北京地区PM10和PM25质量浓度的变化特征

CA
最大值 B
CA
标准偏差 B
CA
全部样本 数 B5 %4% %4%
超标日 数 B5 7F GE
超标日数占全部样本数的 平均值 B D 7G $ H GI $ A
E7D 置信度 B （! ・ # )C A） %I $ 4 %6 $ A
（! ・ ・ ・ # ) ）（ # ) ）（ # ) ） ! ! （ ） 23 %FG=G H76 $ G EA $E %4 ! （ ） 23 %44 $ 4 A44 $ H GH $4 6=7 !
&’( )*++ ,-.,(./0*/"-.+ -1 23%4 *.5 236 $7
表 ! %$$( 年 !—) 月 "#!$ ， "#%&’ 的参数统计 &*89( %
平均值 B
CA
:;))*0< -1 23%4 *.5 236=7 10-) >*.;*0< /- ?@0"9 644A
超标日平均质量 ・ 浓度（ B! # ) 6H4 $ G %A4 $ 4
!"#$#%&’$()&(%) *+ ,#)) !*-%’-&$#&(*- .#$(#&(*-) *+ /,’" #-0 /,! * / (- 1’(2(-3 4$’#
! ，56 >?:@’ ，ABC D89:@’ ，A4EF 38:’ ，GHC 789:;@9:@’ ，IC H98;J=:’ 56 789:;<=9’，
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小时质量浓度分别为其小时平均质量浓度的 !"#， $"% 倍。 &’%( ， &’#"$ 质量浓度的日变化曲线如图 #。
A
#B)A 。 H 月份 23%4 ， 236 $7 的质量浓度相对较高， A44=H ! 分别为 64F=6， 过去几年， 北京在 A， %%4=6 ! #B)A 。 H 月份 多有强沙尘出现， 导致颗粒物浓度明显增加。而 644A 年 H 月没有强沙尘出现， 23%4 ， 236 $7 的高值现象主要是 由于天气干燥、 多风、 地面植被等原因引起的。H 月份 （表 6） 并 23%4 ， 236 $7 的超标日数占本月样本数的比例 不是最高， 分别为 G%=7D 和 GE=6D ， 介于 6， A 月份之 间。但是， 说 H 月份 23%4 和 236 $7 的质量浓度却较高， 明春季干燥的气候条件易导致颗粒物的污染加重。 %&% 23%4 ， 236=7 质量浓度的日变化 基于高时间分辨率的 &JN3 方法， 可以得到 23%4 ， 为较好地分析颗粒物的变 236=7 逐小时的质量浓度值， 化提供了方便。 23%4 ， 其最大 236=7 的日变化范围较大，
（’ * KL8J8:@ .=:8M8N9O B:P8Q?:RL:S9O .?:8S?Q8:@ TL:SLQ， KL8J8:@ ’"""))， T<8:9； ! * 4:<=8 C:US8S=SL ?V WNS8MU 9:X Y8:L .LM<9:8MU， T4G， HLVL8 !#""#’， T<8:9） ()*+,-.+：><L R?:8S?Q8:@ QLU=OSU ?V -.’" 9:X -.! */ 8: KL8J8:@ M8SZ 9QL9 VQ?R 79:=9QZ ’, S? 4NQ8O #"， !""# U<?[LX S<9S S<LZ P9Q8LX U8R8O9QOZ 9:X [LQL [LOO M?QQLO9SLX， 9OS<?=@< S<LZ <9X [8XL P9Q89S8?:U 8: M?:ML:SQ9S8?:* -.’" 9:X -.! */ <9X 9 U8R8O9Q X8=Q:9O P9Q89S8?: [8S< S[? NL9\U 8: S<L X9Z* ><L 9PLQ9@L Q9S8? ?V -.! */ S? -.’" [9U /, * ,1 V?Q S<L [<?OL M9RN98@:， 8:X8M9S8:@ S<9S -.! */ <9X 9 O9Q@LQ N9QS S<9: ?S<LQ U8]L N9QS8MOLU 8: -.’" * （-.’" ） ； （-.! */ ） ；X?=^OL;NL9\ /01 23,4*： ! !
月份 %月 6月 A月 H月 各月样本 数 B5 %G 6I A% 6G 平均值 B （! ・ # )C A） %A%=F %F7 $ % %FH $ I 64F $ 6 范围 B （ ・ # )C A） ! 7%=H L 6I6=4 H% $ 4 L AHH $ 4 %I $ A L H76 $ G 74 $ 4 L H6G $ I
K-)@*0"+-. -1 23%4 *.5 236=7 10-) >*.;*0< /- ?@0"9 644A
（23%4 ） ! 超标日数 B5 G %I %F %G 超标日数占本月样 本数比例 B D AF=7 GH $ A 7H $ I G% $ 7 平均值 B 范围 B （236=7 ） ! 超标日数 B5 E %E 6A %I 超标日数占本月样 本数比例 B D 7G=A GF $ E FH $ 6 GE $ 6
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结果与讨论
-.’" ， -.!+/ 质量浓度随时间的变化
膜称重法分析， 这种方法可通过样品的实验室分析获 得其化学成分。笔者采用高时间分辨率的 >BW. 方 法， 对北京地区的 -.’" ， 实时的测 -.!+/ 进行了连续、 量， 并对它们的质量浓度变化特征进行了分析。
将 !""# $ "’ $ ’,—") $ #" 期间测量的 ! （ -.’" ） ， （ -.!+/ ） 小时平均值转换成日平均值， 共 ’"’ 个样本， ! 并将其随时间的变化做图， 如图 ’。由图 ’ 可以看出， 但在整体变化趋 -.’" ， -.!+/ 质量浓度的变化幅度较大， 势上没有明显的差异， 有很好的相关性。为了便于理 解 -.’" ， 将它们的统计参数列 -.!+/ 的 污 染 特 征， 于表 ’。 从表 ’ 可以 看 出， !""# $ "’ $ ’,—") $ #" -.’" ，
）
236 $7 的最大日均浓度分别是它们日均浓度平均值的 （ 23%4 ） 二级标准 （日均质量浓 6=7G 和 A=44 倍。如按! 来比较， （ 23%4 ） 超标日数占全部样 度值 4=%7 )#B) ） !
A
标日数占全部样本数的 GI=AD ， 日均质量浓度超过标 准 4=7H 倍。可见北京 23%4 ， 236=7 的污染都比较严重。 受污染排放和气象条件等多种因素的影响， 不同 的月份之间存在着明显的差异。现将 644A 年 %—H 月 （ 23%4 ） ， （ 236=7 ） 的统计参数列于表 6。 ! ! 23%4 ， 236 $7 的月均质量浓度按高低顺序排列为：
（! ・ ・ # # )C A） （ )C A） ! FI=E %6=F L %F%=7 %4% $ 4 %4% $ F %%4 $ 6 7 $ 4 L 6A7 $ G 7 $ 4 L A44 $ H %I $ A L 67A $ 4
Байду номын сангаас
H 月 M 6 月和 A 月 M % 月。% 月份 23%4 ， 236 $7 的月均质 它们的超标日 量浓度最低， 分别为 %A%=F， FI=E ! #B)A ， 也比整个实验的平均值 数占本月样本数的比例 （表 6） （表 %） 低， 分别为 AF=7D 和 7G=AD 。其污染水平相对 较低的原因是因为在 % 月份有几次大范围降雪和大 风， 使得天气条件有利于颗粒物扩散。北京冬季经常 受外来冷空气的影响， 很容易将逆温层破坏， 所以这时 候的颗粒物污染水平往往较低。6 月份 23%4 ， 236 $7 的 月均质量浓度分别为 %F7=%， %4%=4 ! #B)A 。A 月份分别 为 %FH=I， %4%=F ! #B) 。这 6 个月 23%4 ， 236 $7 的污染水
北京地区 !"#$ 和 !"%&’ 质量浓度的变化特征
! 于建华’， ，虞 统’ ，魏 强’ ，王 欣’ ，时建纲’ ，李海军’
（’ * 北京市环境保护监测中心， 北京
安徽 合肥 ’"""))；!+ 中国科学院 安徽光学精密机械研究所，
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摘要：北京市区 !""# $ "’ $ ’,—") $ #"-.’" 和 -.!+/ 的监测结果表明， 虽然 ! （ -.’" ） ， （ -.!+/ ） 的变化幅度较大， 但是其变化趋势非常相似。 -.’" ， ! （ -.!+/ ） （ -.’" ） 的平 均值 为 /,+,1 ， 说明 可 吸 入颗 粒 物 （ -.’" ） 中细 粒 子 （ -.!+/ ） 的 含 量 大于 粗 粒子 -.!+/ 质量浓度的日变化呈双峰特征分布。 0 ! ! （-.!+/ 2 ’" ） 。 （-.’" ） ； （-.!+/ ） ；双峰 关键词： ! ! 中图分类号： 3%#’+"! 文献标识码： 4 文章编号：’""’ $ ,(!( （!"")） "’ $ "")/ $ "#