吳 璇，方南希，熊 婷，王 新，葉長慶

（1.上海漾清環(huán)保科技有限公司，上海 200000； 2.江西師范大學(xué)附屬中學(xué)，江西 南昌 330000；3.九江市柴桑區(qū)生態(tài)環(huán)境局，江西 九江 332000）

0 引言

通常大氣污染源主要包括工業(yè)源、移動源、揚(yáng)塵源、生物質(zhì)燃燒源以及餐飲源等，按照我國春節(jié)期間習(xí)慣，大部分小型工業(yè)企業(yè)和工地均停工，餐飲源及移動源則比較活躍，而今年由于疫情，餐飲行業(yè)停止開業(yè)，道路上車流量顯著減少，各污染源排放都受到了明顯的抑制。

關(guān)于各城市大氣污染狀況的特征分析[1-9]及影響因素[10-16]以及特定管控措施對空氣質(zhì)量的影響[17-21]有非常多的文獻(xiàn)，而在疫情期間各污染源排放觸低的情況下探討環(huán)境污染特征的文獻(xiàn)沒有找到，為了研究最大限度的管控措施對空氣質(zhì)量的影響，本文對春節(jié)疫情期間各污染物濃度及各污染源排放量進(jìn)行了對比分析，并且對大氣污染物來源進(jìn)行了研究。該論文的實(shí)施有利于探討加大減排、管控力度是否能有效改善空氣質(zhì)量，進(jìn)一步科學(xué)分析污染物來源，提出科學(xué)合理的管控策略。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域概況

研究區(qū)域位于江西省北部，地處長江與鄱陽湖口的交匯處，東面鄱陽湖，北面長江，西面眾多湖泊，南面廬山，是聯(lián)結(jié)全省與長江開發(fā)帶和沿海開放帶的“北大門”。與疫情嚴(yán)重的湖北隔江相望，因此受此次疫情影響較大。研究區(qū)域位置見圖1。

圖1 研究區(qū)域位置

研究區(qū)域具有相當(dāng)規(guī)模、門類比較齊全的工業(yè)體系，擁有礦產(chǎn)、建材、服裝、紡織、化工、機(jī)械等9 大支柱產(chǎn)業(yè)，且鄉(xiāng)村工業(yè)蓬勃發(fā)展，已初步形成了以電子產(chǎn)業(yè)，醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)，紡織產(chǎn)業(yè)，化工產(chǎn)業(yè)，包裝印染產(chǎn)業(yè)，食品加工產(chǎn)業(yè)等6 大支柱產(chǎn)業(yè)為主體的多種結(jié)構(gòu)的城郊型經(jīng)濟(jì)的工業(yè)生產(chǎn)體系，擁有鋼鐵、生物制品、金屬、40 萬t 硫酸等重大工業(yè)項(xiàng)目。近年，研究區(qū)域處于大力開發(fā)階段，規(guī)劃增設(shè)高鐵等設(shè)施，建成區(qū)內(nèi)正在施工樓盤近20 家。

1.2 數(shù)據(jù)來源

（1）環(huán)境空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)來源于江西省環(huán)境空氣質(zhì)量APP 和九江市空氣質(zhì)量聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測管理平臺數(shù)據(jù)。

（2）污染源數(shù)據(jù)來源于研究區(qū)域大氣污染源排放清單。本清單的編制方法主要是基于環(huán)境保護(hù)部頒布的8 個(gè)技術(shù)指南，排放因子主要參考《指南》中的系數(shù)、美國EPA AP-42 系數(shù)、文獻(xiàn)中的系數(shù)以及《指南》中推薦的依據(jù)土壤揚(yáng)塵進(jìn)行土壤揚(yáng)塵實(shí)驗(yàn)的實(shí)測系數(shù)。通過工信局、住建局、城管局、交通局、公安局、國土資源局等獲得工業(yè)企業(yè)、建筑工地、餐飲、道路、土壤、移動源等基礎(chǔ)信息，對研究區(qū)域23 家施工工地及27 家重點(diǎn)堆場發(fā)放調(diào)查表格獲取活動水平數(shù)據(jù)，并結(jié)合2018 年統(tǒng)計(jì)年鑒以及環(huán)統(tǒng)數(shù)據(jù)，對83 家工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)工藝、廢氣處理工藝、廢氣排放量以及污染物排放濃度、燃料、原材料使用情況進(jìn)行了現(xiàn)場核實(shí)，累計(jì)發(fā)放調(diào)查表格120 余份。

（3）氣象數(shù)據(jù)來源于研究區(qū)域氣象局。

1.3 研究方法

（1）污染源排放量計(jì)算方法

本文利用研究區(qū)域污染源排放清單數(shù)據(jù)，主要對工業(yè)企業(yè)、移動源、揚(yáng)塵源、餐飲源、生物質(zhì)燃燒源等進(jìn)行計(jì)算： 工業(yè)企業(yè)包括工業(yè)鍋爐以及工藝過程源、移動源包括道路移動源（客車、火車、摩托車等）以及非道路移動源（工程機(jī)械及企業(yè)廠內(nèi)機(jī)械）、揚(yáng)塵源包括道路揚(yáng)塵、土壤揚(yáng)塵、施工揚(yáng)塵以及堆場揚(yáng)塵、餐飲源為研究區(qū)域內(nèi)260 家餐飲企業(yè)、生物質(zhì)燃燒源包括工業(yè)生物質(zhì)鍋爐以及生物質(zhì)開放燃燒。通過調(diào)查分析平時(shí)、正常春節(jié)（2018～2019 年春節(jié)）和疫情管控期（2020年1月24日～1月30日春節(jié)期間） 這 3 個(gè)階段各污染源活動情況，對 SO2，NO2，PM2.5，PM10及CO 的相對年排放量進(jìn)行計(jì)算。

（2）污染物來源分析

利用HYSPLIT-4 模型[22]對肺炎疫情期間氣流后向軌跡進(jìn)行分析，選取研究區(qū)域?yàn)楹笙蜍壽E起始點(diǎn)，模式模擬起始高度選為500 m，因?yàn)?00 m 高度的風(fēng)場較能準(zhǔn)確反映邊界層的平均流場特征[23]，對2020年 1月24日～1月30日進(jìn)行模擬，每 24 h 模擬一條后向軌跡，以分析不同地區(qū)、不同路徑的氣流對本區(qū)域空氣質(zhì)量的影響。

2 結(jié)果與討論

2.1 研究區(qū)域空氣質(zhì)量特征

研究區(qū)域整體空氣質(zhì)量較好，年優(yōu)良率可達(dá)87%~90%，首要污染物為 PM2.5，PM2.5污染天數(shù)占比48%，其次為O3，污染天數(shù)占比28%。2019 年研究區(qū)域環(huán)境空氣6 項(xiàng)污染物中，除PM2.5質(zhì)量濃度為42 μg/m3外，其余 5 項(xiàng)均達(dá)國家標(biāo)準(zhǔn)，PM2.5污染較嚴(yán)重情況主要出現(xiàn)在1 月及12 月，濃度總體呈現(xiàn)冬季最高、春秋次之、夏季最低的趨勢。濃度變化趨勢見圖2。

圖2 研究區(qū)域2019 年P(guān)M2.5 月平均濃度變化

2.2 疫情期間與非疫情期間空氣質(zhì)量比較分析

對肺炎疫情期間（1 月24 日～1 月30 日春節(jié)期間） 以及2018，2019 年同期研究區(qū)域的空氣質(zhì)量指數(shù)（AQI）值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，其日變化趨勢見圖3。

圖3 肺炎疫情期間AQI 與2018，2019 年同期對比

由圖3 可知，2020 年肺炎疫情期間，研究區(qū)域AQI 值波動較小，全部天數(shù)均處于優(yōu)良狀況，AQI 在1 月 31 日達(dá)到最高值（94），較 2019 年峰值（200）下降 53%，較 2018 年峰值（147）下降 36%；AQI 平均值為 63，較 2019 年（111）下降 43%，較 2018 年（96）下降50%；優(yōu)良率為100%，比2019 年同期（50%）增加50 個(gè)百分點(diǎn)，比 2018 年同期（75%）增加 25 個(gè)百分點(diǎn)。說明與2018～2019 年同期相比，肺炎疫情期間空氣質(zhì)量較好。

春節(jié)前、疫情期間及歷年春節(jié)6 項(xiàng)主要大氣污染物質(zhì)量濃度見表1。

表1 不同時(shí)段各污染物均值以及變幅 μg·m-3

由表1 可知，與春節(jié)前相比，疫情期間研究區(qū)域NO2下降顯著，為 66%，其次為 PM10和 PM2.5，分別為38%和31%； 與2018～2019 年同期平均值相比，PM2.5，PM10，SO2，NO2，O3_8h和 CO 質(zhì)量濃度均分別下降45%，53%，72%，72%，28%和 2%，其中以 SO2和 NO2降幅最大，其次為PM10和PM2.5，且降幅明顯高于春節(jié)前；與2018～2019 年春節(jié)期間平均值相比，SO2下降最明顯，為 71%，其次為 PM10，PM2.5和 NO2，分別為34%，32%和31%。

2.3 污染源排放特征

根據(jù)研究區(qū)域大氣污染源清單，對研究區(qū)域平時(shí)、正常春節(jié)（2018～2019 年春節(jié)）及疫情期間各污染源排放量進(jìn)行分析。各污染源排放量見圖4。

圖4 各污染源排放量

由圖4 可知，平時(shí)施工揚(yáng)塵和堆場揚(yáng)塵排放量最大，以PM10和PM2.5為主，其次為工業(yè)企業(yè)，以NOx和CO 排放為主；正常春節(jié)期間以工藝過程源和道路移動源排放為主，其中工藝過程源主要排放CO 和PM10，道路移動源主要排放CO 以及NOx，與平時(shí)相比，工業(yè)企業(yè)NOx排放量、揚(yáng)塵源排放量及非道路移動源均顯著減少，下降幅度分別為97.6%，99%，71%；疫情期間，各污染物排放量達(dá)到最低，與正常春節(jié)期間相比，移動源和餐飲源排放量均有明顯下降，分別為61%和100%，但工業(yè)企業(yè)和移動源仍以CO 排放為主。

2.4 疫情期間大氣污染來源分析

由圖4（c）可知，疫情期間研究區(qū)域本地源排放量較大的污染物為CO 和PM10，以工藝過程源排放為主，占本地一次排放量的74%，通過調(diào)查，在此期間研究區(qū)域的一家石灰和石膏制造企業(yè)以及一家銅礦采選企業(yè)仍正常運(yùn)轉(zhuǎn)，其CO 以及PM10排放量分別占工藝過程源各污染物總排放量的54%和37%。其次為移動源以及揚(yáng)塵源，分別占本地一次排放量的17%和9%，移動源中以汽油車排放CO 為主，揚(yáng)塵源中PM10和PM2.5主要來自道路揚(yáng)塵和堆場風(fēng)蝕揚(yáng)塵。

疫情期間，研究區(qū)域PM2.5與PM10質(zhì)量濃度比值為 0.93，PM2.5占比較高。

研究區(qū)域疫情期間、2018～2019 年同期以及2018～2019 年春節(jié)期間氣象條件見圖5。由圖5 可知，肺炎疫情期間，研究區(qū)域平均氣溫為8 ℃，平均相對濕度為74%，平均風(fēng)速為0.43 m/s。氣溫與2018～2019 年相比差異不明顯，而相對濕度較2018～2019年同期較大，風(fēng)速與2018～2019 年相比較小，因此大氣水平擴(kuò)散條件較弱，有利于二次顆粒物的形成以及吸濕增長[24]，易造成PM2.5污染[25]，表明疫情期間氣態(tài)污染物二次轉(zhuǎn)化對研究區(qū)域PM2.5有較大貢獻(xiàn)。

圖5 疫情期間氣象參數(shù)與2018～2019 年對比

研究區(qū)域疫情期間氣流后向軌跡圖以及PM2.5日均質(zhì)量濃度變化見圖6 和圖7。

圖6 疫情期間研究區(qū)域氣流后向軌跡

圖7 疫情期間PM2.5 日均濃度變化

由圖6、圖7 可知，疫情期間對研究區(qū)域造成較明顯影響的氣流主要來自京津冀、山東及武漢等地。1 月 27 日，28 日，PM2.5質(zhì)量濃度逐漸上升達(dá)到一個(gè)較高值，氣流軌跡源自京津冀東北部經(jīng)山東、安徽等到達(dá)研究區(qū)域，由于今年京津冀PM2.5質(zhì)量濃度上升明顯，因此對研究區(qū)域空氣質(zhì)量有不利影響。1 月30日，PM2.5質(zhì)量濃度再次到達(dá)一個(gè)較高值，此日氣流主要來自武漢地區(qū)，氣流傳輸距離較短，攜帶污染物濃度較高。

2.5 管控建議

綜上所述，疫情期間研究區(qū)域工業(yè)源、揚(yáng)塵源、移動源及餐飲源減排幅度增加，NO2及 PM10，PM2.5平均質(zhì)量濃度較歷年有明顯下降。因此，建議研究區(qū)域加大對這4 類源的管控力度，尤其對涉NO2排放的工業(yè)企業(yè)、柴油車輛及非移動柴油機(jī)械、施工揚(yáng)塵以及堆場揚(yáng)塵的管控，可以采取推行工業(yè)企業(yè)低氮改造、升級油品質(zhì)量、加強(qiáng)重型柴油車輛的遠(yuǎn)程在線監(jiān)管、提高工地全面圍擋、出場車輛沖洗、路面硬化等施工水平[26]、提高餐飲行業(yè)油煙治理設(shè)施效率等措施，以減少污染物排放。同時(shí)，研究區(qū)域受污染物傳輸明顯，建議進(jìn)一步明確區(qū)域協(xié)同調(diào)控的區(qū)域范圍及污染物類別，制定區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控制度，加大區(qū)域大氣污染聯(lián)防聯(lián)控力度。

3 結(jié)論

受肺炎疫情影響，研究區(qū)域空氣質(zhì)量較歷年有大幅度改善，其中以 NO2，PM10，PM2.5下降顯著，同時(shí)工業(yè)源、揚(yáng)塵源、移動源以及餐飲源減排量較大。肺炎疫情期間，研究區(qū)域本地一次排放以CO 和PM10為主，而氣象條件易于二次顆粒物的形成，且受到來自武漢、安徽等近距離傳輸及京津冀地區(qū)遠(yuǎn)距離傳輸。建議研究區(qū)域加強(qiáng)對本地污染源的管控，推進(jìn)污染防治設(shè)施升級改造，并進(jìn)一步加強(qiáng)區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控。