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紅河州近年來環境空氣質量狀況分析

2021-12-23 11:02:02何宇凡
環境科學導刊 2021年6期
關鍵詞:污染

何宇凡

(云南省生態環境監測中心,云南 昆明 650034)

0 引言

雖然我國大氣污染防治取得顯著成效,但是隨著工業化和城市化的推進,人口-發展-環境之間的矛盾依然突出。世界衛生組織研究表明,2012年約330萬人死于室內空氣污染,約260萬人死亡原因為戶外空氣污染[1]。空氣污染的問題受到了越來越多的關注。除了本地污染外,污染跨界傳輸也是造成空氣污染的重要原因[2]。張志剛[3]、郭倩[4]、唐毅[5]等人分別研究了北京、成都市、攀枝花市的外來污染源,Jeong[6]、Squizzato[7]、Wimolwattanapun[8]等人研究結果表明釜山、威尼斯、曼谷城區和郊區的污染均受到污染物長距離傳輸影響。

云南省位于我國西南地區,與緬甸、越南和老撾接壤,地理位置特殊,且位于東南季風和西南季風控制之下,云南省的空氣質量不僅受到本地排放的影響,也受到東南半島國家的傳輸影響[9]。文章選取云南省東南邊境城市紅河州為研究對象,對其環境空氣質量及其影響因素進行了分析,旨在為區域污染特征研究積累基礎資料。

1 數據和方法

1.1 數據來源

研究選取國家空氣質量監測聯網管理平臺發布的2018—2020年紅河州州政府所在地蒙自環境空氣自動監測數據,監測及評價項目為二氧化硫、二氧化氮、可吸入顆粒物、細顆粒物、一氧化碳和臭氧等六項常規污染物實況日均值數據、小時數據以及同期的氣象數據。

1.2 分析方法

HYSPLIT模式可以用來計算和分析大氣污染物輸送、擴散軌跡,可以計算簡單的氣團軌跡以及模擬復雜的擴散和沉積,最初由NOAA和澳大利亞氣象局合作開發。文章的研究利用 HYSPLIT 模式和ArcGIS 技術結合的MeteoInfo軟件插件TrajStat進行后向軌跡聚類分析、潛在源貢獻分析(Potential Source Contribution Function,PSCF)和濃度權重軌跡分析( Concentration Weighted Trajectory,CWT)。潛在源貢獻因子分析法(PSCF)假設:如果氣團后向軌跡在某個網格當中有停留時間,那么該氣團會接收到來自這個區域的排放,隨后經過傳輸,對接受點的濃度產生貢獻。濃度權重軌跡分析法(CWT)則可以通過計算軌跡的權重濃度定量給出每個網格的平均權重濃度。

2 結果與分析

2.1 環境空氣質量總體狀況

2018—2020年,蒙自大氣環境質量總體保持優良。按日均值評價,實況優良天數比例在90.0%~100%,2019年最低;從圖1可以看出,2018年優良天數比例相對較高,2019年相對較低,總體呈現下降趨勢。

圖1 蒙自2018—2020年優良天數比例情況

按年均值評價,評價期間,均符合二級標準。其中,二氧化硫、二氧化氮、可吸入顆粒物的年均值均符合一級標準,一氧化碳的相應百分位數符合一級標準,細顆粒物年均濃度、臭氧日最大8h均值的第90百分位數符合二級標準。

表1 城市環境空氣質量類別評價表

主要污染時段:通過近三年的分析,冬春季(2—5月)是污染集中發生的時段。2019年蒙自出現輕度污染13d,超標天氣主要集中在3—5月,6—12月空氣質量相對較好;2020年蒙自出現輕度污染7d,中度污染2d,超標天氣主要集中在3—4月,6—12月空氣質量相對較好。

圖2 2018—2020年污染天氣月度分布情況

主要污染物質:超標天數中,首要污染物以細顆粒物為主,2019年、2020年細顆粒物占比為69.2%和100%。首要污染物(包括空氣質量為良的天數)主要以細顆粒物為主,其次是臭氧和可吸入顆粒物。在污染天數中,超標污染物不僅僅是單一物種,而是多種污染物混合,較多的組合是PM2.5、PM10以及O3,一次源與光化學污染疊加,來源及機制較為復雜,特別是區域特殊的地理位置,使得它受到外源影響的可能性極大,復合型、結構型污染態勢初現。

2.2 污染時段分析

2.2.1 后向軌跡分析

以紅河州蒙自(23.37°N,103.38°E)為參照點,選取1000m高度分別計算2019年(2019年3月25日—2019年4月1日)和2020年(2020年3月27日—2020年4月3日)污染時段后向24h的軌跡,用于追蹤抵達紅河州市的氣團過去24h的輸送路徑。結果如圖3所示。根據2019年氣團移動速度和方向分為5類,結果如表2所示。對比各聚類軌跡出現頻率及受點 PM2.5濃度,軌跡聚類1和2出現概率為16.23%和0.52% ,聚類1主導下受點 PM2.5平均濃度為101μg/m3,超標的濃度平均值107μg/m3,均超過二級標準;聚類2主導下受點 PM2.5平均濃度為139μg/m3,超標的濃度平均值139μg/m3,濃度超過三級標準。軌跡聚類3和5出現概率為29.32% 和38.74%,聚類3主導下受點 PM2.5平均濃度為70μg/m3,超標的濃度平均值83μg/m3;聚類5主導下受點 PM2.5平均濃度為88μg/m3,超標的濃度平均值94μg/m3。軌跡聚類4出現概率為15.18%,其主導下受點 PM2.5平均濃度為47μg/m3,超標的濃度平均值85μg/m3。綜上可認為2019年紅河州市污染期間,導致PM2.5濃度較高的氣流主要來自越南西北部的軌跡聚類1、2、3和5這四類,而來自云南省普洱市的聚類4是較清潔氣流。

圖3 紅河州市2019年(左)和2020年(右)后向軌跡聚類分布

表2 2019年紅河州市各聚類軌跡信息對比

根據2020年氣團移動速度和方向分為4類,結果如表3所示。對比各聚類軌跡出現頻率及受點PM2.5濃度,軌跡聚類1和2 主導下受點 PM2.5平均濃度和超標濃度超過二級標準,軌跡聚類3和4主導下受點 PM2.5超標濃度超過三級標準,污染濃度高的聚類1和2來自于緬甸東北部,而污染嚴重的聚類3和4來自于老撾北部。

表3 2020年紅河州市各聚類軌跡信息對比

2.2.2 PSCF和CWT分析

對紅河州PM2.5的 PSCF 和 CWT 計算結果如圖4所示。從圖可知,2019年云南省紅河州南部和越南北部是紅河州市潛在污染源區,2020年云南省紅河州的南部、滇西南大部分地區、越南和老撾北部、緬甸西北部是紅河州市潛在污染源區。

圖4 2019年和2020年紅河州市污染期間污染物潛在源區分布

3 結論

(1)2018—2020年,蒙自大氣環境質量總體保持優良,2019年相對較差,總體呈現下降趨勢。評價期間,各項污染物年均指標均符合或優于二級標準。冬春季(2—5月)是污染集中發生的時段,6—12月空氣質量相對較好。超標天數中,首要污染物以細顆粒物為主,其次是臭氧。

(2)2019年,導致PM2.5濃度較高的氣流主要來自越南西北部的氣團,而來自云南省普洱市的氣團是較清潔氣流。2020年污染濃度高的來自于緬甸的東北部,而污染嚴重的來自于老撾北部。

(3)2019年云南省紅河州南部和越南北部是紅河州市潛在污染源區,2020年云南省紅河州的南部、滇西南大部分地區、越南和老撾的北部、緬甸西北部是紅河州市潛在污染源區。

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