大气与环境光学学报

沈阳市大气和污染特征 

来源:大气与环境光学学报 【在线投稿】 栏目:期刊导读 时间:2021-07-26

受产业结构的影响,以重工业为主的东北地区煤炭消耗量大,使工业废气对颗粒物的贡献率居高不下.除此之外,受寒冷气候影响,冬季燃煤是东北地区大气污染的重要影响因素.研究显示,以PM2.5和PM10为代表的颗粒物是空气质量的首要污染物,也是大气污染的主要因素[1-2].因此,研究大气中PM2.5和PM10的变化特征对于改善以燃煤为主的东北地区空气质量具有重要意义.

近年来,国内学者对大气中PM2.5和PM10做了大量研究,郭元喜等[3]研究了近11年来中国中东部地区秋季PM10时空变化及其与日气温的关系,结果显示中东部重点城市的秋季PM10质量浓度普遍呈下降趋势;李杏茹等[4]得出了北京冬季重污染地区大气中PM2.5的主要组成是水溶性离子和有机物,并对其组成特征进行了分析;程渊等[5]发现了天津市区大气中PM2.5中碳组分主要有4类来源,分别为燃煤及生物质排放、柴油车和汽油车排放、道路尘土.但大多研究只分析了PM2.5和PM10中其中一种颗粒物的组分及其质量浓度变化特征,缺乏PM2.5和PM10两种污染物结合的全年质量浓度变化数据.而且相对于京津冀[6-7]等地区的广泛研究,东北地区尤其是沈阳等重工业城市的PM2.5和PM10研究相对较少.

本文以沈阳为例,通过分析沈阳市近3年空气污染物大气监测数据,研究沈阳市大气环境污染总体状况及PM2.5和PM10的质量浓度变化特征,为东北地区大气环境治理与保护提供一定的参考.

1 材料与方法

1.1 研究区概况

沈阳市位于中国东北地区,辽宁中部,属温带半湿润大陆性气候,受季风影响,四季分明,温差较大.全年降水量约600~800 mm,降水量的2/3集中在7、8月份,并多以暴雨形式降落.春季盛行西南风和偏北风,夏季盛行西南风,秋季盛行西南风和偏北风,冬季盛行偏北风.

沈阳是建国初期国家重点建设的以装备制造业为主的重工业城市,其以工业为主的产业结构导致了煤炭的大量消耗.以2016年为例,煤炭消耗总量约3 300万t,占一次能源消耗比重较大,远高于国家煤炭占比平均水平,而清洁能源占比不到13%[8].以煤炭为主的能源消耗结构加上冬季燃煤的取暖方式使沈阳市大气中PM2.5和PM10超标,导致雾霾污染严重.

1.2 数据采集

通过中国空气质量在线监测分析平台(https:∥/)获得沈阳市2017年1月1日—2019年12月31日大气监测数据.数据采集共计1 095天.

1.3 评价标准

本文按《环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》(HJ 633—2012)[9]对每日AQI进行分级.

本文研究区域主要为居住区、商业交通居民混合区、文化区、工业区和农村地区,按《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)[10]划分属于二类环境空气功能区,执行二级标准.环境空气污染物基本项目质量浓度限值见表1.

表1 环境空气污染物基本项目质量浓度限值Table 1 The mass concentration limits for basic items of environmental air pollutants序号污染物项目平均时间浓度限值一级二级单位1二氧化硫(SO2)2二氧化氮(NO2)3一氧化碳(CO)4臭氧(O3)5颗粒物(PM10)6颗粒物(PM2.5)年平均h平均h平均年平均h平均h平均h平均441h平均1010日最大8h平均h平均年平均h平均年平均h平均3575μg·m-3mg·m-3μg·m-3

1.4 数据处理

1.4.1 空气质量分布情况

根据国家标准《环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》(HJ 633—2012)[9],统计2019年沈阳市各空气质量等级所占天数,并按季进行分类.

表2 大气污染相关系数与相关程度Table 2 The correlation coefficient and degree of air pollution相关性系数(|R|)相关程度0.8~1.0极强相关0.6~0.8强相关0.4~0.6中等程度相关0.2~0.4弱相关0~0.2极弱相关或无相关

1.4.2 污染天气与常规污染物相关性分析

根据2019年空气质量等级筛选出轻度及以上污染天气,将此范围中各常规污染物的日均质量浓度与AQI数值按季节进行分类汇总,利用SPSS软件进行相关性分析.大气污染相关性系数与相关程度见表2.

1.4.3 PM2.5和PM10超标天数统计分析

根据国家标准[10]对2019年沈阳市所有PM2.5和PM10日均值超标的样本按季节进行汇总.

1.4.4 PM2.5和PM10的月、季、年质量浓度变化

利用2019年PM2.5和PM10日均值进行月、季、年平均值处理,利用Origin软件对处理后的相关数据进行绘图,从而得到其在月、季、年的变化特征;将2019年PM2.5和PM10年均值数据及质量浓度变化曲线与2017、2018年同期作对比,分析其变化的可能影响因素.

2 结果与分析

2.1 2019年沈阳市空气质量分布情况

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