摘 要：本文利用新郑市2018年的降水量资料和降水天气出现前后空气的PM10和PM2.5浓度变化数据，分析降水对新郑市大气污染湿沉降特征。结果表明：2018年新郑市的74次降水天气过程对PM10和PM2.5的平均清除效率分别为12.6%、16.5%，大部分的降水天气对空气中的PM10清除效果要比PM2.5差，不管降水强度如何，其对于空气中的扬尘、沙尘等大粒径颗粒物的清除效果相对较好;新郑市的弱降水天气过程共出现31次，其中有13次的降水天气过程中增加了PM10浓度，降水过程对PM10的平均清除效率为8.0%;其中有10次降水增加了PM2.5浓度，降水过程对PM2.5的平均清除效率为-11.0%;新郑市超过1.5mm的降水天气过程共有43次，占总降水天气过程的41.9%，但是大部分降水过程对空气中的PM10和PM2.5浓度以正清除效率效率为主;随着小时最大降水量的增加，降水对空气中的PM10和PM2.5清除效果会不断增大;因降水天气过程对PM10的清除效果要低于PM2.5，使得降水天气结束后PM2.5/PM10比率要低。

关键词：降水;PM2.5;PM10;清除效率

1 资料来源和方法

1.1 资料来源

本文中的气象资料主要来源于新郑市气象台站的常规气象要素数据信息;环境空气质量数据资料则是审核通过后的新郑市大气国控站点的自动监测数据。选用2018年出现在新郑市的57例降水天气过程，包括降水持续时间、总降水量、小时降水量和降水前后1h的PM10和PM2.5逐时浓度数据。

1.2 数据处理方法

降水过程开始时间应选择第一次出现降水量超过0.1mm/h的时次，而降水过程结束时间应选择最后一次出现降水量超过0.1mm/h的时次。对于降水之前空气中的颗粒物浓度应选择降水过程开始前1h的平均颗粒物浓度，记为C1，降水之后空气中的颗粒物浓度应选择降水结束后1h的平均颗粒物浓度，记为C2。清除效率记录为S，其计算公式为：S=（C1-C2）/C1;若S>0，说明降水是以正清除为主;若S<0，则说明降水是以负清除为主。

2 结果分析

2.1 降水总量与清除效果

2.1.1 1.5mm以下的降水过程

对于降水量不足1.5mm的降水天气过程，在降雨天气结束后，空气中的PM10和PM2.5均表现出了不同程度的增加或减少，还有极个别降水天气出现过程中，空气中的颗粒物浓度几乎没有发生变化。在2018年74次的降水天气过程中，新郑市的弱降水天气过程共出现31次，占41.9%，其中有13次的降水天气过程中增加了PM10浓度，降水过程对的平均清除效率为8.0%;其中有10次降水增加了PM2.5浓度，降水过程对PM2.5的平均清除效率为11.0%，由此不难看出，微量降水天气对PM10的清除效率要低于PM2.5。整体来说，在这31次的微量降水天气过程中，其对新郑空气中的颗粒物主要表现为正清除。

总降水量在0.3～0.7mm的降水过程共有6次，这12次降水过程对PM2.5的清除效果以正清除为主，而对PM10则没有清除效果，反而增大了PM10浓度。由此不难看出，对于此类降水过程来说，其对扬尘等大粒径颗粒物的湿沉降效果较为明显。

2.1.2 1.5mm以上的降水过程

在2018年74次的降水天气过程中，新郑市超过1.5mm的降水天气过程共有34次，占总降水天气过程的48.1%，但是大部分降水过程对空气中的PM10和PM2.5浓度均有正的清除效率，降水过程对PM10的平均清除效率为16.7%，对PM2.5的平均清除效率为21.2%，其对PM10的平均清除效率要低于于PM2.5。另外，1月27日、3月17至19日、4月5日、7月10日和11月7日的降水天气出现的过程中，空气中的PM10和PM2.5均表现出不同程度的上升，而5月16日和7月27日日的降水造成空气中的PM10浓度上升，PM2.5浓度减少，12月10日的降水天气过程造成空气中的PM10浓度上升，PM2.5浓度不变，1月6日、5月11日和11月8日的降水则与之相反。

其中，四次造成空气中的PM10和PM2.5浓度上升的降水天气过程主要出现在夏秋季傍晚到夜间，以强对流天气为主，这种天气持续时间相对较短，在降雨天气结束后，空气中的相对湿度增加且维持时间极长，再加上夜间水平扩散和垂直扩散条件差，空气中的颗粒物浓度会有小幅度升高的趋势。因降水天气出现之前的PM10和PM2.5浓度都较低，均在二级标准以下维持，其上升幅度也较小。

2.2 小时最大降水量与清除效果的关系

根据小时最大降水量不同，对2018年新郑市的74次降水天气过程进行分类，以分析降水天气与空气中的颗粒物清除效率之间的关系，得出以下结论：①随着小时最大降水量的增加，降水对空气中的PM10和PM2.5清除效果不断增大;②针对小时最大降水量不足1.1mm的降水天气过程，其对PM10的清除效果要低于PM2.5，共有31次降水天气过程的小时最大降水量低于1.1mm，其对PM10和PM2.5的平均清除效率分别为8.0%、11.0%，其中有13次的降水天气过程对PM10以负清除为主;③对于小时降水量超过1.2mm的降水天气过程，2018年共出现43次，仅有6次的降水天气过程对PM10和PM2.5为负清除，有3次降水天气过程对PM10为负清除，对PM2.5为正清除，有2次降水天气过程对PM2.5为负清除，对PM10为正清除，其他降水天气过程为正清除或没有变化。

2.3 降水持续时间与清除效果的关系

通过对2018年出现在新郑市的74次降水天气过程进行统计分析，其对空气中的PM10和PM2.5的平均清除效率分別为8.0%和11.0%，其中有36次的降水天气过程对PM10的清除效果要高于PM2.5，也是造成大部分天气降水天气过程结束后，PM2.5/PM10比率减少的主要原因。根据2018年的所有降水天气过程的PM10、PM2.5浓度变化数据，有38次降水天气过程前的PM2.5/PM10比率比降水后的PM2.5/PM10比率要低。

参考文献：

[1]陶豫萍，吴宁，罗鹏，等.森林植被截留对大气污染物湿沉降的影响[J].中国生态农业学报，2007，15（4）.

[2]王小刚.湿沉降化学组成与大气污染源研究——以西安市长安区为例[D].西北大学，2018.

作者简介：沈海波（1988-），男，汉族，河南新郑人，在职研究生，工程师，从事县级综合气象业务工作。