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河北省一次重污染天氣典型案例分析

2018-08-29 11:05:58蘇海燕張良朱桂艷
價值工程 2018年19期
關鍵詞:污染區域

蘇海燕 張良 朱桂艷

摘要:2016年12月16~21日,京津冀及周邊地區出現了一次覆蓋面積廣、污染程度重、污染持續時間長、霧和霾天氣相伴發生的重污染過程,河北于16日發布空氣重污染紅色預警,區域一和區域二啟動應急預案中Ⅰ級應急響應。文中對此次重污染天氣特征和應急預案的效果進行分析,并有針對性的提出建議。

Abstract: From 16th to 21st of December 2016, there was a heavy pollution process in Beijing-Tianjin-Hebei and surrounding areas with a wide coverage, heavy pollution, long pollution duration, and fog and haze. Hebei released the warning of heavy air pollution on the 16th, and Regional I and Region II initiated the emergency response of Class I in the emergency plan. This paper analyzes the characteristics of the heavily polluted weather and the effect of emergency plans, and makes targeted recommendations.

關鍵詞:重污染天氣;污染特征

Key words: heavy pollution weather;pollution characteristics

中圖分類號:[TE991.1] 文獻標識碼:A 文章編號:1006-4311(2018)19-0180-02

0 引言

2016年12月16日至21日,受不利氣象條件影響,京津冀及周邊地區發生了一次大范圍重污染天氣,本次重污染過程影響范圍廣、持續時間長、污染程度重、霧和霾天氣相伴發生。河北于16日發布空氣重污染紅色預警,區域一和區域二啟動應急預案中Ⅰ級應急響應。

1 重污染天氣過程分析

本次污染過程期間,18日、19日全國分別有71個和98個城市出現重度及以上污染,占全國城市總數量的21%和29%。其中,京津冀及周邊地區重污染城市數量最多,19日京津冀及周邊70個地級及以上城市中55個城市(近80%)出現重度污染,其中34個城市出現嚴重污染(近50%)。18日、19日全國有7個城市(石家莊、邯鄲、安陽、鄭州、焦作、漯河、許昌)AQI日報達到500,均位于京津冀及周邊地區。

分析12月14日-20日京津冀及周邊地區各城市PM2.5小時濃度變化,多數城市PM2.5濃度在19日夜間到20日凌晨左右達到峰值,部分城市如北京、濟南在20日中午左右達到PM2.5濃度峰值。期間,邯鄲市PM2.5小時濃度在20日03時達到834微克/立方米,為區域內最高。河北省11個城市日均濃度最高值出現在19日邯鄲市,為702微克/立方米,PM2.5小時濃度極值出現在石家莊世紀公園站點為1015微克/立方米。

2 此次重污染天氣的特征

2.1 氣象條件極度不利污染物擴散,屬1998年以來最不利氣象條件年份

本次污染過程中,京津冀及周邊地區多城市持續處于靜穩、高濕和逆溫等極端不利氣象條件下,大氣邊界層高度大幅降低,污染嚴重。華北平原的大部分地區處于同一個大氣流場,該地區常年盛行兩個風場輻合帶,也就是污染物匯聚帶,一條是沿豫北-冀中南-北京-冀北沿線的風場輻合帶,另一條是魯西南-冀東-天津-冀北沿線的風場輻合帶。在兩條輻合帶的影響下,該地區間污染物相互輸送,互相影響,形成區域大氣復合污染。當偏南風逐漸增強時,污染氣團會在偏南風的驅動下往北挺進,此次引發多地爆表的污染團就是這樣形成的。

2016年厄爾尼諾切換為拉尼娜狀況,但仍延續了氣候異常狀況的影響,2016年進入秋冬季以來,我國北方地區冷空氣活動不活躍,強度弱,風速小,溫度明顯偏高。石家莊市12月以來的平均風速僅為1.2m/s,是過去36年里的第三低值,同時平均氣溫達到了2.1℃,是過去36年里第二高值,僅次于1996年12月的平均氣溫。所以多年不遇的不利氣象條件是今年12月以來重污染頻發的重要原因。

華北中南部和京津地區地面受高壓的弱氣壓場影響,風速小不利于污染物擴散;再考慮到近地面層濕度增加,促進了污染物吸濕增長和二次轉化。大范圍靜穩、高濕度是入冬以來本次污染過程持續時間最長、污染程度最重、影響范圍最大的重要氣象誘因,與石家莊、邯鄲等“爆表”直接相關。大氣逆溫、大氣邊界層高度大幅降低等極端不利的氣象條件更是造成本次污染過程多地“爆表”的重要推手。

雷達數據顯示,本次過程中,石家莊、邯鄲等地面監測PM2.5濃度為今年最高,19日邊界層均值多為200米,尤其是入夜后急劇降低,近地面濕度增大,消光系數吸濕性增長,擴散條件劣于12月初的污染過程。京津冀及周邊極端不利的氣象條件,大大加重了污染累積和二次轉化。

2.2 此次污染過程前期傳輸特點明顯,后期本地積累為主

以石家莊市為例,16日-18日,河北省區域整體受偏南氣流影響,污染物自南向北擴散和累積,受到山西、河南、山東等省份外來污染源的傳輸影響。邯鄲市首先出現AQI指數大于500的極端重污染天氣,接著邢臺、石家莊,相繼出現AQI指數大于500的極端重污染天氣。19-21日,河北省東部和中南部大部分區域整體處于靜穩天氣形勢下,水平傳輸擴散減弱,污染邊界層低至400米以下,區域呈現本地積累為主。

2.3 區域污染時,PM2.5污染的外地貢獻大幅升高

在非污染天或僅僅本地PM2.5出現高值時,外地貢獻占比小于20%;但在出現區域性重污染的時段,北京、天津和石家莊PM2.5污染的外地貢獻大幅升高,外地傳輸貢獻占比常達35-40%左右,比非污染天增加了15-20%,說明重污染往往呈現區域性,在大范圍的污染氣團控制下,各個城市PM2.5的外地貢獻均有所增大,區域聯防聯控應對重污染是非常必要的。

2.4 此次污染過程行業貢獻以本地民用源貢獻率最高,散煤燃燒面源污染有加重趨勢

通過污染源解析模塊分析,各市(除廊坊、衡水市外)散煤燃燒,面源污染有加重趨勢,污染排放以本地民用源和本地工業源貢獻率最高。

民用散煤排放仍是本次京津冀及周邊大范圍重污染的主要成因。在本次污染過程中,污染程度最重的石家莊、邯鄲PM2.5、PM10和CO濃度同步變化趨勢非常明顯,SO2濃度也比較高,石家莊等城市的硫酸根離子濃度明顯高于其他城市,表明燃煤排放SO2的二次轉化對PM2.5污染貢獻顯著;同時石家莊、保定的有機碳組分濃度也很高,反映出散燒煤排放的影響。綜合分析判斷,民用散煤燃燒大量排放一次顆粒物和SO2、VOCS等二次顆粒物的前體物,仍是本次京津冀及周邊大范圍重污染的主要成因。

2.5 河北省細顆粒物PM2.5污染重心轉移

對河北省及周邊地區PM2.5區域分布規律進行同期比較,受區域傳輸影響,河北省PM2.5的污染重心由9月30日之前的 “衡水-山東”一帶,遷移至12月22日的“石家莊-保定”一帶。與今年9月下旬以來的重污染天氣過程區域傳輸特征吻合。

3 重污染天氣應急響應效果分析

利用空氣質量模型,對河北省16日-22日PM2.5濃度進行模擬,得到各市PM2.5濃度改善效果,具體見表1。其中,PM2.5峰值濃度下降率最大的城市為保定(25.7%),平均濃度下降率最大的城市為邯鄲(19.0%)。本次紅色預警由于及早預報、及時啟動,充分發揮了削減峰值、縮短時長的作用。

4 建議

針對近期河北省重污染天氣的特點,提出以下幾點建議:

①加大對農村及城鄉結合部的散煤和面源污染治理力度。

目前,石家莊市精細化管理不出二環,一般化管理不出三環,其它大多數城市也一樣,往往是城區管理到位、措施嚴格,城鄉結合部和農村地區管理相對薄弱。在不利氣象條件下,僅農村散煤燃燒在不到兩天時間內就可使河北省中南部PM2.5濃度由優良水平增長到500-600微克/立方米。由于電廠燃煤脫硫效率可達到99%以上,而農村散煤燃燒過程中無任何處理措施,建議可采取電廠滿負荷發電降低農村用電價格的方式,改變農村取暖方式,減少散煤燃燒。

②加強重型車治理。

據環保部機動車污染監控中心測算,一輛重型柴油車的氮氧化物排放量相當于200輛家用小轎車的排放量。通過PM2.5組分分析來看,有機碳含量占比較高,這些就是重型柴油車和工程機械車輛排放為主。建議在淘汰黃標車的基礎上,進一步加大對重型柴油車和工程機械車輛等的管控和淘汰力度。

③嚴格執行重污染天氣應急預案。

河北省對重污染天氣應急預案進行了修編,統一了京津冀地區的預警分級標準,細化了公眾防護措施和應急減排措施。各市也相繼出臺了本地區的重污染天氣應急預案,工業企業也編制了重污染天氣應急減排操作方案。建議各市縣、各企業應嚴格按照《河北省重污染天氣應急預案》要求實施相應級別的應急管控措施。當采取更為嚴格的管控措施時,要先進行科學論證,確保有較大改善效果時再采取。

④對各項措施進行科學評估。

建議對各項管控措施進行科學評估,找出最有效的、社會經濟成本最低、減排效果最顯著的措施,以最小的經濟代價換取最大的環境改善效果,提高減排措施的費效比。

參考文獻:

[1]許萬智,朱春濤,陳仲榆,陳輝,廖蜜.華北地區一次重污染天氣的氣象變化過程分析[J].中國環境監測,2015(06).

[2]楊會珠.石家莊地區冬季細顆粒物典型污染過程分析[J].價值工程,2017(24).

[3]潘錦秀.京津冀大氣重污染過程數值預報與評估[D].南京信息工程大學,2016.

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