| 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 |
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| 引用本文： | 梅梅,徐大海,朱蓉,王宗爽.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[J].环境科学学报,2021,41(7):2519-2529. |
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| 作者姓名： | 梅梅 徐大海 朱蓉 王宗爽 |
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| 作者单位： | 1. 中国气象科学研究院, 北京 100081;2. 中国科学院大学, 北京 100049;3. 国家气候中心, 中国气象局气候研究开放实验室, 北京 100081;中国环境科学研究院, 生态环境部环境标准研究所, 北京 100012 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划（No.2018YFC1509002） |
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| 摘 要： | 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PM2.5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PM2.5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PM2.5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PM2.5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PM2.5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.
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| 关 键 词： | 减排措施贡献 气象因子贡献 大气环境荷载指数 大气自净能力指数 |
| 收稿时间： | 2020/9/23 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2020/11/17 0:00:00 |
Contributions of emission reduction measures and meteorological factors to the changes in PM2.5 concentration over mainland China from 2013 to 2019 |
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| MEI Mei,XU Dahai,ZHU Rong,WANG Zongshuang.Contributions of emission reduction measures and meteorological factors to the changes in PM2.5 concentration over mainland China from 2013 to 2019[J].Acta Scientiae Circumstantiae,2021,41(7):2519-2529. |
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| Authors: | MEI Mei XU Dahai ZHU Rong WANG Zongshuang |
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| Institution: | 1. Chinese Academy of Meteorological Sciences, Beijing 100081;2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049;3. National Climate Center, Laboratory for Climate Studies of China Meteorological Administration, Beijing 100081; Enviromental Standard Institute, Chinese Research Academy of Environmental Sciences, Enviromental Standard Institute, Beijing 100012 |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | contribution of emission reduction contribution of meteorological factors urban atmospheric load index atmospheric self-cleaning ability index |
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