新冠肺炎疫情期間南京市PM2.5中碳質(zhì)組分污染特征分析

紀(jì) 源，趙秋月，陳 鳳，陳 東

(1.南京信息工程大學(xué)大氣物理學(xué)院，江蘇 南京 210044；2.江蘇省環(huán)境科學(xué)研究院江蘇省環(huán)境工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇 南京 210036)

碳組分是大氣細(xì)顆粒物PM2.5(空氣動(dòng)力學(xué)直徑小于2.5 μm的氣溶膠粒子)的重要組成成分，含量約占PM2.5的20%～80%[1-2]。含碳組分主要是由有機(jī)碳(OC)、元素碳(EC)和碳酸鹽碳(CC)組成[3]，其中，CC僅在沙塵氣溶膠中占比較高[4]，城市PM2.5中占比很小，故可忽略[5]。大氣中OC主要由燃料燃燒排放的一次有機(jī)碳(POC)和光化學(xué)反應(yīng)產(chǎn)生的二次有機(jī)碳(SOC)組成[6]。OC的化學(xué)組分復(fù)雜，包含多環(huán)芳烴和正構(gòu)烷烴等有機(jī)物，不僅對(duì)能見度影響較大且具有很強(qiáng)的毒性，嚴(yán)重影響空氣質(zhì)量和人體健康[7]。EC主要來自于化石燃料的不完全燃燒[8]，其具有很強(qiáng)的吸光性，對(duì)大氣的消光可達(dá)到大氣總消光的30%～40%[9]，同時(shí)EC對(duì)地球輻射熱量和氣候變化有巨大影響[10-11]。

相比于亞洲發(fā)達(dá)地區(qū)、北美和歐洲城市，我國(guó)部分地區(qū)OC和EC濃度值偏高。例如，日本埼玉縣在2009年7月至2010年4月間監(jiān)測(cè)的OC和EC平均濃度分別為5.5 和3.1 μg·m-3[12]，紐約2000年2月至2003年12月期間OC和EC濃度分別為2.7和1.1 μg·m-3[13]。而西安(2003年OC和EC濃度分別為64.8和14.3 μg·m-3)和重慶(2003年OC和EC濃度分別為50.9 和12.3 μg·m-3)的含碳?xì)馊苣z濃度顯著偏高，這可能與當(dāng)?shù)馗呙禾肯暮蜌庀髼l件不利于污染擴(kuò)算有關(guān)[14]。與西安相比，華北平原發(fā)達(dá)城市如北京、天津和青島的碳?xì)馊苣z濃度相對(duì)較低，這可能是由于民用部門采用天然氣等清潔燃料逐漸取代煤和生物燃料等傳統(tǒng)燃料所致[15]。此外，CAO等[14]對(duì)2003年中國(guó)14個(gè)城市碳?xì)馊苣z濃度的研究顯示，相對(duì)于南方以及沿海地區(qū)，北方和內(nèi)陸城市濃度往往較高。中國(guó)南北方碳?xì)馊苣z濃度差異可能由以下原因?qū)е拢簭呐欧沤嵌?，北方的碳?xì)馊苣z排放強(qiáng)度高于南方，重要原因是冬季民用部門煤炭和生物燃料的大量使用[16]；從氣象角度，南方相對(duì)有利的氣象條件，如更多的降雨以及更少的逆溫事件也可能是一個(gè)原因。而沿海與內(nèi)陸的差異主要是受季風(fēng)氣候的影響。

2019年底，武漢等地相繼爆發(fā)新冠病毒肺炎(COVID-19)疫情。受疫情影響，江蘇省人民政府決定自2020年1月24日24時(shí)起啟動(dòng)突發(fā)公共衛(wèi)生事件一級(jí)響應(yīng)，大氣污染物排放量大幅削減。人為源污染排放量變化必將對(duì)城市含碳?xì)馊苣z排放水平及污染特征產(chǎn)生顯著影響。筆者著重分析疫情發(fā)生前后南京市大氣PM2.5中OC、EC及SOC濃度變化特征，并探討人為源排放變化對(duì)其濃度變化的影響。研究基于觀測(cè)數(shù)據(jù)的比較分析來揭示人為源對(duì)含碳?xì)馊苣z濃度變化的影響，對(duì)進(jìn)一步研究含碳?xì)馊苣z源排放定量表征的不確定性評(píng)估有著重要意義。

1 研究方法

1.1 監(jiān)測(cè)地點(diǎn)與時(shí)間

大氣PM2.5樣品采集地點(diǎn)位于江蘇省環(huán)境工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室大氣復(fù)合污染控制研究平臺(tái)。該站點(diǎn)位于南京市鼓樓區(qū)江東北路176號(hào)環(huán)科實(shí)驗(yàn)大樓21樓樓頂(32.046 3° N，118.740 0° E)，站點(diǎn)周邊為住宅、商業(yè)混合區(qū)，并處于交通主干道江東北路與清涼門大街交匯處，周圍無明顯工業(yè)源，為典型的城區(qū)站點(diǎn)。為了對(duì)比應(yīng)急響應(yīng)前后PM2.5及碳組分濃度變化情況，研究時(shí)段選取1月25日前后20 d左右的2個(gè)時(shí)段，即應(yīng)急響應(yīng)前時(shí)段(1月1—24日)和應(yīng)急響應(yīng)后時(shí)段(1月26日—2月20日)。

1.2 監(jiān)測(cè)儀器與原理

碳組分分析采用美國(guó)Sunset公司生產(chǎn)(型號(hào) RT-4)的在線大氣氣溶膠碳分析儀。儀器的基本工作原理如下：石英膜上的PM2.5樣品在氦氣(He) 的非氧化環(huán)境中逐級(jí)升溫，致使OC 被加熱揮發(fā)； 此后樣品又在氦氣/氧氣(He/O2)混合氣環(huán)境中逐級(jí)升溫，該過程中EC 被氧化分解為氣態(tài)氧化物。這2個(gè)步驟中所產(chǎn)生的分解產(chǎn)物都隨著載氣(同時(shí)也是環(huán)境氣及反應(yīng)氣，亦即He 或He/O2)經(jīng)過二氧化錳(MnO2)氧化爐被轉(zhuǎn)化為 CO2，后由非紅外色散法(NDIR)定量測(cè)量。整個(gè)過程中都有一束激光照在石英膜上，在OC 碳化時(shí)該激光的透射光強(qiáng)度會(huì)逐漸減弱，而在He 切換成He/O2的同時(shí)升溫，隨著EC 的繼續(xù)氧化分解，該透射光強(qiáng)度逐漸增強(qiáng)。透射光強(qiáng)度恢復(fù)到起始強(qiáng)度的時(shí)刻被定義為OC/EC 分割點(diǎn)，即該時(shí)刻之前測(cè)量的碳量定義為OC量，之后檢測(cè)到的碳量則對(duì)應(yīng)為EC量。

研究獲取OC和EC質(zhì)量濃度的時(shí)間分辨率為小時(shí)。在監(jiān)測(cè)期間，2020年1月1—24日獲得有效監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)共364組小時(shí)數(shù)據(jù)，2020年1月26日—2月20日共獲得377組小時(shí)數(shù)據(jù)。

1.3 質(zhì)量控制

監(jiān)測(cè)期間儀器維護(hù)：對(duì)儀器進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)，清洗采樣系統(tǒng)；按時(shí)更換溶蝕器的碳膜；按時(shí)更換所需He載氣，保證監(jiān)測(cè)時(shí)段用量；外置流量計(jì)檢查空氣樣品及鋼瓶氣氣體流量，要求與設(shè)定值的誤差在±10%以內(nèi)。

監(jiān)測(cè)期間質(zhì)量控制：每天遠(yuǎn)程查看儀器狀態(tài)及數(shù)據(jù)質(zhì)量，重點(diǎn)關(guān)注空白樣品測(cè)試結(jié)果、OC/EC分割時(shí)間變化、EC零值與負(fù)值等；每周進(jìn)行一次巡檢，包括檢查儀器運(yùn)行參數(shù)、進(jìn)行濾膜更換、采樣流量調(diào)整、空白檢查，并做好原始記錄；每月進(jìn)行載氣流量傳感器校準(zhǔn)和標(biāo)準(zhǔn)蔗糖溶液標(biāo)定。

監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理方法：該研究采用的在線監(jiān)測(cè)儀器時(shí)間分辨率為小時(shí)，故在比較分析疫情響應(yīng)前后濃度水平及相關(guān)性分析時(shí)均采用小時(shí)數(shù)據(jù)，利用R語(yǔ)言計(jì)算程序?qū)?yīng)急響應(yīng)前后污染物及氣象參數(shù)分別進(jìn)行方差分析和t檢驗(yàn)分析。

1.4 監(jiān)測(cè)期間天氣概況

2020年1—2月我國(guó)總體天氣形勢(shì)相近，大氣呈環(huán)流型特征且天氣活動(dòng)較為穩(wěn)定，冷空氣勢(shì)力較弱且影響偏北，大氣擴(kuò)散條件整體較差，有利于霧霾天氣的形成和發(fā)生發(fā)展[17-18]。2020年突發(fā)公共衛(wèi)生事件一級(jí)響應(yīng)前后監(jiān)測(cè)點(diǎn)的氣象條件變化情況如圖1所示。應(yīng)急響應(yīng)前后大氣壓的平均值均維持在較高水平〔(1 019±5) hPa〕，風(fēng)速大小在應(yīng)急響應(yīng)前后均處于較低水平〔(1.8±1.0) m·s-1〕，容易形成逆溫層，不利于大氣污染物的水平及垂直擴(kuò)散。應(yīng)急響應(yīng)后的平均溫度〔(6.8±2.7) ℃〕略高于應(yīng)急響應(yīng)前〔(5.3±2.6) ℃〕，相對(duì)濕度(74.8%±19.0%)低于應(yīng)急響應(yīng)前(87.5%±11.3%)。應(yīng)急響應(yīng)后的能見度〔(10.4±6.8) km〕明顯大于應(yīng)急響應(yīng)前〔(4.3±2.3) km〕。此外，相關(guān)性分析結(jié)果顯示應(yīng)急響應(yīng)前后溫度、濕度、能見度有顯著差異，大氣壓、風(fēng)速、風(fēng)級(jí)及降雨量無顯著差異。總體而言，應(yīng)急響應(yīng)前后的氣象條件變化不顯著，且天氣形勢(shì)和我國(guó)該時(shí)期整體形勢(shì)較為相似，氣象條件有利于污染物的生成累積。由于能見度主要受PM2.5濃度大小影響，該結(jié)果初步表明應(yīng)急響應(yīng)后的PM2.5濃度應(yīng)小于應(yīng)急響應(yīng)前。降水量在應(yīng)急響應(yīng)前后變化不明顯。

2 結(jié)果與討論

2.1 應(yīng)急響應(yīng)前后PM2.5、OC及EC濃度水平變化

根據(jù)《江蘇省突發(fā)公共衛(wèi)生事件應(yīng)急預(yù)案》，啟動(dòng)突發(fā)公共衛(wèi)生事件一級(jí)應(yīng)急響應(yīng)(2020年1月25日)后，除電力、供暖等重大民生保障項(xiàng)目以及鋼鐵、煤炭等不可中斷工序外，南京市全面施行停工停產(chǎn)，污染程度與一級(jí)響應(yīng)啟動(dòng)前相比顯著下降， PM2.5濃度在江蘇省啟動(dòng)一級(jí)響應(yīng)前后呈現(xiàn)不同的特征。如圖2所示，啟動(dòng)一級(jí)響應(yīng)前，監(jiān)測(cè)點(diǎn)的PM2.5平均濃度為(61.5±34.7) μg·m-3，是GB 3095—2012《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》中規(guī)定的二級(jí)年標(biāo)準(zhǔn)限值(35 μg·m-3)的1.8倍。應(yīng)急響應(yīng)前南京市PM2.5日均濃度超過二級(jí)日標(biāo)準(zhǔn)限值(75 μg·m-3)的天數(shù)占29.2%，超過100 μg·m-3天數(shù)占比達(dá)20.8%，表明此段時(shí)間南京市PM2.5污染相當(dāng)嚴(yán)重。主要原因是南京市的生產(chǎn)生活秩序沒有受到疫情的影響，PM2.5及其前體物的排放維持在較高水平，加之監(jiān)測(cè)期間高氣壓、低風(fēng)速的天氣特點(diǎn)，不利于污染物的擴(kuò)散。啟動(dòng)一級(jí)應(yīng)急響應(yīng)后，監(jiān)測(cè)點(diǎn)的PM2.5平均濃度為(36.2±21.3) μg·m-3，與應(yīng)急響應(yīng)前的濃度相比降低了41.2%。僅有2 d(1月30日、1月31日)PM2.5日均濃度超過二級(jí)日標(biāo)準(zhǔn)限值，污染天數(shù)占比僅為8%。從污染源排放水平分析來看，由于機(jī)動(dòng)車流量在應(yīng)急響應(yīng)期間大幅削減，其污染排放量必定大幅降低。對(duì)于工業(yè)源，該研究分析了南京市重點(diǎn)企業(yè)應(yīng)急響應(yīng)前后主要污染物的排放量變化水平(圖3)。應(yīng)急響應(yīng)后南京市重點(diǎn)工業(yè)企業(yè)NOx、SO2、煙塵排放量比應(yīng)急響應(yīng)前分別降低14%、1%和13%，機(jī)動(dòng)車、工業(yè)源的各污染物排放量大幅降低，最終導(dǎo)致PM2.5濃度顯著降低。

相較于應(yīng)急響應(yīng)前，應(yīng)急響應(yīng)后OC濃度及占比均有所升高，而EC濃度及占比均降低。應(yīng)急響應(yīng)前OC濃度均值為(8.0±2.5) μg·m-3，占PM2.5濃度的13.0%，EC濃度均值為(1.9±1.0) μg·m-3，占PM2.5濃度的3.0%。應(yīng)急響應(yīng)后，OC濃度均值為(8.2±3.1) μg·m-3，占PM2.5濃度的22.7%，EC濃度均值為(0.8±1.3) μg·m-3，占PM2.5濃度的2.2%。與2014年冬季南京市OC、EC觀測(cè)濃度相比[19]，疫情管控前OC、EC濃度分別降低30%和68%。尤其是EC濃度下降最為明顯，EC主要來源于柴油車、燃煤等污染源的一次排放。此結(jié)果表明近年南京市對(duì)柴油車等移動(dòng)源管控效果明顯。

從濃度變化來看，EC平均濃度下降明顯，而OC平均濃度略有增加。由于EC來源于污染源的一次排放，其濃度降低可以在一定程度上說明污染源排放水平降低。與EC不同，OC有二次來源，OC平均濃度在應(yīng)急響應(yīng)后略有升高，可能與其二次生成量升高有關(guān)。OC/EC比值可以初步判別OC二次生成水平，應(yīng)急響應(yīng)后的比值(10.3)顯著高于響應(yīng)前(4.2)，表明應(yīng)急響應(yīng)后的二次有機(jī)碳(SOC)生成量很可能顯著上升。這些結(jié)果表明PM2.5、EC污染在停工停產(chǎn)后得到了有效控制，但OC污染并沒有得到有效緩解，其原因可能是有機(jī)碳二次生成加劇。

2.2 碳組分質(zhì)量濃度的日變化

為分析應(yīng)急響應(yīng)前后碳組分濃度日變化差異，選取應(yīng)急響應(yīng)前后2個(gè)時(shí)段(1月19—21日、2月1—3日)進(jìn)行比較，這2個(gè)時(shí)段的天數(shù)及氣象條件較為一致，可以較好地反映人為源排放變化對(duì)碳組分濃度變化的影響。

圖4為江蘇省啟動(dòng)一級(jí)應(yīng)急響應(yīng)前后EC及OC濃度的日變化情況。應(yīng)急響應(yīng)前EC及OC質(zhì)量濃度均存在明顯的日變化特征。清晨5時(shí)起EC及OC濃度不斷升高，在9時(shí)左右達(dá)到峰值。這主要是由于早間供電供暖、出行早高峰引起的大氣污染物排放量增多。

圖5為應(yīng)急響應(yīng)前后南京市電力行業(yè)污染物排放量日變化情況，氮氧化物、二氧化硫及煙塵的排放量在9時(shí)左右達(dá)最高值，表明此時(shí)電力行業(yè)活動(dòng)水平較高，而電力行業(yè)的燃煤又是碳組分的重要污染來源，故此時(shí)電力燃煤的EC、OC排放量也應(yīng)達(dá)較高值。

圖6為應(yīng)急響應(yīng)前南京市道路擁堵指數(shù)日變化情況，8時(shí)及18時(shí)道路擁堵指數(shù)達(dá)峰值，說明此時(shí)南京市機(jī)動(dòng)車出行量達(dá)峰值。道路擁堵指數(shù)峰值與OC、EC日變化峰值時(shí)間較為吻合，表明機(jī)動(dòng)車污染排放是引起OC、EC濃度達(dá)峰值的重要因素。此外，冬季清晨不利的氣象條件如低溫、高壓、大氣混合層高度較低等特點(diǎn)，也會(huì)導(dǎo)致大氣污染物不易擴(kuò)散，從而使得污染物濃度升高。10時(shí)后，由于機(jī)動(dòng)車出行量減少、大氣穩(wěn)定性降低、混合層高度上升，大氣污染物濃度逐步降低，在14時(shí)左右EC及OC濃度達(dá)低谷。16時(shí)以后EC及OC質(zhì)量濃度再次上升并達(dá)到峰值，主要原因是機(jī)動(dòng)車排放量增大，加之傍晚時(shí)大氣穩(wěn)定性升高，大氣擴(kuò)散條件變差所致。

與應(yīng)急響應(yīng)前相比，應(yīng)急響應(yīng)后EC質(zhì)量濃度日變化發(fā)生了較大改變。總體來看，EC濃度未表現(xiàn)出明顯的日變化規(guī)律且一直處于較低的濃度水平。由于EC主要為一次來源，其濃度大小可以在一定程度上反映出污染源排放變化。有學(xué)者對(duì)南京大氣PM2.1進(jìn)行了來源解析，結(jié)果表明南京市EC的主要來源為機(jī)動(dòng)車尾氣排放[20-21]。由于應(yīng)急響應(yīng)后機(jī)動(dòng)車出行量大幅減少[22]，導(dǎo)致大氣EC濃度維持在一個(gè)較低的水平且變化不大。應(yīng)急響應(yīng)后OC濃度日變化與應(yīng)急響應(yīng)前整體保持一致，但每小時(shí)濃度均低于應(yīng)急響應(yīng)前。有研究指出，南京市冬季大氣OC的主要來源為機(jī)動(dòng)車和燃煤[23]。由于應(yīng)急響應(yīng)后南京市車流量大幅減少，此時(shí)段OC的主要來源為燃煤一次排放以及揮發(fā)性有機(jī)污染物(VOCs)的二次轉(zhuǎn)化。

如圖5所示，應(yīng)急響應(yīng)后夜間電力行業(yè)活動(dòng)水平較為穩(wěn)定，且此時(shí)氣象條件(輻射強(qiáng)度低)不利于SOC生成，OC濃度處于一個(gè)較為穩(wěn)定的水平。白天燃煤排放量降低且大氣擴(kuò)散條件較好，OC濃度不斷降低，在16時(shí)達(dá)最低值(圖4)。17時(shí)起，供電供暖量開始回升，且大氣污染物擴(kuò)散條件變差，OC濃度再一次上升。

2.3 OC、EC的相關(guān)性分析

大氣中的OC、EC來源非常復(fù)雜，其中生物質(zhì)燃燒、煙花爆竹被認(rèn)為是OC的重要來源之一[24]，鉀離子(K+)是PM2.5中關(guān)鍵的燃燒源示蹤物。結(jié)合超級(jí)站數(shù)據(jù)分析OC與鉀離子濃度關(guān)系，結(jié)果如圖7所示。應(yīng)急響應(yīng)后一段時(shí)間K+濃度顯著上升，且與OC濃度呈現(xiàn)強(qiáng)相關(guān)性，表明此時(shí)OC有一部分來源為燃燒源。由于此段時(shí)間為春節(jié)期間，故很可能是燃放煙花爆竹所致。

除一次來源外，揮發(fā)性有機(jī)氣態(tài)污染物的二次轉(zhuǎn)化生成也是OC的重要來源。TURPIN等[25]認(rèn)為，對(duì)OC和EC濃度進(jìn)行相關(guān)性分析可以在一定程度上判斷碳質(zhì)組分的來源。若OC、EC濃度相關(guān)性較好，那么OC和EC的來源大致相同。分別選取啟動(dòng)一級(jí)應(yīng)急響應(yīng)前后20 d的OC、EC小時(shí)濃度數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，如圖8所示，應(yīng)急響應(yīng)前后OC和EC濃度相關(guān)性差異較大。應(yīng)急響應(yīng)前，OC、EC濃度的相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.74。應(yīng)急響應(yīng)后，OC、EC濃度的相關(guān)系數(shù)較低，為0.55。有研究表明，OC中SOC濃度占比直接影響OC與EC濃度的相關(guān)性，SOC濃度占OC比例較低時(shí)，OC與EC濃度相關(guān)性較好[26-28]。

啟動(dòng)一級(jí)應(yīng)急響應(yīng)前OC和EC濃度相關(guān)性好可能是由于生產(chǎn)生活秩序并沒有受到影響，工業(yè)生產(chǎn)和汽車尾氣為碳組分的主要污染來源[29-30]。啟動(dòng)一級(jí)應(yīng)急響應(yīng)后，停工停產(chǎn)和車流量下降導(dǎo)致一次有機(jī)碳(POC)和EC的排放量大幅減少。 與EC僅為一次來源不同[31]，OC來源既有直接排放的POC，也有二次反應(yīng)生成的二次有機(jī)碳(SOC)。通常以O(shè)C/EC比值來表征大氣SOC含量。CHOW等[32]指出，當(dāng)OC/EC比值超過2.0時(shí)，表明有SOC生成。

如表1所示，應(yīng)急響應(yīng)前后，監(jiān)測(cè)點(diǎn)的OC/EC比值均高于2.0，表明南京市SOC是OC的重要組成部分。根據(jù)TURPIN等[33]提出的EC示蹤法，可對(duì)SOC進(jìn)行定量計(jì)算，公式為

表1 啟動(dòng)一級(jí)應(yīng)急響應(yīng)前后SOC濃度及占比

ρ(SOC)=ρ(OC)-ρ(EC)×(OC/EC)min。

(1)

式(1)中，ρ(SOC)為二次有機(jī)碳濃度，μg·m-3；ρ(OC)和ρ(EC)分別為OC和EC小時(shí)濃度，μg·m-3；(OC/EC)min為指研究時(shí)段內(nèi)OC/EC比值中的最小值。EC示蹤法雖得到廣泛應(yīng)用，但仍存在一定不確定性。該方法假設(shè)一次有機(jī)氣溶膠源組成和每種源對(duì)氣溶膠的相關(guān)貢獻(xiàn)值在時(shí)間和空間上保持恒定，而實(shí)際上各種碳排放源如柴油、汽油、生物質(zhì)燃燒產(chǎn)生的OC、EC組分變化很大，不同源類對(duì)顆粒物貢獻(xiàn)值也會(huì)發(fā)生很大變化，這與其假設(shè)矛盾。若各種碳排放源的一次OC/EC比值變化很大，用恒定OC/EC比值計(jì)算SOC濃度則會(huì)產(chǎn)生較大不確定性。

從表1可知，啟動(dòng)一級(jí)應(yīng)急響應(yīng)后，SOC質(zhì)量濃度及其在OC中的占比均有所升高。應(yīng)急響應(yīng)期間機(jī)動(dòng)車、工業(yè)源污染排放量降低引起PM2.5濃度顯著降低，而PM2.5的減少進(jìn)一步使得大氣消光能力減弱，光輻射強(qiáng)度有所增強(qiáng)，導(dǎo)致SOC的大量生成。同時(shí)，高溫能夠提升大氣光化學(xué)活性，也有利于SOC的生成[15]。

3 結(jié)論

(1)在江蘇省發(fā)布一級(jí)應(yīng)急響應(yīng)前后，南京市PM2.5質(zhì)量濃度分別為(61.5±34.7)和(36.2±21.3) μg·m-3，與一級(jí)響應(yīng)啟動(dòng)前相比，PM2.5質(zhì)量濃度下降41.1%，主要原因是應(yīng)急響應(yīng)后工業(yè)源、交通源排放量減少。相較于應(yīng)急響應(yīng)前，EC濃度顯著降低，約降低58%，而OC濃度在應(yīng)急響應(yīng)后不降反增，約上升3%。

(2)應(yīng)急響應(yīng)前后OC、EC濃度日變化存在差異。啟動(dòng)一級(jí)應(yīng)急響應(yīng)前，OC、EC濃度呈現(xiàn)白天濃度低、清晨和傍晚濃度高的變化特征，主要與電力燃煤、機(jī)動(dòng)車污染物排放變化相關(guān)；啟動(dòng)一級(jí)應(yīng)急響應(yīng)后，EC濃度變化不大，且維持在較低水平，OC濃度呈現(xiàn)午后低、午前和傍晚高的特征，主要與供電供暖、SOC生成、大氣穩(wěn)定度有關(guān)。

(3)應(yīng)急響應(yīng)前后OC與EC濃度之間的相關(guān)性有所差異。啟動(dòng)一級(jí)應(yīng)急響應(yīng)前，OC、EC濃度的相關(guān)性較好，相關(guān)系數(shù)為0.74。啟動(dòng)一級(jí)響應(yīng)后，OC、EC濃度的相關(guān)性變?nèi)?，相關(guān)系數(shù)為0.55。疫情期間停工停產(chǎn)導(dǎo)致EC、POC等一次污染物排放量大幅減少，同時(shí)太陽(yáng)輻射增強(qiáng)及氣溫升高，導(dǎo)致SOC濃度大幅升高。