河谷地带城市的大气污染物来源特征研究—以贵州省思南县为例

刘庆华

（贵州众蓝科技有限公司，贵州 贵阳 550081）

据相关调查报告显示，思南县的空气污染不仅影响了本地的发展，对周边地区的环境也造成了不容忽视的影响。另外，由于风向、风速、大气湍流、大气稳定度等气象条件不会始终保持一成不变，而总是呈现出不断变化的状态，再加上不同污染物即使来自同一污染源，但在不同的时间和不同的地点也会呈现出截然不同的污染状况，有时污染浓度差可能高达数十倍。不仅如此，污染物本身还可以分成一次污染物及二次污染物，例如，颗粒物的二次转化因受气象条件等方面的影响，在黄昏与夜间会呈现出较高的污染浓度；而VOCs二次转化污染通常在阳光照射下形成，故其浓度最高的时间往往是在正午，清晨与夜晚的浓度反而较低，污染物的传播速度往往是受大气与风速的影响[1-4]。

1 研究方法

1.1 观测点及采样时间

本文选取的观测点是在贵州省思南县，该县位于河谷地带，选择观测点除了要参考中国环境检测总站及酸雨监测的布点原则外，还因该地区位于河谷东岸，周围有较为茂密的植被。除此之外，该县因位于贵州省的东北部，西临凤岗、北至德江、南靠石阡，所以来自不同方向的污染气团都可以在思南县很好地进行捕捉。

1.2 样品采集分析

本文在分析采集样品方面主要运用了美国API公司生产的臭氧分析仪，型号分别选用了AIP400E、API300E、API201E以及API100E SO²型。在上述仪器设备的0组合运用下，将能得到主要的分析对象NOx，但鉴于本研究最终得到的NOx，其转化过程中会有部分氮氧化物转化为NO，所以实际测得的NOx会与实际意义上的NOx存在一定的差异。当然，在实验过程中，为了保证测量结果的精确性，本次实验不仅严格按照实验的质量保证及质量管理规范进行，同时也标定了各仪器的零点及跨度点。本研究所使用的气体是由上海盖斯工业气体有限公司所提供的混合标准气。

1.3 后向气流轨迹

所谓的气流轨迹，顾名思义，就是大气气团在一段时间内的运动路径。该气团路径不仅可以作为分析气团来源的依据，同时也能够掌握其具体的传输途径，并借助混合型单粒子拉格朗日综合轨迹模式即可以模拟后推气流轨迹[5]。气象数据的选用是从全球数据同化系统数据库（Data Assimilation System，GDAS）中调用的相关资料，轨迹的计算保持了每6 h一次，共计持续时间为72 h，在此过程中，模拟轨迹的起始高度为100 m。

1.4 微型反演资料

此次研究因使用了卫星反演资料以及对地面的污染物浓度进行了监测，可确保所选观察点区域具有较强的代表性[6]。此外，此次研究的监测重点以VOCs（臭氧的前体物）和颗粒物（PM2.5）为主，此次研究亦将观测站地面监测的数据与OMI卫星所处的对流层垂直柱浓度进行了对比。当然，该方法也常用于多项大气观测，至于具体过程则根据所测对象的差异而有所不现。如在测量对流层NO2的垂直柱浓度时，通常选用美国航天航空局的地表臭氧检测器，并对地表臭氧检测器所检测到的各项数据，在获取之初要进行三层次数据计算。同样，在获取对流层O3的垂直柱状浓度时也需经过相应的计算，计算依据为卫星反演资料。

2 结果与讨论

2.1 污染物的浓度水平

通过统计贵州省思南县的大气污染物浓度及强因素年均值，可得该地区的O3、CO以及NO2分别为19.9×10-9、805.4×10-9以及14.5×10-9。根据我国气象局的《环境空气质量标准》以及美国最新修订的《国家清洁空气法》中对大气环境标准值的规定，2019年思南县在铜仁市的10个县（区）中排名为第7，全年综合指数为2.75，首要污染物为PM2.5。2020年思南县在铜仁市各区县的排名为第7，全年综合指数为2.48，首要污染物为PM2.5。2021年1～6月思南县在铜仁市各区县的排名为第6，全年综合指数为2.55，首要污染物为PM2.5，优良率为98.9%。2019年思南县城市环境空气质量优良率为97.8%；2020年优良率为99.4%；2021年1～6月，优良率为98.9%。总体而言，贵州省思南县的空气质量尚处于优良水平，根据长时间的观测，当地超过一级标准的气体污染浓度为920 h，而超过二级标准有18 h，这表明该地区的空气质量尚有可提升空间。具体结果见表1。

表1 观测期间不同污染物年均浓度统计

2.2 污染物浓度日变化特征

从统计数据我们可以了解到贵州省思南县的气体污染物浓度及PM2.5在不同季节的变化特征。其中，在四季中，日变化特征相似的为O3，而日间浓度最低与最高的时段分别为06：00之前和14：00左右。此外，O3在夏季与冬季的浓度变化差异最大，两者的最高值分别为50×10-9和20×10-9，这主要是与太阳的辐射有关。而CO与NO等一次污染物的浓度变化也会在此期间呈现双峰分布的态势，当CO与NO的浓度开始上升时，O3的浓度也将于第二日的中午达到峰值。

由此可知，城市的污染气团还将受到人类活动的影响，这主要是由于污染气团的传输影响所致。值得注意的是，在冬季保持在较高水平的污染气体是PM2.5，而夜间的PM2.5与SO2也呈现出同样的特征，其中的原因除了正午会降低气体对流稀释外，各类污染气体在冬季也会受到扩散条件的限制，使污染气体在夜间的污染浓度明显高于白天，而且污染源也十分清晰，即燃煤污染。

2.3 污染物浓度与气流来源关系的分析

基于气体所具有的流动性特征，通过对气流流动轨迹及路径的分析可探寻到水气团的来源以及路径。此外，运用轨迹聚类分析法还能探寻到大气化学成分的浓度变化与气团传输路径之间的关系，从而能对气流轨迹展开聚类分析，获得气流最大的运动速度及变量。

选择垂直高度为聚类分析变量的原因主要包含以下几点：一是相较于大尺度的长距离输送，水平输送情况更值得关注；二是如果是以垂直高度为分析变量，就会因按单位与水平坐标不同而难以决定水平坐标的相对贡献；三是基于水平运动本身与高度之间具有较为密切的关系，因此即使未能选择垂直高度变量也能在最终的分类中得到体现。

从表2统计的污染物浓度可以看出，在5组气流聚类中，河谷地带所产生的污染物浓度要普遍高于其他地区的气流聚类，其中最高值出现在春季、夏季与秋季，因此可以判定贵州省很多地区所遭遇的大气O3污染除了受本地光化学影响外，贵州省内部气团也对此有着较大的影响。具体如表2所示。

表2 不同季节中气流轨迹聚类的污染物浓度统计

3 结论

通过对贵州省思南县监测站为期一年的持续观测得知，该地区气体污染浓度水平均处于较为优良的水平，符合《环境空气质量标准》（GB 3095-2012）二级标准。

此外，除城郊地区出现了光化学污染的特征外，思南县在早晚时段也呈现出了较高的污染物浓度，表明该地区生物质燃烧排放的特征也十分明显。早间φ（SO2）与夜间PM2.5的上升趋势明显代表了该地区主要是遭受到煤烟型污染的影响，而导致这一现象的原因极有可能是与观测区采暖季节的燃煤排放有关。最后，从OMI卫星检测反映的情况看，地面监测与OMI卫星检测虽然从整体上看差异不大，但两者的最大值却有着显著的区别，这可能是由于高空的垂直分布导致的。因为到了冬季，地面污染物的排放量就会增加，最终使得地面观测的φ（NO2）上升。