路明 沈沉 李洪权 施金海 嵇浩翔
(1.德清县气象局,浙江 德清 313200;2.湖州市气象台,浙江 湖州 313000;3.德清县环境保护局,浙江 德清 313200)
浙江省湖州市德清县素有“名山之胜,鱼米之乡,丝绸之府,竹茶之地,文化之邦”的美誉。首届联合国世界地理信息大会于2018年11月19日在德清召开。随着工业化的发展与人口数量的增多,我国各城市的大气污染问题越来越严重。为了保障地信大会召开的空气质量,我们学习了关于APEC、互联网大会、G20等国际会议空气质量保障的相关研究[1-5],发现单纯地按空间距离来划分保障区域及其管控措施具有一定的局限性,而如何在对生产生活影响最小的情况下保障空气质量,同时又能起到保障大会召开期间空气质量最好的效果,是应在分析气象大数据以及经济社会生产大数据的基础上制定针对符合德清大气污染规律的措施。
国内外学者利用了如轨迹模型[6]、BP人工神经网络预测模型[7、8]等方法研究大气污染规律及成因。然而,也有许多学者结合了气象要素,从大气循环[9]、逆温层结构、高湿天气条件[10]、降雨[11、12]、高温[13]、风[14]等方面进行分析。李宗楷等表明降水的重要性在于云内的吸附过程和降水冲刷,降水强度大,清洗系数就大,大气污染物浓度随降水强度增大而迅速减少[15]。
由前人的研究可以发现,影响本地PM2.5等大气污染物的扩散和传播的主要因素是适当的天气条件背景和外源输送作用[16]。因此,结合气象要素研究德清大气污染物的规律和成因,为政府部门制定适当的大气环境保护政策与采取针对性的治理措施从而顺利召开联合国地理信息大会,有非常重要的意义。
PM2.5、PM10日最大值来自德清县环境保护局与德清县气象局联合发布的实况监测数据。气象实况观测资料来自县气象局,包括塔山国家一般气象观测站(58454)日降水量、逐时极大风向风速等。HYSPLIT模式采用的气象资料是在FNL全球分析资料基础上,经过美国国家海洋和大气管理局(NOAA)的空气资源实验室(ARL)处理后转化成模式所需格式。
气团后向轨迹采用HYSPLIT-4.9模式绘制,该模式是ARL与澳大利亚气象局联合研发的后向轨迹模式,具有处理多种气象要素输入场、多种物理过程和不同类型污染物排放源功能的较完整的输送、扩散和沉降模式,已被广泛应用于研究大气污染物的输送、扩散与沉降[17]。
《环境空气质量标准》(GB3095-2012)中PM2.5日均值一、二级限值分别为35、75;年均值一、二级限值分别为15、35。PM10日均值一、二级限值分别为50、150;年均值一、二级限值分别为40、70。
11月中下旬德清处于秋末时节,气象条件总体较好,晴朗天气较多,气温较适宜。根据1973—2017年气象历史资料分析,历年平均雨量42.7 mm,降雨日数平均为6.7 d;平均气温10.7 ℃,历史极端最高气温28.7 ℃(1998年),极端最低气温-3.5 ℃(1993年),平均最高气温20.6 ℃,平均最低气温2.3 ℃。同时,由于冷空气活动趋于频繁,在这期间,易出现连阴雨、大雾、大风、霾等不利天气。
本县近10 a里,每年11月中下旬都会出现1~2次的连阴雨(连续3 d或以上日降雨量≥0.1 mm)。许多研究表明日雨量为中雨及以上时对净化空气,改善空气质量有显著效果[18-20],统计近45 a 11月11日—30日中雨及以上的逐日降水概率(图1),该段时间均未出现暴雨,可见出现可改善空气质量的降雨总概率均不高于20%,因此该时段的天气条件不太利于大气污染物的沉降。
图1 德清县近45 a(1973—2017年)11月中下旬降水概率统计
图2为2008—2017年7月、11月的风玫瑰图。7月风向SSW的频率为17.6%,风向S的频率为13.25%,东南风基本为海上的清洁暖湿空气,7月各气象要素均有利于污染物扩散;11月风向NW频率为12.85%,风向NNW频率为11.52%。考虑到污染源分布,PM2.5浓度在西北风影响下浓度较高,偏东风时浓度最低,因此11月份本地PM2.5浓度将有所增加[21、22]。
从2017年主要污染物PM2.5月平均变化(图略),明显看出7月、8月为PM2.5浓度最低的两个月,11月、12月PM2.5浓度快速增加,11月均值达到了46;12月均值为65,与风向频率结论一致。
对2008—2017年11月11—30日期间霾天气影响天数进行统计,霾日总共出现了70 d,单日出现霾的气候概率为35.0%。近10 a中有4 a霾日超过10 d,但近3 a霾日在2~3 d,呈显著减少的趋势。通过箱线图对比2013—2017年11月中下旬PM2.5、PM10日均值(图3)可见自2015年来通过不懈的治理,本县的空气质量有显著改善,并且近3 a的该时段均维持在二级浓度限值以内。
图2 2008年—2017年(a)7月、(b)11月风玫瑰图(风频每圈间隔为3%,风速每圈间隔为0.6 m/s)
图3 2013—2017年11月中下旬(a)PM2.5、(b)PM10日均值箱线图
利用HYSPLIT模式选取200、1000、2000 m高度对本地进行污染较为严重的2013、2014年的72 h的气团后向轨迹计算,可以发现本地的输入性污染物均来自于北方地区(图4)。李正等也研究表明杭州的污染气团主要来自局地输送、西北(如京津冀和山东)、西南(如湖南、江西和安徽)地区[23]。
图4 (a)2014年,(b)2013年11月19日8:00德清县气流后向轨迹图
分析2014年11月19日08时本地大气污染来源问题(图4a),发现从16日08时起,2000 m气团于俄罗斯境内开始,途经蒙古、华北重工业基地一直吹向本地;1000 m气流于内蒙古出发,沿西北向途经河南、安徽等省进入本地;200 m则途经京津唐工业基地、山东、江苏等地且风速较慢,更容易携带污染物。由此可见,输入性污染物主要来自北方地区,结合不利于污染物扩散的气象条件,从而更容易造成大气污染过程的发生。2013年(图4b)1000 m和2000 m气团路径几乎一致,表明整层气团较为稳定并更易携带污染物进入本地;200 m气团源于京津冀工业基地,后进入黄海,由上海拐入本地。由此可见,西北地区的输入性污染物对本地空气质量起主要影响作用。
污染系数是用来表示污染程度的大小的物理量,其与受污染的时间和污染物浓度有关。它的计算公式如下:污染系数=风向频率/平均风速。空气污染系数综合了风向和风速的作用,代表了某方位下风向空气污染的程度。某方位下风受污染的时间与该方位风向频率成正比,而污染浓度与该方位的平均风速成反比。污染系数在厂址选择和企业内部布局中是一项重要的依据。故而,相对污染受体,污染源应设在污染系数最小的方位的上侧。该项研究对于开展大会期间空气质量应急保障也具有很大的指导意义。
图5 2008—2017年7月、11月各风向下的污染系数
根据2008—2017年近10 a的7月、11月的风频、风速数据,计算出这两个月的污染系数(图5),则11月的污染系数大值区集中在偏北、偏西北风向下,最大值为风向WNW下的7.63;而7月的污染系数曲线与11月的有明显差异,大值区集中在偏南、偏西南方向,最大值为风向SSW下的8。因此大会保障区域的设置应当充分考虑污染系数。
前期的环境质量保障大气保障区域如图6a所示,以地信会议场馆为中心,分别以30、50和100 km为半径,划定环境质量保障核心区、严控区、管控区。然而此区域未能充分考虑污染物输入这个重要因素,该时间段南向风概率以及污染系数均较低,西北风概率及污染系数为高值。在考虑近10 a偏北风风速最大值为8.2 ~11.2 m/s,以及至少12 h空气污染应急管理时间后,可以考虑将保障区域调整为:以德清为焦点,长轴为60、100、200 km的椭圆形(图6b)。
由以上分析可见,仅监控本地污染物来采取管控措施是滞后的,应扩大监控范围,尤其是监控风向上游城市,并根据新调整的保障区域,提前调研上游城市的主要污染点(企业)进行重点布控。根据《环境空气质量标准》(GB3095-2012)和《环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》(HJ633-2012),按照上游城市空气监测结果和本地环境空气质量预测结果,实行分级别、分强度的管控措施。
图6 德清县环境质量保障大气保障区域
由于采用应急管控措施后空气质量改善效果显著,其后环境应急措施被频繁运用于我国举办的各项国际或国内盛会期间,例如在2010年上海世博会、2014年北京APEC会议、2015年大阅兵、2016年G20会议期间等,举办城市均采取了重点污染企业停限产、建筑工地停工等临时管控措施,使盛会期间空气质量显著改善,呈现出以“APEC蓝”为典型代表的“盛会蓝天”景象[24-25]。重大活动大气环境应急管理在短期内对重点区域内的工业污染源、移动污染源和面源提出了高强度、超常规的减排要求,虽然政策实施的时间短,但是影响面大。由于会前、会后与会中的管制压力存在较大差异,这些污染企业可能在管制压力较小的阶段以高于常规水平的强度进行生产、物流与污染排放,导致空气质量显著下降,产生严重的补偿效应[26]。除了可能发生于盛会前后,企业的补偿性排污行为还可能发生在盛会期间环境管理压力有所减弱的夜间。
会议期间应急减排措施卓有成效地证实大气污染可防可控,区域联防联控和严格依法治污是实现污染减排的有效方法。但是,会议期间的应急减排毕竟是临时行动,短期强硬的防控措施要求高频率、高覆盖的环境监管和高强度的环境执法,污染反弹力度大,补偿效应难以全面防范和控制,必然导致环境管理成果不具有可持续性。要实现空气质量的持续改善,需建立长效机制,把“应急减排”变为“常态减排”,把“高压执法”变为“常态执法”。因此,在转变以高消耗、高投入、低产出的发展方式,从源头上减排的同时,更要依靠区域联防联控,建立协作机制,从区域总量上控制污染排放。这些工作要求长期投入和常规管理,形成长效的法规、规范、工作程序和资源投入,才能夯实环境管理成果。
本文结合降水概率、风频风速和污染系数等气象要素分析了德清近些年来11月中下旬的空气质量变化规律以及输入性污染物的扩散规律,并为地信大会环境质量保障大气保障区域的划分进行了调整。本项研究结论呈交政府主要负责人和大会筹委会后被采纳为本次大会的空气保障方案。本文得出以下结论:
1)德清11月中下旬中雨以上概率较小,不利于大气污染物沉降;11月以西北风为主,易造成本地大气输入性污染;该时段霾天气出现的概率较高。因此为了保证地信大会召开期间的空气质量,应作出合适的应急管理方案。
2)自2015年来德清PM2.5、PM10浓度均有明显下降并控制在二级浓度限值内。
3)根据污染较为严重的2013、2014年分析表明,本地的PM2.5、PM10浓度增大是因为西北气流将外地污染物传输经过本地,在不利的天气形势下,气流下沉、大气扩散能力差、沉降作用不明显,最终造成大气污染事件的发生。
4)根据天气条件以及污染系数的分布特点,在原有的环境质量保障大气保障区域方案的基础上进行修订,建议相关部门可根据修订后的应急预案针对不同污染程度和气象状况,采取在时间长度、地理范围、参与主体范围和减排强度上的由“轻”到“重”、由“少”到“多”的差别化应急措施。