關(guān)鍵詞:O3;污染特征;氣象因素;潛在源區(qū);滑縣
中圖分類(lèi)號(hào):X51 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:B
前言
隨著中國(guó)顆粒物的治理改善,臭氧污染逐漸凸顯,成為中國(guó)現(xiàn)階段面臨的主要大氣污染問(wèn)題之一。對(duì)流層中的臭氧(O3)主要是由揮發(fā)性有機(jī)物(VOCs)、氮氧化物(NOx)、一氧化碳(CO)等前體物發(fā)生光化學(xué)反應(yīng)生成?,F(xiàn)有研究表明O3濃度與氣象因素、區(qū)域輸送等密切相關(guān),高溫度、低濕度、高能見(jiàn)度是南陽(yáng)市O3污染日的典型特征;偏東風(fēng)大于3 m/s、氣溫高于30.2℃、相對(duì)濕度在50%上下浮動(dòng)時(shí),合肥市易出現(xiàn)O3超標(biāo)現(xiàn)象。嚴(yán)茹莎等人研究發(fā)現(xiàn)上海夏季O3主要由較高濃度的前體物排放和高溫、低濕、小風(fēng)等不利氣象條件共同影響。鄭州市夏季高O3濃度除受本地生成和氣象條件影響外,還存在周邊區(qū)域的近距離傳輸現(xiàn)象。以上研究表明O3污染并非由單一因子決定,對(duì)某一地區(qū)綜合分析更有利于了解該地區(qū)的污染成因。
因地形、氣候、工業(yè)結(jié)構(gòu)等條件的不同,O3具有明顯的時(shí)空差異性?,F(xiàn)階段關(guān)于豫北地區(qū)的縣市O3研究較為匱乏,因此開(kāi)展相關(guān)的O3研究具有重要的意義。滑縣位于京津冀傳輸通道上,地形以平原為主,工業(yè)結(jié)構(gòu)偏重,小型企業(yè)數(shù)量龐大且布局散亂,污染物排放量較高。文章基于河南省城市環(huán)境空氣質(zhì)量自動(dòng)監(jiān)控系統(tǒng)發(fā)布數(shù)據(jù),分析滑縣重點(diǎn)月份O3污染特征,并對(duì)NOx、氣象因素及潛在源區(qū)進(jìn)行分析,以期為滑縣及周邊區(qū)縣O3污染防治提供科學(xué)依據(jù)。
1數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法
1.1數(shù)據(jù)來(lái)源
滑縣共有兩個(gè)省控站點(diǎn),一處是六中站點(diǎn)(35°32′N(xiāo),114°32′E),位于錦和街道中心區(qū)域的一所學(xué)校內(nèi),周邊主要是居民住宅區(qū),車(chē)流量較大;另一處是衛(wèi)南調(diào)蓄管理處站點(diǎn)(35°34N,114°29′E),該站點(diǎn)位于縣城西北角,附近多數(shù)為村莊、農(nóng)田。研究污染物數(shù)據(jù)來(lái)源于滑縣兩個(gè)省控站點(diǎn)2019年-2022年逐日監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)及2022年5月至9月的逐時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),氣象數(shù)據(jù)來(lái)自2022年5月至9月的逐時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),以上數(shù)據(jù)獲取網(wǎng)站均為河南省城市環(huán)境空氣質(zhì)量自動(dòng)監(jiān)控系統(tǒng)。
1.2數(shù)據(jù)分析
依據(jù)文件《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》(GB 3095-2012)、《環(huán)境空氣質(zhì)量評(píng)價(jià)技術(shù)規(guī)范(試行)》(HJ 663-2013),將O3日最大八小時(shí)滑動(dòng)平均值(O3-8h)濃度高于環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)二級(jí)濃度限值(160μg/m3)定義為O3超標(biāo)日,不超過(guò)二級(jí)濃度限值定義為O3非超標(biāo)日。HYSPLIT模式(Hybrid single-particle lagrangianinte-grated trajectory model)是由美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局(NOAA)同澳大利亞氣象局共同研發(fā)的一種用于計(jì)算分析氣團(tuán)運(yùn)動(dòng)軌跡的模型,大氣研究中經(jīng)常被用于分析空氣中污染物的來(lái)源、傳輸和擴(kuò)散。運(yùn)用HYSPLIT模型,在TrajStat基礎(chǔ)上采用歐幾里得距離方法對(duì)2022年6月的氣流軌跡作聚類(lèi)分析,采用潛在源貢獻(xiàn)(PSCF)方法分析滑縣臭氧可能的來(lái)源區(qū)域。
2結(jié)果與討論
2.1 O3濃度變化特征
2.1.1 O3年際變化特征
2019年-2022年滑縣O3首要污染物天數(shù)(簡(jiǎn)稱(chēng):O3首污天數(shù))、O3超標(biāo)天數(shù)及日最大O3-8h第90百分位(O3-8h-90per)濃度變化見(jiàn)圖1(a)。如圖1(a)所示,2019年-2021年O3首污天數(shù)呈逐年下降趨勢(shì),O3首污天數(shù)由138天減少至107天,而2022年O3首污天數(shù)較2021年增加38天,是四年來(lái)O3首污天數(shù)最多的年份。O3超標(biāo)天數(shù)和O3首污天數(shù)存在相似的年變化規(guī)律,由2019年58天減少至2021年34天,2022年反彈至47天。O3-8h-90 per濃度整體呈“倒V”型,2021年O3-8h-90 per最低,除2021年O3 -8h-90 per濃度達(dá)到年評(píng)價(jià)二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)值(160μg/m3)外,2019年、2020年、2022年均超過(guò)年評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)值,超標(biāo)倍數(shù)分別約為0.10、0.02、0.05。
圖1(b)為2019年-2022年滑縣兩個(gè)省控站點(diǎn)O3時(shí)間序列圖。對(duì)圖1(b)橫向分析,O3超標(biāo)日主要集中在5月至9月,主要以輕度污染為主,中度污染天數(shù)較少,未出現(xiàn)重度及以上污染天。其中,6月污染天數(shù)最多,且污染程度最高,這與前人的研究結(jié)果一致??v向分析,六中站點(diǎn)與衛(wèi)南調(diào)蓄管理處站點(diǎn)O3污染天數(shù)逐年變化趨勢(shì)相同,2019年~2021年超標(biāo)天數(shù)持續(xù)下降,2022年回升,同時(shí)O3超標(biāo)時(shí)間跨度拉長(zhǎng),3月上旬和10月下旬也開(kāi)始出現(xiàn)超標(biāo)現(xiàn)象。除2019年外,六中站點(diǎn)的O3污染天數(shù)均高于衛(wèi)南調(diào)蓄管理處站點(diǎn),中度污染及以上天數(shù)也更多。
2.1.2日變化特征
2022年03污染形勢(shì)較為嚴(yán)峻,以該年為基準(zhǔn)年,研究03重點(diǎn)月份(5月至9月)兩站點(diǎn)的日變化特征(如圖2所示)。由圖2可知,六中站點(diǎn)O3小時(shí)平均濃度較衛(wèi)南調(diào)蓄管理處站點(diǎn)濃度偏高,可能與六中站點(diǎn)位于市中心周邊人為排放源較多有關(guān)。O3濃度日變化趨勢(shì)均呈現(xiàn)典型的“單峰”型,超標(biāo)日O3自06:00起受光反應(yīng)生成、湍流混合沉降等因素影響濃度開(kāi)始迅速升高,于16:00出現(xiàn)峰值,該階段為03增幅最大時(shí)段;非超標(biāo)日O3自07:00起逐漸上升,峰值時(shí)間出現(xiàn)在16:00左右,峰值濃度較超標(biāo)日偏低。