1 引言
大气电场是存在于大气环境中与带电物质相互作用产生电力的物理场， 是全球大气电环境的基本参数之一（Latha， 2007）。来自宇宙空间的太阳紫外线和高能宇宙射线在穿过大气层时， 与大气原子核发生电磁相互作用和强相互作用， 产生大量带电粒子， 导致大气层具有一定电势， 这是大气电场存在的根本原因（徐斌等， 2009； Bennett and Harrison， 2007）。
研究发现， 大气电场强度全球性普遍日变化机制主要受宇宙射线和太阳紫外线辐射、 太阳活动变化及全球雷暴活动等因素影响， 地方性局地日变化机制主要受当地大气环境、 天气状况和大气电导率等环境参量的间接影响（Yaniv et al， 2016； Latha， 2007； Serrano et al， 2006； Michnowski， 1998）， 不同情况下主要影响因素不同， 许多学者研究了不同大气环境、 不同天气条件下大气电场强度变化特征（Gurmani et al， 2018； 周筠珺等， 2000； 张义军等， 1998； 言穆弘等， 1990）。特别需要指出的是， 大气电场强度对气溶胶粒子的变化有着较灵敏的反应， 当大气污染物增多， 气溶胶离子增加， 会引起电场强度发生变化（Marek et al， 2016； Israelsson and Tammet， 2001）， 甚至电场强度变化可作为污染物变化的指示器（Guo et al， 1996； Sheftel et al， 1994）。Williams（2003）认为观测到的20世纪英国大气电场强度减小原因更有可能是因为当地污染物浓度的减少， 局地气溶胶效应对电场强度影响一直占主导地位。张祎等（2015）对欧亚大陆中纬度陆地9个观测站点的大气电场数据进行了研究， 认为电场强度日变化与爱根核（气溶胶小粒子）浓度、 绝对湿度呈正相关。张华明等（2017）， 分别研究了太原市、 厦门市等大城市的大气电场与大气污染物日变化、 月变化特性及相互关系。在分析大气电场与各影响因子之间的关系时， 上述研究多选择气溶胶影响因子， 对于气态污染物影响因子的研究相对较少。此外， 大气电场每时每刻都存在， 目前研究多是针对晴天大气电场特征进行统计分析（Israelsson and Tammet， 2001； 李芳等， 2018； 丁德平等， 2012）， 而其他天气情况下大气电场和大气污染物的特征以及二者关系研究较少。
近年来， 随着城市化和工业化的飞速发展， 汽车尾气、 扬尘、 工业污染等因素引起大气污染严重。北京市地处华北平原北缘， 西边、 北边分别被太行山和燕山所阻断， 特殊的地形组合易于大气污染物的辐合积累， 同时北京市人口多规模大， 汽车、 供暖等能源消耗密集， 大气污染物排放相对集中且强度大（沈新勇等， 2019； 唐宜西等， 2016）， 此外北京市还受华北重工业区域污染传输的影响， 当遇到持续性的不利天气条件时， 空气质量会很容易转差， 甚至出现大范围的持续重污染天气状况。综上所述， 很有必要研究北京市大气电场和大气污染物的相关性， 同时分析不同污染过程中污染物及气象要素影响电场强度变化的原因， 在一定程度上揭示北京市气候特征， 为深入研究各种相关的天气过程和局地气候特征提供参考。
2 资料来源和方法介绍
本文研究资料来自北京市朝阳区气象局观测场内的探测仪器， 该观测场（39°57′N、 116°30′E， 海拔35.0 m）位于朝阳区酒仙桥东风南路， 具体位置见图1（a）。观测场内有大气电场仪、 颗粒污染物和气态污染物监测仪、 国家级自动气象站等仪器。大气电场仪 ［图1（b）］为法国阿古斯公司生产的StormDetec II型， 其安装高度为1.60 m， 周围没有高大建筑物遮挡， 对北京市大气电场的特征变化研究具有代表性（丁德平等， 2012）， 而且该电场仪与颗粒、 气态污染物监测仪相距45 m， 便于大气电场资料和污染物资料对比， 所以本文选择朝阳站进行研究分析。该电场仪有效探测半径为15 km， 探测范围为±650 kV·m-1， 采样频率为每秒一次数据， 采用孤点极值排除方法进行数据质量控制。
颗粒污染物监测仪［图1（c）］为德国产的Grimm180在线颗粒物监测仪（Grimm Aerosol Technik）， 该仪器采用激光散射原理对颗粒物（PM10、 PM2.5、 PM1.0）质量浓度进行测量， 为减少水汽对测量结果的影响， 配置非加热去湿管以保证测量过程中相对湿度小于40％。气态污染物监测仪为澳大利亚Ecotech公司产的 EC9850、 EC9841、 EC9830和EC9810， 主要监测SO2、 NO、 NO2、 NOX、 CO、 O3等气体浓度。采集的数据为每5 min平均浓度， 原始数据中个别时刻存在数据缺测， 在处理分析数据时利用前后临近的观测结果求二者平均值代替。污染物数据经过时间序列检查、 孤点极值排除等方法进行质量控制， 气态污染物数据除此之外还利用斜率和零点订正、 多观测要素协同相关判断等方法进行质量控制。气象观测资料处理时选取的风速为每小时内10 min最大风速， 相对湿度为当前时刻的相对湿度， 能见度为当前时刻的10 min平均水平能见度。
李令军等（2012）对 2000 -2010年北京市大气重污染过程进行研究， 将其分为静稳积累型、 复合型、 沙尘型以及特殊型等四类。基于新的《环境空气质量标准》（GB 3095-2012）， 李令军等（2016）后续研究梳理了2013 -2014 年北京所有重污染过程并重新进行了分类汇总， 将其分为积累型、 复合型、 沙尘型以及O3光化学型。本研究参考李令军等（2012， 2016） 的方法选取前三种污染类型进行分析研究， 首先是2014年1月至2015年12月两年电场强度和污染物浓度总的分布特征和相关性， 然后是选取三种污染类型下各自典型个例分别进行研究（其中沙尘型又分为沙尘暴型、 扬沙型、 浮尘型等三种子类型进行分析）。选择不同污染类型的典型个例， 一定程度上排除其他污染因子对电场强度的影响， 便于研究大气电场与主要大气污染因素相关特性。
3 结果分析
3.1 电场强度和污染物总体分析
利用2014 -2015年朝阳站大气电场强度取绝对值后求平均值， 所得电场强度平均值为0.598 kV·m-1。根据图2可看到， 电场强度每小时均值在0.45~0.72 kV·m-1， 与丁德平等（2012）对朝阳站2009年3月1日至10月31日的97个晴天电场平均值的研究结果（0.41~0.74 kV·m-1）相近。其电场强度呈现多峰多谷特征， 主要峰值在03:00 （北京时， 下同）和23:00， 主要谷值在06:00和13:00。另外， 选取4 -9月为夏半年， 10月到次年3月为冬半年， 得到夏半年电场强度平均值为0.61 kV·m-1， 冬半年平均值为0.59 kV·m-1。从图2可看到， 冬半年电场强度主要峰值在07:00和22:00， 主要谷值在05:00和13:00。夏半年电场强度主要峰值在03:00和16:00， 主要谷值在02:00和18:00， 其中16:00的峰值初步分析主要是由于出现雷暴过程引起电场值较高（图2中闪电资料来自中国气象局ADTD闪电定位系统）， 此时段多雷暴强对流天气， 雷暴云中电荷引起电场强度较大。
从2014 -2015年电场强度和污染物浓度日变化（图3）可以看到， 总体上电场强度和污染物浓度的变化趋势接近。其中， PM10、 PM2.5、 PM1.0浓度在14:00 -16:00较低， 在00:00左右较高， 电场强度在16:00左右出现一个峰值［图3（a）］。O3浓度和电场强度变化趋势比较接近， NO、 NO2、 NOX浓度变化趋势和电场强度变化趋势相反， 特别是在10:00 -18:00之间［图3（b）］。根据表1可看到， 全年电场强度和PM10、 PM2.5、 PM1.0浓度相关性较强， 冬半年电场强度和颗粒污染物及气态污染物浓度相关性均强（除SO2外）， 夏半年整体相关性偏弱， 仅仅和O3浓度相关性较强。夏半年污染物少， 但雷电活动多， 电场强度不稳定， 夏半年影响电场强度的因素不单一， 所以相关性较弱。冬半年大气雷电活动少， 大气污染物影响电场强度的作用凸显， 故相关性强。
图3 2014 -2015年电场强度和污染物浓度日变化Fig.3 Diurnal variations of the electric field intensity and pollutant concentrations during 2014 -2015 |
表1 2014 -2015年不同时段电场强度与污染物浓度的相关系数Table 1 Correlation coefficients of the electric field intensity and pollutant concentrations at different time during 2014 -2015 |
| 污染物 | PM10 | PM2.5 | PM1.0 | SO2 | O3 | CO | NO | NO2 | NOX |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 全年 | 0.540** | 0.409* | 0.378* | -0.268 | -0.065 | 0.323 | 0.229 | 0.513** | 0.287 |
| 冬半年 | 0.906** | 0.883** | 0.874** | -0.011 | -0.785** | 0.912** | 0.830** | 0.904** | 0.867** |
| 夏半年 | 0.064 | -0.080 | -0.112 | -0.320 | 0.434* | -0.203 | -0.263 | 0.032 | -0.217 |
**和*分别表示在0.01和0.05水平（双侧）上显著相关 |
3.2 静稳积累型
2014年1月31日是农历春节正月初一， 从2014年1月30 -31日电场强度与PM10浓度每5 min变化情况［图4（a）］可以看到， 1月30日（除夕）19:00之前， PM10浓度不高， 小于100 μg·m-3， 19:00后PM10浓度快速升高， 达到250 μg·m-3， 电场强度也快速增大， 接近1.5 kV·m-1， 这与此时间段开始大量燃放烟花爆竹产生较多污染物有关， 电场强度增加和污染物浓度增加几乎同时出现。1月31日00:00北京市PM10浓度值再次快速升高， 一度达到375 μg·m-3， 电场强度维持在-1.0 kV·m-1 左右， 污染物浓度和电场强度均维持在较高状态， 这是00:00左右再次大量燃放烟花爆竹产生较多污染物引起的。该时间段燃放烟花爆竹最多， 污染最严重， 电场强度绝对值相对较大。根据表2可看到， 电场强度（指绝对值， 全文涉及相关系数计算的电场强度数据均为其绝对值）和PM10、 PM2.5、 PM1.0、 CO浓度等相关性较强。
图4 2014年1月30 -31日电场强度和污染物浓度随时间变化Fig.4 Temporal variations of the electric field intensity and pollutant concentration during 30 -31 January 2014 |
表2 2014年1月30 -31日电场强度与污染物浓度的相关系数Table 2 Correlation coefficients of the electric field intensity and pollutant concentrations during 30 -31 January 2014 |
| 污染物 | PM10 | PM2.5 | PM1.0 | SO2 | NO | NO2 | NOX | CO | O3 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 相关系数 | 0.4761** | 0.4867** | 0.4833** | -0.1125 | -0.0717 | 0.2572** | 0.213** | 0.3465** | -0.2886** |
**表示在0.01水平（双侧）上显著相关 |
在大气静稳的条件下， 大量烟花爆竹集中燃放， 区域污染物排放滞留， 叠加常规排放积累， 期间PM10、 PM2.5、 SO2浓度升高最为显著， 导致颗粒物中水溶性无机组分浓度也随之升高。以2011年春节烟花爆竹燃放为例， 刘慧萍等（2017）分析发现集中燃放期间产生的PM10和SO2， 是非集中燃放时期的3.7和2.5倍， PM2.5浓度增加最多的离子分别是Mg2+、 K+、 Cl-， 其浓度分别是非集中燃放期的65、 31.6、 6.9倍。从电场强度和SO2、 NO、 NO2浓度每5 min变化情况［图4（b）］可以看到， SO2浓度在30日19:00以后、 31日00:00以后快速变大， 其中在20:00时达到峰值， 稍晚于电场强度峰值时刻。在31日04:00和09:00 SO2浓度再次出现峰值但电场强度未出现峰值， 初步分析可能与之后湿度增大（图5）SO2易溶于水对电场强度影响较小有关。相比SO2浓度和电场强度相关性， NO2浓度和电场强度相关性较强。
总体而言， 在烟花爆竹集中燃放且相对湿度较小时段， 有大量大颗粒物会吸附轻离子， 使电导率降低， 电场强度绝对值变大。电场强度值由轻离子浓度、 轻离子电荷和迁移率决定， 又由于大气的电导率主要取决于轻离子， 当大气污染物增加， 气溶胶离子增多时， 由于对轻离子的吸附作用发生迁移从而形成重离子， 轻离子浓度降低， 从而电导率降低， 最终导致电场强度的增加， 因此电场强度与观测点附近的气溶胶浓度成正相关。
从2014年1月30 -31日电场强度和部分气象要素的日变化（图5）可以看到， 相对湿度在1月30日19:00以后开始增大， 到3日02:00均较大， 可能导致了30日20:00以后电场强度变为负值， 特别是该日21:00到次日02:00电场强度为负值且绝对值相对较大。初步分析原因， 较高的相对湿度使得大气中的污染物吸湿溶解于水， 是电场强度变为负值的主要原因。大气中的N2 +、 O2 +等正离子将于水汽进行结合， 形成带正电荷的质子水合成物， 当大气中的水汽分子增加时， 正离子与水汽的结合概率也增加， 从而离子的迁移率下降， 大气电导率降低， 最终导致电场强度绝对值增加（张祎等， 2015）。当相对湿度降低时， 气溶胶失水， 体积会变小， 理论上吸附离子能力会减弱， 原本带空间电荷的气溶胶失水， 使空间电荷减弱， 同时由于失水的气溶胶吸附能力减弱， 电导率增强， 使电场强度在31日03:00后由负值趋近于零。
3.3 污染复合型
2015年12月19 -26日北京市出现严重污染， 该重污染过程分为三个时间段（江磊等， 2017）： 重污染起始阶段（19 -21日）、 重污染持续积累阶段（22 -25日） 和重污染缓解阶段（26日）。由于该时间段北京主要受低压控制， 东部和南部的高浓度污染气团快速向西、 向北回流到城区， 同时北京市处于区域低压辐合系统的中心， 气象条件静稳， 湿度接近饱和， 本地污染源排放的污染物持续积累和转化， 外地流入污染气团和本地污染源排放这些因素导致此次为污染复合型。
从2015年12月19 -26日电场强度和PM10浓度每5 min变化情况（图6）可以看到， 该次污染过程中PM10浓度总体00:00前后较高， 12:00前后较低， 特别19 -23日凌晨前后污染程度更为明显， 呈现明显的日变化特征， 这可能和中午温度较高有关。白天随着地面温度升高， 边界层湍流活动增强， 会降低污染物浓度， 所以中午前后地表污染物浓度最低。而电场强度在中午往往出现小的峰值， 这与相对湿度有关， 中午温度较高相对湿度变小（图7）， 电场强度值变大。污染物浓度在25日全天均高， 电场强度该日基本都为负值， 且绝对值较大。在26日污染物浓度变小， 电场强度也变小， 二者相关系数最大。在中午时刻， 温度升高， 相对湿度变小， 污染物浓度降低， 电场强度出现小的峰值， 电场强度与相对湿度出现负相关。这可能是相对湿度减小， 气溶胶可溶性变小， 变成稍干的颗粒物， 导致电场强度增加。一般来说， 温度不直接影响电场强度， 温度通过影响大气相对湿度， 进而影响电场强度。
图6 2015年12月19 -26日电场强度和PM10浓度每5 min变化Fig.6 Temporal variations of the electric field intensity and PM10 concentrations per 5 minutes during 19 -26 December 2015 |
这次重污染红色预警的2015年12月19 -22日期间低风速、 高湿度及强逆温等气象条件造成污染气体直接吸附在大气颗粒物表面， 或者是先在空气中成核再通过碰撞附着在大颗粒物表面， 转化生成硫酸盐和硝酸盐等气溶胶离子， 对重污染形成起到了促进作用。结合电场强度和PM10浓度每5 min变化情况（图6）与该时期电场强度和部分气象要素随时间变化（图7）可看到， 空气中相对湿度大时， 大气污染较严重。相对湿度大时， PM10浓度变高， 电场强度绝对值较高（基本为负值）， 能见度较低； 相对湿度小时， PM10浓度变低， 电场强度较低（基本为正值）， 能见度变高。这和前文静稳积累型类似， 相对湿度小时， 电场强度为正值。其中12月19日、 21日、 23 -26日00:00左右电场较大， 其中19日、 24日电场强度为正值， 该时段相对湿度较低， 其他日期的00:00左右电场强度值为负值， 相对湿度大。整个过程风速一直较小， 除了24日13:00左右外， 电场强度和风速的相关性表现并不是非常明显。表3为 2015年12月19 -26日各日AQI值（江磊等， 2017）以及大气污染物和大气电场的相关系数， 从该表可看到， 12月20日、 25日、 26日污染物浓度和电场强度相关系数值较大， 二者变化较为一致。整个污染过程中， 电场强度与PM10、 PM2.5、 PM1.0、 NO、 SO2浓度相关性大于其与NO2、 CO、 O3浓度的相关性。
表3 2015年12月19 -26日各日AQI值以及电场强度与污染物浓度的相关系数Table 3 Daily AQI values and correlation coefficients of the electric field intensity and pollutant concentrations during 19 -26 December 2015 |
| 日期 | AQI | PM10 | PM2.5 | PM1.0 | SO2 | NO | NO2 | NOX | CO | O3 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 19日 | 168 | 0.196 | -0.151 | -0.252 | 0.561** | 0.487** | 0.346 | 0.503** | 0.023 | 0.072 |
| 20日 | 249 | 0.435* | 0.392* | 0.382* | -0.061 | 0.035 | 0.370* | 0.062 | 0.054 | 0.434* |
| 21日 | 280 | -0.167 | -0.059 | -0.042 | 0.498** | -0.166 | -0.339 | -0.215 | 0.006 | 0.373* |
| 22日 | 347 | 0.229 | 0.356* | 0.339 | -0.233 | -0.358 | 0.260 | -0.318 | 0.295 | -0.187 |
| 23日 | 305 | 0.172 | -0.011 | -0.046 | 0.414* | 0.321 | 0.251 | 0.325 | 0.076 | -0.021 |
| 24日 | 190 | -0.422 | -0.454 | -0.454 | 0.404* | -0.376 | -0.219 | -0.359 | -0.408 | -0.221 |
| 25日 | 485 | 0.673** | 0.461** | 0.445** | 0.148 | 0.509** | -0.365 | 0.462** | 0.575** | -0.123 |
| 26日 | 315 | 0.777** | 0.816** | 0.806** | -0.646* | 0.680** | 0.804** | 0.731** | 0.810** | -0.487 |
**和*分别表示在0.01和0.05水平（双侧）上显著相关 |
3.4 沙尘型
3.4.1 沙尘暴型
受强冷空气和地面蒙古气旋的共同作用， 2015年4月15日北京市出现了强沙尘暴天气。此次沙尘暴从15日傍晚一直持续到了该日夜间， 在此期间北京大部分地区的能见度小于1000 m。据北京市环境保护监测中心官方资料， 4月15日17:00北京市PM10浓度为128 μg·m-3， 18:00上升到445 μg·m-3， 至19:00本市各监测站点PM10浓度均超过1000 μg·m-3， 达到重度污染等级。
从 2015年4月15日电场强度和PM10浓度［图8（a）］看到， 从15日17:50开始PM10浓度呈垂直线状态急剧上升， 达到4400 μg·m-3， 同时电场强度也呈垂直状急剧增加， 达到-17 kV·m-1。这和雷暴过程中大气电场强度变化不同， 雷暴过程中电场强度也是变大， 但一般是正负值剧烈切换抖动。从2015年4月15日部分气象要素的时间变化［图8（b）］看到18:00左右能见度变得最低， 风速变的最大， 相对湿度也变小， 处在一个小的谷值， 该时间段的电场值最大。相对湿度大时， 电场强度多为负值， 但是沙尘暴发生时相对湿度较小， 电场强度也多为负值， 和冬季污染天气过程不一致。沙尘暴发生过程中电场强度为负值， 吴亭等（2009）等分析的17次沙尘暴过程中电场强度也均为负值， 此时相对湿度对电场强度影响较小。20:30， PM10浓度再次短暂升高， 电场强度绝对值也再次变大， 但强度和持续时间都小于18:00的过程。
沙尘暴发生时， 电场强度为负值其绝对值急剧变大。电场强度绝对值和PM10、 PM2.5浓度的相关系数分别为0.8839、 0.8328， 和PM1.0浓度的相关系数为-0.1729， 说明电场强度的绝对值与PM10、 PM2.5呈很强的正相关， 与PM1.0相关性很弱（或不相关）。这与沙尘天气下不同粒径颗粒物的起电机理有关， 沙尘期间粒径大于1.1 μm小于 9.0 μm沙粒子占总粒子的69.19%（庄国顺等， 2001）， 沙尘天气中PM10、 PM2.5所占比例很高（郝巨飞等， 2018）。沙尘大气电场主要受PM10、 PM2.5等气溶胶不对称摩擦、 碰撞影响， 因此电场强度与PM10、 PM2.5浓度相关性较强。
3.4.2 扬沙型
2015年3月28日北京市出现扬沙浮尘天气， 10:00起北京市北部郊区开始明显受到外来沙尘的影响， PM10浓度大幅上升， 单站小时浓度均超过500 μg·m-3以上， 并很快影响到城区， 11:00数据显示， 城六区PM10小时浓度为756 μg·m-3。
从2015年3月28日电场强度与PM10浓度［图9（a）］可看到， 该日10:00 -14:00电场强度为负值且较大， 该时间段内能见度变低， 风速较大， 特别是12:00左右， 风速最大， 但是持续时间相对较短。该日电场强度绝对值和PM10、 PM2.5浓度的相关系数分别为0.5524和0.6877， 和PM1.0浓度的相关系数为0.2603， 电场强度和PM2.5浓度的相关性最强。对比2015年4月15日的沙尘暴过程， 此次扬沙过程电场强度和PM10、 PM2.5浓度的相关性降低， 和PM1.0浓度的相关性有所增加， 这可能是扬沙天气的颗粒物直径比沙尘暴天气颗粒物变小导致的， 扬沙天气中PM10、 PM2.5与沙尘暴天气中相比所占比例降低， 而PM1.0比例在增加。
另外， 该日02:30前后电场强度有一较大谷值， 此刻PM10浓度并不高， 可能与该时间段相对湿度较大有关［相对湿度达50%， 图9（b）］。该较大谷值排除是雷暴过程影响， 一是北京市初雷日一般在4月份， 二是雷暴过程中电场强度的变化幅度大于扬沙过程中电场强度的变化幅度， 而且电场强度正负值切换频次也远大于在沙尘中的频次（周俊驰等， 2013）。
3.4.3 浮尘型
2015年3月20日00:00至21日02:00北京市出现明显的浮尘天气， 该时段电场强度绝对值和PM10浓度的相关系数为0.4699， 和PM2.5、 PM1.0浓度的相关系数分别为0.7084、 0.7365， 和后两者相关性更强。从2015年3月20日00:00至21日02:00电场强度和PM10浓度［图10（a）］可看到， 与前两次过程相比， 此次浮尘过程中电场强度为负值的时间较短， 另外电场强度和PM1.0浓度的相关系数值进一步变大， 浮尘天气中污染物颗粒属于更细微的颗粒， 这种情况下主要是PM1.0影响电场强度。
分析3月20日00:00至21日02:00的气象要素［图10（b）］， 从20日20:00开始大气能见度降低， 相对湿度变大。特别是在21日00:00左右， 为浮尘最严重时段， 风速约为4 m·s-1， 相对湿度约为13%。另外， 20日00:00 -03:00电场强度较大， 一方面可能是因为PM10浓度较大引起电场强度较大， 另一方面可能是湿度较大引起的， 该时间段内相对湿度明显偏大（可达40%）， 其他时间段相对湿度多维持在10%左右。
3.5 不同类型对比分析
对比静稳积累型、 污染复合型、 沙尘型三种污染类型下电场强度和污染物浓度的相关性， 静态积累型是大气污染物较快积累变大， 电场强度和污染物浓度变化趋势比较接近， 二者相关性较强。污染复合型是污染物浓度和电场强度变化相对平缓， 在湿度较大的重污染天气， 电场强度和污染物浓度的相关系数并不是很强， 电场强度和相对湿度相关性较强。沙尘型天气是污染物快速积累浓度增大， 电场强度急剧变大， 然后二者较快降低， 二者相关性最强。电场强度受多个因素影响， 不同污染天气下影响因子强弱不同。
此外， 对比沙尘型天气三种类型电场强度与颗粒物浓度的相关系数（表4）， 在沙尘暴型天气中电场强度与PM10浓度相关性最强， 与PM1.0浓度相关性最弱， 且相关系数为负值； 扬沙型天气中， 电场强度与PM2.5浓度相关性最强， 与PM1.0浓度相关性最弱； 浮尘型天气中电场强度与PM1.0浓度相关性最强， 与PM10浓度相关性最弱。初步分析， 不同粒径颗粒物的起电机理以及颗粒物来源不同导致颗粒物浓度与电场强度的相关性不同。
表4 沙尘型天气中电场强度与颗粒物浓度的相关系数Table 4 Correlation coefficients of the electric field intensity and particle concentrations for sand-dust events |
| 类别 | PM10 | PM2.5 | PM1.0 |
|---|---|---|---|
| 沙尘暴型 | 0.8839** | 0.8328** | -0.1729 |
| 扬沙型 | 0.5524** | 0.6877** | 0.2603 |
| 浮尘型 | 0.4699* | 0.7084** | 0.7365** |
**和*分别表示在0.01和0.05水平（双侧）上显著相关 |
4 结论与讨论
本文总体上分析了北京市朝阳站2014 -2015年全年、 冬半年和夏半年大气电场和大气污染物的变化特征， 重点研究了在静态积累型、 复合型、 沙尘型3种污染类型天气下电场强度与主要污染物浓度、 气象要素之间的相互关系， 同时初步分析了污染物浓度影响电场强度变化的作用机理， 得出如下主要结论：
（1） 电场强度全年平均值为0.45~0.72 kV·m-1， 全年变化呈现双峰双谷特征， 主要峰值在03:00和23:00， 主要谷值在06:00和13:00。冬半年电场强度和污染物浓度相关性更强， 特别是与PM10、 PM2.5、 PM1.0、 NO2相关系数值较大。
（2） 静态积累型污染物过程中， 污染物浓度变大， 电场强度随之增加， 电场强度和污染物浓度变化趋势比较接近； 相对湿度增大时， 电场强度变为负值。污染复合型过程中污染物浓度和电场强度变化都较平缓， 在相对湿度较大的重污染天气， 电场强度和污染物浓度的相关系数并不是很高； 相对湿度和电场强度相关性较强。
（3） 沙尘型天气下电场强度为负值， 随着污染物快速积累， 电场强度绝对值急速变大， 沙尘过程结束后， 电场强度绝对值又迅速变小。电场强度绝对值和PM10、 PM2.5浓度呈现较强的正相关性。沙尘型天气下不同情况电场强度绝对值从大到小依次是沙尘暴、 扬沙、 浮尘。
（4） 对比三种污染类型下电场强度和污染物浓度的相关性， 静态积累型是污染物较快积累变大， 电场强度和污染物浓度变化趋势比较接近。污染复合型是污染物和大气电场变化相对平缓， 在湿度较大的重污染天气， 电场强度和污染物浓度的相关系数并不是很强。沙尘型天气是污染物快速积累浓度增大， 电场强度急速变大， 然后二者较快降低， 二者相关性最强。
需要说明的是， 大气电场会与多种大气污染物相关， 大气污染物之间并非独立正交， 存在一定的相互制约性或依赖性， 此外同一区域不同时段全球性因素等对于大气电场的作用也存在差异。在分析电场强度与污染物浓度关系时， 如何排除其他因素的影响非常关键， 同时又是一项较难的工作。文中选择典型污染个例分析， 一定程度上排除其他因素影响， 比如选择2014年春节的污染过程分析， 是为排除带电沙尘、 雷暴云等因素的影响（该日无大风无沙尘暴， 北京冬季无雷暴）。另外， 本文一种污染类型仅选择一个典型样本进行研究， 在后续工作中将会一种污染类型选择多个样本进行归纳研究和综合分析。