山西省長(zhǎng)治市城區(qū)大氣污染現(xiàn)狀及成因分析

吳俊松

(山西晉環(huán)科源環(huán)境資源科技有限公司,太原 030024)

前 言

長(zhǎng)治市位于山西省東南部，是山西重要能源基地。但隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，加上位于上黨盆地的特殊地形和氣象條件，環(huán)境空氣污染問(wèn)題日益嚴(yán)重，屬于國(guó)家確定的大氣污染防治重點(diǎn)區(qū)域[1]。根據(jù)長(zhǎng)治市環(huán)境質(zhì)量公報(bào)顯示，長(zhǎng)治市大氣污染物的主要成份為可吸入顆粒物和臭氧，但環(huán)境質(zhì)量變化趨勢(shì)和超標(biāo)原因尚不十分明確。本研究選取2014～2019年《長(zhǎng)治市環(huán)境質(zhì)量公報(bào)》等資料，采用中尺度氣象模擬系統(tǒng)(WRFSYSTEM)1.0進(jìn)行模擬，并結(jié)合長(zhǎng)治市地理位置、地形地貌、氣象條件及污染源分布等，分析討論了長(zhǎng)治市城區(qū)環(huán)境空氣質(zhì)量現(xiàn)狀、變化趨勢(shì)及成因，以期為長(zhǎng)治市大氣環(huán)境質(zhì)量改善和污染防控措施提供科學(xué)依據(jù)并治理思路和方向。

1 材料方法

1.1 資料來(lái)源

本次研究收集長(zhǎng)治市城區(qū)國(guó)控環(huán)境監(jiān)測(cè)點(diǎn)2014～2019年大氣環(huán)境例行監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)、分析長(zhǎng)治市城區(qū)2014年～2019年大氣環(huán)境質(zhì)量變化情況。長(zhǎng)治市城區(qū)大氣環(huán)境國(guó)控站點(diǎn)設(shè)置情況見(jiàn)下表。同步收集了長(zhǎng)治市2017年污染源清單及長(zhǎng)治市氣象站氣候概況資料。

表 長(zhǎng)治市城區(qū)國(guó)控站點(diǎn)設(shè)置情況

1.2 研究方法

根據(jù)相關(guān)研究，造成某地大氣污染的原因較多，一般由工業(yè)企業(yè)排放、機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣、生物質(zhì)燃燒、燃煤、揚(yáng)塵以及不利氣象條件等多方面的因素造成[2-3]。

WRF(Weather Research and Forecasting Model)是以美國(guó)國(guó)家大氣研究中心(NCAR)等科研機(jī)構(gòu)為中心開(kāi)發(fā)的一種中尺度天氣預(yù)報(bào)模式。WRF模式為完全可壓縮以及非靜力模式，采用F90 語(yǔ)言編寫(xiě)。水平方向采用Arakawa C網(wǎng)格點(diǎn)，垂直方向則采用地形跟隨坐標(biāo)。WRF 模式在時(shí)間積分方面采用三階或者四階的Runge-Kutta 算法。WRF模式不僅可以用于真實(shí)天氣的個(gè)案模擬，也可以用其包含的模塊組作為基本物理過(guò)程探討的理論根據(jù)。中尺度氣象模擬系統(tǒng)(WRFSYSTEM)1.0是石家莊環(huán)安科技有限公司開(kāi)發(fā)的，以WRF為核心的界面化軟件，軟件根據(jù)大氣環(huán)境模擬的特點(diǎn)，將WRF運(yùn)行常用的參數(shù)和部分?jǐn)?shù)據(jù)固化在系統(tǒng)內(nèi)部，減少了WRF使用的復(fù)雜程度。軟件采用瀏覽器/服務(wù)器(B/S)框架構(gòu)建的，基于Web GIS的可視化氣象模擬系統(tǒng)，系統(tǒng)內(nèi)核采用WRF-ARW，合并了WPS、WRF、WRFDA，具備WRF的所有功能，包括網(wǎng)格、積分和參數(shù)化方案、數(shù)據(jù)同化等功能，同時(shí)包含了再分析氣象數(shù)據(jù)下載、數(shù)據(jù)同化、數(shù)據(jù)提取、NCL氣象場(chǎng)圖形繪制等功能。

2 結(jié)果及討論

2.1 長(zhǎng)治市主城區(qū)大氣污染現(xiàn)狀

2.1.1 長(zhǎng)治市城區(qū)環(huán)境空氣空氣質(zhì)量現(xiàn)狀及變化

根據(jù)《長(zhǎng)治市“十三五”環(huán)境保護(hù)規(guī)劃》及長(zhǎng)治市環(huán)境質(zhì)量公報(bào)[4]中2014～2019年的基本污染物(PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO、O3-8h、)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)(見(jiàn)圖1)，采用空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI法)[5]評(píng)價(jià)長(zhǎng)治市城區(qū)空氣污染程度，見(jiàn)圖2、圖3。

圖1 長(zhǎng)治市城區(qū)2014～2019年基本污染物年均濃度變化曲線(xiàn)

圖2 長(zhǎng)治市城區(qū)2014～2019年優(yōu)良天數(shù)與重污染天數(shù)統(tǒng)計(jì)

圖3 長(zhǎng)治市城區(qū)2014～2019年空氣質(zhì)量指數(shù)變化曲線(xiàn)

從以上資料可以看出，2014年以來(lái)，長(zhǎng)治市CO濃度持續(xù)達(dá)標(biāo)；SO2年均濃度在2014～2016年間增長(zhǎng)較快，2016年超標(biāo)1.7%，2017～2019年有明顯改善；NO2和O3濃度變化較穩(wěn)定，其中，2017年NO2、O3濃度分別超標(biāo)2.5%、17.5%；PM10和PM2.5為城市首要污染物，其濃度一直保持超標(biāo)狀態(tài)，總體呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，其中2017年P(guān)M10、PM2.5年均濃度同比2014年分別下降15.5%、11.7%。2017年，長(zhǎng)治市主城區(qū)環(huán)境空氣質(zhì)量綜合指數(shù)為6.88，同比下降8.4%。PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO(第95位百分?jǐn)?shù))、O3-8h(第90位百分?jǐn)?shù))年均濃度值分別為：60μg/m3、103μg/m3、43μg/m3、41μg/m3、3.1mg/m3、188μg/m3，其中PM2.5、PM10、NO2、O3四項(xiàng)污染物濃度值均超二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，超標(biāo)倍數(shù)分別為0.71倍、0.47倍、0.02倍、0.18倍。從2014～2019年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)看，長(zhǎng)治主城區(qū)空氣質(zhì)量重污染天數(shù)整體呈減少的趨勢(shì)，2017～2019年逐年好轉(zhuǎn)，重污染天氣和綜合指數(shù)在2016年達(dá)到峰值，然后逐年降低。

2.1.2 環(huán)境空氣質(zhì)量現(xiàn)狀季節(jié)性變化特征

根據(jù)長(zhǎng)治市主城區(qū)2017年例行監(jiān)測(cè)資料，統(tǒng)計(jì)出基本污染物月均濃度變化曲線(xiàn)，見(jiàn)圖4。

圖4 長(zhǎng)治市城區(qū)2017年常規(guī)污染物月均值變化曲線(xiàn)

由圖4可知，長(zhǎng)治市2017年基本污染物月均值除O3呈倒U型(夏高、冬低)，其余五項(xiàng)污染物基本呈正U型變化(冬高，夏低)；SO2、NO2超標(biāo)月份主要集中在冬季采暖期(1～3月，11～12月)，O3超標(biāo)月份主要集中在夏季(5～7月)。

根據(jù)以上分析可知：長(zhǎng)治市主城區(qū)從2014～2019年環(huán)境空氣質(zhì)量綜合呈現(xiàn)改善的趨勢(shì)，但仍有部分指標(biāo)存在超標(biāo)甚至惡化的現(xiàn)象；超標(biāo)污染物主要為PM10和PM2.5，日均濃度呈現(xiàn)較明顯的冬季高、夏季低的正U型變化；O3濃度增加較快，出現(xiàn)超標(biāo)，且在超標(biāo)主要集中在夏季，需要進(jìn)行重點(diǎn)關(guān)注。

2.2 長(zhǎng)治市大氣污染成因分析

2.2.1 地形地貌

長(zhǎng)治為太行、太岳兩山所環(huán)繞，構(gòu)成高原地形，整個(gè)地形由西北向東南緩緩傾斜，西北部稍高，東南部略低，境內(nèi)有山地、丘陵、盆地等多種地貌類(lèi)型，海拔大都在800～1 500m之間，最高海拔達(dá)2 453m，最低海拔僅380m。市域山地、丘陵和盆地面積分別占總面積的50.67%、33.40%和15.93%，是較典型的以山地丘陵為主的黃土高原盆地。長(zhǎng)治市地形圖見(jiàn)圖5。

圖5 長(zhǎng)治市地形圖

2.2.2 氣候條件

根據(jù)長(zhǎng)治市氣象站統(tǒng)計(jì)資料，長(zhǎng)治市受海洋性季風(fēng)作用相對(duì)較弱，大陸性季風(fēng)氣候影響強(qiáng)盛持久，屬于暖溫帶半濕潤(rùn)大陸性季風(fēng)氣候。年主導(dǎo)風(fēng)向?yàn)槟巷L(fēng)，年均頻率為8%；年平均風(fēng)速1.60m/s，4月份月平均風(fēng)速達(dá)2.50m/s左右。年大風(fēng)日數(shù)11.60d，主要出現(xiàn)在4、5月份。

2.2.3 污染源分布

根據(jù)長(zhǎng)治市2017年大氣污染源排放清單資料[6]，2017年大氣污染物SO2排放總量為40 062t，主要來(lái)源于化石燃料燃燒排放；NOX排放總量為63 932t，主要來(lái)源于電力行業(yè)、石化行業(yè)以及工業(yè)鍋爐排放，同時(shí)道路移動(dòng)源也是NOX的主要貢獻(xiàn)源之一；VOCs排放總量為85 131t，主要來(lái)源于焦化行業(yè)和溶劑使用；NH3排放總量為22 076t，主要貢獻(xiàn)者為農(nóng)業(yè)源；PM10年排放114 856t，PM2.5年排放64 647t，顆粒物主要來(lái)源于冶金行業(yè)、電力行業(yè)和石化行業(yè)；黑碳(BC)排放量為5 353t，有機(jī)碳(OC)排放量為15 405t，CO排放量為844 903t。 2017年長(zhǎng)治大氣污染源貢獻(xiàn)率見(jiàn)圖6。

圖6 長(zhǎng)治市2017年各類(lèi)一級(jí)排放源貢獻(xiàn)率

2.2.4 污染成因綜合分析

2.2.4.1 分析方法及數(shù)據(jù)處理

采用環(huán)安中尺度氣象模擬系統(tǒng)(WRFSYSTEM)1.0對(duì)長(zhǎng)治市及周邊氣象情況進(jìn)行模擬。模擬時(shí)段為2017年1月、4月、7月、10月，分別代表冬季、春季、夏季、秋季，模擬時(shí)間間隔為1h。模擬區(qū)域設(shè)置兩層網(wǎng)格嵌套模型，WRF模擬區(qū)域采用Lambert投影坐標(biāo)，中央經(jīng)度為112.9456°E，緯度為36.4525°N，網(wǎng)格間距3km，劃分為90×90個(gè)網(wǎng)格。網(wǎng)格參數(shù)化方案主要包括微物理方案、長(zhǎng)波輻射、短波輻射、地面層物理、地表層物理、邊界層方案、積云參數(shù)化方案等。

2.2.4.2 區(qū)域大氣污染傳輸規(guī)律分析

大氣環(huán)流形勢(shì)：WRF輸出的長(zhǎng)治市2017年地面氣象分析場(chǎng)見(jiàn)圖7，包含地面10米處的風(fēng)場(chǎng)(m/s)和地面氣壓場(chǎng)(hpa)。WRF輸出的850hpa處(約為離地高度1500m)的風(fēng)場(chǎng)見(jiàn)圖8；2017年邊界層高度模擬結(jié)果見(jiàn)圖9。由圖可見(jiàn)，長(zhǎng)治市2017年平均風(fēng)速較小，其中4月的風(fēng)力最強(qiáng)，平均風(fēng)向?yàn)槲鞅憋L(fēng)；1月風(fēng)速次于4月，平均風(fēng)向?yàn)槲黠L(fēng)，冬季和春季風(fēng)速對(duì)長(zhǎng)治地面平均氣象場(chǎng)的影響更大；10月的風(fēng)向?yàn)槟巷L(fēng)或偏東南風(fēng)，風(fēng)速小于1月；7月風(fēng)速最小，風(fēng)向?yàn)槟巷L(fēng)或偏東南風(fēng)，夏季和秋季風(fēng)向?qū)庀髨?chǎng)的影響更大。1月和4月影響長(zhǎng)治的主要為西北風(fēng)，7月和10月為南風(fēng)。1月和4月，850hpa高度上的風(fēng)向與地面風(fēng)向基本一致；而7月和10月，由于長(zhǎng)治東側(cè)自北向南的太行山阻擋，自南向北的近地面氣流翻越太行山，方向略偏東，形成了地面風(fēng)向偏東南風(fēng)，而高空風(fēng)向仍為南風(fēng)的現(xiàn)象。但夏秋季的主要風(fēng)向仍然是以南向北為主。WRF模型邊界層高度模擬結(jié)果表明，邊界層高度在時(shí)間上和空間上存在明顯差。

圖7 長(zhǎng)治市2017年地面氣象分析場(chǎng)結(jié)果

圖8 長(zhǎng)治市2017年850hpa風(fēng)場(chǎng)模擬結(jié)果

圖9 長(zhǎng)治市2017年邊界層高度模擬結(jié)果

總體上，春夏季邊界層高度高于秋冬季；長(zhǎng)治市中部地區(qū)邊界層高度高于東、西高海拔地區(qū)。7月平均邊界層高度最大，為1 600m，4月平均邊界層高度次之，為1 400m，10月平均邊界層高度為850m，1月平均邊界層高度最小，為620m。

2.2.4.3 長(zhǎng)治市主要污染物行業(yè)來(lái)源解析

根據(jù)長(zhǎng)治市2017年排放源清單的CAMx源解析結(jié)果可知，SO2主要行業(yè)來(lái)源為化石燃料燃燒，NO2主要行業(yè)來(lái)源為移動(dòng)源，PM10的主要行業(yè)來(lái)源為揚(yáng)塵源，PM2.5的主要行業(yè)來(lái)源為一次揚(yáng)塵源和化石燃料燃燒二次貢獻(xiàn)源。各行業(yè)對(duì)O3均有貢獻(xiàn)，其中化石燃料燃燒、工藝過(guò)程源、移動(dòng)源和溶劑使用源貢獻(xiàn)占比較大。結(jié)合環(huán)境空氣質(zhì)量歷史變化規(guī)律，PM2.5和O3為長(zhǎng)治市關(guān)鍵大氣污染因子。

華北電力大學(xué)彭林等的研究結(jié)果[7]顯示，長(zhǎng)治市首要污染物為PM2.5，且各類(lèi)污染源產(chǎn)生的各類(lèi)污染物對(duì)PM2.5均有一次貢獻(xiàn)和二次貢獻(xiàn)。長(zhǎng)治市大氣顆粒物PM2.5已經(jīng)明顯呈現(xiàn)出復(fù)合型污染的特征，對(duì)大氣顆粒物產(chǎn)生明顯貢獻(xiàn)的源類(lèi)呈現(xiàn)多源并重的態(tài)勢(shì)，防控難度更大，化石燃料燃燒、揚(yáng)塵對(duì)PM2.5的分擔(dān)率遙遙領(lǐng)先，單一防控某一源類(lèi)將無(wú)法有效控制顆粒物污染。生態(tài)環(huán)境部環(huán)境規(guī)劃院區(qū)域空氣質(zhì)量模擬與管控研究中心實(shí)時(shí)溯源成分來(lái)源解析結(jié)果[8]表明，長(zhǎng)治市環(huán)境空氣中的PM2.5來(lái)源中，硫酸鹽、硝酸鹽、氨鹽以及有機(jī)碳(OC)和元素碳(EC)為主要組分。環(huán)境空氣質(zhì)量改善應(yīng)重點(diǎn)針對(duì)以上五大來(lái)源采取控制措施。根據(jù)相關(guān)研究[9]，NOX和VOC作為 O3生成的前體物，對(duì)O3的生成起到?jīng)Q定性作用。由長(zhǎng)治市 2017 年例行監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析可知，長(zhǎng)治市屬于臭氧生成的 VOC 控制地區(qū)，控制 O3濃度需要對(duì)NOX和VOC進(jìn)行雙重控制，并優(yōu)先進(jìn)行 VOC減排。

2.2.4.4 空間敏感區(qū)域識(shí)別

空間敏感區(qū)主要考慮大氣弱擴(kuò)散區(qū)，同時(shí)兼顧人群聚集區(qū)以及空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)點(diǎn)分布區(qū)。大氣弱擴(kuò)散區(qū)的劃定采用環(huán)安科技公司開(kāi)發(fā)的SMOKE排放源模型和CAMx空氣質(zhì)量模型聯(lián)合模擬。將長(zhǎng)治市分成分辨率為3km×3km的空間單元，在每個(gè)空間單元上設(shè)置虛擬源，以SO2為例，在不考慮化學(xué)反應(yīng)、干沉降、濕沉降的條件下，進(jìn)行大氣擴(kuò)散模擬；模擬時(shí)段選取2017年1月、4月、7月、10月，分別代表冬季、春季、夏季、秋季，模擬時(shí)間間隔為1h；網(wǎng)格設(shè)置采用蘭伯特投影坐標(biāo)，網(wǎng)格分辨率為3km，覆蓋長(zhǎng)治市全域；氣象參數(shù)采用WRF模擬輸出結(jié)果。模擬結(jié)果：模擬所有虛擬源擴(kuò)散后，對(duì)所有網(wǎng)格點(diǎn)的濃度進(jìn)行歸一化處理，評(píng)價(jià)每個(gè)網(wǎng)格的擴(kuò)散性能，取10%作為衡量大氣擴(kuò)散條件的閾值，確定大氣弱擴(kuò)散區(qū)，如圖10所示。

圖10 長(zhǎng)治市大氣弱擴(kuò)散區(qū)分布

2.2.4.5 分析結(jié)論

根據(jù)長(zhǎng)治市2017年排放源清單的CAMx源解析，結(jié)合環(huán)境空氣質(zhì)量歷史變化規(guī)律，PM2.5和O3為長(zhǎng)治市關(guān)鍵大氣污染因子。長(zhǎng)治市PM2.5呈現(xiàn)出復(fù)合型污染的特征，對(duì)大氣顆粒物產(chǎn)生明顯貢獻(xiàn)的源類(lèi)呈現(xiàn)多源并重的態(tài)勢(shì)，防控難度更大，化石燃料燃燒、揚(yáng)塵對(duì) PM2.5的分擔(dān)率遙遙領(lǐng)先，單一防控某一源類(lèi)將無(wú)法有效控制顆粒物污染。長(zhǎng)治市屬于臭氧生成的 VOC 控制地區(qū)，控制 O3濃度需要對(duì)NOX和VOC進(jìn)行雙重控制，并優(yōu)先進(jìn)行 VOC減排。

長(zhǎng)治市地處上黨盆地，風(fēng)速小、濕度大，尤其主城區(qū)、原郊區(qū)、原潞城市和原長(zhǎng)治縣位于盆地中部，海拔相對(duì)較低，且冬季邊界層高度較低，不利于污染物向外擴(kuò)散，這也是導(dǎo)致這些地區(qū)綜合指數(shù)較高以及環(huán)境達(dá)標(biāo)天數(shù)較低的原因。長(zhǎng)治市空氣逆溫差較大，形成的大氣層結(jié)穩(wěn)定，阻礙了空氣的垂直對(duì)流運(yùn)動(dòng)，使得近地空氣流動(dòng)減弱或停滯，同樣不利于大氣污染物擴(kuò)散，進(jìn)而影響長(zhǎng)治市環(huán)境空氣質(zhì)量。造成關(guān)鍵因子污染的重點(diǎn)污染來(lái)源主要為涉化石燃料燃燒的行業(yè)(如電力、鋼鐵、焦化等)，涉VOCs大量排放的行業(yè)(如焦化、塑料等)，揚(yáng)塵類(lèi)(如工業(yè)揚(yáng)塵、道路揚(yáng)塵等)；各行業(yè)大氣污染物排放量大。不同季節(jié)大氣弱擴(kuò)散區(qū)不同，秋冬季大氣擴(kuò)散較弱的區(qū)縣包括潞州區(qū)、上黨區(qū)大部以及沁縣和沁源縣部分區(qū)域，其中，潞州區(qū)、上黨區(qū)弱擴(kuò)散區(qū)域與企業(yè)分布區(qū)有較大部分重疊，不利于污染物擴(kuò)散；春夏季大氣擴(kuò)散較弱的區(qū)縣包括沁縣、沁源縣、襄垣縣、屯留區(qū)部分區(qū)域，其中沁源縣、襄垣縣弱擴(kuò)散區(qū)域與企業(yè)分布區(qū)有較大部分重疊，不利于污染物擴(kuò)散。

3 結(jié) 論

3.1 根據(jù)2014～2019年長(zhǎng)治市環(huán)境質(zhì)量公報(bào)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，長(zhǎng)治市環(huán)境空氣污染以PM10、PM2.5和O3為主，主城區(qū)從2014～2019年環(huán)境空氣質(zhì)量綜合呈現(xiàn)改善的趨勢(shì)，但仍有部分指標(biāo)存在超標(biāo)甚至惡化的現(xiàn)象。

3.2 長(zhǎng)治市2017年六項(xiàng)常規(guī)污染物月均值除O3呈倒U型(夏高、冬低)外，其余五項(xiàng)污染物基本呈正U型變化(冬高，夏低)。

3.3 PM2.5和O3為長(zhǎng)治市關(guān)鍵大氣污染因子。PM2.5呈現(xiàn)出復(fù)合型污染的特征，化石燃料燃燒、揚(yáng)塵對(duì) PM2.5的分擔(dān)率遙遙領(lǐng)先，單一防控某一源類(lèi)將無(wú)法有效控制顆粒物污染；長(zhǎng)治市控制 O3濃度需要對(duì)NOX和VOC進(jìn)行雙重控制，并優(yōu)先進(jìn)行 VOC減排。

3.4 長(zhǎng)治市大氣污染的主要成因?yàn)槟茉唇Y(jié)構(gòu)偏重、污染物排放量大、揚(yáng)塵及當(dāng)?shù)夭焕牡匦魏蜌夂驐l件等多方面的因素疊加造成；大氣污染治理的主要方向是大力調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，加大工業(yè)污染源治理和監(jiān)管力度，加強(qiáng)機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣污染治理和涉VOC行業(yè)的控制；同時(shí)要加強(qiáng)大氣污染防治相關(guān)科學(xué)研究及能力建設(shè)，為科學(xué)治污、精準(zhǔn)治污、有效治污提供助力。