淮安市大气环境质量状况及其影响因素分析

周郡娇, 卢 妍, 张赢心, 季圣婕, 陆秋晴, 曹甜甜

(淮阴师范学院 城市与环境学院, 江苏 淮安 223300)

0 引言

作为地球系统重要部分的大气圈,其组成成分自19世纪的工业革命以来就发生了显著的变化,如：大气臭氧衰减导致地表紫外线辐射增加、大气温室气体增加及其相关的气候变化等[1]．近年来,城市大气污染问题给社会可持续发展带来了诸多问题,大气环境质量下降成为威胁人类健康的主要环境风险之一[2]. 随着公众环境意识的增强,大气环境研究已成为研究热点[3]．

2018年10月,国务院正式批复《淮河生态经济带发展规划》,淮河生态经济带建设上升为国家战略,推进淮河流域综合治理、促进流域经济社会可持续发展已成为值得关注的重要问题[4]．作为淮河生态经济带战略首推城市的淮安市,在经济城市发展的过程中更需要贯彻落实新发展理念,打造水清、地绿、天蓝的生态经济．近年来,淮河生态经济带的可吸入颗粒物(PM10)、细颗粒物(PM2.5)为特征污染物的区域性大气环境问题日益突出[5],给淮河生态经济带的可持续发展带来了诸多问题．本文以淮安市2014-2018年间的大气质量为研究对象,从植被、地表气象要素两方面分别探究其年际变化和月际变化的趋势和主要影响因素．

1 研究区概况

淮安市位于江苏省中北部,江淮平原东部,北接连云港市,东毗盐城市,西邻宿迁市,属暖温带向亚热带过渡的季风气候．其占地面积10 072 km2,拥有众多动植物．淮安市还拥有中国第四大淡水湖——洪泽湖,湖泊面积1 576.9 km2,较大程度上调节了气候,滋润了一方土地,为动植物生长提供良好的环境．淮安市矿产资源较为丰富,分布相对集中在洪泽区、金湖县．淮安市林业资源以人工林为主同时兼有天然林,林业资源总量及产业化水平居全国先进行列．

2 研究方法

空气污染指数(API)是一种反映和评价空气质量的数量尺度方法,是将常规监测的几种空气污染物浓度简化成为单一的概念性指数数值形式,并分级表征空气污染程度和空气质量状况；空气质量指数(AQI)是定量描述空气质量状况的无量纲指数．API值和AQI值的计算分别参考我国城市空气质量API分级标准和空气质量分指数(AQI)及对应的污染物项目浓度限值表[6]．

AQI计算步骤与API基本相似,具体数据C大、C小、I大、I小在污染物项目浓度限值中寻找,AQI=MAX(I1,I2…Ii…In)．

3 结果与分析

3.1 淮安市大气环境质量状况

3.1.1 大气环境质量概况

淮安市2014-2018年间的空气污染指数即API的平均值处于良好状态(50

AQI参考《环境空气质量标准》(GB3095-2012),引入6种污染物浓度．按照AQI标准,2014-2018年：AQI最高值414在2014年2月2日出现,为严重污染,最低值22分别出现在2018年11月6日和2018年7月8日．淮安市空气质量达到优、良的天数占总天数的66.6%,明显低于API标准下的比例．污染以轻度污染为主,占所有污染天气的72.8%,中度污染和重度污染只占小部分,其中严重污染只有两天,均出现在2014年．对比可知,2014-2018年间PM2.5为淮安市大气的主要污染物,其作为主要污染物出现的天数占比高达86.5%,其次是PM10和O3．

3.1.2 大气污染变化特征

淮安市2014-2018年间大气污染状况年际变化见表1．由表1可见淮安市年平均API值波动不大,大气污染较轻且年际变化较小,总体呈下降趋势.2015年API值较2014年变化幅度最大,空气质量大幅度改善,之后三年变化幅度趋于平缓稳定．AQI值普遍高于API值,2014-2015年间变化略大,之后趋于平稳,与API值变化大致相同．2017年AQI值小幅度上升后,2018年重新呈现下降趋势．

表1 淮安市2014-2018年间API、AQI值

图1 淮安市2018年API、AQI值月变化

以淮安市2014-2018年间API、AQI月平均值为研究对象，探究淮安市API、AQI的月际变化,得出结论相对一致(图1). 冬季1月份两者达到峰值是因为冬季采暖矿物燃料使用量增加使得污染物排放增多是造成冬季大气污染较重的主要原因之一．以2018年为例,2、3、4月API值与AQI值趋于平稳,5月API、AQI值骤降,6月回升后7月下降并又一次趋于平稳．夏季污染物排放减少,加上有利于污染物扩散和清除的气象条件,尤其是降水对污染物的强清除作用,使得夏季8月份淮安市的API值与AQI值均达到最低．8月之后API、AQI值均逐渐攀升,9月至10月API与AQI值均出现大幅度的急速升高,之后3个月均呈上升趋势．

3.2 影响大气环境质量的因素分析

3.2.1 植被

植被是生态系统的生产者与稳定者,是组成人类生存环境必不可少的部分．当前城市快速发展带来的热岛效应、雨岛效应等问题日趋严重,因此城市植被绿化的作用也逐渐被人们重视．植被具有净化空气、调节气候和改善环境的功能,可以为维护生态平衡创造条件．另外,乔灌草植物配置模式对大气颗粒有显著的消减作用,消减率可达50%以上[7].因此,在研究空气质量时,植被的作用是不容忽视的．

利用ENVI软件结合NDVI指数在ArcGIS中对淮安市2014-2018年间的LANDSAT影像数据进行处理[8],计算淮安市绿地面积,其变化情况如图2所示．

(a) 2014年淮安市的植被覆盖图 (b) 2015年淮安市的植被覆盖图 (c) 2016年淮安市的植被覆盖图

研究得到淮安市2014年植被覆盖度为0.61,2015年下降为0.58,2016年再次下降为0.57,2017年降低到0.46,平均下降速度为0.068．2018年植被有明显的增幅趋势(如表2)．

表2 淮安市2014-2018年间的植被覆盖率

淮安市2018年API、AQI值为近5年来最低．淮安市的植被主要分布在东北部,东部以及南部,其中南部植被减少得最为明显．城市的扩张导致绿化面积大幅度下降,近5年来淮安市的经济飞速发展,不少绿地变成了建筑物．植被迅速减少导致城市空气质量持续下降,不利于减少土壤侵蚀和地表释尘,也不利于降低大气中粉尘颗粒物的含量,增加了雾霾形成的条件．淮安市自2017年起,重视环境整治,增加了东北地区的植被覆盖,缓解了淮安市的空气污染问题．

淮安市2014年成立了市大气污染防治工作领导小组,制定了治霾八项措施,随后几年API、AQI值受此政策影响有所降低,在此期间植被的影响微乎其微．而2015年后,随着政策干预的减少,植被对大气环境的影响逐渐显著,植被可以影响城市地表能量平衡过程,减少净辐射和感热通量以及增加潜热通量[10],并因此导致环境湿度的增加,湿度越大,越有利于大气中的污染物颗粒的沉降．研究表明,城市植被会增加其表面污染物的干沉降速率[11],即促进其吸收清除过程,在轻中度污染下,植被可以有效地吸收大气中的PM10、PM2.5以及CO2[12],2016-2017年间,淮安市植被覆盖率降低了11.4%．由于植被的减少,淮安市的API值升高,2018年淮安市植被覆盖率重新增加到城市面积一半以上,API值也重新降低．但是由于淮安市2016年、2017年和2018年的植被覆盖率没有大的变化,均在45%-55%间浮动,再加上政府政策的平稳实行,淮安市API、AQI值呈现稳定,浮动不大．

3.2.2 地面气象要素

温度、气压、风速和相对湿度是表征大气状态的基本要素,与污染物浓度密切相关．平均风速与API、AQI值呈明显的负相关关系(图3)．风速越大,单位时间内污染物被输送的距离越远,混入的空气量也就越多,区域空间内污染物质量浓度降低,从而使得API值和AQI值变小．

图3 平均风速与API、AQI值的关系 图4 相对湿度与API、AQI值的关系

相较于负相关更为明显的平均风速,API、AQI值与相对湿度的关系较为复杂(图4),3-9月相对湿度与API、AQI值呈明显的负相关关系,湿度越大,API、AQI值越小;10-12月呈正相关,湿度越大,API、AQI值越大，说明相对湿度与API、AQI值之间的关系受到季节的影响,需要在不同的季节背景下进行研究．夏季气温较高,地面盛行上升气流,气流上升时遇冷液化、遇大气凝结核易成云致雨．因此,夏季湿度越大,越有可能形成降雨,湿润大气可以吸附一定的污染物,使得浓度得以降低,API值与AQI值随之变小;而冬季盛行下沉气流,湿润气体不易挥发或成云致雨,呈高度湿润的气象条件反而有利于气溶胶吸湿增长以及污染物的聚集和二次转化[13],反而使得污染物情况加剧,API值与AQI值因此变大．

平均温度和平均气压与API、AQI之间的关系不显著,可以从极值的角度考虑．由于在开放环境下,温度越高,气压越低,所以平均气压和平均温度两者负相关(图5、图6)．全年API、AQI值的最小值均出现在8月,此时平均气压处于全年最低值,平均温度处于全年最高值．大部分气温高,气压低的月份,API、AQI值均小于平均值,反之亦然．

图5 平均温度与API、AQI值的关系 图6 平均气压与API、AQI值的关系

由于API、AQI值的大小和变化趋势与大气主要污染物密切相关,因此,可以将温度、气压、风速和相对湿度这几项大气基本要素与主要污染物各单项进行相关性分析(表3)．

表3 大气主要污染物与气象要素相关性分析

从表3可以看出平均风速与PM10、O3、NO2、CO、SO2呈正相关,但只与SO2有显著性关系,与其他几项污染物没有明显的相关性．因为风速越大可以更快清除空气中的污染物并降低污染物的浓度,因此呈正相关．但是风速过大也会将地面的尘土颗粒等污染物卷起从而加重空气污染,因此平均风速与其他几项污染物没有显著的相关性．

相对湿度与O3呈正相关,无明显相关性,与PM10、NO2、SO2呈显著的负相关,与CO呈负相关,无明显相关性．这可能是因为湿度较小时,地面的尘土容易被风卷起，湿度加大时,大气中的SO2、NO2可以在高湿度的情况下转变为SO4-、NO3-而沉降,湿润的大气有利于PM10结块从而沉降[14]，但是相对湿度与O3、CO没有显著的相关性．

平均气压与PM10、NO2、CO、SO2呈显著的正相关,与O3呈显著的负相关．因为高气压下盛行下沉气流,大气层结相对维持较高的稳定度,不利于污染物的扩散[15].因此气压越高,污染越严重．由于O3源于臭氧层,气压越高,O3向下扩散的速度会因为地面空气稳定而变慢,因此平均气压与O3呈显著的负相关．

平均温度与O3呈显著的正相关,与PM10、NO2、CO、SO2呈显著负相关．温度越高,O3分解地越快,浓度越低,因此呈显著的正相关．高温有利于大气的快速流动,污染物扩散,浓度降低,因此平均温度越高,PM10、NO2、CO、SO2的浓度越低．

地面气象因素与单项污染物有比较明显的相关性,而污染物单项浓度与API、AQI值有直接关系．因此,空气API、AQI值受到地面气象要素的影响．

4 结论

淮安市2014-2018年间API平均值均处于良好状态．空气污染以轻度污染为主,PM2.5为主要污染物,出现天数占比为86.5%,其次为PM10和O3．

淮安市2014-2018年间API、AQI值年变化总体呈下降趋势．在人为干预不严重的情况下,植被对大气环境的影响逐渐显著,植被覆盖率提高,API值随之降低．

淮安市2018年API、AQI值月际变化与平均温度、平均气压、平均风速和相对湿度有关．平均风速越大,污染物质量浓度越低；大部分气温高,气压低的月份,API、AQI值均小于平均值；污染物单项值与平均气压、平均气温之间有显著相关性．

在污染治理方面可以考虑在尽量减少排放污染物的同时结合气象规律,促进污染物扩散从而降低污染物浓度．政府和相关部门可以尝试应用大气污染防治高新技术，如：大气污染热点网格管理、大气污染预警新技术应用、强声聚结作用等．