張文娟，夏志勇，孫鳳娟，王治非,李敏，邊萌，王在峰

(山東省濟(jì)南生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中心，山東 濟(jì)南 250101)

在社會經(jīng)濟(jì)進(jìn)步的同時，以PM2.5為特征污染物的區(qū)域性復(fù)合型空氣污染問題日益突出。重污染天氣不僅會影響大氣能見度和人體健康，還會影響全球的氣候變化，已經(jīng)引起社會各界的廣泛關(guān)注[1-2]。重污染天氣是高污染排放疊加靜穩(wěn)不利氣象條件共同作用的結(jié)果。逆溫、高濕、靜穩(wěn)等不利氣象條件是重污染發(fā)生的外因，高污染物排放是重污染天氣形成的主要內(nèi)因[3-4]。目前已有眾多學(xué)者開展了環(huán)流背景及氣象條件[5-7]、大氣顆粒物化學(xué)組分特征[8-10]、區(qū)域污染傳輸[11-12]等相關(guān)的研究。張曉等[6]探討氣象條件對空氣污染的影響，發(fā)現(xiàn)空氣濕度大、地面風(fēng)速小、天氣靜穩(wěn)為持續(xù)性霾的發(fā)生和維持提供了有利的氣象條件。賈佳等[10]對比鄭州市不同污染階段 PM2. 5水溶性離子、元素和碳質(zhì)組分濃度變化，均表明二次氣溶膠顆粒的大量生成是兩次重污染形成的主要原因。朱媛媛等[11]對2018年11月23日—12月4日一次大范圍、長時間且 PM2. 5疊加兩次沙塵傳輸?shù)膹?fù)合型重度污染過程開展特征研究，討論了區(qū)域污染傳輸?shù)那闆r。因此，研究PM2.5污染特征和演變規(guī)律是探討大氣復(fù)合污染的重要途徑，對污染防控對策的科學(xué)設(shè)計具有重要意義。

2020年12月8日—13日，受濕度大、大氣層結(jié)穩(wěn)定等不利氣象因素影響，中國東部出現(xiàn)大范圍、持續(xù)性重污染天氣過程，由湖北開始逐漸向河南、山東、河北、江蘇、安徽、上海多個連片省市蔓延。期間對山東省的影響最重，突出表現(xiàn)為污染濃度高，持續(xù)時間長。濟(jì)南市是山東省省會城市，地勢南高北低，呈淺碟狀，污染物易于累積。本文以濟(jì)南市發(fā)生的持續(xù)性重污染過程為研究對象，從污染演變過程、環(huán)流背景分析、氣象要素特征、顆粒物化學(xué)組分特征等方面探討此次重污染過程的污染特征及主要影響因素，以期找出造成大氣重污染的內(nèi)部原因和外在影響條件，以此提前管控達(dá)到重污染過程“削峰降速”，為濟(jì)南市大氣污染防治提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究方法

1.1 數(shù)據(jù)資料

環(huán)境空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)來源于濟(jì)南市監(jiān)測站的自動監(jiān)測數(shù)據(jù)，監(jiān)測儀器均采用BAM-1020(美國MetOne)顆粒物監(jiān)測儀，該站點(diǎn)位于濟(jì)南市交通要道與商務(wù)居住核心區(qū)，周圍沒有工業(yè)源，屬于典型的城區(qū)代表點(diǎn)。研究時間為2020年12月8日—13日。

氣象資料數(shù)據(jù)來自于中央氣象臺網(wǎng)站(http://www.nmc.cn/)發(fā)布的同期高空和地面的實況觀測資料。

1.2 儀器與觀測方法

邊界層數(shù)據(jù)來自微脈沖激光雷達(dá)(北京艾沃思科技有限公司)對氣溶膠的遙感反演結(jié)果。該激光雷達(dá)發(fā)射波長為532 nm，頻率為2 500 kHz，空間分辨率為15 m。

2 結(jié)果與討論

2.1 污染過程演變

2020年12月10日—12日濟(jì)南市出現(xiàn)重污染天氣過程(圖1)。2020年12月8日濟(jì)南市空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)為72，空氣質(zhì)量為良。12月9日空氣質(zhì)量開始惡化為輕度污染(AQI為113)，12月10日AQI迅速升至176，達(dá)到中度污染。PM2.5質(zhì)量濃度從前一天的18 μg/m3增至133 μg/m3。12月11日—12日污染水平繼續(xù)升高，達(dá)到此次污染的峰值，空氣質(zhì)量重度污染(AQI值分別為227、202)。12月13日顆粒物濃度迅速下降，AQI值降至71，空氣質(zhì)量明顯好轉(zhuǎn)，至此重污染過程結(jié)束。

圖1 重污染期間濟(jì)南市AQI、PM10、PM2.5日變化Fig.1 Daily changes of AQI, PM10, and PM2.5 in Jinan during heavy pollution

圖2為PM2.5、PM10質(zhì)量濃度的逐時變化曲線。整個污染階段的首要污染物均為PM2.5，其平均質(zhì)量濃度為137 μg/m3，最高值為235 μg/m3。污染剛開始發(fā)生時(2020年12月9日01時)，PM2.5、PM10質(zhì)量濃度分別為72、112 μg/m3，此后污染物濃度逐漸累積上升。11日21時達(dá)到此次污染峰值(AQI為285)，PM2.5、PM10質(zhì)量濃度分別為235、337 μg/m3，與污染剛開始時(2020年12月9日01時)相比，分別上升了226%、201%；12月13日04時，PM2.5與PM10質(zhì)量濃度急劇下降，由重度污染降至輕度污染。

圖2 2020年12月8日—13日污染過程期間PM10、PM2.5小時變化特征Fig.2 Hourly change characteristics of PM10 and PM2.5 during the pollution process from December 8 to 13,2020

2.2 氣象條件分析

濟(jì)南市污染期間逐日氣象條件、AQI 變化以及同期地面氣象要素的小時變化如表1和圖3所示。分析重污染期間高空和地面氣象資料得到：高空環(huán)流整體較為平直，以偏西氣流為主；低層850 hPa受西南氣流影響，存在明顯暖脊，有利于逆溫層結(jié)的形成；地面均壓場控制，且氣壓場減弱，尤其是12日氣壓場呈明顯的“兩高兩低”的形勢，屬于典型的鞍型場控制下的重污染過程。

表1 濟(jì)南市污染期間逐日氣象條件及AQI 變化Table 1 Daily meteorological conditions and AQI changes during heavy pollution period in Jinan

圖3 同期氣象要素分析(風(fēng)速、濕度、邊界層)Fig.3 Analysis of basic meteorological elements during the same period (wind speed，relative humidity,planetary boundary layer)

2020年12月9日，高空500 hPa環(huán)流開始變平，近地面由高壓后控制轉(zhuǎn)為均壓場，等壓線稀疏，弱偏南風(fēng)有利于近地面濕度增大，造成垂直方向出現(xiàn)上干下濕特征，為大霧的生成和維持提供穩(wěn)定的背景條件。12月10日，高空短波槽過境轉(zhuǎn)為偏西北氣流控制，中低層濕度較低，近地面均壓，氣壓值有所下降，風(fēng)場較弱，平均風(fēng)力1.0 m/s。天空晴朗有利于近地面夜間輻射降溫，造成輻射霧的形成，相對濕度自9日22:00時逐漸上升，對應(yīng)顆粒物濃度不斷增加(圖2)。10日01:00時空氣質(zhì)量由“良”轉(zhuǎn)為“輕度污染”。大氣邊界層下壓(400～500 m)，靜穩(wěn)狀態(tài)發(fā)展，相對濕度持續(xù)較高，07:00時達(dá)到中度污染水平，17:00時空氣質(zhì)量急劇惡化為重度污染。12月11日，地面弱冷空氣短時入侵，地面小時風(fēng)速基本小于1 m/s，925 hPa有暖平流，導(dǎo)致平流霧產(chǎn)生，相對濕度基本維持在80%以上，近地面充足的水汽促進(jìn)顆粒物急劇吸濕增長，以及氣態(tài)污染物的二次轉(zhuǎn)化[4,13]，大氣邊界層在14：00后基本維持在150～300 m，污染物低空累積。高濕、小風(fēng)、邊界層大幅下降加上弱冷空氣前鋒，至21：00時ρ(PM2.5)=235 μg/m3，達(dá)到此次重污染過程的峰值。12月12日，近地面處于2 個高壓和2 個低壓之間的鞍型場中，地面弱氣壓場，大霧天氣持續(xù)， 0:00—8:00時相對濕度持續(xù)大于90%，極不利于污染物擴(kuò)散，空氣質(zhì)量維持重度污染；白天相對濕度有所下降，大氣邊界層上升，擴(kuò)散條件略有好轉(zhuǎn)，但污染物濃度仍維持在重度污染水平。晚上處于強(qiáng)冷空氣前鋒，風(fēng)向轉(zhuǎn)換導(dǎo)致污染物濃度再次上升。12月13日，高空低槽過境，強(qiáng)冷空氣影響，地面轉(zhuǎn)為較強(qiáng)偏北風(fēng)，相對濕度明顯下降，大氣邊界層大幅上抬升，擴(kuò)散條件轉(zhuǎn)好，空氣質(zhì)量明顯改善，至此重污染過程結(jié)束。

2.3 水溶性離子污染特征分析

(1)

(2)

式中，n為濃度，μmol/m3。

圖4 2020年12月9日—13日RS和RN時間變化序列Fig.4 Time series of RS and RN during December 9 to 13,2020

2.4 碳質(zhì)組分污染特征分析

碳質(zhì)組分可分為有機(jī)碳(OC) 與元素碳(EC) ，是PM2.5的重要組分部分。 研究期間，濟(jì)南市PM2.5中OC與EC質(zhì)量濃度逐時變化見圖5。可以看出，兩者濃度變化趨勢基本一致，其中12月9日—10日OC與EC呈波動變化，在11日—13日兩者均出現(xiàn)明顯大幅度上升，其中OC的變化幅度更甚。整個重污染期間ρOC與ρEC平均分別為16.2、2.5 μg/m3。

注：折線間斷處為數(shù)據(jù)缺失。圖5 OC、EC時間變化序列Fig.5 Time series of OC and EC

EC化學(xué)性質(zhì)比較穩(wěn)定，常被用作一次排放的示蹤物；而OC則包含了直接排放的一次有機(jī)碳 ( POC) 和通過二次反應(yīng)等途徑形成二次有機(jī)碳(SOC)。因此，通常利用大氣中ρOC/ρEC比值來識別碳質(zhì)組分的排放和轉(zhuǎn)化特征，表征大氣中的二次污染的程度。有研究表明，當(dāng)ρOC/ρEC超過2.0的時候，表明有SOC的存在[22-25]。本次重污染期間ρOC/ρEC的平均比值為6.5，這與冬季燃煤排放、生物質(zhì)燃燒有關(guān)，可見本次重污染期間濟(jì)南市大氣中存在SOC污染。

SOC和 POC的質(zhì)量濃度可以通過經(jīng)過以下經(jīng)驗公式計算得出[26-28]：

ρPOC=ρEC×(ρOC/ρEC)min

,

(3)

ρSOC=ρOC-ρPOC

,

(4)

式中：ρSOC指二次有機(jī)碳的質(zhì)量濃度；ρOC、ρEC指碳質(zhì)組分中OC、EC的質(zhì)量濃度；(ρOC/ρEC)min指監(jiān)測中OC與EC質(zhì)量濃度比值的最小值。

通過計算，重污染期間POC和SOC質(zhì)量濃度分別為11.9、4.3 μg/m3。POC質(zhì)量濃度高于SOC，表明一次燃燒源對污染過程有較大貢獻(xiàn)。因此，仍需大力推進(jìn)清潔取暖改造,開展散煤清查治理，堅決打贏散煤燃燒治理攻堅戰(zhàn)。

3 結(jié)論

(1)2020年12月10日—12日濟(jì)南市出現(xiàn)重污染天氣過程。氣象因素對大氣重污染過程的形成有很大影響，高空環(huán)流平直、地面均壓場控制、低風(fēng)速、高濕是導(dǎo)致此次重污染過程的重要?dú)庀笠蛩亍?/p>

(3)重污染期間ρOC/ρEC的平均比值為6.5，可見本次重污染期間濟(jì)南市大氣中存在SOC污染。經(jīng)計算POC和SOC質(zhì)量濃度分別為11.9、4.3 μg/m3，POC質(zhì)量濃度高于SOC，表明一次燃燒源對污染過程有較大貢獻(xiàn)，說明控制燃煤源等是減輕冬季污染程度、改善環(huán)境空氣質(zhì)量的關(guān)鍵。