2020年新冠肺炎疫情管控期江苏省大气污染物浓度变化特征

楚翠姣 江飞 孙旭光 梁进 蒋益荃 秦艳红

(1 江苏省环境监测中心，南京 210019；2 南京大学 大气科学学院，南京 210023； 3 南京大学 国际地球系统科学研究所，南京 210023)

引 言

2020年春节前后突发的新冠肺炎疫情发展迅速并在全球蔓延。为有效防止疫情扩散，我国政府采取了迅速且彻底的防控措施，除不可中断生产工序的企业及重大民生保障项目外，其余各行业几乎停止生产和营业。江苏省自2020年1月24日24时启动突发公共卫生事件一级应急响应，公共交通停运、各类公共场所关闭，2月机动车活动水平急剧下降，3月底疫情显著缓解，大部分地区复工复产，大气污染物排放量也逐渐回升。

新冠肺炎疫情管控使社会经济活动放缓，减少了人类活动造成的大气污染排放，空气质量明显改善。已有研究表明全国大部分区域大气颗粒物和NO2质量浓度显著降低。CHEN，et al[1]研究了新冠肺炎疫情期间的管控措施对全国367个城市空气质量的影响，表明管控期间全国大部分城市空气质量改善显著，PM2.5质量浓度平均下降18.9 μg·m-3，NO2质量浓度平均下降12.9 μg·m-3。乐旭等[2]结合地面观测和卫星遥感数据对疫情期间全国空气质量变化进行研究，表明管控对主要大气污染物浓度的减排效果明显，PM2.5质量浓度同比下降12.6 μg·m-3(24.9%)，其中长三角降幅最大，NO2地面质量浓度在京津冀、珠三角和长三角区域降低了20%～30%。BAO，et al[3]对中国北方44个城市疫情管控期间空气质量的分析表明PM2.5、PM10和NO2分别降低5.9%、13.7%和24.7%。ZHANG，et al[4]利用TROPOMI卫星大气监测数据对疫情期间中国东部区域NO2质量浓度变化的研究发现，1月下旬至2月上旬NO2质量浓度下降50%，而2月中下旬至3月上旬NO2平均排放量增加26%，表明疫情管控对NO2质量浓度影响显著。同时也有研究指出疫情期间虽然PM2.5和NO2质量浓度明显下降，但部分污染物如臭氧浓度呈现上升趋势[5]。不同区域臭氧浓度上升幅度不同，臭氧浓度对人为减排线性相关不明显[6-8]。乐旭等[2]通过对地面监测站点的数据分析指出疫情期间全国66%的站点臭氧浓度同比升高，平均增幅1.9 nL·L-1(5%)，升幅最大的是珠三角区域。HUANG，et al[9]通过对中国东部管控期间主要大气污染物浓度的分析表明臭氧浓度呈明显上升，进一步利用数值模拟研究指出管控期间NO2质量浓度的大幅降低，引起对臭氧的滴定作用减弱，大气氧化性增强，导致臭氧浓度及二次颗粒物浓度上升的现象。

此外，疫情管控期间大气污染物浓度的变化既与疫情管控带来社会经济活动的突然放缓有关，从长期来看也与近些年来大气污染防治政策的持续实施有关，全国主要大气污染物减排效果显著，空气质量大幅改善。有研究表明，中国三大重点区域的PM2.5质量浓度下降28%～40%[13-14]，同时臭氧污染增速加快，浓度持续上升，已经成为大气污染防治的核心工作内容之一。新冠肺炎疫情的发生可以看作人类活动对大气污染排放影响的一个自然实验，值得探讨的问题。

本文从2015—2020年间江苏省主要大气污染物浓度的年际变化特征出发，通过与历年大气污染物浓度的对比，分析2020年疫情管控期及不同力度管控期江苏省及其十三市大气污染物浓度的时空变化特征。结合近年来大气污染防治政策持续实施的背景，假设2020年未发生新冠肺炎疫情及未采取为阻断疫情蔓延而实施管控措施的情况下，研究管控同期大气污染物浓度，以期为改善城市空气质量和了解污染减排潜力提供参考研究。

1 数据和方法

本文使用的大气污染物数据来自江苏省内72个国家环境空气质量监测站的监测数据，选取2015—2020年2—3月新冠肺炎疫情管控同期(简称管控同期，下同)的逐日标况数据。6项主要大气污染物包括细颗粒物(PM2.5)、臭氧(O3)、粗颗粒物(PM10)、二氧化氮(NO2)、二氧化硫(SO2)和一氧化碳(CO)。参照环境保护部《环境空气质量指数(AQI)技术规定》(HJ633-2012)的相关评价方式，PM2.5、PM10、NO2、SO2、CO污染物浓度采用24 h平均浓度作为日均值表征指标，臭氧浓度采用日最大8 h滑动平均值第90百分位数(简称O3-8 h(90%)，下同)和日最大8 h滑动平均值(简称O3-8 h)的算数平均值两种指标表征方式。

选择2015—2020年历年疫情管控同期大气污染物浓度进行对照分析，为保证选取时间段的一致，本文统一选取历年2—3月进行对照分析。通过与历年及2019年的对比，分析得到2020年疫情管控对全省及各市大气污染物浓度变化的影响。然后进一步分析不同管控力度下2、3月(定义2月为严格管控期，3月为生产恢复期)单月大气污染物浓度变化特征。在假设未发生新冠肺炎疫情以及为阻断疫情蔓延采取的种种举措，仅考虑近年来大气污染防治政策持续实施的情况下，利用十三个设区市在2015—2019年历年同期PM2.5质量浓度和O3-8 h(90%)浓度数据，采用趋势外推法得到2020年同期预期浓度。通过预期和实况的对比，定量分析由疫情引起的管控措施对污染物浓度变化的影响，预估污染物减排潜力。

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2 结果分析

2.1 大气污染物浓度年际变化特征

图1给出了2015—2020年管控同期六项常规大气污染物全省平均浓度的年际变化。从PM2.5全省平均质量浓度的年际变化趋势上看，2015—2019年整体呈下降趋势，平均逐年下降2.1 μg·m-3。2020年省平均质量浓度为39 μg·m-3，远低于历年同期浓度。相比于2019年，管控期下降23.0 μg·m-3，远大于历年同期平均降幅。从O3-8 h(90%)全省平均质量浓度的年际变化趋势上看，在2015—2019年同期总体上呈上升趋势，平均逐年上升6.3 μg·m-3。2020年同期全省平均质量浓度为130 μg·m-3，相比于2019年同期，管控期下降4.0 μg·m-3。

使用SAT 499 F3，测量确定蓄热材料热稳定性。实验气氛为氮气，吹气速率10 mL/min，从100 ℃升温到1000 ℃，升温速率为10 ℃/min，得到样品钢渣的热重-示差扫描量热(thermogravimetric analysis and differential scanning calorimeter, TG-DSC) 曲线，探究样品在高温下的稳定性。

类似于PM2.5全省平均质量浓度的年际变化趋势，PM10、SO2、CO平均质量浓度在2015—2019年同期整体上也呈下降趋势，平均逐年降幅分别为6.1 μg·m-3、4.6 μg·m-3和0.07 mg·m-3。2020年管控期PM10、SO2和CO全省平均浓度分别为58 μg·m-3、7 μg·m-3和0.7 mg·m-3，相比于2019年同期，管控期PM10、SO2和CO质量浓度分别下降34.0 μg·m-3、3.0 μg·m-3和0.2 mg·m-3。可以看出，管控期PM10和CO质量浓度同比降幅显著，远大于历年同期平均降幅，SO2质量浓度降幅略低于历年同期平均降幅。而NO2全省平均质量浓度的年际变化趋势略有不同，在2015—2019年同期大致呈现先上升后下降的趋势。2020年管控期全省平均质量浓度为27 μg·m-3，相比于2019年同期，管控期质量浓度下降12.0 μg·m-3。

图1 2015—2020年疫情管控同期大气污染物PM2.5、O3-8 h(90%)、NO2、SO2、PM10和CO全省平均质量浓度的年际变化Fig.1 Annual variation of province average concentrations of air pollutants PM2.5、O3-8 h(90%)、NO2、SO2、PM10 and CO during same period of COVID-19 restriction from 2015-2020

图2给出了2015—2020年同期十三市PM2.5质量浓度的空间分布。从各市浓度的年际变化趋势来看，十三市PM2.5质量浓度在2015—2019年同期整体上呈不同程度的下降趋势，平均逐年降幅在0.7～4.6 μg·m-3之间。2020年管控期十三市PM2.5质量浓度在31～54 μg·m-3之间，其中南京等九市质量浓度低于40 μg·m-3。与2019年同期相比，管控期十三市PM2.5质量浓度降幅在14.0～32.0 μg·m-3之间，其中降幅最大的是扬州市，最小的是淮安市。可以看出，管控期各市PM2.5质量浓度降幅显著，远大于历年同期平均降幅。图3给出了2015—2020年同期十三市O3-8 h(90%)质量浓度的空间分布。从各市O3-8 h(90%)质量浓度的年际变化趋势来看，十三市在2015—2019年同期一致呈逐年上升趋势，平均逐年升幅在2.5～12.6 μg·m-3之间。至2019年同期，已有九市质量浓度高于130 μg·m-3，其中四市质量浓度高于140 μg·m-3。2020年管控期十三市O3-8 h(90%)质量浓度值在121～142 μg·m-3之间，与2019年同期相比，徐州等七市质量浓度值呈现出明显下降，降幅为7.0～18.0 μg·m-3。南京、无锡、常州和苏州四市则呈现出明显上升，升幅为4.0～16.0 μg·m-3。可以看出， 疫情管控期臭氧浓度的空间变化呈现出明显的城市差异。

各市PM10、SO2和CO质量浓度的年际变化趋势，整体上和PM2.5质量浓度的年际变化相类似，在2015—2019年同期一致呈不同程度的下降趋势，各市逐年平均降幅分别为3.5～8.7 μg·m-3，2.5～7.8 μg·m-3和0.02～0.26 mg·m-3(图略)。与2019年同期相比，2020年管控期各市PM10、SO2和CO质量浓度降幅分别为25.0～46.0 μg·m-3、1.0～6.0 μg·m-3和0.1～0.5 mg·m-3之间。可以看出，管控期PM10和CO质量浓度降幅远大于历年同期平均降幅，而SO2降幅略低于历年同期平均降幅，可能与2015—2019年间大气污染防治政策实施下SO2质量浓度的持续大幅改善有关。但各市NO2质量浓度的年际变化趋势则相对复杂， 2015—2019年间南京等十一市大致呈持平或上升趋势，仅苏州和宿迁两市呈微弱下降趋势。2020年管控期十三市NO2质量浓度为19.0～34.0 μg·m-3，与2019年同期相比，除淮安和盐城两市质量浓度同比持平，南京等十一市降幅介于8.0～22.0 μg·m-3，降幅明显，其中降幅最大的是苏州市，最小的是盐城市。近些年随着城市机动车保有量逐年增加，由机动车源排放引起NO2质量浓度呈现明显上升趋势，而在疫情管控期间，机动车活动水平急剧下降，工业企业生产活动受到限制，引起NO2质量浓度大幅下降。

图2 2015—2020年管控同期江苏省各市PM2.5质量浓度的空间分布(单位：μg·m-3)Fig.2 Spatial distribution of PM2.5 concentration in cities of Jiangsu Province during same period ofCOVID-19 restriction from 2015-2020 (unit: μg·m-3)

图3 2015—2020年管控同期江苏省各市O3-8 h(90%)质量浓度的空间分布(单位：μg·m-3)Fig.3 Spatial distribution of O3-8 h(90%) concentration in cities of Jiangsu Province during same period ofCOVID-19 restriction from 2015-2020 (unit:μg·m-3)

为进一步分析疫情管控期大气污染物质量浓度的变化特征，图4给出了六项污染物全省平均质量浓度的同比变化。可以看出六项污染物质量浓度均呈现不同程度的下降。PM2.5质量浓度降幅最大，为37.5%；其次是PM10，降幅为36.9%；NO2和SO2的降幅分别为31.9%和28.2%；CO的降幅为21.2%。相比于以上五项污染物的同比降幅，O3-8 h(90%)的质量浓度变化幅度较小，降幅仅为2.8%。

图4 2020年管控期PM2.5、PM10、NO2、SO2、CO 和O3-8 h(90%)全省平均质量浓度的同比降幅Fig.4 Year-on-year decrease of province average concentrations ofPM2.5、PM10、NO2、SO2、CO and O3-8 h(90%) during COVID-19restriction of 2020

大气污染物质量浓度变化受气象条件和人为管控减排的共同影响。分析气象数据可知，2020年疫情管控期平均气温为9.5 ℃，平均风速为2.5 m·s-1，相对湿度为70.0%，累积降水量为104.1 mm，累积有效降水日数为18.3 d。相比于2019年同期，2020年管控期平均风速、相对湿度和累积有效降水日数大致持平，平均气温偏高1.8 ℃(23.4%)，累积降水量略偏多8.3 mm(8.7%)，气象条件对污染物扩散略有利。由此来看，有利的气象条件和严格的人为管控减排共同影响了疫情管控期主要污染物质量浓度的大幅下降。

2.2 单月大气污染物质量浓度变化特征

图5给出了疫情管控期(2、3月平均)、2月、及3月各市PM2.5、PM10、NO2、SO2、CO质量浓度的同比降幅，进一步对比主要大气污染物质量浓度单月同比变化。从管控期各市PM2.5质量浓度的同比降幅来看，十三市PM2.5质量浓度降幅为23.7%～48.5%。2月各市PM2.5平均降幅为39.1%，3月平均降幅为35.3%，对比各市PM2.5质量浓度降幅发现，南京、徐州、连云港、淮安、盐城和宿迁六市2月降幅略超过3月(图5a)。从管控期各市PM10质量浓度的同比降幅来看，十三市同比降幅为31.9%～43.2%。2月各市PM10平均降幅为39.2%，3月平均降幅为34.0%，对比各市PM10质量浓度降幅发现，南京、徐州、连云港、淮安、盐城、扬州和宿迁七市2月降幅略微超过3月(图5b)。总体上，PM2.5和PM10在2、3月的同比降幅大致相当，呈现较好的时间连续性和空间均匀性。

从管控期各市NO2均值质量浓度同比来看，十三市同比降幅为25.6%～44.9%。2月各市NO2平均降幅为37.1%，3月平均降幅为26.5%，对比各市NO2质量浓度降幅发现，南京、无锡、徐州、常州、苏州、连云港、淮安、扬州、镇江、泰州和宿迁十一市2月超过3月降幅(图5c)。从管控期各市SO2均值质量浓度的同比来看，十三市同比降幅为9.1%～50.0%。2月各市SO2平均降幅为24.0%，3月平均降幅为31.7%，对比各市SO2质量浓度降幅发现，徐州、连云港、淮安、盐城和宿迁五市2月降幅超过3月(图5d)，其他各市以3月降幅较大。从管控期各市CO均值质量浓度的同比来看，十三市同比降幅为10.0%～41.7%，2月各市CO平均降幅为24.7%，3月平均降幅为17.8%，对比各市CO质量浓度降幅发现，南京、徐州、常州、苏州、连云港、淮安和宿迁七市2月降幅超过3月(图5e)。可以看出，各市NO2、SO2和CO质量浓度在2月和3月的同比降幅差异较大，并未呈现出较好的时间连续性和空间均匀性。

疫情管控期各市2、3月平均的O3-8 h(90%)质量浓度同比变化在空间上呈现出较大差异，南京、无锡、常州、苏州和镇江5市呈明显上升，南通市大致持平，其他七市质量浓度降低。各市O3-8 h质量浓度的同比变化呈现出和O3-8 h(90%)同比变化总体上一致的特征(图6a)。图6b、c分别给出了2月和3月各市臭氧质量浓度的同比降幅，可以看出，2月和3月各市臭氧质量浓度同比呈现出较大的时空差异。2月，南京、无锡、常州、苏州、淮安、盐城、扬州、镇江和泰州九市O3-8 h(90%)质量浓度上升，升幅为2.8%～30.4%；徐州、南通和宿迁3市表现为质量浓度降低，降幅分别为9.2%、7.8%和15.1%。3月，连云港、淮安、盐城、扬州和宿迁5市表现为O3-8 h(90%)质量浓度降低，降幅为4.5%～9.0%；南京、无锡、南通和泰州四市质量质量浓度上升，升幅为1.3%～11.4%；徐州、苏州和镇江三市质量浓度同比基本持平。

图5 2020年管控期各市PM2.5、PM10、NO2、SO2和CO质量浓度的同比降幅、及2月、3月单月同比降幅Fig.5 Year-on-year decrease of (a) PM2.5、(b) PM10 、(c) NO2、(d) SO2 and (e) CO concentrations in cities during COVID-19 restriction， in February and March of 2020

图6 (a)2020年管控期各市O3-8 h(90%)和O3-8 h质量浓度的同比降幅；(b)2月、(c)3月单月同比降幅Fig.6 Year-on-year decrease of O3-8 h(90%) and O3-8 h concentrations in cities (a) during COVID-19 restrictionin (b) February and (c) March of 2020

图7 2020年管控同期各市(a) PM2.5和(b) O3-8 h(90%)的预期质量浓度(单位：μg·m-3)Fig.7 Expected concentrations of (a) PM2.5 and (b) O3-8 h(90%) in cities during COVID-19 restriction of 2020 (unit: μg·m-3)

进一步对比2、3月、和疫情管控期(2—3月平均)O3-8 h(90%)质量浓度同比变化发现，南京、无锡、常州和苏州四市2月升幅远超过3月变化幅度，即疫情管控期该四市O3-8 h(90%)质量浓度上升主要以2月质量浓度上升为主；徐州和宿迁两市2月的降幅超过3月的降幅，即疫情管控期该两市O3-8 h(90%)质量浓度下降主要以2月质量浓度下降为主。但是连云港、淮安、盐城和扬州四市则呈现出在2月 O3-8 h(90%)浓质量度呈上升或持平、而在3月质量浓度呈下降趋势，因此该四市疫情管控期O3-8 h(90%)质量浓度下降主要以3月质量浓度下降为主。南通市则呈现出2月 O3-8 h(90%)质量浓度下降，3月O3-8 h(90%)质量浓度上升，总体上在疫情管控期同比呈持平。

总而言之，疫情管控期江苏省十三市臭氧质量浓度变化呈现出较大的时空差异。空间上，沿江以南城市南京、无锡、常州、苏州和镇江五市臭氧质量浓度明显上升，而其他城市主要以质量浓度下降为主；时间上，2月南京等九市臭氧质量浓度上升，3月徐州等八市臭氧质量浓度持平或下降。这表明臭氧质量浓度的变化与前体污染物质量浓度之间并非简单的线性关系，已有相关研究对疫情期间臭氧质量浓度上升的原因进行分析，一方面与太阳辐射增强等气象条件变化和颗粒物质量浓度降低有关；另外由于NO2质量浓度降低，导致对臭氧的滴定效应减弱，对臭氧质量浓度上升也有一定贡献[5，9]。

2.3 预期质量浓度与实况质量浓度的差距

基于十三市2015—2019年同期PM2.5质量浓度和O3-8 h(90%)质量浓度的趋势外推得到2020年的预期质量浓度，如图7所示。按照历年各市PM2.5质量浓度的下降趋势，预期2020年同期各市PM2.5质量浓度为42.0～83.0 μg·m-3，平均质量浓度为58.0 μg·m-3，其中无锡、苏州和南通三市平均质量浓度低于50.0 μg·m-3，南京、连云港、淮安和泰州四市质量浓度为50.0～60.0 μg·m-3(图7a)。按照2015—2019年同期O3-8 h(90%)质量浓度的线性趋势，预期各市质量浓度在128.0～153.0 μg·m-3，平均质量浓度为140.0 μg·m-3，其中徐州、连云港和宿迁三市质量浓度超过150.0 μg·m-3，淮安、盐城和泰州三市质量浓度为140.0～150.0 μg·m-3(图7b)。

与2019年同期相比，未发生疫情管控情况下2020年预期各市PM2.5质量浓度下降幅度为-4.3%～21.9%，全省平均预期降幅为7.0%(图8)，SO2、PM10和CO的全省平均预期降幅分别为40.5%、9.6%和8.9%。然而各市O3-8 h(90%)质量浓度值预期涨幅为1.1%～7.3%，全省平均预期涨幅为4.2%。各市NO2质量浓度预期上升幅度为-3.7%～23.3%，全省平均预期涨幅为10.1%。

图8 PM2.5、PM10、NO2、SO2、CO和O3-8 h(90%)的预期质量浓度、实况质量浓度相比于2019年同期实况的降幅(即预期降幅、实况降幅)及二者差值Fig.8 Expected decrease， actual decrease and the differences of PM2.5、 PM10、NO2、SO2、CO and O3-8 h(90%) in cities during COVID-19 restriction of 2020

图8同时给出了与2019年同比的实况降幅、及实况与预期降幅的差值。可以看出，与预期降幅相比，NO2的实况降幅最大，二者差值为42.0%，表明疫情管控下对NO2质量浓度降幅影响最大。NO2主要来源于交通、工业和电厂源排放，其质量浓度的变化能反应社会经济活动的强弱。在疫情管控期间，机动车活动水平急剧下降，由机动车源排放引起NO2质量浓度骤减，大部分工业企业生产活动受到限制，引起NO2质量浓度大幅下降[17]。已有研究表明，交通源对NO2质量浓度降幅贡献最大，其次为电厂和工业源，生活源基本保持不变[18]。

其次是PM2.5和PM10，降幅差值分别为30.5%和27.3%；CO质量浓度降幅差值为12.3%；O3-8 h(90%)质量浓度降幅差值最小，仅为7.0%。但SO2质量浓度变化幅度的差值为-12.3%，表现为实况降幅低于预期降幅。一方面，这可能与2015—2019年间大气污染防治政策实施下SO2质量浓度持续下降趋势较大，改善幅度较大有关。已有研究表明，SO2排放量的大幅下降是大气污染防治政策实施的重要成效之一[15]，对工业部门的控制措施，如淘汰落后产能、升级清洁燃烧技术、整治燃煤工业小锅炉和推进大锅炉脱硫等措施对SO2排放质量浓度下降贡献最大。另一方面，从图1SO2全省平均质量浓度的年际变化可以看出，至2019年同期，SO2的全省平均质量浓度为10 μg·m-3，质量浓度绝对值较小，减排潜力较小。如果把新冠肺炎疫情以及为阻止疫情蔓延采取的种种限制措施看作人类活动对大气污染排放影响的一个自然实验，我们的研究不仅定量评估了疫情管控期间江苏省主要大气污染物质量浓度的变化特征，也提供了有价值的持续性污染防治减排潜力的信号。

3 结论

本文系统分析了新冠肺炎疫情管控期间江苏省及其十三市主要大气污染物质量浓度变化特征。2020年疫情管控期间，十三市PM2.5质量浓度为31.0～54.0 μg·m-3，平均质量浓度为39.0 μg·m-3，O3-8 h(90%)质量浓度为121.0～142.0 μg·m-3，平均值为130.0 μg·m-3。与2015—2019年历年同期平均相比，2020年管控期间大气污染物PM2.5、PM10、NO2、SO2、CO平均质量浓度远低于历年平均值，管控期同比降幅远大于历年同期平均降幅。相比于2019年，2020年管控同期PM2.5、PM10、NO2、SO2、CO质量浓度的平均降幅分别为37.5%、36.9%、31.9%、28.2%和21.2%。

严格管控期的2月和生产恢复期的3月各市PM2.5和PM10质量浓度的同比降幅大致相当，呈现较好的时间连续性和空间均匀性。但是各市臭氧质量浓度同比变化呈现出较大的时空差异。在空间上，沿江以南城市南京、无锡、常州、苏州和镇江以臭氧质量浓度上升为主，而其他城市以质量浓度下降为主；在时间上，2月南京等九市臭氧质量浓度上升，3月徐州等八市质量浓度持平或者下降。

假设没有新冠肺炎疫情以及未采取为阻断疫情蔓延而实施的种种举措，在仅考虑近年来大气污染防治政策持续实施的情况下，基于历年各市PM2.5质量浓度的下降趋势，预期2020年同期各市PM2.5质量浓度为42.0～83.0 μg·m-3，O3-8 h(90%)质量浓度在128.0～153.0 μg·m-3。与预期降幅相比，2020年同期疫情管控措施对NO2质量浓度降幅影响最大，可能与机动车源排放引起的NO2质量浓度骤减有关，其次是PM2.5和PM10。

本文结果一方面，颗粒物PM2.5、PM10和气态污染物NO2、SO2、CO质量浓度有着较明显的下降，空气质量明显改善。十三个市经济产业结构存在差异，不同减排比重的差异可能对常规污染物质量浓度下降有不同程度的影响。另一方面，通过对大气污染防治计划持续实施下的预期质量浓度和疫情管控期间的实况质量浓度进行比较，量化了污染防治减排与疫情管控对污染物质量浓度影响的可能差距，其中NO2质量浓度改善最大，其次是颗粒物。在疫情管控措施下NO2的减排空间较大；同时在NO2质量浓度降幅较大的情况下，臭氧质量浓度改善并不明显，进一步为降低臭氧质量浓度还需统筹考虑其前体物NOX和VOCS的协同减排。本文为了解污染物减排潜力，探索城市空气质量的持续改善提供参考。

本文为保证时间段的一致，统一选取了历年2—3月作为整个疫情管控同期进行比较。疫情管控同期正值春节假期，以往有研究指出，春节假期可能由于“节日效应”在一定程度上造成大气污染物质量浓度短期下降[18]。此外，由于趋势外推法要求样本具有较好的线性变化趋势，而异常质量浓度可能造成模型的误差，影响推测的准确度，进一步还需结合空气质量数值模拟，定量解析人为排放减少和天气气候条件分别对大气污染物浓度变化的相对贡献。