吕恩奇 蔡惠文 薛文华 刘畅
关键词：气象因子；大气污染物度；浓度扩散；区域特征
前言
大气污染是当今社会所面临的一个严重问题。空气中的污染物对人类健康、环境质量和气候变化等方面都具有极大的影响。为了有效减少和控制大气污染，研究污染物的扩散和传输过程至关重要。气象因子是影响大气污染物扩散的重要因素之一。它们包括风速、风向、温度、湿度、大气稳定度等。这些气象因素与大气层中空气的运动和垂直混合有关，从而决定了污染物在空气中的传播和浓度分布情况。风速和风向对于污染物的输送和传播路径至关重要。强风可以加速污染物的扩散，并将其带到远离源区的地方。风向则决定了污染物的传播方向和范围。温度和湿度也对大气污染物的扩散起着重要作用。温度的变化会影响大气稳定度，进而影响污染物的垂直扩散和对流运动。比如，温度逆温层的存在可能导致污染物滞留在地面附近，积聚形成高浓度区域。湿度则与大气中的水汽含量相关，影响化学反应速率、污染物对颗粒物的吸附和沉降等过程。因此，对气象因子对大气污染物浓度扩散的影响进行研究具有重要意义，并有望为大气污染治理提供新的科学依据。
1数据来源
西安市环境监测总站发布了2022年1月至12月的逐月、逐时质量浓度监测数据，包括PM2.5、PM10、SO2和NO2等主要四种污染物。
空气质量指数（AOI）的计算符合国家和地方的环境空气质量标准。
此次研究使用中国气象局国家气象信息中心提供的气象数据进行了研究和分析，并得出了相应的结果以及结论。
2结果与分析
2.1大气污染物浓度逐月变化特征
记录经西安环境监测中心监测的2022年1月-12月的四种污染物（PM2.5、PM10、S02、N02）浓度数据。其中，西安市四种污染物浓度在7月处于最低状态，PM2.5浓度约30ug/m3，PM10浓度约25ug/m3，SO2浓度约10ug/m3，NO2约15ug/m3；四种污染物浓度在12月处于最高状态，PM2.5，浓度约390ug/m3．PM10浓度约350ug/m3，S02浓度约120ug/m3，N02约135ug/m3。
2.2大气污染物浓度逐日变化特征
经西安环境监测中心的监测结果可知，此次污染的首要污染物为PM2.5，记录12月19日-12月25日四种污染物PM2.5、PM10、S02 N02平均质量浓度逐日变化趋势见图1。
从图1中可知，西安市PM2.5污染物浓度在19日零点处于最低水平，在20日零点，PM2.5污染物浓度开始呈现阶梯状上升状态，在22日午时达到峰值，约400ug/m3左右，随后逐步呈现下降状态，最终在25日达到最低值，约20ug/m3左右；PM10污染物浓度变化与PM2.5相似，但峰值较低在350ug/m3左右。SO2和NO2污染物浓度变化曲线较为一致，PM2.5和PM10相比幅度均较低，S02同样在22日午时达到峰值，约120ug/m3左右，N02在22日午时达到峰值约在95ug/m3左右。四种污染物浓度总体变化趋势呈现“缓慢上升，快速下降”的状态。
经西安环境监测中心监测，该大气污染过程时周边地区未发生大气污染，即气象因子是影响此次大气污染物浓度扩散的关键，满足调研条件。因此继续展开温度、相对湿度、风速风向等气象因子对大气污染物浓度扩散的影响实验。
2.3大气探测中心大气污染物浓度变化
研究分析西安市大气探测中心的四种污染物PM2.5、PM10、SO2、NO2浓度变化特征。探测中心附近无污染源，其空气污染多受周围大气污染物的传输，故可进一步研究风速风向等因素对大气污染物浓度扩散的影响。记录结果见图2。
四种污染物PM2.5、PM10、S02、N02浓度均呈现先升高再降低的状态，在22日达到峰值，其中以PM2.5、PM10更为显着。探测中心的污染物浓度变化与城市内监测到的污染物浓度变化相对一致，但城市污染物浓度峰值总体高于探测中心污染物浓度峰值。
2.4气象因子变化
在西安气象中心记录2022年12月19日-12月25日包括风速、风向、相对湿度等三种气象要素情况。具体如下：
2022/12/19，平均风速为2.5m．s-1，主要风向为偏北风，相对湿度为32%；
2022/12/20，平均风速为2.1m．s-1，主要风向为西南风，相对湿度为35%；
2022/12/21，平均风速为1.2m．s-1，主要风向为西南风，相对湿度为51%；
2022/12/22，平均风速为1.5m．s-1，主要风向为东北风，相对湿度为75%；
2022/12/23，平均风速为2.2m．s-1，主要风向为东北风，相对湿度为62%；
2022/12/24，平均风速为2.5m．s-1，主要风向为西北风，相对湿度为60%；
2022/12/25，平均风速为3.6m．s-1，主要风向为西北风，相对湿度为28%。
在上述时间段内，风向的方向变化为“偏北风一西南风一东北风一西北风”；相对湿度则逐渐升高，直到12月22日达到最高峰。这表明，不同的气象因素可以影响大气污染物的浓度水平。
2.4.1风速、风向
记录2022年12月19日-12月25日西安市风速及风向情况见图3（a）和图3（b）。
由图3可知，在此次大气污染的开始时，西安地区风速在3m/s之上，风向为偏北风；在20日～21日，为1.0～2.6m/s，风向由偏北风渐转向为西南风，西南风则易带来西南方向城市群的大气污染输送；在22日，西安市达到大气污染物浓度最高值，该日风速在1.0m/s左右，风向逐渐转变为东北风；随后，在23日-24日，大气污染物浓度逐渐变低，风速骤然加大，风向为东北风，到25日，空气达到较为优质状态。
进一步研究大气污染物扩散过程中风场的影响。具体见图4。
根据西安市地形特点，在大风速的西北风时，利于污染系数的降低，大气污染物扩散浓度降低。
2.4.2相对湿度
大气污染物，尤其是颗粒物会吸收空气内湿度而发生变化。
以污染最为明显的PM2.5为例，记录2022年12月19日-12月25日相对湿度与PM2.5的逐时变化关系见图5。
分析图5可知，相对湿度与大气污染物浓度扩散呈正比，当相对湿度较小时，空气环境较好。在19日至22日，相对湿度增大，大气中的PM2.5也呈上升状态，在23日-25日，相对湿度降低，大气中的PM-2.5也呈下降状态。由此可知，大气污染物在相对湿度较大的环境内存在吸湿增长的情况，从而导致大气污染物浓度扩散的增大，是影响大气污染物扩散的一个重要气象因素。
3结束语
研究通过对三种气象要素（风速、风向、相对湿度）与大气污染物浓度扩散的关系进行分析，得出了一些重要结论。首先，发现风速与大气污染物浓度扩散呈负相关。这意味着风速越大，大气污染物的扩散效果越好，从而减少了空气污染的程度。其次，发现风向也会影响大气污染物的扩散，同时与城市地形相关。这表明城市地形的特点对大气污染物的扩散有一定的影响。最后，发现相对湿度与大气污染物浓度扩散呈正相关。这意味着在相对湿度较高的条件下，大气污染物的扩散效果较差，从而加剧了空气污染的程度。此次研究为大气污染物的扩散机理提供了重要的参考和指导，对于制定有效的环保政策和改善城市大气环境具有一定的指导意义。
