保定市PM2.5和臭氧污染特征分析

2022-03-24李欢欢罗宇骞支敏康张迎仲玄兆坤

环境科学研究 2022年3期

李欢欢，张凯，牛璨，罗宇骞，王涛，支敏康，张迎仲，玄兆坤

1. 河北大学公共卫生学院，河北保定 071000

2. 中国环境科学研究院，环境基准与风险评估国家重点实验室，北京 100012

2013年以来，我国大气污染治理力度不断加大，PM2.5浓度大幅下降，但臭氧(O3)污染尚未得到有效遏制，呈加剧趋势[1]，尤其是京津冀及周边地区[2-4]，给人体健康和生态环境安全造成不利影响[5-6]. Fang等[7]通过相关性分析发现，O3浓度随其他空气污染物浓度的增加而降低，与其他空气污染相比，O3污染容易在轻度和中度污染时期形成；程麟钧等[3]发现，京津冀及周边地区PM2.5浓度总体呈下降趋势，但O3浓度居高不下；Jia等[8]认为，大气复合污染的季节变化由大气环境中PM2.5与O3季节性变化的相互作用决定；Li等[1]通过模拟表明，华北平原O3污染趋势更加严重的主要原因是，PM2.5浓度在2013-2017年期间减少了40%，减缓了过氧化氢自由基(HO2)的气溶胶沉降，从而刺激了O3的产生；孙金金等[9]发现，北京地区O3浓度小于100 μg/m3时，O3浓度与PM2.5浓度呈负相关，大于100 μg/m3时二者呈正相关；Marais等[10]对尼日利亚中部地区的研究发现，随着明火和燃料/工业排放物的增加，O3问题不断恶化.

综上，PM2.5与O3之间的相互作用复杂，目前虽已有对保定市PM2.5与O3污染的相关研究，但多包含在京津冀地区的研究[2,11-14]中或是针对某月的重污染过程分析[15]，尚缺少对保定市PM2.5与O3污染特征及连续年份的变化规律分析. 通过对保定市历年各月O3-8 h (O3日最大8 h滑动平均值)浓度的筛选和分析发现，“轻中度及以上”污染天多集中在4-9月，基于此，该研究利用小波分析法对2013-2020年每年4-9月PM2.5与O3-8 h浓度的在线数据进行分析，探讨保定市PM2.5、O3-8 h、NO2污染序列变化的主周期以及O3-8 h与PM2.5、NO2的协同关系，以期为保定市O3污染控制提供参考.

1 研究方法

1.1 数据来源

保定市大气污染物(PM2.5、NO2和O3)浓度和AQI数据来自大气环境科学综合数据采集与共享平台(https://napcdata.craes.cn)，数据时间段为2013-2020年每年4-9月，“XX年4-9月”简称为“XX年”. 数据使用前进行了有效数据筛查，确保数据合理，分析结果可靠. 数据统计有效性按照GB 3095-2012《环境空气质量标准》[16]和HJ 663-2013《环境空气质量评价技术规范(试行)》[17]执行. PM2.5与O3采用GB 3095-2012二级标准，即PM2.5日均值大于75 μg/m3为超标，O3-8 h浓度大于160 μg/m3为O3超标.

1.2 小波分析方法

以Matlab为数据处理平台，使用Morlet小波函数[18]：

式中，c为常数，i为虚数，t为时间.

对于时间序列f(t)∈L2(R)，其连续小波变换为

式中， Ψ(t)为 Ψ (t)的复共轭函数，Wf(a,b)小波变换系数，其中a为尺度参数，b为平移量. 利用小波系数制作二维等值线图〔选择小波函数类型cmor(1-1.5)、取样周期为1、最大尺度为128〕，从而获得时间序列变化的小波实部图. 不同时间尺度的小波系数可以反映污染物浓度的演化特征差异[19].

为了判断序列的主要周期，进行小波方差计算，即将小波系数的平方值在b域积分，其计算公式为

小波方差随尺度a的变化过程即为小波方差图，能反映信号波动能量随尺度a的分布情况，对应峰值处(局部极大值)的尺度称为该序列的主要时间尺度，用以反映时间序列的主要周期[20]，曲线最高点所对应的时间尺度为第1主周期，曲线第二高点所对应的时间尺度为第2主周期，以此类推.

2 结果与讨论

2.1 保定市PM2.5和O3污染现状分析

2013年起，保定市O3污染呈逐年加重趋势；O3超标天数逐年增多，且超标时间逐年提前(见图1)；2018年超标天数最多，O3-8 h最大峰值浓度达347 μg/m3，是GB 3095-2012二级标准的2.1倍，其次为2017年5月27日，浓度为298 μg/m3；2019年和2020年O3-8 h峰值浓度与超标天数均有所下降.

图 1 2013−2020年保定市PM2.5与O3-8 h日均浓度变化趋势Fig.1 Variation trends of the daily average concentrations of PM2.5 and O3-8 h in Baoding City from 2013 to 2020

从PM2.5日均浓度变化可以看出：2013年保定市PM2.5超标天数最多，轻度、中度污染占比较大，且有严重污染天出现；随着2013年《大气污染防治行动计划》的颁布与实施，PM2.5超标情况逐年改善，保定市PM2.5浓度从2013年的88 μg/m3降至2020年的29 μg/m3；2013年保定市空气综合污染指数为7.76，在河北省内排名第8位(由低到高)，2017年颁布实施《保定市大气污染防治条例》，空气综合污染指数从2017年的6.34降至2020年的4.40，空气质量明显改善. 这说明大气治理措施的实施对空气质量的改善有重要意义.

2013-2020年保定市PM2.5浓度与O3-8 h浓度超过GB 3095-2012二级标准的天数统计结果(见图2)显示，PM2.5超标天数由2013年的97 d减至2020年的1 d，降幅极为显著；而O3超标天数由2013年的3 d增至2018年的95 d，2020年减至61 d，虽然2020年O3超标天数有所减少，但O3超标天数占两种污染物超标总天数的比例从2013年的3%增至2020年的98%. 整体而言，保定市PM2.5污染状况有极大改善，但O3超标天数占两种污染物超标总天数的比例逐年上升，说明O3逐渐成为影响保定市4-9月空气质量的主要污染物. 苟银寅等[21]研究也表明，2013-2018年O3是保定市所有污染物中年均浓度唯一上升的污染物，因此保定市4-9月空气质量改善的关键在于加强O3污染的治理.

图 2 2013—2020年保定市污染物超标天数及O3超标天数占比的变化Fig.2 Days of exceeding secondary limit of NAAQS for each pollutant during summer in Baoding City from 2013 to 2020

2013年保定市空气综合污染指数为7.76，在京津冀及周边地区“2+26”城市中排名第19位，2020年降至3.86，在“2+26”城市中排名第3位，空气质量明显改善. 由表1可见，2013年保定市PM2.5浓度超出“2+26”城市均值的14.28%，2020年则低于其均值的13.25%；对于O3-8 h浓度，2013年低于“2+26”城市均值的28.87%，2015年则高出20.76%，2016-2020年逐年接近“2+26”城市均值；对于NO2，除2015年和2016年略超出“2+26”城市均值外，其他年份均低于其均值. 2020年保定市O3-8 h浓度较2017-2019年有所下降，与“2+26”城市均值基本持平，说明保定市O3污染与周边地区有共同的影响因素或相互作用[15,22-23]，这与当地政府对PM2.5与O3采取的一系列协同控制措施有关.

表 1 2013−2020年保定市与“2+26”城市主要污染物浓度的距平结果Table 1 Anomalous results of main pollutant anomalies between Baoding and the ‘2+26’ cities from 2013 to 2020

综上，保定市PM2.5浓度从高于“2+26”城市均值(2013-2018年)到低于其均值(2019-2020年)；NO2浓度从低于“2+26”城市均值(2013-2014年)，到高于其均值(2015-2016年)，再低于其均值(2017-2020年)；O3-8 h浓度从低于“2+26”城市均值(2013年)，到高于其均值(2014-2019年)，随后逐渐与其均值持平(2020年)，说明保定市近年来对PM2.5与NO2的治理效果明显，而O3-8 h由于受整个区域大气氧化性的影响，其浓度较高，O3成为影响空气质量的主要污染物，因此需加大对O3的管控和治理力度.

2.2 小波分析结果

图3~6分别为保定市AQI及PM2.5、O3-8 h、NO2污染序列的小波系数实部和小波方差，其中震荡信号强弱通过小波系数的大小来表示：小波系数越大，颜色越深，代表污染物浓度越高，污染越严重；小波系数越小，颜色越浅，则污染物浓度越低；0代表突变点.

由图3可见，保定市2014年、2015年和2017年AQI均以60 d时间尺度为第1主周期，2013年、2016年、2018年、2019年、2020年的第1主周期分别为20、105、90、50、70 d时间尺度. 2013-2020年AQI的第2主周期分别为80、30、110、10、85、45、30、20 d时间尺度.

由图4可见，保定市2013-2018年PM2.5污染序列的第1主周期分别为20、55、105、110、60、10 d时间尺度，2019年和2020年均为50 d时间尺度.2013-2020年PM2.5污染序列的第2主周期分别为80、20、40、10、20、35、10、30 d时间尺度.

由图5可见，保定市2014年和2016年O3-8 h污染序列均以110 d时间尺度为第1主周期，2013年、2015年、2017-2020年第1主周期分别为90、40、60、90、50、70 d时间尺度. 2013、2014和2020年O3-8 h污染序列的次周期均为20 d时间尺度，2015-2019年分别为90、35、85、45、30 d时间尺度.

由图6可见，保定市2013年、2014年、2019年NO2污染序列分别以110、60、50 d时间尺度为第1主周期，2015年、2017年和2020年第1主周期均为105 d时间尺度，2016年和2018年均为10 d时间尺度.

图 3 2013—2020年AQI的小波系数实部与小波方差Fig.3 The wavelet power and variance for AQI from 2013 to 2020

图 4 2013—2020年PM2.5的小波系数实部与小波方差Fig.4 The wavelet power and variance for PM2.5 from 2013 to 2020

图 5 2013—2020年O3-8 h的小波系数实部与小波方差Fig.5 The wavelet power and variance for O3-8 h from 2013 to 2020

图 6 2013—2020年NO2的小波系数实部与小波方差Fig.6 The wavelet power and variance for NO2 from 2013 to 2020

从各污染序列的主周期可以看出：2013-2020年(除2015年和2018年外)保定市AQI与PM2.5污染序列的第1主周期相近，从2016年开始AQI与O3-8 h污染序列的第1主周期趋于一致，从2017年开始，二者的第1主周期和第2主周期均一致，说明从2016年开始空气质量与O3-8 h浓度密切相关，并且从2017年开始其相关性变强；2019年AQI、PM2.5、O3-8 h和NO2污染序列的第1主周期均为50 d时间尺度，且都存在25 d时间尺度的第2主周期. 由此说明，近年来保定市逐渐由PM2.5污染转为PM2.5与O3复合污染.

从不同时间尺度的震荡情况来看：小波实部图中小波系数值越大、对应的颜色越深，表明污染物浓度越高. 在同一时间尺度范围内，PM2.5与O3-8 h污染序列的震荡频率基本一致，说明保定市4-9月PM2.5浓度与O3-8 h浓度存在较明显的正相关关系，这与Jia等[8,24]的研究结论一致；在大时间尺度(＞80 d)范围内，PM2.5浓度的增减较O3-8 h有一些延后；但在较小时间尺度(＜80 d)范围内，O3-8 h浓度的增减具有一定的延后性，这可能是因为O3污染还与日照时长、高温、静风、逆温条件相关[25-27]. 2015-2019年，NO2与O3-8 h污染序列的震荡频率趋于一致，NOx是O3形成的前体物之一，O3-8 h浓度与前体物NOx呈复杂的非线性响应关系[28-29]，说明保定市O3-8 h浓度受前体物NO2影响较大. 2020年4月和5月NO2与O3-8 h污染序列的震荡频率大致相同，之后有较大差异(2020年6-9月未出现重污染天气，其他年份均有出现)，这可能是受新冠肺炎疫情后效应的影响. 新冠肺炎疫情得到基本控制之后，我国大部分地区的工业热源企业虽已逐步有序地恢复生产，但复工区域仍处于低能耗水平，生产规模尚未完全恢复. 研究表明，2020年3月底，我国省道总交通量恢复到了上一年同期的46.6%，其中，客车交通量是上一年同期的34.5%，货车交通量是上一年同期的70.3%[30]，因此NOx、PM2.5排放强度同比降低，导致NO2和O3-8 h污染序列的震荡频率出现较大差异. 综上，保定市大气复合污染防治工作应着力减少NO2的排放，实现多污染物的协同控制.