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    哈長(zhǎng)城市群空氣質(zhì)量與氣象條件相關(guān)性分析

    2017-12-01 02:33:42宋麗萍
    黑龍江氣象 2017年3期
    關(guān)鍵詞:分析

    張 鑫,段 琳,宋麗萍

    (1.哈爾濱市氣象局,黑龍江 哈爾濱150008;2.依蘭縣氣象局,黑龍江 哈爾濱 154800)

    哈長(zhǎng)城市群空氣質(zhì)量與氣象條件相關(guān)性分析

    張 鑫1,段 琳2,宋麗萍1

    (1.哈爾濱市氣象局,黑龍江 哈爾濱150008;2.依蘭縣氣象局,黑龍江 哈爾濱 154800)

    利用哈長(zhǎng)城市群中哈爾濱、長(zhǎng)春等10個(gè)城市2015年逐日空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)和同期的常規(guī)氣象資料,運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法,分析了各市空氣質(zhì)量指數(shù)逐月變化特征,并利用 SPSS軟件進(jìn)一步分析探討了AQI指數(shù)與氣壓、極大風(fēng)速風(fēng)向、氣溫、降水、相對(duì)濕度等氣象因子的相關(guān)關(guān)系,以及哈長(zhǎng)城市群間的空氣質(zhì)量指數(shù)相關(guān)性。

    城市群;空氣質(zhì)量;氣象條件

    1 引言

    很多學(xué)者就空氣質(zhì)量與氣象相關(guān)性間的關(guān)系做了大量研究,各要素的助力或阻礙作用不一,但比較一致的是,氣象因素是起到一定作用的,不過(guò)前提是污染源排放少變或相對(duì)穩(wěn)定。本文將詳細(xì)探討哈長(zhǎng)城市群的氣象因子與空氣質(zhì)量相關(guān)性,這對(duì)減污治污政策的制定具有一定的指導(dǎo)意義。

    哈長(zhǎng)城市群以東北老工業(yè)基地為主要成員,作為全國(guó)最大的商品糧基地和重要的老工業(yè)基地,也是綠色生態(tài)的關(guān)鍵詞。哈長(zhǎng)城市群以哈爾濱和長(zhǎng)春為核心,覆蓋11個(gè)地級(jí)市州,黑龍江省除了哈爾濱,還包括齊齊哈爾、牡丹江 、綏化、大慶4個(gè)地市,吉林省除了長(zhǎng)春,還包括吉林、松原等5個(gè)地方[1]。

    我國(guó)大氣環(huán)境污染呈現(xiàn)出區(qū)域性特征,區(qū)域性、復(fù)合型環(huán)境問(wèn)題,特別是大氣污染等問(wèn)題日益嚴(yán)重。楊瑩[1]等分析了哈爾濱市 4種大氣污染物在2013年的采暖期及非采暖期濃度分布特征以及氣象因子相關(guān)性;王麗淵[2]等以西昌市的空氣質(zhì)量為例,建立了變系數(shù)模型,并使用局部線性估計(jì)方法擬合模型,定量分析西昌市氣象因素隨季節(jié)變換對(duì)當(dāng)?shù)乜諝赓|(zhì)量影響程度的變換;武艷娟[3]等采用灰色關(guān)聯(lián)方法分析探討了溫度、相對(duì)濕度、風(fēng)速等的日均值對(duì)呼和浩特市春季空氣質(zhì)量指數(shù)影響程度。

    本文將分析氣象要素對(duì)哈長(zhǎng)城市群中各城市的空氣質(zhì)量指數(shù)的影響,以及城市間空氣質(zhì)量相關(guān)性。

    2 資料來(lái)源與研究方法

    2.1 資料來(lái)源

    (1)空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)資料取自空氣質(zhì)量日?qǐng)?bào),通過(guò)環(huán)境保護(hù)部官方網(wǎng)站公布的《城市空氣質(zhì)量日?qǐng)?bào)》中獲得。

    (2)氣象要素資料來(lái)自于中國(guó)地面日值資料和月值資料。

    2.2 研究方法

    本文使用的分析工具是excel2010以及spss19.0;通過(guò)分析AQI指數(shù)的變化趨勢(shì)、氣象因素與AQI的相關(guān)性以及哈長(zhǎng)城市群間AQI的相關(guān)性,得到相關(guān)性的具體結(jié)論,本文主要采用統(tǒng)計(jì)分析的方法。

    3 結(jié)果分析

    3.1 各城市AQI指數(shù)逐月變化趨勢(shì)

    從幾個(gè)城市間的AQI逐月變化圖(圖略)可以看出,其變化趨勢(shì)基本趨于一致,雖然數(shù)值不同,但也呈現(xiàn)出一定的變化規(guī)律,春夏總體形勢(shì)較好,秋冬的數(shù)值不盡人意。

    造成上述情況的原因很多,不同學(xué)者也從各自的角度進(jìn)行了分析,這里將主要從春夏秋冬四季來(lái)分別說(shuō)明:

    春季冷空氣依然活躍,風(fēng)速較大,哈爾濱4月下旬采暖期結(jié)束,氣溫逐漸回暖,供暖燃料的消耗量減少,綜合分析來(lái)看,各種自然和人為條件都較有利于污染物的擴(kuò)散,空氣質(zhì)量相對(duì)較好。

    夏季總體的AQI值較低。北方城市的夏季大顆粒的污染物排放相對(duì)穩(wěn)定,不存在秸稈燃燒、采暖等外力因素的影響,同時(shí)天氣因素也是夏季空氣質(zhì)量較好的原因之一。東北地區(qū)四季分明,以哈爾濱為例,夏季是強(qiáng)對(duì)流天氣的主要集中時(shí)段,不穩(wěn)定能量累積,產(chǎn)生雷雨大風(fēng)等強(qiáng)對(duì)流天氣,逆溫層存在的較少,即使存在也不會(huì)持續(xù)很長(zhǎng)時(shí)間或是逆溫不明顯,對(duì)污染物的擴(kuò)散起到較好的推動(dòng)作用,使得污染物濃度降低,空氣質(zhì)量較好。

    秋季的氣溫逐漸走低,隨著秋收的結(jié)束,秸稈燃燒成為大氣污染的主要因素,污染物的排放量增大,使得空氣質(zhì)量下降,而且AQI低值會(huì)呈現(xiàn)出一種相對(duì)集中的狀態(tài)。

    冬季在太陽(yáng)輻射、日照、氣溫等因素的影響下,大氣穩(wěn)定度較高,容易形成逆溫層,且逆溫層無(wú)論是持續(xù)時(shí)間還是強(qiáng)度都較別的季節(jié)稍強(qiáng),不利于污染物的擴(kuò)散;冬季進(jìn)入采暖期后,為保證室內(nèi)溫度的恒定,燃料消耗是必須的,這也在另一方面加大了污染物的排放量,使空氣質(zhì)量明顯下降。

    3.2 空氣質(zhì)量與各氣象要素的相關(guān)性分析

    對(duì)哈長(zhǎng)城市群的哈爾濱、長(zhǎng)春等十個(gè)城市的2015年AQI指數(shù)日數(shù)據(jù)與氣象要素進(jìn)行Pearson相關(guān)性分析(表1),氣象要素主要涉及溫、壓、風(fēng)、濕、降水幾個(gè)方面,其中根據(jù)各要素的特性,分別選取各要素的平均值、最小值、極大值、累計(jì)值等不同的要素值。

    表1 哈長(zhǎng)城市群各城市間AQI與各氣象要素的相關(guān)性分析

    3.2.1 降水與AQI指數(shù)的相關(guān)性分析

    幾個(gè)城市的AQI指數(shù)與降水均呈負(fù)相關(guān),雨水對(duì)空氣中的污染物能起到一定的沖洗和清除的作用,大氣中的部分氣體污染物可溶解于水,特別是不穩(wěn)定的降水過(guò)程,更易于污染物的清除,尤其是污染物中的氣溶膠顆粒,減小空氣中的污染物濃度,提高空氣質(zhì)量。

    3.2.2 氣壓與AQI指數(shù)的相關(guān)性分析

    幾個(gè)城市的AQI指數(shù)與氣壓均呈正相關(guān),且在0.01水平(雙側(cè))上顯著相關(guān),氣壓高,AQI指數(shù)越大,氣壓低,則AQI指數(shù)降低;還有學(xué)者進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn),在一個(gè)階段內(nèi),特別是一個(gè)季節(jié)里面,氣壓的相對(duì)高低對(duì)污染物的擴(kuò)散影響相反,氣壓較高時(shí),氣流下沉,向外輻散,利用污染物的向外擴(kuò)散,從而降低污染物濃度,對(duì)此,氣壓與AQI的關(guān)系還需進(jìn)一步研究分析。

    3.2.3 氣溫與AQI指數(shù)的相關(guān)性分析

    幾個(gè)城市的AQI指數(shù)與氣溫均呈負(fù)相關(guān),且在0.01水平(雙側(cè))上顯著相關(guān),平均氣溫的垂直分布直接表征著大氣穩(wěn)定度,可影響城市垂直方向的空氣對(duì)流程度,進(jìn)而作用于污染物的濃度。當(dāng)氣溫較高時(shí),大氣處于不穩(wěn)定狀態(tài),夏季的氣溫和地表溫度較高,逆溫層存在的情況較少,即使存在也不會(huì)持續(xù)很長(zhǎng)時(shí)間或是逆溫不明顯,利于污染物的擴(kuò)散。

    3.2.4 相對(duì)濕度與AQI指數(shù)的相關(guān)性分析

    相對(duì)濕度對(duì)空氣質(zhì)量指數(shù)影響較大,將日平均相對(duì)濕度和日最小相對(duì)濕度作為兩種氣象要素分別提出,合適的相對(duì)濕度是空氣污染發(fā)生的重要條件。從表1中可以看出,相對(duì)濕度與AQI指數(shù)沒(méi)有統(tǒng)一的相關(guān)性,但是大部分城市的平均相對(duì)濕度和最小相對(duì)濕度呈現(xiàn)一致的正負(fù)相關(guān)。學(xué)者們有關(guān)濕度的看法也不統(tǒng)一,一方面認(rèn)為濕度較大,利于污染物附著在豐富的水汽中下落,利于污染物的下沉、擴(kuò)散;另一方面認(rèn)為濕度加大,利于污染物與其相結(jié)合,從而不利于污染物的擴(kuò)散,兩種不同的說(shuō)法,在后續(xù)研究中還需進(jìn)一步論證。

    3.2.5 風(fēng)速與AQI指數(shù)的相關(guān)性分析

    AQI指數(shù)與風(fēng)速均呈負(fù)相關(guān),一般情況下,風(fēng)速加大,有利于污染物的輸送和擴(kuò)散,與空氣中污染物濃度是負(fù)相關(guān),由此可以說(shuō)風(fēng)場(chǎng)相當(dāng)于污染物傳輸?shù)妮斔蛶?;任何因子都有一定的閾值體現(xiàn),超過(guò)這個(gè)量值,可能會(huì)造成相反的效果,如果風(fēng)速過(guò)大,利于上風(fēng)向的顆粒物向下風(fēng)向傳送,反而會(huì)加重污染程度,空氣質(zhì)量指數(shù)上升。

    各城市的氣象要素與AQI之間的相關(guān)性不同,以哈爾濱為例,氣壓、氣溫、風(fēng)速、降水四個(gè)氣象要素與AQI指數(shù)均在0.01水平上顯著相關(guān),而長(zhǎng)春,則只有氣壓、氣溫、降水三個(gè)氣象要素與AQI指數(shù)均在0.01水平上顯著相關(guān)。

    4 哈長(zhǎng)城市群之間AQI指數(shù)相關(guān)性

    城市間的發(fā)展紐帶不斷加深,集聚力也在加強(qiáng),在氣象條件的影響下,各種大氣污染物相互影響、相互作用,某種程度上來(lái)說(shuō),城市間的AQI也存在一些相通點(diǎn),其中個(gè)別城市、地區(qū)間的相關(guān)性特別高。為更好地研究城市群間AQI指數(shù)相關(guān)性,為聯(lián)防聯(lián)控提供基礎(chǔ),利用spss軟件對(duì)哈長(zhǎng)城市群的哈爾濱、長(zhǎng)春等十個(gè)城市間的2015年AQI指數(shù)日數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析。

    表2 哈長(zhǎng)城市群各城市間AQI指數(shù)的相關(guān)性分析

    從表2中可以看出,哈長(zhǎng)城市群中的這十個(gè)城市間的AQI指數(shù)均呈正相關(guān),且在0.01水平上顯著相關(guān)。哈爾濱與其他九個(gè)城市的Pearson相關(guān)性系數(shù)在0.675與0.760之間波動(dòng),除了四平和齊齊哈爾的相關(guān)系數(shù)在0.7以下外,其余幾個(gè)城市間的Pearson相關(guān)性系數(shù)均在0.7以上。

    哈爾濱與綏化的相關(guān)性最大(0.760),但綏化與其他幾個(gè)城市的相關(guān)性均較低,可以看出哈爾濱的AQI指數(shù)與綏化相關(guān)性不大,相反,綏化的AQI受哈爾濱影響較大。

    5 結(jié)論

    (1)大氣污染主要是由人為因素和自然因素共同造成的。降水量、風(fēng)向風(fēng)速、氣溫、氣壓和相對(duì)濕度都能不同程度地影響空氣中 PM10、PM2.5、SO2和NO2的濃度,但是,氣象因素只能是輔助、傳送的作用,在污染物中間也只是利于或不利于其擴(kuò)散,并不是污染的源頭,要想改善空氣質(zhì)量,“藍(lán)天工程”的效果達(dá)到最佳,大氣污染的治理還是首要工作。大氣污染、空氣質(zhì)量不佳的原因很多,其主要原因還是由人為因素造成的,氣象因素只是個(gè)輔助作用,經(jīng)濟(jì)發(fā)展、工業(yè)布局等都是需要考慮的因素之一。

    (2)上游改善控制,建立聯(lián)防機(jī)制。本文通過(guò)分析氣象要素與空氣質(zhì)量的相關(guān)性,以及城市間的聯(lián)系性,可以看出,污染源頭的改善還是有一定益處的,在其他因素?zé)o法改變的前提下,減少城市上游對(duì)下風(fēng)向的影響,能在一定程度上,降低AQI指數(shù),比如,哈爾濱與松原、吉林、長(zhǎng)春等城市的AQI指數(shù)相關(guān)性較大,當(dāng)南向風(fēng)向影響時(shí),有利于這幾個(gè)上游城市對(duì)哈爾濱的污染物傳輸。由此可以看出,城市間的聯(lián)防聯(lián)控還是相當(dāng)重要的。

    (3)增加數(shù)據(jù)資料,建立更精細(xì)的回歸方程。下一步將增加時(shí)間跨度,利用更多的數(shù)據(jù)建立氣象要素與AQI的關(guān)系,從而篩選出相關(guān)系數(shù)達(dá)到極顯著水平的回歸方程,為研究城市群間的氣象要素對(duì)空氣質(zhì)量的影響程度提供理論依據(jù)。

    [1]楊瑩等.哈爾濱市大氣污染與氣象因素的相關(guān)性分析[J].環(huán)境工程學(xué)報(bào),2015,12(9):5945-5950.

    [2]王麗淵等.西昌市影響空氣質(zhì)量的氣象因素分析—基于變系數(shù)模型的研究 [J].綿陽(yáng)師范學(xué)院學(xué)報(bào),2014,33(5):98-112.

    [3]武艷娟等.呼和浩特市春季氣象要素與空氣質(zhì)量指數(shù)的灰色關(guān)聯(lián)分析[J].內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)科技 2014(5):57-59.

    X16

    A

    1002-252X(2017)03-0014-03

    2017-6-1

    張 鑫(1985-),女,黑龍江省鶴崗市人,成都信息工程大學(xué),碩士生,工程師.

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