基于長光程DOAS技術的航道區(qū)域船舶空氣污染物排放監(jiān)測研究

陳命男,朱健,王珊珊,3?

(1上?？睖y設計研究院有限公司,上海 200335;2復旦大學環(huán)境科學與工程系,上海 200433;3珠海復旦創(chuàng)新研究院,廣東 珠海 519000)

0 引 言

船舶運輸作為溝通遠洋洲際、連接沿海沿江的重要交通形式,大大方便和加速了物流傳遞與貿易交流,但同時也向大氣排放了相當量的空氣污染物,因此船舶排放已成為許多港口城市和內河區(qū)域的主要大氣污染源[1]。研究表明,船舶排放的大氣污染物會對區(qū)域乃至全球尺度的空氣質量、氣候變化、生態(tài)環(huán)境和人群健康等均產生重要影響[2?4]。據生態(tài)環(huán)境部《中國移動源環(huán)境管理年報(2019)》顯示,2018年船舶排放二氧化硫、碳氫化合物、氮氧化物、顆粒物分別為58.8、8.9、151.1、10.9萬噸,其中二氧化硫和氮氧化物貢獻突出。隨著我國大氣污染防治工作的不斷深入,船舶排放大氣污染物的監(jiān)控監(jiān)管與減排防治等受到愈來愈多研究和監(jiān)管部門的重視。

近年來,歐美等發(fā)達國家和我國均設立了船舶排放控制區(qū),對進入區(qū)域內的船舶燃料和污染物排放采取了相應限值規(guī)定,同時也開展了船舶大氣污染物排放多方位監(jiān)控研究[5]。鑒于船舶大氣污染物監(jiān)測的特殊性,各國普遍采用了嗅探技術和光學遙測技術,其中嗅探方法分為定點、移動和便攜式嗅探三種[6,7];光學遙感方法主要包括激光雷達法、差分吸收光譜法和紫外相機法[8,9],這些設備在陸上、橋梁等固定位置以及船舶、飛機等移動平臺上均有實踐。差分光學吸收光譜(DOAS)方法對于大氣環(huán)境中SO2、NO2的測量十分成熟,其中主動式還是國家環(huán)境保護標準中SO2和NO2開放光程式連續(xù)監(jiān)測系統(tǒng)的標準方法(HJ 654-2013);被動多軸DOAS方法可獲得SO2和NO2垂直分布信息,常應用于船舶尾氣監(jiān)測[10?12]。此外,DOAS技術也可用于固定點源、面源等污染源排放的監(jiān)測[13,14]。

上海市以其瀕江臨海的地理優(yōu)勢已發(fā)展成世界大港,前通中國沿海和世界大洋,后貫長江流域和江浙皖內河、太湖流域,自2010年起集裝箱吞吐量居世界第一。在大力發(fā)展航運業(yè)的同時,也面臨著船舶大氣污染防治工作的巨大壓力。相關研究表明,2014年船舶排放SO2和NOX對全市總量的貢獻達19.8%和17.0%,分別成為第三、第二大污染來源,是影響上海城市空氣質量的重要因素之一[15]。因此,開展航道區(qū)域船舶排放主要空氣污染物監(jiān)測及相關研究對促進上海國際航運中心的綠色發(fā)展與區(qū)域空氣質量改善具有十分重要的意義。本文在黃浦江下游典型航道區(qū)域利用長程差分光學吸收光譜技術對船舶排放的空氣污染物SO2和NO2進行高時間分辨率監(jiān)測,研究其排放特征與影響因素。

1 研究概況

1.1 觀測站點與時間

根據航行特征,船舶運行工況可分為啟動、機動航行、巡航和停泊四個工況。監(jiān)測點位一般選擇船舶通航較為繁忙的航道邊。實驗選擇上海市黃浦江下游,靠近其與長江匯流處作為監(jiān)測點位(31°22′43′′N,121°30′26′′E)。該點位為出入黃浦江與支流河道的必經之路,同時周邊分布有一定數量的碼頭,因此附近船舶工況主要以巡航和進出港工況為主。該水域船舶日流量基本保持在1000艘以上,包括散貨船、集裝箱船和客船等不同類型。分別在2018–2020年的第一季度(當年1月1日–3月31日)對該航道區(qū)域船舶排放空氣污染物SO2和NO2進行監(jiān)測研究,觀測數據時間分辨率約1～2 min。

1.2 觀測儀器與數據反演

采用長光程差分光學吸收光譜技術(Long-path DOAS)對環(huán)境空氣中SO2、NO2濃度進行測量。圖1為DOAS監(jiān)測船舶排放原理示意圖。測量系統(tǒng)主要由150 W氙燈光源、共軸發(fā)射/接收望遠鏡、角反射鏡、光纖、光譜儀等組成,其中發(fā)射/接收望遠鏡位于黃浦江西岸,角反射鏡陣列為黃浦江東岸,光路橫跨江面可穿過船舶排放尾氣煙羽,總光程約1.55 km[16]。利用DOASIS軟件對主動長光程DOAS測量光譜進行分析,反演得到770 m水平距離內的污染物平度濃度作為航道區(qū)域的環(huán)境濃度值。

圖1 DOAS監(jiān)測船舶排放原理示意圖Fig.1 Schematic diagram of the principle of DOAS monitoring ship emissions

兼顧物質吸收特征與測量燈譜結構,SO2和NO2的分析波段分別是297～307 nm和336～362 nm[17,18]。分析SO2時,同時考慮分析窗口內O3、CH2O、NO2和太陽散射光的吸收;在反演NO2時,考慮在其分析波段產生吸收的HONO、HCHO和太陽散射光的影響。光譜反演示例如圖2所示,可以看出在鄰近時刻的兩條測量光譜中SO2含量相差兩倍,說明在這較短的時間段內,光路上有明顯的SO2煙羽穿過;而NO2濃度差異則相對較小。觀測期間SO2和NO2光譜分析的平均殘差(Residual)分別為7.55×10?4和3.82×10?4。

圖2 相鄰時刻SO2[(a),(b)]和NO2[(c),(d)]光譜反演示例Fig.2 Example of SO2[(a),(b)]and NO2[(c),(d)]spectral analysis

2 結果與討論

2.1 高濃度船舶尾氣排放

圖3以2019年3月15日18:00至次日18:00為例,給出了監(jiān)測點位SO2、NO2濃度(以體積混合比表示)時間變化情況?？梢钥闯?SO2濃度在大部分時間內處于3×10?9水平以下,但在3月15日19:00前后、21:00、23:00、16日06:00、09:00前后等時段出現了明顯峰值,其中最大值達11.3×10?9,峰值水平較前后時刻上升2～4倍不等。而NO2濃度則變化較為平緩,在夜間濃度水平較高,日出后濃度開始緩慢下降,在中午時刻達到一天的最低值。與SO2不同的是,NO2濃度沒有表現出突然大幅度增高的特點。這表明在該監(jiān)測點位附近船舶排放是SO2的主要來源,船舶尾氣煙羽的瞬時排放使得光路上SO2濃度陡增;而NO2來源較為復雜,船舶排放特征不太明顯,因觀測點位500 m范圍內有逸仙高架路與外環(huán)快速路等交通主干路,推測同時受周邊機動車源等排放影響較大。

圖3 航道區(qū)域環(huán)境空氣SO2(a)和NO2(b)濃度監(jiān)測結果示例Fig.3 Example of monitoring results of ambient SO2(a)and NO2(b)concentrations in shipping channel area

由于實驗觀測時間分辨率高,共獲得有效觀測光譜數十萬條,為進一步獲得船舶尾氣SO2和NO2排放強度特征,故對觀測期內濃度排序前百分之十的高值結果進行了統(tǒng)計分析,結果如表1所示。就SO2而言,不同年份的觀測期內前10%的高值結果均超過了4×10?9,其中2018年有3.4%的濃度結果甚至超過20×10?9;而在2019年和2020年,SO2濃度高值出現了一定程度的下降,僅有2.2%的濃度結果高于12×10?9,并且超過85%的濃度結果在4×10?9～8×10?9范圍。這表明,該點位所測得SO2濃度的典型排放高值出現了下降的趨勢,這可能與交通運輸部《船舶大氣污染物排放控制區(qū)實施方案》頒布執(zhí)行有關,即2019年1月1日起,海船進入排放控制區(qū),應使用硫含量不大于0.5(質量百分含量)的船用燃油,大型內河船和江海直達船舶應使用符合新修訂的船用燃料油國家標準要求的燃油;其他內河船應使用符合國家標準的柴油。而NO2濃度高值則沒有明顯的下降趨勢,前百分之十的高值在2018年和2019年主要是50×10?9～70×10?9,而在 2020 年則分布于 40×10?9～70×10?9,但仍有一定比例 >90×10?9。

表1 航道環(huán)境SO2和NO2高濃度統(tǒng)計Table 1 Statistic for the high levels of SO2and NO2in shipping channel area

2.2 NO2和SO2時間變化特征

圖4為航道區(qū)域SO2和NO2日變化特征由圖可見,不同年份SO2濃度平均為(3.2±0.4)×10?9、(2.4±0.2)×10?9、(2.9±0.1)×10?9,日變化幅度呈逐年減小的趨勢,分別為 1.3×10?9、0.8×10?9、0.6×10?9,這也說明觀測點位SO2高濃度值的出現有所減少。在時間變化上,僅2018年表現出明顯的白天濃度高,夜晚濃度較低的日變化特征,這主要是與觀測點位在日間船舶流量較大有關[19]。不同年份NO2濃度平均為(29.0±4.1)×10?9、(29.5±3.9)×10?9、(23.9±4.4)×10?9,日變化呈明顯的雙峰特征,即早晚高中午低,濃度峰值約為谷值的1.7倍,而日小時最大濃度與最小濃度的逐年差異很小。值得注意的是,2020年NO2濃度整體水平下降約20%,這可能與“新冠疫情”帶來的人為活動及機動車排放減少密切相關。

圖4 航道區(qū)域環(huán)境空氣SO2(a)和NO2(b)日變化特征Fig.4 Diurnal variations of SO2(a)and NO2(b)in shipping channel area

圖5給出了各年度SO2和NO2濃度的月均值情況,SO2濃度最高出現在2018年1月,為3.8×10?9;最低在 2019 年 2 月 1.9×10?9。NO2濃度范圍為 14.4×10?9～34.4×10?9,其中最低值在 2020 年 2 月,最高值在2019年3月。在第一季度,各年度NO2濃度均在2月出現最低值;SO2亦有類似現象,其中2018年例外?？赡艿脑蚴怯捎谥袊鴤鹘y(tǒng)春節(jié)的“假期效應”,在春節(jié)期間上海人口有大量離滬返鄉(xiāng)或外出,市內機動車等人為活動量大幅減小,因此春節(jié)所在的2月份,污染物濃度會有大幅降低,特別是NO2。

圖5 航道區(qū)域環(huán)境空氣SO2(a)和NO2(b)月均值特征Fig.5 Monthly averages of ambient SO2(a)and NO2(b)in shipping channel area

2.3 人為活動影響分析

由前文的污染物濃度時間變化特征分析,可以發(fā)現該航道區(qū)域監(jiān)測點位的SO2和NO2濃度受到船舶、機動車排放等人為活動影響顯著。因此,進一步就人為活動對污染物濃度水平的影響進行統(tǒng)計討論。圖6給出了工作日與節(jié)假日期間航道區(qū)域環(huán)境空氣SO2和NO2濃度日變化情況?？梢钥闯?SO2濃度在工作日和節(jié)假日均呈現白天高、夜晚低的趨勢,而NO2濃度在工作日則明顯高于節(jié)假日,表現出早晚高、中午低的特點。說明監(jiān)測點位機動車源排放對NO2濃度的影響占主導地位,而船舶作業(yè)活動并沒有早晚交通高峰、節(jié)假日活動水平低的特點。

圖6 航道區(qū)域環(huán)境空氣SO2(a)和NO2(b)工作日與節(jié)假日日變化特征Fig.6 Diurnal variations of SO2(a)and NO2(b)during workdays and holidays in shipping channel area

為進一步說明人為活動水平對污染物濃度的影響,表2給出了春節(jié)假期期間(國家法定假日)、春節(jié)前后(取假期前、后各相同的法定假期天數),以及新冠疫情爆發(fā)前(上海啟動重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件一級響應前的十五天)、疫情管控期(重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件一級響應啟動后的十五天)的SO2和NO2濃度對比分析?？梢钥闯?春節(jié)假日前后的NO2濃度水平明顯高于假期期間,SO2濃度則在2020年出現了相反的情況。鑒于“新冠疫情”影響,在上海市啟動重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件一級響應后,NO2濃度下降約50%,而SO2濃度則無明顯差異,說明水上交通運輸對于響應可能具有一定的滯后性,管控措施的實施對船舶運行的影響相對較弱。此外,疫情管控期間2020年1月29日–2月2日SO2濃度持續(xù)高值,出現了區(qū)域整體性污染(上海市SO2平均水平相較于前后提升了1.05×10?9),因此拉高了疫情管控期間的SO2平均水平,導致疫情前與疫情期間航道內SO2平均濃度無明顯差異。

表2 春節(jié)假期及新冠疫情對航道環(huán)境SO2和NO2濃度(10?9)影響統(tǒng)計Table 2 Statistic for the impacts of spring festival and covid-19 on SO2and NO2level(10?9)in shipping channel area

3 結 論

1)為掌握典型航道區(qū)域船舶排放對空氣質量影響,長光程DOAS對SO2和NO2濃度監(jiān)測結果表明:SO2濃度受船舶尾氣煙羽影響顯著,濃度瞬時可增高2～4倍不等;由于來源情況更為復雜,NO2濃度則變化較為平緩。

2)污染物濃度時間變化特征表明:SO2濃度無明顯日變化特征,并且高值濃度有逐年減小的趨勢;NO2受機動車排放影響有明顯的雙峰特征。月均值變化體現出明顯的“假期效應”,二月份濃度較低。

3)由于陸上移動源和船舶活動規(guī)律差異明顯,NO2濃度表現出明顯的“假期效應”,而SO2濃度則沒有這樣的現象;重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件一級響應的啟動對陸路機動車排放影響顯著,而對船舶排放的影響具有一定的滯后性。

4)所使用的LP-DOAS技術對船舶排放煙羽中的大氣污染物監(jiān)測具有較高的敏感性,但在船流量較大、煙羽擴散復雜的情況下,難以明確地將監(jiān)測的高濃度煙羽追溯到特定船只,具有一定的局限性[20]。在未來,可以將該項監(jiān)測技術與船舶運行信息、污染擴散模擬相結合,用于單船污染物排放監(jiān)測;亦可結合不同含硫量燃料的燃燒對比試驗,確定SO2/NO2比值的合規(guī)閾值,進而可以定量地監(jiān)管船舶燃油是否合格。