西安北郊PM10、PM2.5特征及其與氣象要素的關系

張高健，曹 梅，仇 娜，陳 奇

(1.西安市氣象局，西安 710016；2.陜西省氣象干部培訓學院，西安 710016)

近年來，隨著城市規模、城市人口快速增長，由于人類活動、工農業生產等引起的空氣污染問題成為社會關注的熱點問題之一。目前，開展大氣污染特征及其與氣象因素關系的科學研究較多[1-5]。唐家翔等[6]分析認為：?？谑蠵M2.5月質量濃度整體呈周期性波動，秋冬季高、春夏季低；降水對PM2.5有清除作用；風速加大會使PM2.5濃度減小?；⒉蕥傻萚7]分析了黃石市大氣PM10和PM2.5的質量濃度水平分布特征及其與氣象參數的關系，發現大氣PM10和PM2.5質量濃度呈現顯著的冬季高夏季低的變化規律，風向、風速、溫度、氣壓和相對濕度等氣象要素是影響大氣PM10和PM2.5質量濃度分布的重要因素。曹梅等[8]分析了西安市2006—2015年3種大氣主要污染物(SO2、NO2、PM10)不同時間尺度上的變化規律及其與氣象條件的關系，結果表明主要污染物質量濃度的季節變化均為夏季低，冬季高，大氣污染物質量濃度與風速、氣溫呈明顯的負相關，與逆溫強度呈顯著的正相關，降水對大氣污染物有明顯的凈化作用。

西安地處西北內陸，是國務院批準的中國西部地區重要的中心城市，2020年11月全國第七次人口普查，全市常住人口1 295.29萬人[9]。由于西安城市化進程加快以及人口的快速增長，對城市氣候產生了很大影響，由顆粒物引起的大氣污染影響城市發展及居民身體健康，大氣污染防治勢在必行，而氣象要素對大氣污染物的清潔、稀釋有著重要作用[10-12]，故開展本區域大氣中PM10、PM2.5質量濃度變化規律及其與氣溫、風向風速、降水等氣象要素之間關系的研究有著重要意義。利用研究的理論成果，以期能為改善城市空氣質量提供理論依據。

1 資料與方法

本文顆粒物采樣儀器為安徽藍盾光電子股份有限公司生產的LGH-01B/E型β射線大氣顆粒物在線監測儀，該系統采用β射線吸收法組合DHS動態加熱系統的技術原理，實現對環境大氣中顆粒物PM10、PM2.5等不同粒徑粒子進行實時在線質量濃度的測量。

選取2017年1月1日—2021年12月31日PM10和PM2.5質量濃度小時觀測數據，計算日、月、季、年均值；相應時間的常規氣象數據主要包括氣溫、風向風速、降水等。數據分別來源于西安市涇河大氣成分站和西安市涇河國家基本氣象站(兩站位于同一站址，以下稱為涇河站,地處西安市市中心以北約20 km，34°26＇N，108°58＇E)。涇河站四周開闊平坦，周圍無大的廠礦及污染源存在，其資料可代表西安北郊整體大氣環境顆粒物質量濃度和相關氣象要素實況。顆粒物質量濃度和常規氣象數據日值以北京時20時為日界。

降水清除率是反映降水對大氣污染物的濕清除能力。設某降水日大氣污染物質量濃度的日均值為Ci，其前一日的日均值為Ci-1，則降水清除率A可表示為[13]

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2 PM10、PM2.5質量濃度變化特征

2.1 年際變化特征

為了解近5 a西安市北郊PM10、PM2.5質量濃度(用C(PM10)和C(PM2.5)表示)現狀和變化趨勢，對涇河站2017年1月—2021年12月質量濃度進行統計分析(見表1)。近5 a來西安市北郊C(PM10)和C(PM2.5均值分別為117.5 μg/m3、75.2 μg/m3，年際變化總體呈逐年下降趨勢，其中C(PM2.5)下降趨勢明顯，平均每年下降8.1 μg/m3。日均C(PM10)、C(PM2.5)超過《環境空氣質量標準》(GB 3095—2012)中24 h平均二級標準濃度限值(150 μg/m3和75 μg/m3)的日數分別為447 d、655 d，平均每年89.4 d和131 d；C(PM2.5)超標日數呈現明顯的逐年減少趨勢，平均每年減少18.8 d。西安市經過多年的車輛限行、煤改氣、禁止秸稈和垃圾焚燒、拆除小舊鍋爐、抑治施工和揚塵污染等政策的實施，空氣質量逐步好轉，證明這一系列措施行之有效。

表1 2017—2021年西安北郊C(PM10)和C(PM2.5)年際變化及超過二級標準日數

2.2 季變化特征

由表2可知：C(PM10)冬季最高，為170.7 μg/m3，其次是春季131.6 μg/m3，夏季最低，僅為64.2 μg/m3；C(PM2.5)冬季最高,為126.0 μg/m3，其次是秋季68.5 μg/m3，最低出現在夏季，為38.2 μg/m3；C(PM2.5)年平均值占C(PM10)的64%，冬季占比最高達到73.8%，春季最低為51.8%。

表2 2017—2021年西安北郊C(PM10)、C(PM2.5)及C(PM2.5)/C(PM10)年、季均值

2.3 月變化特征

由圖1可知，C(PM10)和C(PM2.5)1月最高，分別為196.7 μg/m3、150.6 μg/m3；C(PM10)8月最低，為59.5 μg/m3，C(PM2.5)7月最低，為37.5 μg/m3。PM10質量濃度變化呈現出1—8月下降，8—12月升高，PM2.5質量濃度變化呈現出1—7月下降，7—12月升高的“單谷型”結構。主要原因是因為夏季太陽輻射強烈，大氣邊界層厚，對流旺盛且風速大，大氣垂直擴散和水平擴散能力強，加之頻繁降水的清除作用，有效降低顆粒物質量濃度。冬季則相反，加上北方冬季供暖，燃煤、燃氣排放加大，大氣污染嚴重，顆粒物質量濃度高。C(PM2.5)質量濃度占C(PM10)的比例1月最大，為76.6%，5月最小，為48%，1—5月這一占比快速下降，6—12月逐步回升。除春季外，其他季節和月份PM2.5對顆粒物質量濃度貢獻較大。

圖1 2017—2021年西安北郊C(PM10)、C(PM2.5)及C(PM2.5)/C(PM10)月變化

2.4 日變化特征

經統計分析C(PM10)和C(PM2.5)逐時均值，發現其日變化曲線均呈現雙峰特征(圖2)，夜間質量濃度高于日間，但變化幅度小于日間。07時前后，隨著人們上班出行、社會生產等人類活動高峰到來，大氣顆粒物開始逐漸累積，大氣顆粒物質量濃度緩慢升高，09時前后形成次峰值，而后隨著太陽輻射逐步增強，大氣層結變的不穩定，大氣擴散能力迅速增強，C(PM10)和C(PM2.5)也隨之快速下降，分別在16時和18時達到一日中最低；此后，由于太陽輻射逐漸變弱，氣溫降低，大氣層結趨于穩定，垂直擴散能力變差，加上城市交通晚高峰汽車尾氣大量排放的影響，大氣顆粒物快速累積，大氣顆粒物質量濃度快速升高，00時達到夜間峰值，也是一日中的最高值；夜深人靜后，隨著人類活動量減少，污染物排放量也隨之減少，隨著大氣污染物的自然沉降，顆粒物質量濃度再次逐步降低。

圖2 2017—2021年西安北郊C(PM10)、C(PM2.5)日變化

3 影響大氣顆粒物質量濃度的氣象因子

3.1 氣溫

將PM10、PM2.5質量濃度日均值分別與日平均氣溫進行相關分析，結果見圖3。C(PM10)和C(PM2.5)與氣溫總體呈現負相關關系。夏季，太陽輻射強烈，地表升溫快，空氣對流強烈，大氣層結穩定度較低，大氣清潔力強，C(PM10)和C(PM2.5)較低；冬季由于穩定類天氣較多，特別是下墊面平坦裸露的區域，夜間接地逆溫出現頻繁且強度較大，另外因為冷空氣活動頻繁造成低空逆溫頻繁。頻繁的逆溫阻礙空氣對流運動，造成冬季C(PM10)和C(PM2.5)升高。

圖3 2017—2021年西安北郊C(PM10)和C(PM2.5)隨氣溫的變化(直線為擬合線)

3.2 風向、風速

利用西安2017—2021年逐小時風向資料及所相應的C(PM10)和C(PM2.5)資料分析二者的關系(圖4)。西安北郊主導風向為偏東北風(NNE—NE—ENE)，占比為41.5%，對應的C(PM10)和C(PM2.5)平均值分別為113.0 μg/m3、73.9 μg/m3；其次為偏西南風(SSW—SW—WSW)，占比為25.9%，對應的C(PM10)和C(PM2.5)平均值分別為112.2 μg/m3、69.6 μg/m3。偏西北風(WNW—NW—NNW)對應的C(PM10)和C(PM2.5)均值最大，分別為151.3 μg/m3、96.0 μg/m3，占比為9.3%；偏東南風(ESE—SE—SSE)對應的C(PM10)和C(PM2.5)均值最小，分別為103.0 μg/m3、65.5 μg/m3，占比為2.7%。從以上分析可知，C(PM10)和C(PM2.5)在偏西北風時最高，其他風向分布較為均勻，說明通過偏西北風匯入的污染物對西安北郊顆粒物質量濃度影響較大。

圖4 2017—2021年西安北郊C(PM10)和C(PM2.5)的風向分布

進一步分析C(PM10)和C(PM2.5)日均值與平均風速的關系(表3)發現，當風速在4.5 m/s以下時，隨著風速增大，顆粒物質量濃度逐步下降；但當風速超過4.5 m/s時，顆粒物質量濃度快速上升，尤其C(PM10)升高的幅度更大。深入分析風速超過4.5 m/s時的35個樣本，發現發生在冬春季共30次，當天天氣以陰雨為主，風向均為偏東北風，平均C(PM10)和C(PM2.5)為213.4 μg/m3、92.3 μg/m3；其他5次發生在夏秋季，風向偏東北風，平均C(PM10)和C(PM2.5)較低，僅為53.1 μg/m3、41.5 μg/m3，均小于夏秋季平均值。從以上分析可以看出，當風速在4.5 m/s以下時，C(PM10)和C(PM2.5)與風速呈負相關關系，即風速越大，質量濃度越低；冬春季當風速較大超過4.5 m/s，顆粒物質量濃度出現不降反升的情況，原因可能是風速較大時一般有穩定的天氣系統控制著西安地區，來自偏東北方向持續的污染物輸入而造成顆粒物質量濃度升高[14]?？傮w來看，風速是影響顆粒物質量濃度的重要因素，除冬春季風速≥4.5 m/s特殊情況外，風速大對顆粒物的擴散清除作用明顯。

表3 2017—2021年西安北郊C(PM10)、C(PM2.5)與風速的關系

3.3 降水

由表4可知，2017—2021年夏季降水量最大，占年平均降水量的44.8%，對顆粒物清潔作用較明顯，C(PM10)和C(PM2.5)均值最低。冬季降水量最小，僅占年平均降水量的3.3%，對顆粒物清潔作用有限，C(PM10)和C(PM2.5)均值最高，空氣污染較嚴重。春季、夏季、秋季，由于降水的清潔作用，使得降水日的C(PM10)和C(PM2.5)均值低于非降水日。只有冬季會出現C(PM2.5)均值在降水日大于非降水日的現象，這是由于在降水量很小或降雪天氣下，由于降水沖刷能力不強，而此時空氣濕度增大，易形成抑制顆粒物擴散的霧罩，導致大氣中殘留的污染物質量濃度較高[15]。

表4 2017—2021年西安北郊各季節降水日與非降水日C(PM10)和C(PM2.5)

為進一步研究降水對顆粒物的清除作用，統計分析2017—2021年涇河站降水量及其對PM10、PM2.5清除率,結果見圖5。降水對PM10、PM2.5的清除率均值分別為10%、7%，降水對PM10的清除效果好于PM2.5。降水量<5.0 mm時，降水對PM10、PM2.5的清除率大部分在-50%～50%之間，說明弱降水清除效果較差，甚至會導致顆粒物質量濃度上升；降水量>10.0 mm時，降水對PM10、PM2.5的清除率正值逐漸增多，且隨著降水量增大，清除率全部趨于正值，最大值趨向100%，但均達不到100%，說明降水對顆粒物無法完全清除。為探討降水量大于10 mm,清除率出現負值的原因，選取2個清除率負值較大的個例詳細分析。2020年5月8日，降水對PM10、PM2.5清除率分別為-164.0%、-137.8%，降水量15.3 mm，降水時段為21—03時，非降水時段04—20時。降水時段C(PM10)和C(PM2.5)均值分別為32.6 μg/m3、18.9 μg/m3，非降水時段分別為179.4 μg/m3、66.6 μg/m3；2021年4月23日，降水對PM10、PM2.5清除率分別為-86.9%、-68.1%，降水量30.8 mm，非降水時段21—11時，降水時段為12—20時。降水時段C(PM10)和C(PM2.5)均值分別為62.8 μg/m3、50.0 μg/m3,非降水時段分別為118.6 μg/m3、63.7 μg/m3。從以上個例可以看出，非降水時段的清除率均值遠大于降水時段，可見，降水時間分布不均勻是造成清除率為負值的主要原因。

圖5 2017—2021年西安北郊降水對顆粒物的清除率與降水量的關系

4 結論

(1)2017—2021年西安北郊C(PM10)和C(PM2.5)年均值分別為117.5 μg/m3、75.2 μg/m3，呈現逐年下降趨勢，C(PM2.5)下降趨勢尤為明顯，平均每年下降8.1 μg/m3；季節變化特征為夏季最低，冬季最高，春秋季次之；月變化分別呈現出1—8月下降而8—12月升高,1—7月下降而7—12月升高的“單谷型”結構。

(2)C(PM10)和C(PM2.5)日變化曲線呈現雙峰特征，上午08—09時為次高峰，夜間00時前后達到日最高峰；16—18時為一日中最低。夜間高于日間，但變化幅度小于日間。

(3)C(PM2.5)占C(PM10)的比例冬季最高，春季最低，夏秋季較均勻；1月PM2.5占比最大為76.6%，5月最小為48%，1—5月該比例快速下降，6—12月逐步回升。除春季外，其他季節和月份PM2.5對顆粒物質量濃度貢獻較大。

(4)C(PM10)和C(PM2.5)與氣溫總體呈負相關關系。風速在4.5 m/s以下時，其與風速呈負相關關系；但當風速較大約超過4.5 m/s時，顆粒物質量濃度在冬春季有明顯的上升趨勢，風速是影響顆粒物質量濃度的重要因素。C(PM10)和C(PM2.5)在偏西北風時最高，其他風向分布較為均勻，來自偏西北方向的污染物對顆粒物質量濃度影響較大。降水對PM10清除效果好于對PM2.5的清除，降水量大時，質量濃度相對較低，但降水無法對顆粒物徹底清除。