收稿日期：２０２０－０９－０３
基金项目：云南省生态环境厅“环境质量变化趋势分析及保障专项资金”和国家自然基金（２１９６６０１６）项目。
作者简介：潘春梅（
１９９６－），女，广西玉林人，在读硕士研究生，主要从事环境监测与分析研究。
通信作者：朱翔。
云南省ＣＯ的时空分布特征及在
潘春梅１，万普娟１，邱 飞２，沈秋莹２，向 峰２，王崇礼２，朱 翔１
，２
（１ 云南师范大学旅游地理与科学学院，云南昆明６５０５００；
２ 云南省生态环境监测中心，云南昆明６５００３４）
摘 要：使用云南省２０１９—２０２０年上半年国家空气质量监测网络站点数据，对ＣＯ和环境空气质量的时空分布特征开展了关联性分析，对ＣＯ在空气质量预报预警方面的可应用性进行了初步研究。结果表明，Ｃ
Ｏ与环境空气质量在时空分布特征上相似度较高；在空气质量污染天气过程中，ＣＯ浓度区间与空气质量污染等级间的关联度在７０％以上。对提升污染天气预报预警的准确性有较高的应用价值。 关键词：一氧化碳；时空分布特征；关联性；预报预警；应用价值；云南
中图分类号：Ｘ５１ 文献标志码：Ａ 文章编号：１６７３－９６５５（２０２１）０２－００５５－０５０ 引言
一氧化碳（ＣＯ）是一种无无臭的有毒气体，与环境空气质量自动监测其他５项指标比较，其化
学性质相对稳定，在大气中的寿命可达２～３月［１］
。
环境空气中一氧化碳主要来源有三个方面：一是本地人为源化石燃料的不充分燃烧及汽车尾气的排放；二是种植业生物质焚烧的贡献；三是外地源排放后随大气环流传输到本地。
当前环境空气质量预警预报工作，主要是依据
天气学原理的气象预测技术［２］
、环境空气质量数
值模型模拟技术以及空气质量预报员的工作经验三
者相结合的方式进行［３］，需要大量资金的投入，
运行成本较高，不适用于县区级监测预报的技术推广。相比较，运用污染物间的相关性来预测空气质量环境状况是一种方便可行的方法，更适用于技术力量不发达的地区。 基于ＣＯ源排放相对单一、具有化学稳定性的特点和县区级监测预报机构的工作实际，分析污染天气过程中ＣＯ的变化表现，并应用ＣＯ浓度变化趋势指导开展污染天气预报预警的研究价值通常被忽略。鉴于此，通过对２０１９—２０２０年上半年云南省３８个国家空气质量监测站点的数据开展分析研究，探讨云南省Ｃ
Ｏ浓度与空气质量的时空变化特征及其在空气质量预报预警方面的可应用性，为提高各地空气质量预报预警的技术能力提供参考。１ 数据来源与分析方法
所用监测数据均来源于国家空气质量监测数据联网管理平台，为２０１９年１月—２０２０年６月的云南省１６个州市政府所在地３８个国控环境空气质量自动监测站常规污染物和气象审核后的监测数据。
通过Ｅｘｃｅｌ对ＣＯ浓度和气象数据进行初步处理，开展ＣＯ和空气质量的时间特征分析。同时，通过６项常规污染物自动监测数据计算得到空气质量综合指数（以下简称综合指数），随后将得到的综合指数数据导入ＡｒｃＧＩＳ软件，用反距离权重法进行空间插值处理得到空间分布特征。２ 结果与讨论
２ １ 一氧化碳与综合指数的时间关联性
对云南省ＣＯ浓度与综合指数月均值进行了分析，如图１所示，ＣＯ浓度与综合指数时间变化特征基本一致，表现为“
Ｕ”型，峰值主要出现在春季和冬季。因为种植业生物质焚烧过程中，不仅可以促使颗粒物浓度的上升，同样对ＣＯ及其他污染物浓度的增长也有贡献作用，所以，春季ＣＯ浓度和综合指数偏高是因为境内和的生物质集中焚
烧排放共同作用导致的［４－６］。ＣＯ浓度和综合指数
的低值集中在夏季，主要是受降雨对气态污染物的湿沉降作用的影响。在冬季期间，冷气团和暖气团势力相当并盘踞在云南北部，锋面移动较慢甚至呈现静止状态并维持数天，常称为“云贵高
环境科学导刊 ２０２０，４０（２）ＣＮ５３－１２０５／Ｘ ＩＳＳＮ１６７３－９６５５
原准静止锋”，受其影响大气扩散能力变弱［７］，
加上冬季化石燃料使用量加大，导致ＣＯ浓度和综合指数又恢复上升趋势，并出现仅次于春季的
第二峰值［８］
。
宣城旅游景点攻略２ ２ 一氧化碳与综合指数的空间关联性
对ＣＯ与综合指数分别进行了春季和冬季空间分布特征研究，得出结果见图２。在春季，受污染源传输的影响，景洪ＣＯ浓度和综合指数都较高，再次印证了ＣＯ与首要污染物存在同升的现象。而在春季玉溪Ｃ
Ｏ浓度也出现了较高水平，分析其首要原因是玉溪污染物排放量大，玉溪市是云南省经济最发达的城市之一，工业企业数量多，烟草制品业、非金属矿物制品业、建筑建材业、黑金属冶炼业等高能耗、高排污行业对本地的ＣＯ浓度上升贡献最大；其次玉溪市处在盆地谷地位置，
早期工厂企业规划也不科学［９］
，产生的污染物没
鼓浪屿有得到很好的扩散，累积在城区内形成ＣＯ
污染。
环境科学导刊 第４０卷 第２期 ２０２１年４月
冬季，ＣＯ浓度与综合指数高值区集中在北部城市，玉溪和曲靖ＣＯ浓度偏高，昆明综合指数偏高。在自然影响因素方面，玉溪、曲靖和昆明三个城市均属于高原山地城市，地形条件相似，不利于污染物扩散，且三个城市在冬季气温低，逆温层厚，不利于污染物扩散。在人为影响因素方面，玉溪工业发达，污染物排放量大，因此ＣＯ浓度终年居高，曲靖市是云南省第二大城市，也是全省重要
的工业基地和煤炭生产基地［１０］
，冬季工业排放和
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燃煤量的增大促使ＣＯ浓度偏高，而昆明为云南省省会城市，人口密度大，机动车持有量大，机动车尾气，建筑扬尘、餐饮及工业多方排放是综合指数偏高的原因。
２ ３ 一氧化碳在空气质量预报预警中的关联应用２ ３ １ 一氧化碳与大气扩散能力的相关性
风速与大气扩散能力之间存在密切关系，风速越低，大气扩散条件越差；同时，大气扩散能力越弱，ＣＯ浓度值越高；因此可以通过研究ＣＯ与风速之间的关系，来表征ＣＯ与大气扩散能力的相关性。对２０１９—２０２０年上半年污染天气中不同风速下的Ｃ
Ｏ浓度数据分析发现，云南省污染天气过程中日均风速集中在０～
３ｍ／ｓ，其中日均风速在１ ５～２ ５ｍ／ｓ易出现ＣＯ浓度较高值，即１ ５～２ ５ｍ／ｓ的日均风速条件对ＣＯ累积升高有明显影响；但随着风速增大，ＣＯ浓度值的变化不再明显。说明日均风速在１ ５～２ ５ｍ／ｓ时，大气扩散能力较弱，有利于污染物的弱传输，并在一定条件下发生累积超标的现象，可以用ＣＯ在污染天气过程中的变化特征来提升空气质量预报预警的准确性，如图３
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所示。
图４展示了ＣＯ与风速的季节变化情况，由图形变化情况可以得出，ＣＯ与风速的季节变化趋势较平缓，冬、春季风速和ＣＯ浓度同时偏高，但月平均风速均低于２ｍ／ｓ，属于弱风，刚好可以在水平方向进行污染物传输，但传输能力较弱，容易受到地形的影响发生阻滞，导致出现长距离传输的污染物在遇到地形阻滞后，在局部地区出现累积升高的现象。夏季西南季风强度增大带来较多降雨，ＣＯ经过雨水的湿除作用下降明显。冬季，辐射逆温现象频繁，处于大气边界层较稳定的阶段，不利于污染物垂直扩散，所以ＣＯ出现一定程度的上升，但经过前期的雨季洗刷，上升幅度较小，说明了合适的风速叠加不利的地形气象条件是影响ＣＯ
浓度的因素之一。
２ ３ ２ 一氧化碳与空气质量污染天中首要污染物的相关性
对近年来空气质量污染天气的统计发现，空气
云南省ＣＯ的时空分布特征及在空气质量预报预警中的关联应用 潘春梅
质量超标天主要集中在每年的３—４月份，约占全年空气质量超标天数的７０％以上，这一时期，细颗粒物（ＰＭ２ ５）占超标天首要污染物的比重最大，约占６０％以上，２０２０年尤为明显，占比为８２％。尽管ＣＯ未出现超标情况，但ＣＯ浓度的变化趋势与ＰＭ２ ５
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呈现出较好的相关性。例如２
０２０年３月２９日—４月５日，景洪共出现６ｄ重度污染天气，分析重度污染天气前后时段的ＰＭ２ ５与ＣＯ的小时变化趋势见图５，ＰＭ２ ５与ＣＯ浓度的波动变化趋势基本吻合，浓度峰值、低值出
现的时间基本一致。
为进一步验证ＣＯ和ＰＭ２ ５的相关性，对２０１９—２０２０年６月期间发生的污染天气进行统计，
发现ＣＯ与ＰＭ２ ５两者线性拟合结果较好，Ｒ２
为
０ ５７９，呈现出显著的正相关关系，ＰＭ２ ５与ＣＯ的函数关系为ｙ＝６４ １８２ｘ＋６ ５５１３，ＰＭ２ ５与ＣＯ存在较强的相关性，因此，当发生首要污染物为ＰＭ２ ５的污染天气时，可以用ＣＯ浓度的变化趋势作为进一步核实污染预报级别的重要参考，见图６
。
为了解不同空气质量等级下ＣＯ浓度的变化情况，利用２
０２０年１—６月各城市空气质量监测数据统计了轻度污染／中度污染／重度污染下的ＣＯ浓度均值，
结果见表１。空气质量等级为轻度污染ＣＯ浓度均值在０ ８～１ ２ｍｇ／ｍ３左右，空气质量等级为中度污染Ｃ
Ｏ浓度均值接近１ ２～１ ６ｍｇ／ｍ３
左右，空气质量等级为重度污染ＣＯ浓度均值均在
１ ６ｍｇ／ｍ３
以上，不同的空气质量等级反映了不同
环境科学导刊 第４０卷 第２期 ２０２１年４月
ＣＯ浓度均值，对日常空气质量预警预报有一定的参考价值，见表１。
表１ ２０１９—２０２０年春季ＣＯ浓度区间与不同级别污染天气的相关性
发生不同级别ＰＭ
２ ５
污染天气的概率／％ ＣＯ浓度区间／（ｍｇ／ｍ３）［０ ８～１ ２）［１ ２～１ ６）［１ ６～以上）污染级别轻度污染中度污染重度污染
２０１９年春季９４ ３１００－
２０２０年春季８２ ５７１ ４１００
３ 结论
（１）云南省城市环境空气中的ＣＯ具有明显的时间、空间特征，春季和冬季浓度较高，春季明显高于冬季；并且有着明显的地域分异性，春季滇中及以南区域的浓度高于滇中以北区域，冬季云南中部和北部的浓度高于南部地区。同时，ＣＯ与空气质量之间的相关性较强，呈现出较明显的时间、空间特征。
（２）云南省大部分城市ＣＯ与ＰＭ
２ ５
之间存在较明显的相关性，在污染天气中二者的浓度函数关系为ｙ＝６４ １８２ｘ＋６ ５５１３，在重度污染天气过程中，二者间存在明显同升同降的变化趋势。通过ＣＯ与大气扩散能力的分析发现，
日均风速在１ ５～２ ５ｍ／ｓ时，大气扩散能力较弱，污染物在缓慢传输过程中，容易受到不利地形阻滞，呈现出污染物持续累积直至超标的现象。
（３）在空气质量污染天气过程中，ＣＯ浓度与空气质量污染等级间存在较好的关联性，通过对ＣＯ浓度区间进行细化后发现，空气质量污染等级与ＣＯ浓度区间的关联度在７０％以上，对提升污染天气预报预警的准确性有较高的应用价值。
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湖南矮寨大桥简介
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ＴｈｅＡｓｓｏｃｉａｔｅｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＳｐａｔｉａｌａｎｄＴｅｍｐｏｒａｌＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆＣＯｉｎｔｈｅＡｉｒＱｕａｌｉｔｙＦｏｒｅｃａｓｔａｎｄＷａｒｎｉｎｇｉｎＹｕｎｎａｎ
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（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＴｏｕｒｉｓｍＧｅｏｇｒａｐｈｙａｎｄＳｃｉｅｎｃｅ，ＹｕｎｎａｎＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＫｕｎｍｉｎｇＹｕｎｎａｎ６５０５００，Ｃｈｉｎａ）
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ｄｐｒｅｓｅｎｔａｈｉｇｈａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｖａｌｕｅｏｆｍｏｒｅａｃｃｕｒａｔｅｌｙｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｐｏｌｌｕｔｅｄａｉｒｑｕａｌｉｔｙ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＣＯ；ｓｐａｔｉａｌａｎｄｔｅｍｐｏｒａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ；ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ；ｆｏｒｅｓｔａｎｄｗａｒｎ；ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｖａｌｕｅ；Ｙｕｎｎａｎ
云南省ＣＯ的时空分布特征及在空气质量预报预警中的关联应用 潘春梅
