重庆市PM2.5污染分布特征及影响因素分析

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随着经济的快速发展,我国大气污染形式日益严峻,已经对我国的经济和社会造成了较大的负担。重庆市是我国重要的工业城市,2001-2011年重庆市首要污染物为PM10和SO2,而PM10中PM2.5所占比重较大。重庆市主城区具有典型的山区河谷地形特征,大气环流较为稳定,年均风速较低,大气扩散条件较差,因此污染现象更为突出。本文针对重庆市污染现状,分析了重庆市PM2.5时空变化特征和气态污染物与PM2.5的关系。同时,基于同期气象数据,分析气象条件对PM2.5浓度的影响,对比分析污染特征差异原因,以期为重庆市大气污染防治提供依据。最后利用Trajstat模型,分析区域传输对重庆市PM2.5污染的影响。结果表明,从时间变化来看,PM2.5与SO2, NO2, CO, O3的日变化趋势总体相似,呈现出“三峰双谷”的变化特征,在04:00点和15:00达到最低值,而在8:00达到峰值,下午15:00后,污染物浓度没有明显降低趋势。重庆市冬季污染物浓度总体较高,污染物浓度均在12月达到最高,重庆市冬季不同区域的PM2.5水平有较大差异,但污染物的变化趋势一致。NO2和PM2.5浓度高值主要集中在中西部地区,SO2浓度分布特征为南高北低,O3呈城区低郊区高的特点。重庆市影响PM2.5浓度的客观因素为气象因素和气态污染物浓度。在洁净天,PM2.5与SO2, NO2及CO均呈弱相关;在超标日,PM2.5与SO2, NO2及CO的相关性增大;而在严重污染日,PM2.5与SO2, NO2及CO的相关性最大。随着污染水平的升高,PM2.5与PM1o的相关性降低,这可能是由于在PM2.5浓度增加的同时,PM10浓度比PM2.5增加的比例更大。在重庆市冬季,城区和郊区PM2.5与SO2, NO2, O3之间的相关性差异较大。在城区,PM2.5与SO2、NO2相关系数大于郊区,PM2.5与03的相关系数在郊区大于城区。与其他城市对比发现,PM2.5与气态污染物的相关性大小能够在一定程度上说明二次污染程度。影响清洁区(缙云山)PM2.5浓度值的关键性因素为SO2, CO,风速,S02和CO浓度值越高,PM2.5浓度值则越高,风速增大,PM2.5浓度值随之减小;而影响污染区(高家花园)PM2.5浓度值的关键性因素为CO, NO2和温度,温度越高,越有利于PM2.5的扩散,PM2.5浓度值越低。重庆市PM2.5的传输通道主要有北部,南部,东南部,东北局地输送和西部局地输送。在输送高度达到3000m即自由大气层高度时,东部传输的气流消失,主要有北部和西部气流。在重庆市冬季,NE(达州市)和SSE(贵阳市)方向的气流污染物浓度值较高,而SE(遵义市)和N(广元市、南充市)方向的气流为洁净气流;重庆市冬季PM2.5主要来源于本地和周围城市局地传输,同时受区域传输的影响。
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