2016—2021年上海市楊浦區環境空氣的基本污染物分析

摘要：上海市楊浦區長期以傳統工業為支柱，隨著時代發展與產業結構調整，其進入轉型陣痛期，環境空氣質量的改善面臨巨大壓力。本文以楊浦區為研究區，選取2016—2021年6種環境空氣基本污染物數據，分析不同污染物的相關性，以明確污染物來源，為環境空氣污染防治提供有效支持。

關鍵詞：環境空氣；基本污染物；相關性分析

中圖分類號：X51 文獻標識碼：A 文章編號：1008-9500（2023）07-0-03

DOI：10.3969/j.issn.1008-9500.2023.07.037

Analysis on basic pollutants of ambient air in Yangpu District of Shanghai City from 2016 to 2021

HAN Jing

（Shanghai Yangpu Environmental Monitoring Station， Shanghai 200093， China）

Abstract： Yangpu District of Shanghai City has long been supported by traditional industries， with the development of the times and the adjustment of industrial structure， it has entered a painful period of transformation， and the improvement of ambient air quality is under great pressure. Taking Yangpu District as the research area， this paper selects the data of six basic pollutants of ambient air from 2016 to 2021， analyzes the correlation of different pollutants， so as to clarify the source of pollutants and provide effective support for the prevention and control of ambient air pollution.

Keywords： ambient air; basic pollutants; correlation analysis

新時代，我國深入推進環境污染防治，加強污染物協同控制，以期基本消除重污染天氣，嚴密防控環境風險。為了更好地實現這些目標，不斷改善人居環境，環境監測與管理部門需要科學、及時、準確地做好環境質量評價工作。分析環境空氣污染物的變化、各污染物濃度之間的相關性，找尋其中的規律和因果關系，對環境空氣污染防治方案的制定具有重要參考價值。

1 2016—2021年楊浦區環境空氣基本污染物情況

隨著時代發展與產業結構調整，以傳統工業為支柱的楊浦區進入轉型陣痛期，環境質量特別是空氣質量的改善面臨巨大壓力[1]。為了更科學地認識該區環境空氣基本污染物的變化規律，有必要對2016—2021年6項環境空氣質量的基本評價項目進行分析，即可吸入顆粒物（PM10）、細顆粒物（PM2.5）、二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO2）、臭氧（O3）和一氧化碳（CO）。各項污染物濃度數據來源于該區3處空氣自動監測站，取監測數據的平均值，根據《環境空氣質量評價技術規范（試行）》（HJ 663—2013），并參考《環境空氣質量標準》（GB 3095—2012）中環境空氣二類功能區的空氣質量二級濃度限值，共同評價楊浦區的空氣質量。

1.1 環境空氣質量指數貢獻情況

環境空氣質量指數根據SO2、NO2、PM10、PM2.5的年平均濃度，CO 24 h平均第95百分位數濃度和O3日最大8 h滑動平均值的第90百分位數濃度進行計算。2016—2021年，楊浦區環境空氣基本污染物的環境空氣質量分指數排序為：2016—2018年，PM2.5＞NO2＞O3＞PM10＞CO＞SO2；2019年，NO2＞PM2.5＞PM10＞O3＞CO＞SO2；2020年，NO2＞PM2.5＞O3＞PM10＞CO＞SO2；2021年，NO2＞O3＞PM2.5＞PM10＞CO＞SO2。從對環境空氣質量指數的貢獻可以看出，PM2.5的貢獻作用下降，由前三年的第一位逐步下降至第三位；NO2的貢獻最大，前三年在第二位，后三年在第一位；O3的貢獻加大，后三年由第四位逐年趕超至第二位；PM10的貢獻處在中間位置；CO和SO2的貢獻穩定，始終處于最后兩位。

1.2 各污染物的變化趨勢

選取PM10、PM2.5、SO2和NO2四種污染物的年平均濃度，CO 24 h平均第95百分位數濃度和O3日最大8 h滑動平均值的第90百分位數濃度作為分析對象，監測結果如圖1和圖2所示。經計算，2016—2021年，各污染物的Spearman秩相關系數γs如表1所示。

γs均為負值，表明污染物濃度呈下降趨勢。時間周期為6年，單側檢驗的顯著性水平為0.05時，Spearman秩相關系數γs的臨界值為0.829。γs的絕對值大于臨界值，表示變化趨勢有統計意義。由此可見，2016—2021年，SO2、CO、PM10和PM2.5四種污染物呈明顯的下降趨勢，NO2和O3的下降趨勢不明顯。

1.3 各污染物的達標情況

2016—2021年，楊浦區4種氣態污染物的濃度變化如圖1所示。六年間，SO2和CO的年平均濃度均達到國家二級標準，SO2至少低于二級濃度限值80%，CO至少低于二級濃度限值68%。NO2年平均濃度后兩年才達標，最多低于二級濃度限值5.0%。O3日最大8 h滑動平均值的第90百分位數濃度2018年開始降到低于國家二級濃度限值，最多低于二級濃度限值14%。

2016—2021年，楊浦區顆粒物的濃度變化如圖2所示。PM10包含PM2.5，六年間，PM2.5在PM10中的占比保持在59%～77%。PM10均達到國家二級標準，低于二級濃度限值14%～40%。PM2.5逐年下降，2019年開始達到國家二級標準，最多低于二級濃度限值23%。

經分析，NO2和O3成為楊浦區環境空氣污染防治工作的重中之重。NO2對環境空氣質量指數的貢獻最大，六年間的年平均濃度變化不大，且只有兩年達到國家二級標準；O3對環境空氣質量指數的貢獻加大，六年來沒有明顯的下降趨勢，后兩年的濃度甚至出現反彈。PM2.5和PM10是防控工作的次重點。PM2.5有逐年下降的趨勢，后三年低于二級濃度限值，成果不易，需要繼續鞏固；六年間，PM10的年平均濃度均低于二級限值，也呈下降趨勢，但略有波動，要明確原因，有針對性地進行防控。SO2和CO的表現穩定，對環境空氣質量指數的貢獻小，下降趨勢明顯，且年平均濃度大大低于二級限值，繼續保持即可。

2 各污染物的相關性分析

對小節1中分析的6種環境空氣基本污染物濃度（ρ）進行兩兩線性擬合，得到Pearson相關系數r，如表2所示。

r均為正值，表明各污染物濃度之間呈正相關。r介于0.8～1.0，表明極強相關；r介于0.6～0.8，表明強相關；r介于0.4～0.6，表明中等程度相關。由此得出，極強相關的污染物對有SO2和PM10、CO和PM2.5、SO2和O3、NO2和PM2.5、SO2和PM2.5、O3和PM10、NO2和CO、PM10和PM2.5；強相關的污染物對有NO2和PM10、SO2和CO、SO2和NO2、O3和PM2.5、CO和PM10；中等程度相關的污染物對有CO和O3、NO2和O3；以上均按相關性減弱的順序排列。

鑒于楊浦區實際情況，SO2的主要來源是工廠排放的廢氣；除了工業源，NO2還有汽車尾氣的排放；CO主要來自汽車尾氣[2]；PM10的來源主要是道路揚塵和工業過程產生的超細顆粒物；除了自然源，PM2.5還有多種人為源，包括燃料燃燒排放的煙塵、交通工具排放的尾氣和大氣中的硫氧化物、氮氧化物、有機碳化物等在紫外線照射下反應生成的硫酸鹽、硝酸鹽、有機碳等懸浮微粒[3]。這些污染物的來源有交叉關系，有包含關系，也有反應生成關系，它們在空氣中的濃度有極強或強相關性，比較正常。但是，對于近地面的O3，學術界普遍認為大部分是化學反應生成的。NO2作為O3生成的重要前體物，CO能夠間接促進O3生成[4-5]，這兩對污染物濃度之間中等程度的相關性目前缺乏合理解釋。

部分污染物的濃度具有極強或強相關性，表明污染源可以協同治理。由O3和NO2、CO的中等程度相關初步推斷，楊浦區近地面的大部分O3不是當地污染物反應生成的，存在區域背景值、平流層沉降、跨區域輸送等多種可能的來源。

3 結論

數據分析顯示，2016—2021年，楊浦區環境空氣中大部分基本污染物呈明顯下降趨勢，說明楊浦區采取的一系列環保措施卓有成效。但NO2和O3的變化趨勢不明顯，濃度分布在二級限值附近，在環境空氣質量指數中的貢獻偏大，二者是今后防治的重點。由于污染物的來源有交叉重疊關系，大部分基本污染物濃度之間存在極強或強相關性，可以開展同步防治。環境空氣中的O3和NO2、CO濃度僅有中等程度的相關性，推斷楊浦區近地面的大部分O3并不是當地污染物反應生成的，O3的來源值得深入研究。不同污染物受到氣象、地理環境等條件的影響，其濃度變化有明顯的季節性和地域性，值得進一步探討。

參考文獻

1 上海環境科學編輯部.上海環境科學集（第28輯）[M].上海：上?？茖W技術出版社，2022：16-17.

2 牛 植，胡婷莛，張文啟，等.上海疫情防控一級和二級響應階段大氣污染物特征分析[J].環境污染與防治，2021（8）：942-946.

3 王明瑩，莊惠生.上海市大氣PM2.5污染特征及相關因素分析[J].科學技術與工程，2017（7）：303-308.

4 陳宜然，陳長虹，王紅麗，等.上海臭氧及前體物變化特征與相關性研究[J].中國環境監測，2011（5）：44-49.

5 侯素霞，張鑒達，李 靜.上海市大氣污染物時空分布及其相關性因子分析[J].生態環境學報，2021（6）：1220-1228.