紫云空氣質(zhì)量特征及其與氣象條件的關(guān)系

吳梅 李倩文 吳哲紅 王雁翔 王定春 宋曉君

摘要 通過對紫云自治縣2016—2020年的空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)和氣象資料分析，發(fā)現(xiàn)近年來紫云自治縣空氣質(zhì)量優(yōu)良率達99%以上，但污染物濃度呈增長趨勢，總體上紫云的空氣質(zhì)量有變差的趨勢。一年中，冬、春季空氣質(zhì)量最差，造成污染的首要污染物分別為PM2.5和臭氧（O3）。PM2.5和O3污染均出現(xiàn)在降雨量少、氣壓日較差較小、風(fēng)速較小的條件下，但日照長、相對干燥的熱低壓天氣更容易出現(xiàn)O3污染，而日照短、相對濕潤的冷高壓天氣更容易出現(xiàn)PM2.5污染。污染物濃度與風(fēng)速呈現(xiàn)負相關(guān)關(guān)系，風(fēng)速對污染天氣的形成和消散起決定性作用。

關(guān)鍵詞 空氣質(zhì)量特征；氣象條件；污染

中圖分類號：X513 文獻標(biāo)識碼：B 文章編號：2095–3305（2023）02–0099-03

在當(dāng)今社會，低碳環(huán)保的生活理念已深入人心，生態(tài)文明既要青山綠水，又要有清新的空氣。但是，隨著社會經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展，人類活動增多，汽車尾氣、工廠廢氣、建筑工地等排放的污染物增加，空氣污染問題正成為一大不得不面對的問題。研究表明：空氣污染可直接導(dǎo)致各類心血管疾病發(fā)病風(fēng)險增加，主要包括冠心病、心力衰竭、腦卒中、心律失常等[1]。同時，有大量研究指出，NO2、SO2、PM10和PM2.5等污染物會對人們的幸福感和心理健康都產(chǎn)生顯著的負面影響，增加人們抑郁癥的發(fā)生率[2]。

當(dāng)前，貴州省正在開展全域旅游，紫云自治縣作為“世界攀巖圣地、戶外運動天堂”“亞魯王故里”和“溶洞之鄉(xiāng)”，北靠龍宮、西接黃果樹，擁有豐富的旅游資源，旅游發(fā)展前景廣闊。而要吸引游客前來，除了優(yōu)美的風(fēng)景和悠久的歷史文化外，清新的空氣也是必不可少的。一直以來紫云的空氣質(zhì)量優(yōu)良率雖然較高，但近幾年有變差的趨勢?？諝赓|(zhì)量狀況是影響旅游業(yè)發(fā)展的重要因素之一，因此，有必要對紫云的空氣質(zhì)量進行詳細研究。

1 資料來源和研究方法

空氣質(zhì)量觀測數(shù)據(jù)來自環(huán)保局安裝于紫云縣城內(nèi)環(huán)境監(jiān)測站2016—2020年逐日數(shù)據(jù)，該環(huán)境監(jiān)測站位于紫云五峰山腳下的供電局樓頂，非城市主干道，剔除了異常、缺測值后，有效監(jiān)測天數(shù)為1 776 d。同期氣象觀測資料來源于紫云國家氣象站（與環(huán)保局環(huán)境監(jiān)測站直線距離約1 300 m）和同期地面、高空資料。將通過統(tǒng)計分析找出紫云空氣污染的特征和氣象條件，并對典型的污染過程進行分析，總結(jié)污染天氣形成的天氣形勢和氣象條件，為紫云自治縣空氣污染防治和環(huán)境空氣質(zhì)量預(yù)報提供一定的參考。

2 紫云近年來的空氣質(zhì)量特征

2.1 紫云空氣質(zhì)量的年變化特征

統(tǒng)計分析表明，2016—2020年，紫云年內(nèi)空氣質(zhì)量優(yōu)良天數(shù)比例達99%，一年內(nèi)輕度污染日數(shù)在2 d以內(nèi)，沒有出現(xiàn)中度和重度污染，整體來看，紫云縣的空氣質(zhì)量優(yōu)良率較高，主要受輕度污染的影響，但空氣質(zhì)量有變差的趨勢，主要表現(xiàn)在空氣質(zhì)量為優(yōu)的天數(shù)呈現(xiàn)逐年下降趨勢，空氣質(zhì)量為良的天數(shù)有所增加，輕度污染日數(shù)由每年出現(xiàn)0 d增加至每年出現(xiàn)2 d（圖1）。

這一點在各污染物年均濃度（圖2）上也有明顯體現(xiàn)。近5年來，污染物SO2、NO2、PM10、O3、PM2.5、CO濃度也呈增加趨勢，且2018年以后增大趨勢明顯。

2.2 紫云空氣質(zhì)量季節(jié)特征

從圖3可知，紫云冬季（12—翌年2月）、春季（3—5月）空氣質(zhì)量相對較差，空氣質(zhì)量為良的日數(shù)較多，總計298 d，占比達70%，其次是秋季（9—11月），共84 d，占比約20%，夏季（6—8月）最少，只占10%，輕度污染天氣主要出現(xiàn)在春、冬季，夏季只出現(xiàn)了一次輕度污染天氣。從各污染物濃度月分布來看（圖4），一年中，春季和冬季污染物濃度較高，空氣質(zhì)量相對較差，秋季次之，夏季各污染物濃度均最低，空氣質(zhì)量最好。

2.3 首要污染物

因為污染天氣少，故統(tǒng)計了空氣質(zhì)量級別為Ⅱ級（良）以上的各類首要污染物出現(xiàn)天數(shù)，從圖5、6來看，O3、PM2.5、PM10污染出現(xiàn)的頻率最高，O3作為紫云的首要污染物一直高居榜首，5年來共出現(xiàn)了169 d，占比38.6%，其次是PM2.5，出現(xiàn)了166 d，占比37.9%，PM10在2018年以前是次要污染物，但自2018年以后，PM2.5超越PM10成為次要污染物。

根據(jù)圖7來看，紫云縣不同季節(jié)的首要污染物不同，春季首要污染物為O3，其次是PM2.5，夏季首要污染物也為O3，秋季比較特殊，O3、PM2.5、PM10作為首要污染物出現(xiàn)的天數(shù)相差不大，冬季首要污染物為PM2.5。紫云2016—2020年僅有的6次輕度污染天氣的首要污染物分別為O3和PM2.5。

3 首要污染物與氣象條件的關(guān)系

研究發(fā)現(xiàn)，紫云空氣質(zhì)量級別為Ⅱ級（良）以上污染天氣中，O3和PM2.5污染占了76.5%，因此，選擇O3和PM2.5作為重點研究對象。

對PM2.5、O3污染日進行統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)（如圖8、圖9），當(dāng)日降雨量≤2 mm時，出現(xiàn)PM2.5和O3污染的概率相當(dāng)，均為94%，而日最高氣溫≤25 ℃時，最容易出現(xiàn)PM2.5污染（占比95.2%），當(dāng)日最高氣溫≥25 ℃時，PM2.5污染出現(xiàn)的概率減小，更容易出現(xiàn)O3污染（占比63.5%）。研究還發(fā)現(xiàn)，日照時數(shù)越長，越容易出現(xiàn)O3污染。據(jù)統(tǒng)計，62.6%的O3污染出現(xiàn)在日照時數(shù)≥6 h的條件下。

氣壓日較差越小，越容易發(fā)生PM2.5和O3污染，但兩者出現(xiàn)時海平面氣壓不同，80.7%的PM2.5污染出現(xiàn)在1 010～1 030 hPa之間且分布比較均勻，而52.6%的O3污染集中出現(xiàn)在1 000～1 010 hPa之間，這意味著O3污染更容易出現(xiàn)在低壓。

此外，PM2.5和O3污染對濕度的要求也不同，81.9%的PM2.5污染出現(xiàn)在空氣相對濕度60%～90%之間，而81.3%的O3污染出現(xiàn)在空氣相對濕度60%～80%之間。在空氣相對濕度超過90%（最大達95%）時仍然會出現(xiàn)PM2.5污染，但是幾乎沒有出現(xiàn)O3污染的情況，即干燥的環(huán)境更容易出現(xiàn)O3污染，這與任至涵等[3]的研究結(jié)果相符。研究還發(fā)現(xiàn)，較低的風(fēng)速有利于PM2.5和O3污染的出現(xiàn)，70.8%的PM2.5污染日和72.5%的O3污染日出現(xiàn)在平均風(fēng)速≤2 m/s的天氣。

4 典型污染天氣過程

2017年12月27日，紫云出現(xiàn)了PM2.5輕度污染天氣，并在凌晨至早晨期間有9個時次出現(xiàn)中度污染。分析資料發(fā)現(xiàn)，25日貴州省周邊的湖南、廣西、云南等省已經(jīng)出現(xiàn)污染天氣（圖10）。

從圖11來看，紫云上空26～27日一直存在逆溫層，高空以西南風(fēng)為主，此時地面一直處于冷高壓控制，26日08：00～27日08：00，紫云850 hPa受東移高壓環(huán)流控制，從高壓前部的偏北風(fēng)先后轉(zhuǎn)為高壓南部偏東風(fēng)和后部的偏南風(fēng)影響，將湖南、廣西的污染物帶入貴州上空，此時，PM2.5濃度從62 μg/m3升高至111 μg/m3，并在27日01：00達到最大，160 μg/m3。

27日08：00～27日20：00，高壓減弱東移，紫云低層轉(zhuǎn)為西南風(fēng)并出現(xiàn)西南急流，查詢當(dāng)日記錄，紫云國家站27日有1.8 mm的降水，PM2.5濃度從129 μg/m3降低至56 μg/m3（圖12）。

由以上分析可知：此次PM2.5污染天氣是由外來污染物引起的，高壓環(huán)流將周邊廣西、湖南等地的污染物輸送至貴州上空，干燥的空氣加上貴州低層逆溫層存在，空氣垂直運動受阻，高壓內(nèi)部均一性的性質(zhì)導(dǎo)致近地層風(fēng)速較小，污染物難以擴散，形成了PM2.5污染。至高壓東移后，低層西南急流導(dǎo)致逆溫層遭到破壞，污染物濃度降低，同時西南急流提供了豐沛的水汽和動力條件產(chǎn)生降水，水汽的吸濕作用和降水粒子的沉降作用進一步降低了污染物濃度。同時，從圖13可知，污染物濃度與風(fēng)速呈現(xiàn)負相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為-0.16，這與上文統(tǒng)計結(jié)論相符合，同時綜合分析此次污染過程，發(fā)現(xiàn)即使在濕度、大氣穩(wěn)定度、PM2.5存量都有利于形成污染的條件下，只要低層風(fēng)速大，也難以形成污染天氣，即風(fēng)速對污染天氣的形成和消散有重要作用，而2 m/s是一個關(guān)鍵分界點。

5 結(jié)論

（1）紫云近5年來空氣質(zhì)量有變差的趨勢，冬季、春季空氣質(zhì)量相對較差，冬季首要污染物為PM2.5，春季首要污染物為O3。

（2）PM2.5和O3污染均出現(xiàn)在降雨量少、氣壓日較差較小、風(fēng)速較小的條件下，絕大多數(shù)的PM2.5污染出現(xiàn)在最高氣溫≤25 ℃的天氣，最高氣溫≥25 ℃和日照時數(shù)≥6 h的天氣更容易出現(xiàn)O3污染。PM2.5污染在高壓、環(huán)境相對濕潤的天氣下更容易出現(xiàn)，而O3污染在低壓、相對干燥的天氣下更容易出現(xiàn)。

（3）低層逆溫層存在和高壓控制下的干燥、靜穩(wěn)天氣有利于PM2.5污染的形成，高層南支槽東移影響，導(dǎo)致維持PM2.5污染的低層高壓系統(tǒng)減弱東退，西南風(fēng)加大導(dǎo)致逆溫層減弱，降水的沉降作用和低層風(fēng)速加大，從而減輕PM2.5污染。

（4）研究發(fā)現(xiàn)：PM2.5污染物濃度與風(fēng)速呈現(xiàn)負相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為-0.16，風(fēng)速對污染天氣的形成和消散有重要作用，2 m/s是一個關(guān)鍵分界點，風(fēng)速大于2 m/s則很難形成PM2.5污染。

參考文獻

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[2] 陳俊芳，吳小菊，陶睿，等.空氣污染對個體直接和溢出行為的影響[J].心理科學(xué)進展，2020，28（8）：1293-1306.

[3] 任至涵，倪長健，花瑞陽，等.成都夏季臭氧光化學(xué)反應(yīng)控制氣象因子的概率分布特征[J].生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境學(xué)報，2022，38（3）：334-342.

責(zé)任編輯：黃艷飛

Characteristics of Air Quality in Ziyun and Its Relationship with Meteorological Conditions

Wu Mei et al（Ziyun Meteorological Bureau， Ziyun， Guizhou 550800）

Abstract Through the analysis of the air quality monitoring data and meteorological data in Ziyun from 2016 to 2020， it is found that the air quality rate of Ziyun has reached over 99% in recent years， but the concentration of pollutants is increasing worsening trend，The air quality is the worst in winter and spring， and the main pollutants causing pollution are PM2.5 and O3. Both PM2.5 and O3 pollution occur under the conditions of low rainfall， small diurnal air pressure range， and low wind speed. However， O3 pollution is more likely to occur in hot and low-pressure weather with long sunshine hours and relatively dryness. Cold and high pressure weather is more prone to PM2.5 pollution.There is a negative correlation between pollutant concentration and wind speed， and wind speed plays a decisive role in the formation and dissipation of polluted weather.

Key words Air quality; Meteorological conditions; Pollution

基金項目 安順市科技局項目“安順市重污染天氣預(yù)報預(yù)警研究”（安市科社[2020]01號）。

作者簡介 吳梅（1992—），女，貴州紫云人，工程師，主要從事天氣預(yù)報、氣候變化研究。

*通信作者：吳哲紅，女，正高級工程師，E-mail：1169396276@qq.com。

收稿日期 2022-11-18