“十三五”期間贛州市環(huán)境空氣質(zhì)量特征及變化趨勢(shì)

馬紅楠，張 彤，于帥帥，林美芳，謝兆倩，周樹(shù)玲，鄭 娜，王春迎

1.河北先河環(huán)保科技股份有限公司，河北 石家莊 050035 2.贛州市生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)中心，江西 贛州 341000 3.贛州市生態(tài)環(huán)境局，江西 贛州 341000 4.河北先進(jìn)環(huán)保產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新中心有限公司，河北 石家莊 050035

黨中央、國(guó)務(wù)院高度重視大氣污染防治工作，提出要“全面加強(qiáng)生態(tài)環(huán)境保護(hù)，堅(jiān)決打好污染防治攻堅(jiān)戰(zhàn)”，強(qiáng)調(diào)要把解決突出生態(tài)環(huán)境問(wèn)題作為民生優(yōu)先領(lǐng)域，“堅(jiān)決打贏藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)”[1-2]。“十三五”期間，我國(guó)環(huán)境污染防治取得顯著成效，生態(tài)環(huán)境保護(hù)各項(xiàng)工作取得重要進(jìn)展，但仍面臨不少困難和挑戰(zhàn)，存在許多不足。一些地方和部門(mén)對(duì)生態(tài)環(huán)境保護(hù)的認(rèn)識(shí)不到位，責(zé)任落實(shí)不到位；經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展同生態(tài)環(huán)境保護(hù)的矛盾仍然突出，資源環(huán)境承載能力已經(jīng)達(dá)到或接近上限；城鄉(xiāng)區(qū)域統(tǒng)籌不夠，新老環(huán)境問(wèn)題交織，區(qū)域性、布局性、結(jié)構(gòu)性環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)凸顯，重污染天氣等問(wèn)題時(shí)有發(fā)生。這些問(wèn)題已成為重要的民生之患、民心之痛，成為經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的瓶頸制約[2]。

隨著工業(yè)化、城市化的快速發(fā)展及機(jī)動(dòng)車(chē)保有量的大幅增加，環(huán)境空氣質(zhì)量尤其是城市空氣質(zhì)量受到不同程度的影響，已成為威脅可持續(xù)發(fā)展和人類(lèi)健康的重要挑戰(zhàn)。江西省是首批國(guó)家生態(tài)文明試驗(yàn)區(qū)，而贛州市是江西省面積最大、人口最多的地級(jí)市。“十三五”期間，全市戶(hù)籍人口、地區(qū)生產(chǎn)總值、民用汽車(chē)保有量均逐年增加[3]，其中，全市戶(hù)籍總?cè)丝谠黾恿?1.47萬(wàn)人，全年地區(qū)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)了84.7%，民用汽車(chē)保有量增加了109.4%。人為活動(dòng)加劇和經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)給大氣污染防治帶來(lái)了一定挑戰(zhàn)。研究人員對(duì)我國(guó)大氣污染物時(shí)空分布規(guī)律進(jìn)行了大量研究[4-5]，對(duì)京津冀[6-7]、長(zhǎng)三角[8-10]、珠三角[11-12]等重點(diǎn)區(qū)域空氣質(zhì)量也進(jìn)行了大量分析，取得了許多成果，但對(duì)江西省[13]及其省會(huì)南昌市[14]大氣污染變化趨勢(shì)的研究則相對(duì)較少，對(duì)贛州市這一類(lèi)地級(jí)市的研究則是少之又少。因此，本文對(duì)贛州市“十三五”長(zhǎng)時(shí)間序列空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行了研究，結(jié)合國(guó)家及江西省環(huán)境監(jiān)測(cè)站的觀測(cè)數(shù)據(jù)，分析了“十三五”期間贛州市主要大氣污染物的變化特征及分布規(guī)律，以期為贛州市大氣污染防治和生態(tài)文明建設(shè)提供科學(xué)依據(jù)。

1 區(qū)域概況

贛州市位于江西省南部，地處贛江上游，屬于東南沿海地區(qū)向中部?jī)?nèi)陸地區(qū)延伸的過(guò)渡地帶，是內(nèi)地通向東南沿海的重要通道。贛州市位于北緯24°29′～27°09′、東經(jīng)113°54′～116°38′，總面積39 379.6 km2，占江西省總面積的23.6%，森林覆蓋率達(dá)55.2%。當(dāng)?shù)厝荷江h(huán)繞，斷陷盆地貫穿其中，四周眾多的山脈及其余脈向中部及北部逶迤伸展，形成了周高中低、南高北低的地勢(shì)特征。2016—2020年，贛州市年平均氣溫上升了0.2 ℃，整體呈逐年上升趨勢(shì)；年均降水量為1 213.8 mm，其中2017年降水量較小，2018年和2019年降水量較大；全市戶(hù)籍人口和地區(qū)生產(chǎn)總值均呈逐年增加趨勢(shì)，人口增長(zhǎng)速度整體放緩；全市民用汽車(chē)保有量和公路通車(chē)?yán)锍田@著增加[3]。綜上可知，對(duì)于贛州市而言，居民生活、工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)和機(jī)動(dòng)車(chē)排放等人為活動(dòng)造成的污染不容忽視。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源與評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

圖1為贛州市行政區(qū)劃及環(huán)境空氣監(jiān)測(cè)點(diǎn)位分布。贛州市城區(qū)目前有5個(gè)環(huán)境空氣自動(dòng)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)，分別為通天巖(環(huán)境背景點(diǎn))、贛州市地委、贛州市圖書(shū)館、贛州市氣象臺(tái)、贛州市華堅(jiān)鞋城。以4個(gè)國(guó)控站點(diǎn)(不包括環(huán)境背景點(diǎn))污染物濃度平均值代表贛州市污染物濃度。本文所使用的PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO和O3濃度數(shù)據(jù)來(lái)源于贛州市生態(tài)環(huán)境局(原環(huán)境保護(hù)局)提供的5個(gè)國(guó)控站點(diǎn)及33個(gè)省控站點(diǎn)24 h連續(xù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，溫度和相對(duì)濕度等氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于相應(yīng)時(shí)段的各國(guó)控站點(diǎn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。國(guó)控站點(diǎn)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的監(jiān)測(cè)時(shí)段為2015—2020年，省控站點(diǎn)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的監(jiān)測(cè)時(shí)段為2017—2020年(2015—2016尚年未開(kāi)始觀測(cè)，數(shù)據(jù)缺失，本文暫不做分析)。其中，國(guó)控站點(diǎn)數(shù)據(jù)用于城市空氣質(zhì)量變化趨勢(shì)分析，省控站點(diǎn)數(shù)據(jù)用于PM2.5和O3空間分布分析。國(guó)控站點(diǎn)所用儀器的生產(chǎn)廠家為武漢天虹環(huán)保產(chǎn)業(yè)股份有限公司，省控站點(diǎn)所用儀器涉及廠家較多，本文不再一一列舉。6項(xiàng)污染物的監(jiān)測(cè)方法均為國(guó)標(biāo)法。監(jiān)測(cè)原理方面，顆粒物測(cè)定采用β射線(xiàn)吸收法，SO2測(cè)定采用紫外熒光法，NO2測(cè)定采用化學(xué)發(fā)光法，CO測(cè)定采用非分散紅外吸收法，O3測(cè)定采用紫外吸收法。

注：底圖下載自江西省自然資源廳官方網(wǎng)站(http://bnr.jiangxi.gov.cn/col/col45382/index.html)，審圖號(hào)為贛S(2021)083號(hào)，下載日期為2022-05-06。下同。圖1 贛州市行政區(qū)劃及環(huán)境空氣監(jiān)測(cè)點(diǎn)位分布Fig.1 Administrative division and distribution ofambient air monitoring sites in Ganzhou

2.2 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

環(huán)境空氣質(zhì)量均采用《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》(GB 3095—2012)[15]中的二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)因子為PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO和O3等6項(xiàng)污染物。其中：計(jì)算空氣污染物日質(zhì)量濃度時(shí)，O3取日最大8 h滑動(dòng)平均質(zhì)量濃度，其余5項(xiàng)污染物均取日濃度的均值；評(píng)價(jià)年度、月度空氣質(zhì)量狀況時(shí)，O3以日最大8 h濃度的第90百分位數(shù)為評(píng)價(jià)值，CO以日均濃度的第95百分位數(shù)為評(píng)價(jià)值，其余4項(xiàng)污染物均取日濃度的均值。空氣質(zhì)量日評(píng)價(jià)采用空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)[16]方法，所選取的評(píng)價(jià)因子包括PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO的24 h平均濃度，以及O3的日最大1 h平均濃度和日最大8 h滑動(dòng)平均濃度等7項(xiàng)指標(biāo)。

空氣質(zhì)量綜合指數(shù)為評(píng)價(jià)時(shí)段內(nèi)的6項(xiàng)污染物濃度與對(duì)應(yīng)的二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)限值之商的總和。以計(jì)算年度綜合指數(shù)為例，運(yùn)用公式(1)計(jì)算各污染物的單項(xiàng)指數(shù)，再運(yùn)用公式(2)計(jì)算環(huán)境空氣質(zhì)量綜合指數(shù)。

(1)

式中：Ci為污染物i的濃度值(當(dāng)i為SO2、NO2、PM10及PM2.5時(shí)，取年均值；當(dāng)i為CO和O3時(shí)，取相應(yīng)的百分位數(shù)濃度值)；Si為污染物i的年均濃度二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)限值(當(dāng)i為CO時(shí)，取日均濃度二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)限值；當(dāng)i為O3時(shí)，取日最大8 h平均濃度二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)限值)。

(2)

式中：Isum為環(huán)境空氣質(zhì)量綜合指數(shù)；Ii為污染物i的單項(xiàng)指數(shù)，i包括全部6項(xiàng)污染物。

3 結(jié)果與討論

3.1 “十三五”期間環(huán)境空氣質(zhì)量特征

3.1.1 綜合指數(shù)年變化趨勢(shì)

由表1和圖2可知，2020年贛州市空氣質(zhì)量綜合指數(shù)為3.19，較2015年下降了26.8%。6項(xiàng)污染物中，PM10、PM2.5、CO、SO2、NO2濃度均有明顯下降，但O3濃度上升了24 μg/m3。從各指標(biāo)的貢獻(xiàn)率來(lái)看，2015—2018年，PM2.5分指數(shù)對(duì)綜合指數(shù)的貢獻(xiàn)率最大，為25.5%～28.4%；2019年和2020年，O3分指數(shù)對(duì)綜合指數(shù)的貢獻(xiàn)率最大，分別為26.2%和28.4%。2016—2020年，PM10、PM2.5和SO2分指數(shù)的貢獻(xiàn)率呈現(xiàn)出逐年降低的趨勢(shì)；CO、NO2分指數(shù)的貢獻(xiàn)率變化不大，分別在9.5%～12.0%、13.2%～14.7%之間浮動(dòng)；O3分指數(shù)的貢獻(xiàn)率呈逐年增加趨勢(shì)，其在2020年對(duì)綜合指數(shù)的貢獻(xiàn)率較2015年增加了11.1個(gè)百分點(diǎn)。因此，O3逐漸成為影響贛州市環(huán)境空氣質(zhì)量的首要污染物，需給予重點(diǎn)關(guān)注，并制定相應(yīng)的污染防治措施。

表1 贛州市2015—2020年6項(xiàng)污染物濃度對(duì)比Table 1 Comparison of concentration of six pollutants in Ganzhou City from 2015 to 2020

圖2 2015—2020年贛州市逐年空氣質(zhì)量綜合指數(shù)及6項(xiàng)污染物分指數(shù)Fig.2 Annual air quality comprehensive index and six pollutantsub-indexes in Ganzhou from 2015 to 2020

3.1.2 優(yōu)良天數(shù)及首要污染物年變化趨勢(shì)

2015—2020年贛州市各空氣質(zhì)量等級(jí)的天數(shù)占比如圖3所示。2020年，贛州市空氣質(zhì)量?jī)?yōu)良天數(shù)達(dá)到了353 d，較2015年增加了4 d，優(yōu)良率為96.4%，較2015年增加了0.8個(gè)百分點(diǎn)。整體來(lái)看，2015—2017年贛州市優(yōu)良天數(shù)逐年下降，2018—2020年則有所增加，且2016—2020年均未出現(xiàn)重度及以上污染天。

圖3 2015—2020年贛州市各空氣質(zhì)量等級(jí)天數(shù)占比Fig.3 Distribution characteristics of relative proportion ofair quality in Ganzhou from 2015 to 2020

對(duì)贛州市2015—2020年以6項(xiàng)污染物為首要污染物的污染天數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如圖4所示。由圖4可知，PM2.5、O3是贛州市的主要大氣污染物。2015—2020年，贛州市PM2.5污染天數(shù)占比由81.3%降為0.0%，O3污染天數(shù)占比由18.8%增至100.0%。僅2017年和2018年出現(xiàn)了1～2 d的PM10污染天，2015—2020年均未出現(xiàn)SO2、NO2和CO污染天。整體來(lái)看，PM2.5污染得到了明顯改善，O3污染已逐漸成為贛州市需重點(diǎn)關(guān)注的環(huán)境問(wèn)題。

圖4 2015—2020年贛州市各污染物污染天數(shù)占比Fig.4 Proportion of pollution days of each pollutant to totalpollution days in Ganzhou City from 2015 to 2020

3.1.3 特征比值年變化趨勢(shì)

3.1.3.1 PM2.5占比([PM2.5]/[PM10])

由圖5(a)可看出，2015—2020年，贛州市PM10、PM2.5濃度均呈先上升后下降的趨勢(shì)。2015—2017年的升高可能與本地城市建設(shè)進(jìn)程加快、機(jī)動(dòng)車(chē)流量激增、餐飲油煙排放及露天焚燒增多等有直接關(guān)系。此外，2017年靜風(fēng)天氣增多，總體降水量下降20%～30%，氣象擴(kuò)散條件變差，這也是導(dǎo)致顆粒物濃度上升的重要原因之一[17]。[PM2.5]/[PM10]在2015—2019年下降較為明顯，說(shuō)明城市精細(xì)化管理和PM2.5管控均取得一定成效；但在2020年出現(xiàn)反彈，主要原因?yàn)镻M2.5濃度已降至較低水平，下降空間有限，而PM10污染有明顯改善。從圖5(b)所示[PM2.5]/[PM10]逐月變化來(lái)看，其峰值易出現(xiàn)在秋冬季，可能與氣象擴(kuò)散條件變差、二次轉(zhuǎn)化加重等關(guān)系較大；2015年5月和2018年6月，[PM2.5]/[PM10]出現(xiàn)明顯的峰值，可能是因?yàn)楫?dāng)月降水頻繁，而降水對(duì)PM10的清除作用較PM2.5更大；春季[PM2.5]/[PM10]普遍較低，是因?yàn)榇杭咎鞖廨^為干燥，且工地陸續(xù)復(fù)工，PM10濃度相對(duì)較高[18]。

圖5 2015—2020年贛州市顆粒物濃度及PM2.5占比的年變化、月變化對(duì)比Fig.5 Comparison of annual and monthly changes of particulatematter concentration and proportion of fine particles inGanzhou City from 2015 to 2020

3.1.3.2 硫氮比([SO2]/[NO2])

由圖6(a)可知，2015—2020年贛州市SO2濃度逐年下降；NO2濃度在2016年和2017年稍有反彈，而后逐年下降；[SO2]/[NO2]在2015—2019年也呈逐年下降趨勢(shì)。這在一定程度上說(shuō)明贛州市煤煙型污染得到明顯改善，而氮氧化物(NOx)污染改善進(jìn)程相對(duì)緩慢，可能與近幾年區(qū)域內(nèi)機(jī)動(dòng)車(chē)數(shù)量快速增長(zhǎng)有關(guān)[19]。從圖6(b)所示[SO2]/[NO2]日變化規(guī)律來(lái)看，04：00—06：00明顯偏高。這是因?yàn)镹Ox的大氣壽命只有12 h左右[20]，晚高峰過(guò)后的午夜至凌晨，NO2一直處于消耗狀態(tài)，且夜間生活源和機(jī)動(dòng)車(chē)源排放量減少，但企業(yè)SO2排放量基本沒(méi)有發(fā)生變化，導(dǎo)致[SO2]/[NO2]較高。18：00—20：00為全天的低值時(shí)段，可能受晚高峰機(jī)動(dòng)車(chē)排放影響較大。

圖6 2015—2020年贛州市SO2、NO2濃度及兩者比值的年變化、日變化對(duì)比Fig.6 Comparison of annual and daily variation of SO2 andNO2 concentration and ratio in Ganzhou City from 2015 to 2020

3.2 O3污染特征分析

3.2.1 O3濃度總體變化趨勢(shì)

贛州市2015—2020年O3濃度變化情況如圖7所示。由圖7可知，2015—2020年贛州市O3濃度均未超過(guò)國(guó)家環(huán)境空氣質(zhì)量二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，但是整體呈現(xiàn)波動(dòng)上升趨勢(shì)。分析其原因：一是顆粒物會(huì)吸收和后向散射太陽(yáng)光，而近年來(lái)隨著大氣污染防治工作的持續(xù)推進(jìn)，顆粒物濃度大幅下降，從而導(dǎo)致光化學(xué)反應(yīng)速率增強(qiáng)，有利于O3的生成[10]；二是O3前體物NOx和揮發(fā)性有機(jī)物(VOCs)的控制力度不匹配，NOx治理取得一定成效，但VOCs排放來(lái)源多且分散，尚未得到有效控制；三是全球O3背景值不斷升高，區(qū)域傳輸也成為贛州市O3濃度上升的原因之一。

圖7 2015—2020年贛州市O3濃度變化情況Fig.7 Changes of O3 concentration inGanzhou from 2015 to 2020

3.2.2 O3污染規(guī)律分析

3.2.2.1 O3污染的月度變化特征

受光照強(qiáng)度和溫度的影響，O3濃度具有明顯的季節(jié)特征。受降雨量、氣溫、風(fēng)速、太陽(yáng)輻射強(qiáng)度等氣象因素及前體物濃度的影響，各年份的O3峰值月份稍有不同，但總體分布規(guī)律變化不大。以2020年贛州市O3濃度及O3超標(biāo)天數(shù)逐月分布(圖8)為例，贛州市O3污染高發(fā)期主要集中4—5月、7—11月。

圖8 2020年贛州市O3濃度、O3超標(biāo)天數(shù)逐月分布情況Fig.8 Monthly distribution of ozone concentration and ozoneexceeding standard days in Ganzhou in 2020

3.2.2.2 O3污染的空間分布規(guī)律

將各站點(diǎn)2017—2020年O3濃度利用Arcgis10.3軟件進(jìn)行插值分析，插值方法為普通反距離權(quán)重插值法[21]。O3濃度的空間分布特征見(jiàn)圖9。

圖9 2017—2020年贛州市國(guó)控和省控站點(diǎn)O3濃度分布情況Fig.9 O3 concentration distribution of national and provincial control points in Ganzhou from 2017 to 2020

從2017—2020年贛州市38個(gè)國(guó)控和省控站點(diǎn)O3濃度分布區(qū)間來(lái)看，各年度O3濃度范圍分別為97～147、94～147、105～167、110～153 μg/m3，基本呈逐年升高趨勢(shì)。從空間分布來(lái)看，以興國(guó)縣—贛縣區(qū)—信豐縣—定南縣為分界線(xiàn)，整體呈西高東低分布，尤其以章貢區(qū)的O3污染最為突出。這種差異可能與各縣(市、區(qū))不同的地形特征和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等有關(guān)[22]。結(jié)合2018年贛州市大氣污染源排放清單(圖10)，發(fā)現(xiàn)O3污染的空間分布與其前體物VOCs的排放量的空間分布情況較為一致，而與NOx的排放量的空間分布存在較大差異，因此，建議重點(diǎn)從VOCs減排下手改善O3污染。

圖10 2018年贛州市VOCs、NOx排放量空間分布Fig.10 Spatial distribution of VOCs and NOx emissions in Ganzhou in 2018

3.2.2.3 氣象相關(guān)性

本文以2019—2020年數(shù)據(jù)為例，探究溫度、濕度、風(fēng)向、風(fēng)速與O3濃度之間的關(guān)系。從O3濃度和溫濕度的關(guān)系來(lái)看(圖11)，O3濃度高值主要集中在環(huán)境溫度為25～36 ℃、相對(duì)濕度為20%～50%的區(qū)間，其中，O3濃度高于200 μg/m3的情況主要集中在環(huán)境溫度為27～36 ℃、相對(duì)濕度為20%～40%的區(qū)間。這是因?yàn)樵谕ǔＧ闆r下，氣溫越高，意味著地面太陽(yáng)輻射越強(qiáng)，光化學(xué)反應(yīng)也就越發(fā)強(qiáng)烈，從而導(dǎo)致O3濃度隨之升高；濕度增加時(shí)，產(chǎn)生了消光機(jī)制，導(dǎo)致地面太陽(yáng)輻射強(qiáng)度衰減，從而使得O3濃度降低。這與李順姬等[23]的研究結(jié)果(高濃度O3污染通常發(fā)生在干燥、高溫條件下)基本吻合。

圖11 2019—2020年贛州市O3濃度與溫濕度的關(guān)系Fig.11 Relationship between ozone concentration andtemperature,humidity in 2019 and 2020

由圖12可見(jiàn)，2019—2020年贛州市主導(dǎo)風(fēng)向均為北風(fēng)、東北風(fēng)和東風(fēng)。以2019年為例，從不同風(fēng)速、風(fēng)向下的贛州市O3濃度均值來(lái)看(表2)，風(fēng)向?yàn)闁|南風(fēng)時(shí)，贛州市O3濃度最高，達(dá)到了121.4 μg/m3，尤其以0級(jí)風(fēng)時(shí)的高值最為明顯，平均濃度達(dá)到了202.0 μg/m3。另外，在4級(jí)北風(fēng)、東風(fēng)和東南風(fēng)時(shí)，O3濃度也較高。因此，需要重點(diǎn)關(guān)注本地的NOx和VOCs等前體物排放源，以及北、東、東南方向的O3遠(yuǎn)距離傳輸問(wèn)題。

圖12 贛州市2019年、2020年風(fēng)向雷達(dá)圖Fig.12 Wind direction radar charts of Ganzhou City in 2019 and 2020

表2 2019年贛州市在不同風(fēng)速、風(fēng)向下的O3小時(shí)濃度平均值Table 2 Average hourly concentration of O3 at different wind speeds and directions in Ganzhou in 2019μg/m3

3.2.3 O3污染改善潛力分析

3.2.3.1 輕微污染天(AQI在101～120之間)占比

對(duì)比贛州市2015—2020年O3污染天數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)70%以上的O3污染天的O3濃度介于161～180 μg/m3(對(duì)應(yīng)的AQI在101～120之間)，各年度O3輕微污染天數(shù)分別為3、5、14、9、20、9 d(圖13)。從時(shí)間上看，O3輕微污染主要出現(xiàn)在4—11月，以4—5月和8—10月居多，其中6—8月的O3污染天均為輕微污染(圖14)。針對(duì)贛州市O3輕微污染占比突出的情況，建議提前制定、部署專(zhuān)項(xiàng)應(yīng)對(duì)方案，以爭(zhēng)取更多優(yōu)良天。

圖13 2015—2020年贛州市不同程度O3超標(biāo)天數(shù)分布情況Fig.13 Distribution of days of ozone exceeding standard indifferent degrees in Ganzhou from 2015 to 2020

圖14 2015—2020年贛州市O3輕微污染總天數(shù)及其占O3污染總天數(shù)的比例的逐月分布情況Fig.14 Monthly distribution of total days of slightO3 pollution and its proportion to total O3pollution days in Ganzhou City from 2015 to 2020

3.2.3.2 O3敏感性分析

近地面O3是由VOCs和NOx經(jīng)過(guò)一系列復(fù)雜的光化學(xué)反應(yīng)形成的二次污染物，三者之間并不是簡(jiǎn)單的線(xiàn)性關(guān)系。本文以贛州市2020年4月下旬監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為例，通過(guò)繪制EKMA曲線(xiàn)來(lái)分析O3、VOCs、NOx三者之間的關(guān)系，并同時(shí)進(jìn)行定性和定量分析[25]，結(jié)果如圖15所示(圖中VOCs的體積分?jǐn)?shù)以碳計(jì))。贛州市前體物初始濃度位于基線(xiàn)上方，VOCs與NOx的比值較基線(xiàn)小，O3生成處于VOCs控制區(qū)，O3濃度隨VOCs濃度的降低而降低，NOx濃度降低反而會(huì)使O3濃度升高。這進(jìn)一步表明了VOCs減排的重要性。

圖15 贛州市EKMA曲線(xiàn)(2020年4月下旬)Fig.15 EKMA curve of GanzhouCity in late April 2020

3.3 顆粒物污染特征分析

3.3.1 顆粒物濃度總體變化趨勢(shì)

贛州市2015—2020年顆粒物濃度變化情況如圖16所示，PM10、PM2.5年均濃度均呈先上升后下降的變化趨勢(shì)，PM10年均濃度僅在2017年未達(dá)到環(huán)境空氣質(zhì)量二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，PM2.5年均濃度則在2019年和2020年達(dá)到環(huán)境空氣質(zhì)量二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。從百分位數(shù)來(lái)看，“十三五”期間，PM10、PM2.5日均濃度第95百分位數(shù)整體呈第一年上升，而后逐年下降的變化趨勢(shì)。

圖16 2015—2020年贛州市顆粒物濃度變化情況Fig.16 Changes of particulate matter concentrationin Ganzhou from 2015 to 2020

3.3.2 顆粒物污染規(guī)律分析

3.3.2.1 季節(jié)變化特征

受污染源排放和氣象條件影響，PM2.5濃度存在明顯的季節(jié)變化特征。圖17為2015—2020年贛州市PM2.5濃度的季節(jié)分布情況。結(jié)合贛州市實(shí)際情況，按照3—5月為春季、6—8月為夏季、9—11月為秋季、1—2月及12月為冬季進(jìn)行計(jì)算。

圖17 2015—2020年贛州市PM2.5濃度的季節(jié)分布情況Fig.17 Seasonal distribution of PM2.5 concentrationin Ganzhou from 2015 to 2020

由圖17可知，贛州市PM2.5濃度主要呈現(xiàn)為冬季高、春秋次之、夏季低的分布特點(diǎn)。這是因?yàn)橼M州市冬季易出現(xiàn)穩(wěn)定的高壓控制和地面逆溫現(xiàn)象，氣象擴(kuò)散條件相對(duì)較差，且北方采暖季排放的大氣污染物具有遠(yuǎn)距離傳輸性[26]，一次排放、二次反應(yīng)生成的PM2.5與外來(lái)傳輸?shù)腜M2.5疊加后，易堆積在近地面大氣中，導(dǎo)致PM2.5濃度偏高；春季、秋季大氣擴(kuò)散條件較冬季有所改善，且天氣干燥，較不利于PM2.5的二次生成，當(dāng)?shù)豍M2.5大多來(lái)自一次排放；而夏季降雨較為頻繁且氣象擴(kuò)散條件較好，有利于PM2.5的擴(kuò)散和清除。

從2015—2020年P(guān)M2.5濃度超標(biāo)天數(shù)統(tǒng)計(jì)情況來(lái)看(圖18)，PM2.5總超標(biāo)天數(shù)于2016年環(huán)比增加26 d，而后逐年減少；從季節(jié)分布來(lái)看，PM2.5超標(biāo)污染天主要集中在冬季。

圖18 2015—2020年贛州市PM2.5超標(biāo)天數(shù)季節(jié)分布Fig.18 Seasonal distribution of PM2.5 exceedingstandard days in Ganzhou from 2015 to 2020

3.3.2.2 空間分布規(guī)律

利用普通反距離權(quán)重法[21]得到2017—2020年贛州市各站點(diǎn)PM2.5濃度的空間分布(圖19)。

圖19 2017—2020年贛州市國(guó)控和省控站點(diǎn)PM2.5濃度分布情況Fig.19 PM2.5 concentration distribution of national and provincialcontrol points in Ganzhou from 2017 to 2020

從38個(gè)國(guó)控和省控站點(diǎn)PM2.5濃度范圍來(lái)看，各年度PM2.5濃度分別在20～45、16～39、12～38、12～28 μg/m3之間，呈現(xiàn)逐年降低趨勢(shì)。從空間分布來(lái)看，與O3相似，PM2.5濃度表現(xiàn)為西高東低的分布特點(diǎn)，大氣復(fù)合污染特征明顯。分析其原因：一是可能與前體物NOx、VOCs排放量較大有直接關(guān)系；二是高濃度O3使大氣氧化性增強(qiáng)，促進(jìn)了二次顆粒物的生成，導(dǎo)致PM2.5與O3濃度同時(shí)升高[22]。

4 結(jié)論及建議

4.1 結(jié)論

1)2015—2020年，贛州市空氣質(zhì)量明顯改善，空氣質(zhì)量綜合指數(shù)下降了26.8%，優(yōu)良天數(shù)比例增加了0.8個(gè)百分點(diǎn)，但O3濃度上升了24 μg/m3。6項(xiàng)污染因子中，PM10、PM2.5和SO2對(duì)空氣質(zhì)量綜合指數(shù)的貢獻(xiàn)率逐年降低，O3對(duì)空氣質(zhì)量綜合指數(shù)的貢獻(xiàn)率逐年增加。從以各項(xiàng)污染物為首要污染物的污染天數(shù)來(lái)看，PM2.5和O3是贛州市的主要大氣污染物。2015—2020年贛州市PM2.5污染天數(shù)占總污染天數(shù)的比例由81.3%降為0.0%，O3污染天數(shù)占比由18.8%增至100.0%。整體來(lái)看，PM2.5污染得到了明顯改善，O3污染已逐漸成為贛州市需重點(diǎn)關(guān)注的環(huán)境問(wèn)題。

2)從各污染物特征比值的年變化趨勢(shì)來(lái)看，2015—2020年，贛州市PM10濃度、PM2.5濃度及[PM2.5]/[PM10]值下降明顯，說(shuō)明城市精細(xì)化管理和PM2.5管控均取得了一定成效。此外，[PM2.5]/[PM10]峰值易出現(xiàn)在秋冬季，可能與大氣擴(kuò)散條件變差、二次轉(zhuǎn)化加重等關(guān)系較大。SO2濃度、NO2濃度及[SO2]/[NO2]值的下降在一定程度上說(shuō)明煤煙型污染改善明顯，但NOx污染的改善進(jìn)程相對(duì)緩慢，可能是由于機(jī)動(dòng)車(chē)污染逐年加重。

3)2015—2020年，贛州市O3濃度整體呈現(xiàn)波動(dòng)上升趨勢(shì)，O3污染高發(fā)期主要集中在4—5月和7—11月，高值區(qū)域主要集中在西部，其中，章貢區(qū)污染狀況最為突出；高濃度O3污染通常發(fā)生在溫度為27～36 ℃、濕度為20%～40%的高溫、干燥條件下，以及風(fēng)向?yàn)楸憋L(fēng)、東風(fēng)、東南風(fēng)時(shí)；O3輕微污染天占O3污染天的比例超過(guò)70%，主要出現(xiàn)在4—5月和8—10月。另外，贛州市O3高值區(qū)域與VOCs高排區(qū)域基本一致，且EKMA曲線(xiàn)顯示贛州市O3生成處于VOCs控制區(qū)，因此，可重點(diǎn)從VOCs減排下手降低O3污染。

4)2015—2020年，贛州市PM2.5年均濃度明顯降低，并在2019年和2020年達(dá)到空氣質(zhì)量二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)；PM2.5污染天數(shù)于2016年環(huán)比增加26 d，而后逐年減少；PM2.5污染在季節(jié)上主要呈現(xiàn)為冬季高、春秋次之、夏季低的分布特點(diǎn)，與秋冬季氣象擴(kuò)散條件差和北方采暖季排放的大氣污染物遠(yuǎn)距離傳輸關(guān)系較大；年度PM2.5濃度與O3濃度的空間分布相似，大氣復(fù)合污染特征明顯。

4.2 建議

結(jié)合贛州市空氣質(zhì)量變化情況及大氣污染特點(diǎn)可知，贛州市大氣污染屬?gòu)?fù)合型污染，主要大氣污染物為PM2.5和O3。因此，建議贛州市在“十四五”期間牢牢把握“實(shí)現(xiàn)減污降碳協(xié)同效應(yīng)”的總要求，以PM2.5與O3協(xié)同防治為主要思路，以O(shè)3污染防治為重點(diǎn)，繼續(xù)深入打好藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)。

1)強(qiáng)化多污染物協(xié)同控制和區(qū)域協(xié)同治理。突出重點(diǎn)區(qū)域、重點(diǎn)時(shí)段、重點(diǎn)領(lǐng)域和重點(diǎn)行業(yè)，實(shí)施重點(diǎn)治污工程，大力推進(jìn)VOCs和NOx減排，繼續(xù)開(kāi)展秋冬季大氣污染綜合治理攻堅(jiān)。PM2.5和O3污染的最終解決需要大幅度地降低NOx排放，但是最近5～10年應(yīng)注重對(duì)VOCs和NOx的協(xié)同控制。

2)深入開(kāi)展VOCs和NOx深度治理。強(qiáng)化源頭、過(guò)程、末端VOCs全流程控制，同時(shí)注意O3發(fā)生器產(chǎn)生的殘余O3的直排問(wèn)題；繼續(xù)推動(dòng)鋼鐵行業(yè)超低排放改造、鍋爐與爐窯綜合治理，推進(jìn)水泥、焦化、玻璃、陶瓷等行業(yè)NOx深度治理，同時(shí)加強(qiáng)移動(dòng)源污染治理，重點(diǎn)強(qiáng)化新生產(chǎn)車(chē)輛達(dá)標(biāo)監(jiān)管，加大對(duì)超標(biāo)車(chē)輛的執(zhí)法力度。

3)針對(duì)O3污染開(kāi)展分級(jí)管控。根據(jù)氣象預(yù)報(bào)及對(duì)O3濃度變化的預(yù)判，對(duì)4—10月的O3污染進(jìn)行分級(jí)管控，制定差異化的VOCs、NOx減排措施，總體分為常態(tài)化管控(4—10月全時(shí)段)、輕度污染攻堅(jiān)管控(O3日最大8 h滑動(dòng)平均質(zhì)量濃度為160～215 μg/m3)、中度及以上污染提前管控(O3日最大8 h滑動(dòng)平均質(zhì)量濃度超過(guò)215 μg/m3，最高溫度超過(guò)30 ℃)。

4)構(gòu)建并完善系統(tǒng)科學(xué)、覆蓋全面的大氣光化學(xué)立體監(jiān)測(cè)網(wǎng)。研究建立覆蓋多要素(氣象、化學(xué))、多點(diǎn)位(城市站、背景站)的大氣光化學(xué)立體觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)，其中：在城市站和背景站開(kāi)展大氣光化學(xué)關(guān)鍵物種(甲醛、過(guò)氧化氫、氣態(tài)硝酸、總活性NOx、自由基等)觀測(cè)，推進(jìn)O3及其前體物垂直分布觀測(cè)，并在“雙碳”目標(biāo)背景下加大對(duì)自然源VOCs的監(jiān)測(cè)；在O3監(jiān)測(cè)站開(kāi)展紫外輻射觀測(cè)。

5)加強(qiáng)區(qū)域污染聯(lián)防聯(lián)控。加強(qiáng)O3和PM2.5污染預(yù)報(bào)預(yù)管能力建設(shè)，推動(dòng)建立區(qū)域通力合作的應(yīng)急聯(lián)動(dòng)響應(yīng)機(jī)制，深化應(yīng)急期間重點(diǎn)行業(yè)績(jī)效分級(jí)、差異化管控措施的落實(shí)。