武夷山市臭氧分布特征及其与气象要素关系分析

2021-10-12 05:31邓慧颖陈立新余永江王宏
生态环境学报 2021年7期
关键词:武夷山市臭氧浓度天数

邓慧颖 ,陈立新 ,余永江 ,王宏 *

1. 福建省灾害天气重点实验室,福建 福州 350001;2. 武夷山国家气候观象台,福建 武夷山 354300;3. 南平市延平区气象局,福建 南平 353000;4. 武夷山市气象局,福建 武夷山 354300;5. 福建省气象科学研究所,福建 福州 350001

臭氧(Ozone)是一种在常温、常压下无色,低浓度下无味,高浓度下有腥味的气体。臭氧“在天是佛,在地是魔”,大气层中超过90%的臭氧处于距离地面20—30 km的平流层内(William et al.,2018),平流层的臭氧层是“好臭氧”,它吸收了210—290 nm波段的全部太阳紫外辐射,从而保护地球上的生命免受强紫外辐射的伤害;另有不到10%存在于对流层,其中大部分是挥发性有机物(VOCs)和氮氧化物(NOx)在太阳光照射下发生光化学反应的产物,是典型二次污染物,也是城市光化学烟雾的主要成分(Neuman et al.,2001;漏嗣佳等,2010);此外臭氧还可能来源于周边城市传输(李春玉等,2020)。近地层臭氧具有强氧化性和刺激性,不仅会损害人体健康,引发呼吸道疾病,影响心肺功能(杜鹏瑞等,2016),增加心脑血管疾病死亡风险(林丽钦等,2020);还会对植物的生长发育(叶听听等,2017)、生态环境及气候变化造成不利影响。

近年来,臭氧污染问题得到越来越多的关注,对流层臭氧的观测与研究得到高度重视,国内外已有较多研究表明,臭氧浓度的变化与气象条件关系密切。气温、相对湿度、风速、风向、降水量等气象要素的变化都在不同程度上影响着臭氧的生成(Gvozdic et al.,2011;Draxler et al.,2020)。韩余等(2020)利用重庆市空气质量日均资料对重庆市臭氧与气象因子相关性进行研究,结果表明臭氧浓度与气温和日照时数呈正相关,且有较强的季节变化特征。齐艳杰等(2020)利用环境空气质量监测站和国家基准地面气候站数据研究了河南省臭氧污染特征及其和气象因子的关系,研究表明在不同季节不同地区的臭氧浓度与气象因子的相关性有差异,臭氧浓度与日照时长、气温和能见度呈正相关,而与相对湿度呈显著负相关。符传博等(2020)选取三亚市 2014—2019年空气质量监测站的数据研究臭氧浓度变化特征,结果发现三亚市臭氧日最大8 h平均浓度有逐年上升趋势,并呈现秋、冬高,春、夏低的特征,与二氧化氮、降水量、降水天数、日照时数和平均风速呈负相关关系,与平均气温和相对湿度呈正相关关系。沈劲等(2019)分析了珠三角北部背景站臭氧浓度变化特征,研究表明在冷热交替的月份臭氧质量浓度相对较高,在夏季该地区臭氧浓度受光化学过程影响明显,其他季节则主要受物理过程影响。邹旭东等(2020)利用辽宁省环保局臭氧及其他相关污染物数据对该地区臭氧的分布特征及其与其他环境因子的相关关系进行研究,结果表明臭氧污染呈逐年加重趋势,5—8月污染最为严重,在相对湿度40%—80%时臭氧质量浓度随相对湿度的升高而增大,当相对湿度超过80%时臭氧质量浓度反而减小。

武夷山位于福建省西北部与江西省的交界处,是全国著名的旅游胜地,是世界文化与自然双遗产地,属于亚热带季风气候,地理环境复杂,气候资源丰富,是东亚季风影响敏感区。针对武夷山环境空气质量的研究,主要集中在武夷山国家大气背景值监测站,这是全国第一个臭氧大气背景值监测站,对该背景值监测站的臭氧分布特征已有一些研究(苏彬彬,2013;苏彬彬等,2014),但针对武夷山市近地层臭氧浓度的时空分布特征与天气气候的影响分析少有开展。随着社会经济的发展、天气气候的演变、区域性臭氧浓度的增加、臭氧污染范围的扩大,武夷山也面临着臭氧污染事件增多的现象,特别是在2017—2019年武夷山市和武夷山国家背景值监测站臭氧浓度和超标天数较 2015—2016年明显增加,臭氧污染也是当下武夷山市环境空气质量改善面临的最为突出的问题。因此本文利用2015—2019年武夷山市环境监测和气象观测资料,开展了武夷山市近地层臭氧分布特征及其与气象要素的关系研究,对科学认识清洁区域的臭氧分布特征及污染的天气学成因有重要意义,也为进一步开展臭氧污染预警预报和科学治理提供技术支撑。

1 资料来源与分析方法

1.1 武夷山市气象观测与环境监测点位置

武夷山市气象观测点(58730)位于118.02°E,27.76°N,海拔高度223.1 m。武夷山市环境监测点有2个(参与评价),分别位于武夷山市一中校园内(118.03°E,27.76°N)和武夷学院校园内(117.80°E,27.73°N);清洁对照点(不参与评价)位于天游峰庙高山庄(117.94°E,27.65°N),具体位置见图1。

图1 武夷山市气象观测站与环境监测站分布图Fig. 1 Distribution of meteorological station and environmental monitoring station in Wuyishan City

1.2 污染物浓度资料的来源

污染物浓度资料来源于武夷山市生态环境局 2个环境监测点(排除清洁对照点),O3、PM10、PM2.5逐时连续监测资料,数据时间范围为2015年1月1日—2019年12月31日。

1.3 气象资料的来源与处理

地面常规气象观测资料包括武夷山气象站(58730)气温、气压、相对湿度、降水、日照时数、2 min平均风速和太阳总辐射等气象要素数据,日平均值取01:00—24:00平均,降水量、日照时数取01:00—24:00总和;太阳总辐射数据根据建瓯市气象站每日06:00—18:00太阳日总辐射观测值换算。因武夷山市无太阳日总辐射观测值,故使用距离最近的建瓯站太阳日总辐射值换算代替。

1.4 评价标准及分析方法

文中涉及污染物浓度参照《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)、《环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》(HJ 633—2012)和《环境空气质量评价技术规范(试行)》(HJ 663—2013)中的标准进行评价。其中,1 h平均指任何1 h污染物浓度的算术平均值,8 h平均指连续8 h平均浓度的算术平均值。臭氧日最大8 h滑动平均值(ρ(O3-8h))二级标准浓度限值为160 μg·m−3,臭氧小时平均浓度(ρ(O3))二级标准浓度限值为 200 μg·m−3。臭氧日最大8 h滑动平均值的算术平均值(MDA8)为该城市的臭氧日评价值,其一个日历年内的第 90百分位数即第 36最大值为该城市臭氧的年评价值(臭氧日最大 8 h滑动平均值的第 90百分位数(MDA8-90)),用于评价该城市年臭氧污染状况。

2 结果分析与讨论

2.1 O3的年评价值、年超标天数

由图2可知,2015—2019年武夷山市MDA8-90分别为 113、110、133、126、126 μg·m−3,年超标天数分别为 0、2、4、9、5 d,可见,近几年武夷山市ρ(O3)与O3超标天数总体呈现上升趋势。ρ(O3-8h)年均值分别为 70、71、87、82、79 μg·m−3,2015—2016年ρ(O3-8h)最低,其次为 2019年,2017—2018年的ρ(O3-8h)最高,结合表1分析这可能是因为2017—2018年气温较其余年份偏高,日照时数偏多,利于O3生成,2015—2019年武夷山市的气温为偏高—异常偏高,这与全球气候变暖的大背景有关,气温的显著或异常偏高有利于 O3浓度上升。2015—2016年武夷山市的降水显著偏多,这与2015—2016年武夷山市ρ(O3)较2017—2019年偏低有很大关系,降水越强、降水日数越多,越有利于湿清除减少O3及其前体物。2015—2016年武夷山市的日照时长时数为异常偏少—正常,O3是典型的光化学污染物,强的太阳辐射、长时间日照以及高温、低湿度条件均有利于ρ(O3)的升高。2017—2019年武夷山市的日照时数正常,2017—2018年均为正距平,较常年平均值多120 h左右,2019年少一些,与2019年ρ(O3-8h)略小于2017—2018年相符。

表1 2015—2019年武夷山市气候评价表Table 1 Climate assessment in Wuyishan City from 2015 to 2019

图2 2015—2019年武夷山市ρ(O3-8 h)年平均值、MDA8-90对比图Fig. 2 Annual mean of ρ(O3-8 h) and MDA8-90 in Wuyishan City from 2015 to 2019

2.2 首要污染物占比分析

统计2015年1月1日—2019年12月31日武夷山市不同首要污染物出现天数及首要污染物为O3的占比,由图3可知2015—2019年武夷山市的首要污染物主要为 O3、PM2.5、PM10,且首要污染物为O3的天数呈逐年增加的趋势,2017—2019年O3的首要污染物天数均在100 d左右,较2015的47 d和2016年的48 d增加了约1倍;首要污染物为O3的占比变化趋势与首要污染物为O3的天数一致,都经历了 2017年显著增多的情况,分别增加了25.2%和54 d。同时,首要污染物为PM2.5的天数呈逐年递减趋势,PM2.5的首要污染物天数从2015年的36 d下降到2019年的8 d,首要污染物为PM10的天数是三者中最少的,在1—13 d之间。

图3 2015—2019年武夷山市不同首要污染物出现天数及首要污染物为O3占比Fig. 3 Number of days of different primary pollutants appeared and primary pollutants proportion of O3 in Wuyishan City from 2015 to 2019

2.3 ρ(O3-8 h)月变化特征

图4为2015—2019年ρ(O3-8h)月变化曲线,从各月ρ(O3-8h)变化情况来看,基本上呈现两个高峰,第一次高峰出现在 4—5月,第二次高峰出现在 9—10月,这是因为受气温、光照和太阳辐射等气象因素综合影响。不同年份武夷山市ρ(O3-8h)月平均值差异很大,比如2019年2月ρ(O3-8h)月平均值(34.2 μg·m−3)与 2017 年 2 月 ρ(O3-8h)月平均值(92.0 μg·m−3)对比,前者比后者低 57.8 μg·m−3,这与不同年份相同月份该市的天气形势差异有很大关系;ρ(O3-8h)月平均值中差异最小的是7月,ρ(O3-8h)月平均值稳定在 62.0—77.9 μg·m−3之间。这与沿海城市O3的月分布规律一致(王宏等,2018),9—10月和 4—5月在臭氧污染防控上被定义为一级管理月份。11月至翌年2月是武夷山市ρ(O3-8h)的低值区,次低值区位于6—8月,这也与沿海城市O3的月分布规律一致。有研究表明,在冬季风和夏季风交替变化的季节福建省ρ(O3-8h)最高,超标天数最多,这与东亚季风的强弱、推进时间以及 O3及其前体物的输送有大的关系(侯雪伟等,2012)。

图4 2015—2019年武夷山市ρ(O3-8 h)月均变化Fig. 4 Monthly variation of ρ(O3-8 h) in Wuyishan City from 2015 to 2019

2.4 ρ(O3–8 h)日变化特征

图5为武夷山市2个环境监测站与清洁对照点ρ(O3)的日分布图。由图 5可知:武夷学院和一中的ρ(O3)小时均值均比清洁对照点天游峰的高,其中武夷学院ρ(O3)小时均值又比一中在08:00—24:00时段的小时值高,在01:00—07:00时段值略低。武夷山市3个环境监测点的 ρ(O3)小时均值分布均呈现单峰型分布,最高值出现在14:00,而后开始下降,最低值出现在07:00,这是因为08:00以后太阳辐射加强,气温升高,大气中的O3前体物发生光化学反应使得近地面ρ(O3)逐渐升高,是O3的生成阶段(韩梦鑫等,2018),而后因太阳辐射的减弱而降低。

图5 武夷山市ρ(O3)日变化图Fig. 5 Daily variation of ρ(O3) in Wuyishan City

2.5 ρ(O3-8 h)与气象要素相关性分析

利用SPSS 22.0计算武夷山市 2015—2019年ρ(O3-8h)与气象因素的相关性。由表2可知,ρ(O3-8h)与日最高气温、日平均风速、太阳日总辐射和日照时数,通过双侧0.01水平的显著性检验,呈显著正相关,相关系数分别为0.370**、0.402**、0.564**、0.565**;ρ(O3-8h)与日平均相对湿度呈极显著负相关,相关系数−0.646**。而日平均气压、日平均气温和日降水量与ρ(O3-8h)相关性不明显。故重点分析ρ(O3-8h)与日最高气温、风速、太阳日总辐射、日照时数和相对湿度的相关性。

表2 气象因素与ρ(O3-8 h)相关性Table 2 Correlation coefficient between meteorological factors and ρ(O3-8 h)

2.5.1 气温对ρ(O3-8h)的影响

研究表明,气温的升高对O3的生成有显著影响(刘超等,2020)。根据表2可知,ρ(O3-8h)与平均气温的相关性较低,利用日最高气温资料与ρ(O3-8h)数据进行拟合,由图6可知,随着气温的升高,ρ(O3-8h)明显增加。日最高气温的变化与太阳辐射强度和日照时数有直接关系,气温升高,光化学反应产生的O3就增多。

图6 日最高气温与ρ(O3-8 h)拟合关系散点图Fig. 6 Scatter diagram of fitting relationships between daily maximum temperature and ρ(O3-8 h)

由表3可知,当日最高气温在25 ℃以下时,ρ(O3-8h)小于 80 μg·m−3且无超标情况出现,即不超过二级标准浓度限值 160 μg·m−3。当气温为 25—30 ℃及 30—35 ℃时超标率分别为 38.1%和 61.9%。同时,可以看出当气温高于 25 ℃时,ρ(O3-8h)明显升高,从 79.0 μg·m−3上升到了 87.9 μg·m−3。当气温高于 35 ℃时,ρ(O3-8h)反而降低了,这说明高温天气不一定会导致较高浓度的 O3污染,这可能与高温天气发生时伴随着如降雨、高湿度、大风等天气有关(赵伟等,2019)。

2.5.2 相对湿度对ρ(O3-8h)的影响

结合图7和表3可知,相对湿度与ρ(O3-8h)存在明显的负相关关系,特别是当相对湿度低于 70%时,出现了ρ(O3-8h)超标的情况,在50%—55%及55%—60%两个区间超标率最高,都达到了 33.3%,在55%—60%区间ρ(O3-8h)更是达到了 121.4 μg·m−3。这与安俊琳等(2009)发现的当相对湿度在60%左右时,光化学反应强度存在极限值这一结论一致。当相对湿度>60%后,ρ(O3-8h)与超标率都出现明显下降。这主要是因为:(1)高相对湿度有利于O3湿沉降作用(潘本锋等,2016),从而使ρ(O3)下降;(2)太阳辐射是光化学反应的重要条件之一,在水汽的作用下会因消光机制发生衰减(刘晶淼等,2003),不利于O3产生。

图7 相对湿度与ρ(O3-8 h)拟合关系散点图Fig. 7 Scatter diagram of fitting relationships between relative humidity and ρ(O3-8 h)

表3 2015—2019年武夷山市不同日最高温、日平均相对湿度及日平均风速下ρ(O3-8 h)超标率和浓度均值Table 3 Over-limit ratio of ρ(O3-8 h) and ρ(O3-8 h) in different daily maximum temperature, relative humidity, average wind speed in Wuyishan City from 2015 to 2019

2.5.3 平均风速对ρ(O3-8h)的影响

从图8可以看出,武夷山市全年风速较小,主要范围在0.5—2.0 m·s−1,风速对O3污染的影响主要是迁移扩散作用,可将 O3从污染严重的区域向下风向输送,水平方向上的传输作用会对 O3浓度进行稀释(李顺姬等,2018),而武夷山市ρ(O3-8h)与平均风速呈正相关关系(相关系数为 0.402)。结合表3可以看出,当风速≤2.0 m·s−1时,随着风速的增加,ρ(O3-8h)增大,超标频率也随之增加,而当风速>2.0 m·s−1时,超标率随风速的增加呈显著下降趋势。推测当风速>2.0 m·s−1时,武夷山市O3污染主要来源于上风向的污染迁移,且风速的增大使得垂直动量输送加强,进而促使对流层顶高浓度 O3向地面传输;而在风速较低时,O3水平扩散作用弱于 O3的向下输送作用,从而导致超标率随着风速的增大而增加(朱毓秀等,1994;严茹莎等,2013)。

图8 平均风速与ρ(O3-8 h)拟合关系散点图Fig. 8 Scatter diagram of fitting relationships between average wind velocity and ρ(O3-8 h)

3 结论

(1)2015—2019年武夷山市的首要污染物 O3的天数呈逐年增加的趋势,从2015年的47 d增加到了2017—2019年100 d左右。

(2)武夷山市ρ(O3-8h)月变化特征基本上呈现两个高峰,第一次高峰出现在 4—5月,第二次高峰出现在9—10月。

(3)武夷山市3个环境监测点的ρ(O3)分布均呈现单峰型分布,最高值出现在 14:00,而后开始下降,最低值出现在07:00。

(4)ρ(O3-8h)与日最高气温、日平均风速、太阳日总辐射和日照时数,呈显著正相关,相关系数分别为 0.370**、0.402**、0.564**、0.565**;当气温高于25 ℃时,ρ(O3-8h)明显升高,当气温高于35 ℃时,ρ(O3-8h)反而降低。ρ(O3-8h)日均值与相对湿度呈显著负相关,相关系数为−0.646**,在相对湿度 45%—70%时出现ρ(O3-8h)超标情况。

(5)武夷山市全年风速较小,主要范围在 0.5—2.0 m·s−1,当风速≤2.0 m·s−1时,随着风速的增加,ρ(O3-8h)均值增大,超标频率也随之增加。而当风速>2.0 m·s−1时,超标率随风速的增加而显著下降。

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