王凌慧,曾凡剛,向偉玲,王自發(fā),楊文夷（1.中國(guó)人民大學(xué)環(huán)境學(xué)院,北京 10087；.中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所,大氣邊界層物理與大氣化學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100091）

空氣重污染應(yīng)急措施對(duì)北京市PM2.5的削減效果評(píng)估

王凌慧1,2,曾凡剛1*,向偉玲2,王自發(fā)2,楊文夷2（1.中國(guó)人民大學(xué)環(huán)境學(xué)院,北京 100872；2.中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所,大氣邊界層物理與大氣化學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 1000291）

利用嵌套網(wǎng)格空氣質(zhì)量模式系統(tǒng)（NAQPMS）模擬了2013年1月10～14日一次典型的大氣嚴(yán)重污染過(guò)程,并利用同期氣象和污染物濃度的小時(shí)觀測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了NAQPMS的模擬結(jié)果.敏感性試驗(yàn)結(jié)果表明,在重污染期間,當(dāng)僅實(shí)施《北京市空氣重污染應(yīng)急預(yù)案（試行）》一級(jí)預(yù)警中機(jī)動(dòng)車(chē)單雙號(hào)限行措施時(shí),可削減北京PM2.5小時(shí)平均濃度4%～10%；當(dāng)僅實(shí)施工業(yè)限產(chǎn)減排30%的措施時(shí),可削減北京PM2.5小時(shí)平均濃度1%～6%；當(dāng)同時(shí)實(shí)施機(jī)動(dòng)車(chē)單雙號(hào)限行和工業(yè)限產(chǎn)減排30%的措施時(shí),可削減北京平均PM2.5小時(shí)平均濃度6%～12%,并且PM2.5小時(shí)濃度與削減率的變化趨勢(shì)呈反相關(guān),即該措施對(duì)污染較輕時(shí)段 PM2.5濃度削減率高于污染峰值時(shí)段；若京津冀地區(qū)兩市一省同時(shí)實(shí)施機(jī)動(dòng)車(chē)單雙號(hào)限行和工業(yè)限產(chǎn)減排30%的措施時(shí),可削減重污染期間北京小時(shí)平均PM2.5濃度20%～35%,且污染嚴(yán)重的區(qū)域和時(shí)段削減效果更加顯著,空氣質(zhì)量可提升一個(gè)等級(jí).研究結(jié)果表明,當(dāng)北京發(fā)生重污染時(shí),僅靠北京本地限排限產(chǎn)并不能有效減輕PM2.5濃度,若要有效控制北京重污染,應(yīng)根據(jù)污染物區(qū)域輸送特征,京津冀地區(qū)實(shí)施大氣污染聯(lián)防聯(lián)控.

空氣重污染；PM2.5；應(yīng)急預(yù)案；削減效果；嵌套網(wǎng)格空氣質(zhì)量模式系統(tǒng)（NAQPMS）

灰霾會(huì)影響大氣輻射平衡、增加極端氣候事件、引起酸雨光化學(xué)煙霧、加重人體呼吸道疾病等［1］.隨著我國(guó)大氣污染源分布格局的改變,灰霾污染頻繁發(fā)生［2-3］.2013年1月我國(guó)中東部發(fā)生了嚴(yán)重灰霾污染事件,74個(gè)主要城市有 22d PM2.5濃度超標(biāo)［4］,其中北京PM2.5濃度小時(shí)值最高達(dá)到680μg/m3.為控制大氣重污染,2013年10月北京市發(fā)布了《北京市空氣重污染應(yīng)急預(yù)案（試行）》［5］,此后,上海、廣東、江蘇、河北、河南等多個(gè)地方也相繼出臺(tái)與北京類(lèi)似的應(yīng)急預(yù)案.這類(lèi)應(yīng)急措施是否能夠減輕重污染,如何有效的控制灰霾污染,既是我國(guó)大氣化學(xué)研究領(lǐng)域最關(guān)注的科學(xué)問(wèn)題,也是政府制定有效措施的理論依據(jù).

大氣污染物存在平流、輸送、沉降、氣象化學(xué)、氣溶膠化學(xué)等非線性物理、化學(xué)過(guò)程［6-8］,因此前人多采用數(shù)值模擬方法研究和評(píng)估大氣污染控制措施.吳其重等［9］利用嵌套網(wǎng)格空氣質(zhì)量模式系統(tǒng)的源追蹤方法量化了奧運(yùn)會(huì)北京空氣質(zhì)量保障方案對(duì)北京城八區(qū)SO2、PM10的貢獻(xiàn).顏敏等［10］利用CALPUFF模式模擬了2011年深圳市大運(yùn)會(huì)環(huán)境空氣質(zhì)量保障措施方案對(duì)SO2、NO2、PM10濃度的影響.賀克斌［11］利用2013年排放源清單和區(qū)域空氣質(zhì)量模型量化分析了《大氣污染防治行動(dòng)計(jì)劃（2013-2017）》措施的減排效果.這些研究主要考慮較大的時(shí)空尺度,也較少針對(duì)灰霾主要成分 PM2.5進(jìn)行分析,而大氣重污染應(yīng)急措施對(duì)重污染期間PM2.5濃度的減排效果仍未定論.因此,嚴(yán)重污染時(shí)段應(yīng)急減排措施對(duì)PM2.5影響的定量化是一個(gè)值得研究的問(wèn)題,應(yīng)急預(yù)案的科學(xué)性也亟待進(jìn)一步論證.

本文在前人研究的基礎(chǔ)上,針對(duì)2013年1月10～14日北京達(dá)到預(yù)警一級(jí)的典型灰霾嚴(yán)重污染過(guò)程,利用我國(guó)自主研發(fā)的模式NAQPMS［9,12-13］,評(píng)估北京應(yīng)急預(yù)案預(yù)警一級(jí)的實(shí)施對(duì)北京市PM2.5濃度的影響,量化機(jī)動(dòng)車(chē)單雙號(hào)限行、工業(yè)減排30%等強(qiáng)制性措施對(duì)PM2.5濃度在時(shí)間和空間上的削減效果,以期為科學(xué)制定應(yīng)急預(yù)案提供理論支持,是應(yīng)急預(yù)案科學(xué)性評(píng)估的初步探索.

1　研究方法

1.1模式及參數(shù)設(shè)置

本文采用的嵌套網(wǎng)格空氣質(zhì)量模式系統(tǒng)（Nested Air Quality Prediction Model System, NAQPMS）是中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所研發(fā)的一種三維歐拉化學(xué)傳輸模式［14］.該模式氣象模塊采用美國(guó)國(guó)家大氣研究中心研發(fā)的中尺度天氣數(shù)值預(yù)報(bào)系統(tǒng)（WRF）,化學(xué)傳輸模塊主要考慮了污染物平流、擴(kuò)散、干濕沉降,液相化學(xué)、氣相化學(xué)、非均相化學(xué)等過(guò)程［15-16］,可實(shí)現(xiàn)區(qū)域、城市尺度、多物種的模擬.設(shè)置三層嵌套網(wǎng)格,水平分辨率分別為45、15、5km（圖1）.垂直方向采用地形追隨坐標(biāo),地面到海拔高度 20km不均勻分為20層,1km以下分為7層.

圖1　NAQPMS模擬區(qū)域設(shè)置（填色部分為地形高度）Fig.1　Nested domains for NAQPMS simulation

圖2　PM2.5排放速率和觀測(cè)站點(diǎn)分布Fig.2　PM2.5emission rates and distributions of monitor stations in Jan. of 2013

人為排放源是日本國(guó)立環(huán)境研究所的亞洲排放清單（Regional Emission inventory in Asia）REAS2.0,基準(zhǔn)年是2007年,排放物種包括二氧化硫（SO2）、氮氧化物（NOx）、揮發(fā)性有機(jī)物（VOCs）、黑炭（BC）、有機(jī)物（OM）和直接排放的PM2.5（即一次PM2.5）［17］.2007～2013年我國(guó)執(zhí)行了嚴(yán)格的脫硫等減排措施,2013年實(shí)際排放與REAS2.0排放清單存在差別,因此,本文在對(duì)比北京及周邊省市的2013年環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒和其他排放清單基礎(chǔ)上［18-20］,調(diào)整模式中北京地區(qū)的排放源,并將河北省2012年一萬(wàn)多家工業(yè)污染源排放清單更新到 REAS2.0,圖 2是2013年1月北京市PM2.5排放速率空間分布.

本文選取有代表性的2013年1月作為冬季重污染的研究時(shí)間,是強(qiáng)制性減排措施效果的初步探索.2013年1月北京市共發(fā)生了4次大氣污染過(guò)程,分別是10～14日、17～22日、22～24日和25～31日.1月20日起北京市政府臨時(shí)執(zhí)行部分應(yīng)急措施,且其中包括很多建議性減排措施,且具體措施尚不明確.而10～14日污染過(guò)程持續(xù)時(shí)間最長(zhǎng),污染程度最重,且符合應(yīng)急預(yù)案一級(jí)強(qiáng)制性措施的啟動(dòng)條件.因此,本研究最終確定2013年1 月 10～14日作為本次強(qiáng)制性減排措施詳細(xì)研究的重污染時(shí)段,其中1月7～9日是模式啟動(dòng)時(shí)間.

1.2敏感性試驗(yàn)設(shè)計(jì)

表1　敏感性試驗(yàn)設(shè)計(jì)Table 1　The design of Sensitivity tests

依照應(yīng)急預(yù)案減排措施要求,為評(píng)估北京強(qiáng)制性減排措施對(duì)PM2.5濃度的影響,設(shè)計(jì)如下敏感性試驗(yàn).base表示2013年1月北京市實(shí)際排放情景.case1為僅考慮北京機(jī)動(dòng)車(chē)限行情景,即當(dāng)機(jī)動(dòng)車(chē)單雙號(hào)限行和公務(wù)用車(chē)在單雙號(hào)限行基礎(chǔ)上再停駛 30%時(shí),假設(shè)機(jī)動(dòng)車(chē)污染物排放量與機(jī)動(dòng)車(chē)保有量成正比,那么模式中北京的機(jī)動(dòng)車(chē)源削減到base的45%,其他類(lèi)型排放源不變.case2為僅考慮北京重點(diǎn)控制工業(yè)企業(yè)減排情景,即其它類(lèi)型排放源不變,僅將模式中北京的工業(yè)源削減到base的70%.case3為同時(shí)考慮北京機(jī)動(dòng)車(chē)限行措施和重點(diǎn)控制工業(yè)企業(yè)減排情景,即模式中其它類(lèi)型排放源不變,將模式中北京的工業(yè)源削減到base的70%,機(jī)動(dòng)車(chē)源削減到base的45%.

為進(jìn)一步深入討論京津冀地區(qū)聯(lián)合采取強(qiáng)制措施對(duì)北京市 PM2.5濃度影響程度,本文假設(shè)京津冀聯(lián)合采取應(yīng)急預(yù)案的一級(jí)預(yù)警措施,再次設(shè)計(jì)敏感性試驗(yàn)（case4）,即將京津冀所有地區(qū)機(jī)動(dòng)車(chē)源削減為base的45%,工業(yè)源削減為base的70%.最終的試驗(yàn)設(shè)計(jì)如表1.

2　模擬結(jié)果與分析

2.1模擬結(jié)果驗(yàn)證

2013年1月北京天氣形勢(shì)屬于高濕、低能見(jiàn)度的灰霾天氣［21］,且北半球中緯度地區(qū)大氣環(huán)流以緯向?yàn)橹?冷空氣勢(shì)力偏北,不利于冷空氣南下,從而造成北京地區(qū)長(zhǎng)時(shí)間維持靜穩(wěn)天氣［22-23］.本文選取氣候資料國(guó)際交換站北京站（站號(hào) 54511,簡(jiǎn)稱(chēng)交換站）和中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所氣象塔（簡(jiǎn)稱(chēng)大塔）2013年1月10～14日近地面風(fēng)速、相對(duì)濕度、溫度與WRF模擬結(jié)果進(jìn)行對(duì)比（表2）.結(jié)果表明,WRF對(duì)研究時(shí)段的氣象場(chǎng)有較好的模擬能力,各項(xiàng)統(tǒng)計(jì)參數(shù)均在可接受范圍內(nèi).

圖3　2013年1月10～14日6個(gè)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)PM2.5、NO2、SO2小時(shí)模擬值與觀測(cè)值對(duì)比Fig.3　Comparison of observations and simulations of PM2.5,NO2and SO2concentrations at 6stations from 10thto 14thJan. 2013

表3　2013年1月10～14日市區(qū)和郊區(qū)PM2.5, NO2, SO2小時(shí)濃度模擬值與觀測(cè)值對(duì)比參數(shù)統(tǒng)計(jì)Table.3　Statistics of hourly mean concentrations of PM2.5, NO2, SO2of observations and simulations at urban and suburb stations from 10thto 14thJan. 2013

本文利用北京市奧體中心、大塔、永樂(lè)、東高村、水庫(kù)、八達(dá)嶺6個(gè)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)（站點(diǎn)位置見(jiàn)圖2,奧體中心和大塔為市區(qū)站點(diǎn),永樂(lè)、東高村、水庫(kù)、八達(dá)嶺為郊區(qū)站點(diǎn)）2013年 1月 10～14日PM2.5、NO2、SO2的小時(shí)濃度值與NAQPMS的小時(shí)模擬值進(jìn)行對(duì)比.結(jié)果表明,NAQPMS能夠較好的模擬重污染期間PM2.5、NO2和SO2的污染水平（圖3,表3）.PM2.5和NO2小時(shí)模擬結(jié)果與觀測(cè)變化趨勢(shì)較為一致,SO2市區(qū)模擬效果客觀上存在一定的不確定性,主要原因是北京近幾年大力實(shí)施脫硫,特別是市區(qū),使得北京市SO2排放源空間分布不確定性增加,而且SO2個(gè)別站點(diǎn)的小時(shí)值可能存在局部污染也加大不確定性,但是隨著研究機(jī)制的不斷深化.模擬效果也會(huì)逐步提升.但從總體上看,NAQPMS較好的再現(xiàn)了2013年1月10～14日北京重污染過(guò)程,反映了污染物濃度變化趨勢(shì),這為分析敏感性試驗(yàn)結(jié)果提供了較可靠的基礎(chǔ).

2.2敏感性試驗(yàn)結(jié)果分析

試驗(yàn)結(jié)果表明（圖 4,圖 5）,case1情景,空間上,北京全市域PM2.5小時(shí)平均濃度削減率為4%～10%,削減率相對(duì)較大的區(qū)域?yàn)轫樍x、密云、懷柔南部、昌平東部,大興、房山及中心城區(qū)次之,毗鄰燕山山脈的延慶、昌平西部、門(mén)頭溝、房山西部及平谷削減率基本在4%以下.時(shí)間上,PM2.5小時(shí)濃度削減率變化幅度較大,最高可達(dá)到35%（順義10日中午）,最低只有3%（農(nóng)展館12日凌晨）；盡管PM2.5在峰值時(shí)其濃度削減較大,但 PM2.5小時(shí)濃度與削減率呈反相關(guān),即在12日、13日、14日午時(shí)PM2.5濃度處于波峰時(shí),其削減率處于波谷,在PM2.5濃度處于波谷時(shí),其削減率處于波峰.

case2情景,空間上,北京全市域PM2.5小時(shí)平均濃度削減率為1%～6%,低于case1情景下削減率,且主要削減區(qū)域集中在中心城區(qū)、順義、密云和門(mén)頭溝等,其他區(qū)域削減率非常小.從時(shí)間上看,case2情景下PM2.5小時(shí)濃度削減變化與case1相似,但削減率變化幅度較 case1小,最高可達(dá)20%,最低不足1%.

case3,從空間上看,北京全市域PM2.5小時(shí)平均削減率為6%～12%,均高于case1和case2情景下的削減率,削減幅度較大的區(qū)域主要集中于順義、密云、懷柔南部、昌平東部、朝陽(yáng)、中心城區(qū)及大興北部等.時(shí)間上分析,case3情景下PM2.5小時(shí)濃度削減變化與case1和case2相似,僅削減幅度稍大于case1和case2,小時(shí)削減率最大值為36%,最小值為4%.

上述分析結(jié)果表明,北京市發(fā)生重污染時(shí),機(jī)動(dòng)車(chē)單雙號(hào)限行可削減PM2.54%～10%,工業(yè)源減排 30%可削減 PM2.51%～6%,同時(shí)執(zhí)行機(jī)動(dòng)車(chē)單雙號(hào)限行和工業(yè)源減排 30%的強(qiáng)制措施可削減PM2.56%～12%.這說(shuō)明當(dāng)北京市發(fā)生重污染時(shí),執(zhí)行北京應(yīng)急預(yù)案一級(jí)預(yù)警強(qiáng)制措施,并不能大幅降低PM2.5濃度,灰霾污染仍較嚴(yán)重.此外,各情景下PM2.5小時(shí)濃度與削減率變化趨勢(shì)呈反相關(guān),即污染較輕時(shí)段的削減率較大,污染較重時(shí)段削減率較小,表明北京應(yīng)急強(qiáng)制措施對(duì)污染較輕時(shí)段PM2.5濃度削減率高于污染峰值時(shí)段.

圖4　2013年1月10～14日各情景下北京PM2.5小時(shí)平均濃度削減率空間分布Fig.4　Spatial distribution of reduced ratio of PM2.5concentrations in each scenario from 10thto 14thJan. 2013

圖5　2013年1月10～14日各情景下6個(gè)典型站點(diǎn)PM2.5小時(shí)模擬值（μg/m3）及削減率（%）時(shí)間序列Fig.5　hourly concentration and reduced ratio of PM2.5at 6typical stations in each scenario from 10thto 14thJan. 2013

2.3京津冀聯(lián)合控制試驗(yàn)結(jié)果分析

王自發(fā)等［22］研究表明北京 PM2.5濃度受外部輸送影響顯著,2013年1月北京本地貢獻(xiàn) 48.3%,河北貢獻(xiàn)次之,達(dá)到26.4%.敏感性試驗(yàn)case4（將京津冀地區(qū)機(jī)動(dòng)車(chē)源削減為base的45%,工業(yè)源削減為base的70%）進(jìn)一步討論京津冀地區(qū)聯(lián)合采取強(qiáng)制措施對(duì)北京市 PM2.5濃度影響程度.試驗(yàn)結(jié)果表明（圖 6,圖 7）,當(dāng)京津冀地區(qū)全部執(zhí)行機(jī)動(dòng)車(chē)單雙號(hào)限行和工業(yè)減排 30%的強(qiáng)制措施時(shí),空間上,北京全市域PM2.5小時(shí)平均濃度削減率為20%～35%,削減率相對(duì)較大的區(qū)域?yàn)楸本〇|南部和東北部,包括密云、順義、平谷、朝陽(yáng)、通州、大興等,削減率在30%以上.時(shí)間上,PM2.5小時(shí)濃度削減較顯著,其削減率小時(shí)變化幅度不大,大部分站點(diǎn)的 PM2.5濃度達(dá)到峰值時(shí)其削減率也較大.

表4是利用北京12個(gè)國(guó)控站點(diǎn)（定陵、昌平、懷柔、順義、古城、奧體中心、萬(wàn)壽西宮、東四、農(nóng)展館、天壇、官園、海淀區(qū)萬(wàn)柳）計(jì)算的北京強(qiáng)制措施情景（case3）與京津冀聯(lián)合強(qiáng)制措施情景（case4）的 PM2.5日均削減濃度和削減率.在case4情景下,北京市PM2.5日最大削減濃度可達(dá)107μg/m3,日最低削減濃度也為 58μg/m3,5日平均削減濃度為 87μg/m3,削減率為 26%.與 case3 的PM2.5削減結(jié)果比較,case4的日最大削減濃度高出59μg/m3,日最小削減濃度高出29μg/m3,5日平均削減濃度高出51μg/m3,削減高出15%,均高出case3情景的1倍以上.計(jì)算case3與case4情景每日的空氣質(zhì)量指數(shù)（AQI）,并與 base情景進(jìn)行比較,結(jié)果表明,當(dāng)僅北京執(zhí)行強(qiáng)制措施,北京重污染過(guò)程中每日AQI有所下降,但并未全部降低污染等級(jí)；當(dāng)執(zhí)行京津冀聯(lián)合強(qiáng)制措施時(shí),北京重污染過(guò)程中每日的AQI降幅明顯,均可下降一個(gè)等級(jí),能夠有效減輕灰霾污染.

圖6　2013年1月10～14日京津冀聯(lián)合控制情景下北京PM2.5小時(shí)平均濃度削減率空間分布Fig.6　patial distribution of reduced ratio of PM2.5concentrations in the scenario of combined control over Hebei-Beijing-Tianjin from 10thto 14thJan. 2013

圖7　2013年1月10～14日京津冀聯(lián)合控制情景下6個(gè)典型站點(diǎn)PM2.5小時(shí)模擬值（mg/m3）及削減率（%）時(shí)間序列Fig.7　hourly concentration and reduced ratio of PM2.5at 6typical stations in the scenario of combined control over Hebei-Beijing-Tianjin from 10thto 14thJan. 2013

表4　北京強(qiáng)制措施情景與京津冀聯(lián)合強(qiáng)制措施情景的PM2.5日均削減濃度和削減率Table 4　Comparison of reduced PM2.5between the scenarios of Beijing control and Hebei-Beijing-Tianjin control

3　結(jié)論

3.1NAQPMS模式能夠較好的模擬空氣重污染過(guò)程,合理反映了 PM2.5及其前體物的小時(shí)濃度變化趨勢(shì)和空間分布特征.

3.2當(dāng)北京執(zhí)行機(jī)動(dòng)車(chē)單雙號(hào)限行措施,可削減重污染過(guò)程中 PM2.5濃度 4%～10%；當(dāng)北京執(zhí)行工業(yè)減排 30%的措施,可削減重污染過(guò)程中PM2.5濃度 1%～6%；當(dāng)北京同時(shí)執(zhí)行機(jī)動(dòng)車(chē)單雙號(hào)限行、工業(yè)減排 30%的措施時(shí),可削減重污染過(guò)程中PM2.5濃度6%～12%.

3.3僅北京本地執(zhí)行單雙號(hào)限行和工業(yè)減排30%的強(qiáng)制措施,PM2.5小時(shí)濃度與削減率的變化趨勢(shì)呈反相關(guān),表明該措施對(duì)污染較輕時(shí)段PM2.5濃度削減率高于污染峰值時(shí)段.若京津冀一省兩市聯(lián)合執(zhí)行機(jī)動(dòng)車(chē)單雙號(hào)限行和工業(yè)減排 30%的措施,可削減北京重污染過(guò)程中 PM2.5濃度20%～35%,并可提升重污染過(guò)程中每日AQI一級(jí)等級(jí),達(dá)到有效減輕北京灰霾污染的效果.

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致謝：本試驗(yàn)使用的驗(yàn)證數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)環(huán)境監(jiān)測(cè)總站,在此表示感謝.

A model evaluation of the effect of implementing heavy air pollution emergency plan to PM2.5reduction in Beijing.

WANG ling-hui1,2, ZENG fan-gang1*, XIANG wei-ling2, WANG zi-fa2, YANG wen-yi2（1.School of Environment and Natural Resources, Renmin University of China, Beijing 100872, China；2.State Key Laboratory of Atmospheric Boundary layer Physics and Atmospheric Chemistry, Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100291, China）.

China Environmental Science, 2015,35（8）：2546～2553

The nested air quality prediction model system （NAQPMS） was utilized to simulate a severe polluted process from January 10thto 14th, 2013. NAQPMS reproduced the variation of pollutants well, with good agreement between model simulation and observations both in tendency and magnitude. The sensitivity tests indicate that PM2.5would be reduced by 4%～10%, 1%～6%, and 6%～12%, respectively, if the odd-even traffic control measure, the 30% industrial emission cut measures were implemented separately, or simultaneously. It was found that PM2.5concentration was inversely correlated with its reduction ratio in the above three tests, in other words, the reduction ratio of the above measures taken in Beijing was much higher in the periods of low PM2.5concentration. If both of the above measures were taken simultaneously over Hebei-Beijing-Tianjin （HBT） region, it would lead to 20%～35% reduction in PM2.5concentration and air quality would be improved by one level higher, especially during the periods in areas of peak concentration. In summary, it was unreliable to limit local emissions exclusively for controlling heavy pollution of Beijing, and the combined effort in control of HBT could be a better way to solve the emergent air pollution problem in Beijing.

heavy air pollution；PM2.5；emergency plan；decrease effect；nested air quality prediction model system （NAQPMS）

X513

A

1000-6923（2015）08-2546-08

2014-12-28

中國(guó)科學(xué)院戰(zhàn)略先導(dǎo)科技專(zhuān)項(xiàng)

* 責(zé)任作者, 教授, zengfg@ruc.edu.cn

王凌慧（1988-）,女,河北秦皇島人,中國(guó)人民大學(xué)環(huán)境學(xué)院環(huán)境科學(xué)系碩士,研究方向大氣科學(xué).