沙尘天气对大气环境质量影响的量化研究

利用沙尘天气年鉴资料和颗粒物浓度监测数据,构建了沙尘天气对大气环境质量影响的量化指标(贡献率和绝对贡献),并利用该量化指标分析了沙尘天气对位于沙尘源区和影响区内典型城市大气环境的影响,同时比较了沙尘天气对北京城、郊区的不同影响. 结果表明:2001—2009年沙尘天气对沙尘源区城市呼和浩特的贡献率年均值为6.84%,对影响区内的城市北京、天津、济南的贡献率年均值分别为5.96%、3.57%、1.66%;沙尘天气对沙尘源区城市(呼和浩特)和影响区城市(北京、天津和济南)的贡献率最大值均出现在3月,其中,对呼和浩特、北京、天津、济南的贡献率最大值分别达到19.21%、15.02%、9.41%和8.69%;2000年4月和2001年3月沙尘天气对北京ρ(PM₁₀)的绝对贡献较大,分别为0.062和0.077mg/m3,占GB 3095—2012《环境空气质量标准》ρ(PM₁₀)二级标准限值(0.15mg/m3)的41.3%和51.3%;沙尘天气过程对于北京城、郊区的影响也不完全一致.      

2013年夏季典型光化学污染过程中长三角典型城市O3来源识别

城市化、工业化、机动化的高速推进以及大气活性物质的大量排放,使得长江三角洲地区在夏秋季节面临严峻的以高浓度O3为典型特征的光化学污染问题.然而,O3与其前体物之间的高度非线性反应过程使得其来源识别变得十分复杂,因此针对高浓度O3的控制途径仍不清楚.本文以2013年7月长三角地区发生的一次持续时间长、波及范围广、强度高的高浓度O3污染过程为研究案例,基于CAMx空气质量数值模型中耦合的臭氧来源追踪方法(OSAT),采用物种示踪的方法对长三角3个代表性城市上海、苏州、杭州近地面O3的污染来源开展了模拟研究,探讨了4个源区(上海、浙北、苏南和长距离输送)、7类排放源(工业锅炉和窑炉、生产工艺过程、电厂、生活源、流动源、挥发源和天然源)对上海、苏州和杭州城区地面O3的浓度贡献.研究结果表明:长距离输送以及区域背景产生的O3约在20×10-9~40×10-9(体积分数)之间;加上上海及苏南、浙北地区排放的前体物在长三角城区地区二次生成O3,可使O3上升至40×10-9~100×10-9(体积分数)乃至更高.模拟时段内日间8 h O3浓度的地区贡献分析结果显示,长距离传输对于上海、苏州、杭州的浓度贡献分别为42.79%±10.17%、48.57%±9.97%和60.13%±7.11%;上海城区O3来源中,上海本地污染贡献平均为28.94%±8.49%,浙北地区贡献约19.83%±10.55%;苏州城区O3来源中,苏南地区贡献约26.41%±6.80%;杭州城区O3来源中,浙北地区贡献约29.56%±8.33%.从各受点日最大O3小时浓度贡献来看,长距离传输贡献比例显著下降(35.35%~58.04%),而本地污染贡献上升.区域各类污染源贡献分析结果表明,长三角地区对O3污染贡献最为突出的几类污染源分别是工业锅炉和窑炉(浓度贡献约18.4%~21.11%)、生产工艺过程(19.85%~28.46%)、流动源(21.30%~23.51%)、天然源(13.01%~17.07%)和电厂排放(7.08%~9.75%).研究结果表明,工业燃烧排放、生产工艺过程中产生的VOC排放以及流动源大气污染物排放,是造成长三角区域夏季高浓度O3的主要人为源.     

夏季长三角地区臭氧非线性响应曲面模型的建立及应用

2013年8月上旬,长三角地区发生了一次大范围高浓度臭氧污染事件.本研究基于WRF-CMAQ空气质量模型系统,结合长三角地区大气污染物排放清单,构建了臭氧与其前体物之间的非线性响应曲面模型(Response surface modeling,RSM).基于RSM探讨了长三角地区O_3化学的敏感性特征,分析了上海市O_3的来源并预测不同情景下O_3的变化,提出O_3污染的最优控制方案.研究结果表明,长三角地区夏季O3主控因素区域差别较大,上海环科院、杭州卧龙桥、南京玄武湖等城区点位属于VOC控制型;徐州铜山、合肥肥西、丽水青田等郊区属于NOx控制型.O_3的敏感性特征在不同浓度水平下也呈现较大差异,随着O_3浓度水平的升高,各地区NOx敏感性均有所增加.从区域来源来看,远距离传输对平日上海O_3贡献较大,占50%以上;而在O_3污染日,本地及区域贡献为72.1%,而远距离传输贡献下降至27.9%.快速预测了110组减排情景,表明在本地及区域前体物均减排70%的情况下,2013年8月上海O_3浓度能完全达标.     

长三角地区民航飞机起飞着陆(LTO)循环大气污染物排放清单

通过调查收集长三角区域民航飞机构成、起落架次及发动机排放因子数据,以2017年为基准年,建立了长三角区域民航飞机起飞着陆(Land take-off, LTO)循环大气污染物排放清单.结果显示,2017年长三角区域民航飞机LTO循环NO_x、HC、CO、SO_2和PM年排放总量分别为16429.6、734.4、8234.3、1159.6和125.7 t.爬升阶段的NO_x、SO_2和PM排放贡献相对较高,分别达到47.2%、29.6%和36.2%,滑行阶段的HC和CO排放占比突出,分别达到95.4%和95.4%.从空间分布来看,长三角地区民航飞机LTO循环排放主要集中在上海浦东国际机场、上海虹桥机场、杭州萧山机场和南京禄口机场.从月分布来看,3—8月民航飞机LTO循环排放最为集中.从小时分布来看,上午7:00—9:00存在排放高峰,航班起落架次和边界层高度是决定LTO循环排放量的主要因素.为提升民航飞机大气污染物排放清单估算的准确度,建议在后续研究中加强对在用民航飞机大气污染物排放因子实测和实际活动水平的调查,以降低排放清单的不确定性.     

“三线一单”大气管控单元划分法在上海的应用

本研究基于“三线一单”编制技术要求计算了上海市2017年大气污染物排放量,其中SO2排放量为6. 28万吨、NOX排放量为31. 50万吨、VOCs排放量为33. 38万吨、一次PM2. 5排放量为5. 09万吨、NH3的排放量为8. 17万吨。根据上海市污染源排放特征,划分了大气环境管控单元,其中包括6个大气优先保护区、115个大气重点管控区以及1个大气环境一般管控区,其中大气重点管控区分为高排放区和受体敏感区。     

2015年12月气流轨迹对长三角区域细颗粒物浓度和分布的影响

2015年12月中国长三角区域经历了4次高浓度、大范围、长时间的颗粒物污染.本研究基于HYSPLIT后向轨迹模式结合GDAS（Global Data Assimilation System,全球资料同化系统）气象数据和长三角区域15个主要城市的PM_2.5质量浓度数据,利用轨迹聚类、潜在源贡献因子法（Potential Source Contribution Function,PSCF）和浓度权重轨迹法（Concentration-Weighted Trajectory,CWT）分析了2015年12月长三角区域主要气流轨迹方向和重污染过程中细颗粒物的潜在来源分布,探讨了不同污染过程的气象特征和影响气团分布.结果表明,2015年12月长三角区域主要受到来自西北和北方气流影响（B、C、D类）,其出现概率分别为39.5%、20.0%和25.8%;西方内陆（A类）出现概率最低,仅为14.7%.西北内陆方向长距离输送（B类）对长三角区域空气质量影响较大,在此类气团主导下,长三角区域颗粒物（PM_2.5、PM₁₀）质量浓度和气态污染物（SO₂、NO₂、CO）质量浓度平均值分别为90.9、135.1、32.4、54.4和1200 μg·m^-3,且粗颗粒物比重较其它3类聚类高;经过东北海面气团（C类）携带的颗粒物浓度也较高,且PM_2.5/PM₁₀比值最高,可能是其水汽含量较高加剧了污染物的二次生成.PSCF和CWT分析结果表明,污染过程1（12月5-8日）期间,长三角区域PM_2.5浓度主要受内蒙东部、京津冀、山东和江苏东部等地影响;污染过程2（12月10-11日）和污染过程3（12月13-15日）期间,京津冀地区对长三角区域PM_2.5浓度的贡献都较低,污染过程2的主要潜在源区较为集中,主要为内蒙东部、辽宁、山东东部、江苏和上海;而污染过程3的潜在源区较广,内蒙西南地区、甘肃、山西、陕西、河南、河北南部、山东、安徽北部等地及长三角本地对区域PM_2.5浓度均有重要贡献;污染过程4（12月20-27日）持续时间最长,相较前3次污染过程,京津冀地区和西南地区对长三角区域PM_2.5浓度的贡献相对增加.总体来说,2015年12月4次污染过程期间长三角区域PM_2.5污染的潜在贡献源主要集中在华北和华东（长三角）地区,区域性污染和长距离输送对冬季长三角区域空气质量有重要影响.