芜湖市大气污染物的时空特征及动力学分析

曹琪，朱敏，张永亮，张天宇，李雪莲，麻胜

芜湖市大气污染物的时空特征及动力学分析

曹琪，朱敏，张永亮，张天宇，李雪莲，麻胜

（安徽师范大学 数学与统计学院，安徽 芜湖 241000）

随着社会经济的不断发展，大气污染问题日益显著．以芜湖市六个监测站点2022年大气污染部分监测数据为依据，通过污染物的相互反应关系，建立相应的微分方程组模型，以此研究芜湖市大气污染的时空特征．通过对数据和模型的分析，发现居民生活小区楼层较高，居民生活轨迹密集，周围工厂废气排放较密集等现象都会导致大气污染物密集，不易散开．相关结论为芜湖市治理大气污染工作提供了一定的科学依据．

大气污染；反应机制；时空特征；动力学

1 引言及模型的建立

大气污染是由于人类活动或自然过程引起某些物质进入大气中，呈现出足够的浓度，达到足够的时间，并因此危害了人的舒适、健康、福利或环境的现象．污染物来自人为因素或者天然因素，进入大气中，参与大气循环的整个过程，又经过一系列化学物理反应会有一部分聚集在大气中，造成大气中部分物质浓度升高，进一步降低空气质量．室外大气污染物的种类繁多，主要可分为颗粒状污染物和气态污染物两大类，如常见的PM2.5，PM10为颗粒状污染物，而NO，NO2，SO2，CO，O3等属于气态污染物，这些污染物都会对人类健康造成危害[1]．

PM2.5，PM10等颗粒物上附着的多种有害物质会随着人的呼吸进入肺部，极大可能会危害人的呼吸系统，有些物质还有致癌性，累积到一定程度可以引起癌变[2]；NO，NO2等氮氧化物会刺激人的肺部，使人较难抵抗感冒之类的呼吸系统疾病，达到一定浓度时，还会破坏人体的中枢神经，长期吸入会引起脑性麻痹或手脚萎缩等[3]；SO2形成的工业烟雾达到一定浓度时会使人呼吸困难，进入大气层时还会形成酸雨[4]；CO极易与人或动物血液中运载氧的血红蛋白结合，在极低浓度时就能使人或动物遭到缺氧性伤害[5]；O3也会对动物和人类产生多种伤害，特别是伤害呼吸系统，加重哮喘等过敏性症状[6]．

华东地区是全国大气污染防治的重点区域，2018-11-23—2018-12-03华东地区遭受了一次持续性、大范围的雾霾过程[7]，严重危害了人们的正常生活，随着当地治理工作的实施，SO2，NO2和可吸入颗粒物质量浓度大幅度下降，但PM2.5和O3的质量浓度仍处于高值，治理华东地区空气污染问题是华东大气环境治理中首要解决的难题．

目前，我国东部地区的污染区域性特征主要表现为京津冀和长三角的污染连片，以长三角地区为例，由于开发强度大，工业化程度逐年提高，居民不可避免地会受到大气污染带来的危害．长三角北部区域PM10污染较为突出，而长三角南部和沿海区域则O3污染较为突出．安徽省芜湖市地处中国华东地区，长三角西南部，长江下游，得天独厚的地理位置为城市发展带来了巨大机遇，但随着工业的快速发展，不可避免地出现了一定程度的大气污染．本文定位于芜湖市，选取了该城市六个监测站点2022年大气污染部分监测数据，以此来研究芜湖市大气污染物的时空特征，为该城市治理大气污染工作提供一些科学依据．

评价大气污染程度的主要指标有PM2.5，PM10，NO，NO2，SO2，CO，O3等污染物质量浓度，这些污染物之间的相互反应关系[8]如下：

（1）在自然环境下，有机体腐败过程中微生物将有机氮转化为NO，NO继续被氧化为NO2，但在城市中大量工厂进行矿物燃料的燃烧所产生的氮氧化物也以NO为主．燃烧过程中氮氧化物的化学反应机制为

2NO+O2→2NO2

（2）NO2可以与HO，HO2，O，RO，RO2等自由基反应，NO2的转化会引发大气中O3的生成反应，具体反应机制为

NO2+hv→NO+OO+O2+M→O3+M，O3+NO→NO2+O2，NO2+O→NO+O2

式中：hv表示光照条件；M为空气中N2，O2或其他第三者分子．

（3）空气中的SO2主要来源于化石燃料的燃烧，SO2能与多种化学物质混合反应，最常见的就是与水反应形成酸雨．另外，正四价的硫非常容易氧化，即使不加催化剂也会有少量的二氧化硫被氧化成三氧化硫，具体化学反应机制为

SO2+H2O→H2SO3，2SO2+O2→SO3

根据以上描述，构建了大气污染物反应关系图，即大气污染流程框图（见图1）．

图1 大气污染流程框图

事实上，PM10主要成分是PM2.5，一般情况下PM2.5约占PM10的70%[9]129．另外，氮氧化物中NO质量浓度也远低于NO2，且CO转化成CO2对人体产生危害相对较小．因此，只考虑SO2，NO，O3，PM2.5等的质量浓度变化．根据化学反应机制建立常微分方程组模型

本文通过芜湖市部分监测站点的数据，结合模型（1）分析芜湖市大气污染的时空特征．

2 监测站数据的处理及模拟

2.1 数据的采集和选定

图2 各站点SO2，NO，O3，PM2.5监测质量浓度

2.2 数据的修匀处理

由于原始的实测数据受到自然因素和人为因素的影响，导致数据的波动比较大，采集到的个别数据出现较大误差，可能对后续研究造成一定影响．为此，采用移动平均法[10-12]对原始误差较大的数据进行修匀．

移动平均法中各元素的权重都相等，计算公式为

表1 P3站点2022-06-01—2022-06-14每天9时SO2质量浓度原始数据和修匀后数据 μg/m3

借助EXCEL工具箱进行运算，将图2中所有原始数据进行修匀，得到修匀后的数据图（见图3）．

图3 各站点SO2，NO，O3，PM2.5修匀后监测质量浓度

2.3 数据与模型的拟合

将模型（1）中所有系数统一记号为数组，其向量形式为

为了获得模型（1）中每个站点大气污染物中各系数的值，将修匀后的数据代入方程组（1）中利用Matlab进行反解，得到方程组各系数近似值（见表2）．

表2 各站点参数近似数值

利用Matlab将模型（1）在参数近似值条件下进行拟合，分别得到各站点不同污染物的拟合变化曲线．各监测站点的修匀后实测曲线与模型（1）的拟合曲线见图4．

图4 站点实测曲线与拟合曲线

3 模型的动力学分析

定理1 六个监测点的零平衡点都是不稳定的．

定理2 在表2的拟合参数取值条件下，第五监测点和第六监测点具有正平衡点，且正平衡点均是局部渐进稳定的，第一监测点到第四监测点均不存在正平衡点．

4 结论

本文通过收集相关部门提供的芜湖市2022-06-01—2022-08-31六个站点上午9时SO2，NO，O3，PM2.5部分质量浓度监测值作为原始数据，根据各指标相互关系，建立微分方程组模型，并通过修匀后数据进行模型动力学分析．

从本文数据和模型分析看，无论居民生活小区的密集还是工业企业的密集，都不利于城市大气污染的防治．

[1] 郝吉明，马广大，王书肖．大气污染控制工程[M]．３版．北京：高等教育出版社，2010．

[2] 赵英政，徐光翠，吴卫东．大气颗粒污染物对心血管系统的毒性作用及机制[J]．新乡医学院学报，2015，32（2）：96-100．

[3] 王禹苏，张蕾，陈吉浩，等．大气中氮氧化物的危害及治理[J]．科技创新与应用，2019（7）：137-138．

[4] 周琴．大气中二氧化硫的污染及防治对策[J]．内蒙古环境保护，2002，14（3）：12-13．

[5] 薛连璧．防治一氧化碳中毒当深入民心[J]．医药与保健，2011（12）：20-22．

[6] 闫家鹏．臭氧污染的危害及降低污染危害的措施[J]．南方农业，2015，9（6）：188-189．

[7] 周述学，邓学良，王传辉，等．华东2018年冬季一次典型雾霾过程的气象成因分析[J]．高原气象，2020，39（5）：1110-1121．

[8] 伦小秀．几种大气污染物的形成和转化过程研究[D]．北京：中国科学院生态环境研究中心，2003．

[9] 张青，饶灿．典型区域城市PM2.5与PM10比值相关性研究[J]．绿色科技，2019（12）：129-130．

[10] 雷瑜，张小玲，唐宜西，等．北京城区PM2.5及主要污染气体“周末效应”和“假日效应”研究[J]．环境科学学报， 2015，35（5）：1520-1528．

[11] 陈少玲．应用移动平均法预报年最高洪峰水位[J]．惠阳师专学报（自然科学版），1990（3）：13-18．

[12] 刘世明，刘泽春．移动平均法在研究流脑季节性中的应用[J]．数理医药学杂志，2002，15（1）：75-76．

Spatio-temporal characteristics and dynamical analysis of air pollutants in Wuhu City

CAO Qi，ZHU Min，ZHANG Yongliang，ZHANG Tianyu，LI Xuelian，MA Sheng

（School of Mathematics and Statistics，Anhui Normal University，Wuhu 241000，China）

With the continuous development of social economy，the problem of air pollution is becoming more and more obvious．Based on the monitoring data of air pollution at six monitoring stations in Wuhu City in 2022，a corresponding differential equation model is established through the mutual reaction relationship of pollutants，so as to study the spatio-temporal characteristics of air pollution in Wuhu City．Through the analysis of data and models，it was found that high floors in residential areas，dense living trajectories，and dense exhaust emissions from surrounding factories all contribute to the concentration of atmospheric pollutants，making it difficult to disperse them．The relevant conclusions provide a certain scientific basis for the air pollution control work in Wuhu City．

air pollution；reaction mechanism；spatio-temporal characteristics；dynamic

O29

A

10.3969/j.issn.1007-9831.2024.02.006

1007-9831（2024）02-0027-09

2023-06-08

安徽省自然科学基金项目（2208085MA08）；安徽省教育教学改革研究重大项目（2022jcbso20）；国家级大学生创新创业训练计划项目（202210370187）

曹琪（2002-），女，安徽铜陵人，在读本科生．E-mail：caoqi0424@qq.com

朱敏（1979-），女，安徽淮南人，教授，博士，从事应用微分方程模型与动力学研究．E-mail：min_zhuly@163.com