霧霾是空氣污染和氣象因素共同作用的結果，霧霾天氣發生時，大氣能見度下降，大氣中的顆粒物\\(PM2.5/PM10\\)是導致能見度降低的主要因素，城市大氣PM2.5/PM10污染影響空氣質量，威脅人群健康，是具有區域性特征、危害嚴重的大氣污染物。我國區域灰霾污染日益嚴重，區域大氣能見度逐年下降，細顆粒物濃度超標。
Yuanyuan Fang以美國東北部為例研究了夏季PM2.5空氣質量的物理氣候模型［2］;Anne Boynard利用IASI\\(紅外大氣探測干涉儀\\)衛星測量技術探測了中國華北地區的冬季空氣污染［3］。近年來我國部分學者針對北京、廣州、深圳和天津等城市開展了城市PM2.5濃度特征及其影響因素的分析研究［4－7］。郭潔以成都為例研究了GPS水汽與大霧天氣變化的關系，通過水汽變化分析霧形成原因［8］。
風是影響PM2.5/PM10橫向水平移動的關鍵要素，水汽\\(可降水量\\)是影響PM2.5/PM10垂直運動的因素。我們針對霧霾天氣過程研究了GPS可降水量和天頂對流層延遲的變化，發現GPS可降水量在霧霾過程前后有較大的變動［9］。水汽和風速的變化如何影響空氣中的微顆粒物\\(PM2.5/PM10\\)的質量濃度變化?本文擬利用2013年的北京市PM2.5/PM10觀測資料，結合GPS水汽資料、無線電探空風速資料，進行北京地表PM2.5/PM10變化與水汽、風速變化的比較研究，并對比較結果進行分析。
1實驗數據與方法
本文研究數據主要包含3類數據:GPS水汽\\(GPS Precipitable Water Vapor，GPSPWV\\)、無線電探空風速、PM2.5/PM10質量濃度觀測數據。
1.1GPS水汽利用GPS觀測資料可以反演出高時間分辨率的對流層延遲序列，結合氣象觀測資料\\(氣壓、溫度\\)，可以獲得時值GPS水汽序列［10］。國際GNSS服務\\(Internatianal GNSS Service，IGS\\)提供國際GPS站點的對流層延遲解算資料和氣象觀測數據，通過下載BJNM站點對流層延遲和氣象資料，按照文獻［10］中提供的方法可以獲得時值GPS水汽序列。GPS水汽與無線電探空/水汽輻射計水汽具有接近\\(1～2mm\\)的精度［11－12］，IGS提供的GPS對流層延遲產品精度最為可靠，因而本文解算的GPS水汽數值可靠。GPS水汽的單位為mm。
1.2無線電探空風速無線電探空是氣象領域探測水汽的一種常用手段，利用該方法可探測各層氣壓、高度、溫度、風速和風向等要素，本文選擇無線電探空觀測的地表風速進行PM2.5/PM10變化分析。無線電探空在每天的08:00和20:00\\(北京時間\\)進行觀測。無線電探空風速的單位為m/s。
1.3PM2.5/PM10質量濃度。PM2.5，即細顆粒物，是指環境空氣中空氣動力學當量直徑小于等于2.5μm的顆粒物。PM10是指環境空氣中空氣動力學當量直徑小于等于10μm的顆粒物，是可在大氣中長期飄浮的懸浮微粒，也稱可吸入微粒、可吸入塵或飄塵。PM2.5/PM10能較長時間懸浮于空氣中，它們在空氣中含量濃度越高，代表空氣污染越嚴重。PM2.5/PM10對空氣質量和能見度等有重要的影響。北京有多個PM2.5/PM10觀測站點，本文選擇了昌平站點的PM2.5/PM10觀測資料，該資料為時值觀測數據。PM2.5/PM10觀測數據的單位為μm/m3。
2水汽、風速變化對PM2.5/PM10變化的影響
2.1GPS水汽變化與PM2.5/PM10變化的比較
冬春季節是北京霾天氣的高發時節，本文選擇2013年春季\\(第061－072日\\)和冬季\\(第321－333日\\)各一時段數據進行水汽/風速變化對PM2.5/PM10變化的影響研究。圖1所示為GPS水汽變化對PM2.5/PM10質量濃度變化的影響。
由圖1可見，GPS水汽變化與PM2.5/PM10質量濃度變化趨勢較為一致，兩者具有較好的正相關特性。表1中統計了GPS水汽與PM2.5/PM10的相關性。
2.2風速變化與PM2.5/PM10變化的比較
圖2所示風速變化對PM2.5/PM10質量濃度變化的影響。由圖2可見，風速變化與PM2.5/PM10質量濃度變化趨勢相反，兩者呈負相關特性。表1中統計了風速與PM2.5/PM10的相關性。
由圖1和圖2可以看出，在年積日第068日20時無線電探空觀測風速達到11m/s，此時PM2.5/PM10質量濃度處于低值，僅有10μg/m3，而GPS水汽在年積日第069日16時處于期間的最低值，由圖1、圖2和表1推斷，風速和水汽是影響PM2.5/PM10質量濃度的關鍵因素，風速與PM2.5/PM10質量濃度呈負相關，而水汽與PM2.5/PM10質量濃度呈顯著正相關。
2.3風速較小時GPS水汽變化與PM2.5/PM10變化的比較
由圖2可見，在年積日第061－066日風速較小，因而選擇該時間段進行風速較小情況下水汽對PM2.5/PM10質量濃度變化的影響研究\\(圖3\\)。
統計圖3中的GPS水汽與PM2.5/PM10質量濃度的相關性，GPS水汽與PM2.5/PM10質量濃度的相關系數分別為0.6766和0.7040。在風速較小情況下，水汽是影響PM2.5/PM10質量濃度變化的一個關鍵要素，兩者呈顯著正相關。水汽的上升對應了PM2.5/PM10質量濃度的上升，原因分析如下:
\\(1\\)水汽的增加能促進二氧化硫、氮氧化物被氧化成SOA\\(SOA是指直接排放的污染物與大氣中物質反應后生成的二次污染的顆粒\\)，從而提高PM2.5/PM10濃度。
\\(2\\)當水汽上升時，臭氧與有機物發生化學反應生成大量的微顆粒，而該微顆粒屬于PM2.5/PM10。因此，在水汽上升時，臭氧濃度下降，PM2.5/PM10濃度上升。
\\(3\\)北京PM2.5/PM10污染源的組成中，煤燃燒所占比重最大，尤其是到了冬季，燃煤供暖，煤燃燒占的比重會更大。燃煤PM2.5/PM10微粒大多為難溶于水且吸濕性較差的球形硅鋁質礦物顆粒，潤濕性較差。因而PM2.5/PM10顆粒不因水汽的增加而減少。
3結論與討論
本文利用北京市GPS水汽、無線電探空觀測的地表風速與PM2.5/PM10質量濃度觀測資料，進行了水汽和風速變化對PM2.5/PM10質量濃度變化的影響研究，結論如下:
\\(1\\)風速變化與PM2.5/PM10質量濃度變化呈負相關。
\\(2\\)GPS水汽變化與PM2.5/PM10質量濃度變化呈顯著正相關，在風速較小情況下，水汽與PM2.5/PM10質量濃度變化的相關性更為顯著。
參考文獻:
［1］王秦，陳曦，何公理，等．北京市城區冬季霧霾天氣PM2.5中元素特征研究［J］．光譜學與光譜分析，2013，33\\(6\\):1441－1445．
