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摘 要：当前，随着生态文明建设的深入实践，人们的环保意识不断提高，空气质量作为判别环境好坏的直观标准之一，愈发受到社会关注。该文研究了2016年含山县大气污染物PM2.5的变化特征，对PM2.5数据进行统计分析，分析含山县PM2.5的污染水平，然后重点探究了PM2.5质量浓度日数据与气象要素气压、气温、湿度、降水量、风速的相关性。结果表明：含山县1月、2月、3月、12月的PM2.5污染较为严重，PM2.5日平均质量浓度与气压正相关，与气温、湿度、降水量、风速负相关。该文结论可以为当地通过气象要素的变化分析预测空气质量提供参考依据。
关键词：含山县；大气污染物；PM2.5；质量浓度；污染特征；气象要素；相关性
中图分类号 X831 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2017）24-0136-04
Abstract：Currently，with deepening practice of ecological civilization construction and continuous improvement of people’s awareness of environmental protection，the air quality has been considered as one of the visible standards to judge the environment status and got more and more attention from the social public. This thesis makes research on the change characteristics of air pollutant PM2.5 in Hanshan County in 2016，and focuses on the study about the correlation between daily data of PM2.5 mass concentration and meteorological elements including atmospheric pressure，temperature，humidity，precipitation and wind speed，etc. The result shows that，the PM2.5 pollution of Hanshan County was serious in January，February，March and December，and PM2.5 daily average mass concentration is positively correlated with air pressure，but negatively correlated with temperature，humidity，precipitation and wind speed. The conclusion of this thesis can provide theoretical reference to local meteorological research center for predicting the air quality through analysis on the change of meteorological elements.
Key words：Hanshan County；Air pollutant；PM2.5；Mass concentration；Pollution characteristic；Meteorological elements；Correlation
PM2.5是环境空气中直径小于2.5μm的细微颗粒，具有粒径小，面积大，活性强，易附带有毒、有害物质的特点，又因其在大气中停留时间长，输送距离远，因此对人体健康和大气环境质量的影响非常大，是大气污染的重要标志物。空气中PM2.5质量浓度越高，代表空气污染越严重。
当前，随着科学发展观的落实，生态文明建设的深入，人民的环境保护意识愈发提高，空气质量作为与百姓生活紧密联系的环保指标，越来越受到关注。有研究表明，PM2.5的积累、稀释、扩散、清除受气象要素影响较大，而且PM2.5的来源和变化特征有着较为明显的地域差异。因此，研究含山县大气污染物PM2.5质量浓度与气象要素的相关性可以为当地的PM2.5的监测、预警和污染物防治提供重要参考，对于提高气象部门的气象服务水平具有重要的促進作用。
本文利用含山县2016年PM2.5质量浓度监测数据和气象数据，对含山县PM2.5浓度的污染水平、变化规律及与气象要素的相关性进行了分析，以期对含山县的空气污染防治提供基础信息和建议。
1 数据与处理方法
1.1 资料来源 本文研究数据来自于含山县国家气象观测站2016年1月1日至2016年12月31日的监测数据。气象数据选取了气压、气温、相对湿度、降雨量、风速的小时平均值，PM2.5质量浓度的小时平均值。
1.2 数据处理方法 根据国家GB 3095—2012《环境空气质量标准》，环境空气功能区分为两类：一类区为自然保护区、风景名胜区和其他需要特殊保护的区域；二类区为居住区、商业交通居民混合区、文化区、工业区和农村地区。两类区分别适用两级PM2.5浓度值：PM2.5的日平均浓度一级限值为35μg/m3，二级限值为75μg/m3。使用Excel软件对PM2.5数据总体特征进行统计分析，研究其月变化特征，根据国家GB 3095—2012《环境空气质量标准》，分析含山县PM2.5的污染水平。根据选取的气象要素和PM2.5质量浓度的小时平均值进行日平均，然后使用SPSS软件研究PM2.5与气象要素的相关性，文中采用Spearman秩相关系数分析PM2.5与气象要素之间的非参数相关性。 2 结果与分析
2.1 PM2.5的月变化特征分析 通过对含山县2016年1月1日至2016年12月31日的PM2.5质量浓度统计分析，根据图1可以知道含山县PM2.5月平均质量浓度最大的是1月，达到115.59μg/m3，其次是3月，月平均质量浓度达到100.95μg/m3。另外，2月与12月月平均质量浓度（分别为74.76μg/m3和66.34μg/m3）也明显大于其他月份。PM2.5月平均质量浓度最小的是10月，月平均质量浓23.66μg/m3，其次是6月，为28.62μg/m3。
由表1可知，PM2.5月平均质量浓度较大的1月、2月、3月、12月所对应的超标率分别为54.8%、41.4%、64.5%、45.2%；PM2.5月平均质量浓度较小的6月、10月所对应的超标率均为0。
2.2 PM2.5质量浓度与气象要素的相关性分析
2.2.1 PM2.5质量浓度与气压的相关性分析 由表2可知，2016年含山县PM2.5日平均质量浓度与气压呈显著正相关，通过了0.01的显著性检验。从图1可以看出，1、2、3、12月气压较高，此时含山县受大陆高压系统控制，气团稳定，多晴朗天气，内部下沉气流不利PM2.5的扩散，造成PM2.5的堆积，质量浓度偏高。当含山县多受低压系统控制，气团不稳定，垂直上升运动频繁，多云雨天气，有利于PM2.5的扩散与稀释，这是造成含山县4—10月PM2.5质量浓度较低的原因之一。夏季（6—8月）低压对PM2.5质量浓度的影响表现的尤其明显。
2.2.2 PM2.5质量浓度与气温的相关性分析 由表2可知，2016年含山县PM2.5日平均质量浓度与气温呈显著负相关，通过了0.01的显著性检验。从图3可以看出，2016年上半年PM2.5日平均质量浓度随着气温的升高呈现出总体下降的趋势，下半年则随着气温的下降而逐渐升高。在PM2.5日平均质量浓度较高的1、2、3、12月，气温大多数在10℃以下（平均气温低于10℃的天数1月有29d，2月有24d，3月有12d，12月有27d），属于以候平均气温划分的冬季（含山县境大致3月下旬入春，11月下旬入冬）。因此PM2.5日平均质量浓度与气温呈显著负相关的原因可能有2个方面：一是温度升高致使近地层大气活跃，产生剧烈的垂直上升运动，对流运动旺盛，加快了PM2.5的扩散，导致PM2.5质量浓度降低；二是冬季气温低，居民取暖导致PM2.5来源增加，同时大气层结较为稳定，空气无法上下对流，污染物积聚就很难扩散，最终造成PM2.5质量浓度升高。
2.2.3 PM2.5质量浓度与相对湿度的相关性分析 由表2可知，2016年含山县PM2.5日平均质量浓度与相对湿度呈显著负相关，通过了0.01的显著性检验。含山县属北亚热带温润性季风气候，全年湿度较大。从图4可以看出，含山县冬季湿度最小，2016年有65d湿度在70%以下，1、2、3月有38d湿度在70%以下，约占全年的58.46%；夏季湿度较大，湿度大都在80%以上，与含山县PM2.5平均质量浓度冬季高，夏季低的规律吻合。图4中，当一天中相对湿度大于80%且是极大值时，该天中的PM2.5质量浓度属于极小值。 整体来看，随着相对湿度的增大，PM2.5质量浓度呈降低趋势。出现该现象的原因可能是由于湿度增大，空气中水汽含量增多，大气中的PM2.5颗粒被液滴吸附沉降到地面，造成PM2.5质量浓度降低。此外，当空气湿度大于80%时，容易形成降雨，对空气中的颗粒物有冲刷作用，这也会造成空气中PM2.5颗粒减少。
2.2.4 PM2.5质量浓度与降水量的相关性分析 由表2可知，2016年含山县PM2.5日平均质量浓度与降水量呈显著负相关，通过了0.01的显著性检验。从图5可以看到，在有降雨的情况下，PM2.5质量浓度均维持在较低水平，并且降水量越大PM2.5质量浓度越低。但当降水量达到中雨级别，即24h降雨量大于10mm后，降水对PM2.5质量浓度的影响效果基本一致，如PM2.5质量浓度最小值为4.83μg/m3，此时的降水量为46mm，但是2016年降水量最大出现在7月1日，为216.5mm，此时的PM2.5质量浓度为5.51μg/m3，差别并不是很大。这说明降水对空气中PM2.5颗粒物的冲刷作用会明显降低PM2.5质量浓度，但当降水达到一定强度，降水的冲刷效果将维持不变。
2.2.5 PM2.5质量浓度与风速的相关性分析 由表2可知，2016年含山县PM2.5日平均质量浓度与风速呈显著负相关，通过了0.01的显著性检验，但相关系数0.210表明二者属于低度相关。从图6可以看出，PM2.5质量浓度的变化趋势与风速的变化趋势并无明显的相关规律，但是当风速增大到一定程度时，PM2.5质量浓度会明显降低。所以，风速促进PM2.5的扩散只能在达到一定等级时才能起到效果。分析图6可知，当风速达到2m/s时，对降低PM2.5质量浓度有较为明显的效果。
3 结论
（1）通过对含山县2016年PM2.5日平均质量浓度统计分析，发现1月、2月、3月、12月含山县PM2.5污染较为严重，而6月、10月PM2.5月平均质量浓度较小，污染跟小。
（2）通过分析含山县2016年PM2.5日平均质量浓度与气象要素的相关性，得出PM2.5日平均质量浓度与气压呈显著正相关，与气温呈显著负相关，与相对湿度呈显著负相关，降水可以有效降低PM2.5质量浓度，较大的风速可以加大PM2.5的稀释扩散，从而降低PM2.5质量浓度。
（3）本文的研究结论可以为含山县的空气质量预报提供参考，尤其在含山县受PM2.5污染较严重的冬季和春季，通过气象要素的对比分析，预测PM2.5的变化趋势，为政府部门提供空气污染防治方面的参考意见。
参考文献
[1]孙冉，王成都，刘国东.2014年成都市PM2.5 污染及其与气象要素的关系[J].环境工程，2015，33：472-475.
[2]牛琳琳，魏楠，孙琳琳，等.2014年盘锦市气象要素对大气污染物PM2.5 的影响[J].现代农业科技，2015（20）：180-182.
[3]李芳，何卫平，张兆年，等.宜昌市PM10污染物特征及与气象要素的关系[J].环境资源与环保，2015（1）：126-127.
[4]万欣，王磊，张亚楠，等.气象要素对南京市南郊大气PM2.5 质量浓度的影响 [J].江苏林业科技，2015，42（6）：1-4.
[5]刘秀，李亚琴，邸秀秀.阜阳市大气颗粒物PM10与降水关系的分析 [J].科技创新导报，2015（28）：159-160.
[6]曾静，王美娥，张红星.北京市夏秋季大气PM2.5 浓度与气象要素的相关性[J].应用生态学报，2014，25（9）：2695-2699.
[7]董繼元，刘兴荣，张本忠，等.兰州市大气相对湿度与PM10浓度和大气能见度的相关性分析[J].生态环境学报，2015，24（12）：1995-2001. （责编：张宏民）
关键词：含山县；大气污染物；PM2.5；质量浓度；污染特征；气象要素；相关性
中图分类号 X831 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2017）24-0136-04
Abstract：Currently，with deepening practice of ecological civilization construction and continuous improvement of people’s awareness of environmental protection，the air quality has been considered as one of the visible standards to judge the environment status and got more and more attention from the social public. This thesis makes research on the change characteristics of air pollutant PM2.5 in Hanshan County in 2016，and focuses on the study about the correlation between daily data of PM2.5 mass concentration and meteorological elements including atmospheric pressure，temperature，humidity，precipitation and wind speed，etc. The result shows that，the PM2.5 pollution of Hanshan County was serious in January，February，March and December，and PM2.5 daily average mass concentration is positively correlated with air pressure，but negatively correlated with temperature，humidity，precipitation and wind speed. The conclusion of this thesis can provide theoretical reference to local meteorological research center for predicting the air quality through analysis on the change of meteorological elements.
Key words：Hanshan County；Air pollutant；PM2.5；Mass concentration；Pollution characteristic；Meteorological elements；Correlation
PM2.5是环境空气中直径小于2.5μm的细微颗粒，具有粒径小，面积大，活性强，易附带有毒、有害物质的特点，又因其在大气中停留时间长，输送距离远，因此对人体健康和大气环境质量的影响非常大，是大气污染的重要标志物。空气中PM2.5质量浓度越高，代表空气污染越严重。
当前，随着科学发展观的落实，生态文明建设的深入，人民的环境保护意识愈发提高，空气质量作为与百姓生活紧密联系的环保指标，越来越受到关注。有研究表明，PM2.5的积累、稀释、扩散、清除受气象要素影响较大，而且PM2.5的来源和变化特征有着较为明显的地域差异。因此，研究含山县大气污染物PM2.5质量浓度与气象要素的相关性可以为当地的PM2.5的监测、预警和污染物防治提供重要参考，对于提高气象部门的气象服务水平具有重要的促進作用。
本文利用含山县2016年PM2.5质量浓度监测数据和气象数据，对含山县PM2.5浓度的污染水平、变化规律及与气象要素的相关性进行了分析，以期对含山县的空气污染防治提供基础信息和建议。
1 数据与处理方法
1.1 资料来源 本文研究数据来自于含山县国家气象观测站2016年1月1日至2016年12月31日的监测数据。气象数据选取了气压、气温、相对湿度、降雨量、风速的小时平均值，PM2.5质量浓度的小时平均值。
1.2 数据处理方法 根据国家GB 3095—2012《环境空气质量标准》，环境空气功能区分为两类：一类区为自然保护区、风景名胜区和其他需要特殊保护的区域；二类区为居住区、商业交通居民混合区、文化区、工业区和农村地区。两类区分别适用两级PM2.5浓度值：PM2.5的日平均浓度一级限值为35μg/m3，二级限值为75μg/m3。使用Excel软件对PM2.5数据总体特征进行统计分析，研究其月变化特征，根据国家GB 3095—2012《环境空气质量标准》，分析含山县PM2.5的污染水平。根据选取的气象要素和PM2.5质量浓度的小时平均值进行日平均，然后使用SPSS软件研究PM2.5与气象要素的相关性，文中采用Spearman秩相关系数分析PM2.5与气象要素之间的非参数相关性。 2 结果与分析
2.1 PM2.5的月变化特征分析 通过对含山县2016年1月1日至2016年12月31日的PM2.5质量浓度统计分析，根据图1可以知道含山县PM2.5月平均质量浓度最大的是1月，达到115.59μg/m3，其次是3月，月平均质量浓度达到100.95μg/m3。另外，2月与12月月平均质量浓度（分别为74.76μg/m3和66.34μg/m3）也明显大于其他月份。PM2.5月平均质量浓度最小的是10月，月平均质量浓23.66μg/m3，其次是6月，为28.62μg/m3。
由表1可知，PM2.5月平均质量浓度较大的1月、2月、3月、12月所对应的超标率分别为54.8%、41.4%、64.5%、45.2%；PM2.5月平均质量浓度较小的6月、10月所对应的超标率均为0。
2.2 PM2.5质量浓度与气象要素的相关性分析
2.2.1 PM2.5质量浓度与气压的相关性分析 由表2可知，2016年含山县PM2.5日平均质量浓度与气压呈显著正相关，通过了0.01的显著性检验。从图1可以看出，1、2、3、12月气压较高，此时含山县受大陆高压系统控制，气团稳定，多晴朗天气，内部下沉气流不利PM2.5的扩散，造成PM2.5的堆积，质量浓度偏高。当含山县多受低压系统控制，气团不稳定，垂直上升运动频繁，多云雨天气，有利于PM2.5的扩散与稀释，这是造成含山县4—10月PM2.5质量浓度较低的原因之一。夏季（6—8月）低压对PM2.5质量浓度的影响表现的尤其明显。
2.2.2 PM2.5质量浓度与气温的相关性分析 由表2可知，2016年含山县PM2.5日平均质量浓度与气温呈显著负相关，通过了0.01的显著性检验。从图3可以看出，2016年上半年PM2.5日平均质量浓度随着气温的升高呈现出总体下降的趋势，下半年则随着气温的下降而逐渐升高。在PM2.5日平均质量浓度较高的1、2、3、12月，气温大多数在10℃以下（平均气温低于10℃的天数1月有29d，2月有24d，3月有12d，12月有27d），属于以候平均气温划分的冬季（含山县境大致3月下旬入春，11月下旬入冬）。因此PM2.5日平均质量浓度与气温呈显著负相关的原因可能有2个方面：一是温度升高致使近地层大气活跃，产生剧烈的垂直上升运动，对流运动旺盛，加快了PM2.5的扩散，导致PM2.5质量浓度降低；二是冬季气温低，居民取暖导致PM2.5来源增加，同时大气层结较为稳定，空气无法上下对流，污染物积聚就很难扩散，最终造成PM2.5质量浓度升高。
2.2.3 PM2.5质量浓度与相对湿度的相关性分析 由表2可知，2016年含山县PM2.5日平均质量浓度与相对湿度呈显著负相关，通过了0.01的显著性检验。含山县属北亚热带温润性季风气候，全年湿度较大。从图4可以看出，含山县冬季湿度最小，2016年有65d湿度在70%以下，1、2、3月有38d湿度在70%以下，约占全年的58.46%；夏季湿度较大，湿度大都在80%以上，与含山县PM2.5平均质量浓度冬季高，夏季低的规律吻合。图4中，当一天中相对湿度大于80%且是极大值时，该天中的PM2.5质量浓度属于极小值。 整体来看，随着相对湿度的增大，PM2.5质量浓度呈降低趋势。出现该现象的原因可能是由于湿度增大，空气中水汽含量增多，大气中的PM2.5颗粒被液滴吸附沉降到地面，造成PM2.5质量浓度降低。此外，当空气湿度大于80%时，容易形成降雨，对空气中的颗粒物有冲刷作用，这也会造成空气中PM2.5颗粒减少。
2.2.4 PM2.5质量浓度与降水量的相关性分析 由表2可知，2016年含山县PM2.5日平均质量浓度与降水量呈显著负相关，通过了0.01的显著性检验。从图5可以看到，在有降雨的情况下，PM2.5质量浓度均维持在较低水平，并且降水量越大PM2.5质量浓度越低。但当降水量达到中雨级别，即24h降雨量大于10mm后，降水对PM2.5质量浓度的影响效果基本一致，如PM2.5质量浓度最小值为4.83μg/m3，此时的降水量为46mm，但是2016年降水量最大出现在7月1日，为216.5mm，此时的PM2.5质量浓度为5.51μg/m3，差别并不是很大。这说明降水对空气中PM2.5颗粒物的冲刷作用会明显降低PM2.5质量浓度，但当降水达到一定强度，降水的冲刷效果将维持不变。
2.2.5 PM2.5质量浓度与风速的相关性分析 由表2可知，2016年含山县PM2.5日平均质量浓度与风速呈显著负相关，通过了0.01的显著性检验，但相关系数0.210表明二者属于低度相关。从图6可以看出，PM2.5质量浓度的变化趋势与风速的变化趋势并无明显的相关规律，但是当风速增大到一定程度时，PM2.5质量浓度会明显降低。所以，风速促进PM2.5的扩散只能在达到一定等级时才能起到效果。分析图6可知，当风速达到2m/s时，对降低PM2.5质量浓度有较为明显的效果。
3 结论
（1）通过对含山县2016年PM2.5日平均质量浓度统计分析，发现1月、2月、3月、12月含山县PM2.5污染较为严重，而6月、10月PM2.5月平均质量浓度较小，污染跟小。
（2）通过分析含山县2016年PM2.5日平均质量浓度与气象要素的相关性，得出PM2.5日平均质量浓度与气压呈显著正相关，与气温呈显著负相关，与相对湿度呈显著负相关，降水可以有效降低PM2.5质量浓度，较大的风速可以加大PM2.5的稀释扩散，从而降低PM2.5质量浓度。
（3）本文的研究结论可以为含山县的空气质量预报提供参考，尤其在含山县受PM2.5污染较严重的冬季和春季，通过气象要素的对比分析，预测PM2.5的变化趋势，为政府部门提供空气污染防治方面的参考意见。
参考文献
[1]孙冉，王成都，刘国东.2014年成都市PM2.5 污染及其与气象要素的关系[J].环境工程，2015，33：472-475.
[2]牛琳琳，魏楠，孙琳琳，等.2014年盘锦市气象要素对大气污染物PM2.5 的影响[J].现代农业科技，2015（20）：180-182.
[3]李芳，何卫平，张兆年，等.宜昌市PM10污染物特征及与气象要素的关系[J].环境资源与环保，2015（1）：126-127.
[4]万欣，王磊，张亚楠，等.气象要素对南京市南郊大气PM2.5 质量浓度的影响 [J].江苏林业科技，2015，42（6）：1-4.
[5]刘秀，李亚琴，邸秀秀.阜阳市大气颗粒物PM10与降水关系的分析 [J].科技创新导报，2015（28）：159-160.
[6]曾静，王美娥，张红星.北京市夏秋季大气PM2.5 浓度与气象要素的相关性[J].应用生态学报，2014，25（9）：2695-2699.
[7]董繼元，刘兴荣，张本忠，等.兰州市大气相对湿度与PM10浓度和大气能见度的相关性分析[J].生态环境学报，2015，24（12）：1995-2001. （责编：张宏民）