曹云生，赵艳玲

中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院，北京 100083

0 前言

PM2.5等细颗粒物可到达人体的各脏器、血液和细胞；因其粒径小，比表面积大，吸附有毒有害物质多，对人体健康危害极大[1]，为保障居民健康，亟需降低空气PM2.5污染。绿色植物因其特殊的叶面特性和冠层结构而具有滞留、吸附、吸收和过滤PM2.5等颗粒污染物的功能，从而使大量颗粒物滞留在植物叶片表面。森林对空气颗粒物的影响已成为研究者的热点[2-3]，在德国发现混交林能减少大气PM2.5中约 12%的有机碳含量[4]；在日本中部针叶林和挪威云杉林研究发现森林林冠明显改变了PM2.5中硫的质量浓度和沉降速率[5-6]。在国内也有学者关注不同纬度森林区域PM2.5的浓度变化和离子组成[7]，不同林分类型中总悬浮颗粒物、PM2.5和PM10 的浓度季节日变化规律等[8]。但不同地区由于污染源、气候、地理位置等因素差异，PM2.5的质量浓度和变化特征也有较大区别，相关城郊对比分析还较少。因此，本研究基于北京市环境保护监测中心 PM2.5的监测数据，结合气象资料，研究了不同监测点污染过程和不同天气下的PM2.5质量浓度变化特征，探寻不同监测点所处位置下PM2.5浓度的变化特点，并分析天气变化对 PM2.5质量浓度的影响，以为城市PM2.5变化提供数据支持。

1 研究方法

1.1 数据获取

根据北京市环境保护监测中心提供的监测点信息，日均值以及 PM2.5的实施浓度值。收集各区县实时气象因子数据，选取气温(Ta/℃)、相对湿度(RH/%)、风速(m·s-1)、降雨量(P/mm)等气象因子。

1.2 研究点设置

图1 城区与郊区PM2.5监测点Figure 1 Urban and suburban areas stations of PM2.5

在北京市环境保护监测中心发布的35个PM2.5监测点中选取6个监测点，包括3对城区与郊区点，郊区点处于远离城区，城区点作为郊区的对照点处于市镇位置，以每对点彼此接近为原则。分别以海淀北京植物园、京西北八达岭、京东北密云水库为郊区点，海淀万柳、延庆镇和密云镇为城区监测点。

2 结果与分析

2.1 污染过程PM2.5变化分析

2013年10月3—8 日北京市出现污染过程，本研究选取北京西部地区的北京植物园和海淀万柳这对监测点为例(图2)，按照变化显著的颗粒物的演变特点为标准，将整个污染过程分为 4个阶段，污染起始期: 10月3日；污染积累期: 10月4日；污染加重期: 10月5 —6 日；污染清除: 10月7 —8日。图2a是实时颗粒物质量浓度变化，图 2b是污染程度AQI变化趋势。

在污染起始阶段的10月3日，PM2.5质量浓度海淀北京植物园在 12—111 µg·m-3之间，均值为59.29 µg·m-3，海淀万柳在 33—125 µg·m-3之间，均值为 70.13 µg·m-3；相对湿度在 49%—94%之间，而当天的风速在0.22—4.10 m·s-1之间，当风速在均值2.50 m·s-1以上时，所对应的空气相对湿度在49%—52%之间，与之相对应的 PM2.5质量浓度海淀北京植物园和海淀万柳分别在 93—111 µg·m-3与119—125 µg·m-3之间。可见，在污染起始阶段PM2.5质量浓度表现为海淀北京植物园小于海淀万柳。

在污染积累阶段的10月4日，PM2.5质量浓度持续增大，海淀北京植物园在 42 —178 µg·m-3之间，海淀万柳在 48—271 µg·m-3之间，这一天 24 小时中83.33%的时段均是海淀万柳大于海淀北京植物园，相对湿度在 57%—95%之间，这段时间的风速在0.30—3.40 m·s-1之间。全天70.83%的时段相对湿度大于70%，62.50%的时段风速小于1.0 m·s-1。从全天AQI值来看，海淀北京植物园和海淀万柳分别为106.16和 121.88，当 AQI值小于 100时，所对应的相对湿度较小，在 78%—81%之间，当 AQI值大于100时，相对湿度变化幅度较大，且最大值达 95%，38.46%的时段相对湿度均大于80%。

在污染加重阶段的10月5 —6 日，PM2.5质量浓度和AQI值持续增大，并达到最大值。PM2.5质量浓度海淀北京植物园在 122—342 µg·m-3之间，海淀万柳在 154—381 µg·m-3之间，这两天 48 小时中87.50%的时段均是海淀北京植物园小于海淀万柳。从 AQI值来看，海淀北京植物园在 142—338之间，海淀万柳在191—387之间，均值为海淀北京植物园(276.96)＜海淀万柳(324.96)。当空气质量为五级重度污染时，PM2.5质量浓度均值海淀北京植物园(221.93 µg·m-3)＜海淀万柳(299.50 µg·m-3)，相对湿度均值海淀北京植物园(75.53%)＜海淀万柳(82.17%)，风速均值海淀北京植物园(1.65 m·s-1)＞海淀万柳(0.91 m·s-1)。污染最严重的 10月 6日3:00—13:00，这11小时AQI值北京海淀植物园均大于 310，海淀万柳均大于 380，PM2.5质量浓度北京海淀植物园在 189—269 µg·m-3之间，海淀万柳在197—345 µg·m-3之间，相对湿度在8:00达100%，有5小时相对湿度均为99%，而风速均有6个小时均为0.55 m·s-1。

在污染清除阶段的10月7—8日，PM2.5质量浓度持续下降，北京植物园从 10月 7日 2:00的 157µg·m-3减小到10月7日 19:00的6 µg·m-3，海淀万柳从10月7日0:00的20 2 µg·m-3减小到10月7日18:00 的 3µg·m-3，均值为海淀北京植物园(55.92 µg·m-3)＜海淀万柳(86.07 µg·m-3)；AQI值也持续减小，海淀北京植物园从10月7日0:00的240减小到10月8日9:00的42，海淀万柳从10月7日0:00的303减小到10月8日10:00的63，呈直线下降。伴随着 PM2.5质量浓度的下降，相对湿度也逐渐降低，从 100%下降到 26%，相对湿度减少了 3.85倍，相对湿度降低的同时风速从 0.55 m·s-1增大到 3.35 m·s-1，风速增加了6.09倍。当AQI值大于 230 时，相对湿度均为 98%，而风速均值为 0.75 m·s-1，海淀北京植物园和海淀万柳的PM2.5质量浓度均值分别为147.33 µg·m-3和 197.67 µg·m-3。当 AQI值小于 100，为二级良的时候，PM2.5质量浓度均值为海淀万柳(69.56 µg·m-3)＞海淀北京植物园(50.63 µg·m-3)，相对湿度均值为 66.32%，风速均值为 1.42 m·s-1，且63.16%的时段风速均大于1.2 m·s-1。

2.2 不同天气过程与PM2.5浓度的变化

2.2.1 晴天

图2 PM2.5重污染过程Figure 2 Complete pollution process showing PM2.5 variations and air quality trends

以北京植物园和海淀万柳这对监测点来分析晴天条件下的PM2.5质量浓度变化，选择2014—2016年8月7—9日3天的数据，因为这3天在2014—2016年均数据气温相近、天气晴朗、少云和微风天气。经图3分析表明，在2014年8月7—9日温度在 2 1—3 3℃之间，变化范围不大，均值为(26.90±3.64) ℃。在晴天下北京植物园 PM2.5质量浓度变化范围在 3—55 µg·m-3之间，最高值是最低值的 18.33 倍，均值为(25.93±13.37) µg·m-3；海淀万柳 PM2.5质量浓度变化范围在 11—65 µg·m-3之间，最高值是最低值的 5.91倍，均值为(29.65± 14.15)µg·m-3；3天72小时中73.61%的时段是北京植物园小于海淀万柳。在温度最高的 8月 7日白天13:00—18:00，温度均在 30℃以上，位于 30—33℃之间，平均温度为(31.83±1.26) ℃，北京植物园和海淀万柳 PM2.5质量浓度分别为(9±2.29) µg·m-3和(13.17±1.36) µg·m-3，海淀万柳是海淀北京植物园的1.46倍；在温度最低的8月8日夜间1:00—8:00，温度均在 25 ℃以下，平均温度为(22.56±0.74) ℃，PM2.5质量浓度变化也表现为北京植物园(36.78±2.67) µg·m-3＜海淀万柳(41.89±3.45) µg·m-3。2015 年为北京植物园(57.96±33.12) µg·m-3＜海淀万柳(76.42±45.37) µg·m-3，2016 年 也 为 北京 植物 园(59.62±28.46) µg·m-3＜ 海 淀 万 柳 (70.80±28.74)µg·m-3，这说明城区的PM2.5污染程度高于郊区。

图3 晴天PM2.5质量浓度变化(2014—2016年8月7日—9日)Figure 3 PM2.5 variation under sunny conditions(August 7-9, 2014-2016)

北京植物园比海淀万柳PM2.5质量浓度晚1—4小时到达高峰，8月 7日早高峰海淀北京植物园在12:00，值为 16 µg·m-3，海淀万柳在 8:00，值为 15µg·m-3，8月 8日的早高峰海淀北京植物园在 9:00，值为 49 µg·m-3，而海淀万柳在 8:00，值为 55 µg·m-3；8月 9日的早高峰 4北京植物园在 9:00，值为 60µg·m-3，海淀万柳在 8:00，值为 45 µg·m-3。从变动大小来看，海淀万柳更为剧烈，变动较大，8月 7日12:00—20:00，温度均在 25 ℃以上，PM2.5 质量浓度海淀北京植物园在 3—18 µg·m-3之间，而海淀万柳在 11—24 µg·m-3之间，从全天均值来看北京植物园位(25.93±13.37) µg·m-3为(29.65±14.15) µg·m-3，海淀万柳变动更大。

2.2.2 降雨过程

以京西北八达岭和延庆镇这对监测点来分析降水过程下的PM2.5质量浓度变化，2014年8月26日6:00—20:00、2015年7月16日2:00—7月17日9:00、2016年7月19日10:00—7月21日9:00全市范围均出现降雨(图4)，选择2016年7月19—21日3天的数据进行分析。在降雨时段，降雨量位于 1—16 mm之间，在历时48小时的降雨时段累计降雨量为181 mm。在降雨过程下京西北八达岭PM2.5质量浓度变化范围在 3—117 µg·m-3之间，延庆镇 PM2.5 质量浓度变化范围在 3—142 µg·m-3之间，显然降雨过程下 PM2.5质量浓度均值表现为京西北八达岭(33.45±33.40) µg·m-3＜延庆镇(36.15±32.68) µg·m-3；3天72小时中73.61%的时段是京西北八达岭小于延庆镇，有 5.73%的时段相近。降雨前 PM2.5质量浓度均值京西北八达岭(95.11±22.11) µg·m-3＜延庆镇(110±13.60) µg·m-3，降雨时京西北八达岭(24.21±22.22) µg·m-3＜延庆镇(25.98±27.50) µg·m-3，降雨后京 西 北 八 达 岭 (19.43± 17.64) µg·m-3＜ 延 庆 镇(29.64±17.53) µg·m-3；京西北八达岭和延庆镇在降雨后与降雨前相比分别下降了12.68 µg·m-3和19.57µg·m-3，下降的百分比并别是 39.50%和 39.76%。

降雨天气下京西北八达岭PM2.5质量浓度早于延庆镇1小时到达峰值，7月16日早高峰京西北八达岭也在 7:00，值为 107 µg·m-3，延庆镇在 6:00，值为 105 µg·m-3。从变动大小来看，在雨前和雨中二者变动较大，雨后京西北八达岭变化较小，延庆镇变化较大，雨后的 PM2.5质量浓度京西北八达岭在3—48 µg·m-3之间，延庆镇在 3—56 µg·m-3之间。可见，京西北八达岭 PM2.5质量浓度变动小于延庆镇。

2.2.3 大风天气

以京东北密云水库和密云镇这对监测点来分析大风天气下PM2.5质量浓度变化，选择2014年4月1—3日、2015年4月15—17日、2016年4月13—15日 3天的数据。经图 5分析表明，以 2015年为例进行分析，4月15日—17日风速在0.2—6.8 m·s-1之间，平均风速为(2.05±1.77) m·s-1；61.11%的时段平均风速达2.60 m·s-1，风力均在二级以上。在大风天气下京东北密云水库 PM2.5质量浓度变化范围在 3—186 µg·m-3之间，均值为 45.44± 39.44µg·m-3；密云镇 PM2.5 质量浓度变化范围在 3—199µg·m-3之间，均值为(60.75±46.55) µg·m-3；3 天 72小时中90.28%的时段PM2.5质量浓度均是京东北密云水库小于密云镇，只有3个小时两个监测站的PM2.5质量浓度值相同；在风速最大的 4月 15日19:00—4月16日19:00，风速在1.5—6.8 m·s-1之间，平均风速达(4.05±1.50) m·s-1，这时PM2.5质量浓度表现为京东北密云水库(25.04±35.83) µg·m-3＜密云镇(32.45± 44.15) µg·m-3，京东北密云水库是密云镇的1.30倍。2014年大风天气下为京东北密云水库(55.15± 42.26) µg·m-3＜密云镇(59.46±49.97) µg·m-3，2016年也表现为京东北密云水库(55.23±70.98)µg·m-3＜密云镇(62.10±82.09) µg·m-3。可见，在大风天气下不同年份 PM2.5质量浓度均表现为郊区小于城区，说明在森林区域的PM2.5质量较好。

图4 降雨天PM2.5质量浓度变化Figure 4 PM2.5 variation under rainy conditions

大风天气下京东北密云水库和密云镇PM2.5质量浓度变化无滞后性，两个监测点在时间范围变化上表现的较一致，时间相差不大，2015年4月15日高峰值门京东北密云水库在 18:00，值为 186 µg·m-3，密云镇的最高值在19:00，值为 199 µg·m-3，2016年4月 13日京东北密云水库和密云镇的峰值均在上午11:00。从变动大小来看，无论在风速＞5 m·s-1，还是在0.2—5 m·s-1之间，这两个监测点之间PM2.5质量浓度变动范围无明显变化，波动较小，大风过后PM2.5质量浓度迅速减小。

图5 大风天气下PM2.5质量浓度变化Figure 5 PM2.5 variation under windy conditions

3 讨论

在自然生态系统中，颗粒物的沉降主要受气象条件和下垫面层的粗糙度影响，就气象条件来说，温暖无风高湿性的环境最不利于颗粒物的沉降，而森林生态系统则有效的避免了该条件的形成，以其高耸的树高和繁茂的枝叶组成的林冠层与多层次结构的绿色植被[9]，不仅能够有效地调节该地区的温湿度情况，更能大大增加地表的粗糙度，利于湍流的形成，从而增加 PM2.5等颗粒物的沉降速率，减轻PM2.5等颗粒物的浓度，在城区PM2.5等颗粒物的沉降速率低，这也导致城区的PM2.5质量浓度高于郊区。另一方面污染源也是决定因素，在城区人类活动频繁，有众多的工厂，污染物排放量远远大于郊区。

Tai等[10]结合美国1998—2008年的气象数据和PM2.5观测数据，利用多元线性回归模型(multiple linear regression，MLR)研究了常见气象因子对PM2.5及其中不同组成成分的影响，该研究通过修正数据，去除季节性变化造成的影响，只考虑天气尺度变化的影响作用。总结的气象要素主要有: 气温相对湿度、降水和环流情况，得出气温和降雨与PM2.5呈负相关，相对湿度与 PM2.5呈正相关，这与本研究结果一致。随着温度的升高，空气垂直对流增强，颗粒物运动显著，故颗粒物质量浓度逐渐减小，对细粒子 PM2.5的影响更显著，原因是细粒子较轻，多聚集在低空，在强烈的空气对流作用 下易扩散，这与宋宇等人[11]的研究结果不一致。原因是高温天气能加快大气的光化学反应，多为不稳定的大气状况，有利于污染物的扩散。

降水对 PM2.5的清除具有非常明显的效果，当有降水出现时，PM2.5浓度显著降低，城市空气质量往往达到非常清洁的水平，降雨的增加对所有的PM2.5组成成分有所削减[11-12]。另有学者发现雨水对粗粒子的冲刷效率明显，雨后大颗粒迅速减少，而可吸入颗粒物比重可能会加大[13]。这说明降雨的冲刷作用和雨后空气湿润使大气颗粒物浓度减少，而且降雨首先冲刷减少粗颗粒物，所以雨后晴天小粒径大气颗粒物所占的比例会增加。关于降雨对大气颗粒物的影响，日本广岛市曾用干湿沉降研究发现空气中多环芳香烃浓度在晴天较高，在雨天显著降低[14]，与本研究结果相符。郭二果等人[15]在春、夏、秋季均研究了降雨后的晴天城市森林内大气颗粒物浓度的变化，发现降雨后大气颗粒物浓度均有不同程度的降低，这也与本研究结果一致。

风速大小对大气颗粒物的传输扩散有重要的影响。本研究显示风速驱散污染物，从而降低 PM2.5的质量浓度，这与王扬锋等人[16]研究的随风速的增大，大气颗粒物质量浓度减小的趋势减缓结果一致。风速越大，越有利于颗粒物的扩散，颗粒物的浓度就越低。风对大气颗粒物的影响具有一定的复杂性和不确定性，先前有学者在美国犹他州、澳大利亚布里斯班等地的调查发现，风能使污染物扩散而减少[17]，大气颗粒物浓度随风速增加而呈指数下降[18]，当风速为 3 m·s-1时，颗粒物扩散速率为 0.1 —0.3 cm·s-1，风速为 9 m·s-1时，颗粒物扩散速率为 2.9 cm·s-1[19]。郭二果等人[15]研究了春季和秋季北京百望山森林公园大风天气下PM2.5等颗粒物的变化情况，指出雨后空气和地面湿润时风能在一定程度上使大气颗粒物扩散减少，而在天气干燥时刮风会增加城市森林内大气颗粒物的浓度，尤其是对地表相对裸露的林地，且多云会加重干燥天气刮风后大气颗粒物的污染程度。这与本研究结果一致，进一步证实了风对PM2.5等颗粒物的驱散作用。

4 结论

污染过程时，伴随着PM2.5质量浓度和AQI值增大、减小的过程，PM2.5质量浓度和AQI值在污染的各个阶段均表现为海淀北京植物园小于海淀万柳，当PM2.5质量浓度较大时，风速却较小，较小的风速不利于大气污染物扩展稀释，也无法带走水汽，使得空气相对湿度较大。在晴天、降雨过程和大风天气下PM2.5质量浓度表现为郊区小于城区；晴天下，郊区 PM2.5质量浓度相对城区具有滞后性，降雨过程和大风天气下无滞后性；晴天下，郊区PM2.5质量浓度变动相对城区较小，降雨过程雨前雨中变化较大，雨后变动较小，大风天气下变动范围无明显变化。