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水汽和風速對霧霾中顆粒物濃度的影響研究

霧霾是空氣污染和氣象因素共同作用的結果,霧霾天氣發生時,大氣能見度下降,大氣中的顆粒物(PM2.5/PM10)是導致能見度降低的主要因素,城市大氣PM2.5/PM10污染影響空氣質量,威脅人群健康,是具有區域性特征、危害嚴重的大氣污染物。我國區域灰霾污染日益嚴重,區域大
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論文摘要

  霧霾是空氣污染和氣象因素共同作用的結果,霧霾天氣發生時,大氣能見度下降,大氣中的顆粒物(PM2.5/PM10)是導致能見度降低的主要因素,城市大氣PM2.5/PM10污染影響空氣質量,威脅人群健康,是具有區域性特征、危害嚴重的大氣污染物。我國區域灰霾污染日益嚴重,區域大氣能見度逐年下降,細顆粒物濃度超標。

  Yuanyuan Fang以美國東北部為例研究了夏季PM2.5空氣質量的物理氣候模型[2];Anne Boynard利用IASI(紅外大氣探測干涉儀)衛星測量技術探測了中國華北地區的冬季空氣污染[3]。近年來我國部分學者針對北京、廣州、深圳和天津等城市開展了城市PM2.5濃度特征及其影響因素的分析研究[4-7]。郭潔以成都為例研究了GPS水汽與大霧天氣變化的關系,通過水汽變化分析霧形成原因[8]。

  風是影響PM2.5/PM10橫向水平移動的關鍵要素,水汽(可降水量)是影響PM2.5/PM10垂直運動的因素。我們針對霧霾天氣過程研究了GPS可降水量和天頂對流層延遲的變化,發現GPS可降水量在霧霾過程前后有較大的變動[9]。水汽和風速的變化如何影響空氣中的微顆粒物(PM2.5/PM10)的質量濃度變化?本文擬利用2013年的北京市PM2.5/PM10觀測資料,結合GPS水汽資料、無線電探空風速資料,進行北京地表PM2.5/PM10變化與水汽、風速變化的比較研究,并對比較結果進行分析。

  1實驗數據與方法
  
  本文研究數據主要包含3類數據:GPS水汽(GPS Precipitable Water Vapor,GPSPWV)、無線電探空風速、PM2.5/PM10質量濃度觀測數據。

  1.1GPS水汽利用GPS觀測資料可以反演出高時間分辨率的對流層延遲序列,結合氣象觀測資料(氣壓、溫度),可以獲得時值GPS水汽序列[10]。國際GNSS服務(Internatianal GNSS Service,IGS)提供國際GPS站點的對流層延遲解算資料和氣象觀測數據,通過下載BJNM站點對流層延遲和氣象資料,按照文獻[10]中提供的方法可以獲得時值GPS水汽序列。GPS水汽與無線電探空/水汽輻射計水汽具有接近(1~2mm)的精度[11-12],IGS提供的GPS對流層延遲產品精度最為可靠,因而本文解算的GPS水汽數值可靠。GPS水汽的單位為mm。

  1.2無線電探空風速無線電探空是氣象領域探測水汽的一種常用手段,利用該方法可探測各層氣壓、高度、溫度、風速和風向等要素,本文選擇無線電探空觀測的地表風速進行PM2.5/PM10變化分析。無線電探空在每天的08:00和20:00(北京時間)進行觀測。無線電探空風速的單位為m/s。

  1.3PM2.5/PM10質量濃度。PM2.5,即細顆粒物,是指環境空氣中空氣動力學當量直徑小于等于2.5μm的顆粒物。PM10是指環境空氣中空氣動力學當量直徑小于等于10μm的顆粒物,是可在大氣中長期飄浮的懸浮微粒,也稱可吸入微粒、可吸入塵或飄塵。PM2.5/PM10能較長時間懸浮于空氣中,它們在空氣中含量濃度越高,代表空氣污染越嚴重。PM2.5/PM10對空氣質量和能見度等有重要的影響。北京有多個PM2.5/PM10觀測站點,本文選擇了昌平站點的PM2.5/PM10觀測資料,該資料為時值觀測數據。PM2.5/PM10觀測數據的單位為μm/m3。

  2水汽、風速變化對PM2.5/PM10變化的影響
  
  2.1GPS水汽變化與PM2.5/PM10變化的比較

  冬春季節是北京霾天氣的高發時節,本文選擇2013年春季(第061-072日)和冬季(第321-333日)各一時段數據進行水汽/風速變化對PM2.5/PM10變化的影響研究。圖1所示為GPS水汽變化對PM2.5/PM10質量濃度變化的影響。

  論文摘要

  由圖1可見,GPS水汽變化與PM2.5/PM10質量濃度變化趨勢較為一致,兩者具有較好的正相關特性。表1中統計了GPS水汽與PM2.5/PM10的相關性。

  2.2風速變化與PM2.5/PM10變化的比較
  
  圖2所示風速變化對PM2.5/PM10質量濃度變化的影響。由圖2可見,風速變化與PM2.5/PM10質量濃度變化趨勢相反,兩者呈負相關特性。表1中統計了風速與PM2.5/PM10的相關性。

 論文摘要

  由圖1和圖2可以看出,在年積日第068日20時無線電探空觀測風速達到11m/s,此時PM2.5/PM10質量濃度處于低值,僅有10μg/m3,而GPS水汽在年積日第069日16時處于期間的最低值,由圖1、圖2和表1推斷,風速和水汽是影響PM2.5/PM10質量濃度的關鍵因素,風速與PM2.5/PM10質量濃度呈負相關,而水汽與PM2.5/PM10質量濃度呈顯著正相關。

  2.3風速較小時GPS水汽變化與PM2.5/PM10變化的比較
  
  由圖2可見,在年積日第061-066日風速較小,因而選擇該時間段進行風速較小情況下水汽對PM2.5/PM10質量濃度變化的影響研究(圖3)。

  統計圖3中的GPS水汽與PM2.5/PM10質量濃度的相關性,GPS水汽與PM2.5/PM10質量濃度的相關系數分別為0.6766和0.7040。在風速較小情況下,水汽是影響PM2.5/PM10質量濃度變化的一個關鍵要素,兩者呈顯著正相關。水汽的上升對應了PM2.5/PM10質量濃度的上升,原因分析如下:

  (1)水汽的增加能促進二氧化硫、氮氧化物被氧化成SOA(SOA是指直接排放的污染物與大氣中物質反應后生成的二次污染的顆粒),從而提高PM2.5/PM10濃度。

  (2)當水汽上升時,臭氧與有機物發生化學反應生成大量的微顆粒,而該微顆粒屬于PM2.5/PM10。因此,在水汽上升時,臭氧濃度下降,PM2.5/PM10濃度上升。

  (3)北京PM2.5/PM10污染源的組成中,煤燃燒所占比重最大,尤其是到了冬季,燃煤供暖,煤燃燒占的比重會更大。燃煤PM2.5/PM10微粒大多為難溶于水且吸濕性較差的球形硅鋁質礦物顆粒,潤濕性較差。因而PM2.5/PM10顆粒不因水汽的增加而減少。

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  3結論與討論

  本文利用北京市GPS水汽、無線電探空觀測的地表風速與PM2.5/PM10質量濃度觀測資料,進行了水汽和風速變化對PM2.5/PM10質量濃度變化的影響研究,結論如下:

  (1)風速變化與PM2.5/PM10質量濃度變化呈負相關。

  (2)GPS水汽變化與PM2.5/PM10質量濃度變化呈顯著正相關,在風速較小情況下,水汽與PM2.5/PM10質量濃度變化的相關性更為顯著。

  參考文獻:
  [1]王秦,陳曦,何公理,等.北京市城區冬季霧霾天氣PM2.5中元素特征研究[J].光譜學與光譜分析,2013,33(6):1441-1445.

    論文來源參考: 轉載請注明來源。原文地址:http://www.gyxbg.com.cn/html/zhlw/20191016/8206970.html   

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