2022年吉林省春季一次重污染過程分析

翟 帥,張 梅

(長春師范大學地理科學學院,吉林 長春 130032)

大氣污染是由于人類活動或自然過程引起某些物質進入大氣中,呈現出足夠的濃度,達到足夠的時間,并因此危害了人體的舒適、健康和福利或環境的現象[1]。大氣污染會給居民的健康造成一定影響并帶來相關的財產損失[2-7],國內外研究結果均顯示,大氣顆粒物尤其是PM2.5濃度增加對人群死亡率影響較大,且呼吸系統疾病患者和心血管疾病患者對顆粒物污染更加敏感。PM2.5濃度每增加10 μg/m3,人群急性死亡率、呼吸系統疾病和心血管疾病死亡率分別增加0.40%、1.43%和0.53%[3]。隨著經濟的發展,我國的大氣污染狀況也由過去社會經濟不發達時期的單一點狀的大氣污染類型逐漸轉變為現在的區域復合型的大氣污染[8]。

面對改善空氣質量的迫切需求,亟須對長春市重污染天氣的成因進行系統、具體的分析,但目前針對長春市重污染天氣的研究仍較少,因此了解長春市大氣污染事件的產生原因、發生經過十分重要。基于此,本文針對長春市發生的一次重污染事件進行具體分析,厘清本次大氣污染的具體細節,并提出應對重度污染天氣的意見與建議,為將來政府及相關部門制定大氣污染政策提供一定的參考依據。

1 研究區域

長春市位于吉林省中部,是中國東北地區的中心城市之一,全市下轄7個區、1個縣,代管3個縣級市,總面積24 592 km2,常住人口908.72萬。長春市屬溫帶大陸性季風氣候,其東西南北分別與吉林市、松原市、四平市、哈爾濱市接壤,周圍重工業、農業較發達,是中國著名的重工業基地之一。

2 研究數據與方法

2.1 數據來源

2.1.1 空氣質量數據

長春市10個國控空氣質量監測站點(以下簡稱站點)的空氣質量指數(AQI)、大氣污染物(PM10、PM2.5、O3、SO2、NO2和CO濃度)的小時級數據,來自于中國空氣質量在線監測分析平臺(https://www.aqistudy.cn)發布的信息。

2.1.2 氣象數據

地面監測城市尺度的小時級氣象數據由中國氣象局(http://data.cma.cn)獲得,主要使用的數據有溫度、濕度、風速和風向等。應用于軌跡聚類的氣象數據從美國國家海洋和大氣局空氣資源實驗室下載(ftp://arlftp.arlhq.noaa.gov/pub/archives/gdas1)。高空氣象數據來源于美國氣象環境預報中心(NCEP)和美國國家大氣研究中心(NCAR)聯合制作的NCEP/NCAR再分析數據集(https://rda.ucar.edu)。

2.1.3 氣溶膠亞類垂直分布信息

本研究在氣溶膠亞類垂直分布信息上使用的是氣溶膠激光雷達和紅外探路者衛星觀測激光雷達的3.41版本的數據產品(CAL_LID_L2_VFM-ValStage1-V3-41),該產品將搜集到的數據分為無效(數據錯誤或缺失)、清潔空氣、云、對流層氣溶膠、平流層氣溶膠、地表、地表以下和無信號[9]。其中的氣溶膠類型分為八種,包括可以分辨的六種:煤煙(Sm)、污染沙塵(PD)、清潔大陸(CC)、污染大陸(PC)、沙塵(Du)和清潔海洋(CM);不可分辨的兩種:其他和未確定的類型(https://asdc.larc.nasa.gov/project/CALIPSO)[9]。

2.2 后向軌跡模式

后向軌跡(HYSPLIT)模式是由美國國家海洋和大氣管理局(NOAA)的空氣資源實驗室和澳大利亞氣象局在過去20年間聯合開發的一種用于計算和分析大氣污染物輸送、擴散的專業模型,被普遍應用于計算和分析大氣污染物輸送、擴散軌跡。其中潛在源貢獻分析法(PSCF)和濃度軌跡分析法(CWT)是研究污染物跨區域傳輸以及識別潛在源區最常用的方法。潛在源貢獻分析法是一種用于確定潛在污染源及其貢獻程度的方法,該方法揭示了不同源區對污染事件的影響程度,但當某軌跡整體滯留時間少時,結果有很大的不確定性,且當污染物濃度高于所設定的標準時,網格單元的權重相同,不能很好地反映污染軌跡的污染程度。因此本文利用濃度權重軌跡分析法(WCWT)進行潛在源的相關分析。

2.3 數據處理

數據處理主要為地面監測數據的處理,主要包括空氣質量數據和氣象數據。對兩種數據的處理都包括刪除空值、異常值(如,將PM2.5濃度大于等于1 000 μg/m3定義為異常值),且若某小時某污染物濃度的數值為空值或異常值時,則將該小時所有數據全部刪除。另外,本研究是以長春市十個站點的空氣質量數據對本次大氣重污染事件進行分析,因此需要對空氣質量數據進行進一步的取均值處理。長春市各監測數據時間序列圖見圖1。

圖1 長春市各監測數據時間序列圖

3 結果與討論

3.1 污染事件的時空變化

3.1.1 時間變化

長春市于2022年2月1日發生了重污染天氣,以該日為基礎并結合污染事件發生前、后兩天長春市的空氣質量狀況(即2022年1月30日～2022年2月3日)綜合對本次大氣重污染事件發生、發展的變化進行分析(圖2)。基于站點小時級監測數據中的AQI均值,將本次污染事件分為三大階段:污染前(AQI<200),污染時(AQI≥200),污染后(AQI<200)。圖1中的AQI與時間數據表明本次污染事件的發展過程極為迅速:在重污染發生前的2 h(2022年1月31日20時),長春市的空氣質量為良至輕度污染級別,但在隨后的幾個小時,AQI數值呈現出指數級的增長趨勢,達到并迅速突破重度污染級別,多個站點的AQI數值持續爆表。這一狀況一直持續到了次日上午,前后共歷經約11 h,且在之后的兩天內并未反復出現污染。

圖2 吉林省2022年1月30日至2月3日空氣質量克里金插值

3.1.2 空間變化

本研究的空間分析是以克里金插值作為基本方法進行的,克里金插值的基本運行條件需不同位置的多條數據,因此雖然長春市內分布的站點數量較多,但在地理位置上主要集中在長春市區,并未涉及到農安縣、德惠市等地。若僅使用長春市的地面監測數據對污染事件進行空間變化分析,會出現一定程度的誤差。因此,本文的空間分析以吉林省各地級市共計34個站點的地面監測數據為基礎,在前文的三大階段的基礎上再細分為九個小階段,取各站點各時間段的AQI均值,采用克里金插值法進行空間插值計算獲取污染事件在長春市的空間分布。克里金插值的結果顯示,在整個污染事件發生期間,長春市是本次重污染的絕對核心,在空間上呈現以長春為中心向四周擴散的特點,受長春市的影響,周圍地級市也出現了不同程度的污染。

3.2 污染成因解析

3.2.1 內部因素

本次污染事件的首要污染物為PM2.5,PM2.5的產生多與秸稈焚燒、汽車尾氣、工業生產等有關,而該時間段并非傳統意義上吉林省焚燒秸稈的時間段,因此秸稈焚燒并非本次大氣重污染事件的主要成因[10-12]。

在重污染事件結束后約8 h,CALIPSO衛星經過長春市西部(具體經過路徑見圖3)。由該衛星獲得的數據顯示,2022年2月1日18∶00左右長春市上空2 km內,存在大量氣溶膠,通過對氣溶膠數據進一步解析可以發現,氣溶膠的類型以污染沙塵、污染大陸型氣溶膠為主。有研究表明,產生污染沙塵型氣溶膠的主要原因是沙塵與生物質燃燒的混合物,污染大陸型氣溶膠主要是城市工業區排放了大量包含黑炭的大氣污染物[13]。而長春市所在的東北地區,冬季寒冷且漫長,持續時間為11月至翌年3月,最低溫可達-30 ℃。在此時間段內,大量的煤炭被燃燒以供取暖;另外由于室外溫度較低,居民的普遍出行方式是乘車,這又導致大量的汽車尾氣排放。由此可見,本次重污染事件的成因之一是各種生產、生活活動排放了大量污染氣體。

圖3 長春市氣溶膠類型分布圖(2022年2月1日 18∶02)

3.2.2 外部因素

重污染事件產生的外部因素包括氣象條件及區域傳輸的影響[14-17]。氣象條件是否良好的判斷方式為:當污染發生時,本地是否出現靜風、逆溫的天氣現象。基于處理后的小時級風速、風向、PM2.5數據繪制風玫瑰圖(圖4)。由圖4(b)和(c)可以發現,在2022年1月31日與2022年2月1日大氣污染較重的時段中,長春市風速相對較低,普遍處于3.4 m/s內,風速在2級以下,在風速趨緩的氣象條件下污染物擴散效率十分低。

圖4 長春市重污染事件發生期間風玫瑰圖

基于高空探測數據判斷溫度隨高度的變化是判斷逆溫現象是否存在的基本方法。圖5為利用高空探測數據對長春市及其周邊地區上空的溫度分布狀況作的我國部分地區1 000 hPa、975 hPa溫度場圖,圖5(a1)、(b1)和(c1)為不同時刻1 000 hPa下的溫度場分布情況,子圖(a2)、(b2)和(c2)為不同時刻975 hPa下的溫度場分布情況,在標準大氣壓下,1 000 hPa對應的海拔高度0 m,975 hPa對應的海拔高度為700 m。由圖5的6幅子圖可知,2022年1月31日至2月1日長春市上空存在了大范圍、長時間的逆溫現象,而這種物理現象的產生非常不利于空氣流通。

圖5 我國部分地區1 000 hPa、975 hPa溫度場圖

基于本次污染事件中的首要污染物及相關氣象數據,本研究利用Meteoinfo軟件中的TrajStat插件對長春市2022年1月30日至2月1日72 h內的氣團軌跡及PM2.5的潛在來源區進行了分析,分析的起點設定在125.32°E,43.86°N,模擬高度為500 m。

圖6為污染事件濃度權重軌跡(WCWT)的分析結果,圖中污染物濃度值越高,表明該污染氣團對長春市影響越強。基于此,基本確定了本次污染事件的PM2.5污染氣團主要來自于俄羅斯遠東邊疆區,該污染氣團在進入黑龍江及內蒙古交界處時有所削弱,但在隨后的若干小時內又重新在內蒙古東部、吉林省西部集結為強大的污染氣團,最終經傳輸作用影響到長春市。

圖6 長春市WCWT分析圖(2022年1月30日-2月1日)

長春市的西北部,存在大量的退化草場以及鹽堿地,當受蒙古-西伯利亞高壓影響的大風天氣來臨,大量污染物隨之而動。這也印證了Calipso數據所反映的生物質燃燒與沙塵的結合產生了大量的污染沙塵型氣溶膠。在長春市發生重度污染期間內蒙古自治區東部及吉林省中西部各城市皆發生了不同程度的大氣污染,這些污染產生的重要因素之一就是大風天氣所引起的大范圍的風沙。

本次污染事件的起始與近地面風速的大小密切相關。圖4顯示,在污染事件發生前兩天,整個長春市地區的近地面風速普遍較高,但在部分時段風速較低時,污染物積累的速度是驚人的。長春市的氣象數據表明,在污染結束后的兩個小時內,長春市中心城區的平均風速逐漸達到了6 m/s,最大風速更是達到了10 m/s,這極大地緩解了污染物累積的問題,在隨后的12 h,平均風速在6 m/s的基礎上仍有所加強。受較大風速的影響,本次污染事件的污染狀況得到逐步緩解,最終在2月1日12時左右,污染事件徹底結束。

3.3 減排措施分析

長春市的重污染問題日益嚴重,本地的污染源主要來自工農業的生產活動,特別是近年來不斷增加的農業活動,政府雖然出臺了一定的政策進行管控,但效果有限,還是對環境造成了一定影響[18-22]。

首先,長春市的污染管控應充分考慮本地現實。如在農業方面的秸稈焚燒問題,政府政策文件要求農民不進行秸稈焚燒及相關污染活動,但政府也應積極推動秸稈還田及秸稈原料化、燃料化、飼料化、肥料化和基料化等綜合利用,解決秸稈露天焚燒等空氣污染的源頭性問題[9,23]。

其次,加強環境監管和政策預防,加強對重污染天氣的監測,及時發布重污染天氣預警,暢通應急響應機制,在污染天氣產生之初便將其消滅在萌芽中。另外,建立適度的責任追究機制,獎懲并行,以便更好地控制地區重污染天氣的發生。

最后,企業和社會公眾應參與進來,企業需更新生產技術,從而控制工業廢氣的排放,以減少污染,社會公眾需增強環保意識,強化監督意識,共同努力減少重污染天氣的發生。

4 結語

2022年2月1日發生在長春市的重污染天氣是多種原因共同作用下產生的復合型污染,內因主要包括長春市及其周邊地區長期大量排放的各種工業廢氣、大量煤炭不完全燃燒排放的各種污染氣體以及汽車尾氣等。外因則是長期大范圍的逆溫天氣造成的空氣流通較弱或不流通現象,風沙也起到了加劇本次重污染事件的作用。在外因無法全面控制的情況下,需要社會各界一起努力控制內因,以減少吉林省重污染天氣發生次數。