老舊小區大氣污染特征分析

摘要：根據《環境空氣質量標準》（GB 3095—2012），環境空氣污染物的基本項目有6種，即細顆粒物（PM2.5）、可吸入顆粒物（PM10）、CO、SO2、O3和NO2。為了解老舊小區大氣污染物的時空分布特征，以蘭州市安寧區長風東苑小區為研究區，監測6種大氣污染物，分析大氣污染特征及影響因素。結果表明，小區主干道十字交叉口的污染物濃度高于主干道污染物濃度。老舊小區大氣中，PM2.5、PM10和CO濃度高值集中在08：00—09：00。PM2.5、PM10、CO、SO2和NO2受車流量影響較大；O3濃度與溫度表現出強相關性；PM2.5、PM10、CO、SO2和NO2濃度與風速均呈負相關，O3濃度與風速呈正相關。

關鍵詞：老舊小區；大氣污染特征；相關分析；氣象要素

中圖分類號：X51 文獻標識碼：A 文章編號：1008-9500（2024）06-0-07

DOI：10.3969/j.issn.1008-9500.2024.06.045

Analysis of Air Pollution Characteristics in Old Residential Areas

RAN Hongjuan1， RAN Hongwei2， WANG Hualan1

（1. School of Traffic and Transportation， Lanzhou Jiaotong University， Lanzhou 730070， China;

2. Yinchuan Signaling amp; Communication Depot， China Railway Lanzhou Group Co.， Ltd.， Yinchuan 750000， China）

Abstract： According to the Environmental Air Quality Standard （GB 3095—2012）， there are six basic items of environmental air pollutants， namely fine particulate matter （PM2.5）， inhalable particulate matter （PM10）， CO， SO2， O3， and NO2. In order to understand the spatiotemporal distribution characteristics of air pollutants in old residential areas， Changfeng Dongyuan residential area in Anning district， Lanzhou city is taken as the research area to monitor six types of air pollutants and analyze the characteristics and influencing factors of air pollution. The results indicate that the pollutant concentration at the intersection of the main road in the community is higher than that on the main road. In the atmosphere of old residential areas， high concentrations of PM2.5， PM10， and CO are concentrated in 08：00—09：00. PM2.5， PM10， CO， SO2， and NO2 are greatly affected by traffic flow; O3 concentration shows a strong correlation with temperature; PM2.5， PM10， CO， SO2， and NO2 concentrations are negatively correlated with wind speed， while O3 concentration is positively correlated with wind speed.

Keywords： old residential areas; air pollution characteristics; correlation analysis; meteorological elements

隨著經濟的發展和城市化的推進，大氣污染已成為我國城市面臨的主要環境問題之一。研究表明，人們長期暴露于污染的大氣環境，會產生呼吸系統疾病和癌癥等健康問題[1]。《“健康中國2030”規劃綱要》強調，要深入應對和解決大氣污染問題，完善針對嚴重污染天氣的區域聯合預警機制，全面推進城市空氣質量達標管理，以促進全國城市的環境空氣質量明顯改善。居住街區作為城市中人群活動最為集中的場所，其空氣質量與居民健康密不可分[2]。

溫度、風速和相對濕度等氣象要素在大氣自凈能力中起關鍵作用，對大氣質量有顯著影響。目前，國內外的研究多數只針對單一污染物，不同氣象條件下多種污染物的系統性研究較少[3]。許多學者對天津市[4]、大連市[5]、成都市[6]、珠海市[7]、合肥市[8]和聊城市[9]等城市的大氣污染特征進行分析，為城市空氣質量改善提供決策支撐。我國城市機動車大氣污染物研究已經取得初步成果，但居住區機動車大氣污染研究較少，不足以支撐居住區大氣污染防治。老舊小區一般沒有地下停車場，機動車隨意停放問題突出，大氣污染特征有待深入研究。

長風東苑小區位于蘭州市安寧區興安路和長風街的交叉口，該小區建于20世紀70年代，總建筑面積為14.30萬m3。小區共有2 565戶居民，其中約40%是三代家庭，老年人和兒童是小區內日?；顒拥闹饕巳?。以長風東苑小區為研究區，研究老舊小區大氣污染物的空間分布特征，分析其與諸多影響因子的相關性，從而助力老舊小區大氣污染物防治，進一步改善老舊小區大氣環境。

1 數據與方法

1.1 數據來源

主要監測指標包括6項大氣常規污染物與5項氣象因子，同步監測交通量，在2個點位進行連續監測，每個點位連續監測10 h，測量時間為夏季。6項大氣常規污染物分別為細顆粒物（PM2.5）、可吸入顆粒物（PM10）、CO、SO2、O3和NO2，氣象因子分別為溫度、濕度、氣壓、風向和風速。點位1為小區道路主干道，點位2為小區主干道十字交叉口。其中，大氣常規污染物與氣象因子監測采用小型氣象站，車流量采用便攜式手持計數器進行計數，每小時統計1次，進行10 h不間斷測量。

1.2 研究方法

采用皮爾遜相關分析法對研究區大氣污染物與諸多影響因子的相關性進行度量，如式（1）所示。使用Origin軟件進行分析，繪制6項常規污染物的箱線圖，快速且直觀地反映原始數據的分布，從而檢測每組數據是否存在異常值。處理異常值時，要盡可能保留數據的完整性，并盡可能減少對數據分布和分析產生的影響，所以將異常值替換為平均值。對測量數據進行統計，判斷數據無缺失值。處理后的6項常規污染物數據均在合理范圍內，稍微有偏離，但是也在正常檢測范圍內。

（1）

式中：rxy為不同因子的相關系數；n為數據總數；x、y為兩個因子的監測值。

2 結果分析

2.1 老舊小區污染物時間變化特征

老舊小區大氣污染物濃度變化如圖1所示。PM10濃度為8～65 μg/m3，PM2.5濃度為6～53 μg/m3，CO濃度為0.114～1.331 mg/m3，NO2濃度為12～39 μg/m3，SO2濃度為1～9 μg/m3，O3濃度為35～177 μg/m3。監測數據顯示，大氣污染物PM10、PM2.5和CO濃度高值集中在08：00—09：00。經分析，早晨，老舊小區居民上班或上學的出行活動增加，交通運輸和工業活動相對較為頻繁，汽車尾氣中的污染物排放量增加，導致污染物在空氣中的濃度上升。大氣中，O3濃度高，一直處于上升趨勢。經分析，原因可能是夏季紫外線強烈，導致光化學煙霧和臭氧生成增加。此外，夏季溫度較高，溫暖的空氣上升不暢，導致O3在近地面積累。

如圖2所示，老舊小區內，點位2的PM2.5、PM10、CO和SO2的濃度基本均高于點位1的污染物濃度。經分析，原因可能是機動車經過十字路口時，為了保證小區居民安全和禮讓行人，需要減速，除正常排放的污染物，還有怠速附加排放的污染物，污染物濃度會顯著增加，從而影響居民的生活環境[10]。

2.2 大氣污染物的影響因素分析

老舊小區內，大氣污染物濃度與氣象要素、交通量的相關分析結果如圖3所示。風速與污染物濃度呈負相關，說明風速大可以加快污染物的擴散[11]。風速是污染物水平擴散的主要動力。O3濃度與溫度的相關性顯著，原因可能是溫度較高時，太陽輻射強烈，加劇光化學煙霧及O3的產生[12]。

氣溫越高，環境空氣的臭氧濃度越大，氣溫越低，越不利于產生臭氧污染[13]。CO作為機動車尾氣中濃度最大的有害成分，對人體有極大的危害，其與交通量和氣象要素的相關性顯著。除O3外，其他5項大氣常規污染物濃度與交通量呈正相關。氣象要素主要決定大氣污染物的傳輸過程，SO2與氣象要素呈微小的負相關。SO2進入空氣，易與空氣中的其他物質反應。若風速小，氣溫高，則SO2會在部分區域快速集聚，產生重度污染。

為研究風向、風速對老舊小區大氣污染物濃度的影響，依次繪制PM2.5、PM10、CO、O3、SO2和NO2在不同風向、風速下的濃度極坐標圖，如圖4所示。整體來看，除CO與O3外，PM2.5、PM10、SO2和NO2濃度高值基本分布在盛行風向為北偏東15°到東偏南150°的區域。此區域PM2.5的濃度高值集中在23.63～35.38 μg/m3，PM10的濃度高值集中在29.38～43.63 μg/m3，SO2的濃度高值集中在5.500～8.125 μg/m3，NO2的濃度高值集中在28.88～35.63 μg/m3，盛行風為東北風。不同的是，CO濃度最高值出現在盛行東北風的區域，CO濃度最高值達到1.331 mg/m3。風速為0.2～0.6 m/s時，出現污染物濃度的最高值，原因是此區間距離老舊小區道路近，同時風速較小。由此可見，風向對老舊小區大氣污染物PM2.5、PM10、SO2和NO2的影響較大，風向與風速的共同作用[14]影響老舊小區大氣污染物的濃度分布。

3 結論

長風東苑小區屬于老舊小區，大氣污染物PM10、PM2.5和CO濃度高值集中在08：00—09：00。老舊小區主干道十字交叉口的污染物濃度高于主干道污染物濃度。相關分析表明，風速與污染物濃度呈負相關，風速可以加快污染物的擴散，監測時段風速和溫度平均值分別為0.68 m/s、26.44 ℃，風速較低，溫度偏高。PM2.5、PM10、CO、SO2和NO2濃度與風速均呈負相關，O3濃度與風速呈正相關。PM2.5、PM10、CO、SO2和NO2濃度與溫度均呈負相關且相關性顯著，O3濃度與溫度呈正相關且相關性顯著。

參考文獻

1 程昊淼，姜智文，張培浩，等.基于CFD模擬的城市住區形態參數對大氣污染物擴散影響[J].北京工業大學學報，2021（12）：1377-1387.

2 陳 莎，劉影影，李素梅，等.京津冀典型城市PM2.5污染的健康風險及經濟損失研究[J].安全與環境學報，2020（3）：1146-1153.

3 Gao X，Ruan Z，Liu J，et al.Analysis of atmospheric pollutants and meteorological factors on PM2.5 concentration and temporal variations in Harbin[J].Atmosphere，2022（9）：1426.

4 王學用.天津市大氣顆粒物污染特征研究[D].天津：天津師范大學，2018：11-12.

5 吳一帆，張子豪，王 帥，等.大連市大氣污染特征、影響因素及來源分析[J].環境工程，2018（6）：104-109.

6 李欣悅，張凱山.成都市氣態污染物NO2、SO2與大氣顆粒物相關性分析[J].環境工程，2019（6）：111-116.

7 趙 燕，李大偉，翟宇虹，等.2014年—2021年珠海市環境空氣質量變化趨勢及污染特征研究[J].環境科學與管理，2022（12）：144-149.

8 程 龍，董 昊，劉 陽，等.合肥市臭氧及其前體物污染特征及源解析[J].中國環境監測，2023（3）：58-66.

9 菅月誠，趙鋮博，朱子博，等.聊城市PM2.5和O3污染特征及氣象因素影響分析[J].環境科學學報，2023（9）：257-267.

10 李 偉，王 煒，鄧 衛，等.城市交叉口機動車污染物擴散模型研究[J].公路交通科技，2005（5）：155-158.

11 鄭美琴，盧振禮.日照市區PM10污染物特征及其與氣象要素的關系[J].南京氣象學院學報，2006（3）：413-417.

12 吳一帆，張子豪，王 帥，等.大連市大氣污染特征、影響因素及來源分析[J].環境工程，2018（6）：104-109.

13 李利霞，王 亮，陳芙蓉，等.環境空氣中臭氧污染特征及相關氣象要素研究[J].化工設計通訊，2021（6）：166-167.

14 郭亞軍，王花蘭，李明璇，等.高速公路路域大氣污染特征分析[J].環境工程，2023（12）：166-171.

作者簡介：冉宏娟（1997—），女，甘肅靖遠人，碩士。研究方向：交通環境。

通信作者：王花蘭（1969—），女，甘肅秦安人，博士，教授。研究方向：交通運輸規劃與管理。