-
随着社会经济的快速发展以及生活水平的日益提高,人们对城市生态环境的质量要求也明显提升,特别是优质的空气质量。以往有关空气质量或大气污染方面的研究更多地关注于发达的城市群或重点城市[1-5],而对于欠发达地区或中小型城市的报道不多;然而,近些年地方经济的快速发展,很多中小型城市的空气质量也相继出现较多的污染超标现象[6-10]。位于秦巴山区的安康市,是秦巴深处典型的中小型城市。近些年,城市新区的开发、机场的建成和9县1市高速公路的普及使得该市的基础建设及交通设施得到极大的改善;同时,汽车数量的剧增、全域旅游的开发及工农业的发展,这些使得该市的交通与环境发生了显著变化,特别是近些年空气质量出现重度、严重污染情况。因此,本研究对该地区大气污染的时空变化特征及气象影响因素进行了分析、探讨,以期为秦巴山区城市生态环境建设和社会经济协调发展提供科学依据。
大气污染特征及相关气象因素分析
——以2020年秦巴山区安康市为例Analysis of air pollution characteristics and related meteorological factors in Ankang of Qinba mountains in 2020
-
摘要: 收集整理了2020年1月1日~12月31日安康市3个大气监测点的环境空气质量监测数据以及气象资料,分析探讨了秦巴山区城市大气污染变化特征及与气象因素的关系。结果表明,安康市的空气质量优良率可达94.7%,但以良的比例(51.5%)最高,首要污染物为PM2.5、PM10、O3及三者的混合。冬季首要污染物以PM2.5为主,春、秋季以PM10和O3为主,夏季以O3为主。主要污染物浓度具有明显的月、季节变化特征,PM2.5和PM10平均浓度在冬季最高,特别是12月和1月。而O3平均浓度在春季最高,特别是5月。各主要污染物存在质量浓度降低的周末效应。相对于市周边香溪洞区,安康市的大气质量还有待于改善。最后,PM2.5和PM10的浓度随着降水量和风速的增大呈明显的减小,而O3的质量浓度则随降水量和风速增大有增大现象。主导风向为东风、东南风、南风和西风时,安康的空气质量较差,而北风、西北风时,空气质量则较好。Abstract: The air quality monitoring and meteorological data from three monitoring sites were collected in Ankang from January 1st to December 31st in 2020, and the urban air pollution characteristics in Qinba mountains and the relationship with meteorological factors were analyzed. The results showed the excellent and good rate of the air quality in Ankang was 94.7%, with the highest proportion (51.5%) of the good level. The main pollutants were PM2.5, PM10, O3 and the mixture of three pollutants. PM2.5 was the main pollutant in winter, PM10 and O3 in spring and autumn, and O3 in summer. The mass concentrations of major pollutants showed monthly and seasonal variation features. The average mass concentrations of PM2.5 and PM10 were the highest in winter, especially in December and January. The average mass concentration of O3 was the highest in spring, especially in May. Besides, the major pollutants had the weekend effect of mass concentration reduction. Comparing with Xiangxidong district, Ankang should improve the air quality. Finally, the mass concentrations of PM2.5 and PM10 decreased with the increase of precipitation and wind speed. While the mass concentration of O3 increased with the increase of precipitation and wind speed. Air quality in Ankang was poor with a dominating wind direction of east, southeast, south and west. While the air quality was good with the north and northwest wind.
-
Key words:
- air quality /
- Qinba mountains /
- pollution characteristics /
- meteorological factors
-
表 1 安康市不同监测点首要污染物的季节分布
d 监测点 春 夏 秋 冬 O3 PM10 PM10+O3 PM2.5 PM2.5+O3 PM10+PM2.5 O3 PM10 PM10+O3 PM2.5 O3 PM10 PM10+PM2.5 PM2.5 PM10 PM10+PM2.5 PM2.5 香溪洞 39 11 1 5 1 0 27 0 0 0 14 15 0 11 4 2 56 检察院 21 31 2 8 0 2 25 5 1 1 12 26 1 10 6 0 67 解放路 29 27 0 5 0 2 27 2 0 0 11 25 0 14 7 0 67 表 2 安康市不同降水等级范围对空气质量的影响
降水范围
/mm降水
次数AQI PM2.5/μg∙m−3 PM10/μg∙m−3 SO2/μg∙m−3 NO2/μg∙m−3 CO/mg∙m−3 O3/μg∙m−3 等于0 246 59.1 35.8 61.5 8.6 20.1 0.6 43.3 (0,1) 37 46.7 27.1 43.6 7.8 16.1 0.6 43.9 [1,5) 37 41.1 23.3 38.3 8.2 14.5 0.6 43.8 [5,10) 24 32.8 17.7 30.1 7.2 16.3 0.6 40.8 [10,20) 14 28.6 12.9 25.6 6.4 13.7 0.6 43.3 [20,40) 5 26.6 11.0 20.8 5.8 9.4 0.4 58.6 [40,61.3] 3 22.7 6.3 14.7 9.3 10.7 0.7 51.7 表 3 安康市日最大风速对空气质量的影响
风速
m/s天数
/dAQI PM2.5/μg∙m-3 PM10/μg∙m-3 SO2/μg∙m-3 NO2 /μg∙m-3 CO/mg∙m-3 O3/μg∙m-3 <2 91 66.5 44.3 68.5 9.3 25.0 0.8 28.2 [2,3) 189 48.6 27.2 49.3 8.2 17.4 0.6 46.6 [3,4) 64 47.0 26.7 46.0 7.6 14.4 0.6 54.4 [4,6) 22 42.7 22.1 40.7 6.3 12.1 0.5 48.1 表 4 安康市不同风向对空气质量的影响
主导风向 出现日数/d 按 AQI分级出现日数/d Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ 北风 53(14.5%) 34(64.2%) 19(35.8%) 0 0 东北风 27(7.4%) 14(51.9%) 13(48.1%) 0 0 东风 127(34.7%) 67(52.8%) 52(40.9%) 8(6.3%) 0 东南风 28(7.7%) 8(28.6%) 15(53.6%) 5(17.9%) 0 南风 48(13.1%) 27(56.3%) 17(35.4%) 3(6.3%) 1(2.1%) 西南风 7(1.9%) 3(42.9%) 4(57.1%) 0 0 西风 59(16.1%) 32(54.2%) 25(42.4%) 2(3.4%) 0 西北风 17(4.6%) 8(47.1%) 9(52.9%) 0 0 注:括号中的数字为实际天数占总天数的百分比。 表 5 安康市污染物浓度之间的相关关系
PM10 SO2 NO2 CO O3 PM2.5 0.862** 0.319** 0.722** 0.742** −0.364** PM10 0.322** 0.772** 0.544** −0.265** SO2 0.430** 0.265** −0.154** NO2 0.641** −0.570** CO −0.522** 注:**表示通过P=0.01的显著性检验。 -
[1] 郑小华, 李明星, 刘慧, 等. 汾渭平原空气质量的时空特征及其与气象因子的关系[J]. 环境科学学报, 2020, 40(11): 305 − 313. [2] 佘倩楠, 徐茜, 周陶冶, 等. 长三角地区2015年大气重污染特征及其影响因素[J]. 环境科学学报, 2018, 38(8): 185 − 196. [3] 花丛, 刘超, 张恒德, 等. 京津冀地区冬半年污染传输特征及传输指数的改进[J]. 气象, 2017, 43(7): 47 − 56. [4] 刘超, 花丛, 康志明. 2014~2015年上海地区冬夏季大气污染特征及其污染源分析[J]. 气象, 2017, 43(7): 57 − 64. [5] 贾小芳, 颜鹏, 孟昭阳, 等. 2016年11~12 月北京及周边重污染过程PM2.5特征[J]. 应用气象学报, 2019, 30(3): 302 − 315. [6] 折远洋, 李忠勤, 王芳龙, 等. 秦巴山地西部地区2015~2018年大气污染物变化特征及潜在来源分析[J]. 环境科学学报, 2020, 40(6): 59 − 69. [7] 赵有政, 汤权, 沈进进, 等. 盐城市空气污染对呼吸系统日门诊量关系的时间序列分析[J]. 环境监控与预警, 2020, 12(3): 43 − 47. [8] 李洪枚, 伍鹏程, 伯鑫, 等. 临沂市区主要大气污染物的污染特征及其对居民健康的影响[J]. 环境科学学报, 2020, 40(8): 243 − 258. [9] 许纯领, 王辉, 孙丹. 2017~2018 年宿迁市大气污染物主要来源分析[J]. 安徽农学通报, 2020, 26(7): 135 − 138. [10] 王玉祥, 吴莹, 王磊, 等. 泰州市 2013~2017 年大气污染特征及潜在来源分析[J]. 四川环境, 2020, 39(1): 24 − 36. [11] 高振翔, 叶剑, 周红根, 等. 江苏省PM2.5和PM10时空变化特征及其与气象因子的关系[J]. 环境科学与技术, 2020, 43(7): 51 − 58. [12] 方丹飞, 倪秀峰, 戴豪杰, 等. 2014年合肥大气颗粒物污染特征及变化规律[J]. 环境科学与技术, 2017, 40(增1): 16 − 22. [13] 魏文静, 谢炳庚, 周楷淳, 等. 2013~2018年山东省大气PM2.5和PM10污染时空变化及其影响因素[J]. 环境工程, 2020, 38(2): 103 − 111. [14] 何振芳, 郭庆春, 刘加珍, 等. 河北省大气污染时空变化特征及其影响因素[J]. 自然资源学报, 2021, 36(2): 411 − 419. [15] 雷瑜, 张小玲, 唐宜西, 等. 北京城区 PM2.5及主要污染气体“周末效应”和“假日效应”研究[J]. 环境科 学学报, 2015, 35(5): 265 − 273. [16] 李建东, 铁学熙, 曹军骥. 城市地区PM2.5周末效应的初步研究[J]. 地球环境学报, 2015, 6(4): 224 − 230. [17] 冯万富, 邱林, 单燕祥, 等. 森林植被对信阳市城郊PM2.5等颗粒物污染的影响[J]. 湖北农业科学, 2019, 58(16): 49 − 53.