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        天津市O3生成與其前體物NOx、VOCs排放的相關性研究

        2014-06-08 01:13:16周陽王艷麗陳璐王偉張麗娜吉晟
        環(huán)境監(jiān)控與預警 2014年6期
        關鍵詞:前體空氣質量天津市

        周陽,王艷麗,陳璐,王偉,張麗娜,吉晟

        (1.天津市環(huán)境保護科學研究院,天津 300191;2.天津市大氣污染防治重點實驗室,天津 300191;3.天津市聯合環(huán)保工程設計有限公司,天津 300191;4.天津市環(huán)境監(jiān)測中心,天津 300191)

        隨著城市機動車保有量的快速上升,我國京津冀、長三角和珠三角等經濟發(fā)達地區(qū)大氣污染的區(qū)域復合型污染特征日趨明顯,灰霾、O3等區(qū)域性大氣污染問題日益突出[1-3]?,F有監(jiān)測數據及研究結果表明,O3污染是除 PM2.5外天津市6—9月份另一個重要的大氣污染物[4]。

        O3作為二次污染物,主要是大氣中的NOx和VOCs在紫外線照射下發(fā)生光化學反應的結果。其濃度受大氣溫度、風速等氣象條件影響密切,與其前體物VOCs和NOx排放存在著復雜的非線性關系[5-7]。20世紀80年代開始采用的經驗動力學模擬方法(Empirical Kinetic Modeling Approach,EKMA)[8]揭示了 ρ(O3)與其前體物的非線性關系。EKMA曲線是由光化學反應模式做出的系列ρ(O3)曲線,這些曲線由不同的NOx和VOCs初始濃度混合物為起始條件,計算出日最大ρ(O3),然后繪制得到。

        通過EKMA曲線可知,當 ρ(VOCs)/ρ(NOx)偏大,O3生成處于NOx控制區(qū),ρ(O3)隨NOx增加而增加,ρ(VOCs)的變化對 O3影響不大;ρ(VOCs)/ρ(NOx)較小,O3生成處于 VOCs控制區(qū),ρ(O3)隨 ρ(VOCs)增加而增大,ρ(NOx)增加反而會使ρ(O3)降低。研究表明,我國北京、香港、珠三角等地區(qū)都處于VOCs控制區(qū)[9]。

        現以2010年污染物普查數據為基礎,結合污染源排放調查數據,建立天津市SO2、NOx、顆粒物和VOCs污染物排放清單[10],采用CMAQ(Community Multi-scale Air Quality Model)模式開展天津地區(qū)O3生成與其前體物NOx及VOCs排放的相關性研究,以確定天津市O3變化與其前體物VOCs和NOx的排放關系,尋求優(yōu)先控制途徑,為天津市O3控制提供決策支持。

        1 研究方法

        1.1 研究區(qū)域

        MM5模擬采用雙層網格嵌套[9],水平方向外層網格精度9 km,內層網格精度3 km,垂直方向上以100 hPa處為頂層,共劃分為14層,層間距采用低密高疏方法,取第一層近地面層污染物濃度為研究對象。MM5模擬氣象初值場資料為美國國家大氣研究中心(NCAR)和美國國家環(huán)境預測中心(NCEP)的逐日4次再分析資料。地面觀測資料采用天津市薊縣、西青、塘沽、靜海等區(qū)縣的每日4次地面觀測資料。為減少邊界效應影響,最終研究范圍在MM5內層嵌套網格基礎上,周邊各減去3個網格,區(qū)域起止范圍為116°34'02.24″E,38°25'35.66″N 至 118°13'29.83″E,40°22'42.66″N,覆蓋天津市全市域以及北京、河北部分縣市,為東西長138 km,南北長210 km的矩形區(qū)域,網格精度為3 km×3 km。研究區(qū)域設置見圖1。

        圖1 研究區(qū)域

        1.2 模式介紹

        選取CMAQ[11]為模擬計算空氣質量模式,該模式是由美國環(huán)保署(EPA)和海洋大氣局(NOAA)共同開發(fā)的當前最先進的第三代歐拉空氣質量模型。該模式可用于多尺度、多污染物的空氣質量模擬、預報和評估。CMAQ采用“一個大氣”的設計思想,氣相化學反應機理采用成熟的CB-IV、RADM2及SAPRC99等大氣化學反應機制,氣溶膠機制采用AERO3、AERO4等,模擬過程充分考慮大氣中各種污染物之間的復雜化學反應,能夠對幾乎所有污染物進行模擬。

        完整的CMAQ模式系統由氣象數據處理模塊、污染源排放清單模塊和空氣質量模式模塊3大部分組成,模式架構見圖2。

        圖2 CMAQ模式架構

        氣象數據處理模塊提供空氣質量模式所需氣象場,一般采用MM5或WRF模式進行驅動;污染源排放清單模塊提供網格化污染物源強數據,該數據可由SMOKE等排放清單處理模塊處理或自行編寫程序處理得到;空氣質量模式CMAQ模塊進行污染物遷移、擴散及化學轉化模擬計算。主要由氣象 -化學預處理模塊 MCIP,邊界條件模塊BCON,初始條件模塊ICON,光分解模塊JPROC和化學輸送模塊CCTM構成。ICON和BCON為模式運算提供初始邊界值和初始濃度場。JPROC用于計算不同時間不同地點的光分解率。CMAQ模式運算的核心是化學輸送模塊CCTM。

        2 模式模擬

        2.1 模擬方案設置

        采用1、4、7和10月作為天津市冬、夏、春、秋四季的典型代表月,共設置2010年現狀、10% ~25%不同NOx削減比例以及對應的0%~80%不同VOCs削減比例多套計算方案,采用上述MM5-CMAQ模式系統進行模擬計算。計算時為減小初始值對模擬結果的影響,每月提前3 d進行模擬計算,每次計算積分時間為24 h,每日以前一日模擬結束時的小時值作為當日的起始值,方案設置見表1。

        2.2 模擬結果驗證

        圖3(a)(b)分別比較了2010年天津市環(huán)境監(jiān)測中心站(以下簡稱“中心站”)和濱海新區(qū)泰豐工業(yè)園(以下簡稱“工業(yè)園”)站模擬和觀測的日均 ρ(O3)。

        由圖3可見,皮爾森相關系數分別達到0.64和0.44,其平均相對誤差分別為56%和68%。中心站的模擬結果與實際情況吻合度高于工業(yè)園。絕對值分析表明,模擬值普遍高于監(jiān)測值;濃度分布的季節(jié)特點分析表明,模擬結果體現了O3生成的明顯季節(jié)特點,即夏季最高,春秋季次之,冬季最低;從空間分布看,工業(yè)園所處位置的ρ(O3)總體高于中心站所在的中心城區(qū),這與實際監(jiān)測數據相符??傮w來說,模擬結果較好地反映了天津市地區(qū)臭氧生成的季節(jié)分布和空間分布特征。

        表1 模擬方案設置

        2.3 污染源削減方案分析

        根據各方案計算結果,將天津市各國控監(jiān)測點所在網格的各月逐時模擬ρ(NO2)和ρ(O3)進行平均,得到各月份天津市NO2和O3平均值變化趨勢,見表2。

        由表2可見,不同NOx及VOCs削減比例下,各月份的ρ(NO2)、ρ(O3)變化趨勢基本一致,即當NOx排放量不變時,隨著VOCs的削減,ρ(NO2)、ρ(O3)均呈下降趨勢;而當VOCs排放量不變,NOx排放量減少時,ρ(NO2)降低,但ρ(O3)將升高。

        從季節(jié)變化看,當NOx排放量不變時,各季節(jié)ρ(NO2)下降幅度均較為接近,但ρ(O3)各季節(jié)變化幅度明顯不同。從變化趨勢圖上看,當NOx排放總量不變時,VOCs減排為0% ~80%,1月份ρ(O3)均高于2010年現狀水平,隨著VOCs削減量增加,ρ(O3)降幅較為平緩;7月份,隨著VOCs削減量的增加,ρ(O3)迅速下降,當 NOx削減量為10%時,VOCs削減量達到 40%,月均 ρ(O3)<2010年現狀模擬值,4月份,VOCs削減量需達到80%,10月份VOCs削減量需達到60%,ρ(O3)才開始<2010年現狀值水平。隨著NOx削減量的進一步增加,ρ(O3)隨之上升,需要削減更多的VOCs來實現ρ(O3)比削減前的2010年現狀低的目標。

        圖3 O3模擬監(jiān)測值對比

        表2 不同模擬情景下ρ(NO2)和ρ(O3)月均變化 μg/m3

        3 結論

        (1)天津市的ρ(O3)生成處于VOCs排放控制區(qū),NOx排放對O3的生成起抑制作用,而VOCs排放對O3生成起促進作用,單純削減NOx可能導致ρ(O3)上升;

        (2)VOCs與NOx的減排應協同進行,VOCs的減排削減力度應>NOx減排,在當前NOx逐年削減情況下,與2010年現狀相比,夏季VOCs削減比例應在40%以上,以控制ρ(O3)上升,在其他季節(jié)則需削減更多。

        (3)O3污染主要在夏季,為降低ρ(O3)而實施的VOCs和NOx減排控制措施在夏季的實施效果最為明顯,其次為春秋季節(jié),冬季最差。

        [1]謝紹東,張遠航,唐孝炎.我國城市地區(qū)機動車污染現狀與趨勢[J].環(huán)境科學研究,2000,13(4):22 -25,38.

        [2]張遠航,邵可聲,唐孝炎,等.中國城市光化學煙霧污染研究[J].北京大學學報:自然科學版,1998,34(2/3):392 -400.

        [3]蔣維楣,蔡晨霞,李昕.城市低層大氣臭氧生成的模擬研究[J].氣象科學,2001,21(2):154 -161.

        [4]陳奎,郭勝華,董海燕,等.天津市臭氧濃度時空分布與變化特征研究[J].環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展,2010(1):17-19.

        [5]SOLOMON P ,COWLING E.,HIDY G ,et al.Comparison of scientific findings from major ozone field studies in north america and europe[J].Atmospheric Environment,2000,34:1885 -1920.

        [6]HIDY G M .Ozone process insights from field experiments[J].Atmospheric Environment,2000(34):2001 -2022.

        [7]朱琳,安俊嶺,王自發(fā),等.光化學臭氧日變化特征與其前體物關系的討論[J].南京氣象學報,2006,29(6):744 -749.

        [8]GIPSON G L,FREAS W ,KELLY R ,et al.Guide line for use of city-specific EKMA in preparing ozone SIPs.EPA -4S0/4-80-027,US EPA,Research Triangle Park,Nc,1981[S].

        [9]DENNIS R L,BYUN D W,NOVAK J H,et al.The next generation of integrated air quality modeling:EPA's Models-3[J].Atmos Environ,1996,30(12):1925 -1938.

        [10]陳璐,周陽,王偉,等.天津市PM2.5排放源構成分析及防治措施評估研究[J].城市環(huán)境與生態(tài),2014,27(3):26 -30.

        [11]DUDHIA J,GILL D ,MANNING K,et al.PSU/NCAR mesoscale modeling system tutorial class notes and user's guide:MM5 modeling system version 3[R],National Center for Atmospheric Research,2004.

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