宿州市2016—2021年PM2.5和O3污染特征研究

许慧珍，郇辉辉，付金沐，2

1.安徽理工大学地球与环境学院,安徽淮南，232001；2.宿州学院环境与测绘工程学院，安徽宿州，234000

近些年，我国大气污染从较为单一组分逐步发展成以大气细颗粒物(空气动力学直径小于等于2.5 μm，也称PM2.5)和臭氧(O3)为主要污染组分的复合污染，严重影响人体健康和生态环境建设[1-2]。随着国务院于2013年发布和实施的《大气污染防治行动计划》，以及2018年推进的《打赢蓝天保卫战三年计划》，我国大气环境污染质量明显好转，全国各地区的PM2.5降低效果也较为明显，而O3却出现异常现象，在大气中浓度不但未得到改善，还出现了蔓延现象，使得我国对大气环境中O3等多种污染物防治迫在眉睫[3-6]。由此，党中央提出在“十四五”加强区域的多污染物协同控制，对PM2.5和O3的综合管控，基本解决大气污染较为严重区域[7]。

目前，较多学者对我国空气污染特征的研究中发现，空气中PM2.5和O3分布受到较多因素影响，如地形地貌、气候变化、温湿度、太阳辐射、大气环流和外源输入等[8-11]。王胜杰等[12]发现，汾渭平原2016—2019年PM2.5浓度明显降低并表现为夏低冬高趋势，而O3浓度却表现为夏高冬低的升高趋势；李欢欢等[5]对保定市的空气质量分析时发现，近几年PM2.5污染程度削减，而O3污染却在逐年上升；江家坤等[13]通过HYSPLIT后向轨迹模型对云浮市颗粒物和O3污染特征分析时发现，颗粒物和O3复合污染受到当地污染物变化、排放源和污染气团的影响，其中O3与太阳辐射呈负相关；Li等[4]通过GEOS-Chem模拟发现2013—2017年华北平原O3污染愈加严峻，主要归因于细颗粒物削减了近40%，降低了气溶胶中过氧化氢(HO2)自由基的汇过程，促使O3的产生；花丛等[14]发现我国中东部地区O3污染过程会伴随着高温、低风速和混合层高度低等气象条件，但在大气流动的东北区域也会出现O3污染。

总之，PM2.5和O3浓度变化受到许多因素影响，而不同地区PM2.5和O3的污染成因也会有所不同。目前虽然对安徽省PM2.5和O3有所研究[15-18]，而对宿州市空气污染特征缺少研究，对PM2.5和O3连续年份的污染变化规律及复合污染研究更为匮乏。为此，本研究以宿州市2016—2021年的PM2.5和O3-8 h(每日O3浓度最大的8 h平均值)浓度数据为研究对象，通过小波分析法探究宿州市AQI指数与PM2.5、O3-8 h以及NO2污染序列变化的主周期和O3-8 h与PM2.5、NO2的协同关系，力求为宿州市PM2.5和O3污染防控提供重要理论依据。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

宿州市空气中PM2.5、O3、NO2等污染物浓度和空气质量指数(AQI)数据来自中国空气质量在线监测分析平台(http://www.aqistudy.cn/historydata/)，数据分析时段为2016—2021年。PM2.5和O3污染超标参照GB 3095-2012《环境空气质量标准》中二级标准(环境保护部国家质量监督检验检疫总局,2016)，即PM2.5>75 μg·m-3和O3-8 h>160 μg·m-3为超标，AQI污染等级参照HJ 663-2012《环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》中三级标准(环境保护部,2016)，即AQI>100为污染。

1.2 分析方法

小波分析是通过不同程度的改变伸缩尺度，以获取不同频率的信号，再仔细分析信号的外部轮廓和内部细节，达到在不同时间尺度和空间局部特征上对信号的完整分析。小波分析的准确性受到小波基函数的较大影响，如选择不同的小波基函数处理同一信号或时间序列时，获取的结果可能会产生差异。本文使用Matlab中Morlet小波函数计算小波系数，并通过选择小波函数类型为cmor(1-1.5)，取样周期取1，最大尺度取90，计算出2016—2021年PM2.5、O3、NO2和AQI的小波系数实部，并绘制出小波实部图，研究各大气污染指标浓度在时间变化数据中潜藏的周期规律。具体函数公式如下：

(1)

(2)

为了解析出不同污染物序列的主要周期，将小波变换系数的值进行平方，并在平移量范围内进行积分，计算出小波系数方差，计算公式如下：

(3)

根据计算结果绘制出小波方差图，可展示出信号波动能量随尺度参数的分布情况，图中最高峰对应的尺度称为主要时间尺度，也代表着主周期，其中第1、2个曲线最高点分别代表时间尺度的第1、2主周期，依此类推[19]。

2 结果与讨论

2.1 宿州市PM2.5和O3的浓度变化

在2016—2021年研究期内，PM2.5日均浓度呈现不同程度的变化，如图1，PM2.5在2017年高于75 μg·m-3的天数最多，甚至在5月6日出现了严重污染天气，AQI指数达到500。随着2018年推进《打赢蓝天保卫战三年计划》，宿州市PM2.5污染状况改善明显，由2017年的69 μg·m-3降低到2021年的42 μg·m-3，削减率达39%，效果显著。宿州市PM2.5污染分布还具有季节性差异，主要集中在1—4月和11—12月，即秋季末、冬季和春季初。造成这种差异的主要原因有：(1)冬季较为寒冷，天气状况为静稳态，大气环流也较为稳定，在增加PM2.5排放源时，也会导致PM2.5无法及时扩散并累积，造成大气污染[15,20-21]；(2)夏季在受到副热带高压的西伸北抬和西南季风的加强，使得冷暖气流交汇频繁，为水汽输送和大风天气创造了更好的条件，因而产生较为频繁的降雨天气，便于大气中PM2.5产生湿沉降，利于污染物的汇[3]。

图1 2016—2021年宿州市PM2.5日均浓度变化趋势

宿州市O3污染总体呈先升高后降低趋势(图2)，O3浓度出现在2017年5月19日，达258 μg·m-3，超过GB 3095-2012中二级标准0.6倍。在研究期内，2017全年污染较为严重，O3日均浓度范围为18～258 μg·m-3，均值113 μg·m-3，较2016年的均值89 μg·m-3提升了27%，而后再逐年降低;到2021年O3日均浓度为23～240 μg·m-3，均值101 μg·m-3，降低幅度为11%。

图2 2016—2021年宿州市O3-8 h日均浓度变化趋势

宿州市O3污染也表现出较强季节性差异，污染较严重的时段主要集中在5—10月。2016年污染较为严重区间分布在8、9月，并随着时间的推移，自2017年后，O3污染逐渐提前至5、6月。究其原因，宿州市位于安徽省东北部，隶属于皖北地区，在夏季受到盛行东南风的作用后，周边地区排放的污染源汇集于宿州城市上方，对大气中污染物浓度有很大影响，而安徽5、6月份雨季主要集中于皖南地区，处于皖北的宿州市天气状况好，具有很强的太阳辐射，会加速氮氧化物、硫氧化物和挥发性有机物等一次污染源通过光化学反应生成O3等二次污染物；7、8月份的宿州市虽然温度高，但随着雨季的来临，持续的阴雨天能降低太阳辐射强度，还能冲刷高浓度O3和一次污染物，从而降低O3污染[9,17-18]。

为进一步了解宿州市2016—2021年PM2.5和O3污染状况，以GB 3095-2012二级标准为参考依据，统计大气中PM2.5和O3的超标天数。研究发现(图3)，PM2.5和O3的污染超标天数均表现为下降趋势。PM2.5超标天数从2016年的107天增加到2017年的128天后，又开始下降到2021年的46天，降低率达57%;表明PM2.5污染天气得到了明显改善。O3污染超标天数也由2016年的28天增加到2017年的63天后，又降低到2021年的28天;表明高浓度O3污染持续两年后也得到有效治理。由此可知，PM2.5和O3污染浓度具有一定关联性，这是因为PM2.5可以为许多化学反应提供场所。如Kumar等[22]发现N2O5会在PM2.5表面水解并生成NO2等能促进O3合成的物质;PM2.5还具有散射太阳光辐射的作用，使散射的能量被周边NOx所利用，释放出利于O3生成的各种自由基。Shao等[23]在研究北京市大气污染变化时也观察到类似现象，即PM2.5浓度下降到一定程度时，O3浓度也会发生相似变化。

图3 2016—2021年宿州市PM2.5和O3超标天数占比

2.2 小波系数分析

图4—7是基于小波函数解析2016—2021年宿州市AQI指数与PM2.5、O3-8 h以及NO2等污染物时间序列的小波系数实部图和小波方差图小波系数大小可由图中振荡信号的强弱来表示，区域颜色越深，小波系数越大，所处大气污染水平也越高，污染程度也越强；而区域颜色越浅，小波系数越小，大气污染水平也越低，污染程度也越弱；0值为指标的突变点。

图4所示，宿州市2018、2020和2021的AQI空气污染序列具有相近的第1主周期，时间尺度分别为70、67、75天;而2016、2017和2019的第1主周期时间尺度分别为33、42和55天。2016—2021年空气污染序列的第2主周期时间尺度为54、67、17、27、21和27天。

图4 2016—2021年宿州市AQI的小波系数实部和小波方差

图5是宿州市2016—2021年PM2.5污染序列，其中2017、2018、2020和2021具有极其相近的第1主周期，时间尺度分别是74、73、76和73天，2016、2019的第1主周期是33和26天。不同于第1主周期，PM2.5污染序列在2017、2019—2021年的第2主周期时间尺度均为14天，2016和2018的时间尺度也趋于相近的19和17天。

图5 2016—2021年宿州市PM2.5的小波系数实部和小波方差

宿州市近6年O3-8 h污染序列如图6所示，2018年和2021年的第1主周期均以62天为时间尺度，而2016、2017、2019和2020年的第1主周期时间尺度分别为55、46、54和87天。O3-8 h污染序列的第2主周期时间尺度分别为19、23、33、31、31和28，其中2018—2021年时间尺度具有较高一致性。

图6 2016—2021年宿州市O3-8 h的小波系数实部和小波方差

由图7可知，NO2污染序列的第1主周期在研究的6年期内时间尺度分别为65、39、38、59、30和62天，在2016、2021年和2017、2018年具有高度一致性。而NO2污染序列的次周期分别以23、16、21、27、73和16为时间尺度。

图7 2016—2021年宿州市NO2的小波系数实部和小波方差

4种指标污染序列的主周期观察到：2016年宿州市AQI和PM2.5的污染序列具有相同第1主周期，到2017年和2019年AQI与O3-8 h、NO2污染序列的第1主周期几乎保持一致，而到2018、2020、2021年AQI、PM2.5、O3-8 h和NO2污染序列的第1主周期均非常接近。由此可知，2016年宿州市大气污染水平受到PM2.5的重要影响;到了2017和2019年，宿州市大气污染影响因子由PM2.5转变成O3，使得O3-8 h浓度与空气质量相关性增强;而在近几年，宿州市的大气污染影响因子逐渐转变成PM2.5和O3协同作用，形成了2种污染物的复合污染。

由不同时间尺度下振荡信号周期性变化可知，污染物浓度区域颜色较深，对应小波系数较大。在小波系数实部图中，选定相应时间和时间尺度，即可了解污染指标在“时间—时间尺度”等值线平面图中的分布;而且不同时间尺度下的污染指标变化规律也不同，往往表现出大时间尺度嵌套小时间尺度现象。在2016—2021年的同一时间尺度下，PM2.5和O3-8 h表现的振荡频率大致相同，两者之间具有鲜明正相关。而在所研究的90天时间尺度内，PM2.5和O3-8 h振荡频率不完全相同的原因，与O3受到光照、温度、相对湿度和逆温辐射等诸多因素影响有关，这与李欢欢等[5]所研究的保定市PM2.5和O3关系相一致。NO2作为直接参与并形成O3反应的循环物质和前提物，对O3浓度的影响尤为重要，在2016—2021年(2020年除外)宿州市NO2和O3-8 h污染序列的振荡频率基本保持一致，这也佐证了宿州市O3-8 h同样受到了NO2的重要影响；在2020年出现异常，这是在受到新冠疫情影响后，严格的管控措施，使得机动车的排放量大幅度减少，各种工、商、农业活动受到局限，污染物大幅度降低，减少了NO2等前体物的生成[24-25]；当新冠疫情抑制取得阶段性胜利后，各行业逐渐恢复生产，交通运输也恢复正常，促使生成O3的前体物浓度逐步增加，以至于2021年O3-8 h浓度依旧受到NO2的影响。综上，宿州市单因子污染和复合污染已逐步改善，空气质量也有所提升，但应该多注重O3污染问题，致力于降低O3前体物排放，如NO2和挥发性有机化合物等，实现多种污染物协同控制。

3 结 论

文章对宿州市2016—2021年AQI指数与PM2.5、O3污染状况和污染形成进行了综合分析，研究发现：2016—2021年宿州市PM2.5浓度总体呈下降趋势，污染天数减少，且污染时间主要集中在秋季末、冬季和春季初；O3-8 h浓度先升高后降低，到2021年污染天数下降到与2016年一致，O3污染得到有效控制，其污染主要聚集在春季末和夏季。运用小波方差分析法得到，2016年AQI和PM2.5具有相同的第1主周期，2017和2019年AQI和O3-8 h出现了相近的第1主周期，2018、2020和2021年AQI、PM2.5、O3-8 h出现了相仿的第1主周期，说明宿州市的空气污染由PM2.5转变成了O3污染，形成两种因子的复合污染。基于对小波分析实部图的观察，在同一或相近的时间尺度附近，PM2.5和O3-8 h浓度变化正相关，O3-8 h与NO2也存在正相关。因此，建议宿州市需要密切关注O3浓度变化，致力于削减NO2等一次污染物的源排放，进一步优化宿州市空气质量。