人为活动减少条件下对徐州市大气污染物影响分析

张 皓，李 辉，张留颜

（江苏省徐州环境监测中心,江苏 徐州 221018）

0 引言

2020 年1 月新冠肺炎第一次暴发，自2020 年1月23 日离汉离鄂通道关闭后，全国大范围内开始启动公共卫生一级响应，道路封闭、企业停工停产，非必要不外出等政策相继出台[1]。从一次污染源排放数据来看，机动车源、扬尘源、工业源等排放量显著降低。疫情期间全国大范围内空气质量明显好转，湖北省2020 年1 月23 日～3 月15 日，PM2.5质量浓度同比下降30.6%，NO2同比下降50%[2]，京津冀地区PM2.5浓度除北京市防控初期较2019 年同期上升外（北京区域在该时段出现2 次重污染天气），其余区域均呈现不同程度下降趋势，NO2同比下降幅度最大52.5%[3]。2020 年后，全国多个地区出现新一轮新冠疫情，各地区根据疫情情况实行不同的封控管理措施，不少地区也开展了封控管理后对大气污染物浓度的影响的研究[4-7]。SCIARD 等[8]分析了南欧4 个城市和武汉疫情管控期间，6 项污染物浓度除O3在2020 年封锁期间浓度较2019 年呈现不同程度升高外，其余均呈下降趋势。O3上升主要是由NOx浓度的下降使NO 对O3浓度的滴定效应减弱引起的。而唐山市[9]、石家庄市[10]等6 项污染物浓度在疫情管控期间均呈现不同程度的下降趋势。为探究徐州市疫情管控期间人为活动减少条件下空气质量情况，利用2020 年～2022 年3 次疫情防控期间数据进行比对分析，从而明确管控措施对徐州市大气污染物的影响。

1 研究内容

1.1 数据来源

为保证数据的准确性，所有数据均来自中国环境监测总站审核后数据，剔除异常值和沙尘对空气质量的影响。若某时刻气象参数出现异常或缺失时，剔除该时次的数据，同时要保证数据的有效性达90%以上。对超级站在线监测数据进行组分和来源解析时，必须进行数据整合和质量控制，极大程度保证数据的有效性。监测时间为徐州市在2020 年～2022 年3 次疫情防控时期，第一次为2020 年1 月24 日～2020 年2 月9 日，第二次为2021 年11 月26 日～2021 年12 月1 日，第三次为2022 年3 月30 日～2022 年4 月11 日。研究数据包括：①3 个时间段内国控站点6 项污染物浓度日均值、时均值以及近年来同时段污染物浓度数据；②3 个时段的风速、温度、相对湿度、风向等气象数据；③大气超级站在线监测成分数据及再分析数据。

1.2 研究方法

（1）相关性分析

皮尔逊相关性用于度量2 个变量X 和Y 之间的相关（线性相关），采用皮尔逊相关性分析方法探索各污染物浓度与气象参数的相关性[11]，从而大致分析此次污染主要源于气象条件还是外来传输等。

（2）PMF 来源解析

本研究利用PMF 来源解析模型，本次对颗粒物不降反升的第三次疫情防控阶段的颗粒物进行来源解析。本研究在模型解析时，根据每个因子的释放率高低，选取因子进行迭代运算，依据残值分布的变化和解析结果的可解释性，选择最佳因子数目和确定相应贡献[12]。对此过程监测数据进行来源解析，分析PM2.5中主要来源，把颗粒物来源分为：机动车源、扬尘源、二次气溶胶、生物质燃烧和燃煤源。

2 结果与讨论

2.1 大气污染情况

历史数据显示，受春节、元宵节、供暖期影响，大气污染物浓度会上升，频发重污染天气。3 次疫情防控期污染物浓度见表1。

表1 2020～2022 年主要污染物浓度比较

由表1 可知，第一次疫情防控期全市区域内机动车禁行、工业企业停工停产、居民居家隔离，交通量、工业排放均大幅下降，人为影响也降低，除O3外，污染物浓度均呈不同程度下降趋势，NO2浓度降幅最为明显；第二次疫情管控持续时间较短，除O3外，其余5 项污染物浓度仍呈下降趋势；第三次管控时间较长，但污染物物浓度呈现出与其他2 次不同情况，除O3外，颗粒物浓度、SO2浓度呈现上升趋势。第三次管控期间PM2.5浓度同比上升，一方面是由于沙尘影响，另一方面工厂并未全面停工停产，污染物累积，并存在二次转化和可能的区域传输。因第一次和第二次管控颗粒物浓度均下降，在此仅对第三次颗粒物浓度不降反升和O3上升的情况进行讨论分析。

2.2 PM2.5 变化特征分析

（1）气象因素对PM2.5浓度影响

受疫情封闭影响，此阶段防控措施主要为非城市保障型企业停止运营或实行居家办公室，需连续生产或停产有安全风险的企业，可以实行全封闭管理运行；停止一切非必要流动和活动。此次疫情管控有部分企业未停工停产，仍进行施工作业。此次疫情封闭期间颗粒物和气象条件的变化情况见图1。

图1 气温、相对湿度、风速与PM2.5 关系

由图1 可以看出，2022 年温度较2021 年温度有所上升，日均温度均高于2021 年，在4 月8 日～11 日，温度达20 ℃以上。从皮尔逊相关系数来看，PM2.5浓度与气温相关性不高，但从一定程度而言PM2.5浓度依然受温度影响。比如受冷空气影响，PM2.5浓度下降；温度逐渐上升，PM2.5浓度累积，浓度会慢慢升高。2022 年相对湿度较2021 年有所下降，但PM2.5浓度高值的3 月30 日，4 月7 日，空气湿度较2021 年明显升高。从皮尔逊相关系数来看，PM2.5浓度与湿度相关性为0.835，与PM2.5相关性较好，表现出同升同降趋势，这主要是因为高湿的气象条件有利于污染物的二次转化和颗粒物的累积增长，对PM2.5浓度的增加有助推作用。2022 年风速较2021年稍增大，但日均风速普遍低于2.0 m/s，PM2.5浓度与风速相关性不高，但也有密切关系。一般而言，风速低于2.0 m/s，属小风静稳天气，大气扩散条件整体较差，不利于污染物的稀释和扩散。从线性曲线来看，风速与PM2.5浓度呈负相关，风速小，天气静稳，PM2.5浓度易升高。

整体来看，PM2.5浓度不降反升，与气象因素有一定关系。2022 年气象条件较2021 年较不利，一方面未出现阴雨天气，气温升高，形成逆温层，不利于污染物垂直扩散。另一方面区域受低压场控制，风速较小，空气静稳，不利于污染物的水平扩散。第三，该时间段内出现了高湿天气，高湿环境易导致气态污染物向PM2.5的转化，有利于二次转化和吸湿性增长。

（2）源解析

根据徐州市超级站气溶胶监测数据，疫情管控前和管控期PM2.5各组分浓度占比情况见表2。基于组分观测结果来看，Cl-，NO3-和NH4+较疫情前在PM2.5中的占比呈现出不同幅度的下降；表征二次离子的SO42-、表征生物质燃烧的K+和表征土壤尘、地表尘和建筑尘Ca2+，Mg2+较疫情管控前分别上升了2.85%，0.05%，0.26%和0.01%。表明二次离子中的SO42-较疫情管控前对PM2.5浓度的贡献增加。

表2 疫情期间PM2.5 中各组分质量浓度

根据监测数据，运用PMF 源解析方法分别对疫情管控前和管控期2 个阶段细颗粒物的来源进行分解，结果见图2。其中，在疫情管控前，颗粒物主要来源为二次离子 （42.0%）＞机动车 （18.2%）＞扬尘（17.0%）＞燃煤（11.8%）＞生物质燃烧（11.0%）；疫情管控期间，颗粒物主要来源为二次离子（53.1%）＞生物质燃烧（18.4%）＞扬尘（11.5%）＞机动车（9.7%）＞燃煤（7.3%）。通过对比疫情前后污染物来源，可以发现，疫情管控期间颗粒物来源前后有明显变化，除二次气溶胶增加外，其余源均不同程度减少。机动车源明显减少，首先与居家办公有关，车辆出行数量减少；另外未出现上下班高峰拥堵，车辆不存在怠速行驶的情况，整体排放减少。

图2 2022 年3 月30 日～4 月11 日源解析

2.3 O3 变化特征分析

（1）O3浓度日变化特征分析

疫情期间O3浓度整体维持较高水平，小时质量浓度范围在26～186 μg/m3之间，呈典型的日变化特征,见图3。由图3 可知，部分时段（如4 月3 日，4日、9 日）夜间～凌晨浓度较高或者有所反弹，夜间无光化学反应发生，判断受传输影响较大。共出现O3超标2 d，分别为4 月10 日（161 μg/m3）和4 月11日（177 μg/m3）。其中11 日O3浓度为疫情期间最高，从光化学反应初始时刻（约8：00）至12：00，O3浓度上升速率快，与温度变化曲线较为一致，最高温度超过31.0 ℃，同时湿度较低，有利于光化学反应的进行，但由于风速在12：00 增强，O3质量浓度于14：00 左右达到当日浓度峰值186 μg/m3后开始下降，总体来看为高温低湿条件下的本地生成。超标天和非超标天O3及其前体物浓度日变化见图4。

图3 O3 浓度和温度日变化特征

图4 超标天和非超标天臭氧及前体物日变化

由图4 可知，徐州市O3日变化特征呈现 “单峰”结构，超标天O3浓度最大值出现在14：00，质量浓度为178 μg/m3，是非超标天的1.3 倍，非超标天O3峰值也出现16：00，晚于超标天2 h，超标天和非超标天的O3浓度谷值均出现在7：00。

（2） VOCs 污染特征分析

NOx和VOCs 均为生成O3的重要前体物，一般根据EKMA 曲线来判断该区域对VOCs 或者NOx更敏感。根据EKMA 曲线，徐州市处于O3污染的VOCs 控制区。因此对2021 年、2022 年3 月31 日～4 月10 日VOCs 组分体积浓度及占比情况进行分析见表3。由表3 可知，炔烃、卤代烃和OVOCs 均同比上升，OVOCs 环比上升，其余组分均下降；从占比的变化来看，炔烃、卤代烃和OVOCs 均同比上升，卤代烃和OVOCs 均环比上升，和各组分浓度变化基本一致。

表3 3 月31 日～4 月10 日VOCs 组分体积浓度及占比情况

（3）臭氧生成潜势（OFP）

3 月31 日～4 月10 日OFP 关键组分分析见表4。由表4 可知，对O3生成贡献较大的组分有来自溶剂使用的甲苯和间/对-二甲苯，来自机动车尾气排放的乙烯、丙烯等烯烃，C4-C5 烷烃以及乙炔，排名前三的组分依次为乙烯、丙烯和甲苯，说明疫情期间徐州市溶剂使用、机动车尾气排放和燃烧源对O3的贡献较大。与去年同期相比，大部分的组分浓度均下降，仅乙炔和乙烷同比上升。具体来看，以甲苯和间/对-二甲苯为代表的芳香烃降幅较大，其次是乙烯、丙烯和1-丁烯等烯烃，乙炔升幅较大。从环比变化特征来看，仅1-丁烯浓度略有升高，其余物种浓度均下降，降幅较大的是芳香烃（甲苯、乙苯和间/对-二甲苯），烯烃中的乙烯、丙烯和顺-2-丁烯次之，烷烃中的正丁烷、异丁烷、乙烷和丙烷降幅在15%～25%。由此可见，O3生成贡献排名前10 的组分浓度和排序差距明显，其中来自溶剂使用的甲苯和间/对-二甲苯和来自机动车尾气排放的乙烯、丙烯等烯烃的改善幅度较大，来自燃烧源的乙炔同比上升，环比下降。

表4 3 月31 日～4 月10 日OFP 关键组分 μg·m-3

3 结论

（1）3 个阶段，6 项污染物浓度除O3和第三阶段的PM2.5浓度外，均同比呈下降趋势，其中NO2的降幅较大，3 个阶段分别为54.3%，7.5%和58.8%。一定程度与实施居家隔离、交通管制和企业停产等举措直接相关。

（2）第三阶段PM2.5不降反升，一方面与不利的气象条件导致本地污染物累积有关；另一方面根据来源解析结果分析，二次转化比较突出，二次气溶胶占比明显增加。

（3）3 个阶段O3浓度均呈现不降反升的情况，主要因为这期间天气以晴好为主，高温有利于光化学反应；人为源排放减少，同时NOx排放减少，导致O3无法在夜间进行有效清除，静稳条件下利于O3累积，高温低湿造成O3浓度偏高。从VOCs 特征及OFP 来看，此阶段，溶剂使用、机动车尾气排放和燃烧源对O3的贡献较大。

（4）从第三阶段对大气污染物影响来看，一次污染物对减排响应更敏感，二次污染物对减排响应有一定时滞性且受气象因素影响更显著。