蘭州市大氣相對濕度與PM10濃度和大氣能見度的相關(guān)性分析

董繼元，劉興榮，張本忠，王金艷，尚可政

1. 蘭州大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院，甘肅 蘭州 730000；2. 蘭州大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院，甘肅 蘭州 730000

蘭州市大氣相對濕度與PM10濃度和大氣能見度的相關(guān)性分析

董繼元1，劉興榮1，張本忠1，王金艷2，尚可政2

1. 蘭州大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院，甘肅 蘭州 730000；2. 蘭州大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院，甘肅 蘭州 730000

將相對濕度RH與PM10濃度、大氣能見度間的關(guān)系進(jìn)行深入分析的研究目前還相對較少。利用蘭州2002─2012年的環(huán)境氣象資料，對相對濕度RH、PM10濃度與能見度之間的對應(yīng)關(guān)系進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，以揭示RH與PM10濃度和大氣能見度之間的直觀聯(lián)系，加深對灰霾形成過程的認(rèn)識(shí)。將RH以5%的間隔進(jìn)行劃分，結(jié)果表明：各區(qū)間ρ(PM10)平均值與RH平均值呈顯著線性負(fù)相關(guān)，R（相關(guān)系數(shù)）達(dá) 0.940；高顆粒物濃度更多地出現(xiàn)于低濕天氣條件下，但高濕度非降雨天氣條件下顆粒物容易積聚。隨著RH增大，大氣能見度隨ρ(PM10)變化率的絕對值增大；RH在75%以上時(shí)，增加相同的ρ(PM10)所導(dǎo)致的大氣能見度下降量是RH在40%～45%時(shí)的2倍以上；RH 45%～60%，大氣能見度可較好地反映ρ(PM10)的變化，而RH大于60%時(shí)，大氣能見度的降低主要反映ρ(PM10)含水量的快速增加而并非指示ρ(PM10)的增加。在分析無降水天氣過程時(shí)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)RH在80%～90%之間時(shí)PM10的平均值明顯下降，二者不呈負(fù)相關(guān)。可能的原因是這種高濕度天氣通常出現(xiàn)在夏秋季節(jié)，一方面污染物排放強(qiáng)度較低，另一方面大氣穩(wěn)定度低，逆溫層厚度比較稀薄，靜風(fēng)頻率出現(xiàn)的概率比較低，風(fēng)速相對于冬春季節(jié)較大（平均風(fēng)速大于1.5 m·s-1），污染物易擴(kuò)散。大氣能見度與同期地面氣象條件和主要污染物濃度的相關(guān)性比較表明，相對濕度、PM10是影響能見度的主要因子，蘭州能見度變化對 PM10比較敏感。PM10對能見度的影響以冬季最為明顯，秋季次之，夏季最弱。蘭州由于特殊的河谷盆地地形，復(fù)雜的氣象條件使得蘭州地區(qū)大氣相對濕度與PM10濃度和大氣能見度的關(guān)系與國內(nèi)其他地區(qū)存在較大的差異。

PM10；RH；大氣能見度；蘭州

DONG Jiyuan, LIU Xingrong, ZHANG Benzhong, WANG Jinyan, SHANG Kezheng. Relationships Among Relative Humidity, PM10Concentration and Atmospheric Visibility in Lanzhou [J]. Ecology and Environmental Sciences, 2015, 24(12): 1995-2001.

城市空氣質(zhì)量的好壞與人體健康與否密切相關(guān)。在多數(shù)城市，可吸入顆粒物（PM10）是主要的大氣污染物，高濃度的 PM10污染是城市大氣能見度下降的主要原因，同時(shí)高濃度的 PM10污染也能夠引起一系列嚴(yán)重的心血管及呼吸道疾病，因而對其的研究日益受到重視。氣象因素對污染物的擴(kuò)散、稀釋和積累有著重要作用，當(dāng)污染源的分布和源強(qiáng)保持穩(wěn)定時(shí)，污染物濃度大小主要取決于氣象因素，如風(fēng)向、風(fēng)速、降水、溫度、濕度、大氣層結(jié)穩(wěn)定度和混合層高度等。在諸多氣象因素中，RH（相對濕度）對顆粒物濃度和大氣能見度的影響較大（Mcmurry，2000），然而其與顆粒物濃度之間的關(guān)系至今仍沒有統(tǒng)一的認(rèn)識(shí)。有學(xué)者認(rèn)為，當(dāng)RH增大時(shí)顆粒物濃度下降（莫雨淳等，2008；張凱等，2008；Giri et al.， 2008）；但也有研究認(rèn)為，RH增加時(shí)顆粒物濃度增大（徐敬等，2008；馮建軍等，2009）。這種不一致的認(rèn)識(shí)可能與研究區(qū)域和數(shù)據(jù)獲取的分辨率（如逐小時(shí)值和日均值等）的不同有關(guān)。近些年來，蘭州市經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展，城市化水平不斷提高，其大氣環(huán)境也開始出現(xiàn)一些新的特征：空氣中可吸入顆粒物（PM10）濃度高；上空經(jīng)常有逆溫層存在，強(qiáng)度大、持續(xù)時(shí)間長，不利于污染物擴(kuò)散，從而易出現(xiàn)灰霾天氣。針對蘭州市的空氣污染問題，許多學(xué)者進(jìn)行了大量的研究，如趙敬國等（2015）分析了蘭州市大氣邊界層的特征和大氣重污染天氣的形成過程。中國科學(xué)院寒區(qū)旱區(qū)環(huán)境與工程研究所余曄課題組對蘭州河谷盆地內(nèi)污染氣象條件和污染物擴(kuò)散規(guī)律進(jìn)行了研究，揭示了蘭州市冬半年風(fēng)向、風(fēng)速、逆溫、大氣穩(wěn)定度和混合層厚度等氣象參數(shù)與污染物濃度的關(guān)系（何建軍等，2013；劉娜等，2015）。上述這些研究大多側(cè)重于從污染天氣發(fā)生機(jī)制或天氣動(dòng)力學(xué)角度來描述局地氣象條件對大氣環(huán)境的影響，而將RH（相對濕度）與顆粒物濃度、大氣能見度間的關(guān)系進(jìn)行深入分析的研究相對較少?；姻蔡鞖庑纬蛇^程與顆粒物的濃度，相對濕度等氣象因子均存在復(fù)雜的關(guān)系。

因此，本研究對2002─2012年蘭州市RH（相對濕度）、溫度、風(fēng)速、ρ(PM10)等監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類及簡化處理，以揭示RH與PM10濃度和大氣能見度之間的直觀聯(lián)系，以加深對灰霾形成過程的認(rèn)識(shí)。

1　材料與方法

本文所用空氣污染指數(shù)（Air Pollution Index，API）資料取自中華人民共和國環(huán)境保護(hù)部數(shù)據(jù)中心收集的蘭州市空氣質(zhì)量日報(bào)數(shù)據(jù)，覆蓋時(shí)間段為2002年1月─2012年12月共11 a。所用PM10濃度數(shù)據(jù)是根據(jù)空氣污染指數(shù)的定義和API分級(jí)表計(jì)算得到的，代表蘭州市區(qū)的平均空氣質(zhì)量狀況。氣象數(shù)據(jù)來源于蘭州市中心氣象臺(tái)的2002─2012年地面常規(guī)觀測資料，包括溫度、大氣能見度、相對濕度和風(fēng)速等。

2　結(jié)果與討論

2.1ρ(PM10)與RH的關(guān)系

對2002─2012年的ρ(PM10)與氣象因素的相關(guān)分析可以看出，ρ(PM10)與RH、溫度、風(fēng)速的R（相關(guān)系數(shù)）分別為-0.176、-0.105、-0.237（P值均為0.000，P＜0.05）。ρ(PM10)與RH呈微弱的負(fù)相關(guān)。同時(shí)我們對各年度ρ(PM10)與RH、溫度、風(fēng)速的R（相關(guān)系數(shù)）進(jìn)行了計(jì)算，各年度單獨(dú)計(jì)算時(shí)R差異不大，說明這種負(fù)相關(guān)性是確實(shí)存在的。

為了更好地了解RH與ρ(PM10)的關(guān)系，盡可能地降低其他因素的干擾，我們對 2002─2012年共計(jì)3996條數(shù)據(jù)記錄按照龔識(shí)懿等（2012）提出的方法以5%為間隔將RH劃分為12個(gè)區(qū)間，即 RH＜45%、45%≤RH＜50%、50%≤RH＜55%、55%≤ RH＜60%、60%≤RH＜65%、65%≤RH＜70%，70%≤ RH＜75%、75%≤RH＜80%、80%≤RH＜85%、85%≤ RH＜90%、90%≤RH＜95%和RH>95%，分別計(jì)算各區(qū)間ρ(PM10)和RH的平均值。而后按年度分別計(jì)算每年不同區(qū)間 ρ(PM10)與 RH的相關(guān)系數(shù)。最后將2002─2012年這11年的所有區(qū)間的 ρ(PM10)和 RH的值整合為一個(gè)數(shù)據(jù)集從總體上計(jì)算二者的相關(guān)系數(shù)。按 RH分區(qū)平均后ρ(PM10)與RH間呈顯著負(fù)相關(guān)，2002─2012年R分別為-0.812、-0.872、-0.913、-0.705、-0.863、-0.666、-0.838、-0.875、-0.775、-0.880、-0.792（P值均為0.000，P＜0.05）；整合11 a的不同區(qū)間數(shù)據(jù)后，ρ(PM10)與RH的R達(dá)到-0.940（P值為0.000，P＜0.05，此處的相關(guān)系數(shù)是 2002─2012年這11年的所有區(qū)間的ρ(PM10)和RH的值整合為一個(gè)數(shù)據(jù)集計(jì)算的總體相關(guān)系數(shù)）。圖 1（a）為分區(qū)間處理后 ρ(PM10)與 RH間的顯著相關(guān)性（P值為0.000，P＜0.05）。同時(shí)我們也對11年間不同季節(jié)的ρ(PM10)數(shù)據(jù)按RH分區(qū)間處理，同樣也觀察到了其與RH間顯著的負(fù)相關(guān)性，春、夏、秋、冬季的R分別為-0.510、-0.801、-0.891、-0.591（P值為0.000，P＜0.05）、蘭州地區(qū)春、夏、秋、冬季ρ(PM10)與RH相關(guān)系數(shù)存在一定的差異。這是由蘭州地區(qū)特殊的氣象條件造成的。每年春節(jié)蘭州地區(qū)沙塵天氣頻發(fā)，早晚溫差較大，同時(shí)大風(fēng)天氣較多，氣候整體比較干燥，RH較低，由此ρ(PM10)與RH相關(guān)系數(shù)最?。欢咎m州氣溫較低，風(fēng)速小，逆溫層存在時(shí)間長，強(qiáng)度大，降水稀少，RH數(shù)值亦較低，ρ(PM10)與RH相關(guān)系數(shù)值也比較??；夏秋季節(jié)，蘭州降水相比冬季比較多，同時(shí)植被比較茂盛，植物的蒸騰作用比較強(qiáng)，RH數(shù)值較高，ρ(PM10)與RH相關(guān)系數(shù)值比較好。

在沒有對相對濕度進(jìn)行劃分區(qū)段時(shí)，由于不同季節(jié)不同時(shí)間段 ρ(PM10)數(shù)據(jù)可能同時(shí)受其他因素（如風(fēng)速、溫度和氣壓等）的較大影響，導(dǎo)致ρ(PM10)與RH相關(guān)性變?nèi)?，尤其是?PM10)逐小時(shí)值極易受溫度及大氣混合層高度的日變化影響，RH對ρ(PM10)造成的實(shí)際影響容易被掩蓋。通過對 RH分段把 ρ(PM10)數(shù)據(jù)進(jìn)行平均可以從一定程度上消除其他因素的影響從而突出RH的影響。圖1（a）為劃分不同區(qū)間后的不同年度PM10濃度與大氣相對濕度線性回歸圖，圖1（b）為2002─2012年共3996條數(shù)據(jù)記錄PM10濃度與大氣相對濕度線性回歸圖。由圖1（a）和圖1（b）中相關(guān)系數(shù)的平方值R2可以得知，在沒有劃分為不同區(qū)間時(shí)，PM10濃度與大氣相對濕度存在微弱的線性相關(guān)關(guān)系，線性相關(guān)趨勢不明顯；而劃分為不同區(qū)間后，PM10濃度與大氣相對濕度存在顯著的線性相關(guān)關(guān)系，二者明顯表現(xiàn)為線性相關(guān)。圖 1（a）和（b）中線性擬合公式比較接近，說明對RH劃分區(qū)段未明顯改變RH和ρ(PM10)間的相關(guān)關(guān)系（龔識(shí)懿等，2012）。導(dǎo)致ρ(PM10)與RH呈顯著負(fù)相關(guān)的原因可能是ρ(PM10)在 RH相對較高時(shí)容易發(fā)生濕沉降；同時(shí)， RH大于80%的多數(shù)時(shí)間都存在降水天氣，雨水沖刷作用使ρ(PM10)明顯下降，RH大于 90%的（有降水）天氣條件下，蘭州PM10平均值低于71 μg·m-3。在分析無降水天氣過程時(shí)發(fā)現(xiàn)，當(dāng) RH在80%～90%（圖1（c）中的空心圓）時(shí)，PM10的平均值明顯下降，二者不呈負(fù)相關(guān)?？赡艿脑蚴沁@種高濕度天氣通常出現(xiàn)在夏秋季節(jié)，一方面污染物排放強(qiáng)度較低，另一方面大氣穩(wěn)定度低，逆溫層厚度比較稀薄，靜風(fēng)頻率出現(xiàn)的概率比較低，風(fēng)速相對于冬春季節(jié)較大（平均風(fēng)速大于1.5 m·s-1），污染物易擴(kuò)散。

圖1　2002─2012年蘭州ρ(PM10)與RH的線性回歸相關(guān)關(guān)系（n=3 9960）Fig. 1 The relationship between PM10concentration and relative humidity during 2002─2012 in Lanzhou (n=3 996)

2.2RH與大氣能見度的關(guān)系

城市大氣能見度與濕度等氣象條件有密切關(guān)系，同時(shí)大氣顆粒物也是造成能見度下降的主要原因之一，并且大氣能見度與顆粒物的成分也有密切關(guān)系，硫酸鹽類和硝酸鹽類是導(dǎo)致能見度下降的最主要成分。為更好地了解RH對大氣能見度的影響，將蘭州市2002─2012年大氣能見度與RH的逐日數(shù)據(jù)按5% RH進(jìn)行了劃分。圖2為蘭州市2002─2012年不同RH區(qū)間的平均大氣能見度。由圖2可見，RH與大氣能見度呈現(xiàn)逐年波動(dòng)的趨勢，不存在明顯的線性關(guān)系，但總體而言，大氣能見度隨 RH增加存在比較明顯的變化趨勢：大氣能見度卻隨RH的增加而減?。?003和2012年除外）。同時(shí)不同年份之間的變化趨勢略有不同：2002、2004、2006、2008、2010和2011年RH在45%～60%時(shí)，大氣能見度隨RH的增加而增大；而在RH大于60%時(shí)，大氣能見度卻隨RH的增加而減小。大氣能見度隨RH增加而減小的趨勢在各RH區(qū)段無降水天氣的大氣能見度的11 a平均值上表現(xiàn)得更加明顯，見圖2（c）。

為了更清晰的觀察 RH對大氣能見度的影響，將2002、2004、2006、2008、2010和2011年數(shù)據(jù)提取出來重新繪圖圖，觀察RH與大氣能見度的關(guān)系，見圖2（d）。由圖1可知，ρ(PM10)隨著RH的增大而減小，RH在45%～60%區(qū)間時(shí)，大氣能見度的增加與 ρ(PM10)的減小相對應(yīng)，表明 RH處于該區(qū)間時(shí)大氣能見度的變化反映了ρ(PM10)的變化。大部分文獻(xiàn)報(bào)道均指出能見度與相對濕度和空氣污染物濃度呈負(fù)相關(guān)，與風(fēng)速呈正相關(guān)，但在研究不同地區(qū)能見度與相對濕度和空氣污染物濃度關(guān)系時(shí)，必須考慮當(dāng)?shù)氐牡貏?、地貌和周圍自然生態(tài)環(huán)境及局地小氣候的影響。蘭州市地處青藏高原東北側(cè)的黃河河谷盆地，三面臨山，南北兩側(cè)山的相對高度分別為 300～600和200～300 m。受獨(dú)特的地勢、地貌和周圍脆弱的自然生態(tài)環(huán)境（如氣候干燥、植被稀疏、自然和二次揚(yáng)塵量較大等）以及局地盆地小氣候（如冬季靜風(fēng)頻率大、逆溫層厚、強(qiáng)度大等）的影響，蘭州相對濕度大于60%的時(shí)間段基本出現(xiàn)在夏秋季節(jié)。在此時(shí)間段內(nèi)，風(fēng)速比較穩(wěn)定，多有降水事件發(fā)生，局地污染物排放也比較低，污染氣象擴(kuò)散條件也較好，PM10濃度由于局地污染排放的減少和降水沖刷的影響，PM10濃度數(shù)值較低；但相對濕度在此季節(jié)較高，同時(shí)風(fēng)速比較小，故當(dāng)RH大于60%時(shí)，雖然PM10仍隨RH增加而減小，但平均大氣能見度也在不斷下降，說明RH對大氣能見度的影響占了主導(dǎo)地位。對顆粒物吸水性的研究表明，顆粒物的含水量隨RH的增加而快速升高（Ansari et al.，1999），因此高RH時(shí)大氣能見度的快速下降可能主要是顆粒物的高含水量所致，即高RH時(shí)的灰霾現(xiàn)象并不能完全指示顆粒物質(zhì)量濃度的升高。當(dāng)RH小于45%時(shí)，雖然ρ(PM10)較高，但大氣能見度并未相應(yīng)降低，表明ρ(PM10)高時(shí)灰霾現(xiàn)象不一定嚴(yán)重，一方面是由于蘭州PM10中主要以粗粒子為主，另一方面RH較低時(shí)，不利于顆粒物吸濕增長。

圖2　2002─2012年蘭州大氣能見度隨RH的變化樣品重復(fù)數(shù)（樣品量）n=3 996Fig. 2 Average atmospheric visibility under differenL relative humidity during 2002─2012 in Lanzhou

為更好地反映RH對大氣能見度的影響，本研究對不同RH區(qū)間（按5%劃分）的ρ(PM10)與大氣能見度的相關(guān)性進(jìn)行了分析，為消除降水的影響，數(shù)據(jù)分析時(shí)去除了有降水的天數(shù)，在 RH區(qū)段內(nèi)，ρ(PM10)與大氣能見度均存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，但大氣能見度隨ρ(PM10)的變化率各不相同。ρ(PM10)在45%～65%時(shí)，ρ(PM10)和大氣能見度的相關(guān)性明顯強(qiáng)于其他 RH區(qū)間；55%～60%和 60%～65%的2個(gè)區(qū)間中大氣能見度與ρ(PM10)的R分別為-0.651和-0.646（P值為0.000，P＜0.05）。通過以上分析可以看出，大氣能見度與 ρ(PM10)呈負(fù)相關(guān)，但在不同RH區(qū)間，ρ(PM10)對大氣能見度的影響程度不同。通過定義不同RH區(qū)間大氣能見度隨ρ(PM10)的變化率來描述二者的關(guān)系。變化率定義：K=△V/△ρ(PM10)。

式中：K為變化率，K/(km·m3·μg-1)，△ρ(PM10)為ρ(PM10)的單位變化量；△V為大氣能見度的變化量，km。K表示不同RH時(shí)，△ρ(PM10)所產(chǎn)生的△V。2002─2012年數(shù)據(jù)的分析結(jié)果表明，K與平均RH呈顯著相關(guān)（R2為0.8569），即RH越大，K的絕對值越大（見圖3）。

RH在大氣能見度的下降中起著重要的作用。RH在75%以上時(shí)，相同的ρ(PM10)增加量所導(dǎo)致的大氣能見度下降量是RH在40%～45%時(shí)的2倍以上。這與前人關(guān)于顆粒物的大氣消光效率隨RH增加而上升的結(jié)論一致（林云等，2009）。

不同RH下，大氣能見度隨ρ(PM10)變化率不同的原因除了顆粒物吸濕量隨 RH產(chǎn)生變化外，RH也可通過氣溶膠中的無機(jī)鹽的吸濕增長影響大氣能見度，并且不同組分的氣溶膠吸濕增長因子不同（鄭南等，2009；王啟元等，2010；Schleiiker et al.，2004；Liu et al.，2008）。如較高的RH條件下，氣態(tài)HNO3易溶解于氣溶膠水滴中形成硝酸鹽（Hu et al.，2008），而硝酸鹽具有很強(qiáng)的吸水性，從而使顆粒物含水量和可見光散射量增加。因此，高濕度有利于霾的形成（張浩等，2010；Tan et al.，2009）。

圖3　2002─2012年蘭州大氣能見度隨ρ(PM10)的變化率（K）與RH的關(guān)系樣品重復(fù)數(shù)（樣品量）n=3 996Fig. 3 Relationship between the changing rate of atmospheric visibility to PM10concentration and relative humidity during 2002─2012 in Lanzhou

為了更好地比較不同地區(qū)大氣相對濕度與PM10濃度和大氣能見度的關(guān)系，我們檢索了國內(nèi)的相關(guān)文獻(xiàn)，比較后發(fā)現(xiàn)，蘭州由于特殊的河谷盆地地形，復(fù)雜的氣象條件使得蘭州地區(qū)大氣相對濕度與 PM10濃度和大氣能見度的關(guān)系與國內(nèi)其他地區(qū)存在較大的差異。

蘭州的大氣能見度是在 RH 45%～65%時(shí)與PM10的相關(guān)系數(shù)最顯著，55%～60%和60%～65%的2個(gè)區(qū)間中大氣能見度與ρ(PM10)的R分別為-0.651和-0.646（P＜0.001）。陳義珍等(2010）在研究廣州的大氣能見度時(shí)則發(fā)現(xiàn)，RH在70%～80%時(shí)大氣能見度與 PM10濃度間的相關(guān)性最好，相關(guān)系數(shù)為0.68。龔識(shí)懿等（2012）在對不同RH區(qū)段（問隔5%）的PM10與大氣能見度的相關(guān)性進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)，RH在70%～80%時(shí)，PM10和大氣能見度的相關(guān)性明顯強(qiáng)于其他RH區(qū)段；70%～75%和75%～80%的2個(gè)區(qū)段中大氣能見度與ρ(PM10)R分別為-0.72和-0.71（P＜0.001）。蘭州大氣能見度與 ρ(PM10)相關(guān)性最好的 RH區(qū)段低于廣州和上海，這主要是蘭州干旱的氣候造成的。蘭州地處黃土高原西部，降水稀少，且季節(jié)分配不均，同時(shí)植被覆蓋情況較差，相對濕度較低，ρ(PM10)濃度的峰值一般出現(xiàn)在冬季采暖季和春季沙塵暴季節(jié)，在此期間，降水稀少，植被覆蓋率低。正是上述兩個(gè)影響因素使得蘭州大氣能見度與 ρ(PM10)相關(guān)性最好的 RH區(qū)段出現(xiàn)在45%～65%。

對蘭州大氣能見度與ρ(PM10)、RH相關(guān)性的研究表明，ρ(PM10)濃度和RH升高均會(huì)導(dǎo)致能見度下降，但在不同的季節(jié)，二者產(chǎn)生的影響是不同的。蘭州大氣能見度季節(jié)特征為夏季>春季>秋季>冬季，而PM10季節(jié)特征為冬季>春季>秋季>夏季，RH季節(jié)特征為秋季>冬季>夏季>春季。冬季能見度最低，PM10最高，RH僅次于秋季。秋冬季節(jié)風(fēng)速小，降水稀少，加之蘭州特殊的盆地地形，容易形成靜風(fēng)天氣，導(dǎo)致大氣垂直擴(kuò)散能力變?nèi)酰焕谖廴疚锏那宄?。蘭州能見度變化對 PM10濃度變化比較敏感。對于春季而言，春季 PM10濃度較高，但大氣能見度也比較好，一方面是由于春季沙塵或浮塵天氣較多，PM10中主要以粗粒子為主，另一方面春RH最低，不利于顆粒物吸濕增長，對能見度的惡化貢獻(xiàn)比較低。文獻(xiàn)報(bào)道北京、上海、廣州、成都的大氣能見度與ρ(PM10)、RH關(guān)系與蘭州相比，差異明顯。北京大氣能見度季節(jié)特征為春季>冬季>秋季>夏季，PM10季節(jié)特征為春季>冬季>秋季>夏季，RH季節(jié)特征為夏季>秋季>冬季>春季。春季PM10濃度最高，但大氣能見度最高，一方面是由于春季沙塵或浮塵天氣較多，PM10中主要以粗粒子為主，另一方面春季RH最低，不利于顆粒物吸濕增長。春季對應(yīng)的霾天氣頻率也是最低。雖然夏季PM10濃度最低，但是夏季RH最高，有利于顆粒物吸濕增長，從而導(dǎo)致夏季能見度最低，霾天氣頻率也最高。值得注意的是，夏季總輻射較強(qiáng)，降雨量最大，說明夏季大氣垂直擴(kuò)散能力強(qiáng)，有利于污染物的清除，但是夏季霾天氣頻率最高，可見夏季較高的RH是導(dǎo)致霾天氣最為重要的因子之一（戴永立等，2013）。上海能見度季節(jié)特征為夏季>秋季>春季>冬季，PM10季節(jié)特征為春季>冬季>秋季>夏季。春季 RH相對較低，均值為65%，其它季節(jié)較高，為70%左右。盡管春季PM10濃度最高，但能見度不是最低，主要原因是春季RH最低，不利于顆粒物吸濕增長，霾天氣頻率僅為10.8%。夏季總輻射、風(fēng)速和降雨量均最大，從而使得 PM10濃度最低，能見度最高，霾天氣頻率也最低，僅為7.3%。與此相反，冬季能見度較高，總輻射、風(fēng)速和降雨量均最小，加之較高的RH使得冬季能見度最低，霾天氣頻率也最大（戴永立等，2013）。廣州能見度季節(jié)特征為夏季>秋季>冬季>春季，PM10季節(jié)特征為冬季>春季>秋季>夏季；RH春季和夏季較高，均值在75%左右，秋冬季相對較低，均值在65%左右。盡管春季 PM10濃度略低于冬季，但是能見度卻是春季最低，其主要原因是春季RH顯著高于冬季，較高的RH利于顆粒物吸濕增長，其霾天氣頻率最高，達(dá)到44.6%。夏季大氣能見度最好，其原因與上海一致（戴永立等，2013）。成都能見度季節(jié)特征為夏季>春季>秋季>冬季，PM10季節(jié)特征為冬季>春季>秋季>夏季，RH季節(jié)特征為秋季>冬季>夏季>春季。盡管春季和冬季 PM10濃度略高于秋季，但秋季RH最高，有利于顆粒物吸濕增長，其霾天氣頻率最高，達(dá)到72.1%。冬季大氣能見度最低，PM10最高，RH僅次于秋季，其霾天氣頻率達(dá)到71.0%。秋冬季總輻射和風(fēng)速均非常低，加之降雨量也較小，可見不利的氣象條件是導(dǎo)致秋冬季能見度較低且霾天氣頻率高的主要原因（戴永立等，2013）。通過分析能見度的季節(jié)變化的影響因子，可知蘭州與北京、上海、廣州、成都4個(gè)超大城市大氣能見度的主要影響因子略有不同，導(dǎo)致蘭州地區(qū)能見度惡化的主要要影響因子除了ρ(PM10)、RH以外，蘭州特殊的“兩峽一谷”盆地地形亦對蘭州地區(qū)大氣能見度相當(dāng)大的貢獻(xiàn)和影響?！皟蓫{一谷”形成了特殊的盆地氣候：逆溫頻率高，逆溫層厚度大，市區(qū)一年四季均有逆溫層存在，同時(shí)風(fēng)速小，靜風(fēng)頻率高，北京、上海、廣州、成都位于平原地區(qū)，局地氣象擴(kuò)散條件較好，受地形影響較小。大氣能見度主要是受污染物排放和氣象因素共同作用。此外北京、上海、廣州、成都顆粒物中化學(xué)組分不論是空間還是時(shí)間上均有差異，因此ρ(PM10)、RH對大氣能見度的影響也是不同的。RH對北京影響最為顯著，而對上海、廣州和成都的影響相當(dāng)。PM10對上海影響最為顯著，其次為廣州、北京和成都。

3　結(jié)論

將蘭州2002─2012年日均 ρ(PM10)和大氣能見度等按12個(gè)RH區(qū)間進(jìn)行歸類處理后，各區(qū)間的ρ(PM10)平均值與RH呈顯著的線性負(fù)相關(guān)。RH在45%～60%區(qū)段時(shí)，大氣能見度隨RH增加、ρ(PM10)下降而升高，大氣能見度可較好地反映大氣顆粒物污染水平；而在RH大于60%時(shí)，大氣能見度隨 RH增加、ρ(PM10)下降而下降，表明高濕度時(shí)顆粒物的含水量對大氣能見度起控制作用。蘭州大氣相對濕度與PM10濃度和大氣能見度的關(guān)系與北京、上海、廣州、成都相比存在一定的差異。

ANSARI A S, PANDIS S N. 1999. Prediction of multicomponent inorganic atmospheric aerosol behavior [J]. Atmosphere Environment, 33(5): 745-757.

GIRI D, KRISHNA RTHY V, ADHIKARY P R et al. 2008. The influence of meteorological conditions on PM10 concentrations in Kathmandu valley [J]. International Journal of Environmental Research, 2(1): 49-60.

HU M, WU Z J, SLANINA J, et al. 2008. Acidic gases, ammonia and water-soluble ions in PM2.5at a coastal in the Pearl River Delta China [J]. Atmosphere Environment, 42(25): 6310-6320.

LIU X G, CHENG Y F, ZHANG Y H, et al. 2008. Influences of relative humidity and particle chemical composition on aerosol scattering properties during the 2006 PRD campaign [J]. Atmosphere Environment, 42(7): 1525-1536.

MCMURRY P H. 2000. A review of atmospheric aerosol measureement [J]. Atmospheric Environment, 34(s 12-14): 1959-1999.

SCHLEIIKER J C, VIALIIIOWSKI A, MARTIN S T, et al. 2004. Crystals formed at 293 K by aqueous sulfate nitrate-ammonium proton aerosol particles [J]. Journal of Physical Chemistry A, 108(43): 9375-9383.

TAN J H, DUAN J C, CHEN D H, et al. 2009. Chemical characteristics of haze during summer and winter in Guangzhou [J]. Atmosphere Research, 94(2): 238-245.

陳義珍, 趙丹, 柴發(fā)合, 等. 2010. 廣州市與北京市大氣能見度與顆粒物質(zhì)量濃度的關(guān)系[J]. 中國環(huán)境科學(xué), 30(7): 967-971.

戴永立, 陶俊, 林澤健, 等. 2013. 2006-2009年我國超大城市霾天氣特征及影響因子分析[J]. 環(huán)境科學(xué), 34(8): 2925-2932.

馮建軍, 沈家芬, 梁任重, 等. 2009. 廣州PM10與氣象要素的關(guān)系分析[J]. 中國環(huán)境監(jiān)測, 25(1): 78-81.

龔識(shí)懿, 馮加良. 2012. 上海地區(qū)大氣相對濕度與PM10濃度和大氣能見度的相關(guān)性分析[J]. 環(huán)境科學(xué)研究, 25(6): 628-632.

何建軍, 余曄, 劉娜, 等. 2013. 基于WRF模式的蘭州秋冬季大氣污染預(yù)報(bào)模型研究[J]. 氣象, 39(10): 1293-1303.

林云, 孫向明, 張小麗, 等. 2009. 深圳市大氣能見度與細(xì)粒子濃度統(tǒng)計(jì)模型[J]. 應(yīng)用氣象學(xué), 20(2): 252-256.

劉娜, 余曄, 何建軍, 等. 2015. 蘭州冬季大氣污染來源分析[J]. 環(huán)境科學(xué)研究, 28(4): 509-516.

莫雨淳, 鄭鳳琴, 廖國蓮. 2008. 南寧市PM10濃度與氣象條件分析[J].氣象研究與應(yīng)用, 29(1): 55-56.

王啟元, 曹軍驥, 甘小鳳, 等. 2010. 成都市灰霾與正常天氣下大氣PM2.5的化學(xué)元素特征[J]. 環(huán)境化學(xué), 29(4): 644-648.

徐敬, 丁國安, 顏鵬, 等. 2007. 北京地區(qū)P M2.5的成分特征及來源分析[J]. 應(yīng)用氣象學(xué)報(bào), 18(5): 645-654.

張浩, 石春娥, 邱明燕, 等. 2010. 合肥市霾天氣變化特征及其影響因子[J]. 環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào), 30(4): 714-721.

張凱, 柴發(fā)合, 張新民, 等. 2008. 秋季嘉興PM2.5質(zhì)量濃度特征分析[J]. 環(huán)境科學(xué)研究, 21(3): 1-6.

趙敬國, 王式功, 張?zhí)煊? 等. 2015. 蘭州市大氣重污染氣象成因分析[J]. 環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào), 35(5): 1547-1555.

鄭南, 吉昂, 王河錦, 等. 2009. 北京市冬季霾天氣可吸入顆粒物的礦物學(xué)研究[J]. 北京大學(xué)學(xué)報(bào): 自然科學(xué)版, 45(5): 825-832.

Relationships Among Relative Humidity, PM10Concentration and Atmospheric Visibility in Lanzhou

DONG Jiyuan1, LIU Xingrong1, ZHANG Benzhong1, WANG Jinyan2, SHANG Kezheng2
1. School of Public Health, Lanzhou University, Lanzhou 730000, China; 2. College of Atmospheric Sciences, Lanzhou University, Lanzhou 730000, China

Along with the acceleration of urbanization, the problem of urban atmospheric environment has become one of the hot issues concerned by people. Numerous studies showed that the special weather condition was one of the main factors leading to urban air pollution incidents, while RH (relative humidity) exerted a greater impact on PM10concentration and atmospheric visibility among those meteorological factors. There were few researches in which the relationship of RH with PM10concentration and atmospheric visibility was analyzed deeply. Based on the environmental and meteorological data of Lanzhou from 2002 to 2012, a statistical analysis on the corresponding relationship of RH with PM10concentration and atmospheric visibility was conducted in this paper in order to reveal the visual relation of RH with PM10concentration and atmospheric visibility and deepen the understanding about the forming process of haze. After dividing the RH according to an interval of 5%, it was shown in the results that: there was a significant negative correlation between the mean of ρ(PM10) values of all sections and the average RH, with a R (correlation coefficient) reaching 0.940; high concentration of particulate matters appeared more frequently under weather conditions with low RH, but particulate matters were easy to accumulate under high-humidity and non-precipitation weather conditions. With the increase of RH, atmospheric visibility would rise along with the absolute value of the change rate of ρ(PM10); when RH was higher than 75%, the declining quantity of atmospheric visibility dropped by the same increased amount of ρ(PM10) was more than two times of the one when RH was between 40% an 45%; when RH was in the range from 45% to 60%, atmospheric visibility could reflect the change of ρ(PM10) relatively well, while when the RH was greater than 60%, the decline of atmospheric visibility mainly reflected the rapid increase of the water content of ρ(PM10) but didn’t indicate the increase of ρ(PM10). During the analysis on the non-precipitation weather, it was found that when RH was between 80% and 90%, the average of PM10would decrease significantly, showing no negative correlation between them, which was possibly because such high-humidity situation usually occurred in summers and autumns. On the one hand, the intensity of pollutant emission was relatively low in summers and autumns; on the other hand, the atmospheric stability was low as well, and the inversion layer was rather thin. In addition, the frequency of occurrence of calm wind was relatively low, so the wind speed was higher than the one in springs and winters (whose average wind speed was greater than 1.5m/s), which allowed the pollutants to spread easily. The comparison on the correlations of atmospheric visibility with the simultaneous meteorological conditions and the concentration of major pollutants showed that RH and PM10were the major factors affecting the visibility, and the visibility of Lanzhou was more sensitive to the changes of PM10. The influence of PM10on visibility was most obvious in winters, successively followed by autumns and summers whose impact was the weakest. Due to the special terrain of basin valley and the complex meteorological conditions in Lanzhou, the relationship of its atmospheric RH with PM10concentration and atmospheric visibility is of significant difference from the one of other regions in China.

PM10; relative humidity; visibility; Lanzhou

10.16258/j.cnki.1674-5906.2015.12.011

X16

A

1674-5906（2015）12-1995-07

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（41575138）；2013年度蘭州大學(xué)“中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金”重大需求培育項(xiàng)目（lzujbky–2013–m03）；2015年度蘭州大學(xué)“中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金”面上項(xiàng)目（lzujbky-2015-264）

董繼元（1982年生），男（滿族），副教授，博士，研究方向?yàn)榇髿馕廴九c健康。E-mail: yuiopdongjiyuan@163.com

2015-06-19

引用格式：董繼元, 劉興榮, 張本忠, 王金艷, 尚可政. 蘭州市大氣相對濕度與 PM10濃度和大氣能見度的相關(guān)性分析[J]. 生態(tài)環(huán)境學(xué)報(bào), 2015, 24(12): 1995-2001.