江苏省典型城市PM2.5浓度时空分布特征及气象因子影响分析

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目 录

1.引言 4

2.空气质量数据以及天气状况数据 4

2.1空气质量数据 4

2.2天气状况数据 5

3.PM_2.5时空分布特征与分析 5

3.1.江苏省典型城市春季PM_2.5浓度分布特征 5

3.2春季典型城市PM_2.5浓度分布特征及分析 5

3.2.1地理位置——是否沿海 7

3.2.2城市特性 11

3.3典型城市PM_2.5浓度日变化特征 13

4.气象因子对PM_2.5的影响与分析 14

4.1降水与PM_2.5浓度的关系 14

4.2风与PM_2.5浓度的关系 15

4.3湿度与PM_2.5浓度的关系 16

4.4温度与PM_2.5浓度的关系 17

4.5压强与PM_2.5浓度的关系 18

5．结论 19

6.讨论 20

参考文献 20

鸣谢 22

春季江苏典型城市PM_2.5浓度时空分布特征

及气象因子影响分析

郭良辰

，China

Abstract：Through the analysis and research of Jiangsu Province, Nanjing, Suzhou, Lianyungang, Huaian, Xuzhou the five urban PM_2.5 hours average concentration, temperature, humidity, wind speed and other meteorological factors. The results show that: (1) in the four seasons, winter PM_2.5 concentration is the highest value for 103μg/m³, PM_2.5 concentration in summer was the minimum, the minimum value for the 38μg/m³. (2) in spring in Nanjing, Huaian PM_2.5 concentrations (average concentrations were 76.5μg/m³, 73.5μg/m³ was higher than that of Suzhou 63.8μg/m³, Xuzhou 64.9μg/m³, Lianyungang 55.7μg/m³, and Lianyungang has a lower concentration of PM_2.5 and the best air quality. (3) although the concentration of each city are inconsistent, but the day variation of the concentration is similarity, showing a double peak valley type, peak time and people work corresponding to the peak, around 9:00 am appeared the first peak, in the afternoon around 20:00 appeared the second peak, around 17:00 appears a trough. (4) the effect of precipitation and wind on PM_2.5 concentration is stronger. The precipitation has a clear effect on particulate matter in the atmosphere, and the strong wind has a good effect on horizontal transport and dilution and diffusion. (5) spring PM_2.5 concentration and humidity, temperature and pressure showed a linear relationship, was positively associated with the concentration of PM_2.5 and humidity, compared to the two other elements correlation coefficient is the strongest, PM_2.5 concentration and pressure is negative correlation, and the temperature was very weak positive correlation, even no significant correlation.

Key words: spring;Jiangsu typical city；spatial and temporal distribution characteristics of PM_2.5 concentration；meteorological influence factors

1.引言

改革开放以后，随着中国经济的快速增长和城镇化进程的加速，环境污染问题日益严重，尤其是大气污染，现在已经成为全球性的问题。颗粒污染物已经成为我国大中型城市的主要空气污染物，同时它也会导致城市空气污染如雾霾的出现日益频繁^[1]，而应对雾霾污染、改善空气质量的首要任务是控制PM_2.5。PM_2.5是指大气中直径小于或等于2.5μm的颗粒物，由于它可以通过呼吸道进入人体甚至沉积在肺部^[2]，所以也称为可入肺颗粒物（暂无标准中文名）。自1970年以来，许多科学家研究得出大气中存在的颗粒物对太阳辐射和大气能加度有一定的影响，从而对全球气候效应产生影响^[3-4]。美国加州地区对细颗粒物的研究表明：决定PM_2.5浓度不仅有物理化学和地形条件等因素，还与污染物排放源和气象因素有关^[5]。欧美及澳大利亚等国已有关于PM_2.5的空气质量监测标准的出台，并且取得了与此有关的研究成果^[6]。1997年PM_2.5第一次纳入美国国标，也使美国成为世界上第一个将PM_2.5加入国标的国家；2012年2月，中国环境保护部发布了《环境空气质量标准》（GB3095-2012），其中增设了PM_2.5的浓度限值^[7]，但由于中国目前处于工业快速发展中，PM_2.5刚刚上路，为最宽松过渡期标准，所以相对优质的空气并不是完全健康无污染，我们还是应该用美国的标准来严格对待身边空气，中美两国PM_2.5均浓度对应指数等级见表1。

由于气象条件和气候的差异，不同季节具有不同的特征，春季气温与天气情况变化程度比较大，所以其PM_2.5浓度的分布特征具有一定的代表性。在之前的研究中表明^[8]，临近城市会存在PM_2.5的干扰，即一方城市PM_2.5浓度增加会引起相邻城市相应增加，并且，考虑到江苏不同城市存在不同经济风格和社会发展，所以本文选取南京、苏州、连云港、淮安和徐州这五个城市来分析研究不同城市中PM_2.5浓度时空分布特征及气象因子影响分析，从而为进一步完善城市规划、制定不同城市地区控制减排措施提供科学依据。

表1 中美PM_2.5日均浓度对应指数等级

2.空气质量数据以及天气状况数据

2.1空气质量数据

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