空气污染指数范文篇1

城市空气污染分布具有不均有的特征，要详细了解一个城市的空气污染状况及其变化特征，需要对此城市通过合理的监测点的设置，并对城市空气污染情况进行长期的动态监测和分析，兼顾全面性、区域性及地区的气候特点，科学合理的分析城市空气污染分布特征，尽量降低监测的局限性。城市污染分布情况的研究是一个全面化、系统化的过程，不仅要考虑到城市的整体规划情况和工业区、生活区的布局情况，同时还要对空气污染情况进行定量的分析，结合实地的仔细的检测和分析，来对城市不同地点空气污染的分布情况进行总结，找到空气污染分布特征和规律。经过实际的检测以及工作实践的总结，城市空气污染分布特征主要受以下因素的影响：第一，城市的整体规划和布局。对于任何一个城市来说，其布局和规划的情况对城市整体空气质量有着直接的影响。尤其是以工业生产为主的城市来说，其工业区的分布情况对空气污染分布的情况有着重要影响。第二，城市人口的分布情况。随着城市化进程的步伐加快，城市规模不断扩大，越来越多的人涌向城市发展，城市人口数量急剧增加，使得城市人口的分布情况出现了严重的不均匀状况。人口数量的激增为城市带来巨大压力的同时，对城市的空气污染也具有一定的影响。第三，交通设施的影响。对于城市而言交通设施数量的不同对城市交通情况的影响也是不同的，通常在城市较为繁华的地段以及交通容易堵塞的路段，对城市空气污染的影响也比其它地段要严重得多。第四，气候条件的影响。城市所处的地区环境和气候条件对当地的空气污染情况的影响是显而易见的，不同的气候对城市空气条件有着不同的影响，这也是造成城市空气污染分布不均的主要原因。因此，对于城市空气污染分布的研究要充分考虑到城市所处地区的气候条件的影响。

2、城市空气污染分布不均匀的特征分析

从大量的研究资料以及城市空气污染的案例分析结果来看，城市空气污染的形成具有以下三点规律：城市生产方面，工业化是空气污染的主要推动力。城市化发展进程的加快，城市大力发展工业生产，工业化不仅是能源和材料流动的结构和速度发生了变化，能源消耗量增加的同时带来的是污染物排放量的增加。工业生产的现代化发展，使得能源利用的效率不断提高，但是工业规模的扩张速度却远远大于能源效率的提高速度。城市的发展，企业的壮大，人们生活水平的提高，城市现代化的发展表现为高消费、高耗能，虽然不断有新的技术出现，但是后续新污染的出现也是不同忽视的。城市生活方面，居民生活方式加速空气污染的进程。家用煤炉的使用以及汽车尾气的排放，空调、冰箱的使用等等，人们在享受高质量的生活的同时，生活方式的变革对空气质量形成了负面的效应，成为近年来“雾霾”等空气污染现象频发的罪魁祸首。从公共领域方面，政府与公众对空气污染的认识程度、对待空气污染态度和治理的决心直接影响了城市空气污染治理的走向。汽车产业、石油公司、私家车主等等都有可能成为治理空气污染的阻力。如何处理各个群体间的利益关系是关系空气污染治理成败的关键。从我国城市空气分布的现状来看，城市空气污染分布不均匀是普遍存在的。以广东省为例，广东省位于我国南端，属于亚热带气候，常年受东南信风的影响。通过对相关的空气质量检测和报告的分析，以广州市为例，城市污染指数普遍在40以上。即使是在同一城市的不同区域，在空气污染方面也存在着不均匀的特征。通过空气检测网，可以较为全面的了解城市空气污染的分布，从数据显示来看，具有明显的差异性。如果将城市按照不同的区域进行划分，如市中心区、工业区、居民区等，污染源分布的不同，污染指数也是不同的，空气污染不均匀手多方面因素的影响。不同城市之间，经济建设具有差异性，加上人口分布和地势地形的影响，都会导致空气污染呈现不均匀的分布特征。即使是在同一城市的不同地区，因为地区功能的不同，加上城市规模的变化，空气质量也存在明显差异性。同一地区在不同的时间段得到检测结果也是不同，这些都造成城市空气污染的不均匀。值得一提的是，无论是哪个城市，工业区的空气污染指数明显高于城市其他分布区域，另外在人口密集区、交通繁忙的低端，空气污染的指数也是相对较高的。

3、结语

空气污染指数范文篇2

关键词空气质量；分布特征；污染指数预报

中图分类号P4文献标识码A文章编号1674-6708（2013）98-0125-02

0引言

随着经济社会的快速发展，空气污染问题越来越受到人们的广泛关注。近年来，空气质量监测和预报业务也在各省份蓬勃开展。2012年我国省会城市和直辖市开始监测PM2.5。朱永强[1]分析了数值模式预报、统计预报和综合经验预报等三种空气质量预报方法的优势和不足。众多学者运用上述方法分析研究了我国多个城市的空气质量分布特征、空气质量与气象因子的关系、污染过程的气象机理等[2-7]。河北省政府近年来采取了多种空气污染防治措施，空气污染得到了有效缓解。然而，2012年冬季至2013年初春，河北省多地受到持续性雾霾天气的影响，造成严重的空气污染。因此分析气象条件与空气质量的相关关系，建立基于气象条件的空气质量预报模型，提高空气质量预报的准确性显得尤为重要。

1资料来源

利用河北省环境监测中心站监测的2003年1月～2012年12月河北省十一个地级市逐日的空气污染指数（API）实况资料。空气质量日报监测周期为24h，数据监测周期起止时间为前一日12：00至当日12：00。空气污染等级划分参照环境保护部2008年的《城市空气质量日报和预报技术规定》。

2结果分析

2.1近10a河北省空气质量总体分布特征

统计河北省十一个地市2003年1月～2012年12月共十年的空气质量实况监测资料，有效样本数为40099个，分析发现，除空气质量级别为Ⅰ级不计首要污染物外，河北省各大城市的首要空气污染物均为可吸入颗粒物和二氧化硫，其中可吸入颗粒物为首要污染物的日数占样本总数的64.7%，二氧化硫为首要污染物的日数占样本总数的17.5%。全省空气质量以Ⅱ级良为主，占67.3%，其次是Ⅰ级优和Ⅲ级轻度污染，分别占样本总数的17.8%和14.4%，Ⅳ级中度污染和Ⅴ级重污染日数共占样本总数的0.5%。

2.2空间分布特征

河北省各地市空气质量具有明显的空间分布特征。通过对2003年1月～2012年12月共十年资料统计发现河北省空气质量大体呈北部好于南部、沿海好于内陆的特征。处于省北部的张家口和承德两个城市空气质量级别为Ⅰ级的日数最多，均达到1200d以上，其次是秦皇岛和廊坊，重工业较为集中的唐山市和省会石家庄最少。优、良等级总日数最多的为处于沿海地区的秦皇岛，达3528d，保定、唐山、张家口、廊坊、邯郸、承德也都达到3000d以上，其他地市在2900d～3000d之间。轻度污染及以上等级的日数属秦皇岛市最少，仅有118d，其次是廊坊。石家庄、邢台、邯郸几个城市轻度污染及以上等级的日数较多，尤其是石家庄，重污染日达14d，属于污染极为严重的城市。从各地市首要污染物的日数分布图（图1）可见，张家口、承德两个城市的首要污染物为二氧化硫，以二氧化硫为首要污染物的日数占样本总数的50%以上，其他城市的首要污染物以可吸入颗粒物为主。

2.3季节变化

曲晓黎等[7]指出，雾霾天气多、燃煤取暖等因素是造成石家庄市冬季污染严重的主要原因，春季局地的扬沙或沙尘的远程输送也容易使空气质量变差。本文分析发现，对于整个河北省而言，空气质量的季节分布特征与石家庄市空气质量的季节分布特征一致，均是夏季最好，秋季次之，冬季最差。图2可见，夏季空气质量为优良等级的日数最多，占夏季总样本数的98.4%，轻度、中度污染日数所占比例仅为1.6%，没有重污染日。而冬季，重污染日数最多，年平均达1.8d，优良等级空气质量日数所占比例为62.3%，轻度、中度污染日数所占比例高达37.6%。

2.4年变化

2003年～2012年，全省空气质量等级为Ⅰ级的日数呈逐年增多的趋势（表略），2012年十一个城市空气质量为Ⅰ级的总日数为2003年的3倍多。近10a空气质量等级为Ⅱ级的日数年变化趋势不明显，但是可见2005-2009年Ⅱ级日数最多，都在2800d以上。轻度及以上污染日总数明显减少，尤其是Ⅲ级空气污染日数从2003年的1236d减少到2012年的235d。从各地市2003-2012年各空气质量级别分布日数表（表略）也可发现同样的年变化规律，Ⅰ级、Ⅱ级等级日数逐年增多，Ⅲ级以上污染等级日数明显减少。

石家庄市空气质量为Ⅰ级的日数由2003年的2d增加到2012年的60d，增加的幅度最大，其他城市也都相应增加，张家口2012年空气质量为Ⅰ级的日数高达190d。由此可见，随着全省对空气污染治理力度的逐渐加大，河北省近10a空气质量明显好转。

2.5空气污染指数预报模型

分析发现，空气污染指数与能见度、降水量、露点温度、风速、气温呈负相关，其中与能见度呈最为显著的负相关关系，相关系数为-0.54，其次是降水量和露点温度，相关系数分别为-0.31和-0.28。与相对湿度呈较为显著的正相关，相关系数为0.41。因此选择2003-2011年的32175个有效空气污染指数和前一日的能见度、降水量、露点温度、相对湿度等四种地面气象观测资料，建立空气污染指数的气象学预报模型，见公式（1），模型的复相关系数为0.64，通过了公式（2）信度为0.001的F检验。运用2012年河北省十一个地级市空气质量监测实况共3960个样本对预报模型进行实际应用检验发现，预报等级与实际监测等级相差1个等级以内的占72%，相差2个等级的占25.8%，相差3个等级以上的仅有87个样本。同时发现模型对空气质量等级为Ⅱ级良和Ⅲ级轻度污染的预报效果最好，对于Ⅳ级中度污染的预报效果稍差。说明该预报模型的准确率超过了70%，可应用于日常空气质量预报业务。

3结论与讨论

1）河北省十一个地级市空气质量等级以Ⅱ级良为主，近10a空气质量呈明显好转趋势，中度污染和重污染日数共181d，逐年减少。首要污染物为可吸入颗粒物和二氧化硫。全省空气质量大体呈北部好于南部、沿海好于内陆的空间分布特征。空气质量等级夏季最好，冬季最差；

2）空气污染指数与能见度、降水量、露点温度、相对湿度等气象要素有较好的相关关系，可以运用上述气象因子为自变量，通过多元回归方法建立空气污染指数的气象学预报模型；

3）本文仅研究了河北省空气质量的分布特征和空气污染指数的气象学预报模型，对于首要污染物与气象条件的关系及其预报方法有待进一步研究。

参考文献

[1]朱玉强.几种空气质量预报方法的预报效果对比分析[J].气象，2004，30（10）：30-32.

[2]付宗钰，季崇萍.气象条件对奥运测试赛机动车限行期间空气质量的影响[J].气象，2008，34（s1）：274-278.

[3]刘彩霞，边玮瓅.天津市空气质量与气象因子相关分析[J].中国环境监测，2007，23（5）：63-65.

[4]朱玉周，刘和平，郭雪峰，等.郑州市空气质量状况及冬季持续污染过程的气象机理分析[J].气象与环境科学，2009，32（3）：47-50.

[5]王宗涛，余卫东，董博，等.商丘市空气质量统计预报方法[J].气象与环境科学，2006（4）：44-45.