常州市一次城市尺度污染過程分析

王 唯

（常州民生環境檢測有限公司，江蘇 常州 213034）

環境空氣質量受到污染源排放、氣象條件和地形等[1-2]因素的影響，在排放源和地理位置相對穩定情況下，氣象條件的變化成為了影響大氣環境質量的主要驅動因素[3-4]。一般大氣污染過程可以分為輸送型[5]、光化學型[6]、本地累積型[7]和復合型[8]等，影響一個區域的污染來源[9-10]分為外來源、本地源和外來源與本地源疊加型。隨著大氣環境的高度重視和治理措施的逐步深入，外來污染輸送的頻次和大氣污染程度在逐年下降，本地和本區域的污染特征逐漸凸顯[11]，研究本地污染源的影響特征已成為制定和改善本地環境空氣質量的關鍵措施。

1 數據來源

常州市地處江蘇省南部、長三角腹地，東與無錫相鄰，南與無錫、安徽宣城交界，西與南京、鎮江接壤，北與泰州隔江相望，位于上海、南京兩大都市中間。選取江蘇省常州市安家、行政中心、經開區、鐘樓、市監測站、武進監測站、武進經發區和金壇城區8 個國家環境空氣評價點作為研究對象，選取常州市8 個國家環境空氣評價點2022 年12 月5—9 日逐小時的NO2、SO2、CO、PM2.5、PM10和風速風向等數據進行統計分析。

后向軌跡計算采用美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）開發的HYSPLIT 在線版本，以市政府大樓行政中心站（北緯31.75°、東經120.00°）為后向軌跡計算起始點，計算起始高度設置為100 m，計算后推時間為12 h，逐小時模擬后向軌跡，氣象資料采用美國國家環境預報中心（NCEP）提供的全球資料同化系統（GDAS）數據，數據分辨率為0.25°×0.25°。

2 結果與討論

2.1 污染過程特征

12 月6—9 日，常州市出現一次以NO2和PM2.5污染為主的污染過程，6—9 日PM2.5濃度逐日攀升，日均濃度在46～83 μg/m3，PM2.5小時濃度在8 日20 時達到峰值濃度98 μg/m3，并持續輕度污染16 h；NO2小時濃度在7 日22 時和23 時達到峰值濃度103 μg/m3，如圖1所示。空氣質量從5 日的優逐步轉變為7—8 日的輕度污染，日均濃度上升22 μg/m3；其中6 日首要污染物為NO2，空氣質量指數（AQI）為77，7 日首要污染物為NO2，AQI 為104，8 日首要污染物為PM2.5，AQI 為110，9日首要污染物為PM2.5，AQI 為97。

2.2 區域相關性分析

選取12 月5—9 日常州市及其周邊城市南京、鎮江、揚州、泰州、無錫、蘇州、南通、鹽城、上海、杭州、湖州、嘉興、宣城、馬鞍山和蕪湖共16 個城市開展污染物相關性分析（表1）。常州市PM2.5與無錫、鎮江的相關系數較高，常州市PM10與嘉興、蕪湖的相關系數較高，常州市NO2與南通、杭州的相關系數較高；常州市CO、SO2與周邊城市相關性相對較低。結果表明，常州市各項污染物與周邊城市的相關性之間存在較明顯差異，說明本次污染過程各城市間污染特征一致性較差，不具備大范圍污染輸送特征。

表1 12 月5—9 日常州市與周邊城市污染物相關性分析

2.3 站點間聚類分析

聚類分析常用來對不同區域的數據序列進行類別分析，歸為一類的數據說明其在變化趨勢和污染來源方面具有較高的相似性，而不同類別間的數據說明其污染來源和變化趨勢方面存在差異，可用于站點間的相似性歸類或點位優化等方面。歐氏距離方法是聚類分析常用的方法之一，基于點與點之間的歐氏距離進行聚類，當點與點之間的歐氏距離小于設定閾值時則視為一類。

采用歐氏距離方法對12 月5—9 日常州市8 個國家環境空氣質量評價點的NO2和PM2.5小時數據進行聚類分析（表2），分析各站點間數據的相似性。從不同總類別的聚類分析看，經開區和金壇城區站點的NO2數據與其他站點間存在較大差異，可單獨分為一類；其余6 國控空氣站點間NO2數據的一致性較好，可歸為同一類；經開區站點周邊存在較多的重點污染源，氮氧化物排放特征與市區其他站點存在差異，金壇城區由于與常州主城區存在一定距離，機動車等流量相對較低，導致其數據與市區其他站點存在一定差異。總體上本次污染過程中常州市大多數環境空氣質量評價點NO2數據具有較一致的污染來源和變化特征。PM2.5聚類分析結果顯示市監測站、行政中心、鐘樓、武進經發區數據可歸為一類，武進監測站、安家和經開區可歸為一類，金壇城區為一類，可見PM2.5的聚類結果要較NO2的結果復雜一些，說明PM2.5的來源更為復雜，站點間存在一些局地性差異。

表2 12 月5—9 日常州市環境空氣質量評價點NO2 和PM2.5聚類分析結果

2.4 影響因素分析

6—9 日常州市近地面受高壓均壓場控制，其中6—7 日為高壓中心控制區域，8—9 日以均壓場控制為主，等壓線稀疏，大氣穩定度較高，水平風速較小，約1 m/s 左右，混合層高度在午夜后降至100 m 左右，凌晨至上午時段濕度較大，均在60%以上，早晚溫差較大。6—7 日凌晨時段濕度較大，接近70%左右，以弱北風為主，風速僅約0.5 m/s，如圖2 所示。8—9 日凌晨時段風速均小于1.5 m/s，整體相對濕度都較高。

圖2 12 月5—9 日常州市氣象因素變化曲線

受擴散條件和傳輸路徑的影響，氣團軌跡經過不同區域滯留時間有長有短，導致途徑不同區域的氣團對目標位置的影響程度存在差異，后向軌跡概率分布圖可描述不同區域氣團來源對目標位置的影響。圖3為8 日3 時常州市100 m 高度的后向軌跡氣團來源概率分布圖，可見該時段以本地氣團影響為主，氣團主要來源于50 km 以內的區域；6—9 日水平風速大多低于1.5 m/s，照此風速估算12 h 內氣團傳播距離約為65 km，與氣團軌跡主要影響范圍較一致，因此，本次污染過程屬于城市尺度，未出現明顯的城市間輸送現象，導致各城市間的污染物相關性各具特點。

圖3 12 月8 日3 時常州市后向軌跡氣團來源（12 h）

從6日12時—9日6時整個污染過程中，PM2.5/PM10的比值變化較小，維持在0.6 左右上下浮動，說明在整個污染過程中顆粒物組分未發生大的變化，主要以同一組分逐步累積導致。且一次污染物排放為主的SO2和CO 的變化曲線除了7 日下午出現一個峰值外，濃度變化范圍較小，說明以燃煤為主的燃燒源污染排放未出現大的波動。而NO2與顆粒物間的一致性較好，均表現為逐日上升態勢，說明本次污染主要以氮氧化物排放源污染為主，燃煤源等一次污染排放特征變化不顯著。

3 結論

1）12 月6—9 日，常州市出現一次以NO2和PM2.5污染為主的污染過程，雖然長三角區域其他城市也出現了污染過程，但本次污染過程以城市污染尺度為主，無明顯的外來污染氣團和區域性輸送影響，相關性分析表明常州市與周邊城市間的污染特征存在明顯差異。

2）受高壓均壓場控制，在高濕度、風力小、混合層高度低、無明顯降水的不利氣象條件下，大氣擴散條件較差，污染物逐漸累積導致本次污染過程中二氧化氮和顆粒物濃度逐漸上升。

3）聚類分析表明，常州市區6 個國控空氣站點間NO2數據的一致較好，經開區站點周邊由于重點污染源排放較明顯、金壇城區與常州主城區存在一定距離且機動車流量相對較低，導致兩站點數據與市區其他站點存在一定差異。總體上本次污染過程中常州市大多數站點NO2數據具有較一致的污染來源和變化特征。PM2.5聚類分析結果表明PM2.5的來源更為復雜，站點間存在一些局地性差異。

4）氮氧化物作為臭氧和細顆粒物的前體物，在夏季時易光解生產臭氧，導致臭氧污染，在秋冬季夜間易二次生成硝酸鹽等物質，從而導致細顆粒物濃度增加。因此，控制氮氧化物排放量可以緩解臭氧和細顆粒物的污染。