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      昆山市NO2污染特征及防治對策分析

      2020-04-25 01:57:17陳琳羅明
      科學導報·學術 2020年65期
      關鍵詞:污染特征二氧化氮大氣污染

      陳琳 羅明

      【摘? 要】利用2018年-2020年昆山市省控站點監(jiān)測數(shù)據(jù),分析了昆山市環(huán)境空氣質量變化趨勢及NO2污染特征,結合氣象數(shù)據(jù)及后向軌跡,重點分析了2020年12月21日-23的大氣NO2污染成因。結果表明:昆山市近年來空氣質量整體逐年好轉,NO2污染天主要出現(xiàn)在秋冬季,污染前期受區(qū)域傳輸影響,昆山市本底值濃度快速抬升,開始出現(xiàn)污染天;同時伴隨著靜穩(wěn)天氣帶來的不利擴散條件影響,本地污染排放的環(huán)境影響有所擴大。下一步需要做好登云學院及第二中學站點周邊交通移動源的深度治理和污染防治精準管控。

      【關鍵詞】昆山;二氧化氮;污染特征;大氣污染;防治對策

      引言

      在《昆山市“十三五”環(huán)境保護與生態(tài)建設規(guī)劃》及《打贏藍天保衛(wèi)戰(zhàn)三年行動計劃》等政策文件的支撐指導下,昆山市開展了一系列的大氣污染防治工作,取得了較為明顯的成效,但NO2污染天仍舊時常發(fā)生[1]。環(huán)境空氣中二氧化氮(NO2)是大氣對流層化學反應中的重要物種之一,對環(huán)境空氣質量和人體健康都有著極其重要的影響[2][3]。它不僅是大氣PM2.5中硝酸鹽的重要前體物,同時也是O3的前體物,通過催化反應影響臭氧濃度[4][5][6]。大氣NO2的人為源主要來自機動車尾氣、化石燃料燃燒、生物質燃燒、硝酸及氮肥等工業(yè)生產過程[7],自然源則主要來自大氣中的閃電氧化和微生物硝酸鹽分解等[8][9]。本文以空氣質量數(shù)據(jù)為基礎,分析近5年昆山市臭氧濃度特征,并根據(jù)站點周邊小環(huán)境提出相應污染防治對策。

      1.數(shù)據(jù)來源與方法

      1.1數(shù)據(jù)來源

      空氣質量數(shù)據(jù)主要來自昆山市環(huán)境質量管理平臺,收集整理了2018年-2020年全市各省控站點逐小時數(shù)據(jù),包含常規(guī)六因子(PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3)以及氣象參數(shù)等數(shù)據(jù)。氣團后向軌跡分析采用的氣象數(shù)據(jù)為美國氣象環(huán)境預報中心(NCEP)提供的全球資料同化GDAS數(shù)據(jù)。

      1.2后向軌跡模式

      本研究采用美國國家海洋大氣研究中心空氣資源實驗室(NOAA)的HYSPLIT軌跡模式[10],該模式是一個計算簡單的氣團軌跡以及復雜的輸運、分散、化學轉化和沉積模擬的完整系統(tǒng),可開展后向軌跡分析,從而得到氣團的初始位置,形成氣團的源與受體之間的關系。它可以應用于跟蹤和預測放射性物質的釋放、野火的煙霧、風吹灰塵、來自各種固定和流動排放源的污染物、過敏原和火山灰。已經被廣泛地應用于多種污染物在各個地區(qū)的傳輸和擴散的研究中[11][12]。

      1.3分析方法

      首先利用python分析工具對昆山市3個省控站點(登云學院、第二中學和震川中學)2018-2020年各污染物逐小時濃度進行計算分析,按照時間及空間特征,分析大氣NO2濃度的變化特征。其次挑選2020年12月21日-23日的一次NO2污染過程,從氣象要素影響和氣團來源軌跡等方面,剖析其污染成因。最后結合站點周邊局地小環(huán)境,從大氣環(huán)境改善的角度對后續(xù)的污染防治對策進行梳理評估。

      2.分析與結果

      2.1NO2濃度變化特征

      通過對昆山市各省控站點2018年和2019年的環(huán)境質量數(shù)據(jù)進行綜合分析發(fā)現(xiàn)(圖1),NO2超標天主要集中在11月至來年3月,其中12月和1月的NO2污染情況最為嚴重。2019年的NO2污染程度較2018年有所改善。

      從日變化趨勢可以看出(圖2),NO2濃度變化呈現(xiàn)明顯的雙峰特征,主要集中在早晚出行的交通高峰期間,分別是早8時-9時,晚6時-7時。CO濃度也與之類似,表明受機動車排放影響較大,符合二氧化氮濃度受城市人群生活習慣影響較大的特點[13]。

      從各站點NO2濃度的橫向對比來看,登云學院站點NO2濃度相對最高;從NO2濃度貢獻來看,在NO2污染月份,冬季主要表現(xiàn)為登云學院站點的濃度正貢獻,春季則主要表現(xiàn)為第二中學站點的濃度正貢獻。因此需重點關注登云學院和第二中學站點。

      2.2污染個例分析

      2.2.1NO2污染濃度特征

      2020年11月1日至12月24日,昆山市省控站點中第二中學和登云學院站點NO2平均濃度相對最高,分別為50.9μg/m3和50.2μg/m3,震川中學站點濃度相對最低,約為47.7μg/m3,各站點濃度均值相差可達3.2μg/m3。

      2020年11月1日至12月24日,昆山市省控站點中第二中學和登云學院站點NO2平均濃度相對最高,分別為50.9μg/m3和50.2μg/m3,震川中學站點濃度相對最低,約為47.7μg/m3,各站點濃度均值相差可達3.2μg/m3。

      從各站點逐日的NO2濃度變化趨勢來看(圖3),整體具有較好的一致性。12月21日至23日出現(xiàn)NO2濃度超標,期間登云學院、第二中學站點均值分別為88.7μg/m3和89.7μg/m3,震川中學站點均值為78.3μg/m3。

      針對此次污染過程分析發(fā)現(xiàn),12月21日至22日,登云學院、第二中學站點的NO2濃度抬升幅度均為32μg/m3,震川中學站點的抬升幅度為28μg/m3,其濃度抬升幅度差值(4μg/m3)與平均濃度差值(3.2μg/m3)基本一致,因此可說明此次污染過程前期受區(qū)域傳輸影響,整體濃度本底值有快速抬升。通過對比周邊鄰近站點(太倉監(jiān)測站)的逐時變化趨勢(圖4),也同樣印證了區(qū)域傳輸?shù)挠绊慬13]。

      期間各站點濃度均值相差可達11.4μg/m3,對比平均濃度差值(3.2μg/m3)可知,當污染天出現(xiàn)時,受不利擴散條件的影響,本地污染排放的環(huán)境影響將被進一步放大(出現(xiàn)污染峰值),尤其體現(xiàn)在登云學院、第二中學站點。

      因此,此次污染過程可以概括為:污染前期受區(qū)域傳輸影響,昆山市本底值濃度快速抬升,開始出現(xiàn)污染天;同時伴隨著靜穩(wěn)天氣帶來的不利擴散條件影響,本地污染排放的環(huán)境影響有所擴大,需重點關注登云學院及第二中學站點。

      進一步從逐時變化來分析NO2濃度超標時段前后(12月20日至24日)的濃度特征發(fā)現(xiàn)(圖5),本地污染排放具有較明顯的早晚高峰特征,分別出現(xiàn)在早8時-9時,晚6時-7時,其次夜間由于出現(xiàn)逆溫現(xiàn)象,邊界層高度降低導致濃度累積難以擴散甚至抬升,也是需重點關注的時間段。

      從各因子的逐時變化趨勢來看(圖5),CO和NO2趨勢十分一致,可以初步判斷受移動源影響相對較大,尤其是機動車、柴油車怠速行駛及不充分燃燒,排放的CO和NO濃度快速上升,其中NO濃度與臭氧快速反應(O3濃度快速消耗下降),導致NO2濃度快速抬升。

      2.2.2氣象因素相關分析

      為進一步分析NO2濃度受氣象因素的影響特征,針對2020年11月1日至12月24日昆山市各省控點開展相關性分析。

      (1)登云學院站點

      從NO2風頻玫瑰圖可知(圖6),該站點主導風向為東風及西北風,結合濃度影響來看,污染高值主要出現(xiàn)在東風和西風的控制下。從三要素玫瑰圖可知,當風速在0.5m/s ~2m/s時,易出現(xiàn)NO2濃度超標情況。結合周邊局地小環(huán)境來看,需重點關注祖沖之南路、馬鞍山西路及古城北路等道路的機動車怠速行駛、柴油車過境影響等。

      (2)第二中學站點

      從NO2風頻玫瑰圖可知(圖7),該站點主導風向為北風及偏西風,結合濃度影響來看,污染高值主要出現(xiàn)在西風、西南風及部分北風的控制下。從三要素玫瑰圖可知,當風速在0.5m/s ~2m/s時,易出現(xiàn)NO2濃度超標情況。結合周邊局地小環(huán)境來看,需重點關馬鞍山路及柏廬大橋等道路的機動車怠速行駛、柴油車過境影響等。

      (3)震川中學站點

      從NO2風頻玫瑰圖可知(圖8),該站點主導風向為北風,結合濃度影響來看,污染高值主要出現(xiàn)在北風的控制下。從三要素玫瑰圖可知,當風速在0.5 m/s ~2m/s時,易出現(xiàn)NO2濃度超標情況。結合周邊局地小環(huán)境來看,需重點關注前進路等道路的機動車怠速行駛、柴油車過境影響等。

      2.3氣團后向軌跡分析

      針對上述污染個例,進一步利用HYSPLIT軌跡模式對昆山市做氣團后向軌跡分析,軌跡長說明氣團移動迅速,軌跡短說明氣團移動緩慢。前人研究表明城市上空300m左右高度處的大氣污染主要受城市周邊源的影響[11]。因此本次研究以第二中學自動監(jiān)測站(31.396°N,120.964°E)為模擬起點,模擬高度選為50m、100m和300m,模擬時段選為污染起始階段(2020年12月21日~2020年12月22日),選取污染峰值BTC20時(UTC12:00)為后推起始時刻,模擬過去24h氣團軌跡。不同高度的氣團均來自北方輸入,且傳輸速度較快,傳輸距離較長。且從300m的氣團軌跡可以看出,在污染峰值前8小時(BTC12時),污染氣團有較明顯的傳輸過境下沉趨勢,對應污染濃度來看,NO2的小時濃度也在該時刻開始快速抬升。因此可進一步說明本次污染過程的起始時段,受區(qū)域傳輸影響更為顯著。

      3.結論

      (1)NO2超標天主要集中在11月至來年3月,其中12月和1月的NO2污染情況最為嚴重。2019年的NO2污染程度較2018年有所改善。NO2濃度變化呈現(xiàn)明顯的雙峰特征,分別是早8時-9時,晚6時-7時。

      (2)2020年12月21日至22日的污染過程可概括為:污染前期受區(qū)域傳輸影響,昆山市NO2本底值濃度快速抬升,開始出現(xiàn)污染天;同時伴隨著靜穩(wěn)天氣帶來的不利擴散條件,本地污染排放的環(huán)境影響有所擴大,需重點關注登云學院及第二中學站點。

      (3)從污染時段來看:本地污染排放具有較明顯的早晚高峰特征,需重點關注早8時-9時,晚6時-7時,其次夜間巡查及管控也是必不可少的。

      (4)從本地污染來源看:受移動源排放影響相對較大,尤其是機動車、柴油車怠速行駛及不充分燃燒,需加強交通疏導、減少擁堵,避免柴油車過境影響。

      (5)從氣象因素來看:①登云學院站點污染高值主要出現(xiàn)在東風和西風的控制下,當風速在0.5m/s ~2m/s時,易出現(xiàn)NO2濃度超標情況,需重點關注祖沖之南路、馬鞍山西路及古城北路等道路的移動源管控。②第二中學站點污染高值主要出現(xiàn)在西風、西南風及部分北風的控制下,當風速在0.5m/s ~2m/s時,易出現(xiàn)NO2濃度超標情況,需重點關馬鞍山路及柏廬大橋等道路的移動源管控。③震川中學站點污染高值主要出現(xiàn)在北風的控制下,當風速在0.5 m/s ~2m/s時,易出現(xiàn)NO2濃度超標情況,需重點關注前進路等道路的移動源管控。

      參考文獻:

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      作者簡介:

      陳琳(1982 -),女,廣東汕頭,漢,工程師,碩士研究生,研究方向:大氣環(huán)境管理。

      (作者單位:蘇州市昆山生態(tài)環(huán)境局)

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