南宁市PM2.5的变化特征与气象要素的关系

南宁市 PM2.5的变化特征与气象要素的关系

覃俊成

马山县气象局 广西南宁 530699 摘 要 :本文利用南宁市 2017 -2020年的 PM2.5,AQI和气压、气温、相对湿度、降水、风速、风向的日平均值 ,分析了南宁市 PM2.5变化特征及其与气象因素的相关性。结果表明：近 4年南宁市 PM2.5年均值呈逐年下降趋势， PM2.5与气象因素的相关性随季节而变化。

关键词:PM2 5；变化特征；气象要素;偏相关系数。

引言

随着现代化工业、城镇化进程的快速推进，给城市及周边地区的生活环境带来了一定污染问题[1]。颗粒污染物是城市的大气首要污染物，其中PM2.5不仅导致能见度下降，严重的会危害人体健康。学者从温度、相对湿度、降雨[2]、风[3]等方面关注 PM2.5与气象因素间的关系。南宁作为排放大气污染物较少的城市,在适当的天气条件下,PM2.5也会超标。随着十四五规划的部署，南宁建设特大城市的远景目标进程显著加快，发展过程中空气环境质量也不容忽视。因此，研究南宁市PM变化规律与气象影响因子的关系,对制定适当的大气环境保护政策与采取针对性的治理措施有一定的意义。

1资料和研究方法

1.1资料

文章数据包括空气质量数据和气象数据。数据收集统计时间为2017年1月1日-2020年12月31日，共1461个样本，其中空气质量数据为南宁的PM2.5日均值及AQI日值。气象数据为南宁市国家气象观测站的平均气压、平均气温、平均相对湿度、降水量、平均风速、风向6项气象要素。

1.2研究方法

本文利用统计法分析南宁市PM2 5的月、季、年变化特征，并利用偏相关分析法对PM2.5与气压、气温、相对湿度、降水、风速、风向6项气象要素进行相关分析。

1.3 PM等级标准依据

根据《环境空气质量标准》（GB3095 -2012）和《环境空气质量指数（AQI）技术规定（试行）＞（HJ633 -2012）PM2.5日均值一、二级限值分别为35、75 ；AQI 日均值一、二级限值分别为50、100。

2结果与分析

2.1南宁市空气质量指数（AQI ）总体水平

通过统计分析（图1）发现，南宁市2017-2020年空气质量为优的日数为188-220天，占全年日数51.5%-60.3%；空气质量为良的日数为137-157天，占全年日数37.5%-43%；空气质量超标日数为9-28天，占全年日2.4%-7.8%；其中2017年首要污染物是PM2.5的为27日，占超标日数的96.4%、2018年首要污染物是PM2.5的占超标日数的60%、2019年首要污染物是PM2.5的占超标日数的57.9%、2020年首要污染物是PM2.5的占超标日数的66.6%。研究南宁市PM2.5变化规律与气象影响因子，对绿城南宁发展，改善大气环境有一定的积极意义。

图1 ：2017-2020年南宁市空气质量AQI总体分布图

2.2南宁市PM2.5的变化特征

2.2.1南宁市PM2.5逐月变化特征

从全年来看，月均浓度没有出现超标。PM2.5较高主要集中在1-3月和10-12月，日均值超标天数也最多;4-9月则以优良天气居多，其中6月PM2.5平均浓度最低。从逐月变化来看,PM2.5在1月达最高值,1-4月呈逐步下降趋势,4-9月为全年的低值期,10-12月开始明显升高，各月的超标日数变化与月均浓度的变化特征基本相似（见图2）。1-3月PM2.5月平均浓度存在明显差距，在26-59之间,月超标日数为0-9d；4-9月优良天气多集中出现在该时段，其中6月PM2.5平均浓度最低，且日均值全部达标;10-12月PM2.5月平均浓度在24-58 Mg/ m3之间。

图22015~2017南宁市PM2.5各月浓度及超标日数变化图

2.2.2南宁市PM2.5逐季变化特征

近4年南宁市PM2.5浓度季节性变化显著，呈冬季高、夏季低的规律（见图3）,冬季PM2.5平均浓度明显高于其他季节，平均浓度均超过40。冬季超标日数在5-22d；其次是秋季超标日数1-8d,占全年超标率的15% -22% ；春季超标日数为2天。

图三2015~2017南宁市PM2.5各季节浓度及超标日数变化图

2.2.3南宁市PM2.5逐年变化特征

近4年PM2.5浓度年均值分别为35.5 、31.2 、30.3 、26.4 ,逐年呈下降趋势。从达标率分析,从PM2.5日均值达标率从72. 3%上升至80. 8% ,其中等级为优的比例从18.1%上升至 36.7% 从3年的PM2.5月均浓度及季均浓度变化 （见图2、图3）来看，基本与年平均值变化趋于一致。 这说明南宁市PM2.5污染程度是逐年减轻的。

2.3 PM2.5与气象要素的季节相关性分析

通过分析南宁市春、夏、秋、冬四季PM2.5浓度值与气温、气压、降水、相对湿度、风速、风向6项气象要素之间的相关性，对不同季节气象要素与PM2.5的偏相关系数进行统计，风速与PM相关性都是最高且均呈负相关，即风速越大,PM2.5浓度越低,这说明风速大有利于空气扩散,从而使PM2.5浓度下降。

降水与PM2.5相关性均呈负相关，即降水量越大,PM2.5浓度越低,说明降水对PM2.5有稀释、沉降的作用，从而使PM2.5浓度下降。

相对湿度与PM2.5相关性呈负相关，在夏、秋两季，相对湿度与PM2.5呈负相关, 这说明相对湿度越高，越容易产生降水,从而对PM2.5有稀释、沉降作用。在冬季，二者呈正相关, 这是由于PM2.5是吸湿性气溶胶粒子，“吸湿增长”的性质，冬季降水过程少，高相对湿度更有利于水分附着在PM2.5小颗粒上,小颗粒吸湿增长使其浓度增高。

气压在冬季与PM2.5相关性最高，呈负相关, 在其他三个季节对PM2.5影响不明显。这可能是当有冷空气活动时,气压升高,扩散条件转好,使浓度有所下降。

气温和风向与PM的相关性不大。然而风向与PM2.5之间的相关性可能与工业、工厂的分布、人类活动等有密切关系，需进一步研究和分析。

4结语

通过分析，得出以下主要结论：

（1）2017 -2020年空气质量指数AQI以优居多，在超标日数中,PM2.5是主要污染物。

（2）2017 -2020年PM2.5呈逐年下降趋势，达标比例逐年上升。在超标比例中，以轻度污染等级为主。

（3）风速对PM2.5影响最明显，风速加大有利于空气污染物的扩散和稀释,从而使PM2.5浓度有所下降；其次是降水对PM2.5影响，降水对PM2.5有稀释、沉降作用，从而使PM2.5浓度下降；相对湿度对PM2.5影响在夏、秋季节，相对湿度越高，越容易产生降水,从而对PM2.5有稀释、沉降作用。在冬季，降水过程少，相对湿度高更有利于水分附着在PM2.5小颗粒上,小颗粒吸湿增长使其 浓度增高;气压仅在冬季对PM2.5影响明显。当有冷空气活动时,气压升高,等压线密集，扩散条件转好，PM2.5浓度有所下降。

参考文献

[1] 任阵海，万本太,苏福庆，等.当前我国大气环境质量的几个特征[J].环境科学研究,2004,17(1):1 -6.

[2] 郑晓霞，赵文吉，晏星等.降雨过程后北京城区PM2.5日时空变化研究[J].生态环境学报,2014,23(5):797 - 805.

[3] 宋宇,唐孝炎，张远等.夏季持续高温天气对北京市大气细粒子PMu的影响[J].环境科学,2002,23(4) ：33 -36.