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云南省CO的時空分布特征及在空氣質(zhì)量預(yù)報預(yù)警中的關(guān)聯(lián)應(yīng)用

2021-03-19 00:30:42潘春梅萬普娟沈秋瑩王崇禮
環(huán)境科學(xué)導(dǎo)刊 2021年2期
關(guān)鍵詞:大氣風(fēng)速污染

潘春梅,萬普娟,邱 飛,沈秋瑩,向 峰,王崇禮,朱 翔,

(1.云南師范大學(xué)旅游地理與科學(xué)學(xué)院,云南 昆明 650500;2.云南省生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中心,云南 昆明 650034)

0 引言

一氧化碳(CO)是一種無色無臭的有毒氣體,與環(huán)境空氣質(zhì)量自動監(jiān)測其他5項指標(biāo)比較,其化學(xué)性質(zhì)相對穩(wěn)定,在大氣中的壽命可達(dá)2~3月[1]。環(huán)境空氣中一氧化碳主要來源有三個方面:一是本地人為源化石燃料的不充分燃燒及汽車尾氣的排放;二是種植業(yè)生物質(zhì)焚燒的貢獻(xiàn);三是外地源排放后隨大氣環(huán)流傳輸?shù)奖镜亍?/p>

當(dāng)前環(huán)境空氣質(zhì)量預(yù)警預(yù)報工作,主要是依據(jù)天氣學(xué)原理的氣象預(yù)測技術(shù)[2]、環(huán)境空氣質(zhì)量數(shù)值模型模擬技術(shù)以及空氣質(zhì)量預(yù)報員的工作經(jīng)驗三者相結(jié)合的方式進(jìn)行[3],需要大量資金的投入,運行成本較高,不適用于縣區(qū)級監(jiān)測預(yù)報的技術(shù)推廣。相比較,運用污染物間的相關(guān)性來預(yù)測空氣質(zhì)量環(huán)境狀況是一種方便可行的方法,更適用于技術(shù)力量不發(fā)達(dá)的地區(qū)。

基于CO源排放相對單一、具有化學(xué)穩(wěn)定性的特點和縣區(qū)級監(jiān)測預(yù)報機構(gòu)的工作實際,分析污染天氣過程中CO的變化表現(xiàn),并應(yīng)用CO濃度變化趨勢指導(dǎo)開展污染天氣預(yù)報預(yù)警的研究價值通常被忽略。鑒于此,通過對2019—2020年上半年云南省38個國家空氣質(zhì)量監(jiān)測站點的數(shù)據(jù)開展分析研究,探討云南省CO濃度與空氣質(zhì)量的時空變化特征及其在空氣質(zhì)量預(yù)報預(yù)警方面的可應(yīng)用性,為提高各地空氣質(zhì)量預(yù)報預(yù)警的技術(shù)能力提供參考。

1 數(shù)據(jù)來源與分析方法

所用監(jiān)測數(shù)據(jù)均來源于國家空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)聯(lián)網(wǎng)管理平臺,為2019年1月—2020年6月的云南省16個州市政府所在地38個國控環(huán)境空氣質(zhì)量自動監(jiān)測站常規(guī)污染物和氣象審核后的監(jiān)測數(shù)據(jù)。

通過Excel對CO濃度和氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理,開展CO和空氣質(zhì)量的時間特征分析。同時,通過6項常規(guī)污染物自動監(jiān)測數(shù)據(jù)計算得到空氣質(zhì)量綜合指數(shù)(以下簡稱綜合指數(shù)),隨后將得到的綜合指數(shù)數(shù)據(jù)導(dǎo)入ArcGIS軟件,用反距離權(quán)重法進(jìn)行空間插值處理得到空間分布特征。

2 結(jié)果與討論

2.1 一氧化碳與綜合指數(shù)的時間關(guān)聯(lián)性

對云南省CO濃度與綜合指數(shù)月均值進(jìn)行了分析,如圖1所示,CO濃度與綜合指數(shù)時間變化特征基本一致,表現(xiàn)為“U”型,峰值主要出現(xiàn)在春季和冬季。因為種植業(yè)生物質(zhì)焚燒過程中,不僅可以促使顆粒物濃度的上升,同樣對CO及其他污染物濃度的增長也有貢獻(xiàn)作用,所以,春季CO濃度和綜合指數(shù)偏高是因為境內(nèi)和境外的生物質(zhì)集中焚燒排放共同作用導(dǎo)致的[4-6]。CO濃度和綜合指數(shù)的低值集中在夏季,主要是受降雨對氣態(tài)污染物的濕沉降作用的影響。在冬季期間,冷氣團(tuán)和暖氣團(tuán)勢力相當(dāng)并盤踞在云南北部,鋒面移動較慢甚至呈現(xiàn)靜止?fàn)顟B(tài)并維持?jǐn)?shù)天,常稱為“云貴高原準(zhǔn)靜止鋒”,受其影響大氣擴散能力變?nèi)鮗7],加上冬季化石燃料使用量加大,導(dǎo)致CO濃度和綜合指數(shù)又恢復(fù)上升趨勢,并出現(xiàn)僅次于春季的第二峰值[8]。

2.2 一氧化碳與綜合指數(shù)的空間關(guān)聯(lián)性

對CO與綜合指數(shù)分別進(jìn)行了春季和冬季空間分布特征研究,得出結(jié)果見圖2。在春季,受境外污染源傳輸?shù)挠绊懀昂镃O濃度和綜合指數(shù)都較高,再次印證了CO與首要污染物存在同升的現(xiàn)象。而在春季玉溪CO濃度也出現(xiàn)了較高水平,分析其首要原因是玉溪污染物排放量大,玉溪市是云南省經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的城市之一,工業(yè)企業(yè)數(shù)量多,煙草制品業(yè)、非金屬礦物制品業(yè)、建筑建材業(yè)、黑色金屬冶煉業(yè)等高能耗、高排污行業(yè)對本地的CO濃度上升貢獻(xiàn)最大;其次玉溪市處在盆地谷地位置,早期工廠企業(yè)規(guī)劃也不科學(xué)[9],產(chǎn)生的污染物沒有得到很好的擴散,累積在城區(qū)內(nèi)形成CO污染。

冬季,CO濃度與綜合指數(shù)高值區(qū)集中在北部城市,玉溪和曲靖CO濃度偏高,昆明綜合指數(shù)偏高。在自然影響因素方面,玉溪、曲靖和昆明三個城市均屬于高原山地城市,地形條件相似,不利于污染物擴散,且三個城市在冬季氣溫低,逆溫層厚,不利于污染物擴散。在人為影響因素方面,玉溪工業(yè)發(fā)達(dá),污染物排放量大,因此CO濃度終年居高,曲靖市是云南省第二大城市,也是全省重要的工業(yè)基地和煤炭生產(chǎn)基地[10],冬季工業(yè)排放和燃煤量的增大促使CO濃度偏高,而昆明為云南省省會城市,人口密度大,機動車持有量大,機動車尾氣,建筑揚塵、餐飲及工業(yè)多方排放是綜合指數(shù)偏高的原因。

2.3 一氧化碳在空氣質(zhì)量預(yù)報預(yù)警中的關(guān)聯(lián)應(yīng)用

2.3.1 一氧化碳與大氣擴散能力的相關(guān)性

風(fēng)速與大氣擴散能力之間存在密切關(guān)系,風(fēng)速越低,大氣擴散條件越差;同時,大氣擴散能力越弱,CO濃度值越高;因此可以通過研究CO與風(fēng)速之間的關(guān)系,來表征CO與大氣擴散能力的相關(guān)性。對2019—2020年上半年污染天氣中不同風(fēng)速下的CO濃度數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn),云南省污染天氣過程中日均風(fēng)速集中在0~3m/s,其中日均風(fēng)速在1.5~2.5m/s易出現(xiàn)CO濃度較高值,即1.5~2.5m/s的日均風(fēng)速條件對CO累積升高有明顯影響;但隨著風(fēng)速增大,CO濃度值的變化不再明顯。說明日均風(fēng)速在1.5~2.5m/s時,大氣擴散能力較弱,有利于污染物的弱傳輸,并在一定條件下發(fā)生累積超標(biāo)的現(xiàn)象,可以用CO在污染天氣過程中的變化特征來提升空氣質(zhì)量預(yù)報預(yù)警的準(zhǔn)確性,如圖3所示。

圖4展示了CO與風(fēng)速的季節(jié)變化情況,由圖形變化情況可以得出,CO與風(fēng)速的季節(jié)變化趨勢較平緩,冬、春季風(fēng)速和CO濃度同時偏高,但月平均風(fēng)速均低于2m/s,屬于弱風(fēng),剛好可以在水平方向進(jìn)行污染物傳輸,但傳輸能力較弱,容易受到地形的影響發(fā)生阻滯,導(dǎo)致出現(xiàn)長距離傳輸?shù)奈廴疚镌谟龅降匦巫铚螅诰植康貐^(qū)出現(xiàn)累積升高的現(xiàn)象。夏季西南季風(fēng)強度增大帶來較多降雨,CO經(jīng)過雨水的濕除作用下降明顯。冬季,輻射逆溫現(xiàn)象頻繁,處于大氣邊界層較穩(wěn)定的階段,不利于污染物垂直擴散,所以CO出現(xiàn)一定程度的上升,但經(jīng)過前期的雨季洗刷,上升幅度較小,說明了合適的風(fēng)速疊加不利的地形氣象條件是影響CO濃度的因素之一。

2.3.2 一氧化碳與空氣質(zhì)量污染天中首要污染物的相關(guān)性

對近年來空氣質(zhì)量污染天氣的統(tǒng)計發(fā)現(xiàn),空氣質(zhì)量超標(biāo)天主要集中在每年的3—4月份,約占全年空氣質(zhì)量超標(biāo)天數(shù)的70%以上,這一時期,細(xì)顆粒物(PM2.5)占超標(biāo)天首要污染物的比重最大,約占60%以上,2020年尤為明顯,占比為82%。盡管CO未出現(xiàn)超標(biāo)情況,但CO濃度的變化趨勢與PM2.5呈現(xiàn)出較好的相關(guān)性。

例如2020年3月29日—4月5日,景洪共出現(xiàn)6 d重度污染天氣,分析重度污染天氣前后時段的PM2.5與CO的小時變化趨勢見圖5,PM2.5與CO濃度的波動變化趨勢基本吻合,濃度峰值、低值出現(xiàn)的時間基本一致。

為進(jìn)一步驗證CO和PM2.5的相關(guān)性,對2019—2020年6月期間發(fā)生的污染天氣進(jìn)行統(tǒng)計,發(fā)現(xiàn)CO與PM2.5兩者線性擬合結(jié)果較好,R2為0.579,呈現(xiàn)出顯著的正相關(guān)關(guān)系,PM2.5與CO的函數(shù)關(guān)系為y=64.182x+6.5513,PM2.5與CO存在較強的相關(guān)性,因此,當(dāng)發(fā)生首要污染物為PM2.5的污染天氣時,可以用CO濃度的變化趨勢作為進(jìn)一步核實污染預(yù)報級別的重要參考,見圖6。

為了解不同空氣質(zhì)量等級下CO濃度的變化情況,利用2020年1—6月各城市空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)統(tǒng)計了輕度污染/中度污染/重度污染下的CO濃度均值,結(jié)果見表1。空氣質(zhì)量等級為輕度污染CO濃度均值在0.8 ~1.2mg/m3左右,空氣質(zhì)量等級為中度污染CO濃度均值接近1.2 ~1.6mg/m3左右,空氣質(zhì)量等級為重度污染CO濃度均值均在1.6mg/m3以上,不同的空氣質(zhì)量等級反映了不同CO濃度均值,對日常空氣質(zhì)量預(yù)警預(yù)報有一定的參考價值,見表1。

表1 2019—2020年春季CO濃度區(qū)間與不同級別污染天氣的相關(guān)性

3 結(jié)論

(1)云南省城市環(huán)境空氣中的CO具有明顯的時間、空間特征,春季和冬季濃度較高,春季明顯高于冬季;并且有著明顯的地域分異性,春季滇中及以南區(qū)域的濃度高于滇中以北區(qū)域,冬季云南中部和北部的濃度高于南部地區(qū)。同時,CO與空氣質(zhì)量之間的相關(guān)性較強,呈現(xiàn)出較明顯的時間、空間特征。

(2)云南省大部分城市CO與PM2.5之間存在較明顯的相關(guān)性,在污染天氣中二者的濃度函數(shù)關(guān)系為y=64.182x+6.5513,在重度污染天氣過程中,二者間存在明顯同升同降的變化趨勢。通過CO與大氣擴散能力的分析發(fā)現(xiàn),日均風(fēng)速在1.5~2.5m/s時,大氣擴散能力較弱,污染物在緩慢傳輸過程中,容易受到不利地形阻滯,呈現(xiàn)出污染物持續(xù)累積直至超標(biāo)的現(xiàn)象。

(3)在空氣質(zhì)量污染天氣過程中,CO濃度與空氣質(zhì)量污染等級間存在較好的關(guān)聯(lián)性,通過對CO濃度區(qū)間進(jìn)行細(xì)化后發(fā)現(xiàn),空氣質(zhì)量污染等級與CO濃度區(qū)間的關(guān)聯(lián)度在70%以上,對提升污染天氣預(yù)報預(yù)警的準(zhǔn)確性有較高的應(yīng)用價值。

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