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新冠肺炎疫情期间冀南地区空气质量时空变化特征

2022-07-06谢剑锋朱永磊刘力敏侯冬利王继红柴彦霄刘翠棉

中国环境监测 2022年3期
关键词:邢台市石家庄市村镇

谢剑锋,朱永磊,刘力敏,侯冬利,王继红,柴彦霄,刘翠棉,胡 鑫,吕 帆,王 辉

1.河北省生态环境监测中心,河北 石家庄 050037 2.河北会有环保科技有限公司,河北 石家庄 050046 3.河北省生态环境工程评估中心,河北 石家庄 050051 4.石家庄市环境监控中心,河北 石家庄 050000

近年来,如何提升区域空气质量被频繁提及,典型事件对空气质量的影响及其所反映出的时空变化规律,为厘清区域污染特征及探索解决方案提供了思路。赵伟等[1]研究了春节期间烟花燃放对珠三角地区空气质量的影响,结果表明烟花燃放对SO2、PM10、PM2.5浓度影响极大,对CO、O3和NO2则没有明显影响;周静博等[2]研究表明抗战胜利70周年阅兵活动空气质量保障措施的实施对细颗粒物浓度有明显影响,“控车”和“控煤”效果显著;程念亮等[3]对APEC会议前后北京市空气质量进行研究,发现各项减排措施的实施带来的环境效益显著,对不同类别的站点浓度均有影响,会议期间PM2.5本地贡献以移动源贡献为主,减排保障措施对PM2.5浓度有明显削峰降速作用;徐圣辰等[4]研究表明,G20峰会空气质量保障机制的实施,使空气质量明显改善;ZHANG等[5]研究证实,出行限制与空气污染的降低密切相关,AQI、PM2.5、CO的变化一部分是由人员流动介导,而SO2、PM10、NO2的变化则完全由人员流动介导;HE等[6]的研究结果表明,城市封控可显著改善空气质量,其他类型的疫情防控措施对空气质量的改善有积极作用。

新冠肺炎疫情管控在各类重大典型事件中具有特殊性。2021年1月6日,因新冠肺炎疫情严峻,位于冀南地区的石家庄市、邢台市相继实行全域管控,所有城市社区、乡镇农村实行封闭管理,居民就地居家隔离,工地停工、企业停产、车辆限行、商场等服务场所关门停业,除防疫工作和民生保障之外的其他社会活动基本停滞,大规模消杀作业紧急启动[7-9]。2021年1月16日,邢台市解除全面封闭管控,进入有限控制阶段,之后石家庄市也逐步放宽管控,恢复正常生产生活秩序[10]。该地区有史以来最为严格的管控措施对原有的生产生活秩序影响巨大,相应的大气污染物排放情况和空气质量也发生了显著变化,环境空气进入了“准本底”状况。新冠肺炎疫情管控为研究环境空气的时空变化规律,解析区域环境空气污染的特征和成因提供了客观条件,对同类研究具有重要借鉴意义。

笔者主要采集了研究区域空气质量常规监测数据和石家庄、邢台大气超级站的PM2.5组分数据,通过数据处理分析,研究疫情期间空气质量变化及污染物排放规律,明确防疫管控措施对空气质量的具体影响,为疫情过后冀南地区常态化大气污染防治措施的制定和实施提供科学参考。

1 研究区域与方法

1.1 研究区域

冀南地区位于河北省中南部,包括石家庄市、邢台市、衡水市、邯郸市,是典型的暖温带大陆性季风气候区,其中石家庄、邢台、邯郸地处太行山东麓与华北平原交汇处,钢铁、焦化、水泥、玻璃、煤化工、机械制造等产业发达,为河北省重要的煤炭、钢铁、建材、电力生产基地[11-17]。受气候、地理和产业结构的多重影响,该地区空气污染问题突出,是京津冀和“2+26”重点城市污染最重的区域。自新的环境空气质量标准发布实施以来,冀南四市在全国74个重点城市空气质量排名中长期位于倒数10名的行列,石家庄市、邢台市和邯郸市多次位列倒数3名,污染形势极其严峻[18-23]。近年来,冀南四市在大气污染原因分析等方面做了大量工作,初步掌握了大气污染的一些规律和成因,并在污染减排和治理上取得了明显成效[24-32],但仍有大量问题需要厘清,疫情管控的限产停产措施提供了深入研究分析的机遇。

该次疫情暴发阶段,实施全域疫情管控的石家庄市和邢台市是防控的重点区域,石家庄市藁城区是疫情防控的高风险区域,疫情集中发生的藁城区增村镇是防控的核心区域。该研究以上述3个区域为重点,以同属冀南地区且环境条件相近的邯郸、衡水及石家庄藁城区其他乡镇作为对照。

1.2 数据采集

为了保证研究区域的时间一致性和数据可比性,研究时段选为2020年12月27日00:00—2021年1月16日00:00,1月6日00:00为疫情前和疫情中的分界点,前后各10 d。环境空气质量监测数据来自河北省各市(区)空气质量监测网络,主要监测指标为PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO和O3。同时收集了石家庄市、邢台市大气环境超级站PM2.5在线源解析质谱监测系统(SPAMS)的小时数据,主要监测指标为OC、EC、水溶性离子等。

1.3 分析方法

利用SPSS19.0和R 4.0.3等分析软件,通过时间序列分析和描述性统计分析定量探讨研究对象空气质量情况,并采用特征污染物评价等手段研究空气质量特征变化规律,同时解析PM2.5组分数据,探究空气质量及主要污染源的变化情况。

采用禾信PM2.5在线源解析质谱监测系统(SPAMS)来监测PM2.5中各粒子的浓度变化。每3个月通过配置气溶胶样品及标准溶液,绘制拟合曲线,对系统内测径激光光路及质量轴进行校准。

采用正定矩阵因子分解法(PMF)[33-34]对PM2.5的来源进行解析,PMF基本输入是颗粒物各化学成分的浓度、各化学成分测量的标准偏差,基本方程式为

X=G×F+E

(1)

式中:X为样品浓度矩阵(n×m,n为样品数,m为化学成分数);G为因子(污染源)贡献矩阵(n×p,p为析出因子个数);F为因子轮廓矩阵(p×m);E为残差矩阵(n×m)。

(2)

式中:eij为第i个样品中第j个组分的残差;σij为第i个样品中第j个组分的不确定度。约束条件G和F中的元素都为非负值,Q(E)是模型的判据之一,PMF模型通过不停运行使Q(E)最小。

2 结果与讨论

2.1 冀南四市空气质量变化趋势

2.1.1 空气质量对比分析

疫情期间冀南四市空气质量整体好转。图1为不同时期4个城市综合指数对比情况。由图1可知,石家庄市、邢台市、衡水市和邯郸市空气质量综合指数同比下降率分别达到52.52%、44.03%、35.59%和43.07%,地处疫情防控核心区域的石家庄和邢台空气质量综合指数下降幅度明显大于衡水和邯郸,与疫情前相比,环比下降率分别达到14.66%和10.56%。衡水市和邯郸市虽然不是疫情防控重点区域,但因与石家庄、邢台毗邻,疫情期间也采取了比较严格的管控措施,空气质量也得到了一定改善。

图1 冀南四市不同时期综合指数对比Fig.1 Comparison of comprehensiveindexes of four cities in SouthernHebei in different periods

图2为石家庄、邢台6项污染物平均质量浓度环比情况。

图2 石家庄和邢台6项污染物平均环比变化Fig.2 Average changes of six pollutantsbefore and after the epidemic inShijiazhuang and Xingtai

由图2可知,疫情期间石家庄、邢台6项污染物中NO2、CO、PM2.5、SO2浓度较疫情前平均下降47.31%、33.03%、25.51%、9.38%,说明疫情防控举措造成的人为排污行为缩减对空气质量的改善作用明显。但同时,石家庄、邢台PM10和O3浓度较疫情前平均上升28.66%、27.95%。经深入调研分析认为,PM10污染加重的原因,一方面是受疫情期间沙尘过境影响,另一方面是受本地突出的扬尘问题影响。疫情管控采取了诸如社区村镇封闭、限制防疫无关人员的正常活动等措施,无法对大量建设工地和道路裸露扬尘开展日常管理维护,导致本地扬尘问题较为突出。O3污染加重的原因,一方面是由于PM2.5浓度下降,大气中具有消光作用的成分减少[35-37],使近地面辐射强度增大,为O3生成提供了便利条件,另一方面也说明石家庄市和邢台市在O3及其前体物减排方面有待提升。

2.1.2 日变化规律分析

图3显示了石家庄市和邢台市6项污染物日变化趋势。

图3 石家庄市、邢台市6项污染物日变化趋势Fig.3 Daily variation trend of six pollutants in Shijiazhuang and Xingtai

由图3可知,石家庄市和邢台市的污染物小时浓度均值变化规律在疫情前和疫情中趋势基本一致,O3和PM10的小时浓度均值相比疫情前均呈现上升趋势,NO2、CO、SO2和PM2.5的小时浓度均值相比疫情前均呈现下降趋势,其中O3的上升趋势和NO2的下降趋势变化最为明显。对比2个城市污染物浓度峰值和谷值的出现时间发现,石家庄市均早于邢台市或两者相近,其中石家庄市NO2出现谷值时间早于邢台市4 h,CO、SO2出现谷值时间均早于邢台市6 h,PM2.5出现谷值时间早于邢台市3 h,PM10出现峰值时间早于邢台3 h,O3出现峰值时间与邢台市基本一致。结合气象变化因素分析发现,同时段2个区域主导风向为偏北风,平均风速为1.7 m/s,平均温度为-1.8 ℃,平均湿度为53%,气象条件稳定,说明2个城市在疫情期间整体污染排放水平变化较大,主要受本地产业结构、地理环境、气候特征等因素的控制,固定污染源排放特征受疫情影响相对较小。

2.1.3 特征污染物分析

采用“特征污染指数”分析法分析疫情期间特征污染物的变化规律,该方法参照《城市环境空气质量排名技术规定》[38]中单项质量指数的计算方法,采用单因子指数法对研究地区PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO、O3进行标准化处理,同时结合污染物分布的空间特性、专家打分法和层次分析法确定指标权重,两者的乘积即研究地区6项污染指标的特征污染指数。将研究地区6项污染指标的特征污染指数平均值作为限定值,超过限定值的特征污染指数所对应的污染指标即为该地的特征污染物,通过数据可视化处理形成特征污染物变化图。

冀南四市不同时期特征污染物变化情况见图4。由图4可见,疫情前冀南四市特征污染物均为PM10、PM2.5和NO2,而疫情期间石家庄市、邢台市特征污染物发生明显变化,NO2不再是特征污染物,说明疫情防控重点区域的防控举措对NO2排放的影响最大;衡水市、邯郸市因疫情管控措施相对宽松,污染贡献率较大的仍然是NO2,特征污染物没有变化。

图4 冀南四市不同时期特征污染物变化Fig.4 Variation of characteristic pollutants in four citiesin Southern Hebei in different periods

2.1.4 PM2.5来源变化分析

利用PMF分析大气超级站PM2.5源解析数据,疫情期间石家庄市、邢台市PM2.5来源发生根本变化,燃煤源和生物质燃烧源占比大幅上升(占比为第一和第二),机动车尾气源占比大幅下降,由第二下降至第三。石家庄市PM2.5来源解析见图5。

图5 石家庄市PM2.5来源解析Fig.5 Sources apportionment of PM2.5 in Shijiazhuang

由图5可知,石家庄市疫情期间燃煤源和生物质燃烧源占比较疫情前分别增加4.6个百分点和5.2个百分点,机动车尾气源占比下降6.9个百分点,由此推测,污染来源此消彼长的主要原因是居民居家隔离期间对采暖需求大幅增加,同时居民出行大幅减少。工业工艺源占比变化幅度不大,推测主要受未停产的大型企业工艺排放的影响。

邢台市PM2.5来源解析见图6。由图6可知,邢台市情况与石家庄市类似,疫情期间PM2.5中燃煤源和生物质燃烧源占比较疫情前分别增加5.6个百分点和4.4个百分点,机动车尾气源占比下降3.4个百分点,工业工艺源占比变化幅度不大。说明该市疫情防控有效降低了机动车尾气排放,但疫情期间一些生产工序不可中断的燃煤和生物质燃料废气排放依然存在,另外居民居家取暖造成的散煤、生物质燃烧现象也相对突出。

图6 邢台市PM2.5来源解析Fig.6 Sources apportionment of PM2.5 in Xingtai

2.2 疫情高风险区域空气质量变化特征

2.2.1 空气质量改善情况

石家庄市藁城区综合指数及6项污染物变化情况见图7和表1。

由图7及表1可知,藁城区受疫情防控影响,本地空气质量整体好转。

图7 藁城区综合指数及6项污染物变化趋势Fig.7 Change trend of the comprehensive indexand six pollutants in Gaocheng District

表1 藁城区综合指数及6项污染物Table 1 List of the comprehensive index and six pollutants in Gaocheng District

疫情期间藁城区空气质量综合指数为4.23,与上一年同期相比下降57.23%,与疫情前相比下降29.38%。6项污染物中,NO2、CO、PM10、PM2.5、SO2较疫情前均有明显下降,下降率分别达到48.21%、40.00%、17.95%、36.67%、14.29%,说明疫情防控举措对藁城区空气质量的影响显著。O3浓度较疫情前明显上升,上升幅度为28.57%,一方面与颗粒物浓度降低使区域内消光效应减弱有关[39-41],另一方面人为排放的NOx大幅降低导致空气中的O3滴定作用减弱,对O3浓度上升有一定贡献[5,42-43]。此外,疫情期间全方位、高频次消杀也可能是造成O3浓度不降反升的原因之一[44-45]。

2.2.2 特征污染物变化

藁城区与疫情低风险区域栾城区毗邻,地域环境特征相近且产业结构相似,但疫情期间管控力度不同。藁城区与栾城区特征污染物变化情况见图8。由图8可见,疫情前藁城区与栾城区特征污染物均为PM10、PM2.5及NO2,疫情中栾城区特征污染物较疫情前没有明显变化,而藁城区特征污染物发生了明显变化,PM2.5不再是特征污染物,O3变为特征污染物之一,表明疫情期间的各项管控措施改变了藁城区的污染构成,对PM2.5和O3影响最为明显。

图8 藁城区与栾城区特征污染物变化Fig.8 Variation of characteristic pollutants inGaocheng District and Luancheng District

2.3 疫情防控核心区域空气质量变化趋势

2.3.1 空气质量改善情况

增村镇综合指数及6项污染物变化情况见图9及表2。由图9及表2可知,作为疫情防控核心区域的增村镇受防疫举措影响,本地空气质量明显提升。疫情期间增村镇空气质量综合指数为4.21,同比下降60.43%,环比下降33.39%,在藁城区13个乡镇中排名第一,与上一年同期相比名次上升4名,与疫情前相比名次上升7名,主要原因为PM2.5、PM10、NO2、CO浓度明显下降。增村镇受防疫举措影响,颗粒物和NOx排放源(如各类机动车、工业企业、建筑工地等)的排放被极大限制,实现了本地空气质量的提升。

图9 增村镇综合指数及6项污染物变化趋势Fig.9 Change trend of the comprehensiveindex and six parameters of Zengcun Town

表2 增村镇综合指数及6项污染物Table 2 List of the comprehensive index and six parameters in Zengcun Town

2.3.2 特征污染物变化

增村镇与疫情管控非核心区域南营镇同属藁城区且污染结构相似。增村镇与南营镇特征污染物变化情况见图10。由图10可知,增村镇疫情前特征污染物与南营镇相同,均为PM10、PM2.5、NO2,疫情期间南营镇特征污染物没有变化,增村镇特征污染物变为NO2、SO2、O3。说明疫情防控举措有效抑制了本地颗粒物的排放,但居民长时间居家隔离造成的散煤燃烧强度增加,导致了本地SO2浓度上升。且由表2可知,增村镇受防疫消杀影响O3浓度同比、环比均有升高,同比升高46.15%,环比升高33.33%。根据新冠肺炎疫情期间藁城区疫情防控前线指挥部印发的《藁城区新冠肺炎疫情防控全域消毒工作方案》,藁城区新冠肺炎疫情期间所使用的消毒剂为500 mg/L二氧化氯或含有效氯1 000 mg/L消毒液。大量研究表明,消毒剂中有效氯消毒过程中产生的Cl-可以与N2O5反应转化为ClNO2,ClNO2光解产生的氯自由基(Cl·)与大气中其他有机气体反应会对O3的产生造成一定影响,促进O3生成[46-48]。据调查核实,增村镇从2021年1月5日开始每天11:00—15:00对20个行政村的主次干道等公共区域全覆盖、无死角地喷洒消毒剂,局地高强度、高频率消杀使ClNO2不断光解,对氧化剂、O3和NOx分解产生显著影响。

图10 增村镇与南营镇特征污染物变化Fig.10 Variation of characteristic pollutantsin Zengcun Town and Nanying Town

2.4 疫情分级管控区域空气质量对比分析

石家庄市、藁城区、增村镇综合指数对比情况见图11。由图11可知,疫情期间石家庄市、藁城区、增村镇空气质量较疫情前均有好转,区域空气质量变化情况是增村镇好于藁城区,藁城区好于石家庄市。疫情期间石家庄市、藁城区、增村镇综合指数分别为4.89、4.23、4.21,较疫情前分别下降14.66%、29.38%、33.39%,下降幅度增村镇大于藁城区,藁城区大于石家庄市,表明疫情管控力度不同对区域空气质量改善的影响程度不同,增村镇作为管控的重中之重,本地各类排放源几乎全部停止排放,空气质量大幅改善。

图11 石家庄市、藁城区、增村镇综合指数对比Fig.11 Comparison of comprehensive indexesof Shijiazhuang City,GaochengDistrict and Zengcun Town

3 结论

1)疫情期间冀南四市空气质量整体好转,细颗粒物和一次排放气态污染物浓度下降明显。邯郸市、衡水市特征污染物在疫情前后没有变化,而石家庄市、邢台市疫情期间特征污染物由PM10、PM2.5、NO2变为PM10和PM2.5,且PM2.5来源发生根本变化,这与疫情管控重点区域实施的居家隔离、交通管制和企业停产等举措直接相关,而PM10环比上升主要是由疫情期间本地扬尘源管理缺失造成。

2)日变化规律研究表明,疫情防控重点区域石家庄市和邢台市整体污染排放水平变化较大,但固定污染源排放特征受疫情影响相对较小,总体污染状况主要受本地产业结构、地理环境、气候特征等因素的控制。

3)疫情防控高风险区域藁城区空气质量整体改善,防控举措对该区空气质量影响显著,6项污染物中NO2、CO、PM10、PM2.5、SO2含量较疫情前均有明显下降。说明一些防控举措(如机动车限行、工业企业停产等)确实有利于本地一次排放污染物(以NO2最为典型)浓度的降低。

4)疫情防控核心区域增村镇受防疫举措影响,本地空气质量明显提升,在该区13个乡镇中排名跃居第一,各类机动车、工业企业、建筑工地等的排放被极大限制。疫情期间大量消毒剂的使用可能是导致O3浓度上升的原因之一,此问题需要进一步探讨。

5)疫情防控核心区域、高风险区域、重点区域由于管控力度不同,污染源排放强度存在较大差异,3个区域的空气质量改善程度呈递减趋势。

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