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        基于長光程DOAS技術(shù)的航道區(qū)域船舶空氣污染物排放監(jiān)測研究

        2021-04-24 09:35:52陳命男朱健王珊珊
        關(guān)鍵詞:船舶特征區(qū)域

        陳命男,朱健,王珊珊,3?

        (1上??睖y設(shè)計研究院有限公司,上海 200335;2復(fù)旦大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程系,上海 200433;3珠海復(fù)旦創(chuàng)新研究院,廣東 珠海 519000)

        0 引 言

        船舶運輸作為溝通遠(yuǎn)洋洲際、連接沿海沿江的重要交通形式,大大方便和加速了物流傳遞與貿(mào)易交流,但同時也向大氣排放了相當(dāng)量的空氣污染物,因此船舶排放已成為許多港口城市和內(nèi)河區(qū)域的主要大氣污染源[1]。研究表明,船舶排放的大氣污染物會對區(qū)域乃至全球尺度的空氣質(zhì)量、氣候變化、生態(tài)環(huán)境和人群健康等均產(chǎn)生重要影響[2?4]。據(jù)生態(tài)環(huán)境部《中國移動源環(huán)境管理年報(2019)》顯示,2018年船舶排放二氧化硫、碳?xì)浠衔铩⒌趸?、顆粒物分別為58.8、8.9、151.1、10.9萬噸,其中二氧化硫和氮氧化物貢獻(xiàn)突出。隨著我國大氣污染防治工作的不斷深入,船舶排放大氣污染物的監(jiān)控監(jiān)管與減排防治等受到愈來愈多研究和監(jiān)管部門的重視。

        近年來,歐美等發(fā)達(dá)國家和我國均設(shè)立了船舶排放控制區(qū),對進(jìn)入?yún)^(qū)域內(nèi)的船舶燃料和污染物排放采取了相應(yīng)限值規(guī)定,同時也開展了船舶大氣污染物排放多方位監(jiān)控研究[5]。鑒于船舶大氣污染物監(jiān)測的特殊性,各國普遍采用了嗅探技術(shù)和光學(xué)遙測技術(shù),其中嗅探方法分為定點、移動和便攜式嗅探三種[6,7];光學(xué)遙感方法主要包括激光雷達(dá)法、差分吸收光譜法和紫外相機法[8,9],這些設(shè)備在陸上、橋梁等固定位置以及船舶、飛機等移動平臺上均有實踐。差分光學(xué)吸收光譜(DOAS)方法對于大氣環(huán)境中SO2、NO2的測量十分成熟,其中主動式還是國家環(huán)境保護(hù)標(biāo)準(zhǔn)中SO2和NO2開放光程式連續(xù)監(jiān)測系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)方法(HJ 654-2013);被動多軸DOAS方法可獲得SO2和NO2垂直分布信息,常應(yīng)用于船舶尾氣監(jiān)測[10?12]。此外,DOAS技術(shù)也可用于固定點源、面源等污染源排放的監(jiān)測[13,14]。

        上海市以其瀕江臨海的地理優(yōu)勢已發(fā)展成世界大港,前通中國沿海和世界大洋,后貫長江流域和江浙皖內(nèi)河、太湖流域,自2010年起集裝箱吞吐量居世界第一。在大力發(fā)展航運業(yè)的同時,也面臨著船舶大氣污染防治工作的巨大壓力。相關(guān)研究表明,2014年船舶排放SO2和NOX對全市總量的貢獻(xiàn)達(dá)19.8%和17.0%,分別成為第三、第二大污染來源,是影響上海城市空氣質(zhì)量的重要因素之一[15]。因此,開展航道區(qū)域船舶排放主要空氣污染物監(jiān)測及相關(guān)研究對促進(jìn)上海國際航運中心的綠色發(fā)展與區(qū)域空氣質(zhì)量改善具有十分重要的意義。本文在黃浦江下游典型航道區(qū)域利用長程差分光學(xué)吸收光譜技術(shù)對船舶排放的空氣污染物SO2和NO2進(jìn)行高時間分辨率監(jiān)測,研究其排放特征與影響因素。

        1 研究概況

        1.1 觀測站點與時間

        根據(jù)航行特征,船舶運行工況可分為啟動、機動航行、巡航和停泊四個工況。監(jiān)測點位一般選擇船舶通航較為繁忙的航道邊。實驗選擇上海市黃浦江下游,靠近其與長江匯流處作為監(jiān)測點位(31°22′43′′N,121°30′26′′E)。該點位為出入黃浦江與支流河道的必經(jīng)之路,同時周邊分布有一定數(shù)量的碼頭,因此附近船舶工況主要以巡航和進(jìn)出港工況為主。該水域船舶日流量基本保持在1000艘以上,包括散貨船、集裝箱船和客船等不同類型。分別在2018–2020年的第一季度(當(dāng)年1月1日–3月31日)對該航道區(qū)域船舶排放空氣污染物SO2和NO2進(jìn)行監(jiān)測研究,觀測數(shù)據(jù)時間分辨率約1~2 min。

        1.2 觀測儀器與數(shù)據(jù)反演

        采用長光程差分光學(xué)吸收光譜技術(shù)(Long-path DOAS)對環(huán)境空氣中SO2、NO2濃度進(jìn)行測量。圖1為DOAS監(jiān)測船舶排放原理示意圖。測量系統(tǒng)主要由150 W氙燈光源、共軸發(fā)射/接收望遠(yuǎn)鏡、角反射鏡、光纖、光譜儀等組成,其中發(fā)射/接收望遠(yuǎn)鏡位于黃浦江西岸,角反射鏡陣列為黃浦江東岸,光路橫跨江面可穿過船舶排放尾氣煙羽,總光程約1.55 km[16]。利用DOASIS軟件對主動長光程DOAS測量光譜進(jìn)行分析,反演得到770 m水平距離內(nèi)的污染物平度濃度作為航道區(qū)域的環(huán)境濃度值。

        圖1 DOAS監(jiān)測船舶排放原理示意圖Fig.1 Schematic diagram of the principle of DOAS monitoring ship emissions

        兼顧物質(zhì)吸收特征與測量燈譜結(jié)構(gòu),SO2和NO2的分析波段分別是297~307 nm和336~362 nm[17,18]。分析SO2時,同時考慮分析窗口內(nèi)O3、CH2O、NO2和太陽散射光的吸收;在反演NO2時,考慮在其分析波段產(chǎn)生吸收的HONO、HCHO和太陽散射光的影響。光譜反演示例如圖2所示,可以看出在鄰近時刻的兩條測量光譜中SO2含量相差兩倍,說明在這較短的時間段內(nèi),光路上有明顯的SO2煙羽穿過;而NO2濃度差異則相對較小。觀測期間SO2和NO2光譜分析的平均殘差(Residual)分別為7.55×10?4和3.82×10?4。

        圖2 相鄰時刻SO2[(a),(b)]和NO2[(c),(d)]光譜反演示例Fig.2 Example of SO2[(a),(b)]and NO2[(c),(d)]spectral analysis

        2 結(jié)果與討論

        2.1 高濃度船舶尾氣排放

        圖3以2019年3月15日18:00至次日18:00為例,給出了監(jiān)測點位SO2、NO2濃度(以體積混合比表示)時間變化情況??梢钥闯?SO2濃度在大部分時間內(nèi)處于3×10?9水平以下,但在3月15日19:00前后、21:00、23:00、16日06:00、09:00前后等時段出現(xiàn)了明顯峰值,其中最大值達(dá)11.3×10?9,峰值水平較前后時刻上升2~4倍不等。而NO2濃度則變化較為平緩,在夜間濃度水平較高,日出后濃度開始緩慢下降,在中午時刻達(dá)到一天的最低值。與SO2不同的是,NO2濃度沒有表現(xiàn)出突然大幅度增高的特點。這表明在該監(jiān)測點位附近船舶排放是SO2的主要來源,船舶尾氣煙羽的瞬時排放使得光路上SO2濃度陡增;而NO2來源較為復(fù)雜,船舶排放特征不太明顯,因觀測點位500 m范圍內(nèi)有逸仙高架路與外環(huán)快速路等交通主干路,推測同時受周邊機動車源等排放影響較大。

        圖3 航道區(qū)域環(huán)境空氣SO2(a)和NO2(b)濃度監(jiān)測結(jié)果示例Fig.3 Example of monitoring results of ambient SO2(a)and NO2(b)concentrations in shipping channel area

        由于實驗觀測時間分辨率高,共獲得有效觀測光譜數(shù)十萬條,為進(jìn)一步獲得船舶尾氣SO2和NO2排放強度特征,故對觀測期內(nèi)濃度排序前百分之十的高值結(jié)果進(jìn)行了統(tǒng)計分析,結(jié)果如表1所示。就SO2而言,不同年份的觀測期內(nèi)前10%的高值結(jié)果均超過了4×10?9,其中2018年有3.4%的濃度結(jié)果甚至超過20×10?9;而在2019年和2020年,SO2濃度高值出現(xiàn)了一定程度的下降,僅有2.2%的濃度結(jié)果高于12×10?9,并且超過85%的濃度結(jié)果在4×10?9~8×10?9范圍。這表明,該點位所測得SO2濃度的典型排放高值出現(xiàn)了下降的趨勢,這可能與交通運輸部《船舶大氣污染物排放控制區(qū)實施方案》頒布執(zhí)行有關(guān),即2019年1月1日起,海船進(jìn)入排放控制區(qū),應(yīng)使用硫含量不大于0.5(質(zhì)量百分含量)的船用燃油,大型內(nèi)河船和江海直達(dá)船舶應(yīng)使用符合新修訂的船用燃料油國家標(biāo)準(zhǔn)要求的燃油;其他內(nèi)河船應(yīng)使用符合國家標(biāo)準(zhǔn)的柴油。而NO2濃度高值則沒有明顯的下降趨勢,前百分之十的高值在2018年和2019年主要是50×10?9~70×10?9,而在 2020 年則分布于 40×10?9~70×10?9,但仍有一定比例 >90×10?9。

        表1 航道環(huán)境SO2和NO2高濃度統(tǒng)計Table 1 Statistic for the high levels of SO2and NO2in shipping channel area

        2.2 NO2和SO2時間變化特征

        圖4為航道區(qū)域SO2和NO2日變化特征由圖可見,不同年份SO2濃度平均為(3.2±0.4)×10?9、(2.4±0.2)×10?9、(2.9±0.1)×10?9,日變化幅度呈逐年減小的趨勢,分別為 1.3×10?9、0.8×10?9、0.6×10?9,這也說明觀測點位SO2高濃度值的出現(xiàn)有所減少。在時間變化上,僅2018年表現(xiàn)出明顯的白天濃度高,夜晚濃度較低的日變化特征,這主要是與觀測點位在日間船舶流量較大有關(guān)[19]。不同年份NO2濃度平均為(29.0±4.1)×10?9、(29.5±3.9)×10?9、(23.9±4.4)×10?9,日變化呈明顯的雙峰特征,即早晚高中午低,濃度峰值約為谷值的1.7倍,而日小時最大濃度與最小濃度的逐年差異很小。值得注意的是,2020年NO2濃度整體水平下降約20%,這可能與“新冠疫情”帶來的人為活動及機動車排放減少密切相關(guān)。

        圖4 航道區(qū)域環(huán)境空氣SO2(a)和NO2(b)日變化特征Fig.4 Diurnal variations of SO2(a)and NO2(b)in shipping channel area

        圖5給出了各年度SO2和NO2濃度的月均值情況,SO2濃度最高出現(xiàn)在2018年1月,為3.8×10?9;最低在 2019 年 2 月 1.9×10?9。NO2濃度范圍為 14.4×10?9~34.4×10?9,其中最低值在 2020 年 2 月,最高值在2019年3月。在第一季度,各年度NO2濃度均在2月出現(xiàn)最低值;SO2亦有類似現(xiàn)象,其中2018年例外??赡艿脑蚴怯捎谥袊鴤鹘y(tǒng)春節(jié)的“假期效應(yīng)”,在春節(jié)期間上海人口有大量離滬返鄉(xiāng)或外出,市內(nèi)機動車等人為活動量大幅減小,因此春節(jié)所在的2月份,污染物濃度會有大幅降低,特別是NO2。

        圖5 航道區(qū)域環(huán)境空氣SO2(a)和NO2(b)月均值特征Fig.5 Monthly averages of ambient SO2(a)and NO2(b)in shipping channel area

        2.3 人為活動影響分析

        由前文的污染物濃度時間變化特征分析,可以發(fā)現(xiàn)該航道區(qū)域監(jiān)測點位的SO2和NO2濃度受到船舶、機動車排放等人為活動影響顯著。因此,進(jìn)一步就人為活動對污染物濃度水平的影響進(jìn)行統(tǒng)計討論。圖6給出了工作日與節(jié)假日期間航道區(qū)域環(huán)境空氣SO2和NO2濃度日變化情況??梢钥闯?SO2濃度在工作日和節(jié)假日均呈現(xiàn)白天高、夜晚低的趨勢,而NO2濃度在工作日則明顯高于節(jié)假日,表現(xiàn)出早晚高、中午低的特點。說明監(jiān)測點位機動車源排放對NO2濃度的影響占主導(dǎo)地位,而船舶作業(yè)活動并沒有早晚交通高峰、節(jié)假日活動水平低的特點。

        圖6 航道區(qū)域環(huán)境空氣SO2(a)和NO2(b)工作日與節(jié)假日日變化特征Fig.6 Diurnal variations of SO2(a)and NO2(b)during workdays and holidays in shipping channel area

        為進(jìn)一步說明人為活動水平對污染物濃度的影響,表2給出了春節(jié)假期期間(國家法定假日)、春節(jié)前后(取假期前、后各相同的法定假期天數(shù)),以及新冠疫情爆發(fā)前(上海啟動重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件一級響應(yīng)前的十五天)、疫情管控期(重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件一級響應(yīng)啟動后的十五天)的SO2和NO2濃度對比分析??梢钥闯?春節(jié)假日前后的NO2濃度水平明顯高于假期期間,SO2濃度則在2020年出現(xiàn)了相反的情況。鑒于“新冠疫情”影響,在上海市啟動重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件一級響應(yīng)后,NO2濃度下降約50%,而SO2濃度則無明顯差異,說明水上交通運輸對于響應(yīng)可能具有一定的滯后性,管控措施的實施對船舶運行的影響相對較弱。此外,疫情管控期間2020年1月29日–2月2日SO2濃度持續(xù)高值,出現(xiàn)了區(qū)域整體性污染(上海市SO2平均水平相較于前后提升了1.05×10?9),因此拉高了疫情管控期間的SO2平均水平,導(dǎo)致疫情前與疫情期間航道內(nèi)SO2平均濃度無明顯差異。

        表2 春節(jié)假期及新冠疫情對航道環(huán)境SO2和NO2濃度(10?9)影響統(tǒng)計Table 2 Statistic for the impacts of spring festival and covid-19 on SO2and NO2level(10?9)in shipping channel area

        3 結(jié) 論

        1)為掌握典型航道區(qū)域船舶排放對空氣質(zhì)量影響,長光程DOAS對SO2和NO2濃度監(jiān)測結(jié)果表明:SO2濃度受船舶尾氣煙羽影響顯著,濃度瞬時可增高2~4倍不等;由于來源情況更為復(fù)雜,NO2濃度則變化較為平緩。

        2)污染物濃度時間變化特征表明:SO2濃度無明顯日變化特征,并且高值濃度有逐年減小的趨勢;NO2受機動車排放影響有明顯的雙峰特征。月均值變化體現(xiàn)出明顯的“假期效應(yīng)”,二月份濃度較低。

        3)由于陸上移動源和船舶活動規(guī)律差異明顯,NO2濃度表現(xiàn)出明顯的“假期效應(yīng)”,而SO2濃度則沒有這樣的現(xiàn)象;重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件一級響應(yīng)的啟動對陸路機動車排放影響顯著,而對船舶排放的影響具有一定的滯后性。

        4)所使用的LP-DOAS技術(shù)對船舶排放煙羽中的大氣污染物監(jiān)測具有較高的敏感性,但在船流量較大、煙羽擴(kuò)散復(fù)雜的情況下,難以明確地將監(jiān)測的高濃度煙羽追溯到特定船只,具有一定的局限性[20]。在未來,可以將該項監(jiān)測技術(shù)與船舶運行信息、污染擴(kuò)散模擬相結(jié)合,用于單船污染物排放監(jiān)測;亦可結(jié)合不同含硫量燃料的燃燒對比試驗,確定SO2/NO2比值的合規(guī)閾值,進(jìn)而可以定量地監(jiān)管船舶燃油是否合格。

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