APP下载

黑龙江海伦农业区冬春PM2.5和气态污染物污染特征

2014-08-03周勤迁潘月鹏刘子锐吉东生陈卫卫1王跃思中国科学院东北地理与农业生态研究所吉林长春13010中国科学院大气物理研究所大气边界层物理和大气化学国家重点实验室北京10009中国科学院大学北京100049

中国环境科学 2014年4期
关键词:气团海伦风向

周勤迁,潘月鹏,王 剑,刘子锐,吉东生,陈卫卫1,*,王跃思 (1.中国科学院东北地理与农业生态研究所,吉林 长春 13010;.中国科学院大气物理研究所大气边界层物理和大气化学国家重点实验室,北京 10009;3.中国科学院大学,北京 100049)

PM2.5、O3、SO2和 NOx是影响大气环境质量的主要污染物[1-3].特别是大气颗粒物中的PM10和 PM2.5,因富集有毒有害物质及微生物,可对人体造成巨大的健康隐患[4-5].我国大气颗粒物及气态污染物的研究主要集中在环渤海、长三角和珠三角等较发达的城市地区[6-7],对农业区大气环境研究相对较少[8].然而,农业活动(施肥,耕种和秸秆燃烧等)所释放的污染性气体和灰尘对区域环境产生重要影响,农业区内居民生活垃圾肆意丢弃和家畜的养殖等活动可能进一步影响区域空气质量[9].东北地区是我国重要的农业基地,农田面积占我国总耕地的 16%[10],该区域冬季(11月到翌年 3月)漫长,农业区内因采暖导致的生物质燃烧和燃煤等因素释放的大气污染物甚至可能更高[11];此外,寒冷干燥的气候特点亦不利于大气污染物的清除,可能进一步影响空气质量.本研究依托中国科学院海伦生态实验站,对黑龙江省海伦市农业区冬季大气PM2.5、NOx、O3和SO2浓度进行了连续在线观测,了解了大气污染物的污染水平、可能来源及传输路径,为该农业区域大气污染控制措施的制定提供依据.

1 材料与方法

1.1 观测站点和时间

观测地点设在黑龙江省海伦市的海伦农田生态系统国家野外科学观测研究站(简称海伦站)内(47°26′N,126°38′E).该站处于松嫩平原腹地,是中国科学院在东北地区设置的长期的、综合性的农业资源、环境、生态等多学科的综合研究基地,也是全国在东北黑土区仅有的一个农业生态站.站点位于邻近海伦市区西侧的农业区内,可以反映城郊农业区的空气质量状况.

站区从1985年开始陆续设置了气象等观测仪器,2011年在气象场东侧 2层楼内设置了PM2.5、NOx、O3和 SO2等在线观测仪器,采样点高度距地面8m.实验观测时间为2011年11月1日到2012年4月30日.

1.2 观测设备与方法

PM2.5监测采用美国热电公司 TEOM Series 1400a环境颗粒物监测仪,NOx监测采用美国热电环境设备公司生产的 42CTL高精度化学发光NO-NO2-NOx分析仪,O3采监测用美国热电环境设备公司生产的49C紫外光度法O3分析仪,SO2监测采用美国热电环境设备公司生产的43CTL高精度脉冲荧光 SO2分析仪.标准气体由国家标准物质中心提供,文中使用数据为质控后1h平均值,所有仪器在观测期间每 3个月标定一次,以减少仪器造成的系统误差[12].降雨量为每日20:00的24h累计值,风速为日均矢量风速,风向采用矢量法[13]计算获到.

1.3 气流轨迹分析

为探讨污染物的可能传输路径,本实验利用HYSPLIT4.8反向气团轨迹模型来模拟研究区域上空的可能气团轨迹.利用美国海洋与大气管理局(NOAA)空气资源实验室(ARL)提供的混合型单粒子拉格朗日综合轨迹(HYSPLIT)模式[14]和NCEP GDAS数据计算每日00:00到达海伦气团的后向轨迹,每隔6h计算 1次,后推时间为 72h,起始高度 500m.对所有后向轨迹进行聚类分析(K-Means) 后判断气团的主要来源和途经区域[15],为海伦地区大气污染物防治提供参考.

2 结果与讨论

2.1 污染物浓度的季节变化特征

图1中,污染物质量浓度为24h均值,数据的缺失是由于仪器故障、停电关机或数据质量控制所导致.由图1可知,除4月份出现较多降水外,其它月份累积降水量不足10mm.气温变化幅度较大(-30℃~15),1℃月份温度最低,此时由于燃煤及生物质燃烧等因素的影响,各污染物浓度接近最高值.观测期间风速变化幅度较大,尤其是4月份,同时风向变化幅度亦很大,主要集中在180°~360°,即盛行偏西风(0°为北风);由风向数据计算得出,主要以西北风(40%)为主.为分析污染物总体变化特征,将每个月污染物浓度的统计特征值列于表 1,并与最新颁布的国家标准作比较[16].

观测期间 PM2.5日均质量浓度变化范围为8.0~217.8μg/m3,各月平均浓度差异较大.12月和1月(春节期间)浓度最高,特别在12月19日到翌年1月8日期间,呈现典型的区域污染,日均质量浓 度 变 化 范 围 为 88.5~217.8μg/m3,平 均 为143.9μg/m3.海伦站点邻近市区,冬季颗粒物污染主要受市区内集中供暖的燃煤和农村地区取暖的秸秆燃烧的双重影响;另外,海伦地区降水量较少(仅12月27有降雪,为0.5mm),当地道路引起的扬尘也可能是影响大气PM2.5浓度的重要来源.根据气象资料,这段时期内的逆温现象及低风速(平均为2.3m/s)等气象条件不利于颗粒物的扩散,使得颗粒物质量浓度比其它时期要高[17].在当地集中供暖停止后(4月 15日),4月下旬仍出现PM2.5浓度的小高峰,这段期间的污染主要受农田风蚀和作物耕种的影响.观测期间 PM2.5超过国家二级标准天数为 40d,达到 22.5%,小时值最高达到 389.4μg/m3,此结果甚至超过了崔健等[18]对红壤农田地区TSP的研究结果.然而,整个观测期间 PM2.5平均浓度为 54.7μg/m3,未超过国家二级标准(75μg/m3).

图1 污染物浓度和气象要素逐日变化Fig.1 Daily variation of observed atmospheric pollutants and meteorology parameters

表1 大气污染物日均值统计(μg/m3)Table 1 Summary statistics of daily average concentrations of atmospheric pollutants (μg/m3)

海伦地区O3污染较轻.整个冬季(11月~翌年3月)浓度一直较低,平均浓度为62.4μg/m3;但从4月份开始 O3浓度一直维持在一个较高的水平,平均浓度为 91.4μg/m3.O3是一种典型的光化学产物,其浓度一般随辐射强度的增加而增加[19-20].观测期间4月份的总辐射量(446.1MJ/m2)显著高于其它月份(平均为 256.6MJ/m2).O3日均值浓度仅4月份超过国家一级标准8d,其它月份均未超过标准.

观测期间12月~1月份SO2浓度高于其它月份,其中1月份浓度最高.与PM2.5相似,这段时间用于采暖的生物质燃烧和燃煤等活动增强,并受天气条件的影响从而导致污染物浓度较高[21].而非采暖期(4月份)的SO2浓度明显降低,这与许多研究结果[17,21]相一致.观测期间 SO2浓度平均值为 10.0μg/m3,小时值最高为 138.8μg/m3,均未超过国家一级标准.

从表1可知,各月份NOx污染较轻,平均值为23.0μg/m3,高于王体健等[22]对江西红壤农田地区NOx的研究结果(3.54μg/m3).小时值显著低于国家一级标准;图1显示,春节(1月23日)前NOx日均浓度与春节后相比明显偏高,这是因为与节后相比,春节前采暖排放强度大及低温条件更有利于污染物的累积[23].NO2日均浓度变化范围为4.5~47.3μg/m3,平均 20.6μg/m3,NO 日均浓度变化范围为 0.1~15.9μg/m3,平均 2.4μg/m3,约占 NOx浓度的十分之一.

2.2 污染物浓度的日变化特征

以月为单位计算了每日不同时刻各污染物浓度的平均值,即污染物的统计日变化特征(图2).

PM2.5浓度日变化呈双峰形,峰值出现在07:00和17:00左右.夜间温度低,农村地区的生物质燃烧和邻近市区的燃煤导致的排放量增大,而夜间晴朗天气下容易形成逆温现象,污染物多累积在近地层,至07:00时形成第一个峰值;日出后,气温回升,逆温层逐渐消失,排放量减小,浓度逐渐降低至午后 13:00~14:00左右;之后随着大气活动的减弱,气温的降低,人类活动的影响(如烹饪),污染物浓度在17:00形成到第2个峰值.图3显示12月和1月浓度显著高于其它月,这与图1的逐日变化图相对应.

图2 污染物浓度的日变化Fig.2 Diurnal variation of atmospheric pollutants

图3 污染物浓度与风向的关系Fig.3 Relationships between atmospheric pollutants and wind directions

O3浓度呈明显单峰日变化,峰值出现在13:00~15:00之间,与 NOx出现低值的时段相对应,此时光化学反应强烈,NOx持续消耗产生 O3;而夜间O3在逆温层中被NO等还原性物质消耗,在缺少累积过程的情况下迅速下降,至06:00降到最低值.

SO2浓度总体呈双峰型日变化.除 1月外,其它各月的日变化趋势比较平缓,尤其是4月份,基本无变化.这可能是因4月份为非采暖期,受采暖期生物质燃烧和燃煤的影响较小.1月呈明显双峰变化,并且浓度显著高于其它各月,峰值出现在07:00和17:00左右,与农业区居民燃烧取暖及郊区供暖加热时间相一致.

NOx浓度具有双峰型日变化特征,峰值分别出现在 07:00和 17:00前后.峰值的出现与交通“高峰”相吻合,由于海伦站点相对靠近市区,因此NOx浓度可能会受到市区机动车尾气排放的影响.夜间浓度比白天高,因为夜晚大气边界层稳定,污染物发生累积;白天湍流扩散增强且光化学反应强烈,使得NOx保持较低浓度[24].

PM2.5、SO2、NOx日变化特征都表现出双峰型,且峰值均出现在07:00和17:00左右,这主要是由当地农业区内生物质燃烧和采暖期市区燃煤、机动车尾气排放及气象条件共同决定的.

2.3 污染物浓度与风向变化特征

为进一步探讨海伦大气污染物的可能来源,计算了各污染物在不同风向下的日均浓度(图3).可以看出,PM2.5、SO2和NOx受风向的影响较明显,主要以西北方向与东南方向的气流为主;根据气象数据统计结果,观测期间西北气流为 40%和东南气流为30%.图3表明, NOx在东南偏南方向上浓度值显著高于西北偏西方向.O3浓度高值主要分布在西北和东南偏南方向上,最大值出现在东南方向上.观测期间 SO2的浓度值普遍偏低,61%的浓度值低于 10.0μg/m3,在西北方向和东南偏南方向上的 SO2浓度值高于其他方向.与SO2类似,66%的PM2.5浓度值低于60μg/m3,东南偏南方向上污染物比较集中,且浓度偏高,西北偏北方向上呈分散分布.总体上,四种污染物浓度值在偏南方向高于偏北方向.由于海伦地区位于小兴安岭与松嫩平原的过渡带,该区北面和东面受山脉阻挡,偏南气流易造成污染物浓度的增加.

图4 不同风向条件下污染物浓度比较Fig.4 Comparison of atmospheric pollution at different wind directions

图3中,若污染物浓度较高的风向发生的频率较低,则其影响就仅限于特定时段.为合理评价本地源和外来源对海伦地区大气污染的相对贡献,就需考虑风向出现的频率.由海伦站气象资料统计后得到主要风向为:一级风(风速<1.5m/s),出现的频率为16%,东南偏南为18%和西北偏西风为21%.由图4可见,NOx、SO2和PM2.5在一级风下的浓度要高于其它主要风向,表明它们主要来自于本地源.观测期间NOx、SO2和PM2.5日均浓度与风速呈一定的负相关性(线性公式和R2分别为 y=-3.95x+31.123,R2=0.31; y=-2.22x+14.473,R2=0.13; y=-9.51x+71.24, R2=0.13)也证明了它们主要受本地源控制,因为本地污染物容易在风速较大时被清除从而呈现低浓度[25].O3在东南偏南风向下的浓度高于其它主要风向,表明东南偏南方向的输送可能是污染物累积的主要途径.

2.4 HYSPLIT反向气团轨迹模拟研究

本次研究给出了运行3d的反向气团轨迹,气团开始位置设置为采样点上空 500m,每个采集日计算1次反向气团轨迹,共获得178个气团轨迹,并进行了聚类分析(图5a)和频率统计(图5b).聚类分析结果可以呈现气团轨迹的三维平均分布状况,其中聚类分析方法采用最小距离法,即将与平均轨迹距离最近的气团轨迹划为同一类型.频率统计分布给出了气团轨迹的二维平面分布状况,统计方法为先在模型输出气团轨迹领域范围内创建若干个1°×1°的栅格,然后计算出通过栅格的气团轨迹个数并与本实验中气团轨迹总数做比值,即得到每个栅格的气团轨迹频率[16].来自于西北方向的气流约 61%,其中途径中西伯利亚高原长距离输送的气流约占 40%,途径贝加尔湖地区气流约占 21%;来自于北方外兴安岭的气流约占34%;而来自于日本海,途径北朝鲜的气流仅占4%.

图5 采样期间的3天反向气团轨迹聚类分析-平均聚类分析及频率分布Fig.5 Cluster and frequency plots of three days back trajectories

根据本观测结果,海伦地区 PM2.5浓度污染程度比其它气态污染物严重,而且其区域传输性强,因此分别选取观测期内 PM2.5浓度值最低和最高的5d作为典型案例,将其后向轨迹列于图6.由图6可知,污染物浓度最低值出现在11月(1d)和 3月(4d),最高值出现在 12月(4d)和 1月(1d).PM2.5浓度值最低和最高的5d内气团气流均来自于西北方向,其中在浓度最低的5d(图6a),气团气流均来自于中西伯利亚,这也与站点的风向观测数据吻合;而浓度最高的5d(图6b),气团气流来自于西北方向,而观测表明这5d风向均是东南偏南风.不过除1月2日外气流虽然从西北方向而来,但到内蒙古和黑龙江交界处,风向转变为西南方向,这可能是由于后向轨迹模拟的起始高度为 500m,低空湍流导致风向间的差异变化.12月和 1月份期间因温度较低,采暖导致的燃煤和生物质燃烧的排放量增加,加上春节期间车流量的增加等因素造成了污染物浓度偏高.从图6b中可知,除1月2日外,其它4d气团轨迹均途径石油产地大庆、重工业城市齐齐哈尔和省会哈尔滨周边,而这些城市的大气污染程度比较严重[26-28].哈尔滨在1月份平均质量浓度为111μg/m3明显超过了国家二级标准[29].这为污染物浓度偏高增加了一种可能性.因此,观测期间PM2.5浓度最高的5d是由本地及区域输送双重因素引起的.

图6 观测期间PM2.5浓度最低(a)和最高5d(b)的后向轨迹示意Fig.6 Back trajectories diagram of PM2.5 concentrations minimum and maximum of 5days during the observation period

3 结论

3.1 海伦地区非生长季节空气污染总体较轻;除大气PM2.5在12月和1月份超过国家二级标准外,其余各项污染物指标均符合国家一级标准.PM2.5表现出高值,是由当地的采暖期燃煤和生物质燃烧等因素所导致.

3.2 海伦地区NOx、PM2.5和SO2统计日变化特征相似,均为双峰型,峰值出现在 07:00和 17:00左右,且由于夜间大气边界层稳定,NOx表现出夜间浓度高于白天;而 O3呈单峰日变化,由于光化学反应的影响,白天浓度高于夜晚.

3.3 海伦地区风向虽然以西北风为主导,但东南风向却表现出浓度高值.可知偏南气流易造成污染物累积,而偏北气流有利于污染物扩散和清除.通过后向轨迹的模拟和站点气象数据的分析表明,海伦地区污染物来自于本地源和区域输送(如哈尔滨)的双重影响.

[1]He K, Yang F, Ma Y L, et al.The characteristics of PM2.5in Beijing,China [J].Atmospheric Environment, 2001,35(29):4959-4970.

[2]Strefts D G, Waldhoff S T.Presentandfuture emissions of air pollutions in China:SO, NOxand CO [J].Atmospheric Environment, 2000,34:363-374.

[3]Streets D G, Fu J S, Jang C J.Air quality during the 2008Beijing Olympic Games [J].Atmospheric Environment, 2007,41(3):480-492.

[4]Cao J J, Xu H M, Xu Q, et al.Fine particulate matter constituents and cardiopulmonary mortality in a heavily polluted Chinese city[J].Environmental health perspectives, 2012,120(3):373-378.

[5]Woodruff T J, Parker J D, Schoendorf K C.Fine particulate matter (PM2.5) air pollution and selected causes of postneonatal infant mortality in California [J].Environmental Health Perspectives, 2006,114(5):786-790.

[6]Wang Y, Zhuang G S, Zhang X Y, et al.The ion chemistry,seasonal cycle, and sources of PM2.5and TSP aerosol in Shanghai[J].Atmospheric Environment, 2006,40(16):2935-2952.

[7]Zhang Y H, Hu M, Zhong L J, et al.Regional Integrated Experiments on Air Quality over Pearl River Delta 2004 (PRIDEPRD2004): Overview [J].Atmospheric Environment, 2008,42(25):6157-6173.

[8]周婷婷.综述农业污染的国内外研究概况 [J].科技资讯,2010,(7):145-145.

[9]Aneja V P, Schlesinger W H, Erisman J W.Effects of agriculture upon the air quality and climate: Research, policy, and regulations[J].Environmental science and technology, 2009,43(12):4234-4240.

[10]叶 瑜,方修琦,任玉玉,等.东北地区过去 300年耕地覆盖变化[J].中国科学:D辑, 2009,39(3):340-350.

[11]王喜全,杨 婷,王自发.灰霾污染的跨控制区影响––一次京津冀与东北地区灰霾污染个案分析 [J].气候与环境研究,2011,16(6):690-696.

[12]Ji D S, Wang Y S, Wang L L, et al.Analysis of heavy pollution episodes in selected cities of northern China [J].Atmospheric Environment, 2012,50:338-348.

[13]邱传涛,李丁华.平均风向的计算方法及其比较 [J].高原气象,1997,16(1):94-95.

[14]Draxler R R, Rolph G D.HYSPLIT(HYbrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory) Model access via NOAA ARL READY Website (http://www.arl.noaa.Gov/ready/hysplit4.html)[EB/OL].Silver Spring, MD:NOAA Air Resources Laboratory,2003.

[15]黄 健,颜 鹏, Draxler R R.利用HYSPLIT4模式分析珠海地面SO2浓度的变化规律 [J].热带气象学报, 2002,18:407-414.

[16]GB 3095–2012 环境空气质量标准 [S].

[17]刘 洁,张小玲,徐晓峰,等.北京地区 SO2、NOx、O3和 PM2.5化特征的城郊对比分析 [J].环境科学, 2008,29(4):1065-1065.

[18]崔 键,彭 颖,周 静,等.典型红壤农田区气溶胶浓度特征及其与降雨的关系 [J].生态与农村环境学报, 2010,26(4):386-389.

[19]马志强,王跃思,孙 扬,等.北京市与香河县大气臭氧及氮氧化合物的变化特征 [J].环境化学, 2007,26(6):832-837.

[20]安俊琳,王跃思,李 昕,等.北京大气中 NO、NO2和 O3浓度变化的相关性分析 [J].环境科学, 2007,28(4):706-711.

[21]牛彧文,顾骏强,浦静姣,等.长三角区域背景地区 SO2和 NOx本底特征 [J].环境化学, 2009,28(4):590-593.

[22]王体健,刘 倩,赵 恒,等.江西红壤地区农田生态系统大气氮沉降通量的研究 [J].土壤学报, 2008,(02):280-287.

[23]So K L, Wang T.On the local and regional influence on ground-level ozone concentrations in Hong Kong [J].Environmental Pollution, 2003,123(2):307-317.

[24]潘月鹏,王跃思,胡 波,等.北京奥运时段河北香河大气污染观测研究 [J].环境科学, 2010,31(1):1-9.

[25]Rodríguez Sergio,Cuevas Emilio,González Yenny, et al.Influence of sea breeze circulation and road traffic emissions on the relationship between particle number, black carbon, PM1, PM2.5and PM2.5–10concentrations in a coastal city [J].Atmospheric Environment, 2008,42(26):6523-6534.

[26]胡远东,管晓淑,王擎宇,等.大庆市区大气环境质量评价与污染特征研究 [J].国土与自然资源研究, 2013,(03):48-51.

[27]王立志,李冬梅,张勇军.浅谈齐齐哈尔市大气环境污染特征及其防治对策 [J].黑龙江环境通报, 2009,(01):57-59.

[28]许桂芬,徐盛荣.哈尔滨市区冬季环境空气中颗粒物污染典型日特征分析 [J].黑龙江环境通报, 2012,36(4):37-39.

猜你喜欢

气团海伦风向
输水管线启动填充过程含滞留气团瞬变流数值模拟
东北典型沿海城市臭氧区域传输贡献研究
——以丹东市为例
清镇市水热变化分区及气团分类
HZ330CL横折缺陷原因分析与改进
我最喜欢的一本书
逆风歌
确定风向
三沙市永兴岛低空风的变化
海伦·凯勒的故事