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        寧波北侖港區(qū)空氣質(zhì)量特征及污染空氣成因分析

        2020-07-02 05:00:12俞科愛董群陳從夷朱佳敏陳磊
        浙江氣象 2020年2期
        關(guān)鍵詞:污染空氣北侖區(qū)能見度

        俞科愛 董群 陳從夷 朱佳敏 陳磊

        (1.寧波市北侖區(qū)氣象局,浙江 寧波 315826;2.民航寧波空管站氣象臺(tái),浙江 寧波 315000;3.慈溪市氣象局,浙江 寧波 315300)

        0 引 言

        經(jīng)濟(jì)發(fā)展、地形地貌、氣候條件對(duì)城市空氣質(zhì)量產(chǎn)生影響[1-3]。隨著長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展和城市化進(jìn)程的逐步加快,大氣環(huán)境污染已成為突出的環(huán)境問題,最明顯表現(xiàn)為城市能見度變差、霾日明顯增多、且程度加重、范圍擴(kuò)大[4-5],治氣已經(jīng)成為事關(guān)國(guó)計(jì)民生、事關(guān)可持續(xù)發(fā)展的突出問題之一。寧波北侖港位于長(zhǎng)三角地區(qū)最東端,經(jīng)過30多年的開發(fā)建設(shè),已成為能接卸化工、煤炭、鐵礦石、原油、集裝箱等17類近百個(gè)品種的國(guó)際樞紐綜合現(xiàn)代化深水大港,與世界100多個(gè)國(guó)家和地區(qū)的600多個(gè)港口有密切貿(mào)易往來,是全國(guó)擁有大型和特大型深水泊位最多的港口,2018年港域貨物吞吐量達(dá)5.8億 t。發(fā)達(dá)的港口物流、船舶運(yùn)輸、臨港企業(yè),使得空氣污染成因較為復(fù)雜。

        風(fēng)、湍流是決定污染物在大氣中稀釋擴(kuò)散的最直接最本質(zhì)的因素。風(fēng)速越大,湍流越強(qiáng),污染物擴(kuò)散速度越快,污染物濃度越低;大氣穩(wěn)定度影響大氣污染物的擴(kuò)散能力。與大氣污染關(guān)系密切的氣象要素主要有氣溫、氣壓、空氣濕度、風(fēng)、降水、日照等。趙敬國(guó)等認(rèn)為西北風(fēng)較東北風(fēng)更有利于蘭州市污染物擴(kuò)散[6],溫度、風(fēng)速和相對(duì)濕度是影響北京空氣質(zhì)量的主要?dú)庀笠蛩豙7],秋冬季重度霾發(fā)生時(shí)主要?dú)庀髼l件是貼地逆溫和地面4m/s以下的風(fēng)速[8]。郁珍艷等認(rèn)為浙江省大氣自凈能力春夏季沿海地區(qū)小、內(nèi)陸大,風(fēng)速較小、風(fēng)向轉(zhuǎn)西北風(fēng)時(shí)杭嘉湖、寧紹等易出現(xiàn)中度及以上污染空氣[9]。在浙江省開展空氣污染與氣象條件的關(guān)系研究總體還較少。浙江省經(jīng)濟(jì)增速快、地形復(fù)雜,空氣質(zhì)量狀況和變化各地差異較大。本文運(yùn)用2016—2018年資料,統(tǒng)計(jì)分析寧波北侖港空氣質(zhì)量與氣象條件的關(guān)系,為空氣污染防治提供科學(xué)依據(jù)。

        1 空氣質(zhì)量特征

        1.1 空氣質(zhì)量等級(jí)

        2016—2018年北侖區(qū)空氣質(zhì)量總體呈逐年轉(zhuǎn)好趨勢(shì),優(yōu)良空氣明顯增加,中度到重度污染天氣偶有發(fā)生,沒有出現(xiàn)嚴(yán)重污染天氣。這3 a空氣質(zhì)量?jī)?yōu)良率分別92.5%、93.9%、95.2%,輕度污染53 d,中度污染5 d、重度污染2 d,日均最大AQI為280。統(tǒng)計(jì)表明,北侖區(qū)空氣質(zhì)量呈現(xiàn)夏季好、春季次之、秋冬季最差的明顯季節(jié)特征,圖1可見,7月AQI最低僅40,12月最高為99,其中,4月和7—9月空氣質(zhì)量?jī)?yōu)良率達(dá)100%,11—12月和1—2月出現(xiàn)污染空氣概率81.1%,中度和重度污染空氣出現(xiàn)1—2月。首要污染物主要是NO2,占53.6%,絕大多數(shù)出現(xiàn)在空氣質(zhì)量為良的日期;其次是PM2.5,占23.4%,主要出現(xiàn)在空氣質(zhì)量為輕度污染-重度污染的日期;再次是PM10,占22.8%,主要出現(xiàn)在空氣質(zhì)量為良的日期。一般來說,11—12月和1—2月首要污染物是PM2.5的概率較大,2—5月和10月首要污染物是PM10概率較大,2月和8月首要污染物是NO2的可能性較小。

        圖1 2016—2018年北侖區(qū)空氣質(zhì)量等級(jí)日數(shù)月分布

        AQI日變化特征在各個(gè)季節(jié)并不完全相同,見圖2。首先,冬夏季日變化較明顯,AQI最大振幅約10,而春秋季則僅5;其次,冬夏季日變化雖均為雙峰雙谷型變化,但基本呈反位相變化,冬季為后半夜上升、前半夜降低,上午上升、下午降低的日變化特征,即冬季凌晨(3—4時(shí))和傍晚前后(17時(shí))較低,中午(11時(shí))和夜間(21時(shí)—1時(shí))較大,而夏季則是后半夜下降、前半夜上升,白天先降(8—10時(shí)為谷值)后升(14—15時(shí)為峰值),之后再緩慢降低的日變化特征。

        圖2 2016—2018的北侖區(qū)空氣質(zhì)量指數(shù)日分布

        1.2 3類污染物濃度

        北侖區(qū)SO2、NO2、PM2.5濃度整體呈下降趨勢(shì),但波動(dòng)較大,年平均濃度分別為12.8、42.4、36.3 μg/m3。污染物濃度具有明顯時(shí)間變化特征(圖略),即夏季最低、秋季略高、春冬季最高,1月SO2濃度達(dá)到最高17.0 μg/m3,8月降到最低8.4 μg/m3;12月NO2和PM2.5濃度達(dá)到最高59.0 μg/m3,55.9 μg/m3,8月降到最低22.3 μg/m3、22.9 μg/m3。三類污染物濃度日變化不相同,NO2變化振幅明顯大于PM2.5,具體為SO2單峰單谷型,先升后降,峰值出現(xiàn)在中午12時(shí),谷值在半夜24時(shí);NO2和PM2.5為雙峰雙谷型,峰值出現(xiàn)在9—11時(shí)、20—22時(shí),谷值在3—5時(shí)、16時(shí)。

        1.3 對(duì)比統(tǒng)計(jì)

        北侖區(qū)與寧波市3類污染物濃度基本呈相同變化特征,即年變化總體呈下降趨勢(shì),但北侖區(qū)波動(dòng)略大。SO2、NO2比寧波市偏高0.3 μg/m3、3.0 μg/m3,PM2.5比寧波市偏低5.1 μg/m3。季節(jié)變化趨勢(shì)對(duì)比表明(圖略),兩地均表現(xiàn)為夏秋季濃度較低、春冬季較高,但北侖區(qū)SO2、NO2濃度偏高主要出現(xiàn)在上半年,特別是春季,寧波市區(qū)PM2.5偏高則在秋冬季,12月最高;污染物濃度日變化兩地則基本一致。

        2 污染成因分析

        2.1 空氣質(zhì)量等級(jí)與氣象要素的統(tǒng)計(jì)關(guān)系

        表1為2016—2018年北侖區(qū)的日平均風(fēng)速、溫度、露點(diǎn)溫度、氣壓、相對(duì)濕度、能見度、平均水汽壓、雨量等8個(gè)氣象因子與AQI的相關(guān)分析,統(tǒng)計(jì)表明:風(fēng)速是各季AQI相關(guān)性最大的要素,呈負(fù)相關(guān),即風(fēng)速越大AQI越小,但其他氣象要素與各季AQI相關(guān)性并不一致,秋季雨量、平均氣溫、露點(diǎn)溫度、水汽壓和氣壓均對(duì)AQI存在較明顯的相關(guān)性,與平均氣溫負(fù)相關(guān)系數(shù)最高-0.498,說明氣象要素對(duì)秋季AQI影響最復(fù)雜,其中氣溫變化是主要因素之一;冬季能見度與AQI相關(guān)性最高。另外,秋冬季的降水與空氣質(zhì)量的呈負(fù)相關(guān)性明顯于春夏季。

        表1 2016—2018年北侖區(qū)氣象要素與空氣質(zhì)量指數(shù)相關(guān)統(tǒng)計(jì)表

        備注:**置信度為0.01時(shí),相關(guān)性是顯著的;*置信度為0.05時(shí),相關(guān)性是顯著的。

        降水有利空氣質(zhì)量好轉(zhuǎn)。圖3可見,雨日情況下,空氣質(zhì)量?jī)?yōu)時(shí)的平均日雨量在4.5 mm以上,空氣質(zhì)量為良時(shí)的平均日雨量為3.1 mm以上,輕度到中度污染時(shí)的日雨量在1.5 mm以下,尤其是冬季,日雨量在1.3 mm時(shí)仍有可能出現(xiàn)中度污染,重度污染時(shí)一般發(fā)生在無雨日。

        北侖區(qū)夏秋季的輕度污染空氣濕度比空氣質(zhì)量為優(yōu)良的明顯增大,平均相對(duì)濕度由78%增大到84%,而冬季則相反,空氣質(zhì)量由優(yōu)到輕度污染轉(zhuǎn)差時(shí),濕度明顯下降,但隨著污染加重,濕度又明顯增大,重度污染時(shí)平均濕度最大為76%,輕度污染時(shí)濕度最小為71%。另外,空氣質(zhì)量越差,大氣能見度越低,特別是秋冬季表現(xiàn)尤為明顯,空氣質(zhì)量為優(yōu)良的平均能見度為24.9 km,污染天氣時(shí)能見度明顯下降,平均為10.3 km,重度污染時(shí)平均能見度僅為6 km。

        2.2 污染系數(shù)

        運(yùn)用徐大海、俎鐵林等提出的含靜風(fēng)效應(yīng)的污染系數(shù)α計(jì)算方法[10],即

        α=16×fi/ui+f0×4/3

        其中,fi為各風(fēng)向出現(xiàn)頻率,f0為靜風(fēng)頻率,ui為各風(fēng)向的平均風(fēng)速。

        圖4為2016—2018年北侖區(qū)大氣污染系數(shù)玫瑰圖,圖4中可見,NNE和NE方位的大氣污染系數(shù)最小為0.42,SSE方位的最大為1.08,四方位滑動(dòng)累積最小值所在方位是最小污染方位,說明原點(diǎn)的源對(duì)此方位內(nèi)污染最輕,最小污染方位下風(fēng)方位為最輕污染范圍。統(tǒng)計(jì)表明,北侖區(qū)四方位滑動(dòng)累積最小方位是NNW—NE,累積值為1.8,最大值的方位是SSE—SW,累積值為3.52。即來自西南偏南方位的風(fēng)向?qū)Ρ眮鰠^(qū)大氣污染最小,偏北到東北方位污染最大。

        圖3 2016—2018年北侖區(qū)空氣質(zhì)量等級(jí)與雨量的分布圖

        圖4 2016—2018年北侖區(qū)大氣污染系數(shù)風(fēng)向玫瑰圖

        2.3 對(duì)比分析

        以2016—2018年易出現(xiàn)污染天氣的冬季為例,小時(shí)整點(diǎn)AQI>150、AQI≤50分別代表污染空氣、清潔空氣。圖5可見,污染空氣的風(fēng)向主要來自第四象限,其中,西北偏西風(fēng)、西風(fēng)頻率最高,占污染空氣41.9%,此兩類風(fēng)向的平均AQI為203;清潔空氣的風(fēng)向離散性比較大,特別是第一、二象限風(fēng)向明顯增多。北侖以南的海上來風(fēng)能明顯改善北侖區(qū)空氣質(zhì)量。值得關(guān)注的是,東北偏北風(fēng)向雖然頻率不高,僅2.4%,但這類風(fēng)向的AQI有時(shí)是最大,平均達(dá)210,有時(shí)卻是AQI最小,僅28,有待于進(jìn)一步分析研究。

        圖5 北侖區(qū)清潔空氣(a,c,e)與污染空氣(b,d,f)的風(fēng)頻(a,b)、風(fēng)速(c,d)、AQI(e,f)玫瑰圖

        3 結(jié) 語(yǔ)

        1)北侖區(qū)空氣質(zhì)量總體逐年轉(zhuǎn)好、環(huán)境狀況日益改善,但中度到重度污染偶有發(fā)生;首要污染物主要是NO2,占53.6%;其次是PM2.5、PM10分別占23.4%、22.8%,PM2.5濃度較寧波市偏低,但NO2、SO2濃度偏高。這與北侖地理位置及北侖港口發(fā)達(dá)交通物流有關(guān)。

        2)空氣質(zhì)量呈夏季好、春季次之、秋冬季最差的明顯季節(jié)特征,但各季的AQI日變化不同,春夏季不明顯,冬夏季為較明顯的雙峰雙谷型,但冬季為后半夜上升、前半夜降低,上午上升、下午降低,夏季則反之。3類污染物濃度日變化特征亦不同,SO2最高值出現(xiàn)中午12時(shí),最低在半夜,NO2最高值出現(xiàn)在夜里至次日早上,最低在15—16時(shí),PM2.5最高值出現(xiàn)在8—9時(shí),最低在16時(shí)。

        3)降水有利空氣質(zhì)量好轉(zhuǎn),重度污染一般發(fā)生在無雨日,3 mm以上的雨日污染空氣概率明顯降低;中度污染時(shí),隨著污染加重,空氣濕度隨之增加;空氣質(zhì)量越差,大氣能見度越低,優(yōu)良空氣平均能見度為24.9 km,污染天氣能見度下降到10.3 km,重度污染能見度僅為6 km。

        4)風(fēng)與AQI相關(guān)性最大,西南偏南風(fēng)對(duì)北侖區(qū)大氣污染最小,偏北到東北風(fēng)污染最大。東北偏北風(fēng)控制下空氣質(zhì)量的兩極化可能與港區(qū)海陸風(fēng)氣候特征有關(guān),需要進(jìn)一步分析研究。

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