老旧小区大气污染特征分析

2024-01-01冉宏娟冉宏伟王花兰

中国资源综合利用 2024年6期

摘要：根据《环境空气质量标准》（GB 3095—2012），环境空气污染物的基本项目有6种，即细颗粒物（PM2.5）、可吸入颗粒物（PM10）、CO、SO2、O3和NO2。为了解老旧小区大气污染物的时空分布特征，以兰州市安宁区长风东苑小区为研究区，监测6种大气污染物，分析大气污染特征及影响因素。结果表明，小区主干道十字交叉口的污染物浓度高于主干道污染物浓度。老旧小区大气中，PM2.5、PM10和CO浓度高值集中在08：00—09：00。PM2.5、PM10、CO、SO2和NO2受车流量影响较大；O3浓度与温度表现出强相关性；PM2.5、PM10、CO、SO2和NO2浓度与风速均呈负相关，O3浓度与风速呈正相关。

关键词：老旧小区；大气污染特征；相关分析；气象要素

中图分类号：X51 文献标识码：A 文章编号：1008-9500（2024）06-0-07

DOI：10.3969/j.issn.1008-9500.2024.06.045

Analysis of Air Pollution Characteristics in Old Residential Areas

RAN Hongjuan1， RAN Hongwei2， WANG Hualan1

（1. School of Traffic and Transportation， Lanzhou Jiaotong University， Lanzhou 730070， China;

2. Yinchuan Signaling amp; Communication Depot， China Railway Lanzhou Group Co.， Ltd.， Yinchuan 750000， China）

Abstract： According to the Environmental Air Quality Standard （GB 3095—2012）， there are six basic items of environmental air pollutants， namely fine particulate matter （PM2.5）， inhalable particulate matter （PM10）， CO， SO2， O3， and NO2. In order to understand the spatiotemporal distribution characteristics of air pollutants in old residential areas， Changfeng Dongyuan residential area in Anning district， Lanzhou city is taken as the research area to monitor six types of air pollutants and analyze the characteristics and influencing factors of air pollution. The results indicate that the pollutant concentration at the intersection of the main road in the community is higher than that on the main road. In the atmosphere of old residential areas， high concentrations of PM2.5， PM10， and CO are concentrated in 08：00—09：00. PM2.5， PM10， CO， SO2， and NO2 are greatly affected by traffic flow; O3 concentration shows a strong correlation with temperature; PM2.5， PM10， CO， SO2， and NO2 concentrations are negatively correlated with wind speed， while O3 concentration is positively correlated with wind speed.

Keywords： old residential areas; air pollution characteristics; correlation analysis; meteorological elements

随着经济的发展和城市化的推进，大气污染已成为我国城市面临的主要环境问题之一。研究表明，人们长期暴露于污染的大气环境，会产生呼吸系统疾病和癌症等健康问题[1]。《“健康中国2030”规划纲要》强调，要深入应对和解决大气污染问题，完善针对严重污染天气的区域联合预警机制，全面推进城市空气质量达标管理，以促进全国城市的环境空气质量明显改善。居住街区作为城市中人群活动最为集中的场所，其空气质量与居民健康密不可分[2]。

温度、风速和相对湿度等气象要素在大气自净能力中起关键作用，对大气质量有显著影响。目前，国内外的研究多数只针对单一污染物，不同气象条件下多种污染物的系统性研究较少[3]。许多学者对天津市[4]、大连市[5]、成都市[6]、珠海市[7]、合肥市[8]和聊城市[9]等城市的大气污染特征进行分析，为城市空气质量改善提供决策支撑。我国城市机动车大气污染物研究已经取得初步成果，但居住区机动车大气污染研究较少，不足以支撑居住区大气污染防治。老旧小区一般没有地下停车场，机动车随意停放问题突出，大气污染特征有待深入研究。

长风东苑小区位于兰州市安宁区兴安路和长风街的交叉口，该小区建于20世纪70年代，总建筑面积为14.30万m3。小区共有2 565户居民，其中约40%是三代家庭，老年人和儿童是小区内日常活动的主要人群。以长风东苑小区为研究区，研究老旧小区大气污染物的空间分布特征，分析其与诸多影响因子的相关性，从而助力老旧小区大气污染物防治，进一步改善老旧小区大气环境。

1 数据与方法

1.1 数据来源

主要监测指标包括6项大气常规污染物与5项气象因子，同步监测交通量，在2个点位进行连续监测，每个点位连续监测10 h，测量时间为夏季。6项大气常规污染物分别为细颗粒物（PM2.5）、可吸入颗粒物（PM10）、CO、SO2、O3和NO2，气象因子分别为温度、湿度、气压、风向和风速。点位1为小区道路主干道，点位2为小区主干道十字交叉口。其中，大气常规污染物与气象因子监测采用小型气象站，车流量采用便携式手持计数器进行计数，每小时统计1次，进行10 h不间断测量。

1.2 研究方法

采用皮尔逊相关分析法对研究区大气污染物与诸多影响因子的相关性进行度量，如式（1）所示。使用Origin软件进行分析，绘制6项常规污染物的箱线图，快速且直观地反映原始数据的分布，从而检测每组数据是否存在异常值。处理异常值时，要尽可能保留数据的完整性，并尽可能减少对数据分布和分析产生的影响，所以将异常值替换为平均值。对测量数据进行统计，判断数据无缺失值。处理后的6项常规污染物数据均在合理范围内，稍微有偏离，但是也在正常检测范围内。

（1）

式中：rxy为不同因子的相关系数；n为数据总数；x、y为两个因子的监测值。

2 结果分析

2.1 老旧小区污染物时间变化特征

老旧小区大气污染物浓度变化如图1所示。PM10浓度为8～65 μg/m3，PM2.5浓度为6～53 μg/m3，CO浓度为0.114～1.331 mg/m3，NO2浓度为12～39 μg/m3，SO2浓度为1～9 μg/m3，O3浓度为35～177 μg/m3。监测数据显示，大气污染物PM10、PM2.5和CO浓度高值集中在08：00—09：00。经分析，早晨，老旧小区居民上班或上学的出行活动增加，交通运输和工业活动相对较为频繁，汽车尾气中的污染物排放量增加，导致污染物在空气中的浓度上升。大气中，O3浓度高，一直处于上升趋势。经分析，原因可能是夏季紫外线强烈，导致光化学烟雾和臭氧生成增加。此外，夏季温度较高，温暖的空气上升不畅，导致O3在近地面积累。

如图2所示，老旧小区内，点位2的PM2.5、PM10、CO和SO2的浓度基本均高于点位1的污染物浓度。经分析，原因可能是机动车经过十字路口时，为了保证小区居民安全和礼让行人，需要减速，除正常排放的污染物，还有怠速附加排放的污染物，污染物浓度会显著增加，从而影响居民的生活环境[10]。

2.2 大气污染物的影响因素分析

老旧小区内，大气污染物浓度与气象要素、交通量的相关分析结果如图3所示。风速与污染物浓度呈负相关，说明风速大可以加快污染物的扩散[11]。风速是污染物水平扩散的主要动力。O3浓度与温度的相关性显著，原因可能是温度较高时，太阳辐射强烈，加剧光化学烟雾及O3的产生[12]。

气温越高，环境空气的臭氧浓度越大，气温越低，越不利于产生臭氧污染[13]。CO作为机动车尾气中浓度最大的有害成分，对人体有极大的危害，其与交通量和气象要素的相关性显著。除O3外，其他5项大气常规污染物浓度与交通量呈正相关。气象要素主要决定大气污染物的传输过程，SO2与气象要素呈微小的负相关。SO2进入空气，易与空气中的其他物质反应。若风速小，气温高，则SO2会在部分区域快速集聚，产生重度污染。

为研究风向、风速对老旧小区大气污染物浓度的影响，依次绘制PM2.5、PM10、CO、O3、SO2和NO2在不同风向、风速下的浓度极坐标图，如图4所示。整体来看，除CO与O3外，PM2.5、PM10、SO2和NO2浓度高值基本分布在盛行风向为北偏东15°到东偏南150°的区域。此区域PM2.5的浓度高值集中在23.63～35.38 μg/m3，PM10的浓度高值集中在29.38～43.63 μg/m3，SO2的浓度高值集中在5.500～8.125 μg/m3，NO2的浓度高值集中在28.88～35.63 μg/m3，盛行风为东北风。不同的是，CO浓度最高值出现在盛行东北风的区域，CO浓度最高值达到1.331 mg/m3。风速为0.2～0.6 m/s时，出现污染物浓度的最高值，原因是此区间距离老旧小区道路近，同时风速较小。由此可见，风向对老旧小区大气污染物PM2.5、PM10、SO2和NO2的影响较大，风向与风速的共同作用[14]影响老旧小区大气污染物的浓度分布。

3 结论

长风东苑小区属于老旧小区，大气污染物PM10、PM2.5和CO浓度高值集中在08：00—09：00。老旧小区主干道十字交叉口的污染物浓度高于主干道污染物浓度。相关分析表明，风速与污染物浓度呈负相关，风速可以加快污染物的扩散，监测时段风速和温度平均值分别为0.68 m/s、26.44 ℃，风速较低，温度偏高。PM2.5、PM10、CO、SO2和NO2浓度与风速均呈负相关，O3浓度与风速呈正相关。PM2.5、PM10、CO、SO2和NO2浓度与温度均呈负相关且相关性显著，O3浓度与温度呈正相关且相关性显著。

参考文献

1 程昊淼，姜智文，张培浩，等.基于CFD模拟的城市住区形态参数对大气污染物扩散影响[J].北京工业大学学报，2021（12）：1377-1387.

2 陈莎，刘影影，李素梅，等.京津冀典型城市PM2.5污染的健康风险及经济损失研究[J].安全与环境学报，2020（3）：1146-1153.

3 Gao X，Ruan Z，Liu J，et al.Analysis of atmospheric pollutants and meteorological factors on PM2.5 concentration and temporal variations in Harbin[J].Atmosphere，2022（9）：1426.

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5 吴一帆，张子豪，王帅，等.大连市大气污染特征、影响因素及来源分析[J].环境工程，2018（6）：104-109.

6 李欣悦，张凯山.成都市气态污染物NO2、SO2与大气颗粒物相关性分析[J].环境工程，2019（6）：111-116.

7 赵燕，李大伟，翟宇虹，等.2014年—2021年珠海市环境空气质量变化趋势及污染特征研究[J].环境科学与管理，2022（12）：144-149.

8 程龙，董昊，刘阳，等.合肥市臭氧及其前体物污染特征及源解析[J].中国环境监测，2023（3）：58-66.

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10 李伟，王炜，邓卫，等.城市交叉口机动车污染物扩散模型研究[J].公路交通科技，2005（5）：155-158.

11 郑美琴，卢振礼.日照市区PM10污染物特征及其与气象要素的关系[J].南京气象学院学报，2006（3）：413-417.

12 吴一帆，张子豪，王帅，等.大连市大气污染特征、影响因素及来源分析[J].环境工程，2018（6）：104-109.

13 李利霞，王亮，陈芙蓉，等.环境空气中臭氧污染特征及相关气象要素研究[J].化工设计通讯，2021（6）：166-167.

14 郭亚军，王花兰，李明璇，等.高速公路路域大气污染特征分析[J].环境工程，2023（12）：166-171.

作者简介：冉宏娟（1997—），女，甘肃靖远人，硕士。研究方向：交通环境。