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user: 3. 结果与讨论 3.1. 年际变化特征 利用2014年1月1日至2017年12月31日观测云南典型城市(昆明、曲靖、玉溪)获得的PM 2.5 浓度小时平均值数据，可得到4年的三市PM 2.5 浓度的年际变化特征，结果示于图2。 图2. 云南三市PM 2.5 年际变化特征图(2014~2017) 对图2进行分析，从整体来看，2014~2017年PM 2.5 浓度整体呈下降趋势，3个城市的PM 2.5 浓度年平均值均在国家《环境空气质量标准》(GB3095-2012)二级标准(35 μg·m −3 )范围之内。2014年昆明(32.51 μg·m −3 )、曲靖(34.94 μg·m −3 )、玉溪(30.02 μg·m −3 )三市的PM 2.5 平均值较高，曲靖最高。2015年以后，空气质量状况得到进一步提升，PM 2.5 浓度平均值呈下降趋势。从三个城市之间的比较来看，玉溪的PM 2.5 浓度值最低(23.88 μg·m −3 )，其次是昆明(28.44 μg·m −3 )，最后是曲靖(29.71 μg·m −3 )。从3个城市PM 2.5 浓度分布来看，各城市中位数绝大部分位于四分位距箱体偏下位置，且下触须长度明显短于上触须的长度，说明数据呈偏态分布。2014年至2017年三市中位数分别为昆明28 μg·m −3 、27 μg·m −3 、26 μg·m −3 和25 μg·m −3 ，曲靖31 μg·m −3 、28 μg·m −3 、30 μg·m −3 和26 μg·m −3 ，玉溪26 μg·m −3 、23 μg·m −3 、24 μg·m −3 和21 μg·m −3 。 为了便于对比，表1给出了相近年份其他典型城市PM 2.5 浓度平均值。 Table 1 Typical city contrastive analysi 地点 时间(年) PM 2.5 浓度(μg·m −3 ) 文献 加拿大，多伦多 2013~2015 8.19 [ 17 ] 印度，新德里 2014 153 [ 18 ] 瑞士，日内瓦 2011~2012 15 [ 19 ] 江苏，常州 2015~2016 64.9 [ 20 ] 珠江三角洲 2013~2015 40.35 [ 21 ] 浙江，宁波 2012~2013 51.4 [ 22 ] 上海 2014~2015 54.05 [ 23 ] 北京 2014 87.74 [ 24 ] 福建，厦门 2016 27.25 [ 25 ] 昆明 2014~2017 29.45 本研究 曲靖 2014~2017 31.02 本研究 玉溪 2014~2017 25.41 本研究 表1. 典型城市对比分析 从表1中可以看出，云南省典型城市的PM 2.5 浓度与我国其他城市、地区相比，处于较优水平，这与云南先后制定实施的《昆明市确保环境空气质量达百分之百优良行动计划》、《昆明市机动车排气污染防治条例》等一系列政策是分不开的 [ 26 ] 。同时，曲靖市执行《曲靖市大气污染防治行动计划》，有效遏制了道路施工、铁路建设、建筑施工等施工场地扬尘，改善环境空气质量 [ 27 ] 。 尽管云南省的空气质量在全国的排名居前列，但同国外的一些国家相比，污染状况堪忧。 从图3中很明显可以看到我国PM 2.5 污染严重，空气质量整体在世界上倒数第二，仅比孟加拉国略强，印度排名第三。我们国家位列世界第二大经济体，但所带来的空气污染愈发严重，且目前的状况不容乐观。世界卫生组织2016年城市空气质量数据显示(表2世界卫生组织公布2016年中国主要城市空气质量排名(部分))，中国大陆城市PM 2.5 年平均值最低为三亚(全球2972个城市中排第1572位)，玉溪、曲靖、昆明的排名分别为2433、2470和2522，处于世界排名靠后位置。 图3. EPI发布的全球PM 2.5 分布图(2016年) Table 2 The world health organization reports the air quality ranking of major cities in China in 2016 (part 城市 PM 2.5 年均值(μg·m −3 ) 全球排名 三亚 15 1572 海口 22 2140 玉溪 30 2433 曲靖 32 2470 昆明 34 2522 宁波 45 2671 兰州 58 2796 表2. 世界卫生组织公布2016年中国主要城市空气质量排名(部分) 除PM 2.5 对大气污染产生了较大贡献以外，O 3 也是致使云南省空气污染重要成分。臭氧的氧化性可以导致大气中的SO 2 、NO 2 、VOCs被氧化并逐渐凝结成颗粒物，从而增加了PM 2.5 的浓度，使雾霾更严重。控制臭氧污染比控制PM 2.5 和其他空气污染物更具挑战性。当O 3 位于15 km至25 km的平流层中时，它是地球的保护伞，阻挡地球上的生物免受紫外线侵扰；而在近地面，氮氧化物(主要来自机动车、发电厂、燃煤锅炉和水泥炉窑等)和挥发性有机物(主要来自于机动车、石化工业排放和有机溶剂会发)等化合物受高温、太阳辐射催化形成O 3 ，就成了污染物，O 3 浓度一般会在下午3点左右到达峰值，故侦测O 3 浓度可作为判定空气污染程度的指标之一。 云南地处中低纬高原地区，较中国其它地区地面能够接收到更多的紫外辐射，有利于臭氧的产生；同时，云南处于西南季风区，季风的活动带来暖湿气流使得大气不稳定，易产生强对流导致多云天气，抑制近地面臭氧的生成，加之云南复杂的地形和天气状况，使得研究云南近地面臭氧浓度的变化成因分析十分困难。本文利用2014年1月1日至2017年12月31日观测云南典型城市(昆明、曲靖、玉溪)获得的O 3 -8h浓度(O 3 -8h浓度是指臭氧8 h的滑动平均浓度)小时平均值数据，可得到4年的三市O 3 -8h浓度的年际变化特征，结果示于图4。 图4. 云南三市O 3 -8h年际变化特征图(2014~2017) 对图4进行分析，从整体来看，2014~2016年昆明、曲靖O 3 -8h浓度呈逐年上升趋势，2017年情况好转，浓度明显下降；玉溪则相反，2014年玉溪O 3 -8h浓度较高，达到75.47 μg·m −3 ，2015年浓度显著下降，并从2015~2017年逐年增加，各城市四分距箱体所在的区间，玉溪的箱体整体所在区间低于其他城市，臭氧污染较轻。从3个城市O 3 -8h浓度分布来看，可见各城市中位数均位于四分位距箱体中间或中间偏上位置，说明数据呈偏态分布。 3.2. 月、季变化特征 PM 2.5 浓度水平受污染源排放和气象条件影响，存在明显的季节和时段变化特征。总体趋势大致表现为冬春季高，夏秋季低。在同一地区，不同的月、季的气候或者环境条件变化均可造成PM 2.5 浓度的规律性波动。 图5给出了云南典型城市2014~2017年PM 2.5 浓度月平均值的变化情况，从中可以看出，各年份PM 2.5 浓度月平均值的最小值几乎都出现在6、7、8月，最高值则几乎都出现在该年12月和来年1、2月。为了便于分析研究，将春季定为3~5月，夏季定为6~8月，秋季定为9~11月，冬季定为当年12月~来年2月。冬季大气层结较稳定，易出现辐射逆温现象，不利于颗粒物的扩散迁移，使其浓度发生累计而增大。夏季光照强烈，大气层结极不稳定，有利于颗粒物等污染物的稀释扩散，另外，夏季降水频次增多，降水对大气环境有较好的清洗作用，这些因素都有效降低了颗粒物浓度值。 图6给出了云南典型城市2014~2017年O 3 浓度月平均值的变化情况，从中可以看出，各年O 3 浓度月平均值的最小值几乎都出现在12、1、2月，最高值则几乎都出现在3月、4和5月，与PM 2.5 浓度规律明显不同。 图5. 2014~2017年云南典型城市PM 2.5 浓度月平均值曲线 图6. 2014~2017年云南典型城市O 3 浓度月平均值曲线 3.3. 后向轨迹分析 2017年冬季，昆明市有两次污染较严重的时间段2017年12月4日至2017年12月11日、2017年12月21日至2017年12月31日，为了探究其可能的外来源，选取了昆明市(25.25N，102.72E)作为源定位，通过后向轨迹模型绘制了昆明市2017年12月4日(PM 2.5 日均浓度40 μg·m −3 )和2017年12月7日(PM 2.5 日均浓度58 μg·m −3 )、2017年12月23日(PM 2.5 日均浓度44 μg·m −3 )和2017年12月25日(PM 2.5 日均浓度101 μg·m −3 )气团72 h后向轨迹图，见图7和图8，图中绘制了两个高度，分别是100米和1000米，100米代表近地层，1000代表边界层中上部。 图7. 2017年12月4日和2017年12月7日(UCT 04时) 72 h后向轨迹(第一组) 图8. 2017年12月23日和2017年12月25日(UCT 04时) 72 h后向轨迹(第二组) 通过图7和图8污染前后的对比可以发现，无论是2017年12月上旬还是下旬，污染物浓度较高的天，1000米高度气团均主要来自于云南西南部及缅甸的长距离输送。气团途经区域有大型工业集中地昆明安宁市 [ 28 ] ，来自于东南亚国家越南、老挝、缅甸长距离输送的PAHs [ 29 ] 也是导致空气污染相对增加的原因之一。 因此，云南重污染天气的出现，可能与外来源叠加有密切关系，最可能的是云南西南部污染和来自缅甸等国家的长距离传输导致。