2022年吉林省春季一次重污染過程分析

翟 帥,張 梅

(長(zhǎng)春師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院,吉林 長(zhǎng)春 130032)

大氣污染是由于人類活動(dòng)或自然過程引起某些物質(zhì)進(jìn)入大氣中,呈現(xiàn)出足夠的濃度,達(dá)到足夠的時(shí)間,并因此危害了人體的舒適、健康和福利或環(huán)境的現(xiàn)象[1]。大氣污染會(huì)給居民的健康造成一定影響并帶來相關(guān)的財(cái)產(chǎn)損失[2-7],國(guó)內(nèi)外研究結(jié)果均顯示,大氣顆粒物尤其是PM2.5濃度增加對(duì)人群死亡率影響較大,且呼吸系統(tǒng)疾病患者和心血管疾病患者對(duì)顆粒物污染更加敏感。PM2.5濃度每增加10 μg/m3,人群急性死亡率、呼吸系統(tǒng)疾病和心血管疾病死亡率分別增加0.40%、1.43%和0.53%[3]。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,我國(guó)的大氣污染狀況也由過去社會(huì)經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)時(shí)期的單一點(diǎn)狀的大氣污染類型逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)在的區(qū)域復(fù)合型的大氣污染[8]。

面對(duì)改善空氣質(zhì)量的迫切需求,亟須對(duì)長(zhǎng)春市重污染天氣的成因進(jìn)行系統(tǒng)、具體的分析,但目前針對(duì)長(zhǎng)春市重污染天氣的研究仍較少,因此了解長(zhǎng)春市大氣污染事件的產(chǎn)生原因、發(fā)生經(jīng)過十分重要?；诖?本文針對(duì)長(zhǎng)春市發(fā)生的一次重污染事件進(jìn)行具體分析,厘清本次大氣污染的具體細(xì)節(jié),并提出應(yīng)對(duì)重度污染天氣的意見與建議,為將來政府及相關(guān)部門制定大氣污染政策提供一定的參考依據(jù)。

1 研究區(qū)域

長(zhǎng)春市位于吉林省中部,是中國(guó)東北地區(qū)的中心城市之一,全市下轄7個(gè)區(qū)、1個(gè)縣,代管3個(gè)縣級(jí)市,總面積24 592 km2,常住人口908.72萬。長(zhǎng)春市屬溫帶大陸性季風(fēng)氣候,其東西南北分別與吉林市、松原市、四平市、哈爾濱市接壤,周圍重工業(yè)、農(nóng)業(yè)較發(fā)達(dá),是中國(guó)著名的重工業(yè)基地之一。

2 研究數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

2.1.1 空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)

長(zhǎng)春市10個(gè)國(guó)控空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)站點(diǎn)(以下簡(jiǎn)稱站點(diǎn))的空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)、大氣污染物(PM10、PM2.5、O3、SO2、NO2和CO濃度)的小時(shí)級(jí)數(shù)據(jù),來自于中國(guó)空氣質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)分析平臺(tái)(https://www.aqistudy.cn)發(fā)布的信息。

2.1.2 氣象數(shù)據(jù)

地面監(jiān)測(cè)城市尺度的小時(shí)級(jí)氣象數(shù)據(jù)由中國(guó)氣象局(http://data.cma.cn)獲得,主要使用的數(shù)據(jù)有溫度、濕度、風(fēng)速和風(fēng)向等。應(yīng)用于軌跡聚類的氣象數(shù)據(jù)從美國(guó)國(guó)家海洋和大氣局空氣資源實(shí)驗(yàn)室下載(ftp://arlftp.arlhq.noaa.gov/pub/archives/gdas1)。高空氣象數(shù)據(jù)來源于美國(guó)氣象環(huán)境預(yù)報(bào)中心(NCEP)和美國(guó)國(guó)家大氣研究中心(NCAR)聯(lián)合制作的NCEP/NCAR再分析數(shù)據(jù)集(https://rda.ucar.edu)。

2.1.3 氣溶膠亞類垂直分布信息

本研究在氣溶膠亞類垂直分布信息上使用的是氣溶膠激光雷達(dá)和紅外探路者衛(wèi)星觀測(cè)激光雷達(dá)的3.41版本的數(shù)據(jù)產(chǎn)品(CAL_LID_L2_VFM-ValStage1-V3-41),該產(chǎn)品將搜集到的數(shù)據(jù)分為無效(數(shù)據(jù)錯(cuò)誤或缺失)、清潔空氣、云、對(duì)流層氣溶膠、平流層氣溶膠、地表、地表以下和無信號(hào)[9]。其中的氣溶膠類型分為八種,包括可以分辨的六種:煤煙(Sm)、污染沙塵(PD)、清潔大陸(CC)、污染大陸(PC)、沙塵(Du)和清潔海洋(CM);不可分辨的兩種:其他和未確定的類型(https://asdc.larc.nasa.gov/project/CALIPSO)[9]。

2.2 后向軌跡模式

后向軌跡(HYSPLIT)模式是由美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局(NOAA)的空氣資源實(shí)驗(yàn)室和澳大利亞氣象局在過去20年間聯(lián)合開發(fā)的一種用于計(jì)算和分析大氣污染物輸送、擴(kuò)散的專業(yè)模型,被普遍應(yīng)用于計(jì)算和分析大氣污染物輸送、擴(kuò)散軌跡。其中潛在源貢獻(xiàn)分析法(PSCF)和濃度軌跡分析法(CWT)是研究污染物跨區(qū)域傳輸以及識(shí)別潛在源區(qū)最常用的方法。潛在源貢獻(xiàn)分析法是一種用于確定潛在污染源及其貢獻(xiàn)程度的方法,該方法揭示了不同源區(qū)對(duì)污染事件的影響程度,但當(dāng)某軌跡整體滯留時(shí)間少時(shí),結(jié)果有很大的不確定性,且當(dāng)污染物濃度高于所設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)時(shí),網(wǎng)格單元的權(quán)重相同,不能很好地反映污染軌跡的污染程度。因此本文利用濃度權(quán)重軌跡分析法(WCWT)進(jìn)行潛在源的相關(guān)分析。

2.3 數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)處理主要為地面監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的處理,主要包括空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)。對(duì)兩種數(shù)據(jù)的處理都包括刪除空值、異常值(如,將PM2.5濃度大于等于1 000 μg/m3定義為異常值),且若某小時(shí)某污染物濃度的數(shù)值為空值或異常值時(shí),則將該小時(shí)所有數(shù)據(jù)全部刪除。另外,本研究是以長(zhǎng)春市十個(gè)站點(diǎn)的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)對(duì)本次大氣重污染事件進(jìn)行分析,因此需要對(duì)空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的取均值處理。長(zhǎng)春市各監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)間序列圖見圖1。

圖1 長(zhǎng)春市各監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)間序列圖

3 結(jié)果與討論

3.1 污染事件的時(shí)空變化

3.1.1 時(shí)間變化

長(zhǎng)春市于2022年2月1日發(fā)生了重污染天氣,以該日為基礎(chǔ)并結(jié)合污染事件發(fā)生前、后兩天長(zhǎng)春市的空氣質(zhì)量狀況(即2022年1月30日～2022年2月3日)綜合對(duì)本次大氣重污染事件發(fā)生、發(fā)展的變化進(jìn)行分析(圖2)?；谡军c(diǎn)小時(shí)級(jí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中的AQI均值,將本次污染事件分為三大階段:污染前(AQI<200),污染時(shí)(AQI≥200),污染后(AQI<200)。圖1中的AQI與時(shí)間數(shù)據(jù)表明本次污染事件的發(fā)展過程極為迅速:在重污染發(fā)生前的2 h(2022年1月31日20時(shí)),長(zhǎng)春市的空氣質(zhì)量為良至輕度污染級(jí)別,但在隨后的幾個(gè)小時(shí),AQI數(shù)值呈現(xiàn)出指數(shù)級(jí)的增長(zhǎng)趨勢(shì),達(dá)到并迅速突破重度污染級(jí)別,多個(gè)站點(diǎn)的AQI數(shù)值持續(xù)爆表。這一狀況一直持續(xù)到了次日上午,前后共歷經(jīng)約11 h,且在之后的兩天內(nèi)并未反復(fù)出現(xiàn)污染。

圖2 吉林省2022年1月30日至2月3日空氣質(zhì)量克里金插值

3.1.2 空間變化

本研究的空間分析是以克里金插值作為基本方法進(jìn)行的,克里金插值的基本運(yùn)行條件需不同位置的多條數(shù)據(jù),因此雖然長(zhǎng)春市內(nèi)分布的站點(diǎn)數(shù)量較多,但在地理位置上主要集中在長(zhǎng)春市區(qū),并未涉及到農(nóng)安縣、德惠市等地。若僅使用長(zhǎng)春市的地面監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)污染事件進(jìn)行空間變化分析,會(huì)出現(xiàn)一定程度的誤差。因此,本文的空間分析以吉林省各地級(jí)市共計(jì)34個(gè)站點(diǎn)的地面監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),在前文的三大階段的基礎(chǔ)上再細(xì)分為九個(gè)小階段,取各站點(diǎn)各時(shí)間段的AQI均值,采用克里金插值法進(jìn)行空間插值計(jì)算獲取污染事件在長(zhǎng)春市的空間分布?？死锝鸩逯档慕Y(jié)果顯示,在整個(gè)污染事件發(fā)生期間,長(zhǎng)春市是本次重污染的絕對(duì)核心,在空間上呈現(xiàn)以長(zhǎng)春為中心向四周擴(kuò)散的特點(diǎn),受長(zhǎng)春市的影響,周圍地級(jí)市也出現(xiàn)了不同程度的污染。

3.2 污染成因解析

3.2.1 內(nèi)部因素

本次污染事件的首要污染物為PM2.5,PM2.5的產(chǎn)生多與秸稈焚燒、汽車尾氣、工業(yè)生產(chǎn)等有關(guān),而該時(shí)間段并非傳統(tǒng)意義上吉林省焚燒秸稈的時(shí)間段,因此秸稈焚燒并非本次大氣重污染事件的主要成因[10-12]。

在重污染事件結(jié)束后約8 h,CALIPSO衛(wèi)星經(jīng)過長(zhǎng)春市西部(具體經(jīng)過路徑見圖3)。由該衛(wèi)星獲得的數(shù)據(jù)顯示,2022年2月1日18∶00左右長(zhǎng)春市上空2 km內(nèi),存在大量氣溶膠,通過對(duì)氣溶膠數(shù)據(jù)進(jìn)一步解析可以發(fā)現(xiàn),氣溶膠的類型以污染沙塵、污染大陸型氣溶膠為主。有研究表明,產(chǎn)生污染沙塵型氣溶膠的主要原因是沙塵與生物質(zhì)燃燒的混合物,污染大陸型氣溶膠主要是城市工業(yè)區(qū)排放了大量包含黑炭的大氣污染物[13]。而長(zhǎng)春市所在的東北地區(qū),冬季寒冷且漫長(zhǎng),持續(xù)時(shí)間為11月至翌年3月,最低溫可達(dá)-30 ℃。在此時(shí)間段內(nèi),大量的煤炭被燃燒以供取暖;另外由于室外溫度較低,居民的普遍出行方式是乘車,這又導(dǎo)致大量的汽車尾氣排放。由此可見,本次重污染事件的成因之一是各種生產(chǎn)、生活活動(dòng)排放了大量污染氣體。

圖3 長(zhǎng)春市氣溶膠類型分布圖(2022年2月1日 18∶02)

3.2.2 外部因素

重污染事件產(chǎn)生的外部因素包括氣象條件及區(qū)域傳輸?shù)挠绊慬14-17]。氣象條件是否良好的判斷方式為:當(dāng)污染發(fā)生時(shí),本地是否出現(xiàn)靜風(fēng)、逆溫的天氣現(xiàn)象?；谔幚砗蟮男r(shí)級(jí)風(fēng)速、風(fēng)向、PM2.5數(shù)據(jù)繪制風(fēng)玫瑰圖(圖4)。由圖4(b)和(c)可以發(fā)現(xiàn),在2022年1月31日與2022年2月1日大氣污染較重的時(shí)段中,長(zhǎng)春市風(fēng)速相對(duì)較低,普遍處于3.4 m/s內(nèi),風(fēng)速在2級(jí)以下,在風(fēng)速趨緩的氣象條件下污染物擴(kuò)散效率十分低。

圖4 長(zhǎng)春市重污染事件發(fā)生期間風(fēng)玫瑰圖

基于高空探測(cè)數(shù)據(jù)判斷溫度隨高度的變化是判斷逆溫現(xiàn)象是否存在的基本方法。圖5為利用高空探測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)長(zhǎng)春市及其周邊地區(qū)上空的溫度分布狀況作的我國(guó)部分地區(qū)1 000 hPa、975 hPa溫度場(chǎng)圖,圖5(a1)、(b1)和(c1)為不同時(shí)刻1 000 hPa下的溫度場(chǎng)分布情況,子圖(a2)、(b2)和(c2)為不同時(shí)刻975 hPa下的溫度場(chǎng)分布情況,在標(biāo)準(zhǔn)大氣壓下,1 000 hPa對(duì)應(yīng)的海拔高度0 m,975 hPa對(duì)應(yīng)的海拔高度為700 m。由圖5的6幅子圖可知,2022年1月31日至2月1日長(zhǎng)春市上空存在了大范圍、長(zhǎng)時(shí)間的逆溫現(xiàn)象,而這種物理現(xiàn)象的產(chǎn)生非常不利于空氣流通。

圖5 我國(guó)部分地區(qū)1 000 hPa、975 hPa溫度場(chǎng)圖

基于本次污染事件中的首要污染物及相關(guān)氣象數(shù)據(jù),本研究利用Meteoinfo軟件中的TrajStat插件對(duì)長(zhǎng)春市2022年1月30日至2月1日72 h內(nèi)的氣團(tuán)軌跡及PM2.5的潛在來源區(qū)進(jìn)行了分析,分析的起點(diǎn)設(shè)定在125.32°E,43.86°N,模擬高度為500 m。

圖6為污染事件濃度權(quán)重軌跡(WCWT)的分析結(jié)果,圖中污染物濃度值越高,表明該污染氣團(tuán)對(duì)長(zhǎng)春市影響越強(qiáng)?；诖?基本確定了本次污染事件的PM2.5污染氣團(tuán)主要來自于俄羅斯遠(yuǎn)東邊疆區(qū),該污染氣團(tuán)在進(jìn)入黑龍江及內(nèi)蒙古交界處時(shí)有所削弱,但在隨后的若干小時(shí)內(nèi)又重新在內(nèi)蒙古東部、吉林省西部集結(jié)為強(qiáng)大的污染氣團(tuán),最終經(jīng)傳輸作用影響到長(zhǎng)春市。

圖6 長(zhǎng)春市WCWT分析圖(2022年1月30日-2月1日)

長(zhǎng)春市的西北部,存在大量的退化草場(chǎng)以及鹽堿地,當(dāng)受蒙古-西伯利亞高壓影響的大風(fēng)天氣來臨,大量污染物隨之而動(dòng)。這也印證了Calipso數(shù)據(jù)所反映的生物質(zhì)燃燒與沙塵的結(jié)合產(chǎn)生了大量的污染沙塵型氣溶膠。在長(zhǎng)春市發(fā)生重度污染期間內(nèi)蒙古自治區(qū)東部及吉林省中西部各城市皆發(fā)生了不同程度的大氣污染,這些污染產(chǎn)生的重要因素之一就是大風(fēng)天氣所引起的大范圍的風(fēng)沙。

本次污染事件的起始與近地面風(fēng)速的大小密切相關(guān)。圖4顯示,在污染事件發(fā)生前兩天,整個(gè)長(zhǎng)春市地區(qū)的近地面風(fēng)速普遍較高,但在部分時(shí)段風(fēng)速較低時(shí),污染物積累的速度是驚人的。長(zhǎng)春市的氣象數(shù)據(jù)表明,在污染結(jié)束后的兩個(gè)小時(shí)內(nèi),長(zhǎng)春市中心城區(qū)的平均風(fēng)速逐漸達(dá)到了6 m/s,最大風(fēng)速更是達(dá)到了10 m/s,這極大地緩解了污染物累積的問題,在隨后的12 h,平均風(fēng)速在6 m/s的基礎(chǔ)上仍有所加強(qiáng)。受較大風(fēng)速的影響,本次污染事件的污染狀況得到逐步緩解,最終在2月1日12時(shí)左右,污染事件徹底結(jié)束。

3.3 減排措施分析

長(zhǎng)春市的重污染問題日益嚴(yán)重,本地的污染源主要來自工農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)活動(dòng),特別是近年來不斷增加的農(nóng)業(yè)活動(dòng),政府雖然出臺(tái)了一定的政策進(jìn)行管控,但效果有限,還是對(duì)環(huán)境造成了一定影響[18-22]。

首先,長(zhǎng)春市的污染管控應(yīng)充分考慮本地現(xiàn)實(shí)。如在農(nóng)業(yè)方面的秸稈焚燒問題,政府政策文件要求農(nóng)民不進(jìn)行秸稈焚燒及相關(guān)污染活動(dòng),但政府也應(yīng)積極推動(dòng)秸稈還田及秸稈原料化、燃料化、飼料化、肥料化和基料化等綜合利用,解決秸稈露天焚燒等空氣污染的源頭性問題[9,23]。

其次,加強(qiáng)環(huán)境監(jiān)管和政策預(yù)防,加強(qiáng)對(duì)重污染天氣的監(jiān)測(cè),及時(shí)發(fā)布重污染天氣預(yù)警,暢通應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制,在污染天氣產(chǎn)生之初便將其消滅在萌芽中。另外,建立適度的責(zé)任追究機(jī)制,獎(jiǎng)懲并行,以便更好地控制地區(qū)重污染天氣的發(fā)生。

最后,企業(yè)和社會(huì)公眾應(yīng)參與進(jìn)來,企業(yè)需更新生產(chǎn)技術(shù),從而控制工業(yè)廢氣的排放,以減少污染,社會(huì)公眾需增強(qiáng)環(huán)保意識(shí),強(qiáng)化監(jiān)督意識(shí),共同努力減少重污染天氣的發(fā)生。

4 結(jié)語

2022年2月1日發(fā)生在長(zhǎng)春市的重污染天氣是多種原因共同作用下產(chǎn)生的復(fù)合型污染,內(nèi)因主要包括長(zhǎng)春市及其周邊地區(qū)長(zhǎng)期大量排放的各種工業(yè)廢氣、大量煤炭不完全燃燒排放的各種污染氣體以及汽車尾氣等。外因則是長(zhǎng)期大范圍的逆溫天氣造成的空氣流通較弱或不流通現(xiàn)象,風(fēng)沙也起到了加劇本次重污染事件的作用。在外因無法全面控制的情況下,需要社會(huì)各界一起努力控制內(nèi)因,以減少吉林省重污染天氣發(fā)生次數(shù)。