北侖新老城區的 NO₂、PM_2.5、O₃分析

王斌 顧卓良

摘要：利用老城區與新城區的 NO2、PM2.5以及 O3的監測數據，同時輔以郊區以及兩個主要污染源附近的監測點，一個道路中的監測點數據，對新老城區的 NO2、PM2.5和O3三項因子進行對比分析，結果表明，新城區和老城區的三項因子均有較好的相關性，同時 NO2細微的差異可能來自于點位附近的污染源擾動，而 PM2.5的細微差異則來自旁邊的工地建設。此外，受疫情影響，區域的 NO2濃度處于低位，但是隨著復工的增加，數據逐漸恢復至正常水平。

關鍵詞：NO2;O3;PM2.5;疫情;新老城區

1.????? 材料與方法

本研究主要的監測點位為兩個，一個位于老城區，命名為 A，一個位于新城區命名為 B，同時為了對照分析，在郊區設置了一個背景點命名為 C， A、B、C 監測點的監測因子為影響環境空氣質量的三個主要因子，即 NO2、PM2.5、O3，監測設備分別為熱電公司的42i、SHARP5030和49i，此外，針對區域的特征污染物 NO2，城區的西側——疏港高速出口的東側，設置了一個污染源監控點為的 D，在城區的北側——進港路南側設置了一個污染源監控點位 E，在區域的集卡車交匯處，即東北側的二通道路中間設置了一個針對集卡車的污染源的 NO2監測點為 F，點位詳見圖1，點位 A、F 為常年常規監測點，B、C、D、E 的監測時間從4月1日至4月20日共計二十天。

2.????? 結果與討論

1、各個區域的污染物變化趨勢分析

從圖2的 NO2、PM2.5以及O3三個的日均值變化趨勢來看，老城區與新城區的變化趨勢基本一致，郊區的趨勢大體上與城區相同，但是在峰值的時間上與城區略有差異，表1給出了老城區與新城區以及郊區的三項監測因子的相關性計算，顯然老城區與新城區的相關性基本都在0.9以上，而與郊區則差異較大，均在0.9以下，甚至0.8以下，說明老城區與新城區的源較為接近，而郊區的源與城區有所差異。

另外，從數據的差異來看，老城區的 NO2濃度整體上要高于新城區，郊區最低，PM2.5濃度則新城區要略高于老城區，最低的為郊區。而從臭氧來看，郊區的臭氧最高，而老城區和新城區的臭氧十分接近。

2.新老城區的濃度差異分析

一個具體的點位的濃度主要受周邊污染源和擴散兩個因素的影響，對于一個具體點位來說其受到的是周邊所有點位的污染源擴散到該點位的濃度的疊加，因此，若污染源數量和濃度穩定，那么該點位會隨著時間的增加呈線性增長，但是實際上，該點位本身還會受到擴散（或湍流）的影響不斷的向外界周邊擴散，這個擴散的能力取決于氣象因素，同時該點位的所有貢獻污染源也不是穩定的，一般來說主要受到兩種影響，一種規律性的影響，這種影響比如每天的早晚高峰，還有一種影響是周邊某個點位的短時的突發變化，比如堵車、突發污染事故等因素，因此影響污染物濃度變化的主要為氣象條件、周期性污染源變化和突發污染情況。

（1）?????? 新老城區 NO2濃度差異分析

從變化趨勢上來看，不管是日均值還是小時均值，新城區和老城區的變化趨勢基本一致，這種一致性主要受由于在一個較小的區域內受到氣象因素和周期性因素的影響相同所致。但是值得注意的是早晚高峰期受機動車的影響時間雖然一致，受其影響程度卻存在一定的差異，見圖3，從圖中可以看出，各個點位的日變化趨勢基本一致，上下班高峰期均對應了一個明顯的峰值，但是從峰值的變化幅度來看，老城區的峰值與新城區的濃度差距，整體上要高于其他時間段兩者之間的差異，此外，圖3給出了位于老城區與新城區的下班高峰期時分鐘數據的變化情況，其分鐘數據分析基本上與小時變化趨勢相一致，即位于老城區受到上下班高峰期的影響要大于新城區，這可能與老城區那塊的道路狹窄，車流量大且車速慢怠速情況多，從而導致機動車排放的 NO2濃度較高有關。

監測點位附近的主要污染源的污染排放非穩定性變化，會在短時間內對周邊尤其是附近的監測點造成擾動，使其附近監測濃度與其他點位造成一定的差異性，并伴有隨著與污染源距離的逐漸增加濃度依次升高的情況，見圖4，從擾動的污染源來看應該分別是疏港高速出口和進港路，可能是臨時的堵車或者其他突發情況造成了這兩個污染源濃度的突然升高造成對附近監測點的擾動所致，這兩條道路對應的最大污染源均為柴油貨車。

（2）?????? 疫情期間的 NO2濃度情況

今年1月下旬至2月中旬，受疫情和春節雙重影響，除了區域內的一些大型企業仍然正常運行，城區道機動車量明顯減少，柴油貨車數量只有平常的1/4左右，與之對應的是期間的 NO2濃度維持低位（NO2濃度同比下降了53.8%），但2月下旬至3月份起北侖逐漸開始復工，位于二通道的車流量（該道路主要為柴油貨車）監測點的監測數據表明2月份至3月份的集卡車日趨增加，至3月20日左右已基本恢復至平時2萬量的水平，同時隨著車流量的增加，二通道監測點的 NO2濃度也同步升高，見圖5A，與之對應的是 A 點位的 NO2在經歷了一段時間的低位后2月下旬開始逐漸升高，見圖5B，至3月下旬開始已經基本恢復至往年水平。

（3）新老城區的 PM2.5的濃度差異分析

表2和表3列出了老城區與新城區白天與夜間以及下雨天與非下雨天之間情況，從表上看，白天與夜間之間 PM2.5的濃度關系，從表中可以看出，白天與夜間兩者之間的差異并不大，白天只是比夜間增加了1微克每立方;下雨天與非下雨天兩者之間的差異較大，下雨天兩者之間僅相差1微克，但是非下雨天兩者相差了6微克。這可能與該點位北側的工地有關，該點位北側目前尚有一個工地，工地地面裸露，不管是白天還是夜間建筑揚塵對監測點存在較大的影響，另外從兩個點位數據較大差異時段情況來看，當數據出現較大差異時，風向基本上是以北風為主，這也與建筑工地的位置基本吻合，因此若建筑工地施工完成，地面水泥硬化處理后預計濃度會有所下降。

3.????? 結論

通過對新老城區的 NO2、O3以及PM2.5的監測研究，得出以下結論：

（1）?????? 老城區與新城區的三項監測因子的相關性較好，且好于與參照點的相關性，說明新老城區的污染源比較接近;

（2）?????? 新老城區的 NO2的相關性相比O3略差，差異可能與點位附近的污染源擾動有關，污染源包括進港路、疏港公路及其他附近道路;

（3）?????? 二通道的柴油貨車監測點的 NO2濃度與柴油貨車的車流量有很好的相關性，說明區域大量的柴油貨車是 NO2的重要貢獻源;

（4）?????? 受春節和疫情期間雙重影響，區域內大企業雖仍然正常運行，但是機動車、柴油貨車數量明顯減少，期間的 NO2濃度為歷史低值，說明區域的 NO2主要貢獻源為包括柴油貨車在內的機動車的排放;

（5）?????? 新老城區的 PM2.5濃度趨勢雖基本一致，但是新城區整體略高于老城區，這可能與與新城區附近的商品房工建設有關。

參考文獻：

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