上海疫情防控一級和二級響應(yīng)階段大氣污染物特征分析*

牛 植 胡婷莛 張文啟 饒品華 李光輝 孔 琳

(上海工程技術(shù)大學(xué)化學(xué)化工學(xué)院，上海 201620)

新型冠狀病毒(COVID-19)肺炎疫情期間的空氣質(zhì)量受到人們的廣泛關(guān)注[1-3]。SULAMAN等[4]發(fā)現(xiàn)西班牙、意大利和美國等國家在疫情封鎖后大氣NO2下降20%～30%。WANG等[5]分析了疫情期間中國337個主要城市的大氣污染物濃度，與以往同期相比，顆粒物、SO2和NO2等濃度水平明顯下降，O3濃度持平。上海自2020年1月24日起啟動重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件一級響應(yīng)，在此期間，社會活動水平大幅降低，部分污染源排放量和排放強度持續(xù)下降。3月24日起，上海將疫情防控響應(yīng)級別調(diào)整為二級，社會活動逐步恢復(fù)，復(fù)產(chǎn)復(fù)工有序進行。疫情防控期不同響應(yīng)級別下的大氣污染物特征和影響因素與平時具有較大差異，然而目前關(guān)于上海疫情防控期間的大氣污染物特征分析鮮有報道。為此，本研究采用描述性統(tǒng)計、Spearman相關(guān)分析和主成分分析方法，對上海實施COVID-19疫情防控一級(1月24日至3月23日)和二級響應(yīng)(3月24日至5月2日)階段的大氣污染物濃度水平、差異性和影響因素進行了分析和探討，以期為城市大氣污染防治提供思路參考。

1 數(shù)據(jù)來源

大氣污染物(PM2.5、O3、SO2、NO2和CO)濃度逐時數(shù)據(jù)來源于上海10個國控站點監(jiān)測數(shù)據(jù)。其中青浦淀山湖位于上海遠郊，其余9個站點均位于上海主城區(qū)。氣象數(shù)據(jù)(大氣壓、風(fēng)向、風(fēng)速、溫度、相對濕度和降雨量)來自安裝在上海內(nèi)環(huán)某高層平臺的AG1000型自動氣象站，數(shù)據(jù)輸出頻率為1次/min，其技術(shù)參數(shù)為：溫度-40～60 ℃，精度0.2 ℃；相對濕度0～100%，精度2%；風(fēng)向1°～360°，精度5°；風(fēng)速0～75.0 m/s，精度0.4 m/s；大氣壓500.0～1 100.0 hPa，精度 0.2 hPa。

2 結(jié)果與討論

2.1 氣象因子變化特征

疫情防控期，一級、二級響應(yīng)階段溫度分別為(9.5±4.2)、(14.7±4.6) ℃，相對濕度分別為68.8%±19.4%、63.2%±19.2%，大氣壓分別為(1 023.3±5.8)、(1 019.2±4.7) hPa，風(fēng)速分別為(3.8±1.9)、(3.4±2.0) m/s。兩個階段的風(fēng)速和風(fēng)向分布特征見圖1?？梢钥闯?，一級響應(yīng)階段主導(dǎo)風(fēng)向為東南風(fēng)和西偏西北風(fēng)；二級響應(yīng)階段的主導(dǎo)風(fēng)向為東風(fēng)和東北風(fēng)。

圖1 風(fēng)速風(fēng)向玫瑰圖Fig.1 Wind rose diagrams with wind speed distribution

2.2 大氣污染物濃度變化特征及原因分析

2.2.1 大氣污染物濃度變化特征

圖2為上海疫情防控期間大氣污染物濃度隨時間的變化。一級、二級響應(yīng)階段PM2.5質(zhì)量濃度分別為(34.2±21.4)、(30.2±17.0) μg/m3；O3質(zhì)量濃度分別為(73.0±24.1)、(85.3±36.0) μg/m3；CO質(zhì)量濃度分別為(0.8±0.2)、(0.7±0.3) mg/m3；SO2質(zhì)量濃度分別為(6.1±2.4)、(7.0±2.1) μg/m3；NO2質(zhì)量濃度分別為(29.4±14.1)、(38.5±21.2) μg/m3。相比于一級響應(yīng)階段，二級響應(yīng)階段PM2.5和CO分別下降了11.7%、12.5%；O3、SO2和NO2分別上升了16.8%、14.8%、31.0%。

圖2 PM2.5、O3、CO、SO2和NO2質(zhì)量濃度隨時間的變化Fig.2 Time series of PM2.5,O3,CO,SO2 and NO2 mass concentrations

2.2.2 疫情管控影響分析

上海1月24日啟動一級響應(yīng)，3月8日全面推進企業(yè)復(fù)產(chǎn)復(fù)工。SO2是含硫燃料燃燒和工業(yè)廢氣等固定源的重要指示污染物[6]，伴隨著復(fù)產(chǎn)復(fù)工的全面推進，短期內(nèi)SO2濃度均出現(xiàn)明顯上升。NO2作為移動源的標(biāo)志污染物之一[7]，其濃度也逐漸升高。3月17日上海發(fā)布復(fù)工指南4.0版，對一般行業(yè)取消備案直接復(fù)工，規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)復(fù)工率達99.5%，企業(yè)的全面復(fù)產(chǎn)復(fù)工促使化石燃料的大量使用以及工業(yè)廢氣的排放，引起PM2.5、CO和SO2濃度上升，導(dǎo)致3月18—22日，SO2濃度連續(xù)出現(xiàn)兩次高值，PM2.5、CO和SO2濃度均呈現(xiàn)“V型”變化。3月28日上海公共交通逐步恢復(fù)。公共交通的恢復(fù)使私家車出行頻次降低，有利于CO和NO2等大氣污染物的減排，是導(dǎo)致3月28—29日污染物濃度較低的原因之一。

2.2.3 氣象因子影響分析

2月16—18日，西北方向的高風(fēng)速冷空氣氣團有利于污染物的擴散，大氣中CO和NO2濃度明顯降低，但SO2、O3和PM2.5濃度有升高的趨勢。這可能是因為冷空氣氣團過境，氣團經(jīng)過北方供暖城市后攜帶污染物所致。2月25—28日，受北風(fēng)帶來的外源傳輸影響，污染物濃度較高，隨后受來自東北方向的清潔海洋氣流影響，各項污染物濃度均明顯的下降。3月27—29日，受北風(fēng)控制，較高的風(fēng)速利于污染物擴散，PM2.5、CO、SO2和NO2均明顯降低。而O3濃度升高，這可能是由于NO2和CO等一次污染物經(jīng)光化學(xué)反應(yīng)促進O3的生成所致。4月14—19日，NO2濃度連續(xù)出現(xiàn)兩次高值，NO2和O3濃度表現(xiàn)為“此消彼長”的互補變化趨勢。PM2.5、CO和SO2濃度不同程度的先降低再升高，尤其在4月17日夜間，PM2.5、CO、SO2和NO2濃度均為該過程的峰值，O3濃度為最低值。這可能是因為這個時段大氣溫度較高，有利于光化學(xué)反應(yīng)的進行[8]，NO2作為對流層O3形成的催化劑和次生無機氣溶膠的前體物[9]，白天強烈的太陽輻射有利于NO2的光解和O3生成。晚上太陽輻照減弱，NO2光解減小，NO通過O3氧化向NO2轉(zhuǎn)化，導(dǎo)致NO2累積，O3濃度降低。

2.3 相關(guān)性分析

2.3.1 大氣污染物相關(guān)性

為研究疫情防控期間大氣污染物間的相關(guān)性，利用SPSS 19.0軟件對5種大氣污染物數(shù)據(jù)進行Spearman相關(guān)性分析[10]。

根據(jù)一級響應(yīng)階段的分析結(jié)果(見表1)，PM2.5與CO相關(guān)性較強，相關(guān)系數(shù)為0.683，說明在此階段PM2.5與CO有相同或者相關(guān)的來源。PM2.5與SO2(相關(guān)系數(shù)0.474)、NO2(相關(guān)系數(shù)0.319)均相關(guān)性較弱。CO主要來自燃料的不完全燃燒，另外CO、NO2通常為汽車尾氣排放的標(biāo)志物，表明該階段PM2.5污染受燃料不完全燃燒排放影響較大。通過PM2.5與氣態(tài)污染物的相關(guān)關(guān)系可初步判斷PM2.5的來源與固定源和移動源的關(guān)系[11]，氣態(tài)污染物與PM2.5之間的相關(guān)關(guān)系表現(xiàn)為CO>SO2>NO2，反映出一級響應(yīng)階段PM2.5的來源中固定源的貢獻較移動源顯著。O3與NO2表現(xiàn)弱負(fù)相關(guān)性(相關(guān)系數(shù)-0.481)。CO、SO2和NO2之間表現(xiàn)為弱正相關(guān)性。

表1 一級響應(yīng)階段大氣污染物間的相關(guān)系數(shù)

表2給出了二級響應(yīng)階段大氣污染物之間的相關(guān)性，PM2.5與CO和SO2表現(xiàn)較強正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為0.797、0.666，說明PM2.5污染與CO和SO2具有相同或者相關(guān)的來源。PM2.5與NO2表現(xiàn)一般正相關(guān)性(相關(guān)系數(shù)0.529)。與一級響應(yīng)階段相比，PM2.5與各氣態(tài)污染物的相關(guān)性均增強，可以推斷從一級到二級響應(yīng)階段，由于復(fù)產(chǎn)復(fù)工有序進行，來自固定源和移動源的大氣污染物對PM2.5的影響同時增大。氣態(tài)污染物與PM2.5之間的相關(guān)關(guān)系表現(xiàn)為CO>SO2>NO2，說明在二級響應(yīng)階段PM2.5的來源中固定源的貢獻依然大于移動源。O3與NO2之間相關(guān)性變化不大，CO與SO2和NO2的相關(guān)性增強，相關(guān)系數(shù)分別由一級響應(yīng)階段的0.218和0.293增加到了二級響應(yīng)階段的0.543和0.491。SO2與NO2之間的相關(guān)性也顯著增強，相關(guān)系數(shù)由0.312上升到0.417，說明來自燃料燃燒和工業(yè)生產(chǎn)過程產(chǎn)生的污染貢獻逐漸增多。

表2 二級響應(yīng)階段大氣污染物間的相關(guān)系數(shù)

2.3.2 大氣污染物與氣象因子相關(guān)性

表3、表4分別給出了一級、二級響應(yīng)階段大氣污染物與氣象因子之間的相關(guān)系數(shù)?？傮w而言，二級響應(yīng)階段大氣污染物與氣象因子之間的相關(guān)性高于一級響應(yīng)階段；溫度、風(fēng)向與大氣污染物總體呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，相對濕度、大氣壓、風(fēng)速和降雨量與大氣污染物總體呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。

表3 一級響應(yīng)階段氣象因子與大氣污染物相關(guān)系數(shù)

表4 二級響應(yīng)階段氣象因子和大氣污染物相關(guān)系數(shù)

2.4 主成分分析

利用SPSS 19.0對6項氣象因子和5項大氣污染物分別進行主成分分析[12]。

2.4.1 氣象因子主成分分析

一級響應(yīng)階段氣象因子主成分分析結(jié)果見表5。氣象因子旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣共產(chǎn)生3個貢獻較大的主成分，其特征值均大于1，說明具有統(tǒng)計顯著性[13]。這3個主成分共解釋了原有變量總方差的69.9%，其中主成分1的貢獻率為27.8%，高載荷因子為溫度和大氣壓，主成分2的貢獻率為22.5%，高載荷因子為風(fēng)速和風(fēng)向，主成分1、主成分2的貢獻率之和超過50%，說明溫度、大氣壓、風(fēng)速、風(fēng)向是影響一級響應(yīng)階段氣象形勢的主要因素。主成分3中的高載荷因子為相對濕度，其貢獻率為19.6%，這與一級響應(yīng)階段相對濕度較高呼應(yīng)。

表5 一級響應(yīng)階段氣象因子旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣

二級響應(yīng)階段氣象因子旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣如表6所示，3個主成分解釋了原有變量總方差的71.5%，其中主成分1的貢獻率為30.2%，高載荷因子為溫度和大氣壓，主成分2的貢獻率為21.3%，高載荷因子為相對濕度和降雨量，主成分1和主成分2貢獻率合計超過50%，說明溫度、大氣壓、相對濕度、降雨量是影響二級響應(yīng)階段氣象形勢的主要因素。主成分3中的高載荷因子為風(fēng)速，風(fēng)向次之，其貢獻率達到總方差的20.0%，說明該階段氣象形勢受風(fēng)速影響明顯。

表6 二級響應(yīng)階段氣象因子旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣

2.4.2 大氣污染物主成分分析

一級響應(yīng)階段大氣污染物主成分分析結(jié)果見表7。主成分分析共得到2個貢獻較大的主成分，解釋了原有變量總方差的68.2%，主成分1的貢獻率為37.1%，高載荷組分為PM2.5、SO2、CO，可以表征為氣態(tài)污染物污染，說明一級響應(yīng)階段空氣污染受燃料的燃燒、礦石冶煉、化工廠生產(chǎn)影響較大。主成分2的貢獻率為31.1%，高載荷組分為O3、NO2，可以表征為光化學(xué)污染，說明一級響應(yīng)階段存在一定程度光化學(xué)污染。

表7 一級響應(yīng)階段污染物旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣

二級響應(yīng)階段大氣污染物主成分分析結(jié)果見表8。與一級響應(yīng)階段大氣污染物主成分分析結(jié)果相同，二級響應(yīng)階段也分析得到2個主成分，解釋了原有變量總方差的82.0%。主成分1的貢獻率為51.5%，高載荷組分為PM2.5、CO和SO2，表征受燃料的燃燒、礦石冶煉、化工廠生產(chǎn)等影響的氣態(tài)污染物污染。主成分2中的高載荷組分為O3、NO2，貢獻率為30.5%，表征光化學(xué)污染。與一級響應(yīng)階段相比，二級響應(yīng)階段氣態(tài)污染物對大氣污染的貢獻有所增大。

表8 二級響應(yīng)階段污染物旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣

3 結(jié) 論

(1) 與實施疫情防控一級響應(yīng)階段相比，二級響應(yīng)階段上海PM2.5和CO濃度分別下降了11.7%和12.5%；O3、SO2和NO2上升了16.8%、14.8%和31.0%。

(2) 一級和二級響應(yīng)階段PM2.5與氣態(tài)污染物間的相關(guān)關(guān)系均表現(xiàn)為CO>SO2>NO2。O3和NO2表現(xiàn)為弱負(fù)相關(guān)，CO、SO2和NO2間表現(xiàn)弱相關(guān)或一般相關(guān)。與一級響應(yīng)階段相比，O3與NO2的相關(guān)性，以及CO、SO2、NO2間的相關(guān)性均有所增強，說明來自燃料燃燒和工業(yè)生產(chǎn)過程產(chǎn)生的污染貢獻逐漸增多。

(3) 溫度、大氣壓、風(fēng)速和風(fēng)向是影響一級響應(yīng)階段氣象形勢的主要因素，溫度、大氣壓、相對濕度、降雨量是影響二級響應(yīng)階段氣象形勢的主要因素。

(4) 上海疫情防控一級和二級響應(yīng)階段大氣污染特征均體現(xiàn)為氣態(tài)污染物污染和光化學(xué)污染，與一級響應(yīng)階段相比，二級響應(yīng)階段氣態(tài)污染物對大氣污染的貢獻有所增大。