貴州城市臭氧污染的天氣學(xué)—統(tǒng)計學(xué)預(yù)報方法研究

羅 皓 劉 芳 李畢萬 陳遠航 劉安龍 左仁慧 蒲 畬 張 會

(1.貴州楚云環(huán)保科技有限公司，貴陽 550081；2.貴州師范大學(xué)地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，貴陽 550025)

臭氧(O3)是天然大氣中的微量組分，它在平流層吸收紫外線，起到保護人類與環(huán)境的重要作用，但在對流層大氣中如果臭氧濃度增高，不僅會引起人和動物的呼吸系統(tǒng)疾病，還會對生態(tài)植被造成危害[1]，同時還會造成糧食減產(chǎn)[2]。

伴隨著我國現(xiàn)代化建設(shè)腳步的加快，國內(nèi)部分地區(qū)的研究表明[3-4]以臭氧為首要污染物的污染天數(shù)已經(jīng)超過了以細顆粒物(PM2.5)為首要污染物的天數(shù)；同樣的情況在貴州省的多數(shù)城市也開始逐漸突顯，臭氧成為地區(qū)環(huán)境空氣質(zhì)量首要污染物的比例正在逐步上升[5]。

城市臭氧的來源極其多樣，有的來自工業(yè)生產(chǎn)和各種高壓放電設(shè)施[6]，也有自然閃電的直接排放，更多的則來自大量前體物質(zhì)NOx和VOCs在太陽輻射下通過光化學(xué)過程產(chǎn)生的臭氧[1]。

近地面臭氧的光化學(xué)生成主要受前體物和氣象要素條件的影響，大量研究成果表明：在反應(yīng)前體物基本穩(wěn)定的情況下，氣象條件是主要的污染控制因子。趙偉等[7]、李英杰等[8]、李娜等[9]分別分析了氣象因子對香港地區(qū)、成都地區(qū)及廊坊市臭氧污染的影響，而唐貴謙等[10]、王宏等[11]則分析了天氣型與臭氧的相關(guān)性，因此建立氣象要素與近地面臭氧的關(guān)聯(lián)對城市臭氧污染的預(yù)報至關(guān)重要，而目前針對臭氧的預(yù)報方法主要有統(tǒng)計預(yù)報和數(shù)值預(yù)報[12]，由于數(shù)值預(yù)報模型涉及大氣動力學(xué)、大氣物理、大氣化學(xué)以及陸面過程等數(shù)學(xué)物理方程組的數(shù)值求解[13]，不僅需要獲取大量的參數(shù)化資料同時也需要一定的專業(yè)人員及設(shè)備資源的支撐，實際應(yīng)用推廣有一定難度，并且針對數(shù)值模式的預(yù)報效果評估多集中于對PM2.5的探討[14-16]，而專門針對臭氧的預(yù)報效果評估則相對較少。

對貴州地區(qū)而言，臭氧濃度超標(biāo)的情況相對京津冀、長三角、珠三角等發(fā)達地區(qū)來說是小概率事件，但隨著貴州及全國的多方位發(fā)展，臭氧污染的防治及預(yù)報預(yù)警會成為不可或缺的手段。臭氧污染的監(jiān)控治理須在準(zhǔn)確的污染預(yù)測預(yù)報基礎(chǔ)上進行，貴州省北部赤水市的臭氧污染具有一定的代表性，并且積累了較完整的氣象、環(huán)境以及各種臭氧生成前體物質(zhì)的監(jiān)測資料，通過天氣學(xué)-統(tǒng)計學(xué)方法對氣象數(shù)據(jù)及監(jiān)測數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析和擬合，在此基礎(chǔ)上建立一套針對赤水市臭氧污染預(yù)報的簡易可行的方法流程，根據(jù)上述方法的可行性，為黔北城市臭氧污染的預(yù)報、臭氧污染的應(yīng)急管控及長效治理提供科學(xué)參考。

1 資料和方法

貴州省赤水市位于川黔交界處，毗鄰四川瀘州，本文使用的臭氧觀測數(shù)據(jù)來自赤水南井天空氣質(zhì)量自動監(jiān)測站，該站點位于主城區(qū)赤水市聯(lián)合會樓頂，周邊多半為行政機關(guān)單位，距離赤水河最近直線距離約600 m，站點臭氧的監(jiān)測設(shè)備為聚光科技AQMS-300臭氧分析儀，監(jiān)測原理為紫外光度法，滿足《環(huán)境空氣 臭氧的測定 紫外光度法》(HJ590—2010)的要求，觀測資料為2016年1月1日—2020年12月31日的臭氧日最大8小時滑動平均，數(shù)據(jù)統(tǒng)計及計算遵照《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》(GB3095—2012)要求執(zhí)行，地面氣象要素資料來源于赤水市氣象局，城區(qū)范圍VOCs排放源數(shù)據(jù)(企業(yè)名錄)則來自遵義市生態(tài)環(huán)境局赤水分局。

2 結(jié)果分析

2.1 臭氧污染變化特征分析

根據(jù)《環(huán)境空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)技術(shù)規(guī)定》(HJ633—2012)，圖1為2016—2020年赤水市空氣質(zhì)量出現(xiàn)輕度及以上污染的天數(shù)統(tǒng)計，赤水市近5年來共出現(xiàn)了34次臭氧污染(O3_8h濃度>160μg/m3)，2018年以后赤水地區(qū)的細顆粒物污染情況在逐步好轉(zhuǎn)，而臭氧污染則出現(xiàn)明顯的增長態(tài)勢，2018年以前赤水市臭氧超標(biāo)日數(shù)總共4天，而2019年的超標(biāo)日數(shù)達到16天，臭氧逐步取代顆粒物成了赤水市空氣質(zhì)量超標(biāo)的主要因子，這種變化主要與氣象條件和排放源的年際變化以及區(qū)域大尺度的減排防控相關(guān)。

圖1 2016—2020年赤水市顆粒物、臭氧超標(biāo)日數(shù)統(tǒng)計

圖2為赤水市O3_8h濃度月變化曲線超標(biāo)日數(shù)月分布情況，由圖可以看出，赤水市一年當(dāng)中的O3_8h濃度高值主要集中在4-8月，其中6月份濃度相對較低，這可能主要與當(dāng)?shù)?月份進入雨季有關(guān)；而從超標(biāo)日數(shù)的統(tǒng)計分布來看，赤水市的臭氧污染主要出現(xiàn)在春季(3-5月)和夏季(6-8月)，其中春季出現(xiàn)了20天臭氧污染，而4月份就出現(xiàn)了10天，占比達到29%；夏季出現(xiàn)13天，秋季出現(xiàn)1天，冬季則未出現(xiàn)臭氧污染。

圖2 2016—2020年赤水市O3_8h平均濃度變化及超標(biāo)情況統(tǒng)計

2.2 前體物排放源特征分析

城市近地面的臭氧主要來自大氣中氮氧化物(NOx)和揮發(fā)性有機物(VOCs)在紫外線照射下發(fā)生光化學(xué)反應(yīng)的過程[1]，該過程主要包括兩個階段，首先是氮的光循環(huán)反應(yīng)，大氣中的氮氧化物(NOx)有90%以上為二氧化氮(NO2)，在白天太陽輻射較強的環(huán)境下，NO2能迅速光解為NO和O原子，O原子與氧氣(O2)結(jié)合生成大量臭氧(O3)，然而生成的O3同時又與NO反應(yīng)被還原成O2，形成氣相動態(tài)平衡往復(fù)循環(huán)；其次當(dāng)空氣中存在VOCs時，在紫外光照條件下部分VOCs會產(chǎn)生過氧自由基與NO發(fā)生反應(yīng)將NO氧化為NO2，此時VOCs打破氮的光循環(huán)反應(yīng)致使臭氧累積，最終導(dǎo)致臭氧污染的形成。

而城市NOx及VOCs的排放源很復(fù)雜，主要包括工業(yè)源、生物源和交通源(汽車尾氣)，赤水市的主要排放源是工業(yè)源和生物源。

2.2.1 VOCs排放源特征

本研究對赤水市主城區(qū)及周邊的VOCs排放源進行了統(tǒng)計，圖3是近幾年赤水市VOCs排放源的年際變化情況，由圖可以看出在2017年及以前，赤水市的VOCs排放企業(yè)不超過50家，且各類排放源的數(shù)量占比差別不大，2018年以后，由于赤水市經(jīng)濟開發(fā)區(qū)對家具產(chǎn)業(yè)大力推行集中式招商引資，家具制造廠大量增加并投入生產(chǎn)(排放源分布情況見圖4)，從2017年以前的12家增長到了2020年的136家，在所有涉及VOCs排放的企業(yè)中增幅最大，這與赤水市在2018年以后出現(xiàn)較多的臭氧濃度超標(biāo)存在較大的關(guān)聯(lián)。

圖3 赤水市城區(qū)周邊主要VOCs產(chǎn)生及排放企業(yè)數(shù)量統(tǒng)計

圖4 赤水市城區(qū)周邊主要VOCs排放源分布圖

同時赤水市擁有良好的林業(yè)資源，根據(jù)赤水市林業(yè)局數(shù)據(jù)顯示，截至2021年全市森林覆蓋率超過82%，其中赤水市郊的植被類型分布又以竹林(毛竹)為主，而竹子是異戊二烯排放量較大的植被之一[17],異戊二烯又是臭氧生成潛勢(OFP)較大的VOCs之一，因此赤水市郊大量的竹林分布在春夏季有大量的異戊二烯排放，可能會對城區(qū)近地面臭氧的生成產(chǎn)生一定的影響。

2.2.2 NOx排放源特征

本研究同樣對赤水市主城區(qū)及周邊的NOx排放源進行了調(diào)查，赤水市城區(qū)NOx主要來自交通源和工業(yè)源的排放，排放源位置分布如圖5。其中交通源的NOx排放主要來自主城區(qū)的汽車尾氣，工業(yè)源的NOx主要來自城區(qū)東偏北方向赤天化造紙廠燃煤鍋爐煙氣的有組織排放。

圖5 赤水市主城區(qū)NOx排放源分布圖

2.3 臭氧濃度與氣象因子的關(guān)系

2.3.1 臭氧濃度與溫度、濕度的關(guān)系

北京大學(xué)在20世紀80年代開始就對臭氧濃度和氣象變量進行過相關(guān)性統(tǒng)計[18]，同一地區(qū)在臭氧前體物的排放量基本保持不變的情況下，臭氧濃度的變化主要受氣象條件的影響，大致的相關(guān)性表現(xiàn)為臭氧與氣溫有較好的正相關(guān)，與濕度一般呈負相關(guān)，這一結(jié)論在國內(nèi)大多數(shù)城市的后期分析研究中都得到了證實[19-21]；貴州省此前也利用2015—2016年的臭氧觀測數(shù)據(jù)與WRF-CHEM模式輸出的氣象數(shù)據(jù)進行過相關(guān)性分析及預(yù)報研究[22]。

上文提到城市近地面的臭氧主要來自大氣中氮氧化物(NOx)和揮發(fā)性有機物(VOCs)在紫外線照射下發(fā)生光化學(xué)反應(yīng)的過程[1]，在此過程中除了前體物排放源的影響之外，氣象條件同樣在其中起到關(guān)鍵作用，而與臭氧生成機制相關(guān)系數(shù)較大的氣象因子主要是溫度和濕度。

本研究利用赤水市2016—2020年的日最大O3_8h數(shù)據(jù)、日最高溫度、日最低相對濕度數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計擬合，形成季節(jié)數(shù)據(jù)散點圖(圖6-圖8)，由于赤水市在11月-2月期間未出現(xiàn)過臭氧污染，本文只討論了3月-10月的情況。由圖6-8可以看出，在不考慮排放源影響的情況下，赤水市春季出現(xiàn)O3_8h濃度超標(biāo)(>160 μg/m3)時，日最高溫度超過25℃，日最低相對濕度低于55%；夏季出現(xiàn)O3_8h濃度超標(biāo)(>160 μg/m3)時，日最高溫度超過30℃，日最低相對濕度低于57%；秋季出現(xiàn)O3_8h濃度超標(biāo)(>160 μg/m3)時，日最高溫度超過35℃，日最低相對濕度低于50%；高溫低濕的天氣條件是臭氧超標(biāo)的主要原因之一。

圖6 赤水市春季(3-5月)O3_8h濃度與溫濕度散點圖

圖7 赤水市夏季(6-8月)O3_8h濃度與溫濕度散點圖

圖8 赤水市秋季(9-10月)O3_8h濃度與溫濕度散點圖

2.3.2 臭氧污染與日照時長、降水量的關(guān)系

在討論臭氧與其他氣象因子(除溫濕度之外)的關(guān)系時，主要利用赤水市的34次臭氧濃度超標(biāo)個例進行統(tǒng)計分析，如表1所示。

在赤水市出現(xiàn)臭氧污染的個例中，當(dāng)天日照時長超過8h的比例超過75%，在所有超標(biāo)個例統(tǒng)計中，大約2/3的污染個例處于長日照的天氣條件下，臭氧的超標(biāo)情況也與當(dāng)?shù)亟邓坑型瑯拥南嚓P(guān)性，地區(qū)24h降水量≤10 mm時的超標(biāo)個例也占了所有個例的75%以上，而在表1的少數(shù)個例中，盡管降水量超過10 mm，但日照時長仍然超過10h，因為降水量超過10 mm且日照時長也超過10h的情況，其降水大都發(fā)生在夜間，對白天的O3_8h濃度沒有明顯影響。

臭氧污染天數(shù)與日照時長及降水量統(tǒng)計見表2。

2.3.3 臭氧污染與風(fēng)速、風(fēng)向及雷暴活動的關(guān)系

由于赤水地處四川盆地向云貴高原的過渡地帶，地形由北向南逐漸抬升，氣流經(jīng)過赤水河河谷地帶常常形成區(qū)域小尺度閉合環(huán)流，地面風(fēng)速受地形影響較大，當(dāng)赤水市日均風(fēng)速低于3m/s時，臭氧的超標(biāo)天數(shù)占所有個例的90%以上(表2)，較低的風(fēng)速不利于近地面前體物VOCs和臭氧的擴散；而春夏季節(jié)赤水地區(qū)受南太平洋暖濕氣流和地形影響，盛行風(fēng)多半以東南風(fēng)為主，而上文所提及的VOCs排放源位置則多半集中分布于赤水市主城區(qū)東南方向，這與赤水市臭氧污染的年變化特征相關(guān)。

表2 赤水市臭氧超標(biāo)天數(shù)與日照時長、降水量及日均風(fēng)速統(tǒng)計

國外有許多學(xué)者早期也針對雷暴閃電產(chǎn)生臭氧的情況進行過大量研究[23-25]，雷暴閃電的持續(xù)時間以及雷暴云所覆蓋的區(qū)域范圍均對臭氧的生成和傳輸有著重要影響[26]。由表1的數(shù)據(jù)可以看出，在赤水市幾乎所有臭氧超標(biāo)的個例時段，貴州及周邊地區(qū)都有雷暴活動的背景，而這些雷暴活動產(chǎn)生的高空閃電從幾十次到幾萬次不等，而這些高空閃電產(chǎn)生的臭氧是有可能通過大氣環(huán)流的垂直擴散由高空傳輸至地面的。

表1中2020年4月17日和4月30日的臭氧污染個例，本地日照時間僅有0.9小時和2.1小時，但附近區(qū)域性強雷暴發(fā)生了9 787次和閃電2 204次，可能對本地的空氣臭氧有一定的貢獻。

2.3.4 臭氧污染與天氣形勢的關(guān)系

貴州北部獨特的地理位置與一些特定的大氣環(huán)流形勢和影響天氣系統(tǒng)配合，有利于臭氧的生成：(1)環(huán)流形勢、影響系統(tǒng)和天氣分布兼顧，以影響系統(tǒng)為主；(2)高空等壓面圖、地面圖和變壓圖相配合，以影響系統(tǒng)所在和最能反映天氣過程演變的為主；(3)不同的天氣過程兼顧，以影響范圍較大和天氣現(xiàn)象較嚴重的為主；(4)前后天氣過程兼顧，在承替轉(zhuǎn)換期不易確定過程類別時，以前一天氣過程為主。影響貴州省的天氣過程類型主要有冷鋒低槽、熱低壓、印緬低槽、長江橫切變、華中高壓、西槽東脊、西藏高壓、兩高切變和臺風(fēng)等9種。圖9是其中較有利于臭氧生成的系統(tǒng)，在冷鋒低槽、熱低壓和西藏高壓的天氣系統(tǒng)控制下，總共出現(xiàn)了29天臭氧污染，這三類天氣型對近地面的臭氧濃度超標(biāo)影響較大，印緬低槽和臺風(fēng)的天氣系統(tǒng)下則未出現(xiàn)過臭氧超標(biāo)的情況。

圖9 赤水市超標(biāo)個例與天氣過程類型相關(guān)統(tǒng)計

2.4 臭氧污染的預(yù)報流程

本研究以赤水市6月份的數(shù)據(jù)為例，通過統(tǒng)計數(shù)據(jù)建立6月份的擬合點聚圖(圖10a)，然后對氣象因子進行多級篩選，逐一鎖定臭氧出現(xiàn)污染的影響因子，形成逐級觸發(fā)式機制，最后基于天氣學(xué)—統(tǒng)計學(xué)的方法，通過分析多因子的共同影響實現(xiàn)臭氧污染的預(yù)測預(yù)警。

2.4.1 確定氣象參數(shù)

首先，通過建立6月份溫濕度與O3_8h濃度的線性關(guān)系進行一級篩選，將溫濕度的限制條件確定在日最高溫度為31℃～37℃、日最低相對濕度在35%～56%之間作為6月份臭氧預(yù)警的啟報區(qū)間(如圖10b中紅框所示)，并且根據(jù)排放源變化特征，將2018年以前的個例剔除；然后將降水量不為0、日照時數(shù)小于10h、平均風(fēng)速大于2.5m/s作為二級篩選條件，得到圖10c及表3中的個例，其中有1個屬于未超標(biāo)個例，以天氣型條件進行三級篩選發(fā)現(xiàn)，同樣處在長江橫切變天氣型系統(tǒng)下，2019年6月7日的個例日照時數(shù)低，同時出現(xiàn)降水(初步認為為夜間降水)，因此確定6月7日這一天的臭氧還受到雷暴背景的疊加貢獻，從而導(dǎo)致臭氧超標(biāo)。

表3 赤水市6月份臭氧啟報區(qū)二級篩選個例(*為超標(biāo)個例)

圖10 赤水市6月O3_8h濃度與溫濕度相關(guān)性點聚圖

2.4.2 預(yù)報預(yù)警流程

6月份具體預(yù)報預(yù)警步驟如下：對氣象數(shù)據(jù)實行一級篩選，當(dāng)未來3～5日預(yù)報最高溫度在31℃～37℃、最低相對濕度在35%～56%之間時，溫濕度條件滿足預(yù)警啟報條件(如圖10b所示)，觸發(fā)二級篩選；當(dāng)降水量不為0、日照時數(shù)大于10h、平均風(fēng)速小于2.5m/s時，觸發(fā)三級篩選；當(dāng)天氣型系統(tǒng)為西藏高壓或西槽東脊時，即可發(fā)布臭氧污染預(yù)警預(yù)報，具體流程如圖11所示。

圖11 臭氧污染預(yù)報預(yù)警流程圖

3 結(jié)論

(1)赤水市2016—2020年顆粒物污染呈逐年下降趨勢，臭氧污染呈逐年上升趨勢，呈現(xiàn)出不同的年變化走向，且2018年后的臭氧污染受當(dāng)?shù)厍绑w物VOCs排放源變化影響較大；赤水市的臭氧超標(biāo)日主要集中在春夏季(3-8月)，其中6月超標(biāo)天數(shù)較少，這與當(dāng)?shù)?月份進入雨季關(guān)系較大，冬季則未出現(xiàn)過臭氧污染。

(2)赤水市春季出現(xiàn)O3_8h濃度超標(biāo)(>160 μg/m3)時，日最高溫度超過25℃，日最低相對濕度低于55%；夏季出現(xiàn)O3_8h濃度超標(biāo)(>160 μg/m3)時，日最高溫度超過30℃，日最低相對濕度低于57%；秋季出現(xiàn)O3_8h濃度超標(biāo)(>160 μg/m3)時，日最高溫度超過35℃，日最低相對濕度低于50%；高溫低濕的天氣條件是臭氧超標(biāo)的重要判別因子。

(3)赤水市臭氧污染約2/3的污染個例處于長日照的天氣條件下，日照時長超過8h的情況占比超過75%；24h降水量小于10 mm的比例也超過75%，且通過與日照時長的對比可以推論部分個例的降水發(fā)生在夜間，對赤水市晝間的臭氧并未產(chǎn)生濕清除及稀釋作用。

(4)風(fēng)速風(fēng)向也是影響地面臭氧的重要因素，在赤水市的臭氧污染個例中風(fēng)速低于3 m/s的情況占比超90%，靜小風(fēng)對地面污染物的擴散較為不利，同時赤水市春夏季臭氧超標(biāo)時盛行風(fēng)多為東南風(fēng)向，而赤水市的VOCs排放源也主要分布于站點東南方向，西南風(fēng)時的污染可能與市區(qū)南面大片竹林排放的VOCs有關(guān)，因此受排放源空間位置分布影響較大。

(5)赤水市的臭氧超標(biāo)個例時段都探測到了雷暴活動的背景，高空的雷暴閃電活動對近地面臭氧可能會產(chǎn)生部分的濃度疊加，但目前的研究暫時無法對相關(guān)影響進行量化；大尺度的天氣系統(tǒng)是當(dāng)?shù)爻霈F(xiàn)高溫低濕靜小風(fēng)等天氣條件的原因之一，而對赤水地區(qū)臭氧生成有較大影響的天氣類型主要為冷鋒低槽、熱低壓和西藏高壓三種。

(6)本研究所探討的臭氧污染預(yù)報是基于對多個氣象因子綜合影響分析的過程，通過擬合臭氧濃度與氣象因子，然后對氣象因子進行多級篩選，逐一鎖定臭氧出現(xiàn)污染的影響因子，形成逐級觸發(fā)式機制，最后基于天氣學(xué)——統(tǒng)計學(xué)的方法，分析多因子的共同影響實現(xiàn)臭氧污染的預(yù)測預(yù)警。這種預(yù)報方法所使用的預(yù)報因子具有很強的季節(jié)特性和地域特性，必須具體分析篩選。