亚洲主要城市PM2.5贡献来源

作者：PhilipK.Hopke教授美国克拉克森⼤学翻译：王思环境研究员亚洲清洁空⽓中⼼ ⽬录 简介3 中国3 北京3 成都4 ⾹港4 武汉5 ⻄安5 上海6 南京6 ⼴州6 深圳6 蒙古—乌兰巴托6 韩国—⾸尔6 ⻢来⻄亚—吉隆坡7 新加坡7 越南—河内7 菲律宾—⻢尼拉8 印度尼⻄亚—雅加达8 孟加拉—达卡8 印度—德⾥9 印度—孟买9 巴基斯坦—卡拉奇9 参考⽂献10 简介 本报告总结了近年来全球主要城市最新的PM2.5来源解析结果（2015年或之后的采样）。2014-2019年间，由于排放控制政策的实施，众多国家的污染物排放量⼤幅下降。值得⼀提的是，中国先后发布了《⼤⽓污染防治⾏动计划》和《北⽅地区冬季清洁取暖规划（2017-2021年）》，并实施了全⾯的治理措施，⽐如将北⽅地区的燃煤取暖改为燃烧天然⽓取暖。美国等其他国家也在实施相关控制政策，如从2017年1⽉1⽇起把⼆级轻型⻋辆标准升级到三级标准等。因此，对2015年前采集的PM样本进⾏的分析研究不能准确反映这些来源对当前PM2.5浓度的贡献，所以，本报告侧重对最新开展的研究进⾏分析。从2020年开始，新冠疫情的爆发导致空⽓质量系统发⽣了许多变化，在强制减少活动期间，污染物的排放量也相应减少（AmoueiTorkmahallehetal.,2021）。然⽽，持续的新冠疫情使得收集数据变得困难，⽽且⽬前的源解析结果对新冠肺炎疫情后空⽓质量系统的适⽤性尚不清楚。因此，本报告的发现适⽤于新冠疫情前的情景。 我们查询了全球31个⼤城市的PM源解析情况，城市范围如表1。然⽽，在Google、GoogleScholar、Scopus和WebofScience上搜索PM2.5和“源解析”，只发现其中20个城市有可⽤的源解析研究论⽂。基于此，本报告对20个城市逐⼀进⾏了分析。 表131城市PM2.5源解析结果发布情况 曼⾕(⽆研究) 伊斯兰堡(⽆研究) 新德⾥ 北京 雅加达 ⾦边(⽆研究) 柏林(⽆研究) 卡拉奇(年份太⽼) ⾸尔 成都 加德满都(⽆研究) 上海 科伦坡(⽆研究) 吉隆坡 深圳 达卡 伦敦(⽆研究) 新加坡(⽆具体信息) ⼴州 洛杉矶(⽆研究) 东京(⽆研究) 杭州(⽆研究) ⻢尼拉 乌兰巴托 河内 孟买 万象(⽆研究) ⾹港 南京 武汉 ⻄安 中国 北京 ⾃2013年启动《⼤⽓污染防治⾏动计划》以来，北京的细颗粒物（PM2.5）来源发 ⽣了重⼤变化。Li等⼈（2019a）分析了2012年6⽉-2013年4⽉的PM2.5数据，包括 了2013年1⽉的重污染时期。确定的来源包括：交通、⽣物质燃烧、硝酸盐和硫酸盐、焚烧、硫酸盐、煤炭燃烧、取暖和炊事、道路扬尘和⼟壤扬尘，以上来源对PM2.5的贡献分别为10.4%、8.9%、22.4%、7.2%、24.5%、6.2%、15.4%和5.0%。 Du等⼈（2022）分析了2013-2018年在朝阳区⼀个地点采集的PM2.5成分数据，共解析了六种来源类型：道路扬尘、⻋辆尾⽓、煤炭燃烧、⽣物质燃烧、⼆次硝酸盐和 ⼆次硫酸盐。这些来源对PM2.5的平均贡献分别为3.12%、19.47%、11.04%、5.47%、28.23%和30.07%。 Park等⼈（2022）采⽤DN_PMF⽅法，对2019年在中国环境科学研究院收集的 224个过滤样本进⾏了分析，具体源解析结果⻅表2。 表22019年北京PM2.5源解析结果(Parketal.,2022) 来源 浓度(µg/m3) 贡献百分⽐ ⼆次硝酸盐 13.063 31.7% ⼆次硫酸盐 7.225 17.6% 交通 4.717 11.5% 燃油 2.310 5.6% 燃煤 2.642 6.4% ⼟壤扬尘 2.807 6.8% 焚烧炉+⼯业 4.208 10.2% ⽣物质燃烧 3.599 8.7% 海盐粒⼦ 0.593 1.4% 成都 Kong等⼈（2020）分析了成都市环境保护科学研究院距地⾯25⽶处的PM2.5⼩时浓度和化学成分。该区域包括道路、商业区和住宅区，建筑物⾼度都不超过200⽶。结果展示了六个来源及其贡献占⽐，分别为机动⻋排放（8%）、⽣物质燃烧（11.7%）、⼯业排放（3.1%）、⼆次⽓溶胶（35.9%）、煤炭燃烧（27.3%）和粉尘（13.9%）。 Xue等⼈（2022）发表了⼀项基于2018年采集的80个过滤样本的研究结果。他们应⽤PMF⽅法确定了六个来源及其贡献占⽐，包括⼆次源（28%）、扬尘（15%）、建筑粉尘（4%）、煤炭燃烧（13%）、汽油⻋排放（12%）和柴油⻋排放（10%）。 ⾹港 Chow等⼈（2022）分析了2015年在⾹港六个监测站点采集的PM2.5样本数据。他们使⽤PMF⽅法明确了九个来源，分别是：⼆次硫酸盐、⼆次硝酸盐、煤炭燃烧、 ⽣物质燃烧、⼀次天然源颗粒、汽⻋排放、残油燃烧、扬尘和海盐粒⼦。具体的源解析结果⻅表3。 表32015年⾹港六个监测点的源解析结果(Chowetal.,2022) 来源 路边站(MK) 城市(YL) 城市(TW) 城市(TC) 乡村(HKUST) 乡村(HT) ⼆次硫酸盐 31% 40% 35% 46% 46% 49% ⼆次硝酸盐 13% 15% 10% 10% 6% 6% 煤炭燃烧 12% 20% 14% 18% 16% 16% ⽣物质燃烧 5% 3% 13% 3% 8% 2% ⼀次天然源颗粒 2% 0% 3% 0% 1% 0% 汽⻋排放 24% 7% 9% 6% 2% 2% 残油燃烧 2% 2% 4% 2% 2% 4% 扬尘 4% 6% 5% 5% 6% 8% 海盐粒⼦ 7% 7% 9% 9% 12% 12% 武汉 Zhang等⼈（2022b）基于2019年12⽉-2020年11⽉的监测数据，使⽤主成分分析法（PCA）和随机森林模型的组合来量化武汉的PM2.5来源。结果包括五个来源及其贡献占⽐，分别为：燃煤和⼆次源（45%）、汽⻋排放（25%）、⼯业排放（16%）、扬尘（8%）和⽣物质燃烧（8%）。 ⻄安 Dai等⼈（2018）于2014年12⽉-2015年11⽉在⻄安及其周边的6个地点采集了PM2.5过滤样本，并利⽤PMF⽅法分析确定了七个来源：煤炭燃烧、道路交通、⼟壤扬尘、⽣物质燃烧、硫酸盐、硝酸盐和冶⾦⼯业。具体的源解析结果⻅表4。 表42014-2015年⻄安PM2.5的源解析结果(Daietal.,2020b) 贡献（%）PM2.5 交通 ⽣物质燃烧 硫酸盐 硝酸盐 ⼟壤扬尘 燃煤 冶⾦⼯业 (µg/m3) 城市 16.3 6.2 18.5 31.4 5.6 17.7 4.3 115.4 ⼯业区 11.0 5.8 23.0 28.7 5.7 17.3 8.5 117.8 乡村 11.0 7.2 26.3 25.8 4.8 23.1 1.7 113.3 CA 9.9 19.9 15.0 31.0 6.4 17.8 -- 110.8 SS 14.2 14.1 11.1 45.0 3.9 11.8 -- 106.0 站点 上海 Li等⼈（2020a）使⽤了2018年11⽉9⽇-12⽉3⽇期间采集的样本数据。他们在上海市区进⾏了为期三周的实地调查，每隔⼀个⼩时测量⼀次PM2.5浓度及其化学成分，确定了11个来源及其贡献占⽐，分别为：⼆次硝酸盐（30.4%）、⼆次硫酸盐（15.3%）、汽⻋尾⽓（12.6%）、⼯业排放和轮胎磨损（3.8%）、⼯业排放2（2.0%）、残油燃烧（2.0%），扬尘（4.2%）、煤炭燃烧（5.3%）、⽣物质燃烧（4.8%）、炊事（2.8%）。 南京 Yu等⼈（2020）从2017年1⽉1⽇-2017年12⽉31⽇对PM2.5样本进⾏采集，并使⽤PMF⽅法确定了来源，包括：⼆次硝酸盐（37.4%）、⼆次硫酸盐（30.8%）、道路交通（15,1%）、煤炭燃烧（7.48%）、地壳扬尘（3.47%）、残油燃烧（2.76%）和⾦属冶炼（2.94%）。 ⼴州 Li等⼈（2020b）从2013年10⽉16⽇-2014年7⽉18⽇期间采集了⼴州的PM2.5样本，对采集到的92个过滤样本进⾏了PMF分析，最终得到了六个主要来源及其贡献占⽐，分别为：交通排放（30.6%）、⽣物质燃烧（23.1%）、煤炭燃烧（17.7%）、船舶排放（14.0%）、⽣物质锅炉（9.9%）和⼯业排放（4.7%）。 深圳 Sun等⼈（2019）于2014年3⽉、6⽉、9⽉和12⽉在深圳的五个地点采集了PM2.5过滤样本，结果显示汽⻋排放、⼆次硫酸盐、⼆次有机⽓溶胶和⼆次硝酸盐是PM2.5的主要来源，分别占27%、21%、12%和10%，其他来源还包括⼯业排放（8%）、海盐 （3%）、建筑扬尘和燃煤（7%），扬尘、⽣物质燃烧和船舶排放这三个来源贡献了剩下的11%。 蒙古—乌兰巴托 Gunchin等⼈（2019）使⽤PMF⽅法对2014-2016年乌兰巴托PM2.5和PM2.5-10 进⾏了源解析，确定的PM2.5的来源及其贡献占⽐分别为交通（30.7%）、⼟壤扬尘 （33.1%）、煤炭燃烧（26.0%）、⽯油燃烧（10.2%），PM2.5-10的来源和占⽐分别为交通 （41.9%）、⼟壤扬尘（34.4%）、煤炭燃烧（15.6%）、⽯油燃烧（8.1%）。 韩国—⾸尔 韩国⼀直在实施污染物监管控制措施，以减少空⽓污染和改善公众健康。2017年，政府�台了《细颗粒物⾏动计划》，其⽬标是到2022年，PM2.5排放量相⽐2014年减 少30%，并将⾸尔的PM2.5年均浓度降⾄17–18μg/m3（Lee，2018）。 Park等⼈（2022）采⽤PMF分析⽅法对⾸尔的PM2.5样本进⾏了分析，共解析�九个来源及其贡献占⽐，分别是：⼆次硝酸盐（25.5%）、⼆次硫酸盐（20.5%）、⽣物质燃烧（11.3%）、焚烧炉（10.5%）、移动源（10.0%）、残油燃烧（10.0%）、燃煤和⼯业（5.9%）、⼟壤扬尘（5.1%）、海盐粒⼦（1.4%）。 Kim等⼈（2022）基于⾸尔国家环境研究所（NIER）提供的2019年和2020年1-3⽉的PM2.5数据，应⽤DN-PMF⽅法解析了⼗个来源及其贡献占⽐，分别为：硫酸盐 （25.9%）、⼆次硝酸盐（24.5%）、⽣物质燃烧（21.3%）、交通（9.2%）、采矿业（4.2%）、区域供暖（3.8%）、⼟壤和道路扬尘（2.5%）、冶⾦业（1.8%）、残油燃烧（1.2%）。 ⻢来⻄亚—吉隆坡 Jamhari等⼈（2022）报告了吉隆坡PM的组成、浓度和源解析结果。他们在2017年2⽉17⽇-12⽉3⽇期间在⽯英过滤器上采集了多个尺⼨的样本，然后使⽤EPAPMFV5⽅法进⾏分析，结果包含五个来源及其贡献占⽐，分别为：海盐粒⼦（18.6%）、矿物和道路扬尘（4.7%）、⽣物质燃烧和⼆次⽆机⽓溶胶（38.5%）、交通排放（22.4%）。 新加坡 Yan等⼈对2015年7⽉-2016年1⽉在新加坡采集的114个PM2.5过滤样本进⾏解析，最终确定⼋个来源，分别是：地壳扬尘、⽣物质燃烧、航运排放、海盐粒⼦1、海盐粒⼦2、废物焚烧、磨料/冶⾦和汽⻋排放。然⽽，这篇研究中没有关于来源对PM2.5贡献占⽐的具体信息。 越南—河内 Hien等⼈（2021）报告了在河内新城区进⾏的PM源解析结果。他们从2015年11⽉-2016年6⽉采集样本，使⽤EPAPMFV5⽅法解析了PM1.0和PM2.5的七个来源，具体的源解析结果如表5。 表5 河内PM1.0和PM2.5的源解析结果 来源 PM1.0 PM2.5 煤炭燃烧 15.4% 3.0% 汽⻋排放 10.7% 8.0% 道路扬尘 5.5% 26.9% 海盐粒⼦ 5.1% 7.0% ⽣物质燃烧 4.3% 9.1% 建筑扬尘 1.0% 4.0% 区域传输 32.2% 24.1% 未能解释 25.7% 17.9% 菲律宾—⻢尼拉 Pabroa等⼈（2