银川市主要污染物变化特征及其关系研究

doi:10.3969/j.issn.1673-503X.2022.01.005

摘要/Abstract

摘要：

利用2013-2019年银川市主要污染物浓度数据，分析了近年来银川市主要污染物浓度变化特征，并运用主成分分析法对主要污染物之间的关系进行研究。结果表明：近年来银川市主要污染物浓度除O₃逐年呈上升趋势外，其他均呈下降趋势；市区站O₃浓度较郊区背景站低，其他污染物市区较郊区背景站高；市区站PM₁₀和PM_2.5浓度超国家二级标准；除O₃浓度夏季高，冬季低外，其他污染物冬季高，夏季低；CO、NO₂、PM₁₀、PM_2.5浓度呈"双峰型"日变化特征，O₃和SO₂呈"单峰型"日变化特征。银川市主要污染物NO₂浓度与CO和O₃相关性显著，PM₁₀和PM_2.5之间相关性显著；污染物第一主成分是NO₂、CO和O₃，方差贡献率达到50%以上，加之银川市O₃浓度逐年呈升高趋势，表明近年来银川市大气光化学污染增加。

关键词: 银川市, 大气污染物, 年变化, 日变化

Abstract:

Based on the monitoring data of concentrations of criteria air pollutants in Yinchuan from 2013 to 2019, we analyzed the variation of concentrations of criteria air pollutants in recent years and investigated the relationship among these air pollutants using the method of principal component analysis.The results showed that concentrations of all criteria air pollutants in Yinchuan decrease except for O₃ that exhibit an increasing trend.The O₃ concentrations observed at urban sites are lower than those observed at suburban background sites, whereas concentrations of other pollutants are relatively higher at urban sites.Both PM₁₀ and PM_2.5 concentrations at urban sites exceed the national secondary standard for air quality.Concentrations of all criteria air pollutants are highest in winter and lowest in summer, which is opposite to the seasonal variation of O₃ concentration.The diurnal variation of CO, NO₂, PM₁₀, and PM_2.5 shows a bimodal pattern, while the diurnal variation of O₃ and SO₂ exhibits a single peak.NO₂ concentration has a significant correlation with CO and O₃, and the PM₁₀ concentration has a significant correlation with PM_2.5 in Yinchuan.The first principal components of air pollutants include NO₂, CO, and O₃, with the variance contribution rate exceeding 50%.Moreover, the annual mean O₃ concentration gradually increases, which indicates that atmospheric photochemical pollution is worsening in recent years.

Key words: Yinchuan, Air pollutant, Annual variation, Diurnal variation

中图分类号:

高睿娜,孙银川,左河疆,高娜,王岱. 银川市主要污染物变化特征及其关系研究[J]. 气象与环境学报, 2022, 38(1): 33-39.

Rui-na GAO,Yin-chuan SUN,He-jiang ZUO,Na GAO,Dai WANG. Variation and relationship of criteria air pollutants in Yinchuan[J]. Journal of Meteorology and Environment, 2022, 38(1): 33-39.

图/表 9

图1

图2

表1

图3

图4

表2

表3

表4

表5

参考文献 21

1	高山雨. 银川市大气污染治理研究[D]. 银川: 北方民族大学, 2020.
2	张智, 陈玉华, 周红. 宁夏雾日和霾日的变化趋势分析[J]. 干旱气象, 2013, 31 (4): 714- 719.
3	王跃思, 李文杰, 高文康, 等. 2013-2017年中国重点区域颗粒物质量浓度和化学成分变化趋势[J]. 中国科学: 地球科学, 2020, 50 (4): 453- 468.
4	Liu Z R , Gao W K , Yu Y C , et al. Characteristics of PM_2.5 mass concentrations and chemical species in urban and background areas of China: Emerging results from the CARE-China network[J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 2018, 18 (12): 8849- 8871. doi: 10.5194/acp-18-8849-2018
5	Wang Y Q , Zhang X Y , Sun J Y , et al. Spatial and temporal variations of the concentrations of PM₁₀, PM_2.5 and PM1 in China[J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 2015, 15 (23): 13585- 13598. doi: 10.5194/acp-15-13585-2015
6	王跃思. 我国大气灰霾污染现状、治理对策建议与未来展望——王跃思研究员访谈[J]. 中国科学院院刊, 2017, 32 (3): 219- 227.
7	刘俊, 安兴琴, 朱彤, 等. 京津冀及周边减排对北京市PM_2.5浓度下降评估研究[J]. 中国环境科学, 2014, 34 (11): 2726- 2733.
8	王跃思, 张军科, 王莉莉, 等. 京津冀区域大气霾污染研究意义、现状及展望[J]. 地球科学进展, 2014, 29 (3): 388- 396.
9	严晓瑜, 缑晓辉, 刘玉兰, 等. 银川市大气污染物浓度变化特征及其与气象条件的关系[J]. 气象与环境学报, 2015, 31 (2): 21- 30.
10	缑晓辉, 严晓瑜, 刘玉兰, 等. 银川地区大气颗粒物浓度变化特征及其与气象条件的关系[J]. 气象与环境学报, 2016, 32 (6): 58- 68. doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2016.06.008
11	王晓丽, 刘畅, 关文玲. 基于主成分分析法的城市大气主要污染物关系研究[J]. 天津理工大学学报, 2015, 31 (2): 20- 23. doi: 10.3969/j.issn.1673-095X.2015.02.005
12	廖国礼, 吴超. 主成分分析法在矿山空气污染监测点优化中的应用[J]. 金属矿山, 2005, (5): 44- 47.
13	王有文, 杨云霞, 王爱武. 用主成分回归分析大气污染成分的数学模型——以山西省阳泉市市区为例[J]. 忻州师范学院学报, 2016, 32 (5): 9- 12. doi: 10.3969/j.issn.1671-1491.2016.05.003
14	段凤魁, 贺克斌, 刘咸德. 北京PM_2.5中有机酸的污染特征及来源[J]. 环境科学学报, 2009, 29 (6): 1139- 1145. doi: 10.3321/j.issn:0253-2468.2009.06.003
15	Wang Y G , Hopke P K , Xia X Y , et al. Source apportionment of airborne particulate matter using inorganic and organic species as tracers[J]. Atmospheric Environment, 2012, 55, 525- 532. doi: 10.1016/j.atmosenv.2012.03.073
16	孙银川, 严晓瑜, 缑晓辉, 等. 中国典型城市O₃与前体物变化特征及相关性研究[J]. 环境科学研究, 2020, 33 (1): 44- 53.
17	李顺姬, 李红, 陈妙, 等. 气象因素对西安市西南城区大气中臭氧及其前体物的影响[J]. 气象与环境学报, 2018, 34 (4): 59- 67. doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2018.04.008
18	陈培章, 陈道劲. 兰州主城臭氧污染特征及气象因子分析[J]. 气象与环境学报, 2019, 35 (2): 45- 54.
19	韩余, 周国兵, 陈道劲, 等. 重庆市臭氧污染及其气象因子预报方法对比研究[J]. 气象与环境学报, 2020, 36 (4): 59- 66. doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2020.04.008
20	谈建国, 陆国良, 耿福海, 等. 上海夏季近地面臭氧浓度及其相关气象因子的分析和预报[J]. 热带气象学报, 2007, 23 (5): 515- 520. doi: 10.3969/j.issn.1004-4965.2007.05.014
21	赵清扬, 巫俊威, 刘雨轩. 彭州市大气污染物浓度变化特征研究[J]. 高原山地气象研究, 2018, 38 (4): 76- 84.

站点	CO/(mg·m^-3)	NO₂/(μg·m^-3)	O₃/(μg·m^-3)	PM₁₀/(μg·m^-3)	PM_2.5/(μg·m^-3)	SO₂/(μg·m^-3)
贺兰山马莲口	0.74	14.93	79.96	74.93	30.69	29.73
学院路	1.17	41.14	60.86	106.43	43.59	48.76
贺兰山东路	1.13	39.50	58.87	101.51	48.79	44.56
污染物浓度二级标准限值	4	80	160	70	35	60

站点	CO/(mg·m^-3)	NO₂/(μg·m^-3)	O₃/(μg·m^-3)	PM₁₀/(μg·m^-3)	PM_2.5/(μg·m^-3)	SO₂/(μg·m^-3)
贺兰山马莲口	0.9	14.2	88.5	73.1	34.7	35.4
银湖巷	1.2	38.3	64.0	130.5	58.5	69.2
宁安大街	1.0	33.7	57.6	128.8	58.5	62.5
宁化生活区	1.0	30.9	72.7	136.0	64.0	50.4
贺兰山东路	1.1	38.4	60.2	102.6	54.5	54.0
学院路	1.3	39.2	63.3	109.7	47.9	57.7
水乡路(直管站)	1.2	40.4	54.1	111.4	49.2	42.1
上海东路	1.3	42.4	58.6	87.7	47.4	63.8
文昌北街	1.4	33.3	62.7	102.2	54.4	49.2

污染物	CO	NO₂	O₃	PM₁₀	PM_2.5	SO₂
CO	1.000
NO₂	0.673^*	1.000
O₃	-0.583	-0.913^**	1.000
PM₁₀	-0.048	0.377	-0.379	1.000
PM_2.5	0.079	0.451	-0.450	0.897^**	1.000
SO₂	0.341	0.643	-0.527	0.483	0.533	1.000

主成分	特征值	特征值贡献率/(%)	累计贡献率/(%)
1	3.498	58.302	58.302
2	1.520	25.341	83.642
3	0.482	8.034	91.676
4	0.341	5.676	97.352
5	0.095	1.588	98.940
6	0.064	1.060	100.000

污染物	主成分1	主成分2
NO₂	0.903	0.340
CO	0.884	-0.159
O₃	-0.846	-0.342
PM₁₀	0.058	0.961
PM_2.5	0.172	0.937
SO₂	0.545	0.562