典型城市臭氧污染源贡献及控制策略费效评估

东莞是珠三角O_3污染最严重的城市,使用RSM/CMAQ(曲面响应模型)法分析了珠三角区域人为排放的NO_x和VOCs对东莞市O_3浓度变化源贡献.2014基准年分析结果表明,扣除模型域外区域传输及天然源排放对O_3本底浓度贡献(41.00%)后,东莞本地VOCs排放对O_3贡献最大(18.50%),珠三角区域NO_x减排率13%时可持续降低东莞市O_3浓度.进一步使用ABa CAS-SE(空气污染控制成本效益与达标评估系统)对2017、2020、2025东莞市3个未来年O_3污染控制情景进行了费效评估.评估结果显示,NO_x和VOCs控制比例相对较低的2017年控制情景人体健康效益/区域控制成本比约为1.1;而控制比例相对较高的2025年东莞O_3达标情景效益成本比仅为0.1.这说明,在高减排率情景下,以末端治理为主的控制措施经济可行性较差,需综合采取产业/能源结构调整、清洁生产等措施实现NO_x和VOCs的大比例减排,实现东莞O_3的稳定达标.今后将进一步研究NO_x和VOCs减排对PM_(2.5)环境浓度及健康效益影响,开展多目标污染物协同控制费效评估.     

典型城市碳达峰能源政策下空气质量协同改善效益评估

碳达峰能源政策可同时实现减污降碳,带来明显的空气质量改善及人群健康效益.本研究综合利用LEAP模型、WRF-CMAQ模型和BenMAP-CE模型,量化评估了惠州市能源政策和大气污染控制措施对二氧化碳和大气污染物排放、空气质量和人群健康的影响.结果表明, 不实施碳达峰的基准情景下惠州市CO₂排放将持续增长,而能源转型能使惠州市在2030年实现碳达峰值6906万t目标,碳减排贡献最大是 电力部门;大气污染末端控制措施叠加能源政策可从源头进一步减少SO₂、VOCs、NO_x、PM_2.5的排放,较基准年2019分别减排4695、44142、38422、12493 t.能源转型情景下惠州市2035年PM_2.5年均浓度可以从基准情景的18.25 μg·m^-3下降至14.95 μg·m^-3,小于世界卫生组织过渡期 第3阶段目标（15 μg·m^-3）,O₃年均浓度也可大幅降低至133.68 μg·m^-3;进而得到归因于PM_2.5和O₃的可避免早逝人数分别为448例（95% CI：143~737）和36例（95% CI：11~61）,相对于基准情景获得的人群健康效益为37.88亿元（95% CI：12.37~61.56）.     

典型石化企业排放空气质量影响模拟研究

基于惠州市大亚湾区2017年大气污染源排放清单,利用WRF-CMAQ模型系统量化评估了大亚湾区某典型石化企业在关停和增产排放情景下对周边空气质量的影响.清单结果显示该企业2017年SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5、CO和VOCs的排放量分别为212 、1744 、455 、359 、1458 和6446 t,在严格落实等量替代及减排措施后,该石化企业虽然产能翻倍,但VOCs排放量同比2017年显著减少了30%,其它污染物排放量增加了6%~19%.模拟结果显示2017年该石化企业排放对大亚湾区NO₂、PM₁₀、PM_2.5和O₃的浓度贡献分别为0.91、0.64、0.54和-0.08 μg·m^-3,完全关闭该企业排放后对周边站点NO₂改善效果最大（可使邻近管委会子站NO₂浓度下降1.24 μg·m^-3,下降百分比为5.10%）,但由于NO的滴定效应,该企业NO_x减排对周边管委会子站和霞涌子站的O₃浓度均有轻微负贡献;该石化企业的增产改造对周边O₃浓度降低影响明显,周边站点中O₃浓度最高可下降2.45 μg·m^-3（下降幅度为1.72%）,大亚湾区O₃浓度整体也可下降1.45 μg·m^-3.此外,受秋冬季不利扩散条件以及主导上风向污染传输影响,该企业在1月和10月对管委会子站NO₂、PM₁₀和PM_2.5的浓度贡献较大,由于冬季低温导致光化学反应自由基活性降低,该企业在1月对管委会子站O₃浓度负贡献显著.     

大气污染防治综合决策支持技术平台典型城市应用研究

以典型城市济南市为研究对象,利用大气污染防治综合决策支持技术平台(简称“技术平台”)综合评估了济南市《2018年大气污染治理“十大措施”实施方案》(简称“‘十大措施’”)的实施效果,并进一步基于特定空气质量目标〔济南市2018年ρ(PM_2.5)、ρ(O₃)同比2017年分别下降20%、8%〕开展大气污染防治策略寻优及费效评估.结果表明:①“十大措施”实施后,SO₂、NO_x、VOCs、一次PM_2.5减排率分别为39%、24%、42%、41%,该情景在2017基准年气象条件下可使济南市2018年ρ(PM_2.5)同比下降19%,新增治污成本约4.70×108元,效益-成本比约1.40;单位减排成本最低的本地扬尘源减排对ρ(PM_2.5)下降的贡献率最大,建议济南市下一阶段应进一步强化扬尘源减排.②经过策略寻优,反算得到了SO₂、NO_x、VOCs、一次PM_2.5的减排率分别为46%、20%、42%、60%的优化策略,该策略下的新增治污成本约4.69×108元;对比“十大措施”,优化策略提高了SO₂和一次PM_2.5的减排率,降低对O₃具有负贡献的NO_x减排率,满足空气质量目标的同时又尽可能地降低了治污成本,将效益-成本比提升至1.88.技术平台在济南市的初步成功应用,为济南市下一阶段的大气污染防治提供基于实证的科学依据;同时对其在我国城市逐步推广具有重要示范意义,可有效支撑大气污染防治综合科学决策制定.      

空气质量模拟与观测机器学习NO2浓度预报

在空气质量模拟预报数据基础上,采用套索算法(Lasso)将前馈神经网络(FNN)与基于污染物浓度及气象实时观测值搭建的长短期记忆网络(LSTM)组合,形成了模拟与观测机器学习(SOML)预报模型,开展了佛山市顺德区NO₂未来3d10个镇街空气质量监测点位逐日浓度预报.结果显示:SOML3d的准确性均优于WRF-CMAQ及其它单一模型,其中第一天SOML平均绝对误差(MAE)为4.99μg/m³,改进幅度达66.18%;SOML不同季节适用性均较强,四季预报效果均较WRF-CMAQ明显提升(MAE分别降低42.18%、42.89%、61.04%、50.91%),其中秋冬季改善幅度更好;相比WRF-CMAQ,SOML预报结果能较好反映顺德区内各站点NO₂浓度实际空间分布和数值水平,有效提升了浓度预报精准度.     

污染减排及新冠肺炎对广州空气质量影响分析

自2017年《广州市空气质量达标规划》实施以来,广州空气质量大幅改善并于2020年首次实现全面达标,评估《规划》中本地污染减排措施实施成效可为后续大气污染防治提供参考.本研究基于各种减排情景的排放核算结果,综合运用空气质量模型模拟和数据融合技术,量化评估了本地污染减排措施、新冠疫情防控工作、周边排放控制及气象条件变化4种影响因素对2017—2020年广州市空气质量改善的贡献.评估结果显示,本地污染减排措施是2017—2020年SO₂、NO₂、PM₁₀及PM_2.5浓度下降的主导因素,其浓度削减贡献分别为53.58%、31.60%、34.24%及30.82%;疫情防控工作的浓度削减贡献在初期较大,但在后期随着复工复产而减弱;周边减排空气质量改善效果弱于本地污染减排;气象条件变化对各污染物浓度下降均存在正贡献,且对O3浓度削减的贡献(81.96%)尤为显著.     

家具行业挥发性有机物治理成本及排污权交易价格估算

佛山市顺德区工业VOCs污染问题突出,以中小企业为主的家具行业排放是第二大来源(17%),因此,顺德区率先在广东省开展了家具行业VOCs排污权交易试点工作.本文以区内木质家具行业为例,研究了排污权交易定价方法,得到VOCs平均污染治理成本(5363.26元·t~(-1)·a~(-1))并将其作为排污权交易的初始价格,之后运用多级模糊综合评价法计算的地区调整系数(γ=1.47)进行修正,得到最终参考交易价格(7883.99元·t~(-1)·a~(-1)).该价格与2016年交易底价(8000元·t~(-1)·a~(-1))偏差较小(1.45%).本文还开发了内置核心算法的挥发性有机物排污权交易辅助定价工具,综合利用数据库中企业基本信息、挥发性有机物排放数据等,为排污权交易定价提供辅助决策服务.