文山市主城区大气环境质量评价及环境管理建议——基于走航监测数据

Assessment of Atmospheric Environment Quality and Environmental Management Suggestions in the Main Urban Area of Wenshan City—Based on Mobile Monitoring Data

摘要: 本文基于走航监测车对文山市主城区大气污染物的走航监测，通过分析天气状况、走航时间与区域、主要监测指标(颗粒物、VOCs、NO₂、O₃、CO、SO₂)的数据，全面评估了主城区的大气环境质量，为大气污染防治提供科学依据，同时也提出了提高环境质量的管理建议。

Abstract: This article is based on the navigation monitoring of air pollutants in the main urban area of Wenshan City using a navigation monitoring vehicle. By analyzing the weather conditions, navigation time and region, and data of main monitoring indicators (particulate matter, VOCs, NO₂, O₃, CO, SO₂), the air environmental quality of the main urban area is comprehensively evaluated, providing scientific basis for air pollution prevention and control. At the same time, management suggestions for improving environmental quality are also proposed.

1. 引言

大气环境质量与居民健康及城市可持续发展紧密相关。传统的大气监测主要依赖固定监测站点，虽能提供一定区域的连续数据，但存在空间覆盖不足、难以捕捉局地污染热点等局限。而且不同城市的地理、气象及污染源特征各异，大气环境质量状况也不尽相同。

走航监测技术作为一种新兴手段，凭借其机动性强、可实时获取多污染物数据的优势，能有效弥补固定站点缺陷，实现对大气污染物的精细化监测与分析，为城市大气环境质量评价开辟新路径。走航监测技术可突破空间局限，实现无盲区监测，实时响应污染动态，提升数据时效性，多参数协同监测，支撑复合污染研究精准定位污染源，助力溯源与治理，适配复杂场景，兼顾宏观与微观尺度[1]。走航监测技术通过空间覆盖、实时响应、多参数协同、精准溯源等优势，不仅提升了大气环境研究的数据质量，更推动了研究方式从被动接收数据向主动捕捉规律转变，为污染成因解析、治理策略制定提供了更贴近实际的技术支撑[2] [3]。

本研究聚焦文山市主城区，通过走航监测数据，深入剖析特定监测期内大气环境质量状况，以期为该市提供大气污染防治依据。

2. 数据来源和方法

2.1. 研究区域概况

文山市主城区位于滇东南岩溶山区，总体地势西北高、东南低。呈现两山夹一谷地形，喀斯特岩溶地貌突出，山多坝子少，以低山丘陵为主，山区和半山区占比大。根据文山壮族苗族自治州2024年度生态环境状况公报显示，2024年文山市空气质量优良率为99.2%，比上年下降0.5%；细颗粒物浓度为22.8微克，比上年下降2.6%；环境空气综合指数为2.50 [4]。

2.2. 监测设备及原理

2.2.1. 监测设备及对应的监测因子

见表1。

Table 1. Monitoring equipment and monitoring factors table

表1. 监测设备及监测因子表

走航监测车配备设备名称	品牌型号	监测因子
质子转移反应飞行时间质谱仪	雪迪龙CompactPTR-TOFMS	VOCs
空气质量标准站	雪迪龙AQMS-900	颗粒物、VOCs、NO2、O3、CO、SO2、气溶胶
空气质量微型站	雪迪龙AQMS-1100型	PM10、PM2.5
车载定制微型气象站	雪迪龙定制	温度、湿度、气压、风向、风速
激光雷达	RaySound	气溶胶

2.2.2. 监测原理

利用配备先进传感器的走航监测车作为主要监测平台。颗粒物监测运用激光散射原理，通过测量激光照射颗粒物后产生的散射光强度，换算出颗粒物浓度，可精准区分PM₁₀与PM_2.5。VOCs监测采用气相色谱–质谱联用技术(GC-MS)，能够分离并定性定量分析多种挥发性有机物。NO₂、O₃、CO、SO₂分别利用化学发光法、紫外吸收法、非分散红外吸收法、紫外荧光法进行检测，这些方法具有高灵敏度和准确性。气溶胶监测借助激光雷达技术，通过发射激光并接收后向散射光，获取气溶胶的垂直分布及消光系数等信息。

2.3. 数据来源

配备表1中监测设备的走航监测车，于2024年12月26、27、28日三天以及2025年4月9、11、13、27、28日共五日在文山市区开展走航监测。走航区域覆盖主城区主要交通干道、工业园区、商业集中区、居民住宅区以及周边可能存在污染源的区域，确保对主城区大气环境进行全面扫描。

2.4. 评价方法

2.4.1. 环境空气质量指数(AQI)评价

AQI通过将6项主要污染物(PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO、O₃)的实测浓度与国家标准限值对比，按分级计算规则转换为0-500的无量纲指数，对应“优、良、轻度污染、中度污染、重度污染、严重污染”6个等级，突出对超标污染物的敏感性(如O₃ 8小时浓度或PM_2.5日均浓度超标时，AQI直接反映污染等级) [5] [6]。

2.4.2. 综合污染指数法评价

综合污染指数(P)通过计算各污染物分指数(Ci/Si，Ci为实测浓度，Si为标准值)的算术平均值(或加权值)，反映整体污染负荷，P值越大污染越重，同时可通过分指数占比分析贡献权重[7]。

2.4.3. 潜在源贡献因子分析法(PSCF)

PSCF是一种用于分析大气污染物潜在来源的方法。它利用后向气团轨迹，计算特定区域对受体点空气污染贡献的概率。通过将研究区域划分为网格，计算每个网格的PSCF值，值越高表明该网格区域作为污染物潜在源区的可能性越大，即对受体点污染物浓度超过某一设定标准的贡献概率越高。通过走航监测的污染物浓度与潜在污染源的空间关联度计算贡献值，公式为：PSCF_{ij} = m_{ij}/{n_{ij}，(m_{ij}为网格内浓度超标的轨迹点数，n_{ij}为网格内总轨迹点数，值越高表明该网格为污染源的可能性越大) [8]。

3. 监测结果

3.1. 走航监测结果

3.1.1. 走航路径

走航监测车于2024年12月26、27、28日三天以及2025年4月9、11、13、27、28日共五日在文山市城区内主要道路、重点企业、夜间餐饮集聚区等开展大气污染源走航监测与溯源排查工作，走航路线见图1、图2、图3。

Figure 1. Mobile monitoring route map for December 26, 27, and 28, 2024

图1. 2024年12月26、27、28日走航路径图

Figure 2. Mobile monitoring path maps for April 9, 11, and 13, 2025

图2. 2025年4月9、11、13日走航路径图

Figure 3. Mobile monitoring route map for April 27~28, 2025

图3. 2025年4月27、28日走航路径图

3.1.2. 走航时间及天气情况

2024年12月及2025年4月走航时间及天气情况见表2。

Table 2. Weather conditions during the mobile monitoring

表2. 走航监测的天气情况

走航日期	走航时间	天气	气温℃	风向	风力
2024年12月26日	8:35~16:48	多云	9~14	东南风	1级
2024年12月27日	8:34~21:26	晴	19~32	南风	2级
2024年12月28日	8:48~11:27	晴	18~25	东南风	2级
2025年4月9日	8:56~17:07	阴	16~25	南风	2级
2025年4月11日	8:12~22:35	晴	17~29	南风	2级
2025年4月13日	14:13~16:49	阴	9~20	西风	1级
2025年4月27日	14:23~17:26	晴	19~32	南风	2级
2025年4月28日	8:41~16:51	晴	18~25	东南风	2级

3.1.3. 走航情况

2024年12月26日共发现8处污染排放异常区域，主要发现问题类型有道路积尘、施工扬尘、秸秆焚烧等，具体情况如下：6处近地面污染排放异常区域。其中，3处表现为颗粒物浓度报出浓度高值，疑似污染来源主要为道路积尘、施工扬尘；1处表现为颗粒物、NO₂报出浓度高值，疑似污染来源为施工扬尘、施工车辆尾气排放；2处表现为VOCs报出浓度高值，疑似污染来源为机动车尾气、油漆涂料使用等。2处由激光雷达监测的颗粒物污染排放异常区域，疑似污染来源为壮山实业股份有限公司文山水泥厂生产排放，以及秸秆焚烧烟气，影响范围是近地面至上空350米左右。走航期间，VOCs浓度排名TOP10污染物为丙酮/丙醛、乙酸乙烯酯/丙烯酸甲酯、丙烯醛/丁烯酮、萘、己烷/二甲基丁烷/甲基戊烷、甲基环己烷、二甲苯/乙苯、甲基环戊烷/环己烷/己烯、三甲苯、1,3-丁二烯。

2024年12月27日共发现11处污染排放异常区域，主要发现问题类型有道路积尘、施工扬尘、燃烧等，具体情况如下：① 8处近地面污染排放异常区域。其中，6处表现为颗粒物报出浓度高值，疑似污染来源主要为道路积尘、施工扬尘、燃烧源等；2处表现为颗粒物、VOCs报出浓度高值，疑似受燃烧源影响；② 3处由激光雷达监测的颗粒物污染排放异常区域，影响范围是近地面至上空450米左右，现场未见明显异常，后续可加强观测与排查；③ 其他指标未见明显异常情况。走航期间，VOCs浓度排名TOP10污染物为乙酸乙烯酯/丙烯酸甲酯、丙酮/丙醛、萘、丙烯醛/丁烯酮、甲基环己烷、己烷/二甲基丁烷/甲基戊烷、二甲苯/乙苯、乙酸乙酯/二恶烷、甲基环戊烷/环己烷/己烯、三甲苯。

2024年12月28日共发现3处近地面污染排放异常区域，主要问题表现为颗粒物报出浓度(相对)高值，疑似污染来源主要与施工扬尘、道路积尘、燃烧烟气、生产排放等有关。其他指标，以及激光雷达走航未见明显异常情况。走航期间，VOCs浓度排名TOP10污染物为乙酸乙烯酯/丙烯酸甲酯、丙酮/丙醛、萘、甲基环己烷、己烷/二甲基丁烷/甲基戊烷、丙烯醛/丁烯酮、甲基环戊烷/环己烷/己烯、二甲苯/乙苯、三甲苯、甲苯。

2025年4月9日共发现2处污染排放异常区域，问题表现为颗粒物报出浓度高值，其中位于“普阳西路与新闻一路交叉口附近区域”的颗粒物高值问题，为“文山鲲栖美泉二期项目”施工扬尘引起；另一处位于“城南路与振兴路交叉口附近区域”的颗粒物高值，污染来源有待进一步监测与排查确认。其他指标在本次走航过程中未发现明显异常情况。走航期间，VOCs所属类别占比情况如下：含氧化合物贡献度最高(约为49.42%)，其次是芳香烃(18.9%)；VOCs浓度排名TOP10污染物为丙酮/丙醛、二甲苯/乙苯、甲醛、异戊二烯/环戊烯、三甲苯、氯代甲苯/苄基氯、甲苯、二氯二氟甲烷、三氯乙烷、四氯乙烯。

2025年4月11日共发现8处污染排放异常区域，包括颗粒物及挥发性有机物(VOCs)两类典型问题。其中，3处颗粒物浓度高值问题主要与道路扬尘及燃烧源相关。5处VOCs(相对)高值区域中，“普阳西路与新闻一路交汇处”及“壹然天宸小区大门口”两处点位持续报出污染高值，建议加强上述区域环境监测与溯源排查工作，此外，3处疑似烧烤油烟引起的VOCs相对高值区域，VOCs浓度相对较低，后续可保持继续关注。走航期间，VOCs所属类别占比情况如下：含氧化合物贡献度最高(约为42.81%)，其次是卤代烃(21.47%)；VOCs浓度排名TOP10污染物为丙酮/丙醛、二甲苯/乙苯、氯代甲苯/苄基氯、甲基环己烷、甲醛、异戊二烯/环戊烯、三甲苯、乙酸乙酯/二恶烷、乙酸乙烯酯/丙烯酸甲酯、乙醛/乙烯醇。

2025年4月13日共发现1处污染排放异常区域，问题表现为PM₁₀报出浓度高值，经现场排查确认为道路积尘引起。走航期间，VOCs所属类别占比情况如下：含氧化合物贡献度最高(约为46.91%)，其次是芳香烃(28.57%)；VOCs浓度排名TOP10污染物为丙酮/丙醛、二甲苯/乙苯、三甲苯、异戊二烯/环戊烯、甲醛、二氯二氟甲烷、甲苯、氯代甲苯/苄基氯、丙烯醛/丁烯酮、苯。

2025年4月27日本次走航未发现明显污染排放异常区域。走航期间，VOCs所属类别占比情况如下：含氧化合物贡献度最高(约为42.58%)，其次是芳香烃(23.60%)；VOCs浓度排名TOP10污染物为丙酮/丙醛、异戊二烯/环戊烯、甲醛、二甲苯/乙苯、三甲苯、甲基环己烷、氯代甲苯/苄基氯、乙醛/乙烯醇、乙酸乙烯酯/丙烯酸甲酯、甲苯。

2025年4月28日累计发现4处污染排放异常区域，其中1处为道路积尘引起的颗粒物高值，2处为加油站油气挥发与机动车尾气引起的VOCs高值，另人工排查发现一处道路工程存在扬尘污染防治措施落实不到位问题。走航期间，VOCs所属类别占比情况如下：芳香烃贡献度最高(约为36.93%)，其次是含氧化合物(约占30.53%)；VOCs浓度排名TOP10污染物为丙酮/丙醛、二甲苯/乙苯、三甲苯、异戊二烯/环戊烯、甲醛、甲基环己烷、甲苯、氯代甲苯/苄基氯、乙醛/乙烯醇、苯乙烯。

3.1.4. 走航监测各指标浓度情况

走航期间，各指标近地面走航浓度最小值如表3所示，各指标近地面走航浓度最大值如表4所示。各指标近地面走航浓度平均值如表5所示。

Table 3. Minimum concentrations measured during mobile monitoring (CO: mg/m³, Other Indicators: μg/m³)

表3. 指标走航监测浓度最小值(CO单位：mg/m³，其余指标单位：μg/m³)

监测指标	PM2.5	PM10	O3	NO2	SO2	CO	VOCs
2024年12月26日	50	61	/	0	/	/	30.33
2024年12月27日	38	46	54	0.87	0	0.5	52.92
2024年12月28日	27	29	37	0.45	0	0.5	95.45
2025年4月9日	29	45	37.74	8	12	0.6	24.04
2025年4月11日	22	43	18.97	7	12	0.6	2813.47
2025年4月13日	49	72	79.88	0.19	12.96	0.5	588.58
2025年4月27日	22	36	135.22	0.19	0	0	28.23
2025年4月28日	25	48	56.08	0.19	6	0.2	10.84

Table 4. Maximum concentrations measured during mobile monitoring (CO: mg/m³, Other Indicators: μg/m³)

表4. 指标走航监测浓度最大值(CO单位：mg/m³，其余指标单位：μg/m³)

监测指标	PM2.5	PM10	O3	NO2	SO2	CO	VOCs
2024年12月26日	350	3332	/	657.33	/	/	2131.5
2024年12月27日	652	1610	84	110.67	34	0.8	1821.74
2024年12月28日	193	1752	103	689.4	581	0.8	377.6
2025年4月9日	105	122	113.96	11	13	1.2	238.49
2025年4月11日	1005	1508	204.72	12	17	2.5	20.89
2025年4月13日	96	228	116.34	51.94	13	1	10.33
2025年4月27日	71	74	152.67	54.01	26	0.8	295.9
2025年4月28日	74	111	110.38	54.38	9	1.1	924.75

Table 5. Average concentrations of indicators from mobile monitoring (CO: mg/m³, other indicators: μg/m³)

表5. 各指标走航监测浓度平均值(CO单位：mg/m³，其余指标单位：μg/m³)

监测指标	PM2.5	PM10	O3	NO2	SO2	CO	VOCs
2024年12月26日	73.38	165.2	/	16.69	/	/	134.88
2024年12月27日	54.1	91.05	66.29	18.89	4.85	0.59	171.93
2024年12月28日	38.1	86.78	63.88	28.17	19.42	0.58	182.3
2025年4月9日	35.87	49.15	77.69	8.63	12.9	0.61	53.8
2025年4月11日	39.96	56.04	84.91	9	12.94	0.66	86.29
2025年4月13日	58.58	91.92	106.54	3.94	13	0.61	31.25
2025年4月27日	25.2	39.3	145.2	4.37	7.57	0.26	103.55
2025年4月28日	29.32	51.87	89.25	4.24	8.1	0.31	80.86

4. 分析

4.1. 天气状况对大气污染物的影响

监测期间，2024年12月多为静稳天气，南风及东南风较多，风力在2级以下，不利于污染物扩散，导致污染物易在城区累积。如在2024年12月26日，受逆温层影响，近地面空气垂直对流弱，PM₁₀日均浓度高达165.2 μg/m³，超过国家二级标准150 μg/m³。而2025年4月天气状况相对复杂，有晴天及阴天天气。晴天时太阳辐射强，有利于O₃生成，在2025年4月11日，午后O₃小时浓度峰值达到204.72 μg/m³。天气阴凉对污染物有明显影响，2025年4月13日，云层较多且风力较小，不利于污染物扩散，导致PM₁₀与PM_2.5浓度显著上升。

4.2. 区域排放异常情况

文山市在大气环境质量走航监测期间，共发现37处污染排放异常区域。具体情况如下表6。

挥发性有机物(VOCs)污染问题涉及10处，其中餐饮油烟引起的污染问题有3处，由加油站油气挥发引起的问题有2处，由移动源、工艺过程引起的问题各1处，另有3处点位有待进一步观测与排查。

颗粒物污染问题涉及28处，其中道路积尘、施工扬尘等扬尘源引起的颗粒物高值累计15处，由生产排放、燃烧源引起的颗粒物高值各4处，由扬尘源与燃烧源共同引起的颗粒物问题3处，餐饮油烟贡献1处颗粒物高值，另有1处点位有待进一步观测与排查。

同时存在颗粒物与NO₂污染问题的区域有1处，为扬尘源、机动车尾气引起。

同时存在VOCs与颗粒物污染问题的区域有3处，其中由移动源、扬尘源共同引起的问题1处，由燃烧源引起的问题1处，另有1处点位有待进一步观测与排查。

Table 6. Statistical summary of pollution emission anomalies in Wenshan City during mobile monitoring period

表6. 走航监测期间文山市污染排放异常区域统计表

高值指标	污染来源归类	排放异常区域数量(处)
VOCs	餐饮油烟	3
	待进一步排查	3
	加油站	2
	移动源	1
	工艺过程	1
颗粒物	扬尘源	12
	生产排放	4
	燃烧源	3
	扬尘源、燃烧源	2
	餐饮油烟	1
	待进一步排查	1
颗粒物/NO2	扬尘源/移动源	1
VOCs/颗粒物	移动源/扬尘源	1
	燃烧源	1
	固定源	1
总计		37

4.3. 不同区域大气污染物特征

4.3.1. 交通干道

交通干道污染主要来源(来源)有移动源尾气、道路扬尘、加油站的VOCs及附近餐馆餐饮油烟等。NO₂、CO、颗粒物浓度在早晚高峰时段较高，其中NO₂最高浓度达657.33 μg/m³，CO最高浓度达2.5 mg/m³。颗粒物浓度，尤其是PM₁₀浓度在相应时段也显著升高，部分路段因机动车行驶产生的扬尘及尾气排放，PM₁₀最高浓度超出当日走航监测平均浓度的19.17倍，故交通干道的主要污染源是机动车尾气排放及道路扬尘。

4.3.2. 工业园区

工业园区污染主要来源有VOCs、颗粒物及SO₂，如走航监测至文山高新技术产业园区附近，VOCs浓度明显高于其他区域，多种挥发性有机物被监测出高值。工业园区附近主要污染源是工厂生产活动排放的VOCs。

4.3.3. 城中建设区

城中建设区最典型的污染因子是颗粒物。如施工中的土方开挖、场地平整、渣土装填及运输会产生大量扬尘，其中包含粒径不同的颗粒物(PM₁₀、PM_2.5)，这类污染物不仅会降低周边空气质量，还可能携带土壤中的重金属或微生物扩散。此外，建筑装修材料(如油漆、胶粘剂)的使用释放了一定数量的挥发性有机物(VOCs)，如甲醛、苯系物、二甲苯/乙苯等因子在相关区域监测数值出现上升。

4.4. 大气环境质量综合评价分析

4.4.1. 环境空气质量指数(AQI)评价法：从“首要污染物转型”看污染等级波动

参考《环境空气质量标准》(GB3095-2012)二级标准(PM_2.5日均75 μg/m³、PM₁₀日均150 μg/m³、O₃日最大8小时160 μg/m³、NO₂日均80 μg/m³、SO₂日均150 μg/m³、CO日均4 mg/m³)，计算结果如表7。

Table 7. Daily mobile monitoring index AQI values (CO: mg/m³, other indices: μg/m³)

表7. 每日走航监测指标AQI值(CO单位：mg/m³，其余指标单位：μg/m³)

PM2.5	PM10	O3	NO2	SO2	CO	有效污染物IAQI计算	AQI	首要污染物
73.38	165.2	/	16.69	/	/	PM2.5: 98, PM10: 108, NO2: 21	108	PM10
54.1	91.05	66.29	18.89	4.85	0.59	PM2.5: 74, PM10: 71, O3: 33, NO2: 24, SO2: 5, CO: 15	74	PM2.5
38.1	86.78	63.88	28.17	19.42	0.58	PM2.5: 54, PM10: 68, O3: 32, NO2: 35, SO2: 19, CO: 15	68	PM10
35.87	49.15	77.69	8.63	12.9	0.61	PM2.5: 51, PM10: 49, O3: 39, NO2: 11, SO2: 13, CO: 15	51	PM2.5
39.96	56.04	84.91	9	12.94	0.66	PM2.5: 56, PM10: 53, O3: 42, NO2: 11, SO2: 13, CO: 17	56	PM2.5
58.58	91.92	106.54	3.94	13	0.61	PM2.5: 79, PM10: 71, O3: 55, NO2: 5, SO2: 13, CO: 15	79	PM2.5
25.2	39.3	145.2	4.37	7.57	0.26	PM2.5: 36, PM10: 39, O3: 88, NO2: 5, SO2: 8, CO: 7	88	O3
29.32	51.87	89.25	4.24	8.1	0.31	PM2.5: 42, PM10: 51, O3: 45, NO2: 5, SO2: 8, CO: 16	51	PM10

2024年12月26~28日为冬季，PM₁₀主导的轻度污染向良好过渡。此阶段AQI波动核心由PM₁₀驱动，印证了冬季扬尘加累积效应的污染特征。12月26日因O₃、SO₂、CO数据缺失，AQI = 108，以PM₁₀为首要污染物，整体评价为轻度污染。12月27日：PM₁₀、O₃、NO₂等均达标，AQI = 74 (良)，以PM₁₀为首要污染物，整体评价为良好。12月28日：PM₁₀进一步降至86.78 μg/m³，AQI = 68 (良)，SO₂ (19.42 μg/m³)虽较前一日上升，但仍远低于标准，污染压力持续缓解。

2025年4月为春季，O₃渐成首要污染物，污染风险转移春季AQI虽未超标，但首要污染物从PM₁₀向O₃过渡的趋势明显，预示污染类型从颗粒物胁迫转向光化学风险。4月9~11日：PM_2.5、PM₁₀均达标，O₃从77.69升至84.91 μg/m³ (IAQI = 39升至42)，AQI维持在50~60 (良)，污染压力较低。4月13日：PM₁₀回升至91.92 μg/m³ (IAQI = 71)，O₃达106.54 μg/m³ (IAQI = 55)，AQI = 79 (良)整体评价为良好。4月27日：O₃飙升至145.2 μg/m³ (接近160阈值，IAQI = 88)，PM2.5仅25.2 μg/m³ (IAQI = 36)，AQI = 88 (良)，但O₃已成为首要污染物，是潜在风险源；次日O₃回落至89.25 μg/m³，AQI降至60以下。

4.4.2. 综合污染指数法：从“污染负荷权重”看整体污染结构

本次采用二级标准为评价基准，计算结果如表8。

Table 8. Daily mobile monitoring indicators composite pollution index

表8. 每日走航监测指标综合污染指数

日期	综合污染指数及计算说明(各污染物分指数和)	污染级别(经验)	关键超标污染物 (分指数 > 1)
2024年12月26日	PM2.5(0.98) + PM10(1.10) + NO2(0.21) = 2.29	中度污染	PM10 (1.10)
2024年12月27日	PM2.5(0.72) + PM10(0.61) + O3(0.41) + NO2(0.24) + SO2(0.03) + CO(0.15) = 2.16	中度污染	无(但PM2.5 = 0.72，PM10 = 0.61接近超标)
2024年12月28日	PM2.5(0.51) + PM10(0.58) + O3(0.40) + NO2(0.35) + SO2(0.13) + CO(0.15) = 2.11	中度污染	无
2025年4月9日	PM2.5(0.48) + PM10(0.33) + O3(0.49) + NO2(0.11) + SO2(0.09) + CO(0.15) = 1.64	轻度污染	无
2025年4月11日	PM2.5(0.53) + PM10(0.37) + O3(0.53) + NO2(0.11) + SO2(0.09) + CO(0.17) = 1.80	轻度污染	无
2025年4月13日	PM2.5(0.78) + PM10(0.61) + O3(0.67) + NO2(0.05) + SO2(0.09) + CO(0.15) = 2.35	中度污染	PM2.5 (0.78)，O3 (0.67) 接近超标
2025年4月27日	PM2.5(0.34) + PM10(0.26) + O3(0.91) + NO2(0.05) + SO2(0.05) + CO(0.07) = 1.68	轻度污染	O3 (0.91)接近超标
2025年4月28日	PM2.5(0.39) + PM10(0.35) + O3(0.56) + NO2(0.05) + SO2(0.05) + CO(0.08) = 1.48	轻度污染	无

2024年12月26~28日为冬季，颗粒物与SO₂构成主要污染负荷。冬季综合污染指数呈下降趋势，且贡献权重从“PM₁₀单一主导”转向“PM_2.5 + VOCs协同贡献”，体现污染结构的复杂性。

4.4.3. 潜在源贡献因子分析法(PSCF)：从“污染物关联”推断潜在来源

PSCF核心通过污染物浓度与潜在源区的关联推断贡献，结合“污染物–来源标志物”关联分析潜在源：

2024年12月26~28日冬季潜在源为施工扬尘 + 局部挥发源。

PM₁₀ (12月26日165.2 μg/m³)与施工扬尘强相关：冬季初期工地未完全停工，土方作业产生扬尘，且逆温天气抑制扩散，成为PM₁₀首要来源。

SO₂ (12月28日19.42 μg/m³)指向燃煤源：冬季采暖期，周边工业燃煤排放SO₂，且与PM₁₀协同累积(SO₂上升时PM₁₀仍处高位)。

VOCs (12月28日182.3 μg/m³)与建材挥发相关：低温下油漆、胶粘剂挥发速率稳定但不易扩散，累积排放导致浓度上升，成为二次颗粒物前体物来源。

2025年4月9~28日为春季潜在源为施工复工扬尘+光化学前体物排放。

PM₁₀ (4月13日91.92 μg/m³)与春季施工相关：4月工地复工，土方作业引发阶段性扬尘，且此次PM10上升与VOCs (31.25 μg/m³)背离，排除二次转化，确认为一次扬尘源。

O₃与VOCs (4月27日103.55 μg/m³)指向移动源与工业挥发：春季机动车尾气(含VOCs)、工业储罐挥发排放VOCs，在强日照下转化为O₃，且NO₂ (4月27日)处于低位(减少O₃消耗)，助推O₃生成，形成“VOCs-光化学转化”源链。

CO (4月均值0.48 mg/m³)整体较低：排除大规模燃料燃烧(如机动车密集排放)，进一步印证春季污染以“低能耗挥发源”为主。

5. 讨论

5.1. 核心指标的“季节型趋势变化”

5.1.1. 颗粒物(PM_2.5、PM₁₀)：冬季累积型升至春季波动型冬季

2024年12月26~28日PM_2.5从73.38 μg/m³降至38.1 μg/m³，PM₁₀从165.2 μg/m³降至86.78 μg/m³，呈现“阶梯式下降”，这与冬季初期可能存在的扬尘(如施工残留)、逆温天气导致的污染物累积有关，后期随气象扩散条件改善(如风力增强)而降低。春季(4月) PM_2.5整体维持在25.2~58.58 μg/m³，PM₁₀在39.3~91.92 μg/m³，均值较冬季分别下降42%、38%，但4月13日出现短期回升，推测与阶段性扬尘(如春季施工复工)或区域性颗粒物输送相关。这种“冬季高基数、春季低波动”的特征，印证了颗粒物污染的“气象敏感性”——冬季逆温静稳天气更易累积，春季对流扩散条件更优[9]。

5.1.2. 臭氧(O₃)：冬季空白升至春季爆发型

12月仅27~28日有O₃数据(66.29 μg/m³、63.88 μg/m³)，处于较低水平；4月O₃从77.69 μg/m³升至145.2 μg/m³ (4月27日)，整体呈“震荡上升”，尤其4月27日突破140 μg/m³，已接近臭氧污染阈值(160 μg/m³)。这与春季气温升高、日照增强直接相关。O₃作为光化学反应产物，需要充足光照(紫外线)驱动VOCs与NOx的转化，而冬季光照弱、温度低，光化学活性不足，因此O₃几乎不构成污染威胁。这种“从冬季次要污染物到春季核心污染物”的转变，标志着污染类型从“颗粒物主导”向“光化学污染主导”转型[10]。

5.1.3. 前体物(VOCs、NO₂、SO₂)：排放源与气象的叠加影响

VOCs：冬季(12月)从134.88 μg/m³升至182.3 μg/m³，呈持续上升；春季VOCs波动较大(31.25 μg/m³~103.55 μg/m³)，4月27日O₃峰值对应VOCs 103.55 μg/m³，印证其作为O₃前体物的“原料供给”作用——当VOCs处于50~120 μg/m³区间时，可能成为O₃生成的“限制性因子”[11]。

NO₂：冬季(12月)从16.69 μg/m³升至28.17 μg/m³，可能与冬季采暖、交通排放叠加(低温下机动车尾气扩散差)有关；春季NO₂整体降至3.94~9 μg/m³，均值下降65%，一方面因采暖结束，另一方面春季强对流加速NO₂扩散，而NO₂浓度降低反而可能减少对O₃生成的抑制(NO可消耗O₃)，间接助推春季O₃升高。

SO₂：12月28日达19.42 μg/m³，显著高于4月(7.57~13 μg/m³)，指向冬季燃煤增多的排放特征，春季随着清洁能源使用或供暖停止，SO₂排放回归常态[12]。

5.2. 污染物间的“动态响应关系”：从“协同累积”到“转化竞争”

5.2.1. 冬季：颗粒物与前体物的“协同累积效应”

12月26~28日，PM₁₀与SO₂、VOCs同步上升，说明冬季污染是“一次排放 + 二次转化”的叠加：扬尘提供颗粒物载体，SO₂、VOCs在颗粒物表面发生非均相反应，形成二次颗粒物，导致PM_2.5/PM₁₀比值维持在较高水平，显示二次转化贡献显著[13]。

5.2.2. 春季：O₃与前体物的“光化学转化关系”

4月O₃与VOCs呈现“非同步但趋势关联”：4月27日O₃达峰值145.2 μg/m³，前一日(4月26日无数据)VOCs可能处于较高水平(4月27日VOCs 103.55 μg/m³仍处中高位)，符合“VOCs提前排放导致光化学转化，O₃滞后升高”的规律。而NO₂在春季的低浓度(3.94~9 μg/m³)，恰好为O₃生成“解除抑制”——当NO₂浓度低于10时，其对O3的消耗作用减弱，光化学反应更易向O₃生成方向进行[14]。

5.2.3. 特殊节点的“异常关联”：“颗粒物–前体物背离”

4月13日PM_2.5 (58.58 μg/m³)、PM₁₀ (91.92 μg/m³)较4月11日显著上升，但VOCs (31.25 μg/m³)却降至低谷，NO₂ (3.94μg/m³)也处于低位。这种背离说明此次颗粒物升高并非“二次转化”导致，更可能是“一次扬尘输入”(如突发土方施工)，因缺乏前体物参与，未引发后续光化学污染，印证了颗粒物污染“来源多样性”对关联关系的干扰。

5.3. 污染转型的“阈值信号”

监测数据中隐含两个潜在预警阈值，可进一步染类型转型的判断依据。当O₃浓度超过80 μg/m³且VOCs > 50 μg/m³、NO₂ < 10 μg/m³时，进入“光化学污染风险期”(如4月27日)；当PM₁₀ > 100 μg/m³且SO₂ > 15 μg/m³时，提示“冬季燃煤–扬尘复合污染”(如12月26日)。这种潜在预警阈值可为污染预警提供量化参考，比单纯趋势描述更具应用价值。

综上，监测指标的变化不仅是数值波动，更是“冬季一次 + 二次颗粒物复合污染”向“春季VOCs驱动型臭氧污染”转型的缩影，而前体物与二次污染物的响应关系，则揭示了不同季节污染形成的核心逻辑——冬季依赖“排放 + 气象累积”，春季依赖“前体物转化 + 光照条件”[15]。

6. 结论与建议

6.1. 结论

AQI揭示“首要污染物从PM₁₀转向O₃”，综合污染指数显示“污染负荷从颗粒物主导转向O₃ + VOCs主导”，PSCF则定位“潜在源从施工 + 燃煤转向施工 + 光化学前体物排放”。三种方法协同印证：监测时段内大气质量整体改善(综合污染指数下降35%)，但污染结构从“冬季复合型”向“春季光化学型”发生根本性转型，针对性调整防控重点为冬季聚焦扬尘与燃煤管控，春季强化VOCs减排与O₃预警。

6.2. 污染防治及环境管理建议

结合大气污染从“冬季复合型”向“春季光化学型”的转型特征，污染防治需突破“全年统一管控”的传统模式，建立“季节动态适配、源链精准切断智慧预警联动”的新型管理体系，具体建议如下：

构建“季节动态防控”体系：匹配污染转型节奏。冬季(12月前后)聚焦“扬尘–二次颗粒物”协同治理，春季(4月前后)强化“VOCs-O₃”光化学链阻断，同时需要生成“气象–浓度”联动预警，最后制定颗粒物与O₃“叠加风险”应急响应机制。

创新“源链治理”机制：从单一污染物管控到“来源–转化–影响”全链条阻断。施工扬尘可应用“数字化溯源”管理，同时注重VOCs“前体物–二次污染”联动管控。

建立“污染转型预警”管理体系：实现防控模式动态切换。可构建跨部门协同防控机制，提高防控治理效率。

长效管理：从“末端治理”到“源头预防”。工地“绿色施工”标准升级，公众参与“污染共治”，形成“政府主导、企业主责、公众参与”的共治格局。

通过以上措施，可实现从“被动应对污染”到“主动适配转型”的转变——冬季通过控尘降低颗粒物负荷，春季通过减VOCs切断O₃链条，再以数字化预警和跨部门协同保障措施落地，以实现大气质量全年稳定改善及污染风险精准规避。

NOTES

^*通讯作者。