宿州市2016—2021年P(guān)M2.5和O3污染特征研究

許慧珍，郇輝輝，付金沐，2

1.安徽理工大學(xué)地球與環(huán)境學(xué)院,安徽淮南，232001；2.宿州學(xué)院環(huán)境與測繪工程學(xué)院，安徽宿州，234000

近些年，我國大氣污染從較為單一組分逐步發(fā)展成以大氣細(xì)顆粒物(空氣動力學(xué)直徑小于等于2.5 μm，也稱PM2.5)和臭氧(O3)為主要污染組分的復(fù)合污染，嚴(yán)重影響人體健康和生態(tài)環(huán)境建設(shè)[1-2]。隨著國務(wù)院于2013年發(fā)布和實(shí)施的《大氣污染防治行動計劃》，以及2018年推進(jìn)的《打贏藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)三年計劃》，我國大氣環(huán)境污染質(zhì)量明顯好轉(zhuǎn)，全國各地區(qū)的PM2.5降低效果也較為明顯，而O3卻出現(xiàn)異常現(xiàn)象，在大氣中濃度不但未得到改善，還出現(xiàn)了蔓延現(xiàn)象，使得我國對大氣環(huán)境中O3等多種污染物防治迫在眉睫[3-6]。由此，黨中央提出在“十四五”加強(qiáng)區(qū)域的多污染物協(xié)同控制，對PM2.5和O3的綜合管控，基本解決大氣污染較為嚴(yán)重區(qū)域[7]。

目前，較多學(xué)者對我國空氣污染特征的研究中發(fā)現(xiàn)，空氣中PM2.5和O3分布受到較多因素影響，如地形地貌、氣候變化、溫濕度、太陽輻射、大氣環(huán)流和外源輸入等[8-11]。王勝杰等[12]發(fā)現(xiàn)，汾渭平原2016—2019年P(guān)M2.5濃度明顯降低并表現(xiàn)為夏低冬高趨勢，而O3濃度卻表現(xiàn)為夏高冬低的升高趨勢；李歡歡等[5]對保定市的空氣質(zhì)量分析時發(fā)現(xiàn)，近幾年P(guān)M2.5污染程度削減，而O3污染卻在逐年上升；江家坤等[13]通過HYSPLIT后向軌跡模型對云浮市顆粒物和O3污染特征分析時發(fā)現(xiàn)，顆粒物和O3復(fù)合污染受到當(dāng)?shù)匚廴疚镒兓⑴欧旁春臀廴練鈭F(tuán)的影響，其中O3與太陽輻射呈負(fù)相關(guān)；Li等[4]通過GEOS-Chem模擬發(fā)現(xiàn)2013—2017年華北平原O3污染愈加嚴(yán)峻，主要?dú)w因于細(xì)顆粒物削減了近40%，降低了氣溶膠中過氧化氫(HO2)自由基的匯過程，促使O3的產(chǎn)生；花叢等[14]發(fā)現(xiàn)我國中東部地區(qū)O3污染過程會伴隨著高溫、低風(fēng)速和混合層高度低等氣象條件，但在大氣流動的東北區(qū)域也會出現(xiàn)O3污染。

總之，PM2.5和O3濃度變化受到許多因素影響，而不同地區(qū)PM2.5和O3的污染成因也會有所不同。目前雖然對安徽省PM2.5和O3有所研究[15-18]，而對宿州市空氣污染特征缺少研究，對PM2.5和O3連續(xù)年份的污染變化規(guī)律及復(fù)合污染研究更為匱乏。為此，本研究以宿州市2016—2021年的PM2.5和O3-8 h(每日O3濃度最大的8 h平均值)濃度數(shù)據(jù)為研究對象，通過小波分析法探究宿州市AQI指數(shù)與PM2.5、O3-8 h以及NO2污染序列變化的主周期和O3-8 h與PM2.5、NO2的協(xié)同關(guān)系，力求為宿州市PM2.5和O3污染防控提供重要理論依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

宿州市空氣中PM2.5、O3、NO2等污染物濃度和空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)數(shù)據(jù)來自中國空氣質(zhì)量在線監(jiān)測分析平臺(http://www.aqistudy.cn/historydata/)，數(shù)據(jù)分析時段為2016—2021年。PM2.5和O3污染超標(biāo)參照GB 3095-2012《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》中二級標(biāo)準(zhǔn)(環(huán)境保護(hù)部國家質(zhì)量監(jiān)督檢驗檢疫總局,2016)，即PM2.5>75 μg·m-3和O3-8 h>160 μg·m-3為超標(biāo)，AQI污染等級參照HJ 663-2012《環(huán)境空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)技術(shù)規(guī)定(試行)》中三級標(biāo)準(zhǔn)(環(huán)境保護(hù)部,2016)，即AQI>100為污染。

1.2 分析方法

小波分析是通過不同程度的改變伸縮尺度，以獲取不同頻率的信號，再仔細(xì)分析信號的外部輪廓和內(nèi)部細(xì)節(jié)，達(dá)到在不同時間尺度和空間局部特征上對信號的完整分析。小波分析的準(zhǔn)確性受到小波基函數(shù)的較大影響，如選擇不同的小波基函數(shù)處理同一信號或時間序列時，獲取的結(jié)果可能會產(chǎn)生差異。本文使用Matlab中Morlet小波函數(shù)計算小波系數(shù)，并通過選擇小波函數(shù)類型為cmor(1-1.5)，取樣周期取1，最大尺度取90，計算出2016—2021年P(guān)M2.5、O3、NO2和AQI的小波系數(shù)實(shí)部，并繪制出小波實(shí)部圖，研究各大氣污染指標(biāo)濃度在時間變化數(shù)據(jù)中潛藏的周期規(guī)律。具體函數(shù)公式如下：

(1)

(2)

為了解析出不同污染物序列的主要周期，將小波變換系數(shù)的值進(jìn)行平方，并在平移量范圍內(nèi)進(jìn)行積分，計算出小波系數(shù)方差，計算公式如下：

(3)

根據(jù)計算結(jié)果繪制出小波方差圖，可展示出信號波動能量隨尺度參數(shù)的分布情況，圖中最高峰對應(yīng)的尺度稱為主要時間尺度，也代表著主周期，其中第1、2個曲線最高點(diǎn)分別代表時間尺度的第1、2主周期，依此類推[19]。

2 結(jié)果與討論

2.1 宿州市PM2.5和O3的濃度變化

在2016—2021年研究期內(nèi)，PM2.5日均濃度呈現(xiàn)不同程度的變化，如圖1，PM2.5在2017年高于75 μg·m-3的天數(shù)最多，甚至在5月6日出現(xiàn)了嚴(yán)重污染天氣，AQI指數(shù)達(dá)到500。隨著2018年推進(jìn)《打贏藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)三年計劃》，宿州市PM2.5污染狀況改善明顯，由2017年的69 μg·m-3降低到2021年的42 μg·m-3，削減率達(dá)39%，效果顯著。宿州市PM2.5污染分布還具有季節(jié)性差異，主要集中在1—4月和11—12月，即秋季末、冬季和春季初。造成這種差異的主要原因有：(1)冬季較為寒冷，天氣狀況為靜穩(wěn)態(tài)，大氣環(huán)流也較為穩(wěn)定，在增加PM2.5排放源時，也會導(dǎo)致PM2.5無法及時擴(kuò)散并累積，造成大氣污染[15,20-21]；(2)夏季在受到副熱帶高壓的西伸北抬和西南季風(fēng)的加強(qiáng)，使得冷暖氣流交匯頻繁，為水汽輸送和大風(fēng)天氣創(chuàng)造了更好的條件，因而產(chǎn)生較為頻繁的降雨天氣，便于大氣中PM2.5產(chǎn)生濕沉降，利于污染物的匯[3]。

圖1 2016—2021年宿州市PM2.5日均濃度變化趨勢

宿州市O3污染總體呈先升高后降低趨勢(圖2)，O3濃度出現(xiàn)在2017年5月19日，達(dá)258 μg·m-3，超過GB 3095-2012中二級標(biāo)準(zhǔn)0.6倍。在研究期內(nèi)，2017全年污染較為嚴(yán)重，O3日均濃度范圍為18～258 μg·m-3，均值113 μg·m-3，較2016年的均值89 μg·m-3提升了27%，而后再逐年降低;到2021年O3日均濃度為23～240 μg·m-3，均值101 μg·m-3，降低幅度為11%。

圖2 2016—2021年宿州市O3-8 h日均濃度變化趨勢

宿州市O3污染也表現(xiàn)出較強(qiáng)季節(jié)性差異，污染較嚴(yán)重的時段主要集中在5—10月。2016年污染較為嚴(yán)重區(qū)間分布在8、9月，并隨著時間的推移，自2017年后，O3污染逐漸提前至5、6月。究其原因，宿州市位于安徽省東北部，隸屬于皖北地區(qū)，在夏季受到盛行東南風(fēng)的作用后，周邊地區(qū)排放的污染源匯集于宿州城市上方，對大氣中污染物濃度有很大影響，而安徽5、6月份雨季主要集中于皖南地區(qū)，處于皖北的宿州市天氣狀況好，具有很強(qiáng)的太陽輻射，會加速氮氧化物、硫氧化物和揮發(fā)性有機(jī)物等一次污染源通過光化學(xué)反應(yīng)生成O3等二次污染物；7、8月份的宿州市雖然溫度高，但隨著雨季的來臨，持續(xù)的陰雨天能降低太陽輻射強(qiáng)度，還能沖刷高濃度O3和一次污染物，從而降低O3污染[9,17-18]。

為進(jìn)一步了解宿州市2016—2021年P(guān)M2.5和O3污染狀況，以GB 3095-2012二級標(biāo)準(zhǔn)為參考依據(jù)，統(tǒng)計大氣中PM2.5和O3的超標(biāo)天數(shù)。研究發(fā)現(xiàn)(圖3)，PM2.5和O3的污染超標(biāo)天數(shù)均表現(xiàn)為下降趨勢。PM2.5超標(biāo)天數(shù)從2016年的107天增加到2017年的128天后，又開始下降到2021年的46天，降低率達(dá)57%;表明PM2.5污染天氣得到了明顯改善。O3污染超標(biāo)天數(shù)也由2016年的28天增加到2017年的63天后，又降低到2021年的28天;表明高濃度O3污染持續(xù)兩年后也得到有效治理。由此可知，PM2.5和O3污染濃度具有一定關(guān)聯(lián)性，這是因為PM2.5可以為許多化學(xué)反應(yīng)提供場所。如Kumar等[22]發(fā)現(xiàn)N2O5會在PM2.5表面水解并生成NO2等能促進(jìn)O3合成的物質(zhì);PM2.5還具有散射太陽光輻射的作用，使散射的能量被周邊NOx所利用，釋放出利于O3生成的各種自由基。Shao等[23]在研究北京市大氣污染變化時也觀察到類似現(xiàn)象，即PM2.5濃度下降到一定程度時，O3濃度也會發(fā)生相似變化。

圖3 2016—2021年宿州市PM2.5和O3超標(biāo)天數(shù)占比

2.2 小波系數(shù)分析

圖4—7是基于小波函數(shù)解析2016—2021年宿州市AQI指數(shù)與PM2.5、O3-8 h以及NO2等污染物時間序列的小波系數(shù)實(shí)部圖和小波方差圖小波系數(shù)大小可由圖中振蕩信號的強(qiáng)弱來表示，區(qū)域顏色越深，小波系數(shù)越大，所處大氣污染水平也越高，污染程度也越強(qiáng)；而區(qū)域顏色越淺，小波系數(shù)越小，大氣污染水平也越低，污染程度也越弱；0值為指標(biāo)的突變點(diǎn)。

圖4所示，宿州市2018、2020和2021的AQI空氣污染序列具有相近的第1主周期，時間尺度分別為70、67、75天;而2016、2017和2019的第1主周期時間尺度分別為33、42和55天。2016—2021年空氣污染序列的第2主周期時間尺度為54、67、17、27、21和27天。

圖4 2016—2021年宿州市AQI的小波系數(shù)實(shí)部和小波方差

圖5是宿州市2016—2021年P(guān)M2.5污染序列，其中2017、2018、2020和2021具有極其相近的第1主周期，時間尺度分別是74、73、76和73天，2016、2019的第1主周期是33和26天。不同于第1主周期，PM2.5污染序列在2017、2019—2021年的第2主周期時間尺度均為14天，2016和2018的時間尺度也趨于相近的19和17天。

圖5 2016—2021年宿州市PM2.5的小波系數(shù)實(shí)部和小波方差

宿州市近6年O3-8 h污染序列如圖6所示，2018年和2021年的第1主周期均以62天為時間尺度，而2016、2017、2019和2020年的第1主周期時間尺度分別為55、46、54和87天。O3-8 h污染序列的第2主周期時間尺度分別為19、23、33、31、31和28，其中2018—2021年時間尺度具有較高一致性。

圖6 2016—2021年宿州市O3-8 h的小波系數(shù)實(shí)部和小波方差

由圖7可知，NO2污染序列的第1主周期在研究的6年期內(nèi)時間尺度分別為65、39、38、59、30和62天，在2016、2021年和2017、2018年具有高度一致性。而NO2污染序列的次周期分別以23、16、21、27、73和16為時間尺度。

圖7 2016—2021年宿州市NO2的小波系數(shù)實(shí)部和小波方差

4種指標(biāo)污染序列的主周期觀察到：2016年宿州市AQI和PM2.5的污染序列具有相同第1主周期，到2017年和2019年AQI與O3-8 h、NO2污染序列的第1主周期幾乎保持一致，而到2018、2020、2021年AQI、PM2.5、O3-8 h和NO2污染序列的第1主周期均非常接近。由此可知，2016年宿州市大氣污染水平受到PM2.5的重要影響;到了2017和2019年，宿州市大氣污染影響因子由PM2.5轉(zhuǎn)變成O3，使得O3-8 h濃度與空氣質(zhì)量相關(guān)性增強(qiáng);而在近幾年，宿州市的大氣污染影響因子逐漸轉(zhuǎn)變成PM2.5和O3協(xié)同作用，形成了2種污染物的復(fù)合污染。

由不同時間尺度下振蕩信號周期性變化可知，污染物濃度區(qū)域顏色較深，對應(yīng)小波系數(shù)較大。在小波系數(shù)實(shí)部圖中，選定相應(yīng)時間和時間尺度，即可了解污染指標(biāo)在“時間—時間尺度”等值線平面圖中的分布;而且不同時間尺度下的污染指標(biāo)變化規(guī)律也不同，往往表現(xiàn)出大時間尺度嵌套小時間尺度現(xiàn)象。在2016—2021年的同一時間尺度下，PM2.5和O3-8 h表現(xiàn)的振蕩頻率大致相同，兩者之間具有鮮明正相關(guān)。而在所研究的90天時間尺度內(nèi)，PM2.5和O3-8 h振蕩頻率不完全相同的原因，與O3受到光照、溫度、相對濕度和逆溫輻射等諸多因素影響有關(guān)，這與李歡歡等[5]所研究的保定市PM2.5和O3關(guān)系相一致。NO2作為直接參與并形成O3反應(yīng)的循環(huán)物質(zhì)和前提物，對O3濃度的影響尤為重要，在2016—2021年(2020年除外)宿州市NO2和O3-8 h污染序列的振蕩頻率基本保持一致，這也佐證了宿州市O3-8 h同樣受到了NO2的重要影響；在2020年出現(xiàn)異常，這是在受到新冠疫情影響后，嚴(yán)格的管控措施，使得機(jī)動車的排放量大幅度減少，各種工、商、農(nóng)業(yè)活動受到局限，污染物大幅度降低，減少了NO2等前體物的生成[24-25]；當(dāng)新冠疫情抑制取得階段性勝利后，各行業(yè)逐漸恢復(fù)生產(chǎn)，交通運(yùn)輸也恢復(fù)正常，促使生成O3的前體物濃度逐步增加，以至于2021年O3-8 h濃度依舊受到NO2的影響。綜上，宿州市單因子污染和復(fù)合污染已逐步改善，空氣質(zhì)量也有所提升，但應(yīng)該多注重O3污染問題，致力于降低O3前體物排放，如NO2和揮發(fā)性有機(jī)化合物等，實(shí)現(xiàn)多種污染物協(xié)同控制。

3 結(jié) 論

文章對宿州市2016—2021年AQI指數(shù)與PM2.5、O3污染狀況和污染形成進(jìn)行了綜合分析，研究發(fā)現(xiàn)：2016—2021年宿州市PM2.5濃度總體呈下降趨勢，污染天數(shù)減少，且污染時間主要集中在秋季末、冬季和春季初；O3-8 h濃度先升高后降低，到2021年污染天數(shù)下降到與2016年一致，O3污染得到有效控制，其污染主要聚集在春季末和夏季。運(yùn)用小波方差分析法得到，2016年AQI和PM2.5具有相同的第1主周期，2017和2019年AQI和O3-8 h出現(xiàn)了相近的第1主周期，2018、2020和2021年AQI、PM2.5、O3-8 h出現(xiàn)了相仿的第1主周期，說明宿州市的空氣污染由PM2.5轉(zhuǎn)變成了O3污染，形成兩種因子的復(fù)合污染。基于對小波分析實(shí)部圖的觀察，在同一或相近的時間尺度附近，PM2.5和O3-8 h濃度變化正相關(guān)，O3-8 h與NO2也存在正相關(guān)。因此，建議宿州市需要密切關(guān)注O3濃度變化，致力于削減NO2等一次污染物的源排放，進(jìn)一步優(yōu)化宿州市空氣質(zhì)量。