長沙市秋冬季降水對PM2.5的影響分析

周國治,潘海婷

(湖南省生態環境監測中心，長沙 410019)

前 言

伴隨著工業的高速發展和城市化進程加快，城市大氣污染問題日益突出，在影響空氣污染的各項因子當中，顆粒物尤為顯著，顆粒物濃度超標已經是影響我國許多城市環境空氣質量最為突出的因素。尤其是進入秋冬季后，大氣污染形勢更為嚴峻。顆粒物污染除了影響能見度，還對人體健康造成重大損害，其中粒徑小于2.5μm的細粒子可進入肺泡中，可能導致與心和肺的功能障礙有關的疾病[1]，因此顆粒物污染受到政府和人民的高度關注。如何降低顆粒物濃度，尤其是降低秋冬季大氣細顆粒物濃度，提高城市秋冬季大氣環境質量，是各地政府近幾年一直在努力探索的重大環境問題。

一般情況下，空氣質量受污染物排放、大氣化學反應及氣象擴散條件等多方面條件影響[2]。污染物排放包括污染物本地排放及外源輸入污染，一般在短時間范圍內，本地污染排放相對較為穩定，外源輸入污染就成為了影響大氣環境的一個重要因素，尤其是秋冬季北方先后進入集中供暖期，大氣污染物排放量較大，在北風盛行的氣象條件下，大氣污染物很容易隨著冷空氣傳輸至南方[3]。氣象條件主要影響大氣環境容量及擴散條件，秋冬季本身氣溫低，低云量日較多，大氣環境容量較小[4]，擴散條件主要表現在降水和風影響了顆粒物的濕清除過程和干清除過程[5]，降水對顆粒物的清除主要是雨滴在降落過程中，主要通過慣性碰并過程和布朗擴散作用，捕獲氣溶膠粒子，使之從大氣中清除的過程[6]。近年來，很多研究者從不同角度展開了降水對大氣污染物濃度的影響研究，陳小敏等[7]和劉星等[8]定量分析了秋冬季和夏季不同等級降水對大氣污染物濃度的清除能力；胡敏等[9]和鄭曉霞等[10]進一步研究了降水過程對大氣污染物濃度的影響，研究結果表明降水過程后顆粒物濃度明顯低于降水前；李芳等[11]通過研究分析，結論表明連續性降水對大氣顆粒物的去除效果明顯。降水對大氣污染物濃度影響大多采用濃度差值來進行說明，目前，也有學者開始采用相關性分析對降水與大氣污染物濃度變化之間的關系進行定量研究劉妍妍[12]等對多個城市進行了研究。降水對顆粒物的清除機制十分復雜，還存在很多不確定性。

長沙作為湖南的省會城市，大氣污染防治一直受到全體湖南人民的關注。2015年，湖南省人民政府就下發了《長株潭大氣污染防治特護期工作方案》，明確每年10月至次年2月(共計5個月)為長株潭地區大氣污染防治特護期，明確要求特護期內，在加強大氣污染防治工作常態化的基礎上，針對不利氣象條件，進一步加大工作力度，加強區域協同，努力減少秋冬季節重污染天氣出現的頻次，降低空氣污染程度，提高空氣質量優良率。為考察秋冬季不同降水強度、降水時長以及累積降水量對大氣污染物的清除效果，本文以長沙市蓮花站點的氣象觀測站的降水量數據及長沙市9個國控環境空氣評價點PM2.5污染物濃度數據為基礎，對降水量與PM2.5濃度進行定性及定量分析，探究秋冬季降水對PM2.5的影響，以期為區域大氣污染人工干預和防治提供參考。

1 實驗部分

1.1 資料來源

研究所用PM2.5數據來自于長沙市城區9 個環境空氣評價點2018年10月～2019年2月連續在線觀測得到的PM2.5逐日濃度資料及2014～2019年逐月濃度數據。長沙市9個環境空氣評價點分布在城區不同位置，其中芙蓉區有2個，岳麓區有2個，高開區、經開區、天心區、開福區和雨花區各有1個，可以充分代表長沙市環境空氣質量情況。

1.2 資料處理

研究中監測點內均是采用Thermo Fisher 24h連續監測設備(美國)進行監測，可準確可靠地測量污染物的質量濃度，監測數據實時上傳至中國環境監測總站。儀器的規格、維護、標定及數據處理質控方法均按照中國環境監測總站要求執行。

研究所用降水數據來源于氣象臺設置在長沙縣蓮華鎮的基本氣象觀測站，是長沙市的代表觀測站，監測數據實時傳輸至中國氣象局。

先將近5年PM2.5與降水量月數據進行匹配，分析長時間尺度下累計降水量對PM2.5月均濃度的影響，再就2018年秋冬季特定時間范圍內降水日的降水量及降水時長進行統計，分析降水強度、降水時長對PM2.5日均濃度的變化情況。

2 結果與分析

2.1 秋冬季降水與PM2.5濃度月變化特征

長沙屬于典型的亞熱帶季風氣候，雨熱同期，四季分明，每年10月開始后，白天較暖，入夜轉涼，降水量少，低云量日較多，以偏北風為主。在此條件下，大氣環境容量較春夏季明顯減小，且受到北風影響，京津冀等北方污染持續向湖南等南方地區傳輸[13]。長沙本身工業也較為發達，長沙地區GDP占全省三分之一左右[14]，工業類型以機械制造等重工業為主，污染排放較為集中。在大氣環境容量明顯減小、北方污染持續輸入、本地污染排放集中等多方面的影響下，長沙秋冬季PM2.5濃度明顯高于其他時期，高濃度持續時間長，濃度峰值較高，出現高濃度的頻次較多[13]。

從月均降水量及月均PM2.5濃度分析，降水量大的月份，PM2.5濃度相對較低，降水量少的月份，PM2.5濃度較高，降水量與PM2.5濃度相關系數分別為-0.59，均通過99%置信區間檢驗，具有明顯的負相關關系，說明降水對PM2.5有一定的清除作用。

通過梳理近5年長沙市秋冬季大氣污染防治特護期內PM2.5平均濃度與累計降水量的關系(見圖1)，可以看出整體上秋冬季累計降水對PM2.5平均濃度影響極大， 2014年累計降水量較少，PM2.5濃度較高，2015年隨著降水量明顯增高，PM2.5濃度迅速下降，2016、2017年隨著降水量相對減少，PM2.5濃度出現反彈，2018年降水量升高后，細顆粒濃度再次下降。

圖1 秋冬季特護期累計降水量與PM2.5濃度統計圖Fig.1 Statistics of cumulative precipitation and PM2.5 concentration in autumn and winter

2018年累計降水量雖較2015年有所減少，但PM2.5濃度依然有所下降，筆者分析原因主要是隨著國家對大氣污染防治越來越重視，整頓力度越來越大，管控方式越來越精細，在降水不利的情況下，通過管控方式實現了空氣質量的改善。

從秋冬季內各月的情況來看，11、12、1月降水量與細顆粒的濃度直接相關，降水量增加，濃度下降，降水量減少，濃度升高，而此段時間內也剛好是長沙市空氣質量最惡劣的時期。

11月的累計降水量在近5年里相對較高，比其他4個月的累計降水量高出50%以上，PM2.5濃度較低。近5年11月累計降水比10月高出60%以上，但是顆粒物濃度相對10月并未出現明顯下降，反而稍有升高，不過整體上10月及11月污染物濃度遠低于其他3個月。

從各年的情況上看，除14、15年11月相對10月出現下降外，另3年PM2.5均有所上升，污染物濃度最高值主要集中在12月及1月，尤其是12月相對11月環比上升非常明顯，分析原因認為主要有下面幾點：(1)11月下旬節屆冬令，長沙氣溫迅速下降，大氣環境容量迅速減少；(2)11月正直秋冬交替，北方冷空氣活動較為頻繁；(3)11月中北方開始供暖，大氣污染物排放量顯著增加，受北風影響，傳輸影響非常明顯。

2.2 日降水強度對PM2.5濃度的影響

為了進一步揭示特護期內不同降水強度對PM2.5的影響，圖2列出了2018年秋冬季特護期內日降水量與PM2.5濃度曲線。該段時間內，10月到次年2月每月降水天數分別為：12天、16天、22天、19天、22天，月累計降水量分別為72.3 mm、137.3 mm、80.8 mm、85.1 mm、108.3mm。根據氣象臺統計，此段時間內降水較常年明顯偏多，僅比2015年略有減少，表現為降水量偏多，降水時間偏長。

從日曲線變化情況上來看，大部分情況下降水后有一段時間PM2.5濃度會較低，但是也有多次出現降水量大的同時PM2.5也升高的情況，比如12月1日降水量達12.1mm，而PM2.5濃度依然高達287μg/m3。

圖2 2018年秋冬季特護期日降水量及PM2.5的日均濃度曲線Fig.2 Daily precipitation and daily mean concentration curves of PM2.5 in autumn and winter during 2018

參考王妮等[14]的研究，本文依據日降水量(R) ，將其劃分為R=0、010這5 個等級，用以考察不同強度的降水對PM2.5濃度變化的影響效果的差異性。

利用2018年特護期內每日降水及PM2.5濃度數據，對降水量按上述方式進行分類統計，并利用大氣污染物逐日平均濃度，計算出冬季不同降水強度對大氣污染物濃度在降水前后的平均改變率得出表1。

表1 2018年特護期內日降水量與PM2.5濃度統計Tab.1 Statistics of daily precipitation and PM2.5 concentration in 2018

日降水量與PM2.5濃度均呈弱負相關，相關系數為-0.12，與李霞等[16]的研究中一致，他的研究表明，氣溶膠濃度的改變量和當日降水量相關系數較小。

從表1統計可知，2018年特護期內，在降水5～10 mm情況下，PM2.5平均濃度最低，僅為45.1μg/m3，遠遠低于特護期內的平均濃度68μg/m3；其次是降水1～5mm情況下，平均濃度為59μg/m3；在降水 0.1～1mm情況下PM2.5的濃度不降反升，達89μg/m3，比平均濃度高31%，分析認為該降水條件下，降水并未去除空氣中的污染物，相反，落下來的水增加了近地面空氣的濕度，使得微粒子在高濕環境下迅速反應，吸濕增長[17]，加重了PM2.5的污染；降水量大于10mm條件下，PM2.5平均濃度為76，遠高于降水1～10mm的情況，以12月1日作為典型例子分析。從11月30日開始，北方冷空氣慢慢南移進入湖南，12月1日剛好開始降溫，可以簡單理解為冷空氣前沿剛進入湖南，12月當日多云轉陣雨，北風1到2級，冷空氣進入湖南后與當地的暖濕氣流共同作用下產生了間隙性降水。但是11月國內北方城市就已經開始供暖，大氣污染物排放量較大，此時受到北風影響，北方的高濃度污染氣團歲冷空氣一并進入湖南，且污染傳輸在11月30日就已經開始，PM2.5濃度30日已升至171μg/m3，12月1日，北方污染物還在源源不斷輸入，雖然產生了降水，且降水量較大，但降水時間相對較短，全天僅有4個小時有降水。在此情況下，降水并不能有效清除空氣中的污染物。不過隨著污染帶傳輸完畢后，冷空氣主體控制長沙，且隨后的一個星期均有降水產生，PM2.5濃度迅速下降，空氣質量迅速好轉。由此可見，在此條件下，降水雖對PM2.5有一定的清除作用，但此時起決定作用的已經變成了污染傳輸的強度及持續時間。

考察降水前后一天PM2.5濃度的變化情況發現，不管降水與否，PM2.5濃度平均的改變率均大于零，PM2.5濃度平均均呈升高趨勢，其中在降水0～1 mm條件下升高特別明顯，平均達38.2%，遠高于無降水日的13.0%，且在該降水強度下，只有22.2%的樣本PM2.5出現下降，其他絕大部分樣本PM2.5均出現升高情況，進一步說明了該降水條件下PM2.5的吸濕增長效應；降水1～5 mm時，增長幅度相對較低，且有54.5%的樣本數出現下降，情況較好。

整體來說，秋冬季日降水量與PM2.5濃度改變率呈弱負相關關系。

2.3 降水時長對顆粒物濃度的影響

大氣污染物濃度的變化除了與降水強度有關外，還與降水持續時間有關[18]。依據日降水時長(H) 對PM2.5濃度變化的影響，將其劃分為H=0、012這4 個等級，用以考察不同降水時長對PM2.5濃度的影響。

日降水時長與PM2.5濃度均呈負相關關系，相關系數為-0.33。

表2 2018年特護期內日降水時長與PM2.5濃度統計Tab.2 Daily precipitation duration and PM2.5 concentration statistics in 2018

從表2統計可知，2018年特護期內，PM2.5濃度與降水時長的關系以6h為界， 降水時長高于6h的，PM2.5平均濃度明顯較低，且降水時長高于12h的，平均濃度僅為40.8μg/m3，遠遠低于特護期內的平均濃度68μg/m3；充分說明了降水對PM2.5的改善作用，而降水時長在0～6h的，PM2.5濃度明顯升高，高于特護期平均濃度，也高于無降水情況下的平均濃度，說明降水時長較短的情況下，PM2.5去除效果非常有限，且由于降水時間太短，落地的雨水容易蒸發增加近地面的空氣濕度，在一天的時間內有較長的時間進行二次反應增加空氣中的PM2.5濃度。

在降水時長6～12h的，PM2.5濃度平均呈下降趨勢，且下降的樣本數達51.6%，充分說明6～12h時長的降水對PM2.5的良好清除作用；在0～6h的降水條件下，PM2.5濃度平均升高34.3%，且70%以上的調查樣本均有所升高；時長大于12h的降水條件下，顆粒物基本已經清除的較為干凈了，此時僅有43.5%的樣本會進一步下降，其他一半以上的樣本均出現反彈，且全部樣本PM2.5平均略有上升。

3 結 論

3.1 從近5年長沙月均降水量及月均PM2.5濃度分析，降水量與PM2.5濃度具有明顯的負相關關系，降水對PM2.5有一定的清除作用。但通過日降水分析，在日降水5～10 mm情況下，PM2.5平均濃度最低，遠遠低于特護期內的平均濃度，濕清除效果明顯；在日降水 0.1～1mm 情況下PM2.5的濃度不降反升。

3.2 日降水時長與PM2.5濃度均呈負相關關系，降水時長高于6h的，PM2.5平均濃度明顯較低；而降水時長在0～6h的，PM2.5濃度明顯升高，吸濕增長明顯。

3.3 長沙季風氣候較為明顯，秋冬季PM2.5污染較重的季節，降水相對較少，政府需進一步加大大氣污染防治力度，通過管控減排方式實現了空氣質量的改善。

3.4 重視預警預報在大氣環境防治中的作用，在預測未來無雨、靜穩的條件下，需提前進入管控，降低污染物排放，減少污染積累，在有條件的情況下，可以通過人工增雨作業的方式改善大氣環境質量。但必須事先評估人工增雨作業后降水的總量及降水時長，以其最為有效的改善大氣環境質量。