全国年秋冬季气象条件变化对影响研究(3)

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摘要：图3 2018～2019秋冬季重点区域气象因素影响下的PM2.5浓度同比变幅(%)Fig.3 Quantitative impact of meteorological conditions on in autumn and winter of 2018～2019 in key areas (%)SH:上

图3 2018～2019秋冬季重点区域气象因素影响下的PM2.5浓度同比变幅(%)Fig.3 Quantitative impact of meteorological conditions on in autumn and winter of 2018～2019 in key areas (%)SH:上海市, NJ:南京市, WX:无锡市, XZ:徐州市, CZ:常州市, SZ:苏州市, NT:南通市,LYG:连云港市, HA:淮安市, YC:盐城市, YZ:扬州市, ZJ:镇江市, TZ1:泰州市, SQ:宿迁市, HZ:杭州市, NB:宁波市, WZ:温州市, JX:嘉兴市, HZ:湖州市, SX:绍兴市,JH:金华市, QZ:衢州市, ZS:舟山市, TZ2:台州市, LS:丽水市, HF:合肥市, WH:芜湖市, BB:蚌埠市 HN:淮南市, MAS:马鞍山市, HB:淮北市, TL:铜陵市, AQ:安庆市, HS:黄山市, CZ:滁州市, FY:阜阳市, SZ:宿州市, LA:六安市, BZ:亳州市, CZ:池州市, XC:宣城市

表3 重点区域城市气象因素影响下的PM2.5浓度同比 (%)Table 3 The effects of meteorological changes on PM2.5of cities in key areas (%)城市 同比(%) 城市 同比(%) 城市 同比(%)北京 3.7 濮阳 12.7 宁波 2.8天津 9.3 晋中 8.5 温州 -0.2石家庄 11.6 运城 3.8 嘉兴 0.4唐山 6.1 临汾 6.5 湖州 -1.9邯郸 8.8 吕梁 11.7 绍兴 4.2邢台 8.4 洛阳 12.9 金华 3.4保定 7.1 三门峡 11.7 衢州 2.5沧州 8.8 西安 3.7 舟山 -1.7廊坊 7.8 铜川 17 台州 0.8衡水 7.8 宝鸡 10.5 丽水 -2.5太原 8.1 咸阳 5.6 合肥 -0.5阳泉 15.9 渭南 5.5 芜湖 1.9长治 12.8 上海 -3.3 蚌埠 0.1晋城 13 南京 4.5 淮南 0.2济南 4.8 无锡 -0.8 马鞍山 2.1淄博 7.6 徐州 4.7 淮北 7.6济宁 9.8 常州 -1.4 铜陵 -0.8德州 8.2 苏州 1.1 安庆 0.2聊城 8.6 南通 -3.4 黄山 -5.3滨州 9.5 连云港 4.3 滁州 2.4菏泽 12.3 淮安 1.2 阜阳 4.1郑州 14.5 盐城 -4.3 宿州 3.8开封 12 扬州 -1.7 六安 1安阳 11 镇江 -1.2 亳州 8.2鹤壁 9.8 泰州 -5.7 池州 -0.3新乡 6.1 宿迁 2.1 宣城 -2.4焦作 11.3 杭州 1.8

2.3 气象和人为减排影响下的PM2.5浓度变化

PM2.5浓度变化受到污染源排放和气象条件的共同影响[7-10].本节对气象条件和污染源排放变化对PM2.5浓度的影响分别开展定量研究.定量气象变化对PM2.5浓度的影响可通过空气质量模式来实现,结合PM2.5实测浓度和单纯气象因素导致的PM2.5变化浓度,可以来定量推断污染源排放变化对PM2.5浓度的影响.

(1) “2+26”城市

“2+26”城市2018～2019秋冬季6个月实测PM2.5浓度均值比去年同期升高(表4),主要因为11月、1月和2月实测PM2.5浓度升高幅度较大,分别升高20.7μg/m3、15.8μg/m3、28.4μg/m3.11月、1月和2月气象条件同比转差导致PM2.5浓度分别增加29.3μg/m3、17.1μg/m3、20.5μg/m3；11月、1月污染源排放比去年同期降低导致PM2.5浓度同比降低,2月份源排放变化导致PM2.5比去年仅增加7.9μg/m3.因此气象条件转差是“2+26”城市2018～2019年秋冬季实测PM2.5浓度上升的主要原因.

气象条件对“2+26”城市的影响一致,整体不利或整体有利,呈现区域性影响(图4).个别城市实测PM2.5同比变化与其他城市不一致,如11月长治、晋城实测PM2.5比去年降低,这种情况是因为长治晋城11月的人为减排导致PM2.5降低的值超过了气象不利导致PM2.5升高的值.因此人为减排和气象条件共同影响PM2.5浓度的变化.

图4 “2+26城市”污染源排放、气象条件变化对PM2.5浓度的定量影响(μg/m3)Fig.4 Quantitative impact of pollutant emissions and meteorological conditions on in “2+26” cities (μg/m3)BJ：北京市, TJ：天津市, SJZ：石家庄市, TS：唐山市, HD：邯郸市, XT：邢台市, BD：保定市, CZ：沧州市, LF：廊坊市, HS：衡水市, TY：太原市, YQ：阳泉市,CZ：长治市, JC：晋城市, JN：济南市, ZB：淄博市, JN：济宁市, DZ：德州市, LC：聊城市, BZ：滨州市, HZ：菏泽市, ZZ：郑州市, KF：开封市, AY：安阳市,HB：鹤壁市, XX：新乡市, JZ：焦作市, PY：濮阳市

(2) 汾渭平原

汾渭平原实测PM2.5同比变化较小(表4),2018年12月、3月大幅下降的PM2.5浓度抵消了2019年1月、2月大幅上升的PM2.5浓度(图5).12月、3月实测PM2.5比去年降低14.3μg/m3,26.1μg/m3；与3月同比转好的气象条件和显著的污染减排措施有关.3月气象条件同比转好使PM2.5比去年同期降低10μg/m3；12月、3月污染减排使PM2.5比去年同期降低15.9μg/m3,16.1μg/m3.1月、2月实测PM2.5比去年同期升高18.5μg/m3,32.6μg/m3,主要与气象条件同比转差有关(图5).1月、2月气象条件同比转差导致PM2.5浓度分别升高15.0μg/m3,25.6μg/ m3.结合以上分析,汾渭平原2018～2019年秋冬季人为减排污染一定程度上抵消了气象条件转差所带来的不利影响.

图5 汾渭平原污染源排放、气象条件变化对PM2.5浓度的定量影响(μg/m3)Fig.5 Quantitative impact of pollutant emissions and meteorological conditions on in Fenwei plain (μg/m3)JZ：晋中市, YC：运城市, LF：临汾市, LL：吕梁市, LY：洛阳市, SMX： 三门峡市, XA：西安市, TC： 铜川市, BJ： 宝鸡市, XY： 咸阳市, WN：渭南市

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