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    Ocean Data View軟件在城市大氣污染物因子分析中的應(yīng)用

    2018-09-17 12:43:46譚志海肖瑋倫赫江江
    西安工程大學(xué)學(xué)報 2018年4期
    關(guān)鍵詞:左圖分布圖色度

    石 斌,譚志海,肖瑋倫,赫江江

    (西安工程大學(xué) 環(huán)境與化學(xué)工程學(xué)院,陜西 西安 710048)

    0 引 言

    隨著我國社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,城市化進(jìn)程不斷加快,伴隨而生的環(huán)境問題成為阻礙城市健康發(fā)展的主要障礙,其中大氣污染問題呈現(xiàn)出區(qū)域性、復(fù)合性的特點,研究大氣污染物的變化趨勢已成為各國學(xué)者關(guān)注的焦點[1-4].眾多學(xué)者在大氣污染物時空變化趨勢的研究方法上取得了一定的成果[5-8],杜榮光等[9]利用大氣污染擴(kuò)散模擬技術(shù),將流體動力學(xué)運(yùn)用在該技術(shù)上,可分析大氣在該模型上的動力學(xué)行為;汪曦等[10]采用“3S”技術(shù)分析大氣污染狀況,認(rèn)為氣溶膠光學(xué)厚度可被定量用于大氣質(zhì)量的評估,遙感所得的數(shù)據(jù)可以定量用于大氣環(huán)境監(jiān)測,補(bǔ)充地面監(jiān)測站點的不足.上述兩種方法在分析大氣污染分布與規(guī)律中雖然取得一些成果,但仍存在各自的缺陷,前者以點代面,在區(qū)域尺度和地域分辨率上存在不足導(dǎo)致分析結(jié)果不夠精確,缺乏代表性.后者存在監(jiān)測時間過短、監(jiān)測數(shù)據(jù)缺乏代表性,真實性.由于目前大氣污染物采樣存在空間尺度以及分辨率的限制,Ocean Data View軟件克服了此問題,能夠繪制高質(zhì)量的彩色平面分布圖,分析較大區(qū)域尺度、較高地域分辨率大氣污染分布規(guī)律,因此可準(zhǔn)確直觀的得出大氣污染的時空分布特征及規(guī)律.鑒于此,本文利用Ocean Data View軟件對我國2007—2016年不同區(qū)域的SO2、NO2、PM10等污染因子平均濃度進(jìn)行分析研究,并分析我國主要污染因子的時空分布特征以及成因,實現(xiàn)對環(huán)境的監(jiān)測和預(yù)測,建立一套科學(xué)合理的大氣污染防治制度體系和運(yùn)行機(jī)制,為政府環(huán)保人員制定政策、評估大氣質(zhì)量提供理論依據(jù).

    1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

    Ocean Data View軟件是由德國研制開發(fā)的海洋學(xué)應(yīng)用軟件,同時也可以處理大氣污染等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)[10].因其具有設(shè)計靈活、功能齊全、界面友好、操作簡單等特點,在海洋、大氣等領(lǐng)域科研中獲得廣泛地應(yīng)用.該軟件具有以下優(yōu)點:能繪制高質(zhì)量的測站分布圖、選定測站的各要素點聚圖、和各要素彩色平面分布圖等;設(shè)計靈活、操作簡便;數(shù)據(jù)格式為密集式存儲,可以直接存取任意測站的數(shù)據(jù);具有較好的數(shù)據(jù)擴(kuò)充性.本文中所使用的污染因子相關(guān)數(shù)據(jù)均來自于《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》中第11章“城市環(huán)境”中第2節(jié)“主要城市空氣質(zhì)量指標(biāo)”.利用Ocean Data View軟件對相關(guān)數(shù)據(jù)處理并作圖.

    2 結(jié)果與分析

    2.1 2007—2016年主要污染物因子變化趨勢

    2007—2016年全國主要城市SO2平均濃度的變化趨勢在6~105 μg/m3,呈現(xiàn)北方污染嚴(yán)重于南方的格局,其中華北和東北地區(qū)污染呈增加態(tài)勢,而新疆地區(qū)的污染濃度卻在減少,拉薩以及南方地區(qū)的變化不大,如見圖1所示.以烏魯木齊而言,污染嚴(yán)重是由于烏魯木齊市三面環(huán)山,污染企業(yè)長期依山而建,包圍城市,市區(qū)處于低洼地帶,不利于大氣擴(kuò)散,極易造成二次污染,冬季的靜風(fēng)和逆溫更是牢牢地將污染物束縛在了烏魯木齊的上空[11-13].但在2011年之后其年平均濃度降低至20~40 μg/m3,這可能與當(dāng)?shù)卣块T對其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和城市功能布局調(diào)整有直接關(guān)系.西藏地區(qū)和海南省SO2年平均濃度始終不足10 μg/m3,是因為青藏高原地區(qū)工業(yè)幾乎很少發(fā)展,人口稀少以及高耗能產(chǎn)業(yè)稀少導(dǎo)致西藏地區(qū)污染較輕.

    2007—2016年全國主要城市NO2年平均濃度的時間變化趨勢在12~68 μg/m3,其中華北地區(qū)、西北地區(qū)東部以及東北地區(qū)都呈現(xiàn)緩慢增加態(tài)勢,西藏地區(qū)及海南省的變化趨勢不大甚至呈現(xiàn)減少態(tài)勢,如見圖2所示.新疆地區(qū)烏魯木齊市NO2年平均濃度較高,保持在70 μg/m3左右.中西部地區(qū)NO2年平均濃度維持在40~50 μg/m3,是因為中西部地區(qū)相對于東部地區(qū)來說人口密度較小,機(jī)動車保有量較低.2007—2008年京津冀地區(qū)NO2年平均濃度在50 μg/m3左右,2009年下降至40 μg/m3左右.但2013年之后NO2年平均濃度升至60 μg/m3左右.這是因為在一些大城市之中,汽車年行駛數(shù)量達(dá)上百萬輛以上.京津冀地區(qū)人口相對來說較為密集,機(jī)動車密度大,汽車尾氣排放量較大.交通擁堵,迫使機(jī)動車低速運(yùn)行時,直接導(dǎo)致汽車尾氣的凈化系統(tǒng)低效或者不起作用進(jìn)而導(dǎo)致污染排放量增加5~10倍.進(jìn)一步造成了空氣質(zhì)量的惡化.

    注:左圖中橫軸表示經(jīng)度,縱軸表示緯度;右邊為色度軸,隨著色度軸顏色由紫到紅色變化,表示其區(qū)域污染物濃度由輕到重變化過程圖 1 2007—2016年全國SO2濃度等值線分布圖及主要城市SO2變化趨勢圖Fig.1 National SO2 concentration contour distribution chart and trends of SO2 in major cities in 2007—2016

    注:左圖中橫軸表示經(jīng)度,縱軸表示緯度;右邊為色度軸,隨著色度軸顏色由紫到紅色變化,表示其區(qū)域污染物濃度由輕到重變化過程圖 2 2007—2016年全國NO2濃度等值線分布圖及主要城市NO2變化趨勢圖Fig.2 National NO2 concentration contour distribution chart and trends of NO2 in major cities in 2007—2016

    2007—2016年全國主要城市PM10年平均濃度的時間變化趨勢在40~305 μg/m3,其中關(guān)中地區(qū)以及華北地區(qū)呈現(xiàn)增加態(tài)勢,而海南省以及西藏地區(qū)污染濃度較低且變化不大.烏魯木齊市PM10年平均濃度始終偏高,常年保持在100 μg/m3以上,西藏地區(qū)PM10年平均濃度保持在60 μg/m3左右,如見圖3所示.2007—2009年京津冀地區(qū)一直保持PM10年平均濃度在120 μg/m3左右,其中2013年河北省石家莊市的PM10年平均濃度更是達(dá)到了305 μg/m3.陜西關(guān)中地區(qū)PM10污染一直比較嚴(yán)重,以西安為例,2007—2016年的濃度范圍一直維持在110~160 μg/m3.這可能因為陜西的主要耗能工業(yè)集中分布在關(guān)中盆地,加之關(guān)中地區(qū)人口稠密,汽車擁有量大,地形相對封閉,不利于污染物的擴(kuò)散,所以造成關(guān)中地區(qū)污染嚴(yán)重,尤其是冬季[14-17].

    注:左圖中橫軸表示經(jīng)度,縱軸表示緯度;右為色度軸,隨著色度軸顏色由紫到紅色變化,表示其區(qū)域污染物濃度由輕到重變化過程圖 3 2007—2016年全國PM10濃度等值線分布圖及主要城市PM10變化趨勢圖Fig.3 National PM10 concentration contour distribution chart and trends of PM10 in major cities in 2007—2016

    2.2 不同污染物因子的區(qū)域范圍分布特征

    2016年全國SO2污染嚴(yán)重地區(qū)主要為北方地區(qū),包括內(nèi)蒙古自治區(qū)、山西省、遼寧省、河北省,如見圖4所示.其中濃度最高地區(qū)為遼寧省的沈陽市,其SO2年平均濃度為47 μg/m3.2016年全國SO2濃度相對較低地區(qū)主要為新疆部分地區(qū)及南方大部分地區(qū).其中濃度最低地區(qū)為海南省的??谑?其SO2年平均濃度為6 μg/m3.SO2污染呈現(xiàn)出北部多,西南和東南、西北少的特點.全國主要城市SO2濃度均有不同程度的降低,SO2濃度2016年全國平均年均濃度已達(dá)到一級空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn).對于污染嚴(yán)重地區(qū)應(yīng)加強(qiáng)監(jiān)測與管理,積極調(diào)整能源生產(chǎn)結(jié)構(gòu),控制污染排放[18-21].

    注:左圖中橫軸表示經(jīng)度,縱軸表示緯度;圖的上方表示SO2作為初始變量進(jìn)行制圖;圖右邊色度軸,隨著色度軸顏色由紫到紅色變化,表示其區(qū)域污染物濃度由輕到重變化過程圖 4 2016年全國SO2濃度等值線分布圖及主要城市SO2對比柱狀圖Fig.4 Distribution curve of SO2 concentration contour and SO2 contrast histogram of major cities in 2016

    2016年全國NO2污染嚴(yán)重地區(qū)主要集中在北方地區(qū)和個別南方城市.包括新疆、河北省、北京市,如見圖5所示.其中濃度最高地區(qū)是石家莊,其NO2年平均濃度為58 μg/m3.2016年全國NO2濃度相對較低地區(qū)主要為西藏、海南.其中濃度最低地區(qū)為海南省的??谑?其NO2年平均濃度為16 μg/m3.NO2污染呈現(xiàn)出華北、西北多,南部少的特點.全國主要城市氮氧化物的年均濃度基本呈現(xiàn)逐年下降趨勢,達(dá)標(biāo)城市比例較往年有所提高.

    注:左圖中橫軸表示經(jīng)度,縱軸表示緯度;圖的上方表示NO2作為初始變量進(jìn)行制圖;圖右邊為色度軸,隨著色度軸顏色由紫到紅色變化,表示其區(qū)域污染物濃度由輕到重變化過程圖 5 2016年全國NO2濃度等值線分布圖及主要城市NO2對比柱狀圖Fig.5 Distribution curve of NO2 concentration contour and NO2 contrast histogram of major cities in 2016

    2016年全國PM10污染嚴(yán)重地區(qū)主要為京津冀地區(qū)和中西部地區(qū).包括陜西省、河北省、北京市,如見圖6所示.其中濃度最高地區(qū)為河北省的石家莊,其PM10年平均濃度為164 μg/m3.2016年全國PM10濃度相對較低地區(qū)主要為西藏、海南.其中濃度最低地區(qū)為海南省的??谑?其PM10年平均濃度為39 μg/m3.PM10污染呈現(xiàn)出中部、西北、中西部多,南部少的特點.目前大氣污染程度仍然與理想的空氣環(huán)境有一定差距,尤其是PM10等顆粒物濃度超標(biāo)嚴(yán)重.顆粒物污染成為全國污染最為嚴(yán)重的部分,今年大氣污染防治工作的重點應(yīng)集中在大氣顆粒物污染治理上.

    注:左圖中橫軸表示經(jīng)度,縱軸表示緯度;圖的上方表示PM10作為初始變量進(jìn)行制圖;圖右邊為色度軸,隨著色度軸顏色由紫到紅色變化,表示其區(qū)域污染物濃度由輕到重變化過程圖 6 2016年全國PM10濃度等值線分布圖及主要城市PM10對比柱狀圖Fig.6 Distribution curve of PM10 concentration contour and PM10 contrast histogram of major cities in 2016

    3 結(jié) 論

    通過利用Ocean Data View 軟件對我國主要城市2007—2016年主要污染因子分析來看:(1)大氣主要污染因子的總濃度分布特征:各污染因子年平均濃度北方明顯高于南方;其中北方污染主要集中在京津冀地區(qū)和新疆,而南方污染主要集中在西南地區(qū);(2)近十年大氣主要污染物的區(qū)域分布特征:石家莊市從2007—2016年增長速度最快,NO2和PM10的增速分別為65.70%和28.10%;(3)從大氣污染物的組分來看,可吸入顆粒的增長速度最快,如2007—2016年石家莊、西安等主要城市PM10增速分別為28.10%,19.10%;反之,SO2的污染物濃度在下降,如2007—2016年西安、烏魯木齊等主要城市降速分別為62.30%,84.10%.

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