近年来贵阳市SO2污染的变化特征分析

罗乃兴，曾莉萍

(1.贵州省贵阳市气象局，贵州 贵阳 550001；2.贵州省气象局，贵州 贵阳 550002)

近年来贵阳市SO2污染的变化特征分析

罗乃兴1，曾莉萍2

(1.贵州省贵阳市气象局，贵州 贵阳 550001；2.贵州省气象局，贵州 贵阳 550002)

该文利用贵阳市内8个测站的逐日SO2浓度与同期的贵阳年排放量资料来探讨贵阳市内SO2的时空分布特征。从年际变化角度，本地源的排放量是决定浓度的最主要因子。对于更小的时间尺度，利用因子分析将8个站点分为城市背景环境和中心生活区分别加以讨论。结果表明，明显的年周期和排放量产生的斜率的叠加可以解释月变化的大部分信息，而城市背景区域还存在稍不明显的半年的周期。这表明两者的SO2浓度变化主要由本地排放、气象条件共同决定，其中市内中心生活区更为复杂，但外来源的影响则较小。对日均值的变化来说，气象场的作用则上升到了更为重要的位置。得益于排放量的减少和排放结构变化，几年来贵阳的SO2不论年均值和月均值以及污染事件出现的频率均有明显的改善，这表明贵阳近年来环境保护工作是相当成功的。但由于贵阳存在某些极端不适宜扩散的气象环境，因此需要对该时间施以更为严厉的减排措施。

SO2；贵阳市；因子分析；带通滤波

1 引言

二氧化硫(SO2)是大气中的痕量成分，其浓度在100-101ppb之间，源于人为排放、火山喷发和原态硫化物在大气中的演化，并以人为源为主[1]。作为典型的大气污染物和影响空气质量的重要气体，SO2能对人体的呼吸系统造成一定的损伤(高浓度)，是主要的酸沉降(酸雨)前体物，其在大气中发生化学反应生成硫酸盐，易形成硫酸气溶胶，形成硫酸烟雾和酸性降水，使植物减产、降低植物生态系统的多样性，腐蚀金属和建筑物等，造成较大危害[2]。

SO2在大气中的停留时间较短，仅为10 d左右，因此空气中的SO2源以本地排放和外来源短距离传输组成，而源以及气象条件共同决定本地的浓度。对于北京市这样的大城市，在2002年的一次污染过程中，外来源的贡献率依然高达19%[2]。姜杰等人的研究表明，在本地自然源与人为源影响甚小的渤海海域，SO2浓度由短距离传输和气象条件决定其浓度变化[3]。俞向明等人的研究表明，在大气本底站(本地排放源影响较小)SO2浓度与温度、湿度等气象要素呈高度相关，受气候和气象条件影响巨大[4]。

贵阳市曾是我国大气污染严重的城市之一，其山区盆地地形和大量使用高硫煤的燃料结构使SO2成为20世纪初的主要污染物，2001年的年平均浓度高达0.099 mg/m3，2001—2012年12 a的年平均浓度的均值为0.065 mg/m3，远高于NO2(0.023 mg/m3)，同时是酸雨的主要酸酐[5-11]。而贵阳也有自身的特点：首先，贵阳周边的城市较为稀疏且规模较小，外来源的影响有待探讨；贵阳市由于其“天无三日晴”的独特天气气候特点，降水过程频繁，SO2的湿沉降较大[12]；尤其在冬季，居民燃煤量增加，边界层大气稳定度大，常常造成近地面气层内很大的SO2浓度。而近年来由于居民煤改气、工业燃煤脱硫等一系列举措，贵阳的SO2排放总量与排放方式都有相当大的改变，其浓度得到了一定的控制，但在总体得到控制的情况下依然存在轻度—重度污染。本文利用观测和排放量资料，利用因子分析和带通滤波等方式，探讨了近7 a贵阳市SO2的时空变化以及2012—2013年的新特点。

2 资料来源及分析方法

2.1 资料来源

本文选用贵阳市环保局在贵阳所设的8个监测点表征贵阳SO2的时空分布特征。这8个监测点涵盖了市区，郊区和背景站如图1：其中鸿边门和马鞍山位于贵阳城市一环以内，人口密集属于中心生活区；太慈桥、市环保站、冶金厅3个属于市区站、乌当、小河为2个新区站，以及1个郊区背景站(花溪)。采样时段自2006年8月1日到2013年3月7日止共2 410 d。年排放量数据来自于贵阳市环保局历年的贵阳市环境状况公报。气象资料为贵阳市基准气候观测站的同期观测资料。2006年以所采集的日平均SO2浓度。

图1 贵阳市8个环境监测站的分布图，其中最多的为贵阳的两城区(云岩区和南明区共5个)

2.2 数据分析方法

由于贵阳市内8个观测站分别代表了贵阳市不同的环境特点，其空间分布并不均匀，因此普遍采用的平均值法由于权重的不同并不能很好的反映短时间(逐日)样本的代表性，故本文采用因子分析的方法，将样本投射到二维空间进行分类，从而使分类后的结果更具有代表性。

因子分析是一种将多个变量综合成数目较少的新因子方法[13]，其基本思路是通过构造原变量适当的线性组合，产生一系列互不相关且能包含原变量信息的公共因子，通过极大方差转动使得少数变量在某个公共因子轴上有高的负载。利用其前两个最大的公共因子为轴构造二维空间，将样本投影到二维空间中，利用其在空间中的分布将变量进行分类的一种方法。由于其前两公共因子解释了样本的大部分信息，因此这种基于主要信息的分类方法可实现对复杂问题进行简单化处理，从最主要的部分对样本进行分类。

3 结果与分析

3.1 SO2是年变化分析

图2为2001—2012年12 a贵阳市SO2年平均浓度和年排放量的标准化距平，总体来说自2001年来，贵阳市的年平均浓度和排放量双双呈现下降趋势，并且浓度下降的速度很快，降幅达到0.006 4 mg/a。尤其是在2002—2007年和2008—2012年2个时间段内浓度。另一方面，两者具有显著的相关性，两者的标准化距平的相关系数高达90.5%。这表明本地排放的SO2对年平均浓度起决定性作用，尤其是在2006年以后，贵阳市SO2的年排放量和年平均浓度几乎重合，而由于贵阳市周围城市较少短距离输送对贵阳的影响较小(尤其是2006年以后)。因此可以说得益于SO2年排放量的迅速减少，贵阳市的SO2年平均浓度显著下降，从2011年开始全年平均浓度低于0.05 mg/m3，全年平均浓度为优，显著提高了贵阳的空气质量。

图2 2001—2012年12 a贵阳市SO2年均浓度和年排放量的标准化距平图

3.2 因子分析的结果分析

因子分析中第1、第2个因子的特征值(λ)均大于1.5，对应的解释方差分别达到54.9%、19.3%，从第3主成分后的特征值都较小且彼此接近(图3)。前2个累计方差贡献率达到74.20%，其余成分均不足9%。因此选择前2个因子构造的二维平面已能反映原始指标数据所提供的大部分信息，这样就将原有的8个样本的主要信息减少为2个主成分指标。利用前2个最大的公共因子为轴构造二维空间，根据各变量在平面上的投影(因子荷载)，将它们进行分类。

主分量的因子荷载图(图4)可以明显的看出，贵阳的8个监测站主要分为两类，第1类包括太慈桥、市环保站、冶金厅、小河、花溪和乌当站，涵盖了城市内部人口密度较小的城区以及排放较小量的郊区；第2类包括鸿边门、马鞍山站，2个站都是城市中心人口密度大的生活区。显然第1类代表了贵阳地区SO2浓度变化的整体特点，而第2类代表城市中心生活区的特点。从相关系数矩阵的角度看来(表略)，显然两组之间有显著不同，两类内部测站之间高度相关，平均相关系数大于0.7，组间测站平均相关系数小于0.4。由于在相关系数矩阵和代表性上都有显著的区别，因此这种分类是可行性的。两者具有完全不同的时间分布特点，因此将8个测站分为两类进行分别讨论。

图3 贵阳市8个测站逐日资料的因子分析的特征值的碎石图

图4 贵阳市8个监测站逐日SO2浓度的因子荷载图

3.3 第1部分的时间分布特征

图5 第1类逐日均值的箱线图

图中各点从上到下每个部分依次是90%上限，75%上限，中位数，25%上限，10%上限。

为了对数据进行简化以便于分析，这里选择箱线图进行表示。图中由10%上限到90%上限之间的80%范围表征了除特殊情况(极端高值和极端低值)外的大多数情况；而在25%点到75%点之间的50%范围表征了一般情况；而中位数则与平均值相似表征了该月的期望值。因此选用箱线图可以从多角度分析逐月的浓度变化特征。

图6 第1类逐日均值的周期的谱密度图

贵阳的背景SO2浓度的月期望值的时间分布具有明显的周期性，通过对比起周期的谱密度图(图5)可以发现，其中包含了两个明显的周期，主要是年周期，次要的是半年的周期。半年的周期留待下一部分阐述。在年周期方面(滤波图略)，每年的冬季(12—2月)是SO2浓度最高的季节，并在12月达到峰值，在这一季节，污染程度以良到轻度污染为主；夏季是SO2浓度的最低的季节，但对应的波谷则出现在6月，在这一季节，贵阳SO2浓度以优为主；春季和秋季是过渡季节。

整体上，冬季是空气状况相对最差的季节，而50%范围上限则接近重度污染(2007年)，这说明在冬季气象条件不适合污染物扩散，即使一般情况下也可能出现中度污染现象，其50%分布范围的7 a均值(0.45 mg/m3)明显较其他季节要大，涵盖了从良(0.05 mg/m3)到中度污染(0.15 mg/m3)，说明同时也存在着适宜SO2扩散的天气背景。夏季贵阳的空气质量最好，80%分布范围较小(0.04 mg/m3)区间在优和良之间，这说明在绝大多数情况下夏季的扩散条件都是最好的。

贵阳的背景SO2浓度在逐年下降，尤其是2012年开始有明显的降低。从这一年开始，贵阳的逐月SO2浓度的中位数均较之对应月份有明显下降，75%上限则仅在1月超过了0.1 mg/m3，表明除1月外，一般情况下贵阳市不再出现SO2污染事件；而90%上限内不再出现重度污染的事件，这说明在非极端情况下，贵阳地区背景的SO2不再出现重度污染事。以上三者结合，说明2012年开始，从SO2浓度方面来说贵阳市的背景的空气质量均较之前有明显的改善。

但是另一方面，由于1月的50%涵盖了轻度污染，说明仍然需要进一步控制污染物的排放量。

3.4 第2部分的时间分布特征

图7 第2类的逐日均值的箱线图。

代表贵阳中心生活区的第2部分与第1部分有明显的区别，虽然也有比较明显的周期，但是强度明显偏弱(图略)，这说明在城市中心生活区内，由于城市特有小气候以及城市内独特的SO2排放特点，削弱了背景气象环境的影响。

大部分年份里，贵阳中心生活区的SO2浓度的时间变化有明显的年变化，但是波动幅度较郊区偏小，尤其在2009年之前和2012年初之后比较明显，贵阳中心生活区的SO2浓度也较低，除冬季外，各月的期望值均为优(低于0.05 mg/m3)。但冬季多出现污染事件，尤其在2008年初，在这段时间里50%范围上限与80%范围上限双双超过轻度污染，由于贵阳初次经历严重的凝冻天气，城市电力供应受到干扰，市内人为排放明显增多，并且气象条件极端不适合SO2扩散，因此该季是贵阳近7 a来 SO2浓度的期望值最高的3个月。

从2009年初到2011年底，由于城市的快速发展和城市人口的快速增长，城区内SO2的排放明显增加，导致中心生活区的SO2浓度增加并且呈摆动型。即使春秋两季也可能出现高浓度，跨越区间大的情况。极端值出现在2008—2010年冬季，部分月份甚至达到或超过了重度污染(0.2 mg/m3)的情况。但是从2012年开始益于大规模建设的相继结束，贵阳电厂的搬迁，小汽车限号和公共汽车油改气电等一系列举措，既减少了整体的SO2排放，也减少了城区内的排放，使贵阳SO2浓度明显改善，与2007的水平相当，低于第一类。

3.5 第1类的半年周期的时间分布特征

图8 第1类逐日均值所提取出的半年周期

由于贵阳的背景SO2时间分布上存在着半年周期，带通滤波将半年周期的波滤出后如图8。从图中可以，看出这种半年周期相对来说波动较小，振幅仅为0.04 mg/m3，波峰分别在12月和6月而波谷在3月和9月。这主要表征了天气系统的作用，因为冬夏两季是东亚地区季风气候最典型的季节，主导系统强盛而稳定，不利于扩散。但是冬夏两季又有些不同，相对来说冬季要比同年的夏季要低一些。这是因为冬季系统交替过程中，冷锋的强力清除作用。而春秋两季由于主导系统相对较弱，冷暖系统交汇频繁，有利于污染物的扩散。

如果将半年周期和1 a的周期相叠加，所得到时间分布图与图5已经十分相似。由于半年周期的波谷(9月)和年周期的波谷(6月)相叠加使实际情况下最低值出现在7月或以后，半年周期的波峰(12月)和年周期的波谷(12月)相叠加使实际情况下峰值出现在12月，而这也就很好的解释了月浓度的峰值和谷值不对称的现象，也进一步说明了气象条件决定贵阳背景场年内变化，在SO2在排放量一定的情况下。

4 结论

本文通过利用近年来贵阳8个站点的SO2及其年排放量的资料相结合，通过因子分析中因子荷载阵来将其8个站资料分为具有不同代表性且相关性较小两个部分(城市背景场和中心生活区)，从而达到了空间的分解；通过分析资料的逐年年均值和逐月的期望和不同情况的分布特征来实现时间的分解。并且通过对比近2 a冬季8个测站的观测值和全市均值来探讨局地的变化的细节特征。具体结论如下：

①近年来通过不断的节能减排措施，贵阳的SO2平均浓度逐年下降，取得了明显的成绩。但是贵阳的SO2浓度特征呈现为全年整体较好但冬季略差；全市整体较好但部分地区(太慈桥、小河)明显偏高的特点。

②对贵阳市的外围城区而言，其SO2的浓度有明显的年周期和半年周期，其中以年周期为主，而半年周期较弱，两者叠加后其浓度变化与原始曲线较为接近。在一年中，冬季是最容易产生空气污染事件的季节，而夏季是SO2浓度最低的季节，而春秋季节则是过渡期。另一方面，对于半年周期而言，1月和7月由于天气系统的稳定不利于污染物扩散，相反4月和10月由于冷暖系统的频繁影响，比较适合扩散。

③对于贵阳市的中心生活区而言，由于独特的城市小气候，半年周期不明显，但年周期依然相当显著，年内的变化带有很大的波动性，说明中心生活区的SO2浓度影响因子更为复杂。

④在近年来SO2浓度得到控制的背景下，冬季仍然存在全市范围的污染事件。各地的浓度与全市平均值相比，小河和太慈桥站偏高明显，而乌当、马鞍山和花溪明显偏低。因此提高冬季的空气质量最为有效的就是控制小河和太慈桥区域的浓度。而当全市平均浓度升高时，各测站浓度呈发散趋势，因此当全市均值偏高时，尤其要注意局地的高浓度发生。

⑤对于贵阳市言，包括中心城区和外围城区，SO2排放量的减少都能有效的减少SO2的日浓度和污染事件的发生概率。但是由于贵阳市也存在着极端不利于污染物扩散的气象条件，简单降低排放量并不能彻底根除污染事件。加强对浓度偏高区域的排放控制，对相关气象条件提前预测，针对未来可能发生污染事件进行短时间更严厉的减排措施才是当前阶段最有效提高空气质量的解决之法。

[1] GRUBLER A. A review of global and regional sulfur emission scenarios [J]. Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change， 1998， 3(2)：383-418.

[2] 黄青，程水源，陈东升，等.北京市一次SO2污染过程来源分析[J].环境科学与技术，2010，33(1)：89-93.

[3] 姜杰，查勇，陈骁强，等.渤海大气二氧化硫浓度分布及陆源输送研究[J].海洋学报，2011，33(6)：73-78.

[4] 俞向明. 2006—2008年临安区域大气本底站SO_2浓度变化特征[C].第27 届中国气象学会年会大气物理学与大气环境分会场，2010.

[5] 贵阳市环保局. 2006年贵阳市环境状况公报[EB/OL]， http：// www.gygov.gov.cn/col/col10788/index.html，2007-10-21.

[6] 贵阳市环保局. 2007年贵阳市环境状况公报[EB/OL]， http：// www.gygov.gov.cn/col/col10788/index.html， 2008-05-28.

[7] 贵阳市环保局. 2008年贵阳市环境状况公报[EB/OL]， http：// www.gygov.gov.cn/col/col10788/index.html， 2010-06-06.

[8] 贵阳市环保局. 2009年贵阳市环境状况公报[EB/OL]， http：// www.gygov.gov.cn/col/col10788/index.html， 2010-06-06.

[9] 贵阳市环保局. 2010年贵阳市环境状况公报[EB/OL]， http：// www.gygov.gov.cn/col/col10788/index.html， 2011-06-05.

[10] 贵阳市环保局. 2011年贵阳市环境状况公报[EB/OL]， http：// www.gygov.gov.cn/col/col10788/index.html， 2012-06-05.

[11] 贵阳市环保局. 2012年贵阳市环境状况公报[EB/OL]， http：// www.gygov.gov.cn/col/col10788/index.html， 2013-06-05.

[12] 赵彩，李启泰.贵阳市雨水清除系数的研究[J].高原气象，2001，20(1)：41-45.

[13] 黄嘉佑.气象统计分析与预报方法[M].北京：气象出版社，2004.

2014-12-09

罗乃兴(1984—)，男，工程师，主要从事短期天气预报和环境气象研究工作。

1003-6598(2015)02-0029-05

P426

B