劉 韜,王樹東,趙海鷹,藺 源
(昆明市環境科學研究院,云南 昆明 650032)
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東川四方地工業園區大氣環境風險分析及對策研究
劉 韜,王樹東,趙海鷹,藺 源
(昆明市環境科學研究院,云南 昆明 650032)
對2014年10月底東川四方地工業園區已入駐企業的大氣環境污染物產生、排放情況進行系統分析與評價,在園區功能定位和現有規模下,以環境容量分析方法利用AERMOD模型對園區及周邊進行大氣污染預測,結果顯示:園區中SO2小時值與日均值在4個目標點出現超標,超標倍數為0.12~1.42倍,NOx、TSP、Pb、氟化物等指標未超標,有一定環境容量。今后的開發建設應嚴格執行準入制度,對新進企業慎重選址,對設立衛生防護距離的項目,科學論證后必須避開居民點,加大風險防范力度。
工業園區;大氣環境;環境容量;AERMOD模型;東川
2004年云南省委、省政府批準成立云南省東川再就業特區,以優惠政策吸引資金、人才、技術和產業項目,構建新興產業群體,實施“工業強區”“科學技術興區”戰略以振興東川國家老工業基地建設,重塑“銅都”輝煌。近10年,隨著工業化進程的快速發展以及國家對工業園區的政策扶持,四方地工業園區為云南省東川再就業特色產業園的發展作出較大貢獻,2013年完成工業總產值97.5億元,已經成為一座初具規模的新興工業園區。工業園區是集經濟社會發展與資源環境消耗的地域綜合體[1],如何在園區發展最大化與周邊的環境質量惡化最小化間取得平衡是目前環保研究的熱點。由于歷史原因,四方地工業園區規劃范圍內尚存部分村莊未搬遷,加之四方地工業園區入駐項目以金屬冶煉和磷化工為主,隨著園區的發展和入駐企業的不斷增加,大氣污染物排放容易對周邊環境空氣造成影響,周邊居民點存在著一定環境風險。目前對區域的環境風險評估多以計算環境資源承載力來實現[2],并在園區規劃初期通過建立健全風險控制基礎設施、環境監管信息平臺、 監測預警和應急處置體系建設、環境管理體系等進行多方面的監控[3]。而對于固有老工業園區,由于其自身最初的發展定位模糊以及其內部企業的動態性導致環境風險具有不確定性、長期性、累積性、突發性[4]。因此,本文通過對園區不同情景下的大氣環境影響預測來發現存在于園區的顯性及隱性大氣環境風險因素,對其分析后提出園區后續發展對策。
1.1 園區規劃情況及現狀
四方地工業園區位于昆明市東川區城區以北15km,小江河谷位于園區西側,順勢由南向北流過,匯入金沙江。園區規劃用地面積911.86hm2,工業用地總面積582.9hm2,詳見圖1。園區自2004年以來,先后入駐企業55家,現已注銷3家,截至2014年10月30日,實有運營企業47家。
自建立以來,園區區域環境質量狀況隨著企業陸續入駐、間歇停產的不斷變化而呈現出不同的特征,根據園區各企業入駐時的監測資料,區域環境質量發展基本分為4個階段:早期入駐階段、規模入駐階段、規劃發展階段和指導發展階段。這些階段中環境質量狀況并不是隨著企業的增長和污染的累積而呈線性的增長,而是受多方因素的影響分別體現出不同的特點,氣象與地形條件、企業排放特征等因素結合企業的變遷使得環境變化呈現很大的不確定性和偶發性,憑借一般監測資料并不能代表各階段的質量狀況,也不能體現長期時間下因氣象變化和企業變遷而表現出來的區域環境質量狀況。因此,根據園區大氣環境現狀,通過模型預測揭示環境污染特征并探究各影響因素間的關系對園區的后續發展和環境風險防控有較高的指導意義。
1.2 園區風險目標
園區周邊無風景名勝區、自然保護區、水源保護區等敏感點,污染物的排放對周邊環境影響最大的是居民點,故敏感點的選擇為周邊現狀居民點。根據環境影響評價導則的規定,工業園區的評價為二級,故選取工業園區最外側廠界外延3km范圍內的30個居民點為敏感點,列為環境風險保護目標加以分析探究。

2.1 研究方法與情景設定
根據園區調查資料確定大氣污染排放源的量與排放方式,從工程分析資料中統計各工業企業的排放位置和正常工況下的污染物濃度。采用《HJ2.2-2008環境影響評價技術導則》推薦的進一步預測模式AERMOD[5]進行模擬預測,設定園區內現有企業為正常工況,在累積影響條件下模擬并給出預測結果,從而對園區內部和園區外的大氣環境影響特征進行評價,測算各風險目標點的環境空氣質量狀況(濃度貢獻值)以探究污染分布特征,最后結合園區工業大氣環境衛生防護距離范圍對園區大氣環境進行風險邊界的確定并提出建議。
因研究對象為工業園區,包含多個污染源的多個排氣筒,環境影響目標為居民點,需要重點防控,考慮各污染源間的互相疊加和化學反應,并保證對風險目標點的覆蓋,在確保精度的前提下,預測采用網格點和關心點兩種形式進行。網格間距設為100m×100m,既保證范圍廣度,也保證了涵蓋區域風險目標點的位置,詳見圖2。預測范圍結合園區分布現狀、園區整體范圍、氣象特征和排污特征選取園區南北向中點作為預測中心點,并以該中心點為原點,四向外延3km。
預測情景包括:全年逐次小時氣象條件下、全年逐日氣象條件下、長期氣象條件下的環境空氣保護目標點、網格點處的地面濃度和研究范圍內的最大落地濃度。

2.2 指標選取及分析時限
根據工程分析統計,排氣筒統計有124個,污染物統計共18種。本文根據環境空氣功能區質量要求,結合園區污染物歷史發展階段特征選用在空氣質量標準控制下的SO2、NOx、TSP、鉛等4類污染物,園區特征污染物、毒性較大的氟化物共5個因子作為本次評價的指標,詳見表1。
資料時限為2014年10月31日,因此本文分析為基于截止該時限下現狀工業企業數量與排放條件上的預測與風險評價。標準執行《環境空氣質量標準》的二級標準。

表1 大氣環境污染物指標選取
3.1 污染源現狀分析
按照各入駐企業項目環境影響評價報告,園區內的有組織排放空氣污染物主要包括SO2、TSP、氟化物、氮氧化物、Pb(鉛)等18種,詳見表2。其中,SO2排放量超過100t/a的企業有8家,所排放量占園區總排放量的73.23%;TSP排放量超過100t/a的企業有3家,所排放量占園區總排放量的53.52%;其余指標值由園區內部分企業貢獻。可見,所選預測指標均為污染貢獻較大指標,具有代表性。

表2 園區現狀污染物有組織排放量統計
3.2 園區污染指標模型模擬分析
根據上述研究方法,選用2013年全年氣象小時數據和探空數據,以標準DEM預處理分析后將研究區劃分為5143個計算網格點,根據設定情景對風險目標點進行預測。
3.2.1 SO2預測結果與評價
SO2預測中長期氣象條件下除園區內部少數點外均無超標情況出現,其中最大值為0.031385mg/m3,最小值為0.002036mg/m3。小時值與日均值在涼水井、上海、坡頭、炭窯子等4個點出現超標,超標倍數為0.12~1.42倍不等,詳見表3。4個超標點均離園區較近,其中坡頭與炭窯子處于園區內部,各點地面高度與園區高度相差較小,在煙熏條件下,受風向的影響較大,故出現超標。

表3 SO2各預測情景下濃度值超標情況


圖3、圖4中深色區域分別為二級空氣質量標準中小時值≥0.5mg/m3和日均值≥0.15mg/m3區域,從分布情況看,兩種情景下園區本身均已超標,園區內部包含炭窯子、坡頭、上海等3個目標點,園區外涉及涼水井居民點;與園區海拔高度在同一梯度的其它區域出現了少部分超標情況,日均值與小時值相比,在園區外的其它區域超標范圍呈擴大態勢,超標區域無目標點。SO2小時值中最大值的占標率為30.1%~218%,除去超標區域,其它區域的占標率為30.1%~71.7%,SO2日均值中最大值的占標率為33.5%~242%,除去超標區域,其它區域的占標率為33.5%~99.2%。說明地形對于該區域的SO2濃度擴散影響較大,處于相對較低的區域受污染物影響較小。而處于高地的園區和同一海拔的區域因為氣象條件影響導致產生煙熏情況,大氣相對穩定,導致污染物在局部地區不易擴散而發生累積。


圖5中深色區域為年均值≥0.06mg/m3區域,根據分布情況看,僅有園區內部中心3個企業處極小部分超標,超標計算點為網格計算點,超標區域不涉及任何目標點。SO2年均值中最大值的占標率僅為3%~61.3%,說明在長期氣象條件下,SO2并沒有超標情況產生,對周邊目標點的影響也較小。
2.1.6 硼。2012年全市葉片硼平均含量為32.21 mg/kg(表1),說明煙臺市果樹硼的含量在適中范圍。土壤濕度影響硼的有效性,干旱葉片硼含量低。土壤pH增加、使用石灰改良酸性土壤都能使硼的有效性減少。在缺乏時,土施和葉面噴施都是必須的。在沒有土壤測試的情況下,當葉片硼<25.00 mg/kg時,建議土施硼2.25 kg/hm2。
3.2.2 NOx預測結果及評價
NOx預測中小時值、日均值、全年時段均無超標情況出現,見圖6。其中小時值最大值為0.025714mg/m3,最小值為0.00248mg/m3。圖中深色區域表明NOx在該處小時值濃度較高,根據分布情況,園區現有企業北部、園區南部濃度值較高,其余區域濃度值基本維持在較低值。NOx小時值中最大值的占標率為0.99%~8.17%,占標率較低;NOx日均值與小時值基本一致,在園區現有企業北部、園區南部濃度值較高,其余區域濃度值低值;NOx全年時段預測曲線中已無明顯濃度較高區域,除園區北部與南部濃度曲線變化較密外,其余區域濃度值已擴散怠盡,各點占標率幾乎可忽略,見圖7。說明NOx在長期氣象條件下,對周邊區域的環境影響非常小,對目標點而言,大氣環境風險較小。


3.2.3 TSP預測結果及評價
TSP預測全年時段無超標情況出現,其中最大值為0.016707mg/m3,最小值為0.000932mg/m3。日均值預測中園區內個別網格點出現超標,目標點中上海點出現超標,超標倍數為0.03,其余預測點均未超標,超標目標點各預測情景下濃度值見表4。

表4 TSP各預測情景下濃度超標值

圖9中深色區域為TSP日均值≥0.3mg/m3區域,根據分布情況看,園區內部川金諾化工處小部分超標、中恒粉業東側呈南北向帶狀分布的區域超標。園區外目標點上海超標,超標倍數為0.03。TSP日均值中最大值的占標率為6.66%~103%,在排除超標區域后TSP日均值中最大值的占標率為6.66%~68.19%,大部分的區域超標率在20%以下,說明在極端條件下,局部地區出現超標,在常規條件下,超標出現的頻率是較小的,對周邊目標點的長期影響也較小。圖10中紅色線為年均值=0.3mg/m3區域,根據分布情況看,整個園區及周邊區域濃度均較低,除極端條件下中恒粉業處濃度值達到了0.3mg/m3,其余區域在長期氣象條件下對周邊敏感點的影響較小,其年均值中最大值的占標率為0.47%~8.35%。

綜合整個網格點的占標率及目標點濃度曲線看,除相應企業排放該項污染物較多導致TSP累積外,TSP的濃度分布受地形及氣象條件的影響較為顯著,在地形條件一致、氣象條件極端的時候,相同區域表現出的濃度強度基本一致。說明污染物在地形高度一致、氣象條件穩定時容易發生累積,對周邊環境的影響較大。因此,若目標點遠離下風向,并且地形處于相對較低條件時風險概率將較低。
3.2.4 鉛預測結果及評價
在重金屬鉛的預測中全年時段均無超標情況出現,其中最大值為0.000081mg/m3,最小值為0.000006mg/m3。年均值中最大值的占標率為1.14%~16.22%。根據濃度曲線,絕大部分區域年均值濃度在0.0002mg/m3以下,僅園區內德偉礦業處相對集中,因其年排放量占整個園區排放總量的31.42%,所以濃度較顯著,其它區域全年無超標情況。
3.2.5 氟化物預測結果及評價
氟化物預測中小時值、日均值、全時段值均無超標情況出現,小時值中最大值為0.003531mg/m3,最小值為0.001035mg/m3。根據各情景下的濃度曲線圖,氟化物的小時濃度曲線分布無較明顯特征,南部較其它部分濃度值稍高,但離二級標準值仍有較大差距;日均濃度曲線較小時濃度曲線有明顯改變,局部濃度曲線較密,污染物經短時擴散后于最大濃度落地點處累積形成局部高值。雖未造成目標點處的高值,但也應引起重視;年均濃度經長期擴散后濃度值降至較小。
3.3 預測結果總體評價
在以上5項指標的大氣環境預測中除SO2有小時值、日平均值,TSP有日平均值的超標外,其余指標和各時段預測值均為達標。園區大氣環境預測超標情況特征統計詳見表5。

表5 園區大氣環境預測超標情況統計 (mg/m3)
從分布情況看,兩個超標指標日均值中均有上海點,SO2和TSP各超標點所處地形較為一致,均在1430~1500m左右,處于同一臺地。其中坡頭、炭窯子、上海等地處于園區規劃范圍內,涼水井處于規劃區范圍旁邊,距規劃區界僅160m,距金水銅冶煉僅300m,屬大氣環境高風險點,易受園區大氣環境影響。
從超標時間節點看,各超標點的不利時間各不相同,但各點均處于主導風下風向。涼水井風向為SW風,全年出現概率為2.28%;坡頭為W風,全年出現概率為1.28%;坡頭的部分區域與涼水井均在全年不利條件下受到污染,受污染頻率較低,平均為1.78%。炭窯子為NNW風,全年出現概率為7.31%;上海為SE風,全年出現概率為5.84%,由于兩個居民點均處于園區范圍內,不可避免地受到影響,全年條件下,平均頻率為6.575%,污染天數約為24d。
綜合分析得出,園區內污染物分布具有一定特征。第一,地形因素基本控制了污染物的影響范圍。復雜而起伏較大的地形條件導致污染物的落地濃度和污染物可擴散范圍也呈梯度分布,基本與地形一致,遠離園區地方的污染分布則由于受到熏煙影響而導致擴散較慢。第二,氣象條件控制著污染物的擴散速度。由于冬春兩季風向風速的影響,加之少數極端天氣的疊加影響導致污染物可以擴散至非園區外的部分點處形成局部大值現象。
通過對各污染物濃度分布的對比發現,這種分布在空間上具有很大相似性,表現出了較高的疊合度,把各污染物濃度值較高區域進行整理綜合得出圖11的大氣環境風險防控區域圖。圖上所示區域即在地形和氣象條件的共同影響下各污染物容易形成濃度富集或擴散不利的區域,其分布狀況與地形很好地吻合,擴散情況也受氣象條件影響而得到契合。這種分布特征將對園區的進一步規劃和企業的分布方向有著較好的指導作用,并且可以為風險防控提供依據。
大氣衛生防護距離作為環評導則中規定的較為硬性的“環境風險紅線”,明確規定其范圍以內不應有長期居住的人群。因此,根據園區各工業企業的大氣衛生防護距離疊加分析所得出的范圍也可較好地為風險防控提供依據。經統計確定園區內審批通過的設有衛生防護距離的企業共有17個,范圍從20~1000m不等。
根據對污染物排放點位置的調查,和各大氣衛生防護距離,計算得出各個企業的獨立大氣防護距離,詳見圖12。將重疊部分排除得出園區整個大氣衛生防護范圍面積為5.57622km2。其影響范圍內包含了絕大部分的企業和少數居民點,因此,出于風險防范的考慮,應逐步搬遷大氣衛生防護距離范圍內的目標點。處于園區規劃范圍內以及污染物超標區域內都或多或少受污染物的影響,且工業園區規劃范圍區內有目標點也不利于園區的開發與發展。


(1) 根據預測結果,園區內在一定條件下有大氣污染物超標,說明區域環境容量已接近上限。在今后的開發建設過程中應嚴格執行準入制度,對相應指標排放量較大的企業測算環境容量后實行禁止遷入與減排遷入。
(2) 地形與氣象條件的互相影響致使東川四方地園區污染分布有著明顯時空分布特征,從選址的合理性來看,園區布局較為合理,園區企業的選址也較為恰當;根據園區規劃范圍其未來發展看,符合氣象條件作用于污染物的擴散特性。這種特性及污染物分布特征對環境污染風險防控有著較好的指導作用,因此在未來的發展中對新入企業應慎重選址,根據污染物類別和排放形式綜合考慮氣象條件與地形條件后避開不利因素合理落址。
(3) 園區現有大氣衛生防護距離范圍內包含了園區絕大部分的工業企業和少數居民點。把握好大氣衛生防護距離這條“環境風險紅線”將有助于把控項目周邊環境安全,對于需新設衛生防護距離的項目科學論證后盡量與原防護范圍相疊合,通過大氣衛生防護距離重疊實現影響區域不外延。
(4) 園區規劃范圍內、大氣衛生防護距離內以及部分大氣環境質量易超標區域內居民均易受到大氣污染物的不同影響,這3個區域的居民點建議遷出。
(5) 鼓勵現有企業進行技術改造和設備升級以減少污染物的排放量,嚴格執行風險防控措施,確保區域環境空氣質量達標。
(6) 加強園區大氣環境監測頻度,建立風險防范數據庫,將大氣衛生防護距離、園區規劃范圍、污染源排放高值區域等“紅線”納入管控,利用環境監測資料與大氣環境特征分布實時比較以建立風險調控機制,指導工業企業的變遷與園區周邊居民點的分布,實現經濟發展與周邊環境質量的最優化。
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Research on Atmospheric Environmental Risk Analysis and Countermeasures at Industrial Park of Sifangdi in Dongchuan
LIU Tao, WANG Shu-Dong, ZHAO Hai-Ying, LIN Yuan
(Kunming Institute of Environmental Science, Kunming Yunnan 650032 ,China)
Systematically Analysis and evaluation of the conditions of atmospheric pollutants of the enterprises located in Sifangdi Industrial park in Dongchuan were conducted. According to the function and the existing scale of the industrial park, the air pollution was predicted by AERMOD model. The results showed that the hourly mean values and the daily mean values of SO2exceed standard at four target points in Industrial park. They multiplied by 0.12 to 1.42 times of the standard. The other indicators like NOx, TSP, Pb, fluoride did not exceed standard, which indicated that the industrial park had certain environmental capacity. The future development and construction should strictly follow the permit system, discreet the location of the new enterprise. The plants required by setting up health protection distance must avoid people’s houses after scientific reasoning. In addition, the risk prevention should be strengthened.
industrial park; atmospheric environment; environmental capacity; AERMOD model; Dongchuan
2016-06-29
X82
A
1673-9655(2016)06-0095-08