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土耳其巴勒克西尔市空气污染气象因素的影响研究

Nadir Ilten, A. Tuuml;laySelici

摘要：巴勒克西尔坐落于土耳其西部，在冬季时期，空气污染是它最主要的环境问题之一。不利的气候和城市的地形，以及燃料的不适当使用造成了严重的空气污染问题。城市空气污染物浓度与气象因素有着密着密切的关系，当前研究表明，1999年-2005年冬季每日平均总悬浮颗粒物（TSP）和二氧化硫（SO₂）浓度测量值之间的关系与风速、温度、相对湿度、压力等气象因素有关。这种统计分析采用逐步多元线性回归的方法。根据分析获得的结果表明，TSP和SO₂的浓度越高，温度和风速越低，大气压和相对湿度越高。SO₂和TSP的统计模型相关系数的值分别为0.735和0.656。

关键词：二氧化硫；总悬浮颗粒物；气象参数；回归分析；空气污染

1 引言

全球人口的增加，与工业化、城市化和机动化相关的活动不可避免地导致了对能源更大的需求。可再生能源和不可再生能源的生产和消费自上世纪以来稳步上升。在发达国家和工业化国家，化石燃料的燃烧发电、工业生产、交通、空间供热是首要污染物的主要来源。一般来说，人们认为污染物的排放来自化石燃料的燃烧，并且世界能源消费总额的百分之八十（80%）由化石燃料提供(Goldemberg, 2006)。在土耳其和世界其他寒冷地区的国家，国内的供热排放是空气污染的主要来源。在城市中，硫通常是在化石燃料的燃烧和空气污染物排放中最普遍的污染物。它有助于硫酸和硫酸盐气溶胶的形成，并且有利于硫酸盐在地面的沉积。(Khoder, 2002；Boubel et al, 1994)。

空气污染问题可能会由于地理、人口和地区社会经济状况而存在很大的差别，这些因素决定了污染源和污染物的排放速度。一个地区的气候和地势同样影响着污染的分布和大气的运动过程，也影响着环境和人类健康。2002年7月-2003年，在伊斯坦布尔的调查中，月平均PM₁₀和PM_2.5浓度的结果显示高于日气溶胶样本86(Karaca et al, 2005)。此研究强调，在老年人与曾患有心肺疾病的人群中，过高的浓度甚至有可能导致死亡率和住院率的增加。因此，一些研究中，在过去的十年里，城市空气质量一直与各种气象因素相联系(Cuhadarogluand Demirci,1997；İlten, 2004; Selici and Tasdemir, 2005)。总悬浮颗粒物（TSP）是一个用于表示固体颗粒物和液滴在空中的混合物的通用术语。TSP有各种不同的粒径，有许多不同的固定和移动的来源，它们可能从源头就直接被排放，可以由SO₂等气态前体物排放到大气中转化而成。科学研究表明，微粒排放与一系列重大的身体健康方面的影响有着重要的关系。此外，颗粒物通过减小能见度来对环境造成负面影响，并且改变通过沉积过程的营养平衡(Aneja et al, 2001)。城市地区的粒子浓度强烈依赖于源类型和排放模式，因此，城市内浓度可能会显示出相当大的空间变异性和巨大的多样性。空气污染物在运输期间会传播、稀释并发生光化学反应(Mayer, 1999)。大气排放和大气化学反应是众所周知的空气污染的主要原因。有很多经过报道的研究可以在统计学上确定气象因素对SO₂和TSP浓度的影响。一项研究测量了2001年5月到2003年4月土耳其布尔塞市的空气污染物，如：一氧化碳、氮氧化物，二氧化硫和细颗粒物的浓度，几乎在所有数据中，污染物浓度和气象因素之间显示出微弱的相关性(Tasdemir et al, 2005)。Tayanccedil;(2003)研究了伊斯坦布尔市二氧化硫浓度水平的严重程度和可能的来源。据报道，空气污染水平的增加与转换成使用低质量的化石燃料有关，并且与由于不受控制的城市移民造成的人口密度和人口的增长有关，同时他也发表了一项臭氧在伊斯坦布尔市的形成的研究，该研究有关于空气质量模型，模型包括污染物（氮氧化合物），非甲烷碳氢化合物（NMHC）和气象因素（风速、太阳辐射、雨、相对湿度和温度）。

SO₂和TSP浓度与气象因素有着一定的关系，基于这个关系针对上海市提出了一些政策(Chao,1990)。Yacute;lten和Selici (2004)使用多元线性回归分析的方法来评估1999年到2003年之间SO₂和TSP浓度与风速、压力、温度的关系。Miyazaki和Yamaoka (1991)在大阪城发现平均粉尘浓度与几个气象因素之间有很好的相关性。Tirabassi等(1991)发现在沿海城市拉文那，风速、二氧化硫和粒子浓度之间有密切的关系。Cuhadaroglu和Demirci(1997)使用多元线性回归分析的方法来评估污染物浓度与多个气象因素的关系。根据他们的研究结果，在特拉布宗市，污染物和气象因素之间在几个月中呈现出适度或较弱水平的的相关性。在布里奇曼等(2002)提出的这项研究中，调查了与SO₂浓度相关的六个主要气象因素。他们的研究结果表明，二氧化硫浓度与较低的温度密切相关，较高的相对湿度和较低的风速有着密切的相关性。包括气象因素和前一天污染物浓度的多元回归方程可以预测二氧化硫和烟雾的浓度(Kartal and Ouml;zer, 1998)。在由Turalıoğlu等人提出的研究，使用逐步多元线性回归分析方法分析了1995年- 2002年冬季埃尔祖鲁姆每日平均总悬浮颗粒物和二氧化硫浓度与气象因素的关系。他们已经表明，温度越低、风速越低、大气压越弱、降雨越少、相对湿度越高的环境中，TSP和SO₂的浓度越高。

二氧化硫是一种重要的空气污染物，在巴勒克希尔的冬季，类似于许多土耳其的其他城市，它已经与城市空气质量问题密切相关。本研究的目的是评估在巴勒克希尔空气质量的变化，探讨在严重的空气污染事件最有可能发生的冬季（10月到3月）SO₂和TSP污染与气象因素如风速、温度、压力和相对湿度的关系。基于巴勒克希尔市的气候和地形的特点，空气质量的原因，调查了1996年- 2005年冬季SO₂和TSP浓度与气象因素的组合的关系。

2 材料和方法

2.1 研究区域的特征

巴勒克希尔市位于西安纳托利亚的北部，其面积大约为14292平方公里，城市的总人口约为215000，人口密度约为每平方公里5000人。巴勒克希尔冬季的风速与其他季节相比而言较弱，年平均温度为14.5℃，城市的气候和地形造成了严重的空气污染问题，因此巴勒克希尔可以被认为是一个温暖的城市。年平均温度低于10℃的有119天，然而，当地要求每年至少有6个月的空间供暖。在1995年至2005年空间供暖的平均能耗每年介于1.73和2.40PJ之间(Selici, 2006)。在夏季风速平均水平在2.216m/s以上，而冬天则为1.961m/s。恶劣的气候条件和不利的地貌和地形导致巴勒克希尔冬季高浓度大气污染事件频繁发生。由于没有重要的工业工厂作为点光源，所以空间供暖和运输是城市空气污染的主要来源。

2.2 SO₂和TSP的测量

环境污染研究中心和公共卫生实验室测量了1995年以来的五个城市冬季不同位置的二氧化硫和总悬浮颗粒物浓度。空气质量抽样站与城市主干道如图1所示。按照世界卫生组织建议的测量方法用中和滴定的二氧化硫和折光剂法评估24小时综合滤尘器样品(Elbir et al, 2000)。通过从五个数据站获得数据，使用算术平均值计算出城市中SO₂和TSP的日均值。该日气象数据由巴勒克希尔气象部门提供。

3 数据分析

一般使用回归分析方法来发现变量之间的关系，为模型选择获得最好的预测方程。如果独立变量的数量多于一个，使用多元线性回归分析，一般有四个独立变量的回归方程可以表示为：

(1)

图1 巴勒克希尔空气质量监测站点的位置地图

a是常数的回归，b是回归系数，使用最小二乘法最小化错误来决定常数的值和系数，线性回归方法估计线性方程式的系数，涉及一个或多个最能预测因变量的值的自变量。对于每一个变量而言：需要计算它的有效病例数、平均数和标准偏差；对于每一个模型而言：回归系数、相关矩阵和局部相关性、多个标准差、方差、校正方差、方差的变化、标准误差估计、方差分析表、预计值和残差也需要计算。

常数和系数的显著性水平使用T和Z分布进行了统计测试。普遍采用方差进行线性模型拟合优度的测量，有时称为确定系数。确定系数是指在回归方程中因变量占总变化量的比例。方差的值为1表明拟合方程中一样本数据中占所有因变量的可变值。另一个极端是方差值为0，表明回归方程与可变性无关。假设较大的方差保证静态显著的回归方程，较小的方差与之相反(Norusis, 1990)。

在目前的研究中，一般使用逐步回归模型。逐步回归的独立变量基本是在本质上的向后和向前的程序的结合过程，这也是最常用的方法。第一个变量是输入后，逐步选择不同于之前的选择：第一个变量是检查是否应该根据删除标准如反向淘汰来进行删除。在下一步中,将不包含在方程中的变量去除。删除变量，直到所有的剩余变量全部满足标准。变量选择终止时不再满足准入和移除标准。

建立污染物浓度与和气象参数Eq。1之间的相关性，方程表示为：

（2）

也被用来单独分析，淘汰方差值较小的独立变量。使用剩余变量，方程有一到四个变量。

SO₂和TSP数据与气象因素如风速、温度、相对湿度和大气压力通过使用SPSS软件进行多元回归分析。SO₂和TSP被视为因变量，而气象因素，如温度、风速、相对湿度和压力被视为独立变量。

4 结果与讨论

4.1 1996年到2005年巴勒克希尔市SO2和TSP浓度的变化

冬季(10月至3月)由5个日常观测网络站获得的二氧化硫和总悬浮微粒浓度，这些冬季的数值与与土耳其空气质量控制监管SO₂和TSP标准值120mu;g/m³一起在图二中显示（MOE环境部1986年）。图二表明了直到1998年冬季，土耳其空气质量控制监管SO₂和TSP的极限值一直明显超标。1998年之后，二氧化硫水平迅速下降。改善城市空气质量最重要原因是替换劣质的本地煤炭的使用，还有含高硫和灰分以及低热值、低质量的燃料。1998年，当地政府已经禁止进口的劣质无烟煤进城，并要求国产的低热值煤应该17556 kJ/kg，硫和灰成分含量分别为25%和1.5 %，对进口煤炭来说，这些低热值煤炭的限制是25916J/kg，硫的总量为0.9%，灰分为10%。

图2 1996-2005年SO₂和TSP浓度在冬季的变化

图3和图4分别显示的是在1996年和2005年之间SO₂月平均值和TSP的值。这些数据显示，最大的SO₂和TSP的值都是在12月到2月之间，这期间是巴勒克希尔市一年中最冷的几个月。

图3 1996-2005年月均二氧化硫值

图4 1996 -2005年冬季月均TSP值

4.2 SO₂和TSP浓度的变化与气象因素

表1中所示的1999年-2005年气象因素的平均值和标准偏差值与SO₂和TSP浓度。在这项研究中，使用了1999年-2005年冬季日均SO₂和TSP浓度和日均气象因素，因为在城市中1999年之前和之后燃料消耗的质量是不同的。

从图二中可以看出，在1999年-2000年，二氧化硫的年均值超过了目标限制的值(ALV)120，而TSP的年均只低于整个时期所需的研究标准值。在调查的七个冬季期间，日SO₂和TSP值超过ALV的分别为253和134天。期间平均气温为8.265℃，风速为1.961 m/s，这些值高于冬季期间的5.18℃和1.32 m/s。这些天可能归因于低温造成消耗更多的燃料，导致二氧化硫排放量高和一些不利的气象因素，由于巴勒克希尔地处气候区域的事实，空气污染物的传播在冬季经常会造成负面的影响。

4.3 SO₂、TSP、气象因素之间的关系

在1996年-2005年冬季，使用逐步多元线性回归的方法分析了SO₂、TSP和气象因素（温度、风速、相对湿度和压力）之间的关系。日均二氧化硫和TSP浓度相关系数（R）之间的关系和平均每日气象因素如表2所示。从表2中可以看出，SO₂与气象因素之间的关系和TSP与气象因素的关系十分相似。所以，图5.a-d为只用SO₂浓度作为气象因素的函数。如图3所示，统计学上发现SO₂、TSP和温度之间的显著相关性（p＜0.01）很明显，增加温度和压力可以有效地减少污染物

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