泰安市道路環境顆粒物污染特征及來源分析

葛衍珍 ，張 軍 ，于 欣 ，牛 勇 ，董 拓 ，高 健 ，湯明珍 ，傅 爽

（1.泰安市生態環境保護控制中心，山東 泰安 271000；2.泰安市生態環境局泰山分局，山東 泰安 271000；3.泰安市生態環境局開發區分局，山東 泰安 271000；4.泰安市生態環境局東平分局，山東 泰安 271500；5.中國環境科學研究院，北京 100012；6.山東中醫藥大學智能與信息工程學院，山東 濟南 250355）

0 引言

隨著社會經濟的發展和建設，我國大氣環境污染問題突出。雖然近年來大氣環境呈現持續快速改善的態勢，但秋冬季重污染天氣時有發生。我國大氣污染的成因復雜，環境治理工作復雜且難度較大。傳統監測技術及手段很難滿足空氣質量精細化管理的需求[1]。

隨著環境傳感器技術的發展，空氣質量傳感器廣泛應用于大氣環境污染監測中。通過空氣質量傳感器與走航監測的緊密結合，實現了對城區道路環境污染物的高時空分辨率監測[2]。尤其是顆粒物傳感器，其技術相對成熟，被大量應用于學術研究和實踐應用項目中[3]。秦孝良等[4]利用出租車載顆粒物傳感器分析濟南市城市道路環境PM2.5及PM10污染特征，任建寧等[5]利用出租車載顆粒物傳感器研究渭南市道路環境顆粒物污染特征，并分析影響因素。了解大氣顆粒物的粒徑和濃度分布特征是研究大氣顆粒物污染的基礎，準確描述粒徑光譜分布對研究顆粒物的物理和化學性質及其精準溯源具有重要意義。隨著空氣質量精細化管理及精準溯源要求的提高，顆粒物傳感器也進一步發展，從原先的只能監測PM2.5及PM10的質量濃度，到能夠監測不同粒徑大小的顆粒物及對應的數量濃度。

本研究利用出租車載顆粒物傳感器分析泰安市道路環境顆粒物污染分布特征。將走航數據與國家環境空氣質量自動監測站進行比對，驗證走航數據的可靠性。統計泰安市污染最輕及最重的兩個路段的積聚態及粗粒子態濃度占比，分析重污染路段的污染特征。本文以一次重污染過程為例，分析泰安市道路環境粒徑譜變化，利用后向軌跡模型分析污染成因。

1 研究方法

1.1 傳感器及簡介

本研究采用的傳感器為山東諾方電子科技有限公司的SDS029，采用工業級激光器與感光部件，運用最新一代光散射顆粒物技術，用于測量環境大氣中的顆粒物（PM0.3、PM1、PM2.5、PM4、PM10、TSP 等）質量濃度，支持多達31 個粒徑通道，可實時監測顆粒物質量濃度和粒徑分布。將50 臺SDS029 集成于出租車頂燈中，通過出租車運行對泰安市2021 年8—11 月環境質量狀況進行實時監測，其中10 月24—26 日期間出現今秋的首次PM2.5污染過程，為進一步探究重污染過程中顆粒物濃度變化和遷移規律提供了有效的數據來源。

1.2 研究方法

HYSPLIT 后向軌跡模型是一種計算和分析大氣污染物輸送、擴散軌跡的專業模型。目前后向軌跡聚類分析、潛在源貢獻分析法（PSCF）和濃度權重軌跡分析法（CWT）是研究污染物跨區域傳輸以及識別潛在源區最常用的方法[6-7]。模型設置氣象軌跡向前推進48 h，探究在1000 m 高度層的氣團運動規律。將經過聚類分析得出的不同簇氣流與顆粒污染物濃度結合在一起，分析不同源地、不同路徑的氣流對局地空氣質量的影響。

本研究為泰安市10 月24—26 日PM10的PSCF分析結果，將PM10濃度閾值設定為100 μg/m3。PSCF值越大說明該網格所代表的區域對目標城市的污染越大。CWT 是通過計算軌跡經過某個網格時污染物質量濃度的平均值來反映不同區域對目標城市的污染程度[8-10]。

2 結果與討論

2.1 數據質量分析

為了探究設備的可靠性與穩定性，選取2021 年8—11 月國家環境空氣質量自動監測站在設備1 km內的PM2.5及PM10數據，與標準站進行相關性分析。結果為PM10的相關性曲線為y=1.072x+4.040，相關系數為R=0.945；PM2.5的相關性曲線為y=1.033x+2.351，相關系數為R=0.949。泰安主城區道路走航顆粒物與標站的相關性均較好，能夠為泰安主城區顆粒物溯源提供有效數據支撐。

2.2 粒度分布模態分析

不同模態的顆粒來源、形成過程及消除過程各不相同。核膜顆粒很不穩定，在大氣中擴散很快，容易被其他物質或地面吸附而除去，或凝聚長大成為積聚核膜顆粒。積聚核膜顆粒不易去除，多數為二次顆粒物，80%以上的硫酸鹽顆粒屬于此模態。粗粒模顆粒主要是自然界和人類活動的一次顆粒物[11]。

核模態的顆粒可以凝聚而轉化為積聚模態的顆粒；但積聚模與粗粒模態之間一般不會互相轉化[12]。多數城市大氣中顆粒物的分布屬雙模態，即積聚模和粗粒模[13]。

走航粒徑譜儀監測到的粒徑分布范圍為0.3～100 μm，選取8—9 月泰安主城區污染最重（泰安高速交警西北路段）與污染最輕（環山路常家莊社區路段）兩個路段的顆粒物濃度數據，將顆粒物劃分為積聚模和粗粒模兩個模態。對上述兩個路段顆粒物模態的質量濃度統計如表1 所示。

表1 污染最重與污染最輕路段積聚模和粗粒模的質量濃度

由表1 可得，8 月污染最重與污染最輕路段的積聚模態分別占顆粒物總質量濃度的42%和71%，粗粒模態分別占顆粒物總質量濃度的58%和29%；9月污染最重與污染最輕路段的積聚模態分別占顆粒物總質量濃度的22%和61%，粗粒模態分別占顆粒物總質量濃度的78%和39%。9 月較8 月粗粒模態占顆粒物總質量濃度比值增大，說明8 月顆粒物污染的主要來源是二次顆粒物，9 月顆粒物污染的主要來源是一次顆粒物。污染較重路段的粗粒模態占比高于污染較輕路段，說明污染較重的路段主要受人類活動一次顆粒物影響。

2.3 一次重污染過程分析

重污染天氣的形成一般受風速小、濕度大等不利氣象條件的影響，污染物容易在區域內累積。2021年10 月24—26 日，泰安市出現了今年入秋以來首次大范圍重污染天氣，統計泰安主城區日平均值數據，重污染過程中粒徑譜變化情況如圖1 所示。

由圖 1 及表 2 可得，10 月 24—26 日泰安市出現了2021 年進入秋冬季以來首次大范圍重污染過程，泰安市全市PM10濃度均值分別為58 μg/m3、201 μg/m3、125 μg/m3，PM2.5濃度分別為 31 μg/m3、133 μg/m3、81 μg/m3，其中 10 月 25 日 PM2.5與PM10的比值最高，為0.66。泰安市主城區10 月25日粒徑小于2.5 μm 的顆粒物濃度迅速增加，峰值主要集中在0.68～5 μm 粒徑范圍內，本次重污染過程是典型的細顆粒物污染。

表2 10 月重污染過程中粒徑濃度分布

圖1 重污染過程中粒徑譜變化情況

2.4 模型分析

為了能夠更加直觀清晰地看出重污染期間泰安市氣團的運動軌跡，采用TrajStat 軟件模型對該區域10 月24 日—26 日的氣團后向軌跡進行分析。通過泰安市氣流后向軌跡聚類分析得出氣流以南部方向和東北方向為主。其中以來自山東省棗莊市的南部氣流為主，其占比為73.6%，該氣團傳輸距離較短、速度較慢，污染物在傳輸過程中逐漸累積；另一股南部氣流來自河南省商丘市，途徑山東省的菏澤市、濟寧市，向北在濟南市出現一個回旋到達泰安市，其占比為13.9%；東北氣流途徑濰坊市、淄博市到達泰安市，該氣團占比12.5%。

分析加權潛在源貢獻因子（WPSCF），WPSCF高值區（0.15＜WPSCF＜0.3）主要分布在山東省的菏澤市、濟寧市、濟南市等地，較低WPSCF 值（0.03＜WPSCF＜0.15）主要分布在山東省南部棗莊和濟寧等地，說明本次PM10濃度污染主要來源于短距離的本地傳輸。

分析重污染過程PM10 加權濃度權重軌跡（WCWT），WCWT 高值區主要集中在山東省南部棗莊、濟寧、菏澤等地，說明來自山東省南部地區的軌跡所對應的PM10濃度權重較高，其他區域軌跡權重濃度次之，也有一定貢獻。

3 結語

出租車走航顆粒物傳感器數據與標站的相關性較好，能夠為泰安主城區顆粒物溯源提供有效數據支撐。經分析，2021 年8 月顆粒物污染的主要來源是二次顆粒物，9 月顆粒物污染的主要來源是一次顆粒物；污染較重的路段主要受人類活動一次顆粒物影響。泰安市此次重污染過程的主要輸送路徑以南部氣流為主，PM10污染主要來源于短距離的本地傳輸，集中在山東省南部棗莊市、濟寧市、菏澤市等地。