南通市区静态管理期间空气质量分析

2024-01-05 13:21李敏娜张再峰吴建兰耿建生张嘉伟
中国环境监测 2023年6期
关键词:市区点位南通

李敏娜,张再峰,吴建兰,钱 震,耿建生,张嘉伟

1.江苏省南通环境监测中心,江苏 南通 226006 2.上海建科环境技术有限公司,上海 201108

南通市位于江苏省东南部沿海地区,东抵黄海,南望长江,与苏州、上海隔江相望。该市地形平坦,属于长江下游冲积平原,人口密集,经济发达。2016—2021年,南通市区SO2、NO2、CO、PM2.5和PM10浓度总体呈下降趋势,O3污染形势有所不同。自2016年起,南通O3浓度呈现波动变化趋势,其中2017年浓度值为172 μg/m3,超过环境空气质量二级标准,2019—2021年O3浓度虽已达标,但是浓度值较高,2021年浓度值为158 μg/m3,同比上升5.8%,且O3超标天占全年超标天的67.4%,O3已经成为影响南通空气质量的主要污染物,O3污染形势严峻。

新冠疫情期间,南通市曾采取严格的封控措施,2022 年4月6日南通市区部分封控,7—14日全域静态管理,15日逐步恢复防范区正常管控。疫情严控期间,除保障民生外,社会车辆、建筑工地、餐饮、部分工业企业基本处于停摆状态,但市区的空气质量状况并没有同比好转,6—12日出现了连续多日的O3超标和颗粒物同步升高现象,13—14日受降水降温影响,空气质量改善为优。

国内外许多学者对疫情管控期间的空气质量进行了相关研究。CARLOS等[1]对欧洲地区疫情封闭期间的NO2及O3浓度进行对比,发现封闭期间NO2浓度降低主要是因为排放减少,而O3异常升高主要取决于气象条件,欧洲西北部和中部O3异常升高主要与温度升高、湿度降低和太阳辐射增强有关;WANG等[2]采用多尺度空气质量模型研究2020年疫情管控期间PM2.5在减排情景下的变化,研究表明大规模交通减排和部分工业减排并未使重污染天气消失,是因为不利的气象条件和二次污染的加强会抵消一次污染物排放量降低的效果;LIU等[3]对中国疫情管控前和管控期间O3浓度进行建模分析,发现白天在亚热带南部地区O3减少,而其他大部分地区O3增加,气象因素和减排均对O3变化有贡献,前者影响更大,中部地区氮氧化物排放量骤降导致人口密集区O3增加,而VOCs减少导致全国O3下降;PERALTA等[4]发现在疫情封控期间,墨西哥污染物排放量大幅减少,但是同期的O3浓度几乎没有变化,墨西哥为VOCs控制区,高浓度O3不可归因于汽车或汽油排放;朱媛媛等[5]为了评估“2+26”城市在疫情期间的减排效果,基于NAQPMS模式和情景模拟的方法,发现受春节和疫情综合影响,机动车排放量大幅下降,但焦化、火电等重点行业实际污染排放量变化不大,散煤燃烧对空气质量的负面影响增加;LE等[6]发现在疫情期间,中国北方地区出现了极端颗粒物高值,协同观测分析和模式模拟表明,异常的高湿度促进了气溶胶的异质化学,发电厂和石化设施的不间断排放,导致了严重灰霾的形成;LI等[7]对疫情管控期间长三角地区空气质量的监测与基于WRF-CAMx的模拟表明,管控期间SO2、NOx、PM2.5和VOCs排放量显著降低,而O3浓度却呈现显著增加趋势,需要进一步考虑到能源和工业战略的重组,以及跨区域联合控制全面长期空气污染的计划。

上述研究表明,不同地区在疫情期间空气质量有较明显改善,但改善幅度与污染物减排幅度不成正比,部分污染物(如O3)反呈增长趋势,气象条件不容忽视,且需要加强区域联防联控。

为了分析南通此次静态管理期间O3污染和颗粒物同步升高的原因,将2022年4月1—14日划分为3个时段:1—5、6—12、13—14日,分别代表静态管理前、静态管理期间污染天和静态管理期间非污染天,将2021年4月6—12日空气质量情况作为对比。结合4个VOCs自动监测点位数据和气象资料,运用PMF模型对VOCs进行定性和定量来源解析,分析NO2遥感柱浓度,基于空气质量模型WRF-CAMx分析O3和PM2.5来源,以期为南通市区大气污染防治以及联防联控提供科学参考。

1 实验部分

1.1 数据来源

南通市区6种近地面污染物(PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3) 浓度的数据均来自中国环境监测总站官网,研究时段为2022 年4月1—14日。气象数据来源于南通气象站的逐日观测资料,质量控制严格,数据较为可靠,具体包括气温、气压、日照时数、相对湿度、风速、降水量等。水溶性离子、EC、OC、无机元素和大气多参数站VOCs数据均来源于南通市大气多参数站,其余3个点位VOCs数据来源于陈桥中学、能达公园和苏通园区自动VOCs测点。南通市7个国家环境空气质量自动站、3个VOCs自动监测站和大气多参数站监测点位基本信息见表1。

表1 南通监测点位基本信息Table 1 Basic information of Nantong monitoring points

【美国爱达荷国家实验室网站2018年9月18日报道】 美国能源部(DOE)爱达荷国家实验室(INL)近日宣布,瞬态反应堆实验设施(TREAT)已完成恢复运行后的首次燃料试验。

准确称取样品10.0 g(精确到0.01 g)于50 mL离心管中,加入10 mL乙腈,涡旋10 min,加入3~4 g NaCl(140 ℃,烘烤4 h),涡旋1 min,在5000 r/min下离心5 min;取上清液1.5 mL,加入30 mg PSA和50 mg无水硫酸镁,振荡1 min,10000 r/min下离心5 min;取上清液过0.22 μm有机滤膜,待测。

1.2 观测设备和分析方法

大气VOCs在线监测仪为武汉天虹TH-300B分析仪,该仪器主要包括超低温预浓缩和气相色谱质谱联用(GC-MS)系统2个部分。无机元素的测定采用河北先河Xact625设备,切割器用来完成大气颗粒物的粒径选择及收集,通过转轮将携带颗粒物的滤带运送到检测区,采用XRF方法对样品中的各元素含量进行无损分析。水溶性离子的监测设备为在线离子色谱分析仪Marga 1S,利用加装了旋风式PM2.5切割器的蒸汽喷射气溶胶在线采样器获取实时的气溶胶浓度数据。EC和OC监测采用美国Sunset Lab公司生产的Model-4 EC/OC在线分析仪,其测量原理为热光透射法,通过加热将碳组分转化为CO2后用非分散红外法测量。

环境空气质量常规项目执行《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)[8]中的二级标准,空气质量评价根据《环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》(HJ 633—2012)[9]以及《环境空气质量评价技术规范(试行)》(HJ 663—2013)[10]进行。

1.3 正交矩阵因子分析模型

正交矩阵因子分析(PMF)模型是大气污染来源解析的一种受体模型,基于受体点的大量观测数据来估算污染源的组成和对环境浓度的贡献。PMF模型的输入数据包括测量物种浓度及其对应的不确定性,在模型运算过程中对拟合的物种进行筛选,即通过信噪比(S/N)设定其参与回归计算的权重类别,剔除易扭曲解析结果(甚至是导致错误的异常值),在此基础上进行因子数的试算和源类的识别[11]。

2 结果与讨论

2.1 静态管理期间空气质量

2.2.2.2 NO2浓度变化

2022年4月1—5日,南通市区空气质量以良为主,6—12日6项污染物浓度较静态管理前(1—5日)不降反升,上升幅度为50.0%~66.7%(表2),出现6个超标日,分别是6—9、11、12日,首要污染物均为O3。13—14日受降水降温影响,空气质量改善至优,6项污染物浓度较6—12日明显下降,其中SO2、NO2、PM2.5、PM10和O3浓度较1—5日也明显下降,可见空气质量受气象条件影响较大。上一年同期(2021年4月6—12日)南通市区空气质量以良为主,将静态管理期间污染天(2022年4月6—12日)与之相比,6项污染物浓度均出现明显上升趋势,变幅为20.0%(CO)~150.0%(SO2)。

表2 南通市区静态管理前、静态管理期间污染天、静态管理期间非污染天和上一年同期常规参数浓度对比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显示了4月1—14日全省13市的O3浓度。从表3可以看出,1—5日全省13市的空气质量以良为主,O3为首要污染物,6日南通、盐城、泰州、无锡污染情况为轻度污染,7—12日全省呈现区域性O3污染态势,多数城市O3浓度超标4~7 d,沿江沿海污染较严重,13—14日污染程度转为优良,可见这次O3污染是一次区域性污染过程,13市颗粒物浓度也出现了同步升高趋势。

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

(3)影响下一年度经费争取。目前,财政部门对预算执行的进度都有具体的要求,并都实行与下年预算安排相挂钩。比如,厦门市财政局对各部门月度支出进度进行统计排名,对预算支出进度多次偏慢的部门进行约谈,并将有关情况反馈市政府。对约谈后预算支出仍然执行不力的部门,由市政府予以通报批评,并核减下一年度预算资金规模。

从初至走时反演得到的速度模型构成了更复杂的正演试错模拟的起点。这项技术为使用解释人员在地震记录上识别出的后续震相(包括折射和反射)建立复杂多层的地球模型提供了可能。因此,这样的模拟过程有高度的客观性。它包括运动学(走时)和动力学(振幅)信息,使模型计算数据与记录数据更加符合。

从南通市区7个国控点1—5、6—12、13—14日对比情况(表4)看,6—12日国控点O3、NO2和PM2.5浓度均较1—5日(疫情严控前)明显上升,升幅为33.3%~97.9%。6—12日,O3浓度较高点位为狼山街道、星湖花园和紫琅学院,浓度分别为221.4、211.6、204.0 μg/m3,较1—5日明显上升,升幅分别为65.0%、68.7%和61.1%。6—12日NO2浓度较高点位为星湖花园、虹桥和狼山街道,浓度分别为41.3、39.4、37.6 μg/m3,较1—5日升幅分别为84.4 %、58.9 %和97.9%。6—12日PM2.5浓度较高点位为虹桥、通州监测站和城中,浓度分别为42.9、39.7、39.6 μg/m3,较1—5日升幅分别为54.3%、52.7%和63.6%。7个国控点13—14日O3、NO2和PM2.5浓度均较1—5、6—12日明显下降。

2.2 污染原因分析

2.2.1 气象条件

[4] 季国兴:《南海航行自由原则的歧义及增进信任措施》,《上海交通大学学报(哲学社会科学版)》2005年第4期,第9-13页。

静态管理期间,市区工业企业、社会车辆、建筑工地、餐饮等基本处于停摆状态,据初步统计,停工数量为80%左右。长江南岸的张家港和常熟地区存在多家高排放企业,企业类型主要是电厂和金属冶炼加工厂,在偏南风下,张家港和常熟污染物易输送至南通市区,建议进一步明确区域协同调控的区域范围及污染物类别,制定区域联防联控制度,加大区域大气污染联防联控力度[7]。

图1 2022年4月1—5、6—12日与2021年4月6—12日气象条件对比Fig.1 Comparison of meteorological conditions between April 1-5, 2022,April 6-12,2022 and April 6-12,2021

图2展示了2022年4月1—12日风向风速时序情况。从图2可以看出,3日开始,风向由偏北风转为偏南风,一直持续到12日,8—9日和12日后期转北风时风速明显增大,日均风速分别为4.2、3.8、5.0 m/s,其余几日风速为2~3 m/s。6—12日主导风向为偏南风且风速较大,而上一年4月6—12日以偏东风为主。可见偏东风带来海上较清洁的空气,对南通空气质量较为有利,而偏南风可能伴随传输,此次O3污染可能有偏南方向污染气团的输送影响。

精细勘探的主要对象是岩性油藏富集区,即岩性油气藏连片分布、主力层系明确、油层相互迭置且累计厚度较大、砂体油气充满度较高、但砂体平面分布较为复杂,常规勘探开发难以取得较好经济效益的地区。

本文回溯了西汉“时禁”灾祥观的历史渊源,其核心内容在于王者“顺时施政”,就会带来祥瑞。在天、地、人三道和谐统一的基础上,实现“合德”,避免灾异发生。

图2 2022年4月1—12日风向风速时序图Fig.2 Time sequence diagram of wind direction and speed from April 1-12,2022

2.2.2 前体物分析

2.1.2 国控点污染情况

O3是二次生成污染物,是VOCs和NOx复杂的光化学反应生成的产物[13]。从5日开始,NO2和VOCs浓度都出现了抬升,超标日NO2质量浓度为30.0~48.0 μg/m3,VOCs体积浓度为20.8×10-9~35.1×10-9,非超标日NO2质量浓度为12.0~20.0 μg/m3,VOCs体积浓度为12.3×10-9~22.9×10-9,可见O3超标的必要条件是2个前体物浓度均较高。

对比静态管理前和静态管理期间污染天的EKMA曲线(图3)发现,南通市区均处于VOCs控制区,需要重点减排VOCs。王爱平等[14]发现,疫情严控期间O3浓度显著上升与NOx、VOCs减排不成比例有关。中国大部分城市由于机动车保有量大,NOx的排放量较高,O3生成处于VOCs控制区。

图3 静态管理前和静态管理期间污染天的EKMA曲线对比Fig.3 Comparison of EKMA curves on polluted days before and during static management

宫颈癌是妇科最常见的恶性肿瘤之一,高危型人乳头状瘤病毒(HPV)持续感染是导致宫颈癌发病的首要因素和必要条件[1]。乳酸杆菌是阴道菌群中重要的益生菌,起到维持阴道自净及抗感染等重要作用,2011年国内研究发现乳酸杆菌数量少会增加HPV感染的概率,可能促进发展为恶性肿瘤[2-3]。本研究探讨阴道乳酸杆菌数量对安达芬栓治疗HPV感染清除率影响,现研究如下。

对空气污染物数据及气象数据进行整合和质量控制,当数据出现缺测或异常值时,剔除该时(次)的所有数据。为保证数据充足有效,对研究期间的数据进行统计,结果显示,每个站点的有效数据均可达90%。

2022年4月1—12日和2021年4月1—12日VOCs体积浓度和温度变化关系见图4。从图4来看,2022年4月6—12日气温快速上升,导致有机物挥发性增强[15],6日开始,VOCs体积浓度明显升高,小时体积浓度峰值高达72.0×10-9(出现在6日06:00),7—12日峰值出现在凌晨至上午。6—12日VOCs平均体积浓度为24.5×10-9,较1—5日上升58.1%。6—12日VOCs体积浓度日变化波动加大,其中10日体积浓度略低,O3未超标。2022年4月1—5、6—12日和2021年4月6—12日VOCs中各类别体积浓度和OFP变化情况见表5。从表5来看,各物质类别均明显上升,上升幅度最大的是芳香烃,上升了90.9%。2022年4月1—5日温度与2021年同期相当,6日开始,温度迅速升高,远高于2021年同期,同时VOCs浓度也较2021年同期明显升高。从表5来看,除了芳香烃上升幅度较小(上升5.0%),其余物质类别均明显上升,上升幅度最大的是含氧有机物,上升了145.0%,可能与太阳辐射明显增强有关。

图4 2022年4月1—12日和2021年4月1—12日VOCs体积浓度和温度变化时序图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中各类别体积浓度和OFP变化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

臭氧生成潜势(OFP)由VOCs物种排放量和该物种的最大增量反应活性(MIR)决定,计算公式如下。

OFPi=[VOCs]i·MIRi

式中:[VOCs]i是VOCs中物种i的浓度,MIRi为物种i的最大增量反应活性。

OFP仅表明该地区大气VOCs所具有的O3生成的最大能力,实际对O3生成的贡献量还受当地NOx浓度水平、·OH自由基浓度和其他污染气象条件等制约[16]。笔者引用CARTER[17]研究中的MIR值,计算了VOCs物种的OFP,识别出影响南通市区O3生成的关键VOCs物种。

2022年4月6—12日OFP较2022年4月1—5日上升76.6%,从类别来看,OFP上升幅度最大的是烷烃和芳香烃,分别上升了94.6%和85.7%(表5)。静态管理期间OFP较上一年同期上升28.4%,从类别来看,OFP上升幅度较大的是含氧有机物,上升了82.4%(表5)。

本文所提方法最大的特点在于满足中轴线提取结果可视化的基本要求下,实现了全自动化提取。对提取结果完成拓扑检查后,直接进行网络空间分析。比如对于河网中轴可进行连通性分析。由于本文所选数据为河网数据,以下将对中轴提取结果建立网络拓扑并进行连通性分析。

从静态管理前后OFP排名前十物种(图5)可以看出,排名前十物种差异不大,主要为芳香烃、烯烃和醛酮类,但是浓度增幅明显。O3污染期间异戊烷OFP上升幅度最大,上升215.4%,其次为甲苯(上升135%)、间/对二甲苯(上升117.4%)、邻二甲苯(上升114.2%)、乙苯(上升113.3%)等。异戊烷是油气挥发的特征污染物,芳香烃主要来自于工业和涂料溶剂[18],表明较静态管理前,工业、油气挥发、涂料溶剂源影响增强。对比上一年同期,排名前十物种相似,主要为芳香烃、烯烃和醛酮类,部分物种OFP增幅明显,氯乙烷上升幅度最大,上升432.7%,其次为环戊烷(上升339.2%)、氯甲烷(上升321.7%)、环己烷(上升211.4%)、丙醛(上升196.1%)和丙酮(上升173.5%)等。氯乙烷、环戊烷和环己烷主要来源于涂料溶剂,氯甲烷是燃烧源的特征污染物,丙醛和丙酮是二次生成和工业源的特征污染物,表明较上一年同期而言,涂料溶剂、燃烧、二次生成和工业源影响增强。

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

进一步分析大气多参数站、陈桥中学、苏通园区和能达公园这4个VOCs自动监测点位数据(图6),6—12日4个点位VOCs浓度表现为苏通园区>能达公园>大气多参数站>陈桥中学,即上风向的点位浓度高,下风向点位浓度低。从变幅看,4个点位VOCs浓度均较1—5日大幅升高,上升幅度较大的是市区上风向的苏通园区和能达公园点位,升幅分别为94.7%和86.9%。从类别来看,4个点位浓度上升幅度最大的类别均为芳香烃,上升幅度表现为能达公园(176.1%)>苏通园区(151.7%)>陈桥中学(122.2%)>大气多参数站(87.8%),烷烃和烯炔烃这2个类别浓度上升幅度较大的也是能达公园和苏通园区点位。可见,从总的OFP和类别OFP来看,浓度上升幅度较大的均为能达公园和苏通园区这2个东南方向的点位。2个点位均位于开发区附近,区域内石化产业和储油库较多,即便静态管理,在高温下VOCs挥发性增强,在偏南风向下也容易对附近及下风向点位VOCs浓度产生较大影响。

2.2.2.1 VOCs浓度变化和源解析

图6 南通市区4个VOCs自动测点2022年4月1—5、6—12日VOCs浓度对比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模型对南通市区2022年4月1—5、6—12日4个VOCs自动测点的大气VOCs进行来源解析。实际分析过程中,为减少模拟的不确定性,信噪比(S/N)低于1.0且数据缺失较多、大气活性过高的组分不纳入模拟范围,选用相对浓度较高且具有源示踪性的VOCs物种进行来源解析。该次模拟物种共28个,包括10种烷烃、4种烯炔烃、5种芳香烃、3种卤代烃、乙腈及5种含氧有机物。

源解析结果显示(图7),因子1中优势物种为甲苯、二氯甲烷、1,2-二氯乙烷、2-丁酮等,识别为工业源;因子2中优势物种为丙烯醛、丙醛和丙酮等醛酮类,且该源项浓度昼夜变化呈现明显的昼高夜低趋势,与大气光化学反应密切相关,故作为二次生成源;因子3优势物种为乙苯、间/对-二甲苯、甲苯,主要源于涂料溶剂使用[19];因子4优势物种为乙炔、苯、氯甲烷、乙腈、1,2-二氯乙烷等,乙炔、苯主要源于燃烧,氯甲烷、乙腈为生物质燃烧的指示物种[15],燃煤会带来1,2-二氯乙烷的排放,故该因子定义为燃烧源(化石燃料燃烧+生物质燃烧);因子5优势物种为异戊烷、正戊烷、甲基叔丁基醚,为油气挥发源;因子6优势物种为乙烯、丙烯、1-丁烯等,在城市地区主要源于机动车尾气排放[20]。

图7 PMF模型给出各排放源对VOCs的贡献Fig.7 Contribution of emission sources to VOCs in PMF model

因仅有大气多参数站拥有2021年的数据,故对大气多参数站2021年4月6—12日的数据进行源解析,其余3个点位仅对比2022年4月1—5、6—12日的源解析数据。从4个VOCs监测点位源解析对比结果(图8)可以看出,与2022年4月1—5日相比,2022年4月6—12日陈桥中学机动车和燃烧源占比明显下降,油气挥发和涂料溶剂使用占比没有明显变化,二次生成和工业源占比明显上升;与静态管理前相比,静态管理期间大气多参数站机动车源占比明显下降,涂料溶剂使用、燃烧和二次生成(环境背景)占比略有上升,油气挥发和工业源占比明显上升;与上一年同期相比,静态管理期间涂料溶剂使用源明显上升,工业源、燃烧和二次生成源略有下降,机动车源明显下降;能达公园机动车和燃烧源占比明显下降,工业源占比略有上升,油气挥发、涂料溶剂使用和二次生成占比明显上升;苏通园区机动车、油气挥发和二次生成占比没有明显变化,工业源占比略有上升,燃烧源占比明显下降,涂料溶剂使用占比明显上升。总体来说,由于静态管理,机动车大幅度减少,除了苏通园区点位靠近高速口车流没有明显变化以外,其他3个点位机动车源均大幅减少。由于温度明显上升,陈桥中学、大气多参数站和能达公园3个点位二次生成占比均明显上升。能达公园和苏通园区涂料溶剂使用占比上升幅度明显大于大气多参数站和陈桥中学,苏通园区的油气挥发占比上升幅度显著大于其余3个点位,这与开发区附近存在大量的工业企业有关,也不排除外来传输影响。

图8 4个VOCs自动监测点源解析结果Fig.8 Source analysis results of 4 VOCs automatic measurement points

2.1.1 南通市区和全省空气质量概况

生态环境方面,先锋村污水管网建设接近尾声,村庄生活污水治理全岛全覆盖基本完成;生活垃圾收运体系建立,垃圾分类收集正在试点;村庄环境保洁长效管理机制完善。

市区2022年4月6—12日NO2浓度均值为35.0 μg/m3,较1—5日升高幅度为60.3%。1—4日NO2浓度波动不大,5日17:00开始,NO2浓度急剧升高,21:00达到峰值,为80.0 μg/m3,6—12日峰值出现于夜间到凌晨之间,10日NO2浓度较低,O3未超标。而2021年4月6—12日NO2浓度均值仅为22.6 μg/m3,且波动较小,夜间峰值也明显低于2022年(图9)。

图9 2022年4月1—12日与2021年同期相比O3和NO2浓度变化Fig.9 Changes in ozone and nitrogen dioxide concentrations between April 1-12,2021 and April 1-12,2022

NO2在平流层和对流层大气化学中具有重要作用,因此对流层NO2垂直柱浓度是衡量人为大气污染的一个重要指标。利用Sentinel-5P/TROPOMI数据对静态管理期间南通市及周边地区对流层NO2柱浓度进行遥感监测,分析疫情严控期间南通及周边地区NO2分布情况。

O3污染期间,NO2浓度高值区主要分布在沿江一带。以4月7、11日的NO2遥感分布为例,7日市区南部、苏通园区以及长江南岸的张家港和常熟一带位于柱浓度高值区,柱浓度超过2 000 mol/cm2,11日崇川、通州区西南部及长江南岸的张家港和常熟北部位于柱浓度高值区,柱浓度超过2 000 mol/cm2。

南通市区自4月6日开始,以晴热少云天气为主,气温快速上升,日最高气温由24.8 ℃逐日上升至32.7 ℃,日最大紫外辐射均大于40 W/m2,日最低湿度均低于45%。与静态管理前相比,6—12日相对湿度减少7.1百分点,总日照时长增加32.1 h,日平均气温增加8.6 ℃,日最高气温增加11.9 ℃,日最大紫外辐射增加5.1 W/m2,风速增加0.9 m/s(图1)。与上一年同期相比,相对湿度减少12.9百分点,总日照时长增加11.2 h,日平均气温增加7.1 ℃,日最高气温增加11.5 ℃,日最大紫外辐射增加10.5 W/m2,风速增加0.2 m/s。总体而言,高温、强辐射、低湿的气象条件导致高浓度O3的生成[12]。另外,此次静态管理期间的风速与静态管理前及上一年同期相比都大,表明此次O3污染不光有本地累积,还有外来输送。

能源消费增长的同时,能源转型持续推进。前三季度,水电、核电、风电、太阳能发电等清洁能源发电装机合计占总装机的36.4%,比去年同期提高1.4个百分点;清洁能源发电量同比增长8.9%,高于火电增速2.0个百分点。

药物是拯救人们于疾病困境中的物质,随着医疗水平的提升,现阶段临床所用药物均具有较高的安全性和较显著的疗效,保障了人们的生命健康。临床药理学是一门研究药物与人体的相互作用及其在人体内环境中作用机制的学科,主要内容为药理学和临床药学,研究方向包括药动学、药效学、毒副反应、作用机制及药物相互作用规律等,在这个学科的研究中,最基础也是最重要的一个技术,就是色谱技术[1]。在现代化科学技术体系中,色谱技术是一种潜力巨大、适用范围广的生物样品测定分析方法,被广泛应用于在环境学科、生化药物、化工生产等领域的物质分析工作中,为这些行业的发展提供了技术支持。

2.2.3 外来源输送影响

基于空气质量模型WRF-CAMx的O3来源解析结果(图10)发现,4月1—5日南通市O3以本地贡献为主,占比为75.5%;6—12日以外源贡献为主,占比为68.7%,其中江苏南部城市和上海贡献更高,占比分别为28.7%和20.9%,本地贡献占比仅有31.3%,较前期大幅下降,减少44.2百分点。PM2.5来源解析(图10)与O3类似,1—5日以本地贡献为主,6—12日以外来贡献为主,表明静态管理期间外来输送明显。

图10 基于空气质量模型WRF-CAMx的O3和PM2.5来源解析Fig.10 Source analysis of O3 and PM2.5 based on WRF-CAMx air quality model

2.2.4 船舶排放影响

据海事部门反馈,为保证物流畅通,4月7日以后长江南通段航道上船舶并未因市区静态管理而减少,仍保持2 300艘左右的日通行量。大气多参数站监测的重油标识组分钒(V)浓度(图11)在污染时段出现明显升高情况,6—12日均值为2.5 ng/m3,是1—5日的2.8倍,且相较于上一年同期,钒浓度明显升高情况,代表船舶排放增强,表明在偏南风向下,船舶排放对南通市区污染物浓度的升高起到一定作用。

图11 2022年4月1—12日与2021年同期钒浓度变化时序图Fig.11 Time sequence diagram of vanadium concentration change between April 1-12,2021 and April 1-12,2022

2.2.5 二次转化贡献增强

从理论上分析,粗锡经过真空蒸馏能脱除铅、铋还有砷、锑,但粗锡中还含有银,真空蒸馏处理不能完全脱除。而在结晶除铅铋时,银是随着铅进入粗焊锡,如果将真空蒸馏放在结晶除铅铋前,则由于经过真空处理后,锡中含铅过低,为了将银除去,还需要兑入一定量的铅,因此选择先进行结晶机处理,将银除去,再真空炉深度脱除铅、铋。

图12 2022年4月6—12日和2021年同期SOC浓度及其在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 结论

2022年4月6—14日南通市区实施静态管理,但是6项污染物较静态管理前(1—5日)明显上升,上升幅度为50.0%~66.7%,6—12日出现6个超标日,首要污染物均为O3。此次静态管理期间污染原因如下。

1)对比上一年同期和静态管理前,静态管理期间温度高、辐射强、湿度低、偏南风且风速较大,高温、强辐射使VOCs挥发性明显增强,浓度显著升高,且南通处于VOCs控制区,可见气象因素起主导作用,较大的偏南风易带来偏南方向污染物的传输。

2)静态管理期间南通市区VOCs浓度较高且升幅较大的是苏通园区和能达公园2个点位,均位于偏南方向,且靠近长江,既容易受附近石化和储油库影响,也容易受偏南风向的污染输送影响。

3)从4个点位VOCs源解析可看出,静态管理期间,除了靠近高速口的苏通园区点位,其他3个点位机动车源大幅减少,由于温度明显上升,有3个点位二次生成占比明显上升,偏南方向2个点位的涂料溶剂使用占比升幅更高。

4)静态管理期间,市区工业企业、社会车辆、建筑工地、餐饮等基本处于停摆状态,据初步统计,停工数量为80%左右。从NO2柱浓度变化来看,NO2浓度高值区主要分布在南通市区沿江一带,长江南岸的张家港和常熟地区存在多家高排放企业,企业类型主要是电厂和金属冶炼加工厂,在偏南风下,张家港和常熟污染物极易输送至南通市区。空气质量模型WRF-CAMx的来源解析结果同样表明,此次污染过程受污染物传输影响明显。

5)从重油标识组分钒(V)浓度变化可以看出,静态管理期间船舶排放对南通市区污染物浓度的升高起到一定作用,从颗粒物的化学组分来看,较强大气氧化性条件下,二次转化对PM2.5的贡献显著增加。

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