摘要:本文根据2018年昆明市7个测站点的6个空气质量指标数据,经相关性分析、聚类分析、主成分分析和时间尺度分析,揭示了2018年昆明市环境空气质量状况的时空差异性,最后分析了污染的成因。结果表明:7个监测点中呈贡新区和西山森林公园两个监测点的空气质量状况最优,空气质量级别为Ⅰ级;金鼎山监测点空气质量状况最差,空气质量级别为Ⅱ级。东风东路和碧鸡广场两站点间相关性最强,而关上和龙泉镇两站点间相关性最弱。在6个空气指标中,O3和SO2的相关性最低,PM10和PM2.5的相关性最高;工业企业排污和机动车尾气排放是影响昆明市空气质量的两个主要的污染源;7个监测点可聚类归为三大类,第一类为空气清洁对照点,包括呈贡新区和西山森林公园;第二类为机动车尾气排放区,包括碧鸡广场、东风东路和关上;第三类为工业污染排放区包括金鼎山和龙泉镇;根据箱式图结果,西山森林公园6种污染物均在3-5月月均浓度最高;东风东路监测点在冬、春两季,O3和NO2、PM2.5、PM10月均浓度最高,CO在全年浓度都很高;金鼎山2-4月,PM2.5、PM10、O3和CO月均浓度较高,且该点除了O3,其余5种污染物的浓度均高于西山森林公园和东风东路污染物的浓度值。
关键字:空气质量 相关性分析 聚类分析 主成分分析时间尺度分析
1、绪论
1.1研究背景
工业化之后,能源的消耗量增加,排放的有害气体也随之增多,空气质量状况逐渐变差,空气中的污染物主要有PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3和CO[],分布在城市生活的空间中,当这些有害气体达到一定程度的时候,会造成空气质量的下降,生产生活受到影响,人体健康受到损害。
本文所研究的昆明市是云南的省会,作为经济发展的优势城市,其交通、工业近年来迅速发展,与此同时,也给空气质量带来了严重影响,例如汽车尾气污染和工业污染的增加,破坏了城市空气环境,危害了人体健康[]。为此,准确的了解昆明市空气质量状况至关重要,通过数据的搜集及分析,把握空气质量的大体状况,对提升昆明市的空气质量具有十分重要的意义。
在当前,对于空气质量的研究,国内外均有所涉及,研究方法主要是以下几种,①使用综合指数和空气质量指数的方法,对污染物时间上的变化进行分析,通过时间上的变化趋势进行规律性的研究[]。②采用皮尔逊相关系数法衡量城市中不同污染物的日均排放浓度之间的相关性,发现部分污染物之间有积极地协同作用[]。③通过多元线性回归模型,进行工业废气排放和气象因素对空气质量影响的相关性分析[];该模型还用于预测空气质量指数[]。④使用主成分分析法来进行空气质量数据分析,从中找出污染物的主要来源[6]。⑤运用时间序列方法建立拟合模型,根据拟合效果,选定预测模型对城市未来空气质量指数进行预测[]。⑥运用物元分析法、距离判别法等评价空气质量的主要方法等[]。
本文以六种空气质量指标为主要研究对象,通过SPSS、Canoco等软件,进行相关系性分析、聚类分析和主成分分析;同时使用Grapher软件制作污染物质量浓度箱式图,探究污染物的月变化规律;旨在通过数据精准分析,了解昆明市的空气质量状况,污染物的主要来源,并在最后进行了成因分析。
1.2空气污染源及危害
人为源和自然源是主要的空气污染源;由于自然原因引发的叫做自然源,例如:空气中的粉尘、烟、沙尘、含硫海雾等颗粒物;火山爆发喷射的烟尘、SO2等气体;森林火灾排放的二氧化硫、二氧化碳、一氧化碳气体等。引发空气污染的主要原因是人为排放的污染物,下列是几种的主要污染物及其造成的危害:
PM2.5、PM10来源于秸秆焚烧,锅炉、煤、化石燃料的燃烧;石灰、水泥、窑业的生产排出;还有机动车尾气、餐饮油烟、建筑施工、道路扬尘,采矿采石 选矿、选石粉碎时的粉尘、烟等[]。它经过呼吸道进入人体,会引发支气管呼吸道等相关疾病,一些颗粒物较大,被吸入之后极易引发哮喘;当它覆盖在植物表面时,会影响植物吸收阳光、二氧化碳,释放氧气和水分的过程,破坏植物的健康[]。
SO2来源于食品工业、制革、石油工业等产业,在进行冶练加工的过程中以及化工、冶油、硫酸厂的生产过程也会产生[]。是一种刺激性无色的气体,人体吸入之后,极易引发肺部、呼吸道不适,浓度过高,吸入容易造成人体死亡,和空气中的水蒸气相结合,形成酸雨,对植物、建筑物都造成一定程度的破坏。此外,当空气中SO2浓度较高时,植物生长机能受到影响,将会枯死[]。
NO2来源于汽车尾气的排放,冶炼、炼铁、炼焦、锅炉和取暖设备等燃烧加热过程,飞机、内燃机等化石燃料的燃烧,在农作物进行施肥的过程之中,氮肥挥发会产生氮氧化物[],人体经过口鼻吸入,进入呼吸道之中,会和血液中的血色素进行融合,出现血液严重缺氧的情况出现,对人体的损伤程度较大,不仅如此,对于植物来讲,植物进行光合作用的时候,会抑制植物的生长,在臭氧的减少中也有影响[3]。
O3在平流层作为吸收紫外线的“保护伞”,在对流层却是一种污染物,因为其较强的氧化性,能与有机体发生反应,从而产生破坏。对流层O3由挥发性有机物(VOCs)和人为排放的氮氧化物(NOx)进行光化学反应产生,它会损害人体的呼吸系统、肺部和神经系统,甚至导致胎儿畸形。高浓度的臭氧使植物气孔关闭,叶绿素和可溶性蛋白被分解,影响植物的呼吸系统和光合作用,致使农作物降收,植物生长缓慢甚至死亡、森林的功能下降,它同时也是光化学污染的主要因素[]。
CO主要是由于机动车的尾气排放、煤炭在未得到充分燃烧排出,煤气泄漏等原因引发的,自身是无刺激性、无味、无色的气体,人体吸入之后,和血液之中的血红蛋白进行相互结合,最终形成碳氧血红蛋白,使人缺氧,在短时间内造成人体缺氧性窒息引发死亡[1]。
1.3 研究区概况与数据来源
1.3.1研究区概况
昆明市位于北纬24°23’~26°22’,东经102°10’~103°40′,地势走向北高南低,平均海拔在1500至2800米之间,属于山原地貌类型[]。受到来自东南部的北部湾气流作用和南部孟加拉海洋季风的影响,气候类型属于亚热带季风性的气候,年平均气温16.0℃左右。受印度洋西南暖湿气流的影响,平均日照220小时左右,日照时间长,年均降水I00mm左右,大部分的降水集中在6-10月的雨季,形成四季如春、雨量充沛、干湿季节分明、日照充足的特点,有“春城”之美誉。昆明城区主导风向为西南风向,在一定程度上有利于大气污染物的稀释与扩散[15]。
1.3.2 监测点概况
东风东路监测点,在2000年初建成,地理位置在昆明市官渡区,2012年10月已经在验收过程和检测过程中显示合格,同时投入使用;正式对外发布空气质量监测数据在2012年12月[]。
昆明关上测站点位置属于区XX所在地,经济发达,科技发展迅速,文化集聚,交通便利,因此,该点地理位置十分重要[16]。
昆明呈贡新区监测点位于滇池东岸,于2012年6月完成PM2.5监测设备的安装[]。
昆明龙泉镇监测点于2012年6月完成仪器设备的安装、调试并进入试运行,隶属盘龙区,地处昆明城区北部[16]。
昆明碧鸡广场监测点位于昆明城区中心地带,于2012年10月完成六项监测指标(包括PM2.5)仪器设备的安装,正式公布数据时间也在2012年12月份[16]。
昆明西山森林公园监测点于2003年9月建成,位于昆明市主城区西南郊西山太华山顶气象站内,地处连接昆明市和郊区的输送带上,是摸清大气环流、传送相关情况的最佳位置[]。
昆明金鼎山建于2003年9月,属于昆明市城区西北部,属Ⅱ类功能区[16]。
1.3.3 数据来源
本文运用的空气质量数据是2018年昆明市七个国控点六个空气质量指标(PM2.5、PM10、NO2、SO2、CO和O3)的时报数据以及空气质量指数(AirQualityIndex,AQI)时报数据,均来源于中国环境监测总站发布的全国城市空气质量时报数据。本文根据七个国控点的空气质量时报数据,计算得出各个国控点六个空气质量指标的日均质量浓度,其中PM2.5、PM10、NO2、SO2和O3单位为μg/m3,CO单位为mg/m3,以计算得出的空气质量日均数据为数据源进行数据分析。七个国控点分别为:东风东路、关上、呈贡新区、龙泉镇、金鼎山、碧鸡广场和西山森林公园监测站。七个国控点在昆明市的分布位置如下图所示:
图1 监测点分布图
1、研究方法与结论
1.1AQI相关性分析
2.1.1 各站点AQI状况分析
按照七个站点的空气质量时报数据,最终统计得出2018年各个站点的年均AQI如下表所示:
表1 2018年空气质量指数表
站点 | 东风东路 | 金鼎山 | 呈贡新区 | 龙泉镇 | 关上 | 碧鸡广场 | 西山森林公园 |
AQI | 48.779 | 58.294 | 39.704 | 48.012 | 52.174 | 53.176 | 40.488 |
从上表看出,2018年昆明市各国控点AQI位于39-59之间, 空气质量状况均为优良。其中AQI最高为58.294,是金鼎山监测点,其空气质量状况较其他监测点最差,空气质量级别为Ⅱ级;周围有工业污染源分布,渣土车运输量大,工业污染排放、机动车尾气排放和建筑施工烟尘排放是导致关上空气质量状况差的原因;而AQI最低值是39.704,是呈贡新区监测点,空气质量级别为Ⅰ级,空气质量状况为优,主要因为呈贡新区监测点所在呈贡区是新开发的大学城区,周围的大型施工作业已于2016年基本完成,目前建筑工程污染较小;且区域主要交通工具为地铁和公交,机动车流量小,汽车尾气排放产生的污染较小;此外,监测点附近无工业企业分布,无工业污染源排放;因此,呈贡新区监测点的空气质量状况较好。
2.1.2 AQI相关性分析
两个或两个以上具备相关性的因素进行分析则是相关性分析,是不同因素变动情况一致程度的衡量指标[18]。只有存在一定的联系的不同因素之间能进行相关性的分析。
对七个监测点间的AQI数据(涉及数据为空气质量年数据)进行相关性分析,采用SPSS软件的皮尔逊相关系数分析法,相关系数用r表示,显著性水平为p表示,经SPSS处理后得到的相关系数矩阵如下所示:
表2 AQI相关系数(r)矩阵
DFDL | GS | CGXQ | LQZ | JDS | BJGS | XSSLGY | |
DFDL | 1 | 0.744 | 0.885 | 0.912 | 0.867 | 0.950 | 0.869 |
GS | 0.744 | 1 | 0.700 | 0.669 | 0.673 | 0.720 | 0.779 |
CGXQ | 0.885 | 0.700 | 1 | 0.819 | 0.823 | 0.853 | 0.840 |
LQZ | 0.912 | 0.669 | 0.819 | 1 | 0.875 | 0.917 | 0.815 |
JDS | 0.867 | 0.673 | 0.823 | 0.875 | 1 | 0..881 | 0.746 |
BJGS | 0.950 | 0.720 | 0.853 | 0.917 | 0.881 | 1 | 0.858 |
XSSLGY | 0.869 | 0.779 | 0.840 | 0.815 | 0.746 | 0.858 | 1 |
注:表中字母分别代表监测点:DFDL:东风东路、GS:关上、CGXQ:呈贡新区、LQZ:龙泉镇、JDS:金鼎山、BJGS:碧鸡广场、XSSLGY:西山森林公园。
运用软件进行数据分析之后,得出结论,输出结果七个站点相关系数r皆在0.01水平(双侧)上显著相关,相关系数均小于0.05,p值均为0.00,可以得出七者两两之间相关关系显著。
通过表可以获得信息,站点间的相关系数均大于0.6,属于强相关。在七个站点间,AQI相关性最大的两个监测点是东风东路和碧鸡广场,相关系数为0.95,相关程度为极强相关;而AQI相关性最小的是龙泉镇和关上,相关程度为强相关,相关系数为0.669。
2.1.3 空气质量指标相关性分析
本文对PM2.5、PM10、NO2、SO2、CO和O3六个指标的日均质量浓度数据进行统计分析及零标准化处理得到标准化的月均浓度数据。
对标准化的数据进行Bartlett’s球形检验和KMO统计量,通过数据分析结果显示KMO检验值为0.660大于0.5,Bartlett’s球形检验显著水平为0.000小于0.05,得出结论,可以运用主成分分析方法进行数据分析。运用SPSS进一步对空气质量指标之间的相关性进行分析,输出相关系数矩阵如下图所示:相关系数的绝对值越大代表两者之间的相关性越强。
表3 空气质量指标相关系数矩阵
PM2.5 | PM10 | SO2 | NO2 | O3 | CO | |
PM2.5 | 1 | 0.829 | 0.471 | 0.397 | 0.520 | 0.605 |
PM10 | 0.829 | 1 | 0.456 | 0.654 | 0.365 | 0.641 |
SO2 | 0.471 | 0.459 | 1 | 0.331 | 0.014 | 0.560 |
NO2 | 0.397 | 0.654 | 0.331 | 1 | 0.230 | 0.412 |
O3 | 0.520 | 0.365 | 0.014 | 0.230 | 1 | 0.079 |
CO | 0.605 | 0.641 | 0.560 | 0.412 | 0.079 | 1 |
从表中可看出七个站点间,O3和SO2的相关系数最小为0.014,说明两者相关性低,相关关系不密切;而PM10和PM2.5的相关系数最大为0.829,说明二者的相关性最高,关系最密切。
2.2 聚类分析
按照事物自身的特质去研究个体的重要方法,聚类分析的分类原则是处于同一类型的个体之间相似程度较大。不同类个体间差异性较大[][]。
在本文之中,主要是运用SPSS软件对年均质量浓度数据先零标准化处理后进行聚类分析的方式。得到聚类分析树状图如下图所示:
图2 七站点聚类分析结果图
注:图中字母代表监测点:DFDL:东风东路、GS:关上、CGXQ:呈贡新区、LQZ:龙泉镇、JDS:金鼎山、BJGS:碧鸡广场、XSSLGY:西山森林公园
根据聚类分析的结果以及七个监测点的地理位置与周围环境状况,本文将昆明市七个监测点分为三类:
第一类:空气清洁对照点:呈贡新区和西山森林公园
第二类:受机动车尾气排放影响的中度污染区:碧鸡广场、东风东路和关上
第三类:受工业污染排放影响的重度污染区:即龙泉镇和金鼎山
该分类结果与监测点实际状况相符,具体分析如下:
第一类中西山森林公园受地势、主导风向和植被等自然因素的影响,污染物浓度较小;具体表现为该点海拔较高,周围地势开阔,此条件较盆地地区更利于污染物的扩散,且位于昆明市城区主导风上风向上,没有来自上风向的污染源,加之植被丰富,从而空气清新,污染物浓度较小;此外,该点远离城区,无工业污染源分布,此人为原因也使浓度较低。而呈贡新区属于新开发的大学城区,交通工具以公交、地铁、高铁为主,私家车流量较小,机动车排放较小,且远离工业污染源,建筑施工工程也于2016年基本完工,各方面污染较小,空气质量状况好。因此,这两个监测点可归为空气清洁对照点。
第二类中碧鸡广场周边全是居民住宅区[16],人流量和车流量较大,且附近有正在建盖的商业楼盘,该点人为源包括居民生活排放、机动车尾气排放和建筑施工排放等。东风东路位于城市中心地带,周围商场、住宅云集,临近括东路等交通主干道,机动车流量大,污染源头主要是汽车尾气排放,附近无工厂,车流量为3436辆/小时[17]。关上站点周围和主导风向上有70多个大型楼盘正在建设中,处在商业中心,背后是南国境干道,居民日常生活排放、机动车尾气排放和建筑施工烟尘排放是该点的主要污染源[16]。为此,可以得出结论,三个站点都受到机动车尾气排放的影响,且3个站点的污染物浓度比第一类的高,比第三类的低,位于三类的中间位置,属轻度污染点。
第三类中,金鼎山地理位置位于西部工业区结合部,周围工业企业数量较多,工业污染排放较大,同时人流量和机动车流量较大,空气质量较差;其主要人为污染源包括工业污染排放、居民生活排放、机动车尾气排放和道路运输扬尘等。龙泉镇位于盘龙江边,附近西三环有交通影响,机动车尾气排放大,此外,作为正在开发的旅游小镇,渣土车辆也较多,建筑施工排放较大[16];因此,这个监测点可归为重度污染点,并且存在最严重的工业污染排放。
2.3 主成分分析
主成分分析主要是运用降维技术将多个变量去除噪音,最终存留涉及丰富信息的少数几个主成分的统计方法[]。在本文主要是使用SPSS软件对月均浓度数据进行数标准化,使用Canoco软件对数据进行主成分分析,排除干扰因素。
在Canoco中对标准化的数据进行主成分分析,结果如下图所示。图中反映了各监测点的六个空气质量指标月均质量浓度在主成分空间上的投影,坐标轴取方差最大的两个特征值。
图3 各站点月均质量浓度主成分空间分布图
注:图中分别代表监测点:DFDL:东风东路,绿色空心圆、GS:关上,红色空心圆、CGXQ:呈贡新区,橙色实心菱形、LQZ:龙泉镇,黄色实心方框、JDS:金鼎山,红色实心三角、BJGS:碧鸡广场,深绿色实心星形、XSSLGY:西山森林公园,绿色实心圆,;1-12分别代表1-12月。
图中横坐标表示第一主成分的数值,方差贡献率达54.61%,纵坐标表示第二主成分的数值,其方差贡献率仅16.93%。故横坐标上的分布情况更能准确反映监测点间受污染物影响的差异。第一和第二主成分方差累积贡献率达71.541%,可反映原始数据大部分的信息量。
从图中可看出,六个空气质量指标中,横轴分量较大的依次是PM10、PM2.5、NO2和SO24个指标,而四种污染物源于工业污染的情况较多,为此,可以断定横轴为工业污染排放。根据各监测点在主成分空间上的分布情况,西山森林公园位于横轴左半轴,其月均值基本分布在原点左侧,而该监测点附近无工业污染源分布,属于空气清洁对照点,空气质量状况较好。由此,可以判断出横轴原点右侧离原点位置越远代表工业污染排放越大,横轴原点左侧,距离原点越远工业污染排放越小。
图中显示,纵轴分量最大的是O3,区域性大气复合污染的主要产物是O3,由挥发性有机物(VOCs)和人为排放的氮氧化物(NOx)在光照下相互作用产生[],可以得出结论,由于空气中的高浓度氮氧化物发生转换而导致了高浓度的O3,而对氮氧化物来说,机动车尾气排放是主要污染源。因此,在主成分分析结果中,纵轴表示的是机动车尾气排放。
从而得出主成分分析的结果:工业污染和汽车尾气污染是昆明市大气污染的主要来源。
2.4 时间尺度变化分析
本文根据聚类分析的结果,在三个分类类别中各选取一个监测点进行污染物时间尺度变化分析,第一类中选取西山森林公园监测点,第二类选取东风东路监测点,第三类选取金鼎山监测点。通过Grapher5软件,对监测点的O3和NO2、CO、PM10、PM2.5、SO2日均浓度数据进行分析,形成质量浓度箱视图,图中标注了污染物各月浓度的平均值、最小值和最大值,同时可以直观的观察出污染物在月时间尺度上的变化规律。
2.4.1西山森林公园箱式图
图4 西山森林公园PM2。5、PM10月均浓度箱式图
从图中看出,PM2.5和PM10月均浓度在整个一年中存在明显的波动现象,且PM2.5和PM10的月均浓度变化规律相似,都表现为1月至3月再到6月先升高后降低,月均质量浓度最大值均出现在3月份,各为46.836μg/m3和60.143μg/m3,6月至12月月均浓度围绕20μg/m3上下波动,在10月PM2.5为15.246μg/m3,是月均浓度最小值,而PM10在9月月均浓度最小,值为13.318μg/m3。
图5 西山森林公园SO2、NO2月均浓度箱式图
SO2月均浓度在一年中呈现明显规律性升降趋势,表现为1月至3月呈上升趋势,3月达最大值15.541μg/m3后,月均浓度开始大幅下降,一直降到8月出现最低值8.336μg/m3,8月至11月月均浓度又开始呈现明显上升趋势,11月后呈下降势态,从而表现出升降交替的规律。日浓度最大值是25.818μg/m3,出现在3月份。
NO2月均浓度在整年呈现轻微波动现象,波动幅度较SO2小,但两者升降交替变化的规律相同;2月为15.268μg/m3是最大值,2月至5月呈现下降势态,降至5月月均值最小,为9.972μg/m3,5月至8月逐渐上升,8月至10月又出现下降趋势,最后,10月至12月再次表现为上升趋势,从而呈现升降交替变化的规律;NO2在2月日浓度最大为27.538μg/m3。
图图6 西山森林公园O3、CO月均浓度箱式图
O3月均浓度全年波动趋势,在1月至3月出现明显上升势态,在3月份月均浓度最大,为90.599μg/m3。3月至6月出现明显下降,6月至8月又开始缓慢上升,8月至12月呈现微小下降趋势,月均浓度最小在12月为31.431μg/m3。
CO在全年呈现明显上下波动现象,1月至3月呈上升趋势,月均浓度在3月升到最大值0.951mg/m3,3月至7月呈下降趋势,7月降到最小值,是mg/m3后,7月至12月又开始呈现上升趋势。
综上所述,6种污染物月均浓度最高的时段均在3-5月,产生了这种现象的主要原因是自然因素的影响,人为因素的影响较小,因为该站点位于郊区,各方面污染物排放都较小。
自然原因主要是:该时段是昆明市空气扩散条件最差的时节,此时大气稳定度较高,污染物排放后得不到及时扩散,在这种情况下,即使该点污染物来源较少,仍然会因为得不到扩散而大量聚集,使浓度变高。
2.4.2 东风东路箱式图
图7 东风东路PM2.5、PM10月均浓度箱式图
通过看图可以得出,东风东路PM2.5在一年之中的月均质量浓度变化规律与PM10相同,1-2月两者月均浓度逐渐升高,3月升到最大值,最大各为48.798μg/m3和80.509μg/m3,3-9月两者月均浓度开始逐渐下降,9月分别降低为19.364μg/m3和29.751μg/m3,是最小值;9-12月PM2.5月均值在20μg/m3上下波动,PM10围绕30μg/m3上下波动。在2月份PM2.5日浓度最大,值为79.417μg/m3,而3月份PM10日浓度最小为113.041μg/m3。
图8 东风东路SO2、NO2月均浓度箱式图
东风东路SO2月均浓度全年呈现”V”字形变化规律,具体表现为:在1月月均值最大,是12.708μg/m3,1-6月月均值呈现明显下降势态,降到6月最小值6.041μg/m3后,6-12月呈现波动上升势态。在12月日浓度最大为25.833μg/m3。
NO2的月均值在一年之中存在微小波动,首先,3月份出现了月均最大浓度,为47.73μg/m3,同时日最大浓度也出现在3月份,为80.541μg/m3,3月份之后,质量浓度出现下降趋势,降至5月份出现最低值,为26.058μg/m3,5月至12月,平均的质量浓度开始呈现上升的态势。
图9 东风东路O3、CO月均浓度箱式图
从图中看出,O3月均浓度在一年中波动较大,1月至3月先明显上升,升到3月的最大值119.061μg/m3后,3月至6月逐渐降低,而后,6月至12月在50-70μg/m3范围内轻微上下波动,在9月月均浓度最小,最小值是52.757μg/m3。
CO月均浓度变化趋势为全年围绕0.8mg/m3上下波动,具体表现为:4月至7月,呈现下降势态,7月出现最小值,最小值是0.532mg/m3,7月至12月,呈上升势态,12月出现月均最大值,是1.017mg/m3;在12月日浓度最大为1.575mg/m3。
通过上述可以得出结论,在冬、春两季,PM10、PM2.5、O3和NO2的月均浓度最高,造成这样情况的主要原因在于:自然原因:①春冬季节气象条件稳定,大气稳定度较高,不利于污染物的扩散,从而导致污染物大量聚集,浓度较高。②该时段属于昆明市的旱季,此时降水量较少,雨水的冲刷作用较弱,从而导致污染物浓度较高。人为原因:该监测点靠近拓东路等主要交通干线,来往交通频繁,因而汽车尾气和道路扬尘排放大,导致NO2、PM2.5和PM10浓度较高。而CO全年浓度较高,主要原因是东风东路位于交通网络中,机动车尾气排放量大,大量的污染源排放导致CO的浓度高。
2.4.3 金鼎山箱式图
图10 金鼎山PM2.5、PM10月均浓度箱式图
从图中看出,金鼎山PM2.5月均最大值为43.694μg/m3,在3月,月变化规律为:3月至7月月均值呈持续下降势态,在7月降为月均最小值,最小值是18.459μg/m3后,7月至12月月均浓度开始呈现上升趋势;在3月PM2.5日浓度最大为71.5μg/m3。
该监测点PM10在3月均浓度和日浓度最大,最大值各是71.5μg/m3和142.792μg/m3;PM10月均浓度变化规律为:2月至3月月均值先升高,3月达到最大值后,3月至7月开始逐渐下降,7月将为最小值28.652μg/m3,最后,8月至12月,月均值出现波动上升势态;在1月PM10日浓度最大为142.792μg/m3。
图11 金鼎山SO2、NO2月均浓度箱式图
SO2月均浓度全年波动较小,在1月月均浓度最大为29.294μg/m3,月变化规律为2-7月月均浓度在9-16μg/m3范围内上下波动,7月至8月出现上升势态,8月至9月开始明显下降,降到9月月均浓度最小,为10.491μg/m3后,出现一年中变化较为突出的月份,9-12月,在这个阶段月均浓度明显处于上升态势;SO2日浓度最大值在1月,为50.708μg/m3。
NO2月均浓度全年波动较SO2明显,规律为3月至6月月均浓度呈明显下降势态,6月降达最低值26.381μg/m3后,6月至12月开始呈波动上升趋势,升到12月NO2月均浓度最大,为41.278μg/m3。
图12 金鼎山O3、CO月均浓度箱式图
O3月均浓度在全年波动明显,1月至4月,浓度出现上升势态,在4月份达到最大值,是90.299μg/m3后,4月至7月,表现为下降趋势,8月突然升高后,在9月份O3月均浓度降为最小值,是31.093μg/m3,9月至12月,月均浓度围绕40μg/m3上下波动。日最大浓度最大值是125.625μg/m3,在4月出现。
CO月均浓度全年呈现明显的”V”字波动现象,表现为:CO月均浓度最大在2月,是1.146mg/m3,2月至7月出现大幅度下降,7月降到最小值0.679mg/m3后,开始逐渐上升,直至升到12月。
通过上述可以得出结论:
金鼎山中PM2.5、PM10、O3和CO月均浓度较高集中在2至4月;该季节的气象条件稳定,大风频次较少,因而大气稳定度较高,这样的条件不利于污染物的扩散;此外,该时段降水不足,雨水冲刷不足也导致了污染物浓度较高。除了O3外,该站点其余5个空气质量指标的月均浓度基本高于东风东路和西山森林公园,该点污染物全年浓度较高主要由人为原因引起,具体表现为:①站点周围分布有工业污染源分布,其中较为主要的有云南铜业股份有限公司及昆明玻璃股份有限公司,分别位于该点北边约3.5公里及西南边约3.7公里;此外还有氧气厂、塑胶公司、制药厂等企业[16]。②居民生活排放和机动车尾气排放较大;该点周围分布有住宅、商场、公共车场、医院、学校、餐馆等,最近的主干路为学府路,车流量为562辆/小时[16],大量的人流和车流,导致污染物排放量较大。③由于地处城郊结合部,邻近道路如普吉路等路段上渣土、砂石等运输也较为频繁,因而该点的污染相对较重,从而导致道路烟尘、粉末、烟等可吸入颗粒物污染严重。
结论
针对监测点的AQI通过统计分析,有以下结论:①金鼎山监测点的空气质量状况最差,级别为Ⅱ级;②呈贡新区和西山森林公园两个监测点的空气质量状况最好,空气质量级别为Ⅰ级;③监测点的空气质量状况都已达到良好级别。对站点间AQI进行SPSS相关性分析,可以得知:东风东路和碧鸡广场两站点间相关性最强,而关上和龙泉镇两站点间相关性最弱。运用SPSS对7个监测点的6个空气质量指标月均值进行相关性分析,得出结论:6个空气质量指标中,O3和SO2的相关性最低,而PM10和PM2.5的相关性最高。经过监测点间的聚类分析,有以下结论:昆明市7个监测点可分为三大类,第一类包括呈贡新区和西山森林公园两个监测点,是空气清洁对照点;第二类包括碧鸡广场、东风东路和关上三个监测点,是机动车尾气排放主要的区域,第三类包括金鼎山和龙泉镇两个监测点,附近有工业污染源分布,是工业污染排放的主要区域。通过主成分分析,可以得出:昆明市7个国控点的污染源主要是机动车尾气排放污染和工业企业排放污染两类。对西山森林公园、东风东路和金鼎山进行时间尺度分析,得出结论:①西山森林公园6种污染物月均浓度最高的时段均在3-5月,这种现象主要是由自然因素引起的,因为此时是昆明空气扩散条件最差的时节。②在冬、春两季,东风东路监测点PM10、O3、PM2.5和NO2月均浓度最高;其自然原因包括两方面:一是气象条件稳定,不利于污染物扩散;二是处于旱季降水少,冲刷作用弱,从而导致这个时段污染物浓度较高;人为原因是该站点靠近主干道,道路扬尘和建筑施工工程排放出PM2.5和PM10量大,导致悬浮物浓度较高。CO全年浓度较高,原因是该点汽车尾气排放较大。③在金鼎山监测点中,2-4月PM2.5、PM10、O3和CO月均浓度较高,其原因该是该时节气象条件稳定,不利于污染物的扩散;该点除了O3浓度低于东风东路监测点外,其余5种污染物的浓度基本高于西山森林公园和东风东路,工业污染源的大量排放,是造成这个现象的原因所在。
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致谢
最后,感谢学校对我的栽培,感学学院的细心照顾,感谢老师的耐心指导与教育,感谢同学们的照顾与陪伴,大学四年我收获了许多,丰富的知识,珍贵的友情,还有开朗的性格,即将迎来人生的另一个阶段,我虽然充满了不舍与怀念,但我已经做好充足的准备,走向新的人生,最后,在这里衷心的祝同学们前程似锦!
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