不同影響因子對濱州低能度影響的相關性分析

湯清清,鄒美玲,王興華,萬耀軍

(濱州學院生物與環境工程學院，山東 濱州 256600)

能見度是用來判斷大氣透明程度的物理量，能反應所處地區的空氣質量，同時與人類的生產生活有著緊密的關系，特別是交通出行[1-2]。據相關研究表明，大氣的污染程度與能見度有著緊密的關系而且不同氣象條件也會影響能見度比如溫度、相對濕度、風速、等主要氣象因子。

濱州市位魯北平原，現擁有多個經濟開發區，是黃河三角洲區域內最大的行政區。近年來，濱州市經濟發展迅速，煤炭、石油等化石燃料快速消耗。工業污染物、汽車尾氣、冬季燃煤取暖等污染源排放的污染物加重了城市的大氣污染狀況，導致濱州冬季霾天氣頻發，同時伴隨著城市能見度的下降，對人們的身體健康和交通出行產生嚴重的負面影響[3]。

本研究選取濱州市6個典型地區進行空氣采樣，對顆粒物、大氣污染物、氣象因子與低能見度之間的相關性進行分析，為打好"藍天保衛戰"提供一些理論依據。

1 采樣與分析

1.1 采樣地點

表1 采樣點信息

采樣時間為2018年12月1日至2019年2月28日，選取濱州學院采樣點進行人工采樣監測

1.2 樣品采集與數據分析

1.2.1 樣品采集方法

本研究采用每日三次采樣，時間為8∶ 00，12∶ 00，16∶ 00。能見度的監測使用適用于監測6m～80km范圍的美國Belfort公司的Model600型監測儀，并設置模擬和數字輸出；同時使用青島嶗應2050型大氣采樣器對顆粒物與大氣污染物進行采樣，對總懸浮顆粒物和環境空氣綜合采樣；使用濾膜稱重法捕集環境大氣中的可吸入微粒(PM10)及細顆粒物(PM2.5)，其操作要求規范符合《環境空氣PM10和PM2.5的測定重量法》(HJ618-2011)等相關要求；；利用溶液吸收法采集空氣中各種污染性氣體成份(SO2、NOx等)，其采樣流量為16.7L/min，石英濾膜直徑為47mm；使用美國Metone公司的氣象五參數分析儀進行氣象五參數(風速/風向傳感器、溫度/相對濕度傳感器、大氣壓力傳感器)的分析。

1.2.1 數據分析方法

依據地面觀測規范QX/T50-2007國家相關標準，若顆粒物、大氣污染物及氣象因子監測項目若出現如下情況，則為異常數據：

(1)污染物濃度值為0或負值；

(2)污染物濃度低于下限值，PM10為0.010mg/m3，SO2、NO2為0.005mg/m3；

(3)某監測點污染物日均值低于濱州市整體水平50%。

依據QX/T47-2007能見度觀測相關規范，在監測過程中某一監測點的每小時的檢測時間必須大于54分鐘才可記為正常數據，否則該檢測點該小時內的監測數據記為異常數據應去除;同時能見度監測數據要在有效監測時間內進行監測，某一監測點的能見度數據要取一個小時內去除異常數據之外的所有檢測值的均值；對所得的顆粒物、氣態污染物、氣象因子及能見度數據參照以上規范要求在去除異常數據之后按日、小時的方式進行數據統計分析[4]。

2 結果與討論

大氣能見度的主要影響因子除顆粒物、大氣污染物以外，還包括濕度、降水、氣溫、氣壓、風速和風向等氣象因子[5-6]。本章通過對濱州冬季霾天氣下顆粒物(PM2.5、PM10)濃度、氣態污染物(SO2、NO2、CO、O3)和氣象因子(氣壓、溫度、濕度、風速)與能見度相關性分析，確定濱州冬季霾天氣低能見度影響因子。

2.1 顆粒物與低能見度相關性的分析

通過收集的六個站點的顆粒物(PM2.5、PM10)日平均質量濃度進行平均，分別對PM2.5、PM10與能見度做相關性分析，得到顆粒物與能見度的相關系數和線性回歸曲線，如圖1所示。

由圖1(a)(b)可知PM2.5 、PM10日平均質量濃度與能見度呈負相關，隨著PM2.5、PM10日平均質量濃度的升高能見度有降低趨勢，相關性系數R2分別為為0.2058、0.103，有較好的對應關系；但是當顆粒物質量濃度處于一個較低的水平時，對應關系并不好。故PM2.5、PM10平均質量濃度對大氣能見度有一定程度的影響[7]。

圖1 PM2.5(a)、PM10(b)日平均質量 濃度與能見度線性回歸曲線

2.2 大氣污染物與低能見度相關性的分析

大氣中的氣態污染物主要包括SO2、NO2、CO、O3，本節利用監測點所得監測數據，分別作出大氣污染物與能見度的線性回歸曲線并得到相關系數如下如所示。

圖2 大氣污染日平均質量濃度與能見度線性回歸曲線

2.3 氣象因子與低能見度相關性的分析

2.3.1 相對濕度與低能見度的相關性

相對濕度是用來表示空氣干燥程度的物理量，指一定的溫度、空氣體積的條件下水汽含量的多少。據相關研究表明大氣相對濕度越高，越易形成霧霾天氣，從而導致大氣能見度下降。

圖3 相對濕度與能見度線性回歸曲線

由圖3中的線性回歸曲線可得，相對濕度與大氣能見度呈負相關，相關系數R2為0.4466，隨著相對濕度的增加能見度降低，則相對濕度對能見度有較高的線性關系，因為空氣中的氣溶膠粒子在相對濕度較高的氣象條件下，在吸濕增長的作用下，其總質量、對可見光的散射能力、吸收能力都得到了增加，從而在相對濕度較低的條件下大氣能見度較低[8-9]。

2.3.2 風速與低能見度的相關性

圖4 風速與能見度線性回歸曲線

風速大小是大氣穩定程度的重要標識之一,風力較大時,可直接導致空氣中各種污染物迅速擴散開來,能見度上升[10]。由圖4風速與能見度的線性回歸曲線可得，風速與大氣能見度呈正相關，相關系數R2為0.506，隨著風速的增加大氣能見度呈升高趨勢，原因可能是較高風速下有利于大氣污染物的遷移與擴散，使得能見度得以提高。

2.3.3 溫度與低能見度的相關性

一般大氣顆粒物主要發生在近地表的大氣邊界層，而溫度垂直剖面的變化，將影響大氣擴散現象[11]。

圖5 日平均溫度與能見度線性回歸曲線

根據圖5的線性回歸曲線分析得地面溫度與大氣能見度呈正相關，隨著日平均溫度的升高能見度呈升高趨勢， R2為0.1025，則日平均溫度對大氣能見度的降低有一定程度的影響。當地面溫度升高,近地層的對流運動增強,則有利于污染物向高層遷移，污染物濃度降低，水平能見度升高；當地面溫度較低時，能見度呈降低趨勢。

3 結論

本文基于能見度與顆粒物、大氣污染物、氣象五參數的自動監測數據分析得出濱州市大氣低能見度主要影響因子，得出各因子與能見度的相關關系及相關系數。主要結論如下:

(1)濱州冬季霾天氣下顆粒物日平均濃度與大氣能見度呈負相關，且線性相關系數PM2.5>PM10，PM2.5是造成大氣能見度降低的顆粒物因子。

(2)濱州冬季霾天氣下大氣污染物中CO、NO2、SO2日平均濃度與大氣能見度呈負相關，O3濃度與能見度呈負相關，且線性相關系數O3>CO>NO2>SO2。

(3)濱州冬季霾天氣下氣象因子都與能見度呈負相關，且氣象因子與大氣能見度線性相關系數風速>濕度>日平均溫度。

(4)PM2.5、O3、風速、相對濕度是濱州冬季霾天氣大氣能見度降低的主要影響因子，且線性相關系數R2風速>相對濕度>O3>PM2.5。