2014—2018 年南通市區(qū)PM2.5 濃度的變化特征及影響因素

婁彩榮，彭小燕，葉子純

（1.南通大學(xué)杏林學(xué)院，江蘇 南通 226236；2.南通大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)院，江蘇 南通 226007；3.南通市氣象局，江蘇 南通 226000）

大量研究證實細(xì)顆粒物PM2.5威脅著人類健康[1-3]，并影響著生態(tài)環(huán)境和氣候變化[3-4]，因此，由高濃度PM2.5導(dǎo)致的大氣霧霾污染現(xiàn)象近年來引發(fā)了社會各界極大關(guān)注。當(dāng)前，國內(nèi)外對PM2.5的研究主要關(guān)注其源解析、組分和結(jié)構(gòu)、變化特征和模擬預(yù)測等方面[4-9]；在研究范圍上，針對三大區(qū)域[4-5，7-8]和大城市[9-11]等有較為詳細(xì)的研究案例，而對中等城市的研究比較薄弱，比如對沿海城市南通的關(guān)注非常少。實際上，國家環(huán)保局?jǐn)?shù)據(jù)中心（https://datacenter.mee.gov.cn/）公布的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)顯示，南通也多次出現(xiàn)持續(xù)的、較為嚴(yán)重的空氣霾污染現(xiàn)象。其中，2013年南通市最高PM2.5小時質(zhì)量濃度達(dá)558 μg/m3（2013 年12 月6 日），當(dāng)日均值為307 μg/m3，達(dá)到嚴(yán)重污染水平；2018 年最高的PM2.5小時質(zhì)量濃度為319 μg/m3（2018年1月30日），當(dāng)日均值為262 μg/m3，仍然為重度污染水平。在大力改善城市生態(tài)環(huán)境的新時代召喚下，識別PM2.5濃度的變化特征及其主要影響因素，對于南通市甚至長三角區(qū)域的空氣污染聯(lián)防聯(lián)治，以及對于提升沿江城市生態(tài)環(huán)境具有重要意義。

1 數(shù)據(jù)來源和研究方法

南通市（北緯31°41′～32°42′，東經(jīng)120°11′～121°54′）位于長江入?？?，南臨長江，東瀕黃海。城市三面環(huán)水，形似半島，境內(nèi)除狼山、軍山一帶為山丘地貌外，其余為平原地貌。屬于亞熱帶季風(fēng)氣候，受海洋性氣候影響，四季分明。依據(jù)中國天氣網(wǎng)（http：//www.weather.com.cn/）發(fā)布的氣象數(shù)據(jù)統(tǒng)計，2014—2018 年南通市年平均氣溫16°C 左右，年平均日照時數(shù)2 000 h 左右，年平均降水量1 322 mm 左右，其中夏季降雨占全年的一半左右。南通市相對濕度較高，年平均相對濕度為77%，冬季和春季較低，分別為73%和74%，夏季和秋季較高，分別為82%和79%。綜合來看，南通市夏季高溫、高濕、多降雨，環(huán)境濕熱；冬季低溫、少降雨、較高濕度，環(huán)境濕冷。南通市區(qū)年平均氣溫16.8 ℃，市區(qū)內(nèi)水體面積較大，類型豐富，水系發(fā)達(dá)。

1.1 數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)處理

本研究選取南通市區(qū)的5 個國控空氣質(zhì)量監(jiān)測點（紫瑯學(xué)院、城中、虹橋、南郊、星湖花園），收集在這些平臺實時發(fā)布的逐時空氣質(zhì)量指標(biāo)（http://www.cnemc.cn/），具體包括PM2.5、PM10、SO2、NO2和CO 濃度，時間范圍為2014－01－01—2018－12－31。分別按照日均、月均、季節(jié)均值和年均尺度計算PM2.5及其他污染物的對應(yīng)濃度均值，其中，每年1—2 月和12 月為冬季，3—5 月為春季，6—8 月為夏季，9—11 月為秋季。城市PM2.5濃度為5 個監(jiān)測點的平均值。根據(jù)《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》（GB 3095—2012）規(guī)定，我國二類地區(qū)PM2.5日均二級污染限值為75 μg/m3，年均二級污染限值為35 μg/m3，因此，當(dāng)日均質(zhì)量濃度超過75 μg/m3時，本文將此日認(rèn)為是污染日。

另外，在收錄PM2.5數(shù)據(jù)的同時，本文還收集了PM10、SO2、NO2、CO等數(shù)據(jù)和對應(yīng)時段氣象要素中的溫度、相對濕度、風(fēng)速、降雨等數(shù)據(jù)，作為分析各因素對城市PM2.5影響的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

1.2 PM2.5 影響因子體系構(gòu)建

影響PM2.5濃度的因素多而復(fù)雜[12-14]，本文選擇人類活動和氣象要素兩方面8 個指標(biāo)構(gòu)建影響指標(biāo)體系（如表1 所示），來分析PM2.5的驅(qū)動機(jī)制。

表1 影響PM2.5 質(zhì)量濃度的因子體系Tab.1 System of factors impacting PM2.5 concentration

1.3 等步長統(tǒng)計法

因數(shù)據(jù)樣本較多，直接分析PM2.5濃度與影響因子的關(guān)系，趨勢可能并不顯著，所以，本文采用等步長統(tǒng)計法分析PM2.5濃度與某一影響因子之間的關(guān)系。以PM2.5濃度與相對濕度的關(guān)系為例，若相對濕度步長設(shè)為5%，即統(tǒng)計每一個5%步長內(nèi)所有PM2.5濃度的均值，具體流程如下：

設(shè)相對濕度變化范圍為0%～100%，取步長=5%，把相對濕度從0%到100%等距分為20 個區(qū)間段，分別為0%～5%、6%～10%、…、96%～100%。假設(shè)在第n（n=1，2，3，4，…）個區(qū)間內(nèi)共統(tǒng)計到m 個PM2.5質(zhì)量濃度，分別記為ρ（PM2.5）1、ρ（PM2.5）2、…、ρ（PM2.5）m，其平均值即為該相對濕度區(qū)段內(nèi)的質(zhì)量濃度，記為

以此類推，計算步長=1%和步長=2%時每個區(qū)段對應(yīng)的濃度均值，分析不同步長下影響因子與PM2.5濃度的關(guān)系。

1.4 線性回歸法

線性回歸模型經(jīng)常被用來分析PM2.5的影響驅(qū)動。其中一元線性回歸主要分析單一自變量對因變量的影響，多元線性回歸則是分析多個自變量對因變量的影響。模型使用的條件是數(shù)據(jù)樣本較多，符合正態(tài)分布。本文所用有效數(shù)據(jù)為1 827 個，數(shù)據(jù)量較大，基本符合正態(tài)分布，符合線性回歸的條件要求。具體操作時，在SPSS18.0 軟件中直接運行數(shù)據(jù)分析中的回歸模塊，選擇一元和多元線性回歸。

2 南通市區(qū)PM2.5 濃度的變化特征

2.1 年均濃度及變化趨勢

根據(jù)年均PM2.5質(zhì)量濃度計算結(jié)果（如表2 所示），2014—2018年南通市區(qū)PM2.5年均值介于39.06～61.10 μg/m3之間。根據(jù)GB 3095—2012 中“年平均濃度Ⅱ級污染限值為35 μg/m3”的規(guī)定，5年間南通市區(qū)PM2.5質(zhì)量濃度全部超過這一標(biāo)準(zhǔn)。從變化趨勢看，2014—2017 年南通市區(qū)PM2.5質(zhì)量濃度處于下降狀態(tài)，平均每年降低7.35 μg/m3；2017—2018 年P(guān)M2.5質(zhì)量濃度略有上升。

表2 2014—2018 年南通市區(qū)PM2.5 年均質(zhì)量濃度和污染日數(shù)Tab.2 Annual PM2.5 concentrations and pollution days in Nantong from 2014 to 2018

從污染日數(shù)統(tǒng)計結(jié)果看，5 年污染日總數(shù)為296 d，占總?cè)諗?shù)的16.22%；2014 年污染日數(shù)最多（高達(dá)90 d），2017 年最少。以上數(shù)據(jù)表明，5 年間南通市區(qū)大氣霾污染程度處于緩解趨勢，顯示出人們對大氣污染的治理初見成效，但PM2.5年均值均超出國家II 級標(biāo)準(zhǔn)，說明大氣霾污染治理是一項長期的任務(wù)，仍需給予較高關(guān)注。

2.2 季節(jié)平均濃度及變化趨勢

根據(jù)圖1 所示，2014—2018 年南通市區(qū)各季節(jié)PM2.5濃度變化具有明顯的規(guī)律性。春、夏、秋、冬四季PM2.5濃度呈U 型分布，“冬、春季高，夏、秋季低”，這一顯著季節(jié)效應(yīng)特點與其他很多城市類似[1，4，7]。具體地看，5 年春、夏、秋、冬四季的平均PM2.5質(zhì)量濃度分別為49.54，35.70，40.71，68.23 μg/m3。20 個季節(jié)中，僅4 個季節(jié)PM2.5平均質(zhì)量濃度低于35 μg/m3，其他均超出國家Ⅱ級污染標(biāo)準(zhǔn)。

圖1 2014—2018 年各季節(jié)PM2.5 平均質(zhì)量濃度Fig.1 Average PM2.5 concentrations of seasons

由圖2 可以看出，在5 年間出現(xiàn)的污染日中，約54%（159 d）出現(xiàn)在冬季，春、秋兩季次之，分別為68 和46 d，夏季最少（22 d）。盡管2014—2018 年總污染日數(shù)在減少，但是冬季污染日數(shù)仍居高不下，表明南通市區(qū)冬季的污染日出現(xiàn)概率遠(yuǎn)大于其他季節(jié)。

圖2 2014—2018 年各季節(jié)污染日數(shù)Fig.2 Polluted-day numbers of four seasons in 2014-2018

以上結(jié)果表明，南通市區(qū)冬季是PM2.5污染高發(fā)期，該季節(jié)不僅PM2.5濃度高，而且污染日數(shù)也多，其他季節(jié)的PM2.5污染相對較輕。這與南通市地處沿海、屬于季風(fēng)氣候區(qū)域、夏季多雨有關(guān)。

2.3 月均濃度及變化趨勢

圖3 統(tǒng)計的是2014—2018 年南通市區(qū)逐月PM2.5質(zhì)量濃度及污染日數(shù)。從5 年均值看（圖3（a）），PM2.5月均質(zhì)量濃度呈U 型分布，“中間低、兩端高”，其中：1、2 月和12 月較高，分別為76.99，60.57 和70.44 μg/m3；3—8 月在波動中保持下降趨勢；8 月達(dá)谷底（質(zhì)量濃度為28.93 μg/m3），9—11 月開始回升，至12 月再次進(jìn)入PM2.5月均質(zhì)量濃度較高時期。各年份變化規(guī)律的細(xì)部差異在于，2014、2015 和2018年在春季易出現(xiàn)顆粒物污染小高峰。另外，在60 個月份中，有45 個月PM2.5月均質(zhì)量濃度超過35 μg/m3，占比高達(dá)75%。

從污染日數(shù)看（圖3（b））：1—3 月和11、12 月出現(xiàn)的污染日較多，其中1 月污染日占比23.32%；8、9月污染日占比較少，分別為0.71%和1.06%；4—7 月和10 月占比介于2.83%～6.36%之間。這反映出南通市區(qū)在溫度較低的冬季、春初和秋末霧霾容易暴發(fā)。

圖3 2014—2018 年各月份PM2.5 質(zhì)量濃度及污染日數(shù)Fig.3 Monthly PM2.5 concentrations and polluted-day numbers in 2014-2018

2.4 日濃度特征

從直方圖統(tǒng)計（圖4）看，5 年間城市PM2.5日質(zhì)量濃度最高為237 μg/m3，是日均Ⅱ級限值（75 μg/m3）的3.16 倍，最低日質(zhì)量濃度為5 μg/m3。在1 825 個日數(shù)據(jù)中，空氣優(yōu)、良日分別占41.37%和42.41%，空氣質(zhì)量達(dá)標(biāo)率超過80%。直方圖顯示該地區(qū)PM2.5日質(zhì)量濃度出現(xiàn)頻率最多的區(qū)間為20～40 μg/m3，表明南通市區(qū)大部分時段空氣質(zhì)量較好。在75～237 μg/m3區(qū)間共統(tǒng)計到296 個污染日，其中90%的污染日屬于輕度、中度污染（低于150 μg/m3），重度污染日（介于150～200 μg/m3之間）占比為10.14%，嚴(yán)重污染日（大于200 μg/m3）的數(shù)量較少，僅占污染日總數(shù)的0.68%。

圖4 2014—2018 年南通市區(qū)PM2.5 日均質(zhì)量濃度直方圖Fig.4 Histogram of PM2.5 daily concentrations in Nantong from 2014 to 2018

綜合看，南通市區(qū)大部分的PM2.5日濃度達(dá)到優(yōu)良水平，即使在污染暴發(fā)時，也多以輕度、中度為主，但是重度和嚴(yán)重污染水平的霧霾也依然存在，城市空氣質(zhì)量現(xiàn)狀仍不容忽視。

2.5 24 時刻濃度及變化趨勢

圖5 統(tǒng)計的是2014—2018 年南通市區(qū)各站點24 時刻（00:00—23:00）的PM2.5質(zhì)量濃度（取均值）變化趨勢。5 個站點的變化趨勢基本一致，呈“雙峰型”曲線特征：兩個峰值分別出現(xiàn)在上午9:00 和晚間10:00 前后，說明此時段細(xì)顆粒物濃度在一天中最高；谷值出現(xiàn)在下午4:00 左右，意味著此時段大氣PM2.5污染最輕。

圖5 南通市區(qū)00:00—23:00 時刻PM2.5 質(zhì)量濃度Fig.5 Average PM2.5 hourly concentrations in Nantong from 00:00 to 23:00

3 南通市區(qū)PM2.5 濃度的影響因素

3.1 人類活動排放的污染物與PM2.5 的關(guān)系

3.1.1 PM10的影響

由表3 的相關(guān)系數(shù)可知，PM2.5濃度與PM10濃度呈0.01 水平上的顯著正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.92，說明PM10濃度越高，PM2.5濃度就越高。一元線性擬合結(jié)果顯示，PM10質(zhì)量濃度每升高1 μg/m3時，PM2.5質(zhì)量濃度增加0.68 μg/m3。結(jié)果反映出南通市區(qū)的城市建設(shè)和人類其他生產(chǎn)、生活排放的一次顆粒物對城市PM2.5濃度的影響十分顯著。

3.1.2 氣體前體物的影響

NO2、SO2、CO是形成細(xì)顆粒物的氣體前體物，如表3所示，NO2、SO2、CO 濃度與PM2.5濃度均呈正相關(guān)關(guān)系（P <0.01），意味著SO2、NO2、CO 每一種污染物濃度增加時，PM2.5濃度都隨之增加。一元線性擬合系數(shù)也說明能源燃燒時釋放的氣體對城市細(xì)顆粒物的影響也比較明顯。比較看，3 種污染物增加相同單位時，CO 促進(jìn)霾污染作用更強(qiáng)，說明CO 對PM2.5濃度的影響效應(yīng)高于另兩種污染物。

3.2 氣象要素與PM2.5 的關(guān)系

城市的天氣條件時刻影響PM2.5的存在狀態(tài)和擴(kuò)散的方式[11，15-16]。分氣象因子看：

1）溫度、風(fēng)速和降水 表3 統(tǒng)計的結(jié)果顯示，溫度、風(fēng)速、降水與PM2.5濃度均呈負(fù)相關(guān)關(guān)系（P <0.01），意味著溫度越高、風(fēng)速越大、降水越強(qiáng)時，PM2.5濃度越低。一元線性擬合結(jié)果也反映出上述3 個氣象因子對PM2.5濃度的反向作用。

表3 PM2.5 與各因子之間的相關(guān)關(guān)系Tab.3 Relationship of PM2.5 with various factors

2）相對濕度 相對濕度與PM2.5濃度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系（P <0.01），表明相對濕度越大PM2.5濃度越低。根據(jù)已有研究成果看，相對濕度對PM2.5的影響極為復(fù)雜[17-19]。為進(jìn)一步分析相對濕度與PM2.5的統(tǒng)計關(guān)系，本文采用相對濕度步長=1%、2%、5%對PM2.5濃度進(jìn)行等步長統(tǒng)計，結(jié)果如圖6 所示，3 類步長統(tǒng)計結(jié)果均顯示相對濕度與PM2.5濃度呈非線性關(guān)系。步長越大，倒U 型曲線關(guān)系越明顯。具體地看，當(dāng)相對濕度<45%時，相對濕度較低，PM2.5濃度波動較大，但圖6（c）仍顯示出PM2.5濃度隨濕度增加而增加的趨勢，表明此時增濕可促進(jìn)顆粒物吸濕分解，加劇霾污染；當(dāng)相對濕度介于45%～75%之間時，PM2.5濃度持續(xù)保持高值或變化平穩(wěn)，處于倒U型峰頂狀態(tài)；直至相對濕度超過80%時，空氣逐漸達(dá)到高濕環(huán)境，增濕帶來PM2.5濃度穩(wěn)定下降。

圖6 PM2.5 質(zhì)量濃度與相對濕度的不同步長統(tǒng)計關(guān)系Fig.6 Statistical relationship of PM2.5 concentration and relative humidity based on different steps

3.3 南通市區(qū)PM2.5 濃度變化的驅(qū)動分析

從多元回歸結(jié)果看（表4），進(jìn)入回歸方程的污染物因子系數(shù)排序為“PM10>CO >NO2>0”，表明3 種污染物的增加對PM2.5起加劇作用，其中PM10的影響最明顯。而4 個氣象因子的系數(shù)排序為“相對濕度>0 >降水>風(fēng)速>溫度”，其中溫度、風(fēng)速和降水3 個指標(biāo)的系數(shù)為負(fù)值，表明其增加對PM2.5濃度有降低作用。值得注意的是，相對濕度的系數(shù)為正值，這也反映了相對濕度對PM2.5的作用并不是簡單的線性關(guān)系，增濕對于霧霾污染既有減弱作用也有加劇作用。

表4 PM2.5 與各因子之間的多元線性回歸（逐步）Tab.4 Multiple linear regression of PM2.5 with various factors（stepwise）

3.3.1 人類活動對PM2.5濃度的驅(qū)動

根據(jù)一次、二次細(xì)顆粒物形成過程可知：PM10等粗顆粒物主要來源于人類活動（如城市建設(shè)帶來的揚塵、生物質(zhì)燃燒等）的一次排放，濕度較大時，這些粗顆粒物吸濕分解可形成細(xì)顆粒物[5，15]；SO2主要來自煤燃燒排放；NO2、CO 主要來源于汽車尾氣以及化石燃料等的不充分燃燒。SO2、NO2等在化學(xué)作用、光化學(xué)作用及臭氧的強(qiáng)氧化作用下，由氣態(tài)污染物通過鹽化過程轉(zhuǎn)為硫酸鹽、硝酸鹽等顆粒物，形成二次顆粒物[5，15]。因此，人類活動釋放的污染物是霾污染的物質(zhì)來源和主導(dǎo)因素[5，12-14]。

2014—2018 年是南通市快速發(fā)展的5 年，根據(jù)南通市統(tǒng)計年鑒（2015—2019）可知：城市建成區(qū)面積從2014 年的118 km2增至2018 年底的232 km2；房地產(chǎn)開發(fā)施工面積每年平均為2 800 萬m2；城市地鐵建設(shè)相繼展開，城市建設(shè)活動豐富；2018 年城市能源消耗達(dá)2 432 萬t 標(biāo)煤；機(jī)動車保有量195.65萬輛；港口吞吐量達(dá)26 702 萬t。交通建設(shè)等給城市帶來便利的同時，也帶來較多污染物的釋放；快速城市化導(dǎo)致人類活動多而集中：這是城市污染頻發(fā)的主要原因。

3.3.2 氣象因子對PM2.5濃度的驅(qū)動

1）溫度和風(fēng)速 溫度對PM2.5濃度的影響主要體現(xiàn)在季節(jié)效應(yīng)上。冬季、春初和秋末空氣溫度低，大氣活動相對弱，風(fēng)速小，污染物容易集聚并產(chǎn)生累積效應(yīng)，當(dāng)累積效應(yīng)達(dá)到一定程度、遇到弱天氣系統(tǒng)時，PM2.5濃度持續(xù)增高便可能暴發(fā)為霾污染。而夏季、秋初、春末季節(jié)相反，溫度較高，大氣流動增強(qiáng)，空氣易于流動和擴(kuò)散，容易出現(xiàn)大風(fēng)天氣，霾污染暴發(fā)頻率顯著降低。

2014—2018 年，南通冬季平均溫度為5.3 ℃，其中47.8%的日溫度低于5 ℃；進(jìn)入4—5 月，氣溫上升至10～20 ℃；夏季平均溫度為26.7 ℃，尤其是8月平均氣溫高達(dá)29 ℃；全年40%的日均溫度超過20 ℃。溫度變化導(dǎo)致天氣系統(tǒng)活動強(qiáng)度差異較大，冬、春、夏、秋四季的平均風(fēng)速分別為2.6，3.1，3.0 和2.9 m/s，1 月風(fēng)速最小。冬季的弱天氣系統(tǒng)是城市霧霾污染頻發(fā)的直接誘發(fā)因素，因此，每年的11月開始，霧霾污染頻率逐漸增加，持續(xù)到次年的3—4月份，5—9 月污染物濃度普遍較低。

2）降水 降水主要通過濕沉降使細(xì)顆粒物加速沉降至地表。細(xì)顆粒物因為粒徑小、重力小，可以長期持續(xù)滯留在大氣中。降水可增加空氣濕度，顆粒物附著在雨滴、霧滴和雪花等上面，這些水滴在自身重力的作用下攜帶顆粒物沉降，從而降低空氣中PM2.5濃度。南通市瀕江臨海，降水量大，市年均降水量約1 300 mm，其中春、夏、秋、冬四季分別占17.8%、50.3%、21.3%、10.5%，夏季降水最多，冬季最少，因此冬季濕沉降作用對PM2.5的影響比夏天弱。

3）相對濕度 根據(jù)5 年數(shù)據(jù)統(tǒng)計，南通市全年平均相對濕度為77%，夏季的平均相對濕度為82%，這類極高濕環(huán)境可以促進(jìn)顆粒物的濕沉降[17-19]，降低PM2.5濃度。秋季的相對濕度僅次于夏季，平均為79%。但冬季、春季的相對濕度分別為73%、74%，這一濕度范圍內(nèi)，空氣濕度的持續(xù)或微小增加均導(dǎo)致霾污染加劇，南通市冬季和春季的霾污染頻發(fā)與其特定的濕度環(huán)境也關(guān)系密切[5，12，20]。

3.3.3 影響因子綜合驅(qū)動

影響PM2.5濃度變化的因子多而復(fù)雜，PM2.5濃度表現(xiàn)出的時空特征實際上是各類因子綜合作用的結(jié)果。南通市區(qū)每日24 時刻PM2.5濃度的雙峰曲線特征是人類活動和氣象因子綜合影響的體現(xiàn)。晨起，人們開始活動，準(zhǔn)備早飯及上班，早班的交通高峰來臨，污染物排放增多，而此時溫度較低，大氣活動弱，容易形成逆溫，污染物在一定空間內(nèi)不斷積聚。隨著太陽升起，光化學(xué)作用增強(qiáng)，溫度逐漸升高，二次顆粒物形成速度加快，PM2.5濃度升高，至上午9:00 前后抵達(dá)第1 個PM2.5濃度峰值。溫度進(jìn)一步升高，氣流活動變強(qiáng)，風(fēng)速增大，午間交通壓力較小，污染物在一定程度上得以擴(kuò)散，下午3:00—4:00達(dá)到一天中的濃度低谷。隨著晚上下班后的交通高峰和人類戶外活動的增多，污染物再次大量釋放，此時空氣溫度下降，風(fēng)速減小，大氣相對穩(wěn)定，顆粒物繼續(xù)累積，加上晚9:00 左右工業(yè)用電費用降低，工業(yè)活動持續(xù)，至晚10:00 前后迎來一天中的第2個PM2.5濃度峰值。

另外，沿海的地理區(qū)位和亞熱帶季風(fēng)氣候，使得城市空氣環(huán)境冬季受內(nèi)陸影響大，夏季受海洋影響大，海洋性氣流對PM2.5污染有一定減緩作用，南通市夏季和秋季的PM2.5濃度較低即受此影響較大。當(dāng)然，基于空氣自身的流動性、擴(kuò)散性和污染物的空間自相關(guān)性，南通市空氣霾污染狀況與周邊城市密切相關(guān)。尤其是冬季，南通市主導(dǎo)風(fēng)向為西北風(fēng)，位于西北上風(fēng)向的泰州市一直是長三角城市群中PM2.5濃度最高的城市之一。盡管大風(fēng)速一方面可促進(jìn)細(xì)顆粒物擴(kuò)散，但另一方面也可導(dǎo)致細(xì)顆粒物傳輸入境，這也是南通市冬季霧霾容易發(fā)生的原因之一。

4 結(jié)論

基于2014—2018 年南通市區(qū)大氣環(huán)境監(jiān)測點發(fā)布的數(shù)據(jù)，分析了南通市區(qū)PM2.5濃度的各種時間尺度變化特征及污染程度，得出以下結(jié)論：

1）2014—2018 年，南通市區(qū)PM2.5年均濃度出現(xiàn)逐年遞減的變化趨勢，但仍超出污染限值標(biāo)準(zhǔn)，表明大氣治理初見成效，仍需特別關(guān)注。冬季、秋末和春初是霾污染最易暴發(fā)的季節(jié)，不僅PM2.5濃度高，且每年一半以上的污染日都出現(xiàn)在這一時段。5年平均看，上午9:00 和晚間10:00 左右是一天中PM2.5濃度的兩個高峰時段；下午4:00 前后是PM2.5濃度的低谷時段，污染相對最輕。

2）無論是PM2.5濃度的“季節(jié)效應(yīng)”還是一天中的“雙峰曲線”，都表明人類活動是造成霧霾污染的主要驅(qū)動力，尤其是建設(shè)活動排放的一次顆粒物與PM2.5的變化趨勢密切相關(guān)。人們社會經(jīng)濟(jì)活動中釋放的SO2、NO2和CO 等也對PM2.5的增加起重要促進(jìn)作用。

3）弱天氣系統(tǒng)可能是霧霾污染暴發(fā)的誘發(fā)條件，但是強(qiáng)降雨、大風(fēng)天氣也是“除霾”的有效條件。強(qiáng)對流天氣對霾污染的“緣起緣散”僅起瞬時作用，從大氣環(huán)境長期治理的角度看，仍需對人類活動中污染物的減排問題和土地利用的優(yōu)化問題加以關(guān)注。