西安市PM 2.5污染水平时空分布特征及其成因分析

李 凤 纵 孟 晁代强 易 俊，2

(1.重庆科技学院安全工程学院，重庆 401331;2.重庆市安全生产科学研究院，重庆 401331)

大气与人类生存息息相关，但是随着工业的发展，空气污染日益严重。大气中的悬浮颗粒物造成的雾霾天气更加频繁，由此给人体健康和环境带来危害，成为制约社会经济发展的重要因素［1-2］。随着环境空气质量指数(AQI)标准的实施，细颗粒物PM2.5(粒径≤2.5μm)作为学术界的新课题开始进入公众视线。PM2.5粒径小、表面积大，有害物质更易于附着并积累，因而对人体和环境的危害性远大于粗颗粒物。近年来国际上对我国大气中PM2.5进行的大量实验和研究成果表明，我国气溶胶细微颗粒物污染程度有进一步恶化的趋势，研究PM2.5的污染特征和成因迫在眉睫［3］。以颗粒物污染较为严重的西安市为研究对象，选取覆盖西安市主要区县的13个PM2.5质量浓度监测点，对其2013年1—4月份PM2.5污染的特征及其成因进行分析。

1 西安市PM2.5的时空分布规律及污染评估

1.1 西安市PM2.5质量浓度的时间变化规律

相关资料显示，气象条件对大气污染水平有较大影响［4］。为了使气象因素的影响降到最小，本次研究主要通过分析西安市PM2.5逐日变化规律和各月份分布情况来描述其时间变化规律。

1.1.1 PM2.5 质量浓度逐日变化规律

利用Excel表绘制了2013年1—4月份西安市PM2.5平均质量浓度变化规律图(图1)，并对其进行分析。

图1 2013年1—4月份西安市PM2.5全市平均质量浓度变化规律图

从图1可知，西安市2013年1月1日至4月26日的日均PM2.5浓度在50～500μg/m3变化。从2013年1月1日开始，污染物逐渐积累，到1月8日PM2.5质量浓度达到第一次高值，为364μg/m3，将24 h PM2.5小时平均质量浓度作平均，得到PM2.5日平均值为220μg/m3，1月9日PM2.5的质量浓度逐渐降低。之后几天空气状况较好，颗粒物的质量浓度逐渐增大，1月19日PM2.5平均质量浓度增加至42μg/m3，到1月29日 PM2.5日平均值为240 μg/m3。值得注意的是，2月10日是中国的传统佳节——春节，由于鞭炮燃放造成污染物质量浓度日平均最高值达500μg/m3。在随后的观测中，西安市区颗粒物污染较前一段时间降低，但仍有数个污染高值出现，如2月16日PM2.5平均质量浓度达到306μg/m3，2月24日(中国的传统节日 —— 元宵节)达到333μg/m3，元宵节后第2天达到32 μg/m3。

根据《环境空气质量标准》(GB3095—2012)［5］，PM2.5日平均浓度二级标准限值为75μg/m3。在1—2月份PM2.5的质量浓度日平均值分别达到249，245 μg/m3，超过标准 3.3 倍，3 月份 PM2.5 的质量浓度日平均达到162μg/m3，超过标准值2.2倍多。按照中华人民共和国国家环境保护标准《环境空气质量指数(AQI)技术规定》［6］，在1—3月份西安市区环境空气质量为重度污染，在4月份PM2.5的质量浓度虽然相对比较平稳，且总量较低，但是4月份空气质量为良的天数在总观测天数中的比例仅为35%。由此可见，在1—3月份冬春季采暖期间大气颗粒物污染较为严重，并且由于西安春季干燥少雨且易受来自于西北地区沙尘的影响，大气的污染程度较为严重。

1.1.2 PM2.5 质量浓度月变化规律

2013年1—4月份PM2.5的月平均质量浓度分别为 249，245，162，112 μg/m3，可见 PM2.5 在冬春采暖期间的月均浓度远大于其他月份，如1月份PM2.5的月平均质量浓度最高，是4月份的2倍多。为了更直观地描述PM2.5质量浓度在不同月份的变化情况，以50μg/m3为间隔，统计了观测期间不同质量浓度的PM2.5在每个月出现的天数在每月统计天数中的比例(图2)。

图2 各月份PM2.5质量浓度出现频率分布图

由图2可见，西安市区4月份 PM2.5质量浓度在51～100μg/m3范围内出现的天数占本月统计天数的50%，在101～150μg/m3浓度范围内出现的天数占到了30%。4月份 PM2.5质量浓度在201～300μg/m3范围内出现的比例却不足5%，大于300μg/m3的天数为零;3月份 PM2.5质量浓度在101～150μg/m3范围内出现的天数占本月统计天数的46%，在151～200μg/m3浓度范围内出现的比例为24%，均高于统计范围内的其他月份。值得注意的是:2月份PM2.5质量浓度在201～300μg/m3范围内出现的天数比例为22%，大于300μg/m3范围的比例达到了36%，仅次于1月份。1月份PM2.5质量浓度在201～300μg/m3范围内出现的天数所占比例为27%，大于300μg/m3范围的天数所占比例高达40%，均高于统计范围内的其他月份。分析认为西安市区在1—3月份冬春季采暖期间大气颗粒物污染较为严重，大气中PM2.5质量浓度较高，空气质量指数为重度污染和严重污染，4月份的空气质量指数较前3个月有较大改观。

西安是典型的煤烟污染型城市，1—3月份是煤等燃料消耗的高峰期，因此SO2和NO2的排放量偏高，而且在此期间地表温度低，大气稳定度较高，加之较少的降雨和较弱的光照，导致比较频繁的逆温现象，以致大气污染物不易于扩散，从而导致污染物的浓度急剧升高。

1.2 西安市PM2.5质量浓度空间分布规律

根据《环境空气质量标准》中计算空气质量指数的方法［5］，首先计算了各监测点2013年1月1日至4月26日每天的空气质量指数，并根据相关标准对各个监测点每天的空气质量指数进行了级别划分，然后统计监测期间西安市13个观测点各级空气质量指数出现的频率(表1)。

表1直观地体现了各区的污染状况。广运潭的污染最为严重，空气质量指数级别超过Ⅱ级的概率高达78%;高压开关厂、市人民体育场、高新西区和草滩的污染程度也令人堪忧，其空气质量指数级别超过Ⅱ级的频率都超过70%。

2 PM2.5的相关因素分析

PM2.5的成分主要由水溶性离子、颗粒有机物和微量元素等组成。有研究认为，AQI监测指标中的二氧化硫(SO2)，二氧化氮(NO2)，一氧化碳(CO)是在一定环境条件下形成PM2.5前的主要气态物质。为了分析PM2.5形成的主要原因，本次研究对AQI指标中6个基本监测指标的相关性与独立性进行分析，进而分析PM2.5与其他5项分指标及其对应污染物含量间的相关性，相关性矩阵如表2所示。

表1 各观测点空气质量指数(AQI)频率统计表 %

表2 AQI指标中6个基本监测指标的相关性分析表

PM10与 PM2.5 的相关性最大，为 0.743 883。CO、SO2和NO2也与PM2.5在含量上呈显著正相关。事实上，CO是煤炭等化石燃料不完全燃烧的产物，因此与PM2.5的含量有绝对的正相关性;SO2和NO2是生成硫酸盐、硝酸盐、铵盐的前体物质，理应与PM2.5有很大的相关性;而O3具有强氧化性，极易将CO、SO2和NO2氧化，进而抑制PM2.5质量浓度的增加，从表中数据亦可以看出，O3与PM2.5、CO、SO2和NO2在含量上呈负相关。

3 结语

本次研究通过对西安市13个监测点在2013年1—4月份的PM2.5污染水平进行分析，确定了其随着时间和空间变化的分布特征，并通过因素相关性分析，确定了各AQI检测指标之间的相关性特征，为西安市完善PM2.5治理导则和实施治理提供了依据。

［1］Zhang R J，Wang M X，Xia X G.Chemical Composition of Aerosols in Winter or Spring in Beijing［J］.Journal of Environmental Sciences，2002，14(1):7-11.

［2］ Dockery D W，Schwartz J，Spengler JD.Air Pollution and Daily Mortality:Associations with Particulates and Acid Aerosol［J］.Atmospheric Environment，1992，59:362-373.

［3］毛节泰，张军华，王美华.中国大气气溶胶研究综述［J］.气象学报，2002(5):625-634.

［4］ 任海燕.认识 PM2.5［J］.中国科技术语，2012，14(2):54-56.

［5］全国量和单位标准化技术委员会.GB 3095—2012环境空气质量标准［S］.

［6］HJ 633—2012环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)［S］.