PM2.5与大气污染物的相关性分析

PM2.5与大气污染物的相关性分析

通过对喀什和乌鲁木齐两地2016年不同季节的大气污染物监测数据分析发现，两地的大气污染物间的相关性具有显著地地域特征，分析显示风沙天气的存在会削减或抑制污染物对细颗粒物污染的加剧。而通径分析结果显示：①对喀什和乌鲁木齐两地的PM2.5污染关系最密切的最主要气态污染物均为CO，且分别为冬季和春季影响最大，最大值分别为0.950和2.793。②喀什地区除CO外，其余主要污染物对PM2.5的总作用系数均为负值，进一步印证了沙尘天气的发生会抑制PM2.5污染的加剧结论。③乌鲁木齐夏季NO2对PM2.5浓度变化的总作用系数高达0.838，与其产业结构和经济地位决定的人口数量和汽车保有量相关。④乌鲁木齐虽夏季温度不高，O3（8 h）等光化学氧化剂未对PM2.5污染产生极大影响，但其危害性仍然存在的。⑤喀什和乌鲁木齐两地通径分析结果综合分析显示，4种大气污染物对PM2.5污染仍是直接作用影响起主导作用，但间接作用也不容忽视。

标签：PLS1；通径分析；沙尘；PM2.5；CO；NO2；O3（8 h）

近年来城市化和现代化进程的快速发展，导致了我国新疆塔克拉玛干沙漠及周边地区沙尘天气频繁发生，严重污染当地环境[1-6]。沙尘天气不仅严重影响着新疆塔克拉玛干沙漠附近地域的空气质量，更可在远距离传输的作用下不同程度的影响到在京津冀地区及其他的内陆地区[7-12]，沙尘天气影响的大气污染问题已经受到国内外专家和学者的密切关注。在沙尘天气的影响下，空气中颗粒物含量短时间内骤然上升、空气湿度下降、能见度降低，严重影响着人类的生产生活和身心健康[13-17]。一些研究指出，沙尘天气是导致大气能见度降低、空气重度污染的主要原因，且长期生活在该环境下的人群会出现眼睛发干、咽部干痒、鼻阻塞、眼异物感等症状[18-22]。因此，利用相关性分析定性定量的了解沙尘天发生率较高区域中PM2.5与其他大气污染物之间的相互作用与影响机制对于掌控和治理大气污染问题有着直接和高效的指导意义。

目前，对于气态污染物与PM2.5相关性分析的研究显示单因变量偏最小二乘回归法（PLS1）可在多因变量存在的前提下有效剔除因严重共线性阻碍回归模型建立的因变量，从而更科学的进行相关性的分析研究[23-27]。为了提高模型数据量和研究结果的准确定，本文选取东临塔克拉玛干大沙漠的喀什和相对距大沙漠较远的乌鲁木齐作为研究城市，选取其2016春、夏、秋、冬四季PM2.5、SO2、NO2、CO和O3（8h）五项有代表性的大气污染物质量浓度数据进行相关性分析，得到不同地区不同季节中各污染物对PM2.5质量浓度变化的直接影响、间接影响以及总影响作用，对比发现相同季节下不同地区的影响机理和同一地区内不同季节的大气污染物之间的相互影响机理的异同点，找出在不同季节影响喀什和乌鲁木齐PM2.5浓度变化的主要污染因子，以期為环境管理部门更科学更有针对性的提出和开展沙尘区域不同季节对PM2.5的环境治理工作提供科学严谨的理论依据。

1 材料

1.1 研究区概况

喀什市（73°20’E～79°57’E，35°20’N～40°18’N），地处新疆维吾尔自治区西南部，西、南、北三面环山仅有东部一面敞开，敞开面东临塔克拉玛干沙漠。受地理环境的制约，属暖温带大陆性干旱气候带，气温年变化和日变化大，日照长，蒸发强，气候干燥，常年受大风、浮尘和沙尘暴天气的影响，环境空气质量恶劣，尤其在春季更为显著。

乌鲁木齐市（86°37’E～88°58’E，42°45’N～45°00’N），作为我国西北地区重要的中心城市和沟通东西国家贸易的国际商贸中心，是全疆政治、文化、经济、科教和交通中心。其位于新疆的中北部，依然是三面环山北部平原开阔，与塔克拉玛干大沙漠隔山相望。乌鲁木齐是世界上距离海洋最远的城市，属于中温带大陆性干旱气候。由于特殊的地理环境影响，其并不直接受到塔克拉玛干大沙漠的直接影响，沙尘暴、扬尘、浮尘等天气对其影响相对较弱。

1.2 数据来源及处理

数据来源于中国环境监测总站公布的全国城市空气质量实时发布平台（http：//106.37.208.233：20035/），共收集了喀什和乌鲁木齐两个城市2016年全年标况下PM2.5、SO2、NO2、CO和O3（8h）的每天24个小时平均浓度。依据GB 3095—2012《空气质量标准》计算出五项污染物的日均值浓度，并依据该文件中对各污染物数据统计有效性和统计时效的有关规定，检查审核该数据的可用性。剔除不符合规定的日均值数据后，喀什和乌鲁木齐分别剩余361d和358d的大气数据，日可用数据中共包含PM2.5、SO2、NO2、CO、O3（8h）5项污染物的质量浓度数据，最后对该数据进行分地点分季节的统计整理。

根据GB 3095—2012检测喀什和乌鲁木齐两地2016年PM2.5浓度数据结果显示：①喀什地区PM2.5浓度超过GB 3095—2012二级质量标准的天数在春、夏、秋、冬四季分别为79、56、30和91 d，全年超标天数为256 d，超标率高达到70.9%；②乌鲁木齐PM2.5浓度超标天数在春、夏、秋、冬分别为44d、2d、3d和71 d，全年超标天数为138 d，超标率为38.5%。乌鲁木齐全年的PM2.5质量浓度超二级标准天数同比喀什下降了32.4%，可明显看出乌鲁木齐受塔克拉瑪干大沙漠的风沙天气影响较小。

2 研究方法

2.1正态分布检验

运用SPSS 18.0软件对从中国环境监测总站公布的全国城市空气质量实时发布平台获取的喀什和乌鲁木齐两地区2016年361d和358d的PM2.5数据分别进行Q-Q图的正态分布检验，验证其数据是否与理论正态分布曲线有着显著地差异，若如显著差异，则满足正态分布，可进行下一步相关性分析。

2.2 相关性分析运用SPSS 18.0软件对喀什和乌鲁木齐2016年4个季节的5类污染物〔PM2.5、SO2、NO2、CO、O3（8 h）〕进行线性相关分析，直接可看到各地区不同季节中每种污染物之间的相关性系数，可大致推断出影响该地区不同季节的主要污染因子。由相关的共线性诊断结果可初步剔除各污染物中存在严重共线性的因子。

2.3 最优回归模型的建立

运用单因变量偏最小二乘回归法（PLS1）建立不同地区不同季节各自的最优线性回归方程，可依据模型建立过程中的显著性检验（F检验和T检验）剔除不符合要求或对PM2.5影响不大的自变量，确保所建立的最优方程有解且有合理的解[28-38]。

2.4 通径分析

利用通径分析法更加直观地计算出自变量与因变量（PM2.5）之间的直接作用系数、间接作用系数和总作用系数，更加客观和直观的体会到四项大气污染物对PM2.5浓度变化的直接影响、通过其他空气污染物的间接影响以及污染物之间的总作用影响

3 结果与讨论

3.1 正态分布检验

分别将喀什和乌鲁木齐两地的可用数据中的PM2.5数据分季节性地进行自然对数的Q-Q图检验，结果如图1所示。由图1可看出，2016年喀什和乌鲁木齐两市全年的PM2.5数据均高度符合正态分布检验，其中乌鲁木齐市的数据波动较大，可能与其受风沙季节性变化影响有关，而喀什全年数据波动较小，也从另一个角度印证了数据处理阶段分析的全年四个季节中PM2.5超国家二级标准的占比都较大相呼应。总体来说，本研究中所采用的喀什和乌鲁木齐两地点的数据准确，与理论正态分布均无显著差异，满足正态分布，为有效数据，可进一步进行相关性分析。

3.2 相关性分析

该章节中，假设PM2.5为因变量（Y），SO2、NO2、CO、O3（8 h）分别为自变量X1、X2、X3、X4，运用SPSS软件对喀什和乌鲁木齐2016年春夏秋冬四季5类污染物的质量浓度数据进行相关性分析，相关性标准及结果列于表1至表3中。

由表2可知，喀什地区四季的PM2.5与O3（8 h）均为负相关，且相关性均在均在0.01或0.05水平（双侧）上显著相关；春、夏两季的PM2.5与SO2、NO2、CO之间相关性均不大，相关性最大绝对值仅为0.133；秋冬两季的NO2、CO均与在0.01的水平（双侧）上显著性正相关，和O3（8 h）在0.01水平（双侧）