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user: 3. 结果与讨论 3.1. 全省总体污染特征 AQI值是定量描述空气质量状况的一个无量纲化参数，利用计算AQI值可以明确一个区域空气污染总体特征。16个市区68个监测站点统计的AQI日均值显示，87.8%的记录数据低于III空气污染指数(即AQI < 150)，其中属于优良的空气质量状况占总AQI数据的64.3%，即反映了2015年第一季度安徽省整体空气质量良好，而23.5%的数据则反映了该季度安徽省主要城市空气质量属于轻度污染(即AQI值为101~150)；9.4%的AQI数据反映安徽省主要城市第一季度空气质量为中度污染；3.1%的数据揭示为重度污染；仅有2个记录数据揭示AQI值大于300，反映了严重污染。不同市区间AQI值亦存在差异，旅游城市如池州和黄山，空气质量达优的AQI值近40%。同时经济较为发达的城市如合肥、马鞍山和铜陵)以及淮河以北城市(淮北、蚌埠、淮南和宿州)等城市空气质量为IV和V级的比例明显增加(图1)。 3.2. 全省主要城市大气污染物的统计特征 获取的16个市区68个监测站点PM 2.5 、PM 10 、SO 2 、NO 2 、CO和O 3 的日均值浓度均符合对数正态分布(Kolmogorov-Smirnov，p值均大于0.01)，因此计算得到全省6种污染物日均值的算术均值浓度分别为68.7 ± 38.2 μg/m 3 ；94.5 ± 47.6 μg/m 3 ；25.6 ± 19.0 μg/m 3 ；30.1 ± 18.6 μg/m 3 ；1.23 ± 0.74 mg/m 3 和42.1± 24.8 μg/m 3 ，几何均值分别为57.7 μg/m 3 、82.8 μg/m 3 、19.7 μg/m 3 、25.0 μg/m 3 、1.00 mg/m 3 和35.1 μg/m 3 。(图2)我国2016年1月1日实施的新《环境空气质量标准》(GB3095-2012)中明确指出PM 2.5 、PM 10 、SO 2 、NO 2 、CO和O 3 的一级日均值浓度限值(24h均值浓度)分别为35 μg/m 3 、50 μg/m 3 、50 μg/m 3 、80 μg/m 3 、4 mg/m 3 和100 μg/m 3 ；则有80.6%的PM 2.5 日均值超过此一级限制，而83.3%的PM 10 日均值超过一级限制，而SO 2 、NO 2 、CO和O 3 日均值分别超过一级标准的数据分别占总记录数据的9.0%、2.5%、0.9%和2.7%。另外六种空气污染物(PM 2.5 、PM 10 、SO 2 、NO 2 、CO和O 3 )二级日均值限值则分别为75 μg/m 3 、150 μg/m 3 、150 μg/m 3 、80 μg/m 3 、4 mg/m 3 和160 μg/m 3 ，则有33.9%、13.0%、0.1%、2.45%、0.9%和0.2%的日均值记录数据分别超过它们的二级限值浓度。由此可见，2015年第一季度安徽省主要城市的大气污 图1. 安徽省主要城市2015年第一季度大气污染AQI污染级别比例 染以大气颗粒物污染为主。由于监测站点主要分布于居住商业交通混合区以及文化、工业和农村地区，这些区域适用于二级浓度限值。在此限值下，安徽大气污染主要以细颗粒物(PM 2.5 )为主要污染物，近三分之一的日均值浓度超过二级限制。《2015年安徽省环境状况公报》指出16个设区的市空气质量达标天数比例范围为67.1%(淮北)~94.7%(黄山)，首要污染物为细颗粒物 [ 18 ] 。 3.3. 时间变化特征 图3描述了2015年第一季度安徽省主要城市六种大气污染物日均值变化曲线，总体而言，除O 3 外其它污染物1月份浓度最高，并依次降低，3月份最低(图3)。统计结果显示1月份PM 2.5 浓度(83.4± 42.1 μg/m 3 )显著高于2月份(68.7 ± 38.0)和3月份(50.1 ± 24.1 μg/m 3 )(所有p均小于0.01)，且2月份亦显著高于 图2. 安徽省主要城市2015年第一季度PM 2.5 、PM 10 、SO 2 、NO 2 、CO和O 3 日均值统计分布特征 图3. 安徽省主要城市2015年第一季度PM 2.5 、PM 10 、SO 2 、NO 2 、CO和O 3 日均值时间变化特征 3月(p < 0.01)。1月份NO 2 浓度明显高于2月和3月份(p均小于0.01)，但2月份和3月份浓度无显著差异性(p = 0.57)，同时PM 10 、SO 2 和CO亦存在同样的时间变化特征。大气污染物的月份变化主要原因在于当时气象要素，1月至3月期间，安徽省气温逐渐回升，受东南风影响逐渐明显，降雨和风速亦逐渐增加。以合肥为例，2015年1月至3月，东南风为主导风向的日数分别为14、13和17天，风力小于3级的天数分别为25、17和10天，出现雨雪天数9、8和10天，并在3月份期间出现中到大雨天气 [ 19 ] 。因此随着风速和降雨增加，空气对流旺盛，大气扩散能力增强，易于污染物的消除和扩散 [ 15 ] [ 20 ] 。同时，研究结果亦揭示2015年第一季度安徽省主要城市大气颗粒物呈现两个波峰，第一个波峰期在2015年1月24~26日，第二次波峰则发生在2015年2月12~17日。1月24~26日为农历腊八节(1月27日星期二)前周末，出现了明显的大气颗粒物污染，这可能归于当地的祭祖活动 [ 21 ] 。而2月2月12~17日为2016年春节前(2月18日)，可能主要原因在于返乡春运机动车排放。SO 2 、NO 2 和CO呈现相似的时间变化特征，主要原因在于这些污染物在空气中不稳定，易于扩散和转化 [ 22 ] 。先前的研究揭示春节期间由于燃放烟花爆竹导致大气污染 [ 23 ] [ 24 ] ，但本研究中并未发现明显的烟花炮竹燃放影响。一方面是因为烟花爆竹燃放后可影响的时效范围有限 [ 25 ] ，同时安徽省是我国重要的劳动力输出大省，春节期间大量人口返乡，因此机动车排放明显增加 [ 26 ] 。另一方面，2015年2月18~27日，连续出现多天阴雨天气，大气湿度增加，加快大气污染物浓度下降，有效减轻大气污染状况 [ 27 ] 。 与其它污染物不同，O 3 在1月份中浓度最低，明显低于2月份和3月份(p值均小于0.01)，但2月份和3月份浓度无显著差异(p = 0.43)。同时O 3 浓度并未呈现明显的波峰与波谷，大致呈现波浪状。O 3 是大气光化学反应产物之一，其地面浓度与气象要素密切相关 [ 28 ] ，先前研究表明 [ 29 ] ，日间最高气温是影响地面高浓度O 3 的关键因素，而太阳辐射的贡献相对较小，地面风速影响最小，因此在高温、高湿和高辐射下容易产生高浓度O 3 。由于1月份气温最低，因此O 3 浓度最低，而2、3月份气温回升，导致高浓度O 3 。 3.4. 城市间变化规律 不同城市地理位置、社会经济发展和人口存在一定差异，因此大气污染程度不同。图4揭示了6种大气污染物在2015年第一季度中空间分布特征。结果显示合肥大气颗粒物污染最为严重，PM 2.5 和PM 10 季度均值分别为86.2和118 μg/m 3 ，其次淮北、马鞍山和铜陵市颗粒物污染亦较为严重，池州地区大气颗粒物污染最轻，PM 2.5 和PM 10 浓度分别为42.4和58.2 μg/m 3 。SO 2 污染最为严重的城市为铜陵，为48.0 μg/m 3 ，达到全省主要城市中最大值，其次宿州、亳州和阜阳等地污染亦较为严重，黄山地区SO 2 污染最轻。淮北市NO 2 污染最为严重，季度均值为42.0 μg/m 3 ，其次马鞍山、铜陵、蚌埠、亳州和阜阳等地区NO 2 污染亦较为严重，黄山地区其污染最轻。CO污染最为严重的城市为安庆，季度均值可达2.07 mg/m 3 ，铜陵、宣城和马鞍山等地区污染较为严重，黄山地区污染最轻。而宿州地区O 3 浓度最高，季度均值可达74.0 μg/m 3 ，明显高于其他地区，比如明显高于次污染区域如阜阳(56.9 μg/m 3 )、亳州(47.9 μg/m 3 )和蚌埠(46.9 μg/m 3 )。大气污染的空间差异性与当地社会经济发展和能源消耗息息相关，合肥是安徽省省会城市，人口密集，因此各种商业、餐饮和机动车排放是大气污染的重要因素，从而导致大气颗粒物污染最为严重。而铜陵、马鞍上、淮北以及淮河以北的蚌埠和阜阳地区，由于当地的工业活动和家庭取暖，燃煤排放可能对当地大气污染有明显影响 [ 15 ] 。但工业活动不同，导致的SO 2 污染和NO 2 污染不同。例如淮北以NO 2 污染为主，但铜陵地区则以SO 2 污染为主，因为淮北为典型的煤矿开采区，而铜陵则是安徽省重要的矿产开采地 [ 15 ] 。安庆地区有较高浓度CO可能与当地的石油化工生产有关 [ 30 ] 。 聚类分析结果显示安徽省16个主要城市可以归为两大类(图5)，第一类主要包括蚌埠、亳州、铜陵、阜阳、淮南、宿州、合肥、马鞍山和淮北，这些地方主要为淮河以北的城市或工业发展较为发达的城市 图4. 安徽省主要城市2015年第一季度PM 2.5 ，PM 10 ，SO 2 ，NO 2 ，CO和O 3 污染空间分布特征 图5. 大气污染物的空间聚类分析热图 以及人口密集的城市，其污染物以大气颗粒物、SO 2 和NO 2 污染为主。这些地区主要为燃煤取暖或工业生产，从而导致大气污染较为严重。第二类地区主要包括安庆、宣城、滁州、芜湖、六安、池州和黄山，这些地区经济发展相对缓慢，因此污染较轻，其中安庆和宣城的CO污染较为严重，可能与当地的石油工业有关。