蘇州市一次秋冬季典型PM2.5污染過程分析

周民鋒，吳也正，魏 恒，楊 倩

(1.江蘇省蘇州環境監測中心，江蘇 蘇州 215004;2.江蘇省環境保護空氣復合污染監測重點實驗室，江蘇 蘇州 215004)

1 引言

PM2.5(空氣動力學等效粒徑小于2.5 μm的顆粒物)是大氣復合污染的重要污染物之一。PM2.5的來源分析受到廣泛關注[1～4]，主要有兩個方面的原因：一方面，PM2.5會損害人體健康，增加呼吸道系統疾病的發病率和死亡率；另一方面，PM2.5具有明顯消光作用，會導致大氣能見度下降。因此，開展城市地區的PM2.5組分和來源分析對保護人體健康和改善空氣質量具有重要意義。

劉洋等[5]對安陽市冬季觀測期間PM2.5污染特征進行分析及來源解析，發現燃煤源最高達29.8%，其次為工業源和機動車源。李昌龍等[6]對徐州市新城區大氣細顆粒物組成及污染特征分析，發現該區域水溶性離子受移動源的影響大于固定源。金紅紅等[7]分析長沙市2019年12月一次重污染過程，發現各化學組分中二次無機鹽和有機碳占比較高，且隨著污染加重呈增大趨勢，有機碳/無機碳比值平均為5.1，二次污染特征顯著。林昕等[8]選取中國東部典型城市長春、北京、上海、杭州和南京作為研究對象，探討PM2.5中水溶性無機離子濃度變化特征。張曉華等[9]結合2013年連續重污染過程細顆粒物中可溶性離子組分，發現可溶性離子組分占到細顆粒物組分的一半，可溶性離子又以硫酸鹽、硝酸鹽和銨鹽為主要成分。污染過程的分析還有其他報道[10～12]。

蘇州市PM2.5污染時有發生，尤其是進入秋冬季。對蘇州市秋冬季典型PM2.5污染過程開展研究，探索城市尺度的內源污染成因分析方法，為今后在不利氣象條件下精準地開展內源污染防治工作提供有力的技術支撐。

2 實驗部分

2.1 儀器和試劑觀測站點和時間

蘇州南門觀測站點位于蘇州市區內馬路9-2號(36.40°N，117.03°E)的4樓，觀測儀器的采樣口距地面約15 m，連續在線觀測。該觀測點周圍為居民區，基本能夠代表城區大氣的環境特征。

2.2 采樣分析儀器

PM2.5采用顆粒物分析儀(BAM1020)，測量原理為β射線法，配備動態智能加熱裝置。PM2.5中水溶性離子的在線測量使用美國的在線離子色譜(URG一9000)。該儀器由3個部分組成：大氣粒子導入系統，主要由粒子切割器和抽氣泵組成，主要功能是將PM2.5輸送到粒子捕集器；PM2.5快速捕集器，為整個儀器的核心部分，主要由蠕動泵、蒸汽發生器、樣品收集器、液體樣品輸送和轉移部分組成，主要功能是將PM2.5快速捕集后送到分析系統檢測；化學成分分析系統，主要為2臺離子色譜儀(Dionex ICS-2100)。在線采樣時間分辨率為60 min，進樣時間分辨率為5 min，樣品在線分析時間分辨率為27 min，陰離子系統采用梯度淋洗程序。

重金屬采用在線重金屬分析儀(Xact625)。該儀器的整個分析過程包括采樣周期和測量周期。采樣周期是環境空氣中的顆粒物樣品經過PM2.5切割頭，在濾帶上進行富集；測量周期是通過x射線熒光光譜儀(XRF測量模塊)分析富集在濾膜上的樣品，獲得重金屬的質量濃度。

單顆粒氣溶膠質譜儀(SPAMS05系列)基本原理為，環境空氣經PM2.5切割頭后進入SPAMS監測，采用空氣動力學透鏡作為顆粒物接口，通過雙光束測徑原理進行單顆粒氣溶膠粒徑測量及計數，利用飛行時間質譜原理進行正負化學成分的同時檢測，從而實現了單顆粒氣溶膠化學成分和顆粒物粒徑同步檢測。

3 結果與討論

3.1 污染過程

2020年11月1～4日，蘇州市經歷了一次秋冬季典型PM2.5污染過程。11月1日凌晨開始，PM2.5濃度顯著升高，污染峰值出現在11月2日8時，蘇州南門站點PM2.5濃度達130 μg/m3。11月3日凌晨 PM2.5濃度開始快速回落，從當日早上到11月4日，PM2.5濃度基本穩定在35 μg/m3(一級標準)以下(圖1)。此次污染過程造成蘇州市11月2日環境空氣質量類別為輕度污染。

圖1 蘇州南門站點PM2.5濃度時間序列(11月1～4日)

3.2 天氣條件

圖2為2020年11月1日20時、2日2時、3日8時和4日14時地面天氣圖。由圖2可以看出，1日夜間至2日受臺風北抬的影響，華東區域處于鞍形氣壓場的控制，整體擴散條件明顯惡化。1日夜間至2日白天，臺風向東北方向移動，3日至4日鞍形氣壓場消失，擴散條件好轉。

圖2 11月1日至4日東亞區域地面天氣

3.3 分析和討論

南門站點位于蘇州城區，具有很好的代表性。蘇州監測中心利用南門的大氣超級站在線監測數據，對上述污染過程開展溯源分析。

3.3.1 水溶性離子組分

11月1～4日期間，PM2.5組分監測結果有以下特征。從相關性分析來看，在各顆粒物組分中，銨根離子、硝酸根離子濃度與總體PM2.5濃度的時間序列相關系數R2最高，分別高達0.92和0.91。從變化趨勢來看，11月1日上午，硝酸根離子在PM2.5中的質量濃度占比約為20%；11月2日上午，該占比上升到30%左右；11月4日上午，該占比又回落到15%左右。銨根離子在PM2.5中的質量濃度占比變化情況也與硝酸根離子相似。上述監測結果表明，本次污染過程中有大量二次無機顆粒物生成，主要以硝酸銨或者硝酸氫銨的形式存在。因此，二次無機顆粒物的生成是本次污染過程中顆粒物濃度升高的直接原因。

時間

時間

時間

圖3 S/N比值與PM2.5濃度時間序列

3.3.2 無機元素

相關研究表明[13～16]，交通活動中的輪胎磨損是大氣顆粒物中鋅組分的主要來源，元素鋅一直被看作典型的交通源特征因子，而交通源也是城市中最主要的流動污染源。此次污染過程中，各無機元素組分中與PM2.5濃度相關系數最高的元素正是元素鋅(Zn)，其濃度變化趨勢與PM2.5高度一致(如圖4)。11月1日至4日鋅元素濃度日均值分別為0.17 μg/m3、0.26 μg/m3、0.10 μg/m3和0.07 μg/m3。整個過程中，鋅元素濃度達到峰值出現在11月2日10時，達0.47 μg/m3。所以，交通源是此次污染過程中PM2.5濃度升高的主要來源。

3.3.3 單顆粒質譜

3.3.3.1 污染過程分析

此次污染過程，隨著PM2.5質量濃度升高，整體各污染物數濃度均出現不同程度的增長，其中機動車尾氣源占比在1～3日貢獻從39.6%大幅度升高至49.3%(圖5)。

下面對此次污染過程分為7個時段進行討論。如圖6所示，時段1至時段2，PM2.5質量濃度從29 μg/m3升至118 μg/m3，機動車尾氣占比從39.6%升至46.3%，上升6.7%，相比其他源增幅最大；時段3至時段4，PM2.5質量濃度從68 μg/m3升至83 μg/m3，機動車尾氣占比從47.3%升至49.3%，上升2.0%；時段5中，PM2.5質量濃度降至68 μg/m3，機動車尾氣占比降至43.3%，下降6.0%；時段6中，PM2.5質量濃度升至82 μg/m3，機動車尾氣占比升至43.8%，上升0.5%；時段7中，PM2.5質量濃度降至9 μg/m3，機動車尾氣占比降至23.2%，下降20.6%。

在整個污染過程中機動車尾氣源的占比皆有所升高，是影響空氣質量的主要因素，除此之外，在時段3～5的污染過程中還受到燃煤源、揚塵和工業工藝等影響。

3.3.3.2 污染源時空分布

機動車尾氣源整體變化趨勢與PM2.5質量濃度較為接近，占比高值主要集中在1～3 m/s風速下點位偏西面和2～4 m/s風速下北面區域，與PM2.5質量濃度高值區域存在大部分重合，可見機動車尾氣源是影響空氣質量的主要因素(圖7)。

(a) (b)

4 結論

5 措施建議

機動車保有量持續快速增長，對空氣質量的影響日趨嚴重。針對典型污染日，制定落實一攬子交通源污染防治措施很有必要。一是不斷加大對以重型柴油車為代表的移動污染源執法力度，尤其是對重點進蘇路口實行全天候執法監管，禁止超標排放環境違法行為。二是多部門高效協作，全力開展好路面交通疏導和交通管理，及時消除各類交通安全隱患，最大程度減少機動車擁堵和怠速滯行。三是倡導綠色出行，打造低碳生活，加大電動公交車投運，提升群眾公交出行的舒適度滿意度，打造綠色環保的新型公交體系。