分宜空氣負(fù)離子濃度變化規(guī)律及其與氣象要素的關(guān)系

王愛紅　鄧細(xì)華

摘要通過對(duì)分宜2010年1～12月09：00、16：00 2個(gè)觀測(cè)時(shí)次數(shù)據(jù)的分析，研究空氣負(fù)離子濃度變化規(guī)律及其與各氣象要素的關(guān)系。結(jié)果表明，負(fù)離子濃度3～8月下午高于上午；負(fù)離子濃度有明顯的年變化特征；負(fù)離子濃度的大小與測(cè)點(diǎn)周圍的植被覆蓋率有很大的關(guān)系；在雷雨、陣雨、間歇性小雨天氣后負(fù)離子濃度明顯偏高。

關(guān)鍵詞負(fù)離子濃度；變化規(guī)律；氣象要素；關(guān)系

中圖分類號(hào)S161文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A文章編號(hào)0517-6611（2015）07-183-01

The Variation Law of Negative Ion Concentration in Fenyi County and Relationship with Meteorological Factors

WANG Ai-hong1， DENG Xi-hua2

（1. Fenyi County Meteorological Bureau， Xinyu， Jiangxi 336600； 2. Xinyu City Meteorological Bureau， Xinyu， Jiangxi 338000）

AbstractThrough analysis on data in 09：00 and 16：00 from January to December， 2010 in Fenyi， the varying laws of the negative air ion concentration and the relationship with meteorological factors were studied. The negative ion concentration in the morning is higher than it is in the afternoon from March to August. The negative ion concentration shows remarkable annual variations. The negative ion concentration is deep about vegetation cover bestrewing rate around the measuring site. The negative ion concentration is significantly higher after thunderstorms， showers， and intermittent drizzles.

Key words Negative ion concentration； Variation law； Meteorological factors； Relationship

空氣負(fù)離子是大氣中帶負(fù)電荷的單個(gè)氣體分子或離子團(tuán)的總稱。在我國(guó)習(xí)慣性地稱為“負(fù)氧離子”。空氣中的負(fù)離子具有清潔空氣、調(diào)節(jié)小氣候及預(yù)防疾病的作用，有利于人體健康，被譽(yù)為“空氣維生素”和“生長(zhǎng)素”，其濃度高低已成為評(píng)價(jià)一個(gè)地方空氣清潔程度的指標(biāo)。世界衛(wèi)生組織規(guī)定，清新空氣的負(fù)離子標(biāo)準(zhǔn)濃度為每立方厘米空氣中不應(yīng)低于1 000～1 500個(gè)。自然界中的空氣負(fù)離子主要來源于水的沖擊作用、宇宙射線、風(fēng)的作用與雷電等，空氣中負(fù)離子濃度多少與天氣條件、下墊面特征等密切相關(guān)，且受氣象因素影響較大[1-3]。筆者通過對(duì)分宜2010年全年的空氣負(fù)離子資料進(jìn)行分析，研究分宜空氣負(fù)離子的濃度變化規(guī)律，并探討了負(fù)離子濃度與天氣條件的關(guān)系，分析了負(fù)離子濃度與同期氣象要素的相關(guān)關(guān)系。

1資料與方法

1.1觀測(cè)環(huán)境

分宜縣位于江西省中部偏西，袁河中游（27°33′～28°08′N、114°29′～114°51′E），屬亞熱帶季風(fēng)型濕潤(rùn)氣候，雨量充沛，日照充足，氣候溫和，無(wú)霜期長(zhǎng)。負(fù)離子的觀測(cè)地點(diǎn)選自該縣氣象局觀測(cè)場(chǎng)內(nèi)，該觀測(cè)場(chǎng)位于27°49′N、114°14′E，場(chǎng)地較開闊，淺草平鋪，但周邊高大樹木相對(duì)較少。

1.2 觀測(cè)儀器

使用美國(guó)生產(chǎn)的AIC—1000便攜式負(fù)離子測(cè)量?jī)x，測(cè)量范圍為10～1 999 000 ions/cm3。該儀器靈敏度高，可測(cè)離子濃度低至10個(gè)/cm3；即使在有很強(qiáng)的靜電場(chǎng)或有風(fēng)的不利條件下也能給出精確的讀數(shù)；響應(yīng)速度快，只需約2 s，提高測(cè)試效率；體積小重量輕，操作簡(jiǎn)單方便。

1.3觀測(cè)時(shí)間

每日的09：00和16：00進(jìn)行人工觀測(cè)，取09：00的值代表測(cè)站上午負(fù)離子濃度的平均狀況，16：00的值代表下午的平均狀況。

1.4觀測(cè)方法

測(cè)量時(shí)，保持空氣相對(duì)靜止，測(cè)量人員與儀器保持一個(gè)手臂左右距離。觀測(cè)時(shí)，打開電源開關(guān)，轉(zhuǎn)換到負(fù)離子檔，儀器調(diào)整歸零，待數(shù)據(jù)穩(wěn)定后連續(xù)讀取20個(gè)數(shù)據(jù)，取20個(gè)數(shù)據(jù)的平均值為相應(yīng)時(shí)次的負(fù)離子濃度值。所用資料為分宜2010年1～12月的負(fù)離子觀測(cè)資料，有效數(shù)據(jù)為724個(gè)。

2結(jié)果與分析

2.1空氣負(fù)離子濃度特征分析

2.1.1

負(fù)離子濃度水平。通過資料統(tǒng)計(jì)分析得知，2010年1～12月分宜空氣負(fù)離子濃度最小值為30個(gè)/cm3，分析天氣條件得知，陰天，能見度較差，相對(duì)溫度70%以上；最大值為2 710個(gè)/cm3 ，全年負(fù)離子平均濃度為390個(gè)/cm3 。由此可見，觀測(cè)點(diǎn)空氣質(zhì)量一般，這主要是因?yàn)闇y(cè)點(diǎn)位于城中，周邊高大樹木不多，植被覆蓋率不高。

2.1.2

負(fù)離子濃度日變化規(guī)律。

空氣負(fù)離子濃度的日變化總體來說上午、下午差別不是特別大，但從圖1可以看出，負(fù)離子濃度在3～8和11月下午高于上午，其余各月均為上午略高于下午。分析原因?yàn)榇?、夏兩季植物光合作用較為強(qiáng)烈，氧含量豐富，而最強(qiáng)的時(shí)段為輻射最強(qiáng)的時(shí)段，即為正午或下午。

2.1.3

負(fù)離子濃度年變化規(guī)律。由圖2可見，分宜負(fù)離子濃度具有明顯的年變化特征，平均最高值出現(xiàn)在9月，為521個(gè)/cm3 ，平均最小值出現(xiàn)在11月，為222個(gè)/cm3；4～9月負(fù)離子濃度較高，10月～次年3月較低，9月之后負(fù)離子數(shù)據(jù)下降趨勢(shì)明顯，11月份為初冬負(fù)離子達(dá)到最低值，之后略呈上升趨勢(shì)，整個(gè)冬季負(fù)離子指數(shù)偏低，3月份春天來臨，萬(wàn)物復(fù)蘇，負(fù)離子指數(shù)開始上升?？傮w來看，分宜的負(fù)離子濃度呈現(xiàn)夏、秋季高而冬、春季低的特點(diǎn)，與年平均氣壓的變化趨勢(shì)呈反比。

2.2負(fù)離子濃度與氣象要素的關(guān)系

在對(duì)與負(fù)離子濃度

相關(guān)的氣象要素進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)，就本站而言，云量、風(fēng)速、

表32009～2013年懷化市汛期降水量灰色拓?fù)漕A(yù)測(cè)結(jié)果

年份降水量絕對(duì)誤差∥mm降水量相對(duì)誤差∥%

2009353.1050.85

2010112.0411.23

2011349.9748.70

201228.912.50

2013191.9019.47

精度高的優(yōu)點(diǎn)，其預(yù)測(cè)結(jié)果基本能反映客觀實(shí)際，因此灰色拓?fù)漕A(yù)測(cè)是進(jìn)行降水量長(zhǎng)期預(yù)測(cè)的一種有效方法，預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)懷化市汛期降水量的長(zhǎng)期預(yù)測(cè)及汛期降水的短期預(yù)報(bào)具有一定的借鑒和參考意義。

（2）建立汛期降水量的灰色拓?fù)漕A(yù)測(cè)模型時(shí)，閾值是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)特征人為選定的，閾值選取的不同對(duì)預(yù)測(cè)模型的建立及預(yù)測(cè)效果均會(huì)有影響。該研究過程中經(jīng)多次反復(fù)試驗(yàn)驗(yàn)證，最終確定閾值的初始值為765，間隔為25，共選取22個(gè)閾值進(jìn)行模型的建立，以確保模型的擬合及預(yù)測(cè)精度。

（3）任何一種預(yù)測(cè)模型均會(huì)有誤差，但采取一定的方法對(duì)模型的誤差（殘差）進(jìn)行修正可以大大提高模型的預(yù)測(cè)精度，如采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì) GM（1，1）模型的殘差進(jìn)行修正，以提高預(yù)測(cè)精度等。在此暫未對(duì)灰色拓?fù)漕A(yù)測(cè)模型的殘差進(jìn)行修正，有待今后進(jìn)一步研究。

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