成都市西北延线污染物浓度变化特征分析

夏波 李翔 王俊 段晶

摘要：为了解成都市西北延线大气污染物浓度变化特征，结合成都市环境空气质量监测大数据，选取沿线环境空气连续自动监测站点数据作为西北延线污染物浓度评判依据，分析了2016～2018年大气常规监测的6个参数月平均浓度的变化情况。结果表明：西北延线空气质量整体好转，大气污染物浓度基本呈下降趋势，其中臭氧、氮氧化物、颗粒物均具有明显变化特征。

關键词：西北延线;污染物浓度;变化特征

中图分类号：X51

文献标识码：A 文章编号：1674-9944（2020）14-0087-04

1 引言

随着经济社会的发展和人民生活水平的不断提升，环境问题已愈发成为人类社会共同关注的焦点。近年来，全球人口的剧增以及人类生产活动规模的不断扩大，已经造成全球气候变暖。过分追求经济利益以及缺乏对高度发达工业负面影响的准确预判，致使严重的大气污染对人类生存产生极大威胁。虽然在各级人民的共同努力下，全国环境空气质量总体改善，取得阶段性成果，多项污染物浓度实现大幅下降，但是大气污染形势依然严峻。

成都市位于成都平原腹地，四川盆地西部，全市地势差异显著，西北高，东南低，以深丘和山地为主。早前被确定为西南地区的科技、商贸、金融中心和交通、通讯枢纽，并升格为国家重要的高新技术产业基地、商贸物流中心和综合交通枢纽，西部地区重要的中心城市，曾获得中国最具幸福感城市称号。然而，频繁的人类活动和高端科技的不断更新也给环境发展带来严峻的挑战。近几年随着城市规模不断扩大，城市各功能区之间大气污染物的相互影响日益突出。截至2019年，成都市机动车保有量已近600万辆，仅次于北京高居全国第二，由此产生大量含氮氧化物、一氧化碳和挥发性有机物的大气，在较强太阳辐射光强的照射下发生反应，给城市区域带来严重光化学烟雾。且持续增长的机动车尾气排放对PM10和PM2.5综合贡献率已达30%左右。虽然成都市极力推出一系列诸如铁腕治霾、夏季臭氧防控专项行动及秋冬季节污染攻坚行动等措施后，大气环境质量得到持续性改善，但是当前污染形势依旧不容乐观。

成都市西北与阿坝藏族羌族自治州接壤，西延线包括中心城区、郫都区和都江堰市，其中中心城区人类活动规模较大，郫都区则是成都高新产业基地，而都江堰市为旅游集散中心。城市群规模化发展的差异，导致各地污染程度及形势各不相同。本文通过对站点数据的分析，达到对西北延线污染物浓度变化特征的了解，以期为当地大气污染预判及防治提供一定的依据。

2 材料与方法

本次选取成都市西北延线国、省、市控3个监测站点作为对比点位，分别为君平街站点、郫都党校站点和都江堰北街外实校站点;1个国控灵岩寺站点作为背景监测点位。君平街站点位于成都市中心城区，周边近距离无工业污染源，主要为人为生产生活;郫都党校站点位于成都郫都县城内，距离成都市约25 km，工业、企业聚集;都江堰北街外实校站点位于都江堰市区内，距离成都约60 km，全市以旅游业为主;城区背景站灵岩寺站点位于海拔1600 m灵岩山上，距离都江堰市区约10 km，周边群山环绕、植被茂密，几乎不受人为生产生活的干扰。

监测数据时段为 2016年1月1日至2018年12月31日。监测数据为6参数： SO2、NO2、O3、CO、PM2.5 、PM10的监测值，监测方法依次为：紫外荧光法、化学发光法、紫外光度法、非分散红外吸收法以及β射线法。剔除该时段内因仪器校准、故障、断电等因素造成的空白及误差值，即得有效数据，再对日、月有效数据进行均值处理即获得了试验所需的年、月均值。

3 结果与讨论

3.1 总体概况

表1为西北沿线3个对比点位与1个背景点位6参数连续3年监测值，图1为4个点位6个参数3年均值变化趋势图。

根据表1数据可知，4个站点中除背景站点臭氧浓度值逐年升高外，其余站点各项目浓度值基本处于下降趋势。由图可以看出，4个站点中都江堰北街外实校部分参数浓度值无明显变化趋势，以及灵岩寺站点臭氧数据呈逐年上升趋势外，其余各参数浓度值均有不同程度的下降，6个参数中颗粒物浓度值变化幅度最大。结合表1与图各参数浓度值变化情况可得，近3年来对比点位各参数浓度值均呈不同程度的下降状况，由此可知西北延线空气质量状况整体好转。

3.2 污染变化特征

3.2.1 污染物浓度变化趋势

图2为对比站点连续3年6个参数监测月均浓度值变化趋势图。

根据图2可知，NO2、O3、PM2.5、PM10月均浓度值均具有明显的峰值变化特征，SO2无明显变化特征，CO变化特征不明显。其中氮氧化物峰值主要出现在秋冬季节，与颗粒物变化趋势基本一致，而臭氧峰值则出现在夏秋季节，与氮氧化物存在反相关的特性。PM10、PM2.5峰值主要出现在冬季，且变化幅度基本相同。

3.2.2 污染物浓度相关性

对比站点与背景站点处于同一延线，各参数浓度值存在一定的相关性，相关系数一般用字母r来表示，且相关系数r的绝对值越大，数据相关性越强。

相关系数r绝对值与相关程度关系如表2所示。

将比对站点与背景站点各污染物浓度值进行相关性分析，相关系数见表3。

将表3相关性系数与表2相关程度表对比可得，对比站点与背景站点各参数在浓度值上均存在中、高度相关。其相关程度从高到低依次为：颗粒物（PM10）、颗粒物（PM2.5）、氮氧化物、臭氧、一氧化碳、二氧化硫。

3.2.3 污染物浓度值变化

将比对站点年均值按照延线站点数据进行差值比较，郫都党校数据-君平街数据，都江堰北外实校数据-郫都党校数据，作差值处理，结果详见表4。

根据表4可知，颗粒物（PM10）、颗粒物（PM2.5）、氮氧化物、臭氧均具有较好的变化特征，结合表3相关特征发现，延线站点数据相关性越高，变化特征越明显。

3.2.4 污染物浓度变化分析

随着西北外延的伸长，NO2浓度值逐渐减小， O3浓度值逐渐升高。其中氮氧化物峰值主要出现在冬季，因为氮氧化物数据主要来源于机动车尾气排放和工业生产活动，而冬季大气层结构稳定，光化学反应较弱，污染物扩散不利、易于堆积造成站点数据总体较高。臭氧峰值主要出现在夏季，太阳辐射是影响臭氧浓度的最主要因素，城区人口密度较大，机动车排放的大量一氧化氮能清除部分臭氧污染物，而随着延线的伸长，站点海拔升高，日照更充分，易造成臭氧污染物的积累，因此在污染物浓度对比中逐渐升高。PM10与PM2.5则变化趋势一致，峰值出现在冬季，结合表4数据可知，延线站点数据呈现峰值变化特征，峰值为郫都党校站点数据，且外延降低幅度高于内延变化情况。

4 结论

（1）成都市西北延线空气质量逐渐好转，污染物SO2、NO2、O3、CO、PM2.5 、PM10浓度值逐年下降。

（2）比对站点与背景站点各参数浓度值相关性均较好，由内往外，除SO2、CO变化特征不明显外，其余项目均具有明显变化特征。

（3） NO2与O3存在反相关的变化特性，且浓度值上呈现单峰值变化特征。往西北外延中，NO2浓度值逐渐减小，O3浓度值逐渐升高。

（4）颗粒物在由内往外延线中，呈现峰值变化特性，且外延降低幅度高于内延减小幅度。

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