空氣監測網絡中氣象傳感器的應用

李 莉， 袁 婧， 吳偉超

(浙江省嘉興生態環境監測中心，浙江 嘉興 314000)

1 引言

近年來，隨著大氣質量自動監測系統在環境監測領域的廣泛使用，氣象要素監測成為必不可少的組成部分，在常規空氣質量自動監測站[1]、復合污染觀測站、網格化監測站、工業園區站等，均集成了微型氣象站。微型氣象站具備低成本、易于安裝和維護的優點，觀測高度根據實際需要靈活設置。監測的氣象要素主要有氣溫、氣壓、濕度、風向和風速5個指標，有的站點還有降雨量。目前，隨著傳感器技術的進步，發展出了眾多品牌，王穎等[2]對人工觀測與自動觀測進行了初步比較。

氣象條件對空氣質量變化的影響很大，如水氣與顆粒物和臭氧的濃度存在相關性，風速風向與大氣污染物區域擴散有關，可以用來解析某次重污染過程或查找的污染排放源，氣象數據也是空氣質量預報預警工作的基礎信息[3]。在本地累積了長期氣象觀測數據后，可以指導環境管理部門科學制定管控措施、科學設置監測網絡布局。考慮到氣象部門標準站的數量和分布無法滿足精細化環境管理的需求，環境監測有必要獲取可靠的局地氣象條件。本文以長三角典型的平原城市—嘉興市區為例，比較了幾個分布在建成區的大氣自動監測站，探討如何正確應用微型氣象站監測數據。

2 資料和方法

本文選擇了3個品牌的微型氣象站，分別安裝于7個空氣站，相距最遠的是站點E和F，直線距離約25 km。儀器型號和安裝信息見表1。用空氣站編號表示各氣象站名稱加以區分，其中，ABC周邊均為商業居民和交通密集區，使用年限超過7年；D位于市區公園內；EF兩個站分別位于城市北部和南部郊區；G位于城市南部城郊結合地帶。

表1 點位和儀器信息

2.1 分析時段

選擇了2019年12月1日至12月7日，對各微站的氣溫、氣壓、風速風向和相對濕度等各參數進行了分析，各氣象微站每個指標采集了168個小時均值，數據有效率超過99.5%。表2是各站氣溫、氣壓和相對濕度的平均值列表。

表2 各站平均氣溫、氣壓和相對濕度

從表2可見，城郊氣溫低于市區，符合城市熱島效應的特點。觀測時段氣壓較穩定，A站和B站的氣壓值需要校準，韓利軍[4]曾對常見故障的診斷及日常維護進行了總結。相對濕度的差異較大，經與降雨情況核對，發現ABC在全市大面積下雨時段相對濕度存在明顯不合理，可見濕度是誤差較大的指標，隨著使用年限的增大需要定期維護和校準，特別對于山區盆地等地形區域，水氣對空氣質量影響較為重要[5]。

本文對各站的氣溫和風向風速進行相關性分析，以探索在城市分布有多個氣象微站的前提下，判定數據可靠性及可用性的方法，為了增加可靠性，將氣象局標準站觀測的同時段數據作為參照。

2.2 氣溫

對7個微站的氣溫值兩兩進行相關性分析，如表3所示，相關系數在0.84～0.98之間，說明由于各站的間距不超過25 km，氣溫變化趨勢呈現高度相關，站點C的德國品牌與站點DEFG的深圳某品牌相關性相對而言較弱。

進一步選擇A、C、D作為3種品牌的代表，與氣象觀測參照值的時序圖進行比較，如圖1所示，可見在溫度高值區的相對誤差較小，但在低值區A和C監測值偏高，不符合城市12月夜間氣溫特征，這也說明了C與其它站的相關性相對較低的主要原因。本文認為需對傳感器進行檢查，并在應用氣溫值時綜合考慮數據的離群度。

表3 各站氣溫相關系數

圖1 三種儀器氣溫值及參照值時序

2.3 風向風速

對于平原地區，風向風速是影響空氣質量的重要氣象參數，特別在顆粒物局地污染溯源應用中尤為關鍵。隨著城市化進程的加快，城市內高層建筑會引起地面氣象觀測資料與蔡旭暉等[6]在研究某地風場特征時指出了這一點，在針對區域內各空氣站反映出的不同空氣質量狀況進行原因分析時，考慮各微站的氣象條件而不是全市平均將更為合理。

本文以ABD四個站點為例，做了觀測時段的風玫瑰圖，如圖2所示，A站的主導風向為南風，B站的主導風向為西北偏北，而D站的主導風向為東風。而三站的平均風速分別為1.9 m/s 、1.4 m/s和1.2 m/s，最大風速也是A站(5.1 m/s)> B站(3.6 m/s)>D站(3.2 m/s)。主導風向和風速的差異可能是自動站周邊建筑物或樹木高度不同帶來的。

圖2 三站的風向玫瑰圖對比

2.4 氣象條件與AQI的關系

觀測時段的AQI變化如圖3所示，在12月1日和12月6日至7日上午出現了優級天，通過調取深圳品牌微型氣象站的觀測數據可知1日有近10 mm的有效降雨，6日主要是因為風速偏大，這些都是冬季PM2.5減少的有利條件。而3～4日則主要是因為風速小，特別在夜間趨于靜風，使污染物易在本地累積引起污染。可見，冬季的降雨、風向風速等氣象要素對處于平原地區的城市空氣質量有重要影響，在進行污染過程分析及預報預警時應充分利用微型氣象站的觀測數據。

圖3 AQI時序

3 結論

本文通過對多個站點的微型氣象站監測數據進行相關性分析，可以評估設備性能，提示故障的存在和日常維護的必要。風向與風速的差異不能簡單判定為設備性能差異，還可能與微型氣象站所在的周邊局地環境有關。冬季的降雨、風向風速等氣象要素對城市空氣質量的變化有重要影響，在污染溯源或預報預警時應特別關注氣象監測數據。