大气细颗粒物重污染天气过程应急措施效果评估研究

贺亚楠 康怡

摘要：由于大气细颗粒物污染现象越来越严重，为了避免人民群众免受环境污染带来的困扰，提出一种评估应急措施效果研究。针对大气细颗粒物重污染天气，从综合治理和应急减排两方面提出应急措施；以京津冀地区为例，获取2019年-2021年环境统计数据；利用洛伦兹曲线衡量PM2.5、PM10、NO2、SO2、CO五种大气污染物的高位累积浓度占比；通过研究分析可得，实施应急措施后，较之前年相比，各粪大气污染物排放量均呈现出了明显的下降趋势，对于高位累积浓度占比较高的污染物实现了有效削峰，且统计参数保持在了理想的范围区间内，评估结果精准。

关键词：大气细颗粒物；重污染天气；洛伦兹曲线；污染物排放量；应急措施效果评估

中图分类号：X512 文献标志码：B

前言

当前形势下，社会经济的发展带动能源消耗不断增加，使得中国大气复合型污染现象频发，尤其是秋冬寒冷季节，区域性污染现象更为严重。为了在秋冬季节减少大气重污染频发次数、减缓大气污染程度、提高大气质量、保障人民群体的身体健康，中国相关部门制定了多项常规控制措施和突发事件的应对措施。根据大气污染程度和严重性，采取相应的应急措施，可以在很大程度上减缓大气污染速度、控制污染范围，避免危及人民群体的身体健康。

在启动大气细颗粒物重污染应急措施时，要尽量在对社会和经济产生较小影响的前提下实现重污染削峰。各个区域之间由于污染情况不同，对于应急措施的需求也有所不同，要根据实际情况具体细化，真正实现成本效益最大化。对各个城市大气细颗粒物重污染天气过程应急措施进行效果评估，不仅是大气研究领域的重点问题，同时也是相关部门采取防治措施的科学依据之一。

文章针对大气细颗粒物天气过程应急措施，展开了效果评估研究。针对大气细颗粒污染，文章从综合治理和应急减排两个角度出发，从人们生活的方方面面提出了多种具体的应急措施。选取京津冀地区2019年-2021年环境统计中记载的数据作为文章数据来源，利用洛伦兹曲线分析PM2.5、PM10、NO2、SO2、CO五种大气污染物的高位累积浓度占比变化情况。对文章提出的大气重污染应急措施展开效果评估，结果表明，采取文章提出的应急措施后，较未采取应急措施前，各类污染物排放量均实现了大幅度下降，尤其是PM2.5和NO2两类污染物，下降趋势最为明显。同时，采取文章方法后，针对高位累积浓度占比较高的污染物，均达到了理想的削峰目的。

1大气细颗粒物重污染天气过程应急措施

在复杂的空气重污染的背景下，如何科学地处理空气污染，尽快改善空气的质量，是当前中国环境治理的当务之急。按照工作部署，环保部门成立了环境质量预报预警部门，针对大气质量预报体系、预报技术方法体系以及预报专家队伍都进行了更新换代。同时，在全国范围内，巡回开展以大气质量为主题的系列讲座和论坛活动。针对不同类型的大气细颗粒物重污染，文章从综合治理措施和应急减排措施两方面着手，提出具体的应急措施，见表1。

2研究方法

2.1研究区域

文章主要研究的区域为京津冀地区。在改革开放的带动下，京津冀地区迅速发展，尤其是天津和北京，成为全国经济发展主要城市，促使邻近城市和省份的发展迈向了一个新的台阶。京津冀地区地处华北平原东部，紧邻燕山；整个地区呈现西北高、东南低的特点，总体以簸箕的形状倾向于渤海水域；主要地形以丘陵、山地、平原为主，占比面积最大的是平原。京津冀地区属暖温带半湿润季风气候地带，在渤海海域的作用下，有时还会呈现出部分海洋性气候特点，伴随强烈的海陆风，该地区年平均气温保持在14℃左右，年降水量在500-800 mm区间范围波动。据最新调查数据表明，该地区人口众多，同时具有数量相当多的机动车，工业发展成熟、企业众多，工业产值常年持续升高，在中国有着“重要工业基地”和“北方经济中心”的称号。

2.2研究时间

文章研究时间为2019年-2021年秋冬季，其中，2019年为基准年。从2019年起，大气细颗粒物重污染应急措施逐步得到了完善和推广，2021年是实施最严格、执行最彻底的一年。与此同时，文章研究长达三年之久，所得结果具有一定的统计意义和说服力，可以极大地减少某些特定天气和短期气候变化对本论文研究成果的影响。所以，选取2019年-2021年秋冬季环境变化数据进行应急措施效果评估，可保证最终所得结果具有一定的现实意义。

2.3数据来源

文章主要研究的大气污染指标有PM2.5、PM10、NO2、SO2、CO五种，数据来自于中国环境监测中心公布的各项污染物排放基本数据，以及京津冀地区2019年-2021年度环保统计和中国统计年鉴所记录的各类污染物排放总量，污染核算方法和主要污染因子则依据国家环保部所公布的有关规定和指南进行计算和确定。对于污染物减排量，文章根据I级响应措施中的规定进行估算。

2.4大气污染物高位累积浓度占比分析

洛伦兹曲线在经济学中常用来衡量一个地区或国家的贫富差距，现阶段作为反映分布均一性的工具被多个行业广泛应用，尤其是环境领域。洛伦兹曲线见图1。

图1中，洛伦兹曲线与绝对平均线所形成的区域用A表示；洛伦兹曲线与绝对不平均线所形成的区域用B表示。

在大气细颗粒物重污染应急措施效果评估中，以污染物浓度累积分布曲线作为评估的主要依据。其中，以污染物累积浓度占比作为横坐标，秋季和冬季天数总和占比作为纵坐标，通过洛伦兹曲线的非均匀性，对污染物浓度累积分布曲线展开分析，以此实现对应急措施的效果评估。应急措施的主要目标就是降低大气重污染频次、控制重污染高峰出现的次数、削弱重污染峰值。若采取文章提出的大气重污染应急措施达到了较为理想的削峰效果，则与排在高位的污染物浓度曲线互相对应的洛伦兹曲线，与绝对平均线就会非常接近。

以洛伦兹曲线为依据，构建污染物高位累积浓度占比模型，对大气细颗粒物重污染应急措施效果进行了更加精确的评价。污染物高位累积浓度占比是一段时期内污染物日平均浓度由高到低的排序，文章重点考察了排在高位的污染物累积浓度对该时期污染总量的贡献情况。

污染物高位累积浓度占比年际变化就是选定一个基准年，判断其他年份与基准年相比污染物排放量的控制情况，不仅如此，还可对比多个地区在同一时间段下，针对某类污染物采取应急措施的治理效果。在分析污染物高位累积浓度占比之前，需要按照以下两步对数据进行处理：