四川盆地近年空气质量时空演变及分布特征

2023-12-16高艺珂罗静兰王骁盛余浩如唐东民

环境科学导刊 2023年6期

高艺珂，罗静兰，王骁盛，侯涛，余浩如，唐东民

（1.四川省眉山生态环境监测中心站，四川眉山 620010；2.眉山市气象局，四川眉山 620010）

0 引言

随着经济增长和时代发展，大气环境污染问题日益突出。据统计，中国每年因城市大气污染而造成的呼吸系统门诊病例达35万例[1]，大气环境污染已成为影响人类生活质量的主要因素之一。由于四川盆地的独特地形，盆地内大气层结构稳定，“避风港”效应明显，秋冬季多逆温，气流不易交换，从而形成了四川盆地独特的大气污染特征[2-3]。四川盆地也是继京津冀、长三角、珠三角地区之后的全国第四大雾霾高发区域[4]。近年来，四川盆地城市通过实施协同减排、调整能源结构、优化产业布局和区域联防联控等措施，环境空气质量得到明显改善，但仍存在改善成效不稳固、污染时空分布不均、复合型污染凸显等问题[5]。目前针对四川盆地大气污染传输过程、特征及影响因素（如气象条件、地理位置）的研究相对较多[6-9]，而长时间跨度分析盆地空气质量变化趋势以及根据城市地理位置将四川盆地进行不同分区来开展空气质量空间变化及其区域贡献方面的研究相对较少。本文基于2016—2021年的空气质量自动监测数据，研究四川盆地内17市空气质量及主要污染物浓度的时空演化过程，并根据地域状况，将四川盆地17市划分为3个不同的区域，以探讨盆地及不同区域间空气质量演变及分布特征，旨在为下一步大气污染防治工作提供科学参考。

1 资料与来源

1.1 研究区域及数据来源

为了便于研究污染物空间分布特征，将四川盆地内17市按照地理位置分为3个区域，即成都平原地区（成都、德阳、绵阳、眉山、雅安、乐山、资阳、遂宁）、川南地区（宜宾、泸州、自贡、内江）、川东北地区（广安、广元、巴中、南充、达州）。盆地内17市环境空气质量数据来源于全国城市空气质量实时发布平台，按照《GB 3095—2012环境空气质量标准》对空气质量监测数据有效性的规定，对获得的空气质量监测数据去除无效数据，并剔除离群值。

1.2 处理方法及评价标准

评价标准依据《GB 3095—2012环境空气质量标准》《HJ 663—2013环境空气质量评价技术规范（试行）》《HJ633—2012环境空气质量指数（AQI）技术规定（试行）》，SO2、PM2.5、PM10、NO2、CO日均值为当日小时浓度的算术平均值，O3日均值为O3当日最大8 h滑动均值；SO2、PM2.5、PM10、NO2月浓度和年浓度为全年日均值的算术平均值，CO月浓度和年浓度为日均值95百分位数，O3月浓度和年浓度为日均值90百分位数。污染物浓度及空气质量改善情况通过Spearman秩系数判断，四川盆地污染物浓度为17个城市污染物浓度的算术平均值，3个地区污染物浓度为地区城市污染物浓度的算术平均值；空气质量综合指数计算方法见《HJ 663—2013环境空气质量评价技术规范（试行）》。

2 结果与分析

2.1 污染物浓度时间变化

2016—2021年四川盆地污染物浓度变化情况见图1。从图1可知，盆地内及三大区域除O3和NO2外，PM10、PM2.5、CO、SO2浓度变化趋势较为一致，均表现为前期下降较快、后期保持相对稳定。O3在经历2016—2020年连续上升后于2021年首次出现下降；NO2浓度则在2016—2019年变化相对平稳、2020—2021有小幅下降。利用Spearman秩相关系数法对污染物浓度变化进行趋势检验（数据未列出），结果显示四川盆地SO2、CO、PM10和PM2.5浓度呈显著下降（P≤0.05）、NO2浓度呈下降趋势、O3浓度呈上升趋势；盆地其他区域也有类似变化趋势。这表明四川盆地大气污染治理已从浓度快速下降初级阶段进入了相持阶段，大气污染治理开始步入“深水区”，其投入产出的“性价比”逐步下降，在实现空气质量持续改善上面临着巨大压力[10-11]。

图1 污染物浓度年际变化

随着污染物浓度持续下降，盆地内各城市空气质量优良率逐步上升，优良率变化情况见图2。从图2可知，盆地及三大区域空气质量优良率均明显上升，2016—2021年各区域平均优良率变化情况为：成都平原区域从79.7%上升至87.1%、川南区域从72.8%上升至81.8%、川东北从86.6%上升至92.1%；优良率＞92%的城市数量由2016年的1个增加至2021年的4个，而优良率＜80%的城市数量则从2016年的8个降至2021年的1个。

图2 2016—2021年盆地空气质量优良率变化

2.2 污染物浓度空间分布

以2021年为例，分析了盆地内17市的污染物浓度空间分布，结果见图3。从图3可知，不同类型污染物在空间分布上存在较明显的差异性：PM2.5和PM10高值区在成都平原区主要集中在成都市和德阳市，在川南片区主要集中在自贡市，在川东北区域主要集中在达州市；O3高值区主要集中以成都市为中心的成都平原区；NO2高值区主要集中在成都平原区的成都市和川东北片区的达州市；SO2高值区主要集中川南片区的泸州市、成都平原区的眉山市及川东北片区的达州市；CO高值区则主要集中在川东北片区的达州市。

图3 2021年盆地17市污染物浓度空间分布状况

从四川盆地整体上看，污染物浓度在空间分布上呈西高东低、南高北低的特征，共有3个污染高值区，分别是以成都及周边眉山、德阳三市构成的西部高值区，以泸州、自贡和宜宾三市构成的南部高值区和以达州为主的川东北高值区。其中川东北片区污染物浓度差异性较其他两个区域存在明显不同，表现为“一高多低”的局部特征[12]，即达州市高值浓度相对较突出，可能与其作为典型的资源型城市，又是中国西部天然气能源化工基地，以及本地钢铁行业污染排放量大有关。总的来看，不同污染物高值分布在空间上表现为一定的正相关性，可能与当地的城市机动车保有量、工业企业分布构成及数量、污染治理力度等经济社会活动强度有关[13]，也可能与不同城市间气象因素差异性有关[14]。

2.3 首要污染物时空变化

四川盆地首要污染物年际变化及在各区域的分布情况见图4、表1。由图4可知，2016—2021年，四川盆地以PM2.5和PM10作为首要污染物的天数逐年下降，而O3则呈波动上升。与2016年相比，2021年以PM2.5为首要污染物的天数下降了58 d，下降36.9%；以PM10为首要污染物的天数减少15 d，下降35.8%；以O3为首要污染物的天数增加25 d，上升42.4%。

表1 2016—2021年盆地17市首要污染物累计天数（d）

图4 四川盆地首要污染物天数年际变化

由表1可知，2016—2021年，成都市累计出现首要污染物天数最多，共1698 d，是巴中市（1012 d）的1.7倍。同时由于成都市机动车保有量位居全国第二，移动源排放对大气污染的贡献相对突出，因此成都市以NO2作为首要污染物的天数远远超过盆地其他城市。眉山市、资阳市和遂宁市的O3已超过PM2.5成为当地第一首要污染物，其中眉山市以O3作为首要污染物的天数最多。自贡、宜宾、泸州的PM2.5首要污染物天数分别位列盆地17市前三名。广元市以PM10为首要污染物的天数累计出现437 d，为川内最高，可能与受西北沙尘天气入川影响较明显有关[15]。上述分析表明，不同区域间可能受污染扩散条件、区域传输影响、污染构成等影响不同，不同区域间首要污染物类别及天数差异明显：成都平原地区O3作为首要污染物出现天数最多；川南地区则以PM2.5为首要污染物的天数最多；川东北地区以PM10为首要污染物的天数最多。

2.4 不同区域空气质量对盆地影响变化

为进一步体现不同区域空气质量对整个盆地影响大小，通过计算不同城市空气质量综合指数在盆地中占比大小来进行比较，占比越大表明对盆地空气质量影响越明显，反之亦然。分析结果见图5。从图5可知，一是对四川盆地空气质量综合指数贡献高低依次为川南地区＞成都平原地区＞川东北地区；二是成都平原区对盆地空气质量影响比重相对降低，川南区域和川东北区域则相对上升。川东北区域贡献水平相对上升一方面是因为该区域空气质量已处于盆地最佳，其空气质量提升空间有限，另一方面则是整个四川盆地空气质量改善显著，因此该区域相对贡献则增加。由此可见，四川盆地空气质量要实现持续改善和提升，则川南区域和成都平原区域是大气污染防治重点区域。