2014年亚太经合组织(APEC)会议在北京市怀柔区召开，为保障会期的空气质量，京津冀及周边地区大气污染防治协作小组编制了《APEC会议空气质量保障方案》.自11月1日起，京津冀及周边地区的部分区域已经开始实施减排措施.3日起，京津冀及周边地区正式执行减排措施，包括工厂停产限产、工地停工、机动车单双号限行、加强道路清洁等.据估算通过这些措施，会议期间北京排放的污染物总量减少超过40%，天津、河北、山东、山西、内蒙古的污染物排放量减少30%.6日起，为应对8—10日可能出现的不利气象条件，京津冀及周边地区实施了“加强版减排措施”.以河北省为例，所有燃煤电力企业实施限产，减排强度达到50%；钢铁、焦化、水泥、玻璃等行业高架源全部暂时停产(焖炉)；全省涉VOC排放工序的工业企业全部暂时停产.这些减排措施起到了显著的环境效果，2014年11月1—12日期间(以下简称为APEC期间)，北京市仅有1天出现轻度污染，其余11天的空气质量均达到优良级别.

2008年北京奥运会期间，北京市及周边地区曾经采取过类似的污染源减排措施，同样成功地完成了奥运会期间的空气质量保障.目前，已有大量的研究对奥运期间的减排措施取得的环境效果进行了分析.例如，Wang等(2009)对2006—2008年8月份密云站点气态污染物的监测发现，奥运期间O₃、SO₂、CO和NO_y的日均浓度分别下降了23%、61%、25%和21%.Zhang等(2009)在中国气象局站点的监测发现，2008年7月中上旬的CO、NO_x、BC(Black carbon)、SO₂和PM₁₀小时平均浓度与6月份相比分别下降了23%、30%、26%、45%和21%.李雪等(2012)在奥运主场馆附近站点的监测发现，2008年夏季PM₁₀和PM_2.5质量浓度相比于2007年分别下降了44.5%和25.1%.刘子锐等(2011)在中科院大气物理所站点的监测发现，奥运期间PM_2.5浓度相对于非奥运时期降低了16%，偏南气流的作用会造成PM_2.5质量浓度的增加.孔茜等(2010)对交通环境的监测发现，奥运期间北四环道路附近的CO、NO₂和NO_x平均浓度分别下降了63%、70%和71%，NO_x单人高峰小时与日间小时平均吸入剂量分别下降了58%和55%.

针对奥运会和APEC会议等重大国际活动所实施的一系列大气污染物临时减排措施在国内较为罕见，为研究区域性大气污染特征及污染物排放量与环境浓度之间的关系提供了难得的机会.另外，奥运会在夏季举办，APEC会议在秋季举办，会议期间的气象条件差异较大，减排措施的实施效果也会受到影响.基于此，本研究对APEC期间北京市气象数据、大气污染物浓度及PM_2.5化学组分等地面监测数据进行分析，探讨污染物减排措施对空气质量的影响，以期为今后相关污染调控政策的实施提供科学依据.

目前，北京市环保局对社会实时发布了35个监测站点的空气质量，本文选择其中的密云水库站(城市背景站)、榆垡站(区域站)、昌平站(郊区站)、奥体中心站(城区站)和西直门北大街站(交通站)进行分析.这5个站点具有不同的监测功能，且分布于北京市的不同方位，因此，认为能较好地代表北京市的整体水平.能见度仪和PM_2.5化学组分监测仪器安装在北京市环境保护监测中心7楼楼顶，气象数据来自北京市南郊观象台，各站点位置见图 1.

图1(Fig.1)

图1 各监测站点位置 Fig.1 Location of monitoring sites

PM_2.5监测仪采用Thermo Fisher 1405F监测仪，原理是以恒定的流速将环境空气中的PM_2.5颗粒通过采样切割器吸入仪器内部，用滤膜动态测量系统(FDMS)配合微量振荡天平法(TEOM)测量PM_2.5的质量浓度.PM₁₀监测仪采用Thermo Fisher 1400监测仪，原理同样为TEOM法.NO_x分析仪采用Thermo Fisher 42C化学发光NO-NO₂-NO_x分析仪，其原理是NO与O₃发生化学反应时产生激发态的NO₂分子，当激发态的NO₂分子返回基态时发出一定波长的光，所发出光的强度与NO的体积分数呈线性正相关.检测NO₂时先将NO₂通过钼转换器转换成NO，然后再通过化学发光反应进行定量分析.该分析仪最低检测限：0.05×10^-9(体积分数)；零漂：小于0.025×10^-9/24 h；跨漂：±1%/24 h.O₃分析仪采用Thermo Fisher 49C紫外光度法分析仪，原理为O₃分子吸收波长为254 nm的紫外光，该波段紫外光被吸收的程度直接与O₃的体积分数相关，根据检测样品通过时紫外光被吸收的程度来计算出O₃体积分数.分析仪最低检测限：1×10^-9(体积分数)；精度：1×10^-9(体积分数)；零漂：0.4%/24 h；跨漂：±1%/24 h，±2%/7 d.SO₂监测仪采用Thermo Fisher 43i脉冲紫外荧光法分析仪，分析仪最低检测限：0.5×10^-9(体积分数)；精度：1×10^-9(体积分数)；零漂：小于1×10^-9/24 h；跨漂：±0.5%/24 h.化学组分分析仪采用RT-4型有机碳元素碳分析仪和URG 9000S阴阳离子在线监测仪.能见度监测采用芬兰VAISALA公司生产的FD12型能见度仪.使用国家计量院生产的NO、CO和SO₂标气进行校准，使用Thermo 49 ips型紫外光度计法O₃校准仪对O₃分析仪进行校准.各仪器均2天校准1次，采样管路至少每月清洗1次，保证监测数据的准确性和有效性.PM_2.5、SO₂、O₃和NO_x监测仪输出的为5 min数据，根据每个小时内5 min数据的算术平均值求得小时浓度；能见度仪和PM_2.5化学组分在线监测仪输出的为小时数据.本研究中使用的均为小时数据.

对于SO₂、NO₂、O₃、PM₁₀和PM_2.5等5项污染物，将APEC期间浓度水平与2009—2013年近5年间同一时段的浓度进行对比，以探讨APEC期间北京市空气质量变化.对于PM_2.5化学组分，将APEC期间的观测值与2014年秋季(9—11月)非APEC期间平均水平进行对比分析.将APEC期间和相邻的非APEC时段两次相似天气形势下的污染物浓度对比，以测算APEC减排措施的“净环境效益”.将APEC期间发生的不利气象条件下的PM_2.5浓度变化趋势与2014年10月份的重污染过程进行对比，以探讨减排措施对大气污染过程的影响.

为探讨APEC期间的气象条件，将2014年APEC期间南郊观象台的日均气象要素与近5年同期进行对比(图 2).对温度来说，2014年的日均温度水平基本与近5年平均水平持平，只是在APEC的中期略低.2014年APEC期间的气压也基本维持在近5年平均水平，只是在APEC的中期略高.对湿度来说，APEC的前期略低于近5年平均水平，中后期与平均水平持平.对风速来说，APEC期间的风速略低于近5年平均水平.整体来看，与近5年相比，APEC期间的平均风速略偏弱，其他气压要素未表现出显著差异.

图2(Fig.2)

图2 2009—2014年北京市南郊观象台日均气象要素对比 Fig.2 Comparison of daily average meteorological elements in the southern observatory in Beijing during 2009 and 2014

图 3为APEC期间观象台地面风向风速、监测中心7楼能见度及5个站点5项污染物平均小时浓度.可以看出，在APEC初期(1—3日)，北京市地面主导风向为西北风，风力较强，污染物扩散条件有利，能见度处于较高的水平，SO₂、NO₂和颗粒物处于较低水平.4日，北京市地面风向转为西南风，且风力较弱，扩散条件趋于不利，能见度明显下降；4日夜间，SO₂、NO₂、PM₁₀和PM_2.5浓度与前期相比均出现一个明显的峰值，其中，NO₂和PM_2.5日均浓度均超过国家二级标准限值，达到三级轻度污染的水平；而O₃的峰值浓度则略低于前期水平.5日中午，北京市地面主导风向转为东北风，风力较强，扩散条件随之转为有利，能见度明显上升，SO₂、NO₂和颗粒物浓度下降；但O₃浓度则维持相对较高水平，甚至O₃日变化曲线中谷值的浓度仍高于APEC期间的平均值.7—10日，北京市受偏南风控制，且风力较弱，部分时段接近静风(风速＜0.5 m · s^-1)，扩散条件较不利，同时能见度下降，各污染物浓度均出现不同程度的上升.11—12日，北京市再次受到西北部冷空气的影响，伴随着较强的西北风，污染物扩散条件迅速转为有利.7日处于较强的冷空气过后扩散条件转变的第一天，由于污染物的起点浓度较低，发生污染过程的可能性小.因此，4日和8—10日的这两个过程，被认为是APEC期间气象扩散条件不利，可能出现空气污染的两个过程.APEC期间5个站点SO₂、NO₂、O₃、PM₁₀和PM_2.5平均浓度分别为(8.0±8.0)、(37.4±21.6)、(36.0±22.5)、(67.7±43.4)和(48.6±42.2)μg · m^-3.

图3(Fig.3)

图3 APEC期间风向风速、能见度和5项污染物小时浓度(图中的横线表示APEC期间污染物浓度的平均值) Fig.3 Wind direction，wind speed，visibility and hourly concentrations of the five air pollutants during the APEC period(Horizontal lines represent the average concentrations of air pollutants in the APEC period)

图 4为5项常规污染物在APEC期间及近5年同一时期的日均浓度的对比，其中，PM_2.5浓度是与2013年同时期浓度的对比.可以看出，APEC期间SO₂、NO₂、PM₁₀和PM_2.5 4项污染物浓度同比有明显下降，其中，5个站点SO₂浓度的降幅为49.7%~66.9%，平均降幅为61.5%，是4项污染物中平均降幅最大的，表明北京及周边六省“压减燃煤”的措施取得了良好的效果.PM_2.5浓度的降幅为29.3%~54.6%，平均降幅为47.1%，仅次于SO₂浓度的降幅，减排措施有效地降低了作为北京市秋冬季首要污染物的PM_2.5浓度.5个站点NO₂浓度的降幅为20.3%~65.9%，平均降幅为40.8%，体现了机动车单双号限行和工厂停限产的共同减排效果.PM₁₀浓度的降幅为17.7%~51.1%，平均降幅为36.4%.值得注意的是，APEC期间北京市的O₃浓度出现显著上升，5个站点的平均增幅为101.8%，其中，交通站西直门北大街的增幅甚至达到了200%以上.徐峻和张远航(2006)、王雪松等(2009)的研究表明，北京市城区和近郊区的O₃多处于VOCs控制区，那么O₃浓度上升的可能原因是NO_x的排放控制措施大于VOCs的排放控制措施，导致NO_x对O₃生成的抑制作用减弱，从而造成O₃浓度的显著上升.

图4(Fig.4)

图4 2014年APEC期间与近五年同时期污染物日均浓度 Fig.4 Daily average concentrations of air pollutants during the APEC period of 2014 and the same time period of the last five years

分站点来看，城区和南部地区站点SO₂浓度的降幅大于北部地区站点的降幅，浓度相对较高的地区降幅大，体现了工业布局和区域传输对SO₂浓度的影响.对NO₂来说，受机动车影响最大的交通站和城区站的降幅反而最小，而郊区站和区域站的降幅则明显提高，表明即使采取了机动车单双号限行的政策，北京市城区的机动车NO₂排放仍然较大.城区站点的PM₁₀浓度降幅较大，而郊区的昌平和榆垡站的降幅则明显减小，原因是城区清洁降尘的力度更大，还可能与局地气象条件有关.对PM_2.5来说，城区站的降幅最大，是城区各种综合的减排措施共同作用的结果，也体现了PM_2.5组成中二次来源占比大的特性.交通站虽在市区，但降幅低于城区站，体现了机动车排放对PM_2.5的影响.南部榆垡站的降幅最低，可能受到区域传输的影响.对O₃来说，交通站和城区站的增幅最大，其次是郊区站和区域站，背景站的增幅最小，说明在城区NO₂浓度对O₃生成的抑制作用更明显.

图 5为5项污染物在APEC期间和2014年秋季非APEC期间(即9—11月除11月1—12日之外的其他时间)的日变化曲线，由于O₃的日变化规律受温度的影响较大，因此，O₃的非APEC期间只代表APEC之前的10月20—31日这12 d时间.可以看出，APEC期间SO₂、NO₂、PM₁₀和PM_2.5的各时段平均小时浓度均低于非APEC期间，APEC期间O₃的日均小时浓度均高于非APEC期间.

图5(Fig.5)

图5 五项常规污染物在APEC期间和秋季非APEC期间的日变化曲线(柱状图表示后者与前者的小时浓度差值) Fig.5 Diurnal variation curves of five pollutants in the APEC period and the other days of autumn in 2014(The histograms show the hourly concentration differences between the latter and the former)

SO₂日变化规律呈现单峰型分布，非APEC期间的曲线在下午14：00达到峰值，原因是午后大气湍流旺盛，大气处于不稳定状态，垂直扩散能力较强，而北京市SO₂来源主要为高架源，此时高空的SO₂输送至地面造成浓度的峰值(吉东生等，2009；王占山等，2014a；2014b).APEC期间SO₂浓度下午的峰值变得平缓，明显低于非APEC期间的峰值，且峰值浓度的降幅是一天之中最大的，体现了周边省市高架点源减排对北京市SO₂浓度，特别是峰值浓度的影响.NO₂日变化规律呈双峰型分布，非APEC期间的浓度峰值出现在上午10:00，主要受交通早高峰的影响；APEC期间的上午峰值同样变得平缓且低于非APEC期间；中午左右，NO₂浓度的降幅最大.在白天时段，减排措施对SO₂和NO₂的影响更为显著.

O₃日变化规律呈单峰型分布，非APEC期间的峰值在16:00出现，APEC期间的峰值在15：00出现，略有提前；O₃浓度增幅最小的出现在白天浓度高值时段.PM₁₀和PM_2.5的变化规律类似，日变化曲线为不规则的多峰型分布，APEC期间后半夜的浓度降幅相对较小，在白天和前半夜时段，减排措施对颗粒物的作用更为明显.整体来看，减排措施的环境效果在大气污染物扩散条件较有利的时段体现的更明显.另外，对PM_2.5来说，在秋季非APEC期间容易出现前半夜积累的现象，日变化出现一个较明显的峰值，而APEC期间这一峰值消失，PM_2.5浓度在前半夜变得平稳.

图 6显示了10月20日至11月20日期间PM_2.5主要化学组分的变化情况，其中，黄色横线表示各阶段各组分的质量浓度之和.可以看出，与前后相邻的时间段相比，APEC期间大多数组分的质量浓度均处于较低水平，特别是二次离子组分，与10月份下旬相比有了显著的降低.图 7显示了APEC期间和2014年秋季非APEC期间的PM_2.5组分的平均浓度的对比，可以看出，除K⁺外，其他组分浓度均有较为明显的下降.其中，SO^2-₄的降幅最大，达到了60.0%，体现了京津冀及周边地区“压减燃煤”措施的作用.NO^-₃的降幅接近50.0%，体现了机动车限行和固定源减排的共同作用.Cl^-、OC和EC浓度均有显著的降低，体现了燃烧源减排的作用(黄虹等，2005；刘煜等，2005).Na⁺、Ca²⁺和Mg²⁺浓度的减少则体现了控制扬尘的作用(刘臻等，2012).K⁺被认为是生物质燃烧的示踪离子(陆炳等，2011；Zhang et al.，2010; Cheng et al., 2013；田贺忠等，2011；王占山等，2015)，APEC期间K⁺浓度的升高是否与生物质燃烧有关，还需要进一步的监测结果来验证.

图6(Fig.6)

图6 10月20日至11月20日期间PM2.5化学组分浓度 Fig.6 Concentrations of chemical components of PM2.5 from 20 October to 20 November

图7(Fig.7)

图7 2014年APEC期间和秋季非APEC期间PM2.5化学组分平均浓度 Fig.7 Average concentrations of chemical components of PM2.5 in the APEC period and the other days of autumn in 2014

值得注意的是，NH⁺₄浓度降幅达到了52.3%，超过了NO^-₃和OC等主要组分的降幅.之前的研究表明，NH⁺₄主要来自于NH₃的转化，而中国地区NH₃主要来自于农业活动和自然排放，煤炭燃烧和汽车尾气排放只占到NH₃排放量的3%~4%(李新艳等，2012；Holland et al., 1999; Zhang et al., 2012；李丽平等，2014).APEC期间的减排措施并未见有关于农业源的大量减排，因此，只从排放源上难以解释NH⁺₄浓度的巨大降幅.可能的原因是NH⁺₄在大气中主要以(NH₄)₂SO₄和NH₄NO₃的形式存在，SO^2-₄和NO^-₃的减少导致了NH⁺₄浓度降低，或者北京市的NH₃有更为复杂的来源.

由于北京市正在实施大气污染物排放量控制措施，因此，2009—2014年之间，每年的大气污染物排放量基数并不相同，气象条件也不可能完全一致.因此，APEC期间污染物浓度与近5年同期的对比可以在一定程度上反映APEC期间减排措施的环境效益，但并不能反映出其“净环境效益”.本研究参照Zhang等(2009)的评估方法，首先对APEC期间的天气系统进行分类，然后与相邻的时间段内相似天气系统下的污染物浓度进行对比，两者的差值被认为是APEC减排措施的“净环境效益”.选定时间段及其对应的污染物浓度见表 1，可以看出，APEC期间的减排措施使得SO₂、NO₂、PM₁₀和PM_2.5浓度分别降低了74.1%、48.0%、66.6%和64.7%，O₃浓度上升了189.2%.

表1(Table 1)

表1 相似天气形势下污染物浓度对比 Table 1 Comparison of concentrations of air pollutants in similar weather periods

表1 相似天气形势下污染物浓度对比 Table 1 Comparison of concentrations of air pollutants in similar weather periods 时间段 污染物浓度/(μg · m-3) 北京市天气形势描述 SO2 O3 NO2 PM10 PM2.5 11月8—10日 8.8 26.9 52.2 84.1 72.8 前期处于弱高压底部，后期弱高压东移，转为均压，天气形势较弱 11月18—20日 33.9 9.3 100.3 251.4 206.4 前期处于弱高压控制，中后期高压东移转为低压前部再转为均压，天气形势较弱 降幅 74.1% -189.2% 48.0% 66.6% 64.7%

根据3.1节中气象条件的分析，APEC期间北京市共发生2次不利于污染物扩散的气象条件，分别为11月4日和8—10日，将这两次过程(按时间先后顺序依次为A1和A2)中PM_2.5浓度的演变规律与10月份北京市发生的4次重污染过程(按时间先后顺序依次为P1~P4)进行对比，探讨减排措施对大气污染过程的影响.图 8为6次过程中5个站点平均PM_2.5浓度超过75 μg · m^-3之后的逐小时浓度变化情况，可以看出，在未实施加强版减排措施之前(过程A1)，PM_2.5浓度在不利的气象条件下仍积累较快，但峰值浓度远小于10月份的污染过程.实施加强版的减排措施后(过程A2)，PM_2.5浓度在大部分的时间内保持平稳甚至出现下降，只是在过程的结束阶段出现短时间的上升，峰值浓度仅达到133 μg · m^-3，远低于前5次过程的峰值浓度.

图8(Fig.8)

图8 不利气象条件下5个站点PM2.5逐小时平均浓度 Fig.8 Hourly average concentrations of PM2.5 in the five sites under unfavorable meteorological conditions

对比结果表明，减排措施对北京市不利气象条件下的污染过程起到了明显的“削峰降速”的作用，即降低了污染过程PM_2.5的浓度峰值和减缓了PM_2.5积累的速度.特别是在实施了加强版减排措施后，即使在不利的气象条件下，北京市也未出现大气污染过程.

1)从气象条件来看，APEC期间的4日和8—11日两个时间段，北京市地面主导风向为偏南风，风力较弱，扩散条件较不利，易出现大气污染过程.与近5年同期(PM_2.5为去年同期)相比，5个站点SO₂日均浓度的平均降幅最大，达到了61.5%，城区和南部站点降幅更为明显.PM_2.5日均浓度的平均降幅为47.1%，城区站的降幅最大.NO₂日均浓度的平均降幅为40.8%，城区站和交通站的降幅相对较低.PM₁₀日均浓度的平均降幅为36.4%.O₃浓度出现显著上升，5个站点的平均增幅达到101.8%.

2)APEC期间减排措施的环境效果在大气污染物扩散条件较有利的时段体现的更明显.秋季非APEC期间，PM_2.5浓度容易在前半夜积累并出现峰值；APEC期间这一峰值消失，PM_2.5浓度在前半夜变得平稳.与秋季非APEC期间相比，PM_2.5中大部分组分浓度均有明显下降，特别是二次离子组分，与10月份下旬相比有了显著的降低.

3)通过与相邻时间段内相似天气系统下污染物浓度的对比测算了APEC期间减排措施的“净环境效益”，减排措施使得SO₂、NO₂、PM₁₀和PM_2.5浓度分别降低了74.1%、48.0%、66.6%和64.7%，O₃浓度上升了189.2%.与10月份的大气污染过程相比，同样在不利扩散的气象条件下，APEC期间PM_2.5浓度峰值明显降低，积累速度明显减缓，减排措施起到了明显的“削峰降速”的作用.

根据本研究的分析，可为京津冀地区大气污染防治提供几条建议：首先，区域层面的减排措施是完成APEC期间空气质量保障任务的关键，因此，区域联防联控是以后京津冀地区大气污染治理的方向；其次，在控制NO_x排放的同时，应注意加强对VOCs排放的控制，以避免造成O₃浓度的升高；最后，在基于科学预报的基础上，在不利气象条件发生提前2天实施了加强版的减排措施，取得了良好的环境效果，今后在制订类似的重大活动期间空气质量保障措施时，应借鉴这一成功经验.