丁銘，郁建橋，鐘聲

(江蘇省環(huán)境監(jiān)測中心,江蘇 南京 210036)

近年來，隨著經(jīng)濟迅速發(fā)展, 城市開發(fā)速度加快, 各工業(yè)區(qū)規(guī)模不斷擴大, 工業(yè)污染、機動車尾氣污染、建筑揚塵污染也隨之加劇，復合型污染態(tài)勢已日趨嚴峻，給大氣污染防治帶來了前所未有的壓力[1-2]。為做到精準治污、科學治污，探尋大氣污染物貢獻和輸送規(guī)律，為環(huán)境管理服務[3-6]，現(xiàn)根據(jù)2019—2021年江蘇省細顆粒物(PM2.5)和氣象風速監(jiān)測結果，采用大數(shù)據(jù)分析方法，分析了江蘇省PM2.5的貢獻與影響，以期為大氣污染防治工作提供科學依據(jù)[7-9]。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

PM2.5數(shù)據(jù)來自年江蘇省南京、蘇州、常州、無錫、鎮(zhèn)江、泰州、揚州、南通、徐州、連云港、淮安、鹽城、宿遷13市的大氣自動站。污染物數(shù)據(jù)來自中國環(huán)境監(jiān)測總站的全國空氣質量實時發(fā)布平臺(http://106.37.208.233:20035/)，頻次為1次/h；氣象數(shù)據(jù)來自中央氣象臺官網(wǎng)(http://www.Nmc.cn/)；近地面氣象(溫度、壓力、濕度、風速、風向)數(shù)據(jù)來自江蘇省氣象臺。

1.2 數(shù)據(jù)質控

大氣自動站運維質控工作包括定期的質量控制(QC)檢查、質量保證(QA)檢查和隨機檢查，通過運維檢查對站點運維情況進行現(xiàn)場考核，保證數(shù)據(jù)的獲取率、有效率和準確率。

1.2.1 QC檢查

每季度對每個大氣自動站開展1次QC檢查，檢查內容包括：(1)PM2.5分析儀流量、關鍵參數(shù)值(K值)和背景值核查，其中關鍵參數(shù)值需要與出廠設備報告保持一致，按照《環(huán)境空氣顆粒物(PM2.5和PM10)連續(xù)自動監(jiān)測系統(tǒng)運行和質控技術規(guī)范》(HJ 817—2018)有關規(guī)定進行處理；同時進行采樣流量、采樣溫度、標準膜、氣密性、壓力傳感器檢查，記錄最終測試情況。(2)采樣管路、采樣部件的清潔度、密封度檢查。

1.2.2 QA檢查

每半年對每個大氣自動站開展1次QA檢查，使用比對追溯校驗后的流量計，對顆粒物分析儀的流量進行校驗，記錄分析儀內部的溫度、壓力測值，同時對儀器流量、氣密性測試偏差進行計算并記錄。

1.2.3 隨機檢查

開展手工監(jiān)測比對，檢查站房環(huán)境，將異常數(shù)據(jù)與周邊站點數(shù)據(jù)進行比對核查。

1.3 評價與分析方法

1.3.1 濃度限值

PM2.5的質量濃度限值參照《環(huán)境空氣質量標準》(GB 3095—2012)二級標準，見表1。

表1 PM 2.5的質量濃度二級標準限值

1.3.2 污染貢獻及影響評價

污染貢獻占比的計算公式見式(1)—(3)。

(1)

(2)

(3)

式中：P——污染物矢量(R，θ)；R——落點位置；θ——弧度角；a——風向，(°)；v——風速，m/s。

影響半徑的計算公式見式(4)。

影響半徑=t×v

(4)

式中：t——影響時間，s；v——實測風速，m/s。

累計影響時間≥2/3時間的風速為該區(qū)域的絕對影響風速，計算結果為絕對影響半徑；累計影響時間≥1/3時間的風速為該區(qū)域的直接影響風速，計算結果為直接影響半徑。

2 結果與討論

2.1 風速頻度與影響半徑

2.1.1 風速頻度年度變化

2019—2021年江蘇省平均風速區(qū)間頻度分布見圖1。由圖1可見，2019—2021年近地面小時風速區(qū)間頻度為0.1%～34.4%，整體呈現(xiàn)先升后降的趨勢，其中1～2 m/s風速區(qū)間的頻度占比最高(30.8%～34.4%)，5 m/s及以上風速區(qū)間的頻度較少(3%左右)。主要風速區(qū)間為0～3 m/s，頻度為76.3%～80.7%，平均值為78.9%，其中2019年最高，2021年最低。

圖1 2019—2021年江蘇省平均風速區(qū)間頻度分布

2.1.2 風速頻度區(qū)域變化

2019—2021年江蘇省各市風速區(qū)間頻度分布見圖2。由圖2可見，各市0～3 m/s風速區(qū)間頻度為59.4%～92.0%，平均值為78.9%。其中揚州和徐州較高，分別為92.0%和88.5%；南通和連云港較低，分別為59.4%和71.6%。0～3 m/s風速區(qū)間頻度為70.2%～79.9%，蘇南5市(南京、鎮(zhèn)江、蘇州、常州、無錫)最高，為79.9%，沿海3市(鹽城、連云港、南通)最低，為70.2%。與全省平均風速區(qū)間頻度相比，沿海3市0～1 m/s風速區(qū)間頻度低了3.6個百分點，1～2 m/s風速區(qū)間頻度低了3.9個百分點，存在較大差異，其余地區(qū)無明顯變化。

圖2 2019—2021年江蘇省各市風速區(qū)間頻度分布

2.1.3 風速頻度與影響半徑

2019—2021年江蘇省各市風速區(qū)間頻度與影響半徑見表2。由表2可見，各市0～2 m/s風速區(qū)間頻度為35.8%～68.3%；0～3 m/s風速區(qū)間頻度為59.4%～92.0%；0～4 m/s風速區(qū)間頻度為77.8%～98.7%。

表2 2019—2021年江蘇省各市風速區(qū)間頻度與影響半徑

按照1.3.2節(jié)影響半徑的計算方法，2019—2021年江蘇省各市絕對影響半徑和直接影響半徑的風速區(qū)間頻度見表3。由表3可見，半徑在7 km內，絕對影響風速頻度為59.4%～92.0%(平均值為78.9%)，直接影響風速頻度為96.3%～100.0%；在5 km內，絕對影響風速頻度為40.6%～74.0%(平均值為58.7%)，直接影響風速頻度為80.8%～99.4%；在3 km內，絕對影響風速頻度為20.4%～41.9%，直接影響風速頻度為55.0%～88.8%。

表3 2019—2021年江蘇省各市絕對影響半徑和直接影響半徑的風速區(qū)間頻度

2.2 風速頻度與污染物貢獻

2.2.1 風速頻度與PM2.5貢獻相關性

通過計算不同半徑內的風速頻度，結合PM2.5濃度，可以計算出不同半徑內風速頻度對應的PM2.5貢獻占比。PM2.5貢獻占比分布見圖3。由圖3可見，半徑在7 km內，風速頻度為78.9%，PM2.5貢獻占比為82.4%；半徑在5 km內，風速頻度為59.6%，PM2.5貢獻占比為65.9%；半徑在3 km內，風速頻度為33.5%，PM2.5貢獻占比為39.9%。

圖3 PM2.5貢獻占比分布

風速頻度與PM2.5貢獻占比的相關性見圖4。由圖4可見，二者之間存在正相關關系，決定系數(shù)(R2)為0.986 5。0～1 m/s風速區(qū)間，風速頻度為20.9%，PM2.5貢獻占比為24.3%；1～2 m/s風速區(qū)間，風速頻度為32.6%，PM2.5貢獻占比為34.4%；2～3 m/s風速區(qū)間，風速頻度為25.4%，PM2.5貢獻占比為23.7%；0～3 m/s風速區(qū)間PM2.5貢獻占比之和達82.4%。

圖4 風速頻度與PM2.5貢獻占比的相關性

2.2.2 風速區(qū)間與高值區(qū)PM2.5的相關性

根據(jù)《GB 3095—2012》，PM2.5的24 h質量濃度限值為75 μg/m3，大于該限值的濃度區(qū)域為高值區(qū)。ρ(PM2.5)>75 μg/m3的頻次和發(fā)生污染的概率與風速區(qū)間的關系見圖5(a)(b)。由圖5可見，隨著風速的上升，ρ(PM2.5)>75 μg/m3的頻次和發(fā)生污染的概率均呈現(xiàn)明顯的下降趨勢，二者存在較好的負相關關系。

圖5 ρ(PM2.5)>75 μg/m3的頻次和發(fā)生污染的概率與風速區(qū)間的關系

2.3 實際案例

2019—2021年南京與連云港風速區(qū)間頻度分布見圖6，PM2.5貢獻占比分布見圖7(a)(b)。

圖7 南京與連云港PM2.5貢獻占比分布

由圖6和圖7可見，南京市風速區(qū)間主要集中在0～3 m/s，該區(qū)間風速頻度為89.2%，PM2.5的貢獻占比為91.7%。0～2 m/s風速區(qū)間頻度為65.7%，PM2.5貢獻占比為70.3%。半徑7 km內，絕對影響風速頻度為89.2%，PM2.5貢獻占比為91.7%；半徑5 km內，絕對影響風速頻度為72.1%，PM2.5貢獻占比為76.3%；半徑3 km內，絕對影響風速頻度為41.5%，PM2.5貢獻占比為46.7%。半徑7 km內，直接影響風速頻度為99.9%，PM2.5貢獻占比為99.9%；半徑5 km內，直接影響風速頻度為98.3%，PM2.5貢獻占比為99.0%，半徑3 km內，直接影響風速頻度為86.1%，PM2.5貢獻占比為89.0%。

連云港市風速區(qū)間主要集中在0～3 m/s，該區(qū)間風速頻度為91.4%，PM2.5占比貢獻為93.8%。0～2 m/s風速區(qū)間頻度為68.3%，PM2.5貢獻占比為68.8%。半徑7 km內，絕對影響風速頻度為91.4%，PM2.5貢獻占比為93.8%；半徑5 km內，絕對影響風速頻度為74.7%，PM2.5貢獻占比為76.5%；半徑3 km內，絕對影響風速頻度為46.5%，PM2.5貢獻占比為48.3%。半徑7 km內，直接影響風速頻度為99.9%，PM2.5貢獻占比為100.0%；半徑5 km內，直接影響風速頻度為99.1%，PM2.5貢獻占比為99.6%；半徑3 km內，直接影響風速頻度為88.5%，PM2.5貢獻占比為90.2%。

綜上所述，半徑7 km內，南京市和連云港市的絕對影響PM2.5貢獻占比分別為91.7%和93.8%，直接影響PM2.5貢獻占比均為99.9%；半徑5 km內，絕對影響PM2.5貢獻占比分別為76.3%和76.5%，直接影響PM2.5貢獻占比分別為98.3%和99.1%；半徑3 km內，絕對影響PM2.5貢獻占比分別為46.7%和48.3%，直接影響PM2.5貢獻占比分別為89.0%和90.2%?？梢姽潭c位的PM2.5貢獻占比隨著半徑范圍的擴大而增加，在近地面風速影響下，其PM2.5貢獻占比也會發(fā)生變化。

3 結論

(1)2019—2021年江蘇省大氣自動站的小時風速數(shù)據(jù)顯示，1～2 m/s風速區(qū)間頻度占比最高，為30.77%～30.39%，5 m/s及以上風速區(qū)間頻度占比最小，僅為3%左右。風速區(qū)間集中在0～3 m/s，頻度為76.3%～80.7%。

(2)從區(qū)域變化來看，全省各市0～3 m/s風速區(qū)間頻度為59.4%～92.0%，平均值為78.9%。沿海3市(鹽城、連云港、南通)0～1 m/s風速區(qū)間頻度較全省該風速區(qū)間頻度低了3.6個百分點，1～2 m/s風速區(qū)間頻度低了3.9個百分點，存在較大差異，其余地區(qū)無明顯變化。

(3)從風速頻度與影響半徑來看，半徑7 km內，絕對影響風速頻度為59.4%～92.0%，直接影響風速頻度為96.3%～100.0%；半徑5 km內，絕對影響風速頻度為40.6%～74.0%，直接影響風速頻度為80.8%～99.4%；半徑3 km內，絕對影響風速頻度為20.4%～41.9%；直接影響風速頻度為55.0%～88.8%?？梢姲霃? km內的絕對影響風速頻度與半徑3 km內的直接影響風速頻度均已達到較高水平。

(4)從風速區(qū)間頻度與PM2.5貢獻占比來看，0～3 m/s風速區(qū)間頻度的平均值為78.9%，PM2.5貢獻占比之和為82.4%。風速頻度與PM2.5貢獻占比存在良好的正相關關系。風速區(qū)間與ρ(PM2.5)>75 μg/m3的頻次和發(fā)生污染的概率存在良好的負相關關系。

(5)以南京和連云港為例。0～3 m/s風速區(qū)間頻度分別達到89.2%和91.4%，PM2.5貢獻占比分別達到91.7%和93.8%；半徑7 km內，絕對影響PM2.5貢獻占比分別為91.7%和93.8%，直接影響PM2.5貢獻占比分別為98.3%和99.1%；半徑3 km內，絕對影響PM2.5貢獻占比分別為46.7%和48.3%，直接影響PM2.5貢獻占比分別為89.0%和90.2%。