薛 艷，彭章娥，劉 琳

(上海應(yīng)用技術(shù)大學(xué) 城市建設(shè)與安全工程學(xué)院，上海 201418)

0 引 言

近二十年來(lái)，隨著城市化建設(shè)加快和經(jīng)濟(jì)社會(huì)的快速發(fā)展，大氣污染已成為我國(guó)最主要的環(huán)境問(wèn)題之一。國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)大氣污染物的危害、產(chǎn)生和分布開(kāi)展了大量的研究工作。已有研究表明，嚴(yán)重的空氣污染不僅影響大氣能見(jiàn)度，并且會(huì)對(duì)人體健康造成嚴(yán)重威脅，如由空氣污染引發(fā)呼吸系統(tǒng)相關(guān)疾病、心腦血管疾病、心肺疾病、肺癌等[1-4]。諸多學(xué)者從不同角度研究了大氣污染物的分布特征和影響因素，力求尋找有效、可行的治理方向和路徑。相關(guān)研究表明冬季主要大氣污染物是PM2.5、PM10，氣象條件會(huì)對(duì)大氣污染物濃度分布具有一定的影響[5-6]。諸多學(xué)者也對(duì)空氣污染物的時(shí)空分布特征進(jìn)行了分析，結(jié)果顯示污染區(qū)域基本呈集中連片分布的態(tài)勢(shì)[7]。中國(guó)北方地區(qū)大氣污染狀況比南方地區(qū)嚴(yán)重[8]。也有許多學(xué)者對(duì)區(qū)域大氣進(jìn)行了研究，結(jié)果顯示燃煤、農(nóng)作物秸稈焚燒和揚(yáng)塵排放等人為因素會(huì)加劇大氣污染[9]，人為污染為大氣污染的主要污染源[10]。區(qū)域間的大氣污染物傳輸對(duì)當(dāng)?shù)匚廴疚餄舛扔绊戯@著[11-12]。地形對(duì)污染物存在一定影響，地形起伏度有利于氣流的擴(kuò)散從而降低污染物濃度[13]。研究表明，東部沿海地區(qū)空間變異性程度均屬于中等水平，污染物濃度的高值區(qū)域主要分布在地表高程較低的地區(qū)[14-15]。由于大氣污染的形成和變化復(fù)雜，進(jìn)一步了解區(qū)域空氣污染特征和差異，以及引起差異的關(guān)鍵因素及其影響機(jī)制還有待進(jìn)一步研究和分析。

通過(guò)對(duì)2016～2020年天津、青島、上海、寧波四個(gè)經(jīng)濟(jì)活躍的典型沿海城市大氣中的主要污染物(PM2.5、PM10、SO2、NO2)濃度分布進(jìn)行分析與對(duì)比，研究了沿海典型城市大氣污染特點(diǎn)。由于大氣污染的程度與城市的地理位置、氣候、經(jīng)濟(jì)發(fā)展等因素相關(guān)聯(lián)，本研究也選取了該四個(gè)沿海城市近五年的城市數(shù)據(jù)進(jìn)行了影響因素和相關(guān)性分析，以期對(duì)沿海城市大氣污染防控提供對(duì)策建議參考。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究所用空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)環(huán)境監(jiān)測(cè)總站的全國(guó)城市空氣質(zhì)量實(shí)時(shí)發(fā)布平臺(tái)(http://106.37.208.233:20035/)發(fā)布的天津、青島、上海、寧波四市2016年1月1日至2020年12月31日環(huán)境空氣質(zhì)量評(píng)價(jià)城市點(diǎn)的逐時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。各種污染物的監(jiān)測(cè)方法依據(jù)生態(tài)環(huán)境部相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范[16]。經(jīng)濟(jì)、氣候數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、各市統(tǒng)計(jì)局、各市統(tǒng)計(jì)年鑒[17-32]。

1.2 研究方法

本研究采用Mann-Kendall檢驗(yàn)法[33]對(duì)四個(gè)典型城市的PM2.5、PM10、SO2、NO2月均濃度，月均溫度、降水量、日照時(shí)長(zhǎng)等進(jìn)行相關(guān)性分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 典型城市四種大氣污染物地理分布比較

為了解四城市各個(gè)季節(jié)四種大氣污染物的地理季節(jié)分布特征，本研究將四城市2016～2020年大氣污染物的逐月變化趨勢(shì)進(jìn)行了比較，結(jié)果如圖1所示。

圖1 四城市2016～2020年度大氣污染物濃度變化趨勢(shì)圖Fig.1 2016～2020 trend of air pollutants concentrations in the four cities

四城市均呈現(xiàn)出污染物濃度冬季最高、夏季最低的特點(diǎn)，與我國(guó)其他地區(qū)大氣污染物濃度變化規(guī)律一致，但是天津與青島兩市污染物濃度值以及隨季節(jié)變化的波動(dòng)幅度均高于上海與寧波。由于天津與青島同屬北方城市，冬季采暖需求大，使得污染物冬季濃度較高，污染物濃度整體呈現(xiàn)明顯的“冬高夏低”的趨勢(shì)。相關(guān)研究表明能源消耗對(duì)環(huán)境污染的影響為正[34]，能源消耗大，污染排放強(qiáng)度增大。

除各城市自身污染源排放強(qiáng)度的差異外，地理位置對(duì)大氣污染物濃度分布也存在較大的影響。以青島為例，青島屬于北方城市，冬季污染物濃度與同為北方城市的天津相近，夏季時(shí)卻遠(yuǎn)低于天津，與濃度最低的寧波相近，如此顯著差異可能與地理位置，沿海氣候因素的影響有關(guān)。青島地處山東半島東南沿海，近乎被海包圍，是四個(gè)城市中唯一具有海洋性氣候的城市。海洋性氣候具有受大陸影響小、受海洋影響大、降水日數(shù)多、云霧頻數(shù)多、濕度高等特點(diǎn)。相關(guān)研究表明，冬季采暖為青島大氣污染物的主要來(lái)源[35]，因此冬季青島污染物濃度高，其夏季受東南季風(fēng)、海流、水團(tuán)的影響，空氣濕度大，對(duì)大氣污染物沉降效果比冬季大，且夏季污染排放強(qiáng)度低，因此其夏季污染減輕幅度大。而其余三市除本身排放源差異外，夏季受海洋影響強(qiáng)度小于青島，因而其余三市冬夏兩季的差異總體低于青島冬夏兩季的差異。

2.2 典型城市四種大氣污染物各季度濃度波動(dòng)區(qū)間比較

為了解四城市各個(gè)季節(jié)四種大氣污染物的分布規(guī)律以及與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)，本研究將2019～2020年內(nèi)各季節(jié)月均值和變化區(qū)間作了比較。數(shù)據(jù)選取2018年12月至2020年11月，分析結(jié)果見(jiàn)表1和表2。為分析產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)污染的影響，選取四市部分產(chǎn)業(yè)值進(jìn)行參考分析，結(jié)果見(jiàn)表3。

表1 2019年四城市四種大氣污染物濃度區(qū)間(均值)Table 1 Concentration range (average value)of four air pollutants in four cities in 2019 μg/m3

表2 2020年四城市四種大氣污染物濃度區(qū)間(均值)Table 2 Concentration range (average value)of four air pollutants in four cities in 2020 μg/m3

結(jié)果顯示，北方兩城冬季PM2.5、PM10和SO2濃度均高于南方兩城，其2020高均值城值分別為南方的2倍、1.8倍和1.4倍。在四城市中，青島PM2.5與PM10的濃度波動(dòng)也最大，青島冬季的PM10濃度均值為四市最高，但在夏季時(shí)卻遠(yuǎn)低于天津，與濃度最低的寧波相近。表明青島冬季粗顆粒排放強(qiáng)度大、污染重，其來(lái)源可能為土壤揚(yáng)塵、建筑揚(yáng)塵等。

上海在春季和夏季的PM2.5濃度均值高于青島，可能的原因?yàn)樯虾５诙a(chǎn)業(yè)的GDP高于青島。從而導(dǎo)致上海春夏兩季PM2.5濃度均值高于青島。

上海春季和夏季NO2濃度均值為四市最高，其結(jié)果受多重因素的影響。上海人口為四市最多，相關(guān)研究表明人口壓力對(duì)環(huán)境污染的影響為正[34]。上海交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)和工業(yè)占比相對(duì)較高，交通運(yùn)輸、工業(yè)排放的NO2較多，從而導(dǎo)致上海NO2濃度相對(duì)較高。

四市2020年冬春兩季的NO2波動(dòng)比2019年冬春兩季NO2波動(dòng)大，尤其以上海與寧波最為顯著?？赡艿脑?yàn)?020年2月突然爆發(fā)的新冠疫情，使得2020年人口、交通運(yùn)輸?shù)牟▌?dòng)大于2019年。以上海為例，新冠疫情爆發(fā)與社交隔離之后公路貨物運(yùn)輸量與旅客發(fā)送量大幅下降，隨著新冠疫情的有效管控，公路貨物運(yùn)輸量與旅客發(fā)送量逐漸上升。2019年12月上海市公路貨物運(yùn)輸量為3 387萬(wàn)噸，公路旅客發(fā)送量為249萬(wàn)人；而2020年2月公路貨物運(yùn)輸量下降至2 200萬(wàn)噸，公路旅客發(fā)送量急劇下降至0.30萬(wàn)人；2020年3月公路貨物運(yùn)輸量增至3 429萬(wàn)噸，公路旅客發(fā)送量上升到10萬(wàn)人；到2020年5月公路貨物運(yùn)輸量進(jìn)一步增加到3 756萬(wàn)噸，公路旅客發(fā)送量繼續(xù)上升至82萬(wàn)人，兩季公路貨物運(yùn)輸量與旅客發(fā)送量波動(dòng)很大。雖然四市均存在務(wù)工返鄉(xiāng)、返城、新冠疫情社交隔離等問(wèn)題，但天津、青島兩市冬季采暖所排放的NO2會(huì)抵消部分務(wù)工返鄉(xiāng)、返城引起的波動(dòng)。波動(dòng)規(guī)律表明交通運(yùn)輸對(duì)NO2有較大的影響，且冬春兩季交通運(yùn)輸對(duì)南方城市的影響作用大于北方城市。

四市SO2濃度均遠(yuǎn)低于國(guó)家二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，表明四市對(duì)SO2污染控制力度大、SO2減排效果顯著，且四市SO2四季波動(dòng)中，上海全年濃度波動(dòng)最小。

2.3 以單位GDP為基準(zhǔn)的典型城市四種大氣污染物濃度比較

為了解單位經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值與大氣污染物濃度的關(guān)系，本次研究將近年來(lái)的污染物濃度以GDP為基準(zhǔn)進(jìn)行了比較，結(jié)果見(jiàn)表4。

表4 2016～2020四城市四種大氣污染物與GDP比值Table 4 The ratio of four air pollutants to GDP in the four cities from 2016 to 2020 10-3 (μg·m-3)/萬(wàn)元

數(shù)據(jù)顯示，上海的單位GDP的各污染物濃度比對(duì)值均遠(yuǎn)小于其余三市，其原因可能是上海本身GDP遠(yuǎn)高于其余三市，另一方面可能是上海對(duì)大氣污染的治理措施更加嚴(yán)格，從而使得大氣污染物濃度與GDP比值小于其余三市。不同城市之間污染物濃度比對(duì)值的差異與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、污染治理等因素密切相關(guān)。

除2019年青島的PM2.5與PM10比對(duì)值外，四市單位GDP的四種大氣污染物濃度比對(duì)值均逐年減小，原因主要為四市經(jīng)濟(jì)逐年增長(zhǎng)和四市對(duì)大氣污染的治理效果越來(lái)越好。

2020年的結(jié)果表明，單位GDP內(nèi)，PM2.5比對(duì)值從低到高順序?yàn)樯虾?寧波<青島<天津。天津PM2.5/GDP濃度為上海PM2.5/GDP濃度的4.16倍。單位GDP內(nèi)，PM10比對(duì)值從低到高順序?yàn)樯虾?寧波<天津<青島。青島PM10/GDP濃度為上海PM10/GDP濃度的4.61倍。單位GDP內(nèi)，SO2比對(duì)值從低到高順序?yàn)樯虾?天津<寧波<青島。青島SO2/GDP濃度為上海SO2/GDP濃度的3.82倍。單位GDP內(nèi)，NO2比對(duì)值從低到高順序?yàn)樯虾?寧波<青島<天津。天津NO2/GDP濃度為上海NO2/GDP濃度的2.9倍。

2.4 大氣污染物濃度影響因素分析

本文采用Mann-Kendall檢驗(yàn)法對(duì)四個(gè)典型城市的PM2.5、PM10、SO2、NO2月均濃度，月均溫度、日照時(shí)數(shù)、降水量等進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果見(jiàn)表5。通常按照相關(guān)系數(shù)區(qū)間依次將0～0.2、0.2～0.4、0.4～0.6、0.6～0.8、0.8～1.0，分為無(wú)相關(guān)、弱相關(guān)、相關(guān)、強(qiáng)相關(guān)和極強(qiáng)相關(guān)5個(gè)區(qū)間[12]。

表5 四市2016～2020大氣污染與氣象數(shù)據(jù)相關(guān)性分析結(jié)果Table 5 Correlation analysis results of air pollution and meteorological data in four cities from 2016 to 2020

除上海的SO2與平均溫度相關(guān)性呈弱相關(guān)外，沿海四市的PM2.5、PM10、SO2、NO2均與平均溫度呈負(fù)相關(guān)，相關(guān)性系數(shù)均在0.4～0.8范圍內(nèi)相關(guān)性較顯著，此結(jié)果表明溫度升高有利于增強(qiáng)污染物的擴(kuò)散，從而有助于PM2.5、PM10、SO2、NO2濃度降低[11]。

由于降水對(duì)污染物有沖刷和沉降作用，尤其是在冬季污染相對(duì)嚴(yán)重時(shí)期，短時(shí)降水能對(duì)大氣污染起到一定程度的緩解作用[13]。但降水量對(duì)南北四個(gè)城市的影響差異明顯，在氣候干燥地區(qū)降水降低大氣污染濃度的作用更為顯著。天津氣候特點(diǎn)為夏季雨水集中、冬季干燥，所以降水量對(duì)污染物濃度影響明顯。而寧波氣候特點(diǎn)為終年濕潤(rùn)，所以降水量對(duì)污染物濃度的影響較小。

3 結(jié) 論

(1)大氣污染物濃度分布總體存在冬季高、夏季低的季節(jié)變化特征，由于北方城市冬季采暖會(huì)加劇空氣污染，北方城市冬高夏低的趨勢(shì)要比南方城市顯著。

(2)除自身污染排放強(qiáng)度的影響外，地理位置和區(qū)域氣候?qū)Υ髿馕廴疚餄舛确植家灿幸欢ㄓ绊?。北方兩城冬季PM2.5、PM10和SO2濃度均高于南方兩城，其2020高均值城值分別為南方的2倍、1.8倍和1.4倍。青島冬季的PM10濃度均值為四市最高，但在夏季時(shí)卻遠(yuǎn)低于天津，與濃度最低的寧波相近。與其地處半島、具有海洋性氣候特征有一定關(guān)系。

(3)四市間不同產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)污染物的濃度分布也有一定影響。公路交通運(yùn)輸、工業(yè)排放對(duì)NO2分布具有較大影響。受疫情影響，上海2020交通與2019年交通差異顯著，相應(yīng)的其2020年冬季NO2濃度波幅為2019年冬季的1.5倍，表明交通運(yùn)輸對(duì)NO2濃度存在較為顯著影響。四市中，上海市單位GDP所對(duì)應(yīng)的大氣污染物濃度最小。以上海為基準(zhǔn)，天津PM2.5、NO2濃度比對(duì)值分別為上海的4.16倍、2.9倍，青島PM10、SO2濃度比對(duì)值分別為上海的4.61倍、3.82倍。

(4)在氣象因素影響方面，溫度對(duì)大氣污染物濃度存在較顯著影響，溫度上升有助于降低大氣污染物濃度。如平均溫度與PM2.5、NO2的相關(guān)性，四市均呈負(fù)相關(guān)，降水量對(duì)季節(jié)性干旱地區(qū)的大氣污染物濃度的降低效果要強(qiáng)于常年濕潤(rùn)地區(qū)。降水量對(duì)北方兩市影響呈負(fù)相關(guān)，對(duì)南方兩市呈弱相關(guān)，北方兩市與南方兩市差別在于北方兩市冬季較干，存在季節(jié)性干旱。北方城市春季降雨對(duì)降低顆粒污染物濃度效果顯著。