潘勇軍 高瑤瑤 李智琦 喬 煜 陶玉柱 熊詠梅 齊躍強

1 廣州市林業(yè)和園林科學(xué)研究院 廣州城市生態(tài)系統(tǒng)國家定位觀測研究站 廣州 510405 2 廣東省林業(yè)科學(xué)研究院 廣州 510520

空氣質(zhì)量不僅影響民生, 而且影響到國家和城市的可持續(xù)發(fā)展[1-3], 與一個城市的綜合競爭力密切相關(guān), 它直接影響到投資環(huán)境和居民健康。自2013 年以來, 按照我國《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》(GB 3095-2012) 要求, 環(huán)境空氣質(zhì)量常規(guī)監(jiān)測指標(biāo)擴展到6 項主要顆粒污染物和氣態(tài)污染物,實時發(fā)布全國367 個城市空氣質(zhì)量信息數(shù)據(jù), 涵蓋城市各監(jiān)測點6 種污染物的小時平均濃度和空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI), 每隔1h 自動更新一次。 高時空分辨率的空氣質(zhì)量時間序列數(shù)據(jù)為準(zhǔn)確預(yù)測城市空氣質(zhì)量發(fā)展趨勢及與空氣污染物暴露相關(guān)的健康風(fēng)險評估提供科學(xué)數(shù)據(jù)支撐[4]。 準(zhǔn)確估計和掌握城市空氣質(zhì)量的時空變化特征是開展大氣污染治理控制的前提[5]。 國內(nèi)外已開展了大量的環(huán)境空氣質(zhì)量不同時空尺度變化特征的相關(guān)研究[3-4,6-11]。 Guo[4]等分析了我國366 個城市2015—2017 年空氣質(zhì)量和6 種大氣污染物的時空變化, 認(rèn)為人為活動是影響空氣環(huán)境質(zhì)量的主要因素。 Wu 等[12]發(fā)現(xiàn)2006—2015 年珠江三角洲區(qū)域PM, NOx和SO2污染物濃度明顯降低, 但O3濃度明顯升高, 且造成相關(guān)的過早死亡率明顯增加。隨著我國《大氣污染防治行動計劃》 等一系列大氣污染控制措施的實施, 大部分城市空氣質(zhì)量總體得到改善, 大氣污染格局正發(fā)生深刻變化, 揮發(fā)性有機污染物(VOCs) 排放增加, 導(dǎo)致O3污染問題變得日益突出[13-14], 出現(xiàn)新型區(qū)域復(fù)合型污染交織的復(fù)雜狀況。

2020 年1—2 月新冠病毒疫情防控期間, 空氣環(huán)境數(shù)據(jù)也出現(xiàn)了一陣“異常”。 美國NASA衛(wèi)星數(shù)據(jù)顯示: 亞洲及歐洲NO2濃度比同期下降40%～50%, 英國的PM2.5、 NO2濃度下降到2019年同期的60%, 全球CO2排放減少17%, 紐約市的2020 年3 月NO2濃度比近5 年同期的平均濃度下降30%[15]。 從2020 年1 月開始, 我國為控制新冠病毒疫情蔓延做出了延長假期、 停工停產(chǎn)的措施, 二氧化氮濃度顯著下降, 空氣污染水平下降。 突發(fā)事件及政府干預(yù)對經(jīng)濟環(huán)境和經(jīng)濟過程會產(chǎn)生具體影響, 社會隔離政策大幅降低了各大城市空氣污染指數(shù)。

本文對廣州市2015—2019 年大氣污染的時空特征及變化趨勢進行統(tǒng)計分析, 了解廣州市近5年的大氣污染狀況及變化趨勢： 運用自回歸積分滑動平均模型(ARIMA) 對2020 年1—5 月各污染物濃度進行預(yù)測, 并用觀測值與預(yù)測值進行比較, 分析了解新冠肺炎疫情嚴(yán)控這一特殊社會事件對區(qū)域空氣質(zhì)量的干預(yù)影響。 研究城市大氣污染的時空分布特征對進一步治理、 預(yù)測進而控制本地大氣污染具有重要的意義。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域概況

廣州是廣東省省會, 地處廣東省中南部, 東經(jīng)112°57′—114°3′, 北緯22°26′—23°56′, 面積約7 434.40 km2, 屬典型的南亞熱帶季風(fēng)性海洋氣候, 年太陽輻射總量4 400 ～5 000 MJ/m2、年平均氣溫21.40 ℃、 年平均降雨量1 689 ～1 876 mm, 雨季(4—9 月) 降水量約占全年的85%。 廣州市2016 年GDP 排名位居全國城市第三, 地區(qū)生產(chǎn)總值達19 610.90 億 (增速為7.50%)： 常住人口數(shù)量2019 年達1 530.59 萬人, 城鎮(zhèn)化水平為86.46%。

1.2 數(shù)據(jù)來源

廣州市的大氣污染物(SO2、 NO2、 CO、 O3、PM10、 PM2.5) 濃度數(shù)據(jù)來源于中國環(huán)境監(jiān)測總站全國城市空氣質(zhì)量實時發(fā)布平臺(網(wǎng)址http:/ /106.37.208.228:8082/), 監(jiān)測時段為2015 年1月1 日—2020 年5 月31 日, 數(shù)據(jù)使用前進行有效數(shù)據(jù)篩查, 數(shù)據(jù)有效率為88% (2015 年89%,2016 年89%, 2017 年87.8%, 2018 年82.5%,2019 年91.5%), 數(shù)據(jù)合理, 分析結(jié)果可靠。

1.3 研究方法

1.3.1 環(huán)境空氣質(zhì)量評價

環(huán)境空氣質(zhì)量評價依據(jù)我國的《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》 (GB 3095-2012) 和世界衛(wèi)生組織(WHO) 的空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)進行評價。 評價指標(biāo)包括SO2、 NO2、 PM2.5、 PM10、 CO 和O3共6 個指標(biāo), 其中前5 項采用的是24 h 均值, O3采用的是日最 大8h 滑動平均。 當(dāng) SO2、 NO2、 PM2.5、PM10、 CO 的24 h 均值與O3的日最大8 h 均值任一項超過標(biāo)準(zhǔn)限值, 則此日為超標(biāo)： 該日參評項目均達標(biāo), 則該日為達標(biāo), 進行全年評價時計算達標(biāo)天數(shù)比例。

1.3.2 數(shù)據(jù)分析

利用R 語言對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析, 利用ARMIA 模型進行預(yù)測, 使用均方根誤差(RMSE)、 平均絕對百分誤差(MAPE) 等統(tǒng)計量檢驗?zāi)Ｐ偷臄M合效果和預(yù)測效果。 RMSE、 MAPE越小, 模型預(yù)測的精度越高。 以2020 年1 月為時間節(jié)點, 對廣州市環(huán)境空氣質(zhì)量時間序列趨勢進行干預(yù)分析, 定量分析新冠肺炎疫情對環(huán)境空氣質(zhì)量的具體影響。

2 結(jié)果與分析

2.1 廣州市空氣質(zhì)量評價

近5 年來,廣州市環(huán)境空氣質(zhì)量中SO2、NO2、CO、O3平均濃度為10.53±9.3 μg·m-3(95% CI 為10.5～10.56)、45.74±30.5 μg·m-3(95% CI 為45.65～45.83)、0.87±0.4 mg·m-3(95% CI 為0.869～0.87)、48.75±52.1 μg·m-3(95% CI 為48.6 ～48.9),PM10和PM2.5濃度為54.2±35.4 μg·m-3(95% CI 為54.12 ～54.33)、34.03±22.7 μg·m-3(95% CI 為33.96～34.1),PM10和PM2.5濃度遠(yuǎn)低于全國平均水平(63 μg·m-3、36 μg·m-3,2019 年)。

SO2日、 年均濃度5 年均達國家一級標(biāo)準(zhǔn)。NO2日均濃度均達標(biāo)一級標(biāo)準(zhǔn)濃度限值率為94.4%, 年均濃度超二級濃度標(biāo)準(zhǔn)限值14.5%(超標(biāo)率為7.4% ～26.9%), 其中2017 年超標(biāo)26.9%。 PM10年均濃度5 年均達標(biāo)二級標(biāo)準(zhǔn)(70 μg·m-3), 超一級標(biāo)準(zhǔn)濃度限值35.6% (29.5%～43%), 其中2017 年超標(biāo)43%。 PM2.5年均濃度僅2015 年超國家二級標(biāo)準(zhǔn) (35 μg · m-3),2016—2019 年均達國家二級標(biāo)準(zhǔn), 但日均值濃度達世界衛(wèi)生組織(WHO) 標(biāo)準(zhǔn)率(25 μg·m-3),僅為38%： 年均超過歐盟(EU) 空氣質(zhì)量限值(25 μg·m-3), 超標(biāo)36.2% (16.3%～52.3%),遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過WHO (10 μg·m-3), 超標(biāo)近3 倍。

2019 年, 廣州市O3日最大8 h 年均濃度值為105 μg·m-3, 低于國家二級標(biāo)準(zhǔn)限值, 達到珠三角區(qū)域“十三五” 大氣污染防治目標(biāo)[16], 但隨著年上升趨勢越來越快, 居民和植被可能遭受O3污染風(fēng)險越來越大。 廣州市SO2排放得到很好的控制, 表明廣州燃煤型的能源消費結(jié)構(gòu)發(fā)生根本改變, 基本實現(xiàn)“超潔凈排放”。 表征機動車污染顯著影響的NO2和CO 濃度有所下降, 降幅較少,但比1993 年下降了近3 倍。 廣州市機動車保有量約318 萬輛, 比2015 年增加了約36%, 日益增長的機動車加重了城市大氣環(huán)境的負(fù)擔(dān)。

廣雅中學(xué)、 市五中、 番禺中學(xué)、 市八十六中等校園附近的環(huán)境空氣質(zhì)量污染嚴(yán)重, 尤其以NOx、 CO 和PM 污染物為主, 主要是由于汽車尾氣排放造成的。 麓湖、 帽峰山森林公園監(jiān)測區(qū)域環(huán)境空氣污染相對較輕, 空氣質(zhì)量明顯優(yōu)于城市區(qū)域, 城市植被能夠吸收大氣污染物、 阻滯大氣污染物的擴散, 達到提升城市空氣質(zhì)量的效果。利用城市森林和綠地植被防控顆粒污染物是緩解大氣污染的重要途經(jīng)之一[17-18]。

2.2 廣州市空氣質(zhì)量的時間序列分析及干預(yù)分析

2.2.1 空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)時間序列季節(jié)性分析

對近5 年來各污染物月平均濃度時間序列進行季節(jié)性分解 (圖1), SO2、 NO2、 CO、 PM10、PM2.5濃度總體呈現(xiàn)下降趨勢, 年降幅分別為-1.28μg·m-3(R＝0.89)、 -0.04 μg·m-3(R＝0.05)、 -0.04 mg·m-3(R＝0.9)、 -0.43 μg·m-3(R＝0.35)、 -1.93 μg·m-3(R＝0.94), 而O3是所有污染物中年平均濃度唯一呈上升趨勢的污染物,年升幅為2.92 μg·m-3(R＝0.98), 遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于2006—2015 年的年增長速率(0.86 μg·m-3)[19]。

各污染物濃度變化具有明顯的季節(jié)性效應(yīng),SO2、 NO2、 CO、 PM10、 PM2.5濃度在冬季 (12、1、 2 月) 明顯升高, 尤其是PM10、 PM2.5及NO2季節(jié)性因素影響達10 倍以上, SO2和CO 濃度升高約20%～40%。 5—9 月的季節(jié)性因素為負(fù)值,這5 種污染物濃度相對較低, 這可能與氣象要素(溫度、 降水量等) 有很大的關(guān)系, 因為廣州在5—9 月為雨季, 降雨天有利于對大氣污染物進行清除, 濃度相對較低。

O3表現(xiàn)出與其他污染物完全不同的季節(jié)性變化規(guī)律, 從11 月到第二年的4 月, 其季節(jié)性因素為負(fù)值, 濃度相對較低： 5 月及8—10 月, O3濃度明顯升高, 表現(xiàn)為“夏高冬低” 的季節(jié)變化特征, O3污染嚴(yán)重, 短時暴露風(fēng)險高。 由于O3是氮氧化物和非甲烷揮發(fā)性有機污染物在高輻射和高溫下形成的二次污染物, O3日變化最大值出現(xiàn)在13 ∶00—18 ∶00, 最高峰值出現(xiàn)在夏季月份。

圖1 廣州市各污染物時間序列分析

2.2.2 ARIMA 模型預(yù)測及干預(yù)分析

利用R 語言forecast 包中的ets ( ) 函數(shù)對廣州市2015—2019 年實現(xiàn)ARIMA 最優(yōu)指數(shù)模型的自動選取, 對2020 年1—6 月的各污染物的濃度進行預(yù)測。 結(jié)果顯示: SO2、 NO2、 CO、 O3、PM10、 PM2.5各污染物1—6 月平均濃度分別為10.42μg·m-3(95%CI 為5.34～15.5)、 49.32μg·m-3(95%CI 為32.08～66.54)、 0.79mg·m-3(95%CI為0.64～0.94)、 45.2μg·m-3(95%CI 為20.41～69.98)、 54μg·m-3(95%CI 為30.36 ～77.65)、32.88μg·m-3(95%CI 為17.54～48.22)： 各污染物2020 年1—6 月濃度模型預(yù)測的平均絕對百分誤差(MAPE) 在5.25%～21.48%), 殘差平方和的平方根(RMSE) 為1.76 ～10.9, 產(chǎn)生的誤差較小, ARIMA 模型預(yù)測精度較高。

對廣州市新冠病毒疫情期間(2020 年1—5月) ARIMA 模型預(yù)測月均值與實際觀測值進行比較, 結(jié)果發(fā)現(xiàn) (圖2): SO2、 NO2、 CO、 PM10、PM2.5污染物實際觀測濃度值明顯低于預(yù)測值, 濃度分 別 下 降 約65.1%、 39.6%、 5%、 36.8%、50.8%, 遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過前5 年的降幅。 與2019 年同期相比, NO2下降18.2%, CO 下降15.1%, PM10下降11.5%, PM2.5下降19.4%： 與往年同期(5 年平均) 相比, SO2、 NO2、 CO、 PM10、 PM2.5濃度分別 下降約72.7%、 36.2%、 20.7%、 36.5%、59.1%： 但O3濃度呈現(xiàn)上升趨勢, 月均值為49.7μg·m-3, 比預(yù)測值高7.6%, 比2019 年同期升高28.8%, 比往年同期增長了18.3%。 空氣質(zhì)量監(jiān)測結(jié)果與全國監(jiān)測結(jié)果基本一致, 與其他相關(guān)研究結(jié)果一致[20]。

新冠病毒疫情對廣州環(huán)境空氣質(zhì)量的影響基本從1 月28 日到4 月10 日左右, 期間NO2、CO、 PM10和PM2.5濃度維持在較低水平, 比2019 年同期濃度水平低。 從4 月10 日后, 廣州市新冠病毒疫情基本得到緩解, 人們活動基本恢復(fù)正常, 進而大氣各污染物濃度顯著升高,尤其是PM10、 PM2.5、 SO2和NO2, 遠(yuǎn)超過2019年同期, 而后基本維持在與2019 年同期差異不大的穩(wěn)定水平。

圖2 ARIMA 模型預(yù)測值與觀測值比較(2020 年1—5 月)

3 結(jié)論

廣州市近5 年 的PM2.5、 PM10、 SO2、 NO2、CO 污染物質(zhì)量濃度呈下降趨勢。 PM2.5濃度連續(xù)5年均低于35 μg·m-3, 達到國家二級標(biāo)準(zhǔn)限值,但PM2.5濃度與WHO 標(biāo)準(zhǔn)值(10 μg·m-3·a-1)還存在很大差距： O3濃度年增長率為2.92 μg·m-3,成為繼PM2.5之后影響城市空氣質(zhì)量的關(guān)鍵因素。廣州市校園區(qū)域比其他區(qū)域污染嚴(yán)重, 主要污染物為NO2、 CO、 PM, 主要是機動車輛尾氣排放所致。 城市公園內(nèi)的空氣質(zhì)量明顯優(yōu)于城市區(qū)域,利用城市森林和綠地植被防控顆粒污染物是緩解大氣污染的重要途經(jīng)之一, 但城市森林區(qū)域又面臨著不斷加劇的O3污染暴露, 生態(tài)系統(tǒng)存在傷害風(fēng)險。 2020 年新冠肺炎病毒(COVID-19) 疫情封城隔離期間, 廣州市各空氣污染物的濃度明顯下降, 與2019 年同期及往年同期(5 年平均) 相比, SO2、 NO2、 CO、 PM10、 PM2.5濃度下降幅度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過前5 年的降幅, 但O3濃度呈現(xiàn)上升趨勢。

新冠肺炎疫情造成的突發(fā)事件及政府干預(yù)措施對經(jīng)濟環(huán)境產(chǎn)生了巨大影響, 大幅降低了全球各大城市空氣污染指數(shù)。 社會隔離政策大幅度減少了公路和非公路運輸及機構(gòu)和商業(yè)建筑中燃燒產(chǎn)生的PM 排放, 進而降低了NOx和PM 濃度, 但NOx排放量減少, 進而削弱了NO 對O3的滴定效應(yīng), 又造成O3污染增加。 另外, 空氣中PM 的濃度降低使太陽輻射增加, 促成O3的生產(chǎn)[20]。 有研究發(fā)現(xiàn), 人為源對大氣中污染氣體的收支起著關(guān)鍵作用, 要改善城市空氣質(zhì)量, 必須從根本上改變和完善城市交通系統(tǒng), 人類活動對大氣的影響程度依然是當(dāng)今大氣環(huán)境研究的重要內(nèi)容[21]。

大氣污染物重要的清除過程是氣體和氣溶膠粒子通過干、 濕沉降到地球表面和植被上。 濕沉降是大氣凈化的主要機制, 取決于天氣狀況： 植被、 陸面和水面通過干沉降直接吸附、 吸收空氣中的污染物是時刻都在進行的。 借助自然界的清除機制是緩解城市大氣污染壓力的有效途徑。 大灣區(qū)的快速城市化和社會經(jīng)濟的高速發(fā)展, 使區(qū)域的大氣污染面臨著更為復(fù)雜的復(fù)合污染態(tài)勢,充分利用大氣自凈能力和人工措施改善空氣質(zhì)量以及對污染物進行控制是粵港澳大灣區(qū)可持續(xù)發(fā)展所面臨的重要議題。