疫情防控期间上海市城郊空气污染特征比较_朱爽.pdf
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1、第12期朱爽,段玉森,修光利.疫情防控期间上海市城郊空气污染特征比较J.环境科学与技术,2022,45(12):145-153.Zhu Shuang,Duan Yusen,XiuGuangli.Comparison of air pollution characteristics between urban and suburban areas of Shanghai during epidemic prevention and controlJ.Environmental Science&Technology,2022,45(12):145-153.环境科学与技术 编辑部:(网址)http:
2、/(电话)027-87643502(电子信箱)收稿日期:2022-05-13;修回2022-07-26基金项目:上海市科技创新行动计划支持项目(19DZ1205001);上海市科技创新行动计划支持项目(20DZ1204006);上海市生态环境局项目支持(2021-46)作者简介:朱爽(1998-),女,硕士,主要研究方向为大气污染控制,(电子信箱);*通讯作者,(电子信箱)。Environmental Science&Technology第45卷 第12期2022年12月Vol.45 No.12Dec.2022疫情防控期间上海市城郊空气污染特征比较朱爽1,2,段玉森3,修光利1,2*(1.华东
3、理工大学资源与环境工程学院,国家环境保护化工过程环境风险评价与控制重点实验室,上海200237;2.华东理工大学资源与环境工程学院,上海市环境保护化学污染物环境标准与风险管理重点实验室,上海200237;3.上海市环境监测中心,上海200233)摘要:为比较COVID-19疫情防控期间上海市城郊地区环境空气污染特征,文章对闵行区与奉贤区2个观测点的主要空气污染物进行了研究。基于2019-2021年疫情防控同期,分析4种主要污染物以及气象条件的变化特征,分析结果显示,NO2受防控措施影响最显著,城郊差异最小。O3平均浓度比防控前分别上升65%(城区)、21.26%(郊区),城郊差异最明显。202
4、0年防控期相较2019、2021年同期NOx、PM2.5、O3显著下降。气象条件分析结果表明,城区相较于郊区有更多的静稳天气,从而不利于污染物扩散。Spearman相关性分析结果显示,O3在城区与郊区都属于VOCs控制区,且在城区关系更加显著。采用潜在源贡献因子分析法和浓度权重轨迹分析法对比分析O3污染区域输送的差异,上海城区O3污染受上海本地生成贡献、杭州湾地区的气团中距离输送以及浙江沿海城市气团长距离输送综合作用。疫情防控措施导致上海市城郊两地污染物不同程度的减排,有效改善了上海市短期空气质量。关键词:新冠肺炎防控;城郊特征;污染源分析中图分类号:X51文献标志码:Adoi:10.1967
5、2/ki.1003-6504.1141.22.338文章编号:1003-6504(2022)12-0145-09Comparison of Air Pollution Characteristics Between Urban and Suburban Areasof Shanghai During Epidemic Prevention and ControlZHU Shuang1,2,DUAN Yusen3,XIU Guangli1,2*(1.State Environmental Protection Key Laboratory of Environmental Risk Assess
6、ment and Control of Chemical Process,School of Resources and Environmental Engineering,East China University of Science and Technology,Shanghai 200237,China;2.Shanghai Environment Protection Key Laboratory on Environmental Standard and Risk Management of Chemical Pollutants,School of Resources and E
7、nvironmental Engineering,East China University of Science and Technology,Shanghai 200237,China;3.Shanghai Environmental Monitoring Center,Shanghai 200233,China)Abstract:In order to compare the characteristics of ambient air pollution in urban and suburban areas of Shanghai during theprevention and c
8、ontrol of COVID-19 epidemic,the main air pollutants in Minhang and Fengxian District were studied.Basedon the same period of epidemic prevention and control in 2019 and 2021,the variation characteristics of four major pollutantsand meteorological conditions were evaluated.The results showed that NO2
9、was most significantly affected by the prevention and control measures and the difference between urban and suburban areas was the least.The average concentrationof O3increased by 65%(urban)and 21.26%(suburban)respectively,with the most obvious difference between urban andsuburban areas.In contrast
10、to 2019 and 2021,NOx,PM2.5,O3were decreased significantly in same time of 2020.The resultsof meteorological condition analysis showed that urban areas had more static weather than suburban areas during the prevention and control period,which was not conducive to the diffusion of pollutants.Spearman
11、correlation analysis showedthat O3belongs to VOCs control area in both urban and suburban areas,and the relationship was more obvious in urban areas.Potential source contribution factor analysis and concentration weight trajectory analysis were both utilized to compare and illustrate the differences
12、 in regional transport to O3pollution.O3pollution in Shanghai urban area was affected bythe contribution of local generation,the med-distance transport of air mass in Hangzhou Bay and the long-distance transport of air mass in coastal cities of Zhejiang Province.The epidemic prevention and control m
13、easures led to different第45卷degrees of emission reduction of pollutants in urban and suburban areas of Shanghai,which effectively improved theshort-term air quality of Shanghai.Key words:COVID-19 control;the characteristics of urban and suburban;source analysis空气污染对人类健康将造成重大不利影响,长期暴露于高浓度的PM2.5和O3环境中
14、将造成一系列疾病1-3。流行病学研究发现,细颗粒物与癌症、心血管疾病和肺部疾病密切相关4。因此臭氧和PM2.5的协同控制一直是我国大气污染控制的重点。2019年年底至今,突如其来的新冠肺炎疫情在全球爆发,人口流动受到了限制以控制疫情的传播5。世界各地陆续采取措施,对疫情开展防控。2020年1月23日,上海市启动了公共卫生事件一级应急响应,应急响应期间,居民居家隔离,机动车行驶量大幅减少,移动源排放量大幅降低;随着部分工厂停产、工地停工、餐馆歇业,工业源、扬尘源和生活源(餐饮服务等)的排放也大幅下降。理论上讲,大气污染物排放水平的下降应该会改善环境空气的质量。但实际上,空气污染受影响的因素很多,
15、比如气象因素的影响和反应机理的因素6,7。近期国内学者对2020年突发的新冠疫情防控措施对污染物排放及空气质量的响应进行了大量研究。Chen等8研究表明疫情期间在防控措施下武汉和全国空气质量发生了较大的变化,武汉和全国的NO2浓度分别下降了 22.8、12.9 g/m3,PM2.5则分别下降了1.4和18.9 g/m3;这主要是由于交通污染物减排明显,住宅取暖和工业排放保持稳定或略有下降。Zhang等9对疫情期间我国东部地区NO2浓度变化的监测发现,疫情防控期间NO2浓度下降了50%,而恢复生产后NO2平均排放量增加了26%。旷雅琼等10对长三角地区4个城市疫情防控前后空气质量变化情况的研究表
16、明,除了O3以外,其他的空气污染物平均浓度整体趋势为防控前防控期防控后,这表明空气质量改善并非完全由污染物减排所决定。不同城市的产业结构不同,大气污染物的来源结构不同,因此通过比较疫情防控前后环境空气质量的变化11以及疫情期间与往年同期的环境空气质量变化12可以综合评估疫情防控措施对环境空气质量的影响。该研究以上海市城区和郊区环境空气质量为研究对象,以疫情防控期间空气质量变化的特征研究来检视空气污染治理思路的有效性,评估上海短期内的空气质量改善潜力,为“十四五”期间的空气质量目标制定提供依据。1材料与方法1.1研究区域与时间根据 2021 年中国统计年鉴最新数据,上海市 6 340.5 km2
17、的面积内有 2 488 万居民,GDP 约38 700.51亿元人民币,居全国第一13。该研究以上海市的城区和郊区为 研究对象,选取了上海市闵行区吴泾工业区边界税务所(MH)作为城区代表站点,奉贤区华东理工大学实验6楼顶楼大气观测站点(FX)作为郊区代表站点。具体的监测点位置示意图如图1所示。根据 国家突发公共卫生事件应对预案,上海市突发公共卫生事件预警等级分为四级:一级(特别严重)、二级(严重)、三级(重)、四级(一般)。在上海,一级响应周期和二级响应周期分别于2020年1月23日和3月24日启动。该研究将数据分为3个阶段,以评估各种防控措施对空气质量的影响:(1)阶段1:防控前(2020
18、年 1 月 1-22 日);(2)阶段 2:防控期(2020 年 1月23日-3月23日);(3)阶段3:复工后(2020年3月24日-4月12日)。1.2数据来源空气污染物浓度(g/m3)的数据(小时平均值)从上海市环境监测中心数据网获得的,时间分辨率为1 h,时间跨度为1月1日-4月12日(2019、2020、2021年同期数据)。2个站点的污染物监测通常每天进行。利用Thermo1405F型PM2.5测量仪、Thermo49i型O3分析仪、Thermo43i型SO2分析仪、Thermo42i型NOx分析仪分别测量PM2.5、O3、SO2和NOx的小时浓度均值。所有气体分析仪每周用标准气体
19、校准一次。大气污染物连续监测系统由采样单元、校准装置、分析仪器和数据采集和传输单元组成。总体而言,该研究使用数据总共 7 344 h,有效的空气污染和气象数据超过99.5%,省略了缺失的数据。气象条件,特别是温度、146第12期大气压强、相对湿度、风速和风向,也可能通过物理过程影响污染物水平。从上海市环境监测中心数据网获得了2019-2021年相同时间跨度(1月1日-4月12日)内相应的小时温度()、风速(m/s)、风向()、湿度(%)和大气压数据(hPa)。1.3数据处理方法1.3.1Spearman相关性分析为了研究空气污染物(PM2.5、SO2、NOx和O3)之间的相关关系,考虑到气象变
20、量(温度、风速、湿度和大气压强)对空气污染物之间的关系有不同程度的影响,对2020年防控时期城区和郊区的空气污染物与气象条件的关系进行Spearman相关性分析。1.3.2二元极坐标图使用软件绘制双变量极坐标图,将污染物浓度与当地风速和风向联系起来。使用平滑函数将风速和风向建模为连续曲面,以确定与特定位置较高浓度相关的风向和风速。已有相关的文献对此方法进行详细报告13,在该研究中,模型的输入包括污染物小时平均浓度以及上海市城区与郊区代表站点的风速和风向。1.3.3污染源分析利用潜在源贡献因子分析(PSCF)和浓度权重轨迹分析(CWT)来识别上海地区疫情期间O3污染的潜在源区。它们的原理是通过条
21、件概率场将高浓度的污染物与气团的后向轨迹建立联系14,为了减小PSCF计算结果的不确定性,将 PSCF 值乘以任意权重函数反映网格中值的不确定性15,16。PSCF分析方法只能反映潜在排放源区的空间分布,没有给出源区相对显著的信息,无法区分对目标对象污染水平的影响。因此,采用CWT方法计算不同源区域的相对贡献以更好地突破上述限制17,将每个污染物浓度与网格相关的轨迹求平均,将停留时间加权浓度分配给每个网格单元。2结果与讨论2.1浓度变化特征2.1.1防控前后变化2个站点2020年疫情防控前后污染物的日均变化如图2所示。阶段2开始,NO2、PM2.5浓度存在迅速下降的过程。自3月份开始,上海根据
22、疫情形势开始逐渐全面复工,SO2、NO2、O3均有明显的恢复上升的过程。郊区(FX)观测点4种污染物浓度都明显低于城区(MH)的浓度水平,其中NO2的浓度水平在城区与郊区相差最大18。城区和郊区的NO2浓度在防控期均有明显的下降再回升的过程,相较防控前分别下降了44.58%和47.96%。全面复工后,城区NO2恢复到防控前相同水平的时间要早于郊区,这与城区NO2主要来自交通尾气排放有关19。城区和郊区SO2在防控期的朱爽,等疫情防控期间上海市城郊空气污染特征比较147第45卷变化明显不同,郊区站点SO2日均浓度下降了16.32%,而城区站点SO2日均浓度上升了3.88%;由于SO2的排放主要来
23、自发电厂,疫情期间居民受居家隔离的政策影响,虽然外出活动有所减少,但用电量没有减少反而上升,所以抵消了其他来源削减的贡献20。PM2.5的平均浓度在防控期间显著下降,分别下降41.40%(郊区)、41.75%(城区),复工后PM2.5持续下降,2019、2021年同期也观察到PM2.5相似的下降趋势,这与PM2.5的季节性特征一致,温度较低时对流扩散作用较弱,冬季PM2.5浓度最高,随着温度上升PM2.5浓度逐渐降低。O3浓度随温度升高持续波动上升,相较于防控前郊区O3平均浓度上升21.26%、城区上升65%,这与其他地区防控前后的空气质量变化结果一致。除了O3及城区SO2外,其他污染物都有不
24、同程度的下降21,22。很明显,疫情防控导致的一次排放污染物有明显的下降再回升的过程,防控后浓度还是显著低于防控前浓度水平,证明了疫情防控减排措施给空气质量带来了积极影响。2.1.2年际变化2个站点在2019-2021年疫情防控同期的PM2.5、O3、NO2、SO2小时浓度日变化如图3所示。2020年2站点 PM2.5浓度水平显著下降,相较于 2019 年城区PM2.5平均浓度下降了 35.30%,郊区下降 56.48%,而2021年PM2.5浓度水平与2020年基本一致。与PM2.5148第12期浓度变化相同的是,2020年O3浓度在郊区下降显著大于城区,相较于 2019 年郊区 O3浓度显
25、著下降11.26%,城区下降了1.71%。同时防控措施造成的城区O3夜间减少量明显大于日间减少量,而对郊区则是日间减少大于夜间减少,说明前体物排放量减少导致日间光化学反应过程减少更加有效控制了郊区O3的降低,而在城区NO滴定效应增强更为显著或者城区夜间O3受水平传输影响明显减小23,24。城区的NO2浓度水平明显高于郊区,且城区双峰更加显著,交通源排放在城区占更大的比例,2020年防控期相较于2019年同期2个站点都明显下降,城区站点下降了37.17%,郊区站点下降了 37.04%。从相同的减排量造成不同的O3变化情况可以看出,O3对NOx的变化在城区和郊区的敏感性程度不相同,城区、郊区都属于
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