随着工业发展和技术的进步,大气污染问题正在引起人类的普遍关注和各级政府的高度重视。所谓大气污染,是指大气污染物或由其转化的二次污染物浓度达到了有害于人类健康和破坏自然环境的危害现象 [1]。大气污染有自然过程(如火山爆发、森林火灾等)和人为因素(如工业废气、生活燃煤、汽车尾气、核爆炸等),其主要过程由污染物排放、大气传播、人和物污染三个环节构成。 20世纪 80年代以来,由于工业的突飞猛进、世界人口的城市化等,城市大气环境质量的评价及污染防治已成为大气污染研究和城市气候研究领域的主要课题之一 [2, 3, 4, 5]。我国目前的环境大气空气质量二级标准规定 PM10质量浓度的日均值为150μg/m3,年均值为 70μg/m3;PM2.5质量浓度的日均值为 75μg/m3,年均值为 35μg/m3。研究大气污染的时空分布特征,对进一步治理、预测和控制大气污染都有很重要的意义。本文利用深圳市 8个监测站点 2013年的逐日 PM10和 PM2.5浓度监测数据,对龙华新区大气污染特征进行模拟,并对其剩余环境容量进行估算。
1 研究方法与数据来源 1.1 研究区域概况及资料来源本次研究区域范围确定为 30×30km2,步长为 500m,如图1所示。收集龙华新区内观澜子站、龙华子站、光明新区的光明子站、宝安区的西乡子站、南山区的华侨城子站、福田的荔园子站、罗湖区的洪湖子站以及龙岗区的横岗子站,共 8个站点 2013年全年的逐日污染物浓度监测资料和气象资料。
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图 1 研究区域概况 |
本研究在总结国内已有研究成果的基础上,结合深圳地区大气污染情况,采用一定时段内环境质量平均浓度反推的方法,建立一套计算影响本地区环境质量的污染源计算模型。源解释模型从污染物平均浓度公式开始:
式中,C平均为某一下风方向污染物的平均浓度( mg/ m3);fij为风向、风速、稳定度联合频率,i为稳定度等级,分 6级,j为风速等级,分 7档;Q为污染源排放强度( mg/s);uj为风速( m/s);x为计算点距污染源的距离( km);σzi为 i类稳定度下的垂直扩散参数( m);hij为 i类稳定度,j级风速下的烟云有效高度( m)。该方程式充分反映了风向、风速、稳定度、烟云有效高度等对大气扩散和传输能力的影响,比较好地反映了污染物在大气中传输、扩散的物理本质。根据 2013年龙华新区及周边区域的 8个监测站点(龙华、观澜、荔园、洪湖、华侨城、光明、横岗、西乡)的实测资料,运用反平方内插方法,求出研究区域内单位面积的环境平均质量,然后根据公式便可反推不同位置上的污染源排放强度。相应地,根据各类功能区环境质量标准与环境质量现状之差,便可反推剩余的污染源排放强度,即大气环境剩余容量。
为了方便,本计算暂且假定烟云服从正态分布。因为某一单元上的污染物浓度受各个方向、不同距离上的污染源的影响,其影响程度取决于风向频率和风速大小。根据上述原理,可以把某一单元或某一点上的污染浓度写成求和形式:
式(2)表示某一单元或某一点上的污染物浓度是来自 m个方向、 n个距离上的污染源联合影响叠加后的结果。
在实际应用中,为了节省每一次计算时间,可以把式( 1)中的 uj、σzi、fij、hij用多年的风向、风速、稳定度按方位事先做好统计平均,则式( 1)可以写成如下表达式:
式中,Ck为 k方向某一单元或某一点的污染浓度; fk为 k方向的风向、风速、稳定度联合频率; Qki为 k方向 i距离上的污染源排放强度; uk为 k方向风速统计平均值; σzk为 k方向垂直扩散参数统计平均值,xi为 k方向离污染源的不同距离; hk为 k方向烟云有效高度的统计平均值,k为方位数,通常分为 16个方位,n为距离的步长数。令:
则:
式(5)求和符号表示在同一方向不同距离上的污染源对某一点污染浓度共同影响的叠加,它只代表一个方向不同距离上的污染源的贡献,所有方向污染源的贡献应该再求和一次,即:
将式(5)代入式(6),可得:
从式( 7)可以清楚地看到,某一单元上的污染物浓度是来自 16个方向和不同距离上的污染源共同作用的结果。式(7)中的 Qki还可进一步表示为:
而式中
则 :
式(10)中的 Fki是表示第 k个方向第 i个距离上的污染源对计算点的污染浓度贡献的百分比。Fki是距离函数,可用函数形式或事先计算好的数据放在计算程序之中。一般下风距离取 20 km或 40 km即够,若计算步长为 1 km,则 n=20,或 40,n的大小随步长大小而定。式(10)就是源解释的基本公式,写成求和的形式,即为:
式(11)是利用浓度反推的源解释的完整公式。式中右边的 Bk充分反映了风向、风速、稳定度、烟云有效高度等大气扩散和传输能力。因此,式( 11)是比较好地反映了污染物在大气中传输、扩散的物理本质,能够做到定量表示,计算方法简单。
当式( 11)中的 C为 δC=Ci -Ci0时,δC是功能区环境质量浓度标准值 Ci与现状污染物浓度 Ci0之差。运用 δC时,即可计算区域的剩余环境容量。
目前我国一般用污染系数即风向频率与平均风速的比值来定量反映风向因素对大气污染的影响。在污染物排放量一定时,污染程度和风向频率成正比,与风速成反比,污染系数越大,其下风方位的污染越严重 [6]。据 2013年龙华子站逐小时气象观测数据显示(图2),新区全年盛行东风、南风,其风频分别为 16.7%、13.2%;其次是东南偏南风,其风频为 10.4%。全年风速较为稳定,风速约为 1.6m/s。其中东北偏北风、东北风的风速较大,均为 2.2m/s;其次是西北风,其风速为 1.9m/s。全年平均气温为 22.7℃,降水量为 1836mm,降水量主要集中在 4~8月份。
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图 2 气象条件统计 |
根据 2013年逐日污染物浓度监测数据显示(图 3),PM10和 PM2.5的时间变化趋势较为一致,表现出明显的季节变化规律。浓度高值主要集中在 10月至次年 1月份,浓度低值主要集中在 5~8月份。孙向明等 [7]研究了深圳市近几年空气质量与气象条件的关系,发现深圳市降水量的大小与污染物稀释程度存在正相关关系,尤其对 PM10的清除作用最好。而细颗粒物由于粒径较小较难沉降,主要通过降雨或空气对流去除。秋、冬季降水较少,空气干燥,逆温天气出现频繁,此时大气较为稳定,垂直扩散能力差,使得颗粒物难以扩散而出现积聚,导致 PM2.5浓度升高。而夏季雨水相对较多,降水可以有效去除颗粒物,同时,夏季因气温高、湿度大、大气边界层厚,有利于 污染物的扩散,故 PM2.5浓度相对较低。
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图 3 PM10和PM 2.5逐月统计情况 |
根据 PM10源强的模拟结果显示(图4),PM10的四季排放强度有一定的差异,春、夏季 PM10的源强高值主要集中在龙华新区以外的西部,而秋、冬季 PM10的源强高值主要集中在新区以外的东部。由于春、夏季节较长,多达 9个月,雨水较多,按时间平均,单位面积上排放量较小,而秋、冬季节时间较短,气候干燥,单位面积上排放量较大。而新区 PM10超标情况亦集中出现在秋、冬季节,因此,应重点应关注秋、冬季节污染来源。秋、冬季龙华新区内 PM10的源强高值主要集中在观澜及民治区域。有研究表明 [8]: PM10主要来自施工项目和裸地,贡献率为 35.82%;其次是机动车尾气和道路扬尘,贡献率为 23.37%。而根据龙华新区的主要污染源分布情况,观澜及民治的裸露土地及施工面积相对较多,因此其 PM10排放强度相对较高。
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图 4 PM10源强四季分布 |
新区 PM2.5超标情况亦集中体现在秋、冬季节,因此,应重点关注秋、冬季节污染来源。根据 PM2.5源强的模拟结果显示(图5),秋、冬季节来自北部(东莞市)、西部(宝安区、光明新区)的 PM2.5排放强度较强。有研究表明,龙华新区 PM2.5主要来自机动车尾气和道路扬尘,贡献率约为 32.0%;其次是施工项目和裸地,贡献率为 18.2%。
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图 5 PM2.5源强四季分布 |
根据不同功能区环境目标值(其中一类功能区 PM10的年均浓度为 40μg/m3,PM2.5的年均浓度为 15μg/m3;二类功能区 PM10的年均浓度为 70μg/m3,PM2.5的年均浓度为 35μg/m3),计算龙华新区 PM10和 PM2.5的剩余环境容量。根据剩余环境容量模拟结果显示(图6),龙华新区 PM10、PM2.5的剩余环境容量均呈现负值,说明新区的 PM10、PM2.5已没有剩余环境容量,尤其以 PM2.5最为突出,须大力加强减排控制。
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图 6 PM10和PM 2.5 剩余环境容量分布 |
在实际操作中,掌握详细的污染源排放资料相当 困难,需要对点源、线源、面源开展详细的调查及大 量的计算。因此,利用污染物在大气中输送扩散模式,由实测的浓度值反推出污染来源,根据功能区环境质 量目标和现状污染物浓度可以计算本地区的剩余环境 容量,为环境管理与指导经济发展开启了方便之门。
本研究利用深圳市 8个空气监测站点 2013年的逐日污染物浓度监测数据及气象数据,分析了 PM2.5和 PM10的污染特征、污染来源以及剩余环境容量。研究 结果表明,龙华新区 PM10、PM2.5浓度均呈现季节性变 化,超标情况均在秋、冬季最为频繁,而在春、夏季 出现频率较低。其排放强度主要受本地污染源的影响。 除此以外,其西、北部的污染源对其污染物浓度有一 定的影响。根据环境目标值,新区 PM10和 PM2.5的剩 余环境容量均呈现负值,尤其以 PM2.5最为突出,说明 须进一步采取相应措施来达到环境目标值。
然而,在特定的地理环境条件和一定的大气环流 背景的影响下,某一地区的大气污染可以通过中远距 离输送并影响其他地区,大气污染是一个跨区域性的 问题,需要进一步对大气污染的源和汇、输送问题、 化学转换、大气污染传输的数值模拟等进行深入而详 细的研究 [9, 10, 11, 12, 13]。
[1] | 刘新玲. 2000-2005 年山东省大气污染变化特征分析[D]. 济南: 山东大学, 2008. |
[2] | 周淑贞, 束炯. 城市气候学[M]. 北京: 气象出版社, 1994: 49-114. |
[3] | Lei X E, Han Z W, Zhang M G. Physical, Chemical, Biological Processes and Mathematical Model on Air Pollution[M]. Beijing: China Meteorological Press, 1998. |
[4] | Weber M L. Air Pollution, Assessment Methodology and Modeling[M]. New York: New York Press, 1983: 329-329. |
[5] | 于淑秋, 林学椿, 徐祥德. 北京市区大气污染的时空特征[J]. 应用气象学报, 2002, 13(S): 92-99. |
[6] | 张凌, 付朝阳, 郑习健, 等. 广州市区大气污染特征与影响 因子分析[J]. 生态环境, 2007, 16(2): 305-308 |
[7] | 孙向明, 彭勇刚. 深圳市近年空气质量与气象条件的关系[J]. 广东气象, 2005, (3): 1-3, 6-6. |
[8] | 严智勇, 朱珠, 吴锋. 龙华新区灰霾污染特征研究[J]. 环境 科学与管理, 2014, 39(2): 100-103. |
[9] | 徐祥德, 周丽, 周秀骥, 等. 城市环境大气重污染过程周边 源影响域[J]. 中国科学 D 辑: 地球科学, 2004, 34(10): 958- 966. |
[10] | 张志刚, 高庆先, 韩雪琴, 等. 中国华北区域城市间污染 物输送研究[J]. 环境科学研究, 2004, 17(1): 14-20. |
[11] | 任阵海, 万本太, 苏福庆, 等. 当前我国大气环境质量的 几个特征[J]. 环境科学研究, 2004, 17(1): 1-6. |
[12] | Baherini R, Jimenez J L, Wang J, et al. Aircraft-based aerosol size and composition measurements during ACE-Asia using an Aerodyne aerosol mass spectrometer[J]. Journal of Geophysical Research, 2003, 108(D23): 8645. |
[13] | Allen D, Pickering K, Fox-Rabinovitz M. Evaluation of pollutant outflow and CO sources during TRACE-P using model-calculated, aircraft-based, and Measurements of Pollution in the Troposphere (MOPITT)-derived CO concentrations[J]. Journal of Geophysical Research, 2004, 109(D15): D15S03. |