南京市不同功能区2013-2016年大气污染物观测分析

孙晓芸，何 川，陈黛雅，张 哲，邵乃夫，赵天良

（南京信息工程大学 中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室，南京 210044）

南京市不同功能区2013-2016年大气污染物观测分析

孙晓芸，何 川，陈黛雅，张 哲，邵乃夫，赵天良*

（南京信息工程大学 中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室，南京 210044）

本文利用南京9个国控点2013-2016年的环境监测数据研究了南京市三个不同功能区 （工业区、居民区和郊区）的污染物分布特征。分析表明：三个功能区的污染物变化趋势较为一致。SO2、PM10、NO2和PM2.5浓度四年都呈下降趋势，O3四年呈明显上升趋势。郊区颗粒物浓度最低，降幅最小的是居民区。O3浓度上升以居民区的增幅为最大，工业区的增幅最小。除O3外污染物浓度都表现为冬高夏低的特征，而O3月变化呈现夏高冬低的变化特征，且呈双峰分布。工业区SO2浓度最高，其中夏季工业区SO2浓度明显高于其他功能区。夏季郊区的O3浓度高于工业区和居民区。PM10浓度在3月出现一个峰值，其中春季郊区PM10浓度要低于工业区和居民区。PM2.5浓度值为居民区＞工业区＞郊区，具有明显的区域污染的特征。三个功能区的污染物日变化整体变化趋势一致，SO2、PM10、NO2和PM2.5呈双峰型分布，O3呈单峰型分布。CO、SO2和PM2.5受人为活动影响大，呈现出居民区最高，郊区最低，受早交通高峰影响明显。O3高值的出现对应着NO2低值，两者呈现负相关。

功能区；大气污染物；变化趋势；南京

污染物源排放是决定空气质量的重要因素之一[1]，区域环境大气的清洁程度取决于污染物的排放量[2]。以PM2.5和臭氧为代表的大气复合污染是中国目前的主要污染问题。多种污染物以很高的浓度并存，形成非单一污染要素影响的复合性环境污染。快速的工业化、城市化不断加重环境污染同时也加剧了污染现象的转型。欧洲一些研究表明，可吸入颗粒物PM10和细颗粒物PM2.5与人类健康有着重要联系[3]。研究表明，O3具有典型的生物效应，浓度过高会引起心血管系统和呼吸系统发炎以及系统氧化应激反应[4-6]。SO2和NO2为酸雨和光化学烟雾的主要前体物，是造成大气复合型污染的主要因素[7]。

Krochmal和Kalina分析了波兰30个主要城市的五大功能区 （市中心、工业区、交通干道、居民区和郊区）SO2和NO2浓度分布，发现市中心的污染最为严重[8]。Duenas～等分析西班牙马拉加地区城区和郊区的O3浓度，发现全年郊区浓度高于市区[9]。一些研究对南京市城市不同功能区颗粒物的分布特征进行了研究，比较了不同功能区之间的差异[10-12]。近年来，对大气气体污染物的区域研究主要集中在城市某一功能区，或是对城郊区之间进行对比[13-14]。

南京作为长三角经济区的主要城市，近年来经济快速发展，机动车数量迅速增加，霾污染频发。目前针对南京不同功能区污染物分布特征的研究多集中于颗粒物，且大多基于时间跨度较短的实验观测，缺乏基于长期观察数据的多污染物时空分布特征的分析研究。有鉴于此，本研究利用南京市近年来建立的9个空气质量国控点2013-2016年的环境监测资料，进行统计分析，对三个不同功能区 （工业区、居民区和郊区）SO2、NO2、PM10、O3、CO、PM2.5六种污染物进行研究，以全面认识我国重污染地区城市大气复合污染长期变化特点和规律。

1 资料和方法

1.1 资料

本文采用了图1所示的南京九个空气质量国控点2013年1月至2016年12月的监测资料，数据包括SO2、 NO2、 PM10、 O3、 CO、 PM2.5六种污染物的逐小时数据。

图1 南京市九个国控点站点位置分布Fig.1 Location of the observation sites in Nanjing

1.2 方法

将南京九个空气质量国控点划分为三个功能区，以此反映人为活动对区域空气质量的影响。其中浦口站点位于浦口区，工业较为发达，为工业区；仙林大学城位于仙林，距离市区较远，为郊区；草场门、玄武湖、瑞金路、中华门、山西路、迈皋桥、奥体中心均位于市区，人口密集，为居民区。通过污染物浓度的逐小时资料计算不同时间尺度 （日、季节、年）的空间变化。

2 研究内容

2.1 污染物浓度年度变化特征

图2分别给出了南京市不同功能区SO2、NO2、CO、O3、PM10、PM2.5质量浓度的年度变化情况。从图中可以看出，三个功能区的SO2、NO2、PM10和PM2.5浓度四年整体都呈下降趋势，O3整体呈明显上升趋势，表明近些年来南京大气管控措施效果较为明显，但是光化学污染日益严重。

图2 2013-2016年南京市不同功能区空气污染物质量浓度的年度变化Fig.2 Regional inter-annual changes of air pollutants concentrations in different functional areas in Nanjing during 2013 to 2016

图2 （a）中SO2郊区的浓度下降幅度最大；工业区的SO2浓度降幅最小，且2016年比上一年小幅上升。这是因为城市大气中SO2主要来源于含硫燃料的燃烧[15]，主要来源为工业源，工业化的持续发展使得工业区SO2的降幅最低。从图2（b）中可以看出，三个功能区的NO2浓度四年变化幅度不大，整体有小幅度的下降，其中居民区的浓度逐年下降。城市大气中NOx主要来源于机动车尾气排放[15]，城市机动车主要集中于居民区，居民区NO2浓度的下降可以看出对机动车的管控效果明显。从图2（c）可以看出，三个功能区的CO浓度变化不一致，居民区的年均浓度从2013年的1.254 mg·m-3下降到2014年的0.965 mg·m-3，在之后的两年呈缓慢上升趋势；工业区的CO年均浓度在2013-2015年变化不明显，但在2016年显著上升；郊区的CO年均浓度在这四年期间呈波动趋势，总体有小幅下降。从图2（d）中可以看出，三个功能区的O3浓度从2013到2016年呈明显的上升趋势，其中居民区的增幅最大，工业区的增幅最小。机动车尾气所产生的NOx为O3主要前体物[16]，而居民区的NO2呈逐年下降趋势，原因是NOx和VOCs共同影响臭氧的生成。已有相关研究[17]表明，当VOCs与NOx比值较小时，臭氧生成处于VOCs控制区，臭氧浓度随VOCs增加而增大，NOx浓度增加反而会使臭氧浓度降低。而在郊区，植被较多，BVOCs的排放量较大，VOCs作为前体物促进了臭氧的生成[18]。图2（e）中三个功能区的PM10浓度均呈逐年下降的趋势，浓度均值最低的是郊区，但降幅最大的是工业区，年均值从139 μg·m-3下降到84 μg·m-3。PM10的主要来源为燃煤烟气污染源、施工及运输扬尘、冶炼尘、建材尘和交通源[19]。郊区与另外两个功能区相比，颗粒物浓度较低。从图2（f）中可以看出，三个功能区的PM2.5浓度都呈逐年下降的趋势，其中降幅最大的是郊区，从 2013 年的 73 μg·m-3下降到 2016 年的 39 μg·m-3； 降幅最小的是居民区， 从 2013 年的 78 μg·m-3下降到2016年的48 μg·m-3。居民区浓度最高的原因在于PM2.5主要来源为人为源，本文所划定的居民区都位于市区内，交通发达，人类活动频繁，使得PM2.5浓度高于工业区和郊区。

2.2 污染物浓度的季节变化特征

从图3中可以看出，除O3外，不同功能区的五种污染物月变化趋势较为一致，均呈现冬高夏低的特征。这是因为冬季大气层结稳定且边界层高度低，有利于大气污染物的累积；而夏季温度高，对流活动旺盛，有利于污染物的传输扩散。

图3 2013-2016年南京市不同功能区空气污染物质量浓度的月变化Fig.3 Regional monthly variation of air pollutants concentrations in different functional areas in Nanjing during 2013 to 2016

图3 （a）中，工业区SO2相对较高，因为SO2主要来自化石燃料的燃烧。在5～8月，工业区SO2浓度明显高于其他功能区。图3（b）中，郊区和居民区全年的NO2浓度变化一致，在三月出现一个峰值。在秋冬季工业区的NO2浓度明显低于另外两个功能区，春夏季无明显差异。除5月工业区CO浓度出现一个异常高值之外，三个功能区CO浓度月变化趋势较为一致 [图3（c）]；在其余月份，居民区CO浓度值高于其他功能区。O3浓度月变化呈现夏高冬低的双峰分布变化特征 [图3（d）]，峰值出现在5月和8月。O3主要由光化学反应生成，春末和夏季日照强度和时长均高于冬季，有利于光化学反应生成O3。6、7月O3浓度出现一个降低，原因是这一时期受梅雨影响，降水多、云量大，抑制了光化学反应的发生。从全年来看，三个功能区O3月变化并无明显差异。图3（e）和图3（f）分别为PM10和PM2.5浓度的月变化，其变化趋势整体一致，最低值出现在夏季。PM10在3月出现浓度峰值，是由于春季风沙较多所致。在夏秋冬季，三个功能区的PM10浓度值无明显差异，而春季郊区PM10浓度要低于工业区和居民区。PM2.5浓度值表现为居民区＞工业区＞郊区，具有明显的区域差异。

2.3 污染物浓度日内变化特征

图4 2013-2016年南京市不同功能区空气污染物质量浓度的日变化Fig.4 Daily variation of air pollutants concentrations in different functional areas in Nanjing during 2013 to 2016

从图4（a）可见，SO2浓度呈现出单峰分布，峰值出现在9：00-10：00；随后由于地面升温，大气湍流作用加强，浓度逐步降低；16：00以后由于太阳辐射减弱，湍流作用减弱，大气层结变得稳定，污染物逐步累积。其中郊区浓度最低，主要由于郊区的植被覆盖率最高，植物对SO2有很好的净化作用[20]。在白天，居民区的SO2浓度值高于工业区，而夜间相反。居民区人口密度高，白天人类活动增强，特别是在早高峰时段，SO2浓度有着明显的上升趋势，且浓度值持续高于工业区。对比图4（b）与图4（d）可以发现，O3浓度呈单峰分布，而NO2浓度呈双峰分布。对比三个功能区O3浓度高值对应着NO2浓度低值的出现。在日出后受光化学反应影响，NO2作为O3的前体物随着光化学反应的进行而被消耗，同时O3随着反应的进行浓度逐渐升高。其中，白天工业区的O3浓度高于居民区和郊区，可能是因为工业区排放的VOCs较多，VOCs作为O3重要前体物，VOCs排放的增加使得工业区的O3浓度增加，对NO2的消耗随之增加，因此在三个功能区中工业区O3最高而NO2值最低。图4（c）中，工业区的CO浓度随时间的变化较为稳定，这可能是由于工业中化石燃料不充分燃烧，受时间影响较小。而在居民区与郊区中CO浓度的增加明显受到早晚交通高峰的影响，CO浓度在这两个时间点明显增加，因为居民区中的人类活动程度大于郊区和工业区，所以居民区浓度值持续保持最高。图4（e）与图4（f）分别为PM10与PM2.5浓度的日变化图。通过对比可以发现，两种颗粒物整体变化趋势一致，说明其来源较为一致。PM10与PM2.5浓度均为双峰分布，出现在9：00的第一个峰值是由早交通高峰时段的人类活动造成的，而在16：00之后，受晚交通高峰期间人类活动影响，颗粒物浓度出现明显上升。第二个峰值出现在24：00，原因是入夜后大气湍流活动减弱，大气层结稳定，但夜间污染源不断排放污染物，导致了污染物的积累。居民区以及工业区的人类活动强于郊区。人为产生的扬尘、汽车尾气以及工业生产等活动使居民区及工业区含有较高的颗粒物浓度[10]。

3 结论

利用南京2013-2016年的9个国控点环境监测数据研究了南京市三个不同功能区 （工业区、居民区和郊区）的污染物分布特征，得到如下结论：

（1）三个功能区的SO2、PM10、NO2和PM2.5浓度四年整体都呈下降趋势，O3呈明显上升趋势。工业区的SO2浓度最高，降幅最小。居民区NO2浓度下降幅度最大。郊区颗粒物浓度最低，降幅最小的是居民区。O3浓度呈明显的上升趋势，其中居民区的增幅最大，工业区的增幅最小。

（2）除O3外的污染物都表现为冬高夏低的特征，而O3月变化呈现夏高冬低的变化特征，且呈双峰分布。工业区秋冬季的NO2浓度明显低于另外两个功能区，春夏季无明显差异。CO浓度除5月工业区出现一个异常高值外，居民区值高于其他功能区。夏季郊区的O3浓度高于工业区和居民区。在夏秋冬季三个功能区的PM10浓度值无明显差异，在3月出现一个峰值，其中春季郊区PM10浓度要低于工业区和居民区。PM2.5浓度值表现为居民区＞工业区＞郊区，具有明显的区域特征。

（3）三个功能区的污染物整体日内变化趋势一致，SO2、PM10、NO2和PM2.5浓度呈双峰型分布，O3浓度呈单峰型分布。CO、SO2和PM2.5浓度受人为活动影响大，呈现为居民区最高，郊区最低，受早高峰影响明显。O3浓度白天工业区浓度明显高于居民区和郊区。O3浓度高值的出现对应着NO2浓度低值，两者呈现负相关。

由于可使用的南京市大气污染物观测资料仅为四年，所以本文主要分析了城市空气质量多尺度变化特征以及与功能区影响。基于更长时间观测资料积累，未来将进一步利用统计分析和数值模拟方法，更全面地理解空气质量变化特征。

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Analysis of Atmospheric Pollutant in Different Functional Zones of Nanjing during 2013-2016

SUN Xiaoyun,HE Chuan,CHEN Daiya,ZHANG Zhe,SHAO Naifu,ZHAO Tianliang*
（Key Laboratory for Aerosol-Cloud-Precipitation of China Meteorological Administration,Nanjing University of Information Science and Technology,Nanjing 210044,China）

The distribution of pollutants in different functional zones(industrial,residential,and suburb areas)of Nanjing was studied based on the environmental monitoring data of nine stations in Nanjing from 2013 to 2016.The results showed that the temporal variation trend of pollutants in three functional zones was generally in agreement.The SO2,PM10,NO2and PM2.5concentrations decreased,but O3concentration raised in the four years.The suburb had the lowest concentration of particulate matter,and the degree of declining in the residential area was the smallest.The concentration of O3showed a clear upward trend,the degree of increasing was the highest in residential area and the smallest in industrial areas.All of the pollutants except for O3had their concentrations at highest in winter but at the lowest in summer,while the concentration of O3was the highest in summer with double peaks.The concentration of SO2in the industrial area was the highest,and was obviously higher than those in other functional areas in summer.The concentration of PM10had a peak in March with the value lower in suburb than those in the industrial and residential areas.The PM2.5concentration was ordered as residential area＞industrial area＞suburb,and show significant regional characteristics.The pattern of diurnal variation for the pollutants in the three functional zones was consistent.SO2,PM10,NO2and PM2.5exhibited a bimodal distribution,and O3showed a single peak.CO,SO2and PM2.5were obviously affected by human activities,in particular by the early traffic peak,showing the highest in residential area and the lowest in suburbs.The high concentration of O3always coincided with low NO2concentration,suggesting a negative correlation.

functional zone;air pollutants;change trend;Nanjing

X513

A

2096-2347（2017）04-0010-07

10.19478/j.cnki.2096-2347.2017.04.02

2017-08-07

江苏省大学生创新创业项目 （201610300085），国家重点研发计划项目 （2016YFC0203304）

孙晓芸 （1995-），女，江苏扬州人，硕士研究生，主要从事环境空气质量研究。E-mail：sunxy6362@126.com

*通信作者：赵天良 （1962-），男，教授，博士研究生导师，主要从事空气质量模拟及预报研究。E-mail：tlzhao@nuist.edu.cn

学术编辑：余友清