南京地区降水对PM2.5的影响分析开题报告

2022-01-17 11:01

全文总字数：4389字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

我国作为世界人口第一大国，目前正处于经济发展的高速时期，随着人口的扩张与城市工业化等发展，对能源的需求越来越大，产生的环境污染方面日益增加，尤其在空气污染方面愈发突出，而在各项空气污染指标中，颗粒物污染尤其显著，是导致雾霾的重要因素。

其中，细颗粒物就是人们常说的PM_2.5_，指环境空气中空气动力学当量直径小于等于2.5微米的颗粒物。它能较长时间悬浮于空气中，其在空气中含量浓度越高，就代表空气污染越严重。有研究表明，细颗粒物总量在大气中悬浮颗粒物总量中占比在快速上升。由于PM_2.5的组成复杂、直径较小质量较轻、来源较为广泛、在空气中滞留时间长，容易富集有毒物质。于是更容易通过呼吸道进入人体，对人体造成危害，引发各种疾病：呼吸道疾病、心脑血管疾病等。相关数据表明，人类长期暴露在PM_2.5质量浓度值 10μg/m³以上时，死亡率便会上升；具体表现为，PM_2.5质量浓度每上升 10μg/m³，人类死亡率会相应上升约 4%，心肺疾病死亡率上升约 6%，肺癌死亡率则上升约 8%^[1]。因此，我国对PM_2.5的问题方面十分重视，不同地区的学者对其来源、构成、监测、控制以及预测等方面做了一定量的研究。有研究显示，城市空气质量的好坏与气象条件因素的关系十分密切，其中一项最重要的因素就是降水，自然降水能够引起污染物的湿沉降，通俗来说就是降水能够对空气污染物起到清除和冲刷的作用。

南京，江苏省会、南京都市圈核心城市，是长江三角洲唯一的特大城市，也是典型的工业城市。南京属北亚热带湿润气候，四季分明，雨水充沛。常年平均降雨117天，平均降雨量1106.5毫米。随着该区域经济不断增长，工业化污染排放、车辆污染物排放增加，PM_2.5成为造成大气污染的主要污染物。于是，在大力治理污染的条件下，南京地区频繁且大量的降水对大气中的细微颗粒有何种程度的清除和抑制作用，能否通过降水对未来的空气质量进行预测等等，成为了需要关注的问题。通过此次研究，在分析南京市空气质量特征的同时，得出不同时间、不同特征的降水对PM_2.5的影响结论，建立模型预测南京市降水后的空气质量，提供理论依据辅助相关部门作出决策。

国内外研究现状

通过监测的PM_2.5浓度和降水数据分析降雨对PM_2.5的影响是研究气象要素对PM_2.5影响的一个方面。其中，由于降水时间的长短和降水强度的不同对PM_2.5的浓度变化有不一样的影响，并且在研究过程中也常常结合其他气象因素例如风速，气压等进行分析。因此，降水对PM_2.5的影响是一个较为复杂的问题。

国内，我国安林昌^[2]等利用广州市2001~2004年的降水数据和PM₁₀监测数据进行分析，得出不同等级降水对PM₁₀均有一定的清除作用；

程念亮^[3]等利用在西安世园会召开期间的气象资料同PM₁₀指数进行简单相关分析，得出降水对PM₁₀有一定的清洗作用；

魏宸^[4]等对南昌市新城区的降水数据分段采样，并对降水期间的大气颗粒物进行了同步采样，得出大气颗粒物中的SO₄^2-、NO_3-随降水的持续浓度逐渐减少，在降水初期大气颗粒物浓度降低幅度很大，随降水的持续降低幅度变缓，雨后又由于新的污染物生成而浓度又开始上升；

汤天然^[5]等通过对2013年6月南京市逐日PM_2.5浓度数据以及同期降水数据，分析研究南京市夏季PM_2.5与气象条件变化间的关系，得出风速较小时，降水不能有效降低当日的PM_2.5浓度，而风速较大时，降水对污染物的湿沉降作用促进了PM_2.5浓度的降低；

倪岩^[6]等通过对北京市几次典型降水中大气中PM_2.5浓度变化进行分析，得出降水对PM_2.5有明显去除作用；

周彬^[7]等利用上海市2013年6月至2014年5月PM_2.5的月平均质量浓度和气象条件，研究了降水量与PM_2.5月平均质量浓度的相关性，得出降水会引发颗粒物沉降；

李芳^[8]等通过对西安市9月5-6日，9月16-18日的降水及PM_2.5浓度变化进行分析，得出降水初期或中期对PM_2.5中水溶性离子具有较好的去除效果，而在降水持续到一定程度时，去除效果变差；同时，她还对5月20日及6月14日等降水前和降水后三小时的PM_2.5浓度分别进行监测，发现降水对PM_2.5有很好的清除作用。

目前国内在降水对PM_2.5影响的研究可以说是很成熟并且侧重方向是多样的，但有些不足的是：没有结合研究区域的地理位置详细研究PM_2.5的组成及来源，仅仅流于数据表面；大多只关注与降水量对PM_2.5的清除作用，很少探究连续降水、不同季节的降水、降雨和降雪对PM_2.5有哪些不同的影响，没有关注到降水停止后的反弹特征；分析结果的表达仅限于复杂的计算系数以及不够直观的静态图像，非专业人员难以理解。

国外，Chate^[9]等研究表明吸湿粒子的冲刷系数是相对湿度的函数，要想达到同样的清除效果，环境湿度50%时所需的雨强为环境湿度 95%时所需雨强的2倍。

Bae^[9]等(2012)研究认为在相同雨强下雨滴谱的改变也对总清除率产生很大的影响。

Tie et al^[10]（2015）认为当污染源排放相对稳定时，气象条件是影响颗粒物浓度的重要因素，其中降水和风影响了颗粒物的湿清除过程和干清除过程，是维持大气中悬浮粒子源汇平衡、大气自清洁的重要过程。

Ikeuchi,Hiroaki^[11]发现PM_2.5通过降水从大气中清除PM_2.5而显著降低。在潜在降水模式的各种变化中，事件数的算术平均值和或降水持续时间的变化PM_2.5的减少比其标准差的变化更为影响。PM_2.5引起的健康风险将随着降水持续时间和发生率的减少而增加。

2. 研究的基本内容

（1）分析南京市降水和PM_2.5浓度的分布特征，以及两者之间的相关关系。

（2）从降水量、降水时长、降水前的PM_2.5浓度三个方面分析降水对降水过程中以及降水后空气中PM_2.5的清除效果，并建立相应的预测方程，通过分析连续降水引入反弹特征方程。

（3）分析南京市夏、冬两季降水对PM_2.5浓度的不同影响特征，分析南京市降水对PM_2.5浓度影响的时间特征。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

（1）、从全国空气质量实时发布平台（http://106.37.208.233:20035）获取长三角地区的主要城市环境监测国控站点的PM2.5浓度数据并且分析周边地区的PM_2.5浓度，将数据入库并分析得到PM_2.5浓度分布特征，用图表显示。

（2）、获取中国气象局地面观测的主要城市的站点降水数据，并利用空间插值获得范围内的降水数据。

（3）、日变化：对PM_2.5浓度特征进行分析，总结其变化特征以及原因。将降水前和降水清除过程后PM_2.5浓度变化率定义为清除率，建立相应的数学模型，根据清除率表示该地区的降水对大气污染的清除能力。并将结果用图表显示。

（4）、对于计算的结果进行分析，例如运用Arc Map软件中的工具Geostatistical Analyst 中的空间自相关分析或SPSSPearson的双变量相关分析等空间分析方法分析PM_2.5浓度与降水强度、降水时间等的相关性。以及进行降水停止后PM_2.5的反弹特征分析。

（5）、综合上述分析得出降水对长江三角区PM2.5影响的结论。

进度安排：

3月份进行数据收集与处理

4月上、中旬编写毕业论文初稿

4月下旬及5月上旬进行论文修改和完善

4. 参考文献

1、安林昌.华北地区两次降水天气过程对PM_2.5浓度影响分析[A]. 中国环境科学学会.2017中国环境科学学会科学与技术年会论文集（第一卷）[C].中国环境科学学会:中国环境科学学会,2017:9.

2、于彩霞,邓学良,石春娥,吴必文,翟菁,杨关盈,霍彦峰.降水和风对大气PM2.5、PM10的清除作用分析[J].环境科学学报,2018,38(12):4620-4629.

3、段莹, 吴战平, 张东海,等. 贵阳市降水对PM_2.5污染物湿清除作用[J]. 气象科技, 2016, 44(3):458-462.

4、李凯飞,张恒德,谢永华.降水对京津冀中南部PM₁₀和PM_2.5清除作用的分析[J].干旱区资源与环境,2019,33(03):69-74.

5、李芳. 西安市大气颗粒物PM_2.5污染特征及其与降水关系研究[D]. 西安建筑科技大学, 2012.

6、Haruki Higashino,Keiko Minami,Makoto Kataoka,ShinjiYamashita.Effect of precipitation/re-dissolution processes from thesupersaturated solution on the intestinal absorption of poorly water-solubledrugs[J].Asian Journal of Pharmaceutical Sciences,2016(01):68-69.

7、魏宸. 大气颗粒物中SO₄^2-、NO₃^-和气态SO₂、NO_x的分布特征与降雨清除[D].南昌大学,2017.

8、陈挚秋,王建力.2015年夏秋季重庆市大气颗粒物污染与降水的关系[J].三峡生态环境监测,2016,1(01):46-51.

9、Huiying Li,Xiaofeng Huang,Liming Cao,Yuhong Zhai,LiwuZeng,Lingyan He.Development of an on-line measurement system forwater-soluble organic matter in PM_(2.5) and its application inChina[J].Journal of Environmental Sciences,2018,69(07):33-40.

10、潘本锋, 赵熠琳, 李健军,等. 气象因素对大气中PM2.5的去除效应分析[J]. 环境科技, 2012, 25(6):41-44.

11、周彬. 降水对气溶胶颗粒物清除作用的初步分析[A]. 中国气象学会.第33届中国气象学会年会 S11 大气成分与天气、气候变化及环境影响[C].中国气象学会:中国气象学会,2016:4.

12、周广强, 高伟, 谷怡萱,等. WRF-Chem模式降水对上海PM_2.5预报的影响[J]. 环境科学学报, 2017(12):4476-4482.

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