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user: 3. PM 2.5 和PM 10 日平均浓度影响因素分析 引起PM 2.5 和PM 10 日平均浓度变化的因素很多，如天气因素、人类活动、其它空气污染物浓度等等。本文期望通过联立方程的方法建立可吸入颗粒物浓度与天气因素以及其它空气污染物浓度的模型，以探究它们之间的关系。 3.1. 影响因素分析 1) 天气因素的影响 在昆明市362天的天气数据中，有45种天气情况。其中103天为晴天，53天多云，52天为阵雨，22天为晴转多云天气，13天出现多云转晴，14天天气为多云转阵雨，10天天气多云转小雨等。本文就出现10次及以上频次的主要天气所在日的PM 2.5 和PM 10 日平均浓度情况进行非参数Kruskal-Wallis单因素方差分析得到P值分别为1.544 × 10 −10 ，7.145 × 10 −12 ，都拒绝了原假设，由此可知PM 2.5 、PM 10 的日平均浓度会因为天气情况的不同而有所不同。 运用多重比较可知多云转晴与多云转小雨、晴转多云、晴天天气的PM 2.5 日平均浓度差别较小，多云转小雨与晴转多云、晴天天气有着相近的PM 2.5 日平均浓度，其它天气情形的PM 2.5 日平均浓度则有明显的差距。同样由PM 10 浓度在不同天气下的多重比较结果可以看出，多云转晴、多云转小雨、晴天这三种天气下的PM 10 日平均浓度相差不大，晴转多云天气、多云转晴、多云转小雨天气的PM 10 日平均浓度差距较小，小雨天气和小雨转阵雨天气的PM 10 日平均浓度差异不显著，其它天气情况下PM 10 浓度差异明显。 通过以上分析可知，天气情况确实是PM 2.5 和PM 10 日平均浓度变化的一个重要因素。然而天气情况又是由各种复杂的气象特征组成的，我们希望通过一些具体的气象指标来实现对天气情况的更准确描述，本文从weather underground网站找到了昆明市2014年每天的平均气温、平均露点、平均风速、平均相对湿度和平均能见度这些指标。 2) 其它空气污染物的影响 PM 2.5 和PM 10 中部分来自于直接排放的污染源，比如烟囱与车辆。其它则是由空气中氮氧化物、硫氧化物、挥发性有机化合物及其它化合物互相作用形成的细小颗粒物，它们的化学和物理组成依气候、地点、一年中的季节不同而变化很大。可见PM 2.5 和PM 10 日平均浓度与其它空气污染物(一氧化碳、二氧化硫、二氧化氮)的浓度也有着密切联系。 3.2. 联立方程 联立方程模型就是由两个或两个以上的相互关联的单一方程所构成的系统。在联立方程模型中，其描述的系统中有多少个因果关系，对应就有多少个方程，每个单一方程都描述了变量间的一个因果关系。由于联立方程涉及的变量和阐述的关系较多，所以能够较为全面地反映系统的内在运作规律。本文引入联合方程模型，希望通过该方法来有效地把握可吸入颗粒物、可入肺颗粒物浓度与其它空气污染物浓度、天气指标值之间的系统关系。 由前人总结的理论经验可知，PM 2.5 和PM 10 的浓度受其它空气污染物浓度和气象因素影响，同时某些气象因素的变化又在一定程度上会受到PM 2.5 和PM 10 浓度的影响。前文的分析说明昆明市PM 2.5 和PM 10 的浓度存在时节效应，且2014年的气象指标也呈现出春冬季节相似、夏秋季节相近的特点。因此，下文在构建联立方程模型时，分成春冬季节和夏秋季节分别讨论。 1) 春冬季节联立方程的建立 春冬季节联立方程模型主要设定有4个方程，11个变量，包括个7外生变量和4个内生变量。四个方程为：第一，可入肺颗粒物(PM 2.5 )日平均浓度方程；第二，可吸入颗粒物(PM 10 )日平均浓度方程；第三，露点方程；第四，能见度方程。由此构建的联立方程如下： 模型中变量的说明如下： a) 内生变量。PM 2.5 为每天可入肺颗粒日平均浓度；PM 10 为每天可吸入颗粒日平均浓度；AL为每天平均露点；V为每天平均能见度。 b) 外生变量。CO为每天一氧化碳日平均浓度；SO 2 为每天二氧化硫日平均浓度；NO 2 为每天二氧化氮日平均浓度；AW为每天平均相对湿度；AT为每天平均气温；WIND为每天平均风速。 2) 春冬季节联立方程模型的结果分析 利用Eviews软件，使用系统估计方法中的广义矩法(GMM)进行参数估计，结果如下： a) PM 2.5 日平均浓度方程 由PM 2.5 与PM 10 的定义可知，它们是部分与整体的关系。虽然两者之间的相关程度很高，但PM 2.5 日平均浓度方程没有引入PM 10 ，原因在于为避免多重共线性而导致其它变量不显著的情况。由方程的拟合优度及调整后拟合优度可知，该方程拟合效果较好，方程能够解释可入肺颗粒物浓度的82%以上的信息。DW值在2附近，故可知利用AR(1)模型已经对方程中残差自相关问题进行了调解，且系数都是高度显著的，因此整体来看，方程较优。 ① 空气污染物的影响 从空气污染物之间的影响来看，PM 2.5 与CO、NO 2 的日平均浓度是同方向变动的，而SO 2 则与PM 2.5 的日平均浓度呈反向变动。 引起PM 2.5 与CO、NO 2 的日平均浓度同增减的原因可能在于：一、人类活动向大气排放的颗粒物过程可以产生大量的2.5 µm的同时还排放大量的SO 2 、NOx、HC等气体，例如燃烧石化燃料、荒漠化土地、焚烧农作物秸秆、森林火灾及工农业生产过程等；二、硫和氮的氧化物可以转化形成PM 2.5 ，有研究表明，在城市空气环境中，直接排放的PM 2.5 量比氮氧化物、二氧化硫和挥发性有机物等气态前体物转化产生的PM 2.5 量要低，后者是PM 2.5 污染的主要来源。值得一提的是，方程中SO 2 的系数是负的，PM 2.5 步入人们的视野不久，人们对SO 2 的预防和整治意识比其更强；在人为因素的强力干预和硫、氮的氧化物转化为PM 2.5 现象普遍发生的情况下，很可能出现SO 2 下降而PM 2.5 上升的情形。从观测到的数据所呈现的规律来看，CO日平均浓度每增加1 mg/m 3 ，PM 2.5 日平均浓度会增加16.11642 μg/m 3 ；NO 2 日平均浓度增加1 μg/m 3 ，PM 2.5 日平均浓度会增加0.868227 μg/m 3 。 ② 天气因素的影响 从春冬天气因素对PM 2.5 日平均浓度的影响来看，露点、能见度、风速对PM 2.5 日平均浓度都有反方向作用，而平均温度则表现出了正向影响。 露点，气象学中是指在固定气压之下，空气中所含的气态水达到饱和而凝结成液态水所需要降至的温度。透过露点可以知道空气中的水汽含量，因而露点是一项绝对湿度的指标，该指标值越高空气中水汽含量就越高。春冬季节昆明空气干燥，大气中水汽含量低，这时日平均露点越低，则空气水汽越少，越不利于细颗粒物在云层内被水汽吸附，因而形成云和雨滴的凝结核的难度加大，造成降雨的机率越少，颗粒物被雨水冲刷清除的概率愈低，因而PM 2.5 的日平均浓度就要越高。 能见度作为一个气象指标，同时也是一种天气现象，其是由多种因素导致的，考虑到引起能见度变动的因素，能见度可以作为一个复合指标来产生对PM 2.5 的影响。日平均能见度越高，说明大气的透明度越好，此时PM 2.5 日平均浓度则越低。 颗粒物在风的作用下能传输到整个城市；大气层的水平方向上的稀释、扩散作用会随着风速的增加而增强，因而污染物浓度会降低；当达到一定程度时，扬尘作用会因为地表颗粒物被吹起而显得十分明显。从昆明的具体情况来看，春冬季节风速相对较大，风速对PM 2.5 日平均浓度起负向作用。风速越大，颗粒物越容易扩散，颗粒物浓度将越低；反之，则扩散能力越低，易于颗粒物的局部地区堆积，使PM 2.5 日平均浓度增高，造成污染。 春冬季节夜晚温度较低，此时如果平均温度越高，则说明白天温度越高，这样昼夜温差就越大，越容易在夜晚或早上形成贴地逆温层。大气层上部有着较高的温度，近地面则有着较低的温度。此时，大气层停滞，地面风力微弱，导致近地面颗粒物聚集，从而导致其浓度较高。 b) PM 10 日平均浓度方程 PM 10 日平均浓度方程拟合效果较好，方程能够解释可入肺颗粒物日平均浓度的84%以上的信息；利用AR(1)模型使得DW值接近2，经过调整后的方程不存在残差自相关问题；方程各个系数都是高度显著的，因此方程较优。 ① 空气污染物的影响 从空气污染物之间的影响来看，PM 10 与CO、NO 2 是同方向变动的，即它们有同增减的趋势。从观测到的数据所呈现的规律来看，CO日平均浓度每增加1 μg/m 3 ，PM 10 日平均浓度会增加12.82602 μg/m 3 ；NO 2 日平均浓度每增加1 μg/m 3 ，PM 10 日平均浓度会增加1.684869 μg/m 3 。与同一时间的PM 2.5 浓度模型不同的是，PM 10 与SO 2 之间的关系不显著，其原因很可能在于大气中多种相互作用已经找不出PM 10 与SO 2 之间的明确关系。 ② 天气因素的影响 从春冬季天气因素对PM 10 浓度的影响来看，平均露点、平均风速、平均能见度对PM 10 的日平均浓度都有反方向作用，而日平均温度则表现出了正向影响。日平均露点、日平均能见度、日平均风速和日平均温度对PM 10 日平均浓度的影响与它们对PM 2.5 日平均浓度的影响类似。 c) 平均露点方程 平均露点方程拟合效果较好，方程能够解释平均露点的96%以上的信息。DW值与2的差值不大，成功解决了方程的残差自相关问题。变量对应系数都是显著的。综合来看，方程很好。 空气的平均露点随着日平均温度的升高而升高，也伴随着空气的相对湿度的增加而增加。空气温度越高，其平均露点越高，空气湿度越大其平均露点也越高。 d) 平均能见度方程 方程能够解释平均能见度的71%以上的信息。利用AR(1)模型已经调解了方程中残差自相关问题，方程系数都显著。大气范围非常广泛，影响能见度的因素繁多，模型的拟合优度效果还是不错的。 平均能见度受PM 2.5 日平均浓度、平均相对湿度和平均温度的负向影响。显然当空气中PM 2.5 的日平均浓度越高时，大气的能见度越低；而平均相对湿度越高，空气中水分含量越高，大气透明度则会越低，故平均能见度也越低。由前文知，春冬季节平均温度越高，昼夜温差越大，通过对大气结构造成影响，形成逆温层越容易，空气对流越不通畅，因而使得平均能见度越低。 3) 夏秋季联立方程的建立 类似春冬季联立方程，夏秋季联立方程也包含四个方程：可入肺颗粒物(PM 2.5 )日平均浓度方程，可吸入颗粒物(PM 10 )日平均浓度方程，露点方程，能见度方程。如下： 4) 夏秋季节联立方程模型的结果分析 利用Eviews软件，使用系统估计方法中的广义矩法对联合方程模型的参数进行估计，结果如下： a) PM 2.5 日平均浓度方程 方程的拟合优度及调整后拟合优度都在83%以上，可入肺颗粒物浓度方程拟合效果较好。由DW值可知方程不存在自相关问题，各个系数检验都是高度显著的。因此总体上，方程较优。 ① 空气污染物的影响 从夏秋季空气污染物相互之间的影响来看，PM 2.5 与CO、NO 2 是同方向变动的，即它们有同增减的趋势，与SO 2 是反方向变动的。从方程的系数来看，CO日平均浓度增加1 mg/m 3 ，PM 2.5 日平均浓度会增加4.956985 μg/m 3 ；NO 2 日平均浓度增加1 μg/m 3 ，PM 2.5 日平均浓度会增加0.856097 μg/m 3 ；SO 2 日平均浓度增加1 μg/m 3 ，PM 2.5 日平均浓度可能减少0.174144 μg/m 3 。 ② 天气因素的影响 从夏秋季天气因素对PM 2.5 日平均浓度的影响来看，平均露点、平均能见度对PM 2.5 日平均浓度都有反方向作用，而平均温度对PM 2.5 日平均浓度有正方向作用。夏秋季与春冬季PM 2.5 日平均浓度模型差异不大，但由于夏秋季节昆明风速较小，故风速变量对夏秋季节的PM 2.5 日平均浓度影响不大。 b) PM 10 日平均浓度方程 可吸入颗粒物浓度方程拟合效果较好，方程能够解释可吸入颗粒物日平均浓度的88%以上的信息；DW值在2附近，利用AR(1)模型已经调解了方程中残差自相关问题，且系数都是显著的；说明方程较优。 ① 空气污染物的影响 从空气污染物相互之间的影响来看，PM 10 与CO、NO 2 有同增减的趋势。从方程的系数来看，CO日平均浓度每增加1 mg/m 3 ，PM 10 日平均浓度会增加13.0698 μg/m 3 ；NO 2 日平均浓度每增加1 μg/m 3 ，PM 10 日平均浓度会增加1.609751 μg/m 3 。 ② 天气因素的影响 从夏秋季节天气因素对PM 10 浓度的影响来看，露点、相对湿度、能见度对PM 10 的日平均浓度都有反向作用，平均温度对PM 10 日平均浓度有正向作用。露点、能见度和温度对PM 10 的影响类似于它们对PM 2.5 的影响。与夏秋季PM 2.5 日平均浓度方程不同的是，夏秋季PM 10 日平均浓度受到相对湿度的显著影响，昆明夏秋季节降雨充沛，相对湿度越大，形成降雨的可能性越高，降雨对空气中PM 10 有非常明显的消除效果，可见相对湿度越大，PM 10 浓度越低；夏秋季节的风速对PM 10 影响较小。 c) 露点方程 露点方程能够解释因变量的96%以上的信息，拟合效果很好。DW为2.255816，说明AR(1)模型已经消除了方程中残差自相关问题，而方程又有显著的系数。因此整体来看，方程较优。夏秋季露点方程与春冬季露点方程结构没有变化，仅有系数上的小变动。 d) 能见度方程 能见度方程能够解释可入肺颗粒物浓度的70%以上的信息。由DW检验知方程残差不存在自相关问题，且方程系数都是显著的。由于大气范围广泛，而影响能见度的因素又非常繁多，建立的模型的拟合优度效果还是不错的。 夏秋季能见度方程与春冬季能见度方程的区别在于，夏秋季能见度方程没有引入平均温度变量，原因在于夏秋季温度相对稳定，趋于相对较高的温度水平，对能见度影响不明显。