徐州市新城区环境空气质量现状分析

冯春莉，李克诚，鹿 飞

（1.江苏省徐州环境监测中心，江苏 徐州 221002； 2.汶上县第一中学，山东 济宁 272500；3.江苏方正环境集团有限公司，江苏 徐州 221002）

0 引言

当前我国大气环境形势依然严峻，环境攻坚战任重道远。已有研究及数据初步分析为掌握徐州大气环境状况提供了基本资料。徐州市属于内陆型工业城市，以能源消耗为主，每年冬季取暖季节，空气污染加剧；徐州四周环山，在大气扩散条件不利的条件下，容易造成污染物积聚； 同时地处四省交界地带，冬季受冷空气南下影响，容易受华北区域等外来污染物影响，与本地积累的污染物叠加，会加重污染程度；进入冬季采暖期，污染物排放量随着散煤量燃烧的上升也会增加，空气污染加剧[1-3]。但这些分析仍然缺少定量结果，难以为精细化管理提供数据和科技支撑。本文根据2018～2019 年徐州市环境空气质量的常规监测数据及采样成分数据，采用环境空气质量综合指数法和环境空气质量指数（AQI）法[4]分析了徐州市新城区站点环境空气质量的现状，着重分析新城区污染物特征、影响因素以及污染物来源的定量占比。分析结果可为当地政府针对性地开展污染物治理、大气环境质量精细化管理提供依据，分析方法可为其它地区从事相关研究提供借鉴。

1 污染现状分析

1.1 空气质量总体情况

徐州市环境空气质量由新城区、淮塔等7 个国控站点监测数据进行评价。各监测站点按照HJ 664—2013 《环境空气质量监测点位布设技术规范（试行）》 的要求开展 SO2，NO2，PM10，CO，O3和 PM2.5等6 种常规污染物的监测[5]。其中，徐州新城区站点位于主城区东南，云龙区彭祖大道与太行路交叉口西江苏省徐州环境监测中心（34°21′53″N，117°25′60″E），采样高度为13 m。该站环境质量对徐州市均值影响较大，是徐州市重点关注区域，对该站的分析具有很强的代表性和现实意义。

徐州市2019 年全年空气质量统计结果见表1。由表1 可以看出，2019 年达到二级以上的天数为216 d，优良率59.2%；轻度污染和中度污染天数分别为 112 和 27 d，重度污染 10 d。2019 年新城区站点空气质量达标率为56.9%，较徐州市均值低2.3个百分点。

表1 2019 年新城区环境空气质量各级天数统计 d

1.2 主要污染物浓度及超标情况

2019 年新城区及徐州市主要污染物浓度及超标情况见表2 和表3。由表2 和表3 可以看出，新城区站点SO2和NO2浓度均低于徐州市均值，NO2超标天数比徐州市均值少2 d；PM10质量浓度 104 μg/m3，比徐州市均值高 4 μg/m3，但超标天数少 3 d；O3-8h和PM2.5质量浓度分别高于徐州市均值4 和2 μg/m3，超标天数分别多4 和3 d。从污染物浓度水平可知，PM10，PM2.5和 O3-8h这 3 种污染物是影响新城区环境空气质量的主要污染物，PM2.5和O3-8h是造成新城区站点优良率低于徐州市平均水平的主要原因。

表2 2019 年新城区及徐州市主要污染物浓度 μg.m-3

表3 2019 年新城区及徐州市主要污染物浓度超标天数 d

1.3 空气质量类别和优良率月变化

2019 年徐州市区与新城区环境空气质量类别和优良率的月变化见图1 和图2。由图1 和图2 可以看出，2019 徐州市区 1，2，6 和 12 月份优良率均较低，新城区1，6 和12 月份优良率均较低，且12 月份显著低于徐州市区的优良率。1 月与12 月为冬季，徐州进入采暖季，主要工业企业和采暖产生的污染排放量增加；冬季太阳辐射减弱，容易出现逆温，静稳的不利气象条件导致污染物无法扩散和清除，在近地表产生累积，加上外来污染物传输作用，易形成重污染过程。6 月份优良率明显偏低，这主要是因为6 月份徐州市及周边地区进入麦收季节，麦收作业过程造成颗粒物浓度升高，并且局地焚烧秸秆的现象造成重度污染过程的出现；6 月份进入夏季，气温开始逐渐升高，O3超标情况也比较明显，导致优良率比较低。

图1 新城区空气质量月变化

图2 徐州市区空气质量月变化

2 污染物浓度波动规律及原因分析

2.1 周内波动规律及原因

为进一步分析新城区污染物浓度变化情况，对污染物浓度小时值进行了分析，发现各污染物有明显的日和小时变化规律，新城区站点2019 年污染物周内日均值见图3。由图3 可以看出，各项污染物存在明显的日变化。其中：PM10和PM2.5平均浓度在周日和周一明显高于其他时间，整体呈现微U 型变化；CO浓度在周五出现最低值，而在周末显著上升，主要是受到周末居民出行的机动车排放影响；SO2和NO2周一至周日变化则不明显。另外，在日内24 h 变化方面，SO2，CO，PM2.5在 7：00～11：00 浓度升高，可能受早高峰、工业生产等影响；NO2，PM10和 PM2.5在 21：00至次日7：00 存在高值，主要与渣土车和重型柴油车等高排放车辆的夜间同行有关，同时夜间边界层降低，扩散不利，污染物极易堆积。PM2.5与CO 浓度都在8：00～10：00 达到当日峰值，主要是受早高峰机动车排放的影响。对PM2.5和CO 浓度小时均值进行线性拟合后发现，二者R2达到0.91，存在很高的相关性，结合现场实际情况，站点周边有昆仑大道、迎宾大道和迎宾快速路，车流量较大，可进一步推断PM2.5浓度高值受周边道路机动车排放影响较明显。

图3 新城区站点2019 年污染物周内日均值

2.2 PM2.5 与风向相关性

新城区污染浓度风速分布见图4 和图5。由图4和图5 可以看出，2019 年新城区站点主要受到偏东风的影响，其中来自南风、东北风的影响较为显著。而污染分布图说明，除了站点周边本地污染源外，长距离传输的污染源主要来自于南方、东南方的高风速远距离传输和西北部的传输影响。相较于2018年，新城区2019 年主导风向下的风速明显加大，且低风速、短距离的污染事件更加集中。新城区站点受偏南风影响为主，因此，在新城区站点偏东南、西南方向上的道路交通、工地扬尘、汽配城、大成物流园、李庄等城中村存在的扬尘、生物质燃烧等相关污染源影响可能较大。

图5 2019 年风速污染分布

3 PM2.5 来源解析

大气颗粒物来源解析是通过颗粒物成分的分析，掌握不同颗粒物来源对大气污染物浓度的贡献。该项工作是科学、有效地开展颗粒物污染防治的基础和前提，是制定环境空气质量达标规划和重污染天气应急预案的重要依据[6-7]。在源解析工作中，一般实行现场采样—实验室分析—受体模型分析的操作流程。通常以化学质量平衡模型（CMB）、正定矩阵因子分解模型（PMF）、复合受体模型（PCA/MLR-CMB）等为主要解析模型，以污染源和环境受体（空气）的颗粒物为主要监测对象，以颗粒物质量及其主要化学组分为主要监测因子，构建颗粒物源成分谱及受体颗粒物的主要化学组成，纳入受体模型进行计算，得到各源类对环境空气中颗粒物的贡献值和分担率[8]。根据徐州市PM2.5冬春高、夏秋低的特点，并且夏季首要污染为O3-8h，6 月颗粒物浓度相对较低，除6 月外，对其他月份进行颗粒物采样及来源解析，2019 年新城区站点PM2.5源解析结果见图6。

图6 2019 年新城区站点PM2.5 源解析

由图6 可以看出，二次源贡献最大，接近50%，其次为机动车、燃煤、钢铁工业、生物质燃烧和扬尘等。而二次源主要成分为硝酸盐和硫酸盐等，最终主要来自SO2，NOx等污染气体排放，这些气体污染物在大气中发生复杂的化学反应造成了颗粒物、尤其是细颗粒浓度的升高。

不同污染源的贡献具有较强的季节性特征。机动车源和生物质燃烧从10 月到12 月下降明显，但燃煤、工业和扬尘贡献明显增加。11 月24～3 月10日为徐州市冬季采暖期，颗粒物浓度受燃煤量增加而升高，燃煤贡献增加。其中 1~3 月份，11～12 月份燃煤源均值为12%左右。进入4 月份以后，供暖期结束，燃煤源贡献下降明显，但依然存在，说明一定程度上受到周边居民、餐饮等散煤燃烧影响。

扬尘源和生物质燃烧贡献也较大，部分月份占比超过10%，表明建筑、道路、工业等扬尘及周边秸秆燃烧等来源的控制需要加强。

源解析结果揭示出了主要污染来源的贡献及其季节性变化规律，为分季节进行有针对性的控制提供了数据支撑和科学依据。

4 结论

（1）新城区站点2019 年空气质量达标天数为199 d，优良率56.9%，较全市平均水平低2.3 个百分点。新城区站点PM10，PM2.5和O3-8h是影响新城区及周边区域环境空气质量的主要污染物，PM2.5和O3-8h是造成新城区站点优良率低于徐州市平均水平的主要原因。

（2）新城区站点受偏南风影响为主；新城区站点偏东南、西南方向上的道路交通、工地扬尘、城中村污染源影响较大。

（3）机动车源和二次源贡献率比较高，二次源贡献最大，接近50%，机动车源存在季节性变化，夏季明显偏高；进入采暖期，燃煤源升高明显。