu)良—輕度污染時段增長最快，OC、K+、NH4+在輕度—中度污染時段增長最快。慢速增長過程除S 之外的無機(jī)元素在輕度—中度污染時段增速較快（52%～55%的概率）。Cl-有61.4%的概率保持在快速增長以上，在優(yōu)良—輕度污染時段增速較快。

表4 不同污染等級組分濃度增速情況Table 4 Concentration growth rates of components with different pollution levels

高速增長期，優(yōu)良—輕度污染過程N(yùn)O3-濃度增速快于其他因子，輕度—重度污染過程SO42-增速最快，重度—嚴(yán)重污染時段Cl-在增速最快，除S 外的其他無機(jī)元素增速也較快；快速增長期，優(yōu)良—輕度污染過程S 增速快于其他因子，輕度—嚴(yán)重污染過程OC 增速最快，重度—嚴(yán)重污染時段S增速也較快；慢速增長期，優(yōu)良—輕度污染過程OC 增速快于其他因子，輕度—嚴(yán)重污染過程無機(jī)元素增速最快，重度—嚴(yán)重污染時段SO42-、NH4+增速較快。

4 結(jié)論

（1）秋冬季氣象整體表現(xiàn)為低溫、弱風(fēng)、高濕，各階段PM2.5 與風(fēng)速為負(fù)相關(guān)，相關(guān)性較弱，與濕度為正相關(guān)，在采暖季開始后（第二階段至第四階段）與濕度的相關(guān)性增大。

（2）第一階段26.1%的PM2.5 小時濃度變化由氣象因素決定；第二階段72.4%的PM2.5 濃度的小時濃度變化由氣象因素決定，相對濕度、風(fēng)向、能見度三項(xiàng)因子表現(xiàn)為顯著性影響，在東風(fēng)和東南風(fēng)下受遠(yuǎn)距離傳輸影響較大，在強(qiáng)西北風(fēng)下污染清除較快；第三階段53.2%的PM2.5 濃度的小時濃度變化由氣象因素決定，高濕靜穩(wěn)逆溫持續(xù)整個階段，同時在東風(fēng)和東南風(fēng)條件下污染團(tuán)遠(yuǎn)距離傳輸滯留，進(jìn)一步加重本地污染，該階段風(fēng)速和相對濕度對PM2.5 的小時變化影響不顯著；第四階段32.2%的PM2.5 小時濃度變化由氣象因素決定，受春季大風(fēng)揚(yáng)塵及沙塵影響，風(fēng)速對PM2.5 的小時變化影響不顯著。

（3）濟(jì)源市2021 年秋冬季陰陽離子當(dāng)量濃度擬合曲線斜率（AE /CE）小于1，說明濟(jì)源市PM2.5呈弱堿性，在優(yōu)良—中度污染時段大氣顆粒物的堿性成分會降低，酸性成分含量會增加，在重度及以上污染時段則相反。

（4）濟(jì)源市秋冬季污染過程中顆粒物組分均以NO3-、NH4+、OC、SO42-為主，各階段質(zhì)量濃度占比之和均達(dá)80%以上，其中SNA（SO42-、NO3-、NH4+）占比在65.7%以上，二次污染較為嚴(yán)重。高速增長過程，SO42-在輕度—中度污染時段增速最快，除二次生成加快外有較多一次源輸入；NO3-在優(yōu)良—輕度污染時段增速最快，隨污染程度加重增速減緩，二次生成增加，一次源輸入減少?？焖僭鲩L過程，OC、K+、NH4+在輕度—中度污染時段增長最快，S、EC 在優(yōu)良—輕度污染時段增長最快；慢速增長過程，除S 之外的無機(jī)元素在輕度—中度污染時段增速較快?？焖俸透咚僭鲩L過程，Cl-在優(yōu)良—輕度污染時段增速較快。