齊海青,郭一令,邵文歆,薛 梅,張宜升
(青島理工大學 環(huán)境與市政工程學院,青島266525)
2020年春節(jié)前后,為遏制冠狀病毒(COVID-19)傳播,政府迅速啟動公共衛(wèi)生事件一級響應(yīng)[1],采取了封城、延長春節(jié)假期(由2020年1月24日至30日延長至2月10日)、延期復工、強制隔離等緊急措施。嚴控期采取的措施,使流動性、能源需求和工業(yè)產(chǎn)出等遠低于同期平均水平,從而減少了主要空氣污染物的排放,但是我國部分地區(qū)仍然發(fā)生了嚴重的霧霾[2]。LE等[3]發(fā)現(xiàn)管控期間北方地區(qū)顆粒物濃度依然較高,主要由于相對濕度高、風速小再加上冬季臭氧的氧化作用,促進了二次氣溶膠的生成,導致霧霾的形成;CHANG等[4]分別對2019和2020年上海春節(jié)前、春節(jié)期間以及春節(jié)后進行了全面和連續(xù)的氣溶膠化學和物理測量,發(fā)現(xiàn)長距離運輸和大氣化學的協(xié)同作用導致了NOx向顆粒硝酸鹽的有效轉(zhuǎn)化,這是春節(jié)期間上海霧霾形成的關(guān)鍵;LI等[5]發(fā)現(xiàn)長三角地區(qū)即使在封鎖期間,PM2.5日平均濃度在15~79 μg/m3,背景污染和殘留污染仍然較高,PM2.5殘留污染主要來自工業(yè)源(32.2%~61.1%)、北方遠距離運輸(14.0%~28.6%)、居住源(2.1%~28.5%)、移動源(3.9%~8.1%)和揚塵源(2.6%~7.7%)。
基于2020年1月25日—2月10日與2017—2019年同期污染物監(jiān)測資料,對萊西市停工停產(chǎn)期間PM2.5,PM10,PM2.5/PM10變化特征對比分析,利用后向軌跡聚類及潛在源分析法、濃度權(quán)重分析法對停工停產(chǎn)期間的一次重污染天氣過程的大氣顆粒物輸送途徑及潛在源區(qū)分布特征進行分析,旨在了解萊西市停工停產(chǎn)期間顆粒物濃度水平,為相鄰城市之間的大氣污染聯(lián)防聯(lián)控提供數(shù)據(jù)支撐。
大氣顆粒物濃度數(shù)據(jù)采用萊西市環(huán)境監(jiān)測站PM2.5和PM10小時及日均質(zhì)量濃度數(shù)據(jù),后向軌跡模式使用的氣象資料來源于美國國家環(huán)境預(yù)報中心(NCEP)的2020年全球資料同化系統(tǒng)(GDAS)數(shù)據(jù)。
本文使用WANG等[6]開發(fā)的基于地理信息系統(tǒng)(GIS)的軟件TrajStat(HYSPLIT模型內(nèi)嵌于該軟件),將萊西市(120.52 E,36.89 N)作為模擬受點,軌跡高度為500 m,計算研究期間每天0:00,6:00,12:00,18:00到達萊西市的72 h[7-8]后向氣流軌跡,并選擇Angle distance算法[9]進行聚類。
潛在源貢獻因子分析法(PSCF)是指將軌跡所在區(qū)域網(wǎng)格化,經(jīng)過網(wǎng)格ij的污染軌跡數(shù)mij與經(jīng)過該網(wǎng)格的所有軌跡數(shù)nij之比[10]。PSCF是個概率值,受nij影響較大,為降低其影響引入了權(quán)重函數(shù)Wij[11]計算加權(quán)潛在源分析(WPSCF)。為進一步確定不同氣流軌跡的污染程度,引用濃度權(quán)重軌跡分析法(CWT)[12-13]和權(quán)重函數(shù)Wij計算加權(quán)權(quán)重濃度軌跡分析(WCWT)。
為探究萊西市停工停產(chǎn)期間大氣顆粒物PM2.5和PM10的濃度水平,選取2020年1月25日—2月10日與2017—2019年同期PM2.5和PM10質(zhì)量濃度進行分析。如圖1所示,萊西市2017—2020年同一時期(1月25日—2月10日)PM2.5和PM10濃度值波動變化較大,其中PM2.5和PM10濃度均為2018年最低,分別為52.5,72.5 μg/m3;PM2.5濃度在2017年最高,為69.5 μg/m3,PM10濃度在2019年最高,為99.1 μg/m3。2020年萊西市停工時段PM2.5濃度與2017年相比,降低了9.7%,與2018,2019年相比分別升高了16.8%,15.2%;PM10濃度與2017,2019年相比,分別降低了13.0%,20.1%,比2018年升高了12.1%。與整個冬季相比,發(fā)現(xiàn)管控期間PM2.5和PM10分別降低了7.9%,12.9%,可見嚴格的管控措施使得PM2.5和PM10有所改善。
2017—2020年同一時期(1月25日—2月10日)PM2.5/PM10比值差異較大,2019年最低,為0.54;2020年最高,為0.76,說明嚴控期間細顆粒物污染較為嚴重。采取居家隔離、非必要的行業(yè)關(guān)停、交通限制等措施限制了社會生產(chǎn)活動,但一些必要的民生工業(yè)比如供暖、供電、生活垃圾焚燒等均正常運轉(zhuǎn),再加上冬季特殊的氣象條件、遠距離傳輸?shù)葘е峦9ね.a(chǎn)期間細顆粒物濃度有所上升[14]。
為了解停工停產(chǎn)期間大氣顆粒物PM2.5和PM10的24 h逐時變化,對2020年1月25日—2月10日與2017—2019年同期PM2.5和PM10逐時濃度進行分析。如圖2所示,2017—2019年萊西市PM2.5和PM10小時濃度變化曲線呈“雙峰”分布,PM2.5和PM10的逐時濃度較高的時段在早晚交通高峰(7:00—10:00,19:00—22:00);2020年停工停產(chǎn)期間萊西市PM2.5和PM10小時濃度變化曲線呈“單峰”分布,高峰出現(xiàn)在7:00—11:00,午后濃度下降,在16:00左右出現(xiàn)谷值。2020年1月25日—2月10日與前三年同期相比,PM2.5/PM10比值明顯較高,說明細顆粒物貢獻較大,可能與污染物長距離輸送和大氣化學的協(xié)同作用有緊密關(guān)系[4],其中大氣化學的協(xié)同作用是指大氣中各種有機物(如VOCs,SO2,NOx等)和無機化合物通過光化學氧化以及多相反應(yīng)形成氣溶膠、硫酸鹽和硝酸鹽等成分,再加上不利的氣象條件(低邊界層、低風速和高相對濕度等)的影響,促進了顆粒物的增長。
萊西市停工停產(chǎn)期間于2020年2月8日—2月10日連續(xù)3天出現(xiàn)重度污染天氣過程,利用后向軌跡聚類、潛在源貢獻因子法(PSCF)和濃度軌跡加權(quán)法(CWT)分析了這次連續(xù)重污染過程的氣團軌跡及潛在源區(qū)分布。采用總空間方差法[15]選取的最佳聚類數(shù)目為5條,其聚類統(tǒng)計結(jié)果見表1。
表1 2020年2月8日—2月10日重污染天氣過程氣流軌跡統(tǒng)計結(jié)果
由表1可以看出,軌跡①③⑤均為來自蒙古國的西北氣流,其中途徑內(nèi)蒙古中部、山西東北部、河北南部、山東北部的軌跡③在所有軌跡中占比最高,達30.56%,該軌跡對應(yīng)的PM2.5和PM10濃度也最高,分別為185.23,209.41 μg/m3。其次為占比29.17%的途徑內(nèi)蒙古中部、北京東北部、渤海、山東東部的軌跡①,對應(yīng)的PM2.5和PM10濃度分別為121.76,139.43 μg/m3。軌跡⑤途徑內(nèi)蒙古西部、陜西北部、山西東北部、河北南部、山東北部到達萊西,該軌跡對應(yīng)的PM2.5和PM10濃度分別為102.14,127.00 μg/m3。來自河南北部途徑山東中部軌跡②路徑較短,對應(yīng)的PM2.5和PM10濃度較高,分別為117.63,135.25 μg/m3。來自寧夏北部、陜西中部、河南南部、安徽北部、江蘇西北部、山東南部的軌跡④對應(yīng)PM2.5和PM10濃度最低,分別為89.14,104.14 μg/m3。
因此,氣流軌跡主要來自于西北方向,其次為路徑較短、在所有氣流軌跡中占比較小的西南方向氣流,這兩種氣流軌跡對應(yīng)的PM2.5和PM10濃度均較高。表明萊西市在西北方向(山東北部、河北)和西南方向(山東西南部、安徽北部)各有一個PM2.5和PM10污染物氣流輸送通道。各條軌跡PM2.5/PM10比值均在0.80~0.88之間,說明細顆粒物污染比較嚴重。
將TrajStat計算的氣流軌跡區(qū)域以0.5°×0.5°網(wǎng)格化,PM2.5和PM10污染軌跡閾值分別設(shè)為75,150 μg/m3,WPSCF值超過0.6時,定義為主要潛在源區(qū)。如表2所示,本次PM2.5和PM10污染潛在源區(qū)分布范圍非常相似,PSCF高值區(qū)域主要位于萊西及周邊地區(qū)、山東北部、河北南部、山東東南部、山東西南部、河南中南部等,其WPSCF值均超過0.6。潛在源區(qū)WCWT值超過100 μg/m3時,定義為污染源主要潛在源區(qū),對PM2.5和PM10濃度貢獻越大。由表2可以看出,PM2.5和PM10濃度權(quán)重分布范圍也十分相似,WCWT高值區(qū)域主要位于萊西及周邊地區(qū)、河北南部、山東北部和西部、山東與河南交界處。這些區(qū)域WCWT值在100 μg/m3以上,均為強潛在源區(qū),說明對萊西市污染物貢獻明顯。
表2 2020年2月8日—2月10日重污染天氣過程潛在源統(tǒng)計結(jié)果
將PSCF與CWT對比發(fā)現(xiàn),兩者總體分布相似,但高值區(qū)略有不同,CWT分布更加廣泛。WPSCF高值和WCWT高值所在的區(qū)域與上述軌跡聚類路徑比較吻合。整體上來看,萊西市停工停產(chǎn)期間重污染天氣過程PM2.5和PM10主要來源于萊西及周邊地區(qū)、河北南部、山東北部和西部,由于氣流軌跡不同,山東東南部、河南中部也有一定的貢獻,是由本地及周邊地區(qū)污染物的累積和外源輸送共同造成,其中外來源貢獻較高,潛在區(qū)分布廣、強度大且來源復雜,導致污染持續(xù)時間長。
1) 萊西市PM2.5和PM10濃度在2020年1月25日—2月10日停工停產(chǎn)期間與2017—2019年同期比較,2020年比2017年降低了9.7%,與2018,2019年相比分別升高了16.8%,15.2%;PM10濃度與2017,2019年相比,分別降低了13.0%,20.1%,比2018年升高了12.1%。與整個冬季進行比較,發(fā)現(xiàn)停工停產(chǎn)期間PM2.5和PM10分別降低了7.9%,12.9%,可見嚴格的管控措施使得PM2.5和PM10有所改善。PM2.5/PM10比值在2019年最低,為0.54;2020年最高,為0.76,說明停工停產(chǎn)期間細顆粒物污染較為嚴重。
2) 氣流軌跡主要來自于西北方向,其次為路徑較短、在所有氣流軌跡中占比較小的西南方向氣流,這兩種氣流軌跡對應(yīng)的PM2.5和PM10濃度均較高。表明萊西市在西北方向(山東北部、河北)和西南方向(山東西南部、安徽北部)各有一個PM2.5和PM10污染物氣流輸送通道。各條軌跡PM2.5/PM10比值均在0.80~0.88,說明細顆粒物污染比較嚴重。
3) CWT與PSCF分析結(jié)果總體分布相似,WPSCF高值和WCWT高值所在的區(qū)域與軌跡聚類路徑比較吻合。整體上來看,萊西市停工停產(chǎn)期間重污染天氣過程PM2.5和PM10主要來源于萊西及周邊地區(qū)、河北南部、山東北部和西部,由于氣流軌跡不同,山東東南部、河南中部也有一定的貢獻。