疫情防控措施對(duì)烏魯木齊市大氣顆粒物濃度及分布影響分析

馮海英

(北京工商大學(xué)材料與機(jī)械工程學(xué)院，北京 100048)

觀察、對(duì)比人類活動(dòng)差異與空氣環(huán)境質(zhì)量差異的關(guān)系，對(duì)檢討既往大氣環(huán)境保護(hù)舉措、謀劃更好的大氣環(huán)境保護(hù)策略有重要的意義[1]。2019年底新型冠狀病毒(2019-nCov)肺炎疫情暴發(fā)，各地政府紛紛出臺(tái)停工停產(chǎn)等防控措施，為當(dāng)代社會(huì)提供了分析人類活動(dòng)與空氣質(zhì)量之間關(guān)系的良機(jī)。很多學(xué)者對(duì)疫情期間空氣質(zhì)量變化展開研究，如樂旭等[2]對(duì)疫情期中國(guó)大氣污染變化的分析表明，2—3月全國(guó)PM2.5同比下降24.9%，其中長(zhǎng)三角降幅最大；CHENG等[3]分析認(rèn)為，疫情期間國(guó)內(nèi)的交通限行措施對(duì)空氣質(zhì)量的改善并未有直接關(guān)系。目前的研究大多僅限于針對(duì)大尺度地區(qū)一次疫情防控期大氣顆粒物的時(shí)空變化，缺乏針對(duì)中小尺度、兩波防控措施對(duì)大氣顆粒物影響的對(duì)照研究，不利于人類活動(dòng)對(duì)于大氣環(huán)境影響的深層認(rèn)知。本研究以截至2020年秋具有兩次疫情暴發(fā)現(xiàn)象的烏魯木齊市天山區(qū)、沙依巴克區(qū)、頭屯河區(qū)、新市區(qū)、水磨溝區(qū)為研究對(duì)象，綜合運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)和空間分析方法，研究疫情防控期間PM2.5、PM10的時(shí)空變化特征，結(jié)合氣象、人口、企業(yè)數(shù)據(jù)探索可能的影響因素，為人類活動(dòng)對(duì)大氣顆粒物的影響研究提供參考。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)獲取

研究區(qū)位于烏魯木齊市中西部地區(qū)，面積約1 400 km2，中部地勢(shì)開闊，是烏魯木齊市人口密集區(qū)，也是該市空氣質(zhì)量檢測(cè)站、氣象監(jiān)測(cè)站的主要布設(shè)區(qū)(見圖1)。有研究表明，機(jī)動(dòng)車尾氣和化石燃料的燃燒是烏魯木齊市大氣顆粒物的重要來(lái)源[4]。

圖1 研究區(qū)及其人口分布Fig.1 Study area and its population distribution

空氣環(huán)境質(zhì)量數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)環(huán)境監(jiān)測(cè)總站發(fā)布的研究區(qū)內(nèi)6個(gè)地面空氣質(zhì)量檢測(cè)站；氣象數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)發(fā)布的位于研究區(qū)內(nèi)的1個(gè)地面氣象監(jiān)測(cè)站；人口密度數(shù)據(jù)(2017年)來(lái)自美國(guó)橡樹嶺國(guó)家實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的全球人口動(dòng)態(tài)統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)庫(kù)(https://www.satpalda.com/product/landscan/)；工業(yè)數(shù)據(jù)來(lái)自前瞻產(chǎn)業(yè)研究院。

依據(jù)烏魯木齊市人民政府網(wǎng)站關(guān)于2019-nCov疫情防控的公告，本研究中第1波防控期從2020年1月26日該市啟動(dòng)重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件一級(jí)響應(yīng)至3月21日響應(yīng)級(jí)別降至四級(jí)為止，恰逢農(nóng)歷春節(jié)；第2波防控期從7月20日提高五地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)至8月29日風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)全部降為低風(fēng)險(xiǎn)為止。選擇2019年同期時(shí)段作為對(duì)照，為消除防控期正常春節(jié)活動(dòng)對(duì)大氣顆粒物的影響，第1波防控期對(duì)照時(shí)段選取2019年春節(jié)期間。

2 大氣顆粒物濃度時(shí)序及空間變化分析

2.1 大氣顆粒物濃度時(shí)序變化分析

選取疫情防控措施實(shí)施前后4周為研究時(shí)段，分析防控措施對(duì)PM2.5和PM10的影響，其中研究區(qū)2020年1月13—24日的PM2.5均值高于PM10，屬于數(shù)據(jù)異常，予以剔除。

第1、2波疫情防控分別處于冬季、夏季，第1波研究時(shí)段顆粒物濃度明顯高于第2波(見表1)。2020年，第1波疫情防控前4周PM2.5均值(207.6 μg/m3)同比增長(zhǎng)達(dá)56.0%，而防控期均值(77.7 μg/m3)同比下降23.0%，解除防控后4周均值同比增長(zhǎng)迅速回升至75.4%；第2波防控前4周PM2.5均值與2019年基本持平，防控期均值同比下降7.6%，降幅較第1波較小。第1、2波防控期PM10均值降幅大于前后時(shí)段，且第2波防控期均值(29.4 μg/m3)同比降低51.1%，高于第1波的40.2%。兩次防控期PM2.5、PM10均值均大幅下降，防控解除后，顆粒物均值降幅均不同程度回升(除第2波PM2.5外)?？梢?，兩次疫情防控措施實(shí)施期間，研究區(qū)PM2.5、PM10均值降低率高于疫情前后，疫情防控措施的實(shí)施對(duì)顆粒物有較明顯的降低作用。就均值降幅看，PM2.5冬季防控期大于夏季，PM10則相反。

表1 疫情防控前后PM2.5、PM10

2.2 大氣顆粒物濃度空間變化分析

由于人類活動(dòng)的規(guī)律性，餐飲、交通、工業(yè)污染排放大多在周次時(shí)段內(nèi)形成一個(gè)循環(huán)，使用周均值數(shù)據(jù)可消除由于短期天氣變化和異常因素所造成的某些影響，提供整個(gè)時(shí)間段的概覽，比較短時(shí)間段更能反映趨勢(shì)[5]。選取兩波疫情防控措施啟動(dòng)前后4周為研究時(shí)段，利用空氣質(zhì)量檢測(cè)站點(diǎn)24 h均值數(shù)據(jù)，求取各站點(diǎn)顆粒物均值，利用克里金插值法(空間分辨率1 km)，計(jì)算研究區(qū)內(nèi)所有像元的環(huán)比增長(zhǎng)率、同比增長(zhǎng)率，以分析顆粒物的空間分布變化，結(jié)果見圖2。第1波防控前4周PM2.5均值水平較高，呈北部高、中部低的趨勢(shì)；防控期4周PM2.5均值平均環(huán)比降幅達(dá)52.4%，其中頭屯河區(qū)環(huán)比降幅最明顯，同比降幅空間差異明顯，降幅較大的地區(qū)集中在中部4區(qū)交接處，西北部地區(qū)同比降幅也較明顯，而東北部極個(gè)別地區(qū)出現(xiàn)小幅度的同比增長(zhǎng)(2.1%)。

圖2 第1波防控措施啟動(dòng)前后PM2.5變化Fig.2 Variation of PM2.5 before and after first response measures

用同樣的方法處理第2波防控措施啟動(dòng)前后PM2.5和PM10數(shù)據(jù)，分析其分布及降幅變化，結(jié)果見表2。第2波防控措施啟動(dòng)前后PM2.5分布較均勻，防控期4周均值與防控前4周基本呈同步狀態(tài)，空間降幅較均勻，可能的原因是夏季PM2.5整體濃度水平偏低，空間差異不明顯。

表2 兩次防控措施啟動(dòng)前后PM2.5、PM10變化

第1波防控措施啟動(dòng)前后PM10分布變化差異性明顯，中部4區(qū)交接處及西北部頭屯河區(qū)與新市區(qū)交接處降幅略微明顯。第2波時(shí)段整體濃度水平偏低，且空間分布較第1波均勻，防控措施啟動(dòng)前、后4周內(nèi)PM10均值降幅顯著，平均環(huán)比降低53.0%，同比降低51.1%。環(huán)比降幅分布較均勻，除西北部較低外其他地區(qū)降幅差異較小，同比降幅在中部4地區(qū)交接處較大，西北部地區(qū)較小。

3 討 論

3.1 消除正常人類活動(dòng)影響后的顆粒物濃度變化分析

有文獻(xiàn)表明，在研究區(qū)近兩年對(duì)照時(shí)段內(nèi)影響顆粒物擴(kuò)散的主要?dú)庀笠蛩貫闇囟?、風(fēng)速[6]，而疫情防控期與對(duì)照時(shí)段氣象因素差異不大(見表3)。

表3 對(duì)照時(shí)段內(nèi)氣象因素統(tǒng)計(jì)

本研究假設(shè)正常人類活動(dòng)和某一時(shí)段相對(duì)穩(wěn)定的氣象因素對(duì)大氣質(zhì)量與顆粒物的影響相同，即兩年同時(shí)段顆粒物的環(huán)比增長(zhǎng)相同，則式(1)成立。消除正常人類活動(dòng)、氣象因素后，疫情防控對(duì)大氣顆粒物的消減作用為式(2)。

(X20后設(shè)-X20前)/X20前=(X19后-X19前)/X19前

(1)

Y降=(X20后-X20后設(shè))/X20后設(shè)×100%

(2)

式中：X20后設(shè)為假定條件下2020年防控期4周顆粒物均值，μg/m3；X20前為2020年防控前4周顆粒物均值，μg/m3；X19后、X19前分別為2019年防控期、防控前4周顆粒物均值，μg/m3；Y降為消除正常人類活動(dòng)和氣象因素后疫情防控對(duì)大氣顆粒物的降低率，%；X20后為2020年防控期4周顆粒物均值，μg/m3。

消除正常人類活動(dòng)和氣象因素后PM2.5降低率見圖3。疫情防控措施對(duì)PM2.5的影響為第1波>第2波，第1、2波平均降幅分別為50.9%、24.5%。就空間分布來(lái)看，PM2.5均值在第1波防控前后降幅差異更大，標(biāo)準(zhǔn)差(10.0%)明顯高于第2波標(biāo)準(zhǔn)差(0)，降幅較大的區(qū)域集中在西部頭屯河區(qū)及周邊地區(qū)，降幅較小的為中部偏北地區(qū)；第2波防控前后各地降幅差異較小。

圖3 消除正常人類活動(dòng)和氣象因素后PM2.5降低率Fig.3 PM2.5 reduction rate after eliminating normal human activities and meteorological factors

第2波疫情防控措施的實(shí)施對(duì)PM10的影響略大于第1波，第1、2波平均降幅分別為51.8%、58.1%。就空間分布來(lái)看，第1波PM10降低率分布與PM2.5降低率有極高的統(tǒng)一性，第2波降幅較大的區(qū)域集中在中部人口密集的地區(qū)交接處。綜合顆粒物平均降幅及空間分布，冬季(第1波)防控措施對(duì)PM2.5的影響較大，夏季(第2波)防控措施對(duì)PM10的影響略大。從空間上看，防控措施實(shí)施后PM2.5、PM10變化分布一致性較高，整體來(lái)看，中部4區(qū)交接處及西部頭屯河區(qū)及其周邊地區(qū)降幅明顯。

3.2 顆粒物時(shí)空變化影響因素分析

在時(shí)序變化上講，整個(gè)疫情防控期PM2.5、PM10降低率高于防控前后，防控措施的實(shí)施對(duì)顆粒物濃度有較明顯的降低作用。但從周均值看，第1波防控期第2周前后，存在個(gè)別時(shí)段PM2.5、PM10濃度呈反向增長(zhǎng)趨勢(shì)。依據(jù)烏魯木齊市防疫政策，此時(shí)段并非全面復(fù)工、復(fù)產(chǎn)時(shí)段，從污染排放角度很難解釋這一現(xiàn)象。

查閱各類文獻(xiàn)，在此時(shí)段全國(guó)范圍均出現(xiàn)該趨勢(shì)。有學(xué)者認(rèn)為，顆粒物來(lái)源主要包括直接排放和二次反應(yīng)，其中二次反應(yīng)是該時(shí)段顆粒物濃度增長(zhǎng)的主要原因。針對(duì)烏魯木齊市顆粒物的形貌特征分析發(fā)現(xiàn)，無(wú)論采暖還是非采暖季，二次反應(yīng)是該市顆粒物的重要來(lái)源。另有研究表明，臭氧是加速二次反應(yīng)的重要物質(zhì)[7-8]。對(duì)第1波疫情防控前后臭氧的統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，防控期第2周前后臭氧周均值較2019年異常高，從防控前2周起周均值逐步增強(qiáng)，至防控期第3周達(dá)到峰值(見圖4)。結(jié)合各類研究，該市顆粒物反向增長(zhǎng)的原因很可能是由于顆粒物的二次反應(yīng)增強(qiáng)造成的，隨著防控措施的實(shí)施，研究區(qū)顆粒物排放在防控期內(nèi)降低，因而雖此后臭氧依然高居不下，但由二次反應(yīng)造成的顆粒物增長(zhǎng)效應(yīng)減弱，整體含量下降。由于顆粒物生成、擴(kuò)散的影響因素較多且較復(fù)雜，本研究對(duì)該時(shí)段顆粒物濃度反向增長(zhǎng)的原因分析具有一定局限性。

圖4 臭氧周均值Fig.4 Average weekly value of ozone

從空間上看，疫情防控措施對(duì)顆粒物濃度的降低作用存在地域差異，第1波防控措施引起的PM2.5降低率空間差異較大，PM10降低率空間差異較小，第2波則對(duì)PM10的空間差異影響略大。研究表明，烏魯木齊市PM2.5的主要來(lái)源為燃煤和汽車尾氣排放，PM10主要來(lái)源為燃煤和二次污染物。研究區(qū)人口集中在中部4區(qū)交接及周邊地區(qū)，依據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院的統(tǒng)計(jì)，天山區(qū)、沙依巴克區(qū)、頭屯河區(qū)、新市區(qū)、水磨溝區(qū)的企業(yè)數(shù)量分別為112、1 461、1 568、3 162、58個(gè)，造成PM2.5、PM10降低率空間差異的原因可能為5個(gè)地區(qū)工業(yè)發(fā)展、人口分布不均，導(dǎo)致疫情防控措施造成的工業(yè)煙煤、汽車尾氣、餐飲排放差異較大。

利用人口密度數(shù)據(jù)與消除正常人類活動(dòng)、氣象因素影響后的降低率進(jìn)行對(duì)照，發(fā)現(xiàn)人口密度與PM2.5、PM10降低率在空間上存在較大一致性，人口密度與第1波PM2.5、PM10降低率相關(guān)系數(shù)(0.834、0.823)均略高于第2波(0.812、0.793)。可能的原因是，疫情暴發(fā)初期，防控措施等級(jí)較高，停產(chǎn)、停課、停學(xué)、交通管制嚴(yán)格，加之對(duì)疫情的未知和恐慌，絕大部分居民不出行、不聚餐，顆粒物人為排放降低率與人口密度關(guān)聯(lián)性強(qiáng)，而第2波防控措施分地區(qū)分等級(jí)，力度較第1波弱，且民眾對(duì)新冠病毒傳播和日常防護(hù)有一定認(rèn)知，出行、餐飲等人為排放變化較第1波小。

利用區(qū)域統(tǒng)計(jì)分析5個(gè)地區(qū)顆粒物降低率均值，與獲取的工業(yè)園區(qū)數(shù)、企業(yè)數(shù)量進(jìn)行對(duì)照，發(fā)現(xiàn)其相關(guān)性較小且統(tǒng)一性較差，其中企業(yè)數(shù)量與第1波PM2.5降低率、第2波PM10降低率呈負(fù)相關(guān)，其他呈正相關(guān)，但斜率較小(均小于0.01)?？赡艿脑蚴?，為保證基本生活，防控期電力、采暖等主要燃煤行業(yè)并未停產(chǎn)，在無(wú)排放清單情況下，疫情防控期內(nèi)工業(yè)排放是否降低、降低程度不確定，與降低率的關(guān)系也存在不確定性。其次，本研究統(tǒng)計(jì)的工業(yè)園區(qū)及企業(yè)中，包括部分對(duì)顆粒物排放影響不大的軟件園、創(chuàng)業(yè)孵化園，導(dǎo)致其一致性較差。

4 結(jié) 論

(1) 兩次疫情防控措施實(shí)施期間，研究區(qū)PM2.5、PM10均值降幅高于疫情前后，疫情防控措施的實(shí)施對(duì)顆粒物有較明顯的降低作用。從空間上看，防控措施實(shí)施后PM2.5、PM10變化分布一致性較高，整體來(lái)看，中部4區(qū)交接處及西部頭屯河區(qū)及其周邊地區(qū)降幅明顯。

(2) 消除正常人類活動(dòng)和氣象因素的影響后，冬季(第1波)防控措施對(duì)PM2.5的影響較大，夏季(第2波)防控措施對(duì)PM10的影響略大。

(3) 疫情防控措施對(duì)顆粒物的影響存在地域差異性，人口密度與PM2.5、PM10降低率存在較強(qiáng)的相關(guān)性。