大气污染是指有害物质进入大气中，呈现出足够的浓度和持续时间，从而对农业生产和公共安全造成不利影响[1]。周艳军[2]和羌宁等[3]研究发现，颗粒物中粒径1 μm以下的微粒沉降速度慢，在大气中存留时间久，在大气动力作用下，导致污染波及区域较大。同时，大量的颗粒物干扰太阳和地面的辐射，对气候产生一定影响[4]。降水对大气污染物能起到清除和冲刷作用，可以有效降低颗粒物浓度[5-7]。耿天召等[8]研究发现，降水对PM10的湿清除率高于PM2.5，且降水时长对颗粒物湿清除具有明显的季节性特征。范凡等[9]研究发现，降水对PM2.5湿清除效率存在阈值，当降水量为30 mm或降水时长为36 h时，湿清除率增幅减缓。王妮等[10]分析了夏季降水对大气污染物的清除作用，结果表明，夏季降水强度的总体平均清除率由小到大依次为O3<NO2<PM2.5<SO2<PM10。由此可见，降水对颗粒物和气态污染物的影响不同[11]。Wu等[12]研究发现，降水对NO2的清除作用取决于其浓度，中雨对于低浓度的NO2削减作用更显著。方晓[13]在大气污染对农业生产的危害与防治分析中指出，大气污染对农业生态环境的影响日益加剧。因此，针对这些污染物开展监测和控制是十分必要的。本研究基于2018—2020年安徽部分地区的降水数据、气象数据和大气污染物监测数据，分析研究区的大气污染特征，计算降水对大气污染物的清除效果，探究降水对大气污染物浓度的影响，为农业生产中的环境监测提供参考。
1 材料与方法
1.1 数据来源
本研究选取2018年1月1日至2020年12月31日BB、CZ、SZ、MAS、WH和XC共6个监测点的大气污染物监测数据代表研究区的大气污染情况。选取FY、CZ-1、DY、QJ、LA和TC共6个气象站点的气象数据表示CZ监测点的气象状况。
1.2 空气质量概况
空气质量指数（Air quality index，AQI）是定量描述空气质量状况的无量纲指数[14]。参考HJ 633—2012《环境空气质量指数（AQI）技术规定（试行）》方法进行计算，计算如式（1 ）～（2 ）。
表1 空气质量分数及对应的污染物项目浓度限值 |
| 空气质量分指数 | SO2 24 h平均/（μg/m3） | NO2 24 h平均/（μg/m3） | O3 8 h平均/（μg/m3） | CO 24 h平均/（mg/m3） | PM10 24 h平均/（μg/m3） | PM2.5 24 h平均/（μg/m3） |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 50 | 50 | 40 | 100 | 2 | 50 | 35 |
| 100 | 150 | 80 | 160 | 4 | 150 | 75 |
| 150 | 475 | 180 | 215 | 14 | 250 | 115 |
| 200 | 800 | 280 | 265 | 24 | 350 | 150 |
| 300 | 1 600 | 565 | 800 | 36 | 420 | 250 |
| 400 | 2 100 | 750 | （1） | 48 | 500 | 350 |
| 500 | 2 620 | 940 | （1） | 60 | 600 | 500 |
|
表2 空气质量指数分级表 |
| AQI | AQI级别 | AQI类别 |
|---|---|---|
| 0～50 | 一级 | 优 |
| 51～100 | 二级 | 良 |
| 101～150 | 三级 | 轻度污染 |
| 151～200 | 四级 | 中度污染 |
| 201～300 | 五级 | 重度污染 |
| >300 | 六级 | 严重污染 |
1.3 降水对大气污染物的影响
根据2018—2020年CZ站点的降水数据与6项常规污染物资料，共挑选出494个个例，统计降水前后大气污染物浓度增减情况，分析单次降水量对大气污染物清除率的影响。将降水前24 h SO2、NO2、CO、O3、PM10、PM2.5平均浓度记作C 1，降水24 h后污染物平均浓度记作C 2，单位为μg/m3，计算如式（3） 。
当RF>0时，为正清除；当RF<0，为负清除；当RF=0时，为零清除。通过上述定量计算研究当地连续降水与大气污染物湿清除之间的关系。
2 结果与分析
2.1 空气质量概况
2.1.1 研究区AQI变化
由图1可知，2018—2020年，研究区AQI逐日趋势变化明显。整体来看，全年AQI大致呈现中间低两端高的“U”型分布。12月和1月附近AQI相对较高，6月和7月相对较低。
如图1所示，2018—2020年BB、CZ、SZ 3个监测点的AQI在18～421、13～271、21～437，总体趋势相近。与BB和SZ监测点相比，CZ监测点AQI相对偏低，说明CZ监测点大气污染状况总体优于BB和SZ。MAS、WH和XC3个监测点的AQI在19～272、15～312、21～263，有较好的趋同性；XC监测点AQI相对较低，大气污染状况优于MAS和WH监测点。综上，2018—2020年，研究区大气污染常见于12月至次年2月。
2.1.2 大气空气质量等级分布
由图2可知，BB、CZ、SZ和MAS监测点的空气质量类别天数占比排序为良>轻度污染>优>中度污染>重度污染>严重污染。其中，CZ、BB和SZ监测点的空气质量为优的天数占比分别为17.2%、12.4%和10.1%；良的天数占比分别为60.2%、62.1%和56.1%；重度污染的天数占比分别为0.7%、1.3%和1.9%，严重污染的天数均为0.1%。说明CZ监测点的大气质量整体优于BB和SZ监测点。XC、WH和MAS的空气质量为优的天数占比分别为29.6%、19.8%和18.7%；良的天数占比分别为60.8%、57.7%和59.1%。WH监测点的重度污染和严重污染的天数占比分别为1.5%和0.1%，污染相对较重。说明XC整体大气污染状况较轻。
2.2 降水对大气污染物的影响
降水对大气污染物的影响分为3类，分别为正清除、零清除和负清除。由表3可知，零清除事件发生较少，颗粒和气态污染物的事件占比在2.02%～18.42%；正清除发生较多，事件占比在45.55%～63.56%；负清除事件占比在28.74%～52.43%。
表3 降水前后大气污染物浓度变化个例占比单位：% |
| 变化分类 | 颗粒污染物 | 气态污染物 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| PM2.5 | PM10 | SO2 | NO2 | CO | O3 | |
| 正清除 | 54.25 | 57.89 | 53.04 | 63.56 | 48.18 | 45.55 |
| 零清除 | 2.02 | 2.02 | 18.22 | 3.44 | 18.42 | 2.02 |
| 负清除 | 43.72 | 40.08 | 28.74 | 33.00 | 33.40 | 52.43 |
由图3（A）～（F）可知，正清除事件分布相对较多。说明降水对颗粒污染物和气态污染物（O3除外）具有较好的清除效果。就颗粒污染物而言，降水导致PM2.5与PM10的正向湿清除占比均超过50%，分别达到了54.25%与57.89%；其中，PM10在降水量增加时，对应的清除率也增大，当降水量>100 mm/h时，湿清除率均值超过90%，PM2.5的湿清除率也随降水量的增加而逐步增加。
3 结论与讨论
综上，本研究基于2018—2020年安徽部分地区的降水数据和大气污染物监测数据，分析研究区的空气质量；通过计算降水对大气污染物的清除率，探讨降水对大气污染物浓度的影响。结果表明，研究区AQI冬季高，夏秋季低，空气质量存在一定波动；CZ和XC监测点整体大气污染状况较轻。降水对颗粒污染物和气态污染物（O3除外）均具有较好的清除效果，其中降水对O3的清除效果不佳的原因有待进一步研究。