姚瑤,張麗,施楊
(江蘇省連云港環境監測中心,江蘇 連云港 222001)
大氣降塵是城市大氣環境監測的重要內容之一,雖然塵是可沉降的,對人體傷害沒有那么大,但是降塵可以產生更小的顆粒物,成為環境空氣中各類二次反應的載體。因此,降塵量對城市精細化管理程度的提升有著重要意義,減少降塵,同樣是藍天保衛戰的重要一環。目前,國內降塵研究主要集中在西、北部等干旱、半干旱地區[1-7],有研究人員對北京[2]、蘭州[5]、太原[6]、石嘴山[7]、濟南[8]、南京[9]等城市的降塵分布及變化規律進行了研究,而關于連云港市大氣降塵的研究尚未見報道。陳程等[10]研究表明,2017年春季連云港市區揚塵對PM2.5貢獻率為10.7%。揚塵對空氣質量有一定影響。現利用2018年1月—2020年2月連云港市大氣降塵監測數據,對大氣降塵量時空分布及變化規律做初步分析,為改善環境空氣質量提供參考。
每月采集降塵一次。采樣點位見表1。其中1#—5#點位為市區監測點,1#為對照點,6#—17#為縣區監測點。

表1 監測點位①
2018年1月—2020年2月。春(2018年3—5月、2019年3—5月)、夏(2018年6—8月、2019年6—8月)、秋(2018年9—11月、2019年9—11月)、冬(2018年12月—2019年2月、2019年12月—2020年2月)四季。
降塵采集與測定按照《環境空氣降塵的測定重量法》(GB/T 15265—94)。采用乙二醇水溶液做收集液的濕法采樣,各監測點位于遠離各類污染源且高度距離地面10 m以上的樓頂,周圍無高大建筑物遮擋,采樣口距平臺1 m,每個監測點位放置裝有乙二醇水溶液集塵缸,每月采集(30±2)d,樣品收集后罩上塑料袋,帶回實驗室。在夏季多雨季節,為防止水滿溢出,及時更換新缸,采集的樣品合并后測定。測定樣品前,用光潔的鑷子將落入缸內的樹葉、昆蟲等異物取出,并用水將附著在上面的細小塵粒沖洗下來后扔掉,用淀帚把缸壁擦洗干凈,將缸內溶液和塵粒全部倒入500 mL燒杯中,在電熱板上蒸發,使體積濃縮到10~20 mL,冷卻后用水沖洗杯壁,并用淀帚把杯壁上的塵粒擦洗干凈,將溶液和塵粒全部轉移到已恒重的100 mL瓷坩堝中,放在搪瓷盤里,在電熱板上小心蒸發至干,然后放入烘箱于(105±5)℃烘至恒重。降塵總量按下式計算:
式中:M——降塵量,t/(km2·30 d);W1——降塵、瓷坩堝和乙二醇水溶液蒸發至干并在(105±5)℃恒重后的質量,g;W0——在(105±5)℃烘干的瓷坩堝的質量,g;WC——與采樣操作等量的乙二醇水溶液蒸發至干并在(105±5)℃恒重后的質量,g;S——集塵缸口面積,cm2;n——采樣天數,準確到0.1d。
運用SPSS22.0軟件進行相關性分析,計算得出降塵量與PM10、PM2.5相關系數。
連云港市17個監測點位平均降塵量月際、季節及年度對比見圖1(a)(b)。蘇政發〔2018〕122號文大氣降塵考核目標標準為6 t/(km2·30 d)。由圖1(a)可見,連云港市2018年平均降塵量為11.6 t/(km2·30 d),超過江蘇省考核標準,超標倍數為0.93;11月降塵量最高,為13.8 t/(km2·30 d),超標倍數1.30,其次為2月[13.3 t/(km2·30 d)]、4月[13.2 t/(km2·30 d)]、3月[12.7 t/(km2·30 d)],主要原因可能與氣象條件有關,2018年2—4月風力3級及以上天數占80%以上,11月風力3級及以上為7 d,空氣較干燥,宜激起揚塵,造成降塵量較大。8、9和7月降塵量年度最低,分別為8.6,8.9 和9.4 t/(km2·30 d),超標倍數分別為0.43,0.48和0.57,這3個月空氣濕度相對較高,降水偏多,平均風速低于其他月份,因此,降塵量低于其他月份。
2019年均降塵量均低于2018年,僅3和4月降塵量超過考核標準,其中3月降塵量最高,為10.6 t/(km2·30 d),超標倍數為0.77,3月發生沙塵天氣,加上天氣干燥,導致降塵量較大。
由圖1(b)可見,2018年全市平均降塵量表現為:春[12.1 t/(km2·30 d)]>秋[11.6 t/(km2·30 d)]>夏[9.9 t/(km2·30 d)]>冬[7.9 t/(km2·30 d)],降塵量在春季最高,超過江蘇省的降塵標準,冬季降塵量最低,和氣象因素有一定關系,春季風大雨少,秋季天氣干燥,導致降塵量較高,而夏季雨水增多,降塵隨之減少,冬季氣溫較低,城市建設活動減少,寒冷天氣會出現局部地面凍結,降塵量也不會大。2019年全市降塵量季節規律與2018年一致,除了春季[8.1 t/(km2·30 d)]超過降塵標準,其他季節均達標。
2018年11、2、6和12月降塵量標準偏差較大,說明這些月份不同點位降塵量變化較大,其他月份以及2019年較小;2018年秋季、冬季降塵量標準偏差較大,其他季節相對較小。


圖1 連云港市平均降塵量月際、季節變化及年度變化
圖2(a)(b)所示為連云港市區、縣區以及對照點的降塵量的月際、季節及年度變化。2018年,除了8月,縣區降塵量均高于市區,市區降塵量變化比較平穩,而縣區下半年月變化幅度比較大,11月份達到最高值;2019年3月市區降塵量明顯高于縣區,其他月份二者相差不大。季節上表現為,2018年市區除了冬季達標外,其他季節均超過江蘇省降塵標準,縣區降塵量明顯高于市區,均不達標,縣區降塵量冬季最高,夏季最低;2019年市區和縣區規律一致,春季最高,超過江蘇省考核標準,其他季節均達標。對照點降塵量均最低,但是2018和2019年4月仍超過江蘇省考核標準,其他月份均達標,這與對照點處人為活動、植被覆蓋等對降塵的貢獻有關[8]。


圖2 連云港市各監測區平均降塵量月際、季節及年度變化
2018年各監測點降塵分布存在明顯差異,2019年差異略小,主要由于氣候變化、站點地理位置以及周邊環境不同所致,連云港市各監測點位全年平均降塵量見圖3。對照點1#降塵量最小,為6.6 (2018年)和3.1 t/(km2·30 d)(2019年);2018年各監測點位降塵量均超過江蘇省考核標準,其中,7#點位值最高,為21.2 t/(km2·30 d),超標倍數達2.53;2019年9#和14#點位值略超過省考核標準,分別為6.2 t/(km2·30 d)和6.6 t/(km2·30 d),超標倍數分別為0.03和0.10,其余點位均達標。7#監測點西側緊鄰裸土地塊,東側為在建小區,周邊較多待建裸地,由于這些裸地、道路和建筑施工、大貨車物流運輸等揚塵源排放顯著,導致揚塵較大。 6#(2018年)、7#(2018年)、8#(2018年)、14#(2019年)點位年降塵量偏差較大,說明這些點位降塵量存在月份差異較大,經過控塵抑塵等管控措施,2019年6#—8#點位明顯好轉。

圖3 各監測點位全年平均降塵量
各采樣點年均降塵量及變異系數見圖4。由圖4可見,2018年,連云港市降塵量:贛榆區>灌云縣>東海縣>灌南縣>市區>對照點,均超過江蘇省降塵標準,其中,贛榆區降塵最高,月均值為18.1 t/(km2·30 d),超標率達202%,最低點為市區,月均值為8.7 t/(km2·30 d),超標率為45%。贛榆區監測點受建設施工、貨車運輸、企業排放等影響,導致降塵量最高,但是贛榆區變異系數最大為0.15,說明區各個監測點位降塵量波動不大。2019年,降塵量灌云縣>東海縣>贛榆區>市區>灌南縣>對照點,月均值均達標。變異系數東海縣最大為0.19,說明該縣各監測點位降塵量略有波動。近兩年的降塵數據可知縣區降塵量均高于市區。

圖4 各采樣點年均降塵量及變異系數
對2#—5#點位的2018年降塵量與ρ(PM10)、ρ(PM2.5)進行相關性計算,結果見表2。由表2可見,4個點位的降塵量與PM10、PM2.5相關性較高,說明降塵與PM2.5及PM10的來源具有一致性,但是只有2#和4#點位的降塵量和PM10顯著性相關,其他并不顯著。

表2 降塵量與PM10、PM2.5的相關性①
2#—5#點位2018年每月的降塵量、ρ(PM10)、ρ(PM2.5)見圖5(a)(b)(c)(d)。

圖5 2#—5#點位降塵量、ρ(PM10)和ρ(PM2.5)
由圖5可見,這4個點位上半年的降塵量與ρ(PM10)、ρ(PM2.5)變化趨勢基本一致,呈現先降低再增大再降低的規律,即在春季升高,夏季降低;而下半年,降塵量與ρ(PM10)、ρ(PM2.5)變化趨勢略有差異,ρ(PM10)、ρ(PM2.5)逐漸升高,但是降塵量呈鋸齒狀變化,表明降塵量與PM2.5、PM10具有季節分異性,主要原因可能是受地理位置和地形、人為活動以及氣象條件影響。
(1)2018年連云港市平均降塵量為11.6 t/(km2·30 d),超過江蘇省考核標準,超標倍數為0.93,呈現出先增大再降低再增大的規律,春季、秋季降塵量最高,與大風、干燥天氣有關;2019年降塵量明顯降低,除了春季(3和4月)超標,其他季節均達標。
(2)2018年除了8月,縣區降塵量均高于市區;市區降塵量變化比較平穩,除了冬季達標外,其他季節均超過江蘇省考核標準;而縣區下半年月變化幅度比較大,降塵量冬季最高,夏季最低,其中贛榆區降塵量最大,除了受氣象條件影響,人為活動以及周邊環境對降塵也有影響。
(3)17個監測點中,2018年各監測點降塵分布存在明顯差異,2019年差異略小,部分監測站點周邊存在裸露地塊,道路和建筑施工、大貨車物流運輸等揚塵源排放顯著,造成揚塵較大。
(4)市站、胡溝、德源、礦山院4個監測點2018年上半年的降塵量與ρ(PM10)、ρ(PM2.5)變化趨勢基本一致,下半年變化趨勢略有差異,降塵量與PM2.5、PM10具有季節分異性;4個監測點位的降塵量與PM2.5及PM10相關性較高,說明降塵與PM2.5及PM10的來源具有一致性。