溫濕度及天氣對(duì)Grimm180PM 1.0和PM 2.5的影響分析

彭小清

（香格里拉區(qū)域大氣本底站，云南 迪慶藏族自治州 674400）

溫濕度及天氣對(duì)Grimm180PM 1.0和PM 2.5的影響分析

彭小清

（香格里拉區(qū)域大氣本底站，云南 迪慶藏族自治州 674400）

顆粒物是大氣中的主要污染物之一，也是引起環(huán)境、氣候變化的重要因素，也可稱入肺顆粒物。本文利用2013年香格里拉區(qū)域大氣本底站監(jiān)測(cè)的PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)進(jìn)行了簡(jiǎn)要分析，得出結(jié)論：PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度逐月變化呈現(xiàn)明顯的冬季、高夏季低的特征；降雨量與PM1.0、PM2.5的質(zhì)量濃度呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)；PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度與氣溫正相關(guān)；降雨量和濕度與PM1.0、PM2.5的質(zhì)量濃度成負(fù)相關(guān)。

氣溶膠；降雨量；溫濕度；影響分析

顆粒物是大氣中的主要污染物之一，也是引起環(huán)境、氣候變化的重要因素，也可稱入肺顆粒物。隨著大氣中PM1.0、PM2.5等污染物增多，由此導(dǎo)致的環(huán)境問(wèn)題日益突出。世界衛(wèi)生組織表示PM2.5超過(guò)10微克/立方米就會(huì)對(duì)人體造成傷害，而中國(guó)PM2.5的平均濃度在30微克/立方米以上。當(dāng)前，大氣顆粒物的觀測(cè)已經(jīng)成為環(huán)境、氣候和健康領(lǐng)域的重要內(nèi)容，大氣中不同粒徑的顆粒物變化范圍較大，不同粒徑的顆粒物對(duì)環(huán)境、健康和氣候等影響也不同［1-2］。本文利用2013年間香格里拉區(qū)域大氣本底站監(jiān)測(cè)的PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)，結(jié)合本底站同期觀測(cè)的地面氣象降雨量和溫、濕度數(shù)據(jù)，對(duì)降雨量及溫、濕度對(duì)PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度的影響進(jìn)行了簡(jiǎn)要統(tǒng)計(jì)分析。

1 數(shù)據(jù)獲取方法

1.1 迪慶州氣候情況

迪慶藏族自治州位于云南省西北部滇、藏、川三省區(qū)交界處，總面積23 870km2，西北接西藏自治區(qū)，東臨四川省，東南與麗江市毗鄰，西與怒江僳僳族自治州接壤。境內(nèi)最高海拔為梅里雪山主峰卡瓦格博峰6 740m，同時(shí)也是云南省最高，最低海拔為瀾滄江河谷，海拔1 486m，絕對(duì)高差達(dá)5 254m，較小范圍內(nèi)的巨大高差使得境內(nèi)出現(xiàn)了垂直氣候和立體生態(tài)環(huán)境特征。迪慶藏族自治州內(nèi)氣候?qū)贉貛А疁貛夂?，年平均氣?.7～16.5℃，年極端最高氣溫25.1℃，最低氣溫-27.4℃。立體氣候明顯，有“一山分四季，十里不同天”的說(shuō)法。

1.2 觀測(cè)地點(diǎn)

香格里拉區(qū)域大氣本底站位于云南省迪慶藏族自治州香格里拉市格咱鄉(xiāng)朱張（地名），即東經(jīng)99°44，北緯28° 01，海拔3 554.2m，是中國(guó)氣象局最早建設(shè)的3個(gè)區(qū)域本底站之一，2005年9月17日被科技部確定為大氣成分本底國(guó)家野外科學(xué)觀測(cè)研究站，其觀測(cè)數(shù)據(jù)代表西南區(qū)域大氣環(huán)境的平均狀況。受西南暖濕氣流影響，氣候濕潤(rùn)，屬高原寒溫帶季風(fēng)氣候，觀測(cè)點(diǎn)遠(yuǎn)離城鎮(zhèn)，周?chē)鸁o(wú)明顯污染物排放。

1.3 觀測(cè)儀器

香格里拉區(qū)域大氣本底站用于觀測(cè)PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度的儀器為德國(guó)GRIMM氣溶膠技術(shù)公司研制和生產(chǎn)的EDM180型在線環(huán)境顆粒物監(jiān)測(cè)/氣溶膠粒徑譜儀，采用激光散射原理，可同時(shí)獲得環(huán)境大氣中PM10、PM2.5、PM1的質(zhì)量濃度值，時(shí)間分辨率5分鐘；用于采集地面氣象要素的自動(dòng)氣象站為江蘇無(wú)線電研究所ZQZ-CII型采集器，時(shí)間分辨率1分鐘；雨量傳感器為上海氣象儀器廠SL3-1型翻斗式雨量傳感器。

2 研究?jī)?nèi)容及技術(shù)路線［3］

2.1 研究?jī)?nèi)容

本文通過(guò)對(duì)降雨量與2013年P(guān)M1.0、PM2.5月均質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)、氣溫與2013年P(guān)M1.0、PM2.5月均質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)、濕度與2013年P(guān)M1.0、PM2.5月均質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)作圖、分析，利用Excel軟件作圖并進(jìn)行相關(guān)分析，找出PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度變化規(guī)律和范圍。

①結(jié)合常規(guī)氣象資料深入分析PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度變化，研究其跟隨氣象要素季節(jié)的變化而變化的規(guī)律。

圖1 研究技術(shù)路線圖

②根據(jù)2013年香格里拉區(qū)域大氣本底站月降雨量、月平均溫度、月平均相對(duì)濕度、PM1.0、PM2.5月均質(zhì)量濃度監(jiān)測(cè)資料分析分布規(guī)律分析其影響。

③對(duì)結(jié)果進(jìn)行反復(fù)分析、說(shuō)明，總結(jié)出結(jié)合實(shí)際的規(guī)律并得出具有說(shuō)服力的結(jié)論。

2.2 技術(shù)路線

這里利用流程圖輔以解說(shuō)的方式明晰技術(shù)路線，本文采用的技術(shù)路線和研究方法如圖1所示。

本文對(duì)收集到的PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度和氣象要素資料線分類統(tǒng)計(jì)，對(duì)PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度進(jìn)行月際變化和季節(jié)變化的規(guī)律研究；在利用Excel的AVERAGE進(jìn)行PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度和氣象要素相關(guān)分析；作圖分析降雨、溫、濕度與PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度的影響。

3 觀測(cè)數(shù)據(jù)的整理與分析

3.1 觀測(cè)數(shù)據(jù)的計(jì)算與篩選

本文采用了2013年間數(shù)據(jù)，每個(gè)月1個(gè)數(shù)據(jù)，PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度的月平均值，剔除PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度中的負(fù)值和奇異值；溫、濕度數(shù)據(jù)為月平均值；雨量數(shù)據(jù)為經(jīng)過(guò)自動(dòng)求和的自動(dòng)氣象站記錄的日數(shù)據(jù)之和。經(jīng)過(guò)篩選共得70個(gè)有效數(shù)據(jù)［4］。

圖2 月雨量、PM 1.0、PM 2.5月均質(zhì)量濃度，溫、濕度月均值

3.2 觀測(cè)數(shù)據(jù)分析

3.2.1 數(shù)據(jù)分析

本文使用Excel軟件，對(duì)要素的相關(guān)分析數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化，找出待分析數(shù)據(jù)的月平均值，根據(jù)線性無(wú)量綱標(biāo)準(zhǔn)化法，將所有進(jìn)行無(wú)量綱處理，為作圖提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。用于分析、作圖、統(tǒng)計(jì)、曲線擬合和數(shù)據(jù)計(jì)算，將數(shù)據(jù)無(wú)量綱化后再利用該軟件作圖，根據(jù)曲線的走勢(shì)分析要素之間的相關(guān)性，為相關(guān)系數(shù)提供直觀解釋。

圖3 月降雨量與PM 1.0、PM 2.5月均質(zhì)量濃度

3.2.2 降雨量對(duì)PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度的影響分析

統(tǒng)計(jì)逐月的降雨量和PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度的月均值，共得有效數(shù)據(jù)30個(gè)。為便于作圖，首先對(duì)數(shù)據(jù)按照降雨量進(jìn)行排序，同時(shí)剔除PM1.0、PM2.5的極大值和極低值，對(duì)月總降雨量和PM1.0、PM2.5月均質(zhì)量濃度作圖。由圖3可見(jiàn)，按照24小時(shí)降雨量的等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)，月降雨量在50.0mm以上的暴雨對(duì)可吸入顆粒物的去除影響是明顯的，降雨量在10mm以上的中雨時(shí)，PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度優(yōu)于國(guó)家環(huán)境空氣一級(jí)標(biāo)準(zhǔn)50μg/m3的預(yù)期是比較大的。按照月降雨量為小于0.1mm（無(wú)雨）、等于0.1（有雨）來(lái)篩選數(shù)據(jù)，并統(tǒng)計(jì)月平均PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度變化。無(wú)降雨量的1-4月、11-12月的PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度變化的影響尚不明顯，曲線圖也無(wú)太大變化。可見(jiàn)當(dāng)月降雨量小于1.0時(shí)PM1.0、PM2.5的質(zhì)量濃度變化曲線與與雨量曲線變化相似，降雨對(duì)PM1.0、PM2.5的質(zhì)量濃度變化尚不顯著。圖3顯示，隨著雨季的開(kāi)始，5-10月PM1.0、PM2.5的質(zhì)量濃度變化曲線在月降雨量達(dá)到10mm以上，降雨量與PM1.0、PM2.5的質(zhì)量濃度呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，即隨著降雨量的增大，PM1.0、PM2.5的質(zhì)量濃度明顯下降，當(dāng)降雨量大于10mm時(shí)，降雨量越大，降雨對(duì)PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度的沖刷就越明顯；當(dāng)降雨量小于10mm時(shí)，降雨量減少，降雨量對(duì)PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度的沖刷作用變化不明顯。

圖4 月平均溫度與PM1.0、PM2.5月均質(zhì)量濃度

3.2.3 溫度對(duì)PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度的影響

統(tǒng)計(jì)逐月平均溫度和PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度的月均值，共得有效數(shù)據(jù)36個(gè)。為便于作圖，首先對(duì)數(shù)據(jù)按照月平均溫度進(jìn)行排序，同時(shí)剔除PM1.0、PM2.5的極大值和極低值，對(duì)月平均溫度和PM1.0、PM2.5月均質(zhì)量濃度作圖。由圖4可見(jiàn)，2月、4月和6月平均氣溫對(duì)PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度影響明顯，氣溫升高的過(guò)程往往伴隨著PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度的攀升。月平均溫度在10℃以上時(shí)，PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度的變化曲線比較明顯。特別是4月的月平均溫度開(kāi)始明顯上升，PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度也隨著升高，從而出現(xiàn)一個(gè)很明顯的峰，5月份開(kāi)始進(jìn)入雨季，溫度開(kāi)始變化，但是隨著月平均溫度的變化，PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度也隨之變化，并分別在各個(gè)月出現(xiàn)了變化峰。從圖4中可以看出溫度的峰值對(duì)應(yīng)PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度的谷峰，溫度的谷值也基本與PM1.0、PM2.5的質(zhì)量濃度的峰值相對(duì)應(yīng)，兩者之間存在明顯的正相關(guān)性。但6-10月中溫度呈現(xiàn)比較明顯的周期性變化，而PM1.0、PM2.5的質(zhì)量濃度的變化卻存在差異，這說(shuō)明溫度對(duì)空氣污染程度有影響，但氣溫的高低不能反映空氣質(zhì)量的好壞，而是在垂直方向上的氣溫變化對(duì)空氣質(zhì)量的影響比較明顯。一般條件下，氣溫是隨著高度的增加而降低的，低層的大氣向上運(yùn)動(dòng)，使低層特別是近地面層空氣中的污染物和粉塵向高空移動(dòng)擴(kuò)散，從而減輕在大氣低層污染程度。相反，當(dāng)出現(xiàn)逆溫時(shí)，大氣比較穩(wěn)定，空氣流動(dòng)緩慢，空氣不能向上擴(kuò)散，從而加重大氣污染。一般來(lái)說(shuō)，冬季逆溫層較強(qiáng)較厚，維持時(shí)間較長(zhǎng)，夏季則相對(duì)偏弱。

3.2.4 濕度對(duì)PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度的影響

統(tǒng)計(jì)2013年逐月平均相對(duì)濕度和PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度的月均值，共得有效數(shù)據(jù)36個(gè)。為便于作圖，首先對(duì)數(shù)據(jù)按照月平均相對(duì)濕度進(jìn)行排序，同時(shí)剔除PM1.0、PM2.5的極大值和極低值，對(duì)月平均相對(duì)濕度和PM1.0、PM2.5月均質(zhì)量濃度作圖。由圖5可見(jiàn)，相對(duì)濕度的變化范圍為50%～90%，變化幅度偏大。月平均濕度上升時(shí)，PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度在隨之上升，濕度的上升對(duì)可吸入顆粒物的去除是有影響的，月平均濕度在50%以上時(shí)，PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度的變化曲線也是波動(dòng)的。特別是4月的月平均濕度和PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度都出現(xiàn)了一個(gè)明顯的峰。當(dāng)相對(duì)濕度大于70%時(shí)，PM1.0、 PM2.5質(zhì)量濃度保持在7μg/m3以下的較低水平，且多數(shù)處于6μg/m3以下；當(dāng)相對(duì)濕度低于70%時(shí)，PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度變化范圍較大，處于7～11μg/m3之間。這可能也是由于夏季降雨較多，相對(duì)濕度增大是由于降雨引起的，而降雨對(duì)PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度的清除起很大作用，故PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度與相對(duì)濕度反相關(guān)，特別當(dāng)相對(duì)濕度達(dá)到70%及以上時(shí)，PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度維持較低水平。

圖5 月平均濕度與PM 1.0、PM 2.5月均質(zhì)量濃度

4 結(jié)論

4.1 PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度逐月變化呈現(xiàn)明顯的冬季高夏季低的特征，其月變化特征呈現(xiàn)明顯的峰型。

4.2 降雨量與PM1.0、PM2.5的質(zhì)量濃度呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，降雨量增大，PM1.0、PM2.5的質(zhì)量濃度下降，降雨量對(duì)PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度的沖刷就越明顯；當(dāng)降雨量減少，降雨量對(duì)PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度的沖刷作用變化不明顯。

4.3 PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度與氣溫正相關(guān)；冬季逆溫層較強(qiáng)較厚，維持時(shí)間較長(zhǎng)，所以PM1.0、PM2.5的質(zhì)量濃度上升；而夏季則相對(duì)偏弱，所以PM1.0、PM2.5的質(zhì)量濃度相對(duì)穩(wěn)定。

4.4 相對(duì)濕度的增高易導(dǎo)致細(xì)粒子吸濕性增長(zhǎng)，但高濕狀態(tài)下易引起降雨而致PM1.0、PM2.5質(zhì)量濃度的濕清除，所以降雨量和濕度與PM1.0、PM2.5的質(zhì)量濃度成負(fù)相

關(guān)。

［1］岳毅，馬千里，趙偉.液態(tài)降水對(duì)PM10質(zhì)量濃度的影響分析［A］.第28屆中國(guó)主要學(xué)會(huì)年會(huì)報(bào)告集［C］.2011.

［2］朱倩茹，劉永紅，徐偉嘉，等.廣州PM2.5污染特征及影響因素分析［C］.中國(guó)環(huán)境檢測(cè)，2013，29（2）：15-21.

［3］屈文軍，張小曳，王丹，等.濕度變化對(duì)TEOM～1400a系列環(huán)境顆粒物監(jiān)測(cè)儀PM10質(zhì)量濃度觀測(cè)的影響［J］.中國(guó)粉體技術(shù)，2006（2）：1-5.

［4］姚青，蔡子穎，張長(zhǎng)春，等.天津城區(qū)大氣氣溶膠質(zhì)濃度分布特征與影響因素［J］.生態(tài)環(huán)境學(xué)報(bào)，2010（9）：2225-2232.

［欄目責(zé)任編輯 歐陽(yáng)曦］

Analysisof the Influencesof Temperature Hum idity and W eather on Grimm180PM 1.0 and PM 2.5

Peng Xiaoqing
（Shangri-La RegionalAtmospheric Background Station,Diqing Tibetan Autonomous Prefecture Yunnan 674400）

Particulatematter is one of themain pollutants in the atmosphere,but also an important factor in theen?vironment and climate change，also known as particulatematter into the lungs.The pm1.0 and PM2.5 mass con?centration datamonitored in 2013 by La regional atmospheric background monitoring station were briefly analyzed and concluded:pm1.0 and PM2.5 mass concentration changed from month to month and showed obvious feature of high in winter and low in summer;rainfall showed negative correlation with pm1.0,PM2.5 mass concentration; pm1.0 and PM2.5mass concentration and temperature were positively related;rainfall and humidity were negative?ly corelated with pm1.0,PM2.5mass concentration.

aerosols；rainfall；temperature and humidity；impact analysis

X513

A

1003-5168（2015）05-0153-4

2015-4-10

彭小清（1980.5-），女，本科，助理工程師，研究方向：天氣對(duì)PM值的影響分析。