馮海英

(北京工商大學(xué)材料與機(jī)械工程學(xué)院，北京 100048)

觀察、對比人類活動差異與空氣環(huán)境質(zhì)量差異的關(guān)系，對檢討既往大氣環(huán)境保護(hù)舉措、謀劃更好的大氣環(huán)境保護(hù)策略有重要的意義[1]。2019年底新型冠狀病毒(2019-nCov)肺炎疫情暴發(fā)，各地政府紛紛出臺停工停產(chǎn)等防控措施，為當(dāng)代社會提供了分析人類活動與空氣質(zhì)量之間關(guān)系的良機(jī)。很多學(xué)者對疫情期間空氣質(zhì)量變化展開研究，如樂旭等[2]對疫情期中國大氣污染變化的分析表明，2—3月全國PM2.5同比下降24.9%，其中長三角降幅最大；CHENG等[3]分析認(rèn)為，疫情期間國內(nèi)的交通限行措施對空氣質(zhì)量的改善并未有直接關(guān)系。目前的研究大多僅限于針對大尺度地區(qū)一次疫情防控期大氣顆粒物的時(shí)空變化，缺乏針對中小尺度、兩波防控措施對大氣顆粒物影響的對照研究，不利于人類活動對于大氣環(huán)境影響的深層認(rèn)知。本研究以截至2020年秋具有兩次疫情暴發(fā)現(xiàn)象的烏魯木齊市天山區(qū)、沙依巴克區(qū)、頭屯河區(qū)、新市區(qū)、水磨溝區(qū)為研究對象，綜合運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)和空間分析方法，研究疫情防控期間PM2.5、PM10的時(shí)空變化特征，結(jié)合氣象、人口、企業(yè)數(shù)據(jù)探索可能的影響因素，為人類活動對大氣顆粒物的影響研究提供參考。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)獲取

研究區(qū)位于烏魯木齊市中西部地區(qū)，面積約1 400 km2，中部地勢開闊，是烏魯木齊市人口密集區(qū)，也是該市空氣質(zhì)量檢測站、氣象監(jiān)測站的主要布設(shè)區(qū)(見圖1)。有研究表明，機(jī)動車尾氣和化石燃料的燃燒是烏魯木齊市大氣顆粒物的重要來源[4]。

圖1 研究區(qū)及其人口分布Fig.1 Study area and its population distribution

空氣環(huán)境質(zhì)量數(shù)據(jù)來自中國環(huán)境監(jiān)測總站發(fā)布的研究區(qū)內(nèi)6個(gè)地面空氣質(zhì)量檢測站；氣象數(shù)據(jù)來自中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)發(fā)布的位于研究區(qū)內(nèi)的1個(gè)地面氣象監(jiān)測站；人口密度數(shù)據(jù)(2017年)來自美國橡樹嶺國家實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的全球人口動態(tài)統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)庫(https://www.satpalda.com/product/landscan/)；工業(yè)數(shù)據(jù)來自前瞻產(chǎn)業(yè)研究院。

依據(jù)烏魯木齊市人民政府網(wǎng)站關(guān)于2019-nCov疫情防控的公告，本研究中第1波防控期從2020年1月26日該市啟動重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件一級響應(yīng)至3月21日響應(yīng)級別降至四級為止，恰逢農(nóng)歷春節(jié)；第2波防控期從7月20日提高五地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)等級至8月29日風(fēng)險(xiǎn)等級全部降為低風(fēng)險(xiǎn)為止。選擇2019年同期時(shí)段作為對照，為消除防控期正常春節(jié)活動對大氣顆粒物的影響，第1波防控期對照時(shí)段選取2019年春節(jié)期間。

2 大氣顆粒物濃度時(shí)序及空間變化分析

2.1 大氣顆粒物濃度時(shí)序變化分析

選取疫情防控措施實(shí)施前后4周為研究時(shí)段，分析防控措施對PM2.5和PM10的影響，其中研究區(qū)2020年1月13—24日的PM2.5均值高于PM10，屬于數(shù)據(jù)異常，予以剔除。

第1、2波疫情防控分別處于冬季、夏季，第1波研究時(shí)段顆粒物濃度明顯高于第2波(見表1)。2020年，第1波疫情防控前4周PM2.5均值(207.6 μg/m3)同比增長達(dá)56.0%，而防控期均值(77.7 μg/m3)同比下降23.0%，解除防控后4周均值同比增長迅速回升至75.4%；第2波防控前4周PM2.5均值與2019年基本持平，防控期均值同比下降7.6%，降幅較第1波較小。第1、2波防控期PM10均值降幅大于前后時(shí)段，且第2波防控期均值(29.4 μg/m3)同比降低51.1%，高于第1波的40.2%。兩次防控期PM2.5、PM10均值均大幅下降，防控解除后，顆粒物均值降幅均不同程度回升(除第2波PM2.5外)?？梢?，兩次疫情防控措施實(shí)施期間，研究區(qū)PM2.5、PM10均值降低率高于疫情前后，疫情防控措施的實(shí)施對顆粒物有較明顯的降低作用。就均值降幅看，PM2.5冬季防控期大于夏季，PM10則相反。

表1 疫情防控前后PM2.5、PM10

2.2 大氣顆粒物濃度空間變化分析

由于人類活動的規(guī)律性，餐飲、交通、工業(yè)污染排放大多在周次時(shí)段內(nèi)形成一個(gè)循環(huán)，使用周均值數(shù)據(jù)可消除由于短期天氣變化和異常因素所造成的某些影響，提供整個(gè)時(shí)間段的概覽，比較短時(shí)間段更能反映趨勢[5]。選取兩波疫情防控措施啟動前后4周為研究時(shí)段，利用空氣質(zhì)量檢測站點(diǎn)24 h均值數(shù)據(jù)，求取各站點(diǎn)顆粒物均值，利用克里金插值法(空間分辨率1 km)，計(jì)算研究區(qū)內(nèi)所有像元的環(huán)比增長率、同比增長率，以分析顆粒物的空間分布變化，結(jié)果見圖2。第1波防控前4周PM2.5均值水平較高，呈北部高、中部低的趨勢；防控期4周PM2.5均值平均環(huán)比降幅達(dá)52.4%，其中頭屯河區(qū)環(huán)比降幅最明顯，同比降幅空間差異明顯，降幅較大的地區(qū)集中在中部4區(qū)交接處，西北部地區(qū)同比降幅也較明顯，而東北部極個(gè)別地區(qū)出現(xiàn)小幅度的同比增長(2.1%)。

圖2 第1波防控措施啟動前后PM2.5變化Fig.2 Variation of PM2.5 before and after first response measures

用同樣的方法處理第2波防控措施啟動前后PM2.5和PM10數(shù)據(jù)，分析其分布及降幅變化，結(jié)果見表2。第2波防控措施啟動前后PM2.5分布較均勻，防控期4周均值與防控前4周基本呈同步狀態(tài)，空間降幅較均勻，可能的原因是夏季PM2.5整體濃度水平偏低，空間差異不明顯。

表2 兩次防控措施啟動前后PM2.5、PM10變化

第1波防控措施啟動前后PM10分布變化差異性明顯，中部4區(qū)交接處及西北部頭屯河區(qū)與新市區(qū)交接處降幅略微明顯。第2波時(shí)段整體濃度水平偏低，且空間分布較第1波均勻，防控措施啟動前、后4周內(nèi)PM10均值降幅顯著，平均環(huán)比降低53.0%，同比降低51.1%。環(huán)比降幅分布較均勻，除西北部較低外其他地區(qū)降幅差異較小，同比降幅在中部4地區(qū)交接處較大，西北部地區(qū)較小。

3 討 論

3.1 消除正常人類活動影響后的顆粒物濃度變化分析

有文獻(xiàn)表明，在研究區(qū)近兩年對照時(shí)段內(nèi)影響顆粒物擴(kuò)散的主要?dú)庀笠蛩貫闇囟?、風(fēng)速[6]，而疫情防控期與對照時(shí)段氣象因素差異不大(見表3)。

表3 對照時(shí)段內(nèi)氣象因素統(tǒng)計(jì)

本研究假設(shè)正常人類活動和某一時(shí)段相對穩(wěn)定的氣象因素對大氣質(zhì)量與顆粒物的影響相同，即兩年同時(shí)段顆粒物的環(huán)比增長相同，則式(1)成立。消除正常人類活動、氣象因素后，疫情防控對大氣顆粒物的消減作用為式(2)。

(X20后設(shè)-X20前)/X20前=(X19后-X19前)/X19前

(1)

Y降=(X20后-X20后設(shè))/X20后設(shè)×100%

(2)

式中：X20后設(shè)為假定條件下2020年防控期4周顆粒物均值，μg/m3；X20前為2020年防控前4周顆粒物均值，μg/m3；X19后、X19前分別為2019年防控期、防控前4周顆粒物均值，μg/m3；Y降為消除正常人類活動和氣象因素后疫情防控對大氣顆粒物的降低率，%；X20后為2020年防控期4周顆粒物均值，μg/m3。

消除正常人類活動和氣象因素后PM2.5降低率見圖3。疫情防控措施對PM2.5的影響為第1波>第2波，第1、2波平均降幅分別為50.9%、24.5%。就空間分布來看，PM2.5均值在第1波防控前后降幅差異更大，標(biāo)準(zhǔn)差(10.0%)明顯高于第2波標(biāo)準(zhǔn)差(0)，降幅較大的區(qū)域集中在西部頭屯河區(qū)及周邊地區(qū)，降幅較小的為中部偏北地區(qū)；第2波防控前后各地降幅差異較小。

圖3 消除正常人類活動和氣象因素后PM2.5降低率Fig.3 PM2.5 reduction rate after eliminating normal human activities and meteorological factors

第2波疫情防控措施的實(shí)施對PM10的影響略大于第1波，第1、2波平均降幅分別為51.8%、58.1%。就空間分布來看，第1波PM10降低率分布與PM2.5降低率有極高的統(tǒng)一性，第2波降幅較大的區(qū)域集中在中部人口密集的地區(qū)交接處。綜合顆粒物平均降幅及空間分布，冬季(第1波)防控措施對PM2.5的影響較大，夏季(第2波)防控措施對PM10的影響略大。從空間上看，防控措施實(shí)施后PM2.5、PM10變化分布一致性較高，整體來看，中部4區(qū)交接處及西部頭屯河區(qū)及其周邊地區(qū)降幅明顯。

3.2 顆粒物時(shí)空變化影響因素分析

在時(shí)序變化上講，整個(gè)疫情防控期PM2.5、PM10降低率高于防控前后，防控措施的實(shí)施對顆粒物濃度有較明顯的降低作用。但從周均值看，第1波防控期第2周前后，存在個(gè)別時(shí)段PM2.5、PM10濃度呈反向增長趨勢。依據(jù)烏魯木齊市防疫政策，此時(shí)段并非全面復(fù)工、復(fù)產(chǎn)時(shí)段，從污染排放角度很難解釋這一現(xiàn)象。

查閱各類文獻(xiàn)，在此時(shí)段全國范圍均出現(xiàn)該趨勢。有學(xué)者認(rèn)為，顆粒物來源主要包括直接排放和二次反應(yīng)，其中二次反應(yīng)是該時(shí)段顆粒物濃度增長的主要原因。針對烏魯木齊市顆粒物的形貌特征分析發(fā)現(xiàn)，無論采暖還是非采暖季，二次反應(yīng)是該市顆粒物的重要來源。另有研究表明，臭氧是加速二次反應(yīng)的重要物質(zhì)[7-8]。對第1波疫情防控前后臭氧的統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，防控期第2周前后臭氧周均值較2019年異常高，從防控前2周起周均值逐步增強(qiáng)，至防控期第3周達(dá)到峰值(見圖4)。結(jié)合各類研究，該市顆粒物反向增長的原因很可能是由于顆粒物的二次反應(yīng)增強(qiáng)造成的，隨著防控措施的實(shí)施，研究區(qū)顆粒物排放在防控期內(nèi)降低，因而雖此后臭氧依然高居不下，但由二次反應(yīng)造成的顆粒物增長效應(yīng)減弱，整體含量下降。由于顆粒物生成、擴(kuò)散的影響因素較多且較復(fù)雜，本研究對該時(shí)段顆粒物濃度反向增長的原因分析具有一定局限性。

圖4 臭氧周均值Fig.4 Average weekly value of ozone

從空間上看，疫情防控措施對顆粒物濃度的降低作用存在地域差異，第1波防控措施引起的PM2.5降低率空間差異較大，PM10降低率空間差異較小，第2波則對PM10的空間差異影響略大。研究表明，烏魯木齊市PM2.5的主要來源為燃煤和汽車尾氣排放，PM10主要來源為燃煤和二次污染物。研究區(qū)人口集中在中部4區(qū)交接及周邊地區(qū)，依據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院的統(tǒng)計(jì)，天山區(qū)、沙依巴克區(qū)、頭屯河區(qū)、新市區(qū)、水磨溝區(qū)的企業(yè)數(shù)量分別為112、1 461、1 568、3 162、58個(gè)，造成PM2.5、PM10降低率空間差異的原因可能為5個(gè)地區(qū)工業(yè)發(fā)展、人口分布不均，導(dǎo)致疫情防控措施造成的工業(yè)煙煤、汽車尾氣、餐飲排放差異較大。

利用人口密度數(shù)據(jù)與消除正常人類活動、氣象因素影響后的降低率進(jìn)行對照，發(fā)現(xiàn)人口密度與PM2.5、PM10降低率在空間上存在較大一致性，人口密度與第1波PM2.5、PM10降低率相關(guān)系數(shù)(0.834、0.823)均略高于第2波(0.812、0.793)。可能的原因是，疫情暴發(fā)初期，防控措施等級較高，停產(chǎn)、停課、停學(xué)、交通管制嚴(yán)格，加之對疫情的未知和恐慌，絕大部分居民不出行、不聚餐，顆粒物人為排放降低率與人口密度關(guān)聯(lián)性強(qiáng)，而第2波防控措施分地區(qū)分等級，力度較第1波弱，且民眾對新冠病毒傳播和日常防護(hù)有一定認(rèn)知，出行、餐飲等人為排放變化較第1波小。

利用區(qū)域統(tǒng)計(jì)分析5個(gè)地區(qū)顆粒物降低率均值，與獲取的工業(yè)園區(qū)數(shù)、企業(yè)數(shù)量進(jìn)行對照，發(fā)現(xiàn)其相關(guān)性較小且統(tǒng)一性較差，其中企業(yè)數(shù)量與第1波PM2.5降低率、第2波PM10降低率呈負(fù)相關(guān)，其他呈正相關(guān)，但斜率較小(均小于0.01)?？赡艿脑蚴?，為保證基本生活，防控期電力、采暖等主要燃煤行業(yè)并未停產(chǎn)，在無排放清單情況下，疫情防控期內(nèi)工業(yè)排放是否降低、降低程度不確定，與降低率的關(guān)系也存在不確定性。其次，本研究統(tǒng)計(jì)的工業(yè)園區(qū)及企業(yè)中，包括部分對顆粒物排放影響不大的軟件園、創(chuàng)業(yè)孵化園，導(dǎo)致其一致性較差。

4 結(jié) 論

(1) 兩次疫情防控措施實(shí)施期間，研究區(qū)PM2.5、PM10均值降幅高于疫情前后，疫情防控措施的實(shí)施對顆粒物有較明顯的降低作用。從空間上看，防控措施實(shí)施后PM2.5、PM10變化分布一致性較高，整體來看，中部4區(qū)交接處及西部頭屯河區(qū)及其周邊地區(qū)降幅明顯。

(2) 消除正常人類活動和氣象因素的影響后，冬季(第1波)防控措施對PM2.5的影響較大，夏季(第2波)防控措施對PM10的影響略大。

(3) 疫情防控措施對顆粒物的影響存在地域差異性，人口密度與PM2.5、PM10降低率存在較強(qiáng)的相關(guān)性。