2020年春節(jié)期間蕪湖市典型大氣污染過程分析

查書平,李新宇,張東,王文婧?,董艷,胡秀芳

(1蕪湖職業(yè)技術(shù)學(xué)院,安徽 蕪湖 241006;2蕪湖市生態(tài)環(huán)境局,安徽 蕪湖 241006;3南通大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院,江蘇 南通 226007)

0 引 言

隨著經(jīng)濟(jì)和社會的高速發(fā)展,城市化進(jìn)程進(jìn)一步加快,我國大氣污染呈現(xiàn)出污染復(fù)合型和影響區(qū)域性特點(diǎn),城市大氣污染成因越來越復(fù)雜,大氣污染問題日益突出,尤其是重污染天氣問題,成為各級政府部門和公眾關(guān)注的焦點(diǎn)[1?6]。蕪湖作為安徽省第二大經(jīng)濟(jì)體、沿江重點(diǎn)開發(fā)城市和長三角地區(qū)30個(gè)核心城市之一,大氣污染問題也備受關(guān)注。近年來,對蕪湖大氣污染問題有了一定的研究,林勇等[7]根據(jù)1994–1998年蕪湖市大氣中二氧化硫、氮氧化物、總懸浮顆粒物及降塵監(jiān)測結(jié)果,對蕪湖市大氣污染現(xiàn)狀進(jìn)行了綜合分析;楊立輝等[8]研究了蕪湖市春夏季大氣干降塵的粒徑特征及其環(huán)境意義;胡剛等[9]根據(jù)實(shí)地環(huán)境監(jiān)測,研究了蕪湖市1995–2000年城市內(nèi)、外邊緣區(qū)大氣質(zhì)量及其變化特征;程翠云等[10]根據(jù)1993–2002年蕪湖市區(qū)大氣SO2的監(jiān)測數(shù)據(jù),研究了蕪湖市市區(qū)大氣SO2污染特征。大多數(shù)研究主要局限于大氣污染物分布特征的研究,而針對蕪湖市重污染天氣以及重污染天氣成因的研究較少。因此,研究蕪湖市重污染期間污染物濃度分布特征、大氣污染輸送及敏感污染源識別,對蕪湖市污染成因診斷及防治對策的制定具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

2020年1月24日–2月8日(除夕至正月十五)期間,一方面為歡度新春佳節(jié),另一方面為了應(yīng)對新型冠狀病毒肺炎疫情,蕪湖市積極采取相應(yīng)的防護(hù)保障措施:工地停工、大部分企業(yè)停產(chǎn),居民活動水平降到最低。然而,在這期間卻出現(xiàn)了3天輕度污染天氣,引起了社會各界的關(guān)注,這也為研究蕪湖市大氣污染成因提供了背景環(huán)境和條件。本文研究活動水平最低狀態(tài)下蕪湖市典型大氣污染特征及成因,一方面可以為政府決策提供理論依據(jù)和數(shù)據(jù)支持,另一方面也可以為蕪湖市大氣污染防治工作提供理論參考。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

研究所用的PM2.5數(shù)據(jù)、氣象參數(shù)數(shù)據(jù)以及重點(diǎn)企業(yè)排放量數(shù)據(jù)主要來自于蕪湖市生態(tài)環(huán)境局在線監(jiān)測平臺。評價(jià)蕪湖市環(huán)境空氣質(zhì)量和氣象條件時(shí),主要采用監(jiān)測站、四水廠和科創(chuàng)中心3個(gè)環(huán)境空氣質(zhì)量監(jiān)測評價(jià)點(diǎn)位監(jiān)測結(jié)果的算術(shù)平均值。

消光系數(shù)和退偏振比數(shù)據(jù)主要來自于新型野外固定式GBQL-01型高重頻大氣氣溶膠探測激光雷達(dá)(合肥光博量子科技有限公司研發(fā))的監(jiān)測結(jié)果。該儀器由激光器、一體化方艙、UPS電源、智能控制單元、光學(xué)單元、信號采集與分析單元、天窗雨刮、吹掃裝置等構(gòu)成,采用高重頻、高能量激光發(fā)射器,克服了微脈沖激光雷達(dá)白天信噪比差、傳統(tǒng)高能量激光雷達(dá)時(shí)間分辨率不夠精細(xì)的弱點(diǎn),探測效果同時(shí)達(dá)到了高時(shí)間分辨率和高信噪比。

1.2 后向軌跡模型

污染來源分析主要采用NOAA(ARL)開發(fā)的污染擴(kuò)散模式-混合單粒子拉格朗日綜合軌跡模式HYSPLIT(Hybrid single-particle lagrangian integrated trajectory)[11]。HYSPLIT能夠?qū)ξ廴疚锏倪\(yùn)動軌跡、擴(kuò)散和干濕沉降進(jìn)行很好的模擬和預(yù)測,不僅具有向前計(jì)算能力而且也具有向后回算的能力[12]。本模擬過程采用后向軌跡模式(Backward)模擬分析污染期間不同高度層氣團(tuán)的來源和走向,進(jìn)一步分析污染氣團(tuán)的來源和成因。后向軌跡模擬使用的氣象數(shù)據(jù)來自全球資料同化系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(Global data assimilation system,GDAS)[13]。

2 結(jié)果與討論

2.1 2020年春節(jié)期間蕪湖市PM2.5濃度變化

2020年1月24日–2月8日PM2.5小時(shí)濃度變化如圖1所示。由圖可知,蕪湖市PM2.5濃度變化波動較大,小時(shí)平均濃度最低為 7 μg·m?3,最高達(dá) 131 μg·m?3;日平均濃度最低為 13.8 μg·m?3,最高為 95.5 μg·m?3。三次污染過程的時(shí)段分別為:1月27日08:00–28日18:00(P1)、1月29日17:00–2月1日13:00(P2)、2月2日19:00–4日07:00(P3)。特別是第二、三次污染過程造成蕪湖市1月30日、1月31日、2月3日的AQI(空氣質(zhì)量指數(shù))分別達(dá)到126、126.2、106,形成3天輕度污染。計(jì)算1月30日、1月31日、2月3日PM2.5日平均濃度,分別為 95.3、95.5、79.6 μg·m?3,均高于 75 μg·m?3,PM2.5是三天輕度污染的首要污染物。可見,在三天輕度污染天氣的形成與演變過程中,氣溶膠細(xì)粒子起主導(dǎo)作用,與Yu等[14]研究結(jié)論一致。

圖1 2020年1月25日–2月8日PM2.5小時(shí)濃度變化Fig.1 Variation of PM2.5hourly concentration from January 25 to February 8,2020

統(tǒng)計(jì)PM2.5達(dá)輕度污染的時(shí)次,發(fā)現(xiàn)2020年1月24日–2月8日期間,僅在1月24–25日有連續(xù)6 h、1月27–28日有10 h、1月29日–2月1日有46 h、2月2–5日有19 h達(dá)輕度污染,而2019年春節(jié)(2月4日–2月19日)則在2月4–6日有54個(gè)小時(shí)(其中20個(gè)小時(shí)中度污染、28個(gè)小時(shí)重度污染)、2月7日有7個(gè)小時(shí)、2月16日有10個(gè)小時(shí)達(dá)輕度污染及以上。另外,2019年2月6日至19日,蕪湖市持續(xù)陰雨天,對大氣污染物有一定的清除作用,擴(kuò)散條件明顯優(yōu)于2020年春節(jié)期間。從表1可以看出,與2019年同期相比較,2020年春節(jié)擴(kuò)散不利的情況下,僅造成3天輕度污染，而2019年同期氣象條件有利的狀況下,還造成了1天中度、1天重度污染?？梢?2020年春節(jié)期間,由于受疫情影響,居民活動水平降低,環(huán)境空氣質(zhì)量得到了明顯改善。

表1 研究時(shí)段環(huán)境空氣質(zhì)量等級天數(shù)統(tǒng)計(jì)Table 1 Days distribution of ambient air quality level in research period

2.2 氣象條件

穩(wěn)定的大氣層結(jié)、地面微風(fēng)、靜風(fēng)環(huán)境使得大氣污染物在沉降和擴(kuò)散方面受到阻礙,為霾污染的發(fā)生積聚了大量氣態(tài)污染物,有利于二次氣溶膠的形成[15,16]。因此,逆溫、低風(fēng)速、高濕度等一系列穩(wěn)定大氣邊界層特征,是造成重污染天氣發(fā)生的重要因素[17,18]。

P1、P2、P3污染過程期間蕪湖市空氣相對濕度和風(fēng)速分布分別如圖2、3、4所示。P1過程期間,蕪湖市相對濕度均處于71.5%～95.5%之間,平均相對濕度高達(dá)89.2%,風(fēng)速基本都在3 m·s?1以下,只有3個(gè)小時(shí)達(dá)3 m·s?1,平均風(fēng)速僅2.3 m·s?1,整個(gè)期間蕪湖市基本處于高濕靜穩(wěn)狀態(tài)。P2過程中,蕪湖市相對濕度和風(fēng)速波動均較大,部分時(shí)段(1月30日11:00–18:00)擴(kuò)散條件較好,但該過程中相對濕度大于65%的時(shí)段占54.4%,平均風(fēng)速僅1.5 m·s?1,總體擴(kuò)散條件較差,尤其是1月31日,蕪湖市風(fēng)速基本在1.5 m·s?1以下,大氣處于靜穩(wěn)狀態(tài)。P3過程中,蕪湖市平均風(fēng)速為1.9 m·s?1,平均相對濕度為70.6%,相對濕度大于65%的時(shí)段占70%,擴(kuò)散條件較P2過程有所改善,但總體仍然處于靜穩(wěn)狀態(tài),這些不利的天氣形勢有利于污染物濃度的累積和傳輸[19,20]。因此,春節(jié)期間,高濕靜穩(wěn)不利擴(kuò)散的氣象條件,是造成出現(xiàn)三次污染過程的誘因。

圖2 P1污染過程期間蕪湖市空氣相對濕度和風(fēng)速分布圖Fig.2 Distribution of air relative humidity and wind speed in Wuhu during the P1 pollution process

圖3 P2污染過程期間蕪湖市空氣相對濕度和風(fēng)速分布圖Fig.3 Distribution of air relative humidity and wind speed in Wuhu during the P2 pollution process

圖4 P3污染過程期間蕪湖市空氣相對濕度和風(fēng)速分布圖Fig.4 Distribution of air relative humidity and wind speed in Wuhu during the P3 pollution process

2.3 激光雷達(dá)監(jiān)測數(shù)據(jù)分析

隨著激光技術(shù)的發(fā)展以及先進(jìn)的信號探測和采集系統(tǒng)的應(yīng)用,激光探測手段在大氣探測領(lǐng)域中越來越凸顯出重要的作用,激光雷達(dá)已逐漸成為大氣氣溶膠探測的有效工具[21,22]。利用氣溶膠激光雷達(dá)進(jìn)行垂直掃描,可以開展城市氣溶膠時(shí)空分布特征、高空污染演變、污染物跨界輸送等研究[23]。從激光雷達(dá)監(jiān)測數(shù)據(jù)分析來看,消光系數(shù)顏色的深淺表示氣溶膠濃度的大小(濃度越高,顏色越深),退偏振比顏色深淺表示非球形粒子占比的輕重(占比越重,顏色越深)。

2.3.1 P1過程

圖5為蕪湖2020年1月27日00:00–29日00:00激光雷達(dá)觀測結(jié)果。從圖5和圖1可以看出,該次污染過程,高空沒有污染物傳輸,也沒有污染沉降過程,在污染前期(1月27日00:00–28日04:00左右),蕪湖為持續(xù)性降雨時(shí)段,雷達(dá)觀測受限,空氣質(zhì)量維持在優(yōu)良水平。本次污染過程的污染時(shí)段主要集中在1月28日05:00–13:00,該時(shí)段氣溶膠退偏振比比較小,退偏比小于0.1,蕪湖市近地面以細(xì)顆粒物為主。污染時(shí)段內(nèi),降雨停止,蕪湖市處于高濕靜穩(wěn)狀態(tài)(圖2),擴(kuò)散條件較差,顆粒物的吸濕性增長和氣態(tài)污染物二次轉(zhuǎn)化助推PM2.5濃度,造成蕪湖市大約10個(gè)小時(shí)達(dá)輕度污染。

圖5 蕪湖2020年1月27日00:00–29日00:00激光雷達(dá)觀測結(jié)果。(a)消光;(b)退偏比Fig.5 Lidar observation results from 00:00 on January 27 to 00:00 on January 29 in Wuhu.(a)Extinction coefficient,(b)depolarization ratio

2.3.2 P2過程

圖6為蕪湖2020年1月29日00:00–2月2日00:00激光雷達(dá)觀測結(jié)果。從圖6和圖1可以看出,本次污染過程有污染傳輸現(xiàn)象,消光系數(shù)值在0.5 km?1左右,退偏振比值在0.05左右,同時(shí)污染輸入現(xiàn)象有沉降過程。

圖6 蕪湖1月29日00:00–2月2日00:00激光雷達(dá)觀測結(jié)果。(a)消光;(b)退偏比Fig.6 Lidar observation results from 00:00 on January 29 to 00:00 on February 2 in Wuhu.(a)Extinction coefficient,(b)depolarization ratio

第一階段主要出現(xiàn)在1月29日17:00–30日16:00。在此階段中,前期邊界層高度在1200 m左右,中間出現(xiàn)少量的污染沉降過程,但總體污染沉降量較小,PM2.5濃度上升緩慢,空氣質(zhì)量由良輕微惡化為輕度污染。1月30日凌晨03:00之后,高空出現(xiàn)大量污染物并迅速沉降至近地面,致使地面細(xì)顆粒物(PM2.5)濃度迅速上升,于30日10:00達(dá)到最高值131μg·m?3,空氣質(zhì)量由輕度污染惡化為中度污染。11:00之后,霧霾明顯減輕,在100 m至600 m高度空氣污染緩解過程最明顯,地面空氣質(zhì)量于15:00好轉(zhuǎn)為良。

第二階段主要出現(xiàn)在1月30日17:00–31日17:00。在此階段中,邊界層高度從1200 m降至600 m,高空出現(xiàn)大量污染物沉降至近地面,該階段主要表現(xiàn)為污染重,污染持續(xù)時(shí)間長,空氣質(zhì)量再次惡化為中度污染。31日11:00后,邊界層上升至1000 m左右,垂直方向上污染物開始向上擴(kuò)散轉(zhuǎn)移,霧霾消散,近地面顆粒物濃度快速下降,空氣質(zhì)量好轉(zhuǎn)為良。

第三階段主要出現(xiàn)在1月31日18:00–2月1日13:00。在此階段中,高空出現(xiàn)了少量污染物的沉降,邊界層高度在800 m左右,未出現(xiàn)太高的污染峰值。2月1日01:00–04:00之間有明顯的污染物沉降,近地面顆粒物濃度也達(dá)到了峰值,空氣質(zhì)量為輕度污染。12:00以后,污染物垂直擴(kuò)散,空氣質(zhì)量逐漸好轉(zhuǎn)為良。這次污染傳輸造成連續(xù)65個(gè)小時(shí)PM2.5小時(shí)平均濃度達(dá)90.7μg·m?3,比污染前6個(gè)小時(shí)平均濃度(55.4μg·m?3)高出了 35.3 μg·m?3。

2.3.3 P3過程

圖7為蕪湖2020年2月2日00:00–5日12:00激光雷達(dá)觀測結(jié)果。從圖7和圖1可以看出,本次污染過程,雷達(dá)監(jiān)測消光系數(shù)值在0.5 km?1左右,退偏振比值在0.05左右,同時(shí)污染輸入現(xiàn)象有沉降過程,污染沉降主要集中在2月3日09:00–4日09:00。

圖7 蕪湖2月2日00:00–2月5日12:00激光雷達(dá)觀測結(jié)果。(a)消光;(b)退偏比Fig.7 Lidar observation results from 00:00 on February 2 to 12:00 on February 5 in Wuhu.(a)Extinction coefficient,(b)depolarization ratio

前期(2月2日19:00–3日08:00)存在雨雪過境現(xiàn)象,邊界層從1400 m降低至800 m高度,擴(kuò)散條件變差,導(dǎo)致近地面顆粒物濃度逐漸上升,顆粒物濃度由41μg·m?3逐漸升高到62μg·m?3。3日凌晨03:00后,高空出現(xiàn)明顯污染帶,并呈現(xiàn)向近地面沉降的趨勢。

污染沉降主要階段(2月3日09:00–4日09:00),污染帶開始沉降至近地面,PM2.5濃度逐漸上升,空氣質(zhì)量由良轉(zhuǎn)為輕度污染(3日14:00)。由于該污染帶污染物濃度低,持續(xù)時(shí)間較短,污染沉降結(jié)束后,顆粒物濃度出現(xiàn)下降。17:00后,出現(xiàn)第二次高空污染帶沉降過程,導(dǎo)致近地面PM2.5濃度再次上升,此次污染帶相比日間濃度更高,使得地面細(xì)顆粒物濃度上升更加明顯,PM2.5質(zhì)量濃度于3日21:00達(dá)到峰值,空氣質(zhì)量指數(shù)為148,幾乎接近中度污染(其中四水廠站點(diǎn)達(dá)中度污染)。3日21:00–4日09:00,污染沉降結(jié)束后,顆粒物濃度開始緩慢下降,空氣質(zhì)量由輕度污染轉(zhuǎn)為良。

后期(2月4日10:00–5日12:00)出現(xiàn)兩次較為小規(guī)模的污染沉降和污染轉(zhuǎn)移擴(kuò)散過程,顆粒物濃度變化不大,總體呈現(xiàn)出波動下降的過程,空氣質(zhì)量始終維持在良的水平。污染過程結(jié)束后,空氣質(zhì)量開始好轉(zhuǎn)為優(yōu)。

這次污染過程較第二次污染過程要小,僅造成蕪湖市持續(xù)約34小時(shí)PM2.5濃度偏高,約比污染傳輸前6小時(shí)平均濃度 (53.3 μg·m?3)高 28.2 μg·m?3。

通過以上分析,可以看出P1過程是在本地源排放基礎(chǔ)上,由高濕靜穩(wěn)不利大氣條件誘因下形成的短暫性污染過程,而P2和P3過程均是在本地源排放的基礎(chǔ)上疊加外來污染輸送共同導(dǎo)致的,且外來傳輸持續(xù)的時(shí)間越長,傳輸?shù)奈廴疚镌蕉?導(dǎo)致的污染程度越重,污染持續(xù)時(shí)間越長。因此,區(qū)域協(xié)同減排是改善區(qū)域環(huán)境質(zhì)量的根本途徑,這與Liu[24]和Zhang[25]的研究結(jié)論一致。

2.4 后向軌跡分析

HYSPLIT后向軌跡模型是以多種氣象場為基礎(chǔ),結(jié)合物理擴(kuò)散、沉降等過程,對氣團(tuán)輸送路徑進(jìn)行數(shù)值模擬和分析,該模型宏觀上可以定量地反映污染物的空間區(qū)域輸送特征[26,27]。

應(yīng)用后向軌跡模型對疫情防控期間P2與P3污染過程中污染物從源地1500、1000、500 m高度宏觀輸送到達(dá)蕪湖路徑進(jìn)行模擬,結(jié)果如圖8所示。由圖可知,這兩次污染傳輸過程,污染物傳輸路徑完全不同。P2過程中,各污染團(tuán)的氣流活動方向基本一致,從西北方向的北京、河北、河南和皖北一路傳輸?shù)绞徍?且3個(gè)高度空氣團(tuán)均在蕪湖出現(xiàn)下沉運(yùn)動,使得近地層大氣層結(jié)穩(wěn)定,利于污染積累,從而加劇污染程度,形成了1月30日和1月31日連續(xù)兩天的輕度污染。而P3過程污染傳輸路徑比較復(fù)雜,氣團(tuán)有從江蘇呈順時(shí)針渦旋移動經(jīng)過上海、浙江省再北上到達(dá)蕪湖,也有從蘇北南通、南京一路南下到達(dá)蕪湖,但這些污染團(tuán)在移動前期均呈現(xiàn)一定沉降過程,從而導(dǎo)致氣團(tuán)到達(dá)蕪湖時(shí)污染物濃度有所下降,降低了區(qū)域傳輸污染影響的程度,僅形成了2月3日一天輕微輕度污染。

圖8 P2(a)和P3(b)污染過程的HYSPLIT 48 h后向軌跡圖Fig.8 The 48h Backward trajectory of HYSPLIT of P2(a)and P3(b)pollution process

2.5 企業(yè)排放量狀況分析

春節(jié)期間,蕪湖市家電、家具、紡織、機(jī)械、板材加工等輕工業(yè)行業(yè)活動水平顯著下降,而高污染的鋼鐵、水泥、玻璃等重工業(yè)存在大量不可中斷工序,春節(jié)期間仍需要持續(xù)生產(chǎn)。同時(shí),燃煤電廠、供熱鍋爐等要保障社會正常運(yùn)行需求,仍需持續(xù)運(yùn)行。與2019年春節(jié)相比,2020年春節(jié)期間蕪湖市重點(diǎn)企業(yè)排放的煙塵、二氧化硫和氮氧化物排放量均有所下降,其中煙塵排放量降幅最大,高達(dá)40.3%(如表2所示)。

表2 2020年春節(jié)期間和2019年同期蕪湖市重點(diǎn)企業(yè)主要大氣污染物排放量(t)Table 2 The main air pollutant emissions(t)of key enterprises in Wuhu during the Spring Festival in 2020 and the same period in 2019

另外,統(tǒng)計(jì)分析2020年1月24日–2月8日蕪湖市重點(diǎn)企業(yè)主要大氣污染物逐日排放量(如圖9所示),可以看出整體排放量呈現(xiàn)下降趨勢。P2期間重點(diǎn)企業(yè)污染物排放量明顯大于P1和P3期間,P3期間重點(diǎn)企業(yè)污染物排放量最少。

圖9 2020年春節(jié)期間蕪湖市重點(diǎn)企業(yè)污染物排放量逐日分布圖Fig.9 Daily distribution of pollutant emissions of key enterprises in Wuhu during the Spring Festival in 2020

3 結(jié) 論

1)2020年春節(jié)期間,受疫情影響,居民活動水平降低,蕪湖市空氣質(zhì)量雖有明顯改善。但蕪湖市發(fā)生的三次污染過程特征和形成原因各異,主要表現(xiàn)為以下三種情況:第一次污染過程,主要是在城市基礎(chǔ)排放量狀態(tài)下,由不利的氣象條件誘發(fā)的,造成10 h短暫性的輕度污染,沒有形成污染天;第二次污染過程,重點(diǎn)污染企業(yè)排放量沒有得到有效控制,再疊加西北方向污染團(tuán)傳輸過程影響,大大加劇污染過程,從而形成連續(xù)2天污染天;第三次污染過程,重點(diǎn)企業(yè)污染物排放有所控制,但在排放量減少有限條件下,疊加不利氣象條件和偏東方向污染傳輸過程影響,也造成了污染天的發(fā)生。這說明在基礎(chǔ)排放量沒有明顯減少的前提下,一旦氣象條件不利就會引起短暫性污染過程,如再疊加區(qū)域污染傳輸就很容易形成污染天。因此,基礎(chǔ)排放量較高是蕪湖市大氣污染形成的根本性原因。

2)以鋼鐵、火電、玻璃和水泥等四大行業(yè)為主的重點(diǎn)企業(yè)污染物排放量是蕪湖市的基礎(chǔ)排放量,對重點(diǎn)企業(yè)進(jìn)行提標(biāo)改造,深挖本地排放源減排潛力,才能最大限度騰出環(huán)境容量,是改善蕪湖市環(huán)境空氣質(zhì)量的根本。

3)要繼續(xù)做好重污染天氣的應(yīng)對,強(qiáng)化企業(yè)重污染天氣應(yīng)急減排的分級管控,從省級、長三角區(qū)域?qū)用娌粩嗪粚?shí)聯(lián)防聯(lián)控的措施,區(qū)域性聯(lián)防聯(lián)控是應(yīng)對污染天氣的有效手段。