Ocean Data View软件在城市大气污染物因子分析中的应用

石 斌,谭志海,肖玮伦,赫江江

(西安工程大学 环境与化学工程学院,陕西 西安 710048)

0 引 言

随着我国社会经济的发展,城市化进程不断加快,伴随而生的环境问题成为阻碍城市健康发展的主要障碍,其中大气污染问题呈现出区域性、复合性的特点,研究大气污染物的变化趋势已成为各国学者关注的焦点[1-4].众多学者在大气污染物时空变化趋势的研究方法上取得了一定的成果[5-8],杜荣光等[9]利用大气污染扩散模拟技术,将流体动力学运用在该技术上,可分析大气在该模型上的动力学行为;汪曦等[10]采用“3S”技术分析大气污染状况,认为气溶胶光学厚度可被定量用于大气质量的评估,遥感所得的数据可以定量用于大气环境监测,补充地面监测站点的不足.上述两种方法在分析大气污染分布与规律中虽然取得一些成果,但仍存在各自的缺陷,前者以点代面,在区域尺度和地域分辨率上存在不足导致分析结果不够精确,缺乏代表性.后者存在监测时间过短、监测数据缺乏代表性,真实性.由于目前大气污染物采样存在空间尺度以及分辨率的限制，Ocean Data View软件克服了此问题,能够绘制高质量的彩色平面分布图,分析较大区域尺度、较高地域分辨率大气污染分布规律,因此可准确直观的得出大气污染的时空分布特征及规律.鉴于此,本文利用Ocean Data View软件对我国2007—2016年不同区域的SO2、NO2、PM10等污染因子平均浓度进行分析研究,并分析我国主要污染因子的时空分布特征以及成因,实现对环境的监测和预测,建立一套科学合理的大气污染防治制度体系和运行机制,为政府环保人员制定政策、评估大气质量提供理论依据.

1 研究方法与数据来源

Ocean Data View软件是由德国研制开发的海洋学应用软件,同时也可以处理大气污染等领域的数据[10].因其具有设计灵活、功能齐全、界面友好、操作简单等特点，在海洋、大气等领域科研中获得广泛地应用.该软件具有以下优点:能绘制高质量的测站分布图、选定测站的各要素点聚图、和各要素彩色平面分布图等;设计灵活、操作简便;数据格式为密集式存储,可以直接存取任意测站的数据;具有较好的数据扩充性.本文中所使用的污染因子相关数据均来自于《中国环境统计年鉴》中第11章“城市环境”中第2节“主要城市空气质量指标”.利用Ocean Data View软件对相关数据处理并作图.

2 结果与分析

2.1 2007—2016年主要污染物因子变化趋势

2007—2016年全国主要城市SO2平均浓度的变化趋势在6～105 μg/m3,呈现北方污染严重于南方的格局,其中华北和东北地区污染呈增加态势,而新疆地区的污染浓度却在减少,拉萨以及南方地区的变化不大，如见图1所示.以乌鲁木齐而言,污染严重是由于乌鲁木齐市三面环山,污染企业长期依山而建,包围城市,市区处于低洼地带,不利于大气扩散,极易造成二次污染,冬季的静风和逆温更是牢牢地将污染物束缚在了乌鲁木齐的上空[11-13].但在2011年之后其年平均浓度降低至20～40 μg/m3,这可能与当地政府部门对其产业结构和城市功能布局调整有直接关系.西藏地区和海南省SO2年平均浓度始终不足10 μg/m3,是因为青藏高原地区工业几乎很少发展,人口稀少以及高耗能产业稀少导致西藏地区污染较轻.

2007—2016年全国主要城市NO2年平均浓度的时间变化趋势在12～68 μg/m3,其中华北地区、西北地区东部以及东北地区都呈现缓慢增加态势,西藏地区及海南省的变化趋势不大甚至呈现减少态势，如见图2所示.新疆地区乌鲁木齐市NO2年平均浓度较高,保持在70 μg/m3左右.中西部地区NO2年平均浓度维持在40～50 μg/m3,是因为中西部地区相对于东部地区来说人口密度较小,机动车保有量较低.2007—2008年京津冀地区NO2年平均浓度在50 μg/m3左右,2009年下降至40 μg/m3左右.但2013年之后NO2年平均浓度升至60 μg/m3左右.这是因为在一些大城市之中,汽车年行驶数量达上百万辆以上.京津冀地区人口相对来说较为密集,机动车密度大,汽车尾气排放量较大.交通拥堵,迫使机动车低速运行时,直接导致汽车尾气的净化系统低效或者不起作用进而导致污染排放量增加5～10倍.进一步造成了空气质量的恶化.

注：左图中横轴表示经度,纵轴表示纬度;右边为色度轴,随着色度轴颜色由紫到红色变化，表示其区域污染物浓度由轻到重变化过程图 1 2007—2016年全国SO2浓度等值线分布图及主要城市SO2变化趋势图Fig.1 National SO2 concentration contour distribution chart and trends of SO2 in major cities in 2007—2016

注：左图中横轴表示经度，纵轴表示纬度;右边为色度轴,随着色度轴颜色由紫到红色变化，表示其区域污染物浓度由轻到重变化过程图 2 2007—2016年全国NO2浓度等值线分布图及主要城市NO2变化趋势图Fig.2 National NO2 concentration contour distribution chart and trends of NO2 in major cities in 2007—2016

2007—2016年全国主要城市PM10年平均浓度的时间变化趋势在40～305 μg/m3,其中关中地区以及华北地区呈现增加态势,而海南省以及西藏地区污染浓度较低且变化不大.乌鲁木齐市PM10年平均浓度始终偏高,常年保持在100 μg/m3以上,西藏地区PM10年平均浓度保持在60 μg/m3左右，如见图3所示.2007—2009年京津冀地区一直保持PM10年平均浓度在120 μg/m3左右,其中2013年河北省石家庄市的PM10年平均浓度更是达到了305 μg/m3.陕西关中地区PM10污染一直比较严重,以西安为例,2007—2016年的浓度范围一直维持在110～160 μg/m3.这可能因为陕西的主要耗能工业集中分布在关中盆地,加之关中地区人口稠密,汽车拥有量大,地形相对封闭,不利于污染物的扩散,所以造成关中地区污染严重,尤其是冬季[14-17].

注：左图中横轴表示经度，纵轴表示纬度;右为色度轴,随着色度轴颜色由紫到红色变化，表示其区域污染物浓度由轻到重变化过程图 3 2007—2016年全国PM10浓度等值线分布图及主要城市PM10变化趋势图Fig.3 National PM10 concentration contour distribution chart and trends of PM10 in major cities in 2007—2016

2.2 不同污染物因子的区域范围分布特征

2016年全国SO2污染严重地区主要为北方地区,包括内蒙古自治区、山西省、辽宁省、河北省，如见图4所示.其中浓度最高地区为辽宁省的沈阳市,其SO2年平均浓度为47 μg/m3.2016年全国SO2浓度相对较低地区主要为新疆部分地区及南方大部分地区.其中浓度最低地区为海南省的海口市,其SO2年平均浓度为6 μg/m3.SO2污染呈现出北部多,西南和东南、西北少的特点.全国主要城市SO2浓度均有不同程度的降低,SO2浓度2016年全国平均年均浓度已达到一级空气质量标准.对于污染严重地区应加强监测与管理,积极调整能源生产结构,控制污染排放[18-21].

注：左图中横轴表示经度，纵轴表示纬度;图的上方表示SO2作为初始变量进行制图;图右边色度轴,随着色度轴颜色由紫到红色变化，表示其区域污染物浓度由轻到重变化过程图 4 2016年全国SO2浓度等值线分布图及主要城市SO2对比柱状图Fig.4 Distribution curve of SO2 concentration contour and SO2 contrast histogram of major cities in 2016

2016年全国NO2污染严重地区主要集中在北方地区和个别南方城市.包括新疆、河北省、北京市，如见图5所示.其中浓度最高地区是石家庄,其NO2年平均浓度为58 μg/m3.2016年全国NO2浓度相对较低地区主要为西藏、海南.其中浓度最低地区为海南省的海口市,其NO2年平均浓度为16 μg/m3.NO2污染呈现出华北、西北多,南部少的特点.全国主要城市氮氧化物的年均浓度基本呈现逐年下降趋势,达标城市比例较往年有所提高.

注：左图中横轴表示经度，纵轴表示纬度;图的上方表示NO2作为初始变量进行制图;图右边为色度轴,随着色度轴颜色由紫到红色变化，表示其区域污染物浓度由轻到重变化过程图 5 2016年全国NO2浓度等值线分布图及主要城市NO2对比柱状图Fig.5 Distribution curve of NO2 concentration contour and NO2 contrast histogram of major cities in 2016

2016年全国PM10污染严重地区主要为京津冀地区和中西部地区.包括陕西省、河北省、北京市，如见图6所示.其中浓度最高地区为河北省的石家庄,其PM10年平均浓度为164 μg/m3.2016年全国PM10浓度相对较低地区主要为西藏、海南.其中浓度最低地区为海南省的海口市,其PM10年平均浓度为39 μg/m3.PM10污染呈现出中部、西北、中西部多,南部少的特点.目前大气污染程度仍然与理想的空气环境有一定差距,尤其是PM10等颗粒物浓度超标严重.颗粒物污染成为全国污染最为严重的部分,今年大气污染防治工作的重点应集中在大气颗粒物污染治理上.

注：左图中横轴表示经度，纵轴表示纬度;图的上方表示PM10作为初始变量进行制图;图右边为色度轴,随着色度轴颜色由紫到红色变化，表示其区域污染物浓度由轻到重变化过程图 6 2016年全国PM10浓度等值线分布图及主要城市PM10对比柱状图Fig.6 Distribution curve of PM10 concentration contour and PM10 contrast histogram of major cities in 2016

3 结 论

通过利用Ocean Data View 软件对我国主要城市2007—2016年主要污染因子分析来看:(1)大气主要污染因子的总浓度分布特征:各污染因子年平均浓度北方明显高于南方;其中北方污染主要集中在京津冀地区和新疆,而南方污染主要集中在西南地区；(2)近十年大气主要污染物的区域分布特征:石家庄市从2007—2016年增长速度最快,NO2和PM10的增速分别为65.70%和28.10%;(3)从大气污染物的组分来看,可吸入颗粒的增长速度最快,如2007—2016年石家庄、西安等主要城市PM10增速分别为28.10%，19.10%;反之,SO2的污染物浓度在下降,如2007—2016年西安、乌鲁木齐等主要城市降速分别为62.30%，84.10%.