汪 輝 章晶曉 王 昱 陶志華

（1臺州市污染防治工程技術(shù)中心 浙江臺州 318000 2臺州市生態(tài)環(huán)境局玉環(huán)分局 浙江臺州 317600 3臺州市環(huán)境監(jiān)測中心站 浙江臺州 318000）

引言

當(dāng)前，我國大氣污染形勢嚴(yán)峻，特別是長三角地區(qū)，高濃度PM2.5及其所導(dǎo)致的灰霾天氣是其所面臨的重要大氣污染問題[1-2]。臺州市是長三角地區(qū)的重要城市，PM2.5污染是其主要的大氣污染問題。臺州市環(huán)境監(jiān)測中心站空氣質(zhì)量監(jiān)測結(jié)果表明：2015年P(guān)M2.5年均濃度僅兩個站點達(dá)到二級標(biāo)準(zhǔn)（35μg/m3），全市及市區(qū)均未達(dá)到二級標(biāo)準(zhǔn)。

本研究將確定2020年及至2025年和2035年的PM2.5污染防治目標(biāo)，以WRF-CMAQ空氣質(zhì)量模擬系統(tǒng)為核心工具，通過數(shù)值模擬的方法，選取2015年為基準(zhǔn)年，設(shè)置不同減排情景，為從根本上改善臺州市的空氣質(zhì)量提供科學(xué)依據(jù)，同時對長三角沿海城市治理大氣污染具有重要借鑒意義。

1 研究方法

1.1 模式及研究區(qū)域確立

本研究采用的模式系統(tǒng)包括兩部分:WRF3.6和CMAQ5.0。WRF模擬采用三重網(wǎng)格嵌套，系統(tǒng)垂直分層擬分為35層，模式頂為50hpa，其中邊界層內(nèi)（2km范圍內(nèi)）有14層。CMAQ模型中化學(xué)機制采用CB05氣相化學(xué)機制和AERO5氣溶膠化學(xué)機制。模型的投影坐標(biāo)系采用Lambert Conformal Conic，中心點坐標(biāo)為北緯35.983和東經(jīng)112.882，兩條真緯線分別為北緯30和北緯60。

研究采用3層網(wǎng)格嵌套，最外層網(wǎng)格精度為27km×27km；中間層網(wǎng)格為9km×9km，覆蓋我國東部地區(qū)；最內(nèi)層網(wǎng)格精度為3km×3km，覆蓋臺州市全境。以2015年作為基準(zhǔn)年，分別選擇1月、4月、7月、10月作為冬、春、夏、秋四季的代表月開展模擬，以4個月的污染物濃度平均值作為年均值。

1.2 環(huán)境空氣質(zhì)量改善目標(biāo)

依據(jù)《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》（GB 3095-2012）、國務(wù)院《大氣污染防治行動計劃》、世界衛(wèi)生組織（WHO）《空氣質(zhì)量準(zhǔn)則（2005年更新版）》、中國工程院和環(huán)境保護部《中國環(huán)境宏觀戰(zhàn)略研究》[3]，并參考發(fā)達(dá)國家和地區(qū)的空氣質(zhì)量改善歷程，提出適合臺州市的環(huán)境空氣質(zhì)量改善目標(biāo)[4]。本研究建議臺州市中長期大氣污染防治目標(biāo)為：2020年城市PM2.5濃度比2015年下降26%以上，達(dá)到 30μg/m3，優(yōu)于（GB 3095-2012）二級標(biāo)準(zhǔn)；2025 年在2020 年的基礎(chǔ)上下降 5μg/m3，達(dá)到 25μg/m3，達(dá)到歐盟、WHO 過渡期目標(biāo)2和韓國標(biāo)準(zhǔn)；2035年P(guān)M2.5濃度進(jìn)一步降低，達(dá)到20μg/m3。

1.3 削減方案制定

通過多情景模擬分析對比，確定臺州市未來環(huán)境質(zhì)量目標(biāo)作為約束條件下，設(shè)定七大排放情景，情景二在情景一的基礎(chǔ)上，對PM2.5進(jìn)行強化減排，其他各污染物的減排比例不變，主要為研究一次PM2.5減排對PM2.5濃度的影響；情景三至情景七在情景一的基礎(chǔ)上，對各污染物進(jìn)行協(xié)同減排，并且減排比例逐漸加強，主要為確定空氣質(zhì)量目標(biāo)達(dá)標(biāo)的情景方案。此外，長三角其他地區(qū)同步削減一定的污染物排放。主要污染物削減比例見下表。

表1 臺州市主要污染物削減比例

2 結(jié)果與討論

2.1 空氣質(zhì)量模式模擬結(jié)果驗證

選取2015年臺州市主城區(qū)PM2.5月均濃度模擬結(jié)果和實際觀測值進(jìn)行模式驗證。可以看到，CMAQ模式能夠較好地反映出臺州市PM2.5的污染水平與變化趨勢，且高峰值和低峰值出現(xiàn)時段大致相同，NMB（標(biāo)準(zhǔn)化平均偏差）為-3.30%，NME（標(biāo)準(zhǔn)化平均誤差）為12.56%，相關(guān)系數(shù)R為0.92，模擬獲得的PM2.5月均濃度與相應(yīng)的觀測值具有顯著相關(guān)性，這有利于保證PM2.5污染特征和污染過程分析結(jié)果的可靠性。

表2 2015年P(guān)M2.5月均濃度模擬值和觀測值對比一覽表

模擬值與實測值的偏差主要受三方面因素影響:一是監(jiān)測點位周邊的污染源及氣象條件對PM2.5觀測濃度的影響較大，模式3km網(wǎng)格分辨率會將更小空間尺度的影響平滑掉；已有研究表明，VOCs是二次氣溶膠的重要前體物，但數(shù)值模型中二次有機氣溶膠的生成機制仍然十分不完善[5]，導(dǎo)致PM2.5被低估；目前人為源排放清單多采用排放系數(shù)法構(gòu)建，與實際排放相比可能存在較大的不確定性。

2.2 情景模擬結(jié)果

2.2.1 一次PM2.5減排影響

由情景一到情景二可以看出，情景二在情景一的基礎(chǔ)上，對PM2.5進(jìn)行強化減排，減排比例由26.8%上升到40%。利用WRF-CMAQ系統(tǒng)對區(qū)域主要大氣污染物質(zhì)量濃度的空間分布進(jìn)行模擬，獲得臺州市區(qū)在情景方案一和二下的PM2.5濃度。結(jié)果表明，情景一的PM2.5模擬結(jié)果為32μg/m3，情景二的模擬結(jié)果為 31μg/m3，只比情景一下降 1μg/m3。

表3 情景一和情景二模擬結(jié)果

由此可以看出，臺州市一次PM2.5消減對市區(qū)PM2.5整體濃度下降不顯著，一次PM2.5排放量削減13%對應(yīng)的PM2.5濃度下降1μg/m3，這可能是由于臺州市區(qū)PM2.5濃度以二次顆粒物為主，為驗證這一猜測，我們對臺州市區(qū)環(huán)境空氣PM2.5來源進(jìn)行解析。

基于污染源和環(huán)境受體PM2.5成分譜，采用CMB模型對臺州市區(qū)環(huán)境空氣PM2.5進(jìn)行來源解析。結(jié)果表明，臺州市區(qū)受二次粒子影響較大（硫酸鹽、硝酸鹽、SOC），占比達(dá)到41.18%，其中硫酸鹽比重最大，略高于硝酸鹽。揚塵年均占比達(dá)到19.37%，機動車尾氣塵也占有較大比重，為13.19%。其余各源類占比均低于10%，其中燃煤塵占比相對較高，約為6.97%，另外還解析出了具有臺州本地特色的危廢焚燒塵和固廢拆解塵，分別占PM2.5的3.08%和4.67%。綜上所述，臺州市區(qū)PM2.5污染主要以二次顆粒物為主，揚塵和機動車貢獻(xiàn)也相對較大。

2.2.2 規(guī)劃目標(biāo)可達(dá)性分析

表5和圖3為情景三至情景七的PM2.5模擬結(jié)果，其中情景三的PM2.5模擬濃度為29μg/m3，能夠達(dá)到2020年P(guān)M2.5的濃度目標(biāo)；情景六的PM2.5模擬濃度為25μg/m3，能夠達(dá)到2025年P(guān)M2.5的濃度目標(biāo)；情景七的PM2.5模擬濃度為20μg/m3，能夠達(dá)到2035年P(guān)M2.5的濃度目標(biāo)。并且隨著情景方案的逐漸加強，PM2.5濃度呈現(xiàn)出逐步降低的趨勢。

表4 改善效果評估一覽表

進(jìn)一步分析各情景方案的PM2.5濃度四季變化情況，臺州市PM2.5濃度時空分布狀況見下圖，可以得到臺州市PM2.5平均濃度從高到低依次為冬季>春季>秋季>夏季。冬季大氣PM2.5污染嚴(yán)重，高值區(qū)出現(xiàn)在人口稠密的天臺城區(qū)、臨海城區(qū)和臺州市城區(qū)范圍。原因主要為：冬季氣象條件穩(wěn)定，大氣擴散條件較差，另外一方面，外源大氣污染物的影響較大，臺州市屬于亞熱帶季風(fēng)氣候，冬天盛行以西北風(fēng)為主的偏北風(fēng)，在偏北風(fēng)的作用下，北方污染較重的氣團南下輸送，這也使得冬季臺州市大氣污染物濃度較高。而夏季盛行偏南風(fēng)，帶來較為潔凈的氣團，再加上浙江沿海多臺風(fēng)，大氣擴散條件較好，因此，臺州市大氣污染物濃度較低。另外，夏季雨水比較充沛，雨水對大氣污染物的沖刷作用，也是造成臺州市大氣污染物濃度較低的重要原因。

2.3 不確定性分析

采用排放清單-氣象模擬-空氣質(zhì)量模擬的技術(shù)方法對臺州市的空氣質(zhì)量改善效果進(jìn)行了評估，研究結(jié)果存在一定的不確定性，主要來自于模型、源清單以及減排方案的不確定性[6]。

為定量表征情景模擬的不確定性，本研究對人為源進(jìn)行固定，僅考慮氣象因素對模擬濃度的影響。在人為源固定的模擬過程中，2013-2015年模擬的污染物濃度具有上下波動，說明氣象條件的變化會對污染物濃度的變化存在一定的影響幅度。在僅考慮氣象因素對PM2.5影響時（不考慮非氣象因素），2013到2014年 PM2.5濃度上升了 0.9μg/m3，2014到 2015年上升了1.3μg/m3。因此，特用模式結(jié)果的離散程度來表征模式的不確定性，氣象因素對PM2.5濃度的影響控制在+1.2μg/m3。詳見下表。

表5 PM2.5改善效果評估一覽表

結(jié)語

（1）WRF-CMAQ模式系統(tǒng)能夠合理地模擬出臺州市2015年P(guān)M2.5的濃度水平和變化特征,NMB為-3.30%，NME為12.56%，相關(guān)系數(shù)R為0.92，模擬獲得的PM2.5月均濃度與相應(yīng)的觀測值具有顯著相關(guān)性。

（2）臺州市一次PM2.5消減對市區(qū)PM2.5整體濃度下降不太顯著，一次PM2.5排放量削減13%，對應(yīng)的PM2.5濃度下降1μg/m3。這可能是由于臺州市區(qū)PM2.5濃度以二次顆粒物為主。通過采用CMB模型對臺州市區(qū)環(huán)境空氣PM2.5進(jìn)行來源解析，結(jié)果表明，臺州市區(qū)PM2.5濃度以二次顆粒物為主，硫酸鹽、硝酸鹽、SOC，占比達(dá)到41.18%，揚塵和機動車貢獻(xiàn)也相對較大。

（3）情景三的PM2.5模擬濃度為29μg/m3，能夠達(dá)到2020年P(guān)M2.5的濃度目標(biāo)；情景六的PM2.5模擬濃度為25μg/m3，能夠達(dá)到2025年P(guān)M2.5的濃度目標(biāo)；情景七的PM2.5模擬濃度為20μg/m3，能夠達(dá)到2035年P(guān)M2.5的濃度目標(biāo)。另外，通過分析PM2.5濃度四季變化情況，臺州市PM2.5平均濃度從高到低依次為冬季>春季>秋季>夏季，高值區(qū)出現(xiàn)在人口稠密的天臺城區(qū)、臨海城區(qū)和臺州市城區(qū)范圍。