黃善斌，李本軒，王文青

(1. 山東省氣象局，山東 濟(jì)南 250031；2. 齊魯工業(yè)大學(xué)，山東 濟(jì)南 250353；3. 成武縣氣象局，山東 成武 274200；4. 山東省人民政府人工影響天氣辦公室，山東 濟(jì)南 250031)

引言

引起全球廣泛關(guān)注的大氣污染事件可追溯到二十世紀(jì)中葉，如1943年美國(guó)洛杉磯化學(xué)煙霧事件，造成大多數(shù)居民患眼睛紅腫、喉炎、呼吸道疾患惡化等疾病，65歲以上的老人死亡400多人[1]；1952年的“致命煙霧”在5 d內(nèi)造成了4 000多名倫敦市民死亡[2]。這些事件的發(fā)生都與大氣中細(xì)顆粒物的污染有關(guān)[3-4]。其中，PM2.5通過(guò)對(duì)太陽(yáng)輻射的吸收和散射作用破壞地表的能量收支平衡，影響地球的氣候系統(tǒng)，降低大氣能見(jiàn)度且危及人體健康[5]。據(jù)徐政等[6]研究，濟(jì)南霾天氣的氣溶膠散射系數(shù)和吸收系數(shù)分別為非霾天氣的2.6倍和2.8倍，PM2.5可導(dǎo)致大氣能見(jiàn)度顯著降低[7-8]，嚴(yán)重威脅地面及航空交通安全，影響人們戶外活動(dòng)等。PM2.5粒徑細(xì)小、比表面積大、化學(xué)活性強(qiáng)，易于吸附重金屬、微生物等有毒有害物質(zhì)，且在大氣中輸送距離遠(yuǎn)、停留時(shí)間長(zhǎng)，對(duì)空氣質(zhì)量和人體健康均能造成更大的影響[9-10]。PM2.5日均暴露每增加10 μg·m-3，呼吸系統(tǒng)疾病患病率將上升2.07%，對(duì)人體產(chǎn)生極大的危害[11-12]。DOCKERY et al.[13]研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)PM10濃度增加10 μg·m-3時(shí)，死亡率增加10%，而當(dāng)PM2.5的濃度增加10 μg·m-3時(shí)，死亡率增加14%。因此，PM2.5是影響大氣環(huán)境質(zhì)量的重要污染物。據(jù)中國(guó)環(huán)境狀況公報(bào)[14]統(tǒng)計(jì)，近年來(lái)山東省煙(粉)塵排放量超過(guò)50萬(wàn)t·a-1，灰霾天氣在山東境內(nèi)頻發(fā)。關(guān)于山東空氣污染指數(shù)(API)變化特征[15]、山東省空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)分布特征[16]、大氣顆粒物污染[17-18]和過(guò)程個(gè)例分析[19]已有部分研究，而對(duì)濟(jì)南市PM2.5變化特征及其與氣象條件相關(guān)性研究尚未見(jiàn)報(bào)道，開(kāi)展相關(guān)研究具有十分重要的意義。

1 資料與處理

1.1 資料來(lái)源

空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為山東省生態(tài)環(huán)境廳的國(guó)控監(jiān)測(cè)站和省控監(jiān)測(cè)站資料，取濟(jì)南市市中區(qū)、歷下區(qū)、天橋區(qū)、槐蔭區(qū)、歷城區(qū)、長(zhǎng)清區(qū)監(jiān)測(cè)站的平均值，包括逐時(shí)PM2.5質(zhì)量濃度實(shí)況觀測(cè)數(shù)據(jù)和24 h滑動(dòng)平均數(shù)據(jù)；氣象資料為山東省氣象局資料室整編的濟(jì)南市氣象觀測(cè)站同時(shí)間的觀測(cè)資料，包括風(fēng)向、風(fēng)速(平均、最大)、氣溫、氣壓、相對(duì)濕度、降水量、日照時(shí)數(shù)、總云量、低云量等。

1.2 資料處理

資料時(shí)段為2013年12月1日—2018年2月28日，以逐時(shí)PM2.5質(zhì)量濃度實(shí)況觀測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，分別統(tǒng)計(jì)得到逐日、逐月、逐季PM2.5質(zhì)量濃度平均值及最大值。重點(diǎn)分析春、夏、秋、冬四季的濃度變化規(guī)律及與氣象條件的關(guān)系，春、夏、秋、冬氣象因子自由度(df)分別為367、367、363、450。應(yīng)用SPSS軟件分別統(tǒng)計(jì)四季PM2.5質(zhì)量濃度平均值及最大值與氣象因子的線性模型y=a+bx、對(duì)數(shù)模型y=a+blnx、逆模型y=a+b/x、復(fù)合模型y=abx、冪模型y=axb、S模型y=e(a+b/x)、增長(zhǎng)模型y=e(a+bx)、指數(shù)模型y=aebx的相關(guān)性，確定最優(yōu)相關(guān)模型。對(duì)于非線性模型先通過(guò)變量置換，把非線性回歸化為線性回歸，再利用線性回歸的方法確定參數(shù)a及b的估計(jì)值。選用皮爾遜(Pearson)相關(guān)系數(shù)來(lái)進(jìn)行相關(guān)性分析，其適用于定距連續(xù)的數(shù)據(jù)，符合變量情況。

Pearson相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式：

(1)

相關(guān)系數(shù)是用以反映變量之間相關(guān)關(guān)系密切程度的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，也可以看成是一種標(biāo)準(zhǔn)差，它消除了兩個(gè)變量變化幅度的影響，而只是單純地反映兩個(gè)變量每單位變化時(shí)的相似程度。其取值分布在-1～1之間，絕對(duì)值越大則相關(guān)性越強(qiáng),r為正值呈正相關(guān),r為負(fù)值呈負(fù)相關(guān)。

2 濟(jì)南PM2.5質(zhì)量濃度變化特征

2.1 PM2.5質(zhì)量濃度年變化特征

根據(jù)連續(xù)51個(gè)月PM2.5質(zhì)量濃度的變化趨勢(shì)(圖1)可以看出，濟(jì)南市PM2.5質(zhì)量濃度值較高時(shí)段出現(xiàn)在11月—次年2月，明顯高于其他月份，這與康桂紅等[20]研究結(jié)論一致，該時(shí)段正是北方供暖時(shí)期，污染源增多，排放量加大，使污染明顯加重[21-22]。加上該時(shí)段氣溫較低、風(fēng)速較小且大氣層結(jié)穩(wěn)定，也容易造成PM2.5的污染加重[23]。同時(shí)，發(fā)現(xiàn)PM2.5質(zhì)量濃度呈現(xiàn)顯著的逐年遞減趨勢(shì)。

2.2 PM2.5質(zhì)量濃度月變化特征

通過(guò)濟(jì)南市月均PM2.5質(zhì)量濃度和日最大月均PM2.5質(zhì)量濃度(圖2)分析發(fā)現(xiàn)，月均PM2.5質(zhì)量濃度1月最大，12月次之，而8月為全年最低，1月比8月高出1.15倍；日最大月均PM2.5質(zhì)量濃度12月最大，1月次之，而8月為全年最低，12月和1月均比8月高出1.21倍以上。

圖1 濟(jì)南市月均PM2.5質(zhì)量濃度(藍(lán)色線)和日最大月均PM2.5質(zhì)量濃度(紅色線)Fig.1 Monthly mean (blue line) and daily maximum monthly mean (red line) PM2.5 mass concentration in Jinan

圖2 濟(jì)南市月均PM2.5質(zhì)量濃度(藍(lán)色柱狀)和日最大月均PM2.5質(zhì)量濃度(紅色柱狀)Fig.2 Monthly mean (blue column) and daily maximum monthly mean (red column) PM2.5 mass concentration in Jinan

2.3 PM2.5質(zhì)量濃度季度變化分析

由濟(jì)南市季平均PM2.5質(zhì)量濃度和日最大季平均PM2.5質(zhì)量濃度(圖3)看出，無(wú)論季平均PM2.5質(zhì)量濃度還是日最大季平均PM2.5質(zhì)量濃度，都呈現(xiàn)出冬季PM2.5質(zhì)量濃度最高，春季次之，秋季第三，夏季最低，與楊衛(wèi)芬等[24]研究結(jié)論相一致。同時(shí)，也發(fā)現(xiàn)PM2.5質(zhì)量濃度隨季節(jié)差異較大。

圖3 濟(jì)南市季平均PM2.5質(zhì)量濃度(藍(lán)色柱狀)和日最大季平均PM2.5質(zhì)量濃度(紅色柱狀)Fig.3 Quarterly mean (blue column) and daily maximum quarterly mean (red column) PM2.5 mass concentration in Jinan

表1 四季PM2.5質(zhì)量濃度與風(fēng)速的相關(guān)性

Table 1 Correlation between PM2.5mass concentration and wind speed in the 4 seasons

要素日平均PM2.5質(zhì)量濃度(Y)日最大PM2.5質(zhì)量濃度(Y)相關(guān)系數(shù)線型相關(guān)模型相關(guān)系數(shù)線型相關(guān)模型冬季日平均風(fēng)速(X)-0.301???對(duì)數(shù)Y=140.54-48.521×lnX-0.207???S型Y=EXP(4.669+0.506/X)冬季日最大風(fēng)速(X)-0.412???逆型Y=25.49+337.391/X-0.280???S型Y=EXP(4.459+2.009/X)冬季日瞬時(shí)極大風(fēng)速(X)-0.443???逆型Y=267.11+575.805/X-0.315???S型Y=EXP(4.445+3.59/X)春季日平均風(fēng)速(X)-0.247???對(duì)數(shù)Y=87.663-16.94×lnX-0.199???冪型Y=120.196×X-0.18春季日最大風(fēng)速(X)-0.292???逆型Y=44.72+142.672/X-0.193???S型Y=EXP(4.383+1.247/X)春季日瞬時(shí)極大風(fēng)速(X)-0.356???逆型Y=39.415+302.348/X-0.235???S型Y=EXP(4.337+2.636/X)夏季日平均風(fēng)速(X)-0.169??線性Y=68.577-4.416×X-0.201???指數(shù)Y=97.071×EXP(-0.089×X)夏季日最大風(fēng)速(X)-0.187???對(duì)數(shù)Y=80.191-13.54×lnX-0.161??對(duì)數(shù)Y=113.417-17.309×lnX夏季日瞬時(shí)極大風(fēng)速(X)-0.271???逆型Y=39.941+151.663/X-0.234???逆型Y=61.835+194.887/X秋季日平均風(fēng)速(X)-0.320???逆型Y=49.72+35.976/X-0.220???冪型Y=110.902×X-0.262秋季日最大風(fēng)速(X)-0.364???S型Y=EXP(3.517+2.497/X)-0.257???S型Y=EXP(4.137+1.688/X)秋季日瞬時(shí)極大風(fēng)速(X)-0.429???S型Y=EXP(3.454+4.838/X)-0.338???S型Y=EXP(4.043+3.649/X)

注：***，**，*分別表示通過(guò)p≤0.001，p≤0.005，p≤0.01顯著性檢驗(yàn)，下同。

3 PM2.5質(zhì)量濃度與氣象條件的關(guān)系

3.1 PM2.5質(zhì)量濃度與風(fēng)速的關(guān)系

分別統(tǒng)計(jì)分析四季PM2.5質(zhì)量濃度與風(fēng)速的相關(guān)性(表1)?？梢钥闯?，無(wú)論春夏秋冬日平均風(fēng)速、日最大風(fēng)速還是日瞬時(shí)極大風(fēng)速都與日均PM2.5質(zhì)量濃度、日最大PM2.5質(zhì)量濃度呈反比例關(guān)系，表明隨著風(fēng)速增大PM2.5質(zhì)量濃度將顯著減小，這與周麗等[25]研究結(jié)論大氣污染物濃度與風(fēng)速呈現(xiàn)反比例關(guān)系一致。一方面，風(fēng)速較大可加快將區(qū)域污染物輸送到下風(fēng)方向，另一方面，風(fēng)速較大會(huì)加大對(duì)區(qū)域污染物的擾動(dòng)，加速擴(kuò)散，進(jìn)而降低區(qū)域污染等級(jí)。風(fēng)速越小越不利于大氣污染物的擴(kuò)散，尤其是靜風(fēng)條件下非常不利于大氣污染物的擴(kuò)散，從而使得大量的懸浮顆粒富集在市區(qū)內(nèi)，使近地面層的污染物成倍增加，從而造成嚴(yán)重的空氣污染。

3.2 冬季PM2.5質(zhì)量濃度與風(fēng)向的關(guān)系

冬季PM2.5質(zhì)量濃度最大值分別比春季、夏季和秋季高89.4%、180.8%和78.6%，表明冬季污染嚴(yán)重程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他季節(jié)。鑒于冬季風(fēng)速與濃度相關(guān)性最為顯著，以100 μg·m-3為間隔梯度，按照16個(gè)風(fēng)向(氣象專業(yè)風(fēng)向方位標(biāo)準(zhǔn)和簡(jiǎn)寫)繪制濟(jì)南市冬季最大PM2.5質(zhì)量濃度和平均PM2.5質(zhì)量濃度風(fēng)向玫瑰圖(圖4)，可以看出，在不同風(fēng)向上PM2.5質(zhì)量濃度存在明顯差異，濃度最大值出現(xiàn)在N風(fēng)向上，其次出現(xiàn)在ESE風(fēng)向上。繪制該時(shí)段冬季風(fēng)向玫瑰圖(圖5)，顯示冬季盛行風(fēng)向?yàn)镋SE，其次為SE，顯然在盛行主導(dǎo)風(fēng)向上也出現(xiàn)了濃度較大值。一方面可能與污染物的異地輸送有關(guān)，另一方面可能與濟(jì)南的地形影響有關(guān)。進(jìn)一步對(duì)濟(jì)南城地形因素進(jìn)行分析，濟(jì)南城區(qū)在ESE—SE—S—SSW—SW一帶被泰山山脈包圍，當(dāng)出現(xiàn)ESE風(fēng)向時(shí)，城市和污染源均在背風(fēng)側(cè)，污染物會(huì)被下沉氣流帶至地面，或在回流區(qū)內(nèi)積累，難以擴(kuò)散，很容易造成高濃度污染；當(dāng)出現(xiàn)N風(fēng)向時(shí)，城市和污染源在山脈迎風(fēng)側(cè)，受山體阻擋，迎風(fēng)坡抬升過(guò)程會(huì)造成堆積污染，甚至在山腳處形成反向旋渦，導(dǎo)致重復(fù)污染[26-27]。特別是在風(fēng)速小或靜風(fēng)條件下，更加不利于污染物擴(kuò)散，會(huì)加重污染物的積累和維持。另外，冬季較容易出現(xiàn)逆溫現(xiàn)象，山脈地形也會(huì)導(dǎo)致或加重逆溫，從而使大氣層結(jié)穩(wěn)定，污染程度加重[28-29]。

圖4 濟(jì)南市冬季日平均PM2.5質(zhì)量濃度(藍(lán)色，單位：μg·m-3)和日最大PM2.5質(zhì)量濃度(橙色，單位：μg·m-3)風(fēng)向玫瑰圖Fig.4 Wind direction rose of daily mean (blue) and daily maximum (orange) PM2.5 mass concentration in Jinan in winter (units:μg·m-3)

3.3 PM2.5質(zhì)量濃度與相對(duì)濕度的關(guān)系

由PM2.5質(zhì)量濃度與相對(duì)濕度相關(guān)性(表2)分析看出，冬季、春季和秋季PM2.5質(zhì)量濃度與相對(duì)濕度呈正相關(guān)，進(jìn)一步證明PM2.5的濃度隨相對(duì)濕度增大而升高[30]，PM2.5顆粒物在高濕環(huán)境下極易凝聚水分形成氣溶膠或者發(fā)生化學(xué)反應(yīng)生成更加穩(wěn)定的污染物，因此高濕環(huán)境使PM2.5污染有加重趨勢(shì)。

圖5 濟(jì)南市冬季(2013年12月—2018年2月)風(fēng)向頻次玫瑰圖Fig.5 Wind direction frequency rose in Jinan in winter (from December to next February) from December 2013 to February 2018

表2 PM2.5質(zhì)量濃度與相對(duì)濕度的相關(guān)性

Table 2 Correlation between PM2.5mass concentration and relative humidity

要素日平均PM2.5質(zhì)量濃度(Y)日最大PM2.5質(zhì)量濃度(Y)相關(guān)系數(shù)相關(guān)模型相關(guān)系數(shù)相關(guān)模型冬季日相對(duì)濕度(H)0.572???Y=2.435×H0.9390.546???Y=5.963×H0.852冬季日最小相對(duì)濕度(Hmin)0.551???Y=-139.476+74.311×lnHmin0.504???Y=-52.479+95.458×lnHmin春季日相對(duì)濕度(H)0.322???Y=-24.172+25.575×lnH0.297???Y=-24.2+35.661×lnH春季日最小相對(duì)濕度(Hmin)0.325???Y=8.157+20.137×lnHmin0.274???Y=28.579+25.632×lnHmin秋季日相對(duì)濕度(H)0.307???Y=EXP(4.556-24.744/H)0.237???Y=EXP(4.866-18.237/H)秋季日最小相對(duì)濕度(Hmin)0.310???Y=EXP(4.433-10.714/Hmin)0.214???Y=EXP(4.752-7.099/Hmin)

3.4 PM2.5質(zhì)量濃度與氣溫的關(guān)系

在冬季(表3)，PM2.5質(zhì)量濃度與日平均氣溫及其距平，日最高、最低氣溫均呈正相關(guān)。在春季和秋季僅與氣溫距平值呈正相關(guān)，夏季則相關(guān)不顯著。

3.5 PM2.5質(zhì)量濃度與日照時(shí)數(shù)的關(guān)系

通過(guò)對(duì)PM2.5質(zhì)量濃度與日照時(shí)數(shù)相關(guān)性(表4)分析可知，除夏季外，PM2.5質(zhì)量濃度與日照時(shí)數(shù)、日照時(shí)數(shù)距平均呈負(fù)相關(guān)。這與王海暢等[31]研究結(jié)論一致，但是PM2.5質(zhì)量濃度與日照時(shí)數(shù)之間可能存在互為因果關(guān)系，一方面，日照有助于加速PM2.5的運(yùn)動(dòng)速度，促進(jìn)污染物的擴(kuò)散，還有可能加速光化學(xué)反應(yīng)及降解作用；另一方面，PM2.5質(zhì)量濃度增加，也會(huì)導(dǎo)致能見(jiàn)度降低，從而減少日照時(shí)數(shù)。

3.6 PM2.5質(zhì)量濃度與氣壓的關(guān)系

PM2.5質(zhì)量濃度與冬季日平均、最高、最低氣壓均呈負(fù)相關(guān)(表5)，氣壓是地面特征與其他氣象參數(shù)共同作用的結(jié)果，與風(fēng)速、氣溫、濕度和大氣云團(tuán)都具有密切的關(guān)系，氣壓的變化特征可以在一定程度上反映了這個(gè)地區(qū)的綜合特征。其他季節(jié)相關(guān)性不明顯。

表3 PM2.5質(zhì)量濃度與氣溫的相關(guān)性

Table 3 Correlation between PM2.5mass concentration and temperature

要素日平均PM2.5質(zhì)量濃度(Y)日最大PM2.5質(zhì)量濃度(Y)相關(guān)系數(shù)相關(guān)模型相關(guān)系數(shù)相關(guān)模型冬季日平均氣溫(T)0.362???Y=77.82×EXP(0.056×T)0.354???Y=124.616×EXP(0.051×T)冬季日平均氣溫距平(Td)0.464???Y=82.937×EXP(0.078×Td)0.439???Y=132.173×EXP(0.068×Td)冬季日最高氣溫(Tmax)0.276???Y=67.105×EXP(0.039×Tmax)0.266???Y=109.462×EXP(0.035×Tmax)冬季日最低氣溫(Tmin)0.410???Y=96.396×EXP(0.064×Tmin)0.417???Y=96.396×EXP(0.064×Tmin)春季日平均氣溫距平(Td)0.266???Y=63.642×EXP(0.028×Td)0.216???Y=98.277×EXP(0.022×Td)秋季日平均氣溫距平(Td)0.396???Y=60.453×EXP(0.065×Td)0.348???Y=92.793×EXP(0.055×Td)

表4 PM2.5質(zhì)量濃度與日照時(shí)數(shù)的相關(guān)性

Table 4 Correlation between PM2.5mass concentration and sunshine duration

要素日平均PM2.5質(zhì)量濃度(Y)日最大PM2.5質(zhì)量濃度(Y)相關(guān)系數(shù)相關(guān)模型相關(guān)系數(shù)相關(guān)模型冬季日照時(shí)數(shù)(S)-0.523???Y=160.798-10.189×S-0.470???Y=231.93-12.849×S冬季日照時(shí)數(shù)距平(Sd)-0.492???Y=106.467-9.474×Sd-0.435???Y=163.389-11.78×Sd春季日照時(shí)數(shù)(S)-0.284???Y=88.524-2.17×S-0.242???Y=122.585×EXP(-0.024×S)春季日照時(shí)數(shù)距平(Sd)-0.251???Y=72.099-1.887×Sd-0.204???Y=101.856×EXP(-0.02×Sd)夏季日照時(shí)數(shù)(S)——-0.173???Y=95.149-1.439×S夏季日照時(shí)數(shù)距平(Sd)-0.131Y=58.55-0.748×Sd-0.183???Y=85.415-1.554×Sd秋季日照時(shí)數(shù)(S)-0.276???Y=85.803-2.897×S-0.241???Y=126.567-3.696×S秋季日照時(shí)數(shù)距平(Sd)-0.247???Y=68.418-2.574×Sd-0.212???Y=104.428-3.231×Sd

表5 PM2.5質(zhì)量濃度與氣壓的相關(guān)性

Table 5 Correlation between PM2.5mass concentration and atmospheric pressure

要素日平均PM2.5質(zhì)量濃度(Y)日最大PM2.5質(zhì)量濃度(Y)相關(guān)系數(shù)相關(guān)模型相關(guān)系數(shù)相關(guān)模型冬季日平均氣壓(p)-0.291???Y=EXP(37.913-0.033×p)-0.286???Y=EXP(35.205-0.03×p)冬季日最高氣壓(pmax)-0.407???Y=EXP(54.282-0.049×pmax)-0.387???Y=EXP(48.498-0.043×pmax)冬季日最低氣壓(pmin)-0.265???Y=EXP(33.938-0.029×pmin)-0.296???Y=EXP(35.179-0.03×pmin)

3.7 PM2.5質(zhì)量濃度與降水量的關(guān)系

由表6可以看出，PM2.5質(zhì)量濃度與夏季、秋季日降水量呈負(fù)相關(guān)。按照24 h降水量標(biāo)準(zhǔn)，分別統(tǒng)計(jì)分析夏季小雨到大暴雨各量級(jí)在降雨前后平均PM2.5質(zhì)量濃度變化情況，如表7所示。可以看出，各量級(jí)降水當(dāng)天平均PM2.5質(zhì)量濃度均較前一天呈下降趨勢(shì)，而且下降幅度隨著降水量級(jí)增大而增大，小雨、中雨、大雨、暴雨平均下降幅度依次為2.3%、10.5%、17.2%和35.1%以上。證明降水對(duì)PM2.5顆粒物或氣溶膠有淋溶洗消的作用，能有效降低PM2.5質(zhì)量濃度[32]，而且隨著雨強(qiáng)增大，淋溶洗消的作用越顯著[33]。同時(shí)也發(fā)現(xiàn)，除大暴雨外，其他降水對(duì)雨后一天的空氣凈化也起到一定的作用。

表6 PM2.5質(zhì)量濃度與降水量的相關(guān)性

Table 6 Correlation between PM2.5mass concentration and precipitation

要素日平均PM2.5質(zhì)量濃度(Y)日最大PM2.5質(zhì)量濃度(Y)相關(guān)系數(shù)相關(guān)模型相關(guān)系數(shù)相關(guān)模型夏季日降水量(R)-0.210???Y=EXP(4.03-0.006×R)-0.153??Y=EXP(4.404-0.004×R)秋季日降水量(R)-0.144?Y=EXP(4.133-0.02×R)-0.147??Y=EXP(4.56-0.02×R)

表7 夏季降水前后PM2.5質(zhì)量濃度變化情況

Table 7 Change of PM2.5mass concentration before and after summer rainfall

雨量等級(jí)日期濃度/(μg·m-3)較昨天/%較前兩天/%D-161.1--小雨D59.7-2.3D+155.0-7.9-10.0D-159.1--中雨D52.9-10.5-D+150.1-5.1-15.0D-161.4--大雨D50.9-17.2-D+157.312.7-5.7D-154.5--暴雨D35.2-35.4-D+138.810.2-28.8D-150.7--大暴雨D32.9-35.1-D+166.2101.230.5

注：D為下雨當(dāng)天，D-1為下雨前一天，D+1為下雨后一天。

3.8 PM2.5質(zhì)量濃度與云量的關(guān)系

PM2.5質(zhì)量濃度與冬季、春季和秋季日平均總云量呈正相關(guān)(表8)。云量多，則日照時(shí)間短，光照強(qiáng)度減弱，對(duì)污染物光化學(xué)降解可能會(huì)產(chǎn)生一定的影響，同時(shí)和PM2.5質(zhì)量濃度與日照時(shí)數(shù)呈負(fù)相關(guān)結(jié)論一致。

4 結(jié)論

1)PM2.5質(zhì)量濃度隨季節(jié)變化差異性較大，濟(jì)南市PM2.5質(zhì)量濃度值較高時(shí)段出現(xiàn)在11月—次年2月，與北方供暖時(shí)期一致，冬季平均和最大PM2.5質(zhì)量濃度值都是最高，春季和秋季次之，夏季濃度最低，冬季污染嚴(yán)重程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他季節(jié)。1月和12月PM2.5質(zhì)量濃度最高，而8月處于全年最低水平。PM2.5質(zhì)量濃度呈顯著的逐年遞減趨勢(shì)，冬季出現(xiàn)重度污染事件也呈逐年減少趨勢(shì)。

表8 PM2.5質(zhì)量濃度與云量的相關(guān)性

Table 8 Correlation between PM2.5mass concentration and cloud cover

要素日平均PM2.5質(zhì)量濃度(Y)日最大PM2.5質(zhì)量濃度(Y)相關(guān)系數(shù)相關(guān)模型相關(guān)系數(shù)相關(guān)模型冬季日平均總云量(C)0.280???Y=73.458×EXP(0.049×C)0.259???Y=119.494×EXP(0.042×C)春季日平均總云量(C)0.160??Y=66.497+1.391×C0.137?Y=101.927+1.747×C秋季日平均總云量(C)0.218???Y=59.354+2.372×C0.193???Y=92.771+3.05×C

2)四季PM2.5質(zhì)量濃度均與風(fēng)速呈反比例關(guān)系，表明風(fēng)對(duì)污染物有擴(kuò)散和稀釋作用。在不同風(fēng)向上PM2.5質(zhì)量濃度存在顯著差異性，在N風(fēng)向和盛行主導(dǎo)風(fēng)向ESE上均出現(xiàn)了濃度較大值，一方面可能與污染物的異地輸送有關(guān)，另一方面與濟(jì)南的特殊地形影響有關(guān)。濟(jì)南SW—S—SE偏東一帶被泰山山脈包圍，當(dāng)城市和污染源均在背風(fēng)側(cè)時(shí)，污染物會(huì)被下沉氣流帶至地面，難以擴(kuò)散，很容易造成高濃度污染；當(dāng)城市和污染源在山脈迎風(fēng)側(cè)，受山體阻擋，迎風(fēng)坡抬升過(guò)程會(huì)造成堆積污染，導(dǎo)致重復(fù)污染；冬季較容易出現(xiàn)逆溫現(xiàn)象，山脈地形影響也會(huì)加重逆溫，從而使污染程度加重。

3)冬季、春季和秋季，PM2.5質(zhì)量濃度與相對(duì)濕度和平均總云量呈正相關(guān)，與日照時(shí)數(shù)、日照時(shí)數(shù)距平呈負(fù)相關(guān)；冬季，PM2.5質(zhì)量濃度與平均氣溫及其距平、最高、最低氣溫均呈正相關(guān)，與平均、最高、最低氣壓均呈負(fù)相關(guān)；春季和秋季，PM2.5質(zhì)量濃度與氣溫距平值呈正相關(guān)；夏季和秋季，PM2.5質(zhì)量濃度與日降水量呈負(fù)相關(guān)，降水對(duì)PM2.5有顯著的淋溶洗消作用，雨強(qiáng)越大，洗消作用越顯著。上述相關(guān)顯著性水平均通過(guò)P≤0.01顯著性檢驗(yàn)。

4)關(guān)于PM2.5質(zhì)量濃度與日照時(shí)數(shù)、云量和氣壓呈顯著相關(guān)性的物理機(jī)制，尚需進(jìn)一步研究。