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user: 4. 结果与讨论 4.1. 可吸入颗粒物污染特征 根据武汉、长沙、南昌、合肥的环境质量公报里记录的2015年6月至2016年5月PM 2.5 和PM 10 的日均值数据，计算出四个城市PM 2.5 浓度、PM 10 浓度的季节均值(表1)。四个城市PM 2.5 和PM 10 月均浓度最小值都出现在夏季，月均浓度最大值都出现在冬季。 Table 1 Concentrations of PM2.5 and PM10 in aerosols from Wuhan， Changsha， Nanchang and Hefei (unit: μg/m3 城市 颗粒物 2015年夏季 2015年秋季 2015年冬季 2016年春季 武汉 PM 2.5 38.83 ± 15.37 65.18 ± 27.02 130 ± 61.62 79.82 ± 39.98 PM 10 75.32 ± 32.95 90.74 ± 45.08 87.54 ± 25.66 74.73 ± 27.18 PM 2.5 /PM 10 1.9517 1.4748 0.7739 1.0046 长沙 PM 2.5 35.23 ± 17.55 53.03 ± 23.68 75.19 ± 38.24 50.54 ± 22.94 PM 10 55.04 ± 23.91 77.89 ± 36.78 91.42 ± 43.18 74.98 ± 34.47 PM 2.5 /PM 10 0.6411 0.7118 0.8672 0.6903 南昌 PM 2.5 26.13 ± 15.33 36.47 ± 21.22 62.09 ± 38.10 42 ± 27.27 PM 10 59.77 ± 30.72 66.11 ± 35.72 96.40 ± 50.30 79.1 ± 46.37 PM 2.5 /PM 10 0.4424 0.5579 0.6442 0.5347 合肥 PM 2.5 40.93 ± 19.33 57.93 ± 27.38 77.16 ± 41.54 60.60 ± 32.01 PM 10 68.64 ± 28.33 85.51 ± 40.36 97.13 ± 48.97 95.68 ± 47.33 PM 2.5 /PM 10 0.6009 0.7062 0.9075 0.7381 表1. 武汉、长沙、南昌、合肥气溶胶中PM 2.5 和PM 10 浓度值一览表(单位：μg/m 3 ) 就年平均值而言，除合肥市PM 10 高于武汉，其他城市的均值都低于武汉市。 就季节平均值而言，武汉市各季节PM 2.5 均值均高于长沙、南昌、合肥；武汉市PM 10 夏季和秋季浓度均值与三城市差异不大，冬季和春季浓度均值略小于三城市。 就PM 2.5 /PM 10 数值来说，夏季各个城市的比值较小，但冬季比重显著增大，表明各个城市中细颗粒物的浓度均比较大，除南昌市夏季PM 2.5 /PM 10 比值小于0.5，其他城市各个季节的细颗粒物污染都较严重。 2015年6月至2016年6月四个城市PM 10 、PM 2.5 的年均浓度与中国环境空气质量标准的对比关系见图1所示(GB3095-2012二级标准限制值中PM 2.5 的标准值是35 μg/m 3 ，PM 10 的标准值是70 μm 3 )。 图1显示，四个城市PM 2.5 浓度均表现为冬季最高、其次为秋季、春季，夏季最低，冬、春季节的 PM 2.5 污染持续时间较长，且波动较为剧烈。这一结果与苏锡常地区PM 2.5 浓度时间 [ 7 ] 变化特征相同，冬季高、夏季低，秋、春季节的波动较为剧烈。表明秋冬季节是灰霾的频发季节，较低的大气边界层，较多的静小风及稳定度高的天气，逆温现象多，不利于颗粒物污染物的扩散，导致PM 2.5 浓度较高 [ 14 ]。夏季的气象因素(风向和降水量)有助于PM 2.5 的扩散，监测得到的浓度较低。 总之，四个城市PM 2.5 、PM 10 污染的季节特征差异明显，但不同城市之间的质量浓度差异较小，其他城市群 [ 7 ] 也有类似的规律，这可能是因为四个城市区域位置相邻，气象环流条件类似，区域污染源状况影响的程度比较相似。 图1. 武汉、长沙、南昌、合肥市PM 2.5 浓度的变化曲线 4.2. 水平向气团输送轨迹聚类分析 利用TrajStat软件对气流轨迹进行聚类 [ 13 ]，重点关注总空间方差(TSV)的变化速度，分类的TSV由增加到缓慢增加再到迅速增大时，此次分类合并结束，合并各类气流轨迹类型即为分类结果。 Table 2 Trajectory numbers and PM10， PM2.5 mean concentrations in different season 季节 类型 NAL PM 10 (μg/m 3 ) PM 2.5 (μg/m 3 ) PAL (%) 途径区域 夏季 1 24 54.65 ± 13.09 22.9 ± 4.99 7.57 日本北海道岛、日本海、朝鲜、黄海、江苏、安徽、河南 2 293 76 ± 33.76 40.25 ± 14.65 92.43 江西、湖南 秋季 1 99 90.5 ± 46.18 70.15 ± 21.34 27.81 安徽、河南 2 195 94.52 ± 46.1 60.87 ± 25.66 59.82 湖南 3 32 74.09 ± 48.92 60.88 ± 30.37 12.37 东海、浙江、江西 冬季 1 140 90.34 ± 30.63 126.27 ± 69.96 42.68 安徽省 2 122 84.05 ± 22.35 135.44 ± 55.35 37.2 江西省 3 18 102.11 ± 29.8 158.89 ± 81.5 5.49 西太平洋、东海、浙江、江西、湖南 4 13 95.77 ± 27.34 130.98 ± 79.25 3.96 北海道、日本海、朝鲜、黄海、山东、江苏、安徽、河南 5 18 67.42 ± 11.42 93.81 ± 28.56 5.49 柬埔寨、越南、南海、广东、湖南、江西 6 12 82.73 ± 30.08 124.39 ± 70.15 3.66 西太平洋、东海、浙江、江西、湖南 7 5 51 ± 7.68 77.4 ± 19.88 1.52 太平洋、本州岛、四国岛、九州岛、黄海、江苏、安徽 春季 1 125 80.52 ± 28.09 86.84 ± 45.45 37.99 安徽、河南 2 172 71.5 ± 25.56 76.82 ± 36.61 52.28 福建、江西 3 11 63.91 ± 34.92 71.64 ± 43.73 3.35 西太平洋、北海道岛、日本海、韩国、黄海、江苏、安徽、河南 4 21 79.1 ± 41.04 83.05 ± 44.63 6.38 本州岛、九州岛、黄海、江苏、安徽 表2. 不同季节PM 10 、PM 2.5 聚类轨迹数及平均浓度 NAL表示聚类轨迹总数；PLA表示每类轨迹占总轨迹的百分比。 结合分析表2和图2，参与2015年夏季轨迹聚类的总数为317条，主要分为2类轨迹，其中来自湖南、江西附近的轨迹1占92.43%，是近距离污染源，来自日本群岛北部区域的气团轨迹2占7.57%，输送距离远，对长江中游地区污染的影响较小；参与2015年秋季轨迹聚类的总数为326条，主要分为3类轨迹，近距离污染源(轨迹1和轨迹2)占87.63%，来自东海海域附近的轨迹3经过浙江、福建等地，属远源污染，占12.37%；模拟出2015年冬季的主要轨迹有7类，来自安徽等本地气团轨迹1占比最高，为42.68%，来自广州、湖南等地的轨迹2，占37.2%，并且每类轨迹的PM 10 、PM 2.5 质量浓度均高于其他季节，这表明本地气团是造成冬季PM 10 、PM 2.5 污染的主要原因；2016年春季，参与轨迹聚类的总数为329条，主要分为4类轨迹，来自河南、湖南的轨迹1和2分别占比37.99%、52.28%，这表明春季PM 10 、PM 2.5 污染受周边湖南、河南等地影响较大。 根据图2中轨迹线长短来判断气团移动速度 [ 15 ]，本文中冬季5条气流移动速度较快，途径珠三角、京津冀、河南和山东等地抵达本区域；夏季受副热带高压影响，远距离气流以东南和东北方向输入居多，较为清洁。 图2. 不同季节长江中游地区前向轨迹聚类图 各季节其余方向轨迹线较短、说明气流移动速度较慢，城市间局部的人为污染源贡献可能性较大，这与同区域其他时间段的研究结果相近。长沙PM 2.5 和PM 10 外部潜在源区主要是中东部污染严重城市的污染物的区域输送，主要省份是湖北、安徽、江西 [ 16 ] ；南昌市PM 2.5 外部污染物夏季主要来自邻近的福建省和浙江省，另外三个季节主要来自东北和偏北方向的江苏省、浙江省、福建省和江西省 [ 17 ] ；合肥市颗粒物夏季主要来源于长三角地区，秋冬季节的颗粒物主要来自正北和西北方向的河南、山东、山西、陕西等省，还包括远距离的来自内蒙古自治区和蒙古国的颗粒物来源 [ 18 ] ；武汉市夏季本地贡献(65.7%)和毗邻城市(23.1%)为污染物主要来源，贡献之和为88.8%，冬季外来源贡献对长期灰霾过程起决定性作用 [ 19 ]。 本文所分析的PM 10 、PM 2.5 污染源中，近距离污染源占夏季所有轨迹总数的比例为92.43%，在春季和秋季分别为90.27%和87.63%，在冬季为79.88%，潜在的污染源区主要是来自河南、湖南、江西、安徽等附近省区；远距离源区所占的比例在夏季为7.57%，在春季和秋季分别为9.73%和12.37%，在冬季为14.63%，潜在的污染源区主要是来自东北部东海方向。 说明本区域四季的PM 10 、PM 2.5 污染以周边近距离污染源为主，其中河南、湖南、江西、安徽的贡献率较高，当地人为污染源 [ 17 ] 对PM 10 、PM 2.5 浓度的影响较大。