遂寧市細顆粒物（PM2.5）污染特征分析

李雙志，張 悅，王 璞

（遂寧市環境保護局，四川 遂寧 629000）

隨著我國社會經濟的快速發展，人民生活水平不斷提高，大眾對環境空氣質量的要求也顯著提高[1]。但大氣中的各種污染持續影響著人們的生產生活，尤其是大氣中的顆粒物對人體健康的危害也被國內外專家證實，部分離子和元素對人體健康有很大的危害[2]。不同城市和地區因地理環境、氣象條件、城市格局等方面的差異，顆粒物所含離子和元素的種類、數量、存在狀態、構成比例亦有所不同[3]。遂寧位于四川盆地中部，涪江中游，與成都、重慶呈等距三角，下轄船山、安居、射洪、蓬溪和大英5個縣（區）。本文對遂寧市大氣環境中的PM2.5污染特征進行了分析，這有助于改善遂寧環境空氣質量。

1 PM2.5污染現狀

通過對遂寧4個國家環境空氣質量自動監控站點2015-2017年數據進行評價，2015-2017年，PM2.5分別超標37%、25%和9%，空氣質量呈逐年改善趨勢。截至2017年底，遂寧市僅PM2.5尚未達標，其余5個指標均已達到《環境空氣質量標準》（GB 3095-2012）二級標準。

2 PM2.5超標原因分析

2.1 氣象條件分析

污染物濃度由大氣排放源和氣象條件共同決定，城市中出現的重污染主要源于不利氣象擴散條件。本文采用WRF模型對遂寧市2016年研究區域10 m高度的夏、冬季平均流場分布進行模擬，WRF模型是由美國多個研究部門及大學共同參與開發研究的新一代中尺度預報模式[4]。遂寧地形為西北高、東南低，由西北向東南呈坡狀緩傾，夏季風速相對較高，易在遂寧形成渦旋中心，周圍區域污染物易隨氣流在此聚集，不利于遂寧境內污染物的擴散；冬季遂寧境內受北風控制，風速較小，不利于污染物的擴散。

2.2 主要大氣污染物區域傳輸分析

選用遂寧大氣污染較嚴重的冬季進行區域傳輸分析，遂寧市2016年冬季PM2.5日均濃度共超標28 d。其中，2017年1月27日PM2.5日均濃度為153 μg/m3，出現了重度污染。

2.2.1 后向軌跡分析

為研究遠距離污染輸送對遂寧PM2.5日均濃度的影響，本文采用HYSPLIT（混合單粒子拉格朗日）綜合軌跡模式計算和分析遂寧市大氣污染物的來源、輸送、擴散軌跡，對遂寧近地面（500 m）每日氣團移動的48 h后向軌跡進行模擬并聚類。HYSPLIT是由美國NOAA的空氣資源實驗室ARL研發的一種用于計算和分析大氣污染物輸送、擴散軌跡的專業模式[5]。根據各類氣流軌跡空間分布特征的一致性，人們把遂寧2016年冬季氣流軌跡分為4類，得到地面各方向的氣流軌跡貢獻率。

來自樂山中部，經過自貢-內江-資陽-重慶等地，到達遂寧城區的氣流軌跡占比最大，為32.79%；來自宜賓北部，經過瀘州-重慶的氣流軌跡占比為28.42%；來自阿壩，途徑綿陽-南充的氣流軌跡占比為22.95%；來自重慶中部，途徑廣安的氣流軌跡占比為15.85%。

2.2.2 潛在源分析

潛在源貢獻因子算法（PSCF）也稱滯留時間分析法，是一種根據氣流軌跡分析辨別源區的方法[6]。采用該方法對影響空氣質量的污染源區進行確認，遂寧PM2.5潛在源貢獻的較大值主要分布在重慶西部、資陽西部以及遂寧本地的船山區，對PM2.5潛在貢獻均超過45%，如圖1所示。采用濃度權重軌跡分析法（CWT）進行分析。2016年冬季，遂寧PM2.5濃度權重軌跡的較高值主要集中在重慶西部和遂寧東南部，對PM2.5質量濃度貢獻在65 μg/m3以上。綜上所述，2016年冬季，重慶西部和遂寧本地東南部是影響遂寧PM2.5濃度的重要潛在源區。

圖1 2016年冬季PM2.5潛在源貢獻分布

3 結語

目前，遂寧納入例行監測的PM2.5站點較少，得到的監測數據系統性相關性較差，不能夠真實、全面地反映本市的整體污染情況，也無法進行更深層次的分析，只有進行系統的、大規模的研究，人們才能進一步摸清遂寧PM2.5污染現狀。下一步，遂寧將陸續建設和完善區域全覆蓋的空氣質量監測微站，并開展污染源清單調查和污染源解析等工作，從而為遂寧大氣污染防治工作提供堅實的技術支持基礎。