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    宜賓市南溪區(qū)大氣污染物濃度變化特征觀測研究

    2021-01-06 09:15:14劉梓琪李國超
    四川環(huán)境 2020年6期
    關(guān)鍵詞:大氣風(fēng)速污染

    王 璐,劉 旭,劉梓琪,李國超

    (中節(jié)能天融科技有限公司,北京 100085)

    引 言

    隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,能源消耗量不斷增多,煤、石油的大量消耗,導(dǎo)致大氣中SO2排放量增多,SO2易溶于水經(jīng)過氧化生成硫酸形成酸雨[1],對人體健康、生態(tài)環(huán)境和建筑等造成危害;同時隨著機(jī)動車數(shù)量的不斷攀升,汽車尾氣造成NO2排放量增多[2];近地面O3主要是大氣中氮氧化物和揮發(fā)性有機(jī)物經(jīng)光化學(xué)反應(yīng)生成的二次污染物,常成為夏季首要污染物[3~5];PM2.5持續(xù)高值會造成區(qū)域霾污染事件,影響環(huán)境和人體健康[6]。

    宜賓市南溪區(qū)處于四川省東南部,屬于四川盆地污染較重的區(qū)域[7],釀酒工業(yè)和綜合能源(火電、水電、天然氣、煤炭等)等支柱產(chǎn)業(yè)造成大氣污染物排放總量增多,加上盆地的地形不利于污染物擴(kuò)散,常年高溫高濕的氣候特征易于污染物增長累積,使得該地大氣污染狀況十分嚴(yán)峻。川渝地區(qū)已有的研究多集中在成都市和重慶市[8~11],在宜賓市南溪區(qū)的研究較少,近些年各地對大氣污染防治工作十分重視,考核壓力大,南溪區(qū)急需解決監(jiān)測的大氣污染物常規(guī)六參數(shù)數(shù)據(jù)出現(xiàn)高值的問題,因此開展研究十分必要。

    本文利用2018年1月1日~2018年12月31日監(jiān)測數(shù)據(jù),研究宜賓市南溪區(qū)大氣污染物(SO2、NO2、CO、O3、PM2.5和PM10)現(xiàn)狀,分析其變化規(guī)律,為其大氣污染防治提供科學(xué)依據(jù),為區(qū)域大氣防控提供參考。

    1 材料與方法

    1.1 數(shù)據(jù)來源和區(qū)域概況

    本采樣點(diǎn)設(shè)置在宜賓市南溪區(qū)正信路3段1號南溪職業(yè)技術(shù)學(xué)校,北緯28°49′26′′,東經(jīng)104°57′57′′,采樣點(diǎn)在辦公樓6樓頂距地面20 m,采樣點(diǎn)周圍主要是文教和居民區(qū),無高大建筑物和明顯工業(yè)污染源,東南方向425m是長江。本站屬于四川省省控站之一。觀測時間為2018年1月1日~2018年12月31日,觀測的大氣污染物有SO2、NO2、CO、O3、PM2.5和PM10。氣象數(shù)據(jù)包括溫度、相對濕度、風(fēng)速、風(fēng)向和降水?dāng)?shù)據(jù),來自南溪區(qū)氣象局(見圖1)。文中所采用的數(shù)據(jù)是質(zhì)控后小時平均值。

    2.2 技術(shù)方法

    大氣污染物濃度(X)與氣象因子(Y)間的線性相關(guān)系數(shù)rxy采用Pearson積矩相關(guān)公式計算[12-13],定義如下:

    圖1 采樣位置和周圍環(huán)境Fig.1 Location of the sampling sites and surrounding areas

    (1)

    對Pearson相關(guān)系數(shù)(rxy)進(jìn)行假設(shè)檢驗,假設(shè)檢驗值計算公式如下:

    (2)

    公式中,r是相關(guān)系數(shù);n是樣本數(shù)量;n-2是自由度。當(dāng)t>t0.05(n-2)時,p<0.05,拒絕原假設(shè),反之不足以拒絕相關(guān)系數(shù)為0的原假設(shè)。

    2 結(jié)果與討論

    2.1 污染物變化特征

    圖2給出2018年南溪區(qū)SO2、NO2、CO、O3、O3-8hmax(8小時滑動平均最大值)、PM2.5和PM10日均值變化趨勢。本文中將3~5月劃為春季,6~8月劃為夏季,9~11月劃為秋季,1、2和12月劃為冬季。各季節(jié)污染參數(shù)濃度變化值見表1。

    觀測期間SO2的1 h平均濃度、日平均濃度以及年平均濃度均在國家環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)(GB 3095-2012)二級之下。SO2年均濃度為14.91±7.66 μg/m3。SO2日均濃度超過30 μg/m3的天數(shù)有3 d,均出現(xiàn)在1月份。由表1可知SO2夏季濃度略低于其它季節(jié),而其它季節(jié)濃度變化差異不大,7月月均值最低為12.35±2.78 μg/m3,10月月均值最高為18.32±3.73μg/m3。SO2夏季低值與夏季降水多,濕清除作用有關(guān)??傮w上南溪區(qū)SO2濃度不高,可能原因與近年南溪產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)生調(diào)整,大力發(fā)展旅游業(yè),部分工業(yè)企業(yè)脫硫脫銷工藝完善,各級政府環(huán)保部門監(jiān)管力度加大有關(guān)[14]。在已有研究中也有附近區(qū)域,如成都市[8]和重慶市[10]近年SO2濃度整體不高的現(xiàn)象。

    圖中直線表示該污染物在國家環(huán)境空氣質(zhì)量二級標(biāo)準(zhǔn)中濃度限值圖2 2018年SO2、NO2、CO、O3、O3-8hmax、PM2.5和PM10濃度日變化Fig.2 Concentration variation of SO2, NO2, CO, O3, O3-8hmax, PM2.5 and PM10 in 2018

    觀測期間NO2的1 h平均濃度、日平均濃度以及年平均濃度均在國家二級標(biāo)準(zhǔn)之下,NO2年均濃度為22.30±13.17 μg/m3。NO2日均濃度超過40 μg/m3的天數(shù)有13 d,多出現(xiàn)在1和12月份。由表1可知NO2濃度呈現(xiàn)夏低冬高的季節(jié)變化特征。1月NO2濃度最高為33.10±9.05 μg/m3,之后濃度逐月降低,在7月降至月最低值11.35±3.97 μg/m3,之后濃度又逐漸升高,12月濃度升高至32.19±6.15 μg/m3。NO2日均濃度最高值出現(xiàn)在1月11日,最低值出現(xiàn)在5月22日,濃度分別為49 μg/m3和5 μg/m3。隨著近年南溪區(qū)機(jī)動車保有量的不斷增加,機(jī)動車尾氣污染問題日漸嚴(yán)峻。

    CO的1 h平均濃度變化范圍是0.1~3.8 mg/m3,日平均濃度變化范圍是0.35~1.55 mg/m3,CO年均濃度為0.97±0.27 mg/m3,均低于國家二級標(biāo)準(zhǔn)。季節(jié)變化上春季濃度最高為1.07±0.23 mg/m3,夏季最低為0.91±0.20 mg/m3。

    O3的1 h平均濃度有58 h超過國家二級標(biāo)準(zhǔn)(200 μg/m3),超標(biāo)率為0. 66%,最大小時濃度達(dá)到249 μg/m3。O3-8hmax有40 d超過國家二級標(biāo)準(zhǔn)(160 μg/m3),出現(xiàn)在4~9月份,超標(biāo)率為10.96%,最高濃度為271 μg/m3。O3-8hmax月均濃度從1月開始逐漸升高,在4月濃度達(dá)到次高值132.67±37.72 μg/m3,5~7月均濃度保持在130 μg/m3左右水平,8月達(dá)到最高值147.87±32.22 μg/m3,9月開始月均濃度持續(xù)下降,在12月降到最低。由表1可知O3濃度呈現(xiàn)與NO2相反的夏高冬低的季節(jié)變化特征,這與徐鵬[10]等和崔鳳等[15]在重慶市,羅進(jìn)奇[8]等在成都市的觀測結(jié)果一致。夏季高溫、長日照時數(shù)和強(qiáng)太陽輻射有利于光化學(xué)反應(yīng)生成更多的臭氧。雖然夏季降水較多,但降水后一定程度上使空氣質(zhì)量變好,太陽輻射增加,二次污染物光合作用增強(qiáng),因此O3濃度也有增加[14]。夏季南溪區(qū)盆地地型是高濃度臭氧產(chǎn)生和聚集地,加上低風(fēng)速等靜穩(wěn)天氣條件控制,易造成高濃度臭氧污染。

    PM2.5日均濃度有69 d 超過了國家二級標(biāo)準(zhǔn)(75 μg/m3),超標(biāo)日出現(xiàn)在1~3和10~12月,超標(biāo)率為18.90%。PM2.5年均濃度為43.66±40.56 μg/m3,超過了國家二級標(biāo)準(zhǔn)濃度限值(35 μg/m3)24.74%。PM2.5濃度冬季最高為77.68±49.90 μg/m3,夏季最低為17.23±12.23 μg/m3,最高峰值出現(xiàn)在2月16日,濃度為215 μg/m3,該日是2018年農(nóng)歷春節(jié),該日SO2和NO2濃度也較高,分別為28 μg/m3和25 μg/m3,可能與過年期間燃放煙花爆竹和出行造成車流量大,因此排放了更多污染氣體有關(guān)。此外,還可能與冬季大氣邊界層低,風(fēng)速較小,沒有降水,氣象條件更不利于污染物擴(kuò)散和清除有關(guān)。

    觀測期間PM10日均濃度有13 d 超過了國家二級標(biāo)準(zhǔn)(150 μg/m3),超標(biāo)日出現(xiàn)在1、2和12月,超標(biāo)率為3.56%。PM10年均濃度為63.47±47.80 μg/m3,低于國家二級標(biāo)準(zhǔn)濃度限值(70 μg/m3)。

    表1 2018年各季節(jié)污染物濃度值Tab.1 Seasonal pollutant concentrations in 2018

    2.2 污染物各季節(jié)日變化特征

    SO2各季節(jié)日變化呈單峰分布(見圖3),峰值出現(xiàn)在10∶00~12∶00,春季SO2日變化峰值最高,振幅最大。NO2日變化特征呈雙峰型,春、夏和秋季上午峰值出現(xiàn)在9∶00、冬季上午峰值出現(xiàn)在10∶00,各季節(jié)夜間峰值出現(xiàn)在21∶00~23∶00。南溪市NO2出現(xiàn)冬季上午峰值滯后其它季節(jié)1小時的現(xiàn)象,與重慶已有的研究結(jié)果一致[10],上午峰值主要來源于早高峰機(jī)動車排放了更多污染氣體,冬季溫度較低,人們出行等人為源活動較其它季節(jié)晚,加上冬季大氣邊界層低,擴(kuò)散能力差等不利的氣象條件使得污染物更易于累積。夜晚的NO2峰值主要來源于NO和O3的轉(zhuǎn)化[8,10]。CO日變化呈雙峰型,上午峰值出現(xiàn)在9∶00~10∶00,夜間峰值出現(xiàn)在21∶00~22∶00。

    O3各季節(jié)的日變化均呈現(xiàn)明顯的單峰分布,峰值出現(xiàn)在15∶00~17∶00,各時刻的平均濃度均呈現(xiàn)夏季>春季>秋季>冬季的特點(diǎn),與徐鵬[10]等在重慶的觀測結(jié)果一致。夏季O3早于其它季節(jié)進(jìn)入濃度高值,且高值持續(xù)時間更長,這主要與夏季日出早,日照時數(shù)更長,太陽輻射強(qiáng)度增大,光化學(xué)轉(zhuǎn)化作用更強(qiáng)烈,造成O3濃度快速升高有關(guān)。夜間O3與NO反應(yīng)消耗O3,加上日落后太陽輻射強(qiáng)度減弱,使得夜間和早上8∶00之前有O3低值。

    PM2. 5與PM10呈相似的雙峰型日變化特征,在上午9∶00~12∶00有小的早高峰值,在夜間21∶00~22∶00有晚高峰值。PM2. 5夏季早高峰值出現(xiàn)在上午9∶00,提前于其它季節(jié),而冬季早高峰值出現(xiàn)在11時,滯后于其它季節(jié),這可能是由于夏季日出早,人為源活動更早的產(chǎn)生了大氣污染物,而冬季日出晚,天氣寒冷,人們出門上班和工廠開工較晚有關(guān)。PM2.5日變化振幅冬季更大為36.55 μg/m3,PM10日變化振幅春季更大為47.77 μg/m3,而夏季PM2. 5與PM10日變化振幅均最小,分別為12.02 μg/m3和31.54 μg/m3。

    圖3 2018年各季節(jié)SO2、NO2、CO、O3、PM2.5和PM10濃度日變化趨勢Fig.3 Daily variation of SO2, NO2, CO, O3, PM2.5 and PM10 concentration in different seasons in 2018

    2.3 工作日與周末日污染物日變化分析

    圖4給出2018年南溪區(qū)工作日和周末SO2、NO2、CO、O3、PM2.5和PM10日變化趨勢對比,從圖中可以看出SO2濃度在6∶00~23∶00工作日高于周末,在0∶00~5∶00工作日略低于周末。NO2濃度在工作日的各時刻均高于周末,可能與工作日交通流量大,排放更多NO2氣體有關(guān)。CO在0∶00~7∶00和18∶00周末高于工作日,而8∶00~17∶00和19∶00~23∶00工作日濃度高于周末。O3日變化整體呈現(xiàn)周末略高于工作日的變化趨勢。PM2.5日變化在1∶00~7∶00周末高于工作日,其它時間工作日濃度高于周末。PM10日變化在2∶00~3∶00周末略高于工作日,其它時間均呈工作日高于周末的變化趨勢。

    為了分析各污染參數(shù)在工作日和周末差異是否存在普遍性,利用成對樣品t檢驗進(jìn)行比較,結(jié)果表明除O3工作日與周末相比無明顯差異(P=0.09)外,SO2、NO2、CO、PM2.5和PM10工作日與周末均有極顯著差異(P<0.001)。

    2.4 污染物與氣象參數(shù)間的相關(guān)性分析

    氣象要素是大氣中各污染參數(shù)濃度分布的主要影響因素之一[16-17]。表2是2018年各季節(jié)污染物濃度與氣象參數(shù)小時均值相關(guān)系數(shù)的統(tǒng)計結(jié)果。相關(guān)分析表明,一年四季,風(fēng)速、溫度和相對濕度均是影響O3濃度的重要因素,其中相對濕度的相關(guān)系數(shù)大于溫度和風(fēng)速,說明在高溫干燥的大氣條件下容易生成高濃度O3,高風(fēng)速也會帶來O3高值,說明O3除受本地排放源影響外,受區(qū)域輸送影響較大。NO2與氣象要素的關(guān)系與O3不同,低溫、高相對濕度和低風(fēng)速的氣象條件,容易導(dǎo)致NO2高值。SO2與氣象要素的關(guān)系表明,高溫、低相對濕度和低風(fēng)速的氣象條件,容易造成SO2濃度的累積。SO2、NO2、CO、PM2.5和PM10濃度均與風(fēng)速呈顯著負(fù)相關(guān)性,說明這些污染參數(shù)主要受局地源排放影響,高風(fēng)速對污染物有清除作用。冬季降水量與各污染參數(shù)均呈顯著負(fù)相關(guān),說明冬季降水對污染物濕清除作用更明顯。秋季降水量除與O3呈顯著正相關(guān)外,與其它參數(shù)仍呈顯著負(fù)相關(guān)。秋季降水使O3濃度有增加,主要是由于秋季O3濃度相對較低,降水一定程度上使秋季空氣質(zhì)量變好,太陽輻射增加,二次污染物光合作用增強(qiáng),因此O3濃度也一定程度上增加[16]。

    圖4 2018年工作日和周末SO2、NO2、CO、O3、PM2.5和PM10濃度的日變化趨勢Fig.4 Daily variation of SO2, NO2, CO, O3, PM2.5 and PM10 concentration in weekdays and on weekends in 2018

    為了分析風(fēng)向?qū)ξ廴疚锏挠绊?,圖5給出了2018年不同方向上風(fēng)向頻率、風(fēng)速和污染物濃度關(guān)系圖。風(fēng)向頻率上統(tǒng)計顯示,南溪區(qū)在北東北(NNE)和東北(NE)方向上風(fēng)頻最高。不同方向上風(fēng)速均較低(1.20~1.61 m/s),差異不大。靜風(fēng)和不同風(fēng)向上污染物濃度對比可以反應(yīng)污染物來源于局地排放或區(qū)域輸送的影響。由圖5可知,SO2在靜風(fēng)與各風(fēng)向上濃度差異不大。NO2、CO、PM2.5和PM10濃度在靜風(fēng)時高于各風(fēng)向上的濃度,而O3在靜風(fēng)時濃度最高。結(jié)果說明NO2、CO、PM2.5和PM10主要受局地排放的污染源影響更大;O3除受局地排放影響外,大氣區(qū)域輸送也是重要的污染來源。

    表2 2018年各季節(jié)污染物濃度與氣象參數(shù)相關(guān)系分析Tab.2 Correlation coefficients among pollutant concentrations and meteorological parameters in different seasons in 2018

    圖5 污染物濃度與風(fēng)向的關(guān)系Fig.5 Relationship between atmospheric pollutants and wind direction

    3 結(jié) 論

    3.1 在2018年觀測期,南溪區(qū)大氣中O3和PM2.5污染最為嚴(yán)重,其次是PM10和NO2,SO2和CO污染狀況較輕。

    3.2 各污染參數(shù)呈現(xiàn)不同的日變化特征,SO2和O3呈單峰型,峰值分別出現(xiàn)在10∶00~12∶00和15∶00~17∶00,NO2、CO、PM2.5和PM10呈早晚雙峰型。

    3.3 O3濃度在工作日和周末的日變化沒有明顯差異,NO2濃度在工作日的各時刻均顯著高于周末。

    3.4 溫度、風(fēng)速和相對濕度是影響NO2和O3的重要?dú)庀笠蛩兀邷?、大風(fēng)和低相對濕度條件下容易出現(xiàn)O3高值,而NO2正好相反。NO2、CO、PM2.5和PM10主要受局地排放源影響,O3除受局地排放源影響外,區(qū)域輸送也是重要的污染源。

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