馮 琨,苑魁魁,李王鋒,彭 林,邱雄輝 (.太原理工大學環(huán)境科學與工程學院,山西 太原 030024；2.北京清控人居環(huán)境研究院,北京 00084；3.清華大學環(huán)境學院,北京 00084；4.中國環(huán)境科學研究院,北京 0002)

長江三角洲地區(qū)是典型的城市群區(qū)域,區(qū)域大氣復合型污染特征日益突出[1-2].研究表明[3],長江三角洲16個城市中,三分之一的城市SO2、NO2和PM10受區(qū)域傳輸貢獻率在 40%以上,其中舟山群島是受區(qū)域污染影響最為嚴重的城市,冬季氣體污染物外來影響的總比例可高達92%. 2006年以來,舟山每年酸雨出現(xiàn)頻率均在95%以上,也因此被列入國家級酸雨控制區(qū)[4].

目前,我國對區(qū)域性污染的研究多集中在京津冀[5]、長江三角洲[6-8]和珠江三角洲[9-14]地區(qū)的大陸型城市,對海島型城市受區(qū)域傳輸影響的研究相對較少.與大陸型城市相比,海島型城市在污染成因上有幾點不同.第一、污染物排放量小,易受大陸排放污染物傳輸影響,且污染傳輸貢獻率高[15-18].第二、與大陸型城市易在靜風時出現(xiàn)高污染天氣不同[19],海島型城市易在高頻率強風作用下形成重污染天氣[20-22].舟山作為典型的海島型城市,大氣污染物年際排放量在低水平上呈無規(guī)則波動,酸雨的高頻率出現(xiàn)主要與區(qū)域大氣環(huán)流導致的酸性氣體污染物輸入有關[23].

本文以浙江舟山為例,選取舟山市和周邊15個城市中重點大氣污染源數(shù)據(jù)[24],從中尺度氣象模型 MM5提取氣象場數(shù)據(jù),進行氣象場分析;在此基礎上,耦合空氣質(zhì)量模式 CALPUFF[25]計算SO2和 NO2的濃度分布,并進行空間分布及趨勢的驗證;定量測算區(qū)域傳輸對舟山市大氣環(huán)境的貢獻,為改善舟山大氣環(huán)境、控制周邊源影響及區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控政策提供數(shù)據(jù)依據(jù).

1 研究方法

1.1 研究區(qū)域及時間選取

研究區(qū)域設置為內(nèi)外 2層以便同時模擬長江三角洲區(qū)域傳輸作用和舟山海島范圍內(nèi)污染物濃度的空間分布:外層(圖1研究區(qū)域1#)包括長江三角洲區(qū)域的浙江省、上海市和蘇南地區(qū),即上海、南通、常州、無錫、蘇州和浙江省的 11個城市;內(nèi)層(圖1研究區(qū)域2#)包括舟山市主要島嶼.

研究模擬時段選擇2011年1、4、7、10月的三維逐時氣象場數(shù)據(jù)作為污染傳輸動力場,重點分析出現(xiàn)持續(xù)性高污染天氣的冬季和空氣質(zhì)量較好的夏季(1月和7月)在不同季風主導作用下區(qū)域傳輸對舟山群島污染物分布的影響,以及舟山市高污染日的形成原因.

圖1 長江三角洲與舟山市模擬計算區(qū)域Fig.1 The grid domains for simulation of Yangtze River Delta and Zhoushan

1.2 污染排放數(shù)據(jù)

表1 長江三角洲主要大氣污染物排放量Table 1 Emission amount of primary pollutants in Yangtze River Delta

圖2 長江三角洲區(qū)域城市SO2排放量Fig.2 Spatial distribution of SO2 emissions in the Yangtze River Delta

模擬區(qū)域內(nèi)污染源數(shù)據(jù)以2011年環(huán)境統(tǒng)計數(shù)據(jù)為基礎,考慮距離舟山市300km范圍內(nèi)各市污染物排放量,收集各省市“十二五規(guī)劃”、“環(huán)境質(zhì)量公告”以及國家相關政策法規(guī)文件完成[26].圖 2以 SO2為例給出了模擬區(qū)域排放量空間分布情況.2011年長江三角洲各省市年排放量如表1:江蘇省SO2和NOx排放量均為百萬t以上;上海市排放總量相對較小,但單位面積排放強度大,且距離舟山較近,約 150km;浙江省各市中,寧波市的大氣污染物排放量居首,相距舟山 50km;舟山市主要工業(yè)源分布于本島沿海區(qū)域,SO2和 NOx排放總量分別為1.63萬t和1.98萬t,占長江三角洲區(qū)域總排放量的0.8%和0.7%.

舟山市污染源以累計 2種污染物質(zhì)占全市總排放量85%的68家工業(yè)企業(yè)作為點源(圖1),輸入?yún)?shù)包括地理坐標、煙囪高度和直徑、煙氣排放速率和溫度等信息,其余部分的工業(yè)源、生活源和機動車源按照城市用地類型和人口空間分布分配到模擬區(qū)域各網(wǎng)格面源上,面源排放高度設定為30m.對于長江三角洲區(qū)域其他城市,模擬時將重點火電和鋼鐵企業(yè)作為點源,其余部分按照建成區(qū)和人口分布作為面源,面源排放高度按照一般工業(yè)企業(yè)排放高度設置為60m.

1.3 氣象場設置

模擬區(qū)域背景氣象場數(shù)據(jù)來自美國 NCAR/Penn State第5代有限區(qū)域中尺度模式MM5[27]模擬結(jié)果.該模式基于美國 NCEP 1°×1°再分析資料(6h間隔),采用非靜力平衡動力框架,3重嵌套模擬,垂直方向采用σ地形追隨坐標系,取23層.研究以舟山市(30.0°N,122.2°E)作為區(qū)域中心,3 層網(wǎng)格的分辨率分別為 81,27,9km,最內(nèi)層以長江三角洲城市群為主,南北、東西向均取82個格點.

長江三角洲(圖 1研究區(qū)域 1#)和舟山群島(圖 1研究區(qū)域 2#)模擬區(qū)域內(nèi)氣象場由CALMET[28]根據(jù) MM5最內(nèi)層網(wǎng)格數(shù)據(jù)差值計算得到. CALMET采用蘭伯特投影,舟山市(30.0°N, 122.2°E)作為模擬區(qū)域中心[29]不變,長江三角洲區(qū)域模擬范圍501km×501km,網(wǎng)格分辨率為 3km;舟山群島模擬范圍 100km×150km,網(wǎng)格分辨率1km;垂直方向不等距由地面至3000m高度分為10層.

2 結(jié)果與討論

2.1 氣象場分析

徐祥德等[30]研究認為,一般城市建筑群上空320m為大尺度遠距離輸送,即大氣污染周邊源影響顯著區(qū)[31],城市近地層則為大氣污染近郊輸送影響區(qū).電廠煙囪高度多為 240m 左右,考慮煙氣抬升后其排放高度約為煙囪高度的 2倍,因此選取500m作為長江三角洲及舟山群島工業(yè)排放污染物的主要輸送層進行分析[32].冬季,長江三角洲盛行西北風,氣團自西北方向貫穿江蘇、上海到達舟山,并最終流向浙江東南部沿海,舟山群島空氣質(zhì)量主要受西北方向污染物排放強度較高的上海、江蘇傳輸影響;夏季,長江三角洲主要受到東南和西南季風影響,干潔的海洋性空氣使舟山市空氣質(zhì)量較好[33];春、秋兩季舟山市分別受偏西氣流和東北氣流控制,上風向區(qū)域污染物排放強度相對較低(圖 2),分析數(shù)據(jù)[4]顯示,春、秋環(huán)境空氣質(zhì)量介于冬、夏之間,因此不再做重點分析.

2.2 模擬驗證

選擇舟山市臨城、定海區(qū)、普陀區(qū)、普陀山、岱山縣、嵊泗島,6個監(jiān)測站點的監(jiān)測數(shù)據(jù)用于模型驗證(圖1).其中,臨城、定海區(qū)和普陀區(qū)位于舟山本島,可反映城市空氣質(zhì)量狀況;嵊泗縣站點位于本島西北方,無本地排放源,可作為背景監(jiān)測點.

2.2.1 空間分布驗證 2011年舟山市各監(jiān)測點SO2年均濃度模擬值與監(jiān)測值相比(圖4),各監(jiān)測點位模擬值空間分布與監(jiān)測值有較好的一致性,除嵊泗站點外,濃度分布為定海區(qū)＞岱山縣＞臨城＞普陀區(qū)＞普陀山;整體來看,各監(jiān)測點位SO2模擬值低于監(jiān)測值,其中嵊泗島相對誤差最大為74.7%,其余相對誤差在35.7%～54.5%范圍內(nèi).

各監(jiān)測點NO2模擬值與監(jiān)測值較為吻合(圖4),除普陀區(qū)站點外,其余相對誤差在 0.89%～20.59%之間.普陀區(qū)站點模擬值與監(jiān)測值誤差較大,相對誤差為45.89%.

綜合來講,模擬值能夠較好的反映 SO2和NO2在不同監(jiān)測點的分布變化,但總體小于相應監(jiān)測值,引起這種差異的原因主要是由于模擬結(jié)果為 1km×1km 的網(wǎng)格平均值[34],使得模式本身分辨率對計算結(jié)果造成影響,而監(jiān)測站站點結(jié)果存在其他污染源貢獻,受城市無組織排放影響較大,例如普陀區(qū)港口較多、船舶量大,海洋交通源排放量相對較大而無法估算[35-36].

2.2.2 相關性趨勢關系驗證 以2011年1月和7月臨城監(jiān)測點SO2、NO2日均濃度為例,作模擬值與監(jiān)測值時間序列可見:冬、夏兩季污染物模擬值與監(jiān)測值變化趨勢基本相近,相關系數(shù)在0.40～0.55之間.

圖3 長江三角洲區(qū)域500m高空月均風場Fig.3 Monthly mean wind field at height above 500m in the Yangtze River Delta

圖4 舟山市各監(jiān)測站監(jiān)測與模擬年均值Fig.4 Annual average values between simulation and observation of monitoring sites in Zhoushan

從圖 5中可見,由于冬季受西北方大陸上空氣流影響,污染物濃度平均值明顯高于夏季,且峰值數(shù)較多;在西北風和偏西風較弱時段(1月13～22日)模擬值和監(jiān)測值均較小.模型模擬出NO2在1月4日、9日、12日、24日以及7月3日有明顯峰值,均與監(jiān)測值出現(xiàn)峰值時段相吻合;SO2在 1月 4～8日、22～26日以及 7月 20 ～24日有明顯峰值.整體來看,模擬結(jié)果略小于監(jiān)測值,這可能是因為污染物存在更遠距離的傳輸作用和舟山本地存在無組織排放有關.7月 NO2濃度模擬值與監(jiān)測值吻合度較低,但模型仍能模擬出大體的起伏變化.模擬結(jié)果能夠基本重現(xiàn)峰值出現(xiàn)的時間和季節(jié)性變化,峰值數(shù)匹配度平均達82%.

圖5 臨城監(jiān)測點冬夏兩季污染物模擬與監(jiān)測日均值對比Fig.5 Daily average values between simulation and observation of Lincheng monitoring site in Zhoushan

圖6 監(jiān)測站模擬值與監(jiān)測值日均濃度的2倍誤差Fig.6 Monitoring sites' double bias map between simulation and observation

圖6為2011年1月、7月SO2、NO2模擬與監(jiān)測的2倍誤差.總體來看,數(shù)據(jù)在監(jiān)測值高值區(qū)2倍誤差線內(nèi)占比較高,在監(jiān)測值低值區(qū) 2倍誤差線內(nèi)占比較低,可見模擬可以準確擬合空氣質(zhì)量較差時的監(jiān)測結(jié)果.

2.3 濃度場分析

2.3.1 年均濃度分析 綜合分析SO2與NO2年均值模擬濃度分布結(jié)果,模擬區(qū)域出現(xiàn)較明顯的污染物傳輸帶(圖 7):靠近大陸的舟山本島定海區(qū)、臨城、普陀區(qū)3個監(jiān)測點污染物濃度值較高,遠離大陸的嵊泗縣、普陀山濃度值較低,這也與各監(jiān)測站點監(jiān)測結(jié)果吻合.舟山群島污染物濃度空間分布呈由陸至海逐漸降低的態(tài)勢,明顯受大陸性氣團攜帶污染物影響;北部嵊泗縣無工業(yè)企業(yè)污染源排放,其污染物濃度與長江三角洲地區(qū)污染性氣體的遠程傳輸有密切聯(lián)系.

圖7 舟山市污染物年均濃度分布(μg/m3)Fig.7 The distribution of annual average concentration in Zhoushan (μg/m3)

表2 1月和7月各區(qū)域排放污染物對舟山監(jiān)測站點濃度的相對貢獻(%)Table 2 Relative concentration contribution rate of different emission sources to every monitoring sites in Zhoushan in Jan. and Jul.(%)

2.3.2 月均濃度分析 利用CALPUFF模式分別 模擬區(qū)域與本地污染物對舟山各監(jiān)測點的貢獻率如表2所示.由模擬結(jié)果可知,冬季上海對舟山貢獻率最高,其中 SO2在 71%～79%之間,NO2在 72%～83%之間;普陀山受區(qū)域傳輸影響最為嚴重,SO2和NO2區(qū)域傳輸貢獻率為 98.51%和 99.88%.夏季浙江省對舟山貢獻率最高,其中 SO2在 52%～63%之間,NO2在 49%～55%之間;嵊泗縣受區(qū)域傳輸影響最為嚴重,SO2和NO2區(qū)域傳輸貢獻率為96.36%和99.26%.這與程真等[3]的研究趨勢一致,冬季舟山SO2和 NO2受外來貢獻顯著,分別達 92%和 82%,且以上海和蘇州外來貢獻比例最大;夏季舟山市SO2和NO2受外來貢獻率分別達66%和46%,且以寧波地區(qū)貢獻最大,但結(jié)果在數(shù)值上略有差異.

模擬結(jié)果顯示,冬夏兩季SO2、NO2濃度空間分布特征相近(圖8).

圖8 2011年冬夏兩季NO2區(qū)域與本地貢獻濃度分布(μg/m3)Fig.8 Spatial distribution of local and long-rang transport contributions to monthly average NO2 concentration in Jan.and Jul. (μg/m3)

區(qū)域傳輸對各季的貢獻均非常明顯,冬、夏兩季舟山分別受到上海和浙江地區(qū)高濃度污染傳輸帶控制,其區(qū)域傳輸污染物對舟山海島污染物空間分布起決定性作用,且大體分布相近;由于冬季以偏北風為主,受上海及大陸污染物排放影響,舟山污染物濃度整體較高;夏季以偏南氣流為主,部分受浙江方向氣流影響,污染物濃度整體偏低.

2.3.3 高污染日形成分析 根據(jù)舟山市氣象局監(jiān)測結(jié)果[37],冬季舟山群島受西北氣流覆蓋時污染物濃度較高.由于SO2濃度分布與NO2大體相同,研究以NO2為例,選取日均濃度出現(xiàn)峰值前典型時段(2011年1月3日0:00至2011年1月4日0:00),分析舟山市污染物濃度分布在特定氣象條件下受區(qū)域傳輸影響的過程.

圖 9 2011 年 1 月 3～4 日 NO2逐時濃度(μg/m3)Fig.9 Spatial distribution of hourly NO2 concentration from 3 Jan. 2011 to 4 Jan. 2011 (μg/m3)

由圖9可見,典型時段內(nèi)受區(qū)域風場影響,舟山群島地面NO2濃度逐漸增高達到峰值.3日0時,在北風作用下,長江三角洲北部排放的高濃度污染物氣團影響舟山西側(cè)寧波一帶;3日8時,隨風向轉(zhuǎn)為西北風,污染帶由寧波東移,對舟山影響范圍逐漸增大;3日16時,西北風平均風速達7.3m/s,舟山本島被西北方污染物高濃度傳輸帶控制;至4日0時,在持續(xù)性西北風作用下,本島區(qū)域內(nèi)污染物濃度不斷升高達到峰值,各監(jiān)測點小時濃度在122～194μg/m3,此時區(qū)域傳輸對本島監(jiān)測點的貢獻率在98%以上.此后3d內(nèi),舟山NNE風頻高達80%,平均風速為7.1m/s,極有利于污染物的長距離傳輸,導致舟山群島經(jīng)歷持續(xù) 3d的重污染天氣.這種極端不利氣象條件下高濃度酸性污染物的持續(xù)輸入也為酸性降水的發(fā)生提供了必要條件[38].

由于舟山夏季受到偏南方向氣流影響,海洋性空氣凈化作用致其污染物濃度較低,從文章圖5中 7月監(jiān)測結(jié)果看出,夏季舟山市監(jiān)測數(shù)據(jù)無超標現(xiàn)象,未出現(xiàn)持續(xù)性高污染天氣;同時,從夏季逐時氣象場來看,其風速較低、風向變化頻繁,導致持續(xù)性污染所需的氣象條件發(fā)生概率小,在短時間段內(nèi)區(qū)域傳輸影響的動態(tài)變化不及冬季明顯可見,考慮到與文章題目中“遠程傳輸”、“污染”相匹配,因此不在文中做相應的夏季個例分析.

3 結(jié)論與建議

3.1 結(jié)論

舟山市空氣質(zhì)量主要受區(qū)域傳輸影響,本地排放源對SO2貢獻率在10%左右,對NO2的貢獻率不足 5%.冬季,長江三角洲區(qū)域以偏北風為主,受上海及大陸地區(qū)傳輸?shù)母邼舛任廴疚镉绊?舟山群島大氣污染物濃度整體較高,其中上海對舟山貢獻率最大,各監(jiān)測點SO2、NO2受其影響總比例在71%～79%和72%～83%之間;夏季,以偏南氣流為主,受部分浙江方向氣流影響,污染物濃度較冬季偏低,其中浙江省對舟山貢獻率最高,各監(jiān)測點 SO2、NO2受其影響總比例在 52%～63%和49%～55%之間.

與傳統(tǒng)大陸型城市易在靜風或擴散能力較差時出現(xiàn)重污染天氣不同,舟山群島在高頻率、高風速的持續(xù)性西北風和偏北風作用下,易受上海和蘇南城市污染物質(zhì)傳輸影響,形成重污染天氣,各監(jiān)測點NO2小時濃度最大為122～194μg/m3,此時區(qū)域傳輸對舟山本島各監(jiān)測點的貢獻率均在98%以上.

3.2 建議

受地理位置和氣象條件影響,舟山群島大氣環(huán)境受區(qū)域傳輸影響嚴重,單純對舟山排放源進行控制以改善環(huán)境質(zhì)量的方法已不適用,特別是在應對重污染天氣時,舟山市應與浙江、上海和蘇南等地協(xié)同開展區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控工作.

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