2015 国内外空气质量模型研究与应用进展_王卓

动计划（２０１３—２０１７）》的关键年，具体成效还需进一 ＮＥＣＰ）和 美 国 国 家 大 气 研 究 中 心 （ＮａｔｉｏｎａｌＣｅｎｔｅｒ
步评估。在此天气气候条件和污染综合治理的大背 ｆｏｒＡｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃＲｅｓｅａｒｃｈ，ＮＣＡＲ）联合发布的月平均
景下，从空间横向和时间纵向对比及从气象要素和 再分析资料，水平分辨率为 ２５°×２５°，资料起始时
大气环流背景共同分析 ２０１５年上海市空气质量变 化特征尤为重要。
本文系统分析 ２０１５年上海市环境空气质量状 况，探明主要污染物指标的变化趋势，从气象要素和 强厄尔尼诺年的大气环流异常背景中寻找引起这种 变化的原因，为上海市清洁行动计划提供参考，也为 上海市及长江三角洲地区城市大气污染控制和环境 空气质量改善提供参考。
１ 资料与方法
污染治理也具有较好的借鉴意义。
１１ 资料来源
大气环流对大气环境影响的研究已受到广泛的 关注［７－８］。２０１５年是中国近 ４０ａ来第三次强厄尔尼
２００１—２０１５年上海地区空气质量监测数据来源 于上海市环境监测中心，２０１５年北京和广州市空气
诺 事 件 年 （其 余 两 次 分 别 出 现 在 １９８２／１９８３年， 质量监测数据来源于全国城市空气质量实时发布平
收稿日期：２０１６－１１－１８；修订日期：２０１７－０３－０７。 资助项目：国家重点研发计划课题（２０１６ＹＦＣ０２０１９０３）、华东区域气象科技协同创新基金合作项目（ＱＹＨＺ２０１４０１）和上海市科
技开发项目（ＭＳ２０１６０５）共同资助。 作者简介：毛卓成，男，１９８３年生，工程师，主要从事环境气象预报研究，Ｅｍａｉｌ：ｊｌｂｂｙｈｊ００２＠１６３ｃｏｍ。
１９９７／１９９８年），此次厄尔尼诺事件于 ２０１５年春季发 台（ｈｔｔｐ：／／１０６３７２０８２３３：２００３５／），２０１２—２０１４年

附件：
2015年度“中国高等学校十大科技进展”
拟入选项目及申报项目简介
注：按申报学校首字母排序，排名不分先后
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申报项目简介。

成与目标源相同。
第2 期
张玉梅，等: 大气 PM2. 5 源解析“源清单化学质量平衡法( I-CMB) ”模型的建立与应用
质量分数; Sj 是源 j 贡献度计算值; J 为排放源的个
数。若共有 I 种元素，当 I≥J 时，方程组利用有效
方差最小二乘法可以得到一组解，即各排放源的贡
献率。
I-CM B 的具体计算过程为: 1) 针对受体中某一
类目标化学成分( 如地壳物质) ，挑选出可产生该目
标物的排放要素; 2) 根据排放要素挑选出排放源类
0 引言
近年来，大气雾霾及细颗粒物 PM2. 5 污染问题引
起了公众、政府、科技工作者的广泛关注( 范新强和 孙照渤，2009; 刘端阳等，2014) ，弄清 PM2. 5 的来源是 开展有针对性的大气污染控制，并最终实现空气质
收稿日期: 2014-12-01; 改回日期: 2015-03-31 基金项目: 国家自然科学基金资助项目( 41175018; 41475113) 通信作者: 张玉梅，女，博士研究生，研究方向为大气污染防治，fxz728@ 163． com．
型( 如扬尘、燃煤等) ; 3) 根据污染源成分谱中目标
成分占排放要素的比例和污染源排放清单中的要素
排放量，计算出该排放源类型中各类污染源排放的
目标成分的数量; 4) 根据某类污染源目标成分的排
放量占该类型排放总量的比例，计算出该类污染源
在目标成分中的分担率。计算模型如下:
Sji =
K ji Fji
280
大气科学学报
第 38 卷
量达标的前提，因此建立稳定可靠的大气颗粒物源 解析模型将为摸清 PM2. 5 来源提供科学保障。
大气颗粒物源解析是指通过化学、物理学、数学 等方法定性、定量识别环境受体中大气颗粒物的来 源。目前的技术方法主要包括源清单法、大气扩散 模型 法 和 受 体 模 型 法 ( 戴 树 桂 等，1995; 宋 宇 等， 2002; Brinkman et al． ，2006; Bi et al． ，2007; Shi et al． ，2009; 庞杨等，2013; 中华人民共各国环境保护 部，2013) 。受体模型中的化学质量平衡法( Chemical Mass Balance，CMB) 不需要了解源强，不依赖于 气象资料，是较为常用的方法 ( 戴树桂等，1995; 樊 曙先等，2005; Bi et al． ，2007; 朱 坦 等，2010; He et al． ，2014) 。国内对大气细颗粒物( PM2. 5 ) 的一次来 源开展了 大 量 的 解 析 研 究 工 作 ( 樊 曙 先 等，2005; Brinkman et al． ，2006; 温 梦 婷 和 胡 敏，2007; Shi et al． ，2009) ，但对于大气 PM2. 5 中的二次无机、有机气 溶胶不能给出有效的源贡献结果，由于国内二次无 机、有机气溶胶对大气细颗粒贡献较大( He et al． ， 2001; 费建芳等，2009; Liu et al． ，2009) ，这严重影响 了 CMB 模型解析结果的利用价值，进而影响其应用 和推广( Song et al． ，2008) 。本研究拟结合源清单 法和受体模型法进行颗粒物的综合源解析，以提高 大气细粒物来源贡献的解析程度并拓展 CMB 的适 应范围和应用空间，为国内大气细颗粒物进行有效、 准确的源解析提供可靠的方法。

第４２卷㊀第３期气象与环境科学Ｖｏｌ.４２Ｎｏ.３２０１９年８月ＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅｓＡｕｇ.２０１９收稿日期:２０１７－１０－２４ꎻ修订日期:２０１８－０６－２７基金项目:上海市科学技术委员会科研计划项目(ＳＴＣＳＭ－１５ｄｚ１２０８１００)作者简介:吴健(１９７７)ꎬ男ꎬ江西赣州人ꎬ高级工程师ꎬ博士ꎬ从事环境污染控制与管理研究.Ｅ￣ｍａｉｌ:ｗｕｊ＠ｓａｅｓ.ｓｈ.ｃｎ通讯作者:王敏(１９７８)ꎬ女ꎬ上海青浦人ꎬ教授ꎬ博士ꎬ从事生态环境保护研究.Ｅ￣ｍａｉｌ:ｗａｎｇｍｉｎ＠ｓａｅｓ.ｓｈ.ｃｎ吴健ꎬ齐晓宝ꎬ苏敬华ꎬ等.２０１５年上海崇明岛ＰＭ２.５和ＰＭ１０浓度变化特征及气象因素影响分析[Ｊ].气象与环境科学２０１９ꎬ４２(３):１－８.ＷｕＪｉａｎꎬＱｉＸｉａｏｂａｏꎬＳｕＪｉｎｇｈｕａꎬｅｔａｌ.ＡｎａｌｙｓｉｓｏｎＶａｒｉａｔｉｏｎＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆＰＭ２.５ａｎｄＰＭ１０ＣｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎａｎｄＩｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＦａｃｔｏｒｓｉｎＳｈａｎｇｈａｉＣｈｏｎｇｍｉｎｇＩｓｌａｎｄｉｎ２０１５[Ｊ].ＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅｓꎬ２０１９ꎬ４２(３):１－８.ｄｏｉ:１０.１６７６５/ｊ.ｃｎｋｉ.１６７３－７１４８.２０１９.０３.００１２０１５年上海崇明岛ＰＭ２.５和ＰＭ１０浓度变化特征及气象因素影响分析吴㊀健１ꎬ齐晓宝２ꎬ苏敬华１ꎬ李佳凤３ꎬ沙晨燕１ꎬ熊丽君１ꎬ王㊀敏１(１.上海市环境科学研究院ꎬ上海２００２３３ꎻ２.上海市政工程设计研究总院(集团)有限公司ꎬ上海２０００９２ꎻ３.华东理工大学资源与环境工程学院ꎬ上海２００２３７)㊀㊀摘㊀要:通过对２０１５年１１２月上海崇明岛崇南地区颗粒物(ＰＭ２.５㊁ＰＭ１０)浓度的连续监测ꎬ研究了ＰＭ２.５㊁ＰＭ１０在不同季节的动态变化特征及与其他因子(ＳＯ２㊁ＮＯ２㊁Ｏ３)的相关性ꎬ分析了风向风速和降雨对颗粒物浓度的影响ꎮ结果表明:崇明岛ＰＭ２.５和ＰＭ１０浓度的季节变化明显ꎬ呈现冬季的>春季的>秋季的>夏季的的特征ꎬ冬季ＰＭ２.５和ＰＭ１０小时浓度均值分别为０.０５８ｍｇ/ｍ３和０.０８５ｍｇ/ｍ３ꎬ夏季ＰＭ２.５和ＰＭ１０均值分别为０.０３４ｍｇ/ｍ３和０.０５４ｍｇ/ｍ３ꎮＰＭ２.５和ＰＭ１０浓度分别与ＳＯ２浓度和ＮＯ２浓度显著正相关ꎬ与Ｏ３显著负相关ꎮ全年来看ꎬ在西南风向时ＰＭ２.５和ＰＭ１０浓度较高ꎬ这主要受该方向上游吴淞工业区㊁宝钢㊁石洞口电厂㊁罗店工业区等工业排放影响ꎻ从高浓度颗粒物(ＰＭ２.５质量浓度ȡ０.１１５ｍｇ/ｍ３)来向看ꎬ北和西北风向时出现高浓度颗粒物的频率最高ꎬ这主要是受到我国北方采暖季大气颗粒物输送过程对崇明岛区域的脉冲式污染影响所致ꎻＰＭ２.５㊁ＰＭ１０实时浓度与相应的风速呈显著负相关ꎮ降雨量大于５ｍｍ或持续３ｈ及以上的连续降雨对大气颗粒物起到显著的湿清除作用ꎬ降雨后ＰＭ２.５和ＰＭ１０质量浓度分别降低了６８.０％和６６.９％ꎬ降雨时和雨后ＰＭ２.５浓度为０.０２５~０.０３３ｍｇ/ｍ３ꎬ均低于我国环境空气ＰＭ２.５的一级浓度限值ꎮ关键词:ＰＭ２.５ꎻＰＭ１０ꎻ变化特征ꎻ气象因素中图分类号:Ｘ５１３ꎻＸ８２㊀㊀㊀㊀㊀文献标识码:Ａ㊀㊀㊀㊀㊀文章编号:１６７３－７１４８(２０１９)０３－０００１－０８引㊀言随着工业化㊁城市化快速发展及机动车保有量迅速膨胀[１]ꎬ城市的大气污染问题逐渐成为制约可持续发展和生态文明城市建设的重要因素[２]ꎮ其中ꎬ细颗粒物ＰＭ２.５和ＰＭ１０作为反映空气质量状况的重要指标ꎬ会降低大气能见度㊁影响气候变化和人类健康ꎬ特别是与肺癌㊁心肺病的死亡率关系密切[３－４]ꎬ因此对ＰＭ２.５和ＰＭ１０的研究和治理成为政府管理部门㊁科研工作者及普通民众共同关注的热点问题ꎮ１９９７年美国环境保护局公布了ＰＭ２.５的标准ꎬ规定其年均值不得超过１５μｇ/ｍ３ꎬ日均值不得超过６５μｇ/ｍ３[５]ꎮ我国１９９６年颁布的«环境空气质量标准»(ＧＢ３０９５１９９６)中提出了ＰＭ１０的标准[６]ꎬ并于２０１２年２月新颁布的«环境空气质量标准»(ＧＢ３０９５２０１２)中增加了关于ＰＭ２.５的限值标准[７]ꎬ规定了ＰＭ２.５年平均及２４ｈ平均二级浓度限值分别为３５μｇ/ｍ３和７５μｇ/ｍ３ꎮ国内外专家学者对颗粒物的研究做了大量工作ꎮ洪杰南等[８]阐述了ＰＭ２.５的来源与组成ꎬ并对国内外ＰＭ２.５的评价标气象与环境科学第４２卷准进行了比较ꎬ同时对目前几种主流的ＰＭ２.５的监测技术进行了分析和比较ꎮ吴健生等[９]对重庆市ＰＭ２.５的时空浓度和影响因素进行分析ꎬ结果表明ＰＭ２.５高值主要分布于主城区㊁一级公路㊁低海拔地区ꎮＴａｉ等[１０]发现温度㊁相对湿度㊁降水和大气循环等条件能够较好地解释北美地区ＰＭ２.５浓度的变化情况ꎮ陈渤黎等[１１]分析了２０１２２０１４年常州市大气重污染日和气象条件的关系ꎬ重污染日首要污染物是ＰＭ２.５ꎬ降水量异常偏少是污染频发的主要原因之一ꎮ张岳鹏等[１２]探究了北京周边城市ＰＭ２.５污染变化特征及其与地面天气形势之间的关系ꎬ发现ＰＭ２.５浓度与风速㊁相对湿度分别呈显著的负相关㊁正相关关系ꎮ吴雁等[１３]研究了河北中南部ＰＭ１０和ＰＭ２.５浓度时间变化特征及其与气象条件的相关性ꎮ韩茜等[１４]对乌鲁木齐市ＰＭ１０㊁ＰＭ２.５㊁ＰＭ１.０研究发现ꎬ四季污染程度越高ꎬ细粒子含量越高ꎬ降水的发生对不同粒径段粒子的分布影响有一定差别ꎮ上海是城市化最快的国际大都市ꎬ其大气环境质量特征具有典型性ꎮ近年来针对上海大气颗粒物研究的报道也开始增多[１５－１７]ꎬ但监测点主要位于松江㊁宝山㊁嘉定等高校和研究所集中地区ꎬ而对于新长江三角洲发育过程中的产物崇明岛的研究记录还非常稀少ꎬ研究的范围也比较宽泛ꎬ很难体现出崇明岛大气颗粒物的主要污染特征ꎮ崇明地处长江口南北交汇处ꎬ目前正在建设崇明国际生态岛ꎬ以农业经济为主ꎬ本地污染排放较少ꎬ因此开展大气颗粒物质量浓度的监测与分析研究有十分重要的意义ꎬ有助于了解崇明岛大气污染状况及大区域尺度大气污染输送特征ꎮ气象因素决定了城市大气污染物的扩散稀释能力ꎬ其与颗粒物污染有很大的相关性[１８]ꎮ在污染源排放相对稳定的条件下ꎬ气象条件对空气质量变化起主导作用[１９]ꎮ基于此ꎬ本研究利用崇明岛崇南环境监测站空气质量自动监测小时数据ꎬ研究了崇明岛大气颗粒物(ＰＭ２.５和ＰＭ１０)的污染特征ꎬ并结合气象资料分析大气颗粒物污染受风向风速㊁降雨气象因素的影响情况ꎬ为本地大气污染贡献分析提供科学依据ꎬ进而为区域的大气污染防治措施的制定提供决策参考ꎮ１㊀资料与方法１.１㊀研究区域概况崇明岛地处长江口入海口南北交汇处ꎬ三面临江ꎬ东与江苏省启东隔水相邻ꎬ东南濒东海ꎬ西南与浦东新区㊁宝山区和江苏省太仓市隔江相望ꎬ北与江苏省海门市一水之隔ꎮ全岛地势平坦㊁土地肥沃㊁林木茂盛ꎬ地处北亚热带ꎬ气候温和湿润㊁四季分明ꎮ全县以农业生产为主ꎬ以现代生态农业为发展方向ꎮ观测站位于上海市崇明县中北部的东平森林公园内ꎬ具体位置在３１.７６９ʎＮ㊁１２１.４７９ʎＥꎮ１.２㊀观测仪器和方法使用德国Ｇｒｉｍｍ公司研制和生产的环境颗粒物检测仪(ＥＤＭ１８０)采集颗粒物ꎬ主要采用激光散射原理对悬浮颗粒物质量浓度进行连续监测ꎬ并分析ＰＭ１０和ＰＭ２.５颗粒物质量浓度ꎮ本研究所采用的数据达到９０％以上的有效率ꎮ气象数据来自同一点位的地面气象观测自动站常规观测数据ꎬ气象数据和颗粒物原始数据都为小时平均值ꎮ在线监测时段为２０１５年３月至２０１６年２月ꎮ以软件方式对各自动观测要素实时数据的合理性㊁完整性㊁时间一致性㊁内部一致性㊁逻辑关系㊁极值等进行检查ꎮ采用相同时次邻近站点资料对比和单个站点各要素时间变化规律等方法对接收到的每份数据进行检查ꎮ１.３㊀分析方法将空气质量自动监测小时数据划分为春季(３５月)㊁夏季(６８月)㊁秋季(９１１月)和冬季(１２月翌年２月)ꎬ分别分析ＰＭ１０和ＰＭ２.５质量浓度的季节动态变化特征ꎮ采用Ｐｅａｒｓｏｎ相关系数计算二氧化硫㊁二氧化氮㊁臭氧与大气颗粒物之间的相关性ꎬ初步揭示颗粒物污染与气象因子之间的关系ꎻ同时分析各个风向ＰＭ１０和ＰＭ２.５的质量浓度ꎬ并且统计了ＰＭ２.５小时平均浓度ȡ０.１１５ｍｇ/ｍ３和ȡ０.１５０ｍｇ/ｍ３的数据(根据空气质量分指数及ＰＭ２.５的２４ｈ平均浓度限值ꎬ中度污染限值为０.１１５ｍｇ/ｍ３ꎬ重度污染限值为０.１５０ｍｇ/ｍ３)ꎬ研究在８个风向上ＰＭ２.５平均质量浓度和频率ꎻ降雨量大于５ｍｍ或持续３ｈ及以上定义为一次降雨过程ꎬ所选择降雨过程数据系列的平均风速均在２ｍ/ｓ左右ꎬ以国家标准ＰＭ２.５浓度对空气质量分级ꎬ选取一年中连续降雨过程ꎬ研究不同空气质量条件下降雨对颗粒物浓度的影响ꎮ利用Ｅｘｃｅｌ和ＳＰＳＳ软件对获取的数据资料制图并做相关分析ꎮ２㊀结果与讨论２.１㊀ＰＭ２.５和ＰＭ１０质量浓度季节动态变化特征２０１５年崇明岛大气颗粒物质量浓度的变化趋势呈现出显著的冬春季和夏秋季季节性特征ꎬ冬春季ＰＭ２.５和ＰＭ１０平均质量浓度值较大ꎬ夏秋季ＰＭ２.５２㊀第３期吴㊀健等:２０１５年上海崇明岛ＰＭ２.５和ＰＭ１０浓度变化特征及气象因素影响分析和ＰＭ１０浓度值较小(图１和表１)ꎮ在冬春季又以冬季污染的最为严重ꎮ冬季ＰＭ２.５的小时浓度平均值达到０.０５８ｍｇ/ｍ３ꎬ小时数据最大值达到０.４５１ｍｇ/ｍ３ꎻＰＭ１０的浓度平均值达到了０.０８５ｍｇ/ｍ３ꎬ小时数据最大值达到０.５４９ｍｇ/ｍ３ꎮ在冬季１２月份ＰＭ２.５和ＰＭ１０浓度最高ꎬ分别为０.０７４ｍｇ/ｍ３和０.１１１ｍｇ/ｍ３ꎮ在夏秋季以夏季的污染最轻ꎬＰＭ２.５均值仅为０.０３４ｍｇ/ｍ３ꎬ小时数据最大值达到０.２１２ｍｇ/ｍ３ꎻＰＭ１０均值仅为０.０５４ｍｇ/ｍ３ꎬ小时数据最大值达到０.３００ｍｇ/ｍ３ꎮ在夏季８月份ꎬＰＭ２.５浓度最低ꎬ仅为０.０３ｍｇ/ｍ３ꎻ６月份ＰＭ１０浓度最低ꎬ仅为０.０４３ｍｇ/ｍ３ꎮ崇明岛大气颗粒物浓度呈现出冬季的>春季的>秋季的>夏季的ꎬ与北京㊁广州和上海等其他城市研究结果相一致[１８ꎬ２０－２１]ꎮ从空气质量等级来看ꎬ春季ＰＭ２.５日均浓度有５３.６％达到国家空气质量一级标准ꎬ有９１.３％达到国家空气质量二级标准ꎬ以国家空气质量二级标准为限值计算超标率ꎬ超标率为８.７％ꎻ夏季ＰＭ２.５的二级达标率明显上升ꎬ超标率最低ꎬ仅为７.７％ꎻ秋季一级标准达标率为６９.６％ꎬ二级达标率为８６.８％ꎬ超标率为１３.２％ꎬ高于春季㊁夏季的ꎬ但ＰＭ２.５浓度低于春季的ꎻ冬季ＰＭ２.５一级标准达标率为３８.３％ꎬ二级达标率为６８.２％ꎬ超标率最高ꎬ为３１.８％ꎮ２０１５年崇明岛ＰＭ２.５全年的二级达标率为８４.８％ꎬ超标率为１５.２％ꎮ据２０１５年上海环境状况公报[２２]记录ꎬ上海市ＰＭ２.５的二级超标率为２３.８％ꎬ崇明岛ＰＭ２.５的超标率明显低于全市平均水平ꎮ图１㊀２０１５年崇明岛ＰＭ２.５和ＰＭ１０质量浓度的季节动态变化表１㊀２０１５年崇明岛ＰＭ２.５四季分布情况季节春夏秋冬平均浓度/(ｍｇ/ｍ３)０.０４３０.０３４０.０３７０.０５８小时最大值/(ｍｇ/ｍ３)０.２０５０.２１２０.３３２０.４５１小时最小值/(ｍｇ/ｍ３)０.００１０.００１０.００１０.００１一级达标率/％５３.６５７.１６９.６３８.３二级达标率/％９１.３９２.３８６.８６８.２二级超标率/％８.７７.７１３.２３１.８２.２㊀大气颗粒物与其他污染因子相关关系大气颗粒物的成分很复杂ꎬ包括元素碳㊁有机碳化合物㊁硫酸盐㊁硝酸盐㊁铵盐等ꎬ既有自然源ꎬ也有人为源ꎮ人为源主要来自城市活动和生产活动的排放ꎮ采用Ｐｅａｒｓｏｎ相关系数对ＳＯ２㊁ＮＯ２㊁Ｏ３㊁ＰＭ２.５和ＰＭ１０浓度进行两两变量之间相关性分析(表２)ꎬ发现崇明岛全年中ＰＭ２.５浓度分别与ＳＯ２和ＮＯ２浓度呈现正相关(ｒ＝０.９１４ꎬＰ<０.０１ꎻｒ＝０.８５３ꎬＰ<０.０１)ꎬＰＭ１０浓度与ＳＯ２和ＮＯ２浓度之间也有显著的正相关(ｒ＝０.９０５ꎬＰ<０.０１ꎻｒ＝０.９５３ꎬＰ<０.０１)ꎮＳＯ２和ＮＯ２在四季的浓度分布与ＰＭ２.５㊁ＰＭ１０的浓度分布一致ꎬ都是冬季的>春季的>秋季的>夏季的(表３)ꎮ由于ＳＯ２㊁ＮＯＸ在一系列化学作用下在大气中可转化为ＳＯ２－４和ＮＯ－３ꎬ而ＳＯ２－４和ＮＯ－３是大气颗粒物中水溶性离子的主要成分[２３]ꎬ因此ꎬＳＯ２和ＮＯ２浓度分别与ＰＭ２.５㊁ＰＭ１０浓度有很强的相关性ꎮＯ３浓度与ＳＯ２㊁ＮＯ２㊁ＰＭ２.５㊁ＰＭ１０的浓度相关性均呈现较好的负相关(ｒ＝－０.７９３ꎬＰ<０.０１ꎻｒ＝－０.７８２ꎬＰ<０.０１ꎻｒ＝－０.７０２ꎬＰ<０.０５ꎻｒ＝－０.７９０ꎬＰ<０.０１)ꎮＳＯ２㊁ＮＯ２㊁ＰＭ２.５㊁ＰＭ１０的平均浓度在夏季最低ꎬ冬季最高ꎻＯ３的浓度均值与之相反ꎬ夏季的最高ꎬ随着季节的变化逐步降低ꎬ冬季浓度值最低ꎮ近地面臭氧是其前体物在光照下经过光化学反应后生成的二次污染物ꎮ唐文苑等[２４]分析得出上海臭氧演变规律存在四个阶段:前夜累积阶段㊁臭氧抑制阶段㊁臭氧光化学生成阶段和臭氧消耗阶段ꎮ冬季气温较低ꎬ风速大ꎬ颗粒物浓度较高ꎬ大３气象与环境科学第４２卷气颗粒物能通过吸收或散射光化学辐射改变光解速率系数[２５－２９]ꎬ再加上光照总时数较短ꎬ造成到达近地面的紫外辐射较少ꎬ臭氧消耗阶段占主导地位ꎬ因此冬季臭氧浓度值最低ꎮ反之ꎬ夏季臭氧浓度最高ꎮ表２㊀２０１５年崇明岛大气颗粒物与其他污染因子的相关性ＳＯ２ＮＯ２Ｏ３ＰＭ１０ＰＭ２.５Ｐｅａｒｓｏｎ相关性１㊀０.９２７∗∗－０.７９３∗∗㊀０.９０５∗∗㊀０.９１４∗∗ＳＯ２显著性(双侧)０.００００.００２０.００００.０００Ｎ１２１２１２１２１２Ｐｅａｒｓｏｎ相关性㊀０.９２７∗∗１－０.７８２∗∗㊀０.９５３∗∗㊀０.８５３∗∗ＮＯ２显著性(双侧)０.００００.００３０.００００.０００Ｎ１２１２１２１２１２Ｐｅａｒｓｏｎ相关性－０.７９３∗∗－０.７８２∗∗１－０.７０２∗－０.７９０∗∗Ｏ３显著性(双侧)０.００２０.００３０.０１１０.００２Ｎ１２１２１２１２１２Ｐｅａｒｓｏｎ相关性㊀０.９０５∗∗㊀０.９５３∗∗－０.７０２∗１㊀０.８７６∗∗ＰＭ１０显著性(双侧)０.００００.００００.０１１０.０００Ｎ１２１２１２１２１２Ｐｅａｒｓｏｎ相关性㊀０.９１４∗∗㊀０.８５３∗∗－０.７９０∗∗㊀０.８７６∗∗１ＰＭ２.５显著性(双侧)０.００００.００００.００２０.０００Ｎ１２１２１２１２１２㊀∗∗表示在０.０１水平(双侧)上显著相关ꎬ∗表示在０.０５水平(双侧)上显著相关表３㊀２０１５年崇明岛各污染因子浓度的四季分布ｍｇ/ｍ３污染因子春夏秋冬ＰＭ２.５０.０４３０.０３３０.０３７０.０５０ＰＭ１００.０７５０.０５４０.０５９０.０８５ＳＯ２０.０１８０.０１６０.０１７０.０２９ＮＯ２０.０３６０.０２６０.０３１０.０４４Ｏ３０.０９００.０９５０.０７９０.０５６２.３㊀气象因素对ＰＭ２.５和ＰＭ１０质量浓度的影响２.３.１㊀风向和风速的影响２０１５年崇明岛８个风向的频率分布分别为正北风向４.３９％㊁东北风向１６.６７％㊁正东风向２０.２３％㊁东南风向１３.７３％㊁正南风向１７.７６％㊁西南风向１３.９２％㊁正西风向６.９１％㊁西北风向６.３８％(图２)ꎮ春夏季主导风向为东至东南风ꎬ秋冬季主导风向为北至西北风ꎮ图３６为四季各风向上ＰＭ２.５和ＰＭ１０浓度分布ꎮ春季ＰＭ２.５和ＰＭ１０浓度自东北风向顺时针至正南风向逐渐上升ꎬ自正南风向顺时针至东北风向降低ꎬ正南至正西风向大气颗粒物浓度较高ꎬ最高浓度风向为正南ꎬＰＭ２.５平均浓度为０.０７６ｍｇ/ｍ３ꎬＰＭ１０平均浓度为０.１４２ｍｇ/ｍ３ꎬ分别是最低浓度风向的２.３８倍和２.６７倍ꎮ夏季ＰＭ２.５和ＰＭ１０浓度自东北风向顺时针至西南风向逐渐上升ꎻ自西南风向顺时针至东北风向ＰＭ１０浓度逐渐降低ꎬＰＭ２.５浓度相差不大ꎬ维持在０.０４５~０.０５６ｍｇ/ｍ３ꎻ西南顺时针至西北风向大气颗粒物浓度较高ꎬ最高浓度风向为西南ꎬＰＭ２.５平均浓度为０.０５７ｍｇ/ｍ３ꎬＰＭ１０平均浓度为０.０８０ｍｇ/ｍ３ꎬ分别是最低浓度风向的２.０７倍和２.４０倍ꎮ秋季ＰＭ２.５和ＰＭ１０浓度自东北风向顺时针至西南风向上升ꎬ自西南风向顺时针至东北风向降低ꎻ高浓度风向为正南顺时针至正西风向ꎬ最高浓度风向为西南ꎬＰＭ２.５平均浓度为０.０７５ｍｇ/ｍ３ꎬＰＭ１０平均浓度为０.１５０ｍｇ/ｍ３ꎬ分别是最低浓度风向的２.４５倍和３.３２倍ꎮ冬季ＰＭ２.５和ＰＭ１０浓度自西北风向顺时针至西南风向呈波浪式上升ꎬ自西南风向顺时针至西北风向逐渐降低ꎬ正南至西南风向大气颗粒物浓度较高ꎬ最高浓度风向为西南ꎬＰＭ２.５平均浓度为０.０８１ｍｇ/ｍ３ꎬＰＭ１０平均浓度为０.１１８ｍｇ/ｍ３ꎬ分别是最低浓度风向的１.６０倍和１.６１倍ꎮ图２㊀２０１５年崇明岛８个风向的频率总体来看(图７)ꎬ在西南风向时颗粒物浓度比较高ꎬ在崇明岛的南至西方向分别有吴淞工业区㊁宝钢㊁石洞口电厂㊁罗店工业区及江苏太仓沿江工业区等ꎬＰＭ２.５和ＰＭ１０浓度随风向变化的特征明显与这些４㊀第３期吴㊀健等:２０１５年上海崇明岛ＰＭ２.５和ＰＭ１０浓度变化特征及气象因素影响分析工业区的排放密切相关ꎬ可以说ＰＭ２.５和ＰＭ１０的浓度在很大程度上主要来自岛外邻近工业的贡献[３０]ꎮ图３㊀２０１５年崇明岛春季各风向ＰＭ２.５和ＰＭ１０浓度分布单位:ｍｇ/ｍ３图４㊀２０１５年崇明岛夏季各风向ＰＭ２.５和ＰＭ１０浓度分布单位:ｍｇ/ｍ３图５㊀２０１５年崇明岛秋季各风向ＰＭ２.５和ＰＭ１０浓度分布单位:ｍｇ/ｍ３图６㊀２０１５年崇明岛冬季各风向ＰＭ２.５和ＰＭ１０浓度分布单位:ｍｇ/ｍ３图７㊀２０１５年崇明岛各风向ＰＭ２.５和ＰＭ１０平均浓度对全年ＰＭ２.５质量浓度ȡ０.１１５ｍｇ/ｍ３和ＰＭ２.５质量浓度ȡ０.１５０ｍｇ/ｍ３的小时数据进行分析(图８)ꎬ可以看出ꎬ高浓度方向是正北风向ꎬＰＭ２.５平均浓度分别为０.１９８ｍｇ/ｍ３和０.２４７ｍｇ/ｍ３ꎬ在其他风向上ＰＭ２.５浓度几乎相差不大ꎮ全年中ꎬＰＭ２.５质量浓度ȡ０.１１５ｍｇ/ｍ３和ＰＭ２.５质量浓度ȡ０.１５０ｍｇ/ｍ３的小时数据分别有４４４个和１８６个ꎮ其中ꎬ春季分别有７３个和１４个ꎬ夏季分别有５７个和２６个ꎬ秋季分别有７６个和４２个ꎬ冬季分别有２３８个和１０４个ꎮ在ＰＭ２.５质量浓度ȡ０.１１５ｍｇ/ｍ３的浓度水平上ꎬ有２５％的较高浓度出现在正北风向ꎬ其中有７７％发生在１月㊁１１月和１２月ꎻ其次是西北风向ꎬ频率为１７％ꎬ其中有８８％发生在１月㊁１１月和１２月ꎮ在ＰＭ２.５质量浓度ȡ０.１５０ｍｇ/ｍ３的浓度水平上ꎬ有３３％的高浓度出现在正北风向ꎬ其中有７９％发生在１月㊁１１月和１２月ꎻ其次是西北风向ꎬ频率为１６％ꎬ其中有９７％发生在１月㊁１１月和１２月(图９)ꎮ这是由于１月㊁１１月和１２月是我国北方地区的采暖季ꎬ大气输送中细颗粒物含量较高ꎬ在正北和西北的５气象与环境科学第４２卷风向输送下ꎬ对崇明岛区域会造成大气污染ꎬ使ＰＭ２.５小时浓度升高ꎮ应用Ｓｐｅａｒｍａｎ秩相关系数[３１]分析了ＰＭ２.５㊁ＰＭ１０质量浓度与风速之间的相关性ꎬ结果表明两者与相应的风速之间呈显著负相关(ｒ＝－０.２６６ꎬＰ<０.０１ꎻｒ＝－０.３４２ꎬＰ<０.０１)ꎮ风速与ＰＭ２.５的相关系数更大ꎬ当风速增大时ꎬ更有利于细颗粒物的扩散ꎮ图８㊀２０１５年崇明岛高浓度ＰＭ２.５在各风向上的平均浓度单位:ｍｇ/ｍ３图９㊀２０１５年崇明岛高浓度ＰＭ２.５在各风向上的频率２.３.２㊀降雨的影响大气颗粒物质量浓度会受到降雨过程的影响ꎮ有研究表明[３２]ꎬ虽然降雨能够冲洗和溶解颗粒物ꎬ缓解大气污染ꎬ净化空气ꎬ但由于每次降雨过程的雨量和降雨时长不同ꎬ降雨前的ＰＭ２.５质量浓度不同ꎬ以及其他气象因素的影响ꎬ并不是每次降雨过程都能清除大气颗粒物ꎬ达到净化的作用ꎮ一般来说ꎬ降雨量大于５ｍｍ时ꎬ降雨量越大ꎬ对大气颗粒物的清除效率越高ꎬ最终污染物浓度降低至一定值后基本保持不变ꎬ因为降雨对大气污染物的净化能力存在最低极限[３３]ꎮ若降雨过程风速小㊁湿度大ꎬ降雨对颗粒物的清除效果并不明显[３４]ꎮ本研究统计了降雨量和降雨时长相近的降雨过程ꎬ分析在降雨前不同空气质量条件下ꎬ降雨对颗粒物的影响ꎮ图１０为降雨对ＰＭ２.５浓度的影响ꎮ在降雨前空气质量为污染的条件下ꎬ降雨对ＰＭ２.５浓度影响很显著ꎬ降雨后ＰＭ２.５质量浓度平均降低了６８.０％ꎬ其中达到最大清除效率为７３.２％(降雨前小时均值为０.１１６ｍｇ/ｍ３ꎬ降雨后为０.０３１ｍｇ/ｍ３)ꎬ最小清除效率为６２.５％(降雨前小时均值为０.１０４ｍｇ/ｍ３ꎬ降雨后为０.０３９ｍｇ/ｍ３)ꎮ在降雨前空气质量为良的条件下ꎬ降雨对ＰＭ２.５浓度影响比较显著ꎬ降雨后ＰＭ２.５质量浓度平均降低了５１.０％ꎮ降雨前空气质量为优时ꎬ降雨对空气中ＰＭ２.５的清除作用不大ꎮ在不同空气质量条件下ꎬ降雨对ＰＭ１０的湿清除作用与对ＰＭ２.５的相一致(图１１)ꎮ降雨前空气质量为污染和良时ꎬ降雨对ＰＭ１０的清除效率分别为６６.９％和３８.３％ꎬ低于ＰＭ２.５的清除效果ꎮ有研究表明[３５]ꎬ北京城区ＰＭ２.５质量浓度在雨后７２ｈ内均低于０.０６ｍｇ/ｍ３ꎬ本研究在降雨时和降雨后２４ｈ内ＰＭ２.５的浓度都维持在０.０２５~０.０３３ｍｇ/ｍ３ꎬ低于环境空气质量分指数ＰＭ２.５一级浓度限值０.０３５ｍｇ/ｍ３ꎬ对ＰＭ１０也类似ꎬ表明降雨对颗粒物起到显著的湿清除作用ꎬ有较好的清除效果ꎮ图１０㊀２０１５年崇明岛降雨对ＰＭ２.５浓度的影响图１１㊀２０１５年崇明岛降雨对ＰＭ１０浓度的影响６㊀第３期吴㊀健等:２０１５年上海崇明岛ＰＭ２.５和ＰＭ１０浓度变化特征及气象因素影响分析３㊀结㊀论(１)２０１５年崇明岛ＰＭ２.５和ＰＭ１０浓度呈现夏秋季和冬春季２种典型的季节性特征ꎮ夏季ＰＭ２.５和ＰＭ１０浓度季均值最低ꎬ分别仅为０.０３４ｍｇ/ｍ３和０.０５４ｍｇ/ｍ３ꎻ冬季ＰＭ２.５和ＰＭ１０浓度季均值最高ꎬ分别为０.０５８ｍｇ/ｍ３和０.０８５ｍｇ/ｍ３ꎮ根据«环境空气质量标准»(ＧＢ３０９５２０１２)ꎬＰＭ２.５浓度在冬季二级超标率最高ꎬ达３１.８％ꎻ夏季ＰＭ２.５浓度超标率最低ꎬ仅为７.７％ꎮ崇明岛ＰＭ２.５浓度的二级超标率低于上海市的平均水平ꎮ(２)ＰＭ２.５浓度分别与ＳＯ２和ＮＯ２浓度显著正相关(ｒ＝０.９１４ꎬＰ<０.０１ꎻｒ＝０.８５３ꎬＰ<０.０１)ꎬＰＭ１０与ＳＯ２和ＮＯ２之间也有显著的正相关(ｒ＝０.９０５ꎬＰ<０.０１ꎻｒ＝０.９５３ꎬＰ<０.０１)ꎬＰＭ２.５和ＰＭ１０与Ｏ３显著负相关(ｒ＝－０.７０２ꎬＰ<０.０５ꎻｒ＝－０.７９０ꎬＰ<０.０１)ꎮ颗粒物浓度较高的秋冬季节太阳紫外辐射较弱ꎬ因而臭氧浓度相对较低ꎮ(３)气象条件是影响崇明岛大气颗粒物浓度变化的重要因素ꎮ从全年来看ꎬ在西南风向时ＰＭ２.５和ＰＭ１０浓度较高ꎬ这主要受该方向上游吴淞工业区㊁宝钢㊁石洞口电厂㊁罗店工业区等岛外邻近工业排放影响ꎮ从高浓度颗粒物(ＰＭ２.５质量浓度ȡ０.１１５ｍｇ/ｍ３)来向看ꎬ正北和西北风向时颗粒物出现高浓度的频率最高ꎬ这主要受到我国北方采暖季大气颗粒物输送过程对崇明岛区域的脉冲式污染影响ꎮＰＭ２.５㊁ＰＭ１０实时浓度与相应的风速呈显著负相关(ｒ＝－０.２６６ꎬＰ<０.０１ꎻｒ＝－０.３４２ꎬＰ<０.０１)ꎮ降雨对颗粒物起到显著的湿清除作用ꎬ降雨对于污染条件下的ＰＭ２.５和ＰＭ１０的清除效果最为显著ꎬ降雨后质量浓度分别降低了６８.０％和６６.９％ꎮ无论降雨前颗粒物污染状况如何ꎬ在降雨时和降雨后ＰＭ２.５的浓度都处于０.０２５~０.０３３ｍｇ/ｍ３ꎬ均低于我国环境空气ＰＭ２.５的一级浓度限值０.０３５ｍｇ/ｍ３ꎮ参考文献[１]李名升ꎬ张建辉ꎬ张殷俊ꎬ等.近１０年中国大气ＰＭ１０污染时空格局演变[Ｊ].地理学报ꎬ２０１３ꎬ６８(１１):１５０４－１５１２. [２]ＨｕａｎｇＤＳꎬＸｕＪＨꎬＺｈａｎｇＳＱ.Ｖａｌｕｉｎｇｔｈｅｈｅａｌｔｈｒｉｓｋｓｏｆｐａｒｔｉｃｕ￣ｌａｔｅａｉｒｐｏｌｌｕｔｉｏｎｉｎｔｈｅＰｅａｒｌＲｉｖｅｒＤｅｌｔａꎬＣｈｉｎａ[Ｊ].ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｐｏｌｉｃｙꎬ２０１２ꎬ１５(１):３８－４７.[３]陶燕ꎬ刘亚梦ꎬ米生权ꎬ等.大气细颗粒物的污染特征及对人体健康的影响[Ｊ].环境科学学报ꎬ２０１４ꎬ３４(３):５９２－５９７. [４]游燕ꎬ白志鹏.大气颗粒物暴露与健康效应研究进展[Ｊ].生态毒理学报ꎬ２０１２ꎬ７(２):１２３－１３２.[５]ＵｎｉｔｅｄＳｔａｔｅｓＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎＡｇｅｎｃｙ.Ｏｆｆｉｃｅｏｆａｉｒ＆ｒａｄｉａ￣ｔｉｏｎꎬｏｆｆｉｃｅｏｆａｉｒｑｕａｌｉｔｙｐｌａｎｎｉｎｇａｎｄｓｔａｎｄａｒｄｓꎬｆａｃｔｓｈｅｅｔ[Ｓ].Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ:ＥＰＡ ｓＲｅｖｉｓｅｄＰａｒｔｉｃｕｌａｔｅＭａｔｔｅｒＳｔａｎｄａｒｄｓꎬ１９９７. [６]国家环境保护局.ＧＢ３０９５－１９９６环境空气质量标准[Ｓ].北京:中国环境科学院出版社ꎬ１９９６.[７]国家环境保护局.ＧＢ３０９５－２０１２环境空气质量标准[Ｓ].北京:中国环境科学院出版社ꎬ２０１２.[８]洪杰南ꎬ潘卫国ꎬ郭瑞堂ꎬ等.ＰＭ２.５污染与监测技术研究进展[Ｊ].发电设备ꎬ２０１３ꎬ２７(６):４４３－４４７.[９]吴健生ꎬ廖星ꎬ彭健ꎬ等.重庆市ＰＭ２.５浓度空间分异模拟及影响因子[Ｊ].环境科学ꎬ２０１５ꎬ３６(３):７５９－７６６.[１０]ＴａｉＡＰＫꎬＭｉｃｋｌｅｔＬＪꎬＪａｃｏｂＤＪ.Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓｂｅｔｗｅｅｎｆｉｎｅｐａｒｔｉｃｕ￣ｌａｔｅｍａｔｔｅｒ(ＰＭ２.５)ａｎｄｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｖａｒｉａｂｌｅｓｉｎｔｈｅＵｎｉｔｅｄＳｔａｔｅｓ:ＩｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｆｏｒｔｈｅｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙｏｆＰＭ２.５ｔｏｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅ[Ｊ].ＡｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔꎬ２０１０ꎬ４４(３２):３９７６－３９８４. [１１]陈渤黎ꎬ雷正翠ꎬ董芹ꎬ等.２０１２２０１４年常州市大气重污染日的气象条件分析[Ｊ].气象与环境科学ꎬ２０１７ꎬ４０(１):８７－９４. [１２]张岳鹏ꎬ李璇ꎬ聂滕ꎬ等.２０１４年２月北京ＰＭ２.５污染过程及天气形势分析[Ｊ].气象与环境科学ꎬ２０１６ꎬ３９(２):５５－６２. [１３]吴雁ꎬ陈瑞敏ꎬ王颉ꎬ等.２０１３年河北中南部ＰＭ１０和ＰＭ２.５浓度时间变化特征及其影响气象条件分析[Ｊ].气象与环境科学ꎬ２０１５ꎬ３８(４):６８－７５.[１４]韩茜ꎬ魏文寿ꎬ刘新春ꎬ等.乌鲁木齐市ＰＭ１０ꎬＰＭ２.５和ＰＭ１.０浓度及分布变化特征[Ｊ].沙漠与绿洲气象ꎬ２０１５ꎬ９(１):３２－３８. [１５]何平ꎬ杨兴堂ꎬ沈先标ꎬ等.上海宝山地区大气ＰＭ２.５污染特征分析[Ｊ].环境与职业医学ꎬ２０１０ꎬ２７(１２):７２４－７２６.[１６]姚振坤ꎬ冯满ꎬ吕森林ꎬ等.上海城区和临安本底站ＰＭ２.５的物化特征及来源解析[Ｊ].中国环境科学ꎬ２０１０ꎬ３０(３):２８９－２９５. [１７]谈荣华ꎬ张元茂ꎬ郑叶飞ꎬ等.上海市城区典型居民住宅区ＰＭ２.５的污染状况分析[Ｊ].环境与职业医学ꎬ２００４ꎬ２１(３):２２６－２２９. [１８]赵晨曦ꎬ王云琦ꎬ王玉杰ꎬ等.北京地区冬春ＰＭ２.５和ＰＭ１０污染水平时空分布及其与气象条件的关系[Ｊ].环境科学ꎬ２０１４ꎬ３５(２):４１８－４２７.[１９]刘娜ꎬ冯新斌ꎬＬａｎｄｉｓＭꎬ等.贵阳市大气颗粒物ＰＭ２.５污染特征及气象参数的影响[Ｊ].地球与环境ꎬ２０１４ꎬ４２(３):３１１－３１５. [２０]朱倩茹ꎬ刘永红ꎬ徐伟嘉ꎬ等.广州ＰＭ２.５污染特征及影响因素分析[Ｊ].中国环境监测ꎬ２０１３ꎬ２９(２):１５－２１.[２１]顾凯华ꎬ史红仙ꎬ张帅ꎬ等.上海崇明岛近三年ＰＭ２.５浓度变化特征与气象条件的关系[Ｊ].长江流域资源与环境ꎬ２０１５ꎬ２４(１２):２１０８－２１１６.[２２]上海市环境保护局.２０１５年上海市环境状况公报[ＥＢ/ＯＬ]. (２０１６－０３－３０)[２０１７－０８－２１].ｈｔｔｐ://ｓｔｈｊ.ｓｈ.ｇｏｖ.ｃｎ/ｆａ/ｃｍｓ/ｓｈｈｊ/ｓｈｈｊ２１４３/ｓｈｈｊ２１４４/２０１６/０３/９２０９７.ｈｔｍ.[２３]陈诚ꎬ陈辰ꎬ汤莉莉ꎬ等.江苏沿江城市ＰＭ１０和ＰＭ２.５中水溶性离子特征及来源分析[Ｊ].环境化学ꎬ２０１４ꎬ３３(１２):２１２３－２１３５. [２４]唐文苑ꎬ赵春生ꎬ耿福海ꎬ等.上海地区臭氧周末效应研究[Ｊ].中国科学(地球科学)ꎬ２００９ꎬ３９(１):９９－１０５.[２５]ＭａｒｔｉｎＲＶꎬＪａｃｏｂＤＪꎬＹａｎｔｏｓｃａＲＭꎬｅｔａｌ.Ｇｌｏｂａｌａｎｄｒｅｇｉｏｎａｌｄｅ￣ｃｒｅａｓｅｓｉｎｔｒｏｐｏｓｐｈｅｒｉｃｏｘｉｄａｎｔｓｆｒｏｍｐｈｏｔｏｃｈｅｍｉｃａｌｅｆｆｅｃｔｓｏｆａｅｒｏ￣ｓｏｌｓ[Ｊ].ＪＧｅｏｐｈｙｓＲｅｓꎬ２００３ꎬ１０８(３):４０９７－４１０５.[２６]ＬｉＧＨꎬＺｈａｎｇＲＹꎬＦａｎＪＷꎬｅｔａｌ.Ｉｍｐａｃｔｓｏｆｂｌａｃｋｃａｒｂｏｎａｅｒｏｓｏｌｏｎｐｈｏｔｏｌｙｓｉｓａｎｄｏｚｏｎｅ[Ｊ].ＪＧｅｏｐｈｙｓＲｅｓꎬ２００５ꎬ１１０(２３):７气象与环境科学第４２卷２０６－２１５.[２７]ＢｉａｎＨꎬＨａｎＳＱꎬＴｉｅＸＸꎬｅｔａｌ.ＥｖｉｄｅｎｃｅｏｆｉｍｐａｃｔａｅｒｏｓｏｌｓｏｎｓｕｒｆａｃｅｏｚｏｎｅｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｉｎＴｉａｎｊｉｎꎬＣｈｉｎａ[Ｊ].ＡｔｍｏｓＥｎｖｉｒｏｎꎬ２００７ꎬ４１(２２):４６７２－４６８１.[２８]ＤｅｎｇＸꎬＴｉｅＸꎬＺｈｏｕＸꎬｅｔａｌ.ＥｆｆｅｃｔｓｏｆＳｏｕｔｈｅａｓｔＡｓｉａｂｉｏｍａｓｓｂｕｒｎｉｎｇｏｎａｅｒｏｓｏｌｓａｎｄｏｚｏｎｅｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓｏｖｅｒｔｈｅＰｅａｒｌＲｉｖｅｒＤｅｌｔａ(ＰＲＤ)ｒｅｇｉｏｎ[Ｊ].ＡｔｍｏｓＥｎｖｉｒｏｎꎬ２００７ꎬ４２(３６):８４９３－８５０１.[２９]ＬｉＪꎬＷａｎｇＺꎬＷａｎｇＸꎬｅｔａｌ.ＩｍｐａｃｔｓｏｆａｅｒｏｓｏｌｓｏｎｓｕｍｍｅｒｔｉｍｅｔｒｏｐｏｓｐｈｅｒｉｃｐｈｏｔｏｌｙｓｉｓｆｒｅｑｕｅｎｃｉｅｓａｎｄｐｈｏｔｏｃｈｅｍｉｓｔｒｙｏｖｅｒＣｅｎｔｒａｌＥａｓｔｅｒｎＣｈｉｎａ[Ｊ].ＡｔｍｏｓＥｎｖｉｒｏｎꎬ２０１１ꎬ４５(１０):１８１７－１８２９. [３０]殷磊ꎬ徐虹.崇明岛地区ＰＭ２.５和ＰＭ１０浓度分析研究[Ｊ].环境科学与管理ꎬ２０１５ꎬ４０(４):１３６－１３９.[３１]马格ꎬ田国行ꎬ李永华ꎬ等.郑州市气象因子对大气颗粒物浓度的影响研究[Ｊ].气象与环境科学ꎬ２０１８ꎬ４１(３):２９－３８. [３２]刘雯ꎬ张晓春ꎬ李俊ꎬ等.武汉市观象台２０１３－２０１６年ＰＭ２.５质量浓度变化及其与气象因子的相关分析[Ｊ].气象与环境科学ꎬ２０１８ꎬ４１(２):２３－２９.[３３]陈小敏ꎬ邹倩ꎬ周国兵.重庆主城区冬春季降水强度对大气污染物影响[Ｊ].西南师范大学学报ꎬ２０１３ꎬ３８(７):１１３－１２１. [３４]汤天然ꎬ陈建楠ꎬ李广前ꎬ等.降雨对ＰＭ２.５浓度的影响及人工降雨降低ＰＭ２.５浓度的探讨[Ｊ].贵州气象学报ꎬ２０１３ꎬ３７(４):３５－３７.[３５]郑晓霞ꎬ赵文吉ꎬ晏星ꎬ等.降雨过程后北京城区ＰＭ２.５日时空变化研究[Ｊ].生态环境学报ꎬ２０１４ꎬ２３(５):７９７－８０５.ＡｎａｌｙｓｉｓｏｎＶａｒｉａｔｉｏｎＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆＰＭ２.５ａｎｄＰＭ１０ＣｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎａｎｄＩｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＦａｃｔｏｒｓｉｎＳｈａｎｇｈａｉＣｈｏｎｇｍｉｎｇＩｓｌａｎｄｉｎ２０１５ＷｕＪｉａｎ１ꎬＱｉＸｉａｏｂａｏ２ꎬＳｕＪｉｎｇｈｕａ１ꎬＬｉＪｉａｆｅｎｇ３ꎬＳｈａＣｈｅｎｙａｎ１ꎬＸｉｏｎｇＬｉｊｕｎ１ꎬＷａｎｇＭｉｎ１(１.ＳｈａｎｇｈａｉＡｃａｄｅｍｙｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅｓꎬＳｈａｎｇｈａｉ２００２３３ꎬＣｈｉｎａꎻ２.ＳｈａｎｇｈａｉＭｕｎｉｃｉｐａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＤｅｓｉｇｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅ(Ｇｒｏｕｐ)Ｃｏ.ꎬＬｔｄꎬＳｈａｎｇｈａｉ２０００９２ꎬＣｈｉｎａꎻ３.ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＲｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬＥａｓｔＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬＳｈａｎｇｈａｉ２００２３７ꎬＣｈｉｎａ)㊀㊀Ａｂｓｔｒａｃｔ:ＴｈｅｔｅｍｐｏｒａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｓｏｆＰＭ２.５ａｎｄＰＭ１０ｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｅａｓｏｎｓａｎｄｔｈｅｉｒｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｗｉｔｈｏｔｈｅｒｐｏｌｌｕｔｉｏｎｆａｃｔｏｒｓ(ＳＯ２ꎬＮＯ２ａｎｄＯ３)ｗｅｒｅｓｔｕｄｉｅｄｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃｐａｒｔｉｃｌｅｍｏ￣ｎｉｔｏｒｉｎｇｉｎｔｈｅｓｏｕｔｈｅｒｎａｒｅａｏｆＣｈｏｎｇｍｉｎｇｉｓｌａｎｄｆｒｏｍＪａｎｕａｒｙｔｏＤｅｃｅｍｂｅｒꎬ２０１５.Ｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｍｅ￣ｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｆａｃｔｏｒｓ(ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｗｉｎｄｄｉｒｅｃｔｉｏｎꎬｓｐｅｅｄａｎｄｒａｉｎｆａｌｌ)ｏｎｐａｒｔｉｃｕｌａｔｅｍａｓｓｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｗａｓａｎａｌｙｚｅｄａｓｗｅｌｌ.ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｏｆＰＭ２.５ａｎｄＰＭ１０ｗｅｒｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｓｅａｓｏｎａｌ￣ｌｙｄｉｆｆｅｒｅｎｔꎬｔｈｅｈｉｇｈｅｓｔｉｎｗｉｎｔｅｒꎬｆｏｌｌｏｗｅｄｂｙｓｐｒｉｎｇａｎｄａｕｔｕｍｎꎬａｎｄｔｈｅｌｏｗｅｓｔｉｎｓｕｍｍｅｒ.ＴｈｅａｖｅｒａｇｅｈｏｕｒｌｙｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｏｆＰＭ２.５ａｎｄＰＭ１０ｒｅａｃｈｅｄ０.０５８ｍｇ/ｍ３ａｎｄ０.０８５ｍｇ/ｍ３ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙｉｎｗｉｎｔｅｒꎬｗｈｉｌｅｔｈｅａｖｅｒａｇｅｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｏｆＰＭ２.５ａｎｄＰＭ１０ｗｅｒｅ０.０３４ｍｇ/ｍ３ａｎｄ０.０５４ｍｇ/ｍ３ｉｎｓｕｍｍｅｒｒｅ￣ｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ.ＴｈｅｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｏｆＰＭ２.５ａｎｄＰＭ１０ｗｅｒｅｐｏｓｉｔｉｖｅｌｙｃｏｒｒｅｌａｔｅｄｗｉｔｈＳＯ２ａｎｄＮＯ２ꎬｗｈｉｌｅｉｔｓｈｏｗｅｄａｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｎｅｇａｔｉｖｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｗｉｔｈＯ３.ＦｏｒｔｈｅｆｕｌｌｙｅａｒꎬｔｈｅｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓｏｆＰＭ２.５ａｎｄＰＭ１０ｗｅｒｅｒｅｌａｔｉｖｅｌｙｈｉｇｈｗｉｔｈｔｈｅｓｏｕｔｈｗｅｓｔｗｉｎｄｄｉｒｅｃｔｉｏｎꎬｗｈｉｃｈｗａｓｍａｉｎｌｙｄｕｅｔｏｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｅｍｉｓｓｉｏｎｆｒｏｍＷｕｓｏｎｇｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｚｏｎｅꎬＢａｏｓｔｅｅｌｐｌａｎｔꎬＳｈｉｄｏｎｇｋｏｕｐｏｗｅｒｐｌａｎｔｓꎬＬｕｏｄｉａｎｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｚｏｎｅａｎｄｓｏｏｎ.ＴｈｅｈｉｇｈｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓｏｆＰＭ２.５(ȡ０.１１５ｍｇ/ｍ３)ｍａｉｎｌｙａｐｐｅａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｎｏｒｔｈａｎｄｎｏｒｔｈｗｅｓｔｗｉｎｄｄｉｒｅｃｔｉｏｎꎬｗｈｉｃｈｗａｓｉｎｆｌｕｅｎｃｅｄｂｙｉｍｐｕｌｓｅｐａｒｔｉｃｕｌａｔｅｐｏｌｌｕｔｉｏｎｔｒａｎｓｐｏｒｔｆｒｏｍｎｏｒｔｈｅｒｎＣｈｉｎａｄｕｒｉｎｇｈｅａｔｉｎｇｓｅａｓｏｎ.ＴｈｅｒｅａｌｔｉｍｅｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｏｆＰＭ２.５ａｎｄＰＭ１０ｗｅｒｅｎｅｇａｔｉｖｅｌｙｃｏｒｒｅｌａｔｅｄｗｉｔｈｗｉｎｄｓｐｅｅｄ.Ｒａｉｎｆａｌｌｇｒｅａｔｅｒｔｈａｎ５ｍｍｏｒｃｏｎｔｉｎｕｅｄｍｏｒｅｔｈａｎ３ｈｈａｄａｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｗｅｔｃｌｅａｎｉｎｇｅｆｆｅｃｔｏｎｐａｒｔｉｃｕｌａｔｅｍａｔｔｅｒ.ＴｈｅａｖｅｒａｇｅｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｏｆＰＭ２.５ａｎｄＰＭ１０ｄｅｃｒｅａｓｅｄ６８.０％ａｎｄ６６.９％ｒｅｓｐｅｃ￣ｔｉｖｅｌｙ.ＴｈｅｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｏｆＰＭ２.５ｗａｓｂｅｔｗｅｅｎ０.０２５ｍｇ/ｍ３ａｎｄ０.０３３ｍｇ/ｍ３ｄｕｒｉｎｇａｎｄａｆｔｅｒｔｈｅｒａｉｎꎬｗｈｉｃｈｗａｓｌｏｗｅｒｔｈａｎＰＭ２.５ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｌｉｍｉｔｉｎｔｈｅｎａｔｉｏｎａｌａｍｂｉｅｎｔａｉｒｑｕａｌｉｔｙｓｔａｎｄａｒｄ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ＰＭ２.５ꎻＰＭ１０ꎻｖａｒｉａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓꎻｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｆａｃｔｏｒ８。