南昌市大氣復合型超級站網選址的分析研究

吳真勇，李衛東

(南昌市生態環境監測中心，330038，南昌)

0 引言

大氣環境監測超級站(簡稱大氣超級站)，在國際上是指利用先進的科學監測分析儀器，能夠全面、綜合地監測區域內空氣質量的高度專業化、設備配置完善的空氣環境監測設施，與大眾熟知的區域空氣質量監測站、城市環境空氣質量監測站以及背景值監測站等不同，大氣超級站所集成的設備大多高度自動化，監測空間也由單一逐漸向立體化發展，能夠實現多參數、多維度的綜合化監測[1]。隨著當前經濟的快速發展，區域性復合大氣污染日益突出，已成為影響中國未來發展和民生的重大環境問題，尤其是臭氧污染、光化學煙霧污染、細顆粒物污染為主要特征的二次污染問題凸顯[2-3]。要認識大氣污染的時空變化規律，揭示其發生、發展和輸送機制以支撐大氣污染防治對策、預警應急措施的制定以及相關縱深科學研究的進行，迫切需要發展多手段集成的區域大氣超級站網建設與集成應用分析技術。

為了更好地了解南昌市大氣污染產生機制和變化趨勢，筆者在參考了國內外大氣綜合監測網絡建設方案和建設原則的基礎上，總結分析了南昌市本地大氣污染物分布特征、地形地勢、傳輸通道情況，提出適合南昌市環境監測體系現狀的大氣復合型超級站網建設方案。

1 建站目標

南昌市大氣超級站網建設以1個中心超級站加若干個邊界傳輸站為內容。該超級站組網的建設目標包括：1)構建細顆粒物(PM2.5)與臭氧(O3)污染協同防控支撐體系；2)構建減污與降碳協同防控支撐體系；3)實現高質量發展考核目標；4)改善環境質量，有效應對重污染天氣；5)建立學術研究人才的交流、培養平臺。

2 站址選擇基本原則

參考區域空氣監測站和城市監測子站選址的一般性指導原則和基本方法[4]，超級站選址的基本原則如下：1)監測站點所在區域大環境(地區尺度、局地尺度)自然特征、地形條件、監測區域主導風向和季節環流情況；2)監測區域主要污染源分布和影響程度；3)站點基礎設施建設條件，包括交通、電力、網絡、站房用地等；4)具有代表性和典型性；5)考慮現有監控網絡布局；6)建站位置確定后，周邊環境和條件必須符合國家有關技術規范的要求。

3 點位選址可行性論證

3.1 中心超級站

3.1.1 功能定位 目前南昌市粗放型的能源消費結構、交通運輸結構沒有發生根本改變，大氣污染呈現復合型、區域化的污染特征，通過建設南昌市空氣質量中心超級站，實現對污染物組分及氣象要求監測的全覆蓋，具備顆粒物、光化學、溫室氣體等多種大氣污染因子的在線監測能力，為開展復合污染的成分監測、特征分析和機理研究及大氣污染治理和污染預警預報提供科學依據，為環境管理和綜合決策提供長期基礎數據和科技支撐。

3.1.2 選址依據

1)空氣質量現狀。從“十三五”期間歷年空氣質量六參數年度均值數據分析(見表1，數據來源于藍天之眼APP中2016―2020相關數據)，南昌市6項污染物除臭氧外，PM2.5、PM10、CO、SO2、NO2等各項污染物濃度均呈逐年下降趨勢，且降幅明顯。臭氧濃度總體呈逐年上升趨勢，臭氧污染凸顯并有所加重，成為首要污染物。

表1 “十三五”期間南昌市空氣質量六參數變化情況/μg·m-3

2)大氣環境觀測能力現狀。南昌市現有8個國控環境空氣質量自動監測站，分別為省站、省外辦、省林業公司、林科所、建工學校、象湖、機電學校、外國語學校，用以對南昌市整個轄區進行空氣質量評價及監測，另外武術學校站點作為背景對照點，不參與計算。這些空氣質量監測站點配置標準常規監測設備，監測參數僅包括空氣質量六參數和氣象五參數，無法進行進一步的污染源解析。

圖1 南昌市國控站點位置分布圖

3)本地污染物分布特征。根據南昌市2020年環境空氣質量通報，2020年南昌市8個國控站點PM2.5、PM10、CO、O3_8h、SO2、NO2等各項污染物濃度年均值數據如表3。

表3 2020年南昌市國控站點監測數據(2020年度均值)/μg·m-3

根據以上2020年南昌市國控站點數據，利用GIS繪制各污染物濃度分布圖，主要污染物在南昌市主城區分布規律如下。

表2 南昌市環境空氣質量自動監測站點信息表

①臭氧空間分布。臭氧呈現中間高，西北和南部較低的規律，臭氧最高值為林科所和外國語學校附近，建工學校和省林業公司為臭氧次高值分布區域。其中林科所站點靠近西北方向的山脈，最近的直線距離僅為1 km左右，且人口分布較為稀疏。外國語學校站點距離主城區較遠，不能夠代表主城區的空氣質量狀況，因此，不建議在林科所和外國語學校站點附近選擇監測站點。而建工學校和省林業公司位于主城區，且人口分布密集，在建工學校和省林業公司附近選擇監測點位較為合適。

②顆粒物分布。PM2.5呈現東南高，西北低的規律，建工學校、省林業公司、省外辦、省站、象湖和機電學校位于高值區。其中建工學校、省林業公司和省外辦分布在主城區內，且人口分布密集，能代表主城區內空氣質量全貌。為此，在建工學校、省林業公司和省外辦站點附近選擇監測點位較為合適。

圖2 南昌市臭氧空間分布圖

圖3 南昌市PM2.5空間分布圖

③NO2空間分布。NO2呈現東南高西北低的規律，省林業公司、省外辦、建工學校、象湖位于高值區。其中省林業公司、省外辦和建工學校均位于主城區，人口分布密集，在該3個站點附近選擇監測點位較為合適。

④SO2空間分布。SO2呈現東南高西北低的規律，建工學校和省站SO2濃度最高。省站距離主城區較遠，不能代表主城區空氣質量全貌，為此，在建工學校站點附近選擇監測點位較為合適。

圖4 南昌市NO2空間分布圖

圖5 南昌市SO2空間分布圖

3)人口分布情況。從南昌人口熱力圖看，南昌人口呈塊狀與點狀分布，人口密度最大的區域還是老城區，再從顏色深淺可以看出，東湖區和紅谷灘區這2個片區人口相對集中。建工學校位于紅谷灘區、省林業公司和省外辦位于東湖區，為此，在建工學校、省林業公司和省外辦附近選擇監測點位較為合適。

圖6 南昌市人口熱力圖

3.1.3 選址建議 根據以上南昌市主要污染物空間分布、人口密度分布和與主城區位置距離等情況，中心超級站應該重點在紅谷灘區靠近建工學校和東湖區靠近省林業公司和省外辦站點附近選址。根據現場勘察情況，初選了8處點位，分別是：濱江賓館、江西省友好出國境服務中心、南昌市第十中學、江西省衛生廳人才交流服務中心、江西省中醫藥大學、南昌大學(東湖校區)江西醫學院、南昌市生態環境保護監測中心、南昌市紅谷灘教育集團(綠茵路校區)。通過總結各初選點位基礎建設情況、場地水平高度、場地出入條件、電力網絡供應、周圍污染源情況，其中位于建工學校附件的南昌市生態環境監測中心點位基礎建設完好，交通良好，位于建設單位內部，便于日常管理，整體情況良好，作為優選點位。

3.2 邊界傳輸站

3.2.1 站點功能定位 隨著經濟社會的快速發展和城市化進程的不斷加速，城市大氣環境質量受區域傳輸的影響越來越大，環境監測及監管部門迫切需要準確監測污染物的高空傳輸情況，及時掌握高空污染傳輸情況，實現對污染來源解析、通量估算和去向追蹤等。大氣邊界傳輸站監測分析大氣邊界層內的風場、溫濕度的空間分布變化，輔助分析并還原近地面污染物濃度在擴散、反應、沉降等過程，為科學、深入分析臭氧和PM2.5的污染傳輸提供氣象、三維空間的數據支撐，為南昌市主要傳輸通道上污染物監測與分析提供科學依據。

3.2.2 選址依據

1)地形地勢。地形對局地小氣候的影響主要表現在3個方面：影響局部氣溫、局部降水和風速。南昌全境以鄱陽湖平原為主，東南相對平坦，西北為丘陵，全境最高點為梅嶺主峰中的洗藥塢，海拔841.4 m，地勢相對較高，一定程度上影響城市上空污染物的擴散。考慮到山脈對氣流有阻擋作用，為此，影響南昌市的主要氣流為北部、南部和東部。

2)傳輸通道。HYSPLIT模式是由美國國家海洋和大氣管理局(NOAA)的空氣資源實驗室(ARL)和澳大利亞氣象局聯合研發的一種用于計算和分析大氣污染物輸送、擴散軌跡的專業模型[5]，是目前應用最廣泛的研究污染物區域輸送的方法。國內外的許多科研工作者利用HYSPLIT后向軌跡模式對城市大氣污染問題開展了大量的研究[6-7]。杜朋[8]、錢俊龍等[9]采用HYSPLIT模式研究了100 m高度的污染輸送特征，Pongkiatkul[10]、涂小萍等[11]通過HYSPLIT模式定量估算了1 km高度外來源輸送對城市顆粒物濃度的貢獻率。

本方案利用HYSPLIT 模式對南昌市區域2020年的后向軌跡模式進行了分析，得出以下結論。

①春季，軌跡聚類結果表明，來自偏西方向氣團占比最高，為42.48%；偏東方向次之，為22.74%；偏南方向為20.15%，偏北方向為14.63%。

②夏季，軌跡聚類結果表明，來自東北方向氣團占比最高，為40.17%；偏西方向次之，為37.44%；偏南方向的氣團占比為21.25%。

③秋季，軌跡聚類結果表明，來自東北偏東方向氣團占比最高，為49.73%；遠距離東北方向的氣團次之，為23.21%；偏東方向的氣團和偏西方向的氣團占比分別為13.97%和13.10%。

④冬季，氣團主要來自于北部地區，占比最大的氣團(60.51%)都來自于東北方向，從安徽省西南部途徑九江到達南昌市。

圖7 南昌市2020年四季后向軌跡聚類結果圖

綜合分析南昌市地形(西北地勢相對高，對氣流有阻礙作用)、不同季節主要污染物變化(秋冬季顆粒物為首要污染物，夏季臭氧為首要污染物)，結合后向軌跡聚類結果，初步確定北部、東部和南部3個傳輸通道。

3)潛在源擴散。潛在源貢獻因子(PSCF)和濃度權重軌跡(CWT)是兩種以后向軌跡模型為基礎的網格化統計分析方法，可以半定量地得到污染源強分布，被廣泛用于識別潛在源區[12]。李顏君等[13]、高陽等[14]運用PSCF分析法和CWT分析法，探討了研究時期內顆粒物質量濃度的潛在源區以及對顆粒物質量濃度的貢獻。通過PSCF、CWT等分析方法，進一步研究不同來源區域對南昌市污染物濃度的潛在貢獻。南昌市顆粒物濃度高值一般發生于冬季，利用2020年冬季數據對PM2.5進行潛在源分析，得出結論：影響PM2.5外來方向為西北方向、東北方向，其中東北方向是南昌冬季主要顆粒物傳輸通道。

圖8 南昌市2020年冬季PM2.5 PSCF和CWT

圖9 南昌市2020年夏季O3 PSCF和CWT

南昌市臭氧濃度高值一般發生于夏季，利用2020年夏季數據對O3進行潛在源分析，得出結論：影響臭氧的外來方向為東北方向、偏南方向，其中東北方向的貢獻更大。

4)本地污染物排放特征。污染物排放量空間分布差異大，PM2.5、PM10、NO2、VOCs呈現中南部高排放。

5)不同季節主導風向。根據污染玫瑰圖可知，秋季9—11月南昌市主導風向為東北風為主，受東北方向傳輸影響，顆粒物易出現高值。冬季12—1月，南昌市主導風向為北風，在北風影響下，顆粒物易出現高值。

圖10 南昌市主要污染物排放空間分布圖

圖11 2020年9―11月南昌市PM10和PM2.5風污染風玫瑰圖

綜上，根據地形地貌、氣團軌跡、潛在源貢獻以及主要污染物排放空間分析等綜合分析，確定對南昌市大氣污染有重要影響的3個傳輸通道，分別為北部的顆粒物傳輸通道，東部和南部的光化學傳輸通道。

3.2.3 選址建議

1)點位數量方面：考慮南昌市是首次開展大氣立體監測網絡建設，在不同傳輸通道上分別布設1個傳輸站點，補充環境空氣監測能力空白，形成前期示范作用。

2)點位選址方面：根據南昌市不同季節軌跡聚類結果分析得出的大氣污染傳輸特征，結合地形結構與常年盛行風向的統計特征，在南昌市主要顆粒物傳輸通道——東北方向的上、下風向處分別布設1個顆粒物傳輸站點；在正南方向的春夏冬臭氧傳輸通道和東南方向的春夏臭氧傳輸通道上風向分別建立1個光化學監測點。此外，在常年盛行風上風向北通道站補充監測溫室氣體，作為溫室氣體監測的背景點。綜合現場勘察情況，其中北通道站點選在南昌縣蔣巷鎮政府，東通道站點選在南昌縣塘南鎮幼兒園、南通道站選在南昌縣廣福一中。

圖12 2020年12月―2021年1月南昌市PM10和PM2.5風污染風玫瑰圖

圖13 監測體系點位分布方案

4 結論

大氣超級站網是南昌市的首次建設，意義重大。通過對南昌市本地污染源特征和人口分布情況分析，同時運用HYSPLIT后向軌跡模式和潛在源貢獻因子(PSCF)和濃度權重軌跡(CWT)研究南昌市大氣污染物傳輸通道情況和潛在源區，并且經過專家論證等嚴格科學的過程，確定了南昌市以1個中心超級站加東、南、北3個邊界傳輸站的大氣超級站網建設方案，其中中心超級站在紅谷灘區靠近建工學校和東湖區靠近省林業公司和省外辦站點附近選址，優先在南昌市生態環境監測中心選址建設，北部邊界傳輸站優先在南昌縣蔣巷鎮政府選址建設，東通道站點優先在南昌縣塘南鎮幼兒園選址建設、南通道站優先在南昌縣廣福一中選址建設。