南昌市环境空气PM2.5污染现状及其源解析研究方法

张 健，罗 勇，伍恒赟，贾娟娟，肖南娇，张起明，王东方

(江西省环境监测中心站，330039，南昌)

南昌市环境空气PM2.5污染现状及其源解析研究方法

张 健，罗 勇*，伍恒赟，贾娟娟，肖南娇，张起明，王东方

(江西省环境监测中心站，330039，南昌)

根据例行监测数据分析了南昌市环境空气PM2.5污染现状，提出了适用于南昌市PM2.5源解析的主要研究内容，同时根据国内外受体模型的研究进展提出了源解析所用的模型，研究结果可以为下一步南昌市开展PM2.5源解析提供坚实的理论基础。

污染现状；来源解析；模型

0 引言

大气颗粒物形成原因极其复杂，是大气环境中化学组成最复杂、危害最大的污染物之一。气溶胶颗粒物会对人体健康产生直接的负面影响，因而受到各国政府及有关研究部门的高度重视。大气细粒子(PM2.5)因其粒径较小、比表面积较大，与粗颗粒物相比更容易富集有毒有害的化学物质，如重金属、有机物等。更加严重的是，研究表明大气细颗粒物浓度若增加会明显提高呼吸系统疾病的死亡率，尤其是细颗粒物可通过呼吸道进入肺部，同时经过血液循环到达其他器官，从而造成对人体呼吸系统和其他功能系统的损害[1-4]。因此，PM2.5这类细颗粒物对人体健康的危害要远远高于粗颗粒物。此外，大量的PM2.5还可以通过太阳光的吸收、散射或反射，降低大气能见度，对民众感官视觉上造成巨大的冲击[5]。

2012年国家发布了新的《环境空气质量标准》(GB3095-2012)，增设了PM2.5平均浓度限值，环保部同时发布了《环境空气质量指数技术规定》与《关于实施环境空气质量标准的通知》，明确规定2012年在京津冀、长三角、珠三角等重点区域以及直辖市和省会城市建立PM2.5监测系统。2013 年6月国务院发布《大气污染防治十条》，鼓励各省、自治区、直辖市人民政府根据实际情况和当地环境保护的需要，通过制定达标规划、提高环境准入门槛、深化区域大气污染物联防联控、加大大气污染治理投入、加强重污染天气的预测预警等措施，实现环境空气质量逐步改善，力争早日达标，切实保障公众健康。然而，要治理空气污染，必须要先明确污染期间颗粒物的来源。因此，大气颗粒物来源解析是科学、有效地开展颗粒物污染防治和控制的基础和前提。目前针对南昌市大气颗粒物来源解析的研究很少，仅有2007年南昌大学彭希陇博士做过相关研究[6]，但由于其分析项目很少(仅有部分元素类指标)且代表机动车尾气和工业排放的有机碳、硝酸根和硫酸根等组分均未分析，另外，也没有对南昌市环境空气颗粒物污染源情况进行调查和监测，因此，研究结果不足以真实反映南昌市当前空气污染情况，更无法体现重污染期间(PM2.5浓度值超过150 μg/m3)南昌市PM2.5的污染特征。

本文从南昌PM2.5污染现状、PM2.5来源解析研究内容以及研究模型等方向阐述了南昌市开展源解析工作使用的技术手段和方法，为南昌市建成区开展环境空气中颗粒物的污染来源提供基础技术支持。

1 南昌市环境空气PM2.5污染现状

近年来，随着我国城市化、工业化和区域经济一体化进程加快，京津冀、长三角、珠三角以及其他部分城市群持续出现区域范围以颗粒物(PM10和PM2.5)为特征污染物的灰霾天气。2013年南昌市空气质量优良天数仅为222 d，占全年60.8%(图1)。南昌市作为江西省会城市，随着市政建设规模加大，汽车保有量急剧增加等诸多环境因素影响，大气颗粒物PM2.5也已经成为环境空气主要污染物。2013年，南昌市环境空气PM2.5浓度年均值高达69 μg/m3，远高于国家二级标准(35 μg/m3)，而且在污染严重期间(1月和12月)，PM2.5浓度值甚至超过150 μg/m3(图2)。高浓度的PM2.5不仅仅降低大气能见度，而且会严重影响南昌市居民的身体健康以及社会经济发展。因此，必须尽快开展南昌市细颗粒物来源解析工作。

图1 2013年南昌市空气质量指数类别天数比例

图2 2013年南昌市环境空气PM2.5日均值分布(来源于江西省环境监测中心站监测数据)

2 南昌市PM2.5源解析研究内容

根据南昌市环境空气PM2.5污染现状以及源解析方法，得出了以下主要研究内容。

2.1空气环境污染现状分析

利用南昌市近几年连续监测资料，分析南昌市建成区PM2.5污染状况，粒径分布情况，时空分布特征及与天气条件的关系；定性分析判定污染来源。

2.2颗粒物污染源调查及主要排放源类的识别研究

分项调查工业燃料排放源、生产性粉尘源和非工业烟尘源，建立颗粒物污染源基础数据库。分析南昌市建成区的气候特点和气象条件、工业布局、绿化分布及覆盖率、道路分布及车流量和通过的车型特点等因素，确定南昌市建成区环境空气中颗粒物的主要排放源，研究源样品和受体样品的采集和处理技术。

2.3颗粒物源与受体化学成分谱的构建

对颗粒物源和受体样品进行采集和主要化学组成分析(元素分析、水溶性离子分析和碳分析)，研究源成分谱有效性评价方法，筛选有代表性的源成分谱，建立颗粒物源和受体成分谱数据库。

2.4源贡献值和分担率的研究

化学质量平衡模型的拟合运算。综合利用化学质量平衡(CMB)受体模型、CMB-Iteration等方法进行解析，得出各污染源对受体颗粒物的贡献值和分担率，建立颗粒物污染来源解析技术方法指南。

2.5明确空气环境的污染类型及来源

根据颗粒物源解析结果情况，判断污染类型(煤烟型、混合型或复合型)，明确南昌市城区颗粒物的主要污染源类及其影响。

2.6颗粒物污染防治对策的研究

根据南昌市城区环境空气中不同粒径颗粒物主要排放源的特点、颗粒物特征和来源的研究结果，研究筛选控制颗粒物的重点排放源，并确定有效地控制颗粒物污染的技术方案，从源头治理、末端治理和体制改革等不同层次和角度，为从根本上解决南昌市建成区环境空气中颗粒物的污染问题制定有针对性的环境管理政策和污染防治措施。

3 南昌市PM2.5源解析模型选择

源解析是通过化学、物理学、数学等方法定性或定量识别环境受体中大气颗粒物污染的来源。Blifford和Meeke于20世纪60年代提出了受体模型，受体模型主要从受体出发，根据源和受体颗粒物的化学、物理特征等信息，利用数学方法定量解析各污染源类对环境空气中颗粒物的贡献[7-8]。受体模型最大的优势是不用追踪颗粒物的传输过程，不依赖于污染源的排放条件、地形、气象等数据，这样可以避免在扩散模型应用中遇到的很多困难和问题。受体模型经过多年发展已经非常成熟，其中化学-统计学方法应用最为著名。化学-统计学方法主要包括化学质量平衡法(CMB)、正定矩阵因子分析法(PMF)、因子分析法(FA)、富集因子法(EF)、多元线性回归法(MLR)和二重源解析法等[8]。

从20世纪70年代起，美国等国家运用受体模型进行了大量的源解析研究，Antony等人利用EV-CMB模型对分布于美国明尼苏达州的8个监测点的PM2.5的监测数据进行源解析研究，研究表明明尼苏达州的PM2.5主要来源于土壤风沙尘、富含钙的粉尘，机动车尾气排放次之，贡献率为20%～70%，而且不同排放源在不同时期和不同监测点贡献有所不同[9]。20世纪80年代后期我国开始进行源解析的相关研究，邹本东等人采用FA模型对北京市PM10源解析表明：PM10来源为建筑水泥尘/机动车尾气尘/燃煤尘占36.57%、土壤风沙尘占16.07%、二次粒子尘占12.33%、工业粉尘占10.29%、生物质燃烧尘占6.07%、燃油尘占3.84%、其它占14.84%[10]；朱先磊等人利用CMB模型对北京市PM2.5源解析，主要来源为燃煤、扬尘、机动车排放、建筑尘、生物质燃烧、二次硫酸盐和硝酸盐及有机物[11]。

学者们也对PM2.5的化学组成进行了大量的研究，如赵晨曦等对北京开展大气细粒子(PM2.5)的连续近地面观测，获得了PM2.5质量浓度及其碳组分季节变化规律，发现春季沙尘和大风引起的局地扬尘对PM2.5质量浓度有很大的贡献，有机碳(OC)和元素碳(EC)组分及其相关性均有显著的季节变化，可能与各个季节主导排放源的不同以及气象条件的差异有关[12]。李伟芳、白志鹏等以冬季PM2.5为研究对象，利用热分离法测试发现PM2.5中有机碳与元素碳浓度之比为 1:4[13]。孟昭阳、张怀德等对太原市大气PM2.5的观测表明，冬季PM2.5中碳气溶胶污染严重，元素碳、有机碳的平均浓度分别为(28.9±14.8) μg/m3和(4.8±2.2) μg/m3[14]。包贞等对杭州市大气PM2.5中碳分布特征进行了研究，发现TOC占PM2.5中的质量比值高达33%[15]。

关于模型使用方面，目前国内运用最广泛的是化学质量平衡模型(CMB)、因子分析法(FA)和正定矩阵因子分解(PMF)等[16]。肖致美等使用CMB模型对宁波市大气颗粒物PM10和PM2.5来源进行了解析[17]；张智胜等利用因子分析法(FA)分析了成都城区PM2.5季节污染特征及来源解析[18]。薛国强等采用示踪污染物方法确定了南京市大气颗粒物中水溶性离子的粒径分布和来源解析[19]，这也不失为一种较好的方法。当然，模型使用过程中也会产生一些问题，例如，济南市研究人员在对TSP和PM10进行源解析研究时发现使用CMB计算土壤风沙尘和扬尘时，计算结果往往呈现负值，使得解析结果缺乏全面性。此后，南开大学冯银厂教授针对扬尘的这种共线性问题提出了二重源解析技术，该技术把扬尘充分考虑进来，得出扬尘是造成环境空气中PM2.5污染的主要来源之一的结论[20]。本项目计划采用多种模型相互验证的方法，同时加入二重源解析分析，将南昌市大气重污染期间PM2.5的来源研究透彻。

[1] 赵德山,王明星.煤烟型城市污染大气气溶胶[M].北京:中国环境科学出版社,1991.

[2]Chan Y C,Simpson R W,Mctainsh G H,etal.Source apportionment of visibility degradation problems in Brisbane (Australia) using multiple linear regression echniques1[J].Atmos1 Environ1,1999 33(19):3237-3250.

[3]胡伟,魏复盛.成人呼吸健康与空气颗粒物中元素浓度的关系[J].环境与健康杂志,2004,21(4):195-198.

[4]Gary N.Sharon N Y,Jane Q K,etal.An association between fine particles and asthma emergency department visits for children in Seattle[J].Environ Health Perspective,1999,107(6):489-493.

[5]吴兑,刘啟汉,梁延刚,等.粤港细粒子(PM2.5)污染导致能见度下降与灰霾天气形成的研究[J].环境科学学报,2012,(32)11:2660-2669.

[6]彭希珑.南昌市大气PM10、PM2.5的污染特征及来源解析[D].南昌:南昌大学,2009.

[7]孙敬敏.污染源成分光谱分析及CMB应用研究[D]. 兰州:兰州大学,2011.

[8]杨天智.长沙市大气颗粒物PM2.5化学组分特征及来源解析[D].长沙:中南大学,2010.

[9]Antony C,Watson J,Chow J,etal.Chemical mass balance Source apportionment for combined PM2.5measurements from U.S non-urban and[J].Atmospheric Environment,2010,44:4908-4918.

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[11]朱先磊,张远航,曾立民,等.北京市大气细颗粒物PM2.5的来源研究[J].环境科学研究,2005,18(5):419-425.

[12]赵晨曦,王云琦,王玉杰,等.北京地区冬春PM2.5和PM10污染水平时空分布及其与气象条件的关系[J].环境科学,2014,35(2):418-427.

[13]李伟芳,白志鹏,魏静东,等.天津冬季大气中PM2.5及其主要组分的污染特征[J].中国环境科学,2008,28(6):481-486.

[14]孟昭阳,张怀德,蒋晓明,等.太原冬季PM2.5中有机碳和元素碳的变化特征[J].应用气象学报,2007,18(4):524-531.

[15]包贞,焦荔,洪盛茂.杭州市大气PM2.5中碳分布特征及来源分析[J].环境化学,2009,28(2):304-305.

[16]陈分定.PMF、CMB和FA等大气颗粒物源解析模型对比研究[J].长春:吉林大学,2011.

[17]肖致美,毕晓辉 ,冯银厂,等.宁波市环境空气中PM10和PM2.5来源解析[J].环境科学研究,2012(5):549-554.

[18]张智胜,陶俊,谢邵东,等.成都城区PM2.5季节污染特征及来源解析[J].环境科学学报,2013,33(11):2947-2952.

[19]薛国强,朱彬,王红磊.南京市大气颗粒物中水溶性离子的粒径分布和来源解析[J].环境科学,2014,35(5):1633-1643.

[20]冯银厂,白志鹏,朱坦.大气颗粒物二重源解析技术原理与应用[J].环境科学,2002,3(12):106-108.

ThePollutionStatusofPM2.5andtheResearchMethodofitsSourceApportionmentinNanchang

ZHANG Jian,LUO Yong*,WU Hengyun,JIA Juanjuan,XIAO Nanjiao,ZHANG Qiming,WANG Dongfang

(Jiangxi Environmental Monitoring Center,330039,Nanchang,PRC)

In this paper,the pollution status of PM2.5in Nanchang was analyzed based on the monitoring data of environmental air,and the research content of PM2.5source apportionment used for Nanchang was suggested.In addition,the mathematical model used for PM2.5source apportionment was also discussed based on the research process of mathematical model.The research results can provide the theoretical principle for PM2.5source apportionment in Nanchang.

pollution status;source apportionment;model

2014-09-22;

2014-11-11

张 健(1960-)，男，学士，主要从事环境监测管理方面的工作。

江西省环境保护科学技术计划项目(No：JXHBKJ2012-1)。

*通讯作者：罗 勇(1982-)，男，博士，江西南昌人，工程师，主要研究方向环境监测。Email:luoyongjxhj@163.com。

10.13990/j.issn1001-3679.2014.06.007

X513

A

1001-3679(2014)06-0777-04