空气污染物远程传输对海岛型城市污染的影响

冯 琨,苑魁魁,李王锋,彭 林,邱雄辉 (.太原理工大学环境科学与工程学院,山西 太原 030024；2.北京清控人居环境研究院,北京 00084；3.清华大学环境学院,北京 00084；4.中国环境科学研究院,北京 0002)

长江三角洲地区是典型的城市群区域,区域大气复合型污染特征日益突出[1-2].研究表明[3],长江三角洲16个城市中,三分之一的城市SO2、NO2和PM10受区域传输贡献率在 40%以上,其中舟山群岛是受区域污染影响最为严重的城市,冬季气体污染物外来影响的总比例可高达92%. 2006年以来,舟山每年酸雨出现频率均在95%以上,也因此被列入国家级酸雨控制区[4].

目前,我国对区域性污染的研究多集中在京津冀[5]、长江三角洲[6-8]和珠江三角洲[9-14]地区的大陆型城市,对海岛型城市受区域传输影响的研究相对较少.与大陆型城市相比,海岛型城市在污染成因上有几点不同.第一、污染物排放量小,易受大陆排放污染物传输影响,且污染传输贡献率高[15-18].第二、与大陆型城市易在静风时出现高污染天气不同[19],海岛型城市易在高频率强风作用下形成重污染天气[20-22].舟山作为典型的海岛型城市,大气污染物年际排放量在低水平上呈无规则波动,酸雨的高频率出现主要与区域大气环流导致的酸性气体污染物输入有关[23].

本文以浙江舟山为例,选取舟山市和周边15个城市中重点大气污染源数据[24],从中尺度气象模型 MM5提取气象场数据,进行气象场分析;在此基础上,耦合空气质量模式 CALPUFF[25]计算SO2和 NO2的浓度分布,并进行空间分布及趋势的验证;定量测算区域传输对舟山市大气环境的贡献,为改善舟山大气环境、控制周边源影响及区域联防联控政策提供数据依据.

1 研究方法

1.1 研究区域及时间选取

研究区域设置为内外 2层以便同时模拟长江三角洲区域传输作用和舟山海岛范围内污染物浓度的空间分布:外层(图1研究区域1#)包括长江三角洲区域的浙江省、上海市和苏南地区,即上海、南通、常州、无锡、苏州和浙江省的 11个城市;内层(图1研究区域2#)包括舟山市主要岛屿.

研究模拟时段选择2011年1、4、7、10月的三维逐时气象场数据作为污染传输动力场,重点分析出现持续性高污染天气的冬季和空气质量较好的夏季(1月和7月)在不同季风主导作用下区域传输对舟山群岛污染物分布的影响,以及舟山市高污染日的形成原因.

图1 长江三角洲与舟山市模拟计算区域Fig.1 The grid domains for simulation of Yangtze River Delta and Zhoushan

1.2 污染排放数据

表1 长江三角洲主要大气污染物排放量Table 1 Emission amount of primary pollutants in Yangtze River Delta

图2 长江三角洲区域城市SO2排放量Fig.2 Spatial distribution of SO2 emissions in the Yangtze River Delta

模拟区域内污染源数据以2011年环境统计数据为基础,考虑距离舟山市300km范围内各市污染物排放量,收集各省市“十二五规划”、“环境质量公告”以及国家相关政策法规文件完成[26].图 2以 SO2为例给出了模拟区域排放量空间分布情况.2011年长江三角洲各省市年排放量如表1:江苏省SO2和NOx排放量均为百万t以上;上海市排放总量相对较小,但单位面积排放强度大,且距离舟山较近,约 150km;浙江省各市中,宁波市的大气污染物排放量居首,相距舟山 50km;舟山市主要工业源分布于本岛沿海区域,SO2和 NOx排放总量分别为1.63万t和1.98万t,占长江三角洲区域总排放量的0.8%和0.7%.

舟山市污染源以累计 2种污染物质占全市总排放量85%的68家工业企业作为点源(图1),输入参数包括地理坐标、烟囱高度和直径、烟气排放速率和温度等信息,其余部分的工业源、生活源和机动车源按照城市用地类型和人口空间分布分配到模拟区域各网格面源上,面源排放高度设定为30m.对于长江三角洲区域其他城市,模拟时将重点火电和钢铁企业作为点源,其余部分按照建成区和人口分布作为面源,面源排放高度按照一般工业企业排放高度设置为60m.

1.3 气象场设置

模拟区域背景气象场数据来自美国 NCAR/Penn State第5代有限区域中尺度模式MM5[27]模拟结果.该模式基于美国 NCEP 1°×1°再分析资料(6h间隔),采用非静力平衡动力框架,3重嵌套模拟,垂直方向采用σ地形追随坐标系,取23层.研究以舟山市(30.0°N,122.2°E)作为区域中心,3 层网格的分辨率分别为 81,27,9km,最内层以长江三角洲城市群为主,南北、东西向均取82个格点.

长江三角洲(图 1研究区域 1#)和舟山群岛(图 1研究区域 2#)模拟区域内气象场由CALMET[28]根据 MM5最内层网格数据差值计算得到. CALMET采用兰伯特投影,舟山市(30.0°N, 122.2°E)作为模拟区域中心[29]不变,长江三角洲区域模拟范围501km×501km,网格分辨率为 3km;舟山群岛模拟范围 100km×150km,网格分辨率1km;垂直方向不等距由地面至3000m高度分为10层.

2 结果与讨论

2.1 气象场分析

徐祥德等[30]研究认为,一般城市建筑群上空320m为大尺度远距离输送,即大气污染周边源影响显著区[31],城市近地层则为大气污染近郊输送影响区.电厂烟囱高度多为 240m 左右,考虑烟气抬升后其排放高度约为烟囱高度的 2倍,因此选取500m作为长江三角洲及舟山群岛工业排放污染物的主要输送层进行分析[32].冬季,长江三角洲盛行西北风,气团自西北方向贯穿江苏、上海到达舟山,并最终流向浙江东南部沿海,舟山群岛空气质量主要受西北方向污染物排放强度较高的上海、江苏传输影响;夏季,长江三角洲主要受到东南和西南季风影响,干洁的海洋性空气使舟山市空气质量较好[33];春、秋两季舟山市分别受偏西气流和东北气流控制,上风向区域污染物排放强度相对较低(图 2),分析数据[4]显示,春、秋环境空气质量介于冬、夏之间,因此不再做重点分析.

2.2 模拟验证

选择舟山市临城、定海区、普陀区、普陀山、岱山县、嵊泗岛,6个监测站点的监测数据用于模型验证(图1).其中,临城、定海区和普陀区位于舟山本岛,可反映城市空气质量状况;嵊泗县站点位于本岛西北方,无本地排放源,可作为背景监测点.

2.2.1 空间分布验证 2011年舟山市各监测点SO2年均浓度模拟值与监测值相比(图4),各监测点位模拟值空间分布与监测值有较好的一致性,除嵊泗站点外,浓度分布为定海区＞岱山县＞临城＞普陀区＞普陀山;整体来看,各监测点位SO2模拟值低于监测值,其中嵊泗岛相对误差最大为74.7%,其余相对误差在35.7%～54.5%范围内.

各监测点NO2模拟值与监测值较为吻合(图4),除普陀区站点外,其余相对误差在 0.89%～20.59%之间.普陀区站点模拟值与监测值误差较大,相对误差为45.89%.

综合来讲,模拟值能够较好的反映 SO2和NO2在不同监测点的分布变化,但总体小于相应监测值,引起这种差异的原因主要是由于模拟结果为 1km×1km 的网格平均值[34],使得模式本身分辨率对计算结果造成影响,而监测站站点结果存在其他污染源贡献,受城市无组织排放影响较大,例如普陀区港口较多、船舶量大,海洋交通源排放量相对较大而无法估算[35-36].

2.2.2 相关性趋势关系验证 以2011年1月和7月临城监测点SO2、NO2日均浓度为例,作模拟值与监测值时间序列可见:冬、夏两季污染物模拟值与监测值变化趋势基本相近,相关系数在0.40～0.55之间.

图3 长江三角洲区域500m高空月均风场Fig.3 Monthly mean wind field at height above 500m in the Yangtze River Delta

图4 舟山市各监测站监测与模拟年均值Fig.4 Annual average values between simulation and observation of monitoring sites in Zhoushan

从图 5中可见,由于冬季受西北方大陆上空气流影响,污染物浓度平均值明显高于夏季,且峰值数较多;在西北风和偏西风较弱时段(1月13～22日)模拟值和监测值均较小.模型模拟出NO2在1月4日、9日、12日、24日以及7月3日有明显峰值,均与监测值出现峰值时段相吻合;SO2在 1月 4～8日、22～26日以及 7月 20 ～24日有明显峰值.整体来看,模拟结果略小于监测值,这可能是因为污染物存在更远距离的传输作用和舟山本地存在无组织排放有关.7月 NO2浓度模拟值与监测值吻合度较低,但模型仍能模拟出大体的起伏变化.模拟结果能够基本重现峰值出现的时间和季节性变化,峰值数匹配度平均达82%.

图5 临城监测点冬夏两季污染物模拟与监测日均值对比Fig.5 Daily average values between simulation and observation of Lincheng monitoring site in Zhoushan

图6 监测站模拟值与监测值日均浓度的2倍误差Fig.6 Monitoring sites' double bias map between simulation and observation

图6为2011年1月、7月SO2、NO2模拟与监测的2倍误差.总体来看,数据在监测值高值区2倍误差线内占比较高,在监测值低值区 2倍误差线内占比较低,可见模拟可以准确拟合空气质量较差时的监测结果.

2.3 浓度场分析

2.3.1 年均浓度分析 综合分析SO2与NO2年均值模拟浓度分布结果,模拟区域出现较明显的污染物传输带(图 7):靠近大陆的舟山本岛定海区、临城、普陀区3个监测点污染物浓度值较高,远离大陆的嵊泗县、普陀山浓度值较低,这也与各监测站点监测结果吻合.舟山群岛污染物浓度空间分布呈由陆至海逐渐降低的态势,明显受大陆性气团携带污染物影响;北部嵊泗县无工业企业污染源排放,其污染物浓度与长江三角洲地区污染性气体的远程传输有密切联系.

图7 舟山市污染物年均浓度分布(µg/m³)Fig.7 The distribution of annual average concentration in Zhoushan (µg/m³)

表2 1月和7月各区域排放污染物对舟山监测站点浓度的相对贡献(%)Table 2 Relative concentration contribution rate of different emission sources to every monitoring sites in Zhoushan in Jan. and Jul.(%)

2.3.2 月均浓度分析 利用CALPUFF模式分别 模拟区域与本地污染物对舟山各监测点的贡献率如表2所示.由模拟结果可知,冬季上海对舟山贡献率最高,其中 SO2在 71%～79%之间,NO2在 72%～83%之间;普陀山受区域传输影响最为严重,SO2和NO2区域传输贡献率为 98.51%和 99.88%.夏季浙江省对舟山贡献率最高,其中 SO2在 52%～63%之间,NO2在 49%～55%之间;嵊泗县受区域传输影响最为严重,SO2和NO2区域传输贡献率为96.36%和99.26%.这与程真等[3]的研究趋势一致,冬季舟山SO2和 NO2受外来贡献显著,分别达 92%和 82%,且以上海和苏州外来贡献比例最大;夏季舟山市SO2和NO2受外来贡献率分别达66%和46%,且以宁波地区贡献最大,但结果在数值上略有差异.

模拟结果显示,冬夏两季SO2、NO2浓度空间分布特征相近(图8).

图8 2011年冬夏两季NO2区域与本地贡献浓度分布(µg/m³)Fig.8 Spatial distribution of local and long-rang transport contributions to monthly average NO2 concentration in Jan.and Jul. (µg/m³)

区域传输对各季的贡献均非常明显,冬、夏两季舟山分别受到上海和浙江地区高浓度污染传输带控制,其区域传输污染物对舟山海岛污染物空间分布起决定性作用,且大体分布相近;由于冬季以偏北风为主,受上海及大陆污染物排放影响,舟山污染物浓度整体较高;夏季以偏南气流为主,部分受浙江方向气流影响,污染物浓度整体偏低.

2.3.3 高污染日形成分析 根据舟山市气象局监测结果[37],冬季舟山群岛受西北气流覆盖时污染物浓度较高.由于SO2浓度分布与NO2大体相同,研究以NO2为例,选取日均浓度出现峰值前典型时段(2011年1月3日0:00至2011年1月4日0:00),分析舟山市污染物浓度分布在特定气象条件下受区域传输影响的过程.

图 9 2011 年 1 月 3～4 日 NO2逐时浓度(µg/m³)Fig.9 Spatial distribution of hourly NO2 concentration from 3 Jan. 2011 to 4 Jan. 2011 (µg/m³)

由图9可见,典型时段内受区域风场影响,舟山群岛地面NO2浓度逐渐增高达到峰值.3日0时,在北风作用下,长江三角洲北部排放的高浓度污染物气团影响舟山西侧宁波一带;3日8时,随风向转为西北风,污染带由宁波东移,对舟山影响范围逐渐增大;3日16时,西北风平均风速达7.3m/s,舟山本岛被西北方污染物高浓度传输带控制;至4日0时,在持续性西北风作用下,本岛区域内污染物浓度不断升高达到峰值,各监测点小时浓度在122～194μg/m3,此时区域传输对本岛监测点的贡献率在98%以上.此后3d内,舟山NNE风频高达80%,平均风速为7.1m/s,极有利于污染物的长距离传输,导致舟山群岛经历持续 3d的重污染天气.这种极端不利气象条件下高浓度酸性污染物的持续输入也为酸性降水的发生提供了必要条件[38].

由于舟山夏季受到偏南方向气流影响,海洋性空气净化作用致其污染物浓度较低,从文章图5中 7月监测结果看出,夏季舟山市监测数据无超标现象,未出现持续性高污染天气;同时,从夏季逐时气象场来看,其风速较低、风向变化频繁,导致持续性污染所需的气象条件发生概率小,在短时间段内区域传输影响的动态变化不及冬季明显可见,考虑到与文章题目中“远程传输”、“污染”相匹配,因此不在文中做相应的夏季个例分析.

3 结论与建议

3.1 结论

舟山市空气质量主要受区域传输影响,本地排放源对SO2贡献率在10%左右,对NO2的贡献率不足 5%.冬季,长江三角洲区域以偏北风为主,受上海及大陆地区传输的高浓度污染物影响,舟山群岛大气污染物浓度整体较高,其中上海对舟山贡献率最大,各监测点SO2、NO2受其影响总比例在71%～79%和72%～83%之间;夏季,以偏南气流为主,受部分浙江方向气流影响,污染物浓度较冬季偏低,其中浙江省对舟山贡献率最高,各监测点 SO2、NO2受其影响总比例在 52%～63%和49%～55%之间.

与传统大陆型城市易在静风或扩散能力较差时出现重污染天气不同,舟山群岛在高频率、高风速的持续性西北风和偏北风作用下,易受上海和苏南城市污染物质传输影响,形成重污染天气,各监测点NO2小时浓度最大为122～194μg/m3,此时区域传输对舟山本岛各监测点的贡献率均在98%以上.

3.2 建议

受地理位置和气象条件影响,舟山群岛大气环境受区域传输影响严重,单纯对舟山排放源进行控制以改善环境质量的方法已不适用,特别是在应对重污染天气时,舟山市应与浙江、上海和苏南等地协同开展区域联防联控工作.

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