生态环境治理下大气污染物浓度变化特征监测

引言

随着生态环境治理工作的深入推进，对大气污染的精准管控需求日益凸显，而大气污染物浓度变化特征监测是实现这一目标的关键环节。大气污染物的扩散与变化受区域、时段等多种因素影响，其浓度变化特征直接关系到污染治理措施的制定与成效。相关监测虽在不同场景有应用，但仍存在监测覆盖与精度不足、数据与治理脱节等问题。

一、生态环境治理下大气污染物理论概述

1.1 大气污染物与生态环境治理的关联

大气污染物与生态环境治理存在紧密的相互作用关系。大气污染物的排放与扩散会破坏生态平衡，而生态环境治理通过管控污染源、优化排放结构等方式，抑制污染物浓度上升。治理工作以污染物的产生机制和扩散规律为依据，例如针对工业排放的特征污染物，制定专项管控措施。污染物浓度变化是检验治理成效的核心指标，治理措施的合理性需通过污染物浓度的动态变化来验证。

1.2 大气污染物浓度变化的生态与健康影响

大气污染物浓度变化对生态系统和人类健康的影响具有累积性和扩散性。在生态层面，浓度升高会干扰植物光合作用，导致植被生长减缓，破坏土壤和水体的化学平衡，影响微生物群落结构，还可能改变区域气候条件，间接威胁生物多样性。对人类健康而言，短期高浓度污染易引发呼吸道不适等急性症状，长期暴露于超标环境中，会增加心脑血管疾病、肺部疾病的发病风险，尤其对老人、儿童等敏感人群威胁更大。

1.3 相关监测技术与影响分析方法

监测技术以多维度数据采集为核心，地面自动监测站可实时捕捉污染物浓度数据，卫星遥感技术能实现大范围污染分布监测，适合追踪区域扩散趋势，无人机遥感则可针对局部污染源进行精细化探测。影响分析方法注重关联逻辑构建，通过对比污染物浓度变化与生态指标、健康数据的时间关联，判断污染影响程度，借助扩散模型模拟污染物传输路径，明确影响范围，结合统计分析工具，区分自然因素与人为污染对生态和健康的影响占比。

二、大气污染物浓度变化特征监测的具体应用

2.1 在不同区域的应用

城市区域的监测聚焦人口密集与污染源集中的特点，通过布设密集监测点，捕捉污染物浓度的小时级变化，掌握交通早高峰、工业生产时段的污染峰值规律，为划定城市污染管控分区提供依据。工业区监测重点追踪生产排放与污染物扩散的关联，结合厂区周边地形，分析污染物在厂区内外的浓度梯度变化，明确污染影响范围，为设置防护距离提供参考。城郊及农村区域的监测则关注农业生产、秸秆焚烧等污染源，对比城乡结合部与纯农村区域的浓度差异，区分城市污染传输与本地污染源的贡献。跨区域监测通过联动多个监测站点，追踪污染物随大气环流的迁移路径，识别区域污染的源头区域与受影响区域。

2.2 在不同时段的应用

日常时段监测以连续数据记录为核心，积累常规生产生活状态下的浓度基准值，分析工作日与休息日的浓度差异，区分工业排放与生活排放的影响权重。特殊时段监测针对重污染天气，加密监测频次，实时追踪污染物浓度攀升速度与范围，为启动应急响应提供即时数据支撑。重大活动期间则通过专项监测，保障空气质量达标，及时调整临时管控措施。长期动态监测跨越季节与年份，记录不同季节的浓度波动规律，对比不同年份同期数据，判断污染治理的长期趋势，识别气候变化与人为治理对浓度变化的影响。

2.3 在生态环境治理中的应用

监测数据可用于锁定治理措施编制实施前浓度始终维持较高值的区域和污染物种类，再结合解析结果确定工业、交通、扬尘等重点治理领域，为制定具体的差别化管控措施提供依据。监测数据可用于检验管控措施的实施，以治理管控前后浓度变化曲线对比的方式，判断通过管控后峰值降低幅度和污染物达到浓度达标时间，判断管控措施的管控效果。对于监测发现某类型污染物浓度反超的情况，可以查找近期污染源发生的变化，及时对治理措施做出调整；对于异地污染，监测结果可以为周边跨区域联合协同治污提供依据，将附近区域的上游和下游地区协同管控，形成合力。

三、现存问题与优化策略

3.1 技术层面存在监测覆盖与精度的矛盾

监测站点分布区域上还不够全面，在一些较为偏远区域出现监测点数量偏少的情况，监测点对局部污染的变化情况捕捉不足；复杂地形造成的监测影响会导致监测结果的偏差现象；监测技术手段不尽相同，监测数据的标准不一，导致地面监测和遥感监测的监测结果无法直接进行对比；监测结果在传输过程中，存在网络波动问题，从而难以确保其传输的时效性，导致难以及时采取应对措施；一些应用层面的应用依旧存在监测与应用的割裂。监测结果的表现形式主要是体现为数据浓度，缺乏与其他污染点源及污染物传播方向的关联性分析；一些污染治理过程对于相关监测的重视程度不够，缺少了数据的相关性针对性。

3.2 污染物浓度变化特征分析

应将空间和时间的分析维度结合起来，进行整体分析。如对比研究各区域浓度水平，区分出污染程度高的区域范围和污染传输的路线，识别本地和外地排放污染的比例；研究不同区域浓度变化的相关性来判断不同区域之间污染之间是否存在互动影响。将不同时间内的浓度变化规律结合生产生活活动规律，识别并定位重要污染时段；研究污染浓度各季节变化趋势结合气象因素来识别大气自净的能力变化；对比研究较长的数据变化规律来识别治理的阶段成效和可能反弹。

3.3 优化方向

在优化技术方面要加强协同监测力度。加密空白点监测站点，研发适用于山地等恶劣环境的监测仪器，统一各类技术监测数据格式，打造统一数据平台。在传输智能化方面，确保数据用实时化，将人工智能算法去除冗余信号，降低监测数值误差。在应用上要构建监测—分析—治理圈。组建专业分析团队，提炼出数据中的污染规律；促进监测数据与污染源台账、气象数据结合，作出差异化治理建议。强化监测结果指导治理工作，建立基于监测数据的动态反馈机制。在保障方面要优化人才培养和机制建设。开设交叉培训课程，培养融贯监测技术和治理知识的监测治理复合型人才，建立数据共享机制，提高监测机构和治理部门的合作效率，提高整体治理效果。

结语

大气污染物浓度变化特征监测在不同区域、时段及生态环境治理中作用显著，为污染管控提供重要支撑。虽存在监测精度、数据应用等问题，但通过技术、应用及保障层面优化可改善。随着优化措施落地，监测将更精准高效，深度融入治理各环节，为生态环境持续改善、实现绿色发展提供坚实数据支撑。

参考文献

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[2]郝天依,陈树成,蔡子颖,等.天津地区海风对大气污染物浓度的影响[J].中国环境科学,2017,37(09):3247-3257.