基于WRF-Chem和EMI指数的新冠肺炎疫情期间沈阳市大气污染物浓度变化原因分析

利用2015—2020年沈阳市空气质量监测数据、地面气象观测资料、环境气象评估指数（EMI）产品、NCEP再分析资料及WRF-Chem数值模式,分析新冠肺炎疫情防控期间沈阳市主要大气污染物和气象要素的变化情况,研究空气质量对污染物减排和气象要素变化的响应.结果表明：疫情防控导致沈阳市PM_2.5、PM₁₀和NO₂质量浓度下降,但O₃质量浓度小幅增加;PM_2.5和NO₂对人为减排的响应更敏感;防控期内沈阳市气象条件有利于污染物的清除,气象条件使PM_2.5质量浓度下降16.37%,防控减排措施导致PM_2.5质量浓度下降22.96%;在疫情防控的背景下,不利的气象条件和污染物排放的突然增加共同造成重污染天气发生,其中不利气象条件的贡献大于排放增加的贡献;减排措施对防控期间重污染天气过程污染物峰值浓度有明显的削弱作用.     

减排措施与气象因子对2013—2019年中国大陆地区PM2.5浓度变化的贡献

利用地面气象观测站数据计算的大气自净能力指数（Atmospheric Self-cleaning ability Index，简称ASI）和环境监测站PM_2.5实测数据，评估了中国大陆地区2014—2019年相对于2013年（"大气国十条"实施初期）污染物总体排放率的相对变化，给出了PM_2.5浓度削减量中气象条件和减排措施的相对贡献.研究结果显示，2014年全国排放率总体已下降，2017年各地区全面实现减排，较2013年全国平均减排36.11%，2019年减排幅度进一步加大，至48.50%，其中中东部地区整体减排力度大于西部和东北部地区.2015和2016年秋冬，重点区域持续性重污染频发现象的出现是不利气象条件背景与减排略有放松共同作用的结果，但持续的减排措施对于遏制空气质量的恶化起到了积极作用.2019年，京津冀、汾渭平原、长三角等9个重点区域PM_2.5浓度相较2013年明显降低，高空气质量至少一半以上的原因来源于人为减排，气象因子的贡献相对较小，仅为3%~18%，一些区域气象因子对PM_2.5的改善甚至起到负作用.2013年"大气国十条"实施以来，全国各重点区域有效的污染排放控制确实对空气质量改善起到了决定性作用.本文研发的分离气象和减排措施对PM_2.5浓度变化中相对贡献的方法，使用的定量关系简单、明确，所使用的数据客观、可靠，有利于快速估算和决策.     

京津冀区域典型城市PM2.5污染特征及其成因研究

量化空气质量改善过程中气象条件和减排措施的相对贡献, 有助于科学评估减排措施的实施效果. 本文以2017—2019年京津冀区域13个城市PM_2.5质量浓度为研究对象, 采用主成分分析、系统聚类等方法客观确定各次区域的典型代表城市, 并基于环境气象评估指数（EMI）量化空气质量改善过程中气象条件和减排措施的相对贡献. 结果表明, 京津冀区域PM_2.5浓度整体呈南高北低特征, 高值区集中在河北省南部, 冬季区域PM_2.5浓度显著高于其他季节. 经旋转后的主成分分析可划分出2个主成分, 分别对应河北省中南部地区和京津冀北部地区. 系统聚类将京津冀区域分为3个次区域, 经相似性计算获得次区域典型代表城市为承德、唐山和邢台. 以2017年为基准年开展EMI评估, 结果显示2018年1月承德、唐山和邢台PM_2.5浓度下降, 减排和气象条件均有不同程度的贡献; 不利气象条件是2019年1月承德PM_2.5上涨的主要原因, 排放造成同期唐山PM_2.5浓度上升了52.8%,不利气象条件抵消了邢台减排的效果, 并造成其PM_2.5浓度小幅度增加. 京津冀区域各城市PM_2.5浓度的同步变化, 排放和气象条件对不同城市的贡献仍然存在很大差异, 在京津冀区域内划分次区域具有重要意义.     

“大气十条”实施对2013—2017年大气气溶胶-辐射相互作用的影响

为应对严重的大气污染问题，我国于2013年颁布并实施了严格的《大气污染防治行动计划》（"大气十条"）.本研究利用在线耦合的区域大气化学传输模型WRF-Chem进行数值模拟，研究了2013—2017年"大气十条"实施期间大气气溶胶-辐射相互作用（Aerosol-Radiation Interaction，ARI）强度的变化及其对空气质量的影响，并量化分析了排放和气象条件变化对气溶胶-辐射相互作用强度变化和空气质量改善的相对贡献.研究发现，"大气十条"实施后ARI对PM_2.5质量浓度的增强效应明显减弱，ARI效应的减弱导致2017年全国平均PM_2.5浓度相较2013年下降了2.7 μg·m^-3，占PM_2.5浓度总降幅的9.1%.在这一过程中污染减排起了主导作用，约占ARI效应减弱导致全国平均PM_2.5浓度下降的88%，气象条件变化的贡献约占12%.在季节尺度上，冬季ARI效应减弱最为明显，使得2017年冬季全国月平均PM_2.5浓度同比2013年下降了12.1%.在区域尺度上，ARI效应的减弱对京津冀区域PM_2.5浓度的影响最为显著，使得2017年该区域平均PM_2.5浓度相较2013年下降了2.8 μg·m^-3，占该区域PM_2.5浓度总降幅的9.9%.2013—2017年，ARI效应对京津冀区域冬季重污染天气的影响程度也明显降低.以2013年1月和2017年1月为例，ARI效应使得这两个月内强霾事件期间区域日平均PM_2.5浓度峰值分别增加了47.6 μg·m^-3和33.7 μg·m^-3.研究表明"大气十条"实施后ARI对PM_2.5质量浓度的增强效应明显减弱，从而进一步推动了全国及重点区域PM_2.5浓度的下降，带来了额外的空气质量改善效益.     

2019年10~12月京津冀及周边“2+26”城市重污染减排效果评估

为评估京津冀及周边区域重污染过程期间应急减排措施的效果,基于情景模拟的方法,采用NAQPMS模式和多种观测资料,分析了2019年10~12月期间京津冀及周边区域环境空气质量、重污染过程和气象条件概况,评估了模式24、72和144 h的PM_2.5预报效果,并对应急减排措施的效果和不确定性进行了讨论.结果表明,2019年10~12月京津冀及周边"2+26"城市PM_2.5平均浓度64 μg ·m^-3,同比降低了10 μg ·m^-3;区域性重污染过程4次,受影响城市重污染过程期间PM_2.5平均浓度156 μg ·m^-3."2+26"城市PM_2.5气象条件评估指数（EMI）变化值范围为-15.6%~16.8%,EMI显示北京、天津和石家庄等12个城市气象条件与同期相比变差,变差程度范围为3.2%~16.8%.减排情景模拟分析显示应急减排措施有效减少了区域性重污染过程的发生,污染物峰值浓度降幅明显,未出现区域性严重污染过程.典型重污染期间,北京、石家庄、保定和唐山等城市PM_2.5日均浓度削减2%~9%.区域应急减排措施促使"2+26"城市PM_2.5季度均值分别降低1~3 μg ·m^-3左右,区域性减排效果明显.     

北京与成都大气污染特征及空气质量改善效果评估

近年来我国空气质量持续改善,大气颗粒物浓度明显降低.为探究气象条件和减排措施对细颗粒物（PM_2.5）浓度的相对贡献,选取两个典型代表城市——北京和成都,对比分析两城市所处的地理环境条件、污染排放以及气象扩散条件.结果表明,北京与成都2013~2018年重污染天数及污染过程显著减少,SO₂和PM_2.5浓度降幅明显,与2013年相比,两城市2018年SO₂浓度的降幅分别为77.8%和70.9%,PM_2.5浓度分别降低了42.7%和48.5%.冬季PM_2.5浓度下降速率最大,每年分别以13.5μg·m^-3和14.1μg·m^-3的速率降低.2013~2018年成都较北京风速偏小,温度偏高约3℃,静小风日数偏多,冬季静小风频率高,混合层高度、大气容量指数以及通风系数明显偏小,大气扩散条件较差.综合静稳天气指数（SWI）和环境气象指数（EMI）结果表明北京大气扩散条件优于成都,但近几年的变化程度有所不同.2014~2018年两城市的EMI呈减小趋势,2018年成都地区EMI降幅最显著,气象条件明显好转.与2014年相比,2018年北京与成都全年大气污染减排对PM_2.5浓度的贡献分别为33.5%和24.0%,气象条件的贡献分别为7.2%和11.1%;冬季减排贡献分别为31.7%和32.5%,气象条件的贡献比全年的大.     

新冠肺炎疫情期间气象条件和排放变化对PM2.5的影响

本文基于WRF-CMAQ定量分析了2020年1~3月全国337城市气象条件和排放变化对PM_2.5浓度的影响.全国气象条件整体转好1.7%,1月转差1.6%,2~3月分别偏有利1.3%和7.9%;全国污染物排放下降使得PM_2.5浓度同比下降14.1%,1~3月分别下降4.0%、25.7%和15.0%.武汉第一季度实测PM_2.5浓度同比降幅高于全国水平,与其气象条件大幅转好且污染排放降幅较大有关.北京在疫情发生前和严控期PM_2.5浓度同比升高,主要为气象转差所致;复工复产期同比下降,主要为污染排放大幅下降所致."2+26"城市、汾渭平原和长三角在第一季度PM_2.5浓度同比均下降,长三角降幅最大,与其污染排放大幅下降有关;"2+26"城市和汾渭平原在疫情发生前气象条件大幅转差,严控期大幅转好,长三角在复工复产期气象条件最有利;重点区域均为疫情严控期污染排放降幅最高,复工复产期降幅趋缓.     

2017~2021年苏皖鲁豫交界区域PM2.5和O3时空变化特征及影响因素

苏皖鲁豫交界区域是长三角和京津冀及周边两大大气污染治理重点区域的连接带,揭示该区域PM_2.5和O₃污染特征对推动区域大气污染联防联控有着重要意义.基于2017~2021年苏皖鲁豫交界区域22个地市的国家空气环境监测网络观测数据,探讨了该区域PM_2.5和O₃浓度的时空变化特征及气象影响.结果表明：①2017~2021年区域PM_2.5浓度呈现逐年下降趋势,PM_2.5浓度月均值呈现“U型”分布,冬季PM_2.5浓度仍维持高位.O₃-8h-90%浓度呈现波动下降趋势,O₃-8h-90%浓度月均值变化呈“M型”分布,夏秋季O₃污染程度未有好转.②与2017年相比,2021年PM_2.5-O₃复合污染天数减少了52 d,但PM_2.5污染仍占主导地位.③PM_2.5和O₃污染区域主要集中在区域中部和北部城市,且中部城市PM_2.5和O₃污染程度均改善显著.④采用Moran''s I指数和LISA指数分析了区域PM_2.5和O₃-8h-90%浓度的全局和局部空间自相关性,PM_2.5和O₃-8h-90%浓度均具有空间相关性,PM_2.5浓度主要表现为高值-高值聚集或低值-低值聚集现象,且高值-高值聚集有从中部向西部转移的现象,2020年和2021年O₃-8h-90%浓度表现为高值-高值聚集或低值-低值聚集现象.⑤结合气象要素数据,利用KZ滤波方法量化排放源与气象条件对区域PM_2.5和O₃-8h浓度的贡献,两者主要受到污染物排放影响,贡献率分别为101.0%和99.3%,表明污染物减排是驱动区域空气质量改善的主要因素.此外,气象条件对PM_2.5浓度的贡献在一、四季度为正值,二、三季度为负值,而对O₃-8h浓度的影响则反之,且气象条件对不同城市PM_2.5和O₃-8h浓度的影响程度存在较大差异.     

2014年APEC会议期间北京市空气质量分析

为研究区域性大气污染物减排措施对北京市空气质量的影响,结合地面观测的气象数据、能见度、常规污染物浓度和PM_2.5化学组分,对APEC会议期间北京市的空气质量进行分析.结果表明,APEC期间的11月4日和8-10日两个过程,大气污染物扩散条件较不利,易出现污染过程.APEC期间,密云、榆垡、昌平、奥体中心和西直门北大街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.与近5年同期(PM_2.5为去年同期)相比,SO₂、NO₂、PM₁₀和PM_2.5日均浓度分别下降了61.5%、40.8%、36.4%和47.1%,O₃日均浓度上升了101.8%.从污染物日变化规律来看,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.在APEC期间,PM_2.5浓度在前半夜保持平稳,未出现积累峰值.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,二次离子组分降幅尤为明显.同时,本文测算了APEC期间减排措施的"净环境效益",发现减排措施使得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,同样在不利气象条件下,实施减排措施后PM_2.5浓度峰值明显降低,积累速度明显减缓.     

武汉市2014-2017年大气污染物分布特征及其潜在来源分析

利用武汉市2014—2017年大气污染物（SO₂、NO₂、CO、O₃、PM_2.5和PM₁₀）和气象要素的观测数据,分析了大气污染物的变化特征及其影响因素.使用HYSPLIT模式计算了影响武汉市的主要气团类型,并利用潜在源区贡献（PSCF）和浓度权重轨迹（CWT）分析方法,揭示了研究期内武汉市不同大气污染物的潜在源区分布及其贡献特性.结果表明,武汉市2014—2017年空气质量逐年好转,SO₂、O₃、PM_2.5和PM₁₀的浓度呈逐年下降的趋势,但NO₂和CO的浓度先下降后上升.2017年SO₂、O₃、PM_2.5、PM₁₀、NO₂和CO的浓度分别为9.6、50.8、52.7、89.2、47.5 μg·m^-3和1.1 mg·m^-3,分别比2014年降低了64.3%、23.0%、24.7%、18.8%、3.5%和5.9%.大气污染物存在显著的季节变化和月变化.大气污染物在四个季节中日变化类似,SO₂和O₃均为单峰型分布,NO₂、CO、PM_2.5和PM₁₀均为双峰型分布.武汉市空气污染以PM_2.5为主,随着污染程度的加剧PM_2.5/PM₁₀的值逐渐增大,在空气质量为严重污染时,PM_2.5/PM₁₀高达90%,比空气质量为优时高了31.34%.局地气团（45%）和来自山西、陕西和河南一带的西北气团（12.1%）下大气污染物浓度较高.大气污染物的潜在源区贡献（WPSCF）和浓度权重轨迹（WCWT）的较大值主要集中在武汉市本地及其周边地区,局地污染对武汉市大气污染物的贡献较大,但不同大气污染物受到排放源分布和停留时间等影响其WPSCF和WCWT的分布范围不同.     

2013～2017年江苏省人为源氨排放清单的建立及特征

根据江苏省各类氨排放源活动水平数据,采用合理的清单测算方法和排放因子,建立了2013～2017年江苏省人为源氨排放清单,对其历年来人为源氨排放量的变化趋势进行分析.利用Arc GIS软件对江苏省人为源氨排放量及排放强度的分布特征进行分析.结果表明,江苏省的氨排放量由2013年的624. 84 kt减少至2017年的562. 47 kt,年均下降率约为2. 6%.农业源一直是江苏省最主要的氨排放源,2017年时占江苏省氨排放总量的82. 4%;蛋鸡是畜禽养殖源中最大的氨排放源,占畜禽源氨排放量的49. 3%. 2017年江苏省氨平均排放强度为5. 3 t·km~(-2),其中盐城市和徐州市是江苏省人为源氨排放量和排放强度最大的两个城市,镇江市的氨排放量和排放强度最小.     

广东省人为源氨排放清单及减排潜力研究

根据各类氨排放源活动水平数据,采用排放因子法,建立了2010年广东省人为源氨排放清单,在分析其排放特征的基础上探讨了氨的减排潜力.结果表明:2010年广东省人为源氨排放量为582.9 kt,畜禽和氮肥施用是排放贡献最大的人为源,分别占总排放量的44.2%和40.4%;茂名、湛江和肇庆依次是排放量最大的3个城市,共占广东省总排放量33.0%;在畜禽源中,肉猪排放量最大,占畜禽源排放总量44.4%,其次是肉鸡、母猪和黄牛,分别占16.0%、15.2%和6.5%;畜禽在畜舍、储存管理、农田施肥和放牧4个养殖阶段的氨排放量不同;控制农业源对NH3的减排起关键性作用,茂名、湛江和肇庆是广东省重点控制的3个城市,肉猪、母猪、肉鸡、黄牛和氮肥施用则为重点控制源,主要控制措施包括低氮饲料喂养、畜舍改造、粪便密封、粪肥注施、延长放牧时间和使用尿素替代物.     

SO2排放指标分配方法研究及在我国的实践

SO₂排放指标的合理分配是实施总量控制、排污许可证制度和排污权交易的重要基础.通过对环境质量反演法、历史数据法、排放绩效法和拍卖法等排污指标分配方法优缺点和适用条件的研究,得出基于排放绩效的分配方法较为适用于电力行业,并在江苏省电力行业中进行了成功实践.      

中国城市轻型车的排放特性

采用机动车实际上路排放测试系统对北京、重庆和成都3城市27辆轻型车进行了测试和分析;采用发动机比功率VSP、发动机负荷ES和排放单元BIN分析了轻型车瞬态排故的特征及影响排放的主要因素.结果表明.发动机技术和累计行驶里程对排放的影响很大,而VSP等概念还反映了道路坡度对排放因子的影响;由于城市道路坡度的差异,导致同一测试车辆在重庆和成都2个城市的排放水平相差10%～100%.     

北京市农业机械排放因子与排放清单

利用车载排放测试技术对典型的联合收割机、拖拉机、农用运输车和农田建设机械实际工况下的尾气进行测试,建立了实际工况下农业机械的排放因子和2017年北京市农用机械排放清单.结果表明,不同的工作状态对农业机械尾气排放有较大的影响,怠速和行走时CO、NO_x、HC和PM排放趋于平稳;而切地和翻地模式下的波动较为明显.根据各类机械的分类和排放标准对排放因子进行细化,建立了较为完整的实际工况下的排放因子.根据农业机械排放因子和燃油消耗量计算出2017年北京市CO、NO_x、HC和PM的排放量分别是2 566.60、 1 239.29、 563.08和538.32 t.拖拉机、运输机械和联合收割机的污染物总量占CO、NO_x、HC和PM这4种污染物总量的98%、 95%、 95%和98%.因此,农用拖拉机、运输机械和联合收割机在农业机械污染减排中应作为重点控制对象.     

超低改造下中国火电排放清单及分布特征

本研究基于2018年火电在线监测和环境统计等数据,自下而上编制了中国高分辨率火电行业排放清单,并核算了排放浓度、排放因子和排放量.结果表明超低排放政策效果显著：2018年火电SO₂、NO_x和烟尘平均排放浓度分别为37.57、56.71和7.41mg ·m^-3.比2015年分别下降58.71%、43.12%和60.79%;中国燃煤机组的SO₂、NO_x和烟尘平均排放因子分别为0.30、0.48和0.06 g ·kg^-1,比2015年分别下降55.2%、36.84%和62.5%;中国火电SO₂、NO_x、烟尘和PM_2.5总排放量分别为72.14、118.38、14.90和13.59万t ·a^-1,比2015年分别下降41.32%、19.29%、48.12%和40.39%.     

四川省大气固定污染源排放清单及特征

根据收集到的四川省电厂、工业及民用部门的活动水平数据,采用合理的估算方法和排放因子,建立了四川省2010年大气固定污染源排放清单.结果表明:12010年四川省固定源共排放SO₂ 84.1万t、NO_x 44.9万t、CO 318.8万t、PM₁₀ 44.1万t、PM_2.5 25.5万t、VOC 17.9万t;2电厂和工业过程是固定源排放的主要贡献源;3燃煤是固定燃烧排放的主要贡献源,煤矸石、焦炭、天然气对污染物的贡献也不容忽视,水泥、钢铁、轻工业制造是本地区主要的工业过程排放源;4宜宾、成都及攀枝花是固定源污染物的主要贡献城市,约占四川省总排放量的20%~40%;5电厂、能源工业燃烧清单的不确定性主要来自排放因子,而工业过程涉及排放源种类繁多且复杂,排放测试研究较少,不确定性较高.     

成都市道路移动源排放清单与空间分布特征

以成都市为例开展了路网、交通流、道路行驶工况和机动车保有量等数据的收集工作,运用自下而上的方法,基于实测校正和本地化的IVE模型计算了不同区域机动车在高速路、主干道、次干道和支路的排放因子,应用GIS技术建立了1 km×1 km的成都市高时空分辨率道路移动源排放清单.结果表明,2016年成都市道路移动源CO、VOCs、NO_x、SO_2、PM_(10)和NH_3排放量分别为4.2×10~5、4.5×10~4、7.2×10~4、0.4×10~3、1.1×10~4和6.2×10~3t.CO排放主要贡献车型为小型客车、中型客车和大型客车,VOCs排放主要源于小型客车和摩托车,NOx和SO2排放主要产生于小型客车和重型货车,PM10排放主要贡献车型为重型货车,NH3排放主要由小型客车贡献.污染物排放量空间分布呈现出由城市中心向卫星城市、远郊区递减趋势,中心城区和二圈层区域路网密集,排放呈片状分布,三圈层则呈带状分布.排放清单机动车技术分布数据可靠性较高,而交通流数据和排放因子存在一定不确定性.     

广州市机动车排放因子隧道测试研究

选取广州城市隧道进行连续48h的监测,获得了隧道内NOx,CO,SO2,PM10和HC等污染物的浓度、交通和气象等实测数据,计算出隧道内机动车NOx,CO,SO2,PM-10和HC的单车平均排放因子分别为1.38,15.40,0.14,0.64和1.86g/(km*辆),并得到了8类机动车各种排放污染物的综合排放因子.      

基于在线监测的2015年中国火电排放清单

伴随着超低排放技术在中国火电行业的广泛应用,中国火电行业排放水平已发生了显著变化.故现有火电排放清单排放因子和排放量等无法反映当前火电污染物排放提标情况.基于全国火电在线监测（CEMS）、环境统计和排污许可等数据,提出一种自下而上逐企业建立中国火电行业排放清单的方法.与传统方法相比较,该方法的特点是更加全面的考虑了火电行业超低技术,实际排放浓度与活动水平等综合因素.作为实例,本文基于所提出的火电行业排放清单的方法计算了新的2015年中国火电行业排放清单（HPEC）.结果表明2015年全国火电厂SO₂、NO_x和烟尘平均排放浓度范围分别为7.88~208.57、40.33~238.2和5.86~53.93mg/m³.北京、上海火电排放基本达到《煤电节能减排升级与改造行动计划（2014~2020年）》制定的超低改造目标;绝大部分的省份SO₂、NO_x在线监测均值小于排污许可执行标准均值.中国燃煤机组的SO₂、NO_x、烟尘排放因子平均值分别为0.67、0.76、0.16g/kg（以入炉煤计）.全国火电CO、VOCs、NO_x、SO₂、PM₁₀、PM_2.5总排放量分别为403.87、10.73、122.94、146.68、28.72和22.80万t/a,平均排放绩效值分别为1.06、0.03、0.32、0.39、0.08、0.06g/（kW×h）.