中国主要城市疫情管控期间大气环境改善效应研究

张家熙，韩晶晶，尹 立，郑甲炜，甘亚男，王式功

1.成都信息工程大学大气科学学院/环境气象与健康研究院，四川 成都 610225 2.河南省气象服务中心，河南 郑州 450003 3.上海市浦东新区气象局，上海 200135 4.攀枝花市中心医院气象医学研究中心，四川 攀枝花 617000 5.青海师范大学计算机学院，青海 西宁 810000

2020年初出现新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情，中国多省(区、市)启动重大突发公共卫生事件一级响应，全国各地进入疫情管控期[1-2]。为了最大限度地切断病毒传播途径，全国范围内实行了严格的疫情管控措施，大幅度减少了来自交通源的大气污染物排放以及大部分工业源的大气污染物排放。

对比以往因重大活动而进行减排措施的结果来看，控制污染源头排放能够有效控制部分大气污染物的浓度以及部分二次大气污染物的生成[3-5]，工业污染控制对当地大气污染治理至关重要，也说明通过加大管控力度可有效减轻或避免重空气污染事件产生[6]。此前因重大活动而实行的污染减排措施是有限度的，而此次COVID-19疫情管控则给大气环境带来了最大限度的减排效应。根据欧洲航天局卫星数据，2020年初中国东部地区对流层的NO2浓度比2019年同期下降了65%，主要是因为疫情管控期间交通限制及大量化石燃料的使用减少[7]，第一季度中国总体CO2排放量减少了18.7%[8]。HUANG等[9]利用中国东部地区的观测和建模数据，对疫情管控期几次雾霾污染过程进行分析，探明其污染过程是由二次污染增强所导致，来自运输业的NOx的减少增加了O3和夜间NO3自由基的生成，增强了大气氧化能力，从而促进了二次颗粒物的生成。WANG等[10]利用社区多尺度空气质量模型研究了广州、上海等10个城市在疫情管控初期的PM2.5变化情况，表明因疫情管控所带来的减排在一定程度上减少了PM2.5的排放，但是在面对不利的气象条件时仍出现重污染天气过程。这也说明，不利的气象条件仍是影响大气污染物浓度的重要因素之一。WANG等[11]利用长三角及珠三角城市群观测数据与模拟数据进行对比发现，虽然2个地区主要大气污染物在疫情管控期间均有明显下降，但2地区O3浓度则呈现截然相反的变化趋势。其中珠三角地区O3污染情况得到缓解，但长三角地区O3平均质量浓度上升。王申博等[12]研究了河南省在疫情影响下的PM2.5组分特征，表明疫情影响下机动车和燃气企业等排放的下降对颗粒物的削减有成效，但是持续运行的供暖锅炉、燃煤电厂和工业企业以及生活源的排放可能促进了二次硫酸和二次有机气溶胶的大量生成。代兴良等[13]分析了疫情期间咸阳市空气质量变化情况，得出在一次排放和二次生成前体物都下降的情况下PM2.5降幅低于预期，暗示了剩余污染源对空气质量的影响。

本研究利用全国31个省会(省府)城市、直辖市(未包含港澳台地区)有数据记录的427个站点的6种大气污染物数据，通过统计学处理来说明大气污染物浓度的变化，细化分析全国主要城市整体大气污染物变化过程，分别对采暖区、非采暖区6种大气污染物浓度变化进行对比，分析采暖对各项污染物的影响，也为研究此次疫情管控所带来的减排效应提供了更详尽的理论依据。

1 数据来源及研究方法

1.1 数据来源

所使用的2020年1月11日至2020年3月9日的中国31个省会(省府)城市、直辖市(以下称“全国主要城市”)及往年同期(2014—2019年)的6种大气污染物(PM2.5、PM10、NO2、SO2、CO和O3)日均质量浓度数据，均来自中国空气质量在线监测分析平台(https://www.aqistudy.cn/historydata/)。

1.2 研究方法

1.2.1 疫情阶段划分

在对比历年春节假期前后大气污染物情况时，均以农历为主，春节假期为国家法定农历新年假期(正月初一至初七)。

选取2020年1月11日(全国公共卫生事件一级响应前2周)至2020年3月23日(全国逐步复工复产后两周)作为研究的时间阶段。

1.2.2 研究区简介

秦岭-淮河是我国的集中供暖区分界线，我国集中供暖的省会(省府)城市、直辖市包含拉萨、乌鲁木齐、哈尔滨、长春、沈阳、呼和浩特、北京、天津、石家庄、银川、西宁、兰州、西安、郑州、太原以及济南等16座。

1.2.3 研究方法

利用偏相关分析对各大气污染物之间的相关性进行更具体分析同时也能大致反映其来源情况，求出一阶偏相关系数r12(3)来表示其相关程度，具体见式(1)：

(1)

式中：r12为大气污染物质量浓度x1、x2的皮尔逊相关系数；r13为x1与时间序列x3的皮尔逊相关系数；r23为x2与x3的皮尔逊相关系数。

同时，利用双样本双边t检验以检验大气污染物浓度阶段性变化差异的可信度，从而来判断大气污染物浓度变化是否存在显著性差异。

1.2.4 资料处理

(2)

(3)

(4)

如果该大气污染物逐日平均质量浓度数据是正态分布，那么在样本量n>30的情况下，Jarque-Bera统计量J符合自由度为2的卡方分布，即可以对数据进行双样本双边t检验。

2 结果与分析

2.1 春节假期前后大气污染物变化情况比较

2020年春节假期前后6种大气污染物浓度变化及与往年同期对比情况如表1所示。结合图1所列数据，2020年春节假期前后PM10、SO2、NO2及CO平均质量浓度对比往年同期有显著性的下降，降幅分别达到了22.46%、60.13%、17.64%以及13.71%。除O3平均质量浓度显著性上升达10.80%外，PM2.5与PM10平均质量浓度在2020年春节假期期间有小幅度上升，这种现象的产生与2020年除夕至大年初四京津冀地区、汾渭平原和东北地区出现区域性重污染过程有关[14]，这说明尽管此次疫情带来了极限减排的情景，但面临不利的气象条件时仍出现颗粒物(PM2.5、PM10)超标情况。

表1 6种大气污染物质量浓度均值对比及变化情况Table 1 Comparison of mean values and departure from normal values of 6 air pollutants

图1 全国主要城市2020年与往年春节假期前后6种污染物质量浓度变化比较Fig.1 Comparison of changes in the concentration values of 6 air pollutants in provincial capitals of China before and after the Spring Festival holidays in 2020 and previous years

已有研究表明，机动车交通量的减少以及工业生产的停工能够显著减少相关污染物的排放并改善当地的空气质量[15-17]，其表现为2020年春节假期期间NO2、CO及SO2平均质量浓度的大幅度下降。不同于往年春节假期后正常恢复社会生产、生活情况，2020年春节假期延长，全国各地仍处于居家隔离、停工停产状态，各项大气污染物(除O3外)与往年同期相比仍有较大幅度下降。降幅最大为SO2，超过59%；对比往年春节假期后NO2平均质量浓度明显快速回升的情况，2020年同期NO2平均质量浓度仍持续下降，降幅为35.59%。PM2.5、PM10及CO平均质量浓度降幅分别为7.85%、30.37%、29.77%。

对不同城市O3浓度变化进行分析发现，全国主要城市中共有25个城市O3平均质量浓度在研究时段内呈上升状态，主要集中在北方地区，其中太原、郑州、西宁、乌鲁木齐等城市与往年同期相比，O3平均质量浓度增幅均超过了35%。虽然不同城市影响O3浓度的气象条件不尽相同，但这些城市研究期间均主要以晴天为主，充足的日照、较少的降水、较低排放状态的NOx等使O3浓度大幅上升。贵阳、重庆、成都等O3平均质量浓度下降或基本持平的城市主要以阴雨天为主，冬季较厚的云层遮挡了大部分的太阳辐射，使得O3浓度与往年同期相比有所下降。

2.2 疫情管控期前后大气污染物变化情况

为了更好地利用假设检验来检验大气污染物浓度变化的差异性，故选择14 d为一个周期进行差异性比较，如表2、表3所示。自疫情管控开始后，除O3平均质量浓度显著上升27.36%外，其余5种大气污染物平均质量浓度均有显著性下降，其中NO2平均质量浓度降幅最大，达到46.26%；PM2.5及PM10平均质量浓度降幅分别也达到了22.43%、27.17%，这与ZHANG等[18]所得结论基本一致；CO平均质量浓度降幅其次，达到了19.20%；SO2平均质量浓度降幅最小，仅为8.76%。

表2 全国主要城市疫情管控前14 d与疫情管控初期14 d6种大气污染物浓度均值对比及变化情况Table 2 Comparison and change of the mean values of 6 air pollutants in 14 days before epidemic control and 14 days in the initial period of epidemic control

表3 全国主要城市疫情管控末期与复工复产初期6种大气污染物浓度均值对比及变化情况Table 3 Comparison and change of the mean values of 6 air pollutants in the late period of epidemic control and the initial period of gradual resumption of work and production

结合表3数据，虽然全国自2020年2月24日开始逐步复工，但复工率较低，除NO2外其余大气污染物平均质量浓度仍有小幅度下降，其中SO2平均质量浓度降幅最大达到14.25%。值得注意的是，NO2平均质量浓度在初步复工复产后有所上升，增幅为13.57%，这与初步复工复产后交通的有限放行以及部分工业部门的逐步复工复产有关。但初步的复工复产仍然是有限的，结合部分工业指标(如发电厂平均煤炭消耗量、山东省炼油作业率等情况)来看，直至2020年3月底4月初，全国工业水平才逐步恢复到正常水平[19]。

选择2020年3月10—23日为复工复产第二阶段并与复工复产初期进行比较，如表4所示。与复工复产初期相比，第二阶段的复工复产PM2.5与CO平均质量浓度仍在下降并且降幅变大，NO2平均质量浓度增幅变大，其余3种污染物平均质量浓度由初期的下降情况变为上升情况，其升幅均超过12%。CO平均质量浓度的持续下降可能与近年来对工厂的排放治理有关，而PM10浓度在此期间的大幅度上升则与2020年3月中旬一次全国大范围的沙尘天气影响有关。

表4 全国主要城市复工复产初期与复工复产第二阶段6种大气污染物浓度均值对比及变化情况Table 4 Comparison and change of the mean values of 6 air pollutants in the initial period and the second stage of gradual resumption of work and production

2.3 采暖区和非采暖区大气污染物变化情况

供暖及供电等生活必要部门在疫情管控阶段仍需不间断进行保障工作，对中国主要城市进行南北方采暖、非采暖区分类并选取往年同期与2020年同期比较，能更好地探究在极限减排的场景下供暖对空气质量影响。

图2和图3分别为采暖区与非采暖区2020年与往年同期大气污染物浓度对比情况。整个研究时段内，采暖区除O3外的其余5种大气污染物平均质量浓度均高于非采暖区，采暖区整体的空气质量水平在此期间差于非采暖区，这与徐艳娴[20]所研究往年采暖区与非采暖区冬季大气污染物情况的结论基本一致，说明疫情管控所带来的“减排效应”仍未改变采暖区与非采暖区之间的空气质量差异，采暖仍为北方大部分地区在冬季主要的污染源之一。

图2 采暖区2020年与往年同期6种大气污染物浓度对比情况Fig.2 Comparison of 6 air pollutants values in heating area in2020 with the same period of previous years

图3 非采暖区2020年与往年同期6种大气污染物浓度对比情况Fig.3 Comparison of 6 air pollutants values in non-heating area in 2020with the same period of previous years

如表5所示，自疫情管控开始，采暖区和非采暖区CO与NO2平均质量浓度较管控期前均有大幅度下降，SO2平均质量浓度则均有小幅度下降。与NO2的来源相似，CO的直接来源之一也为汽车尾气[21]，其质量浓度的大幅度下降与管控期间交通限制有关。由于煤作为重要燃料，同时也是采暖锅炉及电力行业主要燃料，其燃烧时除了产生大量颗粒物外，还会生成CO、CO2、SO2及少量SO3(硫氧化物)、NOx、烃类有机物等有害气体，而这些气态污染物在大气中又会发生一系列复杂的化学反应，生成二次PM2.5[22-26]；SO2作为煤炭燃烧的主要产物之一[27]，在2020年疫情管控期间，采暖区SO2平均质量浓度虽有下降，但其仍约为非采暖区的2.6倍，采暖区CO平均质量浓度约为非采暖区的1.6倍。不论采暖区还是非采暖区，O3平均质量浓度均有上升趋势，这与国内大多数城市研究所得出结论基本一致[28-29]，并且在研究时段内采暖区O3平均质量浓度仅为非采暖区的1.07倍，2个地区差异不明显，O3在不同区域污染及来源情况不同[30-33]，针对这种情况仍需更多更详细的研究。

表5 全国主要城市疫情管控期间采暖区和非采暖区2020年与往年同期各大气污染物均值情况比较Table 5 Comparison of the mean values of 6 air pollutants in heating area and non-heating area during epidemic control period in 2020 and the same period in previous years

叠加疫情管控影响，在整个疫情管控期间采暖区与非采暖区大气污染物(除O3)平均质量浓度均显著性低于往年同期水平。与往年同期相比，2020年疫情管控期间非采暖区的PM2.5平均质量浓度下降幅度大于采暖区并达到了43.65%，非采暖区的PM10平均质量浓度降幅也大于采暖区，达到了47.8%，说明疫情管控措施对非采暖区颗粒物(PM2.5、PM10)平均质量浓度的影响大于采暖区。采暖区SO2平均质量浓度降幅则大于非采暖区，为67.81%，但采暖区SO2平均质量浓度仍大于非采暖区，这也反映了冬季采暖对SO2浓度的持续影响。CO平均质量浓度降幅情况采暖区与非采暖区相差不大，分别为27.92%及30.00%；非采暖区的NO2平均质量浓度下降幅度较大，达到了51.68%，疫情管控措施对NO2浓度的影响是非采暖区大于采暖区的。采暖区O3浓度的增幅则大于非采暖区。

逐步复工复产后，除NO2外其余大气污染物均有降幅，但采暖区与非采暖区情况不尽相同。如表6所示，采暖区除NO2和O3平均质量浓度在复工复产初期有小幅度上升外，其余4种大气污染平均质量浓度仍有降幅。非采暖区除SO2和O3平均质量浓度有小幅度下降外，其余4种大气污染物平均质量浓度均有升幅，NO2平均质量浓度升幅最大并达到了26.17%。采暖区与非采暖区的大气污染物平均质量浓度在复工复产后变化差异也说明了2个区域内部大气污染形势不同，采暖区4种大气污染物的持续下降可能与其复工复产进程缓慢有关。非采暖区大气污染物的变化，尤其是NO2平均质量浓度的大幅度回升，也从侧面证明了此次疫情管控的“减排效应”对非采暖区大气污染物的影响是大于采暖区的。

表6 采暖区与非采暖区疫情管控期末期与复工复产初期大气污染物均值变化情况Table 6 Changes in the average values of air pollutants at the end of the epidemic control period and the beginning of the resumption of production in heating and non-heating areas

2.4 大气污染物偏相关分析

对大气污染物之间分别进行偏相关分析，能够大致反映其来源情况[34-35]，并初步探究其互相作用过程。从全国主要城市整体情况来看，在疫情管控期间PM2.5与PM10偏相关系数为0.952，并且其平均质量浓度比(PM2.5/PM10)为0.77；整个研究期间两者变化趋势基本一致，并且细颗粒物贡献了绝大部分的大气颗粒物污染。PM2.5与SO2、NO2、CO的偏相关系数分别为0.705、0.791以及0.831，同样可以说明PM2.5与其变化趋势基本一致。虽然交通活动及工业活动等受限，但仍有采暖及电力保障等生活必要部门工作影响，排放产生的NOx等气体通过复杂的大气化学反应生成硫酸盐、硝酸盐等二次颗粒物，这是影响PM2.5浓度变化的原因之一。

对采暖区和非采暖区分别进行颗粒物(PM2.5、PM10)与SO2、NO2、CO偏相关分析，结果如表7所示。采暖区与非采暖区PM2.5与PM10偏相关系数基本一致，分别为0.947和0.946，与全国整体情况一致，即采暖区与非采暖区均为细颗粒物贡献了大部分的颗粒物污染。采暖区PM2.5与CO偏相关系数高于非采暖区，而非采暖区PM2.5与NO2、SO2偏相关系数则高于采暖区。非采暖区SO2本体浓度较低，但仍与PM2.5有较高的偏相关系数并且高于采暖区，这也说明了SO2在2个区域中影响PM2.5浓度的过程有所不同。

表7 全国主要城市疫情管控期间采暖区与非采暖区大气污染物偏相关系数Table 7 Bias correlation coefficients of air pollutants between heating andnon-heating areas during the epidemic control period

3 结论

1)受疫情管控并叠加春节假期影响，中国主要城市整体上2020年春节假期期间相较往年同期除O3平均质量浓度上升外，其余5种大气污染物平均质量浓度大幅下降，降幅最大为SO2，其次为NO2。对比疫情管控期前，疫情管控初期除O3平均质量浓度有上升外，其余5种大气污染物中NO2平均质量浓度降幅最大，SO2平均质量浓度降幅最小。随着复工复产的进程加快，复工复产初期只有NO2平均质量浓度上升，第二阶段除PM2.5、CO平均质量浓度下降外，其余大气污染物平均质量浓度均大幅度上升，增幅均超过12%。

2)此次极限减排的场景仍未改变采暖区空气质量差于非采暖区这一现象。2个区域大气污染物相比较往年同期，在2020年疫情管控期除O3外其余大气污染物平均质量浓度均有较大幅度下降。采暖区SO2平均质量浓度降幅为6种大气污染物中降幅最大并达到了67.81%，采暖区SO2与CO平均质量浓度仍分别为非采暖区的2.6倍及1.6倍。初步复工复产后，采暖区除NO2和O3平均质量浓度有小幅度上升外，其余4种大气污染物平均质量浓度仍为下降状态；非采暖区除SO2和O3平均质量浓度有小幅度下降外，其余4种大气污染物平均质量浓度均为上升。这也说明了复工复产的进程对2个区域内大气污染物浓度变化有着不同的影响。

3)在此次极限减排的场景下，不利的气象条件仍然对大气污染物浓度有较大影响，如2020年1月下旬一次华北大部分地区重污染天气过程及3月中旬全国大范围沙尘过程，使得大部分地区颗粒物(PM2.5、PM10)浓度在短时期内有较大幅度上升。

4)疫情管控期间全国主要城市PM2.5与PM10偏相关系数达到了0.952，即PM2.5贡献了大部分的颗粒物污染；PM2.5与SO2、NO2、CO偏相关系数分别为0.705、0.791、0.831。PM2.5仍为采暖区与非采暖区在疫情管控期间的主要颗粒物污染来源。采暖区PM2.5与SO2、NO2、CO偏相关系数与非采暖区有较大差别，这也反映了2个不同区域间PM2.5的来源及变化情况的不同。