南昌市灣里管理局大氣污染特征及其防治

楊禮挺

（南昌市生態(tài)環(huán)境保護綜合執(zhí)法支隊灣里大隊，江西南昌 330004）

南昌市灣里管理局由原灣里區(qū)于2020年撤區(qū)后設(shè)立，地處南昌市西北部，境內(nèi)多山地丘陵，城區(qū)位于梅嶺山腳，由幸福街辦、站前街辦和招賢鎮(zhèn)部分區(qū)域組成，與新建區(qū)長堎鎮(zhèn)、望城鎮(zhèn)相連。境內(nèi)自然生態(tài)稟賦優(yōu)越，素有“南昌后花園”“城市中央公園”的美譽，大氣環(huán)境質(zhì)量在全市名列前茅，其改善情況同南昌市總體趨勢保持一致，受地形、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等原因影響又具有一定的差異性。

本文以2018—2021年灣里城區(qū)連續(xù)4年大氣環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)為主要研究對象，通過數(shù)據(jù)分析得出灣里大氣主要污染特征，并重點對臭氧污染與其他主要污染物、氣象因素之間相關(guān)性及防治措施進行探討，為灣里城區(qū)大氣環(huán)境質(zhì)量持續(xù)改善提供一定參考。

1 大氣環(huán)境質(zhì)量分析

灣里城區(qū)內(nèi)設(shè)有1個大氣省控站點，位于梅嶺大道西側(cè)。該站點自2018年以來運行平穩(wěn)，各項污染物監(jiān)測數(shù)據(jù)較為完整，為本文研究提供了重要支撐。

1.1 主要污染物濃度變化情況

2018年以來，灣里城區(qū)SO2（二氧化硫）濃度保持低位運行，CO（一氧化碳）、NO2（氮氧化物）濃度基本穩(wěn)定，PM10（顆粒物）、PM2.5（細微顆粒物）震蕩下降，O3（臭氧）濃度呈上升態(tài)勢。2021年僅有PM10與O3濃度略高于2020 年，O3濃度變化趨勢與PM10存在一定關(guān)聯(lián)。具體數(shù)據(jù)見表1。

表1 灣里管理局2018—2021年污染物年均濃度

以上變化趨勢與灣里周邊森林覆蓋率較高，城區(qū)內(nèi)工業(yè)企業(yè)數(shù)量較少，車流量穩(wěn)步提升，且于2017年底城區(qū)內(nèi)燃煤鍋爐全部淘汰和2019年城區(qū)范圍劃為高污染燃料禁燃區(qū)促進煤改氣、煤改電的政策落地實施存在較大關(guān)聯(lián)。因此SO2年均濃度明顯下降，PM2.5、PM10穩(wěn)中有降，NO2、CO 則保持相對穩(wěn)定，O3處于上升通道。其中，PM10與氣候變化和建筑、道路等易產(chǎn)生揚塵項目開工存在較大關(guān)聯(lián)，如2021年初疫情后復工復產(chǎn)形勢較好，該年1季度PM10濃度較上年同期上升54%。

1.2 影響空氣質(zhì)量優(yōu)良率的主要污染物變化情況

近年來灣里輕度以上污染d 數(shù)基本保持穩(wěn)定，維持在17～21d 之間。2018 年，灣里16d 輕度污染，2d中度污染。首要污染物中PM2.5為18d，占比100%；PM10（顆粒物）和O3（臭氧）均為0d。2019年，灣里15d 輕度污染，2d 中度污染。首要污染物中PM2.5為16d，占比94.12%；O3為1d，占比5.88%；PM10為0d。2020 年，灣里18d 輕度污染。首要污染物中O3為10d，占比55.56%；PM2.5為8d，占比44.44%；PM10為0d，占比0%。2021年，灣里20d輕度污染，1d中度污染。首要污染物中O3為17d，占比80.95%；PM2.5為3d，占比14.29%；PM10為1d，占比4.76%。將PM2.5與O3污染d 數(shù)的占比變化做一個對比，可以得到圖1。

圖1 灣里管理局污染d氣主要污染物占比變化圖

從上圖可以看出，污染d 氣中主要污染物PM2.5占比逐步下降，O3占比逐漸上升，在2020 年形成一個重合。影響灣里空氣質(zhì)量的主要污染物出現(xiàn)由PM2.5逐步向O3轉(zhuǎn)變的趨勢。

2 主要污染物間相互關(guān)系及其變化趨勢

為進一步深化認識，借助SPSSAU 數(shù)據(jù)分析軟件對主要污染物濃度及有關(guān)因素進行量化分析，探究主要污染物間相互關(guān)系。

2.1 臭氧與其他因子間相互關(guān)系

2.1.1 臭氧與其他主要污染物之間相關(guān)性

臭氧日益成為影響灣里空氣質(zhì)量的重要污染物，O3與各主要污染物間是否存在相關(guān)性，通過采取年均值、月均值、日均值與小時均值進行分析。

（1）O3_8h 第90百分位數(shù)與主要污染年均值之間的關(guān)系。通過對2018—2021年年均數(shù)據(jù)進行Kendalls相關(guān)分析，得出表2。

表2 O3與主要污染物年均值Kendalls相關(guān)分析表

通過該表可知，O3_8h 第90百分位數(shù)與各主要污染物年均值相關(guān)系數(shù)均偏小，接近于0，且p值均大于0.05。因此O3_8h 第90 百分位數(shù)與各主要污染物年均值之間無顯著相關(guān)。

（2）O3_8h 月均值與主要污染物月均值之間的關(guān)系。通過對2018—2021 年月均值數(shù)據(jù)進行Kendalls相關(guān)分析可知，O3_8h 月均值與主要污染物月均值相關(guān)系數(shù)均偏小，接近于0，且P 值均大于0.05。因此O3_8h 月均值與主要污染物月均值之間無顯著相關(guān)。

（3）O3_8h 與主要污染物日均值之間的關(guān)系。鑒于日均值數(shù)據(jù)較多，選取2021年9月O3污染高發(fā)月份作為研究對象，該月共出現(xiàn)9dO3污染d 氣，其中1d 中度污染，8d 輕度污染。通過對2021年9月日均值數(shù)據(jù)進行Kendalls 相關(guān)分析可知O3_8h 和PM10之間的相關(guān)系數(shù)為0.582，并呈現(xiàn)出0.01水平的顯著性，說明O3_8h 和PM10之間有著顯著的正相關(guān)；與PM2.5之間相關(guān)系數(shù)為0.407，呈現(xiàn)出0.05 水平的顯著性，說明O3_8h 和PM2.5之間有一定的正相關(guān)。

為進一步研究O3_8h 與PM10、PM2.5之間關(guān)系，將2021年9月主要污染物日均濃度進行線性回歸分析，得出表3。

表3 O3與PM10、PM2.5日均值線性回歸分析

從 表3得出：O3_8h=41.761+3.316*PM10-1.681*PM2.5，R2=0.613，意味著PM10，PM2.5可以解釋O3_8h的61.3%變化原因。對模型進行F檢驗，（F=21.394，p=0＜0.05）分析可知：PM10會對O3_8h 產(chǎn)生顯著的正向影響，PM2.5對O3_8h 產(chǎn)生影響并不顯著。

同時將2021 年9 月O3_8h 數(shù)值與PM10日均值進行分類匯總分析，可以得到圖2。

通過圖2 可以進一步得出O3_8h 濃度與PM10日均值之間存在十分顯著的正相關(guān)的結(jié)論。

（4）O3濃度與主要污染物小時均值之間的關(guān)系。鑒于日均值數(shù)據(jù)過多，選取2021年9月28日O3中度污染的小時均值作為研究對象。通過對2021年9月28日數(shù)據(jù)進行Kendalls 相關(guān)分析可知O3和PM10之間的相關(guān)系數(shù)值為0.651，并且呈現(xiàn)出0.01水平的顯著性，因而說明O3和PM10之間有著顯著的正相關(guān)。

將2021年9月28日O3濃度與PM10小時均值進行分類匯總分析，可以得到O3=9.6324PM10+58.466，R2=0.597 4。通過該公式可以發(fā)現(xiàn)O3濃度與PM10小時均值之間存在顯著的正相關(guān)。

2.1.2 臭氧與氣壓、氣溫、濕度、風向及風速等氣象因素相關(guān)性

為探究O3與氣壓、氣溫、濕度、風向及風速等氣象因素之間相關(guān)性，對2021 年9 月的O3_8h 日均值與氣壓等氣象數(shù)據(jù)進行Kendalls 相關(guān)分析。發(fā)現(xiàn)O3_8h 和濕度之間的相關(guān)系數(shù)值為-0.460，并呈現(xiàn)出0.05水平的顯著性，因此二者存在顯著的負相關(guān)。進行線性回歸分析可得到：O3_8h=322.703-2.239*濕度，R2=0.373，意味著濕度可以解釋O3_8h 的37.3%變化原因。對模型進行F檢驗，（F=16.632，p=0.000＜0.05），說明濕度對O3_8h 的確會產(chǎn)生顯著影響。

對2021 年10月、2020年9月日均值數(shù)據(jù)分別進行Kendalls 相關(guān)分析?？梢园l(fā)現(xiàn)O3_8h 與濕度同樣存在負相關(guān)，與溫度之間則存在正相關(guān)。將O3_8h 分別與氣溫與濕度日均值進行線性回歸分析，發(fā)現(xiàn)濕度影響的比例高于氣溫。因此，O3高發(fā)的春夏、夏秋季節(jié)，濕度越小，溫度越高，O3濃度越高。

2.2 O3及PM2.5濃度變化趨勢分析

在氣候、輸入性污染以及相關(guān)管控政策未出現(xiàn)較為劇烈變化的情況下，將O3_8h 第90百分位與PM2.5年均濃度數(shù)據(jù)帶入趨勢線進行擬合，可以得出O3_8h第90百分位=103.52（X-2017）0.2162；R1=0.924 1。PM2.5=-0.75（X-2 017）2+1.85（X-2 017）+32.25；R2=0.892 3。若X=2022，O3_8h 第90百分位2022年上升到146.6。PM2.5年均值則下降至22.75μg/m3左右。

因年度均值數(shù)據(jù)較有限，加之污染物濃度在宏觀上受氣候、政策、輸入性污染變化以及本地污染源排放等方面影響較大，以上預(yù)測可能存在一定偏差，但PM2.5污染持續(xù)改善，O3污染進入平緩上升通道的大趨勢不會改變。O3污染管控將成為灣里大氣環(huán)境質(zhì)量持續(xù)改善需要面對的重要課題。

3 臭氧污染防治分析及管控建議

臭氧污染日益成為灣里空氣質(zhì)量持續(xù)改善的最重要影響因素，同時直接決定了空氣質(zhì)量優(yōu)良率這一剛性考核目標的順利完成與否。臭氧污染的形成與治理更多的由社會生產(chǎn)方式、能源政策調(diào)整等宏觀條件所決定，學術(shù)界對此已有較為廣泛的研究。本文擬從數(shù)據(jù)分析出發(fā)，發(fā)現(xiàn)灣里臭氧污染高發(fā)時段內(nèi)O3與PM10存在顯著正相關(guān)，與濕度存在顯著負相關(guān)，與氣溫存在一定正相關(guān)。針對以上發(fā)現(xiàn)，以強化微觀管控為切入點，提出以下建議：

1）在臭氧污染高發(fā)的重點時段，積極做好PM10協(xié)同管控。春夏之交的5月與夏秋之交的8—10月是灣里臭氧污染d 氣高發(fā)易發(fā)的重要時段，PM10濃度易出現(xiàn)較為劇烈變化，特別是夏秋季節(jié)，PM10濃度進入由夏季較低水平向秋冬季較高水平轉(zhuǎn)變的上升通道。該時段內(nèi)PM10偏高的同時O3濃度往往也偏高，PM10的協(xié)同管控對于應(yīng)對臭氧污染，延緩遲滯臭氧影響，減少臭氧污染d 數(shù)具有重要意義，而PM10的主要來源為揚塵，因此必須強化揚塵治理。從灣里實際出發(fā)，深化揚塵治理，重點是要做好工地、道路、裸地等易產(chǎn)生揚塵領(lǐng)域的綜合治理，落實部門職責，持續(xù)推進“四塵三煙三氣兩禁”，對工地施工、道路保潔和裸地覆蓋等情況適時開展督查檢查。

2）在高溫低濕氣候條件下，積極探索人工增雨、城市增濕的方式，減輕臭氧污染程度。濕度與O3存在顯著負相關(guān)，即濕度越低，O3濃度往往越高。8-10月間，午間氣溫較高，濕度較低，O3濃度往往也是1d 之中最高的時段。在持續(xù)高溫少雨的情況下，合理利用人工增雨作業(yè)增加空氣濕度可以有效減輕臭氧污染的同時提升環(huán)境舒適度。在增雨作業(yè)氣候條件不充分的情況下，采取霧炮車圍繞城市主要路段循環(huán)作業(yè)、加大道路灑水作業(yè)，加油站點定時灑水等臨時性措施和適當擴大城市綠地、水體面積等方式適當增大空氣濕度，減緩城市熱島效應(yīng)。