達州市重點區(qū)縣大氣污染特征及冬季典型污染過程分析

關(guān)鍵詞：環(huán)境空氣質(zhì)量；細顆粒物；后向軌跡；潛在源區(qū)；區(qū)域?qū)Ρ?；開江縣 中圖分類號：X823 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1008-9500（2025）06-0203-07 DOI：10.3969/j.issn.1008-9500.2025.06.061

Analysis of Air Pollution Characteristics and Typical Winter Pollution Processes in Key Districts and Counties of Dazhou City -TakingKaijiangCountyin2o21asanExample

DENGXiaohan，ZHANGYu，JIANGHuixian，DUXinxin （Dazhou Ecological Environment Monitoring Center Station of Sichuan Province，Dazhou635ooo，China）

Abstract：Basedonthemonitoringdataofairpolltants inKaijiangcounty in2O21，thespatiotemporaldistribution characteristics of fine particulate matter （PM_2.5. ），inhalable particulatematter （PM₁₀） ，sulfur dioxide （SO2），nitrogen dioxide （NO _2/ ，carbon monoxide （CO），and ozone（ 0₃ ）and their relationship with meteorological factors are analyzed.The results show that the concentrations of PM_2.5 ， PM₁₀ ，CO，and O₃ inKaijiang county in 2021 decreased compared to 2019，with SO concentration showing the largest decrease （42.9 % ），butN concentration significantly increased by 26.7% ，which ²

maybe related to increased traffc flowor changes in industrial emissions.During winter，particulate matterpollution intensifies，with PM_2.5 concentration reaching 260μg/m³ in December，local pollution emissions are more prominent than in other districts and counties.The backward trajectory and potential source area analysis indicate that PM_2.5 pollution is notonlyaffectedbylocalemissons，butalsobycrossregionaltransmissionfromsurroundingareassuchasKaizhoudistrict andYunyang countyin Chongqing city.Research haspointedout that theair polution problemin Kaijiang county is complex，anditisesaytoglocaliustralsssdspoaiourecool，dollteit surrounding areas to effectively improve air quality.

Keywords：ambientairquality;fineparticulate mater;backward trajectory;potentialsourcearea;regional comparison; Kaijiang county

隨著經(jīng)濟的快速增長和城市化進程的加速，大氣污染問題日益嚴重[1。近年來，盡管我國在二氧化硫（ SO₂ ）、氮氧化物（ NO_x ）和可吸入顆粒物（ PM₁₀ ）等常規(guī)污染物的治理上取得成效，但隨著機動車保有量的急劇增加和工業(yè)活動的持續(xù)擴張，細顆粒物（ PM_2.5 ）和臭氧（ 0₃ ）等新型污染物的濃度逐漸上升，導(dǎo)致區(qū)域性復(fù)合型污染問題日益嚴重[2-。市作為四川省東北部的重要工業(yè)城市，近年來經(jīng)濟發(fā)展迅速，工業(yè)化進程加快，機動車保有量顯著增加[-8]，加之其獨特的地理環(huán)境一四面環(huán)山，地形復(fù)雜，靜穩(wěn)天氣頻發(fā)，逆溫現(xiàn)象明顯，導(dǎo)致大氣污染物難以擴散， PM_2.5 污染問題尤為突出。盡管市政府近年來采取一系列大氣污染治理措施，如限制工業(yè)排放、推廣清潔能源、加強機動車尾氣管理等，但部分下轄縣（如開江縣）改善不佳[1]。為了解市開江縣大氣污染的成因及其影響機制，本文通過分析2021年開江縣大氣污染物監(jiān)測數(shù)據(jù)，探討 PM_2.5 的時空分布特征、污染負荷及其與氣象因素的關(guān)系。研究結(jié)果將為市及其下轄縣區(qū)制定更加有效的大氣污染控制措施提供科學(xué)依據(jù)，同時也為其他類似城市的大氣污染治理提供參考。

1數(shù)據(jù)與方法

1.1數(shù)據(jù)來源

研究數(shù)據(jù)主要有2個來源。一是開江縣省控站點（開江縣環(huán)境監(jiān)測站）監(jiān)測數(shù)據(jù)，監(jiān)測指標(biāo)包括PM_2.5 ！ PM₁₀ 人 SO₂ ！ NO₂ 、CO和 O₃ 六項參數(shù)。開江縣空氣質(zhì)量省控站點位于環(huán)境敏感區(qū)域，周邊環(huán)境對其監(jiān)測數(shù)據(jù)有重要影響，如圖1所示。站點西北 300m 處為27層高的惠明小區(qū)建設(shè)項目，監(jiān)測期間持續(xù)施工；東北 100m 和 1.1km 處分別為裸露的東城糧站棚戶區(qū)改造項目（用作臨時停車場）和北環(huán)線；南1.1km 處為南環(huán)線路段。二是氣團軌跡數(shù)據(jù)。氣團軌跡數(shù)據(jù)來源于美國國家海洋和大氣管理局（NationalOceanic and Atmospheric Administration，NOAA）發(fā)布的全球資料同化系統(tǒng)（GlobalDataAssimilationSystem，GDAS）。

1.2分析方法

以2019年和2021年開江縣省控站點（開江縣環(huán)境監(jiān)測站）監(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進行研究，區(qū)域?qū)Ρ冗x取大竹縣、萬源市、宣漢縣及渠縣作為參照，結(jié)合氣團軌跡數(shù)據(jù)，通過特征雷達、后向軌跡和潛在源區(qū)等分析方法對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析[11-14]。此外，2020 年，受社會環(huán)境影響，交通源、工業(yè)源、居民生活源等人為源的排放減少，環(huán)境空氣質(zhì)量相對好轉(zhuǎn)[15]。因此，著重比較2021年和2019年開江縣、大竹縣、萬源市、宣漢縣和渠縣5個縣市的（市主城區(qū)所屬區(qū)縣不參與比較）環(huán)境空氣質(zhì)量變化。

2 結(jié)果與討論

2.1 區(qū)域?qū)Ρ确治?/p>

2021年，市各下轄縣的污染物（ PM_2.5 /PM₁₀ ， SO₂ 、 NO₂ ， 0₃ 和CO）年累計濃度如圖2所示。開江縣的 PM₂₅ 濃度為 34μg/m³ ， PM₁₀ 濃度為 51μg/m³ ，SO₂ 濃度為 4μg/m³ ， NO₂ 濃度為 19μg/m³ ， 0₃ 濃度為 99μg/m³ ，CO濃度為 1.0mg/m³ 。從時間趨勢來看，2021年開江縣的 PM_2.5 、 PM₁₀ 、 0₃ 和CO濃度相較于2019年有所下降，其中 SO₂ 濃度降幅最大，達到 42.9% 。然而， NO₂ 濃度顯著增加 26.7% ，這是5個區(qū)縣中唯一 NO₂ 濃度增加的地區(qū)，可能與交通流量增加或工業(yè)排放的變化有關(guān)[。綜合指數(shù)分析顯示，開江縣在2021年的綜合指數(shù)為3.12，其環(huán)境空氣質(zhì)量改善率在5個區(qū)縣中最低，僅下降 4.3% ，較湖北省英山縣同期空氣質(zhì)量改善率（ 3.0% ）已有明顯改善[17]。此外，開江縣的達標(biāo)率（ 90.1% ）和達標(biāo)天數(shù)（ 89.7% ）相比2019年也有所減少，表明其環(huán)境空氣質(zhì)量改善幅度較小，且 NO₂ 濃度的顯著增加進一步加劇這一問題?？傮w而言，盡管開江縣在某些污染物濃度上有所改善，但整體環(huán)境空氣質(zhì)量并未出現(xiàn)明顯好轉(zhuǎn)，尤其是 NO₂ 濃度的顯著增加需要引起重視[18]。

2.2.1 優(yōu)良率及同比變化

開江縣2021年優(yōu)良率分別同比2019年與2020年的變化率如圖3所示，3一10月優(yōu)良率為 100% ，其他月份優(yōu)良率均低于 100% ，2021年開江縣污染最為嚴峻的時期依次為（由高至低）11月、2月、12月和1月，其中 PM_2.5 超標(biāo)天數(shù)為36d（ PM_2.5 與 PM₁₀ 同時超標(biāo)7d）。從優(yōu)良率同比變化來看，2021年開江縣1月、2月、11月和12月優(yōu)良率同比2020年均降低，1月、2月和11月同比2019年降低。從優(yōu)良率來看，2021年開江縣污染月份的空氣質(zhì)量較前兩年明顯惡化。

2.2.2 污染物濃度及同比變化

2021年，開江縣污染物濃度及同比逐月變化如圖4所示。受氣象條件季節(jié)變化的影響，2021年開江縣大部分污染存在季節(jié)變化趨勢， PM_2.5 、 PM₁₀ 和CO濃度冬季高夏季低，濃度較高的月份主要集中在1月、2月、11月和12月；春末至秋初（4—9月），0₃ 濃度相對較高； SO₂ 濃度月變化幅度較小； NO₂ 濃度呈現(xiàn)逐月波動變化，8月起有逐月增長的趨勢。

2021年，開江縣各種污染物月累計濃度同比2019年和2020年有增有減。其中， PM_2.5 和 PM₁₀ 濃度在冬季較前兩年有所增長， O₃ 濃度在夏季存在增長， NO₂ 濃度在春秋冬三季有明顯增長，CO濃度與2020年相比大部分時間都有所下降。整體上，與前兩年相比，NO₂ 和顆粒物對2021年開江縣冬季污染的加重貢獻較大。

2.3典型污染過程

結(jié)合2021年開江縣環(huán)境空氣質(zhì)量優(yōu)良率較低的月份（1月、2月和11月中旬至12月），進行環(huán)境空氣質(zhì)量指數(shù)（AirQualityIndex，AQI）逐日變化分析，如圖5所示。將AQI大于100的天定義為污染日，連續(xù)出現(xiàn)污染日的一段時期定義為一次污染過程[19]。2021年，開江縣共發(fā)生12次污染過程，最長的一次污染過程持續(xù)時間長達6d（2021年12月19—24日，比市主城區(qū)多2d）。

2021年12月19一24日污染過程中，C0最先出現(xiàn)爆發(fā)性增長，并伴隨 NO₂ 和顆粒物濃度的先后增長。

開江縣在本次污染過程中曾多次出現(xiàn)CO和顆粒物的濃度在午后或夜間同步增長的現(xiàn)象，同時伴隨 NO₂ 濃度的波動變化。其中，23日凌晨開始顆粒物濃度高位累積，24日02：00-03：00顆粒物短時異常升高，如圖5中序號8所示。

此外，12月23日及之前宣漢縣、萬源市、渠縣和大竹縣也出現(xiàn)CO和顆粒物濃度同比增長的現(xiàn)象，5個區(qū)縣污染物濃度達到峰值的時間接近，不存在峰值滯后現(xiàn)象，如圖6所示。從5個區(qū)縣小時濃度變化趨勢來看，污染物異常增長變化趨勢較為一致，可見此次污染過程是大量本地污染源排放疊加不利氣象條件引起的區(qū)域性污染[20-22]。值得注意的是，在此次污染過程中，開江縣顆粒物峰值濃度是5個區(qū)縣中最高的， PM_2.5 濃度達 260μg/m³ ，可見開江縣本地污染排放較其他區(qū)縣更多。

2.4本地特征分析

為深人分析開江環(huán)境監(jiān)測站典型站點在污染期間（2021年12月19—24日）的污染特征，對其站點各項污染物同期數(shù)據(jù)進行百分比成分譜化，并除以區(qū)域（市各下轄縣省控站）平均百分比化成分譜，從而得到標(biāo)準(zhǔn)化特征譜，以消除污染物濃度變化和不同污染物間濃度數(shù)量級差異的影響，得到污染特征雷達圖，如圖7所示。污染期間，開江環(huán)境監(jiān)測站站點的 PM_2.5 濃度顯著超出特征值上限，CO濃度臨界于特征值上限，而其余污染物（ PM₁₀ 、 SO₂ 和 NO₂ ）的濃度均低于特征值上限，該站點區(qū)域污染類型可能為典型的工業(yè)污染型[11]。

2.5后向軌跡聚類和潛在源區(qū)分析

為深入探討典型污染期間氣象條件對開江縣大氣污染物傳輸過程的影響，對污染期內(nèi)監(jiān)測的 PM_2.5 污染過程進行 24h 后向軌跡聚類和潛在源區(qū)分析[8]。該污染過程的后向軌跡聚類和潛在源區(qū)分析結(jié)果分別如圖8和圖9所示。 PM_2.5 污染過程的后向軌跡聚類可分為3類。影響最大的是來自重慶市開州區(qū)東部的軌跡2，其對應(yīng)的 PM_2.5 濃度最高（ 132.9μg/m³ ），軌跡分段表明該氣團攜帶的污染物較多（占 33.58% ）；其次是來自湖北省建始縣西部的較長氣團軌跡3，該氣團途經(jīng)重慶市后到達本地，運動速度較慢， PM_2.5 濃度為 1 2 1 . 4 g / m 。軌跡1來自市達川區(qū)西部，攜帶的 PM_2.5 濃度較低（ 80.4μg/m³ ）。通過權(quán)重潛在源貢獻因子分析，識別的 PM_2.5 潛在源區(qū)主要分布在本地以及重慶市的開州區(qū)和云陽縣。這些結(jié)果表明，開江縣 PM_2.5 污染不僅受本地排放影響，還受到來自周邊地區(qū)的跨區(qū)域傳輸?shù)娘@著影響。

3結(jié)論

2021年開江縣大氣污染研究表明， PM_2.5 PM₁₀ 、 O₃ 和CO濃度較2019年有所下降，但 NO₂ 濃度顯著增加 26.7% ，可能與交通流量增加或工業(yè)排放變化有關(guān)。冬季顆粒物污染加重， PM_2.5 濃度在12月達到 260μg/m³ ，本地污染排放較其他區(qū)縣更為突出。后向軌跡分析顯示， PM_2.5 污染不僅受本地排放影響，還受到來自重慶市開州區(qū)和云陽縣等周邊地區(qū)的跨區(qū)域傳輸影響。未來需要加強本地工業(yè)排放和交通源管控，并與周邊地區(qū)協(xié)同治理，以改善空氣質(zhì)量。

參考文獻

1 WANGB，ZHENG S.Air pollution lowers traveldemand in a consumer city[J].Transportation ResearchPart D：Transport and Environment，2020，89：102616.

2 趙軍平，羅玲，鄭亦佳，等.G20峰會期間杭州地區(qū)空氣質(zhì)量特征及氣象條件分析[J].環(huán)境科學(xué)學(xué)報，2017（10）：3885-3893.

3 鄒超，吳琳，李笑語，等.南京市交通流與（204號 NO₂ 、CO 時空分布特征關(guān)系研究[J].環(huán)境科學(xué)學(xué)報，2017（10）：3894-3905.

4 四川省生態(tài)環(huán)境廳.四川省大氣污染源排放清單（2020年）[R].成都：四川省生態(tài)環(huán)境廳，2021.

5 WUXD，ZHANGSJ，WUY，et al.Vehicleemission trends in China’s rapidly developingregions：a case study of Chengdu-Chongqingeconomic circle[J].Science of the Total Environment，2020，746：141069.

6 ZHANGQ，ZHENGYX，TONGD，et al.Impactof topography on air pollution distribution in SichuanBasin：a case study of PM_2.5 and NO2[J].AtmosphericEnvironment，2020，234：117543.

7 SEINFELDJH，PANDIS S N.Atmosphericchemistry and physics：from air pollution to climatechange[M].New York：Wiley，2016.

8 LIK，JACOB D J，LIAO H，et al.Anthropogenicdrivers of 2013—2017 trends in summer surfaceozone in China[J].Proceedings of the NationalAcademy of Sciences，2019（2）：422-427.

9 肖德林，鄧仕槐，鄧小函，等.市城區(qū)環(huán)境空氣質(zhì)量變化趨勢及CMAQ模型預(yù)報分析[J].中國環(huán)境監(jiān)測，2021（4）：92-103.

10羅貴東，陳怡蓓，鄭文全.市2016年元旦期間持續(xù)重污染天氣氣象條件分析[J].高原山地氣象研究，2017（2）：58-64.

11段菁春，胡京南，譚吉華，等.特征雷達圖的設(shè)共仕宋成四刀應(yīng)用[J境件學(xué)研究，2018（8）：1329-1336.

12竇旺勝，王成新，劉照勝.2020年初京津冀及周邊地區(qū)空氣污染特征研究[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境，2020（11）：8-14.

13ASHBAUGHLL，MALMWC，SADEHWZ.A residence time probability analysis of sulfurconcentrations at grand Canyon NationalPark[J].Atmospheric Environment，1985（8）：1263-1270.

14GUO H，LINGZH，CHENGHR，et al.Tropospheric volatile organic compounds in China[J].Science of the Total Environment，2017，574：1021-1043.

15QINGXM，QIB，LINY，etal.Characteristicsof the methane（ CH₄ ）mole fraction in a typicalcity and suburban site in the Yangtze River Delta，China[J].Atmospheric Pollution Research，2022（8）：1309-1042.

16王欣，陳麗娟，張世顯，等.2016—2023年江西省大氣污染物時空分布特征[J].環(huán)境與健康雜志，2025（2）：136-139.

17謝占領(lǐng)，胡建勝，葉泉，等.英山縣大氣污染特征及氣象影響分析[J].湖北理工學(xué)院學(xué)報，2024（5）：13-18.

18何俊，周洋，王松濤，等.雅安市2018—2022年大氣污染物時空變化特征及氣象因素分析[J].三峽生態(tài)環(huán)境監(jiān)測，2024（4）：32-40.

19生態(tài)環(huán)境部.環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)：GB3095—2012[S].北京：中國環(huán)境科學(xué)出版社，2012.

20姜磊，劉懿樞，楊元建.2015—2023年江西省PM_2.5 和 0₃ 污染時空特征及其與氣象要素的關(guān)系分析[J].環(huán)境科學(xué)研究，2025（3）：460-472.

21楊昆，傅學(xué)振，于文艷，等.不同氣象因子下主要空氣污染物濃度變化特征研究[J].環(huán)境科學(xué)與管理，2025（1）：135-140.

22姚浪，吳姍，帥龍，等.一次連續(xù)空氣污染過程的氣象特征分析[J].山地氣象學(xué)報，2024（6）：92-98.