摘 要:基于空氣質量和氣象數(shù)據(jù),運用相關性分析和概率統(tǒng)計方法,分析2015—2020年自貢市臭氧氣象條件特征,綜合氣象因子對臭氧的影響,構建了逐時臭氧污染氣象條件指數(shù)模型與等級劃分標準,并進行檢驗評估。結果表明:高溫低濕環(huán)境下易發(fā)生高濃度臭氧事件;偏北和偏西風對臭氧影響略高于其他風向;在一定范圍內(nèi),臭氧濃度及超標率隨風速增加略有上升;逐時臭氧污染氣象條件指數(shù)模型由氣溫、相對濕度、風向、風速評分組成,對指數(shù)和分級標準進行檢驗評估,隨指數(shù)等級升高,臭氧濃度和超標率也增加;使用歐洲中心數(shù)值預報產(chǎn)品對2種不同天氣類型的臭氧污染氣象條件指數(shù)預報進行對比驗證,預報效果較好。
關鍵詞:臭氧污染;氣象條件指數(shù);自貢;等級標準
中圖分類號:X515 文獻標志碼:B 文章編號:2095–3305(2024)07–0-04
近年來,大氣污染防治取得顯著效果,但臭氧體積分數(shù)卻呈上升趨勢。臭氧生成與人為排放量增加有關外,還與太陽輻射、溫度、相對濕度等氣象因素密切相關。國內(nèi)外學者對臭氧模擬預測開展了大量研究,其方法包括統(tǒng)計回歸、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、數(shù)值模式等[1-2]。
自貢市地處四川盆地南部,受特殊的地形影響,具有靜風頻率高、大氣濕度高和逆溫現(xiàn)象頻發(fā)等不利氣象條件,加之城鎮(zhèn)化和工業(yè)化的深入推進導致自貢市大氣污染嚴重[3-4]。2018年起,各省市需按照中國氣象局要求在5—9月開展臭氧污染氣象條件等級的預報業(yè)務工作,但自貢市的臭氧污染預報主要依賴經(jīng)驗判斷,缺乏客觀性,且精細化程度不足,預報服務效果不夠可靠。
針對自貢市臭氧污染現(xiàn)狀,基于2015—2020年環(huán)境和氣象數(shù)據(jù),以臭氧高污染影響氣象因子為切入點,基于概率統(tǒng)計和相關性分析方法,結合各氣象因子對臭氧污染的影響程度,構建適用于自貢市的逐時臭氧污染氣象條件指數(shù)模型,并劃分出等級標準,為今后臭氧污染預報預警提供科學參考。
1 數(shù)據(jù)與方法
環(huán)境空氣質量數(shù)據(jù)為2015—2020年自貢市國控站6種污染物逐小時濃度資料,6種污染物包括細顆粒物(PM2.5)、可吸入顆粒物(PM10)、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、一氧化碳(CO)、臭氧(O3)[5]。數(shù)據(jù)來源全國空氣質量實時發(fā)布平臺、四川省生態(tài)環(huán)境監(jiān)測總站提供的空氣質量日報資料和中國氣象數(shù)據(jù)共享網(wǎng)。
根據(jù)《環(huán)境空氣質量指數(shù)(AQI)技術規(guī)定(試行)》(HJ 633—2012),臭氧每小時平均濃度超過二級標準(200 μg/m3)為超標,臭氧超標率(E)計算方法見式(1)。
E=T1/T×100%(1)
式(1)中,E為臭氧超標率,T為總次數(shù),T1為超標次數(shù)。
選取2015—2020年自貢市氣溫、相對濕度、風速、風向和降水量等氣象要素,探討氣象要素對臭氧的影響,然后將氣溫與其他氣象因子聯(lián)立,計算統(tǒng)計聯(lián)立后的臭氧濃度和超標率。再根據(jù)氣象因子對臭氧的影響程度構建逐時臭氧污染氣象條件指數(shù)預報模型,并劃分等級標準。最后,評估和檢驗應用其臭氧污染氣象條件指數(shù)模型結果。
2 結果與分析
2.1 自貢市環(huán)境空氣質量污染概況
如圖1所示,2015—2020年自貢市空氣質量為優(yōu)的有514 d,占總天數(shù)的23%;空氣質量為良的有1 094 d,占總天數(shù)的50%。同時,自貢市空氣質量為良、輕度污染、中度污染天數(shù)基本呈現(xiàn)先增加后減少的趨勢。2020年空氣質量為優(yōu)的天數(shù)達到100 d,重度污染基本消除。
如圖2所示,2015—2020年自貢市空氣質量不斷提高。NO2、PM2.5、PM10作為首要污染物的天數(shù)在逐年下降,而臭氧天數(shù)逐年增加,成為2020年占比最高的首要污染物。
2.2 氣象因子與臭氧濃度的關聯(lián)性分析
臭氧污染主要集中在夏季,基于此,選取自貢市4—9月逐時臭氧濃度和氣象要素進行相關性分析。結果見表1:逐時臭氧濃度與氣溫存在顯著的正相關性(相關系數(shù)為0.59),與相對濕度存在顯著的負相關性(相關系數(shù)為-0.68),與風速存在正相關性,與風向的相關性不明顯,與降水量的相關性不明顯。
2.3 氣象因子與臭氧濃度的影響
氣溫、相對濕度、風向、風速、降水對臭氧均有影響(圖3)。從氣溫來看,隨著氣溫升高,臭氧濃度和超標率也呈上升趨勢。當氣溫>30 ℃時,臭氧濃度及超標率上升變化更為明顯;從相對濕度來看,隨著相對濕度的增大,臭氧濃度和超標率呈下降趨勢。當在較干燥環(huán)境(0%≤相對濕度<40%)下,臭氧濃度和超標率較高;從降水量來看,降水量對臭氧污染的影響不明顯,無雨時臭氧超標率略高;從風向來看,偏北和偏西風的臭氧污染較高;從風速來看,當風速>2 m/s時,臭氧超標率最大,為1.81%,這表明一定風速條件更利于臭氧及前體物在區(qū)域內(nèi)相互輸送,促進臭氧濃度增加。
2.4 氣象因子聯(lián)合對臭氧污染的影響
統(tǒng)計氣溫與其他氣象因子聯(lián)立下的臭氧超標率,研究氣象因子聯(lián)合對臭氧污染的影響。同一溫度區(qū)間內(nèi),不同相對濕度對臭氧污染存在明顯差別。當氣溫≥35 ℃且0%≤相對濕度<40%時,臭氧超標率高達39.71%,說明高溫低濕有利于臭氧增加。
不同溫度區(qū)間內(nèi),風速、風向對臭氧影響不同。當氣溫<30 ℃時,風速對臭氧污染的形成基本無影響。當氣溫≥35 ℃且1 m/s≤風速<2 m/s時,臭氧超標率上升至最高,為30.61%。當氣溫≥33 ℃時,不同風向下的臭氧超標率均較大。
降水量對臭氧的影響不明顯。
2.5 臭氧污染氣象條件評分體系建立
臭氧污染氣象條件評分體系由氣溫、相對濕度、風速、風向構成。將氣溫作為臭氧污染的主要影響氣象因子,氣溫基礎分根據(jù)臭氧超標率(E)評定,評分規(guī)則:E<1%時,評分為0分;1%≤E<5%時,評分為1分;當E>5%時,E每增加5%時評分增加1分。如表2所示,不同氣溫等級評分差異大,表明氣溫對臭氧超標具有較大影響,可作為基礎評分因子。
根據(jù)氣溫與風速聯(lián)立統(tǒng)計下的臭氧超標率計算出氣溫與風速的聯(lián)合評分(表3)。當氣溫≥35 ℃且1 m/s≤風速<2 m/s時,評分最高,這表明該風速有利于臭氧區(qū)域輸送促進臭氧生成。
其他氣象因子的單獨評分為其他氣象因子與氣溫的聯(lián)合評分減去氣溫基礎分(表4)。相對濕度評分:當氣溫≥35 ℃且相對濕度<40%時,最利于臭氧增加。
風速評分:當氣溫≥35 ℃時且1 m/s≤風速<2 m/s時,有利于臭氧濃度升高。風向評分:當30 ℃≤氣溫<33 ℃時,除西南偏南風外,其他風向均利于臭氧濃度升高;當氣溫≥33 ℃時,各風向均利于臭氧濃度升高,且當氣溫≥35 ℃時影響更大。
臭氧污染氣象條件指數(shù)(OPMCI)由氣溫、相對濕度、風向、風速評分組成,計算公式如式(2)。
OPMCI=TS+RHS+WDS+WSS(2)
式(2)中,TS為氣溫基礎評分,RHS為相對濕度評分,WDS為風向評分,WSS為風速評分。
2.6 臭氧污染氣象條件指數(shù)檢驗及等級標準確定
用2015—2020年歷史數(shù)據(jù)計算自貢臭氧污染氣象條件指數(shù)(OPMCI),檢驗結果顯示:臭氧濃度和超標率(E)隨著OPMCI升高逐漸增加(圖4)。當OPMCI≥12時,E為27.18%,臭氧平均濃度為173.43 μg/m3,可判定臭氧污染風險最高。
結合《全國臭氧氣象預報業(yè)務規(guī)范》和各指數(shù)下的臭氧濃度和超標情況,對OPMCI進行分區(qū)間統(tǒng)計,將OPMCI從不易污染到極易污染分為1~6級,建立OPMCI預報模型和等級標準(表5)。各等級下臭氧超標有明顯差異,級別越高,臭氧濃度和超標率明顯增大[6-7]。
2.7 臭氧污染氣象條件指數(shù)的業(yè)務應用
將歐洲中心數(shù)值預報模式結果(起報時間為20:00)臨近插值到自貢代表站(29.35°N,104.77°E)得到未來96 h氣象預報產(chǎn)品。選取兩種不同天氣類型(a.降水天氣,先污染后改善(2022年6月29—7月3日);b.晴熱天氣,持續(xù)污染(2022年8月15—8月19日))進行預報指數(shù)對比驗證(表6)。
7月1日的降水天氣將未來OPMCI預報結果最大值從7降至0~2之間,1—2日實際臭氧8 h濃度在100 μg/m3左右,為優(yōu)良天氣;8月15—19日受晴熱高溫影響,預報日最大OPMCI≥16,實際臭氧8 h濃度接近或高于160 μg/m3,其中19日的實際臭氧8 h濃度為204.50 μg/m3,易出現(xiàn)輕度及以上臭氧污染。這說明逐時臭氧污染氣象條件指數(shù)對預報臭氧日超標情況有指示性,其預報結果符合臭氧污染實際情況[8]。
3 結論
(1)2015—2020年自貢市空氣質量不斷提高,但臭氧污染加劇,在2020年成為占比最高的首要污染物。
(2)高溫低濕環(huán)境下易發(fā)生高濃度臭氧事件。偏北和偏西風下的臭氧濃度和超標率較其他風向略高;在一定范圍內(nèi),臭氧濃度和超標率隨風速的增加略微上升。
(3)采用概率統(tǒng)計和相關性分析方法,選取氣溫、相對濕度、風速、風向氣象因子構建了適合于自貢地區(qū)逐時臭氧污染氣象條件指數(shù)模型和等級分級標準,通過驗證分析表明了該指數(shù)模型具有可行性。
(4)檢驗評估結果表明,臭氧超標風險隨臭氧污染氣象條件指數(shù)的增加而增加。通過對2種天氣類型進行OPMCI指數(shù)和等級預報的檢驗對比,證實了指數(shù)預報模型及等級分級標準對自貢臭氧污預報有指導意義。
參考文獻
[1] 黃小剛,邵天杰,趙景波,等.氣象因素和前體物對中國東部O3濃度分布的影響[J].中國環(huán)境科學,2019,39(6):2273 -2282.
[2] 李穎若,韓婷婷,汪君霞,等.ARIMA時間序列分析模型在臭氧濃度中長期預報中的應用[J].環(huán)境科學,2021,42(7): 3118-3126.
[3] 雷雨,張小玲,康平,等.川南自貢市大氣顆粒物污染特征及傳輸路徑與潛在源分析[J].環(huán)境科學,2020,41(7):3021-3030.
[4] 呂長春.自貢市臭氧濃度變化特征及其與氣象因素的相關性研究[J].氣象與環(huán)境科學,2021,44(3):47-53
[5] 張麗,梁碧玲,李磊.深圳市臭氧污染氣象條件指數(shù)研究及業(yè)務應用[J].氣象科技進展,2019,9(3):160-165.
[6] 黃俊,廖碧婷,王春林,等.廣州逐時臭氧污染氣象條件指數(shù)研究及應用[J].環(huán)境科學學報,2023,43(1):63-75.
[7] 孫津.基于半監(jiān)督小樣本學習的北京市臭氧空間分布模式分類研究[J].地球信息科學學報,2024,26(3):725-735.
[8] 李秋華,石紅麗,孟飛,等.新鄉(xiāng)市夏季臭氧污染特征及一次典型污染過程分析[J].皮革制作與環(huán)??萍?,2023,4(22): 176-178,181.