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山东省近10年对流层NO2柱浓度时空变化及影响因素

时间:2024-07-28

周春艳,厉 青,何颖霞,王中挺,陈 辉,张丽娟,毛慧琴,余 超(.环境保护部卫星环境应用中心,北京 00094;2.临沂市环境监测站,山东 临沂 276000;.中国科学院遥感与数字地球研究所遥感科学国家重点实验室,北京 000)

山东省近10年对流层NO2柱浓度时空变化及影响因素

周春艳1,厉青1,何颖霞2*,王中挺1,陈辉1,张丽娟1,毛慧琴1,余超3(1.环境保护部卫星环境应用中
心,北京 100094;2.临沂市环境监测站,山东 临沂 276000;3.中国科学院遥感与数字地球研究所遥感科学国家重点实验室,北京 100101)

利用OMI卫星对流层NO2柱浓度产品研究了近10年山东省NO2时空格局及影响因素,结果表明: 对流层NO2柱浓度波动较大,10年柱浓度年均值增幅为28.5%,其中2011年浓度最高;对流层NO2柱浓度空间变化显著,2005~2009年四、五级高值仅出现在经济发达的内陆城市, 2010~2012年四、五级高值范围显著扩大至中西部大范围地区,尤以2011年最为严重, 2013~2014年,四、五级高值范围呈逐步缩小趋势; 夏季丰富的降水对NO2具有显著湿沉降作用;山东省近10年地区生产总值不断攀升、机动车保有量大且增幅快、秸秆焚烧火点个数多,这些人为排放是对流层NO2柱浓度升高的主要影响因素.

对流层NO2柱浓度;OMI;卫星遥感监测;时空变化;影响因素

NO2是大气中一种重要的痕量气体,在对流层和平流层大气化学中发挥重要的作用.NO2与大气中臭氧的生成和消亡密切相关,并且作为二次颗粒物生成的前体物,影响近地面细颗粒物的浓度.近年来我国工业化和城市化进程加快,化石能源大量消耗及机动车使用量剧增,导致对流层NO2浓度迅速上升,使得对流层NO2浓度变化研究成为大气环境领域的一个热点研究方向.

卫星观测对流层NO2柱浓度始于20世纪90年代.此后,欧洲与美国相继发射了一系列卫星,搭载了痕量气体传感器,主要有 GOME (1996~2003)、SCIAMACHY (2002~2012)、OMI (2004~现在)、GOME-2 (METOP-A) (2007~现在)、GOME-2 (METOP-B) (2013~现在), 其中 OMI空间分辨率最高,为 13km×24km,能够实现每日全球覆盖.目前,我国还没有痕量气体传感器,已有的工作大多是基于国外卫星数据产品对我国NO2现状进行分析研究.张强等[1]利用GOME和SCIAMACHY 对流层NO2柱浓度数据对1996~2010年间中国氮氧化物排放的时空格局变化进行了分析.王跃启等[2]、陈姗姗等[3]和姚凌等[4]从不同自然地理分区、典型重点城市及地级市等多个角度对我国 NO2柱浓度的时空分布和变化趋势进行分析,并简要分析了NO2污染的影响因素.肖钟湧等[5]利用OMI的NO2产品,分析了2004~2011年中国地区对流层 NO2柱浓度和总 NO2柱浓度的时空特征.利用对流层和总NO2柱浓度的月变化和它们之间的比率形状,判断不同地区的人为与自然影响模式.尉鹏等[6-7]利用 OMI卫星资料及多种地面环境及气象监测资料分析了中国NO2浓度的月、季分布特征,并从降水量、边界层气压场、污染源排放等几个方面分析了NO2的时空分布影响因素.张兴赢等[8]、李龙等[9]利用不同数据分别分析了1997-2006年、2005~2010年中国地区的时空分布特征,对比分析了中国东部、西部时空变化差异,分析了人类足迹、地区生产总值和全国汽车保有量与对流层 NO2间的相关性.我国科研人员利用国外多种卫星数据分析区域 NO2的时空格局已有丰富的工作和结论,但是却没有针对山东省的相关研究工作.本文采用对流层NO2柱浓度遥感数据、气象数据(风向、降水量)、秸秆焚烧火点个数及多种统计数据(人口、地区生产总值、氮氧化物排放量),分析全省近10年的对流层NO2柱浓度的时空格局变化,并探讨环境变化背后的自然及人为影响因素.

1 研究方法

1.1研究区概述

山东省人口密度大,全省总面积为 15.7万km2,约占全国总面积的 1.6%,而常住人口达9579.3万人,占全国常住人口总数的 7.2%[10-12].山东省是经济农业大省,地区生产总值占国民生产总值的 8.7%[13],在我国具有重要的地位.随着经济、农业的发展,工业排放、机动车尾气、农业秸秆焚烧及生活排放等人为污染来源,已经给山东省的大气环境带来严峻考验.

1.2数据及方法

2004年7月15日美国国家航空航天局发射的Aura地球观测系统卫星上搭载了臭氧监测仪OMI.此传感器由荷兰、芬兰与NASA合作制造,是继GOME和SCIAMACHY后的新一代大气成分探测传感器,轨道扫描刈幅为 2600km,天底空间分辨率是13km×24km,1天覆盖全球1次,有3个通道,波长覆盖范围为270~500nm[14].

本文所用数据为 2005~2014年 DOMINO version 2.0OMI对流层NO2垂直柱浓度产品,此产品由荷兰皇家气象研究所反演,由TEMIS[15]发布,空间分辨率为 0.125°×0.125°. OMI对流层NO2垂直柱浓度产品已经开展了很多验证评价工作[16-17],与地基Brewer MK3分光计数据相关系数可达0.9,这保证了产品的精度与可靠性.

目前卫星遥感监测对流层 NO2柱浓度的主流方法是差分吸收光谱算法(DOAS)[18-19].该算法利用 425~450nm窗口通道的探测信号,首先,去除地表反射及气溶胶的散射影响、大气分子拉曼散射所引起Ring效应的填补作用、窗口内其他所有气体的吸收影响,获得地面到传感器的整个光路的NO2整层斜柱浓度;然后,基于辐射传输模型计算得到大气质量因子,将NO2斜柱浓度转化为垂直柱浓度;最后,利用大气模式或其他方式获得平流层 NO2柱浓度,从整层柱浓度中去除,便获得对流层NO2柱浓度[20].

2 结果与讨论

本研究分析了山东省及其17个地级市的NO2月、季、年时空分布及变化情况,对2005~ 2014年对流层 NO2垂直柱浓度进行了如下分级:一级(<500)、二级(500~1000)、三级(1000~1500)、四级(1500~2000)和五级(>2000),单位为1013mole/cm2.

2.1山东省对流层NO2柱浓度的月变化

由图 1可知,山东省对流层 2005~2014年NO2柱浓度月均值呈显著周期性变化,以年为周期,每个周期出现 1个波峰和 1个波谷.一年中NO2最低值出现在夏季的7、8月,2007年8月达到最小值为 497.35×1013mole/cm2;最高值出现在冬季的 1、12月,2011年 12月达到极大值为3659.22×1013mole/cm2.2008年12月的浓度是10年来同期最低值,与前后年份相比变化显著,这种突变与山东省为迎接北京奥运会实施的治理及减排措施有关.2009~2011年12月的浓度持续升高,2011年达到最大值.2014年显著下降,这与2013年9月国务院发布“大气污染防治行动计划”十条措施力促空气质量改善相吻合[21].

图1 2005~2014年山东省NO2柱浓度月均值变化趋势Fig.1 Monthly average NO2column density change of Shandong during 2005~2014

图2 2014年山东省对流层NO2月均柱浓度分布(1013mole/cm2)Fig.2 Monthly average NO2column density distributions of Shandong in 2014 (1013mole/cm2)

鉴于 NO2柱浓度月变化具有显著年度周期性变化,本文仅给出2014年的月分布以反应月度空间变化(图2).1、12月NO2高浓度区分布广泛,四、五级高值几乎覆盖了整个山东半岛,这与统计数据相对应;2、3月高浓度范围大幅缩小,烟台、威海等沿海城市出现一、二级低值,山东西北及西南仍处于高浓度水平;4月高浓度范围进一步缩小;5~9月山东出现大范围一、二级低浓度区,四、五级高浓度主要集中在淄博、济南为中心的小范围区域;10月四、五级高浓度范围扩大,一、二级低值范围缩小,西部大范围区域处于三级水平;11月四、五级高值区进一步扩大,覆盖了山东中西部广大区域.

2.2山东省对流层 NO2柱浓度的季节变化

图3 2005~2014年山东省对流层 NO2季节变化特征Fig.3 Seasonal average NO2column density change ofShandong during 2005~2014

图3给出了山东省4个季节(冬季: 12、1、 2月;春季: 3、4、5月;夏季: 6、7、8月;秋季: 9、10、11月)的10年变化趋势.四季对流层NO2浓度水平为:冬季>秋季>春季>夏季.冬季NO2浓度波动异常剧烈,增幅显著,为453.04×1013mole/cm2;2009~2011年呈线性显著增长,并达到峰值;2012、2014两年都有大幅下降趋势.秋季变化较为平稳,增幅最小,为 128.26×1013mole/cm2;在2008、2014年有拐点变化,这与国家的治理及限排政策有关.春、夏波动较小,增幅分别为316.12× 1013mole/cm2和250.17×1013mole/cm2.

鉴于 NO2柱浓度季变化具有显著年度周期性变化,仅给出2014年的季分布以反应季度空间变化(图 4).春季沿海城市处于二级水平,中西部处于三级水平,以淄博为中心的周边地区浓度最高;夏季大部分地区处于一、二级水平,以淄博、济南、聊城为中心的经济发达地区浓度较高;秋季高浓度分布范围扩大,位于中西部大范围地区;冬季大部分地区 NO2浓度处于四、五级的高浓度水平,从西到东,浓度呈递增趋势.

图4 2014年山东省对流层NO2季均柱浓度分布(1013mole/cm2)Fig.4 Seasonal average NO2column density distributions of Shandong in 2014 (1013mole/cm2)

2.3山东省对流层NO2柱浓度的年变化

图5 2005~2014年山东省NO2柱浓度年均值变化趋势Fig.5 Annual average NO2column density change of Shandong during 2005~2014

表1 2009~2013年山东省氮氧化物排放量统计[22-26](万t)Table 1 NOxemissions statistics of Shandong during 2009~2013[20-26](million tons)

由山东省对流层NO2柱浓度10年年均变化(图5)可知:对流层NO2柱浓度波动较大,10年柱浓度年均值增幅为 28.5%.2005年浓度最低,为1006.07×1013mole/cm2;2011年最高,为 1733.62× 1013mole/cm2. 2005~2009年浓度波动较小,缓慢升高.2010、2011年升幅较大,2012年有较大幅度下降,2013年与 2012年持平,2014年大幅下降,达到2009年的浓度水平.本文统计所得的年均值, 与 2009~2013年山东省环境统计数据所提供的废气中氮氧化物排放量具有很好的一致性(表1).

由山东省对流层NO2柱浓度10年时空变化(图6)可知:1)2005~2009年,山东东部处于二级较低浓度水平,中西部大范围区域三级占主导,四、五级仅出现在淄博、济南、济宁等经济发达的内陆城市;2010~2012年,四、五级高值范围显著扩大,中西部大范围地区处于高浓度水平,尤以2011年最为严重;2013~2014年,四、五级高值范围呈逐步缩小趋势,2014年广大中西部地区三级已经占主导.2)烟台、威海、青岛、日照等沿海城市浓度低,淄博、济南、济宁等内陆经济发达城市浓度高,整体呈东低西高的趋势.

图6 2005~2014年山东省对流层NO2柱浓度年均变化(1013mole/cm2)Fig.6 Annual average NO2column density distributions of Shandong during 2005~2014 (1013mole/cm2)

2.4山东省各地市对流层 NO2柱浓度的时空变化

山东省17个地级市中,对流层NO2柱浓度较低的是沿海城市,威海、烟台、青岛、日照,其中威海每年都处于全省最低水平;浓度较高的为淄博、莱芜、济南、济宁等内陆城市,工业化程度较高、经济发达且污染物扩散条件不利,其中淄博是山东省浓度最高的城市,其浓度水平约是沿海城市的2倍.淄博是山东省的一个重工业城市,有很多炼钢、制药、化工、建陶等高能耗高排放的产业.

10年来山东各地级市NO2柱浓度的变化趋势相似,2010年有一定程度的升高,2011年达到一个峰值,2012年稍有降低,2014年减幅较大.

表2 2005~2014年山东省各市对流层NO2柱浓度变化(1013mole/cm2)Table 2 The changes of annual average column density for each city of Shandong during 2005~2014 (1013mole/cm2)

2.5山东省对流层NO2垂直柱浓度的影响因素

大气污染物浓度分布特征除了与污染源分布及源强有直接关系外, 还与气象条件密切相关[27].本文针对山东省经济、农业大省的特点,从气象条件、经济发展及产业布局、机动车尾气排放和农业秸秆焚烧等四个方面,分析山东省对流层NO2的来源.

2.5.1气象条件以往有较多工作讨论了大气污染物浓度与气象条件的关系[28-32],发现风向、风速、降水等气象要素对大气污染物有一定制约关系, 但并非简单的线性关系.本文主要从风向和降水两个方面进行探讨.

风向: 影响对流层大气 NO2扩散的气象因子,主导着大气NO2扩散的方向.根据中国气象科学数据共享服务网[33]所提供的 1971~2000年山东省29个站点月风向频次数据(图7)可知,山东省春、夏季主导南风、东南、西南风,秋季南风、北风均较多,冬季主导北风、西北风.因此,春、夏季山东主要受位于南部污染源排放的影响;冬季山东西部主要受来自河北方向的污染影响,河北南部石家庄-邢台-邯郸属重工业区,对冬季山东西部的输入有较大贡献.

图7 1979~2000年山东省四季风向频率Fig.7 Frequency diagram of wind direction for seasons of Shandong during 1979~2000

降水:对空气质量的影响,主要体现在对污染物的清除和冲刷作用[34].根据中国气象科学数据共享服务网所提供的山东省 35个站点 2005~2013年累年月降水量[35](图8)资料可知:山东省四季降水量分布极为不均衡,冬季降水量极少,约占全年降水量的4%;夏季很多,约占全年的63%.统计分析了 2005~2013年山东省月降水量与对流层NO2柱浓度月均值的相关性,发现两者之间具有较高的负相关关系,最高为 2005年达到-72.4%,最低为2013年,也有-49.3%.由此可以看出降水量对NO2浓度具有一定的负影响,所以山东省在多雨的夏季对流层 NO2垂直柱浓度显著下降.

图8 2005~2013年山东省累年月降水量统计Fig.8 Monthly precipitation statistics of Shandong during 2005~2013

2.5.2经济发展及产业布局生产总值是衡量一个地区的整体经济水平最重要的指标,本文分析国家统计局所提供的山东省生产总值数据[13](图9)发现:2005~2013年间山东省生产总值逐年增加,对NO2浓度贡献最大的第二产业也是逐年增加.将 2005~2013年山东省第二产业生产总值与对流层NO2柱浓度年均值进行相关性分析,相关系数高达91.9%.证明了山东对流层NO2柱浓度中工业排放比重较大.

山东省经济长期依赖高能耗、髙污染、高排放行业的发展,能源供应以大量消耗煤炭的火力发电为主,重化工业在产业结构中占据主导地位,均导致山东省氮排放量居高不下.2009~2013年山东省环境统计数据表明工业排放氮氧化物有较大的增幅(表1),其中电力、热力的生产和供应业排放量最大,约占工业排放总量的60%左右[22-26].针对上述统计数据,山东省2013~2020年大气污染防治规划中制订了相应氮氧化物治理及减排方案,同时也积极调整优化能源及产业机构[36].

图9 2005~2013年山东省生产总值及各产业总值统计Fig.9 GDP and various industries statistics of Shandong during 2005~2013

2.5.3机动车尾气排放机动车尾气排放是NO2的主要人为来源之一,机动车的拥有量是影响其尾气排放量的重要因素.目前,汽车的拥有量持续增多,大量的汽车尾气排放到空气中,大大增加了对流层NO2的浓度[37].山东省机动车保有量大且增速快.2012年,全省机动车保有量2323万辆,机动车氮氧化物排放量46.87万t,占全省氮氧化物排放量的 27%(表 1).其中,黄标车污染严重.2012年,全省黄标车80多万辆,仅占汽车保有量的 7%,但氮氧化物排放量却占机动车排放量的 70%多.淘汰高污染黄标车是机动车污染防治的重点[36].

2.5.4农业秸秆焚烧山东是中国的农业大省,农业增加值长期稳居中国第一位.夏、秋两季农作物收割时,秸秆焚烧向空气中释放大量气态污染物,给环境空气造成很大污染[38].环境保护部据卫星遥感监测数据统计和各地报告的现场巡查检查结果显示:2013、2014年山东的秸秆焚烧火点个数及强度仅次于河南、安徽两省,且2014年较2013年同比减少358个,减幅为60.88%[39].故认为秸秆焚烧是山东省对流层 NO2浓度较高的一个重要人为源,秸秆禁烧工作力度加大是2014年NO2柱浓度降低的一个因素.

3 结论

3.1近 10年山东省对流层NO2柱浓度波动较大,10年柱浓度年均值增幅为28.5%;2005年浓度最低,2005~2009年浓度波动较小;2010、2011年升幅较大,2011年达到最大值;2012年有较大幅度下降,2013年与2012年持平,2014年大幅下降,达到2009年的浓度水平.

3.2近10年山东省对流层 NO2柱浓度空间变化特征为:2005~2009年,四、五级高值仅出现在淄博、济南、济宁等经济发达的内陆城市;2010~2012年,四、五级高值范围显著扩大至中西部大范围地区,尤以2011年最为严重;2013~2014 年,四、五级高值范围呈逐步缩小趋势,2014年广大中西部地区已经处于三级水平.烟台、威海、青岛、日照等沿海城市浓度低,淄博、济南、济宁等内陆经济发达城市浓度高,整体呈东低西高的趋势.

3.3山东省对流层NO2柱浓度有显著的月、季变化特征:一年中NO2最低值出现在夏季的7、8 月,最高值出现在冬季的 1、12月. 四季对流层NO2浓度水平为:冬季>秋季>春季>夏季.

3.4山东夏季降水量大,其湿沉降对 NO2的浓度降低具有很大作用,与NO2浓度有很好的负相关关系.近10年山东省地区生产总值不断攀升、机动车保有量大且增幅快、秸秆焚烧火点个数多,通过相关分析、排放统计数据作证等方法,证明这些人为来源是山东省近10年来对流层NO2变化的根本影响因素.

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致谢:本文研究所用OMI数据NO2对流层柱浓度产品是由TEMIS提供,风速、风向、降水量等气象数据由中国气象局国家气象信息中心提供,山东省的人口、生产总值、机动车保有量等统计数据由国家统计局和山东省统计局提供,环境排放数据由山东省环境保护厅提供,在此一并表示感谢.

Spatial-temporal change of tropospheric NO2column density and its impact factors over Shandong province during 2005~2014.


ZHOU Chun-yan1, LI Qing1, HE Ying-xia2*, WANG Zhong-ting1, CHEN Hui1, ZHANG Li-juan1, MAO Hui-qin1, YU Chao3(1.Satellite Environmental Center, Ministry of Environmental Protection of the People's Republic of China, Beijing 100094, China;2.Linyi Environmental Monitoring Station, Linyi 276000, China;3.State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China).

China Environmental Science, 2015,35(8):2281~2290

Based on satellite derived NO2column data from OMI, we analysed the characteristics of spatial and temporal distribution of tropospheric NO2column density and its impact factors over Shandong province for 2005~2014. Results demonstrate: Tropospheric NO2column density had a large fluctuation on the temporal scale, increased at the rate of 28.5%, with the highest column density in the year 2011; The spatial distribution of tropospheric NO2column density also had significant changes, with variation of the highest value areas, regions with the fourth and fifth level values had extended to a wide range of the central and western part of Shandong province during 2010~2012, which only appeared in developed inland cities during 2005~2009, but narrowed again during 2013~2014; Precipitation had a highly negative correlation with NO2concentrations, for the reason of atmospheric wet deposition. Through analyzing the significant increasement of regional gross domestic product (GDP), the large and rapid increasement of vehicle ownership and the significant straw burning in Shandong province during 2005~2014, the change of NO2columns can be attributed to these anthropogenic sources.

tropospheric NO2column density;OMI;satellite remote sensing monitoring;spatial-temporal change;impact factors

X87

A

1000-6923(2015)08-2281-10

2015-01-20

环保公益性行业科研专项项目(201309011)

* 责任作者, 高级工程师, hyx3598@yeah.net

周春艳(1981-),女,山东临沂人,博士,高工,主要从事大气环境遥感研究.发表论文10余篇.

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