胡葦杭，張 潔，吳柳瑩，強(qiáng)逸凡，馮 哲，黃光球

(西安建筑科技大學(xué)管理學(xué)院 陜西西安710055)

0 引 言

近些年隨著西安經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，西安化石燃料的消耗快速增長(zhǎng)，導(dǎo)致西安空氣質(zhì)量一度十分糟糕。2013 年以來(lái)，西安市貫徹落實(shí)國(guó)務(wù)院《大氣污染防治行動(dòng)計(jì)劃》，并于2018 年出臺(tái)“鐵腕治霾·保衛(wèi)藍(lán)天”三年行動(dòng)方案。2018 年，西安市全年共獲藍(lán)天215 d。2019 年，西安市全年共獲藍(lán)天225 d，退出全國(guó)168 個(gè)重點(diǎn)城市后20 位，藍(lán)天日數(shù)相較于2017 年增長(zhǎng)30%，但是依然面臨著PM2.5污染形勢(shì)嚴(yán)峻和O3污染日益凸顯的雙重壓力。一座城市的大氣污染不僅受當(dāng)?shù)厝藶橐蛩氐挠绊懀醒芯孔C明，PM2.5容易形成輸入性污染，所以對(duì)于關(guān)聯(lián)區(qū)域PM2.5相互擴(kuò)散傳播的研究，有利于大氣污染的聯(lián)防聯(lián)控，讓人們認(rèn)識(shí)到打破行政區(qū)域限制治理大氣污染是未來(lái)的趨勢(shì)，有利于更好地執(zhí)行“一市一策”。

近年來(lái)，大量學(xué)者對(duì)于PM2.5來(lái)源進(jìn)行了研究。孟麗紅[1]采用氣溶膠激光雷達(dá)和HYSPLIT(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory)模式對(duì)2018 年8 月1 日至2 日發(fā)生在天津市夏季的一次重度污染過(guò)程進(jìn)行研究；黃光球等[2]利用HYSPLIT模式與潛在源貢獻(xiàn)函數(shù)模型(PSCF)和濃度加權(quán)軌跡法(CWT)對(duì)西安市全年的PM2.5潛在源分布特征進(jìn)行研究，得出西安市冬季PM2.5和PM10濃度值顯著高于夏季，利用皮爾遜相關(guān)性對(duì)污染物與氣象因素分析，大氣顆粒污染物濃度變化與平均氣溫、降水量、風(fēng)速呈負(fù)相關(guān)；孫婷婷等[3]研究了2018 年春節(jié)期間京津翼地區(qū)的污染全過(guò)程，使用HYSPLIT 模式并結(jié)合氣象條件來(lái)分析整個(gè)外部輸送過(guò)程，確定了集中燃放煙花爆竹對(duì)于環(huán)境的確切影響。陳慕白等[5]、王曉軍等[6]、任嬌等[7]、董德明等[8]分別對(duì)鄭州市、煙臺(tái)市、太原市、長(zhǎng)春市的PM2.5來(lái)源與污染物特征進(jìn)行分析。鑒于針對(duì)西安市重污染天氣的PM2.5來(lái)源的研究較少，本文采用HYSPLIT 模式對(duì)2019 年西安市冬季重污染天氣的污染情況和輸送情況與夏季的污染情況進(jìn)行對(duì)比分析，研究了西安市PM2.5的輸送路徑與潛在來(lái)源。

1 資料與方法

1.1 資料來(lái)源

西安市2019 年的PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2、O3的歷史數(shù)據(jù)均來(lái)自真氣網(wǎng)，后向軌跡天氣數(shù)據(jù)來(lái)自美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心(NCEP)提供的對(duì)應(yīng)時(shí)間段的全球資料同化系統(tǒng)數(shù)據(jù)，氣象要素包括水平與垂直風(fēng)速、溫度、氣壓、相對(duì)濕度、降水等。網(wǎng)址為ftp：//arlftp.arlhq.noaa.gov/pub/ archives。

1.2 后向軌跡模型

本文采用HYSPLIT 模式模型的后向軌跡模擬。該模型用于計(jì)算空氣微團(tuán)軌跡和大氣污染物的擴(kuò)散。該模型假設(shè)污染物在軌跡中每個(gè)質(zhì)點(diǎn)都受風(fēng)力影響，軌跡是質(zhì)點(diǎn)的空間位置對(duì)時(shí)間的積分，每個(gè)質(zhì)點(diǎn)的速度由插值法獲得，下一時(shí)刻質(zhì)點(diǎn)位置則根據(jù)前一時(shí)刻質(zhì)點(diǎn)的平均速度和預(yù)測(cè)質(zhì)點(diǎn)的平均速度的平均值與運(yùn)動(dòng)時(shí)間的乘積獲得，具體公式如下：

其中，P(t)為t 時(shí)刻質(zhì)點(diǎn)的位置，P (t+Δt )為下一時(shí)刻的預(yù)測(cè)位置，v ( P, t )為某一位置、時(shí)間點(diǎn)的風(fēng)速信息。后向軌跡模型主要分析某一地點(diǎn)的高水平污染與另一地點(diǎn)的空氣污染之間的輸送關(guān)系，最終確定西安市與關(guān)聯(lián)區(qū)域的空氣污染輸送關(guān)系。

2 結(jié)果與討論

2.1 污染情況

根據(jù)西安市大氣污染資料，圖1 展示了2019 年各月污染物變化，其中秋冬季為一年中PM10、PM2.5污染物濃度最高的季節(jié)，夏季的主要污染物為O3。

2019 全年空氣質(zhì)量指數(shù) AQI 平均值為99.916 7，PM2.5全年平均值為54.583 3，PM10的全年平均值為94.333 3，O3的全年平均值為99.916 7。全年有4 個(gè)月達(dá)到了輕度污染，1 月份達(dá)到了中度污染，其中13 d 達(dá)到了重度污染。

圖1 2019年西安市各月污染物平均濃度變化特征(μg/m3)Fig.1 Variation characteristics of monthly average concentration of pollutants in Xi’an City in 2019(μg/m3)

2.2 后向軌跡模型與分析

基于表 1 ～4 數(shù)據(jù)并利用 NCEP 的數(shù)據(jù)，HYSPLIT 軟件生成后向軌跡模擬集合，這種多軌跡方案是由于中心軌跡的不確定性，增加HYSPLIT 后向軌跡的可信任度所選擇的方案。

表1 春季污染最嚴(yán)重的一周污染情況(μg/m3)Tab.1 Most polluted week in spring(μg/m3)

表2 夏季污染最嚴(yán)重的一周污染情況(μg/m3)Tab.2 Most polluted week in summer(μg/m3)

如圖2 所示，西安市春季污染最嚴(yán)重一周的污染物與圖3 所示的夏季污染物輸送情況相似，都是主要以長(zhǎng)距離輸送為主，主要由甘肅南部與四川輸入西安。如圖3 所示，西安市夏季污染最嚴(yán)重一周的污染物主要由短距離輸送為主，屬于本地運(yùn)輸，主要由陜西境內(nèi)輸送，由銅川與渭南輸入西安。如圖4 所示，西安市秋季污染物最嚴(yán)重的一周污染物主要由長(zhǎng)距離運(yùn)輸為主，與春季相似，主要的污染物來(lái)自于甘肅南部，其余的污染物主要由陜西境內(nèi)輸送，來(lái)自銅川與渭南。如圖5 所示，西安市冬季污染最嚴(yán)重一周的污染物主要以長(zhǎng)距離輸送為主，主要是從西安的西北部長(zhǎng)距離輸送進(jìn)入西安，次要是從西安的西南部輸送進(jìn)入。

表3 秋季污染最嚴(yán)重的一周污染情況(μg/m3)Tab.3 Most polluted week in autumn(μg/m3)

表4 冬季污染最嚴(yán)重的一周污染情況(μg/m3)Tab.4 Most polluted week in winter(μg/m3)

圖2 春季后向軌跡模擬Fig.2 Simulation of backward trajectory in spring

圖3 夏季后向軌跡模擬Fig.3 Simulation of backward trajectory in summer

圖4 秋季后向軌跡模擬Fig.4 Simulation of backward trajectory in autumn

圖5 冬季后向軌跡模擬Fig.5 Simulation of backward trajectory in winter

3 結(jié) 論

在貫徹落實(shí)“鐵腕治霾·保衛(wèi)藍(lán)天”行動(dòng)方針的同時(shí)，也要清楚地認(rèn)識(shí)到，西安的大氣污染不只是源于自身，還與外部輸送有很大的關(guān)系。在治理大氣污染時(shí)既要抓住主要矛盾——PM2.5的治理，還要防范夏季O3污染物的起勢(shì)。因此，要加強(qiáng)大氣污染的聯(lián)防聯(lián)控，加強(qiáng)關(guān)聯(lián)區(qū)域大氣污染治理的聯(lián)系，打破行政區(qū)域限制。在緊抓本省大氣污染治理的前提下，與關(guān)聯(lián)區(qū)域積極合作溝通，共同做好關(guān)聯(lián)區(qū)域的大氣污染防治，最終將西安市建設(shè)成生態(tài)環(huán)境新城市。