陳巧俊 呂兆斌 曹旭峰 鄧君俊

(1.浙江省金華生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中心，浙江 金華 321017；2.天津大學(xué)，天津 300072)

近年來，金華市認(rèn)真貫徹落實(shí)習(xí)近平生態(tài)文明思想，堅(jiān)定實(shí)施“環(huán)境立市”戰(zhàn)略，各項(xiàng)環(huán)保工作取得了顯著成績，環(huán)境空氣質(zhì)量得到有效改善。然而，金華位于浙中金衢盆地，盆地靜穩(wěn)天氣不利于污染物擴(kuò)散，加上近年來不利氣象條件頻發(fā)，北方和周邊地市輸入性污染較為頻繁，煤炭為主的能源結(jié)構(gòu)和公路為主的交通結(jié)構(gòu)仍未改變，污染減排空間不斷收窄，同時(shí)顆粒物濃度雖然逐年降低，但是顆粒物中二次組分占比明顯增加，導(dǎo)致PM2.5污染壓力不斷加大，可能存在反彈風(fēng)險(xiǎn)。

現(xiàn)有研究對(duì)金華市城區(qū)PM2.5組分特征和污染來源進(jìn)行了解析[1-4]，但是僅針對(duì)某一組分或某一季節(jié)開展，且主要基于SPSS統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，研究時(shí)限均較短，目前尚未有全年系統(tǒng)、基于受體模型的來源解析研究文獻(xiàn)報(bào)道。同時(shí)，近年來工業(yè)、交通等發(fā)展變化迅速，加上受當(dāng)前新冠肺炎疫情影響，金華本地及區(qū)域大氣污染排放特征變化較大，已有研究成果無法滿足當(dāng)前環(huán)境管理需求。為此，本研究擬在摸清2021年金華市區(qū)全年P(guān)M2.5組分特征基礎(chǔ)上，利用PMF模型科學(xué)解析不同季節(jié)PM2.5污染來源，以期彌補(bǔ)前人研究的空白。研究成果可為環(huán)保部門制定有效的PM2.5控制對(duì)策提供科學(xué)依據(jù)。

1 金華市區(qū)PM2.5污染概況

采用金華市區(qū)的武警支隊(duì)、市監(jiān)測站、十五中3個(gè)環(huán)境空氣質(zhì)量自動(dòng)監(jiān)測站分別代表婺城區(qū)、金東區(qū)和開發(fā)區(qū)，利用上述3個(gè)站點(diǎn)近五年P(guān)M2.5自動(dòng)監(jiān)測濃度數(shù)據(jù)分析市區(qū)PM2.5污染變化特征。結(jié)果表明，近五年金華市區(qū)PM2.5年均濃度總體呈下降趨勢(shì)，2021年為27μg/m3，比2017年下降30.8%，其中婺城區(qū)改善幅度最大，下降40.0%；PM2.5污染天數(shù)和污染程度顯著降低，污染天數(shù)由2017年的35天減少至2021年的2天，2018年以來消除中度、重度污染。

然而，受金衢盆地地形結(jié)構(gòu)及不利氣象條件影響，以及北方和周邊地市污染傳輸?shù)纫蛩赜绊?，PM2.5濃度和污染程度均出現(xiàn)反彈，其中2017年婺城區(qū)PM2.5重度污染天數(shù)同比增加2天，開發(fā)區(qū)PM2.5中度污染天數(shù)同比增加5天，重度污染天數(shù)同比增加1天；2019年開發(fā)區(qū)PM2.5濃度同比上升3.0%；2020年開發(fā)區(qū)輕度污染天數(shù)同比增加2天(詳見表1和圖1)。因此，“十四五”時(shí)期金華市區(qū)PM2.5持續(xù)改善尚存在一定壓力。

表1 2017—2021年金華市區(qū)不同污染級(jí)別PM2.5污染天數(shù)統(tǒng)計(jì) 單位：d

圖1 2017—2021年金華市區(qū)PM2.5濃度變化情況

2 PM2.5化學(xué)組成特征

2.1 監(jiān)測分析方法

本研究應(yīng)用2021年全年金華市大氣PM2.5組分自動(dòng)監(jiān)測站在線監(jiān)測小時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。監(jiān)測點(diǎn)位于金東區(qū)東寧路223號(hào)環(huán)保大樓樓頂(119.697°E，29.106°N)，離地面 25 m左右。監(jiān)測項(xiàng)目包括PM2.5濃度、水溶性離子(8項(xiàng))、含碳組分(2項(xiàng))、重金屬元素(30項(xiàng))等。監(jiān)測項(xiàng)目及方法詳見表2。

表2 監(jiān)測項(xiàng)目及方法

2.2 組分特征分析

2.2.1 總體組分特征

研究顯示，PM2.5日均濃度為38.1μg/m3，全年最大濃度為99.0μg/m3，最小濃度為9.0μg/m3；季節(jié)上看，PM2.5濃度冬季最高(45.1μg/m3)，夏季最低(19.8μg/m3)，該結(jié)果與何曉慶[2]、戴煒帥[3]等人的研究結(jié)果一致。

表3 2021年金華市區(qū)PM2.5組分濃度及占比

2.2.2 水溶性離子

2.2.3 OC、EC

總碳濃度為5.6μg/m3，占PM2.5濃度的18.0%。OC占總碳濃度的80.9%，EC占19.1%，OC和EC相關(guān)系數(shù)為0.71，呈弱正相關(guān)關(guān)系，表明OC與 EC濃度變化趨勢(shì)不太一致，其來源可能不同。研究表明,OC/EC>2表示存在二次有機(jī)碳，OC/EC比值處于1.0～4.2則代表汽油車和柴油車尾氣排放[8-10]。本研究OC/EC比值為4.2，表明存在二次有機(jī)碳，且主要來自汽油車和柴油車尾氣排放。

2.2.4 重金屬

重金屬元素總濃度為2.5μg/m3，占PM2.5濃度的8.1%。主要金屬元素按照月均濃度的高低順序依次是Al(37.4%)>K(13.7%)>Si(17.2%)>Fe(9.5%)>Ca(6.4%)>Zn(4.7%)>Cd(1.9%)>Mn(1.2%)>Pb(0.9%)。Al、K、Si、和Fe的濃度占比較高，表明金華市區(qū)PM2.5可能受土壤風(fēng)沙、生物質(zhì)燃燒、化石燃料燃燒及工業(yè)高溫燃燒過程等污染影響。

3 PM2.5來源解析

正交矩陣分解模型(Positive Matrix Factorization,PMF)是大氣顆粒物來源解析的常用方法[11-13]，其基本原理是將元素濃度矩陣分解為源成分譜矩陣、源貢獻(xiàn)矩陣和殘差矩陣，采用最小二乘法進(jìn)行迭代計(jì)算，從而求出使目標(biāo)函數(shù)最小化的源成分譜矩陣和源貢獻(xiàn)矩陣。采用PMF受體模型對(duì)金華市區(qū)不同季節(jié)PM2.5來源進(jìn)行解析。解析結(jié)果顯示，金華市區(qū)不同季節(jié)污染來源貢獻(xiàn)差異較大，但受二次污染影響均較明顯，冬春季尤其突出。春季PM2.5來源貢獻(xiàn)比例分別為SOA(29.7%)>二次硫酸鹽(25.3%)>二次硝酸鹽(21.7%)>機(jī)動(dòng)車(14.2%)>揚(yáng)塵(9.1%)，應(yīng)重點(diǎn)加強(qiáng)化石燃料燃燒和工業(yè)過程、生物質(zhì)燃燒、機(jī)動(dòng)車等污染源管控；夏季PM2.5來源貢獻(xiàn)比例分別為重油燃燒(41.4%)>揚(yáng)塵(27.9%)>二次污染物(18.7%)>生物質(zhì)燃燒(7.2%)>機(jī)動(dòng)車(4.8%)，應(yīng)重點(diǎn)加強(qiáng)化石燃料燃燒和工業(yè)過程、建筑施工揚(yáng)塵、堆場揚(yáng)塵、道路揚(yáng)塵的管控；秋季PM2.5來源貢獻(xiàn)比例分別為生物質(zhì)燃燒(34.6%)>揚(yáng)塵(21.7%)>重油燃燒(15.2 %)>二次污染物(14.3%)>燃煤(10.7%)>機(jī)動(dòng)車(3.6%)，應(yīng)重點(diǎn)加強(qiáng)生物質(zhì)燃燒、揚(yáng)塵、化石燃料燃燒和工業(yè)過程的管控；冬季PM2.5來源貢獻(xiàn)比例分別為SOA(37.5%)>工業(yè)源(22.3%)>二次硫酸鹽(16.2%)>二次硝酸鹽(14.8%)>機(jī)動(dòng)車(9.2%)>燃煤(0.0%)，應(yīng)重點(diǎn)加強(qiáng)生物質(zhì)燃燒、機(jī)動(dòng)車排放和工業(yè)過程等污染源管控(詳見圖2)。

春季

夏季

秋季

冬季

由此可見，金華市區(qū)應(yīng)加大化石燃料燃燒和工業(yè)過程、生物質(zhì)燃燒、機(jī)動(dòng)車尾氣排放等污染源管控力度，同時(shí)強(qiáng)化施工揚(yáng)塵、堆場揚(yáng)塵、道路揚(yáng)塵等監(jiān)管，從而減少PM2.5污染。

4 結(jié)論

對(duì)2021年金華市區(qū)大氣PM2.5主要化學(xué)組分特征及來源進(jìn)行解析研究，得出結(jié)論如下：

①近年來，金華市區(qū)PM2.5年均濃度總體呈下降趨勢(shì)，但仍存在反彈風(fēng)險(xiǎn)，持續(xù)改善壓力較大。2021年市區(qū)PM2.5日均濃度為38.1μg/m3，冬季最高(45.1μg/m3)，夏季最低(19.8μg/m3)。

④金華市區(qū)PM2.5主要來自化石燃料燃燒和工業(yè)過程、機(jī)動(dòng)車尾氣、生物質(zhì)燃燒、揚(yáng)塵等污染貢獻(xiàn)。不同季節(jié)污染來源貢獻(xiàn)差異較大，但受二次污染影響均較明顯，冬春季尤其突出。對(duì)此，市區(qū)應(yīng)加大化石燃料燃燒和工業(yè)過程、生物質(zhì)燃燒、機(jī)動(dòng)車尾氣排放等污染源管控力度，同時(shí)強(qiáng)化施工揚(yáng)塵、堆場揚(yáng)塵、道路揚(yáng)塵等監(jiān)管，從而減少PM2.5污染。