摘要：利用2011-2016年开封市空气污染及地面气象数据，对近几年空气污染特征及其与气象因素关系分析，表明：开封市区空气质量自2014年明显恶化，2016年中重度以上污染达60天，严重污染日数年均约5天。污染日数月变化呈“双峰单谷型”，峰值在12、1月（25d），谷值在7、8月（3d）重度污染峰值也在12、1月（最多11d），且每年1月均有2-3天严重污染。日均污染浓度与气温、气压、能见度、相对湿度和日照时数均显著相关，云量多少对污染浓度无明显影响。日变化中，PM2.5小时浓度对能见度影响最大，且随湿度增大呈一定升高趋势，但气温日波动对其影响不大。静风、偏北风、东北风、北西北风对应PM10、PM2.5、SO2浓度最高，说明开封污染加重主要由本地静稳天气积累和外地偏北风输送造成。开封污染特征和影响因素认识，对空气污染控制和治理均有重要意义。
关键词：污染；因素；风向
引言
过去几年，随城市化进程不断加快，北方大城市空气污染相当严重，早已引起政府部门和研究学者高度重视[1-2]。空气质量与气象条件关系密切，风速、相对湿度、气温等要素对污染物浓度均有一定影响。开封属中小城市，研究相对偏少。2015年《开封市蓝天工程实施方案》提出要加强灰霾形成机理、来源解析、迁移规律技术研究。本文利用开封市2011-2016年多种污染物浓度监测数据，结合气象参数，分析空气污染特征及其影响因素，通过绘制风向-浓度玫瑰图讨论不同风向对应污染物浓度变化。对于中小城市空气污染特征和影响因素认识，利于空气污染控制，加快环境治理步伐。
1 资料与方法
选取开封市环境监测站城区四个监测站点2011-2016年空气污染日数据和2015-2016年逐小时浓度数据。气象参数由观测站提供，包括气温、气压、相对湿度、风速及风向、降水等要素。首先运用数理方法统计开封市污染日数及浓度年、月、日等变化特征，并利用SPSS19.0分析主要污染物浓度与气象因素关系。
2 污染特征统计
2.1 年变化特征
2011-2012年开封市以轻度污染为主（年均41d），2013年污染日数突然增多（达100d），开始出现中重度污染，2014-2016年中重度污染日数又明显增多（年均30d）。到2016年中重度以上污染日数占全年污染总日数一半以上。2011-2013年首要污染物为PM10，2014-2016年中重度污染过程对应首要污染物为PM2.5。首要污染物向PM2.5转化对公众健康威胁也加大。
2.2 月变化特征
由2014-2016年开封市污染日数随月份变化情况发现，污染日数月变化曲线呈“双峰单谷型”分布，5-7月污染日数呈减少趋势，10-12月趋于增加。峰值在冬季12月或1月（25d），谷值在7月或8月（3d）。4月和11月污染日数与清洁日数大致相当。中重度污染集中在11月至次年5月，重度污染峰值出现在12、1月，最多达到11d；严重污染在10、11、12、1月均有出现，12、1月最多，且每年1月均会出现2-3日严重污染。
2.3 日变化特征
2015年12月到2016年1月重度污染出现较多，PM2.5小时浓度日变化（图1）呈“双峰双谷型”，3-5时浓度达极小值，11时前后浓度又达极大值，15-18时浓度再次出现极小值，21时至凌晨2时浓度又再次升高。
3 影响因素
3.1 日浓度与要素关系
分析五种污染物日均浓度与气象要素相关关系可知PM10、PM2.5、SO2、N02、O3五种污染物浓度与气温、气压均相关性最强，即污染浓度随季节或月份变化特征最显著，且气温越低污染物浓度越高，可能与燃煤量增加有关。其次，PM10、PM2.5浓度与能见度相关性较强，SO2、NO2浓度与相对湿度相关性较强，O3、CO浓度则与日照时数相关性较强，说明PM10、PM2.5对能见度影响最大，O3浓度变化受日照影响明显。但PM10、PM2.5浓度与总云量关系均不显著，说明云量多少与主要污染物浓度无明显关系。
3.2 小时浓度与要素关系
冬季污染物小时浓度数据与要素关系，PM10、PM2.5、SO2、NO2污染浓度与能见度呈显著负相关（99%可信），PM2.5与能见度相关最强-0.646，即PM2.5小时浓度对能见度影响远大于其他污染物。PM2.5浓度还与湿度呈显著正相关，说明随湿度增大，PM2.5浓度呈升高趋势。且与平均风速呈显著负相关，说明风速增大利于污染物扩散，一般风速越大，污染物越低（不考虑风向）。小时污染浓度与气温相关系数较小，说明气温日波动对污染物小时浓度影响不明显。
3.3 风向与污染浓度关系
风向与污染物浓度也有重要关系，统计16位风向下污染物平均浓度值（表略）绘制“风向-浓度玫瑰图”。静风、偏北风(N)、东北风(NE)、北西北风(NNW)对应PM10、PM2.5、SO2污染浓度最高，且静风时PM10浓度最大（图2），偏北风时PM2.5浓度最大，静风时NO2浓度也远高于其他风向，说明污染物浓度升高主要有本地积累和外地输送两种途径。出现西风时，污染物浓度均为最低，说明西路风对污染物起主要清除作用。
图1 重度污染期间PM2.5浓度日变化 图2 重度污染期间风向-浓度玫瑰图
4 结论
①2014年开封市中重度污染日数明显增多，首要污染物向PM2.5转化对公众健康威胁也加大。2016年中重度以上污染日数达60天，严重污染年均有5天。污染日数月变化呈“双峰单谷型”，峰值在12或1月（月均25天）；谷值在7或8月（月均3天），4、11月污染日数与清洁日数大致相当。重度污染峰值也在12月和1月，最多达11天。且每年1月均会出现2-3天严重污染。PM2.5浓度小时变化特征呈“双峰双谷型”，中午11时前后达极值。
②污染物日均浓度与气温、气压相关最强，其次是能见度、相对湿度、日照时数。PM2.5小时浓度对能见度影响最大，远大于其他污染物，湿度增大PM2.5浓度呈一定升高趋势，但气温起伏对小时污染浓度影响不明显。O3浓度受日照时数影响最大。天空云量与污染物浓度无明显关系。
③风向-浓度玫瑰图指示，静风、偏北风(N)、东北风(NE)、北西北风(NNW对应PM10、PM2.5、SO2浓度最高，说明主要污染物积累主要由本地静稳天气和外地输送造成，西路风有利于污染物消散。对于污染物预报与治理有一定指示意义。
参考文献
[1]莫雨淳,廖国莲,郑凤琴.南宁市霾的特征分析[J].气象研究与应用,2015,36(1).
[2]杨丽丽,冯媛,周静博,等.石家庄市灰霾天气变化规律研究[J].河北工业科技,2015,32(1).
论文作者:冀翠华
论文发表刊物:《科技新时代》2018年6期
论文发表时间:2018/8/10
标签：浓度论文; 污染物论文; 日数论文; 开封市论文; 风向论文; 能见度论文; 特征论文; 《科技新时代》2018年6期论文;