基于监测统计的昆明PM2.5主要来源与污染气象因素分析
陈云进,王劲
(昆明市环境监测中心,云南 昆明 650028)
摘要:统计了昆明市2013年全年每日PM2.5浓度和气象参数。分析表明昆明城区PM2.5的污染主要与气象条件和建筑施工扬尘两个重要因素有关,影响PM2.5的污染气象因素为气温、风速、雨量、湿度、气压等;大拆大建的施工扬尘,是昆明市PM2.5和空气污染的主要来源,其他则来源于工业排放、交通扬尘、汽车尾气排放。昆明市PM2.5的污染防治,应以建筑施工扬尘的污染防治为重点。
关键词:PM2.5;监测;统计;来源;分析;气象条件;施工扬尘;对策;昆明
收稿日期:2014-07-01
中图分类号:X51文献标识码: A
PM2.5即细颗粒物,是指环境空气中空气动力学当量直径≤2.5μm的颗粒物,也称为可入肺颗粒物。由于PM2.5粒径小、面积大、活性强,易附带大量的有毒、有害物质(如重金属、微生物等),且在大气中的停留时间长、输送距离远,因而对人体健康、大气环境质量及能见度有较大的影响。
2012年2月,国家环保部针对原有空气污染指数评价结果与群众客观感受不一致的问题,修订并发布了新的《环境空气质量标准》,增设了PM2.5、臭氧、一氧化碳等监测项目。并于当年12月,在全国74个试点城市的 “国控点”先行开展PM2.5监测。
昆明市作为首批试点省会城市,于2012年12月19日正式按空气质量新标准开展了PM2.5监测,并发布空气质量状况。在金鼎山、东风东路、碧鸡广场、关上、龙泉镇、呈贡新区、西山森林公园等7个环境空气自动监测站监测PM2.5。
1监测统计与分析
1.1监测统计
本文用统计曲线对昆明市城区7个环境空气自动监测站2013年每日PM2.5浓度的监测结果进行了全年统计,同时综合统计了全市平均值,据此进行相关分析。
表1 2013年7个环境空气自动监测站PM 2.5污染级别时空分布
(d)
仅以PM2.5为评价指标的环境空气质量分级统计如表1所示。
PM2.5监测结果统计显示:
(1)昆明市PM2.5的平均达标率为93.97%,超标率为6.03%;PM2.5污染最轻的是西山森林公园自动站,其达标率为99.18%,超标率为0.82%;PM2.5污染最重的是金鼎山自动站,其达标率为83.84%,超标率为16.16%。
(2)2013年2月9日—24日,即春节至元宵节期间的半个月时间内,昆明市7个监测站点的PM2.5浓度和全市平均浓度均低于35μg/m3,为优级,具有“春节效应”。
(3)昆明属于季风性气候,冬春干季空气质量中的PM2.5浓度是湿季的2倍。
1.2超标天数
依据国家《环境空气质量标准》(GB 3095-2012),以PM2.5监测浓度值≤75μg/m3为达标(优良天气),高于75μg/m3为超标,75~150μg/m3为轻度污染,对上述8条PM2.5浓度监测数据统计曲线的每月和全年超标天数进行统计,结果见表2。
表2 7个环境空气自动监测站每月和全年PM 2.5超标天数一览表 (d)
统计表明:2013年全年,昆明市PM2.5全市平均值的达标天数为343d,超标天数为22d;PM2.5超标天数最少的是西山森林公园自动站,为3d,达标天数362d;PM2.5超标天数最多的是金鼎山自动站,为59d,达标天数306d。
超标天数由高到低的各个监测点位的污染排序为:金鼎山>关上>碧鸡广场>东风东路>龙泉镇>呈贡新区>西山森林公园。
1.3污染排序
表3 2013年各自动站PM 2.5超标天数 (d)
2关联分析
昆明主城区内及周边并无大量排放废气的工业污染源;2013年的车辆保有量174万辆,不及北京车辆保有量537.1万辆的32.40%;另一方面,昆明市民普遍没有使用燃煤取暖和烹饪的习惯。
众多研究表明:城市空气污染并不是一个简单的现象,主要由污染物的排放量和气象条件共同决定。即:PM2.5等大气污染物浓度是由污染物排放量及污染气象条件共同决定的。
本文作者认为:影响昆明市空气质量的,也是污染物排放量和气象条件两个重要因素。从气象条件看,由于昆明属季风性气候,每年冬、春季节,由于气候干燥,易起扬尘,加之经常出现逆温性天气,污染物不易扩散,由此导致冬、春两季昆明空气环境质量较夏秋季要差。每年3、4月份风速较大,风高物燥,尘土极易随风启动四处飞扬;而此时正值当年的施工密集期,施工扬尘导致了PM2.5等污染物排放量增大。
2.1污染因素
本文仅对2013年昆明主城和呈贡新区有案名和指标参数的130个楼盘进行汇总,其在建的总建筑面积超过1.3亿m2,在建楼盘体量巨大。
2012年和2013年的3、4月份,在昆明楼盘建设较为集中的一些区域,漫天灰尘甚至让人无法睁眼,能见度仅为几十米。大规模的拆迁建设,导致昆明市施工扬尘PM2.5污染“贡献率”高达60%。
因此,大拆大建的建筑施工扬尘,是昆明市PM2.5和空气污染的主要来源。其他则根据区域工业、交通布局与现状,有可能来源于工业排放、交通扬尘、重型货车排放尾气等复合型污染,其中的汽车尾气排放PM2.5污染“贡献率”可达25%。
现按照由高到低的污染排序,将7个环境空气自动监测站点位PM2.5的污染来源进行简要分析:
(1)金鼎山
PM2.5超标天数最多监测点位,全年超标59d。
金鼎山位于昆明高新技术开发区,临近昆沙路沿线,处于昆明主城区工业用地主要集中区域,聚集了冶炼、垃圾焚烧发电、新材料及装备制造、生物医药等排气企业。周边和主导风上风向云集了50多个大型在建楼盘。昆沙路是昆明市区施工工程砂石料车、渣土车的重要通道,同时与区域内京昆高速、二环北路形成高新区等地工业企业重型货车的物流干道。
PM2.5来源于工业排放、建筑施工扬尘、交通扬尘、重型货车排放尾气。
(2)关上
PM2.5超标天数排名第二监测点位,全年超标55d。
关上的周边和主导风上风向云集了70多个大型在建楼盘。自动监测站的东面20m和西面30m处分别有2个在建楼盘,测点在2个楼盘施工扬尘重污染覆盖范围内。该区域处于汕昆高速、环城南路、东二环、贵昆路等城市重要公路干道网络中,临近企业总数已达11000余户的昆明经开区及昌宏西路、彩云北路、东三环、昆洛公路等物流干道。
PM2.5主要来源于建筑施工扬尘、交通扬尘、重型货车排放尾气。
(3)碧鸡广场
PM2.5超标天数排名第三监测点位,全年超标30d。
碧鸡广场临近二环西路、杭瑞高速等城市重要公路干道。周边和主导风上风向云集了30多个大型在建楼盘。2013年冬春时节,测点周边道路进行景观改造和维修施工。
PM2.5主要来源于施工扬尘和交通污染。
(4)东风东路
PM2.5超标天数排名第四监测点位,全年超标15d。
东风东路位于昆明城市中心,其周边和主导风上风向云集了30多个在建楼盘,2013年冬春时节,正值临近测点的北京路全路段进行地铁建设施工,附近原昆明市政府老楼和东风广场老文化宫高楼等周边建筑也处于拆除施工期。
PM2.5主要源于多类型建筑施工扬尘。
(5)龙泉镇
PM2.5超标天数排名第五监测点位,全年超标13d。
龙泉镇测点位于昆明城区北部,其周边和主导风上风向云集了30多个在建楼盘,2013年冬春时节,正值测点附近的北京路全路段进行地铁建设施工。
PM2.5主要源于多类型建筑施工扬尘。
(6)呈贡新区
PM2.5超标天数排名第六监测点位,全年超标10d。
呈贡新区位于昆明东部,其周边和主导风上风向云集了20多个大型在建楼盘,2013年冬春时节,正值测点临近新昆明火车站和多个站点的地铁建设施工。
PM2.5主要源于多类型建筑施工扬尘。
(7)西山森林公园
PM2.5超标天数最少监测点位,全年超标仅3d。
西山森林公园全山除岩石嶙峋的罗汉崖外,均为繁茂的原始次生林,山内环境空气优良,处于昆明市主城区的上风向,刚好在气流输送带上连接昆明市和郊区。国家环境保护总局2001年认定在此设置的环境空气自动监测站作为昆明市清洁对照监测点。2013年全年优级天气313d,良好49d,极少数天气受到上风向及局地污染的影响,PM2.5仅超标3d。
2.2气象因素
2013年昆明市PM2.5监测统计结果表明:城区干季空气质量中的PM2.5是湿季的两倍,污染物相对较高,这和昆明的气候特点密不可分。
昆明地区干、湿季分明。全年降水量在时间分布上,明显地分为干、湿两季。5~10月为雨季,降水量占全年的85%左右;11月至次年4月为干季,降水量仅占全年的15%左右。
城市空气质量的好坏与气象条件的关系十分密切,在污染源排放量没有明显变化的情况下,温度、风、降水等气象条件会直接影响空气质量的好坏。
2.2.1温度因素
大气逆温现象直接影响着大气污染物的扩散。逆温是空气温度随高度增加而增高的大气垂直层结现象。一般来说,冬季气温较低逆温层较强较厚,维持时间较长;夏季气温较高则逆温层相对偏弱。通常在晴朗微风的夜间有逆温现象存在,使低层大气比较稳定,非常不利于污染物扩散。当出现逆温时,大气配置比较稳固,空气流动缓慢,空气不能向上扩散,从而加重大气污染。图11日均温度—PM2.5平均浓度曲线符合这一特征:冬季气温较低逆温层较强较厚,PM2.5平均浓度较高;夏季气温较高逆温层相对偏弱,PM2.5平均浓度较低。
2.2.2风力因素
在冬春干燥季节,土壤湿度小,风速过大会将地面的尘粒带到空中,形成大风浮尘、扬沙,降低了空气质量。图12日平均风速—PM2.5平均浓度曲线符合这一特征:冬春季节,风高物燥,PM2.5平均浓度较高;夏季风速降低,气候湿润,PM2.5平均浓度较低。
2.2.3雨量因素
自然降雨对空气污染物能起到清除和冲刷作用。在雨水作用下,大气中的一些污染气体能够溶解在水中,从而降低空气中污染气体的浓度;较大的雨对空气中污染物粉尘颗粒也能起到有效的清除作用。
降雨与空气质量正相关,即降雨量越多,空气质量越好。当降雨超过10mm时,有95%的空气质量达到达标天数。同时降水过后往往伴有冷空气过境,风力大且地面没有扬沙、浮尘,非常有利于空气中污染物的扩散。因此降水是空气的清新剂。图13 日雨量—PM2.5平均浓度曲线符合这一特征:冬春两季无降雨或雨量较小,PM2.5平均浓度较高;夏季雨量较大,PM2.5平均浓度较低。
2.2.4湿度因素
研究表明,随着环境湿度的增大,污染物的扩散加快,有利于污染物的稀释。相对湿度越小,稀释速度越小。另一方面,空气湿度越大,越有利于形成降雨、雪等天气现象,对空气污染物起着清除和冲刷作用。图14日平均相对湿度—PM2.5平均浓度曲线符合这一特征:冬春干季相对湿度较低,PM2.5平均浓度较高;夏季(雨季)相对湿度较高,PM2.5平均浓度较低。
2.2.5气压因素
当地面受高压控制时,中心部位的空气向周围下降,呈顺时针方向旋转,形成反气旋。此时天气晴朗,风速小,出现逆温层,阻止污染物向上扩散。因此,在稳定高压持续几天的控制下,大气污染加重。另一方面,湿度水气的增加,稀释了空气及其污染物,因此湿度越大,大气压越低,PM2.5浓度越低。图15 日平均气压—PM2.5平均浓度曲线符合这一特征:冬春干季气压较高,PM2.5平均浓度较高;夏季(湿季)气压较低,PM2.5平均浓度较低。
2.3“春节效应”
值得注意的是,上述PM2.5—风速曲线表明:同在冬春季节的春节至元宵节期间,由于外地民工大量放假返乡,昆明所有在建项目施工工地停工,无施工扬尘及运输扬尘产生。此间的风速再大,PM2.5浓度也均低于35μg/m3,大大低于同季节其他日期,仅在施工期浓度均值的40%以下。这也从另一方面印证了昆明市城区PM2.5的主要来源,60%来自施工扬尘。
3主要结论
(1)2013年昆明市PM2.5的平均达标率为93.97%,超标率为6.03%,以优良天气为主;
(2)昆明属于季风性气候,冬春干季空气质量中的PM2.5浓度是湿季的2倍;
(3)昆明城区PM2.5的污染,主要与气象条件和建筑施工扬尘两个重要因素有关;
(4)春节期间,昆明全市建筑施工停工,PM2.5的平均浓度为优级,具有“春节效应”;
(5)大拆大建的施工扬尘(“贡献率”60%),是昆明市PM2.5和空气污染的主要来源,其他则来源于工业排放、交通扬尘、汽车尾气排放(“贡献率”25%)等复合型污染;
(6)昆明市PM2.5的污染防治,应以建筑施工扬尘的污染防治为重点;同时加强机动车尾气治理,控制和减少工业气体排放,市区内严禁重型货车行驶,严禁燃煤。
参考文献:
[1]邹强,姚玉刚,林惠娟.苏州市区灰霾现象形成的气象条件分析 [J].中国环境监测,2014,30(1),37-42.
[2] 韩余,刘德,白莹莹,等.重庆市春节期间典型空气污染过程分析[J].中国环境监测,2014,30(1),43-48.
Analysis of Pollution Meteorology and the Major Sources of
PM2.5 Based on Monitoring Statistic Datain Kunming City
CHEN Yun-ji, WANG Jin
(Kunming Environmental Monitoring Center,Kunming Yunnan 650028 China)
Abstract:The daily meteorological data and PM2.5 concentration of the whole year of 2013 was used to analyze the factors causing PM2.5 pollution in Kunming.The results showed that PM2.5 pollution in Kunming city correlated closely with meteorological conditions and dusts from the construction sites.The meteorological conditions such as temperature,wind speed,rain,humidity,and air pressure impacted the dispersion of dusts.In the meantime, the dust emissions from the construction sites in Kunming city were the main sources of PM2.5.Industrial,transportation, and tail gas contributed a significant part of particle materials.The key should be put on controlling the dust from the construction sites in Kunming.
Key words: PM2.5;monitoring;statistic;source;analysis;meteorological condition;dust from the construction;countermeasures;Kunming