2019年江蘇省光化學(xué)污染監(jiān)測及臭氧氣象條件分析

陳 昊，潘 晨，嚴(yán)文蓮，康志明

（江蘇省氣象臺(tái)，江蘇南京 210008）

0 引言

光化學(xué)污染近年來逐漸成為大氣環(huán)境污染中的主要污染類型之一。顆粒物污染會(huì)直接對能見度產(chǎn)生影響，而光化學(xué)污染由于其沒有明顯的能見度下降特征，對其監(jiān)測及分析依賴于以光譜分析為主的儀器［1］。在全國大氣污染監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)中，O3作為主要的光化學(xué)污染監(jiān)測要素之一，通過近地面O3濃度監(jiān)測，可有效反映監(jiān)測點(diǎn)周邊空氣污染狀況。O3污染一方面受氣象條件因素影響，另一方面受人為排放影響［2］。通過對氣象條件的定量分析，可以估算出氣象條件對O3污染濃度變化的影響［3］。

1 資料與方法

本研究中，衛(wèi)星遙感觀測資料采用歐空局所發(fā)展的第二代極軌氣象衛(wèi)星MetOp-B星所搭載的O3業(yè)務(wù)監(jiān)測傳感器（GOME-2）的大氣光化學(xué)成分反演產(chǎn)品集［4］。氣象觀測資料采用江蘇省氣象局在省內(nèi)布設(shè)的國家氣象基本站的常規(guī)氣象要素觀測資料，高空觀測分析采用鹽城、南京、徐州3個(gè)無線電探空觀測站的大氣垂直廓線觀測資料。地面大氣污染要素觀測資料采用中國環(huán)境監(jiān)測總站直管的省內(nèi)70個(gè)國控站。所有衛(wèi)星、氣象、大氣污染要素資料的時(shí)間段選取2018年1月1日至2019年12月31日。

2 結(jié)果分析

2.1 2019年江蘇省O3質(zhì)量濃度分析

2019年江蘇省13個(gè)地級市O3平均質(zhì)量濃度為70 g/m3，比2018年上升1.0%。O3質(zhì)量濃度夏季最高、春季次之、冬季最小。5—7月江蘇省平均O3濃度為一年中最高，12月為一年中最低。與2018年相比，3月、5月和7—9月O3平均質(zhì)量濃度上升，其余月份持平或下降（見圖1）。

圖1 2019年江蘇省O3逐月平均值及與2018年對比

2.2 衛(wèi)星遙感主要大氣污染成分特征分布對比

大氣光化學(xué)污染成分有許多種，常見的可通過衛(wèi)星監(jiān)測的成分主要有O3、二氧化氮（NO2）、二氧化硫（SO2）、甲醛（HCHO）、一氧化溴（BrO）［5］。本研究選用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)對2019及2018年全年上述光化學(xué)污染成分在江蘇省上空的分布特征進(jìn)行分析。

2.2.1 O3柱濃度空間分布

2019年衛(wèi)星遙感江蘇省O3柱濃度空間平均值為293.01 DU，相比2018年的302.23 DU，下降3.1%，全省大部分地區(qū)O3柱濃度均呈下降趨勢，O3分布呈南少北多的趨勢。分析顯示，盡管2019年地表O3濃度相比2018年上升，但遙感分析顯示O3柱濃度呈下降趨勢（見圖2）。

2.2.2 NO2柱濃度空間分布

NO2是形成光化學(xué)煙霧、酸雨主要因素之一，可導(dǎo)致大氣能見度降低。人為污染產(chǎn)生的NO2主要來自化石燃料（煤）、石油、天然氣等燃燒和燃油發(fā)動(dòng)機(jī)及機(jī)動(dòng)車尾氣排放，是大氣污染的主要成分。2019年衛(wèi)星遙感全省NO2柱濃度空間平均值為4.221 015 mol/cm2，相比2018年的4.310 15 mol/cm2，略下降1.9%，其中淮河以南地區(qū)下降明顯，沿淮中部地區(qū)略有上升（見圖3）。

2.2.3 SO2柱濃度空間分布

由于化石燃料和石油、天然氣等通常都含有硫化物，因此燃燒時(shí)會(huì)產(chǎn)生SO2。大氣中的SO2既來自人為污染又來自自然釋放。人為污染來源是SO2的主要來源，主要包括：化石燃料和石油、天然氣為燃料的火力發(fā)電廠、工業(yè)鍋爐、生活取暖等行業(yè)排放，機(jī)動(dòng)車尾氣排放等。2019年衛(wèi)星遙感全省SO2柱濃度空間平均值為0.56 DU，相比2018年的0.55 DU，略上升1.8%，其中沿淮中部及東南部部分地區(qū)上升明顯，蘇南南部、沿江中部、淮北部分地區(qū)有所下降（見圖4）。

2.2.4 HCHO柱濃度空間分布

圖2 2019年江蘇省平均O3柱濃度空間分布及與2018年對比

圖3 2019年江蘇省平均NO2柱濃度空間分布及與2018年對比

HCHO是大氣中一種非常重要的有機(jī)微量成分,主要來源于生物質(zhì)燃料排放以及大氣中光化學(xué)反應(yīng)的產(chǎn)物。在人為活動(dòng)中主要來源于機(jī)動(dòng)車污染排放等，其對大氣光學(xué)煙霧、O3產(chǎn)生與清除等具有重要意義。2019年衛(wèi)星遙感江蘇省HCHO柱濃度空間平均值為1.431 016 mol/cm2，相比2018年的1.391 016 mol/cm2，略上升2.8%，其中江淮之間中部、淮北中部及沿江中部地區(qū)有所下降，東南部、沿海及江淮之間西部地區(qū)有所上升（見圖5）。

2.2.5 BrO柱濃度空間分布

BrO是O3化學(xué)中重要的痕量物種，因其作為O3破壞催化劑效率高，它在大氣化學(xué)中主要作用為破壞O3生成。其主要人為排放來源為農(nóng)藥殺蟲劑、汽油添加劑等。2019年衛(wèi)星遙感江蘇省BrO柱濃度空間平均值為3.311 013 mol/cm2，相比2018年的3.341 013 mol/cm2，略下降0.9%，其中沿淮中部、蘇南南部部分地區(qū)有所下降，江淮之間南部、淮北地區(qū)有所上升（見圖6）。

3 2019年O3污染氣象條件分析

3.1 氣溫和輻射

與2018年相比，2019年平均氣溫持平，大于25℃或30℃天數(shù)減少（見表1），且4—9月氣溫下降，平均總輻射上升。太陽輻射強(qiáng)度對大氣光化學(xué)反應(yīng)具有重要影響，溫度對O3及其前體物的時(shí)間變化具有重要影響。2019年江蘇省平均氣溫為16.3℃，與2018年持平，各地平均氣溫14.9℃（贛榆）-17.7℃（昆山、吳江），呈南高北低分布（見圖7）。其中淮安和南通部分地區(qū)平均氣溫有所下降，其他地區(qū)平均氣溫略上升或持平。2019年江蘇省大于25℃或30℃日數(shù)均較2018年減少，在O3濃度易出現(xiàn)較高值的4—9月，月平均氣溫均較2018年同期下降（見圖8）。2019年南京、盱眙、淮安和呂泗四站平均總輻射169.7 W/m2，較2018年上升2.5%?？梢?019年的光化學(xué)條件總體略好于2018年，但不利于中度及以上O3污染的頻繁出現(xiàn)。

3.2 2019年大氣化學(xué)模式O3污染氣象條件綜合分析

3.2.1 氣象條件對O3的影響評估

圖4 2019年江蘇省平均SO2柱濃度空間分布及與2018年對比

圖6 2019年江蘇省平均BrO柱濃度空間分布及與2018年對比

表1 2019年氣溫和輻射情況和2018年同期比較

圖7 2019年江蘇省平均氣溫分布圖及與2018年同期對比

圖8 2019年江蘇省平均逐月氣溫及與2018年同期相比的變化率

采用大氣化學(xué)模式WRF-CHEM對2018和2019年氣象條件引起的O3的濃度變化進(jìn)行模擬評估（見圖9）。結(jié)果表明，2019年的氣象條件較不利于本省沿江蘇南和西北地區(qū)的O3濃度的降低，有利于其他地區(qū)的O3濃度降低。綜合江蘇省情況而言，2019年氣象條件對O3濃度的作用與2018年持平。

3.2.2 各季節(jié)氣象條件對污染物的影響評估

圖9主要評估了氣象條件對江蘇省污染物影響的年均結(jié)果，但不同季節(jié)的大氣擴(kuò)散和清除條件等都有明顯的差異。為此，采用大氣化學(xué)模式進(jìn)一步細(xì)化評估了不同季節(jié)氣象條件對污染物的影響。

圖10給出了2019年氣象條件對O3影響相較于2018年同期的對比結(jié)果。與2018年相比：春季，2019年的氣象條件較有利于本省中部地區(qū)O3濃度的降低，但卻不利于其他地區(qū)O3濃度的降低；夏季，2019年的氣象條件較差，不利于全省O3濃度的降低；秋、冬季，2019年的氣象條件整體較好，有利于本省大部分地區(qū)O3濃度的降低。

4 結(jié)語

通過衛(wèi)星遙感及地面大氣污染監(jiān)測等手段可以有效監(jiān)測大氣光化學(xué)污染的時(shí)空分布特征，2019年總體光化學(xué)污染相比2018年略高。通過分析氣象監(jiān)測數(shù)據(jù)，相比2018年，2019年平均氣溫略高，大于25℃或30℃天數(shù)減少，且4—9月氣溫較2018年同期下降，平均總輻射上升，2019年的光化學(xué)條件總體略好于2018年，但在O3濃度易超標(biāo)的4—9月光化學(xué)條件略弱于2018年，不利于中度及以上O3污染的頻繁出現(xiàn)。大氣化學(xué)模式分析也顯示，2019年整體O3污染氣象條件與2018年基本持平。通過氣象條件的分析和衛(wèi)星遙感等多渠道的監(jiān)測，可為未來防控O3污染提供精細(xì)化的分析支撐。

圖9 （a）2018和（b）2019年平均的O3的濃度（μg/m3）分布及（c）二者的差異

圖10 2018和2019年各季節(jié)平均O3的濃度（μg/m3）分布及二者差異