上海市松江區(qū)PM2.5與PM10濃度變化特征分析

莊婉婉

(上海市松江區(qū)環(huán)境監(jiān)測(cè)站，上海 201613)

隨著我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)和城市進(jìn)程的加快，歐美發(fā)達(dá)國(guó)家經(jīng)歷了百余年的空氣污染問(wèn)題在我國(guó)近二十年內(nèi)集中爆發(fā)，特別是2011年以來(lái)，多次大范圍霧霾事件引起國(guó)內(nèi)外廣泛關(guān)注[1]，空氣質(zhì)量成為民生焦點(diǎn)。2012年11月，“十八大”將生態(tài)文明建設(shè)納入五位一體總布局，從源頭上扭轉(zhuǎn)生態(tài)環(huán)境惡化趨勢(shì)，為人民創(chuàng)造良好生產(chǎn)生活環(huán)境成了我們共同的目標(biāo)。通過(guò)5年多的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，源頭治理，深化改革等一系列措施，我國(guó)大氣環(huán)境正在不斷改善，但空氣污染物由傳統(tǒng)的一次污染物轉(zhuǎn)向臭氧、細(xì)顆粒物等二次污染物，并在城市群間通過(guò)輸送和疊加呈現(xiàn)出多種污染物相互耦合的復(fù)合型大氣污染。PM2.5與PM10為大氣污染物的重要貢獻(xiàn)者，也是評(píng)價(jià)大氣環(huán)境質(zhì)量的主要指標(biāo)[2-3]。

近年來(lái)，隨著PM2.5和PM10數(shù)據(jù)的時(shí)間積累，人們對(duì)單個(gè)地區(qū)PM2.5與PM10的濃度進(jìn)行全年時(shí)空變化研究，來(lái)獲得中國(guó)城市PM2.5與PM10污染的時(shí)空格局，從而針對(duì)性開(kāi)展污染防控。因此關(guān)于松江區(qū)大氣顆粒物的研究對(duì)了解松江區(qū)污染狀況具有重要意義，也為上海市大氣顆粒物污染呈現(xiàn)西高東低趨勢(shì)提供數(shù)據(jù)支撐。

本文以松江區(qū)2014～2018年環(huán)境空氣自動(dòng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，從不同時(shí)間尺度對(duì)PM2.5與PM10進(jìn)行分析，研究PM2.5與PM10濃度的時(shí)間變化特征，為全面衡量松江區(qū)污染狀況提供理論支持。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源與分析

1.1 松江區(qū)概況

松江區(qū)位于長(zhǎng)江三角洲內(nèi)上海市西南部，屬北亞熱帶季風(fēng)區(qū)域，四季分明，雨量充沛，夏季炎熱潮濕，冬季寒冷干燥，總面積604.64km2，占上海市總面積9.5%，人口175.59萬(wàn)人，占上海市總?cè)丝?.3%。

2018年松江區(qū)生產(chǎn)總值1 279.67億元，可比增長(zhǎng)7.0%，三大產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)繼續(xù)優(yōu)化，一產(chǎn)降幅收窄，二產(chǎn)平穩(wěn)增長(zhǎng)，三產(chǎn)保持較快增速；規(guī)上工業(yè)能源消費(fèi)為147.71萬(wàn)t標(biāo)煤，同比下降1.4%。隨著G60走廊建設(shè)進(jìn)入3.0時(shí)代，戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)破土萌生，工業(yè)轉(zhuǎn)型和產(chǎn)品結(jié)構(gòu)升級(jí)進(jìn)一步推進(jìn)，松江正在加快形成以清潔能源為主的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)。

松江區(qū)生態(tài)環(huán)境局2018～2022年新一輪清潔空氣計(jì)劃已開(kāi)啟，大氣污染防治穩(wěn)步推進(jìn)。工業(yè)源上從深化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)入手，淘汰低效產(chǎn)業(yè)，升級(jí)優(yōu)化產(chǎn)品、設(shè)備；推進(jìn)燃油燃?xì)忮仩t提標(biāo)改造、VOCs重點(diǎn)排污企業(yè)廢氣治理、易揚(yáng)塵單位在線監(jiān)控等措施實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)減排、工程減排和管理減排；生活源上加快淘汰“黃標(biāo)車(chē)”和老舊車(chē)，積極推廣新能源公交車(chē)和有軌電車(chē)，加大環(huán)保宣傳和政策宣貫，建立全民生態(tài)環(huán)保意識(shí)，全方位助力打贏藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

PM2.5和PM10濃度選取2014年1月1日～2019年2月28日松江區(qū)3個(gè)環(huán)境空氣自動(dòng)監(jiān)測(cè)市控點(diǎn)(見(jiàn)圖1)質(zhì)控后的小時(shí)平均值，進(jìn)行日、月、季節(jié)和年際變化的討論分析。其中季節(jié)劃分為春季(3～5月)、夏季(6～8月)、秋季(9～11月)和冬季(12月～次年2月)。松江區(qū)共有3個(gè)市控監(jiān)測(cè)點(diǎn)，分別為岳陽(yáng)站、圖書(shū)館站和中山站，其中，岳陽(yáng)站位于松江老城、圖書(shū)館站位于松江新城，均是成熟配套的居民建成區(qū)，中山站位于中山街道工業(yè)區(qū)，毗鄰松江東部開(kāi)發(fā)區(qū)及G60科創(chuàng)走廊，這3個(gè)站點(diǎn)能夠真實(shí)反映松江區(qū)空氣質(zhì)量狀況，為松江區(qū)PM2.5和PM10的污染研究及評(píng)估地區(qū)環(huán)境質(zhì)量狀況提供數(shù)據(jù)參考。

圖1 松江區(qū)環(huán)境空氣自動(dòng)監(jiān)測(cè)點(diǎn)位圖Fig.1 Location map of environmental air automatic monitoring points in Songjiang district

2 結(jié)果與分析

2.1 年際變化特征

松江區(qū)2014～2018年年際變化如圖2所示，PM2.5和PM10年均濃度降幅趨同，PM2.5年均濃度從2014年的62μg/m3下降到2018年的39μg/m3，降幅37.1%；PM10年均濃度從2014年的71μg/m3下降到2018年的51μg/m3，降幅28.2%。PM2.5日均濃度全年超標(biāo)天數(shù)從102減到15，降幅巨大，但占比依然穩(wěn)定在10%左右；而PM10日均濃度全年超標(biāo)天數(shù)從18減到2，幾乎要消滅超標(biāo)天數(shù)，所以，松江區(qū)大氣顆粒物污染以PM2.5為主，且其濃度已進(jìn)入慢速遞減狀態(tài)，可能還會(huì)因各方環(huán)境人為因素有輕微反彈。

圖2 2014～2018年松江區(qū)PM2.5與PM10濃度年際變化及超標(biāo)天數(shù)Fig.2 Annual changes and over-standard days of PM2.5 and PM10 concentrations in Songjiang from 2014 to 2018

2014～2018年每日監(jiān)測(cè)結(jié)果顯示，PM2.5日均最大值出現(xiàn)在2015年12月15日和2015年12月23日，均為229μg/m3，PM10日均最大值出現(xiàn)在2014年5月27日，為253μg/m3，分別是《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》(GB3095-2012)日均二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的3.1、1.7倍；PM2.5和PM10五年均值分別為51、61μg/m3，其中PM2.5平均濃度超出《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》(GB3095-2012)年均二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)值(35μg/m3)1.5倍，而PM10平均濃度達(dá)到年均二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)值(70μg/m3)，分別是一級(jí)標(biāo)準(zhǔn)值(15、40μg/m3)的3.4、1.5倍。

2018年中國(guó)環(huán)境生態(tài)公報(bào)顯示，全國(guó)338個(gè)地級(jí)及以上城市中，PM2.5和PM10年均濃度分別為39、71μg/m3，超標(biāo)天數(shù)比例分別為9.4%、6.1%，與2018年松江區(qū)PM2.5和PM10年均濃度(39、51μg/m3)及超標(biāo)天數(shù)比例(10.1%、1.1%)相比，松江區(qū)PM10污染相對(duì)較輕，PM2.5污染持平，隨之形成PM2.5/PM10的比值較大，說(shuō)明松江區(qū)細(xì)顆粒物對(duì)空氣污染的貢獻(xiàn)較大。

2.2 季節(jié)變化特征

通過(guò)松江區(qū)2014年3月～2019年2月的PM2.5和PM10數(shù)據(jù)，進(jìn)行分類(lèi)總結(jié)，得出其季節(jié)變化特征。圖3反映了PM2.5和PM10平均濃度各季節(jié)相差不大且整體趨勢(shì)相同，呈冬春高、秋季次之、夏季低的特征。其中，PM2.52018年四季濃度比2014年四季濃度分別下降28%(春)、48%(夏)、35%(秋)、45%(冬)；PM102018年四季濃度比2014年四季濃度分別下降22%(春)、32%(夏)、28%(秋)、47%(冬)，四季PM2.5和PM10的下降率大于20個(gè)百分點(diǎn)，說(shuō)明松江區(qū)的污染狀況在各季節(jié)氣象不同的情況下均得到改善。

從2017年到2018年的2年間，春秋兩季PM2.5和PM10的濃度幾乎持平，說(shuō)明近3年開(kāi)展的專(zhuān)項(xiàng)環(huán)保行動(dòng)(清拆整治、鍋爐改造、易揚(yáng)塵單位監(jiān)控等)在進(jìn)入常態(tài)化監(jiān)控后對(duì)進(jìn)一步降低PM2.5和PM10的平均濃度無(wú)法產(chǎn)生積極效應(yīng)。反而2018年冬季異常的連續(xù)多雨天氣讓其濃度下降到PM2.5(46μg/m3)和PM10(52μg/m3)，與2017年P(guān)M2.5和PM10年均濃度(43、56μg/m3)相差無(wú)幾。這種個(gè)別季節(jié)反差表現(xiàn)說(shuō)明只要具備良好的擴(kuò)散除塵環(huán)境，人為排放進(jìn)入精準(zhǔn)防控的遞減階段，四季PM2.5和PM10的濃度都能達(dá)到穩(wěn)定達(dá)標(biāo)狀態(tài)。

圖3 PM2.5與PM10濃度季節(jié)變化Fig.3 Seasonal changes of PM2.5 and PM10 concentrations

2.3 月變化特征

松江區(qū)2014～2018年P(guān)M2.5和PM10濃度在不同月份的變化如圖4所示，PM2.5和PM10濃度月變化趨勢(shì)整體相同，呈現(xiàn)4～6月逐漸下降，10～12月逐漸上升趨勢(shì)。

其中1月、12月和2月PM2.5濃度最高，分別為75、69和59μg/m3，12月、1月和4月PM10濃度最高，分別為83、81和70μg/m3；8月、10月和9月PM2.5濃度最低，分別為34、34和37μg/m3，9月、8月和10月PM2.5濃度最低，分別為42、45和46μg/m3，可見(jiàn)最低均集中在8～10月，而最高值PM2.5集中在12～次年2月一個(gè)連續(xù)性過(guò)程并與季度趨勢(shì)吻合，而PM10除了12月和1月外，4月有一個(gè)突升，說(shuō)明4月PM10受到外來(lái)環(huán)境(如沙塵)影響較大。

圖4 PM2.5與PM10濃度月變化Fig.4 Monthly changes of PM2.5 and PM10 concentrations

2.4 日變化特征

通過(guò)松江區(qū)2014年3月～2019年2月的PM2.5和PM10小時(shí)數(shù)據(jù)，進(jìn)行分類(lèi)總結(jié)，得出四季日變化特征。如圖5顯示不同季節(jié)PM2.5和PM10濃度日變化特征基本一致，從高到低依次為冬季>春季>秋季>夏季，呈逐步降低趨勢(shì)，且大部分季節(jié)日變化呈雙峰型。夏季雖然整體趨勢(shì)與其他季節(jié)相同，但24小時(shí)內(nèi)濃度上下浮動(dòng)小(PM2.5濃度浮動(dòng)僅為4μg/m3)。PM2.5峰值出現(xiàn)在8∶00～10∶00和21∶00～次日0∶00，峰值幾乎相同，谷值出現(xiàn)在3∶00～4∶00和14∶00～17∶00；PM10峰值出現(xiàn)在8∶00～10∶00和19∶00～21∶00，夜間峰值比上午峰值明顯得多，谷值出現(xiàn)在4∶00～5∶00和13∶00～14∶00。這些峰值出現(xiàn)在每日交通的早高峰及晚高峰后的的上半夜，說(shuō)明PM2.5和PM10濃度與人類(lèi)活動(dòng)密切相關(guān)，這些谷值是由于后半夜人類(lèi)活動(dòng)減少，顆粒物沉降后被吸附在植被、土壤等上面使環(huán)境空氣得到凈化及下午光照較強(qiáng)，氣溫較高，大氣垂直混合、湍流擴(kuò)散較強(qiáng)[4]。

2014～2018年松江區(qū)PM2.5與PM10濃度日變化如圖6顯示，PM2.5和PM10濃度日變化趨勢(shì)相同，呈雙峰型，由于PM2.5每日小時(shí)濃度變化起伏僅6μg/m3，故其雙峰沒(méi)有PM10明顯(PM10濃度浮動(dòng)為17μg/m3)。而且PM2.5和PM10峰值與季節(jié)日變化峰值完全相符，雖然相較與2014年，2018年P(guān)M2.5和PM10濃度整體下降，但每日峰谷值不變，說(shuō)明PM2.5和PM10濃度小時(shí)變化特征與人類(lèi)活動(dòng)和邊界層演化有密切關(guān)系。

圖5 PM2.5與PM10濃度季節(jié)日變化Fig.5 Daily changes of PM2.5 and PM10 concentrations in seasons

圖6 PM2.5與PM10濃度年際日變化Fig.6 Daily changes of PM2.5 and PM10 concentrations in years

2.5 PM2.5與PM10的相關(guān)性

通過(guò)2014～2018年松江區(qū)PM2.5與PM10濃度日均值進(jìn)行線性擬合，由圖7可看出，兩者呈顯著的線性相關(guān)性，擬合方程為y=0.92x+13.7，相關(guān)系數(shù)r=0.87，直線斜率為0.92，說(shuō)明直線對(duì)散點(diǎn)的擬合率很高，從而證明PM2.5與PM10濃度變化在相同時(shí)間段內(nèi)基本相同，故兩者之間的相關(guān)性較強(qiáng)。

雖然PM2.5與PM10濃度存在顯著的線性關(guān)系，但也會(huì)由于外界因素變化而發(fā)生相應(yīng)的改變。從下表可知，PM2.5與PM10相關(guān)性在季節(jié)上有明顯差異，r冬季(0.91)>r夏季(0.90)>r秋季(0.88)>r春季(0.72)，相比其他3個(gè)季節(jié)，春季相關(guān)性最差(<0.75)，所以圖8中春季擬合線兩側(cè)的點(diǎn)分布相對(duì)不均勻，表明春季PM2.5與PM10的部分污染源不同，且PM10濃度較大，主要與沙塵源有關(guān)[5]。

圖7 PM2.5與PM10濃度相關(guān)性分析Fig.7 Correlation analysis of PM2.5 and PM10 concentrations

表 PM2.5濃度關(guān)于PM10濃度線性回歸及相關(guān)系數(shù)Tab. Linear regression and correlation coefficient between PM2.5 and PM10

圖8 四季PM2.5與PM10濃度相關(guān)性分析Fig.8 Correlation analysis of PM2.5 and PM10 concentrations at all seasons

2.6 PM2.5/PM10的變化規(guī)律

如圖9所示，松江區(qū)2014～2018年P(guān)M2.5/PM10的各季節(jié)比值為冬季(0.88)>夏季(0.87)>春季(0.81)>秋季(0.79)，平均值為0.83。PM2.5/PM10的比值較大說(shuō)明松江區(qū)大氣顆粒污染物污染以細(xì)顆粒物為主。為了應(yīng)對(duì)在冬季高發(fā)的重污染天氣，會(huì)實(shí)施重點(diǎn)源秋冬季減排，導(dǎo)致大氣氧化性進(jìn)一步增強(qiáng)，有利于PM2.5二次生成[6]，冬季大氣層相對(duì)穩(wěn)定，不利于污染物的擴(kuò)散，使得冬季比值相對(duì)最高；夏季比值較高是由于高溫利于二次粒子的生成和降雨對(duì)PM2.5～10的清除，使PM2.5在PM10的比值增高；春季比值較低主要是由于PM10受沙塵影響，PM2.5與PM10來(lái)源相似度變低導(dǎo)致。

圖9 2014～2018年P(guān)M2.5/PM10季節(jié)變化規(guī)律Fig.9 Changing rule of different seasons of PM2.5/PM10 ratio from 2014 to 2018

3 結(jié)論與對(duì)策

3.1 結(jié)論

3.1.1 2014～2018年松江區(qū)PM2.5與PM10濃度呈整體下降趨勢(shì)，PM2.5的濃度水平未達(dá)到國(guó)家二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，且污染天數(shù)占比較高。

3.1.2 松江區(qū)四季分明，PM2.5與PM10濃度呈冬春高、秋季次之、夏季低的特點(diǎn)，其變化趨勢(shì)與月度變化基本吻合；由于4月松江易受到沙塵天氣影響，導(dǎo)致4月及春季PM10會(huì)出現(xiàn)與PM2.5不符的高值。而且從2017年到2018年的2年間，春秋兩季PM2.5和PM10的濃度幾乎持平，夏冬兩季有不同程度下降，在不考慮氣象條件差異情況下，說(shuō)明人為專(zhuān)項(xiàng)環(huán)保行動(dòng)產(chǎn)生的積極效應(yīng)已過(guò)，如何進(jìn)一步精準(zhǔn)污染防控是亟需解決的問(wèn)題。

3.1.3 松江區(qū)各季節(jié)及全年的日變化均呈雙峰型，城市上下班時(shí)間對(duì)顆粒物污染的影響較大，使其累積后在氣象擴(kuò)散條件不佳的情況下會(huì)形成最高峰值，在氣象擴(kuò)散條件好的情況下就會(huì)穩(wěn)步下降。

3.1.4 PM2.5/PM10的比值大說(shuō)明松江區(qū)PM2.5對(duì)空氣污染的貢獻(xiàn)高，PM2.5與PM10相關(guān)性顯著(r=0.87)，說(shuō)明兩者之間有相似的來(lái)源。

3.2 對(duì)策

3.2.1 細(xì)化松江區(qū)環(huán)境空氣在線監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)，在近百個(gè)環(huán)境空氣小站數(shù)據(jù)積累的基礎(chǔ)上，結(jié)合不斷接入在線平臺(tái)的VOCs重點(diǎn)企業(yè)，能夠?qū)崟r(shí)從點(diǎn)到面了解松江區(qū)大氣污染排放和大氣環(huán)境狀況，為四季精準(zhǔn)減排建立起數(shù)據(jù)庫(kù)，利用不斷完善的“一廠一檔”排放清單，對(duì)重點(diǎn)排污行業(yè)實(shí)施行業(yè)分類(lèi)減排。

3.2.2 積極開(kāi)展與松江氣象局合作，數(shù)據(jù)共享，建立起符合松江環(huán)境變化的數(shù)據(jù)模型，找到人為減排和環(huán)境氣候非線性關(guān)系的契合點(diǎn)，保障PM2.5濃度穩(wěn)步下降達(dá)標(biāo)，并為空氣重污染預(yù)警預(yù)報(bào)建立起智慧平臺(tái)。

3.2.3 大力發(fā)展綠色產(chǎn)業(yè)、可再生能源產(chǎn)業(yè)，提高產(chǎn)統(tǒng)能源的使用效率，繼續(xù)調(diào)整優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。