2014—2017年西安市PM2.5污染特征及影响因子

第３８卷　第３期２０２０年６月
干　旱　气　象
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｒｉｄＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ
Ｖｏｌ．３８　Ｎｏ．３
Ｊｕｎｅ
，２０２０黄　蕾，毕　旭，杨晓春，等．２０１４—２０１７年西安市ＰＭ２．５污染特征及影响因子［Ｊ］．干旱气象，２０２０，３８（３）：４４０－４４７，［ＨＵＡＮＧＬｅｉ，ＢＩＸｕ，ＹＡＮＧＸｉａｏｃｈｕｎ，ｅｔａｌ．ＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆＰＭ２．５ＰｏｌｌｕｔｉｏｎａｎｄＩｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＦａｃｔｏｒｓｉｎＸｉ’ａｎＤｕｒｉｎｇ２０１４－２０１７［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｒｉｄＭｅ ｔｅｏｒｏｌｏｇｙ，２０２０，３８（３）：４４０－４４７］，ＤＯＩ：１０．１１７５５／ｊ．ｉｓｓｎ．１００６－７６３９（２０２０）－０３－０４４０
２０１４—２０１７年西安市ＰＭ２．５
污染特征及影响因子
黄　蕾，毕　旭，杨晓春，翟　园，金丽娜，高宇星
（陕西省西安市气象台，陕西　西安　７１００１６）
摘　要：利用２０１４—２０１７年西安市ＰＭ２．５日平均质量浓度资料，分析ＰＭ２．５质量浓度的年、月及采暖期和非采暖期的变化特征，并结合气象要素日观测资料分析各气象要素在不同季节与ＰＭ２．５质量浓度的相关性；利用２０１７年１３个国控环境空气质量监测站点的ＰＭ２．５逐时质量浓度数据分析西安地区ＰＭ２．５空间分布差异及日变化特征。

结果表明：ＰＭ２．５质量浓度月际变化呈现出明显的“Ｕ”型特征，冬季ＰＭ２．５质量浓度较高，夏季相对较低；每年１—２月、１１—１２月ＰＭ２．５差异显著，该时段平均风速、降水量及冷空气活动次数对ＰＭ２．５质量浓度有一定影响。

供暖期ＰＭ２．５超标日数及其所占全年超标日数的百分比均有逐年增加趋势，而非供暖期两者则呈逐年下降趋势。

夏季西安各地区ＰＭ２．５质量浓度差异相对较小，而冬季则相对较大。

西安ＰＭ２．５质量浓度存在明显日变化特征，其昼夜变化规律为“Ｍ”型，不同站点的ＰＭ２．５污染差异主要在夜间。

不同季节气温、相对湿度、风速及降水与ＰＭ２．５质量浓度的相关性不同，低温高湿、小风速及无降水日出现高等级ＰＭ２．５污染的可能性较高。

统计得到不同等级ＰＭ２．５污染时各气象要素范围，对ＰＭ２．５污染的空气质量预报有一定的指示意义。

关键词：ＰＭ２．５
；时间变化；空间分布；气象条件文章编号：１００６－７６３９（２０２０）０３－０４４０－０８　ＤＯＩ：１０．１１７５５／ｊ．ｉｓｓｎ．１００６－７６３９（２０２０）－０３－０４４０中图分类号：Ｘ５１３ 文献标志码：Ａ
收稿日期：２０１９－０２－１０；改回日期：２０１９－０６－２６ 基金项目：西安市气象局科学技术研究项目（ｘｑｋｙ２０１９－１６）资助 作者简介：黄蕾（１９９１—），女，硕士研究生，工程师，从事短期天气预报及环境气象研究．Ｅ－ｍａｉｌ：３１３６９５０９６＠ｑｑ．ｃｏｍ。

引　言
随着我国经济高速发展、城市化进程的加快，环境污染问题与日俱增。

多种大气污染物中，直径小于等于２．５μｍ的ＰＭ２．５由于粒径小，可以深入到人体细支气管和肺泡的位置，且带有大量的有毒、有害物质，在大气中的停留时间长、输送距离远，因而对
人体健康和大气环境的影响更大［１］
；同时，ＰＭ２．５也是造成城市大气能见度下降的主要原因之一［２］，因
此ＰＭ２．５污染更受公众关注。

２０１２年２月，国家环境保护部与国家质量监督检验检疫总局颁布的《环
境环境空气质量标准》（ＧＢ３０９５—２０１２）［３］
增设了
ＰＭ２．５质量标准。

近年来，我国部分中心城市常出现影响范围大、持续时间长的ＰＭ２．５重污染情况，城市产业结构和地形因素是导致ＰＭ２．５严重污染的重要原因
［４］
，且ＰＭ２．５
在城区和郊区的分布存在差异，其质量浓度变化具有明显的日、月和季节特征［５－６］
，同
时气象条件对ＰＭ２．５质量浓度的变化有不同影
响［６－８］。

西安位于关中腹部，介于陕北高原与秦岭山地之间，为东宽西窄的喇叭口地形，其特殊地形使得西安大气污染物自然扩散能力较弱，西安常年平均风
速较小，２００５—２０１３年年平均风速为２．５ｍ·ｓ－１，
近年来西安风速逐渐减小，２０１４及２０１５年平均风
速为２．３ｍ·ｓ－１，２０１７年仅为２．１ｍ·ｓ－１，这使得
西安大气扩散能力变差。

过去１０ａ西安经济高速发展，工业生产、机动车尾气、建筑施工、冬季取暖烧煤等排放的有害物质明显增多且难以扩散，导致空气污染越发严重。

研究发现ＰＭ２．５为西安大气污染期间的主要污染物，在大气重污染与无污染期间气象要素差异明显，气温、风速、降水及冷空气强度对
ＰＭ２．５质量浓度影响明显，稳定的大气层结、地面低风速及高相对湿度有利于污染天气持续；弱降水对污染
物的湿沉降作用不明显，反而加剧空气污染［９－１３］
，同
时关中喇叭口地形以及关中东部持续的强东风使得
西安本地污染叠加传输污染累积加强［１４］。

近年来西安持续的城市化发展，导致污染日益加重。

由于２０１３年以前西安ＰＭ２．５监测资料缺失，本文利用２０１４—２０１７年ＰＭ２．５监测资料及地面气象要素观测资料，对西安市近几年ＰＭ２．５污染特征进行分析，并探讨ＰＭ２．５污染状况及其与气象要素的关系，以期为西安大气污染防治政策提供一定参考。

１　资　料
采用２０１４—２０１７年西安市泾河国家基本气象站的逐日平均气温、相对湿度、降水、平均风速等观测资料；２０１４—２０１７年西安市ＰＭ２．５日平均质量浓度资料，取自中国空气质量在线监测分析平台，用于分析西安市ＰＭ２．５质量浓度的年变化特征；２０１７年分站点的ＰＭ２．５逐时质量浓度数据来自西安市环境保护局设置在市内和郊区的１３个环境空气质量监测国控点，用于分析西安地区ＰＭ２．５质量浓度的空间分布差异及日变化特征。

西安市泾河气象站与环境空气质量监测站位置见图１。

图１　西安市泾河气象站及１３个环境监测站点位置Ｆｉｇ．１　ＴｈｅｌｏｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＪｉｎｇｈｅｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｓｔａｔｉｏｎａｎｄ１３ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｔａｔｉｏｎｓｉｎＸｉ’ａｎ
２　结果分析
２．１　ＰＭ２．５
质量浓度的年际和月际变化从西安市ＰＭ２．５
质量浓度的年平均变化（图２）可以看出，２０１４—２０１７年期间，年均ＰＭ２．５
质量浓度都较高，且均超过ＧＢ３０９５—２０１２中的二级要求（３５μｇ·ｍ－３）。

其中２０１４年年均值为７５μｇ·ｍ－３，２０１５年明显下降至５７．９μｇ·ｍ－３，２０１６年又回升至７１．４μｇ·ｍ－３，２０１７年与２０１６年差别不大。

ＰＭ２．５超标日数的年变化与其质量浓度趋势相似，２０１４年超标日数为２９８ｄ，２０１５年为２６０ｄ，２０１６和２０１７年略有增加，分别为２６６ｄ和２６２ｄ。

图２　２０１４—２０１７年西安市ＰＭ２．５质量浓度及其超标日数年际变化Ｆｉｇ．２　ＡｎｎｕａｌｃｈａｎｇｅｏｆｍｅａｎＰＭ２．５ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎａｎｄｄａｙｓｅｘｃｅｅｄｉｎｇｓｔａｎｄａｒｄｏｆＰＭ２．５ｐ
ｏｌｌｕｔｉｏｎｉｎＸｉ’ａｎｄｕｒｉｎｇ２０１４－２０１７ 从月平均ＰＭ２．５质量浓度变化（图３）可知，ＰＭ２．５质量浓度在一年内呈现明显的“Ｕ”型特征，冬季较高，夏季相对较低。

２０１４—２０１７年，不同年份ＰＭ２．５质量浓度差异主要表现在１、２月及１１、１２月，２０１７年１月、２０１４年２月及２０１６年１２月的ＰＭ２．５质量浓度均明显高于其他年份对应月份，而４—１０
月各年相差不大。

图３　２０１４—２０１７年西安市ＰＭ２．５
平均质量浓度月际变化Ｆｉｇ．３　ＭｏｎｔｈｌｙｃｈａｎｇｅｏｆｍｅａｎＰＭ２．５ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｉｎＸｉ’ａｎｄｕｒｉｎｇ２０１４－２０１７
秋冬季节污染严重且降水较少，在假定污染源不变的情况下，大气污染物的扩散和清除主要依赖于冷空气带来的大风和降水。

为探讨不同年份ＰＭ２．５
污染差异的影响因素，统计２０１４—２０１７年１
４４　第３期
黄　蕾等：２０１４—２０１７年西安市ＰＭ２．５污染特征及影响因子
１—２月、１１—１２月平均风速及冷空气活动情况（表１）。

从表１可看出，２０１５年１—２月、１１—１２月平均风速和４８ｈ降温幅度４℃以上的冷空气活动均高于其他年份，这是２０１５年ＰＭ２．５质量浓度较低的原因之一；而２０１７年１—２月、１１—１２月平均风速、降水量、冷空气活动次数均低于其他年份，ＰＭ２．５质量浓度最高，可见不同年份ＰＭ２．５污染状况差异与气象条件有一定关系。

２．２　采暖期与非采暖期ＰＭ２．５
质量浓度变化西安市集中采暖期为每年的１１月１５日至次年３月１５日。

计算可知２０１４—２０１７年采暖期的平均ＰＭ２．５质量浓度为１０６．３μｇ·ｍ－３，非采暖期则为４８．７μｇ·ｍ－３，采暖期ＰＭ２．５质量浓度是非采暖期
的两倍多。

对比西安采暖期与非采暖期ＰＭ２．５质量浓度的年变化（图４），可以看出，２０１５年采暖期与非采暖期的ＰＭ２．５质量浓度均为最小，２０１７年采暖期及２０１４年非采暖期ＰＭ２．５质量浓度最高，非采暖期的ＰＭ２．５
质量浓度年变化与全年特征相似。

从采暖期和非采暖期的ＰＭ２．５
超标日数及其所占全年ＰＭ２．５超标日的百分比（图４）可以看出，２０１４—２０１７年采暖期ＰＭ２．５超标日数及其所占百分比均有逐年增加趋势，而非采暖期的ＰＭ２．５超标日数及所占百分比则逐年下降，表明西安市ＰＭ２．５污染日越来越集中在采暖期。

因此应重点关注采暖期的大气污染治理，逐步改进传统低效高耗的供热方式，推广清洁供热能源的发展。

表１　２０１４—２０１７年１—２月、１１—１２月ＰＭ２．５
质量浓度及气象条件统计Ｔａｂ．１　ＴｈｅｓｔａｔｉｓｔｉｃｓｏｆＰＭ２．５ｃ
ｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎａｎｄｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｉｎＪａｎｕａｒｙ，Ｆｅｂｒｕａｒｙ，ＮｏｖｅｍｂｅｒａｎｄＤｅｃｅｍｂｅｒｄｕｒｉｎｇ２０１４－２０１７
年份ＰＭ２．５
质量浓度／（μｇ·ｍ－３）平均风速／（ｍ·ｓ－１
）
累计降水量／ｍｍ
冷空气活动／次
２０１４１１４．２２．１８．４８２０１５８２．５２．３８．８９２０１６１１９．７２．１１２．９７２０１７
１３０．０
２．０
５．３
６
图４　２０１４—２０１７年西安市采暖期（ａ）和非采暖期（ｂ）ＰＭ２．５
质量浓度及其超标日数所占全年ＰＭ２．５
超标日的百分比变化Ｆｉｇ．４　ＴｈｅａｎｎｕａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆＰＭ２．５ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｐｅｒｃｅｎｔａｇｅｏｆｄａｙｓｅｘｃｅｅｄｉｎｇｓｔａｎｄａｒｄｏｆＰＭ２．５ｐ
ｏｌｌｕｔｉｏｎｉｎｈｅａｔｉｎｇ（ａ）ａｎｄｎｏｎ－ｈｅａｔｉｎｇ（ｂ）ｓｅａｓｏｎｓｄｕｒｉｎｇ２０１４－２０１７２．３　ＰＭ２．５
质量浓度的空间分布虽然大气污染有明显的区域化特征，但不同站点间的ＰＭ２．５质量浓度仍存在一定差异，这与城区郊区布局、地理及气象条件均有一定关系，利用西安地区１
３个环境空气质量监测国控点２０１７年１月１日至１２月３１日的实况监测资料分析西安市ＰＭ２．５质量浓度的空间分布特征。

图５为２０１７年西安市年及四季的ＰＭ２．５
质量浓度空间分布。

整体来看，工业聚集区（经开区、高压开关厂、阎良区）ＰＭ２．５
质量浓度高于生态旅游区（临２
４４干 旱 气 象
３８卷　
图５　２０１７年西安市年（ａ）及春（ｂ）、夏（ｃ）、秋（ｄ）、冬（ｅ）季ＰＭ
２．５
质量浓度（单位：μｇ·ｍ－３）空间分布
Ｆｉｇ．５　ＴｈｅｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆａｎｎｕａｌＰＭ
２．５ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ（ａ）ａｎｄＰＭ
２．５
ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ
ｉｎｓｐｒｉｎｇ（ｂ），ｓｕｍｍｅｒ（ｃ），ａｕｔｕｍｎ（ｄ）ａｎｄｗｉｎｔｅｒ（ｅ）ｉｎＸｉ’ａｎｉｎ２０１７
３４４
　第３期黄　蕾等：２０１４—２０１７年西安市ＰＭ２．５污染特征及影响因子
潼、长安、广运潭），其中经开区、阎良区的ＰＭ２．５质量浓度整年均处于相对较高水平，而以旅游业为主导的临潼区ＰＭ２．５质量浓度则一直维持较低水平，说明工业污染对ＰＭ２．５质量浓度的贡献较大，也说明即使ＰＭ２．５污染有明显的区域化特征，各地不同的产业结构对ＰＭ２．５污染状况仍有比较明显的影响。

夏季西安各地区ＰＭ２．５质量浓度差异相对较小，最高值与最低值相差１０μｇ·ｍ－３左右，春秋季最高值与最低值相差１７μｇ·ｍ－３左右，冬季各地区差异明显较大，最高值与最低值相差达３５μｇ·ｍ－３。

这与大气扩散条件有关，夏季近地面层大气湍流混合活动频繁，污染物易分散稀释；冬季近地面大气长期维持静稳状态，不利于污染物的扩散输送，这样不同区域的ＰＭ２．５质量浓度差异就更为明显。

值得注意的是，冬季除经开区、高压开关厂外，曲江ＰＭ２．５质量浓度也较高，这与曲江作为城市发展新区，土地开发强度较高有一定关系，地面扬尘、建筑扬尘对ＰＭ２．５污染也有一定贡献。

２．４　ＰＭ２．５
质量浓度日变化图６为２０１７年西安地区１３个空气质量监测站（国控站）监测到的ＰＭ２．５质量浓度日变化，其中红线为１３站平均。

整体来看，ＰＭ２．５质量浓度存在明显的日变化，其昼夜变化呈升高、降低再升高的趋
势，１０：００—１２：００（北京时，下同）、２３：００—０２：００为相对高值期，１６：００—１８：００达到最低值。

相对来说，白天变化较剧烈，夜间较为平缓。

这是由于早晨到午间，人类活动增加使得ＰＭ２．５排放增加，且西安的盆地地形导致其大气污染物自然扩散能力较弱，不利于颗粒物扩散；午后地面接受太阳辐射升温显著，近地面湍流得以发展，上下层空气动量交换加强，近地面ＰＭ２．５质量浓度逐渐减小；而夜间地面因辐射冷却降温，与地面接近的气层冷却降温最强烈，上层空气冷却降温缓慢，低层大气容易形成逆温，污染物无法扩散，污染加重。

值得注意的是经开区、高压开关厂、高新西区这些位于工业聚集区的站点在０
２：００—０７：００有一高峰值，同时这几个站点的年平均ＰＭ２．５质量浓度也相对较高；而位于生态旅游区的站点如临潼、广运潭、长安、兴庆小区对应时间段则为低谷期，相应地这些站点年均ＰＭ２．５质量浓度也相对较低。

１３个站点的ＰＭ２．５质量浓度白天变化相差不大，夜间差距较大，表明不同区域的ＰＭ２．５污染差异主要在夜间，这也与大气扩散条件有关，夜间近地面层容易形成逆温层，不利于污染物的扩散输送，这样不同区域的ＰＭ２．５质
量浓度差异就更为明显。

图６　２０１７年西安市ＰＭ２．５
质量浓度日变化Ｆｉｇ．６　ＤｉｕｒｎａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆＰＭ２．５ｃ
ｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｉｎＸｉ’ａｎｉｎ２０１７２．５　气象要素对ＰＭ２．５
质量浓度的影响气象条件对空气污染有一定影响［１５－２１］
，选取泾
河站气象观测数据代表西安气象要素特征，表２列出２０１４—２０１７年泾河气象站各气象因子与西安市ＰＭ２．５质量浓度的相关关系（表２）。

总的来看，气温、风速、降水量与ＰＭ２．５质量浓度呈负相关，而相对湿度则为正相关，但降水、湿度与ＰＭ２．５
质量浓度的相关性不明显。

不同季节各气象要素与ＰＭ２．５质量浓度的相关性不同，气温在春、秋两季与ＰＭ２．５质量浓度呈显著负相关，这是由于春、秋两季，温度越高时，大气相对湿度较低，不利于污染物的吸湿增长，同时气温较高代表近地面层大气湍流混合活动越频繁，污染物更易分散稀释；而在夏季，高温日往往代表着无降水日，没有降水的清除作用，ＰＭ２．５质量浓
４
４４干 旱 气 象
３８卷　
度则相对高，所以夏季气温与ＰＭ
２．５
含量呈正相关；
冬季冷空气的活动是影响大气污染物累积和消散的主要气象条件之一，冬季气温越高代表冷空气活动较弱甚至无冷空气影响，大气污染物易积聚在本地，
故冬季气温与ＰＭ
２．５
质量浓度呈弱的正相关。

相对
湿度在春、秋两季与ＰＭ
２．５
质量浓度的相关性不明显，而在夏季呈明显负相关，冬季则呈明显正相关，这是由于夏季作为西安主要的雨季，高湿度往往代
表着降水日，降水的清除作用使ＰＭ
２．５
质量浓度降低；而在冬季降水较少，湿度较高有利于细颗粒污染
物吸湿增长，故相对湿度与ＰＭ
２．５
质量浓度呈明显正相关。

风对大气污染物的稀释和清除作用较明显，
全年均与ＰＭ
２．５
质量浓度呈负相关，尤其在秋冬两季，高风速有利于大气污染物的扩散稀释。

众所周知，降水对大气污染物有清除作用，但在西安冬季，
降水与ＰＭ
２．５
质量浓度呈弱的负相关关系，这是由于冬季的降水过程往往较弱，弱降水天气情形下气象条件不利于扩散，而弱降水的湿沉降清除作用较弱，前者作用大于后者，此时对应较重的空气污染。

表２　２０１４—２０１７年西安市ＰＭ
２．５
平均
质量浓度与泾河站各气象要素的相关系数
Ｔａｂ．２　ＴｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓｂｅｔｗｅｅｎＰＭ
２．５
ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎａｎｄｌｏｃａｌｓｕｒｆａｃｅｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ
ｅｌｅｍｅｎｔｓｉｎＸｉ’ａｎｄｕｒｉｎｇ２０１４－２０１７
气象要素
ＰＭ２．５
年春夏秋冬
气温－０．４９ －０．３１ ０．１ －０．２７ ０．０５
相对湿度０．０５０．０４－０．１ －０．０８０．５１
风速－０．２２ －０．０６－０．０３－０．２５ －０．３２ ２４ｈ降水量－０．０３－０．０７－０．０３－０．２１ ０．０１
注： 表示通过０．０１的显著性检验
为了解风向、风速对西安空气污染的影响，进一步分析２０１４—２０１７年泾河站不同风向出现频率及各方向污染系数（表３）。

污染系数是该地区某一方位风向频率与该方向平均风速的比值，可定量地说明该方位下风方向空气污染程度，对城市工业厂址选择是一项重要参考，污染系数越大说明将高污染工厂设在该方位的上风向时，对研究区的影响程度越大［２２－２３］。

从表３中可知，西安主要盛行风向为东北风及相邻风向（北东北、东东北），出现频率为３２％；西安地区北东北及东北方向污染系数较大，分别为０．０６１及０．０５６。

而东南及东东南方向染系数较小，均在０．０１５以下。

说明在西安地区东北及相邻方向上建设高污染工厂，西安出现空气污染的概率较高。

同时统计可得，西安地区静风出现频率为１４％，静风条件下出现重度及以上污染的概率为８７％。

表３　２０１４—２０１７年泾河站不同
风向出现频率及污染系数
Ｔａｂ．３　Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙａｎｄｐｏｌｌｕｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓｏｆｅａｃｈ
ｗｉｎｄｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｔＪｉｎｇｈｅｓｔａｔｉｏｎｄｕｒｉｎｇ２０１４－２０１７
风向出现频率／％污染系数
Ｎ５０．０２８
ＮＮＥ１４０．０６１
ＮＥ１６０．０５６
ＥＮＥ１２０．０３９
Ｅ４０．０１８
ＥＳＥ２０．０１３
ＳＥ２０．０１４
ＳＳＥ３０．０１６
Ｓ４０．０２３
ＳＳＷ８０．０３７
ＳＷ９０．０４１
ＷＳＷ５０．０２３
Ｗ３０．０１９
ＷＮＷ３０．０１８
ＮＷ３０．０２２
ＮＮＷ２０．０１８
２０１２年发布的新环境空气质量评价标准［３］中规定了定量描述空气质量状况的无量纲指数———空气质量指数（ａｉｒｑｕａｌｉｔｙｉｎｄｅｘ，简称“ＡＱＩ”）及其分级标准，同时可利用各项污染物的实测浓度值计算空气质量分指数（ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌａｉｒｑｕａｌｉｔｙｉｎｄｅｘ，简称“ＩＡＱＩ”），用来描述不同污染物的污染状况。

利用２０１４—２０１７年ＰＭ
２．５
日平均质量浓度计算其ＩＡＱＩ，
对照ＡＱＩ分级标准，确定ＰＭ
２．５
空气质量级别并统计
分析不同等级ＰＭ
２．５
污染日各气象要素的变化特征。

表４为２０１４—２０１７年各等级ＰＭ
２．５
污染日的气象参数均值及范围。

可以看出低温高湿、小风速及
无降水日出现ＰＭ
２．５
污染的可能性较高，西安出现严
重ＰＭ
２．５
污染时日均气温在０．１～１１．８℃，相对湿度为５０％～８０％，日均风速在０．９～２．１ｍ·ｓ－１，这对
西安ＰＭ
２．５
污染的城市空气质量预报有一定的指示意义。

５
４
４
　第３期黄　蕾等：２０１４—２０１７年西安市ＰＭ２．５污染特征及影响因子
表４　２０１４—２０１７年各等级ＰＭ２．５
污染日的气象参数均值及范围Ｔａｂ．４　Ｍｅａｎｖａｌｕｅａｎｄｒａｎｇｅｏｆｅａｃｈｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｐａｒａｍｅｔｅｒｏｎｐｏｌｌｕｔａｎｔｄａｙｓｏｆ
ＰＭ２．５ｗ
ｉｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐｏｌｌｕｔｉｏｎｌｅｖｅｌｓｉｎＸｉ’ａｎｄｕｒｉｎｇ２０１４－２０１７ＰＭ２．５污染日等级气温／℃均值
范围
相对湿度／％均值范围日均风速／
（ｍ·ｓ－１
）均值范围２４ｈ降水量／ｍｍ均值范围优、良（Ⅰ、Ⅱ）１８．４－６．７～３５．７６０１７～９７２．４０．５～７．０２．１０～５５．０轻度污染Ⅲ１１．１－２．４～３１．６５９２８～９０２．２０．７～６．４０．７０～２６．６中度污染Ⅳ５．４－１．５～２２．０６２３６～９４１．９０．３～４．７０．２０～４．１重度污染Ⅴ４．９－２．１～２０．０６４３６～９５１．７０．８～３．５０．２０～４．０严重污染Ⅵ
３．５
０．１～１１．８
６７
５０～８０
１．６
０．９～２．１
０．１
０～２．９
３　结　论
（１）２０１４—２０１７年西安年均ＰＭ２．５质量浓度都超过ＧＢ３０９５—２０１２的二级要求。

其中２０１５年ＰＭ２．５质量浓度相对较低，其他年份均在７０μｇ·ｍ－３以上。

２０１４—２０１７年西安ＰＭ２．５超标日数的年变化与其质量浓度趋势相似。

ＰＭ２．５质量浓度全年呈现出明显的“Ｕ”型特征，冬季ＰＭ２．５质量浓度较高，夏季相对好转。

ＰＭ２．５污染状况差异与气象条件有关，２０１７年１、２月及１１、１２月平均风速、降水量、冷空气活动次数均低于其他年份，ＰＭ２．５质量浓度相对最高，而２０１５年同时段平均风速和冷空气活动次数较高，ＰＭ２．５质量浓度较低。

供暖期ＰＭ２．５超标日数及其所占百分比均有逐年增加趋势，非供暖期则有逐年下降趋势。

（２）西安市工业聚集区的ＰＭ２．５质量浓度高于生态旅游区，其中以旅游业为主导的临潼区ＰＭ２．５质量浓度为全市最低。

由于大气扩散条件的差异，夏季各地区ＰＭ２．５质量浓度差异相对较小，冬季则差异较大。

（３）西安ＰＭ２．５
质量浓度昼夜变化规律为升高、降低再升高的“Ｍ”型趋势。

（４）西安主要盛行风向为东北风及相邻风向（北东北、东东北），北东北及东北方向污染系数较高，而东南及东东南污染系数较小。

（５）不同季节各气象要素与ＰＭ２．５质量浓度的相关性不同，春、秋季气温与ＰＭ２．５质量浓度呈显著负相关，而夏、冬季则呈正相关；风对大气污染物的稀释和清除作用较明显，四季的风速均与ＰＭ２．５质量浓度呈负相关；冬季相对湿度与ＰＭ２．５质量浓度呈明显正相关。

低温高湿、小风速及无降水日出现高等级ＰＭ２．５
污染的可能性较高。

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ＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆＰＭ
２．５
ＰｏｌｌｕｔｉｏｎａｎｄＩｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＦａｃｔｏｒｓｉｎＸｉ’ａｎＤｕｒｉｎｇ２０１４－２０１７
ＨＵＡＮＧＬｅｉ，ＢＩＸｕ，ＹＡＮＧＸｉａｏｃｈｕｎ，ＺＨＡＩＹｕａｎ，ＪＩＮＬｉｎａ，ＧＡＯＹｕｘｉｎｇ（Ｘｉ’ａｎＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＢｕｒｅａｕｏｆＳｈａａｎｘｉＰｒｏｖｉｎｃｅ，Ｘｉ’ａｎ７１００１６，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＢａｓｅｄｏｎｄａｉｌｙＰＭ
２．５ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｄａｔａｄｕｒｉｎｇ２０１４－２０１７，ｔｈｅａｎｎｕａｌａｎｄｍｏｎｔｈｌｙｖａｒｉａｔｉｏｎｓｏｆＰＭ
２．５
ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｗｅｒｅ
ａｎａｌｙｚｅｄｉｎＸｉ’ａｎ，ａｎｄｉｎｈｅａｔｉｎｇａｎｄｎｏｎ－ｈｅａｔｉｎｇｓｅａｓｏｎｓｉｔｓｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｗａｓｏｂｖｉｏｕｓ．Ｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｄａｉｌｙｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｅｌｅｍｅｎｔｓ
ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓｆｒｏｍｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｓｔａｔｉｏｎｓ，ｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｅｌｅｍｅｎｔｓａｎｄＰＭ
２．５
ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｅａｓｏｎｓ
ｗａｓａｎａｌｙｚｅｄ．ＴｈｅｈｏｕｒｌｙＰＭ
２．５
ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｄａｔａｏｆ１３ａｉｒ－ｑｕａｌｉｔｙａｕｔｏｍａｔｉｃｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｔａｔｉｏｎｓｉｎ２０１７ｗｅｒｅｕｓｅｄｔｏａｎａｌｙｚｅｔｈｅ
ｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎａｎｄｄｉｕｒｎａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆＰＭ
２．５ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｉｎＸｉ’ａｎ．Ｔｈｅｍａｉｎｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎｓａｒｅａｓｆｏｌｌｏｗｓ：ＴｈｅＰＭ
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ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ
ｓｈｏｗｅｄａＵ－ｓｈａｐｅｄｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｗｉｔｈｉｎａｙｅａｒ，ｗｈｉｃｈｗａｓｈｉｇｈｅｒｉｎｗｉｎｔｅｒｂｕｔｌｏｗｅｒｉｎｓｕｍｍｅｒ．ＴｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｏｆＰＭ
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ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｉｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓｗａｓｍａｉｎｌｙｉｎＪａｎｕａｒｙ，Ｆｅｂｒｕａｒｙ，ＮｏｖｅｍｂｅｒａｎｄＤｅｃｅｍｂｅｒ，ｄｕｒｉｎｇｔｈｉｓｐｅｒｉｏｄ，ｔｈｅｗｉｎｄｓｐｅｅｄ，ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎａｎｄｃｏｌｄ
ａｉｒａｃｔｉｖｉｔｙｆｒｅｑｕｅｎｃｙｈａｄｓｏｍｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｎＰＭ
２．５ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ．ＴｈｅｄａｙｓｏｆＰＭ
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ｅｘｃｅｅｄｉｎｇｓｔａｎｄａｒｄｉｎｈｅａｔｉｎｇｓｅａｓｏｎａｎｄｉｔｓｒａｔｉｏ
ｔｏＰＭ
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ｅｘｃｅｅｄｉｎｇｓｔａｎｄａｒｄｄａｙｓｉｎｔｈｅｗｈｏｌｅｙｅａｒｉｎｃｒｅａｓｅｄｂｕｔｂｏｔｈｏｆｔｈｅｍｄｅｃｌｉｎｅｄｉｎｎｏｎ－ｈｅａｔｉｎｇｓｅａｓｏｎ．Ｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｏｆ
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２．５ｐｏｌｌｕｔｉｏｎｉｎｖａｒｉｏｕｓｒｅｇｉｏｎｓｗａｓｌａｒｇｅｒｉｎｗｉｎｔｅｒｂｕｔｉｔｗａｓｓｍａｌｌｅｒｉｎｓｕｍｍｅｒ．ＴｈｅＰＭ
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ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｐｒｅｓｅｎｔｅｄｏｂｖｉｏｕｓｄｉｕｒｎａｌ
ｖａｒｉａｔｉｏｎ，ａｎｄｉｔｓｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｃｕｒｖｅｗａｓＭ－ｓｈａｐｅｄ．Ｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｆａｃｔｏｒｓｓｕｃｈａｓｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，ｒｅｌａｔｉｖｅ
ｈｕｍｉｄｉｔｙ，ｗｉｎｄｓｐｅｅｄａｎｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎａｎｄＰＭ
２．５ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｗａｓｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｅａｓｏｎｓ．ＨｉｇｈｌｅｖｅｌＰＭ
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ｐｏｌｌｕｔｉｏｎｗａｓ
ｍｏｒｅｌｉｋｅｌｙｔｏｏｃｃｕｒｏｎｔｈｏｓｅｄａｙｓｗｉｔｈｌｏｗｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，ｈｉｇｈｈｕｍｉｄｉｔｙ，ｌｏｗｗｉｎｄｓｐｅｅｄａｎｄｌｅｓｓｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｒａｎｇｅｏｆｂａｓｉｃ
ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｅｌｅｍｅｎｔｓｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｌｅｖｅｌｓｏｆＰＭ
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ａｉｒｑｕａｌｉｔｙｆｏｒｅｃａｓｔｏｆＰＭ
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ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＰＭ
２．５ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ；ｔｅｍｐｏｒａｌｖａｒｉａｔｉｏｎ；ｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ；ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｆａｃｔｏｒｓ
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　第３期黄　蕾等：２０１４—２０１７年西安市ＰＭ２．５污染特征及影响因子。