王程濤孟慧娟李春曉
(1.濟南市生態環境監控中心歷下分中心,山東 濟南250013;2.山東省環境保護科學研究設計院有限公司,山東濟南250013)
隨著我國城市化和區域經濟一體化進程的加快,以PM2.5為代表的霧霾污染嚴重影響人民的健康。 偏重工業的產業結構、化石燃料的能源結構和公路運輸的交通結構決定了大氣污染治理的復雜性、艱巨性、長期性。 因此,我國迫切需要開展大氣污染防控綜合決策研究,實現空氣質量的長期改善[1-4]。 CHANG 等[5]通過對中國和日本的產業結構和工業排放變化的比較,得出能源利用強度大和偏向于重工業的區域內霧霾污染程度比發展第三產業和高新技術產業地區的嚴重。 CHENG 等[6]研究表明大多數城市處于污染隨著經濟發展增加的階段。 城市建成區人口快速增長,二次產業比重高,能源結構以煤為主,交通強度不斷提高,城市霧霾問題日益嚴重。 MA 等[7]研究了在靜穩的氣象條件下,即沒有明顯的環流和對流異常現象,由于缺乏流動性導致區域污染物排放擴散受到影響,隨時都會出現霧霾危機。 李玄等[8]從點源、面源和移動源3 個方面提出相應的污染防治對策。 濟南市屬于京津冀及周邊地區“2+26”城市之一,是京津冀大氣污染傳輸通道城市。 歷下區是濟南市的老城區和中心城區,也是濟南市的旅游區,2015 年的PM2.5和PM10分別為84 和143 μg/m3,是GB 3095—2012《環境空氣質量標準》[9]中二級標準限值的2.40 和2.04 倍,良好以上只有137 d,嚴重影響省會城市中心城區的形象。 因此,改善歷下區大氣環境質量,做好管控分析迫在眉睫。
文章依據濟南市在線空氣監測數據,重點針對歷下區“十三五”期間顆粒物改善采取的多種措施進行分析比較,通過在線監測數據、源解析結果、中尺度氣象-區域多尺度空氣質量模型模式(Weather Research and Forecasting Model-Community Multiscale Air Quality,WRF-CMAQ)、模擬比較等方式進行改善效果評估研究,得到推進站點及區域環境空氣質量持續改善的有效措施,為空氣質量持續提升提供研究支撐。
根據HJ 664—2013《環境空氣質量監測點位布設技術規范(試行)》[10],環境空氣監測點位布設應具有較好的代表性,分布相對均勻,獲取的數據具有可比性,覆蓋全部建成區。 歷下區5 個在線自動監測點位布設情況如下: 1 個國控站點(市監測站)、2個省控站點(經濟學院站、泉城廣場站)和2 個市控站點(市博物館站、錦屏中學站)。 監測項目有PM10、PM2.5、SO2、NO2、O3、CO 等6 項。 運用與顆粒物有關的污染物平均變化趨勢、污染負荷系數、源解析以及WRF-CMAQ 模式模擬的方法,研究“十三五”期間空氣中顆粒物變化情況。
5 個站點具體情況是:市監測站站點位于山大路,周邊為居民區,建筑密度大并緊鄰主干道,周圍2 km 范圍內有9 個加油站,平時車流量較大,受機動車影響較大。 泉城廣場站站點位于商業區,周邊為主干道,機動車流量較大,東北方向有餐飲聚集區。 經濟學院站站點位于山東財經大學燕山校區附近,周邊離城區高架路較近。 錦屏中學站站點位于龍鼎大道錦屏中學附近,周邊主要有居民區以及城市主干道,南側為龍洞風景區。 市博物館站站點周邊有主干道且東部緊鄰風景名勝區。 具體點位布設如圖1 所示,審圖號為魯SG(2022)018 號。

圖1 歷下區5 個空氣監測站點位圖
歷下區城區面積為100.89 km2,主城區面積為23 km2。 “十三五”之初人口為56 萬,以三產服務業為主。
歷下區地勢南高北低,南部為底山丘陵,屬泰山山地北支,由羅袁寺頂、金剛垛等山峰組成了東西向的主山脈。 北部為山前洪積、沖積平原,其上分布有五頂茂陵山、鰲角山、菠蘿山等5 座孤峰。 區內平均海拔為102 m,最高的白云山海拔為545.4 m,最低處海拔僅為24 m,整個城區地形呈淺碟狀[11]。
歷下區年平均降水量為665 mm,其春季干旱多風,降水多集中在夏季,冬季寒冷且采暖期長。 夏季盛行南風,冬季北風,主城區南北高、中間低的淺碟狀地形地貌不利于污染物的傳輸擴散。 另外,隨著城區高層建筑不斷增加,阻擋和摩擦作用使風流經城區時風力明顯減弱,靜風現象增多,再加上秋冬季也容易出現高濕、靜穩、逆溫等不利氣象條件,城區大氣環境容量小,污染物排放水平持續維持在高位,直接導致了秋冬季重污染天氣頻發[12-15]。
2.3.1 揚塵污染
在城市化建設的過程中,房地產得到迅猛發展,基礎設施建設也非常多。 由于缺乏完善的管理體系且施工人員自身的環境保護意識較為薄弱,導致PM2.5和PM10污染形勢也一直較為嚴峻,嚴重威脅城市居民的身體健康[16-17]。 另外,城鄉接合部與主路相交的不少支路、施工工地附近、大型企業周邊道路存在破損現象,養護和保潔不及時、不徹底,一定程度上也加劇了道路揚塵污染。
2.3.2 機動車污染
作為濟南市的老城區和中心城區,受機動車保有量大,交通擁堵嚴重,公交分擔率較低等因素影響,機動車污染排放總量大。 另外,城區貨運、土石方運輸和施工機械燃用柴油所帶來的尾氣污染也不容忽視,成為PM2.5和PM10的重要來源。
2.3.3 能源結構問題
“十三五”之前,全區能源消費結構以煤、油品為主,中心城區集中供暖率只有55%。 秋冬季的重污染時段,SO2和NO2二次轉化為顆粒物的速率較快,導致燃煤源的貢獻在秋冬季重污染時相對增加,居民散煤使用的管理屬于薄弱環節。
2.3.4 揮發性有機物污染
揮發性有機物不僅是生成臭氧的關鍵前體物,也對顆粒物的二次有機組分貢獻較大。 歷下區東部有煉油廠、黃臺電廠等高排放污染源,主城區存在20 余家加油站,部分區域還零星分布著一些企業,且有部分屬于“散亂污”,也都排放出揮發性有機物。
2015 年,全區良好以上只有137 d,良好以上的比例為37.5%。 PM2.5、PM10合計占比為57.50%,是影響空氣質量的關鍵指標。 污染負荷見表1。

表1 2015 年空氣質量各指標情況表
另外,根據市監測站子站2015 年顆粒物源解析結果,區域傳輸影響約占35%,因此在做好聯防聯控的同時,抓好本地源減排是改善顆粒物現狀的決定因素。 本地源中燃煤、工業、機動和揚塵等因素占比分別為29%、25%、22%和18%。
區域污染排放過大,超過生態環境承載能力是形成污染的內因,一旦遇到不利的氣象條件便會導致重污染天氣的發生。 根據國內外的研究成果,比較有效的措施有:能源結構調整、產業結構調整以及交通運輸結構調整等[18-20],另外還應重視減排及氣象因素對顆粒物的影響。
3.1.1 緊盯重點時段,加大減排
在重污染來臨前通過提前管控大力削峰,按照《濟南市歷下區重污染天氣應急預案》[21]要求,及時發布預警,啟動相應級別的應急響應,有效應對重污染天氣,最大可能削峰。 做好應急聯防聯控,督促排污單位降低生產負荷,實施工業污染源提標改造,做好工業企業無組織排放控制管理,加強揮發性有機物專項整治,減少PM2.5、PM10的二次生成,減少顆粒物的排放。
3.1.2 重視氣象因素的影響
姚靖等[22]研究表明風速越大,污染物擴散越快。 在低風速(0 ~1.5 m/s)區域,污染物分布不集中;>4.5 m/s 的風速,容易帶起揚塵,使顆粒物濃度上升。 濕度增加有利于PM10吸收空氣中的水分,促進其沉降到地面,可起到降低顆粒物的作用。 降水量約為24 mm 時,凈化空氣作用最好。
3.1.3 推進能源結構調整
2020 年,歷下區人口增至75 萬,集中供熱面積為2 800 余萬m2,供熱率提高到95%。 淘汰了轄區內15 個單位的30 余臺35 t/h 以下燃煤鍋爐,合計200 余t/h。 對41 家100 余臺燃氣鍋爐實施了低氮改造。 推動“外電入濟”和居民清潔能源取暖工程,實現雙替代的為4 136 戶,其中氣、電代煤的分別有2 953 和1 183 戶。 為少量沒有氣源、電力負荷低且管網未覆蓋的居民提供清潔型煤。
3.1.4 推進產業結構調整
重視產業結構調整,協調污染負荷大的企業搬遷。 2017 年濟鋼集團停產實施搬遷,降低了歷下區的污染負荷。 組織開展“散亂污”企業取締工作,做好環評審批,對于高污染企業不允許落戶。 加強城區風道的研究,嚴控超高住宅的審批。
3.1.5 做好揚塵管控
(1) 加強工地揚塵管控。 針對工地揚塵采取了嚴格措施,實施“六個百分之百”抑塵措施。 各類施工工地全部安裝在線監測和視頻監控設施,并與各行業監管部門聯網,實現足不出戶,實時監管。(2) 十三五期間,投入數億元購置深度清潔車和機掃車,不斷提升道路保潔水平,落實“五灑五掃一沖洗”的保潔頻率,重污染天氣期間實施“七灑七掃兩沖洗”保潔模式。 城市快速路、主次干路的車行道機掃率、灑水沖刷率分別達到98%、99%。 下大雨后,及時收集南部山區沖下的沙土。
3.1.6 交通運輸結構調整
(1) 完成國三及以下營運柴油貨車淘汰。 優化渣土車市區通行路線設計方案,在和平路和解放路等重點區域實施禁行。 (2) 做好機動車排放檢驗,尾氣不達標自動鎖定車輛。 利用遙感監測設備,在高排放車輛集中通行路段開展遙感監測工作。 對非道路移動機械污染全部噴碼掛牌管理。 (3) 推廣新能源汽車,財政資金優先購買新能源車輛。
3.1.7 聚焦重點區域、重點污染源
(1) 緊盯重點區域,在國控點周邊,加大灑水力度,降低環境溫度,減少揚塵生成。 (2) 對于重點污染源,持續推進工業污染源提標改造,燃煤鍋爐全部實現超低排放。 山東省濟南生建電機廠、濟南瑞通鐵路電務有限責任公司等單位新上揮發性有機物治理設施,確保污染物穩定達標排放。 22 家加油站均實現在線監控,確保油氣濃度達標排放,最大限度減少PM2.5的產生。
3.1.8 對市監測站站點采取精準管控
市監測站站點作為歷下區唯一國控站點,地處市中心,人口密度大,周邊環境復雜,緊鄰城市主干道,且存在多處在建建筑工地和9 家加油站,站點顆粒物濃度較高。 2020 年3 月1 日—8 月1 日期間,在全市13 個國控站點中,PM2.5排名第九位,PM10排名第八位,嚴重影響了中心城區形象。 為從根本上改善該站點空氣質量現狀,擺脫在國控站點中排名倒數的落后局面,對市監測站站點實行了精細化管控,采取了3 項措施:(1) 自9 月份開始在國控站點周邊主次干道進行了加大灑水力度的實驗,調整道路保潔的時間段,每天做到“八沖洗、兩清掃、兩收集”,山大路等路段最多一天灑水20 余次,通過增加灑水、沖洗、濕式清掃頻次降低道路揚塵以及小環境溫度。 對周邊10 余處建筑工地派專人進駐,嚴格落實揚塵規定,達不到要求,一律停工。 (2) 對周邊2 km 范圍內的9 家加油站進行油氣回收檢查,重點查看卸油口、人井口、加油機以及所有管線是否存在油氣泄露的情況,防止油氣揮發后產生大量PM2.5。(3) 檢查周邊300 余家餐飲業油煙排放單位,督促落實安裝油煙凈化裝置并定期清洗,處罰超標排放的單位,并減少顆粒物的排放。
3.2.1 總體改善效果評估
使用科技手段評估空氣質量,編制了“十三五”前后的大氣污染物源清單,基本摸清了污染物排放底數。 對“十三五”前后空氣監測站站點采用受體模型方法解析分析了全年 PM2.5源。 使用WRF-CMAQ[23]的空氣質量模型模擬了“十三五”前后顆粒物變化。 模型采用空氣質量模式CMAQv5.0.2,水平分辨率為12 km×12 km,垂直方向從地表到對流層頂分成14 層,采用中尺度天氣預報模式,模擬區域采用蘭伯特(Lambert)投影,清單分辨率為0.25°×0.25°。
(1) 在線監測數據比較
2020 年,全區良好以上197 d,增加了60 d。“十三五”期間空氣質量改善情況見表2。 2020 年中心城區PM2.5、PM10年均分別超標31%、21%,與2015 年相比超標明顯降低。 “十三五”期間,PM10、PM2.5均有明顯改善,改善幅度分別為41.80%、45.10%,綜合指數改善42.40%。

表2 “十三五”期間空氣質量改善情況表
(2) 源解析結果比較
“十三五”期間濟南市智慧環保綜合監管平臺中市監測站站點PM2.5源解析結果見表3。 2019 年區域傳輸影響略有增加,占比為36.0%。 本地源中燃煤因素降到2.3%,工業因素占25.3%,機動車因素上升到29.3%,揚塵因素占11.0%。 燃煤因素下降比例為92.0%,揚塵因素下降比例為38.9%。

表3 “十三五”期間源解析占比情況表 %
(3) WRF-CMAQ 模式比較
根據歷下區2015 年和2020 年源清單數據,工業源、生活源、移動源以及其他源的PM10、PM2.5排放量分別為7 070.3 和1 687.5 t,較2015 年分別減排4 713和1 272 t。 利用歷下區2015 年和2020 年源清單數據,采用WRF-CMAQ 模式模擬的PM10、PM2.5年均質量濃度結果如圖2 所示,審圖號為魯SG(2022)018號。 PM2.5、PM10年均質量濃度分別為48、85 μg/m3,與實測數據基本吻合。

圖2 采取WRF-CMAQ 模式模擬采取措施前后污染物質量濃度變化圖
3.2.2 站點改善效果評估
(1) 站點防控效果評估
“十三五”期間,5 站點顆粒物改善情況分別見表4、5。 PM2.5最低的站點為錦屏中學,改善幅度最大的站點為市監測站站點,改善幅度為39%~49%。PM10最低的站點為經濟學院站點,改善幅度最大的站點為市監測站站點,幅度為36.5%~46.5%。 顆粒物(PM10、PM2.5)改善最大的站點皆為市監測站。

表4 “十三五”期間PM2.5空氣質量改善情況表

表5 “十三五”期間PM10空氣質量改善情況表
(2) 重點站點精準防控效果評估
市監測站采取3 項措施后,市監測站站點環境空氣質量持續改善。 2020 年9 月1 日—2021 年2 月28 日,市監測站站點PM2.5在全市國控站點中排名上升到第二位,PM10排名上升到第三位。 2020年9 月—2021 年2 月歷下區空氣質量在濟南市第一單元的排名上升明顯,分列第四、一、一、二、一、一位,一舉扭轉了排名墊底的態勢。 這說明通過增加灑水、沖洗、濕式清掃頻次等管控措施后,明顯改善了市監測站站點顆粒物的污染狀況,促進空氣質量持續改善。
“十三五”期間,濟南市歷下區通過推進能源結構、產業結構、交通運輸結構調整,做好PM2.5、PM10的嚴格管控以及聚焦重點時段、重點區域、重點污染源,加大減排力度等措施,實現了環境空氣質量的持續改善,總體污染負荷下降了41.6%,良好以上天數增加了60 d,PM10、PM2.5排放均有明顯改善,改善幅度分別為41.8%、45.1%。 針對重點站點,通過增加灑水、沖洗、濕式清掃頻次等精準化管控措施,站點空氣質量得到了明顯改善。