胡錚琪，李春波，單化理

（安徽省亳州生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中心，安徽 亳州 236800）

亳州市位于安徽省西北部，地處華北平原南端，居于豫皖兩省交界處。亳州市處在暖溫帶南緣，屬于暖溫帶半濕潤氣候區(qū)，有明顯的過渡性特征[1]，造成冷暖氣團(tuán)交鋒頻繁，天氣多變，年際降水變化大。亳州市歷年平均氣溫為14.9 ℃，平均日照時(shí)長為2 184 h， 平均無霜期為213 d[2]，平均年降水量為831 ㎜，雨水主要集中在6-8月，受季風(fēng)影響，夏季多偏南風(fēng)，冬季多偏北風(fēng)[3]。

近年來，亳州市認(rèn)真貫徹習(xí)近平生態(tài)文明思想，積極落實(shí)大氣、水和土壤污染防治行動(dòng)計(jì)劃[4]。亳州市委托中國環(huán)境科學(xué)研究院等科研單位開展污染源解析工作，并開展空氣質(zhì)量網(wǎng)格化監(jiān)測，整治各類污染企業(yè)、居民散煤，綜合治理“散亂污”、機(jī)動(dòng)車污染、中藥材初加工，深度治理工業(yè)爐窯等，取得一定成效。2020年，亳州市PM2.5年均濃度為47 μg/m3，較2019年同比下降11.6%，較2015年下降18.8%，但大氣環(huán)境評(píng)價(jià)研究也存在一些不足。環(huán)境空氣污染是一個(gè)錯(cuò)綜復(fù)雜的過程，受到諸多因素影響，要想得出準(zhǔn)確的影響因素，比較困難。

目前，我國大氣環(huán)境影響評(píng)價(jià)已初步形成獨(dú)立的管理和技術(shù)體系，為防治大氣環(huán)境污染提供了有效的技術(shù)支持和法律保障。但是，相關(guān)體系和新型污染物研究等方面還需要完善。針對(duì)這一不足，本文選擇天氣研究和預(yù)報(bào)模型（WRF）對(duì)氣象場進(jìn)行模擬，利用三維區(qū)域空氣質(zhì)量模型（CAMx）進(jìn)行分析。

1 數(shù)據(jù)來源與分析方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

亳州市共建設(shè)7 個(gè)大氣環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測點(diǎn)，其中，污水處理廠子站和三國攬勝宮子站屬于國控監(jiān)測點(diǎn)位，其他5 個(gè)屬于市控監(jiān)測點(diǎn)位。OMI 衛(wèi)星資料來源于美國國家航空航天局（NASA）。

1.2 分析方法

環(huán)境監(jiān)測項(xiàng)目為二氧化硫、二氧化氮、可吸入顆粒物、一氧化碳、臭氧和細(xì)顆粒物。按照《亳州市大氣環(huán)境功能區(qū)劃》的劃分要求，空氣環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)采用《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》（GB 3095—2012）中的二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)[5]。

提升樹模型是一種基于集成思想的決策樹模型，屬于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的一種。利用建立好的提升樹模型，確定氣象因素或人為因素后，將所有變量值代入模型，得到標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果。

利用WRF 模型對(duì)氣象場進(jìn)行模擬，通過CAMx 模型對(duì)亳州市大氣污染物濃度進(jìn)行模擬，并通過CAMx 來源解析工具PSAT 對(duì)亳州市PM2.5濃度來源貢獻(xiàn)進(jìn)行解析。模擬過程包括水平/垂直方向的輸送和擴(kuò)散、氣態(tài)污染物和顆粒物大氣化學(xué)轉(zhuǎn)化及干濕沉降等。

CAMx 模型模擬和源解析模擬選取36-12 km 雙層嵌套網(wǎng)格，最外層36 km×36 km 網(wǎng)格包含全中國，內(nèi)層12 km×12 km 網(wǎng)格包含亳州市、安徽省及周邊省市。

2 空氣質(zhì)量總體分析

2020年，亳州市六項(xiàng)常規(guī)污染物PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO 和O3-8 h 平均濃度分別為47 μg/m3、79 μg/m3、7 μg/m3、23 μg/m3、1.1 mg/m3和166 g/m3。其中，PM2.5濃度圓滿完成大氣污染防治年度目標(biāo)及“十三五”規(guī)劃大氣污染防治目標(biāo)（48 μg/m3）；SO2、NO2達(dá)到國家標(biāo)準(zhǔn)。

2.1 空氣質(zhì)量時(shí)間對(duì)比

2.1.1 常規(guī)污染物年際變化

2020年，亳州市空氣質(zhì)量明顯改善。其中，顆粒物PM2.5和PM10分別較2019年同期下降11.3%和4.9%，SO2、NO2、O3-8 h、CO 分別較2019年同期下降10.2%、8.6%、5.7%、16.7%。

2.1.2 優(yōu)良天數(shù)年際變化

2020年，亳州市全年空氣質(zhì)量優(yōu)良天數(shù)共計(jì)256 d，較2019年增加51 d，優(yōu)良率達(dá)到69.9%，較2019年增加13.4 個(gè)百分點(diǎn)。與2018年、2019年相比，2020年未發(fā)生嚴(yán)重污染，中度和重度污染天數(shù)顯著減少。

2.1.3 PM2.5濃度分布年際變化

從亳州市秋冬季變化來看，2020年秋冬季PM2.5濃度為68.6 μg/m3，比2019年同期下降14.9%；分季度來看，2020年第一季度受疫情影響，PM2.5濃度比2019年同期下降16.6%；第四季度，在全面復(fù)工復(fù)產(chǎn)的形勢(shì)下，亳州市PM2.5濃度比2019年同期下降13.1%。

2.2 空氣質(zhì)量空間對(duì)比

2.2.1 亳州市與周邊城市空氣質(zhì)量對(duì)比

2020年，亳州市PM2.5降幅為周邊城市最大，降幅達(dá)11%；亳州市PM2.5濃度僅略低于宿州市，為區(qū)域內(nèi)第二低城市。亳州與周邊城市優(yōu)良天數(shù)比率處于同一水平，優(yōu)良天數(shù)比率上升幅度處于區(qū)域內(nèi)第三，僅低于周口、阜陽。

2.2.2 亳州市三縣一區(qū)空氣質(zhì)量對(duì)比

空間上看，亳州市NO2濃度分布在北部區(qū)域；亳州市O3濃度高值區(qū)分布較為均勻，主要集中在北部和中部區(qū)域；亳州市SO2柱濃度高值區(qū)2018年分布在譙城區(qū)北部，2019年集中在利辛縣南部，2020年分布在譙城區(qū)和渦陽縣交界區(qū)域。

時(shí)間上看，2018-2020年亳州市NO2柱濃度整體呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢(shì)；O3濃度呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢(shì)，2020年O3濃度低于2018年；SO2柱濃度差異不大，但是較2018年下降明顯。

3 氣象條件及人為因素對(duì)空氣質(zhì)量的影響

3.1 亳州市及周邊城市環(huán)境氣象條件對(duì)比

分析風(fēng)速、濕度、降水、氣溫、氣壓和日照時(shí)數(shù)六個(gè)氣象參數(shù)，亳州市及周邊地區(qū)2019-2020年與多年平均（2018-2020年）氣象條件月際變化總體相似。但2020年夏季，受我國南方大范圍強(qiáng)降水影響，亳州及周邊地區(qū)降水量較2019年及多年同期增加明顯。降水量增加使亳州及周邊城市2020年夏季相對(duì)濕度明顯偏高，日照時(shí)數(shù)和氣溫明顯偏低，從而抑制O3等二次污染物的生成。此外，由于降水的清除作用，降水量增加也會(huì)增強(qiáng)對(duì)大氣顆粒物的清除作用。從擴(kuò)散條件來看，2020年7月起，亳州及周邊城市月平均風(fēng)速相較2019年同期偏低，不利于污染物擴(kuò)散。

3.2 氣象因素對(duì)亳州市PM2.5 和O3 污染的影響分析

基于近幾年亳州及周邊氣象和PM2.5日均濃度及O3-8 h 濃度數(shù)據(jù)，分析氣象和排放因素對(duì)PM2.5和O3濃度的影響，并利用提升樹模型開展氣象標(biāo)準(zhǔn)化模擬，分析其對(duì)PM2.5和O3濃度同比變化的綜合貢獻(xiàn)。

日照時(shí)數(shù)在7 h 以下時(shí)，PM2.5濃度隨日照時(shí)數(shù)的變化趨勢(shì)不明顯，超過7 h 后，PM2.5濃度快速下降。亳州市PM2.5濃度隨平均相對(duì)濕度的增加而升高，當(dāng)平均相對(duì)濕度超過65%后，PM2.5濃度趨于平穩(wěn)。當(dāng)日最高氣溫低于8 ℃時(shí)，PM2.5濃度逐漸升高，日最高氣溫超過8 ℃后，PM2.5濃度隨日最高氣溫上升而逐漸降低。當(dāng)平均氣壓低于1 020 hPa 時(shí)，PM2.5濃度逐漸升高，平均氣壓超過1 020 hPa 后，PM2.5濃度隨平均氣壓上升而逐漸降低。亳州市PM2.5濃度隨平均風(fēng)速和累積降水量的變化并不顯著。

據(jù)推測，日照超過7 h，多為夏季晴朗天氣，溫度較高，因此邊界層高度抬升，有利于污染物的垂直擴(kuò)散，PM2.5濃度下降。這與氣溫對(duì)PM2.5濃度的影響一致?？諝鉁囟鹊淖兓彩且饸鈮鹤兓囊粋€(gè)重要原因。冷空氣到來總是伴隨著氣壓的升高；而在暖空氣來臨時(shí)，氣壓常常降低。冬天是冷空氣的世界，夏季則是暖空氣的天地，因此氣壓冬高夏低，即氣壓高，氣溫低，PM2.5濃度相對(duì)較高，氣壓低，氣溫高，PM2.5濃度相對(duì)較低。這再次驗(yàn)證了氣溫對(duì)PM2.5濃度的影響。

隨著日最高氣溫的升高，O3濃度快速上升。日照時(shí)數(shù)小于7.5 h 時(shí)，O3濃度隨日照時(shí)數(shù)緩慢升高，超過7.5 h 后，O3濃度上升較快。

隨著夏季到來，空氣溫度逐漸升高，日照時(shí)間增長，大氣壓降低。隨著日照時(shí)間增加，O3的濃度逐漸升高。這與氣溫對(duì)O3濃度的影響一致。空氣溫度升高總是伴隨著氣壓的降低，這與氣壓低時(shí)O3濃度較高的趨勢(shì)相吻合。因此，推測氣溫是影響PM2.5和O3濃度最主要的氣象因素。

3.3 氣象和人為因素對(duì)PM2.5 和O3 濃度變化的綜合貢獻(xiàn)

從PM2.5模擬結(jié)果來看，人為排放因素對(duì)各城市PM2.5濃度變化的影響較氣象因素更顯著。2018-2020年，人為因素導(dǎo)致各城市PM2.5濃度呈現(xiàn)逐年持續(xù)改善趨勢(shì)。與其他城市相比，2018-2019年亳州市氣象條件均不利，但人為因素導(dǎo)致其PM2.5濃度分別下降了5.5 μg/m3和4.9 μg/m3。2020年，在有利氣象條件和人為減排雙重因素疊加下，亳州、周口、宿州、淮北、阜陽5 市的PM2.5濃度明顯降低，亳州市PM2.5濃度下降5.8 μg/m3，人為因素改善貢獻(xiàn)率為69%。

分析氣象和人為因素對(duì)亳州及周邊城市O3濃度變化的綜合貢獻(xiàn)，2016-2019年人為排放因素對(duì)各城市O3濃度變化的影響顯著，2020年各城市O3濃度改善受氣象因素影響更為明顯。2016-2019年，亳州及周邊城市O3濃度均有較大幅度上升，其中，亳州市O3濃度平均上升最高，為18.2 μg/m3，人為因素平均貢獻(xiàn)率為93%。2018年，亳州市為周邊城市中唯一出現(xiàn)O3濃度下降的城市，其中氣象因素貢獻(xiàn)率為91%。2019年，亳州及周邊城市氣象條件均不利，雖各城市人為排放均有減少，但氣象條件不利影響更為突出，其中亳州和阜陽O3濃度有所反彈，氣象因素貢獻(xiàn)率分別為52%和77%。2020年，亳州及周邊城市氣象條件較2019年顯著改善，加之人為排放減少，區(qū)域整體O3濃度下降，氣象因素對(duì)亳州市O3濃度變化的貢獻(xiàn)率僅次于宿州和淮北，高達(dá)90%。

4 結(jié)論

亳州市及周邊地區(qū)2019-2020年與近幾年平均氣象條件的月際變化總體相似。相對(duì)于氣象因素，人為排放因素對(duì)PM2.5濃度變化的影響顯著，亳州市PM2.5濃度下降的人為因素貢獻(xiàn)率為69%。2016-2019年人為排放因素對(duì)各城市O3濃度變化的影響顯著，2020年各城市O3濃度改善受氣象因素影響更為明顯。