大气污染主要因子范文

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篇1

 

1大气湍流扩散对污染物扩散的影响

大气中几乎时时处处存在着不同尺度的湍流运动。在大气边界层内，气流受到下垫面的强烈影响，湍流运动尤为剧烈，湍流输送的速率在大气中比分子扩散速率大几个数量级。同样，当污染物从排放源进入大气时，就在流场中造成了污染物质分布的不均匀，形成浓度梯度。由于湍流的扩散作用，流场各部分之间发生强烈的混合和交换，大大加快了污染物的扩散速度，污染物从高浓度区向低浓度区输送，逐渐被分散、稀释。而在风场运动的主风向上由于平均风速比脉动风速大很多，因此主风向上风的输运作用是主要的，只要风速足够大，主风向上的湍流输送作用可忽略不计。归纳起来:风速越大，湍流越强，污染物的扩散速度也就越快，浓度相应越低，因此风和湍流是决定污染物在大气中扩散稀释最本质的因素。就扩散稀释而言，其他一切气象因素都是通过风和湍流的作用来影响空气污染的，凡是有利增大风速，加强湍流的气象条件都有利于扩散稀释，反之亦然。

2气象条件对大气污染扩散的影响

一个地区的大气污染程度往往取决于该地区排放污染物的源参数、气象条件和近地层下垫面的状况。在源参数一定的情况下，气象条件和下垫面状态是影响人产一毛污染的重要因素。气象条件对城市大气污染的影响包括以下几个方面:

2.1 风向

风向与污染的关系主要表现为风对污染物的水平输送作用上，高值污染浓度常出现在大污染源的下风向。以上海市的两个S02监测站为例:杨浦站位于工业区;四平站位于工业区边缘，在杨浦站的西北偏西方约3到4公里处，其北方为郊区的大片农田。测量结果显示，四平站高于杨浦站几乎都出现在E-SSE风的情况下，即在东南风输送下，杨浦工业区的高值浓度中心有向西北方转移的趋势。。

2.2 风速

风速的大小和大气稀释扩散能力的大小存在着直接的对应关系，从而对污染物浓度产生影响。一般来说，随着风速的增大，浓度值迅速减少，但是有时候也发现有另外一种情形:例如日本四日市在地面风速小于3米/秒时出现S02浓度仅0.lppm以下，而当风速超过5米/秒时反而出现高浓度，有时甚至达到2ppm的程度，这表明风速对污染的影响很复杂。风速小，一方面大气稀释扩散能力弱，引起局地污染物浓度增加;但另一方面，在微风条件下热烟云抬升较高，从而使地面浓度减少。风速大，一方面固然表示大气扩散稀释能力强，使地面浓度减少;而另一方面，强风能使上升烟云弯曲提早抵达地面，引起地面浓度增加，同时强风将使烟云在建筑物背风侧造成下洗，会增加地面浓度，这一效应有时称作风速的次生效应，显然它对高架源的影响比对地面源更为重要。

2.3 稳定度

大气层结稳定度是决定大气稀释扩散能力的另一个重要因子，它对地面S02浓度的影响比风速更为显著，逆温与污染物浓度的关系包含逆温强度、逆温层厚度等几个方面。一般来说，污染物浓度随着逆温强度的增加而增加:随着逆温层厚度的增大，污染物浓度值也增大，但是从日变化的角度来看，不能说大气层结稳定的时刻、特别是逆温层存在的时刻，污染浓度一定最高。有资料表明，污染浓度的大小不仅同相应的排放率有极大关系，也和气象要素的日变化相联系。

2.4 云量及辐射

云量及辐射与大气稳定度的关系很密切，因此也影响着污染物的扩散。一般来说，晴朗的白天，特别是中午，太阳辐射最强，温度层结是递减的，大气处于极不稳定状态，晴朗的夜间，黎明前逆温最强。日出及日落前后为转换期，均接近中性层结。云层对辐射起屏障作用，它既阻挡白天太阳辐射，又阻挡夜间地面向上的辐射。总的效果是减小气温随高度的变化，使白天递减和夜间逆温的温度层结均受到削弱。减弱的程度视云量的多少而定。

2.5 降水

降水对污染物有净化作用。降水的净化作用与降水强度有关。降水强度越大，对污染物的净化作用也就越强。因此大雨是净化城市空气的有效因子。另据日本的经验:一小时降水量在1毫米以下的降水，不论它持续多长时间，地而污染物浓度都不会降低。

2.6 天气形势

天气形势是指大范围气压分布的状况，一定的天气现象和气象条件都与相应的天气形势联系在一起，因此，与空气污染有关的气象因素也与天气形势有密切联系，进而天气形势与大气扩散也有密切联系。在低压(气旋)控制区内，空气有上升运动，多云天气较多，而且通常风速较大，大气为中性或不稳定状态，有利于污染物的扩散稀释。相反，在强的高压(反气旋)控制区内，天气晴朗，风速较小。由于大范围的空气下沉运动，在几百米到一、二千米上空容易形成下沉逆温，像盖子一样阻止向上的湍流扩散，如果高压系统是静止或缓慢移动的，那么连续几天的微风或逆温，使大气对污染物的扩散稀释能力大大下降，呈现所谓“空气停滞”现象。此时如果有足够的污染源，就会出现较大范围的污染危害。。

3下垫面条件对城市大气污染的影响

除气象条件外，下垫面状态也是影响城市大气污染的重要因素。这是因为下垫面的粗糙度及其构成直接影响着该地区的气象条件。对一个具体城市来说，要同时考虑城区和郊区的地理情况，影响大气污染扩散的下垫面有以下几个方面:

3.1 城市下垫面

城市下垫面的三大基本特征是干、热、粗。一方面，非均匀的下垫面造成动力学粗糙度增大(其地面粗糙度可从1到3米之间变化)，使得城区风速减小，气流不规则，湍流强度增大，这也称作机械湍流增强。另一方面，由城乡水平温差(一般大于3℃以上)引起的热岛效应和热岛环流，冷空气从四周的乡村流向市中心，在市中心形成复合上升气流，并将暖空气带到高空，为满足动量守恒原理，在市中心上空与乡村区域形成补偿的辐射和下沉气流，连同市中心的辐射上升气流组成完整的闭合环流，即热力湍流。

3.2 水域下垫面

水域下垫面所产生的特殊流场势必影响污染物的输送和扩散。在大的水域和陆地的交界处，由于水面和陆地的热力和动力作用截然不同，会改变局地的气象条件。水域引起的最明显的局地气流是海陆风。由于水、陆的热性质不同，造成了它们之间温度的差别。温度的差别造成压力差，进而形成局地的水陆风环流，一般称为海陆风。在近地面，白天吹海风，夜间吹陆风，它的上面是反向气流，吹海风时，反向气流从陆地返回海洋。

水域引起的另一个气象条件是局地气团变性。春末夏初，白天陆地温反比水温高得多，当气流从水面吹向陆地的时候，低层的空气很快增温，温度层结自下向上转向超绝热状态，形成热边界层。热边界层在海岸附近开始形成，在空气向内陆运动的过程中，受地面加温变性的气层逐渐增厚。因此，热边界层顶向内陆逐渐增高。热边界层内的空气受地面加热变性，它的温度层结和未受地面影响的上层空气不同。如果原先水面上的层结是稳定的，热边界层以上的气流仍维持稳定状态，并保持水面气层的低湍流特性。。热边界层内的层结则是不稳定的，加上陆地比水面粗糙，故这一层内的湍流交换大为加强。此时，热边界层内外气层的特性截然不同。一旦沿岸地区出现上述热边界层时，如果岸边有一高架源，就会在陆地上形成持续的漫烟污染。水面的另一个特点是比陆地光滑，它的粗糙度随风速和波浪状况变化，但一般都比陆地小得多。因此，水面上的大气湍流强度较小，扩散速率比陆地低。

3.3 山地下垫面

山地下垫面对污染物扩散最明显的影响是山谷风和逆温，山谷风是山风和谷风的总称，它主要是由于山坡和谷地受热不均而产生的。在白天，太阳先照射到山坡上，使山坡_L大气比谷地上同高度的大气温度高，形成了由谷地吹向山坡的风，称为谷风，在高空形成了由山坡吹向山谷的反谷风，它们同山坡上升气流和谷地下降气流一起形成了山谷风局地环流。在夜间，山坡和山顶比谷底冷却得快，使山坡和山顶的冷空气顺山坡下滑到谷底，形成了山风，在高空则形成了自山谷向山顶吹的反山风。它们同山坡下降气流和谷地上升气流一起构成了山谷风局地环流。山区由于它复杂的地形结构，在夜间常出现比平原更强的逆温。夜间山坡冷却得快，冷空气沿山坡下滑，在谷底积聚，再加上谷底风速小，所以逆温发展的速度比平原快，逆温层更厚。如果凹地四周是封闭的，冷空气逐渐堆积滞留，形成逆温强度很大的“冷湖”，且日出后消散也很慢。

【参考文献】

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篇2

1.1采样点大气汞样品采样点设在中国海洋大学崂山校区环境科学与工程学院四楼(36.16°N,120.5°E,距地面高度9m).于2013年1月14~17日每日09:00~21:00(其中17日09:00~16:00)采集大气中总气态汞(TGM)和颗粒态汞(PHg),每小时采集一次样品.二氧化硫、二氧化氮、可吸入颗粒物(PM10)、细颗粒物(PM2.5)、臭氧、一氧化碳等6项指标的实时小时浓度值和环境空气质量指数(AQI)为青岛市李沧区环境监测站实时监测数据.

1.2样品采集与分析

空气中TGM和PHg样品采集和分析均按照美国EPAMethodIO-5方法[14]进行.

1.2.1TGM采样及分析空气TGM用金砂管采集,吸附管前装置聚四氟乙烯滤器,内装玻璃纤维滤膜(使用前在马弗炉500℃加热2h),滤除空气中的颗粒物,使用真空泵以0.3L/min的流速采样(连接管路均为酸浸泡、清洁处理的聚四氟乙烯管).解析金砂管冷原子荧光光谱仪测定(BrooksRand,ModelIII).测定结果为气态元素汞(GEM).由于活性气态汞(RGM)在气态总汞(TGM)中的比例小于5%,本文中将GEM近似为TGM,以便于与其他地区比较.吸取饱和汞蒸气制作实验标准工作曲线,分析期间每隔12h用标准汞蒸汽进行校正.

1.2.2PHg采样及分析颗粒汞使用开放式聚四氟乙烯滤器采集,用真空泵以28.3L/min的流量把颗粒物收集到玻璃纤维滤膜(WhatmanGF/F1825-047)上,采集的颗粒物为空气中总颗粒物质接近于大气总悬浮颗粒物(TSP).为防止污染,聚四氟乙烯滤器及镊子等实验用具均要经过酸清洁,玻璃纤维滤膜在马弗炉中500℃加热2h,除去其中的汞.分析时,将滤膜置于聚四氟乙烯消解罐中,加入20mL硝酸溶液(10%HNO3,1.6mol/L)进行微波消解.根据EPAmethod1631E[15]测定消解液中汞的含量.待消解液在室温下冷却1h后,取5mL消解液定容至50mL.以5mL/L的量加入BrCl,将其他形态的汞氧化为二价汞;加入0.5mL的NH2OH•HCl,让其反应5min;将样品转到干净的气泡瓶,加入0.25mLSnCl2溶液用300~400mL/min的流量氩气吹20min,富集在金砂管上,解吸金砂管原子荧光光谱仪(BrooksRand,ModelIII)测定.测得的汞回收率为102.1%.

1.3轨迹分析

采用美国国家海洋和大气局(NOAA)的后向轨迹模式(HYSPLIT4)[18],分析采样期间气团移动路径,对抵达青岛的大气气团模拟了跨时3d的后向运动轨迹.考虑到霾日大气污染物主要集中在低空,轨迹计算的起始点高度为100m.轨迹模式所用的气象数据来源于NCEP/NCAR(NationalCentersforEnvironmentalPrediction/NationalCenter)的大气研究.用聚类分析对后向轨迹分组,分组的原则是达到组间差异极大,组内差异极小.

2结果与讨论

2.1大气汞的含量和变化特征2013年1月14~17日,青岛市经历了一次大范围的霾污染过程,14日为重度霾日,15、17日为轻度霾日,16日为非霾日.14~17日PM2.5的质量浓度均值分别为226、163、99、174µg/m3,远超过环境空气质量二级标准(GB3095-2012)(75mg/m3)[19].大气中气态汞(TGM)的平均浓度为(2.8±0.9)ng/m3,颗粒汞(PHg)的平均浓度为(245±174)pg/m3.由表1可以看出,本研究中的TGM浓度远低于贵阳、长春、重庆、兰州、北京等内陆城市,与上海、宁波等沿海城市以及长白山、贡嘎山等偏远山区接近,略高于黄海和成山头等近海海域测定的TGM分别为(2.61±0.50)ng/m3和(2.31±0.74)ng/m3,表明青岛、上海、宁波等沿海地区都受相对清洁的海洋空气影响,TGM含量高于黄海,低于内陆城市.本研究的PHg浓度与上海、长春接近,低于北京、贵阳等地但远高于偏远山区,由于采样期间正处于青岛采暖期,燃煤释放大量颗粒汞,且受霾影响,颗粒物在大气中积累不易扩散,从而导致较高的PHg浓度.尽管采样期间发生严重的霾天气,颗粒态汞偏高,仍低于国内部分内陆城市.1月14~17日,TGM的平均浓度分别为3.16,2.95,1.86,3.40ng/m3,PHg的平均浓度分别为393,329,170,39pg/m3.如图1所示,受气象条件(如温度、风速、风向、湿度等)和人为源、自然源排放等的影响,气态汞(TGM)和颗粒态汞(PHg)浓度呈波动变化.TGM变化趋势与PM2.5一致,14~16日呈下降趋势,17日TGM浓度又开始回升,降温使供热增加导致污染物排放增加.而PHg整体呈下降趋势,14、15日受霾天气的影响,颗粒汞在大气中积累,浓度较高.16日冷空气到来,积累在大气中的PHg也随之被输运到其他地区,颗粒汞浓度降低.17日霾又开始出现,PHg浓度明显低于其他3日,颗粒汞的波动小,含量较为稳定,表明颗粒物的来源、组成或汞含量与14、15日有一定差异.14日和15日,TGM与PHg浓度呈负相关关系(相关系数r分别为-0.327、-0.385;P分别为0.326、0.217).14~17日颗粒汞的质量浓度(PHg/TSP)分别为0.71,0.87,0.63,0.62mg/kg,14、15日PHg的质量浓度明显高于16、17日,表明在重度霾天气下,颗粒物中汞的含量升高,这表明汞在颗粒物中的积累,可能存在TGM向颗粒态汞的转化.空气中TGM是汞的主要存在形态(本研究中占92%),霾日大气中细颗粒物以及其他的大气污染物在低空积聚,容易发生光化学反应产生自由基及臭氧等,都能把元素态汞氧化成二价汞[32],近些年研究认为OH⋅可以直接把Hg0(g)颗粒物氧化成HgO(s)气溶胶颗粒[33],模拟实验表明O3在城市环境中与Hg0反应会生产HgO的气溶胶[34],颗粒物在大气化学中也会起到催化剂的作用[35].反应生成的二价汞及HgO气溶胶结合在颗粒物表面,从而导致气态汞向颗粒汞的转化,使颗粒物中的汞不断积累.16日,随着冷空气的到来,积累在大气中的污染物扩散,污染物含量降低,TGM和PHg变化主要反映了污染源排放的变化,二者呈正相关关系(r=0.429,P=0.148).17日霾重新出现,TGM和PHg浓度又表现为负相关关系(r=-0.607,P=0.144).

2.2环境因子与大气汞浓度的相关性对大气中TGM和PHg与气象要素和其他大气污染物质进行相关分析,结果见表2.TGM、PHg与风速均呈负相关关系,风速的增加有利于大气汞的稀释扩散.二者与相对湿度呈正相关关系,主要是由于雾霾天气高相对湿度是受静稳天气系统的影响而出现的,易造成大气污染物的积累.温度升高,有利于环境中气态汞的再释放.ROSA等[36]对墨西哥受人为影响较少的地区研究得到TGM与温度正相关的结论.本研究中TGM与温度正相关,但相关性不显著,与张艳艳等[37]在上海市的研究结果类似,表明霾日温度不是影响本地TGM变化的主要因素.PHg与温度显著正相关,气温较高的白天也常常是人类活动较多的时候,将向环境中释放各种颗粒物质,如汽车行驶、施工等.另外,在霾日大气中较多的颗粒物和污染物聚集也容易发生光化学反应,发生元素汞的氧化,并与颗粒物结合.Xiu等[21]的研究认为,不同地点PHg与温度的相关关系较为复杂.若二者具有正相关关系,则表明光化学转化是颗粒汞形成的主要途径;反之,若二者负相关,则表明在颗粒物表面的汞沉降作用更为重要.TGM与SO2、NO2呈显著正相关,大气中的SO2和NO2主要来源于化石燃料的燃烧,与Kim等[38]对韩国地区的研究结果一致.化石燃料的燃烧是重要的人为汞源,根据Wu等[39]和Pirrone等[40]的研究,2003年中国的燃煤释放了256~268t汞到大气中,占总的人为汞源的40%左右.研究认为TGM与CO具有相似的来源,且二者的大气停留时间相差不大[41].本研究中也发现TGM与CO显著正相关,这都表明本地TGM变化主要受化石燃料燃烧的影响。比较PHg、TGM与环境因子的相关性可以看出,PHg与各气象因子均存在显著相关性,与其他的大气污染物相关性很弱;TGM与之相反,与各气象因子相关性弱,而与大气污染物显著正相关.可见,在霾日TGM和其他气态污染源的同源性,而PHg浓度主要由大气中颗粒物的组成和含量所控制.气象因素常常影响到大气中颗粒物粗细颗粒的组成、含量、存在时间等.

2.3霾日大气汞的外来源分析大气中的污染物除了来自本地源的影响,还受到外来源输入的影响.来自不同方向的气团经过区域不同,携带的污染物质也会有所差异.因此,对不同路径来源化学物质的分析有助于揭示其可能的来源[4243].对所采集的46个样品用HYSPLIT模型进行了72h的气团后向轨迹聚类分析,分为5类:聚类1,气团来自山东省内,占30%;聚类2,气团来自蒙古中部,占24%;聚类3,气团来自俄罗斯,占3%;聚类4,气团来自俄罗斯与蒙古东部交界附近,占9%;聚类5,气团来自蒙古东部,占30%(图2).由表3可以看出,TGM浓度为聚类1>聚类5>聚类3>聚类4>聚类2,而PHg浓度为聚类3>聚类4>聚类1>聚类2>聚类5.不同的气团来源对TGM和PHg的浓度变化产生不同影响.聚类1所对应的14个样品主要是霾严重的14、15日,传输距离短(72h传输距离约500km),移动速度慢,气团起始高度低(约500m).霾日低空的污染物质不易扩散,而较慢的传输速度有利于气团中污染物质的积累,从而导致聚类1中较高的TGM和PHg浓度.第3类和第4类所占的比例小,均为长距离传输,样品也来自14、15日,但与聚类1的气团来源差异较大,聚类3和4样品分别来自14日傍晚和15日早晨,而聚类1样品来自14、15日的上午和午后.聚类3和聚类4的PHg浓度接近,明显高于其他3类.聚类3的气团在传输60h后高度仍大于500m,而聚类4的气团传输48h后接近地面传输.聚类4的PM10和PM2.5浓度约为聚类3的一半,但由于近地面污染严重,PHg在颗粒物中所占的比例要高于聚类3.因此,霾日大气中的汞主要来自近距离传输,长距离传输气团也带来污染区域的颗粒物,PHg含量升高.聚类5与聚类1所占比例相同,但聚类5的72h传输距离约1500m,气团起始高度(约1000m)也要高于聚类1.聚类5的PHg浓度最低,TGM浓度仅次于聚类1,原因是聚类5的14个样品中有8个来自17日,5个来自16日.16日的冷空气导致大气中积累的颗粒态汞被带到其它区域,17日霾日PHg在颗粒物中积累较少,颗粒物浓度也较低.而TGM由于在大气中的停留时间长,受外来源的影响较大,气团的传输过程中携带了大量途径区域的TGM进入青岛地区,冷空气过后夜晚供暖增强也会向空气中排放较多的气态元素汞.聚类2气团经24h的传输后,气团的途径区域与聚类5基本一致,然而其TGM和PHg浓度均较低.原因是聚类2所对应的11个样品中有8个来自于16日,受冷空气影响,带来相对清洁的空气.

3结论

3.12013年1月14~17日,青岛霾天气下,大气中气态汞(TGM)的平均浓度为(2.8±0.9)ng/m3,颗粒汞(PHg)的平均浓度为(245±174)pg/m3.TGM浓度与其他沿海城市及偏远山区相当.采暖期燃煤释放以及霾天气下颗粒污染物的积累,导致较高的PHg浓度.

3.2重度霾日PHg/TSP值显著高于非霾日,且在霾日TGM和PHg含量呈负相关.霾日大气中细颗粒物含量高,可能存在TGM向PHg的转化,使颗粒物中汞的含量增加,对健康影响不利.

篇3

大气污染和吸烟 流行病学调查证实，呼吸系统疾病的增加与空气污染、吸烟密切相关。空气中的污染物质可刺激呼吸系统引起各种肺部疾病；吸烟是小环境的主要污染源，目前我国青年人吸烟人数增多，是慢性阻塞性肺疾病和肺癌发病率增加的重要因素。

吸入性变应原增加 随着我国工业化及经济的发展，特别在都市可引起变应性疾病的变应原的种类及数量增多，如地毯、窗帘的广泛应用使室内尘螨数量增多；宠物饲养导致动物毛变应原增多；还有空调机的真菌、都市绿化的某些花粉孢子、有机或无机化工原料、药物及食物添加剂等，均是哮喘患病率增加的因素。

肺部感染 肺部感染病原体的变异及耐药性的增加，是呼吸系统疾病发生的的重要因素。

外感寒邪 中医学认为一旦气温骤降或贪凉饮冷超出人体适应能力，即可导致人体感寒而病。体质与病因、发病、病机、辨证、治疗及养生预防都有密切的相关。所以，中医重视人的体质及其差异性，这也是中医学的一大特点。饮食不当、情志所伤及过度劳倦也与呼吸系统疾病的发生有一定的关系。

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中图分类号:X22 文献标识码:A 文章编号:1007-3973 (2010) 01-120-02

农村经济与环境协调发展息息相关,在农业生产过程中不合理使用化肥、农药以及灌溉水、工农业废弃物、生活垃圾等对农村生态环境都会造成很大的影响。改革开放以来,朝阳农村经济有了快速发展,但随着农业的发展,农村环境污染和生态破坏问题日益突出。如果不高度重视农村生态环境问题,并采取切实措施加大环境保护力度,农村可持续发展的基础将被动摇,而且农业运行的不稳定将会加剧,其后果不堪设想。

1当前农村生态环境的主要问题

1.1外界污染对农村生态环境的破坏

1.1.1水污染

近年来,随着朝阳工业的发展,大量的废水排入河道,致使各河道受污染。主要污染指标包括化学需氧量、高锰酸盐指数、生化需氧量、油、氨氮、总磷等。局部地下水含氟较高。

1.1.2大气污染

大气污染及其所带来的影响也在一定程度上破坏农村生态环境。朝阳市气候属于暖温带半湿润季风型大陆性气候。风向影响着污染物扩散输送的方向,风速的大小决定着污染物的扩散和稀释速度。降水是农田灌溉的主要补给源,季风也影响着降水量。总之,大气污染不仅破坏了大气生态环境也破坏了土壤、水体生态环境。

1.2农业自身生产对农村生态环境的破坏

农药、化肥、农用塑料薄膜的过量和不合理的使用,污染了土壤和水环境。随着农业的发展,这三项污染越来越加剧。我市化肥施用基本在每年30万吨左右,多为氮肥和复合肥,氮、磷、钾的折纯量分别为8.15万吨、2.95万吨和2.65万吨。施用后剩余的氮磷基本转化为氨态氮、硝态氮和无机磷进入大气和水体,造成环境污染。农用地膜带来的白色污染造成新的环境问题。另外,规模化的养鸡场、养猪场迅速发展起来,都没有建设相应的废弃物处理设施,结果造成畜禽粪便随地堆放,污水横流,污染农田,严重恶化了农村生态环境。

1.3乡镇工业问题的影响

我市乡镇工业具有地域分散、发展不平衡、综合规划能力差、污染面广量多、污染治理困难等特点。由于乡镇工业的污染物排放,导致农作物、农田、植物受破坏面积增加,造成很大经济损失。

2农村生态环境恶化的原因

2.1主观原因

2.1.1观念上的错误

农村生态系统是生态效益、经济效益和社会效益的统一体,但由于对环境保护意识不强,片面注重经济效益,重开发轻保护,重建设轻维护,对资源采取粗放型开发利用,加剧了农村生态环境的恶化。

2.1.2体制的不完善

随着生活水平的提高,人们对生态环境的要求越来越高,但由于部门行业条块分割、机构组织不健全、农村环保部门队伍薄弱,对环保工作影响很大。致使破坏生态环境的现象屡禁不止,加剧了生态环境的退化。同时,长期以来对农村生态环境保护和建设的资金投入不足,也造成农村生态环境的恶化。

2.2客观原因

农村生态环境是一个复合的和开放的系统,主要由光、热、气、水、营养物等非生物因子和植物、动物、微生物等生物因子所组成。农村生态环境污染具有影响因子多样性、作用机制复杂性和污染爆发滞后性等特点。大气、水、土壤、岩石等环境因子和植物、动物、微生物等生物因子都通过不同途径、不同作用机制影响农村生态环境。另外,粗放型的经济增长方式也是农村生态环境恶化的重要因素之一。

3保护和改善农村生态环境的对策建议。

3.1 加快环保基础设施建设

应针对我市农村较为分散的特点,设施建设的“瓶颈”因素,在市场经济条件下,应转变观念,通过各种渠道争取环保资金,除应将环保投资纳入经济和社会发展规划中,逐步增大环保投资在生产总值中所占的比例以外,还应当积极利用市场有利条件,鼓励民间资本参与环境基础设施建设,如采用BOT方式、特许权经营等方式投资建设环保基础设施,政府则应在税收、贷款等方面建立比较完善的配套政策,给予政策支持。另一方面,按照“污染者付费”的原则,开征生活污水排放费和生活垃圾处理费,通过合理的价格体系,多渠道地加大环保投入。以提高环境质量为目标,建立经济实用的环保设施。

3.2种养结合,发展生态养殖业

种养结合,可以变废为宝,做到资源综合利用。猪粪便经过无害化处理后,是很好的有机肥料,不仅为农作物提供养分,还有助于改善土壤性质,提高土壤肥力。如果养殖场与周围农户合作,并且将两者结合起来,将养殖场位于农田附近,猪粪便水经无害化处理后,由农户用于蔬菜和果树等农作物肥料,作物收获产生的青秸秆和菜叶等作为青饲料喂猪,实现优势互补,资源综合利用,将环境效益和经济效益很好的结合在一起。针对养殖业所造成的严重污染,可将这一模式加以推广。

3.3加强技术指导,合理施肥

加强农业技术部门的作用,对农民使用农药、化肥进行科学的指导,及时为农民提供病虫害的预测和防治措施。推广生物防止技术和低毒、高效农药的使用,提倡有机肥和无机肥配合使用,有机肥具有养分全,肥料稳定性好,后效长的优点,但养分浓度低,肥效慢,与无机肥配合使用,不仅可以满足农作物迅速生长的要求,还能满足作物持续需肥和当季作物高产的需要。

3.4发展生态农业

篇5

中图分类号 X517 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2013）17-0265-01

近年来，随着梅州市经济的快速发展，工业污染加重，汽车尾气、生活废气等酸性气体排放量增多，空气质量不断下降，降水酸性化程度增强。酸雨，是当前全球性环境污染问题之一，其观测与研究具有重大意义。酸雨是指pH值小于5.60的大气降水[1]。酸雨是由于人类活动排放的大量酸性物质，在大气中被氧化成不易挥发的硫酸和硝酸，并溶于雨水降落到地面所形成的[2]。本文主要对2007―2011年梅县降水的pH 值及K值进行分析，通过雨量加权平均计算得到年降水平均pH值、年降水平均K值，分析其变化趋势和主要影响因素。

1 降水取样标准和监测数据来源

酸雨采样点设置在梅县国家气象观测站内，逢雨采样，每天8：00至翌日8：00为1个酸雨采样日，雨量采用全样混合[3]。监测数据来源于梅县地面观测站的酸雨观测资料，严格按照中国气象局制定颁发的《酸雨观测业务规范》进行采样和测量。

2 酸雨监测数据分析

大气降水的酸碱度用pH值表示。pH值定义为氢离子浓度的负对数，系无量纲量，pH=-lg[H+]，按降水pH值划分，大于7.00为碱性，5.60～7.00为中性，4.50～5.59为弱酸性，4.00～4.49为较强酸性，低于4.00为强酸性。大气降水的导电能力反映大气降水的洁净程度，用电导率表示，俗称K值[1]。电导率（K）用于判断大气降水中电解质含量的多少，在一定程度上能反映降水受污染程度。2007―2011年酸雨观测pH值分别为4.85、4.68、4.80、4.67、4.97；K值年平均值分别为19.0、34.4、30.1、31.5、18.7 μS/cm。

从图1可以看出，测站5年降水年均pH值均小于5.00，在4.67～4.97波动；2007年污染程度相对较低，2008年起4年年均pH值为4.70～5.00。2011年酸雨污染状况虽有所缓解，但年平均pH值仍在5.6以下，呈弱酸性。年均pH值与K值呈负相关性，pH值降低则K值升高，即降水的酸性程度越强，降水洁净度越低（K值越大电解质含量越多，洁净度越低），这表明测区的降水洁净度差，主要是由于酸性物质污染。

3 酸雨污染主要影响因素

3.1 地理位置与大气污染

梅县地处广东省东北部，境内山峦起伏，地势周高中低，自西南向东北倾斜。梅县观测站北面是梅州市中心；西南面和东北面各有2个大型水泥基地，西北面是一大型火力发电厂（均以煤炭为燃料），释放大量含SO2酸性气体；周边各大小工业园的工业废气；观测场附近逐年兴建新楼盘产生酸性建筑灰尘。

3.2 气候特征与风向风速

梅县属于亚热带季风气候，春季来自印度洋的暖湿气流在弱冷空气的作用下开始抬升，边界层内的大气易形成深厚的逆温层[4]，使污染物只能向下积沉。

风是影响污染物扩散的重要动力因子，风向影响污染物的水平迁移扩散的方向[5]。风速较小不利于污染物的扩散[6]。而梅县主导风向为静风和西南风，处于市区跟工业排污的下风区，大气污染物在西南风的作用下逐渐下沉积聚，常年风速较小（平均风速为1.4 m/s），污染难于得到扩散和稀释，使酸性污染物在低层大气中不断地积累而形成酸雨。

4 结语

依据观测数据分析，2007―2011年5年来，观测区内降水酸性化程度愈来愈强，酸雨污染较为严重，空气质量下降。这必将在一定程度上破坏陆生、水生生态系统，造成土壤酸化、森林死亡或退化、农作物减产、水体污染、鱼类等水产生物死亡，甚至危及人类健康。因此，作为国家基本气象观测站，对酸雨的监测应毫不松懈，力求观测数据准确真实，客观反映测区酸雨污染状况，并及时反馈上级部门和政府有关部门。相关部门应严格监控大气质量，并作出相关措施，减少汽车尾气排放，防治工业污染，坚持走可持续的发展道路[7-9]。

5 参考文献

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篇6

お

1 引言

塔城市是以农业为主的西部城市,从塔城市三次产业结构来分析,经济结构不尽合理,第二产业特别是工业是制约经济社会发展的主要因素。同时落后的产能是造成资源过度消耗,环境严重污染的主要原因。随着塔城市各族人民对环保意识的提高,在以科学发展观为统领,以保持经济快速增长,加快结构调整步伐,转变经济增长方式的时刻,紧紧抓住经济社会发展的战略机遇,认真落实科学发展观,大力推进社会主义新农村建设,坚定不移的走“农业稳市,工业富市,边贸活市,科教兴市,人才强市”的发展道路,努力建设“绿色塔城,人文塔城,人居塔城,和谐塔城”的发展思路,环境空气质量也发生了很大变化。2001~2009年的监测结果表明塔城市区环境空气质量逐年改善,TSP污染呈下降趋势。

塔城市三面环山,地势北高南低,由东北向西南倾斜。塔尔巴哈台山横亘于北,巴克图山纵贯于西,额敏河自东向西横贯于南。地形分为北部山地,中部丘陵、洪积扇平原,中部洪积扇扇缘平原和南部冲积扇平原。有喀浪古尔河、阿不都拉河等河流和山泉。塔城市大气的常规监测项目有SO2、NOX、可吸入颗粒物PM10。监测结果的统计分析表明,塔城市大气污染以PM10为主（其平均负荷系数为20%）。

2 塔城市大气污染物特征分布

2.1 大气污染物的季节变化

由图1曲线变化可见,各污染物TSP(PM10)、SO2、NOX的高浓度值都出现在冬季,夏季浓度最低,春、秋季次之（2006年第3季度由于测点附近建筑施工造成pm10偏高）。造成污染物浓度季节性变化的主要原因是：塔城市属北方典型的煤烟型空气污染城市,特别是冬季采暖期环境空气质量较非采暖期有所下降,采暖期煤耗量大,排入大气中的TSP(PM10)、SO2、NOX等污染物的量增加；塔城市属中温带大陆性干旱气候,冬季漫长寒冷,夏季短促炎热,春季气温回升快,秋季降温迅速。城市全年主导风向为西北风。该风向决定了塔城市的境外输入的大气污染物对塔城地区产生一定影响。这些不利的气象条件使近地面污染物不易稀释和扩散,从而导致采暖期空气中污染物浓度增加。夏季煤耗降低,污染物排放量相对减少,大气的混合层也变厚了,这就有利于各种污染物的稀释扩散。

图1 2001年~2009年大气污染物PM10季节变化おお

2.2 大气污染物的年度变化趋势

近5年来,塔城市PM10年平均浓度在0.039~0.066mg/m3之间,最高值出现于2006年,见图2。若与GB3095-1996二级年均值标准（0.10mg/m3）比较,年均值达标率为100%。由于能源结构没有彻底改变,土地多,绿化率低,易起风沙,加上到处施工,PM10污染始终维持统一水平。

图2 2001~2009年塔城市大气污染物年际变化图おお

NOX年平均浓度为0.01～0.025mg/m3,最高值出现在2009年（见图2）。低于GB3095-1996二级年均值标准（0.05mg/m3）,随着2009年机动车辆的迅速增加,NOX总体呈逐年增长趋势。

SO2年平均浓度为0.005～0.017mg/m3,最高值出现在2009年（见图2）。低于GB3095-1996二级年均值标准（0.06mg/m3）,随着城市的扩大,冬季燃煤量增加,SO2总体呈增长趋势。

2.3 大气污染物平均负荷系数

为了反映大气环境中各污染物影响的大小,确定各污染因子重要的顺序,引进污染物负荷系数的概念。

Fi=Pi/∑Pi,Pi=Ci/Si.

式中Fi为污染物i的负荷系数;Ci为污染物i的年平均值；Si为污染物i的评价标准；Pi为污染物i的单项质量指数。

SO2、NOX 、TSP(PM10)选用GB3095-1996二级标准（日平均浓度TSP030mg/m3、NOX 010mg/m3、SO2015mg/m3PM10 01mg/m3）,根据以上公式,计算出2001年以来塔城市逐年的大气污染物平均负荷系数,见表1。

表1 大气污染物平均负荷系数 %

年份SO2NOXTSPPM10

20018.010.013.8/

20028.010.011.9/

20038.011.510.2/

20048.011.514.0/

20058.010.814.122.9

20068.010.012.126.1

200711.47.77.618.6

200846.99.28.517.0

200927.519.27.815.4

平均14.8711.111.120.0

从表1可知,自2001年以来塔城市大气污染负荷系数的大小顺序依次为： PM10＞SO2＞NOX,PM10的污染负荷系数平均达20%,说明影响塔城市大气环境质量的主要污染物是PM10。这跟近年来塔城市经济发展逐步增加,基建施工、道路改造等所引起的地面扬尘污染由密切关系。

3 塔城市大气污染变化趋势分析

3.1 大气污染变化趋势

2001~2009年塔城市环境空气污染物监测结果列入表2中。

表2 环境空气污染物监测结果mg/m3

项目2001年2002年2003年2004年2005年2006年2007年2008年2009年

总悬浮

颗粒物0.2120.1820.1570.2150.2160.1860.1160.130.12

可吸入

颗粒物////0.0580.0660.0470.0430.039

二氧

化硫0.0050.0050.0050.0050.0050.0050.0070.0080.017

氮氧

化物0.0130.0130.0150.0150.0140.0130.010.0120.025

采用Spearman秩相关系数法,对塔城市空气污染物2001-2009年年均值进行了定量分析,检验结果见表3。

表3 主要大气污染物的Spearman检验结果

项目年rs值

总悬浮颗粒物-0.57

可吸入颗粒物-0.9

二氧化硫0.99

氮氧化物0.05

将计算出的秩相关系数rs 的绝对值同临界值进行比较,如果rs ≥WP,则表示变化趋势有显著意义；如果rs≤WP,则表示变化趋势没有显著意义,说明在评价时段内变化稳定或平稳；如果rs是负值,则表示有下降趋势或好转趋势；如果rs是正值,则表示有上升趋势或加重趋势（当N=9时,WP=0.600）。Spearman检验结果得出如下结论。

3.1.1 总悬浮颗粒物（可吸入颗粒物）

2001~2009年塔城市总悬浮颗粒物相关检验rs值为-0.57,可吸入颗粒物相关检验rs值为-0.9,表明变化趋势有显著意义,说明近几年总悬浮颗粒物（可吸入颗粒物）呈显著下降趋势。

3.1.2 二氧化硫

2001~2009年塔城市二氧化硫相关检验rs值为0.99,rs >WP,表明变化趋势有显著意义,说明近几年二氧化硫的污染有明显加重,呈显著上升趋势。

3.1.3 氮氧化物

2001~2009年塔城市氮氧化物相关检验rs值为0.05,rs ≤WP,说明近几年来塔城市氮氧化物的污染变化不大,仍维持在同一个水平上。

3.2 NOX浓度与车辆数的关系

近几年,随着塔城市城市规模的扩大和人口的增加,塔城市的经济发展,运输行业迅速发展,机动车数量急剧增加。机动车在运行中产生许多有害物质,机动车尾气污染日趋严重。机动车尾气对大气中NOX的贡献增大,最终导致大气中NOX逐渐上升,严重影响环境空气质量。

4 大气环境质量控制措施

据统计塔城市2005~2009年,塔城市SO2年平均浓度控制在0.020mg/m3以下,NOX年平均浓度控制在0.030mg/m3以下。到2015年,SO2、NOX年平均浓度将继续控制在环境空气质量二级标准以内。为使达到环境质量控制目标,积极开展大气环境综合整治工作,拟采取的措施包括以下几个方面。

（1）工业污染源防治。加强源头控制,拓展减排空间。严格实行总量控制,合理利用环境容量。加强废气污染治理,节能减排,大力发展清洁生产,循环经济,坚持走可持续道路。

（2）机动车污染防治。控制机动车尾气污染。控制车辆数量,对车辆能源进行改造,限制进入市区的机动车车流量和类型以及行驶路线。逐步推广无铅汽油,环保类车,采用加气装置,使用尾气净化装置。从长远角度,利用对大气无污染的新能源车辆,如太阳能、电能车辆等,从根本上解决车辆尾气污染问题。

（4）扬尘污染防治。施工工地必须达到规定的环保要求,改善道路状况,减少地面扬尘的发生量。加强建筑工地的环境管理,减少建筑粉尘的发生量。

（5）煤烟型污染防治。提高优质能源比重,大幅度减少市区燃煤量,集中供热,降低面源污染。开发利用新能源。

（6）增加环境保护投入。紧紧抓住国家对口援疆,从改善民生、创造优美生活环境的角度,加大环境保护投入力度。积极推进城市绿化美化,提高绿化覆盖率。

5 结语

根据以上分析表明,2001~2009年塔城市环境空气中,大气主要污染物可吸入颗粒物、二氧化硫、氮氧化物浓度均达到国家二级标准。其中可吸入颗粒物呈明显下降趋势,二氧化硫呈上升趋势,氮氧化物变化趋势不明显。塔城市属北方典型的煤烟型空气污染城市,生活污染对塔城市大气环境质量有一定的影响。随着经济的发展,城市机动车辆的增加,交通污染源增加将逐步成为影响塔城市大气环境质量的重要因素之一。

お

参考文献：

黄振中.中国大气污染防治技术综述.世界科技研究与发展,2004（2）：171~172.

陆 虹.中国环境问题与经济发展的关系分析――以大气污染为例.财经研究,2000（10）：13~14.

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中图分类号：X51 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2017）09-1652-05

DOI：10.14088/ki.issn0439-8114.2017.09.013

Temporal and Spatial Distribution Characteristics of Haze and Its Influencing Factors in Shijiazhuang City

LIU Zheng， CUI Ze-jia

（Department of Resources and Environment Science， Shijiazhuang University， Shijiazhuang 050035， China）

Abstract： Temporal and spatial distribution characteristics of PM2.5 and PM10 concentration that derived from air quality monitoring stations of Shijiazhuang city in the whole year of 2015 were analyzed， and the relation between fine particulate matter and each of meteorological factors， such as wind speed， rainfall， temperature， pressure， and social economy was studied. The results showed that PM2.5 and PM10 presented a periodic trend， mainly concentrated in autumn and winter season， and their spatial distribution was not balanced. The factors affecting the temporal and spatial distribution of PM2.5 and PM10 included natural meteorological elements and social economic factors， meteorological elements were important impact factors that led to smog concentration， transfer and diffusion， and social and economic elements were fundamental factors affecting the frequent haze in Shijiazhuang. So， the management of haze lies in the adjustment of energy structure.

Key words： haze；temporal and spatial distribution characteristics；natural factors；social factors；PM2.5；PM10；Shijiazhuang city

霾是由馊芙汉推体污染物造成的一种城市和区域性空气污染现象[1]。雾霾天气主要是因为空气中含有可吸入颗粒物、SO2、氮氧化物等，其中衡量雾霾指标的污染物是可吸入颗粒物，即粒径小于2.5 μm的细颗粒物。PM2.5、PM10浓度增加时直接导致雾霾天气的产生，致使大量有害污染物产生，其发生时能见度明显降低，空气质量恶化，威胁人体健康，严重阻碍人们的日常生活。

从国外来讲，西方工业发达的国家在20世纪已经经历过现阶段中国的雾霾天气，尤其是20世纪50年代的伦敦雾霾事件酿成灾难，英国人自此大力整治环境，并实现产业转型，打造生态社会[2]。时至今日，伦敦蜕变为蓝天白云的“生态之城”。其污染治理分为3个阶段，第一阶段为20世纪50年代至80年代治理工业污染和取暖污染，主要措施有关闭城内电厂；工业企业建造高大的烟囱；大规模改造城市居民的传统炉灶等[3]。第二阶段为20世纪80年代至90年代，交通污染取代工业污染成为伦敦空气质量的首要威胁，因此主要是抑制交通污染[4]。此外，伦敦市在城市建设大型环形绿地，在街道使用钙基黏合剂治理空气污染，微粒下降了14%。第三阶段为20世纪90年代至今，英国制定了国家空气质量战略，近一步提升空气质量[5]。

从国内来看，研究多关注区域和城市范围的霾变化趋势、形成机制、时空变化特征以及低能见度天气的主要成因及其与气候的关系等[6-8]。且雾霾形成方面的研究多集中在气象因素，而关于社会经济因素的影响涉及较少。近年来，关于石家庄市雾霾天气的研究有所增加[9-13]，但对于其时空分布特征及其影响因素研究较少。本研究分析了石家庄市雾霾的时空分布特征，进而从自然、社会、经济方面分析其影响因素，提高对雾霾的认知度，以期为防治雾霾提供参考依据。

3）降雨量。图9为2015年石家庄市雨雪天数月均分布图，对照雾霾天数月均分布图来看，雾霾多形成在降水量小的天气。因为降水对雾霾天气中污染物起到很好的冲刷作用，削减污染物的浓度。进一步利用SPSS软件对2015年全年PM2.5、PM10日均浓度与年降水量做相关性分析，得出年降水量与PM2.5、PM10浓度呈负相关，相关系数分别为-0.073、-0.076，相关性不显著。

4）湿度。相对湿度较高有利于雾霾的形成，气溶胶粒子中含水溶性成分时，相对湿度大时，可溶性气溶胶更易吸收水汽而变大，从而使散射作用增加，能见度降低，加剧霾的产生。由表1可知，湿度与PM2.5日均浓度呈显著正相关，与PM10日均浓度呈正相关，但不显著，表明湿度的增加有利于提高小粒径污染物的产生。

5）大气压。由表1可知，大气压与PM2.5、PM10日均浓度呈极显著正相关，相关系数分别为0.334、0.297，说明大气压也是影响石家庄市雾霾天气形成的原因之一。冬季冷空气下沉，地表空气相对增多，即气压升高，不利于城市上空空气的流动，进而使得污染物无法扩散，空气中的微小颗粒聚集，漂浮在空气中，增加了可吸入颗粒物的浓度，此情况下，雾霾天气极易形成。

综上可知，石家庄市形成雾霾的直接因子PM2.5、PM10的浓度受自然气象因子平均风速、气温、大气压的影响较大，湿度对PM2.5有一定的影响，降水量对雾霾的产生影响不大。

2.2.2 地形因素 图10是石家庄市的地形，可以看出石家庄市西依太行山脉有两条明显的输风带，一条是从邯郸市磁县到石家庄市的汇聚风带，另外一条是从天津市到石家庄市的汇聚风带[16]，而两条汇聚风带的交汇正好处在石家庄市。受此影响，石家庄市上空的污染物浓度非但没有降低，输风带还给石家庄市上空带来了新的污染物，使得污染物浓度增加，空气质量下降，易形成雾霾天气。因此，地形也是影响石家庄市雾霾天气形成的因子之一。

2.2.3 社会经济因素 石家庄市是新型工业城市，随着经济的发展，人口逐渐增多，城市规模逐渐扩大，工矿企业入驻也越来越多，致使空气质量下降。

1）产业布局。石家庄是以钢铁产业为主，同时还兼有制药、化工、冶金、印染、纺织等的新型工业城市。石家庄市的工业区主要分布在东北、西北、南部和西南，部分产业靠近市中心，甚至还有的在石家庄市常年风向的上风向，布局的不合理是导致石家庄市雾霾天气形成的主要原因之一[9]。

石家庄市PM2.5浓度的高低与第二产业具有较大的关系，尤其是第二产业中的工业。通过对规模以上工业企业产值和能耗进行分析，排名前十的行业占了全部规模以上工业总产值的70.5%，但是平均产值能耗也较高，为0.535 t（标准煤）/万元，高于全市平均水平0.221 t（标准煤）/万元。

由于石家庄市排污量较大的企业在市区的空间分布不尽合理，外加石家庄市地形的影响，部分市中产业新建厂区已经外迁至三环外，但是位于市区内的老厂区仍然没有停产，依然会加剧市区空气的污染。

2）扬尘。扬尘是石家庄市雾霾污染物的主要来源之一，是PM10的首要来源。据有关资料显示，其对PM10和PM2.5来源的分担率分别为0.375和0.225[17]。随着石家庄市城市规模的扩大，各种建筑施工、道路施工以及机动车扬尘量剧增，也成为大气的主要污染源之一。

3）机动车尾气。在造成石家庄市大气污染的各因子中，机动车排放的尾气也是造成雾霾的重要因素之一。汽车排放尾气主要污染成分有CO、CH、NOx、SO2、HCO及可吸入颗粒物[16]，其中，可吸入颗粒物所占百分比为48.9%，占污染物总量将近一半。随着经济的发展，人们的生活水平逐渐提高，机动车的数量也在逐年提升，据统计，石家庄市民用汽车保有量为107.52万辆，尾气的排放量随着机动车数量的增加而上升，每天向大气中排放污染物量（CO）在7 500 t左右[15]。

4）城市能耗。石家庄市是一座“煤烟型”城市，主要燃料是燃煤。据历年统计资料显示，能源消费燃煤6 100万t，其中冬季采暖和热电厂发电仍然是煤炭消耗的主要途径。燃煤会产生大量的SO2及颗粒物，对石家庄市的雾霾天气有一定影响，而且燃煤的利用率不高，低效的除尘、脱硫设备以及低效燃煤工艺都是促成雾霾天气形成的原因。

3 讨论

3.1 自然因素

石家庄市是河北省雾霾严重的区域之一，特殊的地形和气象条件是石家庄市雾霾天气形成的自然因素。西依太行山脉，东边是华北平原，地势西高东低，呈现“马蹄形”避风港地形，从东面过来的大气污染物遇上太行山脉不利于扩散，淤积在石家庄城市上空。此外，两大输风带无疑给石家庄市大气输送了更多的大气污染物，再加上石家庄市常年风速低，降水量小，干燥的气候以及城市热岛效应导致市区各种大气污染物淤积而不扩散，最终使得石家庄市空气质量状况降低，给雾霾天气的形成创造了条件[12]。

3.2 社会因素

石家庄市经济的迅速发展带来的污染是雾霾形成的根本原因。石家庄市雾霾天气已经逐步由自然现象演变为一种城市灾害性天气。

石家庄市的工业区主要分布在东北、西北、南部和西南，部分产业靠近市中心，甚至还有的在石家庄市常年L向的上风向，不合理的产业布局以及污染物的高排放是石家庄雾霾天气形成最主要的污染源头；外来工矿企业的加入、城市生态建设的先天不足、城市交通运输业的发展迅速等也是石家庄市雾霾形成的因素。

石家庄市的雾霾形成的三大因子[6]分别为燃料燃烧、工业生产过程、交通运输。通过对石家庄市年消耗燃料量、工业生产环保措施效率以及机动车保有量和其年排放总量的分析，得出大气污染的三大因子所占比例分别为70%、20%与10%，对石家庄市雾霾的空间分布及雾霾强度有着根本性的影响。

4 小结

石家庄市PM2.5、PM10在时间上具有演变规律，主要集中在秋冬季节，在空间上具有分布不均衡的现象，分析其时空变化规律有助于其成因分析。根据对石家庄市雾霾天气影响因素的分析，得出石家庄市雾霾天气形成的因素主要包括自然气象和社会经济两大因素，其中，燃煤、交通、工业生产是石家庄市污染的主要来源，气象要素是雾霾集聚、转移与扩散的重要影响因子，而社会经济要素是影响石家庄市雾霾频发的根本性原因。

应对雾霾天气，需要采取相应的应急措施，提高空气质量的监测力度，大力整改污染企业，优化绿化设施、生态系统，提高空气质量状况。本研究成果对石家庄市乃至全国空气污染治理、雾霾天气的形成与防治有理论借鉴和实践意义。

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中图分类号 X831 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2014）01-02-145-04

颗粒物又称尘，大气中的固体或液体颗粒状物质。大气中粒径在10μm以下的颗粒物称为可吸入颗粒物，即PM10；粒径在2.5微米以下的颗粒物称为细颗粒物，即PM2.5。近年来，随着我国工业经济的发展，以及汽车拥有量的增加，大气污染日益严重，各地也对其进行了深入的研究[1-6]。湖州市地处长三角经济区，人口稠密，工业化程度高，人均汽车拥有量高，因此研究湖州市大气颗粒物的污染特点十分必要。

本文通过分析本文主要分析冬季大气中PM2.5和PM10的总体污染水平、变化特点以及与大气中的氧化物的相关性，从而为了解和控制细颗粒物的污染水平，治理大气污染提供理论依据。

1 污染水平

湖州冬季PM2.5的24h平均浓度的均值为99.4μg/m3，超出美国标准（35μg/m3）184%，超出我国拟用标准（75μg/m3）32.5%。最低值22μg/m3，最高值193μg/m3，中值93μg/m3。在90d中，超出美国标准的日数共有73d，超标率81.1%；超出我国拟用标准的日数共有62d，超标率68.9%。

PM10的24小时平均浓度的均值为135.9μg/m3，属轻微污染。按照我国目前的空气质量分级来划分，属于优（0～50）的日数有5d，占5.6%；属于良（51～100）的日数共22d，占24.4%；属于轻微污染（101～150）的日数共29d，占32.2%，属于轻度污染（151～200）的日数共18d占20%；属于中度污染（201～250）的日数共14d，占15.6%；输入中重度污染（251～300）的日数有2d，占2.2%。

2 变化特点

2.1 日变化 将90日的PM2.5、PM10及相关气体的小时均值求平均，绘制24h变化曲线如图1。

分析图中变化曲线可以发现：PM10和PM2.5浓度都呈现两边（周末）高、中间（工作日）低的现象，表现出明显的周末效应[7-11]。其中，PM10在工作日变化曲线较平直，PM2.5在工作日期间也有小幅的波动。二氧化氮（NO2）呈现周末稍高。这与周末人们出行更多、汽车尾气排放量更大相吻合。二氧化硫（SO2）的周变化曲线平直，臭氧和一氧化（CO）的变化则没有明显的规律可循。

3 相关性分析

将90日的PM2.5、PM10及相关气体的小时均值进行相关检验。样本总量90×24=2 160，由于个别时次数据记录缺测，实际样本为2 142至2 149不等。采样间隔为一小时。绘制各要素之间的散点图可得知各因子之间存在着一定的线性关系，故采用泊松相关进行检验，检验结果如表2所示。

结果显示，各因子间的sig值（假设概率）均为0.000，完全拒绝了不相关的原假设，各因子间都彼此存在显著相关。PM2.5和PM10的相关系数高达0.849，为高度线性相关，表明两者有着共同的污染源。PM10与二氧化氮、二氧化硫、一氧化碳的相关系数均超过了0.5，PM2.5与二氧化氮、一氧化碳的相关系数也超过0.5，均为显著线性相关，PM2.5与二氧化硫的相关系数是0.493，接近0.5。臭氧与PM2.5和PM10均呈负相关。

对相关因子再作逐一作偏相关分析（见表3），发现当控制二氧化氮时，PM2.5和PM10与臭氧呈现正相关。这与表中的结论相矛盾。这是因为臭氧的合成需要大量的二氧化氮，臭氧含量的升高必然导致二氧化氮的含量降低，从而降低PM2.5和PM10的含量，而将控制二氧化氮时，则PM2.5和PM10则与臭氧含量呈现出了正相关，这说明臭氧本身也是颗粒物的来源之一。二氧化氮的相关系数为-0.579，呈现显著负线性相关。

最后，将PM2.5与PM10与气象要素进行相关性分析，发现PM10与PM2.5都与风速、气压呈显著负相关，与气温呈正相关，而相对湿度对PM10呈负相关、与PM2.5则假设概率sig值为0.475，超过了0.05，不相关的原假设成立。这是因为PM10是采用干燥法测量，湿度越高，实际PM10值与测得的PM10值的差越大，测量值就越小，故呈负相关；而PM2.5采取了湿度补偿，因此湿度对PM2.5没有统计意义上的实质影响。

4 判别分析

PM2.5和PM10污染水平的升高，直接导致灰霾天气的增加，近两年来，湖州灰霾日数比过去明显增加。选取湖州国家基本气象站2012年12月1日至2013年2月28日人工观测的天气现象资料，与该时段内PM2.5和PM10的日最大值。将90d天气分为两组，分别记作1和2，分别使用PM10和PM2.5求判别函数。

使用PM10判别分析结果如下（表4）

5 结论

（1）湖州冬季PM2.5的24h平均浓度的均值为99.4μg/m3，超出我国拟用标准32.5%，超标日数62日，达标率仅32.1%；PM10的24小时平均浓度的均值135.9μg/m3，空气质量优和良的日数仅27d，占30%；大气污染情况十分严重。

（2）PM10和PM2.5及相关气体呈现出一些明显的日变化和周变化。PM2.5、PM10和二氧化氮的日变化曲线非常相似，说明二氧化氮是引起大气中颗粒物日变化的主要因素。三者曲线均在交通繁忙的时刻以及周末点出现峰值，说明汽车排放的尾气是三者的主要来源。

（3）PM10和PM2.5及相关气体之间均存在显著的相关性。PM2.5和PM10之间有着高度的线性相关，说明两者的主要污染源是相同的。PM10和PM2.5与二氧化氮、二氧化硫、一氧化碳都呈现显著的正线性相关，说明这三种污染气体是PM10和PM2.5的重要污染源。臭氧与二氧化氮负相关，控制二氧化氮进行偏相关分析发现，PM10和PM2.5与臭氧呈现了正相关，这说明臭氧一方面会降低二氧化氮的浓度，另一方面也会增加大气中的其他颗粒物的含量。将PM10和PM2.5与各气象要素进行相关性分析发现PM10与PM2.5都与风速、气压呈显著负相关，与气温呈正相关。PM10采用了干燥法的观测方法，受相对湿度的影响较大。

（4）将湖州国家基本气象站观测的天气现象数据与PM10、PM2.5日最大值数据进行判别分析，得出了霾的判别函数，判别准确率分别为73.3%和76.7%，并计算得出，PM10小时均值达到217μg/m3或PM2.5浓度达到152μg/m3时，可判断该站已出现霾。

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大气颗粒物中的重金属进入人体的途径主要有呼吸作用[6]、吞食作用[7]和皮肤接触。大气气溶胶是影响辐射传输的一个重要因素，它不但吸收和散射太阳辐射，影响大气的光学性质，改变大气能见度，而且对地气系统的辐射能量平衡也有重要影响。PM2.5细粒子污染对城市灰霾的形成及能见度的恶化有极大贡献。气溶胶粒子数浓度日际变化，主要受降水、风速、风向及相对湿度等气象条件的影响。偏东风有助于气溶胶浓度的增加[8]。能见度和细粒子质量浓度呈现较好的负相关，而与PM10质量浓度的相关性就差一些。细粒子质量浓度的高低是决定能见度好坏的主要因子。可以尝试利用细粒子质量浓度的观测结果来估算大气能见度。1999年6月持续高温期间即使细粒子质量浓度很高，能见度并不很低，而2000年1月细粒子质量浓度在并不高的情况下，能见度却较低。这可能是因为细粒子中的成分不同的缘故，因为能见度的细粒子中主要的化学组分具有密切关系。活跃的光化学可能是前者的主要来源，燃煤可能是后者的主要来源，二者在化学成分上具有很明显的差别[9]。有研究表明：全球变暖会导致地表水分蒸发的增加，从而引发全球干旱化的发展和加剧，干旱半干旱区问题将变得更为严重。对1970－1990年中国大气水分的变化研究表明：大气水分在20年中是增长的，其中增长多在对流层低层，主要增长地区在东北、西南和南部沿海地区，在华北和中南部分地区却呈下降趋势。大气水分与地面气温的关系取决于地区与季节。在东北地区，大气水分的增长与地面气温增暖相一致，华北地区则不然；在西南地区只有秋、冬两季的大气水分与地面气温有明显的相关关系。大气水分与降水具有密切的正相关关系。美国的相对湿度也呈下降趋势，与水滴蒸发成负相关关系。蒸发增加40%，相对湿度减少25%~45%，湿度减少是造成干旱的原因之一[10]。

乌鲁木齐市由于其特殊的地理位置、气象因素等条件使得其冬季采暖期风速变为全年最小，极易出现阴雾天气。此种气象现象经常持续数天使得大气污染物不易水平运动和扩散稀释，随大气污染物不断累积，阴雾范围也随之扩大，导致采暖期内的乌鲁木齐市经常笼罩在烟雾之中[11]。可吸入颗粒物又是乌鲁木齐市最为严重的大气污染物。过去几年，政府采取了一系列污染治理措施，但是到后期可吸入颗粒物浓度变化不明显。到目前为止，关于乌鲁木齐市大气颗粒物中可吸入颗粒物的污染特征和源解析研究较少，而对于与人体健康和大气能见度密切相关的细粒子（PM2.5）的研究则更少。本实验通过采集乌鲁木齐市一年的可吸入颗粒物并对其进行分析研究，探讨了大气可吸入颗粒物中重金属在采暖期和非采暖期的变化规律，并对不同的重金属的来源进行了解析，同时还对其污染水平进行了评价。

1材料和方法

1.1样品采集

本研究从2009年7月－2010年4月，在新疆大学5号楼楼顶（北纬43°77′、东经87°61′）采集大气可吸入颗粒物样品。采样设备有日本产NL20型撞击式大气颗粒物采样头、转子流量计、真空泵组成。采样头设定流量为20L/min，样品的采集时间设定为24h，总共81个样品。该采样头共有3层构成，第一层放有2500QAT-UP型环形滤膜可以截留dp>10μm的颗粒；第二层放有2500QAT-UP型环形滤膜可以截留2.5~10μm的颗粒（PM2.5~10）；最底一层放有QR-100型滤膜，可以截留dp<2.5μm的颗粒，采样介质为玻璃纤维膜，采样前后滤膜均恒温恒湿48h（温度25℃，湿度50%）并称重以确定可吸入颗粒物的质量浓度。

1.2样品的前处理

将1/2的样品滤膜剪碎，放入消解瓶内，加人6mLHNO3，3mLHClO4。瓶口放置小玻璃漏斗，放置过夜后在电板上加热至近干，取下小玻璃漏斗。电板上再加热至HClO4耗尽，取下样品冷却。用10mL左右的1%HNO3淋洗瓶壁，继续于电板上加热，保持微沸10min，取下冷却，微孔滤纸过滤，用1%HNO3定容至25mL容量瓶中，摇匀待测。取同批号，等面积空白滤膜按样品超声波提取及消解过程消解，测定空白值[12]。

1.3重金属测定

待测样品中Mn、Cr、Pb、Ni和Cu，Fe采用原子吸收分光光度法测定；Hg、As检测用双道原子荧光光谱法检测定。

2结果与讨论

2.1PM2.5~10和PM2.5质量浓度的分析

PM2.5和PM2.5~10样品的质量浓度变化如图1所示，PM2.5-10质量浓度范围为12.3~138.9μg/m3平均值为79.85μg/m3，PM2.5质量浓度的变化范围为36.6~406.6μg/m3，平均值为222.40μg/m3，超过美国EPA1997年颁布的PM2.5日平均值35μg/m3的6.4倍[13]。由2010年7月-2011年4月采样的可吸入颗粒物的日平均值可知，乌鲁木齐市PM2.5的月平均浓度最高的是2011年1月为406.25μg/m3；最低是2010年9月为36.7μg/m3。PM2.5~10的月平均浓度最高的是2011年1月为138.9μg/m3；最低是2010年9月为12.3μg/m3。由于乌鲁木齐市雾天气集中出现在冬季，从而导致颗粒物浓度较高，特别是由于可吸入颗粒的富集作用，导致1月的浓度最高。乌鲁木齐从12月开始进入深冬季节，光照较弱、日照时间短、逆温出现频率增大及大气对流不活跃等不利于空气中污染物质扩散的因素较多，因此空气质量维持在严重污染的水平。乌鲁木齐市的6、7、8月是较典型的夏季季节，温暖、湿润雨量充，雨水的冲刷及其他气象因素使得大多时候的空气质量较好[14]。

2.2PM2.5~10和PM2.5季节性变化

图2表示的是不同季节的PM2.5~10、PM2.5的浓度和气象因素的关系，从图2中可以看出在冬季浓度较大，这可能是由于在冬季风速低和湿度高于其他的季节（易发生相际反应）；夏季可吸入颗粒物浓度较小，这可能是夏季的温度高、湿度低、风速较高，粒子干燥。环境对粗颗粒的贡献比在其他的两个季节中的要高[1]。

2.3PM2.5和PM2.5~10中重金属的浓度分布特征

2.3.1采样期间PM2.5和PM2.5~10中重金属的总浓度分布特征

图3给出了PM2.5~10、PM2.5中重金属在采样期内的总平均含量。由图3可知：乌鲁木齐市PM2.5~10和PM2.5中7种金属元素的浓度顺序排列为Cr>Pb>Mn>Cu>Ni>As>Hg。Cr、Pb和Mn的含量也较高，平均浓度分别为195.43、120.15、100.03ng/m3和327.57、295.89、145.31ng/m3；Ni、Cu、As和Hg的含量较低，平均浓度分别为57.74、47.96、35.22、0.99ng/m3和59.55、81.88、30.78、2.03ng/m3，而且重金属在PM2.5中的含量均高于PM2.5~10中的含量，特别Mn、Cr、Pb、Hg、Cu和As。说明对人体危害较大的金属元素主要富集在小于2.5μm的细颗粒上，即重金属在细离子中易于富集。

2.3.2采暖期、非采暖期PM2.5和PM2.5~10中重金属的总浓度分布特征

由表1、2可知，除Ni之外其他重金属的浓度采暖期均高于非采暖期。

2.4重金属污染水平的评价

为了进一步了解乌鲁木齐市采暖期可吸入颗粒物中重金属污染水平及其对人体的危害，本研究采用评价沉积物重金属污染常用的地积累指数法，对重金属污染进行了评价。Mull污染指数Igeo的数学表达式为：Igeo=log2（Cn/1.5Bn）式中，Cn表示元素n在沉积物中的含量（mg/kg）；本研究中为各重金属元素在颗粒物中的含量；Bn表示沉积物中该元素的地球化学背景值。这几种重金属取其在乌鲁木齐市土壤背景平均值，其值分别为Mn688.00、Cr47.40、Ni28.95、Pb11.20、Ni28.95、Cu26.70、Hg0.06、As10.78mg/kg，Fe3.60（百分数）为中国土壤背景平均值[15]。Igeo≤0被列为无污染，0≤Igeo≤1为无污染到中等污染，1≤Igeo≤2为中等污染，2≤Igeo≤3为中等至重污染，3≤Igeo≤4为重污染，4≤Igeo≤5为重污染至严重污染，Igeo≥5为严重污染[16]。

2.4.1采暖期、非采暖期PM2.5~10中重金属污染水平的评价

由图4污染指数可以看出，无论是采暖期还是非采暖期，污染指数的最高点及最高平均值都落在了Pb、Hg上，两者采暖期的污染指数均高于非采暖期且为严重污染；Cr、Ni、As、Cu在非采暖期污染指数分别为5.42、4.64、4.5、4.48，在采暖期分别为5.48和4.06、4.89，4.08为重污染至严重污染，其中Cr采暖期及非采暖期的污染指数相当，Ni、Cu在非采暖期的污染指数高于采暖期，而As与Pb、Hg相同采暖期高于非采暖期；Mn的最小为非采暖期时的0.5，在采暖期时的0.90为无污染。

2.4.2采暖期、非采暖期PM2.5中重金属污染水平的评价

在PM2.5中Hg和Pb的最大值仍出现在采暖期，在非采暖期污染指数分别为6.36和6.44，采暖期分别为8.41和6.61并为严重污染；Cr和Ni、As在非采暖期的Igeo值分别为5.31和5.20、4.80，在采暖期分别为4.64和3.62、3.65判断为重污染至严重污染，并且这3种金属在非采暖期的污染水平高于采暖期；Cu在非采暖期的Igeo值为4.54判定为重污染至严重污染，而在采暖期为3.15，为重污染；Mn的污染指数最小，非采暖期为0.15，采暖期为-0.29，无污染（图5）。

2.5PM2.5~10和PM2.5中重金属的来源分析

富集因子（EFs）是一个反映人类活动对自然环境扰动程度的重要指标。它是通过样品中元素的实测值与元素的背景含量进行对比来判断表生环境介质中元素的人为影响状况。富集因子计算公式为：EF=（Ci/Cn）样品（/Ci/Cn）土壤背景式中，Ci表示重金属元素i的质量百分数（W/W）；Cn表示标准化元素Fe的浓度（W/W）。如果元素富集因子接近于1，可以认为该元素相对于土壤来源基本没有富集，主要来自于土壤颗粒；如果元素富集因子大于10，则表明元素除土壤来源外还受人类活动影响[17]。由图6、7可知在PM2.5~10还是PM2.5中不论是采暖期还是非采暖期，除Mn之外，所测金属的EF值均大于1，均受出土壤之外的外部环境的影响。对于Cr、Ni、Cu、As而言非采暖期和非采暖期的EF值相当，既有相同的污染源；而Pb、Hg采暖期的富集因子远高于非采暖期，即乌鲁木齐市冬季的环境条件有利于2种金属的富集。

3结论

（1）乌鲁木齐市冬季大气颗粒物PM2.5~10的平均质量浓度超过了国家二级标准的1.07倍，PM2.5污染比较严重超过美国EPA1997年颁布的PM2.5日平均值的6.4倍。

（2）重金属在PM2.5中的含量均高于PM2.5~10中的含量，特别Mn、Cr、Pb、Hg、Cu和As。说明对人体危害较大的金属元素主要富集在小于2.5μm的细颗粒上，即重金属在细离子中易于富集。

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关键词：城市交通 大气环境 影响评价 预测技术 研究

中图分类号：X5 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2016）09（c）-0051-02

1 城市交通大气环境影响评价的因子分析

现阶段，城市交通最常见的方式就是不同类型机动车辆，或以汽油为燃料，或以柴油为燃料。而城市交通所排放的污染物也几乎由机动车辆产生。所以，文章将以城市道路机动车辆为重点研究对象，分析其对于大气环境产生的影响。

1.1 机动车辆污染物的排放

通常来讲，机动车排放的污染物方式包括3种，即燃油蒸发、尾气和曲轴箱窜气。其中，机动车的尾气主要成分有碳氢化合物、臭气和一氧化碳等，而曲轴箱窜气中的碳氢化合物所占比重为1/4，在燃油蒸发中，碳氢化合物所占比重在20%[1]。通过对上述3种污染物排放方式的调查和研究发现，机动车所排放的污染物当中，排气管排放废气是最多的。

1.2 国家标准要求

根据我国轻型汽车排放污染物的相关标准内容规定，在型式认证试验与产品一致性检查试验中，将污染物类型确定成碳氢化合物、碳氧化物以及一氧化碳。而在我国摩托车与汽油车污染物排放标准中，将一氧化碳与碳氢化合物确定为主要的污染物类型。自环境空气质量标准修订以后，明确具体需要控制的污染物。而针对以上对于城市交通污染物类型的确定情况，最终将一氧化碳、碳氢化合物及氮氧化物当作城市交通对于大气环境产生影响的评价因子[2]。

2 城市交通大气环境影响评价与预测――以某市为例

2.1 城市交通车型组成

该城市在城市综合交通规划过程中，重点调查了市区内部重要交叉路口与路段机动车和非机动车。根据实际调查结果，可以了解到该城市道路交通的车型组成结构。

根据表1内容可以发现，在该城区内部，小型客车所占比重相对较大，其中也包括了中型的客车。而仅次小客车的就是摩托车，由此可以了解到该城市的机动车组成特点。

2.2 有关城市交通规划的阐述

第一，道路网络的方案。该城市在对道路网进行规划的过程中，主要包含的内容有主干道、次干路，还有郊区公路与快速干道等等。其中，高速公路与城郊公路一般都分布在城区的周边[3]。在城区内部，主要有快速干道、支路和主干道以及次干路。在整个城市的道路网络当中，参与到评价路段的数量是3 112。

第二，评价道路网络的方案。对于该城市交通道路网络方案进行评价的过程中，可以采用“交运之星”这一软件，把城市交通的实际需求量添加到规划道路网当中，进而对交通运行的实际情况展开技术评价。通过软件的评价发现，机动车交通量在不同等级道路中的空间分布，特别是单相交通量低于500 pcu/h的比重已经超出了95%。而且，根据评价内容发现，城市规划道路网的运输周转量主要分布在快速路及城郊高速道路中，另外，在城市干路中也有所分布。在机动车以平均车速行驶在不同等级道路当中，对于主干路与快速路的车速时速一般控制在60～70 km，而对于城郊高速公路而言，平均时速在87.28 km[4]。

2.3 道路交通污染物的排放量预测及评价

对于该城市整体交通网络而言，各路段交通排放属于最明显的排放源，而且3种类型污染物在路段交通中的排放量所占比重分别是96.82%、94.76%、98.91%。当利用该软件对交叉口机动车的排放量进行计算的时候，因为只是处于怠速状态的附加排放量，所以，此位置的交通污染排放量就明显不多。

2.4 对道路空气质量的预测和评价

通过城市交通量与排放因子能够获取路段与交叉口机动车的排放量，实际结果表明，这些区域机动车的排放源很强，对道路两侧一氧化碳与氮氧化物的浓度进行预测，进而客观评价道路两侧的空气质量。

其中，对该城市交通规划范围内的3 112条路段及若干交叉口展开了机动车污染物扩散浓度的预测工作及空气质量评价工作[6]。

通过表2内容可以了解到，交通规划的道路网在空气质量方面的效果良好，而且有超过60%的空气质量评价在良好之上，达到了国家空气质量的二级标准。其中，道路空气质量一般的区域在城市快速路与城郊高速公路中。而道路空气质量良好的状态分布在城市的主干道处。

3 结语

综上所述，对于交通供给而言，集中型城市形态与小环境容量是制约其可持续发展的主要因素。以宏观角度分析，交通网络容量的分析需要基于交通网络失控资源的消耗与废气排放量控制条件之下。文章以某城市为例，对城市交通大气环境影响问题展开了讨论，并且以城市交通系统的发展为核心。为此，在城市交通的可持续发展规划当中，一定要深入研究交通大气环境影响预测及评价技术，进而更好地为其环境总容量的分析和评价提供所需的服务。

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中图分类号：X758 文章编号：1009-2374（2016）32-0083-02 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2016.32.041

1 概论

冶金企业的生产过程需要大量的焦炭作为燃料，但在焦炭的冶炼过程中又会产生焦炉烟气，其烟气征污染因子一般为C6H6（苯）、C7H8（甲苯）、C8H10（二甲苯）、NMHCs（非甲烷总烃）、NH3（氨）等是造成环境污染的主要因素。在日常工作中，相关部门虽然采取了一定的污染防治措施，但并没有取得很好的实际效果，究其主要原因是由于废气中污染物种类多、气体性质在外界因素的影响下易发生不定向变化，特别是废气排放的无组织性严重，没有有效的监控措施，从而造成对其污染物防治工作存在盲目性。因此，需要通过对废气中的特征污染因子进行科学的监测分析，用经过科学监测分析中所得到的有代表性的数据来指导其特征污染物的治理工作具有其重要意义。

2 无组织排放概述

污染物排放过程中，所谓的无组织排放主要指的是一些工业废气没有经过排气筒进行无规则排放。较矮的排气筒是有组织的废气排放，但在某些特定环境下，所产生的现象和无组织排放非常相近，因此，也可以将其当作是无组织排放。在冶金焦炭的冶炼过程中无组织排放都存在大量的有害性气体，会对环境以及人体造成一定的危害。一般来说，其主要污染物包括粉尘物、飞灰、烟气等；烟气中污染物主要为气态污染物，其气态污染物主要包括SO2、NOx、VOCs（C6H6、C7H8、C8H10、NMHCs、NH3等挥发性有机物）等。冶金焦炭的冶炼过程中产生的无组织排放焦炉烟气中的气态污染物分为常规污染物和特征污染物两种，NO2、NOx等属于常规污染物，C6H6、C7H8、C8H10、NMHCs、NH3等属于特征污染物。无组织污染物的污染源具有一定的分散性，同时，污染物在排放过程中离地面较近，不容易被稀释扩散，能够直接对周边地面的大气环境及空气质量造成影响，影响周围人群的正常生活。

3 监测分析

3.1 监测点布置的原则

实际的监测过程中，监测人员可根据工艺分布、占地面积、无组织排放种类、周围环境复杂程度等因素，将该冶金焦炭厂看作是一个无组织排放的污染源，以《大气污染物无组织排放监测技术导则》相关规定为原则进行监测点布设，通过对冶金焦炭厂进行分析，决定以厂界为界限扇形布点，设置11个点位，保证有1个背景点位，以满足相关监测工作的顺利开展。

3.2 监测项目分析

3.2.1 气象因子。通常情况下，气象因子监测分析可以分别同步观测风向和低云量等地面气象观测参数。

3.2.2 污染因子。污染因子主要有C6H6、C7H8、C8H10、NMHCs、NH3这5种。其中NH3是PM2.5实重要的前体物。监测人员通过对炼焦工艺进行研究分析，发现空气中C2～C9对非甲烷总烃（NMHCs）年平均量、大气VOCs对环境具有很大影响。同时，炼焦工艺都会形成C6H6、C7H8、C8H10等物质，对人体健康的影响严重。所以，对该5项特征污染因子进行监测势在必行。

3.3 监测方式及监测依据

3.3.1 监测方式要求。进行污染物监测时，严格遵循国家相关标准，以我国现有的相关方法标准、规范作为监测技术指导，以确保监测结果的代表性和准确性。

3.3.2 监测方法依据及其测量仪器设备。在实际的采样工作中，以《固定污染源排气中颗粒物测定与气态污染物采样方法》（GB/T 16157-1996）中的相关内容为采样依据，按照《空气和废气监测分析方法》进行相关作业。其中，以HJ 584-2010为依据，采用活性炭吸附CS2解吸气相色谱法测定空气中的C6H6、C7H8、C8H10，其最低检出限均为0.0015mg/m3，主要仪器是GC4029A型气相色谱仪；以《环境空气 非甲烷总烃的测定 气相色谱法》（HJ/T 38-1999）为依据，用于空气中NMHCs的测定，其最低检出限为0.04mg/m3，所用监测仪器为GC4029A型气相色谱仪；以《环境空气 氨的测定 纳氏试剂分光光度法》（HJ 533-2009）为依据，用于空气中NH3的测定，其最低检出限为0.01mg/m3，监测过程中主要用到TH-150Z型大气综合采样器、TU-1810型紫外可见分光光度计两种仪器。

4 监测结果分析

4.1 气象因子的监测结果

将冶金焦炭厂看作是一个无组织排放的污染源，其气象因子主要是对风向、风速等情况的监测，为了提高采样数据的精准度，避免出现数据波动过大现象，应该通过移动监控点进行多次采样。具体的采样结果为：2016年4月19日，一共采样4次，具体的数据为：气温（℃）为：19.1、24.3、27.2、25.1；气压（kPa）为：101.5、101.3、101.1、101.3；风向都为：NE，风速（m/s）为：1.5、1.6、1.7、1.7；总云量均为4，低云量为：2、1、1。2016年4月20日，一共采样4次，具体的数据为：气温（℃）为：18.7、23.6、26.8、24.5；气压（kPa）为：101.3、101.2、101.0、101.1；风向都为：NE；风速（m/s）为：1.6、1.4、1.4、1.3；总云量为：5、4、4、3；低云量为：3、2、1、1；2016年4月21日，一共采样4次；具体的数据为：气温（℃）为：19.2、23.8、26.9、25.4；气压（kPa）为：100.9、100.7、100.7、100.8；风向都为：NE；风速（m/s）为：1.3、1.5、1.4、1.3；总云量均为4；低云量为：2、2、1、1。

作者通过对观察数据进行研究分析发现，污染扩散方向会根据风向的不同发生相应的变化，监测点风向情况在很大程度上决定了监测结果。风向除了影响污染气体扩散方向的同时，也会对其扩散路径以及范围产生相应的影响，并且这种影响与风速有着很大关系，影响会随着风速的变大而变得更为明显。

对于监控点的污染因子浓度来说，捕捉效率容易受到污染源排放强度的影响，同时，也会受到风向以及风速变化的影响。如果风向以及风速较为明显，在对污染物的运动情况及其浓度最高点进行判断时就会变得更加容易。在《大气污染物无组织排放监测技术导则》中明确指出当监测时的风向>29°且风速在1.0～3.0m/s之间是最为合适的。当监测对风向、风速没有要求的情况时，在周边设置监控点，可以在静风状态下采样，前提是能够及时捕捉到污染物的浓度最高点。

4.2 特征污染物的监测结果

监测人员通过对3天的监测，NH3和C6H6在上风处都能监测出来，C6H6在上风处偶尔也能检测出，出现这种状况的主要原因是由于冶金企业的位置，周围的污染企业

较多。

焦化工艺是冶金企业重要生产环节，由于工艺技术的特性会造成C6H6、C7H8、C8H10、NMHCs、NH3等多种污染物质的产生，作者通过对不同监测结果进行分析发现：在此次监测气象状态下，企业所在的下风向以及上风向的NMHCs监测浓度虽然呈现出上涨趋势，但其浓度值并没有超过相关规定的标准，其数值小于无组织排放监控所规定浓度5.0mg/m3的限值。企业所在的下风向及上风向的NH3浓度与NMHCs监测浓度表现情况一致，也呈现上涨趋势但是并没有超过规定的浓度标准，氨的环境浓度和厂界浓度在小于0.2mg/m3，控制在恶臭污染物排放标准2mg/m3之内。

在完成NMHCs、NH3的监测结果分析之后，作者又对其他污染因子监测结果进行了分析，发现C6H6、C7H8、C8H10在该厂区都能监测出，并且在下风向与上风向浓度存在较大差异，下风向浓度明显较高。C6H6、C7H8、C8H10的工业对C6H6、C7H8、C8H10的大气污染物综合排放标准分别为0.5mg/m3、3.0mg/m3及1.5mg/m3，C6H6的工业企业设计卫生标准为2.4mg/m3，C8H10的工业企业设计卫生标准为0.3，前苏联居民区对C7H8浓度的限定最高为0.5mg/m3，对监测浓度进行分析，发现3种气体浓度均没有超出规定浓度的范围，进而各种气体的监测浓度均符合相关排放浓度标准。对整体监测结果进行统计分析，获得符合企业正常生产状态下无组织排放特征污染物的实际情况，对于企业特征污染物治理方案的制定具有一定的指导意义。

5 建议与结论

监测人员通过对相应的数据进行分析，污染物浓度虽然都有所增加，但是都能满足环境标准和无组织排放标准的要求。虽然其浓度低于我国相关的要求，但C6H6、C7H8、C8H10、NMHCs、NH3等有害气体的长期排放，会对周围的居民的环境造成一定的影响。因此，相关部门应该积极在一些容易受到污染的地区设置监测点，增加除了常规监测点以外的监测点，定期进行抽查，指导企业的日常环境管理，从而提高企业周围的环境质量。

总之，在国家强调环保节能减排的今天，积极对冶金焦炭厂无组织排放特征污染物的监测具有重要意义。在监测过程中，监测人员应该从冶金焦炭厂的实际状况出发，设置合理的监测点，才能达到良好的监测效果，从而为企业特征污染物治理方案的制定提供科学的监测数字依据。

参考文献

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[2] 郭健，马召坤，李蕾，吴彤.钢铁企业无组织排放特征污染物的监测分析[J].中国环境管理，2016，（1）.

篇12

城市下垫面主要包括城市不透水面、城市绿地、水体三大类，它们对城市的能量平衡、局地环流等大气过程产生不同的影响，从而形成了不同的气候环境效应。城市不透水面主要包括建筑、道路、混凝土下垫面等等，它们改变了下垫面的热属性，具有较强的增温效应，是产生城市热岛效应的主要原因之一。绿地是城市景观生态系统中的重要组成部分，具有降温增湿、降低地表风速、形成局部小气候的功能，并形成了对城市热岛效应具有缓解作用的城市“绿岛效应”。植被种类、绿地类型、绿地面积及其空间结构不同，对城市热岛的缓解效应明显不同。城市水体主要包括河流、湖泊、湿地等水面类型，它具有降温、增湿的生态作用，并能形成一定程度的“湖泊效应”。

1.2城市风环境

城市风环境对城市大气污染物质的扩散、城市的自然通风状况具有重要的作用，它是影响城市人居环境舒适度的一个重要因素。城市中，在不同的建筑密度、建筑长宽比、街道走向等因素的影响下，城市内部会产生不同的风向风速，从而产生了变化复杂的城市风环境。近年来，许多学者关注运用各种数值模拟技术对城市不同尺度下的风环境进行研究，它对气候环境影响下的景观格局规划具有重要的研究意义。

1.3城市热环境

影响城市热环境的因素主要包括城市气候状况、城市下垫面环境等。城市热岛效应是热环境的一个典型特征，各种人为热量的集中排放、下垫面性质的改变等加剧了城市热岛效应，它对城市污染物质的扩散、对人居环境产生了诸多不利的影响。国内外学者对城市热岛效应的特征进行了大量的研究，主要包括城市热岛效应与城市人口、建筑面积、建筑密度、风速等因素的关系等。

1.4城市空气污染

随着城市的加速发展，化石燃料的大量使用以及车辆的急剧增长导致城市空气污染严重。城市中的空气污染物质主要包括颗粒污染物、碳氧化合物、氮氧化合物、硫化物等。城市空气污染物的浓度除了取决于污染源排放的总量外，还与排放源高度、通风情况、气象和地形等因素有关。影响空气污染物扩散的因子主要包括风和湍流、气温与大气稳定度、天气形势以及下垫面空间环境等。例如污染物浓度与风速呈显著的负相关关系，风速对污染物的扩散起主要作用，温度、湿度对污染物的扩散也有影响。

2城市气候环境特征对绿地景观格局的影响

城市气候环境特征是影响绿地景观格局的重要因素，最典型的城市气候环境特征主要包括城市热岛、风环境与大气污染。在绿地系统规划中，可以根据城市气候环境特征所反映的环境问题，确定减缓城市热岛效应的绿地空间布局方式及合理的绿地种植结构，以形成合理有效的改善城市生态环境问题的绿地景观格局。

2.1城市热岛效应与绿地景观格局

各国学者对城市热岛效应与植被覆盖关系做了大量的研究。绿地面积的变化直接造成了热岛效应范围的变化，绿地景观格局是影响城市热岛效应分布和强度的关键因子。在城市绿地空间格局规划中，可以根据城市热岛的温度效应，构建与城市整体发展相协调的景观集中绿地；确定城市绿地分布的位置、面积以及绿地空间布局方式；采用集中与分散相结合的景观布局方式，有针对、有重点地进行绿地景观的建设，从而实现绿地景观规划由“见缝插绿”向“合理建绿”的转变，同时注重绿地景观格局分布的合理性，建立适宜的绿地景观分布距离，以此缓解城市热岛效应。

2.2城市风环境与绿地景观格局

规划中，应该从不同的尺度对风环境进行动态的研究分析，以引导合理的绿地景观空间格局。在城市尺度上，李敏、王绍增提出在微风条件下，城市需要建立微风通道，注意城市的氧源基地和微风通道的设置以及与风向的关系，在城市上风方向营造或保留大片森林与农田作为城市的氧源。在城市组团尺度上，组团内部也应该根据城市内部的风环境特点设置相应的绿地作为城市内部通风、排气的绿地斑块及廊道，以减缓城市热岛效应，控制污染物质的扩散。在进行城市绿地系统规划时，应该对风在城市内部的变化方式进行分析，了解局部场地条件对风环境的影响，并将其应用到城市绿地景观空间布局规划中，而不是直接利用城市主导风向和风速等参数对城市绿地进行分析和设计。

2.3城市大气污染与绿地景观格局

如何有效地就地处理污染物、阻止污染物的扩散，是城市绿地空间格局规划中需要重点解决的问题。在研究大气污染对绿地格局影响的过程中，首先应该找到真正的空气污染源，对污染源物质的空间扩散过程进行深入的分析研究，了解其空间扩散规律，有针对性的采取积极对策，最大程度地降低城市污染。其次在绿地景观格局规划中，应该根据植物的生理特性，有针对性的选择抗污染能力和吸收净化能力较强的植物，并根据污染物质的空间扩散规律规划适宜的绿地景观空间格局，以起到保护和净化城市空气的作用。

3研究的关键技术方法

3.1计算流体力学(CFD)仿真技术对城市大气数值模拟研究的应用

CFD技术具有流体分析的优势，它可以对不同时、空尺度的绿地景观格局影响下的城市风环境、大气污染物质扩散以及热环境运行状况进行模拟研究，分析绿地景观格局现状，并对绿地优化方案进行评估。目前，国内外许多学者利用CFD对城市大气环境与城市规划之间的关系进行数值模拟，利用CFD模拟气候环境特征影响下的绿地景观格局生态效应的研究则较少涉及。卡佩拉托(Capeluto)利用CFD数值模拟技术，将城市气候因素如光照、风等因子运用到城市设计中。汪光焘等应用CFD等数值模拟方法，对佛山城镇规划案例进行了大气环境影响模拟分析。余庄等人利用CFD对城市热环境进行了动态模拟，最终得出有科学依据的城市规划布局与城市气候之间的关系。通过上述研究发现，利用CFD来分析城市的风环境状况，空气污染物扩散状况、热环境状况以及绿地景观格局的响应等问题，是一种非常新颖而有效的研究方式，结合数值模拟的方法来指导气候环境影响下的景观格局规划具有重要的研究意义。

3.2遥感(RS)-地理信息系统技术(GIS)在城市气候环境特征的应用

3.2.1RS-GIS技术的优势

卫星遥感资料具有观测空间范围广、能快速获取分辨率较高、时效性较好的城市下垫面空间信息等优点。地理信息系统技术具有对遥感数据进行图象处理、空间综合分析等功能。遥感和地理信息系统一体化用于研究城市气候特征具有快速、准确、宏观性强等优势。随着遥感和地理信息系统技术的发展，各种遥感数据能够为城市大气下垫面的大气环境及空间信息提供全面准确的数据源，通过遥感数据获得的城市绿地信息能与具有时、空尺度的城市气候、污染物分布等数据相匹配，从而提高了研究的准确性与科学性。

3.2.2RS-GIS技术的综合应用

目前，国内外许多学者运用遥感应用技术方法，围绕城市热环境、风环境以及大气污染等大气环境特征进行了多方面的研究，并取得了不少进展。李延明等人采用遥感技术结合实地测定的研究方法，全面分析城市发展及城市绿地对热岛效应的影响。王伟武等人应用GIS空间数据相关分析和空间叠加方法，定量评价了空气污染物质的空间分布与城市人口密度、建设用地比重、道路用地比例、地表温度等影响因子的空间相关程度和总体污染水平的分布特征。目前，人们主要关注运用RS-GIS技术手段对城市热岛、城市绿地景观格局进行分析，但对城市气候环境特征与绿地景观格局之间的“格局-效应”机制的研究却较少涉及。由于RS-GIS技术不具备流场分析以及优化设计的功能，不能较好的反馈景观格局与环境效应之间的相互适宜机制。因此，为了更好的研究“格局-效应”机制，可以将RS-GIS技术与CFD数值模拟技术相藕合，对不同时、空尺度下的绿地景观空间格局及气候环境特征进行定量三维模拟分析，并最终建立优化的城市绿地景观格局。

4基于气候环境特征的沈阳城市绿地景观格局优化研究

沈阳是典型的北方老工业城市，随着城市的高速发展，化石能源的大量消耗以及机动车数量的急剧增加，空气环境质量面临着严峻的挑战。为了能有效地缓解城市大气环境问题，研究结合沈阳城市性质及城市气候特点，利用CFD数值模拟技术对沈阳市气候环境特征进行模拟分析，以寻找城市风环境、空气污染扩散、热环境存在的生态问题，并提出基于气候环境特征影响下的沈阳城市绿地景观格局优化策略。

4.1基于RS-GIS-CFD的城市气候环境数值模拟方法

城市是一个复杂的物质实体，城市风速、地表温度、湿度、建筑密度、容积率、人口密度、植被覆盖程度等因素对城市的气候环境都会产生不同的影响。为了能准确反映城市基本状况，首先可以利用RS-GIS技术有效、准确、快速地获取城市下垫面三维空间信息，以及建筑密度、植被覆盖程度、容积率、地表温度、SO2污染程度、人口密度等城市生态环境信息。然后根据城市基础信息建立数字模型，同时根据城市气候要素等基础资料进行模型的边界条件设置。应用CFD的方法来处理城市的大气流场运动，计算城市中的风环境运行状况、污染物空间扩散情况以及地表温度分布情况等问题，并考虑采取相应的措施，以改善城市的生态环境问题。CFD模拟分析主要包括建立数字模型、设置边界条件、模型计算、结果分析等几个过程。研究采用1∶1的模型进行模拟，其模拟的城市空间zoom尺度为50000×50000×200m3。在CFD中完成模型创建后，需要输入沈阳市的基本气象数据，对模型进行参数化设计，并选择设置混合层流模型来模拟大气的流动。模型地块选用热辐射模型以及污染物扩散模型，对于不同等级的模块，需要根据现状设置不同的温度以及污染源浓度。其次，在模型边界相应的位置建立进风口和出风口，以模拟城市风向及风速。以沈阳市为例，考虑到沈阳市的气候环境特点即春、秋季节历时较短，夏季是植物生长最旺盛的季节，其吸收SO2的能力也最强。因此，模拟的气候条件则设定为夏季。夏季3个月的平均风速为3m/s，主导风向为南风，模拟时将具体的风速风向值设为模型进风口和出风口的初始参数。

4.2结果与分析

当城市平均风速为3m/s、主导风向为南风的时候，城市内部空间的风速小于3m/s，城市风速明显受到城市建筑布局以及城市风的流动的影响。在城市建筑密度低的浑南新区、于洪区等区域，城市风速相对较大，沿着浑河形成了一定的城市风廊，利于周边污染物质的扩散并在一定程度上缓解城市热岛效应；在城市建筑密度较高的沈河区、和平区、铁西区、皇姑区等区域，城市风速相对较低，由于城市建筑物的影响，城市风速明显降低。水平空间扩散格局。SO2的浓度在城市主导风向的影响下，随着风速的增加浓度逐渐降低，城市建筑物及城市绿地对城市风速、风向以及污染物质的扩散具有重要的影响。在大东区、铁西区、于洪区，工业污染源较多，城市绿地较少，其污染物浓度最高，且不易向外扩散，而沈河区、和平区的污染浓度也相对较高，其主要原因是由于沈河区及和平区位于城市中心区，人口密度高，建筑密度高，其污染物不易扩散。在建筑密度相对较高的商业区和居住区、工业区等地表温度较高，城市地表温度高达40℃以上，而学校、城市绿地、水体等地域，城市地表温度较低，它们对缓解城市热岛效应具有重要的意义。浑河对城市的有益影响和调温作用比较明显。同时，还可以明显看到在风环境的影响下，城市中的热环境分布呈现由中心向边缘逐渐发散的特征，城市风向，植被、水体对城市最热区域的改善作用都有限，在现有的绿地布局模式下，水体、植被等要素的生态功能并未得到较好的发挥。如果选择不同方向的典型的断面来反映城市风速、SO2浓度、地表温度在不同高度上的垂直扩散状况，那么从不同的断面可以看出，城市风速随着高度的增加也逐渐增加。城市建筑物对风的扩散阻力逐渐减弱。SO2以污染源为中心向四周扩散，随着高度的增加，在200m的高度范围内，SO2的浓度有一定程度的降低。城市的地表温度以热源为中心向四周扩散，并且随着高度的增加，温度也出现逐渐降低的趋势。通过综合分析可以看出，影响城市大气环境效应的主要因素包括城市绿地的结构、城市建筑物的高度、建筑密度、人口密度等。沈阳市并未形成具有一定导向性的风廊，同时热环境运行状况较差，SO2空气污染严重，尤其是在铁西区、大东区以及皇姑区，在其他区域，城市的热岛效应相对不是很明显，主要是因为这些区域的绿地空间布局合理、大面积的浑河水系有效地改善了城市环境问题。因此，利用CFD软件可以有效地从流场的角度分析城市景观格局与热环境、风环境以及污染物质的空间扩散之间的内在机制关系，并能根据城市问题提出一定的优化措施，它为解决城市大气环境问题提供了新的思路。国内外许多学者对CFD模拟结果的准确性进行了验证，本研究中主要对CFD仿真模拟结果与实地监测数据进行相关性验证。验证结果表明CFD仿真模拟的结果与实测值相对误差较小，均满足城市尺度模型模拟的精度，因此证明CFD模型对城市气候环境因子的模拟是有效和可行的。

4.3绿地景观格局优化策略

通过对城市大气环境效应的数值模拟分析可以看出：而沈阳市的热环境较差，空气污染严重。基于气候环境特征考虑的城市风廊的建立、合理的绿地空间布局对改善城市空气环境质量具有重要作用。因此，可以结合景观生态学的原理对城市绿地景观格局进行优化设计，以改善城市生态环境质量。在市域尺度上，在沈阳市不同区域建立多条“通风廊道”，以缓解城市热环境问题。同时，为了确保城市通风的顺畅，第一，不能在此区域进行城市建设(尤其是在风的主导方向上建立高楼)；第二，在通风廊道的轴线上不应该种植高密度的植物。在城市尺度上，通过模拟分析可以看到在城市的高建筑密度区域，城市风速降低的速率较大，同时建筑物的高度及建筑表面的粗糙度对城市风速的影响也比较大。因此，在城市高建筑密度的区域也应建设相应的通风廊道。为了防止城市的无限蔓延及扩张，同时防止工业污染对中心城区的影响，将围绕着沈阳3条主环路建设环城绿带，绿带的宽度建议为1～4km不等，同时加强对沈阳市各环城水系的绿带建设。虽然，沈阳大部分的工业区都已搬至城市的三环外，但铁西区、大东区以及皇姑区的工业区还在城市三环内，这些区域对城市的空气污染造成了严重的影响。因此，建立内部的环城绿带对提高城市的空气环境质量具有重要的意义。在邻里尺度上，也应该建设城市内部通风廊道。对于城市内部通风廊道而言，采用的策略主要包括扩宽街道、绿地与街道布局有机组合、连通不同的生态绿地、降低建筑密度等，它们将有利于城市通风廊道的形成。同时，优化附属绿地、道路绿化、水体绿化的空间布局。综上，结合景观生态学原理以及沈阳城市未来发展形态共同构建了城市绿地景观格局优化方案，形成了“四带、三环、七楔、网络连接”的绿地网络空间结构。“四带”即浑河、新开河、南运河、卫工明渠的滨水景观带。“三环”即城市3条环路两侧的生态绿环。“七楔”则是根据城市气候、周边自然生态环境、城市布局结构等因素的综合分析来确定的7条生态廊道；对于城市其他类型绿地的空间优化，则根据景观生态学原理以及城市绿地的生态功能，采用“集中与分散”相结合的空间布局模式，协调与城市布局结构的空间关系，最终构建一个完善的城市绿地生态网络结构，以改善城市生态环境质量，促进城市的可持续发展。

篇13

一、引言

随着社会经济的快速发展，人民的生活水平得到了很大的改善，同时人类活动对环境产生的影响也越来越大，尤其是在城市，集中了大量的工厂，车辆和人口。在很多城市，空气污染都有进一步加剧的趋势，那么，哪些地方在恶化，恶化程度如何，发展趋势如何，专家关心，政府关心，人民更关心。

宝鸡市位于关中平原西部，是西部重要的交通枢纽，近来宝鸡市的经济以前所未有的速度高速发展，市区大气环境也因此受到一定的影响。新颁布的空气质量分级标准将空气质量分为七级：一级优，人们可以正常活动；二级良，人们可以正常活动；三级轻微污染，长期接触易感人群会出现症状；三级轻度污染，长期接触健康人群会出现症状；四级中度污染，一定时间，健康人群会出现症状；四级中度重污染，一定时间接触后，心脏病和肺病患者症状明显加剧；五级重度污染，健康人群会出现明显症状，提前出现某些疾病。因此大气污染的预测对于疾病的预防和控制十分重要。

二、单对象多因素模糊综合评判的数学描述

所谓模糊综合评判，实际就是已知原像和映射去求像的问题，借助合成运算，问题得到解决。

（一）因素集的确定

影响评判对象的所有因素构成的集合称之为因素集。设影响评判对象的评判结果的因素有n个，记为U={u1，u2，…un}，本文考虑到影响大气环境质量的主要因素有三个，分别是二氧化硫SO2，二氧化氮NO2，和空气中可吸入颗粒物PM10，因此因素集取为U=（SO2，NO2，PM10）。

（二）评语集的确定

我们将影响评判结果的每一个因素作为一个评判对象，而评判的结果则用一组“评语上”的模糊集合表示，这组评语构成的集合称之为评语集，记为V={V1，V2，…Vm}。根据空气质量分级标准，确定本文的评语集为七个等级，即评语集取为V={一级优，二级良，三级轻微污染，三级轻度污染，四级中度污染，四级中度重污染，五级重度污染}。

（三）模糊评判矩阵的确定

根据第i个因素ui对评语集中因素vi的隶属度为rij，j=1，2，3，…m，rij表示因素ui在评语集V中取评语Vj的程度，则因素ui对评语集V={V1，V2，…Vm}作出的单因素评判为■i=（ri1，ri2，…rim）， i为评语集V上的模糊子集。这种单因素评判只反映事物的某一方面，无法反映事物的总体情况。但是n个因素便有n个单因素评判向量，将它们组成一模糊矩阵，我们称之为模糊评判矩阵。由此可得到模糊评判矩阵

（四）权重的确定

由于评判者在评判时各个因素的着眼点不同，也就是说诸多因素有不同的侧重，这就需要在模型建立过程中确定适当的权重，才可使评判结果基本符合实际情况。设因素集U={u1，u2，…un}的权重集为A=（α1，α2，…，αn），其中ai为因素ui在U中所占的比重，0≤αi≤1，i=1，2，3，…n αi=1。

（五）模糊评判

根据各个因素在评判目标中的权重分配，通过模糊矩阵合成运算，即形如：

其中bj=（αi∧rij），bj表示评判对象在评语集V中对评语vj等级的隶属程度。若bp=max{bj}，则评定评判对象取评语Vp。

三、针对宝鸡市的实测数据确定宝鸡市的大气质量级别

由前面内容知，本模型取因素集U={SO2，NO2，PM10}

评判标准采用中华人民共和国国家标准《环境空气质量标准》（GB3095-1996），并根据宝鸡市区规定的有关标准值，将评语集取V={为一级优，二级良，三极轻微污染，三极轻度污染，四级中度污染，四级中度重污染，五级重度污染}，见表1。

（一）计算权重集

污染因子的权重值是根据各污染因子对环境空气影响的大小分别赋予不同的权重。考虑到因素二氧化硫SO2，二氧化氮NO2，和空气中可吸入颗粒物PM10在空气污染程度中的作用不仅与它们的实测数据的大小有关，而且与空气中诸因素的允许浓度标准有关，实测数据相同的元素，其允许浓度标准大的，污染程度的影响标准应该小，因此，计算权重的公式取为

其中ci为第i种评判因子在在空气中的日平均浓度实测值；si为第i种评判因子在空气中的七个级别的日平均标准浓度的数学平均值。从表1得：

对SO2：s1=0.911；

对NO2：s2=0.345；

对PM10：s3=0.301。

结合所给实测数据与计算权重的公式，我们可得到每日宝鸡市区空气中各元素的权重，即得5月13日到5月19日宝鸡市区空气中各元素的权重分别为：

为计算方便并根据空气质量分级标准（即表1），建立各因素的隶属函数为：

对于SO2：

（三）模糊评判结果

以最大隶属度法判定5月13日到5月17日宝鸡市区空气质量均为一级优，基本与5月13日到5月17日宝鸡市空气质量预报相符合。