宜宾市南溪区大气污染物浓度变化特征观测研究

王 璐，刘 旭，刘梓琪，李国超

(中节能天融科技有限公司，北京 100085)

引 言

随着经济的快速发展，能源消耗量不断增多，煤、石油的大量消耗，导致大气中SO2排放量增多，SO2易溶于水经过氧化生成硫酸形成酸雨[1]，对人体健康、生态环境和建筑等造成危害；同时随着机动车数量的不断攀升，汽车尾气造成NO2排放量增多[2]；近地面O3主要是大气中氮氧化物和挥发性有机物经光化学反应生成的二次污染物，常成为夏季首要污染物[3～5]；PM2.5持续高值会造成区域霾污染事件，影响环境和人体健康[6]。

宜宾市南溪区处于四川省东南部，属于四川盆地污染较重的区域[7]，酿酒工业和综合能源(火电、水电、天然气、煤炭等)等支柱产业造成大气污染物排放总量增多，加上盆地的地形不利于污染物扩散，常年高温高湿的气候特征易于污染物增长累积，使得该地大气污染状况十分严峻。川渝地区已有的研究多集中在成都市和重庆市[8～11]，在宜宾市南溪区的研究较少，近些年各地对大气污染防治工作十分重视，考核压力大，南溪区急需解决监测的大气污染物常规六参数数据出现高值的问题，因此开展研究十分必要。

本文利用2018年1月1日～2018年12月31日监测数据，研究宜宾市南溪区大气污染物(SO2、NO2、CO、O3、PM2.5和PM10)现状，分析其变化规律，为其大气污染防治提供科学依据，为区域大气防控提供参考。

1 材料与方法

1.1 数据来源和区域概况

本采样点设置在宜宾市南溪区正信路3段1号南溪职业技术学校，北纬28°49′26′′，东经104°57′57′′，采样点在办公楼6楼顶距地面20 m，采样点周围主要是文教和居民区，无高大建筑物和明显工业污染源，东南方向425m是长江。本站属于四川省省控站之一。观测时间为2018年1月1日～2018年12月31日，观测的大气污染物有SO2、NO2、CO、O3、PM2.5和PM10。气象数据包括温度、相对湿度、风速、风向和降水数据，来自南溪区气象局(见图1)。文中所采用的数据是质控后小时平均值。

2.2 技术方法

大气污染物浓度(X)与气象因子(Y)间的线性相关系数rxy采用Pearson积矩相关公式计算[12-13]，定义如下：

图1 采样位置和周围环境Fig.1 Location of the sampling sites and surrounding areas

(1)

对Pearson相关系数(rxy)进行假设检验，假设检验值计算公式如下：

(2)

公式中，r是相关系数；n是样本数量；n-2是自由度。当t>t0.05(n-2)时，p<0.05，拒绝原假设，反之不足以拒绝相关系数为0的原假设。

2 结果与讨论

2.1 污染物变化特征

图2给出2018年南溪区SO2、NO2、CO、O3、O3-8hmax(8小时滑动平均最大值)、PM2.5和PM10日均值变化趋势。本文中将3～5月划为春季，6～8月划为夏季，9～11月划为秋季，1、2和12月划为冬季。各季节污染参数浓度变化值见表1。

观测期间SO2的1 h平均浓度、日平均浓度以及年平均浓度均在国家环境空气质量标准(GB 3095-2012)二级之下。SO2年均浓度为14.91±7.66 μg/m3。SO2日均浓度超过30 μg/m3的天数有3 d，均出现在1月份。由表1可知SO2夏季浓度略低于其它季节，而其它季节浓度变化差异不大，7月月均值最低为12.35±2.78 μg/m3，10月月均值最高为18.32±3.73μg/m3。SO2夏季低值与夏季降水多，湿清除作用有关。总体上南溪区SO2浓度不高，可能原因与近年南溪产业结构发生调整，大力发展旅游业，部分工业企业脱硫脱销工艺完善，各级政府环保部门监管力度加大有关[14]。在已有研究中也有附近区域，如成都市[8]和重庆市[10]近年SO2浓度整体不高的现象。

图中直线表示该污染物在国家环境空气质量二级标准中浓度限值图2 2018年SO2、NO2、CO、O3、O3-8hmax、PM2.5和PM10浓度日变化Fig.2 Concentration variation of SO2, NO2, CO, O3, O3-8hmax, PM2.5 and PM10 in 2018

观测期间NO2的1 h平均浓度、日平均浓度以及年平均浓度均在国家二级标准之下，NO2年均浓度为22.30±13.17 μg/m3。NO2日均浓度超过40 μg/m3的天数有13 d，多出现在1和12月份。由表1可知NO2浓度呈现夏低冬高的季节变化特征。1月NO2浓度最高为33.10±9.05 μg/m3，之后浓度逐月降低，在7月降至月最低值11.35±3.97 μg/m3，之后浓度又逐渐升高，12月浓度升高至32.19±6.15 μg/m3。NO2日均浓度最高值出现在1月11日，最低值出现在5月22日，浓度分别为49 μg/m3和5 μg/m3。随着近年南溪区机动车保有量的不断增加，机动车尾气污染问题日渐严峻。

CO的1 h平均浓度变化范围是0.1～3.8 mg/m3，日平均浓度变化范围是0.35～1.55 mg/m3，CO年均浓度为0.97±0.27 mg/m3，均低于国家二级标准。季节变化上春季浓度最高为1.07±0.23 mg/m3，夏季最低为0.91±0.20 mg/m3。

O3的1 h平均浓度有58 h超过国家二级标准(200 μg/m3)，超标率为0. 66%，最大小时浓度达到249 μg/m3。O3-8hmax有40 d超过国家二级标准(160 μg/m3)，出现在4～9月份，超标率为10.96%，最高浓度为271 μg/m3。O3-8hmax月均浓度从1月开始逐渐升高，在4月浓度达到次高值132.67±37.72 μg/m3，5～7月均浓度保持在130 μg/m3左右水平，8月达到最高值147.87±32.22 μg/m3，9月开始月均浓度持续下降，在12月降到最低。由表1可知O3浓度呈现与NO2相反的夏高冬低的季节变化特征，这与徐鹏[10]等和崔凤等[15]在重庆市，罗进奇[8]等在成都市的观测结果一致。夏季高温、长日照时数和强太阳辐射有利于光化学反应生成更多的臭氧。虽然夏季降水较多，但降水后一定程度上使空气质量变好，太阳辐射增加，二次污染物光合作用增强，因此O3浓度也有增加[14]。夏季南溪区盆地地型是高浓度臭氧产生和聚集地，加上低风速等静稳天气条件控制，易造成高浓度臭氧污染。

PM2.5日均浓度有69 d 超过了国家二级标准(75 μg/m3)，超标日出现在1～3和10～12月，超标率为18.90%。PM2.5年均浓度为43.66±40.56 μg/m3，超过了国家二级标准浓度限值(35 μg/m3)24.74%。PM2.5浓度冬季最高为77.68±49.90 μg/m3，夏季最低为17.23±12.23 μg/m3，最高峰值出现在2月16日，浓度为215 μg/m3，该日是2018年农历春节，该日SO2和NO2浓度也较高，分别为28 μg/m3和25 μg/m3，可能与过年期间燃放烟花爆竹和出行造成车流量大，因此排放了更多污染气体有关。此外，还可能与冬季大气边界层低，风速较小，没有降水，气象条件更不利于污染物扩散和清除有关。

观测期间PM10日均浓度有13 d 超过了国家二级标准(150 μg/m3)，超标日出现在1、2和12月，超标率为3.56%。PM10年均浓度为63.47±47.80 μg/m3，低于国家二级标准浓度限值(70 μg/m3)。

表1 2018年各季节污染物浓度值Tab.1 Seasonal pollutant concentrations in 2018

2.2 污染物各季节日变化特征

SO2各季节日变化呈单峰分布(见图3)，峰值出现在10∶00～12∶00，春季SO2日变化峰值最高，振幅最大。NO2日变化特征呈双峰型，春、夏和秋季上午峰值出现在9∶00、冬季上午峰值出现在10∶00，各季节夜间峰值出现在21∶00～23∶00。南溪市NO2出现冬季上午峰值滞后其它季节1小时的现象，与重庆已有的研究结果一致[10]，上午峰值主要来源于早高峰机动车排放了更多污染气体，冬季温度较低，人们出行等人为源活动较其它季节晚，加上冬季大气边界层低，扩散能力差等不利的气象条件使得污染物更易于累积。夜晚的NO2峰值主要来源于NO和O3的转化[8,10]。CO日变化呈双峰型，上午峰值出现在9∶00～10∶00，夜间峰值出现在21∶00～22∶00。

O3各季节的日变化均呈现明显的单峰分布，峰值出现在15∶00～17∶00，各时刻的平均浓度均呈现夏季>春季>秋季>冬季的特点，与徐鹏[10]等在重庆的观测结果一致。夏季O3早于其它季节进入浓度高值，且高值持续时间更长，这主要与夏季日出早，日照时数更长，太阳辐射强度增大，光化学转化作用更强烈，造成O3浓度快速升高有关。夜间O3与NO反应消耗O3，加上日落后太阳辐射强度减弱，使得夜间和早上8∶00之前有O3低值。

PM2. 5与PM10呈相似的双峰型日变化特征，在上午9∶00～12∶00有小的早高峰值，在夜间21∶00～22∶00有晚高峰值。PM2. 5夏季早高峰值出现在上午9∶00，提前于其它季节，而冬季早高峰值出现在11时，滞后于其它季节，这可能是由于夏季日出早，人为源活动更早的产生了大气污染物，而冬季日出晚，天气寒冷，人们出门上班和工厂开工较晚有关。PM2.5日变化振幅冬季更大为36.55 μg/m3，PM10日变化振幅春季更大为47.77 μg/m3，而夏季PM2. 5与PM10日变化振幅均最小，分别为12.02 μg/m3和31.54 μg/m3。

图3 2018年各季节SO2、NO2、CO、O3、PM2.5和PM10浓度日变化趋势Fig.3 Daily variation of SO2, NO2, CO, O3, PM2.5 and PM10 concentration in different seasons in 2018

2.3 工作日与周末日污染物日变化分析

图4给出2018年南溪区工作日和周末SO2、NO2、CO、O3、PM2.5和PM10日变化趋势对比，从图中可以看出SO2浓度在6∶00～23∶00工作日高于周末，在0∶00～5∶00工作日略低于周末。NO2浓度在工作日的各时刻均高于周末，可能与工作日交通流量大，排放更多NO2气体有关。CO在0∶00～7∶00和18∶00周末高于工作日，而8∶00～17∶00和19∶00～23∶00工作日浓度高于周末。O3日变化整体呈现周末略高于工作日的变化趋势。PM2.5日变化在1∶00～7∶00周末高于工作日，其它时间工作日浓度高于周末。PM10日变化在2∶00～3∶00周末略高于工作日，其它时间均呈工作日高于周末的变化趋势。

为了分析各污染参数在工作日和周末差异是否存在普遍性，利用成对样品t检验进行比较，结果表明除O3工作日与周末相比无明显差异(P=0.09)外，SO2、NO2、CO、PM2.5和PM10工作日与周末均有极显著差异(P<0.001)。

2.4 污染物与气象参数间的相关性分析

气象要素是大气中各污染参数浓度分布的主要影响因素之一[16-17]。表2是2018年各季节污染物浓度与气象参数小时均值相关系数的统计结果。相关分析表明，一年四季，风速、温度和相对湿度均是影响O3浓度的重要因素，其中相对湿度的相关系数大于温度和风速，说明在高温干燥的大气条件下容易生成高浓度O3，高风速也会带来O3高值，说明O3除受本地排放源影响外，受区域输送影响较大。NO2与气象要素的关系与O3不同，低温、高相对湿度和低风速的气象条件，容易导致NO2高值。SO2与气象要素的关系表明，高温、低相对湿度和低风速的气象条件，容易造成SO2浓度的累积。SO2、NO2、CO、PM2.5和PM10浓度均与风速呈显著负相关性，说明这些污染参数主要受局地源排放影响，高风速对污染物有清除作用。冬季降水量与各污染参数均呈显著负相关，说明冬季降水对污染物湿清除作用更明显。秋季降水量除与O3呈显著正相关外，与其它参数仍呈显著负相关。秋季降水使O3浓度有增加，主要是由于秋季O3浓度相对较低，降水一定程度上使秋季空气质量变好，太阳辐射增加，二次污染物光合作用增强，因此O3浓度也一定程度上增加[16]。

图4 2018年工作日和周末SO2、NO2、CO、O3、PM2.5和PM10浓度的日变化趋势Fig.4 Daily variation of SO2, NO2, CO, O3, PM2.5 and PM10 concentration in weekdays and on weekends in 2018

为了分析风向对污染物的影响，图5给出了2018年不同方向上风向频率、风速和污染物浓度关系图。风向频率上统计显示，南溪区在北东北(NNE)和东北(NE)方向上风频最高。不同方向上风速均较低(1.20～1.61 m/s)，差异不大。静风和不同风向上污染物浓度对比可以反应污染物来源于局地排放或区域输送的影响。由图5可知，SO2在静风与各风向上浓度差异不大。NO2、CO、PM2.5和PM10浓度在静风时高于各风向上的浓度，而O3在静风时浓度最高。结果说明NO2、CO、PM2.5和PM10主要受局地排放的污染源影响更大；O3除受局地排放影响外，大气区域输送也是重要的污染来源。

表2 2018年各季节污染物浓度与气象参数相关系分析Tab.2 Correlation coefficients among pollutant concentrations and meteorological parameters in different seasons in 2018

图5 污染物浓度与风向的关系Fig.5 Relationship between atmospheric pollutants and wind direction

3 结 论

3.1 在2018年观测期，南溪区大气中O3和PM2.5污染最为严重，其次是PM10和NO2，SO2和CO污染状况较轻。

3.2 各污染参数呈现不同的日变化特征，SO2和O3呈单峰型，峰值分别出现在10∶00～12∶00和15∶00～17∶00，NO2、CO、PM2.5和PM10呈早晚双峰型。

3.3 O3浓度在工作日和周末的日变化没有明显差异，NO2浓度在工作日的各时刻均显著高于周末。

3.4 温度、风速和相对湿度是影响NO2和O3的重要气象因素，高温、大风和低相对湿度条件下容易出现O3高值，而NO2正好相反。NO2、CO、PM2.5和PM10主要受局地排放源影响，O3除受局地排放源影响外，区域输送也是重要的污染源。