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      蘭州市氣候變化與大氣污染關(guān)系研究

      2015-05-04 07:27:32王莉霞李建剛
      天水師范學(xué)院學(xué)報 2015年5期
      關(guān)鍵詞:可吸入顆粒物二氧化氮蘭州市

      王莉霞,李建剛,趙 烜

      (天水師范學(xué)院 資源與環(huán)境工程學(xué)院,甘肅 天水 741001)

      大氣污染問題一直是地理學(xué)專家研究的一個熱點(diǎn)問題,近年來,許多數(shù)學(xué)方法和計算機(jī)技術(shù),如模糊數(shù)學(xué)、[1-2]GIS 技術(shù)、[3]灰色系統(tǒng)[4-5]等應(yīng)用于大氣污染研究和污染變化因素等分析中。但是,在實(shí)際的案例分析中,很多方法都只能對某一時刻或者是某一時間段進(jìn)行大氣污染的評測。在特定的氣候環(huán)境下,大氣的空氣污染指數(shù)會隨著季節(jié)、時間等發(fā)生周期性的變化,[6-8]因此,為了能夠達(dá)到較為準(zhǔn)確的評價效果,本文采用數(shù)學(xué)中的時間序列分析方法對蘭州市大氣的污染程度進(jìn)行評價,該方法能夠反映大氣污染物的變化規(guī)律,為大氣環(huán)境質(zhì)量評價和大氣污染研究提供另外一種思路。同時利用季節(jié)變動預(yù)測方法,預(yù)測未來幾年蘭州市大氣污染物的情況。

      1 研究區(qū)概況

      蘭州市位于東經(jīng)102°30″~104°30″、北緯35°5″~38°之間,是中國西北地區(qū)中心城市。蘭州市城區(qū)被南北兩山夾峙,地形呈東北高,西南低,相對高差超過600m.南北最窄處不足5km,是一東西長、南北窄的帶狀河谷盆地城市。[11]由于地形封閉,阻擋了氣流流通,造成蘭州市大風(fēng)日數(shù)極少,全年靜風(fēng)和小風(fēng)日數(shù)占60%以上,平均風(fēng)速僅0.7m/s.而在污染更為嚴(yán)重的冬季,除遇到寒潮天氣之外,幾乎見不到風(fēng);另一方面容易形成逆溫大氣,全年約有80%的天數(shù)出現(xiàn)逆溫,其中夏季占60%,冬季在90%以上。[12]因此,靜風(fēng)現(xiàn)象和逆溫現(xiàn)象是蘭州市的空氣污染的顯著特點(diǎn)和主要原因。蘭州地處內(nèi)陸,大陸性特點(diǎn)明顯,屬溫帶半干旱氣候,全年的降水量較少。[13]蘭州市是典型的重工業(yè)城市,工業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)以電力、石化、建材、金屬冶煉、機(jī)械和紡織部門為主導(dǎo),這種第二產(chǎn)業(yè)占主導(dǎo),且呈現(xiàn)出重化工化和高物耗、高污染的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)特征和以燃煤為主的能源利用特征是導(dǎo)致蘭州城市氣候變化和大氣污染的主要原因。

      2 數(shù)據(jù)來源及研究方法

      2.1數(shù)據(jù)來源

      本文的研究數(shù)據(jù)大部分來源于1996~2012年的中國統(tǒng)計年鑒、2003~2013甘肅省環(huán)境狀況公報及蘭州市環(huán)保局統(tǒng)計的相關(guān)資料。

      2.2研究方法

      地理過程的時間序列分析,就是通過分析地理要素(變量)隨時間變化的歷史過程,揭示其發(fā)展變化規(guī)律,并對其未來狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測。[14]為分析時間序列的趨勢模式,必須首先了解時間序列的組合成分。一般來說,時間序列由4種成分所構(gòu)成,分別為:長期趨勢、季節(jié)變動、循環(huán)變動、不規(guī)則變動。統(tǒng)計學(xué)家根據(jù)時間序列四種成分的不同結(jié)合方式,而提出了兩種時間序列的組合模型,即所謂的加法模型與乘法模型。

      加法模型假定時間序列是基于四種成分相加而成的。加法模型的基本假設(shè)是:各成分彼此間相互獨(dú)立,無交互影響,亦即長期趨勢并不影響季節(jié)變動。若以Y表示時間序列,則加法模型為:Y=T+S+C+I.

      乘法模型假定時間序列是基于四種成分相乘而成的。在乘法模型中,各成分之間明顯地存在相互依賴的關(guān)系,即假定季節(jié)變動與循環(huán)變動為長期趨勢的函數(shù)。該模型的方程式為:Y=T×S×C×I.

      3 蘭州市氣候變化和大氣污染狀況分析

      3.1蘭州市氣候變化分析

      3.1.1 氣溫狀況及其變化

      分析蘭州市近17年的年平均氣溫變化趨勢(圖1)可知,近17年來平均氣溫呈現(xiàn)下降趨勢且波動幅度大,達(dá)到4.2℃,其中最高均溫出現(xiàn)在1998年為11.4℃,最低均溫出現(xiàn)在2005年為7.2℃.1996~2012年蘭州市最低平均氣溫總體呈現(xiàn)下降趨勢,且波動幅度更大,達(dá)到了8.4℃,其中最高均溫出現(xiàn)在2001與2003年,為-3.2℃,最低均溫出現(xiàn)在2011年,為-11.6℃.1996~2012年蘭州市最高平均氣溫總體呈現(xiàn)出波動下降的趨勢,且波動幅度較大,達(dá)到了6.9℃,其中最高均溫出現(xiàn)在2000年,為26℃,最低均溫出現(xiàn)在2005年,為19.1℃.

      3.1.2 降水狀況及其變化

      分析蘭州市近17年的年平均降水量變化趨勢(圖1)可知,1996~2012年蘭州市平均降水量總體呈現(xiàn)出波動下降的趨勢,且波動幅度很大,達(dá)到了1031.9mm,其中最多降水量出現(xiàn)在1999年為1212.9mm,最少降水量出現(xiàn)在2011年為181mm.

      根據(jù)時序分析的方法,筆者采用乘法模型,以1996~2012年蘭州市市氣候參數(shù)(年平均氣溫及年平均降水量等參數(shù))為時序數(shù)據(jù),選取移動平均法對蘭州市氣候變化參數(shù)進(jìn)行進(jìn)一步分析。[14]

      如果某時間序列為y1,y2,…,yt,則該序列在t+1時刻的移動平均預(yù)測值為:

      yt式中:為t點(diǎn)的移動平均值,n為移動時距(點(diǎn)數(shù))。

      根據(jù)1996~2012年蘭州市氣候變化數(shù)據(jù)分析及對移動平均法的理解,筆者選擇1999~2012年的值進(jìn)行模型構(gòu)建,分析其結(jié)果。

      圖2 蘭州市近14年氣溫移動平均值變化曲線

      圖3 1999~2012年年份蘭州市年降水量實(shí)際值與預(yù)測值變化趨勢

      結(jié)合圖2、圖3可知,近十四年來蘭州市的降水量和平均氣溫均呈下降趨勢,實(shí)際值比預(yù)測值波動幅度更大,可見蘭州市氣候變化較大,再通過結(jié)合圖1可知蘭州市氣溫總體呈現(xiàn)下降趨勢,且氣溫的年代際變率總體上呈現(xiàn)下降趨勢;最低、最高氣溫的非對稱變化較大,未來或仍將繼續(xù)維持;降水量的年代際變率自1999年以來則表現(xiàn)較為穩(wěn)定,與西部地區(qū)氣候變化相比,蘭州市近17年氣候變化的規(guī)律性并不明顯。為了尋找蘭州氣候變化的其他因素,筆者進(jìn)一步分析與氣候較為密切的蘭州大氣狀況。

      3.2蘭州市大氣污染情況分析及未來發(fā)展趨勢

      對蘭州市大氣污染情況的分析,筆者主要分析2003~2013年蘭州市大氣中二氧化硫、二氧化氮、可吸入顆粒物(PM10)這三項污染物的含量及空氣質(zhì)量達(dá)到及好于二級的天數(shù)。

      運(yùn)用時間序列分析的季節(jié)變動預(yù)測方法,[14]通過處理數(shù)據(jù),得到蘭州市大氣中二氧化硫、二氧化氮、可吸入顆粒物(PM10)及空氣質(zhì)量達(dá)到及好于二級的天數(shù)的預(yù)測模型,預(yù)測2014~2016年三年大氣主要污染物的變化情況(圖4、圖5);然后,運(yùn)用時間序列分析的趨勢線方法,[14]求得好于二級天數(shù)的線性方程。

      二氧化硫預(yù)測模型:y11+k=(0.0512+0.0919k)θk

      二氧化氮預(yù)測模型:y11+k=(0.0424+0.1043k)θk可吸入顆粒物(PM10)預(yù)測模型:

      空氣質(zhì)量達(dá)到及好于二級的天數(shù)的預(yù)測模型:

      式中θk為校正后的季節(jié)性指標(biāo)。

      由圖4可以看出在2013年之前蘭州市大氣中二氧化硫、二氧化氮、可吸入顆粒物(PM10)的含量總體波動不大,其含量都略呈下降趨勢,筆者預(yù)測2013年之后三年,如果任其繼續(xù)發(fā)展,蘭州市主要大氣污染物,則會呈現(xiàn)出上升的態(tài)勢。

      由圖5可以看出,在2013年之前及未來三年里,蘭州市空氣質(zhì)量達(dá)到及好于二級的天數(shù),大致呈現(xiàn)出線性增長的態(tài)勢,且波動變化的趨勢較小。筆者預(yù)測2013年之后三年,其空氣質(zhì)量達(dá)到及好于二級的天數(shù)相比2013年會有所減少。

      結(jié)合圖4、圖5,筆者可以得出結(jié)論:蘭州市大氣污染物含量與空氣質(zhì)量達(dá)到及好于二級的天數(shù)呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。

      圖4 蘭州市大氣主要污染物變化曲線

      圖5 蘭州市空氣質(zhì)量達(dá)到及好于二級的天數(shù)變化曲線

      3.3大氣污染和氣候變化之間的關(guān)系

      為了更好地反映兩者之間的關(guān)系,運(yùn)用相關(guān)分析方法來處理分析相關(guān)數(shù)據(jù)。[14]

      蘭州市氣候的變化的結(jié)果是降水量趨于減少,而氣溫明顯呈現(xiàn)下降趨勢,且波動幅度較大。這與全球氣候變暖的自然背景不相符合,同時也說明了,在全球氣候變暖的同時,局部有些地區(qū)氣候是變冷的,筆者認(rèn)為蘭州市存在這一變化的原因與蘭州市自身的大氣狀況有密切關(guān)系;經(jīng)過相關(guān)分析發(fā)現(xiàn),降水量與氣溫兩要素之間的相關(guān)系數(shù)為0.302,降水量與氣溫之間呈現(xiàn)正相關(guān),但相關(guān)性不顯著。

      通過相關(guān)分析計算降水量與可吸入顆粒物(PM10)兩要素之間的相關(guān)系數(shù)為-0.202,降水量與可吸入顆粒物(PM10)之間呈現(xiàn)負(fù)相關(guān);研究表明大氣雜質(zhì)是大氣成云致雨的必要條件,大氣雜質(zhì)中包括微粒,按常理來講,假設(shè)大氣中的水汽含量一定,大氣雜質(zhì)將增多,降水量也會隨之增多,但是蘭州市降水量卻不符合這一現(xiàn)象,存在著降水量的不合理。降水量與二氧化硫兩要素之間的相關(guān)系數(shù)為0.44,降水量與二氧化硫之間呈現(xiàn)正相關(guān),對其進(jìn)行相關(guān)系數(shù)的檢驗(yàn),可知降水量與二氧化硫之間的相關(guān)性不顯著;最后計算了降水量與二氧化氮兩要素之間的相關(guān)系數(shù),為-0.232,降水量與二氧化氮之間呈現(xiàn)負(fù)相關(guān),對其進(jìn)行相關(guān)系數(shù)的檢驗(yàn),可知降水量與二氧化氮之間的相關(guān)性不顯著。

      進(jìn)一步分析氣溫與可吸入顆粒物(PM10)、二氧化硫、二氧化氮的相關(guān)關(guān)系。氣溫與可吸入顆粒物(PM10)兩要素之間的相關(guān)系數(shù)為0.023,相關(guān)性不顯著;氣溫與二氧化硫兩要素之間的相關(guān)系數(shù)為0.643,相關(guān)性顯著;最后計算了氣溫與二氧化氮兩要素之間的相關(guān)系數(shù)為0.483,相關(guān)性顯著。

      4 結(jié) 論

      本文利用1996~2012年的中國統(tǒng)計年鑒、2003~2013甘肅省環(huán)境狀況公報及蘭州市環(huán)保局統(tǒng)計的相關(guān)資料與數(shù)據(jù),利用時間序列分析與相關(guān)分析等方法,并結(jié)合圖像,對蘭州市氣候和大氣主要污染物進(jìn)行了定量與定性分析。初步可得到以下結(jié)論:

      (1)盡管氣候數(shù)據(jù)和大氣主要污染物數(shù)據(jù)較少,但是也有一定優(yōu)勢,通過時間序列分析方法,得出蘭州市氣候變化的不理想,發(fā)現(xiàn)降水量趨于減少同時年代際變率趨向穩(wěn)定,而氣溫明顯呈現(xiàn)下降趨勢,最低、最高氣溫的非對稱變化仍繼續(xù)維持,波動幅度較大。同時也揭示了在全球氣候變暖的同時,蘭州市的氣候是趨于寒冷。

      (2)選擇季節(jié)變動預(yù)測方法,對蘭州市大氣主要污染物及空氣質(zhì)量達(dá)到及好于二級的天數(shù)做了三年的預(yù)測,得出在2013年之后三年,如果任其繼續(xù)發(fā)展,蘭州市主要大氣污染物,則會呈現(xiàn)出上升的態(tài)勢。同時其空氣質(zhì)量達(dá)到及好于二級的天數(shù)相比2013年會有所減少。可知其大氣污染物含量與空氣質(zhì)量達(dá)到及好于二級的天數(shù)呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。因此,嚴(yán)格控制和減少大氣污染物的排放對空氣質(zhì)量有積極意義。

      (3)通過相關(guān)分析等方法,分別分析了降水量、氣候與大氣主要污染物之間的相關(guān)關(guān)系,得出了降水量與氣溫之間呈現(xiàn)正相關(guān),但是降水量與氣溫之間的相關(guān)性并不顯著,說明兩者彼此之間影響不大;降水量與可吸入顆粒物(PM10)之間呈現(xiàn)負(fù)相關(guān),與二氧化硫之間呈現(xiàn)正相關(guān),與二氧化氮之間呈現(xiàn)負(fù)相關(guān),但是相關(guān)性都不顯著;氣溫與可吸入顆粒物(PM10)之間呈現(xiàn)正相關(guān),與二氧化氮之間呈現(xiàn)正相關(guān),但其相關(guān)性也不顯著;同時氣溫與二氧化硫之間呈現(xiàn)正相關(guān),氣溫與二氧化硫之間的相關(guān)性顯著,說明兩者彼此之間影響較大。這使得人們認(rèn)識到大氣污染的變化對氣候變化有一定影響作用,對保護(hù)大氣環(huán)境具有一定意義。

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      [3]趙萍,桂和榮.基于GIS技術(shù)的城市大氣環(huán)境質(zhì)量評價——以淮南市為例[J].環(huán)境科學(xué)與技術(shù),2002,25(4):24-26.[4]徐衛(wèi)國,田偉利,等.灰色關(guān)聯(lián)分析模型在環(huán)境空氣質(zhì)量評價中的修正及應(yīng)用研究[J].中國環(huán)境監(jiān)測,2006,22(4):66-69.

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