嚴(yán)茹莎 李 莉# 安靜宇 黃 成 黃海英 盧 清(1.國家環(huán)境保護(hù)城市大氣復(fù)合污染成因與防治重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海 200233；2.上海市環(huán)境科學(xué)研究院，上海 200233)

隨著我國機(jī)動(dòng)車保有量、工業(yè)水平的不斷增長，由此引發(fā)的顆粒物、臭氧等復(fù)合型大氣污染問題日益突出[1-4]。上海市作為我國重要的經(jīng)濟(jì)中心、工業(yè)基地、港口城市，近年來正面臨著嚴(yán)重的光化學(xué)污染問題。RAN等[5]觀測到上海市2009年夏季臭氧高達(dá)235.7 μg/m3。DING等[6]觀測長三角地區(qū)2012年夏季臭氧平均為53.1 μg/m3，最高達(dá)267.9 μg/m3。臭氧是由人類生產(chǎn)活動(dòng)所排放的NOX及揮發(fā)性有機(jī)物(VOCs)在光照作用下經(jīng)二次反應(yīng)生成的產(chǎn)物[7-9]。然而，臭氧與其前體物(NOX與VOCs)排放之間具有高度非線性[10]，使得臭氧污染控制變得復(fù)雜，而夏季是臭氧污染高發(fā)季節(jié)。研究表明，上海市2006—2008年臭氧超標(biāo)天數(shù)最多的月份為7月[11]。另外，據(jù)統(tǒng)計(jì)，2012年上海市臭氧1 h濃度和日最大8 h濃度超標(biāo)時(shí)間均集中在5—9月[12]，因此夏季是臭氧污染典型季節(jié)，研究夏季臭氧生成與其前體物排放之間的關(guān)系，對科學(xué)制定臭氧污染預(yù)防措施及減排戰(zhàn)略具有重要意義。

本研究利用WRF-CMAQ模型，結(jié)合長三角地區(qū)大氣污染源排放清單，對上海市2012年7月的臭氧進(jìn)行數(shù)值模擬，采用情景控制的手段，分析臭氧前體物不同削減比例下上海市臭氧濃度的分布特征，并統(tǒng)計(jì)臭氧1 h濃度和日最大8 h濃度的超標(biāo)情況。

1 研究方法

1.1 研究區(qū)域

氣象場由WRFv3.4.1提供，并利用美國第3代空氣質(zhì)量模型CMAQv5.0作為研究工具。CMAQ模型采用CB05化學(xué)機(jī)制和ae05氣溶膠機(jī)制[13]，參數(shù)化方案包括LIN等[14]的微物理方案(水汽、雨、雪、云水、冰、冰雹)和GRELL-3積云對流參數(shù)化方案，YSU行星邊界層方案，rrtm長波輻射方案及Goddard短波輻射方案。研究區(qū)域如圖1所示，采用4層網(wǎng)格嵌套，D01(網(wǎng)格分辨率81 km×81 km)、D02(網(wǎng)格分辨率27 km×27 km)、D03(網(wǎng)格分辨率9 km×9 km)模擬區(qū)域采用ZHANG等[15]于2006年建立的INTEX-B排放清單，D04(網(wǎng)格分辨率3 km×3 km)采用本研究團(tuán)隊(duì)[16-17]建立的大氣污染源排放清單，覆蓋了上海市、江蘇南部以及浙江北部。研究時(shí)間為2012年7月。

圖1 模型系統(tǒng)研究區(qū)域Fig.1 Modeling domain

1.2 情景設(shè)計(jì)

為提出上海市對控制大氣臭氧的戰(zhàn)略措施，本研究以控制NOX和VOCs為基礎(chǔ)，模擬臭氧前體物削減比例對臭氧濃度以及超標(biāo)情況的影響。為此，設(shè)計(jì)了9組預(yù)測情景以計(jì)算臭氧的濃度變化情況，具體見表1。

1.3 模型驗(yàn)證

為驗(yàn)證WRF-CMAQ模型模擬結(jié)果的準(zhǔn)確性，選取上海市4個(gè)國控點(diǎn)，分別為徐匯、靜安、青浦淀山湖、浦東川沙，其中徐匯、靜安站點(diǎn)代表上海城區(qū)，青浦淀山湖站點(diǎn)代表上海市夏季下風(fēng)向，浦東川沙站點(diǎn)則代表上海市夏季上風(fēng)向點(diǎn)位。比較2012年7月臭氧質(zhì)量濃度的WRF-CMAQ模型模擬結(jié)果與觀測結(jié)果，具體如圖2所示。由圖2可見，WRF-CMAQ模型總體能較好地反映上海市各站點(diǎn)的臭氧濃度變化情況。日間，隨著溫度的升高，臭氧濃度逐漸增加；夜間，隨著溫度的降低，臭氧濃度降低，呈明顯的日變化趨勢。但總體上模擬結(jié)果比觀測結(jié)果略低，尤其是日間峰值時(shí)間段，這一現(xiàn)象可能與所用的天然源排放數(shù)據(jù)有關(guān)，本研究所用的天然源排放數(shù)據(jù)為1990年全球排放研究計(jì)劃(GEIA)數(shù)據(jù)，因此差異較大，影響VOCs排放量，導(dǎo)致臭氧濃度差異。

表1 臭氧敏感性實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)Table 1 O3 sensitivity experimental design

2 結(jié)果與討論

2.1 不同情景下臭氧濃度分布與日變化

圖3為9組預(yù)測情景與基準(zhǔn)情景之間的臭氧月均值差值分布。

在NOX削減比例不變的情況下，隨著VOCs削減比例的增大，上海城區(qū)臭氧月均值差值呈下降的趨勢；在VOCs削減比例不變的情況下，隨著NOX削減比例的增加，上海城區(qū)臭氧月均值差值上升顯著。這說明，NOX排放量的增加對臭氧生成起抑制作用，而VOCs排放量的增加對臭氧生成起促進(jìn)作用。因此，對于上海城區(qū)來說，VOCs為主要控制因素，屬VOCs控制型；對上海郊區(qū)而言，削減VOCs排放量比削減NOX排放量使臭氧月均值差值上升更明顯，說明上海郊區(qū)屬NOX控制型，這與以往研究結(jié)果相一致[18-19]。但是僅通過增加NOX排放來降低臭氧濃度可能會(huì)出現(xiàn)負(fù)面效果，同時(shí)也需結(jié)合VOCs排放控制。

計(jì)算9組預(yù)測情景與基準(zhǔn)情景臭氧24 h質(zhì)量濃度平均差，結(jié)果如圖4所示。從圖4可以看出，不同削減比例的臭氧前體物對臭氧濃度的影響都呈現(xiàn)白天降低而夜間上升的趨勢，說明減少臭氧前體物的排放對日間高濃度臭氧有較好的控制效果，而在夜間由于NO滴定作用，當(dāng)NOX的排放量減少時(shí)導(dǎo)致消耗的臭氧也減少，所以出現(xiàn)夜間濃度比基準(zhǔn)情景上升的情況。

圖2 臭氧質(zhì)量濃度的WRF-CMAQ模型模擬結(jié)果與觀測結(jié)果比較Fig.2 Comparison of WRF-CMAQ model simulations for O3 concentrations against observations

通常，每日12：00—15：00出現(xiàn)臭氧高值。從圖4(a)和圖4(b)可以看出，對于上海城區(qū)的兩個(gè)站點(diǎn)而言，情景S3對臭氧高值的控制效果最優(yōu)，其次為情景S2、S6；從圖4(c)和圖4(d)可以看出，對于上海城郊的兩個(gè)站點(diǎn)而言，情景S7、S8、S9對臭氧高值的控制效果較理想。這是由于上海城區(qū)是VOCs控制型，而情景S2、S3、S6的VOCs削減比例較高，因此對臭氧高值的控制效果較好；青浦淀山湖站點(diǎn)屬于NOX控制型[20]，情景S7、S8、S9削減了較高比例的NOX，所以對臭氧高值起到了較好的控制效果；浦東川沙位于上海市夏季上風(fēng)向地區(qū)，因此控制臭氧前體物排放對于該點(diǎn)位臭氧濃度影響幅度較小。

2.2 不同預(yù)測情景下臭氧超標(biāo)情況分析

以《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》(GB 3095—2012)二級標(biāo)準(zhǔn)(臭氧1 h、日最大8 h質(zhì)量濃度限值分別為200、160 μg/m3)為依據(jù)，以2012年7月4個(gè)站點(diǎn)監(jiān)測數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)情景下的數(shù)據(jù)，計(jì)算各預(yù)測情景下臭氧1 h濃度和日最大8 h濃度的超標(biāo)小時(shí)數(shù)，結(jié)果見圖5。從圖5(a)和圖5(b)可見，情景S3、S6、S8、S9對上海城區(qū)兩個(gè)站點(diǎn)控制效果較好，徐匯站點(diǎn)的臭氧1 h濃度超標(biāo)小時(shí)數(shù)分別降低到6、5、4、0 h，靜安站點(diǎn)則分別降低到4、3、4、3 h。從圖5(c)和圖5(d)可見，情景S7、S8、S9對上海郊區(qū)兩個(gè)站點(diǎn)控制效果較好，3種情況下青浦淀山湖、浦東川沙站點(diǎn)的臭氧1 h濃度超標(biāo)小時(shí)數(shù)分別降低到4、0 h。

根據(jù)圖5，計(jì)算各預(yù)測情景下臭氧超標(biāo)小時(shí)數(shù)相對基準(zhǔn)情景的超標(biāo)比例，結(jié)果見表2。由表2可看出，各預(yù)測情景下臭氧1 h濃度超標(biāo)比例都有不同程度地降低，而每個(gè)站點(diǎn)的臭氧日最大8 h濃度超標(biāo)比例各不相同。對徐匯站點(diǎn)來說，情景S3、S6、S7、S8和S9的臭氧1 h濃度超標(biāo)小時(shí)數(shù)降低較明顯，降低了45.5%以上；臭氧日最大8 h濃度超標(biāo)比例并沒有降低，只有情景S2、S3、S6維持不變。對靜安站點(diǎn)來說，情景S3、S6、S8和S9的臭氧1 h濃度超標(biāo)小時(shí)數(shù)都明顯降低，均降低50.0%以上；情景S3的臭氧日最大8 h濃度超標(biāo)比例也降低，降低了50.0%。對青浦淀山湖及浦東川沙站點(diǎn)而言，情景S7、S8、S9的臭氧1 h濃度超標(biāo)比例控制效果顯著，臭氧1 h濃度超標(biāo)比例分別降低了75.0%、100.0%。這是由于上海郊區(qū)屬NOX控制型，因此NOX削減比例越高，對臭氧控制的效果也越好，臭氧1 h濃度超標(biāo)小時(shí)數(shù)也越少。

圖4 預(yù)測情景與基準(zhǔn)情景臭氧24 h質(zhì)量濃度平均差Fig.4 The difference of O3 24 h average concentration between prediction scenarios and baseline scenario

綜合考慮4個(gè)站點(diǎn)的臭氧1 h濃度超標(biāo)情況，情景S1～S9可以使得上海市臭氧1 h濃度超標(biāo)比例下降平均值為11.8%～84.4%(見表2)，在最大控制力度(情景S9)下該平均值最大。而且，在最大控制力度下，徐匯、靜安、青浦淀山湖、浦東川沙站點(diǎn)的臭氧1 h濃度超標(biāo)小時(shí)數(shù)也從基準(zhǔn)情景的11、8、16、6 h下降至0、3、4、0 h(見圖5)。

3 結(jié) 論

(1) 上海城區(qū)臭氧生成屬VOCs控制型，減少VOCs排放對臭氧生成起抑制作用，而單純控制NOX排放對臭氧的生成起促進(jìn)作用。

(2) 減少臭氧前體物排放對日間高濃度臭氧有較好的控制效果；而夜間由于NO滴定作用臭氧濃度反而上升。

(3) 徐匯、靜安站點(diǎn)控制VOCs排放對降低臭氧濃度效果較顯著，情景S3、S6、S8及S9對這兩個(gè)站點(diǎn)的臭氧控制效果較優(yōu)，臭氧1 h濃度超標(biāo)比例分別下降了45.5%以上、50.0%以上；控制NOX排放對降低青浦淀山湖及浦東川沙站點(diǎn)的臭氧濃度效果較好，情景S7、S8、S9對兩個(gè)站點(diǎn)的臭氧1 h濃度超標(biāo)比例分別降低75.0%、100.0%。

圖5 各情景下臭氧1 h濃度和日最大8 h濃度的超標(biāo)小時(shí)數(shù)Fig.5 The numbers of exceeded O3 standards of hourly and maximum 8 h in different scenarios

表2 不同預(yù)測情景下4個(gè)站點(diǎn)相對于預(yù)測情景的臭氧超標(biāo)情況Table 2 The ratio of exceeded O3 standard at 4 sites in different scenarios

(4) 在最大控制力度(即NOX和VOCs均削減75%)下，徐匯、靜安、青浦淀山湖、浦東川沙站點(diǎn)的臭氧1 h濃度超標(biāo)小時(shí)數(shù)也從基準(zhǔn)情景的11、8、16、6 h下降至0、3、4、0 h。

(致謝：上海市環(huán)境監(jiān)測中心提供了臭氧監(jiān)測數(shù)據(jù)，在此致以最誠摯的感謝。)

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