天津市PM2.5组分污染特征与模型模拟对比

文章选用2015-2018年天津市复康路站点的长期连续PM_(2.5)组分观测数据,分析了天津市的PM_(2.5)主要组分污染特征,并分析了WRF/NAQPMS模型对天津市不同季节的PM_(2.5)组分的模拟情况。研究发现天津市近年的PM_(2.5)及其主要组分浓度整体在逐年下降,与2015年相比,2018年PM_(2.5)、OM与EC分别下降了27%、30%与28%。Cl~-、F~-、NO_3~-、NO_2~-、SO_4~(2-)等均有较大降幅,2018年与2015年相比分别下降了51%、72%、28%、54%与48%,但Ca~(2+)、Mg~(2+)、K~+浓度均有所上升,升幅分别是177%、170%与76%。这些组分浓度的变化表明燃烧源等人为源排放控制较好,沙尘等影响在加大。大部分PM_(2.5)组分呈现冬季浓度最高,夏季浓度最低的季节变化规律,但Na~+与Ca~(2+)等离子在5-6月也出现了一个峰值,可能与沙尘或海风的影响相关;K+离子在2月出现峰值,可能与烟花或生物质燃烧有关;硝酸盐与铵盐在3月出现了另一个峰值,可能与农业活动有关。总体上数值模式对天津市PM_(2.5)及其主要组分模拟的结果比较理想,NAQPMS模式可以较好地模拟出NO_3~-、OM、NH_4~+、SO_4~(2-)等的变化趋势与浓度水平,但对EC高估了约2倍,这可能主要由于清单对EC排放的估算过高导致。