華北縣級(jí)城市臭氧污染特征及影響因素研究

關(guān)鍵詞：O₃；污染特征；氣象因素；潛在源區(qū)；滑縣

中圖分類號(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（NO_x）、一氧化碳（CO）等前體物發(fā)生光化學(xué)反應(yīng)生成。現(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。現(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?；h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)NO_x、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，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：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。縱向分析，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。