安順市8次持續(xù)2天的PM2.5污染氣象成因分析*

蒙 軍，徐良軍，吳哲紅，曾 妮，王冉熙

(貴州省安順市氣象局，貴州 安順 561000 )

0 引言

近年來(lái)隨著城市化進(jìn)程的加快、地方經(jīng)濟(jì)的發(fā)展、私家車輛的增多等，大氣污染日趨嚴(yán)重。安順市地處中國(guó)西南地區(qū)，素有“黔之腹，滇之喉，蜀粵之唇齒”之稱，轄區(qū)內(nèi)有2個(gè)5A級(jí)旅游景區(qū)和10個(gè)4A級(jí)旅游景區(qū)，是中國(guó)喀斯特地貌集中區(qū)，也是聞名國(guó)內(nèi)外的旅游勝地。空氣質(zhì)量是游客選擇旅游度假目的地的因素之一，研究表明城市空氣質(zhì)量的好壞和氣象條件相關(guān)[1-6]，影響大氣污染的主要污染物包括：PM2.5、SO2、NO、NO2、CO、NOx、O3、PM10等。大氣中的細(xì)顆粒物(PM2.5)是影響空氣質(zhì)量以及人類健康的主要污染物之一[8]，截止2013年中國(guó)有763565人的死亡與PM2.5有關(guān)[7]?？諝馕廴竞痛髿猸h(huán)境以及氣溫、降水、相對(duì)濕度、風(fēng)速、風(fēng)向等氣象要素密切相關(guān)。大氣環(huán)境的穩(wěn)定和穩(wěn)定維持時(shí)間對(duì)污染物的擴(kuò)散有著重要作用。段瑩[9]等研究得出貴陽(yáng)市雨日的PM2.5濃度均低于非雨日，并且大于1 mm的強(qiáng)降雨對(duì)貴陽(yáng)市的PM2.5的清除作用顯著。張朝能等[10]研究得出昆明主城區(qū)的PM2.5日變化和當(dāng)日的天氣條件相關(guān)。成青燕等[11]的研究表明日降水量>0.5 mm有效降水對(duì)空氣質(zhì)量有明顯的改善作用，空氣質(zhì)量與溫度、能見(jiàn)度呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。孫榮花等[12]研究表明相對(duì)濕度與PM2.5日均極值顯著相關(guān)。本文結(jié)合氣象要素和污染物演變特征，以大氣環(huán)境條件分析為基礎(chǔ)，對(duì)安順城區(qū)2017—2018年期間出現(xiàn)的持續(xù)2天由PM2.5造成的空氣污染天氣進(jìn)行詳細(xì)分析，以探究安順城區(qū)空氣污染物與氣象要素、大氣環(huán)境等的關(guān)系，并分析產(chǎn)生空氣污染的氣象成因，總結(jié)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，從而提高空氣污染天氣的預(yù)報(bào)能力。

1 資料與方法

利用安順市生態(tài)資源局提供的2015年—2018年安順城區(qū)4個(gè)空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)點(diǎn)(伍家關(guān)、鳳凰山、金鐘山、婁家坡)的污染物逐小時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、安順國(guó)家基本氣象站地面逐小時(shí)觀測(cè)數(shù)據(jù)、NECP1*1逐6小時(shí)再分析數(shù)據(jù)、氣象常規(guī)觀測(cè)資料等，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析和天氣學(xué)分析法對(duì)安順城區(qū)2015年—2018年空氣污染天氣進(jìn)行詳細(xì)分析。

對(duì)PM2.5濃度求取日平均值，利用NECP1*1再分析資料計(jì)算空氣污染期間500 hPa上高度和溫度、海平面氣壓、850 hPa上風(fēng)速和風(fēng)向的平均值。根據(jù)安順國(guó)家基本氣象站地面逐小時(shí)觀測(cè)的溫度和露點(diǎn)溫度計(jì)算出逐小時(shí)溫度露點(diǎn)差。

逆溫層厚度計(jì)算：利用空氣污染期間貴陽(yáng)站08時(shí)和20時(shí)的地面探空資料，求取逆溫開(kāi)始出現(xiàn)的高度和逆溫結(jié)束時(shí)出現(xiàn)的高度之差，作為逆溫層厚度。

逆溫強(qiáng)度計(jì)算：利用逆溫開(kāi)始出現(xiàn)的溫度減去逆溫結(jié)束時(shí)的溫度值，作為逆溫強(qiáng)度。

環(huán)境風(fēng)垂直切變[13]：

(1)

表示上下兩個(gè)高度的密度加權(quán)平均風(fēng)矢差。

(2)

2 安順城區(qū)空氣污染情況

2.1 2015年—2018年安順城區(qū)PM2.5污染情況

從2015年—2018年的污染物濃度逐小時(shí)數(shù)據(jù)分析可以得出：安順城區(qū)近幾年來(lái)僅出現(xiàn)過(guò)1次重度污染，1次中度污染，全年污染日數(shù)在15日以下。隨著新型取暖設(shè)施的建設(shè)和推廣，以及對(duì)燃煤使用的管控，安順城區(qū)自2016年以后沒(méi)有出現(xiàn)過(guò)因SO2造成的空氣污染，而因PM2.5導(dǎo)致的污染日數(shù)有所增加。從圖1可以看到2017年安順城區(qū)共出現(xiàn)了15日因PM2.5造成的空氣污染，其中中度污染1日(12月27日)，輕度污染14日(1月、3月至9月無(wú)污染日，2月污染日1日，10月污染日3日，11月污染日5日，12月污染日6日)；2018年安順城區(qū)出現(xiàn)了13日因PM2.5造成的空氣污染，均為輕度污染，其中4月、6月至9月無(wú)污染日，1月污染日2日，2月污染日5日，3月污染日2日，5月污染日1日，10月污染日2日，11月污染日1日。2017—2018年期間安順城區(qū)共出現(xiàn)了8次持續(xù)2天因PM2.5造成的空氣污染天氣，污染級(jí)別均為輕度污染。

圖1 2017年—2018年安順市逐月空氣污染日數(shù)Fig.1 Monthly air pollution days in Anshun from 2017 to 2018

2.2 2017年—2018年安順城區(qū)PM2.5平均濃度空間分布

對(duì)2017年—2018年的8次連續(xù)2天PM2.5污染天氣進(jìn)行分析可以看到(圖2)：2017年10月27—28日期間安順城區(qū)PM2.5濃度呈西高東低分布，婁家坡站濃度達(dá)到70.98 μg/m3；2017年11月7—8日PM2.5濃度均在100 μg/m3以上，且中東部明顯高于西部，鳳凰山PM2.5濃度達(dá)到了126.33 μg/m3，為8次空氣污染中平均濃度最高的一次；2017年11月28—29日PM2.5濃度呈中間高兩邊低分布；2017年12月23—24日鳳凰山數(shù)據(jù)部分缺失，其余3個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)顯示PM2.5濃度為西高東低分布；2017年12月26—27日除了鳳凰山以外其余3個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的PM2.5濃度均在100 μg/m3以上；2018年2月7—8日鳳凰山PM2.5濃度超過(guò)100 μg/m3，其余站點(diǎn)均在80～90μg/m3之間，呈中間高兩邊低分布；2018年2月12—13日除了婁家坡PM2.5濃度在50 μg/m3以下，其余3個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)濃度都在90 μg/m3以上；2018年10月6—7日除了婁家坡PM2.5濃度在100 μg/m3以上，其余3個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)PM2.5濃度都在90 μg/m3以下?？梢钥吹竭@8次連續(xù)2天PM2.5空氣污染過(guò)程中，婁家坡和鳳凰山的PM2.5平均濃度為4個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)中最高的次數(shù)各有4次，說(shuō)明安順城區(qū)的PM2.5空氣污染西部比東部更為嚴(yán)重。

圖2 2017年—2018年連續(xù)2天PM2.5濃度平均值空間分布(單位：μg/m3)Fig.2 Spatial distribution of average PM2.5 concentrationfrom 2017 to 2018

3 造成PM2.5污染的氣象成因分析

3.1 造成PM2.5空氣污染的天氣形勢(shì)分析

從2017年—2018年8次連續(xù)2天PM2.5空氣污染期間的500 hPa高度平均場(chǎng)(圖3)可以看出，除了2017年11月7—8日期間在50°N～65°N之間沒(méi)有高壓脊影響外，其余7次空氣污染期間50°N～65°N之間均有高壓脊的影響。另外，在2017年10月27—28日、12月23—24日、2018年2月7—8日、2月13—14日、10月7—8日這5次空氣污染期間貴州均處于脊前的偏西或西北氣流區(qū)，而2017年11月7—8日、11月28—29日、12月26—27日這3次空氣污染期間貴州處于南支槽前，為西南氣流影響。中高緯地區(qū)高壓脊前西北氣流或偏西氣流向貴州地區(qū)輸送，使得安順上空大氣趨于穩(wěn)定，這有利于污染物的堆積。

圖3 2017年—2018年連續(xù)2天PM2.5空氣污染期間500hPa平均高度場(chǎng)(實(shí)線，單位：gpm)Fig.3 The 500 hPa average height field during the PM2.5 pollution from 2017 to 2018

由于安順市平均海拔高度約1102 m，從而選取850 hPa高度的風(fēng)場(chǎng)作為近地面風(fēng)場(chǎng)進(jìn)行研究。從平均海平面氣壓和850 hPa平均風(fēng)場(chǎng)可以看到(圖4)，在空氣污染期間貴州中西部均存在明顯的風(fēng)速風(fēng)向輻合區(qū)，輻合區(qū)附近均為靜風(fēng)區(qū)。在空氣污染期間貴州中西部均有靜止鋒影響。安順在空氣污染期間處于輻合區(qū)中心、輻合區(qū)東側(cè)或南側(cè)的弱風(fēng)區(qū)或靜風(fēng)區(qū)。這為污染物在安順地區(qū)的積累和維持建立了有利條件。從平均海平面氣壓場(chǎng)的分布還可以看到，在2017—2018年的8次連續(xù)2天PM2.5空氣污染天氣期間，在云南東南角(103°E，26°N)附近均有強(qiáng)度為775 hPa的低壓中心，而在四川東部到重慶西部(106°E，30°N)附近均有強(qiáng)度為975 hPa的高壓中心，說(shuō)明空氣污染期間冷暖空氣勢(shì)力相當(dāng)，這是靜止峰能夠穩(wěn)定維持的原因，也是空氣污染期間污染物得不到擴(kuò)散的重要原因之一。

圖4 2017年—2018年連續(xù)2天PM2.5空氣污染期間平均海平面氣壓場(chǎng)(實(shí)線，單位：Pa)、850hPa平均風(fēng)場(chǎng)(風(fēng)向桿，單位：m/s)Fig.4 Mean sea level pressure field and average wind fieldof 850 hPa during PM2.5 air pollution from 2017 to 2018

3.2 PM2.5濃度與氣象要素的關(guān)系分析

分析了2017年—2018年的8次污染天氣期間的逐小時(shí)PM2.5濃度、相對(duì)濕度、溫度露點(diǎn)差、降雨量的演變關(guān)系。2017年10月27日16時(shí)之后4個(gè)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的PM2.5濃度均迅速上升并維持到28日02時(shí)才開(kāi)始有所下降，到28日08時(shí)才明顯下降，28日18時(shí)之后PM2.5濃度再次上升，但僅維持到22時(shí)就下降到日均濃度限值(75 μg/m3)以下；11月7日婁家坡站PM2.5濃度在18時(shí)之后先升高至當(dāng)日的最高值，之后其余3站濃度也升高，8日02時(shí)婁家坡站PM2.5濃度在先明顯下降，其余3站PM2.5濃度也有所下降，8日08時(shí)所有站點(diǎn)PM2.5濃度均有小幅度升高之后于10時(shí)后明顯下降，到8日20時(shí)所有站點(diǎn)的PM2.5濃度再次小幅度上升，可見(jiàn)這次PM2.5污染源起安順西邊，并由西向東不斷擴(kuò)散所造成；11月28日所有站點(diǎn)自10時(shí)起PM2.5濃度開(kāi)始上升，直到29日14時(shí)期間大部分時(shí)段均維持在100 μg/m3以上，29日14時(shí)后相對(duì)濕度明顯下降，溫度露點(diǎn)差明顯上升，PM2.5濃度明顯下降，29日20時(shí)PM2.5濃度再次上升；12月23日02時(shí)到23日08時(shí)期間大部分時(shí)段PM2.5濃度始終維持在100 μg/m3左右，只在23日12-16時(shí)期間有小幅度的下降，24日18時(shí)后PM2.5濃度再次升高；12月26日08時(shí)到12時(shí)所有站點(diǎn)PM2.5濃度均有小幅度上升，在26日16時(shí)后大幅度上升并在27日08時(shí)之前維持較高的濃度，27日18時(shí)PM2.5濃度第3次上升，在20時(shí)后下降至日均限值以下；2018年2月7日08時(shí)所有站點(diǎn)的PM2.5濃度均明顯升高，在14時(shí)后有所下降，在18時(shí)到8日08時(shí)除了金鐘山PM2.5濃度維持在100 μg/m3以上，其余3站都維持在80 μg/m3左右，8日18時(shí)PM2.5濃度再次小幅度上升；2月12日10時(shí)到13日00時(shí)除了婁家坡站PM2.5濃度較低外，其余3站的PM2.5濃度都維持比較高，且鳳凰山PM2.5濃度在12日12時(shí)達(dá)到了最高，超過(guò)了120 μg/m3；10月6日20時(shí)前所有站點(diǎn)PM2.5均在日均限值以下，20時(shí)到22時(shí)期間PM2.5濃度迅速上升到200 μg/m3以上又迅速下降，7日02時(shí)到08時(shí)期間PM2.5濃度維持在100 μg/m3以上。

這8次PM2.5濃度演變都可以看到PM2.5濃度上升時(shí)對(duì)應(yīng)的相對(duì)濕度也會(huì)上升，而溫度露點(diǎn)差明顯增大。每一次空氣污染期間，PM2.5濃度在次日的傍晚時(shí)段都會(huì)有一次小幅度上升，這個(gè)時(shí)段正好對(duì)應(yīng)了下班的高峰時(shí)段，這可能是由于污染天氣首日PM2.5濃度有一定的積累，在次日的傍晚受到下班高峰期車輛的尾氣排放增加和相對(duì)濕度的上升使得PM2.5濃度再次上升。

對(duì)2017年—2018年這8次空氣污染天氣期間的逐小時(shí)平均PM2.5濃度值和逐小時(shí)相對(duì)濕度、溫度露點(diǎn)差、降雨量做相關(guān)分析(表1)，可以看到除了2017年12月26—27日的空氣污染天氣期間(PM2.5監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)部分缺失)外，其余的空氣污染天氣期間相對(duì)濕度和溫度露點(diǎn)差和PM2.5濃度的相關(guān)性都為顯著；而這8次空氣污染天氣期間有3次沒(méi)出現(xiàn)降水，出現(xiàn)降雨的5次空氣污染天氣期間小時(shí)降雨量都小于2 mm/h，和PM2.5濃度之間沒(méi)有體現(xiàn)出明顯的相關(guān)性。

表1 2017—2018年連續(xù)2天PM2.5空氣污染期間PM2.5濃度(單位：μg/m3)與相對(duì)濕度(RH，單位：%)、溫度露點(diǎn)差(T-Td，單位：℃)、逐小時(shí)降水量(PREC，單位：mm/小時(shí))的相關(guān)性Tab.1 The correlation between PM2.5 concentration and relative humidity，temperature dew point difference，hourly precipitation during PM2.5 pollution from 2017 to 2018

3.3 造成PM2.5空氣污染的大氣環(huán)境條件分析

污染空氣的微粒的積累和擴(kuò)散受到天氣條件的影響，在一定的天氣環(huán)境下造成污染粒子難以擴(kuò)散并在一個(gè)地方不斷積累，從而導(dǎo)致空氣污染的持續(xù)。成青燕[11]等對(duì)成都空氣質(zhì)量的研究表示空氣質(zhì)量會(huì)隨著逆溫層高度降低而變差。本文對(duì)2017—2018年期間的8次PM2.5造成的空氣污染期間安順上空的環(huán)境條件進(jìn)行分析。

3.3.1 溫度和風(fēng)的垂直分布分析

結(jié)合圖4和圖5可以看到，2017年10月27日20時(shí)到28日02時(shí)期間安順700 hPa以下風(fēng)速在0～2 m/s之間，600 hPa到700 hPa之間的最大風(fēng)速也僅有4 m/s，并且等溫線分布均勻，此時(shí)正是PM2.5濃度上升和維持并達(dá)到最大值的階段；11月7日20時(shí)到8日08時(shí)600 hPa到地面的風(fēng)速在0～2 m/s之間，等溫線也呈平均分布，此時(shí)PM2.5濃度上升并維持，直到8日08時(shí)到14時(shí)地面溫度升高，PM2.5濃度明顯下降；在11月28日至29日期間高層風(fēng)稍大，僅有800 hPa以下風(fēng)速在0～2 m/s之間，等溫線依然為平均分布，在28日14時(shí)之后整層溫度升高，PM2.5濃度迅速降低，在28日20時(shí)之后800 hPa附近出現(xiàn)逆溫，PM2.5濃度再次升高；12月23日14時(shí)和24日14時(shí)整層氣溫升高時(shí)PM2.5濃度均下降，其余時(shí)段由于700 hPa附近有逆溫存在，且700 hPa以下風(fēng)速在0～4 m/s之間，PM2.5濃度在這些時(shí)段也維持比較高；12月26日20時(shí)之后整層氣溫下降，PM2.5濃度開(kāi)始上升，直到27日14時(shí)整層氣溫開(kāi)始上升且800 hPa以下風(fēng)速增加，PM2.5濃度才再次下降，在其余時(shí)段PM2.5濃度都維持較高；2018年2月7日8時(shí)到14時(shí)PM2.5濃度迅速升高，在此期間有冷空氣影響安順，800 hPa附近出現(xiàn)了-8 ℃的冷中心，并且近地層為東北風(fēng)，造成這一次污染的PM2.5很可能是由于冷空氣南壓，隨著東北風(fēng)流入安順的，7日20時(shí)到8日08時(shí)冷空氣向近地層下沉，PM2.5濃度維持較高，8日14時(shí)之后700 hPa到600 hPa之間出現(xiàn)逆溫層，PM2.5濃度再次上升；2月12日14時(shí)到20時(shí)期間800 hPa以下風(fēng)速為0～2 m/s，700 hPa附近有明顯的逆溫，這個(gè)時(shí)段內(nèi)除了婁家坡站外PM2.5濃度有所增加，而12日20時(shí)到13日08時(shí)高層冷中心有所維持，逆溫加劇，PM2.5濃度有所維持，但由于近地層風(fēng)速增加，PM2.5濃度較之前低，在13日08時(shí)之后逆溫層減弱，整層溫度上升且近地層風(fēng)速繼續(xù)增加，PM2.5濃度下降；10月6—7日的PM2.5濃度升高下降時(shí)間較短，在7日02時(shí)到08時(shí)期間PM2.5較高，主要是由于本次污染時(shí)焚燒秸稈造成，所以白天氣溫上升近地層風(fēng)速增加之后PM2.5濃度很快下降，而夜間由于風(fēng)速較小且整層大氣比較穩(wěn)定，所以PM2.5濃度有所維持。

圖5 2017—2018年連續(xù)2天PM2.5空氣污染期間安順上空溫度(實(shí)線，單位：℃)、風(fēng)(風(fēng)向桿，單位：m/s)Fig.5 Temperature and wind of Anshun during PM2.5pollution from 2017 to 2018

通過(guò)以上分析可以看到，整層大氣溫度上升有利于PM2.5的擴(kuò)散；當(dāng)有逆溫層出現(xiàn)的時(shí)候有利于PM2.5高濃度的維持；當(dāng)700 hPa以下風(fēng)速在4 m/s以下時(shí)有利于PM2.5的積累；另外冷空氣攜帶PM2.5自高空向地面下沉的時(shí)候會(huì)引起安順的PM2.5濃度的增加。

3.3.2 風(fēng)垂直切變、干暖蓋指數(shù)、逆溫分析

根據(jù)上述分析可以看到，在空氣污染期間近地層為弱風(fēng)或靜風(fēng)，但高層風(fēng)速卻比較大，那么垂直風(fēng)切變的大小和PM2.5造成的空氣污染會(huì)不會(huì)有什么聯(lián)系呢？逆溫層會(huì)使得PM2.5難以擴(kuò)散，從而導(dǎo)致PM2.5維持高濃度，那逆溫層厚度和強(qiáng)度與PM2.5濃度變化會(huì)不會(huì)有聯(lián)系呢？干暖蓋在強(qiáng)對(duì)流天氣中可以使得不穩(wěn)定能量得以聚集，那么在穩(wěn)定天氣下是否也有干暖蓋的影響呢？

對(duì)2017年—2018年的8次空氣污染期間的風(fēng)垂直切變、干暖蓋指數(shù)、逆溫層厚度、逆溫強(qiáng)度進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析?？梢钥吹剑谶@8次空氣污染期間僅有4個(gè)時(shí)次SHR6在20 m/s以下，僅有6個(gè)時(shí)次SHR3在10 m/s以下，在PM2.5平均濃度最大的2017年12月26—27日期間SHR3均在20 m/s左右，SHR6均在30 m/s左右，說(shuō)明較大的風(fēng)垂直切變有利于維持PM2.5的濃度；空氣污染期間的干暖蓋指數(shù)都小于0，并且都在-40～-20 ℃之間，說(shuō)明在空氣污染期間干暖蓋強(qiáng)度比較弱，也說(shuō)明在空氣污染期間大氣始終處于比較穩(wěn)定的狀態(tài)；只有2018年10月6—7日的空氣污染期間沒(méi)有出現(xiàn)逆溫層，其余的空氣污染期間都有逆溫層存在。結(jié)合圖2還可以看到，8次空氣污染中PM2.5平均濃度最大的2017年12月26—27日，逆溫強(qiáng)度最強(qiáng)，強(qiáng)逆溫持續(xù)時(shí)間最長(zhǎng)。從逆溫層厚度來(lái)看，當(dāng)逆溫強(qiáng)度較強(qiáng)在4 ℃以上，且逆溫層厚度超過(guò)30 hPa時(shí)PM2.5的濃度也會(huì)比較高。

分析了PM2.5濃度和垂直風(fēng)切變、干暖蓋指數(shù)、逆溫厚度、逆溫強(qiáng)度之間的相關(guān)性(表2)，發(fā)現(xiàn)安順城區(qū)4個(gè)空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)點(diǎn)的PM2.5濃度和0～3 km垂直風(fēng)切變的相關(guān)性顯著，且都為正相關(guān)，伍家關(guān)和婁家坡監(jiān)測(cè)點(diǎn)的PM2.5濃度和0～6 km垂直風(fēng)切變的相關(guān)性顯著，PM2.5濃度和干暖蓋指數(shù)、逆溫厚度、逆溫強(qiáng)度之間的相關(guān)性并不顯著。

表2 2017—2018年連續(xù)2天PM2.5空氣污染期間PM2.5濃度(單位：μg/m3)與0～3 km風(fēng)垂直切變(SHR3，單位：m/s)、0～6 km風(fēng)垂直切變(SHR6，單位：m/s)、干暖蓋指數(shù)(Ls，單位：℃)、逆溫層厚度(單位：Pa)、逆溫強(qiáng)度(單位：℃)的相關(guān)性Tab.2 The correlation between PM2.5 concentration and0 to 3 km vertical wind shear，0 to 6 km vertical wind shear，dry warm cover index，inversion layer thickness，inversionintensity during PM2.5 pollution from 2017 to 2018

續(xù)表2

4 結(jié)論

(1)安順城區(qū)全天都可能出現(xiàn)PM2.5空氣污染，在空氣污染出現(xiàn)首日的8時(shí)到9時(shí)和14時(shí)到18時(shí)PM2.5濃度都有所下降，在首日夜間PM2.5濃度都會(huì)較高，在空氣污染出現(xiàn)的次日18時(shí)到22時(shí)PM2.5濃度會(huì)小幅度升高，但高濃度的PM2.5維持的時(shí)間較短；

(2)中高緯地區(qū)為脊區(qū)，500 hPa上為西北氣流控制，850 hPa上為弱的偏東氣流，云貴之間有靜止鋒影響，且靜止鋒為南北向分布時(shí)，有利于安順城區(qū)空氣污染天氣的產(chǎn)生；

(3)相對(duì)濕度升高，溫度露點(diǎn)差值降低，近地層的風(fēng)為弱風(fēng)或靜風(fēng)時(shí)，PM2.5濃度升高，靜風(fēng)或弱風(fēng)的高度越高，越有利于PM2.5在近地層積累；

(4)大氣的溫度升高時(shí)有利于PM2.5濃度下降，而大氣的溫度變化較小，逆溫強(qiáng)度在4 ℃以上，逆溫層厚度超過(guò)30 hPa，大氣比較穩(wěn)定時(shí)，有利于PM2.5濃度升高；

(5)PM2.5濃度和相對(duì)濕度、溫度露點(diǎn)差、0～3 km垂直風(fēng)切變、0～6 km垂直風(fēng)切變之間有顯著的相關(guān)性。