眉山市NO2 污染現狀及對策分析研究

摘要：基于四川省空氣質量監測網絡管理系統的數據，利用AERMOD 擴散模型、遠處傳輸軌跡模型等方法，對眉山市2016—2022 年NO2 污染特征及變化趨勢進行綜合評價與分析。結果表明，眉山市NO2 工業源排放總量呈逐年下降的趨勢，NO2 日均濃度變化具有顯著季節特征，冬季尤為突出；眉山市NO2 污染受本地排放影響為65.3%、受傳輸影響為31.1%、受氣象條件影響為3.6%；眉山市受北部的成都市及南部的樂山市傳輸影響較大，占比分別為16.7% 和8.4%；眉山市自凈能力指數為1.27，冬季易受北向傳輸作用影響，大氣污染物更易積累。因此，研究可為重點城市NO2 污染防治和大氣污染防治提供決策參考和理論依據。

關鍵詞：眉山市；NO2 污染；決策參考；理論依據

基金項目：四川省科技廳2022 年科技創新基地（平臺）和人才計劃項目（2022JDR0066）

隨著經濟的快速發展，城市霧霾天氣急劇增多，對人類健康、城市大氣環境等造成了嚴重影響，環境空氣質量問題成為全球關注的焦點。目前，我國各地區都出現了不同程度的大氣污染問題[1][2]，四川盆地尤為突出，二氧化氮（NO2）污染、顆粒物污染等大氣污染成為四川省亟需解決的生態環境問題之一[3][4]。

目前，國內外有關學者對大氣污染特征、季節性污染過程等開展的系列研究[5-9]，雖然對大氣污染治理提供了一定的指導作用，但NO2 作為大氣中重要的反應性痕量氣體，根據各種既定的空氣質量指南，在公認的空氣污染物中占有突出地位[10]，與人類活動（道路交通、工業活動等）直接相關[11] 且治理難度較大。本文基于四川省空氣質量監測網絡管理系統的數據，利用AERMOD 擴散模型、遠處傳輸軌跡模型等方法，對眉山市2016—2022 年NO2污染特征及變化趨勢開展全面分析，科學地提出NO2 污染防治管控建議，為建設“美麗眉山”提供決策參考和理論研究基礎。

1 NO2 的性質及危害

NO2 在21 ℃以上時是紅棕色、有刺激性氣味的有毒氣體，密度比空氣大；在21 ℃及以下溫度時，NO2 會變為暗褐色液體；當溫度降至-11.2 ℃以下時，NO2 會轉變為無色固體。此外，NO2 能夠與水反應生成硝酸和一氧化氮，同時表現出氧化性和還原性，且可以在一定條件下轉化為四氧化二氮（N2O4），能與水和某些有機化合物發生化學反應。由此可見，NO2是一種具有多種性質的氣體，不僅是臭氧前體氣體之一，還是酸雨形成的前提物。NO2 可形成霧霾、臭氧污染和光化學煙霧，對人體的呼吸系統和心血管系統有直接的不良健康影響[12]。

2 眉山市NO2 污染現狀及原因

2.1 眉山市NO2 污染現狀

據如圖1 所示的眉山市生態環境統計公報數據，眉山市2016—2022 年NO2 工業源排放總量整體呈現下降趨勢，整體下降8575.88 t，年均下降率為9.37%。NO2工業源排放總量最大年份為2016 年；NO2 工業源排放總量呈逐年下降率最高的年份為2020 年，下降率為36.02%， 但在2021 年出現反彈上升了9.16%。

如圖2 所示，根據四川省空氣質量監測網絡管理系統里的2022 年眉山市空氣質量數據，眉山市2022 年NO2 濃度為30μg/m3。依據日濃度變化情況顯示，1 月份NO2 濃度振蕩上行，最大值達到61μg/m3，隨之持續下降至2 月初，達到2022 年最低日均值12μg/m3，隨之持續上漲至3 月上旬達2022 年最大日均值67μg/m3， 振幅達最大值55μg/m3； 自3月下旬持續低位振蕩至10 月上旬，10 月中旬濃度逐步上升持續高位振蕩至12 月底。由此可見，眉山市NO2 日均濃度變化具有顯著季節特征，冬季濃度持續較高，且振幅較大。

2.2 眉山市NO2 污染成因

利用AERMOD 擴散模型、遠處傳輸軌跡模型等方法，對眉山市及成都平原經濟區其余各市地面氣象數據、探空數據、地形數據及國省控站監測數據等進行分析[4]。如表1 所示，眉山市NO2 污染貢獻量從高到低依次為區域傳輸（10.82μg/m3）、工業企業（9.92μg/m3）、其他來源（7.17μg/m3）、移動源（5.64 μg/m3）、氣象條件（1.25μg/m3），受本地排放影響為65.3%、受傳輸影響為31.1%、受氣象條件影響為3.6%；NO2 污染受各類源影響依次為工業源（28.5%）、其他來源（20.6%）、移動源（16.2%），工業源影響較為突出。NO2 貢獻濃度模擬綜合考慮了地形與氣象條件[13]，排放數據計算主要基于眉山市2021年工業企業源清單排放數據、鍋爐排查數據及國省控站點周邊主要道路車流量統計數據等，模擬結果為各排放源2022 年11 月的NO2 平均貢獻濃度。

2.2.1 企業影響

眉山市工業產業布局具有“圍繞城區”的特點，主城區四周“東西南北中”均有工業分布，工業企業對NO2 濃度貢獻超過28.5%。涉氮氧化物排放企業對氣象局、區人社局及市委黨校站點NO2 濃度的貢獻分別為11.24μg/m3、10.26μg/m3、8.39μg/m3，貢獻率分別為31.1%、29.2%、25.3%。這說明，眉山市機動車污染治理、工業源治理仍存在短板，在機動車尾氣減排、能源結構控制方面還需下大力氣強化舉措。

如圖3 所示的眉山市重點企業NO2 貢獻濃度擴散模擬圖顯示，就高值區域來看，眉山市NO2 濃度高值區域主要集中于丹棱縣、高新區、甘眉工業園區。其中，丹棱縣尤為突出，高新區、甘眉工業園區次之。

如表2 所示，就行業貢獻來看，化學原料與化學制品（氮肥制造為主）、磚瓦陶瓷、食品制造對眉山市NO2 濃度的貢獻分別為2.45μg/m3、2.41μg/m3、2.40μg/m3， 貢獻率分別為7.0%、6.9%、6.8%；磚瓦陶瓷行業對眉山市整體NO2 貢獻中，丹棱縣（37.91%）、東坡區（22.27%）與仁壽縣（17.36%）3 個地區最為突出。

2.2.2 移動源影響

國控站點周邊1km 范圍內車流量較大，根據前期對早高峰（8：00—9：00）、晚高峰（17：00—18：30）、平峰（10：00—11：30）時間段車流量排查數據統計，氣象局及區人社局站點周邊道路車流量合計分別達9411 輛/h 和12745 輛/h，且氣象局站點周邊的東坡大道北一段和區人社局站點周邊的杭州北路等在上下班高峰時段較為擁堵，車輛怠速排放較為嚴重，站點周邊1km范圍內移動源對NO2 濃度貢獻超過16.2%。

2.2.3 傳輸影響

根據傳輸擴散模型分析，眉山市NO2 濃度受傳輸影響為31.1%，其中受北部的成都市及南部的樂山市傳輸影響較大，占比分別為16.7% 和8.4%。由圖4 所示的衛星圖可以看出，2022 年11 月成都平原經濟區NO2 高值區域主要位于成都市東北部及樂山市西北部地區。眉山市北部彭山區由于經常受北部成都市的影響，其NO2 均值常高于眉山市區。

2.2.4 環境條件影響

近年來，相關學者對成都平原經濟區大氣污染物自凈能力的研究表明，眉山市自凈能力指數為1.27，較成都平原均值1.61 低0.34，不利于大氣污染物的清除與擴散[4]。由于大氣對污染物的擴散稀釋能力與承載能力取決于多種因子[14]，包括通風稀釋、湍流擴散、濕清除等物理過程，以及光解等化學過程，因此大氣污染自凈能力需綜合考慮通風擴散與濕清除的共同作用。眉山市地處龍泉山脈與總崗山脈形成的匯聚通道下游，冬季易受北向傳輸作用影響，大氣污染物更易積累。

3 研究結論

通過對眉山市2016—2022 年NO2 污染特征及變化趨勢開展綜合評價和分析，得出以下3 項結論。

① NO2 工業源排放總量最大的年份為2016年，排放總量呈逐年下降率最高的年份為2020年。2022 年眉山市全年NO2 平均濃度為30μg/m3，NO2 日均濃度變化具有顯著季節特征，冬季濃度持續較高，且振幅較大。

②經分析可知，眉山市NO2 污染受本地排放影響為65.3%、受傳輸影響為31.1%、受氣象條件影響為3.6%。眉山市工業企業對NO2 濃度貢獻超過28.5%，對國控考核站點NO2 濃度貢獻率分別為31.1%、29.2%、25.3%。其中，就區域、行業貢獻分析可知，眉山市NO2 污染區域中丹棱縣尤為突出，化學原料與化學制品（氮肥制造為主）、磚瓦陶瓷、食品制造3 個行業對NO2 污染貢獻較大，貢獻率為20.7%；磚瓦陶瓷行業對眉山市整體NO2 貢獻中丹棱縣最為突出，貢獻率為37.91%。

③眉山市國控站點周邊1km 范圍內移動源對NO2 濃度貢獻超過16.2%；NO2 濃度受傳輸影響為31.1%，受北部的成都市及南部的樂山市傳輸影響較大，占比分別為16.7% 和8.4%；眉山市自凈能力指數為1.27，冬季易受北向傳輸作用影響，大氣污染物更易積累。

4 眉山市NO2 污染防治建議

4.1 加強工業源管控力度

開展工業布局調整、產業結構優化、產業能級提升；開展磚瓦陶瓷行業整合升級，實施產能置換；加強氮肥制造、熱力和電力生產等企業的監管力度；推進工業廢氣深度治理改造和環保設施升級，進一步減少污染物排放；鼓勵企業開展A 級、B 級和績效引領性企業評定，實現環境管理和污染排放達行業先進水平；重污染天氣預警期間嚴格落實應急管控措施。

4.2 加強移動源管控力度

加強上下班高峰期擁堵道路交通疏導工作，減少機動車怠速尾氣排放；禁止過境貨車尤其是中重型載重貨車入城行駛，禁止黑煙車和高排放貨車上路行駛；開展非道路移動機械專項整治；適時開展市區內機動車尾號限行，有效降低機動車污染物排放。

4.3 加強鍋爐專項治理

淘汰落后燃煤鍋爐，推廣高效鍋爐，完成鍋爐節能改造，持續加大“煤改氣”工作的推進力度；對在用的天然氣鍋爐實施低氮改造或安裝脫硝設施，進一步減少氮氧化物排放。

5 結束語

近年來，眉山市聚焦降碳減污協同增效，多措并舉深入打好藍天保衛戰，城市空氣質量總體改善，但NO2、揮發性有機物排放量仍然較大。為進一步鞏固和提升眉山市大氣污染防治攻堅戰成果，各級各部門應共同發力、聯防聯控，綜合運用各類技術手段，用實實在在的減排助力空氣質量持續改善。

參考文獻

[1] 周雯，陳建文，王斌，等.成都大氣污染物在焚燒秸稈時的溯源初步探究[J].中國環境監測，2014，30（3）：47-54.

[2] 謝鵬，劉曉云，劉兆榮，等.珠江三角洲地區大氣污染對人群健康的影響[J].中國環境科學，2010，30（7）：997-1003.

[3] 王聰，賀光艷，羅彬，等.四川省“十三五”期間大氣污染防治成效評估[J].四川環境，2023，42（3）：80-91.

[4] 白舸，倪長健.成都平原經濟區秋冬季大氣自凈能力研究[J].四川環境，2021，40（6）：67-73.

[5] 朱常琳，孟雙雙，張榮國.西安市主要大氣污染物的相關性分析及時空分布特征[J].環境工程，2017，35（12）：86-91.

[6] 舒洲，梅林德，熊文朋，等.2017—2018年廣安市大氣細顆粒物（PM2.5）污染特征及季節性變化源解析研究[J].四川環境，2023，42（1）：80-86.

[7] 閆利霞，周鵬，郭立平，等.2014—2019年霸州市高溫天氣下臭氧（O3）變化特征研究[J].四川環境，2021，40（3）：50-54.

[8] 劉晨露，郭春會，蔣祖斌，等.南充市2014—2018年空氣首要污染物特征分析及其時間序列分析[J].四川環境，2020，39（2）：42-48.

[9] 陳阿玲，張登松.氮氧化物與揮發性有機物協同催化凈化進展[J].能源環境保護，2023，37（1）：141-156.

[10] ROBERTS S， ARSENEAULT L， BARRATTB， et al. Exploration of NO2 and PM2.5 Air Pollution and Mental Health Problems Using High-Resolution Data in London-Based Children From a UK Longitudinal Cohort Study[J]. Psychiatry Research，2019， 272： 8-17.

[11] PRUNET P， LEZEAUX O， CAMY-PEYRETC， et al. Analysis of the NO2 Tropospheric Product From S5P TROPOMI for Monitoring Pollution at City Scale[J]. City and Environment Interactions，2020， 8： 100051.

[12] GAO Y Y， WANG S T， ZHANG C X， et al. Assessing the Impact of Urban Form and Urbanization Process on Tropospheric Nitrogen Dioxide Pollution in the Yangtze River Delta， China[J]. Environmental Pollution， 2023， 336： 122436.

[13] 黃泳熙，朱云，謝陽紅，等.空氣質量模擬與觀測機器學習NO2濃度預報[J].中國環境科學，2023，43（12）： 6225-6234.

[14] 徐卓瑩，彭珍，樊文雁.京津冀地區大氣環境容量時空變化特征研究[J].環境科學學報，2023，43（6）：48-56.

作者簡介

饒進（1985—），女，漢族，四川洪雅人，工程師，學士，主要從事大氣污染防治、環境管理等工作。

通信作者

舒洲（1990—），男，漢族，四川鄰水人，高級工程師，碩士，主要從事大氣污染防治、環境管理、環境監測等工作。

加工編輯：馮為為

收稿日期：2024-06-25