0 引言
随着我国经济实现跨越式发展，城市化建设步伐不断加快，工业经济也取得极大进步，但与此同时，城市机动车尾气排放以及能源消耗也不断攀升，我国大气污染状况日益严重。武汉市作为湖北省省会城市，近年来经济发展迅猛，大气污染问题也变得越来越严重，雾霾天气出现概率越来越高，大气能见度越来越差，空气质量持续恶化。大气气溶胶是大气中尤为重要的成分，在洁净的大气中含量非常低，但由于汽车尾气、化工、煤炭等工业经济发展形成的烟气排放、焚烧等人为活动因素的影响，大气中气溶胶粒子明显增多，它对大气能见度、大气辐射平衡、全球气候与环境变迁等均有重要影响。当大气气溶胶足够多时，将形成灰霾天气，影响人类的健康，其中PM2.5和PM10是大气气溶胶的重要指标。虽说很多研究指出PM2.5和PM10与气象要素之间存在密切的关系，如PM2.5和PM10与风速呈现显著的负相关，风速小于3米/秒可作为是否存在污染的阈值；PM2.5和PM10与降水也呈现出显著的负相关，降水量越大，因其冲刷作用，PM2.5和PM10也相应减少。我们利用武汉地区2015年~2016年的每小时PM2.5和PM10及气象要素数据，根据AQI指数的大小来划分武汉地区污染与清洁日，以期寻找日平均和小时平均的PM2.5和PM10在不同背景下的变化规律及与气象要素之间的关系。
1 资料的来源
本研究根据武汉市环境监测中心网站(http://www.whemc.cn/)提供的武汉城区监测站点信息，收集了该站点2015~2016年PM2.5和PM10质量浓度的日均值以及小时平均值及日空气质量指数AQI，同期气象数据由湖北省气象局(http://www.hbqx.gov.cn/index.action)提供的武汉城区日平均及小时平均数据，包括温度、风速和相对湿度，而气压值仅收集了日平均气压。
2 结果与讨论
2.1 武汉城区PM2.5和PM10的日、月变化特征
本研究定义AQI>150时，即发生中度污染以上级别时，代表该日是污染日；AQI≤150，代表该日为非污染日。从图1中，我们可清楚地看到，武汉城区污染日与非污染日PM10和PM2.5具有比较接近的日变化特征，但是污染日它们的浓度要比非污染日高。PM10和PM2.5浓度日变化均表现出明显的双峰型结构，但PM2.5第一个峰谷不如PM10明显，暗示武汉PM10的浓度波动较PM2.5更剧烈，但二者的变化趋势基本一致，PM10的浓度一直大于PM2.5。清晨06:00时，二者均达到谷底，随后开始缓慢上升，在10:00时达到第一个峰值，PM10和PM2.5浓度的峰值分别是0.205mg/m3和0.189mg/m3，随后它们的浓度逐渐下降，在17:00时达到另外一个谷值，这是一天中污染物最低的时刻，随后它们再次上升，在21:00达到另一峰值，这是一天中浓度最高的时刻，污染日PM10和PM2.5浓度分别为0.231 mg/m3和0.187 mg/m3，而后浓度值又逐渐降低，在清晨06:00时达到另一谷值，完成了日的循环。武汉城区PM2.5和PM10的日变化特征与其他城市的变化几乎完全一致，如北方的银川和南方的重庆市，PM10和PM2.5浓度达到峰、谷值浓度的时间同图1中的时间基本一致，这意味着不同地域的污染物浓度变化在很大程度上会受到相同因素的影响。
图1 武汉污染和非污染日PM10和PM2.5浓度日变化 图2 武汉PM10和PM2.5浓度月变化
这种污染物浓度的日变化特征与人类活动、气象条件、边界层结构、大气稳定度、太阳辐射等密切相关。午夜后，人类活动达到最低值，污染物排放也最小，PM10和PM2.5浓度进入低值区。但由于日出前后在近地面层存在很强的逆温结构，污染物不易扩散，二者的结合使PM10和PM2.5浓度进入谷底，但它们的浓度还是大于午后。早晨随着人类活动的增加，燃煤燃气、机动车尾气和道路扬尘等相应增加，PM10和PM2.5排放急剧增加，且随着太阳辐射的增加，午后温度逐步上升，湍流逐渐发展，混合层高度逐渐升高，湍流尺度增大，污染物逐渐扩散，二者的叠加使PM10和PM2.5的浓度逐渐增加并且在10:00时达到第一个峰值，PM10和PM2.5的排放是其关键因子。中午以后，太阳辐射逐渐达到最强，相应的湍流活动也逐渐达到最强，边界层高度迅速升高，污染物扩散的空间急剧扩大，PM10和PM2.5浓度被大大稀释，形成了第二个谷值，显然，大气湍流发展是形成这个谷值的首要原因。到了傍晚，辐射减弱，边界层高度急剧下降，污染物扩散的空间急剧减少，加上此时人类活动的增加，使污染物浓度得以累积，二者的共同作用使PM10和PM2.5浓度出现了最大值。由此可见，边界层高度的演变和人为排放作用二者的相互作用的共振或削弱是引起PM10和PM2.5浓度表现为双峰型特征的重要因素。
从图2中可以看出，武汉城区PM10和PM2.5的浓度的季节变化特征比较显著，PM10和PM2.5逐月浓度变化趋势几乎一致，PM10的浓度始终比PM2.5要高。PM10和PM2.5月浓度高值处于秋冬季（12月~次年2月），特别是12月与1月达到最高值；低值处于春夏季（6~8月），最低值发生于7月和8月。这种PM10和PM2.5月变化特征和武汉的气候特征具有较为紧密的联系。首先，边界层高度的高低会对污染物扩散的空间大小产生直接影响。武汉地区同中纬度其他地区一样，夏季边界层高度最高，其污染物扩散的空间最大，所以，PM10和PM2.5浓度理论上应该最小。冬季边界层高度最低，其污染物扩散的空间最小，它们的浓度理论上应该最大。春秋边界层高度介于夏冬之间，PM10和PM2.5浓度理论上应该介于夏冬之间。同时，中国雨季存在着活跃-中断-再活跃的特点，长江中下游的武汉地区雨季呈现出，春雨季（3-4月）、夏季雨（6-7月）和秋雨（9-10月）三峰型分布，其中夏季雨最大，通过湿沉降将大气中的颗粒物清除，因而夏季的污染日数少，且污染物浓度低。而冬季少雨，缺少清除机制，污染物得以累聚。另外，因武汉6、7月高温限制了人类活动，人为排放较少。由此可见，边界层高度的演变、雨季出现的时间和人为排放三者之间的相互作用是PM10和PM2.5的浓度存在典型季节变化的原因。
2.2 PM10和PM2.5浓度与气象因子的关系
城市环境空气中的污染物浓度除与污染源的排放量有关外，还与污染源所处的气象条件有很大关系，气象条件改变影响着污染物的扩散、稀释、积聚和滞留。气象因子的变化可以促使污染物浓度产生不同程度的变化，有利的气候条件能够使污染减少；相反，不利的气候条件会使得污染问题加剧。为了探究污染背景下PM10和PM2.5日浓度与气象因子（温、压、湿、风）的关系，本文做了它们之间的相关系数（表1）。
表1 污染背景下，PM10和PM2.5日浓度与气象因子日平均相关系数
其中**代表通过α=0.001信度检验，*代表通过α=0.01信度检验.#代表通过α=0.05信度检验.
通过表1可以了解到，在污染形势下，PM10和PM2.5日浓度同气象因子之间的关系不尽相同。PM10与风速、相对湿度呈负相关性，相关性较为显著，但是同气压、温度之间的关系不大。PM2.5浓度与风速、气压、温度以及相对湿度均具有显著的相关关系，但和PM10有所区别的是，它和温度之间表现为出显著的负相关关系，但同气压之间呈显著的正相关性。
上面分析了污染状况下，PM10和PM2.5日浓度与气象要素之间的关系。不管如何，日变化依然滤去了其短期的波动，在更短的时间内上述的关系是否存在，仍需要验证。同时，因为大气还存在另外一种天气背景，即在清洁天气背景，PM10和PM2.5日浓度与气象要素之间的关系也需要有清晰的认识。
为此，我们制作了不同背景下PM10和PM2.5与温度、风速和相对湿度小时平均散点分布图，并计算了其线性拟合曲线以及它们的相关系数（图3）。由图可知，在污染背景下，PM10和PM2.5与风速呈反相关，PM10与PM2.5均仅通过α=0.01信度检验。这个结果同它们日的相关是一致的，只是小时的PM10与温度的反相关关系被削弱。从图中可见，污染物浓度主要集中在风速小值区（V＜3m/s），当风速>3m/s时出现的点明显减少，它意味着较大风速存在时，虽然有利于污染物的扩散，但同时也可以将上游地区的污染物传送到武汉地区，引起污染物浓度的增加，造成它们二者之间小时的相关的减弱。在清洁天气背景下，上游地区的污染物传送减弱，它们之间的反相关关系更加显著。
图3 不同背景PM10和PM2.5与温度、风速和相对湿度小时平均散点分布图
蓝色实线代表污染背景下拟合曲线，断线代表清洁背景下拟合曲线，r为相关系数
从污染物与温度的散点分布图可以看出：在污染状况下，PM10和PM2.5与温度呈反相关关系，但PM10仅通过α=0.01信度检验，而PM2.5却通过α=0.001的信度检验。这个结果同它们日的相关是一致的，只是小时的PM10与温度的反相关更显著。温度越高，湍流越强，意味着它能够带到大气高层的粒子越多，故地面粒子数减少，它们呈现负相关。但能够被湍流带到高空的主要是细粒子，而粗粒子则因较大的重力沉降很少被带到高空。所以，细粒子PM2.5的浓度同温度之间表现为显著的负相关，而粗粒子PM10的浓度同温度的负相性并不明显。在清洁状况下，温度和PM2.5呈反相关关系，但同PM10之间的关联性不显著，PM10与PM2.5在清洁时段其浓度大都处于0.1mg/m3以下，而污染时段主要集中在0.1 mg/m3~0.4mg/m3之间。
通过分析污染物和大气相对湿度的小时散点图能够了解到，在污染背景下，PM10和PM2.5都同相对湿度呈正相关关系，其中PM2.5同相对湿度的正相关关系比较显著。对细粒子的PM2.5，高湿环境有利于细粒子的吸湿增长和气-粒转换，故而呈现出显著的正相关。细粒子的吸湿增长有一部分粒子可长成粗粒子，从而使粗粒子PM10增加，从而也成弱的正相关。但随着时间的累积增加，在高湿的境下，粗粒子PM10更易吸收水分，因重力形成的干沉降或被雾水、降雨等湿沉降从大气中清除，PM10浓度下降，这需要较长的时间，故而在日资料中，PM10与相对湿度呈现显著的负相关。
因气压没有小时资料，故而我们在这里仅讨论它们之间日资料的相关的物理机制。气压仅与PM2.5具有显著的正相关，但是同PM10则无相关性。这是因为随着气压的增加，高压盛行下沉气流，它可将较高层大气中的细粒子随下沉气流带到近地面，加大了近地面PM2.5的浓度，所以，气压越高，地面PM2.5浓度也相应越高。但粗粒子的PM10却因重力很难被扬升到较高层的大气中，所以，下沉气流即使能带极少量的PM10下沉到近地面，对地面PM10的浓度也没有多大影响，故而气压与PM10的相关非常弱。
3 结论
通过对武汉PM10和PM2.5与气象要素之间的分析，得到了如下的结论：
（1）.PM10和PM2.5浓度日变化都表现出明显的双峰型结构，2个峰值分别发生于10:00时与21:00时，2个谷值分别发生于清晨06:00时和17:00时，这种日变化特征同边界层的演变和人为排放相互作用密切相关。
（2）.PM10和PM2.5存在典型的季节变化特征，冬季最高，夏季最低，春秋介于夏冬之间，但春季高于秋季。这种月变化特征同边界层高度的演变、雨季出现的时间和人为排放三者之间的相互作用密切相关。
（3）.PM10和PM2.5与气象因子如温、压、湿、风有显著的关联，如与温度和风速呈反相关，与相对湿度呈正相关，但它们之间的相关紧密程度不同。较粗的日平均资料有可能滤掉了短期的波动，使它们之间的相关关系反转，如小时平均PM10与相对湿度为正相关，相关性并不显著，但日平均PM10与相对湿度则表现为显著的正相关关系。
（4）.PM10和PM2.5与气象因子虽然有很好的相关关系，但存在大量的例外，它意味着我们如果仅用气象参数试图做出污染的阈值存在很大的风险。
参考文献
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