南通市區靜態管理期間空氣質量分析

李敏娜,張再峰,吳建蘭,錢 震,耿建生,張嘉偉

1.江蘇省南通環境監測中心,江蘇 南通 226006 2.上海建科環境技術有限公司,上海 201108

南通市位于江蘇省東南部沿海地區,東抵黃海,南望長江,與蘇州、上海隔江相望。該市地形平坦,屬于長江下游沖積平原,人口密集,經濟發達。2016—2021年,南通市區SO2、NO2、CO、PM2.5和PM10濃度總體呈下降趨勢,O3污染形勢有所不同。自2016年起,南通O3濃度呈現波動變化趨勢,其中2017年濃度值為172 μg/m3,超過環境空氣質量二級標準,2019—2021年O3濃度雖已達標,但是濃度值較高,2021年濃度值為158 μg/m3,同比上升5.8%,且O3超標天占全年超標天的67.4%,O3已經成為影響南通空氣質量的主要污染物,O3污染形勢嚴峻。

新冠疫情期間,南通市曾采取嚴格的封控措施,2022 年4月6日南通市區部分封控,7—14日全域靜態管理,15日逐步恢復防范區正常管控。疫情嚴控期間,除保障民生外,社會車輛、建筑工地、餐飲、部分工業企業基本處于停擺狀態,但市區的空氣質量狀況并沒有同比好轉,6—12日出現了連續多日的O3超標和顆粒物同步升高現象,13—14日受降水降溫影響,空氣質量改善為優。

國內外許多學者對疫情管控期間的空氣質量進行了相關研究。CARLOS等[1]對歐洲地區疫情封閉期間的NO2及O3濃度進行對比,發現封閉期間NO2濃度降低主要是因為排放減少,而O3異常升高主要取決于氣象條件,歐洲西北部和中部O3異常升高主要與溫度升高、濕度降低和太陽輻射增強有關;WANG等[2]采用多尺度空氣質量模型研究2020年疫情管控期間PM2.5在減排情景下的變化,研究表明大規模交通減排和部分工業減排并未使重污染天氣消失,是因為不利的氣象條件和二次污染的加強會抵消一次污染物排放量降低的效果;LIU等[3]對中國疫情管控前和管控期間O3濃度進行建模分析,發現白天在亞熱帶南部地區O3減少,而其他大部分地區O3增加,氣象因素和減排均對O3變化有貢獻,前者影響更大,中部地區氮氧化物排放量驟降導致人口密集區O3增加,而VOCs減少導致全國O3下降;PERALTA等[4]發現在疫情封控期間,墨西哥污染物排放量大幅減少,但是同期的O3濃度幾乎沒有變化,墨西哥為VOCs控制區,高濃度O3不可歸因于汽車或汽油排放;朱媛媛等[5]為了評估“2+26”城市在疫情期間的減排效果,基于NAQPMS模式和情景模擬的方法,發現受春節和疫情綜合影響,機動車排放量大幅下降,但焦化、火電等重點行業實際污染排放量變化不大,散煤燃燒對空氣質量的負面影響增加;LE等[6]發現在疫情期間,中國北方地區出現了極端顆粒物高值,協同觀測分析和模式模擬表明,異常的高濕度促進了氣溶膠的異質化學,發電廠和石化設施的不間斷排放,導致了嚴重灰霾的形成;LI等[7]對疫情管控期間長三角地區空氣質量的監測與基于WRF-CAMx的模擬表明,管控期間SO2、NOx、PM2.5和VOCs排放量顯著降低,而O3濃度卻呈現顯著增加趨勢,需要進一步考慮到能源和工業戰略的重組,以及跨區域聯合控制全面長期空氣污染的計劃。

上述研究表明,不同地區在疫情期間空氣質量有較明顯改善,但改善幅度與污染物減排幅度不成正比,部分污染物(如O3)反呈增長趨勢,氣象條件不容忽視,且需要加強區域聯防聯控。

為了分析南通此次靜態管理期間O3污染和顆粒物同步升高的原因,將2022年4月1—14日劃分為3個時段:1—5、6—12、13—14日,分別代表靜態管理前、靜態管理期間污染天和靜態管理期間非污染天,將2021年4月6—12日空氣質量情況作為對比。結合4個VOCs自動監測點位數據和氣象資料,運用PMF模型對VOCs進行定性和定量來源解析,分析NO2遙感柱濃度,基于空氣質量模型WRF-CAMx分析O3和PM2.5來源,以期為南通市區大氣污染防治以及聯防聯控提供科學參考。

1 實驗部分

1.1 數據來源

南通市區6種近地面污染物(PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3) 濃度的數據均來自中國環境監測總站官網,研究時段為2022 年4月1—14日。氣象數據來源于南通氣象站的逐日觀測資料,質量控制嚴格,數據較為可靠,具體包括氣溫、氣壓、日照時數、相對濕度、風速、降水量等。水溶性離子、EC、OC、無機元素和大氣多參數站VOCs數據均來源于南通市大氣多參數站,其余3個點位VOCs數據來源于陳橋中學、能達公園和蘇通園區自動VOCs測點。南通市7個國家環境空氣質量自動站、3個VOCs自動監測站和大氣多參數站監測點位基本信息見表1。

表1 南通監測點位基本信息Table 1 Basic information of Nantong monitoring points

【美國愛達荷國家實驗室網站2018年9月18日報道】 美國能源部(DOE)愛達荷國家實驗室(INL)近日宣布，瞬態反應堆實驗設施(TREAT)已完成恢復運行后的首次燃料試驗。

準確稱取樣品10.0 g（精確到0.01 g）于50 mL離心管中，加入10 mL乙腈，渦旋10 min，加入3～4 g NaCl（140 ℃，烘烤4 h），渦旋1 min，在5000 r/min下離心5 min；取上清液1.5 mL，加入30 mg PSA和50 mg無水硫酸鎂，振蕩1 min，10000 r/min下離心5 min；取上清液過0.22 μm有機濾膜，待測。

1.2 觀測設備和分析方法

大氣VOCs在線監測儀為武漢天虹TH-300B分析儀,該儀器主要包括超低溫預濃縮和氣相色譜質譜聯用(GC-MS)系統2個部分。無機元素的測定采用河北先河Xact625設備,切割器用來完成大氣顆粒物的粒徑選擇及收集,通過轉輪將攜帶顆粒物的濾帶運送到檢測區,采用XRF方法對樣品中的各元素含量進行無損分析。水溶性離子的監測設備為在線離子色譜分析儀Marga 1S,利用加裝了旋風式PM2.5切割器的蒸汽噴射氣溶膠在線采樣器獲取實時的氣溶膠濃度數據。EC和OC監測采用美國Sunset Lab公司生產的Model-4 EC/OC在線分析儀,其測量原理為熱光透射法,通過加熱將碳組分轉化為CO2后用非分散紅外法測量。

環境空氣質量常規項目執行《環境空氣質量標準》(GB 3095—2012)[8]中的二級標準,空氣質量評價根據《環境空氣質量指數(AQI)技術規定(試行)》(HJ 633—2012)[9]以及《環境空氣質量評價技術規范(試行)》(HJ 663—2013)[10]進行。

1.3 正交矩陣因子分析模型

正交矩陣因子分析(PMF)模型是大氣污染來源解析的一種受體模型,基于受體點的大量觀測數據來估算污染源的組成和對環境濃度的貢獻。PMF模型的輸入數據包括測量物種濃度及其對應的不確定性,在模型運算過程中對擬合的物種進行篩選,即通過信噪比(S/N)設定其參與回歸計算的權重類別,剔除易扭曲解析結果(甚至是導致錯誤的異常值),在此基礎上進行因子數的試算和源類的識別[11]。

2 結果與討論

2.1 靜態管理期間空氣質量

2.2.2.2 NO2濃度變化

2022年4月1—5日,南通市區空氣質量以良為主,6—12日6項污染物濃度較靜態管理前(1—5日)不降反升,上升幅度為50.0%～66.7%(表2),出現6個超標日,分別是6—9、11、12日,首要污染物均為O3。13—14日受降水降溫影響,空氣質量改善至優,6項污染物濃度較6—12日明顯下降,其中SO2、NO2、PM2.5、PM10和O3濃度較1—5日也明顯下降,可見空氣質量受氣象條件影響較大。上一年同期(2021年4月6—12日)南通市區空氣質量以良為主,將靜態管理期間污染天(2022年4月6—12日)與之相比,6項污染物濃度均出現明顯上升趨勢,變幅為20.0%(CO)～150.0%(SO2)。

表2 南通市區靜態管理前、靜態管理期間污染天、靜態管理期間非污染天和上一年同期常規參數濃度對比Table 2 Comparison of conventional parameter concentration between before static management,polluted days during static management,non-polluted days during static management and the same period of last year in Nantong urban area

表3顯示了4月1—14日全省13市的O3濃度。從表3可以看出,1—5日全省13市的空氣質量以良為主,O3為首要污染物,6日南通、鹽城、泰州、無錫污染情況為輕度污染,7—12日全省呈現區域性O3污染態勢,多數城市O3濃度超標4～7 d,沿江沿海污染較嚴重,13—14日污染程度轉為優良,可見這次O3污染是一次區域性污染過程,13市顆粒物濃度也出現了同步升高趨勢。

表3 4月1—14日全省13市O3濃度Table 3 Ozone concentration in 13 cities of Jiangsu Province from April 1-14 μg/m3

（3）影響下一年度經費爭取。目前，財政部門對預算執行的進度都有具體的要求，并都實行與下年預算安排相掛鉤。比如，廈門市財政局對各部門月度支出進度進行統計排名，對預算支出進度多次偏慢的部門進行約談，并將有關情況反饋市政府。對約談后預算支出仍然執行不力的部門，由市政府予以通報批評，并核減下一年度預算資金規模。

從初至走時反演得到的速度模型構成了更復雜的正演試錯模擬的起點。這項技術為使用解釋人員在地震記錄上識別出的后續震相（包括折射和反射）建立復雜多層的地球模型提供了可能。因此，這樣的模擬過程有高度的客觀性。它包括運動學（走時）和動力學（振幅）信息，使模型計算數據與記錄數據更加符合。

從南通市區7個國控點1—5、6—12、13—14日對比情況(表4)看,6—12日國控點O3、NO2和PM2.5濃度均較1—5日(疫情嚴控前)明顯上升,升幅為33.3%～97.9%。6—12日,O3濃度較高點位為狼山街道、星湖花園和紫瑯學院,濃度分別為221.4、211.6、204.0 μg/m3,較1—5日明顯上升,升幅分別為65.0%、68.7%和61.1%。6—12日NO2濃度較高點位為星湖花園、虹橋和狼山街道,濃度分別為41.3、39.4、37.6 μg/m3,較1—5日升幅分別為84.4 %、58.9 %和97.9%。6—12日PM2.5濃度較高點位為虹橋、通州監測站和城中,濃度分別為42.9、39.7、39.6 μg/m3,較1—5日升幅分別為54.3%、52.7%和63.6%。7個國控點13—14日O3、NO2和PM2.5濃度均較1—5、6—12日明顯下降。

2.2 污染原因分析

2.2.1 氣象條件

[4] 季國興：《南海航行自由原則的歧義及增進信任措施》，《上海交通大學學報(哲學社會科學版)》2005年第4期，第9-13頁。

靜態管理期間,市區工業企業、社會車輛、建筑工地、餐飲等基本處于停擺狀態,據初步統計,停工數量為80%左右。長江南岸的張家港和常熟地區存在多家高排放企業,企業類型主要是電廠和金屬冶煉加工廠,在偏南風下,張家港和常熟污染物易輸送至南通市區,建議進一步明確區域協同調控的區域范圍及污染物類別,制定區域聯防聯控制度,加大區域大氣污染聯防聯控力度[7]。

圖1 2022年4月1—5、6—12日與2021年4月6—12日氣象條件對比Fig.1 Comparison of meteorological conditions between April 1-5, 2022,April 6-12,2022 and April 6-12,2021

圖2展示了2022年4月1—12日風向風速時序情況。從圖2可以看出,3日開始,風向由偏北風轉為偏南風,一直持續到12日,8—9日和12日后期轉北風時風速明顯增大,日均風速分別為4.2、3.8、5.0 m/s,其余幾日風速為2～3 m/s。6—12日主導風向為偏南風且風速較大,而上一年4月6—12日以偏東風為主?？梢娖珫|風帶來海上較清潔的空氣,對南通空氣質量較為有利,而偏南風可能伴隨傳輸,此次O3污染可能有偏南方向污染氣團的輸送影響。

精細勘探的主要對象是巖性油藏富集區，即巖性油氣藏連片分布、主力層系明確、油層相互迭置且累計厚度較大、砂體油氣充滿度較高、但砂體平面分布較為復雜，常規勘探開發難以取得較好經濟效益的地區。

本文回溯了西漢“時禁”災祥觀的歷史淵源，其核心內容在于王者“順時施政”，就會帶來祥瑞。在天、地、人三道和諧統一的基礎上，實現“合德”，避免災異發生。

圖2 2022年4月1—12日風向風速時序圖Fig.2 Time sequence diagram of wind direction and speed from April 1-12,2022

2.2.2 前體物分析

2.1.2 國控點污染情況

O3是二次生成污染物,是VOCs和NOx復雜的光化學反應生成的產物[13]。從5日開始,NO2和VOCs濃度都出現了抬升,超標日NO2質量濃度為30.0～48.0 μg/m3,VOCs體積濃度為20.8×10-9～35.1×10-9,非超標日NO2質量濃度為12.0～20.0 μg/m3,VOCs體積濃度為12.3×10-9～22.9×10-9,可見O3超標的必要條件是2個前體物濃度均較高。

對比靜態管理前和靜態管理期間污染天的EKMA曲線(圖3)發現,南通市區均處于VOCs控制區,需要重點減排VOCs。王愛平等[14]發現,疫情嚴控期間O3濃度顯著上升與NOx、VOCs減排不成比例有關。中國大部分城市由于機動車保有量大,NOx的排放量較高,O3生成處于VOCs控制區。

圖3 靜態管理前和靜態管理期間污染天的EKMA曲線對比Fig.3 Comparison of EKMA curves on polluted days before and during static management

宮頸癌是婦科最常見的惡性腫瘤之一，高危型人乳頭狀瘤病毒（HPV）持續感染是導致宮頸癌發病的首要因素和必要條件[1]。乳酸桿菌是陰道菌群中重要的益生菌，起到維持陰道自凈及抗感染等重要作用，2011年國內研究發現乳酸桿菌數量少會增加HPV感染的概率，可能促進發展為惡性腫瘤[2-3]。本研究探討陰道乳酸桿菌數量對安達芬栓治療HPV感染清除率影響，現研究如下。

對空氣污染物數據及氣象數據進行整合和質量控制,當數據出現缺測或異常值時,剔除該時(次)的所有數據。為保證數據充足有效,對研究期間的數據進行統計,結果顯示,每個站點的有效數據均可達90%。

2022年4月1—12日和2021年4月1—12日VOCs體積濃度和溫度變化關系見圖4。從圖4來看,2022年4月6—12日氣溫快速上升,導致有機物揮發性增強[15],6日開始,VOCs體積濃度明顯升高,小時體積濃度峰值高達72.0×10-9(出現在6日06:00),7—12日峰值出現在凌晨至上午。6—12日VOCs平均體積濃度為24.5×10-9,較1—5日上升58.1%。6—12日VOCs體積濃度日變化波動加大,其中10日體積濃度略低,O3未超標。2022年4月1—5、6—12日和2021年4月6—12日VOCs中各類別體積濃度和OFP變化情況見表5。從表5來看,各物質類別均明顯上升,上升幅度最大的是芳香烴,上升了90.9%。2022年4月1—5日溫度與2021年同期相當,6日開始,溫度迅速升高,遠高于2021年同期,同時VOCs濃度也較2021年同期明顯升高。從表5來看,除了芳香烴上升幅度較小(上升5.0%),其余物質類別均明顯上升,上升幅度最大的是含氧有機物,上升了145.0%,可能與太陽輻射明顯增強有關。

圖4 2022年4月1—12日和2021年4月1—12日VOCs體積濃度和溫度變化時序圖Fig.4 Time sequence diagram of VOCs volume concentration and temperature change of April 1-12,2022 and April 1-12,2021

表5 2022年4月1—5、6—12日和2021年4月6—12日VOCs中各類別體積濃度和OFP變化Table 5 Changes of VOCs volume concentration and OFP in different VOCs groups between April 1-5, 2022,April 6-12,2022 and April 6-12,2021

臭氧生成潛勢(OFP)由VOCs物種排放量和該物種的最大增量反應活性(MIR)決定,計算公式如下。

OFPi=[VOCs]i·MIRi

式中:[VOCs]i是VOCs中物種i的濃度,MIRi為物種i的最大增量反應活性。

OFP僅表明該地區大氣VOCs所具有的O3生成的最大能力,實際對O3生成的貢獻量還受當地NOx濃度水平、·OH自由基濃度和其他污染氣象條件等制約[16]。筆者引用CARTER[17]研究中的MIR值,計算了VOCs物種的OFP,識別出影響南通市區O3生成的關鍵VOCs物種。

2022年4月6—12日OFP較2022年4月1—5日上升76.6%,從類別來看,OFP上升幅度最大的是烷烴和芳香烴,分別上升了94.6%和85.7%(表5)。靜態管理期間OFP較上一年同期上升28.4%,從類別來看,OFP上升幅度較大的是含氧有機物,上升了82.4%(表5)。

本文所提方法最大的特點在于滿足中軸線提取結果可視化的基本要求下，實現了全自動化提取。對提取結果完成拓撲檢查后，直接進行網絡空間分析。比如對于河網中軸可進行連通性分析。由于本文所選數據為河網數據，以下將對中軸提取結果建立網絡拓撲并進行連通性分析。

從靜態管理前后OFP排名前十物種(圖5)可以看出,排名前十物種差異不大,主要為芳香烴、烯烴和醛酮類,但是濃度增幅明顯。O3污染期間異戊烷OFP上升幅度最大,上升215.4%,其次為甲苯(上升135%)、間/對二甲苯(上升117.4%)、鄰二甲苯(上升114.2%)、乙苯(上升113.3%)等。異戊烷是油氣揮發的特征污染物,芳香烴主要來自于工業和涂料溶劑[18],表明較靜態管理前,工業、油氣揮發、涂料溶劑源影響增強。對比上一年同期,排名前十物種相似,主要為芳香烴、烯烴和醛酮類,部分物種OFP增幅明顯,氯乙烷上升幅度最大,上升432.7%,其次為環戊烷(上升339.2%)、氯甲烷(上升321.7%)、環己烷(上升211.4%)、丙醛(上升196.1%)和丙酮(上升173.5%)等。氯乙烷、環戊烷和環己烷主要來源于涂料溶劑,氯甲烷是燃燒源的特征污染物,丙醛和丙酮是二次生成和工業源的特征污染物,表明較上一年同期而言,涂料溶劑、燃燒、二次生成和工業源影響增強。

圖5 2022年4月1—5、6—12日和2021年4月6—12日VOCs中OFP排名前十物種Fig.5 The top ten VOCs OFP components in April 1-5,2022,April 6-12,2022 and April 6-12,2021

進一步分析大氣多參數站、陳橋中學、蘇通園區和能達公園這4個VOCs自動監測點位數據(圖6),6—12日4個點位VOCs濃度表現為蘇通園區>能達公園>大氣多參數站>陳橋中學,即上風向的點位濃度高,下風向點位濃度低。從變幅看,4個點位VOCs濃度均較1—5日大幅升高,上升幅度較大的是市區上風向的蘇通園區和能達公園點位,升幅分別為94.7%和86.9%。從類別來看,4個點位濃度上升幅度最大的類別均為芳香烴,上升幅度表現為能達公園(176.1%)>蘇通園區(151.7%)>陳橋中學(122.2%)>大氣多參數站(87.8%),烷烴和烯炔烴這2個類別濃度上升幅度較大的也是能達公園和蘇通園區點位?？梢?從總的OFP和類別OFP來看,濃度上升幅度較大的均為能達公園和蘇通園區這2個東南方向的點位。2個點位均位于開發區附近,區域內石化產業和儲油庫較多,即便靜態管理,在高溫下VOCs揮發性增強,在偏南風向下也容易對附近及下風向點位VOCs濃度產生較大影響。

2.2.2.1 VOCs濃度變化和源解析

圖6 南通市區4個VOCs自動測點2022年4月1—5、6—12日VOCs濃度對比Fig.6 VOCs concentration comparison of 4 VOCs automatic measurement points in Nantong urban area from April 1-5 and April 6-12,2022

采用USEPA最新版的PMF5.0模型對南通市區2022年4月1—5、6—12日4個VOCs自動測點的大氣VOCs進行來源解析。實際分析過程中,為減少模擬的不確定性,信噪比(S/N)低于1.0且數據缺失較多、大氣活性過高的組分不納入模擬范圍,選用相對濃度較高且具有源示蹤性的VOCs物種進行來源解析。該次模擬物種共28個,包括10種烷烴、4種烯炔烴、5種芳香烴、3種鹵代烴、乙腈及5種含氧有機物。

源解析結果顯示(圖7),因子1中優勢物種為甲苯、二氯甲烷、1,2-二氯乙烷、2-丁酮等,識別為工業源;因子2中優勢物種為丙烯醛、丙醛和丙酮等醛酮類,且該源項濃度晝夜變化呈現明顯的晝高夜低趨勢,與大氣光化學反應密切相關,故作為二次生成源;因子3優勢物種為乙苯、間/對-二甲苯、甲苯,主要源于涂料溶劑使用[19];因子4優勢物種為乙炔、苯、氯甲烷、乙腈、1,2-二氯乙烷等,乙炔、苯主要源于燃燒,氯甲烷、乙腈為生物質燃燒的指示物種[15],燃煤會帶來1,2-二氯乙烷的排放,故該因子定義為燃燒源(化石燃料燃燒+生物質燃燒);因子5優勢物種為異戊烷、正戊烷、甲基叔丁基醚,為油氣揮發源;因子6優勢物種為乙烯、丙烯、1-丁烯等,在城市地區主要源于機動車尾氣排放[20]。

圖7 PMF模型給出各排放源對VOCs的貢獻Fig.7 Contribution of emission sources to VOCs in PMF model

因僅有大氣多參數站擁有2021年的數據,故對大氣多參數站2021年4月6—12日的數據進行源解析,其余3個點位僅對比2022年4月1—5、6—12日的源解析數據。從4個VOCs監測點位源解析對比結果(圖8)可以看出,與2022年4月1—5日相比,2022年4月6—12日陳橋中學機動車和燃燒源占比明顯下降,油氣揮發和涂料溶劑使用占比沒有明顯變化,二次生成和工業源占比明顯上升;與靜態管理前相比,靜態管理期間大氣多參數站機動車源占比明顯下降,涂料溶劑使用、燃燒和二次生成(環境背景)占比略有上升,油氣揮發和工業源占比明顯上升;與上一年同期相比,靜態管理期間涂料溶劑使用源明顯上升,工業源、燃燒和二次生成源略有下降,機動車源明顯下降;能達公園機動車和燃燒源占比明顯下降,工業源占比略有上升,油氣揮發、涂料溶劑使用和二次生成占比明顯上升;蘇通園區機動車、油氣揮發和二次生成占比沒有明顯變化,工業源占比略有上升,燃燒源占比明顯下降,涂料溶劑使用占比明顯上升?？傮w來說,由于靜態管理,機動車大幅度減少,除了蘇通園區點位靠近高速口車流沒有明顯變化以外,其他3個點位機動車源均大幅減少。由于溫度明顯上升,陳橋中學、大氣多參數站和能達公園3個點位二次生成占比均明顯上升。能達公園和蘇通園區涂料溶劑使用占比上升幅度明顯大于大氣多參數站和陳橋中學,蘇通園區的油氣揮發占比上升幅度顯著大于其余3個點位,這與開發區附近存在大量的工業企業有關,也不排除外來傳輸影響。

圖8 4個VOCs自動監測點源解析結果Fig.8 Source analysis results of 4 VOCs automatic measurement points

2.1.1 南通市區和全省空氣質量概況

生態環境方面，先鋒村污水管網建設接近尾聲，村莊生活污水治理全島全覆蓋基本完成；生活垃圾收運體系建立，垃圾分類收集正在試點；村莊環境保潔長效管理機制完善。

市區2022年4月6—12日NO2濃度均值為35.0 μg/m3,較1—5日升高幅度為60.3%。1—4日NO2濃度波動不大,5日17:00開始,NO2濃度急劇升高,21:00達到峰值,為80.0 μg/m3,6—12日峰值出現于夜間到凌晨之間,10日NO2濃度較低,O3未超標。而2021年4月6—12日NO2濃度均值僅為22.6 μg/m3,且波動較小,夜間峰值也明顯低于2022年(圖9)。

圖9 2022年4月1—12日與2021年同期相比O3和NO2濃度變化Fig.9 Changes in ozone and nitrogen dioxide concentrations between April 1-12,2021 and April 1-12,2022

NO2在平流層和對流層大氣化學中具有重要作用,因此對流層NO2垂直柱濃度是衡量人為大氣污染的一個重要指標。利用Sentinel-5P/TROPOMI數據對靜態管理期間南通市及周邊地區對流層NO2柱濃度進行遙感監測,分析疫情嚴控期間南通及周邊地區NO2分布情況。

O3污染期間,NO2濃度高值區主要分布在沿江一帶。以4月7、11日的NO2遙感分布為例,7日市區南部、蘇通園區以及長江南岸的張家港和常熟一帶位于柱濃度高值區,柱濃度超過2 000 mol/cm2,11日崇川、通州區西南部及長江南岸的張家港和常熟北部位于柱濃度高值區,柱濃度超過2 000 mol/cm2。

南通市區自4月6日開始,以晴熱少云天氣為主,氣溫快速上升,日最高氣溫由24.8 ℃逐日上升至32.7 ℃,日最大紫外輻射均大于40 W/m2,日最低濕度均低于45%。與靜態管理前相比,6—12日相對濕度減少7.1百分點,總日照時長增加32.1 h,日平均氣溫增加8.6 ℃,日最高氣溫增加11.9 ℃,日最大紫外輻射增加5.1 W/m2,風速增加0.9 m/s(圖1)。與上一年同期相比,相對濕度減少12.9百分點,總日照時長增加11.2 h,日平均氣溫增加7.1 ℃,日最高氣溫增加11.5 ℃,日最大紫外輻射增加10.5 W/m2,風速增加0.2 m/s?？傮w而言,高溫、強輻射、低濕的氣象條件導致高濃度O3的生成[12]。另外,此次靜態管理期間的風速與靜態管理前及上一年同期相比都大,表明此次O3污染不光有本地累積,還有外來輸送。

能源消費增長的同時，能源轉型持續推進。前三季度，水電、核電、風電、太陽能發電等清潔能源發電裝機合計占總裝機的36.4%，比去年同期提高1.4個百分點;清潔能源發電量同比增長8.9%，高于火電增速2.0個百分點。

藥物是拯救人們于疾病困境中的物質,隨著醫療水平的提升,現階段臨床所用藥物均具有較高的安全性和較顯著的療效,保障了人們的生命健康。臨床藥理學是一門研究藥物與人體的相互作用及其在人體內環境中作用機制的學科,主要內容為藥理學和臨床藥學,研究方向包括藥動學、藥效學、毒副反應、作用機制及藥物相互作用規律等,在這個學科的研究中,最基礎也是最重要的一個技術,就是色譜技術[1]。在現代化科學技術體系中,色譜技術是一種潛力巨大、適用范圍廣的生物樣品測定分析方法,被廣泛應用于在環境學科、生化藥物、化工生產等領域的物質分析工作中,為這些行業的發展提供了技術支持。

2.2.3 外來源輸送影響

基于空氣質量模型WRF-CAMx的O3來源解析結果(圖10)發現,4月1—5日南通市O3以本地貢獻為主,占比為75.5%;6—12日以外源貢獻為主,占比為68.7%,其中江蘇南部城市和上海貢獻更高,占比分別為28.7%和20.9%,本地貢獻占比僅有31.3%,較前期大幅下降,減少44.2百分點。PM2.5來源解析(圖10)與O3類似,1—5日以本地貢獻為主,6—12日以外來貢獻為主,表明靜態管理期間外來輸送明顯。

圖10 基于空氣質量模型WRF-CAMx的O3和PM2.5來源解析Fig.10 Source analysis of O3 and PM2.5 based on WRF-CAMx air quality model

2.2.4 船舶排放影響

據海事部門反饋,為保證物流暢通,4月7日以后長江南通段航道上船舶并未因市區靜態管理而減少,仍保持2 300艘左右的日通行量。大氣多參數站監測的重油標識組分釩(V)濃度(圖11)在污染時段出現明顯升高情況,6—12日均值為2.5 ng/m3,是1—5日的2.8倍,且相較于上一年同期,釩濃度明顯升高情況,代表船舶排放增強,表明在偏南風向下,船舶排放對南通市區污染物濃度的升高起到一定作用。

圖11 2022年4月1—12日與2021年同期釩濃度變化時序圖Fig.11 Time sequence diagram of vanadium concentration change between April 1-12,2021 and April 1-12,2022

2.2.5 二次轉化貢獻增強

從理論上分析，粗錫經過真空蒸餾能脫除鉛、鉍還有砷、銻，但粗錫中還含有銀，真空蒸餾處理不能完全脫除。而在結晶除鉛鉍時，銀是隨著鉛進入粗焊錫，如果將真空蒸餾放在結晶除鉛鉍前，則由于經過真空處理后，錫中含鉛過低，為了將銀除去，還需要兌入一定量的鉛，因此選擇先進行結晶機處理，將銀除去，再真空爐深度脫除鉛、鉍。

圖12 2022年4月6—12日和2021年同期SOC濃度及其在PM2.5中的占比Fig.12 SOC concentration and its proportion in PM2.5 between April 6-12,2021 and April 6-12,2022

3 結論

2022年4月6—14日南通市區實施靜態管理,但是6項污染物較靜態管理前(1—5日)明顯上升,上升幅度為50.0%～66.7%,6—12日出現6個超標日,首要污染物均為O3。此次靜態管理期間污染原因如下。

1)對比上一年同期和靜態管理前,靜態管理期間溫度高、輻射強、濕度低、偏南風且風速較大,高溫、強輻射使VOCs揮發性明顯增強,濃度顯著升高,且南通處于VOCs控制區,可見氣象因素起主導作用,較大的偏南風易帶來偏南方向污染物的傳輸。

2)靜態管理期間南通市區VOCs濃度較高且升幅較大的是蘇通園區和能達公園2個點位,均位于偏南方向,且靠近長江,既容易受附近石化和儲油庫影響,也容易受偏南風向的污染輸送影響。

3)從4個點位VOCs源解析可看出,靜態管理期間,除了靠近高速口的蘇通園區點位,其他3個點位機動車源大幅減少,由于溫度明顯上升,有3個點位二次生成占比明顯上升,偏南方向2個點位的涂料溶劑使用占比升幅更高。

4)靜態管理期間,市區工業企業、社會車輛、建筑工地、餐飲等基本處于停擺狀態,據初步統計,停工數量為80%左右。從NO2柱濃度變化來看,NO2濃度高值區主要分布在南通市區沿江一帶,長江南岸的張家港和常熟地區存在多家高排放企業,企業類型主要是電廠和金屬冶煉加工廠,在偏南風下,張家港和常熟污染物極易輸送至南通市區?？諝赓|量模型WRF-CAMx的來源解析結果同樣表明,此次污染過程受污染物傳輸影響明顯。

5)從重油標識組分釩(V)濃度變化可以看出,靜態管理期間船舶排放對南通市區污染物濃度的升高起到一定作用,從顆粒物的化學組分來看,較強大氣氧化性條件下,二次轉化對PM2.5的貢獻顯著增加。