丁铭,郁建桥,钟声
(江苏省环境监测中心,江苏 南京 210036)
近年来,随着经济迅速发展, 城市开发速度加快, 各工业区规模不断扩大, 工业污染、机动车尾气污染、建筑扬尘污染也随之加剧,复合型污染态势已日趋严峻,给大气污染防治带来了前所未有的压力[1-2]。为做到精准治污、科学治污,探寻大气污染物贡献和输送规律,为环境管理服务[3-6],现根据2019—2021年江苏省细颗粒物(PM2.5)和气象风速监测结果,采用大数据分析方法,分析了江苏省PM2.5的贡献与影响,以期为大气污染防治工作提供科学依据[7-9]。
PM2.5数据来自年江苏省南京、苏州、常州、无锡、镇江、泰州、扬州、南通、徐州、连云港、淮安、盐城、宿迁13市的大气自动站。污染物数据来自中国环境监测总站的全国空气质量实时发布平台(http://106.37.208.233:20035/),频次为1次/h;气象数据来自中央气象台官网(http://www.Nmc.cn/);近地面气象(温度、压力、湿度、风速、风向)数据来自江苏省气象台。
大气自动站运维质控工作包括定期的质量控制(QC)检查、质量保证(QA)检查和随机检查,通过运维检查对站点运维情况进行现场考核,保证数据的获取率、有效率和准确率。
1.2.1 QC检查
每季度对每个大气自动站开展1次QC检查,检查内容包括:(1)PM2.5分析仪流量、关键参数值(K值)和背景值核查,其中关键参数值需要与出厂设备报告保持一致,按照《环境空气颗粒物(PM2.5和PM10)连续自动监测系统运行和质控技术规范》(HJ 817—2018)有关规定进行处理;同时进行采样流量、采样温度、标准膜、气密性、压力传感器检查,记录最终测试情况。(2)采样管路、采样部件的清洁度、密封度检查。
1.2.2 QA检查
每半年对每个大气自动站开展1次QA检查,使用比对追溯校验后的流量计,对颗粒物分析仪的流量进行校验,记录分析仪内部的温度、压力测值,同时对仪器流量、气密性测试偏差进行计算并记录。
1.2.3 随机检查
开展手工监测比对,检查站房环境,将异常数据与周边站点数据进行比对核查。
1.3.1 浓度限值
PM2.5的质量浓度限值参照《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)二级标准,见表1。
表1 PM 2.5的质量浓度二级标准限值
1.3.2 污染贡献及影响评价
污染贡献占比的计算公式见式(1)—(3)。
(1)
(2)
(3)
式中:P——污染物矢量(R,θ);R——落点位置;θ——弧度角;a——风向,(°);v——风速,m/s。
影响半径的计算公式见式(4)。
影响半径=t×v
(4)
式中:t——影响时间,s;v——实测风速,m/s。
累计影响时间≥2/3时间的风速为该区域的绝对影响风速,计算结果为绝对影响半径;累计影响时间≥1/3时间的风速为该区域的直接影响风速,计算结果为直接影响半径。
2.1.1 风速频度年度变化
2019—2021年江苏省平均风速区间频度分布见图1。由图1可见,2019—2021年近地面小时风速区间频度为0.1%~34.4%,整体呈现先升后降的趋势,其中1~2 m/s风速区间的频度占比最高(30.8%~34.4%),5 m/s及以上风速区间的频度较少(3%左右)。主要风速区间为0~3 m/s,频度为76.3%~80.7%,平均值为78.9%,其中2019年最高,2021年最低。
图1 2019—2021年江苏省平均风速区间频度分布
2.1.2 风速频度区域变化
2019—2021年江苏省各市风速区间频度分布见图2。由图2可见,各市0~3 m/s风速区间频度为59.4%~92.0%,平均值为78.9%。其中扬州和徐州较高,分别为92.0%和88.5%;南通和连云港较低,分别为59.4%和71.6%。0~3 m/s风速区间频度为70.2%~79.9%,苏南5市(南京、镇江、苏州、常州、无锡)最高,为79.9%,沿海3市(盐城、连云港、南通)最低,为70.2%。与全省平均风速区间频度相比,沿海3市0~1 m/s风速区间频度低了3.6个百分点,1~2 m/s风速区间频度低了3.9个百分点,存在较大差异,其余地区无明显变化。
图2 2019—2021年江苏省各市风速区间频度分布
2.1.3 风速频度与影响半径
2019—2021年江苏省各市风速区间频度与影响半径见表2。由表2可见,各市0~2 m/s风速区间频度为35.8%~68.3%;0~3 m/s风速区间频度为59.4%~92.0%;0~4 m/s风速区间频度为77.8%~98.7%。
表2 2019—2021年江苏省各市风速区间频度与影响半径
按照1.3.2节影响半径的计算方法,2019—2021年江苏省各市绝对影响半径和直接影响半径的风速区间频度见表3。由表3可见,半径在7 km内,绝对影响风速频度为59.4%~92.0%(平均值为78.9%),直接影响风速频度为96.3%~100.0%;在5 km内,绝对影响风速频度为40.6%~74.0%(平均值为58.7%),直接影响风速频度为80.8%~99.4%;在3 km内,绝对影响风速频度为20.4%~41.9%,直接影响风速频度为55.0%~88.8%。
表3 2019—2021年江苏省各市绝对影响半径和直接影响半径的风速区间频度
2.2.1 风速频度与PM2.5贡献相关性
通过计算不同半径内的风速频度,结合PM2.5浓度,可以计算出不同半径内风速频度对应的PM2.5贡献占比。PM2.5贡献占比分布见图3。由图3可见,半径在7 km内,风速频度为78.9%,PM2.5贡献占比为82.4%;半径在5 km内,风速频度为59.6%,PM2.5贡献占比为65.9%;半径在3 km内,风速频度为33.5%,PM2.5贡献占比为39.9%。
图3 PM2.5贡献占比分布
风速频度与PM2.5贡献占比的相关性见图4。由图4可见,二者之间存在正相关关系,决定系数(R2)为0.986 5。0~1 m/s风速区间,风速频度为20.9%,PM2.5贡献占比为24.3%;1~2 m/s风速区间,风速频度为32.6%,PM2.5贡献占比为34.4%;2~3 m/s风速区间,风速频度为25.4%,PM2.5贡献占比为23.7%;0~3 m/s风速区间PM2.5贡献占比之和达82.4%。
图4 风速频度与PM2.5贡献占比的相关性
2.2.2 风速区间与高值区PM2.5的相关性
根据《GB 3095—2012》,PM2.5的24 h质量浓度限值为75 μg/m3,大于该限值的浓度区域为高值区。ρ(PM2.5)>75 μg/m3的频次和发生污染的概率与风速区间的关系见图5(a)(b)。由图5可见,随着风速的上升,ρ(PM2.5)>75 μg/m3的频次和发生污染的概率均呈现明显的下降趋势,二者存在较好的负相关关系。
图5 ρ(PM2.5)>75 μg/m3的频次和发生污染的概率与风速区间的关系
2019—2021年南京与连云港风速区间频度分布见图6,PM2.5贡献占比分布见图7(a)(b)。
图7 南京与连云港PM2.5贡献占比分布
由图6和图7可见,南京市风速区间主要集中在0~3 m/s,该区间风速频度为89.2%,PM2.5的贡献占比为91.7%。0~2 m/s风速区间频度为65.7%,PM2.5贡献占比为70.3%。半径7 km内,绝对影响风速频度为89.2%,PM2.5贡献占比为91.7%;半径5 km内,绝对影响风速频度为72.1%,PM2.5贡献占比为76.3%;半径3 km内,绝对影响风速频度为41.5%,PM2.5贡献占比为46.7%。半径7 km内,直接影响风速频度为99.9%,PM2.5贡献占比为99.9%;半径5 km内,直接影响风速频度为98.3%,PM2.5贡献占比为99.0%,半径3 km内,直接影响风速频度为86.1%,PM2.5贡献占比为89.0%。
连云港市风速区间主要集中在0~3 m/s,该区间风速频度为91.4%,PM2.5占比贡献为93.8%。0~2 m/s风速区间频度为68.3%,PM2.5贡献占比为68.8%。半径7 km内,绝对影响风速频度为91.4%,PM2.5贡献占比为93.8%;半径5 km内,绝对影响风速频度为74.7%,PM2.5贡献占比为76.5%;半径3 km内,绝对影响风速频度为46.5%,PM2.5贡献占比为48.3%。半径7 km内,直接影响风速频度为99.9%,PM2.5贡献占比为100.0%;半径5 km内,直接影响风速频度为99.1%,PM2.5贡献占比为99.6%;半径3 km内,直接影响风速频度为88.5%,PM2.5贡献占比为90.2%。
综上所述,半径7 km内,南京市和连云港市的绝对影响PM2.5贡献占比分别为91.7%和93.8%,直接影响PM2.5贡献占比均为99.9%;半径5 km内,绝对影响PM2.5贡献占比分别为76.3%和76.5%,直接影响PM2.5贡献占比分别为98.3%和99.1%;半径3 km内,绝对影响PM2.5贡献占比分别为46.7%和48.3%,直接影响PM2.5贡献占比分别为89.0%和90.2%。可见固定点位的PM2.5贡献占比随着半径范围的扩大而增加,在近地面风速影响下,其PM2.5贡献占比也会发生变化。
(1)2019—2021年江苏省大气自动站的小时风速数据显示,1~2 m/s风速区间频度占比最高,为30.77%~30.39%,5 m/s及以上风速区间频度占比最小,仅为3%左右。风速区间集中在0~3 m/s,频度为76.3%~80.7%。
(2)从区域变化来看,全省各市0~3 m/s风速区间频度为59.4%~92.0%,平均值为78.9%。沿海3市(盐城、连云港、南通)0~1 m/s风速区间频度较全省该风速区间频度低了3.6个百分点,1~2 m/s风速区间频度低了3.9个百分点,存在较大差异,其余地区无明显变化。
(3)从风速频度与影响半径来看,半径7 km内,绝对影响风速频度为59.4%~92.0%,直接影响风速频度为96.3%~100.0%;半径5 km内,绝对影响风速频度为40.6%~74.0%,直接影响风速频度为80.8%~99.4%;半径3 km内,绝对影响风速频度为20.4%~41.9%;直接影响风速频度为55.0%~88.8%。可见半径7 km内的绝对影响风速频度与半径3 km内的直接影响风速频度均已达到较高水平。
(4)从风速区间频度与PM2.5贡献占比来看,0~3 m/s风速区间频度的平均值为78.9%,PM2.5贡献占比之和为82.4%。风速频度与PM2.5贡献占比存在良好的正相关关系。风速区间与ρ(PM2.5)>75 μg/m3的频次和发生污染的概率存在良好的负相关关系。
(5)以南京和连云港为例。0~3 m/s风速区间频度分别达到89.2%和91.4%,PM2.5贡献占比分别达到91.7%和93.8%;半径7 km内,绝对影响PM2.5贡献占比分别为91.7%和93.8%,直接影响PM2.5贡献占比分别为98.3%和99.1%;半径3 km内,绝对影响PM2.5贡献占比分别为46.7%和48.3%,直接影响PM2.5贡献占比分别为89.0%和90.2%。