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攀枝花市PM2.5與其他參數(shù)之間的關(guān)系研究

2021-12-13 11:53:24
資源節(jié)約與環(huán)保 2021年11期
關(guān)鍵詞:攀枝花市關(guān)聯(lián)度空氣質(zhì)量

何 侃 楊 玖 代 佼

(四川省攀枝花生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中心站 四川攀枝花 617000)

引言

PM2.5 的污染逐漸引起人們的關(guān)注,2012 年,環(huán)境保護(hù)部門和國家質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)檢疫總局發(fā)布了《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》(GB3095-2012),將PM2.5 納入到常規(guī)空氣質(zhì)量監(jiān)測項(xiàng)目中,以控制細(xì)顆粒物對人體健康的危害。大氣中空氣動(dòng)力學(xué)當(dāng)量直徑小于或等于2.5μm 的顆粒物,也稱為細(xì)顆粒物,簡稱PM2.5。研究表明PM2.5 對氣候、生活環(huán)境、空氣能見度、人體身體健康等都有一定的影響[1]。近年來,隨著攀枝花發(fā)展的同時(shí)也產(chǎn)生了較一定的環(huán)境問題,特別是以工業(yè)活動(dòng)、城市建設(shè)、汽車尾氣排放等導(dǎo)致的大氣污染問題最為明顯。攀枝花特殊的河谷氣候更是影響了大氣污染物的擴(kuò)散、稀釋、運(yùn)輸?shù)茸饔?,從而?dǎo)致攀枝花市顆粒物難以擴(kuò)散及形成影響攀枝花市環(huán)境空氣質(zhì)量[2]。

本文利用2014-2019 年攀枝花市環(huán)境空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù),分析了攀枝花市PM2.5 的污染特征,采用灰色關(guān)聯(lián)分析法分析了PM2.5 與其他環(huán)境空氣質(zhì)量參數(shù)之間的關(guān)聯(lián)度,進(jìn)而分析攀枝花PM2.5 的主要來源并提供相關(guān)的建議與措施。

1 材料與方法

1.1 區(qū)域概況

攀枝花市位于中國西南川滇交界部,地處攀西裂谷中南段,屬侵蝕、剝蝕中山丘陵、山原峽谷地貌,具有山高谷深,盆地交錯(cuò)分布的特點(diǎn),地勢由西北向東南傾斜,山脈走向近于南北,是大雪山的南延部分。屬南亞熱帶-北溫帶的多種氣候類型,四季氣溫變化不明顯,干雨季分明、四季不明顯,小氣候復(fù)雜多樣等特點(diǎn)。攀枝花市蘊(yùn)藏著得天獨(dú)厚的礦產(chǎn)資源,釩鈦磁鐵礦儲(chǔ)量世界領(lǐng)先,被譽(yù)為“釩鈦之都”,是以釩鈦產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo),化工、有色金屬、電冶合金、鋼鐵機(jī)械制造等產(chǎn)業(yè)為支撐,多種產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展的城市。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文選取2015-2019 年攀枝花市6 個(gè)監(jiān)測站點(diǎn)(弄弄坪、河門口、炳草崗、仁和、四十中?。┑闹鹪陆y(tǒng)計(jì)分析監(jiān)測數(shù)據(jù),來源于攀枝花市環(huán)境空氣質(zhì)量發(fā)布平臺(tái)及攀枝花年鑒。

1.3 研究方法

灰色關(guān)聯(lián)分析:灰色系統(tǒng)分析是依據(jù)各因素?cái)?shù)列曲線形狀的接近程度做發(fā)展態(tài)勢的分析。關(guān)聯(lián)度分析是基于灰色系統(tǒng)的灰色過程,進(jìn)行要素(六因素)時(shí)間序列的大小排序來表明哪些因素對PM2.5 的影響最大,適合隨時(shí)間變化的動(dòng)態(tài)的分析。與其他相關(guān)性分析方法相比,它對數(shù)據(jù)要求低,計(jì)算量小,分析效果更好。利用灰色關(guān)聯(lián)理論得到各因素關(guān)聯(lián)度的排列順序,篩選出與PM2.5 關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)的環(huán)境因素[3]。

1.4 數(shù)據(jù)處理與分析

本文采用Excel 與SPSS 軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 PM2.5時(shí)空分布污染特征

2.1.1 PM2.5 濃度隨時(shí)間變化

攀枝花市24 小時(shí)內(nèi)PM2.5 濃度變化趨勢見圖1,可以看出,PM2.5 從凌晨3 點(diǎn)開始持續(xù)上升,到9 點(diǎn)時(shí)達(dá)到最大值,隨后下降,17 點(diǎn)后上升至19 點(diǎn)達(dá)到最高值后下降??梢钥闯觯谏舷掳喔叻迤?,PM2.5 濃度波動(dòng)較大。

圖1 24小時(shí)內(nèi)PM2.5濃度變化趨勢

攀枝花市PM2.5 濃度月變化趨勢見圖2。可以看出,大部分月份PM2.5 濃度均在0.035mg/Nm3以上,其中1 月份和12 月份PM2.5 濃度最大,這主要是由于攀枝花冬季容易出現(xiàn)逆溫層,加上冬季風(fēng)速較低,均不利于PM2.5 擴(kuò)散[3]。最高值與最低值相差0.026mg/Nm3,最高值與平均值相差0.013mg/Nm3,月平均值為0.033mg/Nm3,月間變化較大。同時(shí),攀枝花雨季主要是在6-8 月份,PM2.5 濃度較低,這是由于降雨對PM2.5具有清除效果。目前有研究表明氣象條件降雨量大小均會(huì)影響大氣中的污染物濃度,劉星等人[4]研究表明夏季降雨量大小對大氣顆粒物濃度的影響表現(xiàn)為,日降雨量較大時(shí),特別是大于10mm,能夠明顯降低大氣中PM10、PM2.5 和SO2的濃度。

圖2 攀枝花市PM2.5月變化

2015-2019 年,攀枝花市PM2.5 濃度變化趨勢為先平緩上升,隨后下降。2018 年,PM2.5 濃度最大,其值為0.034mg/Nm3。攀枝花市空氣質(zhì)量污染物具有明顯的季節(jié)分布特征。PM2.5 質(zhì)量濃度在冬季最高,夏季最低。根據(jù)季節(jié),PM2.5 濃度大小排序?yàn)槎荆敬杭荆厩锛荆鞠募荆@是由于春季與冬季氣溫接近,且春季風(fēng)速較其他季節(jié)較大[3],從而引起施工建筑中揚(yáng)塵四起,進(jìn)而導(dǎo)致空氣中顆粒物增加。

2.1.2 PM2.5 濃度空間變化特征

攀枝花市環(huán)境監(jiān)測站5 個(gè)監(jiān)測站點(diǎn)PM2.5 月均濃度值變化(如圖3)。5 個(gè)監(jiān)測站點(diǎn)PM2.5 濃度1 月份均顯著高于其他月份,6 月份最低??晌腩w粒物濃度分布具有較明顯的時(shí)空分布規(guī)律。上半年四十中小站點(diǎn)較低,下半年仁和站點(diǎn)較低,弄弄坪站點(diǎn)PM2.5濃度較高,該站點(diǎn)周邊有工業(yè)區(qū),從而容易引起局部環(huán)境顆粒物超標(biāo)。

圖3 攀枝花市PM2.5時(shí)空變化

2.2 PM2.5與其他參數(shù)相關(guān)性分析

為了相關(guān)性關(guān)系更加明確,以PM2.5 濃度為縱坐標(biāo),其他參數(shù)濃度值為橫坐標(biāo),可大致分析PM2.5 與其他參數(shù)之間的關(guān)系。根據(jù)曲線擬合,y=0.548x-0.002,R2=0.9934,PM2.5 與PM10 具有較強(qiáng)的相關(guān)性,并呈正相關(guān),隨著PM10 濃度的增加,PM2.5 的濃度增加;y=1681.9x3-157.05x2+5.188x-0.02,R2=0.802,PM2.5 與SO2具有較弱的相關(guān)性,并呈多項(xiàng)式正相關(guān),隨著SO2濃度的升高,PM2.5 的濃度增加;y=-0.182x+0.053,R2=0.353,PM2.5 與O3-8 呈負(fù)相關(guān),但相關(guān)性不大;y=0.013x3-0.089x2+0.215x-0.142,R2=0.761,PM2.5 與CO具呈顯著正相關(guān),PM2.5 的濃度隨著CO 濃度的增加;y=-22.16x2+2.52x-0.026,R2=0.789,PM2.5 與NO2具有相關(guān)關(guān)系,并呈正相關(guān),隨著NO2濃度的增加,PM2.5的濃度隨之增加。

2.2.1 灰色關(guān)聯(lián)度分析

灰色關(guān)聯(lián)度分析即量化分析佐證PM2.5 與其他參數(shù)的關(guān)系。當(dāng)計(jì)算出得灰色關(guān)聯(lián)度(R)值越大說明該因子對PM2.5 濃度影響越大;當(dāng)計(jì)算出得得灰色關(guān)聯(lián)度(R)值越小說明該因子對PM2.5 濃度影響越小[5]。

根據(jù)R 值得大小及影響強(qiáng)弱可細(xì)分為以下情況:當(dāng)R≤0.30 時(shí),屬于低關(guān)聯(lián),表示兩因素相互影響作用弱;當(dāng)0.60≥R>0.3 時(shí),兩因素屬于中等作用,表示兩因素之間耦合作用中等;當(dāng)0.60<R≤0.8 時(shí),屬于較高關(guān)聯(lián),表示兩個(gè)因素之間存在較顯著的耦合作用;0.8<R≤1 時(shí),屬于高關(guān)聯(lián),表示兩個(gè)因素呈極顯著的耦合作用[6]。選取2015-2019 年P(guān)M2.5 月均濃度作為參考數(shù)列,SO2、NO2、PM10、CO、O3-8 對應(yīng)濃度作為比較數(shù)列,計(jì)算出灰色關(guān)聯(lián)度見表1。

表1 PM2.5與其他參數(shù)灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)

關(guān)聯(lián)度大小順序?yàn)镻M10>CO>NO2>SO2>O3-8,即PM2.5 與PM10 的關(guān)聯(lián)度最大耦合作用最大,CO 次之,隨后為NO2、SO2,其中和O3-8 耦合作用屬于中等。CO、PM10、NO2、SO2與PM2.5 的R 值均大于0.8,表明PM2.5 與三個(gè)污染物指標(biāo)有將強(qiáng)的耦合作用,O3-8 與PM2.5 屬于中等關(guān)聯(lián)。一般來水,CO 主要來源于燃煤不充分的燃料燃燒以及機(jī)動(dòng)車尾氣的排放的廢氣,SO2和NO2一般主要來源于工業(yè)生產(chǎn)和汽車尾氣排放等。因此可推斷工業(yè)生產(chǎn)、城市發(fā)展建設(shè)、交通道路汽車排放等已成為影響攀枝花市環(huán)境空氣質(zhì)量的主要原因。

2.2.2 PM2.5 與PM10 的比值

PM2.5/PM10 值不僅可以表示PM10 中細(xì)粒子的含量,同時(shí)可以看出PM2.5 在環(huán)境中污染水平。研究表明當(dāng)0.4>PM2.5/PM10 值>0.3 時(shí),說明PM2.5 影響環(huán)境污染程度較輕;當(dāng)在PM2.5/PM10 值>0.5 時(shí),說明PM2.5 污染較為嚴(yán)重[7]。

各站點(diǎn)PM2.5/PM10 結(jié)果見表2,弄弄坪監(jiān)測站點(diǎn)PM2.5 和PM10 變化范圍為0.410~0.547,河門口站點(diǎn)PM2.5 和PM10 變化范圍為0.506~0.575,炳草崗站點(diǎn)PM2.5 和PM10 變化范圍為0.417~0.633,仁和站點(diǎn)PM2.5 和PM10 變化范圍為0.512~0.543,四十中小站點(diǎn)PM2.5 和PM10 變化范圍為0.474~0.559。2017-2019 年攀枝花市PM2.5/PM10 值均在0.5 以上,表明影響攀枝花市環(huán)境空氣質(zhì)量主要污染物為PM2.5。

表2 各站點(diǎn)PM2.5和PM10質(zhì)量濃度比值

3 討論與分析

(1)PM2.5 濃度分布具有明顯的時(shí)空分布特征:即PM2.5 濃度為冬季最高,夏季最低,這可能是因?yàn)榕手ㄊ袣夂蛴嘘P(guān),春冬兩季氣候干燥,降雨量少,風(fēng)大,容易引起揚(yáng)塵,導(dǎo)致PM2.5 濃度高于其他兩季;攀枝花市為典型的工業(yè)城市;PM2.5 濃度月變化和各站點(diǎn)濃度均呈“V”型;PM2.5 濃度弄弄坪站點(diǎn)高于其他站點(diǎn),這跟攀枝花市工業(yè)布局城市建設(shè)等有關(guān),弄弄坪站點(diǎn)周邊地區(qū)工業(yè)生產(chǎn)較多、主要交通運(yùn)輸通道等有關(guān)。

(2)PM2.5 與PM10、SO2、NO2、CO 呈正相關(guān),與O3-8 呈負(fù)相關(guān)。根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)可知,CO 與PM2.5關(guān)聯(lián)度最大,PM10、SO2、NO2都屬于高關(guān)聯(lián),而CO、SO2、NO2的主要來源于煉鋼、焦?fàn)t、煤炭的燃燒以及交通運(yùn)輸汽車尾氣的排放,說明這根攀枝花市交通運(yùn)輸汽車尾氣排放有關(guān);關(guān)聯(lián)度最小的都是O3-8,屬于中等關(guān)聯(lián)。攀枝花市PM2.5/PM10 比值在0.5 以上,細(xì)顆粒物已成為攀枝花市主要的污染物。

結(jié)語

PM2.5 已成為攀枝花市的主要污染物,其主要污染物來源于工業(yè)生產(chǎn)、汽車尾氣排放、能源物質(zhì)燃燒以及城市建設(shè)運(yùn)輸?shù)确矫妫鶕?jù)成因,提出一下相關(guān)對策與建議,一是構(gòu)建綠色低碳的生產(chǎn)生活方式,深入推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)調(diào)整;二是在城市建設(shè)過程中應(yīng)加強(qiáng)揚(yáng)塵的控制;三是推行綠色出行,盡量乘坐公共交通工具。

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