崔志浩,李成名,戴昭鑫,劉承旭

(1.山東科技大學(xué)測(cè)繪與空間信息學(xué)院，山東 青島 266000；2.中國測(cè)繪科學(xué)研究院，北京 100000)

引 言

18世紀(jì)工業(yè)革命以來，伴隨經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展，環(huán)境問題逐步顯現(xiàn)?！皞惗?zé)熿F事件”、“馬斯河谷煙霧事件”、“洛杉磯光化學(xué)霧霾事件”、“多諾拉殺人霧”等[1]污染事件時(shí)刻提醒中國以發(fā)展工業(yè)、犧牲環(huán)境為代價(jià)的行為是不可取的，所以我國在2012年將空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)作為衡量空氣清潔程度指標(biāo)[2]，并于2018年由國務(wù)院發(fā)布《打贏藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)三年行動(dòng)計(jì)劃》[3]，通過大幅度減少大氣污染物排放總量來改善空氣質(zhì)量。石油化工企業(yè)以及機(jī)動(dòng)車等排放的氮氧化物、二氧化硫、一氧化碳及其產(chǎn)生的臭氧和細(xì)顆粒物是影響人體健康的主要污染物，為了預(yù)防和減少空氣污染，很多學(xué)者對(duì)中國各區(qū)域空氣質(zhì)量進(jìn)行了研究。然而現(xiàn)階段研究多集中結(jié)合氣象、地形等網(wǎng)上公開數(shù)據(jù)對(duì)空氣質(zhì)量污染成分時(shí)間變化及時(shí)空特征進(jìn)行分析。如安俊琳對(duì)利用北京氣象塔氣象數(shù)據(jù)，分析了O3、NOx，CO在在氣象因素影響下的變化[4]，Wang et al通過對(duì)我國 31 個(gè)城市 2013～2014 年 6 種大氣污染物時(shí)空變化的研究發(fā)現(xiàn)，盡管東南部地區(qū)秋季和西部地區(qū)春季也經(jīng)常發(fā)生高污染事件，但北部地區(qū)的PM2.5、PM10、CO和SO2濃度高于西部和東南部地區(qū)[5]。雖有研究針對(duì)于年度第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值進(jìn)行分析，如王葉琳利用西安市2010～2018年二三產(chǎn)業(yè)變化，分析期間各污染物濃度變化與第二產(chǎn)業(yè)之間的關(guān)系[6]，王坤鵬利用南充市“十二五”期間煤炭燃燒分析PM2.5變化[7]，但受限于化工企業(yè)廢氣排放數(shù)據(jù)小時(shí)間尺度數(shù)據(jù)難獲得性的缺點(diǎn)，針對(duì)于小時(shí)間尺度的廢氣排放與空氣質(zhì)量各污染物濃度分析仍較少，且受今年新冠疫情企業(yè)停工影響，為空氣質(zhì)量污染物濃度與化工企業(yè)廢氣排放創(chuàng)造了有利條件。

本研究為首次以山東省東營市為研究區(qū)，結(jié)合疫情期間我國采取的防控措施下化工企業(yè)廢氣排放，對(duì)東營市2019年12月～2020年4月CO、NO2、SO2、PM10、PM2.5、O3濃度在疫情期間變化及原因進(jìn)行分析。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)

東營市位于山東半島北部，地處中緯度，背陸面海，屬暖溫帶大陸性季風(fēng)氣候，基本氣候特征為冬寒夏熱，四季分明。根據(jù)《東營統(tǒng)計(jì)年鑒2020》三產(chǎn)業(yè)占比為5.0∶ 57.4∶ 37.6可以看出[8]，第二產(chǎn)業(yè)仍是東營市支柱產(chǎn)業(yè)，由表1可以發(fā)現(xiàn)，石油產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)中會(huì)排放出大量的SO2、CO、NOx,塵等污染物，東營作為油氣資源型城市，石油及相關(guān)產(chǎn)業(yè)，橡膠輪胎及汽車配件、有色金屬、石油裝備等重工業(yè)帶來經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的同時(shí)，也造成了東營市空氣質(zhì)量污染長期處于嚴(yán)重階段，故本研究選取東營市作為研究區(qū)域，分析東營市化工企業(yè)對(duì)各空氣污染物濃度影響，對(duì)東營市治理大氣環(huán)境提供參考。

表1 石油化工主要污染物Tab.1 Main pollutants of petrochemical industry

1.2 數(shù)據(jù)來源及研究方法

本文所采用數(shù)據(jù)均來源自東營市公共數(shù)據(jù)開放網(wǎng)(http://dydata.sd.gov.cn/)。利用Python通過東營市環(huán)境空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)小時(shí)數(shù)據(jù)API服務(wù)調(diào)用接口獲取，監(jiān)測(cè)時(shí)間段為2019年12月1日至2020年4月30日逐時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，其中包含42個(gè)市級(jí)空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)站點(diǎn)、230個(gè)廢氣排放監(jiān)測(cè)站點(diǎn)以及5個(gè)氣象監(jiān)測(cè)站點(diǎn)。監(jiān)測(cè)站點(diǎn)分布情況，見圖1。

審圖號(hào)GS(2019)3333號(hào)圖1 東營市空氣與廢氣監(jiān)測(cè)站點(diǎn)分布Fig.1 Distribution of Air and exhaust monitoring stations in Dongying city

2 結(jié)果與討論

自2019年底，中國武漢確診首例新冠患者以來，新冠疫情迅速在全球蔓延開來，截至2020年6月30日，中國共累計(jì)確診病例85 227例，國外累計(jì)確診高達(dá)10 323 360例，共造成508 072人死亡(https://voice.baidu.com/act/newpneumonia/newpneumonia/)。在疫情爆發(fā)初期，中國政府充分認(rèn)識(shí)疫情嚴(yán)重性，迅速啟動(dòng)公共安全衛(wèi)生事件一級(jí)響應(yīng)，并迅速采取隔離，封閉交通，停工停產(chǎn)等措施嚴(yán)厲防控疫情擴(kuò)散。同時(shí)在疫情防控期間，全國各地空氣質(zhì)量均有明顯好轉(zhuǎn)。疫情防控與空氣質(zhì)量變好之間是否有必然聯(lián)系？具有怎樣的聯(lián)系？明確這些因素對(duì)我國乃至全球治理大氣污染具有重要意義，因此本文針對(duì)于疫情前后東營市空氣各污染物濃度展開研究，并結(jié)合疫情期間化工企業(yè) 廢氣排放情況，對(duì)各污染物濃度變化及原因進(jìn)行了闡述。

2.1 新冠疫情期間各污染物濃度空間分布

通過采用克里金插值(kriging)法，對(duì)東營市各空氣污染物濃度疫情前、中、后空間變化進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)NO2、SO2、PM10、PM2.5、CO濃度變化保持一致，而O3濃度變化則與PM2.5等污染物濃度變化相反。以PM2.5及O3濃度變化為例(圖2)，PM2.5等污染物濃度均呈現(xiàn)出“北低南高”趨勢(shì)，即南部污染>中部污染>北部污染，內(nèi)陸大于沿海區(qū)域，且疫情前東營市整體污染嚴(yán)重，在疫情中期污染迅速減輕，疫情后伴隨春季來臨，污染持續(xù)減輕。而O3濃度則與PM2.5等污染物濃度變化相反，表現(xiàn)為東北部濃度高于南部，且沿海地區(qū)O3濃度一直保持在較高水平，在疫情后期間東營市整體O3濃度保持在較高水平，O3污染嚴(yán)重。分析原因?yàn)椋河蓤D1可以看出，東營市化工企業(yè)呈現(xiàn)南部扎堆現(xiàn)象，北部企業(yè)數(shù)量相對(duì)較少，化工企業(yè)作為大氣污染的重要原因之一，生產(chǎn)過程中會(huì)向大氣中排放大量污染性物質(zhì)，加劇大氣污染。東營市中南部區(qū)域作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好地區(qū)，人口密集，北部河口區(qū)域人口密度較小，較高的人口密度帶來的人類活動(dòng)也會(huì)排放大量的空氣污染物。同時(shí)隨著氣溫升高，光化學(xué)反應(yīng)速率加快，從而導(dǎo)致了O3濃度的持續(xù)上升，O3污染加重。

圖2 新冠疫情期間PM2.5與O3濃度空間分布Fig.2 Spatial distribution of PM2.5 and O3 concentrations during COVID-19

2.2 新冠疫情前后各污染物濃度時(shí)間變化

受新冠疫情爆發(fā)影響,東營市啟動(dòng)重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件Ⅰ級(jí)響應(yīng)，大部分企業(yè)全面停工停產(chǎn)，造成二月初各行業(yè)并未按慣例逐步開工生產(chǎn)，而是在二月底疫情得到有效控制下，東營市各企業(yè)才逐步復(fù)工復(fù)產(chǎn)，居民有序出行。故本研究疫情前后劃分時(shí)間分別為：疫情前(12月1日～12月31日)、疫情中(2月1日～2月29日)、疫情后(3月1日～4月30日)。

2.2.1 東營市及三區(qū)兩縣月度變化

對(duì)比分析東營市及三區(qū)兩縣疫情期間空氣質(zhì)量各污染物濃度(圖3)，發(fā)現(xiàn)除O3外各項(xiàng)污染物濃度均在一月份達(dá)到頂峰，污染最重。這與一月份正處春運(yùn)返程高峰，車流量增大，企業(yè)增產(chǎn)，大氣污染物排放急劇增加相關(guān)。二月份SO2、NO2、PM2.5、PM10濃度急劇下降，與之對(duì)應(yīng)的化工企業(yè)廢氣排放月度數(shù)據(jù)，由12月、1月份的15 928 316 106m3與15 869 550 321m3，下降至2月份的12 043 541 082m3，廢氣排放量減少了38億m3，在三區(qū)兩縣污染物濃度變化中廣饒縣下降幅度最大,CO、NO2、PM10、PM2.5、SO2濃度分別下降22.41%、49.19%、48.34%、47.32%、45.01%，O3濃度上升44.64%，濃度近乎呈斷崖式下降，同時(shí)廣饒縣二月份廢氣、SO2、NH化物降幅為37.53%、50.88%，37.53%，兩者均出現(xiàn)顯著下降趨勢(shì)。推測(cè)原因?yàn)椋菏烷_采排放廢氣多為SO2、顆粒物，同時(shí)汽車尾氣排放也是造成PM10、PM2.5濃度增高的原因。自2020年一月底，東營市政府采取的限制居民出行，化工企業(yè)停工停產(chǎn)等措施均有效限制了SO2、PM10、PM2.5的排放，造成2月份各類污染物濃度到達(dá)谷底。三四月份疫情擴(kuò)散態(tài)勢(shì)得到一定控制，各項(xiàng)企業(yè)在政府引導(dǎo)下逐步恢復(fù)生產(chǎn)，居民外出增多，各項(xiàng)污染物濃度相應(yīng)增加。同時(shí)也需要注意到的是，O3濃度一直呈上升狀態(tài)，并于四月份達(dá)到頂峰。根據(jù)已有研究表明：O3濃度與與NO2和VOCs密切相關(guān)。當(dāng)NOx濃度較低時(shí)，NOx促進(jìn)O3的生成，而VOCs濃度對(duì)O3的影響不大。當(dāng)VOC濃度較低時(shí)，NOx濃度與O3生成呈負(fù)相關(guān)[9]。冬季太陽輻射及溫度較低，NO2濃度較高抑制O3濃度，隨著溫度升高與太陽輻射的增大，O3濃度增加。這與呂婧[10]、Kaijie Xu[11]等人研究一致。

圖3 東營市新冠疫情前后各區(qū)縣及東營市污染物濃度變化Fig.3 Changes of pollutant concentrations in districts, counties and Dongying city before and after COVID-19

2.2.2 東營市24小時(shí)變化

因空氣質(zhì)量還受到氣象因素與植被覆蓋度等諸多因素的綜合干擾，在進(jìn)行廢氣排放與空氣污染物濃度變化Pearson分析時(shí)，采用平均24小時(shí)廢氣排放量與各污染物濃度進(jìn)行分析，盡可能排除其余影響因素干擾。

企業(yè)廢氣排放與各污染物濃度的Pearson相關(guān)系數(shù)，見表2。由表2可知，在忽略其余干擾空氣質(zhì)量影響因素下，東營市各空氣質(zhì)量污染物濃度與化工企業(yè)廢氣排放具有極強(qiáng)的相關(guān)性。且因廢氣排放口與空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)站點(diǎn)具有一定距離，廢氣排放之后需經(jīng)過一定時(shí)間方能對(duì)空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)站點(diǎn)監(jiān)測(cè)范圍內(nèi)空氣質(zhì)量產(chǎn)生影響，故在廢氣排放3小時(shí)后對(duì)各空氣污染物濃度的相關(guān)系數(shù)最強(qiáng)。由相關(guān)系數(shù)可知，其數(shù)值越接近于1表明兩個(gè)變量之間的相關(guān)性越強(qiáng)，所以對(duì)于PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO呈顯著正相關(guān)。對(duì)O3濃度呈顯著負(fù)相關(guān)。從數(shù)據(jù)上表明廢氣排放對(duì)空氣質(zhì)量具有直接影響。

表2 廢氣排放與各污染物濃度的Pearson相關(guān)系數(shù)Tab.2 Pearson correlation coefficient between exhaust emission and pollutant concentration

分析東營市疫情期間PM10、PM2.5濃度24小時(shí)變化(圖4)，PM2.5與PM10變化曲線相似，均為倒“S”型波動(dòng)，疫情各個(gè)時(shí)間段內(nèi)均在早晨9點(diǎn)左右到達(dá)污染濃度峰值，并在下午4點(diǎn)左右到達(dá)污染濃度谷底，并在傍晚出現(xiàn)上升趨勢(shì)。這一發(fā)現(xiàn)符合已有研究規(guī)律。同時(shí)也可以發(fā)現(xiàn)，疫情國家嚴(yán)控期間，PM2.5與PM10均有大幅下降，分別降低44(μg/m3)以及22(μg/m3)，同時(shí)與疫情前相比，污染峰值與谷底差距進(jìn)一步減小。而兩者在疫情前、中、后期變化也略有差別，PM10在疫情中期間處于污染濃度最低值，疫情后污染加重，而PM2.5濃度則隨著疫情前中后呈逐級(jí)降低現(xiàn)象。這與上述藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)PM2.5變化相吻合。造成這種現(xiàn)象的主要原因是：(1)化工企業(yè)廢氣排放與車輛尾氣，人類活動(dòng)均是PM2.5與PM10產(chǎn)生的重要原因。早九點(diǎn)與晚六點(diǎn)恰巧處于上下班高峰期，汽車尾氣及人流量增大，同時(shí)企業(yè)開工，顆粒物排放增多，污染加重。下午四點(diǎn)，顆粒物經(jīng)過上午擴(kuò)散，且伴隨人流量減少，污染物濃度降低。(2)疫情期間，企業(yè)停工，限制出行等措施導(dǎo)致顆粒物排放劇減，同時(shí)隨著春季來臨，植被復(fù)蘇，植被對(duì)于顆粒物的吸收也是污染物濃度降低的重要原因。

對(duì)比疫情前后24小時(shí)NO2與O3濃度變化(圖5)可以發(fā)現(xiàn)，NO2濃度變化與PM10一致，均為疫情前>疫情后>疫情中，而O3濃度變化趨勢(shì)則正好與NO2相反，濃度呈疫情前>疫情中>疫情后的階段遞增。同時(shí)在下午4時(shí)NO2濃度達(dá)到谷底，最低濃度為14.05(μg/m3)，O3濃度達(dá)到頂峰，最高濃度為101.51(μg/m3)，對(duì)兩者24小時(shí)濃度變化進(jìn)行Pearson分析，發(fā)現(xiàn)兩者相關(guān)系數(shù)為-0.915，為極強(qiáng)的負(fù)相關(guān)性。這一發(fā)現(xiàn)既與月度O3濃度變化一致，也與張碩[12]等人研究相符。由下方公式可以發(fā)現(xiàn)，在氣相光化學(xué)反應(yīng)中，O3作為中間產(chǎn)物受太陽照射及溫度的影響，隨著太陽光強(qiáng)及溫度的升高，公式(1)反應(yīng)加快，導(dǎo)致空氣中的NO2轉(zhuǎn)化為NO和O(3P)，促使NO2濃度降低，O3濃度升高，而大氣中NO2濃度過少則會(huì)導(dǎo)致NO濃度降低，從而導(dǎo)致公式(3)發(fā)生較慢，導(dǎo)致O3濃度處于較高水準(zhǔn)。冬季與初春溫度與光照強(qiáng)度均低于初春，隨著溫度及光照強(qiáng)度的上升，在一定范圍內(nèi)較高的NO2濃度有利于O3濃度的上升。

圖5 東營市新冠疫情前后NO2、O3濃度變化Fig.5 Changes of NO2 and O3 concentrations before and after COVID-19 in Dongying City

NO2+hv(λ≤430nm)→NO+O(3P)

(1)

O(3P)+O2→O3

(2)

NO+O3→NO2+O2

(3)

分析疫情期間SO2以及CO變化(圖6)，發(fā)現(xiàn)SO2濃度在疫情前、疫情后均呈“雙峰單谷”(兩個(gè)污染峰值，一個(gè)污染低谷)，疫情中轉(zhuǎn)變?yōu)椤半p谷單峰”(兩個(gè)污染低谷，一個(gè)污染峰值)，并且SO2濃度在二月份降幅高達(dá)38.47%，并在疫情后污染峰值時(shí)間提前一小時(shí)。CO濃度則隨著疫情前、中、后三個(gè)時(shí)間端呈遞減趨勢(shì)，均在早9點(diǎn)到達(dá)污染峰值，16點(diǎn)到達(dá)污染谷底?，F(xiàn)有研究指出機(jī)動(dòng)車排放，化石燃料及生物質(zhì)燃燒是SO2、CO濃度的主要貢獻(xiàn)源，疫情前中期為冬季供暖期，燃煤及農(nóng)村取暖造成廢氣大量排放，污染濃度高，同時(shí)在二月份居家隔離期間，居民難以通過機(jī)動(dòng)車出行，機(jī)動(dòng)車尾氣排放減少，二月份早晨SO2濃度明顯降低。同時(shí)風(fēng)力及溫度也會(huì)對(duì)污染物擴(kuò)散具有一定影響，疫情前、中、后三個(gè)時(shí)間內(nèi)，風(fēng)力分別為1.9m/s，2.5m/s，3.2m/s，溫度分別為-2～4℃，0～7℃，7～16℃，較大的風(fēng)力及溫度也有助于污染物的擴(kuò)散。

圖6 東營市新冠疫情前后SO2、CO濃度變化Fig.6 Changes of SO2 and CO concentrations before and after COVID-19 in Dongying city

2.3 相應(yīng)建議

針對(duì)于疫情前后空氣質(zhì)量各污染物濃度變化可以看出，東營市廢氣排放仍是東營市空氣質(zhì)量好壞的主要因素，而現(xiàn)在東營市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)仍以重工業(yè)為主導(dǎo)的第二產(chǎn)業(yè)為主體，為保障大氣污染得到有效治理，對(duì)東營市提出以下建議：

2.3.1 工業(yè)

開展針對(duì)重工業(yè)“散亂污”監(jiān)察，針對(duì)化工企業(yè)亂排廢氣現(xiàn)象加以整治。優(yōu)化火電、建材、地?zé)?、輪胎等行業(yè)產(chǎn)能布局。大力發(fā)展清潔能源，加快小噸位鍋爐淘汰改造。全市所有燃燒設(shè)備禁燒原油、渣油、高硫石油焦以及不符合相關(guān)規(guī)定的柴油等。

2.3.2 工業(yè)產(chǎn)品交通路線優(yōu)化

開通專業(yè)運(yùn)輸?shù)缆?，?shí)現(xiàn)工業(yè)產(chǎn)品單獨(dú)運(yùn)輸。對(duì)運(yùn)輸路途遠(yuǎn)，運(yùn)送量大的工業(yè)產(chǎn)品，采取鐵路運(yùn)輸代替公路運(yùn)輸?shù)姆绞剑廴据^重天氣，應(yīng)盡量減少柴油火車等大型車輛運(yùn)送。發(fā)展東營沿海優(yōu)勢(shì)，開辟海上航線，發(fā)展船舶運(yùn)輸。

2.3.3 冬季取暖

針對(duì)全市開展冬季清潔供暖，實(shí)現(xiàn)以電代煤、以氣代煤，減少煤炭燃燒。同時(shí)加強(qiáng)農(nóng)村環(huán)保教育，嚴(yán)控亂焚燒秸稈等不良行為。

3 結(jié) 論

研究選取石油化工開采城市東營作為研究區(qū)域，分析疫情期間空氣質(zhì)量各污染物濃度變化，與疫情期間企業(yè)停工停產(chǎn)等措施及氣象因素相結(jié)合，分析得到以下結(jié)論：

3.1 疫情期間，東營市12～4月PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO濃度均呈現(xiàn)南部>中部>北部，內(nèi)陸污染重于沿海的趨勢(shì)，O3濃度則呈現(xiàn)出北高南低的變化。

3.2 疫情期間東營市及三區(qū)兩縣，受春運(yùn)返鄉(xiāng)及企業(yè)增產(chǎn)影響，疫情前1月份出O3外各污染物濃度均達(dá)到頂峰，而在二月份受政策強(qiáng)制停工限制出行影響，各污染物濃度急劇降低，其中廣饒縣作為東營工業(yè)帶頭縣，二月份廢氣等污染物排放劇減，廢氣、SO2、NH化物降幅為37.53%、50.88%。37.53%，與此對(duì)應(yīng)廣饒縣空氣質(zhì)量污染物濃度也大幅度下降，,CO、NO2、PM10、PM2.5、SO2濃度分別下降22.41%、49.19%、48.34%、47.32%、45.01%，O3濃度上升44.64%。

3.3 疫情期間東營市各污染物24小時(shí)變化，PM2.5與PM10呈“S”型變化，早九點(diǎn)為污染高峰期，下午四點(diǎn)污染較輕，且在晚六點(diǎn)污染加重。NO2與O3存在極強(qiáng)負(fù)相關(guān)性，在下午四點(diǎn)O3濃度達(dá)到最高，此時(shí)NO2濃度最低。SO2濃度在疫情前、疫情后均呈“雙峰單谷”，疫情中轉(zhuǎn)變?yōu)椤半p谷單峰”。其中PM2.5、CO濃度變化均為疫情前>疫情中>疫情后逐級(jí)遞減，而PM10、NO2、SO2則為疫情前>疫情后>疫情中，O3為疫情后>疫情中>疫情前，這也表明了PM2.5、CO受到溫度、風(fēng)速、植被等影響較大，而PM10、NO2、SO2等受到化工企業(yè)廢氣排放及汽車尾氣等影響較大。

本文結(jié)合新冠疫情期間東營市廢氣排放及溫度、風(fēng)速、植被等影響因素，對(duì)東營市各空氣污染物濃度空間、時(shí)間變化特征進(jìn)行分析，為政府治理空氣污染提供針對(duì)性依據(jù)。但空氣質(zhì)量受地形，人類活動(dòng)、鄰近城市污染水平等多種因素綜合影響，未來需綜合考慮多種影響因素，對(duì)東營市各空氣污染物時(shí)空特征進(jìn)行深一步研究。