天津市交通环境监测点位空气质量特征

2020-12-31 11:47郑乃源毕温凯
天津科技 2020年12期
关键词:环境空气淮河空气质量

李 鹏,刘 彬,郑乃源,毕温凯

(天津市生态环境监测中心 天津300191)

0 引 言

京津冀地区是我国大气污染较重地区之一[1-2],天津持续强化大气污染“五控”(控煤、控车、控尘、控污和控新建项目)治理取得显著进展,PM2.5从2013年的 96µg/m3降至 2019年的51µg/m3,累计降幅达 46.9%;NO2浓度从 54µg/m3降至 42µg/m3,累计下降 22.2%。2014年发布的 PM2.5来源解析中,本地排放占 66%~78%,区域传输占 22%~34%,在本地污染贡献中,扬尘、燃煤、机动车、工业生产为主要来源,分别占 30%、27%、20%、17%[3]。移动源污染已引起众多学者的关注[4-7]。天津机动车保有量达到304.9万辆[8],其中国三及以下老旧车 81万辆,重型柴油货车超过7.2万辆,过境车辆中近2/3是重型柴油车,各类非道路移动机械总数超过 4200台。为有效甄别机动车排放对环境空气影响,天津于 2016年建设交通环境监测点,本文基于北辰交通站及环境空气自动监测网络 2019年监测数据,分析交通站点的空气质量特征,以期为天津市机动车污染防控提供决策支撑。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

天津市位于北纬 38°34′—40°15′,东经 116°43′—118°4′之间,地处太平洋西岸,华北平原东北部,海河流域下游,东临渤海,北依燕山。气候属于暖温带半湿润季风性气候,春季多风,干旱少雨;夏季炎热,雨水集中;秋季气爽,冷暖适中;冬季寒冷,干燥少雪。2018年,常住人口 1559.60万人,全市生产总值18809.64亿元,其中第一产业 172.71亿元,第二产业7609.81亿元,第三产业11027.12亿元,港口货物吞吐量 50774万 t,集装箱吞吐量 1601万 TEU,客运量 19250万人,货运量 53548万 t,民用汽车304.9万辆,其中载客汽车263.3万辆,中重型载货汽车 8.24 万辆[8]。

1.2 数据及质量控制

天津市空气质量自动监测网络见图1,共有26个评价城市环境空气质量的监测点位,本研究用其中14个国控点的均值评价全市状况。交通监测站位于北辰科技园区汀江东路1号海河乳业院内,采样头距地面14m,站点北侧200m为双向10车道的城市快速路,东侧 100 m 为双向 8车道的外环北路,东侧500m为京津唐高速。采用Thermo1405型、1405F型颗粒物(PM10和 PM2.5)连续自动监测系统运行和质监测 PM10和 PM2.5,质量控制严格按照《环境空气控技术规范》(HJ 817—2018)要求进行;采用Thermo 42i、43i、48i、49i分别监测 NOx、SO2、CO 和O3,仪器每天自动校准,质量控制按照《环境空气气态污染物(SO2、NO2、O3、CO)连续自动监测系统运行和质控技术规范》(HJ 818—2018)要求进行。

图1 天津市环境空气监测网络及交通监测点位周边情况Fig.1 Ambient air monitoring network and traffic monitoring stations in Tianjin

2 结果与讨论

2.1 交通站与环境空气质量

从污染物浓度水平来看,交通监测站 PM2.5、PM10、NO2、CO、O3和 SO2浓度分别为 56、85、48、2700、191、9µg/m3,综合指数为 6.03。与相邻的淮河道和全市相比,交通站空气污染水平总体较高,综合指数高 10.0%,PM2.5高 9.8%,NO2(比淮河道)高26.3%,CO高50.0%,PM10、污染水平与全市一致,O3和SO2浓度优于全市及淮河道(图2)。

图2 交通站与环境空气质量六项污染比较Fig.2 Comparison of six pollution items between traffic station and ambient air quality monitoring points

从污染物对综合指数的贡献来看(表 1),交通站的 NO2和 CO贡献比例较高,PM2.5和 PM10贡献比例基本一致,SO2和O3贡献比例较小。这表明机动车排放污染物对环境空气的影响较大,受高浓度 NO2的影响,增强光化学反应消耗环境空气中的O3,导致道路周边O3浓度略低于周边环境。

表1 交通站与环境空气质量主要污染物污染贡献(%)Tab.1 Pollution contribution of major pollutants at traffic stations and ambient air quality monitoring points(%)

2.2 月变化

图3为2019年交通站与环境空气中主要污染物月变化比较曲线,可知交通站与环境空气主要污染物年内分布基本一致。交通站 NO2月均浓度整体呈现“V”型分布,11月份浓度最高,5月份浓度最低;而环境空气中 NO2月均浓度最高值出现在 1月,最低值出现在7月,3~11月平均浓度高于全市及淮河道站。交通站 PM2.5月均浓度在 4—5月明显高于周边环境站,原因可能在于春季风沙较大,扬尘落到地面受车辆多次碾压再次扬起。交通站 CO月均浓度呈现“W”型分布,各月均浓度均高于淮河道及全市,与NO2一致,在 6月份出现一个峰值,可能是车辆排放与气象扩散条件共同导致,还需要进一步去研究。交通站 O3月浓度均基本低于周边淮河道和全市,最高值出现在 7月,原因可能在于夏季高强度太阳辐射,叠加移动源排放的高浓度NOx影响了光化学反应。

图3 交通站及环境空气主要污染物逐月变化Fig.3 Monthly changes of major pollutants at traffic station and ambient air quality monitoring points

2.3 日变化

图 4为交通站及环境空气中主要污染物日变化曲线。整体来看,交通站主要污染物浓度变化趋势与环境空气基本一致,但交通站的NO2、PM2.5和CO浓度水平明显高于周边淮河道点位和全市,O3浓度低于二者。对交通站NO2来说,第一个峰值出现的时间与交通早高峰比较一致;第二个峰值出现时间要晚于交通晚高峰,一方面是因为入夜后NO通过光化学反应“滴定”O3生成 NO2,另一方面是因为夜间的扩散条件不利导致 NO2继续积累,同时由于光化学反应消耗O3生成NO2,使得交通站O3浓度明显低于周边环境。

图4 交通站及环境空气主要污染物日变化Fig.4 Daily variation of major pollutants at traffic station and ambient air quality monitoring points

3 结 论

交通监测站 PM2.5、PM10、NO2、CO、O3和 SO2浓度分别为 56、85、48、2700、191、9µg/m3,综合指数为 6.03。与环境空气中站相比,交通站空气污染水平总体较高,综合指数高 10.0%,PM2.5高 9.8%,NO2(比淮河道)高 26.3%,CO 高 50.0%,交通站的 NO2和CO对综合指数的贡献比例较高。交通站主要污染物年内分布趋势与环境空气站基本一致,其中交通站NO2浓度在3—11月、PM2.5浓度在4—5月明显高于环境空气站,CO浓度整体高于环境空气站,O3浓度低于环境空气站。交通站主要污染物浓度日变化曲线与环境空气基本一致,但交通站的 NO2、PM2.5和CO浓度水平明显高于淮河道和全市,O3的浓度低于二者。

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