廣西2020 年2 月一次大氣污染過程分析

黃詩淇，和凌紅，潘潤西*，黃乃尊，龐 業(yè)，李 方

(1.中山大學，廣東 珠海 519000；2.廣西壯族自治區(qū)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中心，南寧 530028)

大氣污染物的排放在不利氣象條件下，由于大氣擴散條件差，污染物不斷累積和二次生成，從而導致污染過程發(fā)生。我國大氣污染形成多是氣象影響型，氣壓、氣溫、風速、降水量和相對濕度等氣象要素對空氣質(zhì)量影響較大［1-3］，在大氣污染排放穩(wěn)定的情況下，污染天氣往往受天氣形勢的影響，因此，不同地區(qū)均會有幾種典型的污染天氣類型［4-6］。廣西位于華南地區(qū)，大氣污染形成也屬于氣象影響型，呈現(xiàn)明顯的季節(jié)性特征。廣西大氣污染來源以本地生成為主，但仍會受到北方大氣污染氣團傳輸影響［7］。廣西大氣污染以細顆粒物(PM2.5)為主，臭氧(O3)污染呈現(xiàn)上升趨勢。

2020 年2 月18—24 日，廣西出現(xiàn)了一次區(qū)域性大氣污染過程，其中河池市出現(xiàn)重度污染。通常情況下，大氣污染過程的出現(xiàn)與工業(yè)企業(yè)大氣排放及機動車排放有關(guān)［8-10］，但該污染過程發(fā)生正值我國受新冠肺炎疫情影響期間。根據(jù)生態(tài)環(huán)境部發(fā)布的數(shù)據(jù)，各地工廠未復(fù)工、工地停工，工業(yè)排放同比減少；機動車排放及社會活動水平也明顯減少。在此特殊時期仍出現(xiàn)區(qū)域性大氣重污染過程，說明廣西存在其他污染源及有利于大氣污染物堆積的氣象條件，因此非常有必要對此次大氣污染過程進行分析，以期能對污染源進行針對性治理。使用后向軌跡分析［11-12］能有效分析大氣污染變化特征及來源，對污染源控制有較好的指導作用。本文利用環(huán)境空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)及氣象監(jiān)測數(shù)據(jù)，分析此次污染過程的空間分布特征及演變，探討了該時段內(nèi)的氣象條件與環(huán)境空氣質(zhì)量的關(guān)系。由于VOCs 濃度、大氣氧化性均與PM2.5的二次生成有關(guān)，因此本文還研究生物質(zhì)燃燒及大氣氧化性增強對PM2.5濃度的影響，以期為大氣污染治理工作提供技術(shù)支撐。

1 資料與方法

本文環(huán)境空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)來源于廣西14 個城市國控空氣自動監(jiān)測站，包括SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO 和O3等6 項指標，VOCs 監(jiān)測數(shù)據(jù)來源于廣西超級站觀測數(shù)據(jù)，氣象觀測數(shù)據(jù)來源于國家基本氣象站，火點數(shù)據(jù)來源于衛(wèi)星遙感監(jiān)測，氣流后向軌跡氣象數(shù)據(jù)來源于美國國家海洋和大氣管理局gdas1 氣象數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)時段為2020 年2 月17 日至24 日。本文通過分析污染過程變化趨勢，分析平均風速、風向、降水量、相對濕度和平均氣溫等氣象參數(shù)與細顆粒物PM2.5之間的關(guān)系；并通過OX 濃度(O3和NO2濃度加和)與VOCs 濃度的監(jiān)測數(shù)據(jù)分析大氣氧化性對PM2.5生成的影響。此外，本文使用氣團軌跡聚類的方法結(jié)合火點衛(wèi)星遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)對污染過程的形成原因進行討論。為了研究污染過程期間到達河池市的氣團輸送路徑，利用Hysplit 后向軌跡模式對2 月17 日至24 日到達河池市的氣流軌跡進行聚類分析。氣團軌跡聚類分析是將在運動軌跡相似的氣流軌跡進行分組分析的方法［13］，本研究采用由美國NOAA 開發(fā)的HYSPLIT5.0 模式，是目前應(yīng)用最廣泛的空氣軌跡模型［14］。文中使用的空氣質(zhì)量評價標準為HJ633-2012 《環(huán)境空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)技術(shù)規(guī)定》(試行)。

2 區(qū)域大氣污染過程分析

2.1 天氣形勢分析

2 月16—17 日，受冷空氣影響，廣西的大氣擴散條件較好。18 日20 時之后，冷高壓東移出海，廣西轉(zhuǎn)受高后控制，氣壓梯度變小，風速較小，大氣擴散條件逐步變差，污染物濃度開始上升，有些時段出現(xiàn)輕度污染。到20 日20 時，500hPa 為平直偏西氣流影響，850hPa 存在輻散且有強的暖平流，大氣濕度增加，廣西地面氣壓梯度進一步減小，氣溫大幅升高，夜間近地面有明顯逆溫層，天氣形勢靜穩(wěn)，有利于細顆粒物二次生成。

2.2 污染過程概況

圖1 為本次大氣污染逐日空間分布。在此次污染過程中，共出現(xiàn)了13 城次的污染天。2 月19 日，河池、崇左、來賓和柳州出現(xiàn)輕度污染；20 日，污染范圍持續(xù)擴大，欽州、百色、賀州也出現(xiàn)輕度污染，其中河池出現(xiàn)中度污染和重度污染；21 日，污染逐漸消散，輕度污染集中在柳州、來賓和貴港；22 日，全區(qū)空氣質(zhì)量恢復(fù)到優(yōu)良水平。為了更好分析本次污染過程的生消演變，本文分析的時段為2 月18 日至2 月24 日。

圖1 2 月19—22 日污染的空間分布

本次污染過程以河池市污染最為嚴重，2 月18日至20 日期間，河池市6 項污染物中CO、PM10和PM2.5濃度急劇上升，在20 日達到峰值。8H 的O3濃度卻是逐步下降。由于NO2和SO2濃度無明顯波動，表明此次污染過程與燃煤、工業(yè)排放及機動車尾氣排放無關(guān)，CO 與PM10和PM2.5同步上升，更多指向是來自生物質(zhì)燃燒源的貢獻。

2.3 氣象參數(shù)與PM2.5 濃度相關(guān)性分析

除大氣污染源外，氣象因子是影響大氣污染物濃度變化的重要影響因素之一，長時間序列PM2.5濃度與氣象條件相關(guān)性分析才具有統(tǒng)計學意義，研究表明，PM2.5濃度與相對濕度、降雨量呈正相關(guān)，與風速呈負相關(guān)，對于某個典型的大氣污染過程，受某種特殊氣象條件影響更顯著，一般情況下低風速、較高的相對濕度及近地面存在較厚逆溫層是大氣污染過程持續(xù)發(fā)生的不利大氣擴散條件［15-17］，有利于PM2.5累積及二次生成，促發(fā)污染過程發(fā)生。本次污染過程的氣象參數(shù)變化也符合上述規(guī)律，2 月19 日開始，廣西大部分城市風速都低于2m·s-1，最低風速出現(xiàn)在河池市。全區(qū)大氣相對濕度也是不斷上升，從2 月18 日平均相對濕度48%上升到2 月20 日的78%，水汽對大氣中細小顆粒物具有吸附作用，高濕空氣進一步加劇了細顆粒物污染程度。河池市空氣質(zhì)量變化特征最能體現(xiàn)此次污染過程的變化趨勢，表1給出了河池市氣象參數(shù)的變化對PM2.5等污染物濃度的影響?？梢?，18 日至20 日，河池的風向由東北轉(zhuǎn)西南，氣溫變化不明顯，但相對濕度上升幅度較大，由18 日49.8%上升至20 日的91.8%，20 日風速下降到0.6m·s-1，大氣擴散條件變差；相應(yīng)地河池市PM2.5和PM10濃度是快速上升的，相對濕度與顆粒物成正比，體現(xiàn)了濕度有利于顆粒物的吸濕增長；20日河池風速降低到0.6m·s-1，PM2.5濃度156μg·m-3，達到重度污染。一般以PM2.5/PM10的比值來判定二次生成的程度，比值越高，二次生成越明顯?？梢钥吹剑?0 日PM2.5/PM10的值達到最大，為1.11，由于濕度較高，PM2.5濃度高于PM10濃度，出現(xiàn)了倒掛現(xiàn)象，也表明了二次生成最多。21 日開始，平均風速增加，且出現(xiàn)降水天氣(降水量為3.7mm)，有利于污染物的沉降，顆粒物濃度下降，空氣質(zhì)量轉(zhuǎn)好。

表1 污染過程期間河池市基本氣象參數(shù)

2.4 生物質(zhì)焚燒對PM2.5 濃度影響分析

生物質(zhì)(包括秸稈、林火和垃圾等)的焚燒，會排放大量的大氣污染物，對空氣質(zhì)量影響較大。根據(jù)衛(wèi)星遙感監(jiān)測火點結(jié)果顯示(圖2a)，2 月17—23 日，廣西境內(nèi)監(jiān)測到的秸稈焚燒和林火點合計1307 處(秸稈點451，林火點856)，火點數(shù)量較多，秸稈火點主要集中在來賓、柳州和崇左，林火點集中在梧州、玉林博白縣、欽州和百色市田林縣。由于衛(wèi)星遙感監(jiān)測到的最小火點面積為100m2，可能還存在衛(wèi)星遙感監(jiān)測不到的小火點，火點產(chǎn)生的大氣污染物大量累積。19 日，來賓、柳州、崇左和河池出現(xiàn)輕度污染。20 日，從圖2b925hPa 風場可以明顯看到，河池處于東北和東南氣流輻合區(qū)，火點排放的污染物順著東南氣流在河池一帶匯聚，最終導致河池重度污染。

圖2 2020 年2 月17—23 日秸稈焚燒點和林火點分布(a)及20 日925hPa 風場(b)

2.5 氣團軌跡聚類分析

模式運算后得到了5 種氣團軌跡，如圖3 所示，5 種氣團軌跡均為短距離輸送，來自湖南省的1 類氣團和貴州省東南部的4 類氣團軌跡分別占總氣流軌跡的10%，代表著冷空氣影響，是污染過程前期干凈氣團。2 類氣團東北方向輸送，占總氣流軌跡的比例最多(41%)；3 類氣團的傳輸距離最短，偏東方向輸送，占總氣流軌跡的21%；5 類氣團為沿海氣團，偏南方向輸送，占總軌道數(shù)的17%。2 類、3 類和5 類氣團軌跡代表著冷高壓南下東移的轉(zhuǎn)變過程，氣流方向由東北轉(zhuǎn)偏東再轉(zhuǎn)為偏南氣流，氣流軌跡越短表示風速越小，均為區(qū)內(nèi)輸送影響，軌跡合計占比79%，結(jié)合圖3 火點分布，可以明顯看到，柳州、來賓、賓陽縣及貴港市是氣流軌跡經(jīng)過的區(qū)域，火點排放的大氣污染物對河池市PM2.5重污染的形成貢獻較大。

圖3 河池市低層大氣的5 種輸送路徑

2.6 大氣氧化性對PM2.5 濃度影響

生物質(zhì)的不完全燃燒同樣也會排放大量的揮發(fā)性有機物VOCs［18］，而VOCs 可進行二次反應(yīng)生成PM2.5［19-21］，一般而言，VOCs 濃度水平高的區(qū)域，通常具有較強的大氣氧化性，發(fā)生大氣污染事件的可能性也較大。本研究用OX(NO2＋O3)的濃度來表征大氣的氧化性［22］，大氣氧化性增加，在一定程度上也會影響PM2.5的二次生成。以南寧市在污染過程期間VOCs、O3和PM2.5的濃度變化為例，分析大氣氧化性對PM2.5濃度的影響，如圖4 所示。2 月18—19 日，VOCs、OX 和PM2.5的濃度變化基本同步，體現(xiàn)了各污染物濃度隨氣象條件變化而變化，沒有明顯的二次反應(yīng)生成，但從20 日開始，OX 與PM2.5的濃度處于一種“此消彼長”的狀態(tài)，從19 日夜間到20 日上午PM2.5濃度峰值變化可以看出，是前期OX 濃度上升導致大氣氧化性增強，在一定氣象條件下使得PM2.5二次生成加劇，從圖中可以看出，VOCs 濃度的上升肯定會導致大氣氧化性增強，但大氣氧化性增強并不一定會使PM2.5二次生成。22 日和23 日大氣氧化性較強，但是PM2.5的濃度并不高，可能與大氣中低層西南風加強，擴散條件轉(zhuǎn)好有關(guān)。

圖4 南寧市污染過程期間VOCs、O3、PM2.5 濃度變化曲線

3 結(jié)論

(1) 冷高壓南下東移，廣西處于高壓后部控制時，氣溫上升，濕度增加，風速減小，大氣擴散條件轉(zhuǎn)差，這是本次污染過程的氣象成因。

(2) 本次污染過程廣西共出現(xiàn)了13 城次的污染天，以河池市污染最為嚴重，出現(xiàn)了1d 重度污染；污染期間NO2和SO2濃度無明顯波動，表明此次污染過程與燃煤、工業(yè)排放及機動車尾氣排放無關(guān)；CO 與PM10和PM2.5同步上升，更多指向來自生物質(zhì)燃燒源的貢獻。

(3) 衛(wèi)星遙感監(jiān)測火點及后向軌跡聚類分析表明，污染過程的發(fā)生受秸稈焚燒及林火污染排放影響較大，特別是柳州、來賓、賓陽縣及貴港市的火點，對河池市PM2.5重污染的形成貢獻最為明顯。

(4) VOCs 濃度的上升肯定會導致大氣氧化性增強，但大氣氧化性增強并不一定會使得PM2.5二次生成，PM2.5二次生成需要靜穩(wěn)高濕度的氣象條件。