衡水市大气污染成因研究及治理经验.pdf-

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第３２卷第１０期２０１９年１０月环境科学研究ＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅｓＶｏｌ . ３２ ꎬ Ｎｏ . １０Ｏｃｔ . ꎬ ２０１９收稿日期２０１９￣０６￣２４修订日期２０１９￣０９￣０２作者简介杨婷１９８４￣ ꎬ 女 ꎬ 辽宁沈阳人 ꎬ 副研究员 ꎬ 博士 ꎬ 主要从事大气污染遥感反演研究 ꎬ ｔｉｎｇｙａｎｇ＠ｍａｉｌ . ｉａｐ . ａｃ . ｃｎ . ∗ 责任作者 ꎬ 王自发１９７２￣ ꎬ 男 ꎬ 安徽太湖人 ꎬ 研究员 ꎬ 博士 ꎬ 主要从事大气污染数值模拟研究 ꎬ ｚｉｆａｗａｎｇ＠ｍａｉｌ . ｉａｐ . ａｃ . ｃｎ基金项目大气重污染成因与治理攻关项目Ｎｏ . ＤＱＧＧ０２０９ ꎬ ＤＱＧＧ０１０７ ꎬ ＤＱＧＧ０３０４ＳｕｐｐｏｒｔｅｄｂｙＮａｔｉｏｎａｌＲｅｓｅａｒｃｈＰｒｏｊｅｃｔｆｏｒＫｅｙＰｒｏｇｒａｍＡｉｒＰｏｌｌｕｔｉｏｎＣｏｎｔｒｏｌ ꎬ ＣｈｉｎａＮｏ . ＤＱＧＧ０２０９ ꎬ ＤＱＧＧ０１０７ ꎬ ＤＱＧＧ０３０４衡水市大气污染成因研究及治理经验杨婷１ ꎬ 王自发１ ∗ ꎬ 何立涛２ ꎬ 崔延斌２ ꎬ 孙欢欢１ ꎬ 陆芊芊１ ꎬ ３ ꎬ 陈曦１ ꎬ ３ ꎬ 赵域圻１ ꎬ ３ ꎬ 王涛１ ꎬ ３ ꎬ 雷山东１ ꎬ ３ ꎬ 王海波１ ꎬ ３ ꎬ 耿伟４ ꎬ 马伟１１ . 中国科学院大气物理研究所 ꎬ 大气边界层物理与大气化学国家重点实验室 ꎬ 北京１０００２９２ . 衡水市生态环境局 ꎬ 河北衡水０５３０００３ . 中国科学院大学 ꎬ 北京１０００４９４ . 衡水市环境科学研究院 ꎬ 河北衡水０５３０００摘要衡水市作为 “ ２＋２６ ” 城市中典型的低ＧＤＰ、高污染城市 ꎬ 其空气质量排名常年处于７４个重点城市的后１０位 . 自大气重污染成因与治理攻关项目工作开展以来 ꎬ 衡水市开展了大量污染成因研究及污染治理工作 ꎬ 已取得了较为明显的大气污染治理成效 . 从空气质量变化、排放源、污染物来源解析及气象条件与排放贡献等方面 ꎬ 梳理了衡水市大气污染成因研究及治理经验 . 结果表明 ① 衡水市的空气质量得到较大改善 ꎬ ＰＭ１０和ＰＭ２ 􀆰 ５治理成效明显 . ２０１８年衡水市 ρ ＰＭ１０和 ρ ＰＭ２ 􀆰 ５年均值比２０１７年分别下降了２５ 􀆰 １２％和１９ 􀆰 ７３％ ꎬ 比２０１３年分别下降了５４ 􀆰 ８４％和５１ 􀆰 ２２％ ꎬ 但Ｏ３污染形势逐渐严峻 ꎬ 以Ｏ３为首要污染物的天数由５５ｄ２０１３年增至１２５ｄ２０１８年 . ② 相比于２０１６年 ꎬ 衡水市２０１７年ＳＯ２、ＮＯｘ、ＣＯ、ＰＭ１０、ＰＭ２ 􀆰 ５、ＢＣ、ＯＣ、ＶＯＣ的排放总量均大幅下降 . ③２０１３２０１８年导致衡水市ＰＭ２ 􀆰 ５下降的因素中 ꎬ 气象因素占８ 􀆰 ０％ ꎬ 排放源因素占９２ 􀆰 ０％ ꎬ 说明衡水市通过减排措施改善空气质量的效果较为显著 . ④ 硝酸盐已经取代硫酸盐成为秋冬季颗粒物二次转化中最重要、占比最高的成分 . 研究显示 ꎬ 衡水市高 ρ ＰＭ２ 􀆰 ５主要以本地排放和临近地区输送为主 ꎬ 为有效控制衡水市ＰＭ２ 􀆰 ５污染的发生与发展 ꎬ 应采取本地排放控制与 “ ２＋２６ ” 城市联防联控相结合的方案 . 关键词衡水市 ꎻ 污染成因 ꎻ 减排效果 ꎻ 治理经验中图分类号Ｘ５１文章编号１００１￣６９２９２０１９１０￣１７３０￣０９文献标志码ＡＤＯＩ１０ 􀆰 １３１９８ ∕ ｊ 􀆰 ｉｓｓｎ 􀆰 １００１￣６９２９ 􀆰 ２０１９ 􀆰 ０８ 􀆰 ２７ＣａｕｓａｌＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＡｉｒＰｏｌｌｕｔｉｏｎａｎｄＭｉｔｉｇａｔｉｏｎＥｘｐｅｒｉｅｎｃｅｉｎＨｅｎｇｓｈｕｉＣｉｔｙＹＡＮＧＴｉｎｇ１ ꎬ ＷＡＮＧＺｉｆａ１ ∗ ꎬ ＨＥＬｉｔａｏ２ ꎬ ＣＵＩＹａｎｂｉｎ２ ꎬ ＳＵＮＨｕａｎｈｕａｎ１ ꎬ ＬＵＱｉａｎｑｉａｎ１ ꎬ ３ ꎬ ＣＨＥＮＸｉ１ ꎬ ３ ꎬ ＺＨＡＯＹｕｑｉ１ ꎬ ３ ꎬ ＷＡＮＧＴａｏ１ ꎬ ３ ꎬ ＬＥＩＳｈａｎｄｏｎｇ１ ꎬ ３ ꎬ ＷＡＮＧＨａｉｂｏ１ ꎬ ３ ꎬ ＧＥＮＧＷｅｉ４ ꎬ ＭＡＷｅｉ１１ . ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＡｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃＢｏｕｎｄａｒｙＬａｙｅｒＰｈｙｓｉｃｓａｎｄＡｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃＣｈｅｍｉｓｔｒｙ ꎬ ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＡｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃＰｈｙｓｉｃｓ ꎬ ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ ꎬ Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００２９ ꎬ Ｃｈｉｎａ２ . ＨｅｎｇｓｈｕｉＣｉｔｙＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎＢｕｒｅａｕ ꎬ Ｈｅｎｇｓｈｕｉ０５３０００ ꎬ Ｃｈｉｎａ３ . ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ ꎬ Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００４９ ꎬ Ｃｈｉｎａ４ . ＨｅｎｇｓｈｕｉＲｅｓｅａｒｃｈＡｃａｄｅｍｙｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅ ꎬ Ｈｅｎｇｓｈｕｉ０５３０００ ꎬ ＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔＨｅｎｇｓｈｕｉＣｉｔｙｉｓａｔｙｐｉｃａｌｌｏｗ￣ＧＤＰａｎｄｈｉｇｈ￣ｐｏｌｌｕｔｉｏｎｃｉｔｙｉｎｔｈｅ ‘ ２＋２６ ’ ｃｉｔｉｅｓ ꎬ ａｎｄｔｈｅＡＱＩｏｆＨｅｎｇｓｈｕｉＣｉｔｙｒａｎｋｓｉｎｔｈｅｂｏｔｔｏｍｔｅｎｉｎ７４ｃｉｔｉｅｓ . ＳｉｎｃｅａＮａｔｉｏｎａｌＲｅｓｅａｒｃｈＰｒｏｊｅｃｔｆｏｒＴｒａｃｋｉｎｇＫｅｙＰｒｏｂｌｅｍｓＡｉｒＰｏｌｌｕｔｉｏｎＣｏｎｔｒｏｌ ꎬ ａｂｒｏａｄｅｒｒｅｓｅａｒｃｈｉｎＨｅｎｇｓｈｕｉＣｉｔｙ ꎬ ｗｈｉｃｈａｎａｌｙｓｅｓｔｈｅｃａｕｓｅｓａｎｄｓｏｌｕｔｉｏｎｏｆｔｈｅｌｏｃａｌａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ꎬ ｈａｓｂｅｅｎｃａｒｒｉｅｄｏｕｔａｎｄｏｂｖｉｏｕｓｌｙｉｍｐｒｏｖｅｄｔｈｅａｉｒｑｕａｌｉｔｙ . ＴｈｅｐａｐｅｒｓｏｒｔｓｏｕｔｔｈｅｃａｕｓａｌｆａｃｔｏｒｓａｎｄｍａｎａｇｅｍｅｎｔｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅｓｉｎＨｅｎｇｓｈｕｉＣｉｔｙｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｆａｃｔｏｒｓｓｕｃｈａｓｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆａｉｒｑｕａｌｉｔｙ ꎬ ｅｍｉｓｓｉｏｎｓｏｕｒｃｅｓ ꎬ ｓｏｕｒｃｅａｐｐｏｒｔｉｏｎｍｅｎｔａｎｄｔｈｅｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｆｒｏｍｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓａｎｄｓｏｕｒｃｅｅｍｉｓｓｉｏｎｓ . Ｔｈｅｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎｓａｒｅａｓｆｏｌｌｏｗｓ１Ｔｈｅａｉｒｑｕａｌｉｔｙｈａｓｂｅｅｎｉｍｐｒｏｖｅｄｄｒａｍａｔｉｃａｌｌｙｓｉｎｃｅｔｈｅｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｋｅｙｐｒｏｊｅｃｔ . Ｉｎ２０１８ ꎬ ｔｈｅａｎｎｕａｌａｖｅｒａｇｅ ρ ＰＭ１０ａｎｄ ρ ＰＭ２ 􀆰 ５ｉｎＨｅｎｇｓｈｕｉＣｉｔｙｄｅｃｒｅａｓｅｄｂｙ２５ 􀆰 １２％ａｎｄ１９ 􀆰 ７３％ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈ２０１７ａｎｄｂｙ５４ 􀆰 ８４％ａｎｄ５１ 􀆰 ２２％ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈ２０１３ ꎬ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ . Ｈｏｗｅｖｅｒ ꎬ Ｏ３ｐｏｌｌｕｔｉｏｎｂｅｃａｍｅｗｏｒｓｅ ꎬ ａｎｄｔｈｅｍａｊｏｒｐｏｌｌｕｔａｎｔｄａｙｓｉｎｃｒｅａｓｅｄｆｒｏｍ５５ｄａｙｓｉｎ２０１３ｔｏ１２５ｄａｙｓｉｎ２０１８ . ２Ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈ２０１６ ꎬ ｔｈｅｅｍｉｓｓｉｏｎｓｏｆＳＯ２ ꎬ ＮＯｘ ꎬ ＣＯ ꎬ ＰＭ１０ ꎬ ＰＭ２ 􀆰 ５ ꎬ ＢＣ ꎬ ＯＣａｎｄＶＯＣｓｄｅｃｒｅａｓｅｄ第１０期杨婷等衡水市大气污染成因研究及治理经验ｓｕｂｓｔａｎｔｉａｌｌｙｉｎ２０１７ . ３ＡｍｏｎｇａｌｌｔｈｅｆａｃｔｏｒｃａｕｓｉｎｇｔｈｅｄｅｃｒｅａｓｅｉｎＰＭ２ 􀆰 ５ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｄｕｒｉｎｇ２０１３￣２０１８ ꎬ ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｃｃｏｕｎｔｅｄｆｏｒ８ 􀆰 ０％ａｎｄｔｈｅｅｍｉｓｓｉｏｎｒｅｄｕｃｔｉｏｎａｃｃｏｕｎｔｅｄｆｏｒ９２ 􀆰 ０％ ꎬ ｗｈｉｃｈｉｎｄｉｃａｔｅｓｔｈａｔｔｈｅｅｍｉｓｓｉｏｎｒｅｄｕｃｔｉｏｎｍｅａｓｕｒｅｓｐｌａｙｅｄａｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｒｏｌｅｉｎｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅａｉｒｑｕａｌｉｔｙｉｎＨｅｎｇｓｈｕｉＣｉｔｙ . ４Ｎｉｔｒａｔｅｒｅｐｌａｃｅｄｓｕｌｆａｔｅａｓｔｈｅｍｏｓｔｉｍｐｏｒｔａｎｔａｎｄｈｉｇｈｅｓｔｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｏｆｓｅｃｏｎｄａｒｙｐａｒｔｉｃｌｅｓｉｎａｕｔｕｍｎａｎｄｗｉｎｔｅｒ . ＴｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｈｉｇｈＰＭ２ 􀆰 ５ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｉｎＨｅｎｇｓｈｕｉＣｉｔｙｍａｉｎｌｙｏｒｉｇｉｎａｔｅｓｆｒｏｍｔｈｅｌｏｃａｌｅｍｉｓｓｉｏｎａｎｄｔｈｅｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｆｒｏｍａｄｊａｃｅｎｔａｒｅａｓ . Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ ꎬ ａｊｏｉｎｔｅｆｆｏｒｔｏｆｌｏｃａｌｅｍｉｓｓｉｏｎｒｅｄｕｃｔｉｏｎａｎｄｒｅｇｉｏｎａｌｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎｐｏｌｉｃｙｉｎａｌｌ ‘ ２＋２６ ’ ｃｉｔｉｅｓｓｈｏｕｌｄｂｅｔａｋｅｎｔｏｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｃｏｎｔｒｏｌｔｈｅｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅａｎｄｄｅｔｅｒｉｏｒａｔｉｏｎｏｆａｅｒｏｓｏｌｐｏｌｌｕｔｉｏｎｉｎＨｅｎｇｓｈｕｉＣｉｔｙ . ＫｅｙｗｏｒｄｓＨｅｎｇｓｈｕｉＣｉｔｙ ꎻ ｃａｕｓａｌａｎａｌｙｓｉｓｏｆａｉｒｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ꎻ ｔｈｅｅｆｆｅｃｔｏｆｅｍｉｓｓｉｏｎｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ꎻ ｍｉｔｉｇａｔｉｏｎｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ环境空气污染是当前我国面临的较为严重的环境问题之一 ꎬ 环境空气污染是衡量城市可持续发展能力和宜居程度的重要指标 ꎬ 受到城市居民的普遍关注 . 目前 ꎬ 我国已形成九大霾区 ꎬ 其中以京津冀地区、长三角地区、珠三角地区及四川盆地最为严重 ꎬ 相关问题已经成为社会关注的焦点和学界研究的前沿 [ １ ] . 大气污染成因十分复杂 ꎬ 大气污染物的排放对经济 [ ２￣３ ] 、健康 [ ４￣５ ] 、生态 [ ６ ] 等方面均有着不可忽视的协同效应 ꎬ 使得大气污染治理科学决策需要非常有力的基础理论研究 ꎬ 而目前许多决策缺乏科学、系统、有效的科学依据 . « 大气污染防治行动计划 » 中明确政府、企业和社会的责任 ꎬ 动员全民参与环境保护 . ２０１７年 ꎬ 在经过国务院１７０次常务会议后 ꎬ 决定由原环境保护部牵头、联合多部门开展大气重污染成因与治理集中攻关 ꎬ 着重攻关 “ ２＋２６ ” 城市 ꎬ 其中包括衡水市 . 衡水市位于河北省东南部 ꎬ 地处河北冲积平原 ꎬ 地势自西南向东北缓慢倾斜 ꎬ 属大陆季风气候区 ꎬ 为温暖半干旱型 . 衡水市位于京津冀城市群 ꎬ 是我国大气污染很严重的一个区域 ꎬ 是典型的低ＧＤＰ、高污染城市 ꎬ 呈高浓度细粒子全年和Ｏ３污染夏季的复合型大气污染特征 [ ７￣９ ] ꎬ 各城市间大气污染的相互影响和输送问题尤为突出 [ １０ ] . 该研究所用数据为衡水市生态环境局提供的２０１３２０１８年６种污染物的逐日资料 ꎬ 以及大气重污染成因与治理攻关项目开展以来的数据成果包括清单数据、源解析数据及气象要素数据等 . 首先对衡水市２０１６年和２０１７年的污染物排放进行了估算 ꎬ分析排放量变化情况 ꎬ 评估减排效果 ꎻ 其次 ꎬ 选取２０１７２０１８年典型的重污染事件进行来源解析研究 ꎬ 以期为政府对各地区采取合理有效的管控措施来降低污染程度提供参考 ꎻ 最后 ꎬ 利用ＫＺ滤波法 ꎬ 量化气象条件对衡水市 ρ ＰＭ２ 􀆰 ５长期变化的影响 ꎬ 对２０１３２０１８年衡水市大气污染治理中气象条件和人为调控所起作用的比例作出一个科学回答 . 该研究采用统计方法分析了２０１７年和２０１８年衡水市空气质量的变化状况 ꎬ 并解释空气质量改善的原因及衡水市重污染的来源 ꎬ 以期为衡水市大气环境治理方案提供科学依据 ꎬ 将大气污染治理推进到科学精准的新阶段 . １研究方法１ 􀆰 １模式源解析为定性识别大气污染物的来源 ꎬ 定量计算各污染源对环境污染的贡献值 ꎬ 需将源解析技术耦合在模式中 ꎬ 该研究进行模式源解析时借助中国科学院大气物理研究所自主研发的多尺度嵌套网格空气质量模型ＮＡＱＰＭＳ . ＮＡＱＰＭＳ主要处理污染物的排放 ꎬ 平流输送 ꎬ 扩散 ꎬ 干、湿沉降和气相、液相及非均相反应等物理与化学过程 ꎬ 其空间结构为三维欧拉输送模型 ꎬ 垂直坐标采用地形追随坐标 ꎬ 水平结构为多重网格嵌套 ꎬ 采用双向嵌套技术 ꎬ 可同时模拟沙尘、ＳＯ２、ＮＯｘ、Ｏ３、ＣＯ、ＮＨ３、ＰＭ１０等多种污染物 . 模式的排放源来自２０１６年清华大学ＭＥＩＣｍｕｌｔｉ￣ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｅｍｉｓｓｉｏｎｉｎｖｅｎｔｏｒｙｆｏｒＣｈｉｎａ源 ꎬ 该模型已对全国多个重污染过程进行了模拟分析 ꎬ 满足模式模拟标准 ꎬ 如颗粒物的源￣受体之间关系、季节性变化等特征 [ １１￣１２ ] ꎬ Ｏ３污染及其垂直层分布特征等 [ １３ ] ꎬ 大气污染物粉尘、Ｈｇ等在长距离输送中的化学演化特征 [ １４￣１５ ] ꎬ 以及常规的污染过程模拟等方面 [ １６ ] . １ 􀆰 ２ＫＺ滤波法ＫＺ滤波器是Ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖ在研究太平洋湍流时首次提出的 ꎬ 并由Ｚｕｒｂｅｎｋｏ正式定义 ꎬ 是一种低通滤波器 ꎬ 其用于３种典型情况 [ １７ ] ① 消除噪声 ꎻ ② 从原始信号中分离出低频分量 ꎻ ③ 去除季节性 . ＫＺ滤波器可以分离出原始时间序列中的高频信号和低频信号 ꎬ 将原始时间序列按不同的时间尺度分解 ꎬ 可以更好地了解污染物质量浓度的长期趋势及其与气象要素之间的关系 ꎬ 该研究将 ρ ＰＭ２ 􀆰 ５原始时间序列分解为短期分量、季节分量和长期分量见式１ . Ｃｔ＝Ｗｔ＋Ｓｔ＋ＬＴｔ１式中 ꎬ Ｃｔ为原始时间序列 ꎬ Ｗｔ为短期分量 ꎬ Ｓｔ为季节分量 ꎬ ＬＴｔ为长期分量 . 短期分量归因于排放源和天气和短期波动 ꎬ 由于排放源在短期内相对稳１３７１环境科学研究第３２卷定 ꎬ 不会出现较大的波动 ꎬ 因此短期分量主要代表当地天气的短期波动 [ １８ ] . 季节分量是太阳角度变化的结果 ꎬ 主要代表排放源和气象的季节性变化 . 长期分量代表总体排放和污染物运输 ꎬ 气候和政策的变化 [ １９ ] . ２衡水市空气质量变化状况２􀆰 １污染物质量浓度图１为２０１３２０１８年衡水市６项污染物质量浓度年均值 . 由图１可见除 ρ Ｏ３￣８ｈＯ３最大８ｈ平均浓度的第９０百分位数 ꎬ 下同外 ꎬ 其他污染物质量浓度均呈下降趋势 ꎬ 说明衡水市空气污染情况得到大幅改善 . ２０１８年衡水市 ρ ＰＭ１０和 ρ ＰＭ２ 􀆰 ５年均值分别为９８和６０ μ ｇ ∕ ｍ３ ꎬ 与２０１７年同期变化情况相比 ꎬ ρ ＰＭ１０和 ρ ＰＭ２ 􀆰 ５分别下降了２５ 􀆰 １２％和１９ 􀆰 ７３％ ꎬ 相比于２０１３年 ρ ＰＭ１０和 ρ ＰＭ２ 􀆰 ５的降幅分别达５４ 􀆰 ８４％和５１ 􀆰 ２２％ ꎬ ２０１８年 ρ ＮＯ２、 ρ ＳＯ２和 ρ ＣＯ的年均值均已达标 . 图１２０１３２０１８年衡水市６项污染物质量浓度年均值Ｆｉｇ . １ＴｈｅｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓｏｆｓｉｘａｉｒｐｏｌｌｕｔａｎｔｓｏｆＨｅｎｇｓｈｕｉＣｉｔｙｆｒｏｍ２０１３ｔｏ２０１８２􀆰 ２空气质量等级天数统计由表１可见衡水市空气质量优、良天数逐年增加 ꎬ 中度污染及以上天数显著减少 . ２０１８年衡水市优、良天数为２３０ｄ ꎬ 较２０１７年增加了４１ｄ ꎻ 重度污染及以上天数较２０１７年减少了１１ｄ ꎬ 较２０１３年减少了７７ｄ . 从不同空气质量等级天数占比来看 ꎬ 衡水市２０１８年优、良天数占比为６４％ ꎬ 较２０１３年同比上升４６百分点 ꎻ ２０１７年优、良天数占比为５２％ ꎬ 较２０１３年同比上升３４百分点 . 衡水市２０１８年重污染天数占比为５％ ꎬ 较２０１３年同比下降２１百分点 ꎻ ２０１７年重污染天数占比为８％ ꎬ 较２０１３年同比下降１８百分点 . ２􀆰 ３首要污染物占比分析由表２可见 ꎬ ２０１３２０１８年以颗粒物ＰＭ２ 􀆰 ５、ＰＭ１０为首要污染物的天数占比呈下降趋势 ꎬ 以Ｏ３为首要污染物的天数占比呈上升趋势 ꎬ 说明衡水市表１２０１３２０１８年衡水市空气质量等级天数统计结果Ｔａｂｌｅ１ＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌｒｅｓｕｌｔｓｏｆｔｈｅａｉｒｑｕａｌｉｔｙｌｅｖｅｌｏｆＨｅｎｇｓｈｕｉＣｉｔｙｆｒｏｍ２０１３ｔｏ２０１８年份天数 ∕ ｄ优良轻度污染中度污染重度污染严重污染２０１３０６５１３６７０６３３１２０１４３８４１２７７２５８２１２０１５７１３８１３０３７３８１５２０１６７１４２１３６４０３４７２０１７１１１７８１１２３３２２６２０１８１７２１３９５１８１３４注２０１７年和２０１８年空气质量等级天数统计分别缺３、５ｄ . 表２２０１３２０１８年衡水市首要污染物天数统计结果Ｔａｂｌｅ２ＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌｒｅｓｕｌｔｓｏｆｔｈｅｐｒｉｍａｒｙａｉｒｐｏｌｌｕｔａｎｔｏｆＨｅｎｇｓｈｕｉＣｉｔｙｆｒｏｍ２０１３ｔｏ２０１８年份天数 ∕ ｄＰＭ２ 􀆰 ５ＰＭ１０Ｏ３其他２０１３１９６１１４５５０２０１４１９１１０２７０２２０１５２１４９４４８９２０１６１９６６７８８１５２０１７１６５８６９９１５２０１８１４８７０１２５２２注其他表示无有效数据或为除ＰＭ２ 􀆰 ５、ＰＭ１０、Ｏ３以外的污染物 . ＰＭ１０和ＰＭ２ 􀆰 ５治理成效明显 ꎬ 但Ｏ３的污染形势逐渐趋于严峻 . 综上 ꎬ ２０１７年和２０１８年衡水市的空气质量状况得到了很大的改善 . ３结果与讨论３ 􀆰 １大气污染源排放状况分析该研究将大气污染源分为固定燃烧源、工艺过程源、移动源、溶剂使用源、农业源、扬尘源、储存运输源、生物质燃烧、废弃物处理源和其他排放源十大类 . 估算衡水市２０１６年和２０１７年ＳＯ２、ＮＯｘ、ＣＯ、ＰＭ１０、ＰＭ２ 􀆰 ５、ＢＣ、ＯＣ、ＶＯＣｓ和ＮＨ３等污染物的排放量 ꎬ 分析其变化 . ３ 􀆰 １􀆰 １２０１６年衡水市主要大气污染物排放总量与行业贡献衡水市２０１６年ＳＯ２、ＮＯｘ、ＣＯ、ＰＭ１０、ＰＭ２ 􀆰 ５、ＢＣ、ＯＣ、ＶＯＣｓ、ＮＨ３排放总量分别为２ 􀆰 ８１０４、５􀆰 ６１０４、３７􀆰 ４１０４、９ 􀆰 ４１０４、４ 􀆰 １１０４、０􀆰 ４１０４、０􀆰 ９１０４、６ 􀆰 １１０４、５􀆰 ６１０４ｔ . ２０１６年衡水市各污染源对大气污染物的排放贡２３７１第１０期杨婷等衡水市大气污染成因研究及治理经验献率如图２所示 . 由图２可见 ꎬ 固定燃烧源是ＳＯ２、ＣＯ、ＰＭ２ 􀆰 ５、ＢＣ和ＯＣ的主要排放源 ꎬ ＮＯｘ主要来源于移动源和固定燃烧源 ꎬ 工艺过程源是ＣＯ的主要排放源 ꎬ ＰＭ１０主要来源于扬尘源和固定燃烧源 ꎬ ＰＭ２ 􀆰 ５主要来源于固定燃烧源和扬尘源 ꎬ ＶＯＣｓ主要来源于工艺过程源和溶剂使用源 ꎬ 农业源是ＮＨ３的主要排放源 . 图２２０１６年衡水市各污染源对大气污染物的排放贡献率Ｆｉｇ . ２ＴｈｅｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｏｆｅｍｉｓｓｉｏｎｓｏｕｒｃｅｓｉｎＨｅｎｇｓｈｕｉＣｉｔｙｉｎ２０１６３􀆰 １􀆰 ２２０１７年衡水市主要大气污染物排放总量与行业贡献２０１７年衡水市ＳＯ２、ＮＯｘ、ＣＯ、ＰＭ１０、ＰＭ２ 􀆰 ５、ＢＣ、ＯＣ、ＶＯＣｓ、ＮＨ３排放总量分别为１ 􀆰 ３１０４、４ 􀆰 ５１０４、２１ 􀆰 １１０４、６ 􀆰 ５１０４、２ 􀆰 ８１０４、０􀆰 ３１０４、０􀆰 ４１０４、４ 􀆰 ５１０４、６ 􀆰 １１０４ｔ . 由图３可见ＳＯ２主要来源于固定燃烧源 ꎬ 其贡献率达８０ 􀆰 ６％ . ＮＯｘ主要来源于移动源 ꎬ 贡献率达７９ 􀆰 ９％ ꎻ 其次为固定燃烧源 ꎬ 贡

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