基于衛(wèi)星數(shù)據(jù)識別臭氧生成高值區(qū)的方法及其應(yīng)用

卓俊玲，朱珊嫻，隆重，徐煒達(dá)，王宇萌，李懷瑞

1.生態(tài)環(huán)境部環(huán)境工程評估中心

2.北京英視睿達(dá)科技股份有限公司

2013 年《大氣污染防治行動計(jì)劃》實(shí)施以來，我國大氣污染狀況整體上得到顯著改善，2013—2019 年P(guān)M2.5濃度下降了47.2%。然而臭氧（O3）污染卻呈現(xiàn)出快速上升和蔓延態(tài)勢，多次出現(xiàn)大范圍、長時間O3污染過程。2019 年，我國以O(shè)3為首要污染物的超標(biāo)天數(shù)占比為41.8%，僅次于PM2.5。特別是在夏季，O3濃度超過GB 3095—2012《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》二級標(biāo)準(zhǔn)限值的天數(shù)逐年上升，2020 年6—9 月O3超標(biāo)天數(shù)占全國污染超標(biāo)天數(shù)的70%左右[1]。O3污染成為制約我國空氣質(zhì)量持續(xù)改善的瓶頸問題之一。

對流層O3是一種重要的二次污染物，多項(xiàng)研究認(rèn)為氮氧化物（NOx）、揮發(fā)性有機(jī)物(VOCs)等前體物可在紫外線照射下發(fā)生光化學(xué)反應(yīng)，是導(dǎo)致對流層O3濃度升高的主要原因[2-5]。O3濃度與NOx、VOCs 濃度呈現(xiàn)高度的非線性關(guān)系，單純依靠降低單一前體物不一定會使O3濃度降低[6-8]。由于O3產(chǎn)生對NOx和VOCs 的敏感性不同，一般可將O3生成分為NOx控制區(qū)、VOCs 控制區(qū)和VOCs-NOx共同控制區(qū)（簡稱共同控制區(qū)）[9-10]。在VOCs 控制區(qū)，降低VOCs 濃度會減少有機(jī)自由基的化學(xué)反應(yīng)，進(jìn)一步減少O3生成[11]；在NOx控制區(qū)，降低NOx濃度會減少與O2反應(yīng)的游離氧原子，進(jìn)而抑制O3生成[12]。不同時間、不同區(qū)域O3生成控制區(qū)不同，多項(xiàng)研究均表明城市地區(qū)大多屬于VOCs 控制區(qū)或者共同控制區(qū)，而遠(yuǎn)郊區(qū)大多屬于NOx控制區(qū)，郊區(qū)則處于過渡區(qū)[13-19]。根據(jù)控制區(qū)類型進(jìn)行分區(qū)管控是O3防治的重要手段[20]。我國O3污染主要集中在華北、華中和華東地區(qū)[21]，現(xiàn)階段O3防控應(yīng)以VOCs 控制為主[22-23]。

VOCs/NOx被廣泛用于表征O3生成的控制區(qū)屬性[9]。HCHO 是多種VOCs 的氧化產(chǎn)物，且其濃度與過氧自由基濃度呈正相關(guān)，因此可被用于指示VOCs 反應(yīng)活性[24]。Sillman[24]用HCHO 與總活性氮的比值作為指示劑研究城市地區(qū)O3對NOx和VOCs 的敏感性，在此基礎(chǔ)上Martin 等[25]于2004 年首次將該比值與衛(wèi)星遙感技術(shù)相結(jié)合，利用HCHO柱濃度和NO2柱濃度的比值（HCHO/NO2）進(jìn)行研究，結(jié)果表明衛(wèi)星監(jiān)測的HCHO/NO2與地面光化學(xué)反應(yīng)研究一致，均能很好地表征地面O3生成的敏感性。由于地面排放的NO2和HCHO 大部分集中在混合層，衛(wèi)星監(jiān)測的對流層HCHO 柱濃度和NO2柱濃度可以指示地面NOx和VOCs 的排放情況[26-27]。2010 年，Duncan 等[28]通過CMAQ 模型分析北美2005—2007 年O3生成敏感性，結(jié)果表明當(dāng)HCHO/NO2小于1 時為VOCs 控制區(qū)，大于2 時為NOx控制區(qū)，1～2 時為共同控制區(qū)。我國也有較多學(xué)者利用衛(wèi)星數(shù)據(jù)研究中國部分地區(qū)O3生成對NOx和VOCs 的敏感性。Tang 等[17]基于北京-天津-河北的地面監(jiān)測數(shù)據(jù)和GOME-2 衛(wèi)星數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，平原地區(qū)為VOCs 控制區(qū)，山區(qū)為NOx控制區(qū)；單源源等[29]基于OMI 衛(wèi)星數(shù)據(jù)，利用HCHO/NO2分析表明，我國中東部主要城市群的中心城市屬于VOCs 控制區(qū)，周邊城市屬于共同控制區(qū)；武衛(wèi)玲等[30]利用OMI 衛(wèi)星監(jiān)測的HCHO/NO2分析出京津冀及周邊地區(qū)的城市中心和工業(yè)發(fā)達(dá)地區(qū)主要為VOCs控制區(qū)；莊立躍等[31]發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)主要為VOCs 控制區(qū)或共同控制區(qū)。有研究表明，我國典型城市群O3生成的VOCs 控制區(qū)和NOx控制區(qū)對應(yīng)的HCHO/NO2分別為小于3 和大于4[20,22]。

本研究將京津冀及周邊、汾渭平原作為研究區(qū)域。其中大部分區(qū)域?yàn)槌鞘腥褐行暮凸I(yè)發(fā)達(dá)地區(qū)，屬于VOCs 控制區(qū)[32]。為提升O3污染防治的科學(xué)性和有效性，需在篩選VOCs 控制區(qū)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步識別出人為排放導(dǎo)致的O3生成可能性較高的區(qū)域，即O3生成高值區(qū)（簡稱高值區(qū)），據(jù)此對人為VOCs 排放行為進(jìn)行管控。鑒于植被是VOCs 主要排放源之一，且植被釋放的VOCs 比人為排放的非甲烷有機(jī)物更具有活性，更容易生成O3[33-34]，因而僅根據(jù)衛(wèi)星監(jiān)測的HCHO/NO2進(jìn)行識別會受到干擾，無法準(zhǔn)確識別出應(yīng)管控的人為源VOCs 控制區(qū)。綜上，需考慮結(jié)合其他數(shù)據(jù)綜合分析以獲得應(yīng)管控的高值區(qū)。

將指標(biāo)權(quán)重模型與人工篩選相結(jié)合，可得到更為精準(zhǔn)的高值區(qū)。RFM（rencency，frequency，monetary）模型是一種被廣泛應(yīng)用的客戶關(guān)系管理模型，由Hughes 提出[35]，可根據(jù)近期消費(fèi)行為、消費(fèi)頻率以及消費(fèi)總額這3 項(xiàng)指標(biāo)來描述該客戶的價值狀況。RFM 模型通過關(guān)鍵指標(biāo)來識別重要價值對象的分析過程，與O3生成高值區(qū)識別極為類似。因此，采用改進(jìn)的RFM 模型，可實(shí)現(xiàn)綜合評估O3生成潛力的目的。

筆者對人為排放導(dǎo)致的高值區(qū)識別的技術(shù)路徑進(jìn)行了探索。利用衛(wèi)星觀測和地面監(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，結(jié)合企業(yè)清單、用電數(shù)據(jù)、歷史污染源檢查問題等數(shù)據(jù)，應(yīng)用RFM 模型識別高值區(qū)，達(dá)到精準(zhǔn)識別、有效監(jiān)管的目的。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

HCHO 和NO2柱濃度數(shù)據(jù)來自Sentinel-5P 衛(wèi)星的對流層監(jiān)測儀(TROPOMI)。Sentinel-5P 衛(wèi)星是歐洲航天局（ESA）于2017 年10 月13 日發(fā)射，與太陽同步軌道的近地極軌衛(wèi)星，軌道高度為824 km，衛(wèi)星赤道過境時間約為當(dāng)?shù)貢r間13:30[36]。其搭載的大氣監(jiān)測光譜儀TROPOMI 用于測量大氣特性和成分，該儀器采用被動遙感技術(shù)，通過在大氣層頂部測量地球反射的太陽輻射實(shí)現(xiàn)大氣監(jiān)測，監(jiān)測成分包括NO2、O3、SO2、HCHO、CH4和CO 等，成像帶寬約2 600 km，空間分辨率為7 km×3.5 km[37]。在我國境內(nèi)成像時間為北京時間12:00—14:00[38]。TROPOMI數(shù)據(jù)可通過哥白尼開放獲取中心（The Copernicus Open Access Hub）獲取，本研究采用L2 級的HCHO、NO2柱濃度近似實(shí)時數(shù)據(jù)。

歸一化植被指數(shù)（NDVI）數(shù)據(jù)來源于美國國家航空航天局（NASA）提供的MODIS 植被指數(shù)產(chǎn)品MOD13A3，數(shù)據(jù)每月更新1 次，空間分辨率為1 km[39]。NDVI 數(shù)據(jù)對植被覆蓋度非常敏感，常用于指示植被覆蓋狀況，NDVI>0.7 時主要為林地、旱地和水田，NDVI 在0.7 以下則可能出現(xiàn)居住區(qū)[40]。因此在本次應(yīng)用中為了剔除森林、林地等的影響，選取NDVI在0.7 以下的區(qū)域。

企業(yè)數(shù)據(jù)來自于生態(tài)環(huán)境部門提供的涉VOCs企業(yè)清單。用電數(shù)據(jù)為企業(yè)月度用電量，用以表征工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)狀況。歷史問題數(shù)據(jù)為近3 年生態(tài)環(huán)境部監(jiān)督幫扶中發(fā)現(xiàn)環(huán)境問題的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

相關(guān)數(shù)據(jù)經(jīng)數(shù)據(jù)清洗、校正及脫敏處理后使用。

1.2 數(shù)據(jù)處理方法

將研究區(qū)域根據(jù)經(jīng)緯度分布按照0.3°×0.3°（約3 km×3 km）方式劃分為近6 萬個網(wǎng)格作為分析單元。再將1.1 節(jié)的各類數(shù)據(jù)進(jìn)行格網(wǎng)化處理：衛(wèi)星數(shù)據(jù)（HCHO 柱濃度、NO2柱濃度、NDVI 數(shù)據(jù)）進(jìn)行拼接、裁剪、重采樣、投影轉(zhuǎn)換等，形成網(wǎng)格化數(shù)據(jù)。針對每天更新的HCHO 柱濃度和NO2柱濃度，以周為單位計(jì)算均值，NDVI 每月更新。用電數(shù)據(jù)計(jì)算每個網(wǎng)格用電均值，企業(yè)數(shù)據(jù)和歷史問題數(shù)據(jù)計(jì)算每個網(wǎng)格的總數(shù)。以上格網(wǎng)化數(shù)據(jù)作為高值區(qū)識別的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，識別過程如圖1 所示。

圖1 高值區(qū)識別技術(shù)路線Fig.1 Technical route for high ozone production area identification

具體識別過程主要包括以下7 個步驟，在此以研究區(qū)域內(nèi)濱州市的2020 年7 月12—18 日數(shù)據(jù)為例，以圖文的形式對高值區(qū)的識別過程進(jìn)行表述（圖2）：1）去除植被釋放VOCs 干擾，利用NDVI 數(shù)據(jù)剔除植被覆蓋度高的網(wǎng)格（NDVI>0.7）。2）將涉VOCs 工業(yè)企業(yè)作為重點(diǎn)關(guān)注對象，利用企業(yè)清單數(shù)據(jù)篩選出涉VOCs 的工業(yè)企業(yè)區(qū)域。3）利用衛(wèi)星監(jiān)測數(shù)據(jù)HCHO/NO2，篩選出其值為0～4 的區(qū)域，作為VOCs 控制區(qū)和共同控制區(qū)。4）利用衛(wèi)星監(jiān)測數(shù)據(jù)HCHO 柱濃度，篩選出HCHO 柱濃度較高的前30%區(qū)域，顏色越深代表HCHO 柱濃度越高。5）利用改進(jìn)的RFM 模型進(jìn)行評估計(jì)算，將HCHO 柱濃度、HCHO/NO2、企業(yè)數(shù)、用電數(shù)據(jù)和歷史問題數(shù)5 項(xiàng)參數(shù)作為評價指標(biāo)。本研究中HCHO 柱濃度權(quán)重取0.3，HCHO/NO2權(quán)重取0.2（比值越小權(quán)重越大），企業(yè)數(shù)權(quán)重取0.3，用電量權(quán)重取0.1，歷史問題數(shù)權(quán)重取0.1。計(jì)算結(jié)果如圖2（e）所示，顏色越深表示RFM 模型計(jì)算出的分值越高。6）根據(jù)RFM 模型得分，將各城市得分前15 個的網(wǎng)格作為初篩高值區(qū)。7）對初篩高值區(qū)進(jìn)行人工審核，根據(jù)實(shí)際工作需求，從每個城市選取3～8 個作為高值區(qū)識別結(jié)果。

圖2 高值區(qū)識別流程及結(jié)果示例Fig.2 Example of high ozone production area identification process and results

2 結(jié)果

以下結(jié)果均來自于2020 年夏季臭氧污染防治監(jiān)督幫扶期間，時間為2020 年7 月5 日—9 月12 日，區(qū)域范圍為京津冀及周邊城市、汾渭平原城市、雄安新區(qū)和西咸新區(qū)共44 個城市。在實(shí)際檢查工作中，平均每2 周為1 個檢查輪次，每輪次按周推送2 批次高值區(qū)線索，共計(jì)檢查5 輪次、推送10 批次。

2.1 衛(wèi)星遙感NO2 和HCHO 柱濃度

對流層NO2和HCHO 柱濃度的空間分布如圖3 所示。其中NO2柱濃度高值區(qū)域主要分布在太行山以東地區(qū)，包括北京市南部地區(qū)、天津市、廊坊市、唐山市區(qū)、邯鄲市西部地區(qū)、濟(jì)南市區(qū)和西安市區(qū)，濃度高值可達(dá)12×1015molec/cm2。HCHO 柱濃度主要受光照、溫度、植物排放和工業(yè)活動控制，人類活動導(dǎo)致的HCHO 柱濃度高值分布在北京市、廊坊市、天津市、邯鄲市西北部地區(qū)、濟(jì)南市區(qū)、呂梁市區(qū)、西安市區(qū)，濃度高值達(dá)25×1015molec/cm2。

圖3 監(jiān)督幫扶期間NO2 柱濃度和HCHO 柱濃度分布Fig.3 Distribution of NO2 and HCHO column concentration during the inspection and assistance period

2.2 衛(wèi)星遙感HCHO/NO2 時空特征

2.2.1 時間特征

按照HCHO/NO2在3 以下為VOCs 控制區(qū)，

3～4 為共同控制區(qū)，4 以上為NOx控制區(qū)的原則進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，研究區(qū)域VOCs 控制區(qū)的占比為44.3%，共同控制區(qū)占比為21.6%，NOx控制區(qū)占比為34.2%。由此可見，VOCs 控制區(qū)的占比最大。不同時間段（以線索推送批次表示）控制區(qū)占比如圖4 所示。從圖4 可以看出，全部時間段的VOCs 控制區(qū)和共同控制區(qū)總占比均超過50%，其中部分時間段僅VOCs控制區(qū)占比就已經(jīng)超過50%，分別為2020 年8 月2—8 日（第5 批次）和2020 年8 月16—22 日（第7 批次）。

圖4 不同時段O3 控制區(qū)占比Fig.4 Percentage of ozone control areas in different periods

2.2.2 空間特征

由監(jiān)督幫扶期間研究區(qū)域內(nèi)的HCHO/NO2分布情況可知，大部分地區(qū)比值小于3，山區(qū)比值較大，一般大于4（圖5）。從空間分布來看，城市地區(qū)和工業(yè)聚集區(qū)屬于VOCs 控制區(qū)或共同控制區(qū)，如北京市區(qū)、唐山市全域、天津市區(qū)、邯鄲市西部地區(qū)（為工業(yè)企業(yè)集中區(qū)域）、德州市和衡水市交界地區(qū)（為工業(yè)企業(yè)集中區(qū)域）；山區(qū)和郊區(qū)大多屬于NOx控制區(qū)。HCHO/NO2指示的VOCs 控制區(qū)與涉VOCs 企業(yè)分布密集地區(qū)具有較好的一致性，表明HCHO/NO2能較好地指示VOCs 企業(yè)聚集區(qū)，有助于支撐精準(zhǔn)開展O3污染防治。

圖5 HCHO/NO2 和涉VOCs 企業(yè)空間分布Fig.5 Distribution of HCHO/NO2 ratio and enterprises involving VOCs

京津冀及周邊地區(qū)“2+26”城市和汾渭平原各城市逐日HCHO/NO2均值箱式圖分別如圖6 所示，虛線（HCHO/NO2為4）以下表示VOCs 控制區(qū)和共同控制區(qū)。由圖6 可以看出，在2020 年夏季，京津冀及周邊地區(qū)“2+26”城市HCHO/NO2整體上低于汾渭平原城市；天津、唐山、邯鄲、鄭州、焦作、濟(jì)南和淄博7 個城市及西咸新區(qū)HCHO/NO2最低，究其原因與涉VOCs 企業(yè)聚集有關(guān)。本研究發(fā)現(xiàn)京津冀及周邊地區(qū)大部分城市超過1/2 區(qū)域?yàn)閂OCs 控制區(qū)或者共同控制區(qū)，這與蔣美青等[22]在2018 年對我國主要城市群的O3污染研究結(jié)果基本一致。

圖6 京津冀和汾渭平原44 個城市的HCHO/NO2Fig.6 HCHO/NO2 ratio of 44 cities in BTH Region and Fen-Wei Plain

2.2.3 高值區(qū)檢查情況

2020 年夏季臭氧污染防治監(jiān)督幫扶期間，每周初根據(jù)上周的數(shù)據(jù)識別并面向現(xiàn)場工作組推送各個城市的高值區(qū)，共計(jì)10 批次、1 609 個高值區(qū)。現(xiàn)場幫扶組根據(jù)推送高值區(qū)線索進(jìn)行檢查，對非高值區(qū)進(jìn)行隨機(jī)檢查，所有檢查反饋結(jié)果按照已劃分的3 km×3 km 網(wǎng)格單元進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。

根據(jù)高值區(qū)檢查反饋情況，夏季監(jiān)督幫扶期間共檢查545 個高值區(qū)，其中356 個高值區(qū)發(fā)現(xiàn)涉氣污染問題，高值區(qū)問題率為65.3%。各批次推送高值區(qū)數(shù)、檢查高值區(qū)數(shù)、發(fā)現(xiàn)問題高值區(qū)數(shù)以及高值區(qū)問題率如圖7 所示，各批次高值區(qū)問題率集中在55%～75%。

圖7 各時間段高值區(qū)分布及檢查情況統(tǒng)計(jì)Fig.7 Distribution of high ozone production areas and statistics of inspection in each period

根據(jù)高值區(qū)和非高值區(qū)全部檢查反饋情況，夏季監(jiān)督幫扶期間網(wǎng)格發(fā)現(xiàn)問題率為43.8%，低于高值區(qū)問題率21.5 個百分點(diǎn)，表明利用多源數(shù)據(jù)識別的高值區(qū)能夠有效提高檢查效能。

除了關(guān)注網(wǎng)格問題率外，從實(shí)際減排效果出發(fā)，更關(guān)注的是企業(yè)問題率。根據(jù)高值區(qū)和非高值區(qū)全部檢查反饋情況，共檢查企業(yè)51 070 家，其中發(fā)現(xiàn)問題的企業(yè)12 119 家，企業(yè)問題率為23.7%。根據(jù)高值區(qū)檢查反饋情況，共檢查高值區(qū)內(nèi)企業(yè)4 586 家，其中發(fā)現(xiàn)問題的企業(yè)1 243 家，高值區(qū)內(nèi)企業(yè)問題率為27.1%，高于整體問題率（表1）。從各檢查輪次企業(yè)問題率來看，雖然各檢查輪次檢查任務(wù)不同、現(xiàn)場幫扶組人員不同、業(yè)務(wù)能力不同，但是各輪次高值區(qū)內(nèi)企業(yè)問題率均高于整體企業(yè)問題率。由此可見，高值區(qū)的識別與推送可以有效提高發(fā)現(xiàn)企業(yè)VOCs排放問題的精準(zhǔn)性。

表1 各輪次檢查中發(fā)現(xiàn)的問題企業(yè)數(shù)量統(tǒng)計(jì)Table 1 Statistics of problematic enterprises found in each round of inspection

3 分析與討論

3.1 高值區(qū)應(yīng)用效能分析

結(jié)合HCHO/NO2和問題企業(yè)分布情況（圖8），問題企業(yè)主要集中在淄博、石家莊、邢臺、鄭州、太原、鶴壁、安陽等城市，大部分分布在VOCs 控制區(qū)和共同控制區(qū)內(nèi)。

圖8 HCHO/NO2 和問題企業(yè)分布Fig.8 Distribution of HCHO/NO2 ratio and problematic enterprises

與此同時，根據(jù)現(xiàn)場檢查反饋情況，部分高值區(qū)企業(yè)問題率偏低，如鄭州市、淄博市北部地區(qū)，雖然問題企業(yè)大部分位于推送的高值區(qū)內(nèi)，但也存在部分高值區(qū)內(nèi)未發(fā)現(xiàn)問題。經(jīng)過分析造成高值區(qū)問題率偏低的原因主要有以下3 方面：1）現(xiàn)場幫扶組在實(shí)際檢查中隨機(jī)選取部分高值區(qū)進(jìn)行檢查，因而部分高值區(qū)未開展現(xiàn)場檢查；2）由于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源的時效性導(dǎo)致高值區(qū)線索的精準(zhǔn)性不足，如個別地方未按年度更新企業(yè)清單數(shù)據(jù)、衛(wèi)星數(shù)據(jù)存在缺失等；3）部分高值區(qū)未反饋檢查結(jié)果、檢查人員業(yè)務(wù)水平限制等原因。

3.2 最優(yōu)推送次數(shù)分析

2020 年夏季臭氧污染防治監(jiān)督幫扶期間，共計(jì)推送1 609 個高值區(qū)，其中存在同一高值區(qū)被多批次重復(fù)推送的情況。對此數(shù)據(jù)進(jìn)行去重處理后，共得出推送的高值區(qū)869 個，其中176 個高值區(qū)被重復(fù)推送2 次，90 個高值區(qū)被重復(fù)推送3 次，24 個高值區(qū)被重復(fù)推送4 次，3 個高值區(qū)被重復(fù)推送5 次（圖9）。

高值區(qū)推送次數(shù)與高值區(qū)的企業(yè)問題率變化間存在一定的相關(guān)性。以869 個高值區(qū)為對象，當(dāng)推送次數(shù)不超過4 次時，隨著推送次數(shù)的增加，高值區(qū)企業(yè)問題率隨之增加；在推送次數(shù)達(dá)到4 次時高值區(qū)企業(yè)問題率達(dá)到峰值，為31%；之后，出現(xiàn)下降（圖9）。

圖9 高值區(qū)推送次數(shù)及高值區(qū)企業(yè)問題率統(tǒng)計(jì)Fig.9 Number of push notifications on high ozone production areas and the problem rate of enterprises in high ozone production areas

為了進(jìn)一步分析企業(yè)問題率隨推送次數(shù)變化的原因，將推送5 次的3 個高值區(qū)作為對象，進(jìn)行了重點(diǎn)分析（表2）。當(dāng)?shù)? 次推送時，企業(yè)問題率為57.1%，高于同期檢查的整體企業(yè)問題率；第2～4 次推送時，企業(yè)問題率雖有波動，但整體呈下降趨勢；至第5 次推送時，企業(yè)問題率降至18.8%，低于同期檢查整體企業(yè)問題率。按照同樣的方法，對推送4 次的24 個高值區(qū)進(jìn)行分析。結(jié)果表明，同樣的趨勢也發(fā)生在推送4 次的高值區(qū)內(nèi)，隨著推送次數(shù)的增加，企業(yè)問題率呈現(xiàn)總體下降趨勢，由58.2%降至15.9%。

表2 推送4 次及以上高值區(qū)的各檢查輪次企業(yè)問題率Table 2 Problem rate of enterprises in high ozone production areas pushed four times and above in each round of inspection %

結(jié)合企業(yè)的整改周期，分析該情況成因：在發(fā)現(xiàn)問題的1～4 周，企業(yè)即可完成立行立改問題的整改，因而相較于第1 檢查輪次，第2 檢查輪次的企業(yè)問題率數(shù)據(jù)出現(xiàn)明顯陡降；在發(fā)現(xiàn)問題的5～8 周，企業(yè)根據(jù)實(shí)際情況對一些難度相對大、周期相對長的復(fù)雜問題進(jìn)行整改，因此第3、4 檢查輪次企業(yè)問題率繼續(xù)呈下降趨勢，但降幅有限；在發(fā)現(xiàn)問題的10 周左右，隨著企業(yè)整改工作的完成，第5 檢查輪次企業(yè)問題率出現(xiàn)低點(diǎn)。

綜上，重復(fù)推送4 次時企業(yè)問題率最高，已可精準(zhǔn)識別問題企業(yè)。為了節(jié)約現(xiàn)場檢查人力資源、最大程度地發(fā)揮實(shí)用價值，可將單一高值區(qū)推送次數(shù)合理控制在4 次及以內(nèi)。

3.3 不同行業(yè)高值區(qū)分析

2020 年夏季臭氧污染防治監(jiān)督幫扶共檢查了包裝印刷、工業(yè)涂裝、化工、加油站、石化、油氣儲存以及其他等7 大類行業(yè)企業(yè)。從現(xiàn)場檢查反饋情況來看，涉VOCs 問題排名前3 的行業(yè)類型為工業(yè)涂裝、化工和包裝印刷，問題企業(yè)數(shù)分別為6 408、3 626 和1 236 家，占全部檢查企業(yè)數(shù)量的12.8%、7.2%和2.5%；從單一行業(yè)的企業(yè)問題率來看，化工行業(yè)發(fā)生涉VOCs 問題的概率較高，企業(yè)問題率為33.6%，工業(yè)涂裝行業(yè)發(fā)生涉VOCs 問題概率相對較低，企業(yè)問題率為19.2%（圖10）。

圖10 7 類行業(yè)涉VOCs 的問題企業(yè)數(shù)及問題率Fig.10 Problems number and rate of enterprises in 7 types of industries involving VOCs

針對不同行業(yè)，利用本研究方法識別高值區(qū)的適用性存在差異。包裝印刷和工業(yè)涂裝2 類行業(yè)的高值區(qū)企業(yè)問題率均高于非高值區(qū)，差值分別為5.9%和5.4%，本研究方法高值區(qū)識別的應(yīng)用效果最為突出；對于加油站、化工和石化3 類行業(yè)，高值區(qū)企業(yè)問題率與非高值區(qū)企業(yè)問題率基本持平；對于金屬壓延等其他行業(yè)，不宜采用本研究方法（表3）。

表3 7 類行業(yè)高值區(qū)和非高值區(qū)的企業(yè)問題率Table 3 Problem rate of enterprises in the 7 types of industries in high-and non-high ozone production areas

在此基礎(chǔ)上，對于不同行業(yè)的現(xiàn)場檢查線索的推送方式進(jìn)行了分析。對于包裝印刷和工業(yè)涂裝2 類行業(yè)，雖然單個企業(yè)規(guī)模相對小，但行業(yè)整體企業(yè)數(shù)量相對多、排放源分布密集，因而從空間分布來說，對所在區(qū)域的VOCs 排放的貢獻(xiàn)較高，因而更宜采用高值區(qū)的方式進(jìn)行推送；對于加油站、化工和石化3 類行業(yè)，因排放源較為獨(dú)立、分散，因而更宜采用企業(yè)的方式進(jìn)行推送。

4 結(jié)論

（1）利用Sentinel-5P 衛(wèi)星觀測的NO2和HCHO柱濃度數(shù)據(jù)，根據(jù)HCHO/NO2確定O3生成控制區(qū)，再結(jié)合企業(yè)清單數(shù)據(jù)和用電數(shù)據(jù)等運(yùn)用RFM 模型識別出O3生成高值區(qū)作為重點(diǎn)檢查對象，為夏季O3污染防治監(jiān)督幫扶工作精準(zhǔn)開展提供了技術(shù)支撐。

（2）在夏季，京津冀及周邊地區(qū)“2+26”城市和汾渭平原地區(qū)大部分城市地區(qū)和工業(yè)聚集區(qū)屬于VOCs控制區(qū)和共同控制區(qū)。識別的O3生成高值區(qū)問題率顯著高于整體區(qū)域，高值區(qū)企業(yè)問題率高于非高值區(qū)，本研究方法可提高涉VOCs 問題區(qū)域識別的精準(zhǔn)性，有助于提升O3污染監(jiān)管效能。

（3）企業(yè)問題率與O3生成高值區(qū)推送次數(shù)相關(guān)，由此合理設(shè)定單一O3生成高值區(qū)推送次數(shù)十分必要。本研究方法在包裝印刷、工業(yè)涂裝行業(yè)中的應(yīng)用效果較佳。