基于修正A值法的吉林市城区控制区大气环境容量研究

来源：SCI期刊网 分类：农业论文 时间：2021-10-19 08:13 热度：208

　　摘要:为了解吉林市城区的大气容量，以2018年吉林市气象数据和污染物质量浓度数据为基础，分别采用单箱模型法和保证达标率法对A值进行修正，同时对吉林市城区控制区内大气环境容量和低架源年允许排放总量进行估算。结果表明:单箱模型法修正A值为6.600，概率公式达标率保证法得到SO2、NO2、PM10和PM2.5的A值分别为5.600、5.600、5.665、5.777;单箱模型法修正A值日分布呈单峰分布，月变化无明显规律;两种方法修正A值得到的大气环境容量Qa和低架源年允许排放总量限值Qb有一定差异。研究可为控制吉林市大气污染物排放总量和产业结构优化与调整提供依据。

　　关键词:环境学;大气环境容量;单箱模型法;达标保证率法;吉林市;污染物质量浓度

　　0引言

　　吉林市是吉林省第二大地级市，重工业发达，城区分布化工、钢铁和建材等高能耗企业。企业全年生产，致使污染源强且相对稳定。吉林市以燃煤为主要供暖方式，供暖期长达5个半月。此外吉林市位于东北腹地长白山脉，长白山向松嫩平原过渡地带的松花江畔，地形复杂，四面环山，属于中山山区低山丘陵区峡谷湖泊区河谷平原区地形地貌，不利于大气污染物扩散。因此，吉林市大气污染物排放源强，持续时间长，污染物扩散能力差，大气环境不容乐观，有必要对吉林市大气环境容量进行研究。

　　环境容量是在一定时间和区域内，为满足某一环境质量目标所能容纳污染物的最大负荷量[1]。主要估算方法为A值法、线性规划法和模型模拟法。国外虽然没有统一环境容量概念，但在大气污染防治目标与措施的制订过程中运用了大量类似的分析方法[2]。如GAINS模型考虑以减少环境影响为约束，以成本最低为目标，通过线性优化得到排放控制技术的组合方案，该模型先后被用于欧盟清洁空气和大气污染专项战略等多项政策制定[34]。1991年，国家首次发布GB/T3840—1991《制定地方大气污染物排放标准的技术方法》，该标准推荐采用A值法估算大气环境容量，并给出了各区A值范围。国内多个地方采取A值法来计算该地区的大气环境容量[57]。但标准中缺少各范围内的取值依据，取值的随意性导致环境核算结果的误差较大[2，89]。同年，《城市大气污染控制方法手册》中提出了A值法的基本原理及推导过程，首次明确了A值基于箱式模型的修正原理。后续国内部分学者采用修正A值法对各研究区域内的大气环境容量进行计算[1012]，其中修正过程主要采用单箱模型法[11，1315]和达标保证率法[1，14]，此外也有研究考虑干湿沉积和化学转化因素修正A值[12，1617]。徐大海等[1820]利用A值累积频率曲线拟合的方法确定常规污染物以及二次污染物的大气环境容量。鲁洋等[18]研究修正A值法的主要参数对环境容量的敏感性，结果表明风速对环境容量的影响最大，大气稳定度的影响次之，干沉积速率和降水量的影响甚微，验证了单箱模型法简化干沉积项、湿沉积项和化学反应项，仅使用通风量计算修正A值的合理性。1986年，Taylor等[22]最早将统计分布模型应用于环境空气质量监测，结果表明两参数的对数正态分布适合于TSP以及大部分NO、SO2、NOx质量浓度数据。2008年，欧阳晓光[14]首次引入对数正态分布模型对A值进行修正。

　　吉林市环境容量研究甚少，2008—2009年，田宏宇等[23]对吉林市PM10环境容量及王荣伟等[24]对江北工业区的SO2环境容量进行研究估算，但研究区域和污染物因素均不全面;秦玉琳等[25]采用逐日4个时次气象数据修正A值，并使用修正A值法对吉林省各市的大气环境容量进行评估，其中吉林市为全市范围，且没有按照污染物种类进行估算，因此研究数据不够准确。

　　本文以2018年环境空气质量数据和气象数据为基础，拟采用通风系数修正单箱模型法和概率公式修正达标保证率法对A值进行修正，采用两种方法得到的修正A值法对吉林市城区控制区内SO2、NO2、PM10和PM2.5的理想大气环境容量进行估算，并估算控制区内低架源的年允许排放量。本文成果可为吉林市大气污染物排放的总量控制、大气污染减排、产业结构调整和转型[26]等提供科学依据。

　　1研究方法与数据

　　1.1A值的计算方法

　　A值法基于箱式模型原理，将城市看作由一个或多个箱体组成，A值法用于计算区域大气污染物的理想环境容量，其中下垫面为底，混合层顶为箱盖。通过对区域的通风量、雨洗能力、混合层厚度、下垫面等条件综合分析得出质量浓度限值，计算一年内由大气的自净能力所能清除掉的大气污染物总量，即理想环境容量。

　　1.2数据来源

　　1)大气污染物质量浓度数据:2018年吉林市7个国控环境空气自动监测点位SO2、NO2、PM10和PM2.5的逐时质量浓度数据，均来自国家生态保护部网站以及吉林市环境保护科学研究院。

　　2)气象数据:常规地面逐时气象观测数据，包括逐时风速、降水等地面常规气象数据，来自2018年吉林市基准站(E126.53°，N43.87°);探空气象数据以NCEP(https://rda.ucar.edu/datasets/ds083.2/#access)的fnl再分析数据为基础，经WRF和AERMOD分析后得到，如逐时混合层高度数据。

　　3)研究区域面积Si来自《吉林市社会经济统计年鉴2018》。吉林市环境空气功能区见表1[23]。

　　2结果与讨论

　　2.1修正A值的确定

　　《城市区域大气环境容量总量控制技术指南》中东北地区A值的推荐值为5.74，此推荐值虽然考虑了90%的达标率，但未考虑研究区域的具体情况，本文根据单箱模型法和概率公式计算达标保证率的方法对A值进行修正。

　　2.1.1单箱模型法

　　根据2018年吉林市风速和混合层高度的时间分布，采用式(2)计算得到吉林市城区的修正A值，结果见图1～3。

　　由图1可知，单箱模型法修正A值日分布呈单峰分布，与风速和混合层高度变化趋势一致。从18:00至次日凌晨5:00，A值稳定且数值低，其中最低值在凌晨0:00，为2.186;凌晨5:00后A值逐渐增大，直至中午13:00到达峰值，为17.311;之后A值又逐渐降低。结果表明A值的变化主要是由混合层高度和风速的变化引起的。此外由图1可知，中午的大气容量最高，夜间环境容量最低，这也是吉林市在傍晚时分至夜间大气环境相对较差的原因之一。由图2可知，单箱模型法修正A值月分布无明显规律，1月份环境容量系数最小，4月份的大气容量系数最大，总体而言春季环境容量系数大，冬季最小。4月份A值高，主要是因为春季风速和混合层高度均较大，有利于污染物水平和垂直扩散;8月份平均混合层高度和平均风速均较低，导致通风量降低，致使容量系数A值较小;9月份后混合层高度逐渐降低，即使风速有所增加，也未能改变A值逐渐降低的变化趋势。本文中混合层高度的变化趋势与秦玉琳[25]的研究结果一致。

　　图3可知，不同季节的A值差异较大。A值大小顺序为春季>夏季>秋季>冬季。采用倒数平均法计算年平均VE，根据式(2)得到的年均A值为6.600。

　　2.1.2达标保证率法

　　1)数据的合理性分析。

　　根据研究区域内7个国控环境空气质量自动监测站点的SO2、NO2、PM10和PM2.5的逐时监测数据，得到污染物日均值的对数正态分布，见图4。采用描述统计量和KS检验其对数正态分布，结果见表2。表2ρj的正态分布检验Table2Normaldistributiontestforρj污染物描述统计量偏度系数Skewness峰度系数Kurtosis单个样本KS检验SO20.421-0.2820.042NO20.040-0.3210.979PM100.113-0.1340.886PM2.50.024-0.5140.258

　　由描述统计量参数可知，偏度系数Skewness和峰度系数Kurtosis值均小于1，因此描述统计量认为SO2、NO2、PM10和PM2.5的日均质量浓度近似于对数正态分布。偏度值均为正数，表明分布为正偏或右偏;偏度绝对值越大，表明形态分布偏移程度越大。因此SO2、NO2、PM10和PM2.5的日均质量浓度均服从右偏对数正态分布，其中SO2的对数正态分布右偏最严重。峰度值为负，表明对数正态分布为平顶峰，因此，SO2、NO2、PM10和PM2.5的日均质量浓度对数值服从的正态分布均为平顶峰。

　　从KS检验结果可知，NO2、PM10和PM2.5日均质量浓度的双侧渐进显著性大于0.05，表明其日均质量浓度数据符合对数正态分布;但SO2日均质量浓度的双侧渐进显著性为0.042，小于0.05，表明SO2的日均质量浓度不服从对数正态分布。

　　综上所述，NO2、PM10和PM2.5的日均质量浓度经过KS检验，符合分析要求。28.9487μg/m3，最大值为71.6429μg/m3，均远小于环境空气质量标准(GB3095—2012)中二区日均质量浓度限值(150μg/m3)，因此SO2的达标保证率为100%，即PSO2=1。

　　SO2、NO2、PM10和PM2.5对应的A值分别为5.600、5.600、5.665、5.777。

　　2.1.3不同方法修正A值的比较

　　单箱模型法修正A值为6.600，概率公式达标率保证法SO2、NO2、PM10和PM2.5的A值分别为5.600、5.600、5.665、5.777，《城市区域大气环境容量总量控制技术指南》中推荐A值为5.74[1]，不同方法得到的A值偏差较大，概率公式达标率保证法和推荐A值比较接近。A值相差较大，则计算得到的环境容量偏差也会较大。A值越大，计算得到的大气环境容量也越大。

　　相关知识推荐：环境学分区低的sci

　　单箱模型法是以当地的气象观测资料、地理条件为基础计算A值，且得到的所有污染物的A值均相同。概率公式达标保证率法则是以当地的空气质量监测数据为基础，不同污染物计算得到的A值可能会不同。概率公式法验证污染物监测数据符合对数正态分布，采用特征值进行计算，计算得到的P值以及修正A值不受样本中特大值和特小值的影响。推荐值则是根据标准的范围以90%的达标率计算得到，与当地的气象、地形条件以及当地污染物质量浓度监测数据无关。因此，单箱模型法和概率公式达标保证率法均考虑当地的实际情况，得到的修正A值相对更加可靠。在实际中根据获得基础资料的情况采用不同的方法计算A值，在基础数据充足的情况下，可采用多种方法修正A值，相互验证分析，同时也可采用多种方法计算大气环境容量。

　　2.2容量系数A与污染物质量浓度的时间分布

　　将研究区域全年的小时污染物质量浓度进行统计计算，得到各污染物日变化和月变化的变化特征，对比污染物质量浓度和单箱模型法A值变化趋势，结果见图5和6。

　　从图5可知，污染物质量浓度日变化呈双峰分布，与容量系数A的年均小时值变化趋势相反。A值的增加有利于污染物混合扩散，对污染物有一定的稀释作用。白天A值较大，中午时最大，而夜间A值小，因此一天中昼间中午至下午的大气扩散条件最好，环境容量也最大，而夜间即使人类活动减弱，污染物排放量较小，但污染物质量浓度仍维持在较高的水平。凌晨5:00到8:00，A值与污染物质量浓度均增加，主要是由于人类活动和逆温层引起的。

　　由图6可知，2018年吉林市环境空气中SO2、NO2、PM10和PM2.5月平均质量浓度呈现春季和冬季较大，夏季和秋季污染物质量浓度较小的变化趋势。采暖季受燃煤锅炉的影响，污染物排放量较大，导致SO2、NO2、PM10和PM2.5质量浓度较高。此外，冬季和春季降水量与风速较夏季低，再加上逆温、混合层高度较低等不利气象条件影响，污染物聚积且不易沉降、稀释和扩散，致使冬季、春季污染物质量浓度明显高于夏季、秋季。4月份环境容量系数较大，但是4月颗粒物污染较严重，主要是由于春季风速较大引起的。2018年小时风速最大值出现在4月份(图2)，风速高达13m/s;春季小时平均风速最高达5.01m/s。春季风速较大，有利于污染物的扩散，理论上污染物质量浓度均较小，但污染物季变化特征表明春季污染严重，仅次于冬季。假定污染源不变，当风速超过一定阈值[28]时，地面各类尘被卷入空中，随着风速的进一步增大，PM10质量浓度会逐渐增加，进而导致颗粒物污染。因此当春季风速过大时，由于各种自然尘及外来尘的输入使其污染加重，这是除吉林市春季较长时间供暖外，PM10质量浓度居高的另一个原因。6月至10月，容量系数A值降低，其中8月份的A值较小，但污染物质量浓度却较低，其原因为8月份降水较多，湿沉降对污染物具有一定的清除作用[29]。因此，除通风量外，大气污染物质量浓度也会受到排放量、降水和大风等因素的影响[30]。

　　2.3基于修正A值法的大气环境容量确定

　　2.3.1大气环境容量Qa的确定

　　采用单箱模型法和达标保证率法得到的容量系数A，根据式(3)～(5)计算得到吉林市城区控制区不同污染因子的大气环境容量，计算结果见表3和4。

　　不同方法得到A值进而估算大气环境容量结果不同，且A值差别越大，Qa差别越大。本文得到的PM10与田宇宏等[23]的研究结果有一定差别，这主要因污染数据获取方式以及研究区域的面积不同所致。——论文作者：高婵娟，周映燃，张超，白鲜红，赵啟超，杨朝旭

文章名称：基于修正A值法的吉林市城区控制区大气环境容量研究

文章地址：http://www.sciqk.com/lwfw/nylw/12034.html