南昌市大气复合型超级站网选址的分析研究

吴真勇，李卫东

(南昌市生态环境监测中心，330038，南昌)

0 引言

大气环境监测超级站(简称大气超级站)，在国际上是指利用先进的科学监测分析仪器，能够全面、综合地监测区域内空气质量的高度专业化、设备配置完善的空气环境监测设施，与大众熟知的区域空气质量监测站、城市环境空气质量监测站以及背景值监测站等不同，大气超级站所集成的设备大多高度自动化，监测空间也由单一逐渐向立体化发展，能够实现多参数、多维度的综合化监测[1]。随着当前经济的快速发展，区域性复合大气污染日益突出，已成为影响中国未来发展和民生的重大环境问题，尤其是臭氧污染、光化学烟雾污染、细颗粒物污染为主要特征的二次污染问题凸显[2-3]。要认识大气污染的时空变化规律，揭示其发生、发展和输送机制以支撑大气污染防治对策、预警应急措施的制定以及相关纵深科学研究的进行，迫切需要发展多手段集成的区域大气超级站网建设与集成应用分析技术。

为了更好地了解南昌市大气污染产生机制和变化趋势，笔者在参考了国内外大气综合监测网络建设方案和建设原则的基础上，总结分析了南昌市本地大气污染物分布特征、地形地势、传输通道情况，提出适合南昌市环境监测体系现状的大气复合型超级站网建设方案。

1 建站目标

南昌市大气超级站网建设以1个中心超级站加若干个边界传输站为内容。该超级站组网的建设目标包括：1)构建细颗粒物(PM2.5)与臭氧(O3)污染协同防控支撑体系；2)构建减污与降碳协同防控支撑体系；3)实现高质量发展考核目标；4)改善环境质量，有效应对重污染天气；5)建立学术研究人才的交流、培养平台。

2 站址选择基本原则

参考区域空气监测站和城市监测子站选址的一般性指导原则和基本方法[4]，超级站选址的基本原则如下：1)监测站点所在区域大环境(地区尺度、局地尺度)自然特征、地形条件、监测区域主导风向和季节环流情况；2)监测区域主要污染源分布和影响程度；3)站点基础设施建设条件，包括交通、电力、网络、站房用地等；4)具有代表性和典型性；5)考虑现有监控网络布局；6)建站位置确定后，周边环境和条件必须符合国家有关技术规范的要求。

3 点位选址可行性论证

3.1 中心超级站

3.1.1 功能定位 目前南昌市粗放型的能源消费结构、交通运输结构没有发生根本改变，大气污染呈现复合型、区域化的污染特征，通过建设南昌市空气质量中心超级站，实现对污染物组分及气象要求监测的全覆盖，具备颗粒物、光化学、温室气体等多种大气污染因子的在线监测能力，为开展复合污染的成分监测、特征分析和机理研究及大气污染治理和污染预警预报提供科学依据，为环境管理和综合决策提供长期基础数据和科技支撑。

3.1.2 选址依据

1)空气质量现状。从“十三五”期间历年空气质量六参数年度均值数据分析(见表1，数据来源于蓝天之眼APP中2016―2020相关数据)，南昌市6项污染物除臭氧外，PM2.5、PM10、CO、SO2、NO2等各项污染物浓度均呈逐年下降趋势，且降幅明显。臭氧浓度总体呈逐年上升趋势，臭氧污染凸显并有所加重，成为首要污染物。

表1 “十三五”期间南昌市空气质量六参数变化情况/μg·m-3

2)大气环境观测能力现状。南昌市现有8个国控环境空气质量自动监测站，分别为省站、省外办、省林业公司、林科所、建工学校、象湖、机电学校、外国语学校，用以对南昌市整个辖区进行空气质量评价及监测，另外武术学校站点作为背景对照点，不参与计算。这些空气质量监测站点配置标准常规监测设备，监测参数仅包括空气质量六参数和气象五参数，无法进行进一步的污染源解析。

图1 南昌市国控站点位置分布图

3)本地污染物分布特征。根据南昌市2020年环境空气质量通报，2020年南昌市8个国控站点PM2.5、PM10、CO、O3_8h、SO2、NO2等各项污染物浓度年均值数据如表3。

表3 2020年南昌市国控站点监测数据(2020年度均值)/μg·m-3

根据以上2020年南昌市国控站点数据，利用GIS绘制各污染物浓度分布图，主要污染物在南昌市主城区分布规律如下。

表2 南昌市环境空气质量自动监测站点信息表

①臭氧空间分布。臭氧呈现中间高，西北和南部较低的规律，臭氧最高值为林科所和外国语学校附近，建工学校和省林业公司为臭氧次高值分布区域。其中林科所站点靠近西北方向的山脉，最近的直线距离仅为1 km左右，且人口分布较为稀疏。外国语学校站点距离主城区较远，不能够代表主城区的空气质量状况，因此，不建议在林科所和外国语学校站点附近选择监测站点。而建工学校和省林业公司位于主城区，且人口分布密集，在建工学校和省林业公司附近选择监测点位较为合适。

②颗粒物分布。PM2.5呈现东南高，西北低的规律，建工学校、省林业公司、省外办、省站、象湖和机电学校位于高值区。其中建工学校、省林业公司和省外办分布在主城区内，且人口分布密集，能代表主城区内空气质量全貌。为此，在建工学校、省林业公司和省外办站点附近选择监测点位较为合适。

图2 南昌市臭氧空间分布图

图3 南昌市PM2.5空间分布图

③NO2空间分布。NO2呈现东南高西北低的规律，省林业公司、省外办、建工学校、象湖位于高值区。其中省林业公司、省外办和建工学校均位于主城区，人口分布密集，在该3个站点附近选择监测点位较为合适。

④SO2空间分布。SO2呈现东南高西北低的规律，建工学校和省站SO2浓度最高。省站距离主城区较远，不能代表主城区空气质量全貌，为此，在建工学校站点附近选择监测点位较为合适。

图4 南昌市NO2空间分布图

图5 南昌市SO2空间分布图

3)人口分布情况。从南昌人口热力图看，南昌人口呈块状与点状分布，人口密度最大的区域还是老城区，再从颜色深浅可以看出，东湖区和红谷滩区这2个片区人口相对集中。建工学校位于红谷滩区、省林业公司和省外办位于东湖区，为此，在建工学校、省林业公司和省外办附近选择监测点位较为合适。

图6 南昌市人口热力图

3.1.3 选址建议 根据以上南昌市主要污染物空间分布、人口密度分布和与主城区位置距离等情况，中心超级站应该重点在红谷滩区靠近建工学校和东湖区靠近省林业公司和省外办站点附近选址。根据现场勘察情况，初选了8处点位，分别是：滨江宾馆、江西省友好出国境服务中心、南昌市第十中学、江西省卫生厅人才交流服务中心、江西省中医药大学、南昌大学(东湖校区)江西医学院、南昌市生态环境保护监测中心、南昌市红谷滩教育集团(绿茵路校区)。通过总结各初选点位基础建设情况、场地水平高度、场地出入条件、电力网络供应、周围污染源情况，其中位于建工学校附件的南昌市生态环境监测中心点位基础建设完好，交通良好，位于建设单位内部，便于日常管理，整体情况良好，作为优选点位。

3.2 边界传输站

3.2.1 站点功能定位 随着经济社会的快速发展和城市化进程的不断加速，城市大气环境质量受区域传输的影响越来越大，环境监测及监管部门迫切需要准确监测污染物的高空传输情况，及时掌握高空污染传输情况，实现对污染来源解析、通量估算和去向追踪等。大气边界传输站监测分析大气边界层内的风场、温湿度的空间分布变化，辅助分析并还原近地面污染物浓度在扩散、反应、沉降等过程，为科学、深入分析臭氧和PM2.5的污染传输提供气象、三维空间的数据支撑，为南昌市主要传输通道上污染物监测与分析提供科学依据。

3.2.2 选址依据

1)地形地势。地形对局地小气候的影响主要表现在3个方面：影响局部气温、局部降水和风速。南昌全境以鄱阳湖平原为主，东南相对平坦，西北为丘陵，全境最高点为梅岭主峰中的洗药坞，海拔841.4 m，地势相对较高，一定程度上影响城市上空污染物的扩散。考虑到山脉对气流有阻挡作用，为此，影响南昌市的主要气流为北部、南部和东部。

2)传输通道。HYSPLIT模式是由美国国家海洋和大气管理局(NOAA)的空气资源实验室(ARL)和澳大利亚气象局联合研发的一种用于计算和分析大气污染物输送、扩散轨迹的专业模型[5]，是目前应用最广泛的研究污染物区域输送的方法。国内外的许多科研工作者利用HYSPLIT后向轨迹模式对城市大气污染问题开展了大量的研究[6-7]。杜朋[8]、钱俊龙等[9]采用HYSPLIT模式研究了100 m高度的污染输送特征，Pongkiatkul[10]、涂小萍等[11]通过HYSPLIT模式定量估算了1 km高度外来源输送对城市颗粒物浓度的贡献率。

本方案利用HYSPLIT 模式对南昌市区域2020年的后向轨迹模式进行了分析，得出以下结论。

①春季，轨迹聚类结果表明，来自偏西方向气团占比最高，为42.48%；偏东方向次之，为22.74%；偏南方向为20.15%，偏北方向为14.63%。

②夏季，轨迹聚类结果表明，来自东北方向气团占比最高，为40.17%；偏西方向次之，为37.44%；偏南方向的气团占比为21.25%。

③秋季，轨迹聚类结果表明，来自东北偏东方向气团占比最高，为49.73%；远距离东北方向的气团次之，为23.21%；偏东方向的气团和偏西方向的气团占比分别为13.97%和13.10%。

④冬季，气团主要来自于北部地区，占比最大的气团(60.51%)都来自于东北方向，从安徽省西南部途径九江到达南昌市。

图7 南昌市2020年四季后向轨迹聚类结果图

综合分析南昌市地形(西北地势相对高，对气流有阻碍作用)、不同季节主要污染物变化(秋冬季颗粒物为首要污染物，夏季臭氧为首要污染物)，结合后向轨迹聚类结果，初步确定北部、东部和南部3个传输通道。

3)潜在源扩散。潜在源贡献因子(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)是两种以后向轨迹模型为基础的网格化统计分析方法，可以半定量地得到污染源强分布，被广泛用于识别潜在源区[12]。李颜君等[13]、高阳等[14]运用PSCF分析法和CWT分析法，探讨了研究时期内颗粒物质量浓度的潜在源区以及对颗粒物质量浓度的贡献。通过PSCF、CWT等分析方法，进一步研究不同来源区域对南昌市污染物浓度的潜在贡献。南昌市颗粒物浓度高值一般发生于冬季，利用2020年冬季数据对PM2.5进行潜在源分析，得出结论：影响PM2.5外来方向为西北方向、东北方向，其中东北方向是南昌冬季主要颗粒物传输通道。

图8 南昌市2020年冬季PM2.5 PSCF和CWT

图9 南昌市2020年夏季O3 PSCF和CWT

南昌市臭氧浓度高值一般发生于夏季，利用2020年夏季数据对O3进行潜在源分析，得出结论：影响臭氧的外来方向为东北方向、偏南方向，其中东北方向的贡献更大。

4)本地污染物排放特征。污染物排放量空间分布差异大，PM2.5、PM10、NO2、VOCs呈现中南部高排放。

5)不同季节主导风向。根据污染玫瑰图可知，秋季9—11月南昌市主导风向为东北风为主，受东北方向传输影响，颗粒物易出现高值。冬季12—1月，南昌市主导风向为北风，在北风影响下，颗粒物易出现高值。

图10 南昌市主要污染物排放空间分布图

图11 2020年9―11月南昌市PM10和PM2.5风污染风玫瑰图

综上，根据地形地貌、气团轨迹、潜在源贡献以及主要污染物排放空间分析等综合分析，确定对南昌市大气污染有重要影响的3个传输通道，分别为北部的颗粒物传输通道，东部和南部的光化学传输通道。

3.2.3 选址建议

1)点位数量方面：考虑南昌市是首次开展大气立体监测网络建设，在不同传输通道上分别布设1个传输站点，补充环境空气监测能力空白，形成前期示范作用。

2)点位选址方面：根据南昌市不同季节轨迹聚类结果分析得出的大气污染传输特征，结合地形结构与常年盛行风向的统计特征，在南昌市主要颗粒物传输通道——东北方向的上、下风向处分别布设1个颗粒物传输站点；在正南方向的春夏冬臭氧传输通道和东南方向的春夏臭氧传输通道上风向分别建立1个光化学监测点。此外，在常年盛行风上风向北通道站补充监测温室气体，作为温室气体监测的背景点。综合现场勘察情况，其中北通道站点选在南昌县蒋巷镇政府，东通道站点选在南昌县塘南镇幼儿园、南通道站选在南昌县广福一中。

图12 2020年12月―2021年1月南昌市PM10和PM2.5风污染风玫瑰图

图13 监测体系点位分布方案

4 结论

大气超级站网是南昌市的首次建设，意义重大。通过对南昌市本地污染源特征和人口分布情况分析，同时运用HYSPLIT后向轨迹模式和潜在源贡献因子(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)研究南昌市大气污染物传输通道情况和潜在源区，并且经过专家论证等严格科学的过程，确定了南昌市以1个中心超级站加东、南、北3个边界传输站的大气超级站网建设方案，其中中心超级站在红谷滩区靠近建工学校和东湖区靠近省林业公司和省外办站点附近选址，优先在南昌市生态环境监测中心选址建设，北部边界传输站优先在南昌县蒋巷镇政府选址建设，东通道站点优先在南昌县塘南镇幼儿园选址建设、南通道站优先在南昌县广福一中选址建设。