武汉市2012年6月PM10污染特征及成因分析

2012年雾霾天气回顾2012年，中国经历了一次严重的雾霾天气事件。

这场雾霾席卷了中国大部分地区，并造成了严重的空气污染。

这篇文章将回顾2012年的雾霾天气，探讨其原因和对人们生活的影响。

2012年的雾霾天气是中国曾经遭遇的最严重的空气污染事件之一。

这次事件持续了数周之久，在这段时间里，大部分城市的天空都笼罩在一层灰蒙蒙的雾气中，能见度非常低。

许多地方的PM2.5（细颗粒物）浓度超过了世界卫生组织建议的安全标准。

造成雾霾的主要原因是人为活动所产生的大量污染物排放，例如工厂废气、汽车尾气和燃煤等。

尤其是中国快速的工业化进程，使得污染物排放量大大增加。

此外，大气稳定和不利的气象条件也是雾霾形成的关键原因。

在这些条件下，污染物很难被稀释和扩散，导致它们积聚在空气中，形成了浓郁的雾霾。

雾霾天气对人们的生活产生了极大的影响。

首先，雾霾天气使得室外活动变得困难和危险。

由于能见度低，人们在道路上行走和开车十分困难，行车事故频发。

同时，空气中的污染物会对人的呼吸系统产生直接的影响，引发呼吸道疾病和其他健康问题。

其次，雾霾天气对经济活动造成了负面影响。

因为能见度低，许多工厂和交通运输受到了限制，导致了生产和运输的停滞。

此外，雾霾还会对农作物和植物的生长产生不利影响，减少了农产品的产量和质量。

此次雾霾事件引起了广泛的社会关注和媒体报道。

人们对雾霾问题的认识逐渐提高，许多人开始重视环境保护和减少污染物排放。

政府也采取了一系列应对措施，例如限制工厂排放、推广清洁能源和改善车辆尾气排放等。

这些努力在一定程度上改善了雾霾问题。

然而，雾霾问题并没有完全解决。

近年来，仍然有许多城市经历了雾霾天气，尽管程度比2012年的事件要轻。

这表明雾霾问题是一个复杂而长期的挑战，需要持续的努力才能解决。

为了减少雾霾问题，我们每个人都可以采取一些措施。

首先，我们应该减少使用高污染的能源，例如煤炭和燃油。

相反，我们可以选择使用清洁能源，例如太阳能和风能。

一次罕见空气污染的天气过程分析作者：罗葳来源：《海峡科学》2012年第08期[摘要] 该文针对2010年3月21～23日福建省出现的大范围严重影响全省空气质量和能见度的环境污染事件，利用PM10（可吸入颗粒物）监测资料和气象资料进行该事件的天气过程分析，结果表明：此次空气污染与北方强冷空气引起的沙尘暴、扬沙过后其尚未下沉的尘土和细沙随高空气流进入本省的沙尘天气之间存在对应关系，其污染物所属的天气现象为浮尘。

[关键词] 空气污染浮尘天气过程分析0 引言2010年3月中旬末至下旬初，我国出现了一次大范围的严重的由沙尘暴和扬沙引发的空气污染过程。

此次污染过程强度强、范围大，不仅对北方等地区造成了影响，沙尘还伴随大风一路南下，蔓延至黄淮、江汉、江淮、华南大部等，累计影响21个省（区、市），并波及到日本、韩国。

此次沙尘天气所造成的严重空气污染中的PM10浓度在多地突破历史极值，受其影响，当年3月21～23日福建省自北而南由沿海到内陆出现多年来罕见的大范围严重影响全省空气质量和能见度的环境污染（简称“3.22”空气污染）。

据环境部门监测，当时全省9个设区市城市中有7个城市空气中的PM10指数最大时达到（或超过）仪器所能测量的最大上限值500，而根据我国空气污染指数范围及相应的空气质量类别标准[1]，PM10指数＞300时，属于最高级别的重污染。

本文通过环境监测部门的监测资料以及造成此次污染事件的地面气象资料和高空气象资料进行综合分析，说明此次污染物的成因、迁移和对我省的影响，从而为PM10的监测、预警和科学研究提供参考。

1 资料来源1.1 空气污染物资料2010年3月20～24日空气污染首要污染物为PM10，PM10指数取全省9个设区市环境监测站监测到的PM10浓度进行换算。

资料来源于福建省环境保护厅环境监测空气质量日报。

其日均值统计时段为北京时间前一日12时至当日12时止的24小时平均值。

1.2 气象观测资料2010年3月20～24日气象观测资料来源于福建省气象信息中心。

直辖市空气污染指数比较分析任雪;任建君【摘要】以重庆市、北京市、天津市、上海市四大直辖市2001-2011年的大气主要污染物的排放量为基础数据,建立API空气污染指数模型,计算出各污染物的分指数,并利用模型中的分指数,通过层次分析法,得出污染物各自的权重;根据目前直辖市大气污染的现状,以及主要污染源中的主要污染物的状况,结合各地的“十二五”发展规划,提出改善各直辖市空气环境质量的建议和对策.【期刊名称】《重庆工商大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2014(031)011【总页数】6页(P98-102,108)【关键词】空气污染指数;API评价法;层次分析法【作者】任雪;任建君【作者单位】重庆工商大学数学与统计学院,重庆400067;重庆医科大学临床医学系,重庆400016【正文语种】中文【中图分类】X308北京市、上海市、天津市、重庆市四大直辖市都是我国重要的能源与工业城市，由于历史和资源禀赋等原因，四大直辖市大气环境都受到了不同程度的污染。

近年来，北京大气的污染状况相当严重，根据环保部公布的数据来看，北京市以81的污染指数排在2011年的中国城市空气污染指数120个城市排行榜的第8位，比上海、天津、重庆的污染指数高出30.65%、9.46%、19.12%，与全国政治、文化中心的地位极不相称，已引起社会各方面的关注。

上海城市经济发展迅猛，人口密度高；城市的空气污染也较严重。

烟尘、浮尘、二氧化氮、二氧化硫、一氧化碳、臭氧、挥发性有机化合物等侵蚀着这座城市。

而且，呼吸在有污染的空气中会使得易感人群症状有轻度加剧，健康人群出现刺激症状。

天津市区域面积较小、人口密度较大、工业分布相对集中，大气污染状况也较为严重，“十一五”期间的监测结果显示，大气主要污染物均存在不同程度的超标现象。

重庆主城区历来大气污染较为严重，以煤为主的能源结构、以重化工业为主的产业结构等导致资源能源消耗和污染物排放仍然较大，单位GDP能耗和主要污染物排放强度均高于全国或发达地区平均水平，初步统计重庆市单位GDP能耗分别是全国平均水平、北京、天津、上海的1.1、1.9、1.4、1.6倍，单位工业增加值的废水、化学需氧量、氨氮、二氧化硫排放量分别是同期全国平均水平的1.72、1.14、1.64和1.93倍[1]。

年第6期收稿日期：2012－06－18基金项目：武汉市教育局科技项目（2008K042）。

作者简介：米铁（1968—），男，副教授，博士，研究方向：生物质能高效利用及大气污染治理。

0引言环境监测数据表明，颗粒污染物是中国多数城市的首要空气污染物。

它不仅是我国大气污染控制研究的重点和难点，也是国际环境科学界所关注的热点之一。

不同粒径的悬浮颗粒物，会对人体健康造成不同的影响。

研究发现：粒径大小不同的颗粒在鼻咽部、气管及支气管、肺泡等3个部位的沉积效率也有所不同。

一般来说，粒径大于10μm 的颗粒，通常不会被人体吸入。

即使被人体吸入，可完全沉积于鼻咽部，只有少部分进入肺泡，对人体健康影响相对较小，只会影响大气能见度。

粒径在2.5～10μm 的颗粒成为可吸入粉尘，除影响大气能见度外，还会被人体吸入，通过咽喉进入肺部，沉积在上呼吸道。

小于2.5μm 的尘粒成为呼吸性粉尘，它能穿透到肺泡区，在肺泡中沉积。

粒径愈小的颗粒在空气中停留的时间越长，被人体吸入的机会越大。

细颗粒比粗颗粒比表面积大，更易吸附有害的重金属和有机物，因而毒性更大，在人体内的活性越强，对肺的纤维化作用越强，因此对呼吸性颗粒物（PM 2.5）的形成、捕集及其特性的研究成为热点［1-4］。

研究主要集中在颗粒物的产生机理及控制技术，来源解析，细颗粒物理特征（粒径分布、形貌特征），化学组分分析，可吸入颗粒物（PM 10）（以及PM 2.5）的毒性、致癌、致突变与健康的关系［5，6］。

沌口地区为武汉经济技术开发区所在地。

经过近20年的发展，武汉经济技术开发区已成为武汉市对外开放的窗口，有力地拉动了武汉的经济发展，推动了武汉产业结构调整。

与此同时，环境问题也日益显现。

自武汉经济技术开发区建成以来，虽然该地区的大气环境质量的监测自始至终地进行着，但至今为止还未对该地区大气PM 10、PM 2.5污染物进行研究。

本文拟对沌口地区大气可吸入颗粒物的化学组分进行分析研究，进而研究沌口地区大气可吸入颗粒物的来源，为政府部门制定大气污染控制与治理措施、确定污染治理重点提供科学依据，为武汉两型社会建设做出贡献。

2000-2011年中国PM2.5污染时空演化特征与影响因素解析摘要：PM2.5作为中国空气质量恶化与雾霾频发的主要因素，研究意义重大。

研究采用NASA中心2000-2011年遥感反演数据，利用地统计、地理探测器及GIS空间分析方法，首次系统的揭示了中国大陆及台湾地区十多年来PM2.5浓度时空演化格局特征与其驱动因素。

主要结论：（1）2000-2011年中国PM2.5年平均浓度一直保持在22.47μg/m3-28.26μg/m3高位运行，总体呈现先快速增加后趋于稳定的态势，2006年是PM2.5浓度值变化的拐点；（2）中国PM2.5浓度整体呈现北方高于南方，东部高于西部趋势，浓度高值点集中连片分布在黄淮海平原、长三角下游平原、四川盆地与塔克拉玛干沙漠4大重污染区域，其中京津冀地区污染最为严重；（3）2000-2006年PM2.5的污染重心整体呈现明显东移趋势，2006之后污染浓度高值区重心呈现明显东进趋势，低值区则呈现西移趋势，两者重心背向而行；（4）空间自相关分析表明PM2.5年均浓度呈现强烈的局部空间正自相关特性，PM2.5―高-高‖集聚区连片分布在黄淮海平原、汾渭盆地、四川盆地及江汉平原地区；PM2.5 ―低-低‖集聚区分布在长城以北的内蒙古、黑龙江，青藏高原与新疆北部，以及台湾、海南与福建等东南沿海及岛屿地区；（5）地理探测器方法分析表明自然因素与人类活动共同对PM2.5空间分布、浓度变化产生巨大影响，其中人口增长（人口密度）、汽车数量增加、工业烟尘排放、秸秆燃烧是中国PM2.5浓度变化的主要驱动因素。

关键词：PM2.5; 大气污染；时空演化；地理探测器；中国1.引言随着中国城市化、工业化的快速发展，能源消费与居民汽车保有量激增，城市化建设造成的扬尘、煤炭燃烧以及汽车尾气排放产生的大气污染更加严重，导致空气中悬浮颗粒物（TSP）飙升[1,2]。

中国雾霾天气频率呈逐年增多趋势，地缘上形成黄淮海地区、长江三角洲、四川盆地和珠江三角洲四大雾霾区[3,4]。

武汉市空气质量与气象条件的关系及气象预报方法研究张翠荣;柳戊弼;江鸿【摘要】利用2013～2014年武汉市空气质量指数和气象要素因子，分析了武汉市环境空气质量分布特征以及气象要素因子对空气质量的影响。

结果表明，武汉市空气质量严重污染天气占全年的4％；近10年（2005～2014年）武汉市PM10、SO2污染物浓度逐年下降，首要污染物以细颗粒物为主。

武汉市空气质量变化与气温、低云量、平均风速、降水量等气象因子相关性最好，均呈明显的负相关性。

利用数理统计方法，选用与空气质量指数相关性较好的气象因子制作逐日空气质量指数多元回归预测方程，可结合气象预报产品及时制作空气质量预报。

%Air quality index and meteorological factors in Wuhan City in 2013-2014 were used to analyze the distribution characteristics of environmental air quality in Wuhan City, as well as the effects of meteorological factors on air quality and meteorological factors.Result showed that the number of seriously polluted days in Wuhan was 4% of a year.In recent 10 years (2005-2014), the concentration of PM10 and SO2 pollutants in Wuhan City decreased year by year.The main pollutant was fine particulate.Changes in air quality in Wuhan City had the optimal correlation with temperature, low cloud cover, average wind speed, precipitation and other meteorological factors, showing a sig-nificant negative correlation.Mathematical statistics method was adopted.Meteorological factors having relatively good correlation with air quality index were selected to establish the daily AQI multiple regression prediction equation.Air quality forecast was carried out by using me-teorological forecast products.【期刊名称】《安徽农业科学》【年(卷),期】2016(044)020【总页数】6页(P184-189)【关键词】空气质量指数;污染;气象因子;相关性;多元回归【作者】张翠荣;柳戊弼;江鸿【作者单位】武汉公共气象服务中心，湖北武汉430040;武汉公共气象服务中心，湖北武汉430040;武汉公共气象服务中心，湖北武汉430040【正文语种】中文【中图分类】S181.3城市空气质量的好坏不仅与城市地形和城市建设有关，与季节及气象条件关系也十分密切[1]。

2007-2011年武汉市空气污染物时空分布特征裴婷婷;陈小平;周志翔【摘要】The spatial and temporal characteristics of Wuhan from 2007 to 201 1 were examined based on the air pollutant index involvingPM10 ,SO2 ,and NO2 combining with the monthly meteorological indicators.Grey correla-tion method is applied to explore the impacts of five meteorological indicators on air pollution as well.The results showed that the air quality of Wuhan was getting better and better from 2007 to 201 1 since the annual average con-centration of PM10 was becoming lower and lower.The PM10 could achieve the second grade of national air standard in 2011.However,the annual average concentrations of SO2 and NO2 stayed higher than the second grade of na-tional air standard.The grey correlation order of meteorological factors on PM10 concentration is rainfall >relative humanity >average wind velocity >average atmospheric pressure >average temperature,with rainfall >aver-age windvelocity >relative humanity >average temperature >average atmospheric pressure on SO2 ,and rainfall>relative humanity >average windvelocity >average temperature >average atmospheric pressure on NO2 , which means that rainfall is the primary meteorological factor on air pollutants concentration,following the relative humanity wind velocity,atmospheric pressure,and temperature at the last.%利用武汉市2007-2011年的PM10、SO2、NO2的空气污染指数（API）资料，结合各月气象资料，分析武汉市空气污染物的时空分布特征，并利用灰色关联法分析5个气象因子对空气污染物浓度的影响。

第４０卷第６期２０１８年１１月湖北大学学报(自然科学版)ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｕｂｅｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ(ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ)Ｖｏｌ.４０㊀Ｎｏ.６㊀Ｎｏｖꎬ２０１８㊀收稿日期:２０１８０３０５基金项目:武汉快速城市化过程中的资源环境承载力研究(４００￣０９９６７３)资助作者简介:莫彩芬(１９９３)ꎬ女ꎬ硕士生ꎬＥ￣ｍａｉｌ:１２６３６６４０９１＠ｑｑ.ｃｏｍꎻ陈红兵ꎬ通信作者ꎬ实验师ꎻＥ￣ｍａｉｌ:ｈｂｃｈｅｎ７１１２＠１６３.ｃｏｍ文章编号:１０００２３７５(２０１８)０６０５９３０８近两年武汉市环境空气质量时空分布特征及污染源解析莫彩芬ꎬ陈帅ꎬ陈红兵ꎬ柯杰ꎬ陈默(湖北大学资源环境学院ꎬ湖北武汉４３００６２)摘要:运用主成分分析和聚类分析法ꎬ对２０１６ ２０１７年武汉市环境空气１０个国控点１０个市控点的６个空气质量指标数据进行分析ꎬ揭示武汉市环境空气质量时空分布差异性ꎬ辨识主要污染因子ꎬ解析污染成因.结果表明:２０１６ ２０１７年ꎬ武汉市空气质量有变好的趋势ꎬ主要是因为ＰＭ２.５和ＰＭ１０同期月均浓度下降ꎻＳＯ２㊁ＮＯ２㊁ＰＭ１０㊁ＰＭ２.５浓度排序依次为:冬>春>秋>夏ꎻＣＯ浓度排序依次为:冬>秋>春>夏ꎻＯ３浓度排序依次为:夏>秋>春>冬ꎻ武汉市监测点位空气质量从好到坏的顺序为:远郊区>中心城区>工业园(区)或经济开发区ꎻ春季的主要污染物因子为ＮＯ２㊁ＣＯ㊁Ｏ３㊁ＰＭ１０ꎬ夏季的主要污染物因子为ＮＯ２㊁ＳＯ２㊁ＰＭ２.５ꎬ秋季的主要污染物因子为ＮＯ２㊁ＰＭ２.５㊁ＣＯ㊁Ｏ３㊁ＰＭ１０ꎬ冬季的主要污染物因子为ＮＯ２㊁ＣＯ㊁Ｏ３㊁ＰＭ２.５㊁ＰＭ１０ꎻ近两年ꎬ机动车尾气㊁工业废气排放以及建筑扬尘构成武汉市空气污染的主要来源ꎬ秸秆燃烧对空气质量的影响逐渐减小.关键词:空气质量ꎻ时空分布ꎻ主成分分析ꎻ聚类分析ꎻ污染源解析中图分类号:Ｘ８３２㊀㊀文献标志码:Ａ㊀㊀ＤＯＩ:１０.３９６９/ｊ.ｉｓｓｎ.１０００￣２３７５.２０１８.０６.００８Ｓｐａｔｉｏ￣ｔｅｍｐｏｒａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆａｉｒｑｕａｌｉｔｙａｎｄｓｏｕｒｃｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｐｏｌｌｕｔｉｏｎｉｎＷｕｈａｎＭＯＣａｉｆｅｎꎬＣＨＥＮＳｈｕａｉꎬＣＨＥＮＨｏｎｇｂｉｎｇꎬＫＥＪｉｅꎬＣＨＥＮＭｏ(ＦａｃｕｌｔｙｏｆＲｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅꎬＨｕｂｅｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＷｕｈａｎ４３００６２ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:ＰＣＡａｎｄＣＡｗｅｒｅａｐｐｌｉｅｄｆｏｒａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｓｐａｔｉｏ￣ｔｅｍｐｏｒａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆａｉｒｑｕａｌｉｔｙａｎｄｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇｔｈｅｍａｉｎｐｏｌｌｕｔｉｏｎｆａｃｔｏｒｓａｎｄｔｈｅｃａｕｓｅｓｏｆｐｏｌｌｕｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎ６ａｉｒｑｕａｌｉｔｙｉｎｄｉｃｅｓｏｆ１０ｓｔａｔｅ￣ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄａｎｄ１０ｃｉｔｙ￣ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄｉｎＷｕｈａｎｆｒｏｍ２０１６ｔｏ２０１７.ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅａｉｒｑｕａｌｉｔｙｃｈａｎｇｅｄｂｅｔｔｅｒｉｎＷｕｈａｎｆｒｏｍ２０１６ｔｏ２０１７ｂｅｃａｕｓｅｏｆｔｈｅｄｅｃｌｉｎｅｏｆｔｈｅａｖｅｒａｇｅｄｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｏｆＰＭ２.５ａｎｄＰＭ１０ｉｎｔｈｅｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙｓｅａｓｏｎꎻＣｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｏｆＳＯ２ꎬＮＯ２ꎬＰＭ１０ａｎｄＰＭ２.５ｓｏｒｔｅｄｉｎｔｈｅｏｒｄｅｒ:ｗｉｎｔｅｒ>ｓｐｒｉｎｇ>ａｕｔｕｍｎ>ｓｕｍｍｅｒꎻＳｏｒｔｏｆＣＯｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｗａｓｉｎｔｈｅｏｒｄｅｒ:ｗｉｎｔｅｒ>ａｕｔｕｍｎ>ｓｐｒｉｎｇ>ｓｕｍｍｅｒꎻＳｏｒｔｏｆＯ３ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｗａｓｉｎｔｈｅｏｒｄｅｒ:ｓｕｍｍｅｒ>ａｕｔｕｍｎ>ｓｐｒｉｎｇ>ｗｉｎｔｅｒꎻＴｈｅｄｅｃｒｅａｓｉｎｇｏｒｄｅｒｏｆＷｕｈａｎｃｉｔｙ ｓａｉｒｑｕａｌｉｔｙｗａｓ:ｏｕｔｅｒｓｕｂｕｒｂｓ>ｃｅｎｔｅｒｕｒｂａｎａｒｅａ>ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｐａｒｋｏｒｅｃｏｎｏｍｉｃｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｚｏｎｅꎻＴｈｅｍａｉｎｐｏｌｌｕｔｉｏｎｆａｃｔｏｒｓｏｆｓｐｒｉｎｇｗｅｒｅＮＯ２ꎬＣＯꎬＯ３ꎬＰＭ１０ꎬｔｈｅｍａｊｏｒｐｏｌｌｕｔｉｏｎｆａｃｔｏｒｓｏｆｓｕｍｍｅｒｗｅｒｅＮＯ２ꎬＳＯ２ꎬＰＭ２.５ꎬｔｈｅｍａｊｏｒｐｏｌｌｕｔａｎｔｆａｃｔｏｒｓｏｆａｕｔｕｍｎｗｅｒｅＮＯ２ꎬＣＯꎬＯ３ꎬＰＭ１０ａｎｄＰＭ２.５ꎬｔｈｅｍａｉｎｐｏｌｌｕｔｉｏｎｆａｃｔｏｒｓｏｆｗｉｎｔｅｒｗｅｒｅＮＯ２ꎬＣＯꎬＯ３ꎬＰＭ２.５ａｎｄＰＭ１０ꎻＩｎｔｈｅｐａｓｔｔｗｏｙｅａｒｓꎬｍｏｔｏｒｖｅｈｉｃｌｅｅｘｈａｕｓｔꎬｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｅｍｉｓｓｉｏｎｓａｎｄｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｆｕｇｉｔｉｖｅｄｕｓｔｗｅｒｅｔｈｅｍａｉｎｓｏｕｒｃｅｏｆａｉｒｐｏｌｌｕｔｉｏｎｉｎＷｕｈａｎｃｉｔｙꎬｓｔｒａｗｂｕｒｎｉｎｇｇｒａｄｕａｌｌｙｈａｄｒｅｄｕｃｅｄｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｔｏａｉｒｑｕａｌｉｔｙ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ａｉｒｑｕａｌｉｔｙꎻｓｐａｔｉｏ￣ｔｅｍｐｏｒａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎꎻＰＣＡꎻＣＡꎻｐｏｌｌｕｔｉｏｎｓｏｕｒｃｅｓｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ５９４㊀湖北大学学报(自然科学版)第４０卷０㊀引言近几年ꎬ随着经济建设的快速发展ꎬ国内大气污染问题也越来越多ꎬ空气质量持续下降ꎬ空气污染事件频发ꎬ与居民身心健康密切相关的空气质量问题也越来越引起人们的关注.习近平总书记在中国共产党第十九次全国代表大会上指出ꎬ生态文明建设功在当代ꎬ利在千秋[１].李克强总理在十二届全国人大五次会议上提出ꎬ加快生态环境保护治理力度ꎬ是可持续发展的内在要求[２].空气质量问题已从现实民生问题上升至国家可持续发展问题.在此背景下ꎬ武汉市作为中国东西贯通的枢纽㊁中国的区域中心城市ꎬ城市空气质量必定成为影响其发展的重要因素之一.因此ꎬ探索武汉市空气质量时空分布特征ꎬ识别污染因子ꎬ解析污染源ꎬ寻求污染治理对策ꎬ已成为武汉市人与自然和谐发展的重要课题.国内关于武汉市空气质量问题的研究成果很多ꎬ但主要集中在以下３个方面:１)从个别指标探索该指标的时空分布特征.如ＰＭ２.５[３￣４]㊁ＰＭ１０[５].２)武汉市空气质量影响因素.如气象要素[６]㊁机动车尾气[７]㊁建筑垃圾[８].３)大部分研究点位集中在国控点ꎬ不包含市控点[９￣１０].本文中以２０１６ ２０１７年武汉市２０个监控点(１０个国控点ꎬ１０个市控点)的６个空气污染物指标作为研究对象ꎬ应用主成分分析(ＰＣＡ)和聚类分析(ＣＡ)ꎬ分析武汉市环境空气质量分布特征ꎬ辨识主要污染因子ꎬ解析污染源特征ꎬ为政府制定大气污染防控计划㊁进一步改善武汉市环境空气质量提供科学依据ꎬ并希望该方法能为其他同类型城市的环保部门对环境质量的监测㊁污染的控制以及污染源的解析提供一定的科学参考依据.１㊀研究区域概况武汉市(１１３ʎ４１ᶄ１１５ʎ０５ᶄＥꎬ２９ʎ５８ᶄ３１ʎ２２ᶄＮ)地处长江中下游ꎬ隶属江汉平原东部ꎬ是湖北省省会和国家区域中心城市.武汉市水域面积共有２１１７.６０ｋｍ２ꎬ占该市总面积的２５.７９％ꎻ武汉市２０１１年获 国家森林城市 称号ꎬ森林覆盖率达３９.０９％ꎬ自然植被多以常绿阔叶和落叶阔叶混交林为主[９]ꎻ武汉市属于北亚热带季风性湿润气候区ꎬ雨期主要集中在夏季ꎬ年平均降水量为１５５０２０５０ｍｍꎻ四季分明ꎬ年平均气温１５.８１７.５ħꎻ武汉市是 四大火炉 城市之一ꎬ三面环山ꎬ不宜空气流通[１１]ꎻ夏季以东南风为主ꎬ冬季以北风或西北风为主ꎬ夏季酷热ꎬ冬季寒冷ꎻ季节划分按照３㊁４㊁５月为春季ꎬ６㊁７㊁８月为夏季ꎬ９㊁１０㊁１１月为秋季ꎬ１２㊁１㊁２月为冬季.２㊀数据与方法２.１㊀数据采集㊀本文中所利用的２０１６ ２０１７年空气质量数据来源于武汉市环境保护局官网公布的全市１０个国控点㊁１０个市控点的逐日监测数据ꎬ包括二氧化硫(ＳＯ２)㊁二氧化氮(ＮＯ２)㊁可吸入颗粒物(ＰＭ２.５)㊁一氧化碳(ＣＯ)㊁臭氧(Ｏ３)㊁细颗粒物(ＰＭ１０).武汉市１０个国控点(东湖梨园㊁沌口新区㊁吴家山㊁武昌紫阳㊁东湖高新㊁汉阳月湖㊁汉口花桥㊁青山钢花㊁汉口江滩㊁沉湖七壕)㊁１０个市控点(汉南区站㊁江夏区站㊁黄陂区站㊁江汉红领巾㊁硚口古田㊁洪山地大㊁蔡甸区站㊁新洲区站㊁东西湖区站㊁化工区站)地理位置如图１所示.本文中选取２０１６ ２０１７年６个指标作为研究对象ꎬ进行多元统计分析.２.２㊀数据分析２.２.１㊀空气质量时空尺度变化图㊀基于Ｏｒｉｇｉｎ８.５软件ꎬ将２０１６ ２０１７年２０个监测点位６个污染物指标的月均数据用热图形式表现ꎬ可以发现不同点位的各个指标随时间的变化趋势.２.２.２㊀主成分分析㊀ＰＣＡ是一种降维处理技术ꎬ将原来众多具有一定相关性的变量通过线性变换进行最佳综合与简化ꎬ重新组合成新的少数几个相互独立的综合变量(即主成分)ꎬ并要求这些综合变量能够反映原变量提供的大部分新信息ꎬ提高分析结果的准确性[１２￣１８].本文中应用ＳＰＳＳ９.０软件提取６个指标的３个主成分.２.２.３㊀聚类分析㊀ＣＡ是按照事物间的相似性进行科学的区分或分类的过程ꎬ通过在变量之间定义相似系数ꎬ代表变量之间的相似程度ꎬ按照相似程度的大小ꎬ将变量逐一归类ꎬ直到所有变量都聚为一类ꎬ第６期莫彩芬ꎬ等:近两年武汉市环境空气质量时空分布特征及污染源解析５９５㊀图１㊀武汉市空气质量自动监测点位图(１ 东湖梨园ꎬ２ 沌口新区ꎬ３ 吴家山ꎬ４ 武昌紫阳ꎬ５ 东湖高新ꎬ６ 汉阳月湖ꎬ７ 汉口花桥ꎬ８ 青山钢花ꎬ９ 汉口江滩ꎬ１０ 沉湖七壕ꎬ１１ 汉南区ꎬ１２ 江夏区站ꎬ１３ 黄陂区站ꎬ１４ 江汉红领巾ꎬ１５ 硚口古田ꎬ１６ 洪山地大ꎬ１７ 蔡甸区站ꎬ１８ 新洲区站ꎬ１９ 东西湖区站ꎬ２０ 化工区站)㊀形成一个表示相似程度的谱系图[１９￣２０].为了排除不同单位和量纲的影响ꎬ使原始数据能在同一尺度上比较ꎬ本文中对聚类要素采用标准差标准化进行标准化处理.３㊀结果与讨论３.１㊀时空特征分析㊀对武汉市２０１６ ２０１７年的空气质量数据进行时空尺度分析得到时空分布特征ꎬ发现各监测点位的多项指标呈现明显的季节变化ꎬ并与监测点位有密切联系(图２).从年度上看ꎬＰＭ２.５和ＰＭ１０同期下降趋势较明显ꎬ主要原因是武汉市自２０１６年开展 拥抱蓝天行动 ꎬ武汉市周边县市强化农作物秸秆燃烧监管ꎬ露天燃烧秸秆现象得到有效遏制.从季节上看ꎬ各监测点位的ＳＯ２㊁ＮＯ２㊁ＰＭ１０浓度于两年间呈现的特征为:冬>春>秋>夏ꎬ这与２００７ ２０１１年的分布特征是一致的[９]ꎬ说明ＳＯ２㊁ＮＯ２㊁ＰＭ１０浓度与季节的相关性较大ꎬ这可能是由于武汉的夏季降水多ꎬ绿地覆盖率高ꎬ能够有效地减少空气污染物的含量ꎬ同时武汉市夏季温度较高ꎬ对流较强ꎬ扩散条件较好.冬季气象条件正好相反ꎬ不利于空气污染物的扩散ꎬ加上居民或企业单位采暖等ꎬ增加了污染物含量ꎻ各监测点位的ＰＭ２.５浓度两年间呈现的特征为:冬>春>秋>夏ꎬ这与成海容等[２１]的研究结果 秋>冬>夏>春 和黄亚林等[４]的研究结果 冬>秋>春>夏 有所区别.成海容等认为秋季比较严重一是因为研究范围为整个武汉市ꎬ受周边县市影响较大ꎬ二是因为秋收时ꎬ武汉市周边大量露天燃烧秸秆ꎬ同时秋季下沉气流增加ꎬ且时有逆温层影响ꎬ不利于污染物扩散ꎬ黄亚林等认为冬季较严重是因其研究范围为武汉市市区ꎬ受秸秆燃烧的影响较小ꎬ因而秋季ＰＭ２.５值相对于冬季值偏小ꎻ本文研究对象为２０１６ ２０１７年的武汉市城区和郊区ꎬ近两年武汉市周边县市如黄石市㊁襄阳市等采取措施限制秸秆燃烧ꎬ促进秸秆综合利用ꎬ使得秋季ＰＭ２.５值偏低ꎬ同时由于近两年武汉市春季期间ꎬ来汉游客数量猛增㊁武汉马拉松比赛等大型活动举办较为频繁㊁武汉市民周末大规模出行增加了交通量从而导致机动车尾气排放增加ꎬ使得春季ＰＭ２.５值高于秋季ꎻ各监测点位的ＣＯ浓度两年间呈现的特征为:冬>秋>春>夏ꎬ主要原因是冬天取暖设备的大量运行以及机动车尾气的大量排放ꎻ各监测点位的Ｏ３浓度两年间呈现的特征为:夏>秋>春>冬ꎬ这与黄振等[２２]的研究结果 夏季最高ꎬ冬季最低(２０１０ ２０１２年) 是一致的ꎬ主要原因是武汉市夏季各类排放的工业污染物如挥发性有机物和氮氧化物并没有减少ꎬ加上气温高㊁天气燥热㊁日照强烈等气象条件ꎬ极易造成Ｏ３的产生和积累ꎬ冬季的气象条件则相反ꎬ有利于Ｏ３的扩散.因此ꎬ近两年武汉市空气质量与季节紧密联系ꎬ冬季主要受ＰＭ２.５㊁ＰＭ１０㊁ＮＯ２影响ꎬ污染最严重ꎬ夏季污染最轻ꎬ春秋介于两者之间.从空间上看ꎬ武汉市２０个监测点位之间ꎬ主要污染物有所差异.ＳＯ２高值聚集区主要分布在江夏区㊁化工区站及蔡甸区ꎬ主要原因是该区域工业园(区)较多ꎬ工业废气排放量大ꎻＮＯ２高值聚集区主要分布５９６㊀湖北大学学报(自然科学版)第４０卷图２㊀武汉市空气质量指标时空尺度变化趋势示意图(１ 东湖梨园ꎬ２ 沌口新区ꎬ３ 吴家山ꎬ４ 武昌紫阳ꎬ５ 东湖高新ꎬ６ 汉阳月湖ꎬ７ 汉口花桥ꎬ８ 青山钢花ꎬ９ 汉口江滩ꎬ１０ 沉湖七壕ꎬ１１ 汉南区ꎬ１２ 江夏区站ꎬ１３ 黄陂区站ꎬ１４ 江汉红领巾ꎬ１５ 硚口古田ꎬ１６ 洪山地大ꎬ１７ 蔡甸区站ꎬ１８ 新洲区站ꎬ１９ 东西湖区站ꎬ２０ 化工区站)㊀在除沉湖七壕㊁江夏区㊁黄陂区㊁新洲区以外的区域ꎬ主要原因是这４个区域均在武汉市远郊区或新城区ꎬ办公区相对较少ꎬ车流量相对较少ꎬ故产生的ＮＯ２较少ꎻＰＭ２.５低值聚集区仅分布在沉湖七壕ꎬ其余点位受到的ＰＭ２.５污染较为严重ꎬ表明武汉市整体受到ＰＭ２.５污染ꎬ主要原因是近两年武汉市在全市范围内全力促进地铁建设ꎬ加上其他类型的建筑施工均在全市范围进行ꎻＣＯ高值聚集区主要分布在吴家山和新洲区ꎬ主要原因在于该区域工业园和经济开发区较多ꎻＯ３高值聚集区主要分布在东湖高新和东西湖区ꎬ且最高值出现在２０１６年的９月份ꎬ主要原因是２０１６年９月武汉市日照㊁气温较２０１７年高ꎬ导致Ｏ３不易扩散ꎻＰＭ１０高值聚集区主要分布在１０个国控点ꎬ主要原因是１０个国控点所在的区域囊括了武汉市绝大部分人口密集区和景区ꎬ居民活动㊁旅游活动㊁文体活动等多在此区域举办ꎬ造成人流量㊁车流量较大ꎬ产生的颗粒物较多ꎬ故ＰＭ１０值比较高.总体上ꎬ东湖梨园㊁汉口江滩等风景区污染较轻ꎬ吴家山㊁江夏区㊁化工区等工业园(区)和经济开发区污染最严重ꎬ郊区污染最轻ꎬ中心城区污染介于两者之间.㊀第６期莫彩芬ꎬ等:近两年武汉市环境空气质量时空分布特征及污染源解析５９７３.２㊀污染因子识别㊀通过以上分析可知ꎬ空气污染物与季节密切相关ꎬ基于此ꎬ本文中对２０１６ ２０１７年武汉市２０个监测点位的６个指标分季节进行主成分分析ꎬ以期识别不同季节的污染因子.近两年ꎬ春季㊁夏季㊁秋季和冬季的累积贡献率分别为８１.８１％㊁７２.５５％㊁８５.２９％㊁８２.１２％ꎬ提取的主成分均已解释了原始信息的７０％以上ꎬ可以比较好地反映武汉市的环境空气质量信息.根据相关文献ꎬ可知与主成分的Ｐｅａｒｓｏｎ相关系数绝对值大于０.７的指标可被认为和主成分显著相关[２３]ꎬ主成分分析结果见图３.同时为了更加精确地识别污染因子ꎬ本文中利用Ｐｅａｒｓｏｎ相关系数ꎬ基于季均值对各监测点位与各指标的相关关系进行分析ꎬ相关分析的结果见表１.图３㊀２０１６ ２０１７年春(ａ)㊁夏(ｂ)㊁秋(ｃ)㊁冬(ｄ)的主成分散点图㊀在春季ꎬ第一主成分贡献率为５２.４０％ꎬ与其高度显著相关(｜Ｐｅａｒｓｏｎ｜>０.７ꎬＰ<０.０１)的指标包括ＮＯ２㊁ＣＯ㊁Ｏ３㊁ＰＭ１０ꎬ且Ｏ３与其呈负相关ꎬ表明污染物主要来源于建筑扬尘㊁机动车尾气[２４]ꎻ第二主成分贡献率为１６.５０％ꎬ与其高度显著相关的指标是ＳＯ２ꎬ表明污染物主要来源于工业废气排放ꎻ第三主成分贡献率为１２.９１％ꎬ与其高度显著相关的指标是ＰＭ２.５.在夏季ꎬ第一主成分贡献率为３０.７７％ꎬ与其高度显著相关的指标为ＮＯ２ꎬ与其显著相关(｜Ｐｅａｒｓｏｎ｜>０.５ꎬＰ<０.０５)的指标为ＳＯ２和ＰＭ２.５ꎬ表明污染物主要来源于机动车尾气㊁工业废气排放ꎻ第二主成分贡献率为２４.８９％ꎬ与其高度显著相关的指标为ＰＭ１０ꎬ与其显著相关的指标为ＣＯꎬ表明污染物主要来源于机动车尾气ꎻ第三主成分贡献率１６.８９％ꎬ与其显著相关的指标为ＳＯ２和Ｏ３ꎬ且ＳＯ２与其呈负相关.在秋季ꎬ第一主成分贡献率为５１.６２％ꎬ与其高度显著相关的指标为ＮＯ２㊁ＰＭ２.５ꎬＣＯ㊁Ｏ３㊁ＰＭ１０ꎬ且Ｏ３与其呈负相关ꎬ表明污染物主要来源于机动车尾气㊁建筑扬尘ꎻ第二主成分贡献率为２０.２９％ꎬ其高度显著相关的指标为ＳＯ２ꎬ与其显著相关的指标为Ｏ３ꎬ表明污染物主要来源于工业废气ꎻ第三主成分贡献率为１３.３８％ꎬ与其显著相关的指标为ＰＭ２.５.在冬季ꎬ第一主成分贡献率为４８.５１％ꎬ与其高度显著相关的指标包括ＮＯ２㊁ＣＯ㊁Ｏ３ꎬ其中Ｏ３与第一主成分呈负相关ꎬ与其显著相关的指标包括ＰＭ２.５㊁ＰＭ１０ꎬ表明污染物主要来源于机动车尾气㊁取暖设备的大量运行ꎻ第二主５９８㊀湖北大学学报(自然科学版)第４０卷表１㊀主成分与指标的相关性季节主成分ＳＯ２㊀㊀μｇ/ｍ３㊀㊀ＮＯ２㊀㊀μｇ/ｍ３㊀㊀ＰＭ２.５㊀㊀μｇ/ｍ３㊀㊀ＣＯ㊀㊀㊀μｇ/ｍ３㊀㊀Ｏ３㊀㊀μｇ/ｍ３㊀㊀ＰＭ１０㊀㊀㊀μｇ/ｍ３㊀㊀春１㊀０.１５０３<０.０００１∗∗㊀０.０００９∗∗<０.０００１∗∗㊀０.０００４∗∗<０.０００１∗∗２<０.０００１∗∗㊀０.５９６５㊀０.５９２９㊀０.２４０１㊀０.２８６７㊀０.５４８２３㊀０.２５０２㊀０.５１３９㊀０.００２４∗∗㊀０.４０５９㊀０.０３２３∗㊀０.８８４５夏１㊀０.０２１５∗<０.０００１∗∗㊀０.００２∗∗㊀０.１３５９㊀０.０６１１㊀０.１５３５２㊀０.６９７２㊀０.４６２０㊀０.０１２２∗㊀０.００５７∗∗㊀０.０３４６∗㊀０.０００１∗∗３㊀０.００２３∗∗㊀０.５３９９㊀０.９８３７㊀０.１３０５㊀０.００１２∗∗㊀０.６８４４秋１㊀０.４３５１<０.０００１８∗∗㊀０.０００１∗∗<０.０００１∗∗㊀０.０００３∗∗㊀０.０００２∗∗２<０.０００１∗∗㊀０.７３３９㊀０.１８７５㊀０.５３２２㊀０.０１０３∗㊀０.２２９０３㊀０.０３７８∗㊀０.７５８６㊀０.０１９６∗㊀０.０３１６∗㊀０.４０７３㊀０.３８８８冬１㊀０.１４１５<０.０００１∗∗㊀０.０３６６∗<０.０００１∗∗<０.０００１∗∗㊀０.０１０３∗２㊀０.０００８∗∗㊀０.６４６９㊀０.００５３∗∗㊀０.７７４１㊀０.２７７２㊀０.０１１８∗３㊀０.００４６∗∗㊀０.８４５６㊀０.０２００∗㊀０.４８５７㊀０.３０３６㊀０.２３３７㊀㊀相关性用Ｐｅａｒｓｏｎ相关系数表示ꎻ ∗ 与 ∗∗ 分别表示在０.０５与０.０１水平上显著相关㊁高度显著相关成分贡献率为２０.２９％ꎬ与其显著相关的指标为ＳＯ２和ＰＭ２.５ꎬ表明污染物主要来源于化工业废气排放㊁机动车尾气ꎻ第三主成分贡献率为１３.３２％ꎬ与其显著相关的指标为ＳＯ２和ＰＭ２.５.因此ꎬ机动车尾气㊁工业废气排放及建筑扬尘成为近两年影响武汉市空气质量的主要因素.３.３㊀区域差异性分析㊀由于武汉市空气质量与季节密切联系ꎬ本文中对２０１６ ２０１７年武汉市２０个监测点位分季节进行空间聚类分析ꎬ运用Ｗａｒｄ离差平方和法ꎬ以统计量信息损失度(半偏Ｒ２ꎬＳＰＲＳＱ)为度量标准ꎬ相邻ＳＰＲＳＱ值跨度越大ꎬ聚类越合适[２５].春季时ꎬＳＰＲＳＱ取０.０９８６ꎬ２０个监测点位聚类为４组ꎬ第一组包括沉湖七壕(１０)和新洲区(１８)ꎬ即武汉市远郊区ꎬ第二组包括蔡甸区(１７)㊁黄陂区(１３)和江夏区(１２)ꎬ均设有经济开发区ꎬ第三组包括东西湖区(１９)㊁硚口古田(１５)和东湖高新(５)ꎬ均有工业园和经济开发区ꎬ其余为第四组ꎻ夏季时ꎬＳＰＲＳＱ取０.０７２７ꎬ２０个监测点位聚类为４组ꎬ第一组为沉湖七壕(１０)ꎬ为国控对照点ꎬ第二组包括化工区站(２０)㊁江夏区站(１２)㊁江汉南片区(１１)ꎬ为工业园(区)ꎬ第三组包括新洲区(１８)㊁蔡甸区(１７)㊁黄陂区(１３)㊁东西湖区(１９)㊁硚口古田(１５)㊁东湖高新(５)ꎬ多为工业园(区)和经济开发区所在地ꎬ其余为第四组ꎻ秋季时ꎬＳＰＲＳＱ取０.０７５２ꎬ２０个监测点位聚类为４组ꎬ第一组为新洲区(１８)㊁黄陂区(１３)㊁东西湖区(１９)㊁沉湖七壕(１０)ꎬ为远郊区ꎬ第二组包括化工区站(２０)㊁蔡甸区(１７)㊁江夏区站(１２)㊁东湖高新(５)ꎬ为工业园与经济开发区所在地ꎬ第三组包括青山钢花(８)㊁武昌紫阳(４)㊁江汉南片区(１１)㊁沌口新区(２)ꎬ其余为第四组ꎻ冬季时ꎬＳＰＲＳＱ取０.０８０４ꎬ２０个监测点位聚类为４组ꎬ第一组包括江汉红领巾(１４)㊁硚口古田(１５)㊁汉口花桥(７)ꎬ为人口密集区ꎬ第二组包括东湖高新(５)㊁武昌紫阳(４)㊁汉口江滩(９)㊁汉阳月湖(６)㊁青山钢花(８)㊁吴家山(３)㊁沌口新区(２)ꎬ多为企业单位㊁工业园和经济开发区所在地ꎬ第三组包括沉湖七壕(１０)ꎬ其余为第四组.３.４㊀污染源解析㊀武汉市夏季相对于冬季温度高ꎬ降雨量大ꎬ上升气流较强ꎬ对流比较旺盛ꎬ有利于污染物扩散ꎬ加上秋季期间周边市县燃烧秸秆㊁冬季期间居民采暖等活动ꎬ导致夏季的空气质量好于秋冬季.根据«２０１６年武汉市机动车污染防治年报»ꎬ２０１６年武汉市机动车氮氧化物排放量为４１５９９.８０ｔꎬ占全市总排放量的３９.２４％ꎬＣＯ排放量８９０２１.８５ｔꎬＰＭ１０排放量１５７７.５７ｔꎬＰＭ２.５排放量１４５２.２９ｔ[２６]ꎻ目前ꎬ武汉市有３个国家级经济开发区ꎬ６个省级经济开发区ꎬ７个市级都市工业园ꎬ主要分布于东湖高新区㊁吴家山经济开发区㊁新洲区㊁蔡甸区㊁青山区㊁沌口区ꎬ且有石油化工产业㊁化工物流产业㊁装备制造业等三大产业集群武汉市化工区ꎻ同时ꎬ近两年武汉市同步在建１６条地铁线.结合主成分分析和聚类分析可知:在春季ꎬ起主导作用的污染物是ＮＯ２㊁ＣＯ㊁Ｏ３㊁ＰＭ１０ꎬ且区域差异性与工业园(区)㊁经济开发区紧㊀第６期莫彩芬ꎬ等:近两年武汉市环境空气质量时空分布特征及污染源解析５９９图４㊀２０１６－２０１７年春(ａ)㊁夏(ｂ)㊁秋(ｃ)㊁冬(ｄ)的离差平方和聚类树状图１ 东湖梨园ꎬ２ 沌口新区ꎬ３ 吴家山ꎬ４ 武昌紫阳ꎬ５ 东湖高新ꎬ６ 汉阳月湖ꎬ７ 汉口花桥ꎬ８ 青山钢花ꎬ９ 汉口江滩ꎬ１０ 沉湖七壕ꎬ１１ 汉南区ꎬ１２ 江夏区站ꎬ１３ 黄陂区站ꎬ１４ 江汉红领巾ꎬ１５ 硚口古田ꎬ１６ 洪山地大ꎬ１７ 蔡甸区站ꎬ１８ 新洲区站ꎬ１９ 东西湖区站ꎬ２０ 化工区站㊀密联系ꎬ表明污染物主要来源于机动车尾气和建筑扬尘㊁工业生产ꎻ在夏季ꎬ起主导作用的污染物是ＮＯ２㊁ＳＯ２㊁ＰＭ２.５ꎬ且区域差异性与与工业园(区)㊁经济开发区紧密联系ꎬ表明污染物主要来源于机动车尾气和工业废气排放ꎻ在秋季ꎬ起主导作用的污染物是ＮＯ２㊁ＰＭ２.５㊁ＣＯ㊁Ｏ３㊁ＰＭ１０ꎬ且区域差异性与郊区㊁工业园(区)以及经济开发区紧密联系ꎬ表明污染物主要来源于机动车尾气㊁建筑扬尘㊁工业生产以及周边省份的秸秆燃烧ꎻ在冬季ꎬ起主导作用的污染物是ＮＯ２㊁ＰＭ２.５㊁ＣＯ㊁Ｏ３㊁ＰＭ１０ꎬ且区域性差异与人口密度㊁机动车尾气㊁建筑扬尘以及工业生产密切联系.近两年４个季节均受到ＮＯ２污染.因此ꎬ机动车尾气㊁工业废气排放以及建筑扬尘构成武汉市空气污染物的来源.４　结论本文中通过武汉市２０１６ ２０１７年的１０个国控点和１０个市控点监测数据探讨了武汉市空气质量的时空分布特征及污染物来源ꎬ得出以下结论:１)２０１６ ２０１７年ꎬ武汉市空气质量整体上有所改善ꎬ得益于２０１６年伊始ꎬ武汉市大力实施拥抱蓝天行动ꎬＰＭ２.５和ＰＭ１０同期下降较明显.２)ＮＯ２成为近两年每个季度主要空气污染物之一ꎬ主要是因为武汉市机动车保有量逐年上升ꎬ排放的氮氧化物逐渐增多.３)武汉市近两年空气污染程度最严重的时间段出现在冬季ꎬ主要受到ＰＭ２.５㊁ＮＯ２㊁ＰＭ１０污染ꎬ污染程度最轻的时间段出现在夏季ꎬ主要受到ＮＯ２污染ꎬ春秋介于两者之间.４)武汉市空气质量空间差异显著ꎬ风景区及远郊区污染最轻ꎬ而工业园(区)及经济开发区污染最严重.５)得益于近两年武汉市周边县市强化农作物秸秆燃烧监管ꎬ武汉市ＰＭ２.５和ＰＭ１０同期下降ꎬ中心城区介于两者之间.６)近两年ꎬ机动车尾气㊁工业废气排放以及建筑扬尘构成武汉市ＮＯ２㊁ＰＭ２.５㊁ＰＭ１０污染的主要来源ꎬ６００㊀湖北大学学报(自然科学版)第４０卷秸秆燃烧对空气质量的影响逐渐减小.５　参考文献[１]习近平.决胜全面建成小康社会夺取新时代中国特色社会主义伟大胜利[Ｎ].人民日报ꎬ２０１７￣１０￣１８(１). 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某市几种主要大气污染物浓度时间变化特征及其与气象因子的关系某市位于A高原东北侧，黄河河谷之中，四周群山环绕，是我国建国后首批重点建设的工业城市之一。

特殊的山谷地形、不利的气象条件、以重工业和石化工业为主体的产业结构等诸多因素的影响下，使某市成为我国大气污染较严重的城市之一。

本文通过对某市大气污染监测数据及相关气象资料的统计处理，分析了某市几种主要大气污染物浓度的时空变化以及污染物浓度与气象因子的关系。

主要结论如下：(1)某市主要污染物浓度近30年来呈波动下降趋势，且2001年以后下降幅度显著增加。

(2)一年当中SO2、NO2、PM10月均浓度峰值主要集中在11月、月12和1月，整体而言，三种污染物季节变化均值整体呈“冬高夏低”的变化特点，即冬季污染最严重，夏季空气质量最好。

一年四季中，三种污染物浓度按冬>春>秋>夏的顺序排列。

此外，春季沙尘天气发生频繁，导致PM10在3、4月出现次高峰。

(3)SO2、NO2、PM10日平浓度与同期的气温、相对湿度、风速、总云量、水平能见度均呈负相关，与同期的气压均呈正相关，均通过显著性检验。

具体到每个季节季节，三种污染物与六种地面气象要素之间的相关性不尽相同。

(4)某市月均逆温频率和逆温层厚度年内变化趋势均与污染物浓度年内变化趋势基本一致，表现出冬季频率高、厚度大，夏季频率低、厚度小。

在考虑等温层和不考虑等温层两种情况下，逆温层厚度均与同期SO2、NO2、PM10浓度之间呈显著的正相关，说明逆温层厚度可以作为某市空气污染预报的重要指标之一。

(5)月平均最大混合层厚度的年变化特征呈单周期型，12月最低，4月最高。

污染最严重的11、12和1月的月均最大混合层厚度最低，出现在1000m以下的频率也最高。

SO2、NO2、PM10日平均浓度与同期最大混合层厚度之间呈显著的负相关，说明混合层厚度是影响某市市空气污染的重要因素。

关键词：大气污染物、气象因子、变化特征、相关分析第一章引言空气污染作为世界性的重大问题越来越受到人们的重视，尤其是在城市和工业区。