亳州市空氣質量影響因素分析

胡錚琪，李春波，單化理

（安徽省亳州生態環境監測中心，安徽 亳州 236800）

亳州市位于安徽省西北部，地處華北平原南端，居于豫皖兩省交界處。亳州市處在暖溫帶南緣，屬于暖溫帶半濕潤氣候區，有明顯的過渡性特征[1]，造成冷暖氣團交鋒頻繁，天氣多變，年際降水變化大。亳州市歷年平均氣溫為14.9 ℃，平均日照時長為2 184 h， 平均無霜期為213 d[2]，平均年降水量為831 ㎜，雨水主要集中在6-8月，受季風影響，夏季多偏南風，冬季多偏北風[3]。

近年來，亳州市認真貫徹習近平生態文明思想，積極落實大氣、水和土壤污染防治行動計劃[4]。亳州市委托中國環境科學研究院等科研單位開展污染源解析工作，并開展空氣質量網格化監測，整治各類污染企業、居民散煤，綜合治理“散亂污”、機動車污染、中藥材初加工，深度治理工業爐窯等，取得一定成效。2020年，亳州市PM2.5年均濃度為47 μg/m3，較2019年同比下降11.6%，較2015年下降18.8%，但大氣環境評價研究也存在一些不足。環境空氣污染是一個錯綜復雜的過程，受到諸多因素影響，要想得出準確的影響因素，比較困難。

目前，我國大氣環境影響評價已初步形成獨立的管理和技術體系，為防治大氣環境污染提供了有效的技術支持和法律保障。但是，相關體系和新型污染物研究等方面還需要完善。針對這一不足，本文選擇天氣研究和預報模型（WRF）對氣象場進行模擬，利用三維區域空氣質量模型（CAMx）進行分析。

1 數據來源與分析方法

1.1 數據來源

亳州市共建設7 個大氣環境質量監測點，其中，污水處理廠子站和三國攬勝宮子站屬于國控監測點位，其他5 個屬于市控監測點位。OMI 衛星資料來源于美國國家航空航天局（NASA）。

1.2 分析方法

環境監測項目為二氧化硫、二氧化氮、可吸入顆粒物、一氧化碳、臭氧和細顆粒物。按照《亳州市大氣環境功能區劃》的劃分要求，空氣環境質量評價標準采用《環境空氣質量標準》（GB 3095—2012）中的二級標準[5]。

提升樹模型是一種基于集成思想的決策樹模型，屬于機器學習模型的一種。利用建立好的提升樹模型，確定氣象因素或人為因素后，將所有變量值代入模型，得到標準化結果。

利用WRF 模型對氣象場進行模擬，通過CAMx 模型對亳州市大氣污染物濃度進行模擬，并通過CAMx 來源解析工具PSAT 對亳州市PM2.5濃度來源貢獻進行解析。模擬過程包括水平/垂直方向的輸送和擴散、氣態污染物和顆粒物大氣化學轉化及干濕沉降等。

CAMx 模型模擬和源解析模擬選取36-12 km 雙層嵌套網格，最外層36 km×36 km 網格包含全中國，內層12 km×12 km 網格包含亳州市、安徽省及周邊省市。

2 空氣質量總體分析

2020年，亳州市六項常規污染物PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO 和O3-8 h 平均濃度分別為47 μg/m3、79 μg/m3、7 μg/m3、23 μg/m3、1.1 mg/m3和166 g/m3。其中，PM2.5濃度圓滿完成大氣污染防治年度目標及“十三五”規劃大氣污染防治目標（48 μg/m3）；SO2、NO2達到國家標準。

2.1 空氣質量時間對比

2.1.1 常規污染物年際變化

2020年，亳州市空氣質量明顯改善。其中，顆粒物PM2.5和PM10分別較2019年同期下降11.3%和4.9%，SO2、NO2、O3-8 h、CO 分別較2019年同期下降10.2%、8.6%、5.7%、16.7%。

2.1.2 優良天數年際變化

2020年，亳州市全年空氣質量優良天數共計256 d，較2019年增加51 d，優良率達到69.9%，較2019年增加13.4 個百分點。與2018年、2019年相比，2020年未發生嚴重污染，中度和重度污染天數顯著減少。

2.1.3 PM2.5濃度分布年際變化

從亳州市秋冬季變化來看，2020年秋冬季PM2.5濃度為68.6 μg/m3，比2019年同期下降14.9%；分季度來看，2020年第一季度受疫情影響，PM2.5濃度比2019年同期下降16.6%；第四季度，在全面復工復產的形勢下，亳州市PM2.5濃度比2019年同期下降13.1%。

2.2 空氣質量空間對比

2.2.1 亳州市與周邊城市空氣質量對比

2020年，亳州市PM2.5降幅為周邊城市最大，降幅達11%；亳州市PM2.5濃度僅略低于宿州市，為區域內第二低城市。亳州與周邊城市優良天數比率處于同一水平，優良天數比率上升幅度處于區域內第三，僅低于周口、阜陽。

2.2.2 亳州市三縣一區空氣質量對比

空間上看，亳州市NO2濃度分布在北部區域；亳州市O3濃度高值區分布較為均勻，主要集中在北部和中部區域；亳州市SO2柱濃度高值區2018年分布在譙城區北部，2019年集中在利辛縣南部，2020年分布在譙城區和渦陽縣交界區域。

時間上看，2018-2020年亳州市NO2柱濃度整體呈現先下降后上升的趨勢；O3濃度呈現先下降后上升的趨勢，2020年O3濃度低于2018年；SO2柱濃度差異不大，但是較2018年下降明顯。

3 氣象條件及人為因素對空氣質量的影響

3.1 亳州市及周邊城市環境氣象條件對比

分析風速、濕度、降水、氣溫、氣壓和日照時數六個氣象參數，亳州市及周邊地區2019-2020年與多年平均（2018-2020年）氣象條件月際變化總體相似。但2020年夏季，受我國南方大范圍強降水影響，亳州及周邊地區降水量較2019年及多年同期增加明顯。降水量增加使亳州及周邊城市2020年夏季相對濕度明顯偏高，日照時數和氣溫明顯偏低，從而抑制O3等二次污染物的生成。此外，由于降水的清除作用，降水量增加也會增強對大氣顆粒物的清除作用。從擴散條件來看，2020年7月起，亳州及周邊城市月平均風速相較2019年同期偏低，不利于污染物擴散。

3.2 氣象因素對亳州市PM2.5 和O3 污染的影響分析

基于近幾年亳州及周邊氣象和PM2.5日均濃度及O3-8 h 濃度數據，分析氣象和排放因素對PM2.5和O3濃度的影響，并利用提升樹模型開展氣象標準化模擬，分析其對PM2.5和O3濃度同比變化的綜合貢獻。

日照時數在7 h 以下時，PM2.5濃度隨日照時數的變化趨勢不明顯，超過7 h 后，PM2.5濃度快速下降。亳州市PM2.5濃度隨平均相對濕度的增加而升高，當平均相對濕度超過65%后，PM2.5濃度趨于平穩。當日最高氣溫低于8 ℃時，PM2.5濃度逐漸升高，日最高氣溫超過8 ℃后，PM2.5濃度隨日最高氣溫上升而逐漸降低。當平均氣壓低于1 020 hPa 時，PM2.5濃度逐漸升高，平均氣壓超過1 020 hPa 后，PM2.5濃度隨平均氣壓上升而逐漸降低。亳州市PM2.5濃度隨平均風速和累積降水量的變化并不顯著。

據推測，日照超過7 h，多為夏季晴朗天氣，溫度較高，因此邊界層高度抬升，有利于污染物的垂直擴散，PM2.5濃度下降。這與氣溫對PM2.5濃度的影響一致。空氣溫度的變化也是引起氣壓變化的一個重要原因。冷空氣到來總是伴隨著氣壓的升高；而在暖空氣來臨時，氣壓常常降低。冬天是冷空氣的世界，夏季則是暖空氣的天地，因此氣壓冬高夏低，即氣壓高，氣溫低，PM2.5濃度相對較高，氣壓低，氣溫高，PM2.5濃度相對較低。這再次驗證了氣溫對PM2.5濃度的影響。

隨著日最高氣溫的升高，O3濃度快速上升。日照時數小于7.5 h 時，O3濃度隨日照時數緩慢升高，超過7.5 h 后，O3濃度上升較快。

隨著夏季到來，空氣溫度逐漸升高，日照時間增長，大氣壓降低。隨著日照時間增加，O3的濃度逐漸升高。這與氣溫對O3濃度的影響一致。空氣溫度升高總是伴隨著氣壓的降低，這與氣壓低時O3濃度較高的趨勢相吻合。因此，推測氣溫是影響PM2.5和O3濃度最主要的氣象因素。

3.3 氣象和人為因素對PM2.5 和O3 濃度變化的綜合貢獻

從PM2.5模擬結果來看，人為排放因素對各城市PM2.5濃度變化的影響較氣象因素更顯著。2018-2020年，人為因素導致各城市PM2.5濃度呈現逐年持續改善趨勢。與其他城市相比，2018-2019年亳州市氣象條件均不利，但人為因素導致其PM2.5濃度分別下降了5.5 μg/m3和4.9 μg/m3。2020年，在有利氣象條件和人為減排雙重因素疊加下，亳州、周口、宿州、淮北、阜陽5 市的PM2.5濃度明顯降低，亳州市PM2.5濃度下降5.8 μg/m3，人為因素改善貢獻率為69%。

分析氣象和人為因素對亳州及周邊城市O3濃度變化的綜合貢獻，2016-2019年人為排放因素對各城市O3濃度變化的影響顯著，2020年各城市O3濃度改善受氣象因素影響更為明顯。2016-2019年，亳州及周邊城市O3濃度均有較大幅度上升，其中，亳州市O3濃度平均上升最高，為18.2 μg/m3，人為因素平均貢獻率為93%。2018年，亳州市為周邊城市中唯一出現O3濃度下降的城市，其中氣象因素貢獻率為91%。2019年，亳州及周邊城市氣象條件均不利，雖各城市人為排放均有減少，但氣象條件不利影響更為突出，其中亳州和阜陽O3濃度有所反彈，氣象因素貢獻率分別為52%和77%。2020年，亳州及周邊城市氣象條件較2019年顯著改善，加之人為排放減少，區域整體O3濃度下降，氣象因素對亳州市O3濃度變化的貢獻率僅次于宿州和淮北，高達90%。

4 結論

亳州市及周邊地區2019-2020年與近幾年平均氣象條件的月際變化總體相似。相對于氣象因素，人為排放因素對PM2.5濃度變化的影響顯著，亳州市PM2.5濃度下降的人為因素貢獻率為69%。2016-2019年人為排放因素對各城市O3濃度變化的影響顯著，2020年各城市O3濃度改善受氣象因素影響更為明顯。