王曉元,江 飛,徐圣辰,田旭東,姚德飛

1.浙江省環(huán)境監(jiān)測(cè)中心,浙江 杭州 310012 2.南京大學(xué)國(guó)際地球系統(tǒng)科學(xué)研究所,江蘇 南京 210046

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，大氣污染問(wèn)題逐漸受到大家的關(guān)注，以PM2.5和O3污染為代表的區(qū)域大氣復(fù)合污染問(wèn)題尤為凸出[1-3].PM2.5能影響公眾健康[4]，改變大氣光學(xué)特性[5]，降低大氣能見(jiàn)度[6]，乃至影響天氣及氣候的變化[7]，因此逐漸成為近年來(lái)的研究熱點(diǎn)[8-9].《2017年中國(guó)生態(tài)環(huán)境狀況公報(bào)》[10]顯示，全國(guó)338個(gè)地級(jí)及以上城市發(fā)生重度以上污染 3 100天次以上，以PM2.5為首要污染物的天數(shù)占重度及以上污染天數(shù)的74.2%.因此，對(duì)PM2.5污染進(jìn)行有效的防治仍是目前改善空氣質(zhì)量的重要途徑，也是大氣重污染應(yīng)急中的主要手段.

大氣中PM2.5的組分來(lái)源復(fù)雜且會(huì)在區(qū)域間相互傳輸[11]，易造成區(qū)域性的PM2.5污染[12]，對(duì)社會(huì)產(chǎn)生惡劣的影響，因此我國(guó)迅速建立大氣重污染機(jī)制并對(duì)其不斷完善[13].在各重污染天氣應(yīng)急預(yù)案中，對(duì)污染源進(jìn)行減排的目的是為了減輕重污染的持續(xù)時(shí)間和污染程度，降低重污染過(guò)程的危害.目前，許多研究基于政府的污染管控措施來(lái)分析較長(zhǎng)時(shí)段內(nèi)區(qū)域ρ(PM2.5)的改善情況.如WANG等[14]用數(shù)值模擬試驗(yàn)來(lái)評(píng)估SO2變化對(duì)ρ(PM2.5)的影響，SO2削減30%～60%使得華東地區(qū)ρ(PM2.5)年均值下降3～15 μg/m3；華北地區(qū)單獨(dú)削減NOx反而會(huì)導(dǎo)致ρ(PM2.5)上升，需要VOC、NH3和SO2共同削減才能有效降低ρ(PM2.5)[15].YANG等[16]分析了煤炭控制策略與污染物降低的關(guān)系，顯示按現(xiàn)有的控制策略，預(yù)計(jì)2030年的PM2.5排放可比2010年降低83.3%，從而達(dá)到降低ρ(PM2.5)的目標(biāo).但從預(yù)警應(yīng)急角度出發(fā)，評(píng)估減排措施對(duì)重污染過(guò)程中ρ(PM2.5)降低作用的研究較為鮮見(jiàn)，該研究利用本地化后的WRF-CMAQ模型，定量分析長(zhǎng)三角區(qū)域一次典型污染過(guò)程中各城市單獨(dú)減排及區(qū)域協(xié)同減排情景下的ρ(PM2.5)變化情況，討論區(qū)域協(xié)同減排的效果，以期為區(qū)域大氣聯(lián)防聯(lián)控及重污染天氣應(yīng)急預(yù)案的制定提供科學(xué)依據(jù).

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 模型及減排方案設(shè)置

該研究采用的模式系統(tǒng)包括兩部分，氣象部分為WRF V3.5，空氣質(zhì)量部分為CMAQ V4.7.1.WRF模式[17]系統(tǒng)是美國(guó)國(guó)家大氣研究中心(NCAR)、美國(guó)國(guó)家大氣海洋總署-預(yù)報(bào)系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室、國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心(FSL，NCEP/NOAA)等聯(lián)合開(kāi)發(fā)的新一代中尺度預(yù)報(bào)模式和同化系統(tǒng)，在模擬和預(yù)報(bào)各種天氣中都具有較好的性能.CMAQ模式[18]是美國(guó)環(huán)境保護(hù)局開(kāi)發(fā)的第三代區(qū)域三維歐拉空氣質(zhì)量模式，由WRF模式模擬的氣象場(chǎng)進(jìn)行驅(qū)動(dòng)，適用于光化學(xué)煙霧、區(qū)域酸沉降、大氣顆粒物污染等多尺度多物種的復(fù)雜大氣環(huán)境問(wèn)題的模擬，可為空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)、區(qū)域環(huán)境規(guī)劃及調(diào)控提供支持.

地表覆蓋，特別是城市分布，可影響地表的熱量、動(dòng)量以及能量交換，從而嚴(yán)重影響邊界層內(nèi)的氣象特征，進(jìn)而影響污染物在大氣中的輸送、擴(kuò)散、轉(zhuǎn)換和沉降過(guò)程[19].該研究使用了最新的(2016年)MODIS高分辨率遙感地表覆蓋數(shù)據(jù)(https://e4ftl01.cr.usgs.gov).

WRF模式的區(qū)域設(shè)置采用兩層嵌套，外層區(qū)域覆蓋東亞大部分地區(qū)，分辨率為27 km×27 km，網(wǎng)格數(shù)為159×129；內(nèi)層區(qū)域覆蓋長(zhǎng)三角區(qū)域，包括江蘇省、浙江省、上海市、安徽省大部分地區(qū)、江西省東北部地區(qū)以及福建省北部地區(qū)，分辨率為9 km×9 km，網(wǎng)格數(shù)為93×108.CMAQ模式的區(qū)域與WRF模式基本一致，但每個(gè)嵌套區(qū)域中CMAQ模式區(qū)域每一邊較WRF模式少1個(gè)網(wǎng)格.在垂直方向，WRF模式采用35層，CMAQ模式采用16層.WRF模式與CMAQ模式運(yùn)行所選擇的物理化學(xué)參數(shù)化方案與FENG等[20]研究中所采用的方案設(shè)置基本一致，其中，邊界層選擇YSU方案，陸面模式選用Noah方案，地表層使用修訂的MM5方案，氣相化學(xué)機(jī)制采用CB05，氣溶膠模塊采用AERO4，光分解過(guò)程采用查表法.不同的是，該研究中模式第二層采用了單層的城市冠層模型[21]，以更好地模擬長(zhǎng)三角區(qū)域城市對(duì)氣象條件的影響.長(zhǎng)三角區(qū)域人為源排放采用了上海市環(huán)境科學(xué)研究院編制的2015年長(zhǎng)三角區(qū)域1 km×1 km高分辨率排放清單，該排放清單包括農(nóng)業(yè)-化肥施用、生物質(zhì)燃燒、民用溶劑使用、民用其他、電廠、水泥、鋼鐵、工藝過(guò)程、工業(yè)溶劑使用、工業(yè)燃燒、道路交通、道路沙塵和工業(yè)-沙塵等16種源排放類型[22]；在長(zhǎng)三角區(qū)域外，采用清華大學(xué)研制的2010年MIX清單[23].另外，該研究還考慮了自然源排放，其由MEGAN v2.04 模式[24]進(jìn)行計(jì)算，MEGAN模式可以較好地模擬自然源排放，已在國(guó)內(nèi)有很多的研究應(yīng)用[25-26].

1.2 模擬試驗(yàn)設(shè)置

該研究選擇的模擬時(shí)段為2016年12月30日08:00—2017年1月4日23:00，其中，前16 h為預(yù)積分時(shí)段，12月31日00:00—1月4日23:00為具體研究時(shí)段，該時(shí)段長(zhǎng)三角區(qū)域發(fā)生了一次較為嚴(yán)重的PM2.5污染過(guò)程.該過(guò)程主要受高壓系統(tǒng)控制影響，沿海到內(nèi)陸PM2.5污染逐漸加重，沿海的上海市、嘉興市和溫州市等城市空氣質(zhì)量為優(yōu)良，蘇州市、南通市和鹽城市等城市為輕度污染，內(nèi)陸的南京市、揚(yáng)州市和金華市等城市達(dá)到中度以上污染，宿遷市和徐州市達(dá)到重度污染.

研究區(qū)域?yàn)殚L(zhǎng)三角區(qū)域的兩省一市(浙江省、江蘇省、上海市)的25個(gè)地級(jí)及以上城市.污染源減排主要針對(duì)污染排放量較大的電廠、水泥、鋼鐵、工藝過(guò)程、工業(yè)溶劑使用、工業(yè)燃燒、道路交通、非道路交通、道路沙塵和民用溶劑使用等10項(xiàng)進(jìn)行.各項(xiàng)污染源中PM2.5、PM10、SO2和NOx等排放因子的排放量作為減排率設(shè)定的參考.由表1可見(jiàn)，減排方案分為3個(gè)等級(jí)，一級(jí)～三級(jí)減排方案的減排率逐級(jí)提升，減排率是基于所有城市的污染源排放總量進(jìn)行計(jì)算的，區(qū)域協(xié)同減排時(shí)各城市的減排率會(huì)有所不同，污染源排放量大的城市減排率會(huì)更高.減排方案設(shè)定的原則是盡量減少對(duì)城市正常運(yùn)行的影響并能使空氣質(zhì)量等級(jí)有所好轉(zhuǎn).

表1 各行業(yè)減排方案的減排率Table 1 Emission reduction rate of emission reduction plan in various industry

按表1中3種減排方案，共設(shè)置了79個(gè)評(píng)估模擬試驗(yàn)，計(jì)算了單獨(dú)減排情景下每個(gè)城市在3種減排方案下的減排效果，25個(gè)城市共75個(gè)評(píng)估試驗(yàn)；計(jì)算了區(qū)域協(xié)同減排情景下所有城市在3種減排方案下的減排效果，共3個(gè)評(píng)估試驗(yàn)；另外，為闡明工業(yè)減排的重要性，還計(jì)算了僅對(duì)工業(yè)污染源(表1中編號(hào)1～6)進(jìn)行減排的試驗(yàn).

2 結(jié)果與討論

2.1 模型驗(yàn)證

圖1為模擬的2016年12月31日—2017年1月4日長(zhǎng)三角區(qū)域ρ(PM2.5)日均值分布.由圖1可見(jiàn)：2016年12月31日總體風(fēng)速較小，天氣較穩(wěn)定，在金衢盆地及江蘇省沿江地區(qū)最先出現(xiàn)中度污染；2017年1月1日，西南風(fēng)加強(qiáng)，除江蘇省北部的徐州市、宿遷市和淮安市等城市，其他城市污染略有減弱；2017年1月2日轉(zhuǎn)為偏東北風(fēng)，徐州市、宿遷市等城市的污染向安徽省方向輸送，蘇州市、無(wú)錫市和杭州市等城市的污染開(kāi)始加重；2017年1月3日和4日主要為偏東風(fēng)，金衢盆地、江蘇省沿江和江蘇省北部等地區(qū)污染均較為嚴(yán)重.

圖1 模擬的2016年12月31日—2017年1月4日長(zhǎng)三角區(qū)域ρ(PM2.5)日均值分布Fig.1 Simulated mean ρ(PM2.5) distribution in the Yangtze River Delta from December 31st,2016 to January 4th,2017

表2為長(zhǎng)三角區(qū)域ρ(PM2.5)模擬值與觀測(cè)值的統(tǒng)計(jì)結(jié)果.由表2可見(jiàn)，各城市ρ(PM2.5)模擬值與觀測(cè)值偏差均較小，R2達(dá)0.976，平均偏差為7.3 μg/m3，平均相對(duì)偏差為6.7%，其中，宿遷市、揚(yáng)州市和舟山市的ρ(PM2.5)模擬值被低估了9.04%～11.85%，而連云港市和衢州市的ρ(PM2.5)模擬值分別被高估了14.8%和13.3%.各城市ρ(PM2.5)模擬值與觀測(cè)值的MFB(平均分?jǐn)?shù)偏差)在-32.9%～12.7%之間，MFE(平均分?jǐn)?shù)誤差)在10.8%～52.9%之間，根據(jù)模式模擬性能的中等水平(-60%≤MFB≤60%、-75%≤MFE≤75%)和高水平(-30%≤MFB≤30%、-50%≤MFE≤50%)標(biāo)準(zhǔn)[27]，多數(shù)城市ρ(PM2.5)模擬值處于高水平，部分城市ρ(PM2.5)模擬值為中等水平，因此此次模擬效果可達(dá)中等以上水平，模式可以較好地再現(xiàn)此次污染過(guò)程，可以作為應(yīng)急減排效果的評(píng)估工具.

2.2 減排效果評(píng)估

由表3可見(jiàn)：各城市進(jìn)行單獨(dú)減排時(shí)，在一級(jí)減排方案下各城市ρ(PM2.5)降低的范圍為0～7.2 μg/m3，降幅為0～11.7%.其中，上海市的減排效果最好，降幅為11.7%；常州市、連云港市、淮安市、衢州市等城市基本沒(méi)有效果.一級(jí)減排方案是對(duì)道路交通及路面揚(yáng)塵的減排，也是最容易實(shí)施的減排措施，但模擬結(jié)果顯示減排效果并不理想.二級(jí)減排方案比一級(jí)減排方案增加了對(duì)工業(yè)(水泥、鋼鐵、工藝過(guò)程等)、電廠和民用溶劑的減排，各城市ρ(PM2.5)降低的范圍為0～20.6 μg/m3，降幅為0～19.5%.其中，徐州市ρ(PM2.5)降低20.6 μg/m3，金華市、寧波市、上海市、南京市、蘇州市、南通市等城市ρ(PM2.5)降低大于10.5 μg/m3，ρ(PM2.5)降幅以上海市和寧波市最高，分別為19.5%和18.0%.這與京津冀區(qū)域工業(yè)減排的貢獻(xiàn)至少能占總減排貢獻(xiàn)的1/3，而交通和電廠的減排效果并不明顯的結(jié)果[28]具有一致性.模擬結(jié)果顯示，二級(jí)減排方案的效果比一級(jí)減排方案更明顯.三級(jí)減排方案進(jìn)一步加強(qiáng)了對(duì)工業(yè)源的減排，模擬結(jié)果顯示減排的效果最好，各城市ρ(PM2.5)降低范圍為0.1～34.8 μg/m3，降幅為0.2%～28.0%，其中，徐州市ρ(PM2.5)降低最多，金華市和南京市ρ(PM2.5)分別降低了30.1和21.3 μg/m3，寧波市和上海市ρ(PM2.5)降幅較大，分別為28.0%和24.6%.舟山市因各類污染源排放較少，單獨(dú)減排情況下各級(jí)減排方案的減排效果基本為零.

長(zhǎng)三角區(qū)域進(jìn)行區(qū)域協(xié)同減排的效果比各城市單獨(dú)減排的效果更加顯著.由表3可見(jiàn)：進(jìn)行協(xié)同減排時(shí)，在一級(jí)減排方案下，各城市ρ(PM2.5)降低的范圍為0.5～10.0 μg/m3，降幅為1.8%～12.8%，比單獨(dú)減排的效果略有提升；在二級(jí)減排方案下，各城市ρ(PM2.5)降低的范圍為2.7～30.2 μg/m3，降幅為9.3%～23.5%；在三級(jí)減排方案下，各城市ρ(PM2.5)降低的范圍為4.3～51.8 μg/m3，降幅為14.7%～37.0%.均比單獨(dú)減排的效果有顯著提升.各城市在單獨(dú)減排和區(qū)域協(xié)同減排情景下，二、三級(jí)減排方案的減排效果均明顯好于一級(jí)減排方案，一級(jí)減排方案僅對(duì)交通源及路面揚(yáng)塵進(jìn)行減排，而二、三級(jí)減排方案增加了重點(diǎn)污染源的減排，說(shuō)明僅對(duì)交通源進(jìn)行減排無(wú)法取得較好的減排效果.于燕等[29]研究結(jié)果表明，通過(guò)對(duì)長(zhǎng)三角區(qū)域電力、鋼鐵、水泥等重點(diǎn)污染源的減排，可以使長(zhǎng)三角區(qū)域冬季ρ(PM2.5)最高下降50.6 μg/m3.該研究二、三級(jí)減排方案對(duì)重點(diǎn)污染源的減排強(qiáng)度與于燕等[29]研究的設(shè)定較為相近，表明對(duì)重點(diǎn)污染源進(jìn)行減排才是降低ρ(PM2.5)的有效途徑.

表2 長(zhǎng)三角區(qū)域ρ(PM2.5)模擬值與觀測(cè)值統(tǒng)計(jì)結(jié)果Table 2 Statistics of ρ(PM2.5) from the simulation in comparison with observation in the Yangtze River Delta

注：NMB為均一化平均偏差，NME為均一化平均誤差，MFB為平均分?jǐn)?shù)偏差，MFE為平均分?jǐn)?shù)誤差.

二級(jí)減排方案中對(duì)污染源的減排率與國(guó)內(nèi)重污染天氣應(yīng)急預(yù)案中最高級(jí)別的應(yīng)急減排措施相當(dāng)，該模擬結(jié)果顯示，二級(jí)減排方案無(wú)法實(shí)現(xiàn)城市空氣質(zhì)量等級(jí)提升的目標(biāo)，城市ρ(PM2.5)平均值從106.9 μg/m3降至88.9 μg/m3，參照HJ 633—2012《環(huán)境空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)技術(shù)規(guī)定(試行)》仍處于輕度污染水平.而且長(zhǎng)三角區(qū)域在污染過(guò)程中實(shí)行區(qū)域協(xié)同減排是極為困難的，因此對(duì)于現(xiàn)行的重污染天氣應(yīng)急預(yù)案要有合理的預(yù)期，即使實(shí)行了有效的區(qū)域協(xié)同減排，空氣質(zhì)量等級(jí)也不會(huì)有明顯的提升.

三級(jí)減排方案的減排率最高，其中對(duì)工業(yè)減排在50.0%左右，其減排效果是最好的，但如此高的減排率只有在重大活動(dòng)期間才有實(shí)施的可能性.區(qū)域協(xié)同減排時(shí)空氣質(zhì)量?jī)?yōu)良率明顯提升，空氣質(zhì)量?jī)?yōu)良的城市數(shù)量從原來(lái)的6個(gè)升至10個(gè)，中度以上污染城市從12個(gè)降至2個(gè)，說(shuō)明區(qū)域協(xié)同減排在污染控制過(guò)程中非常重要.圖2為各城市單獨(dú)減排和區(qū)域協(xié)同減排的效果比較.由圖2可見(jiàn)：多數(shù)城市區(qū)域協(xié)同減排效果比單獨(dú)減排效果有顯著的提升.其中，常州市、連云港市和舟山市的區(qū)域協(xié)同減排效果最為突出，常州市單獨(dú)減排時(shí)ρ(PM2.5)降低了4.1 μg/m3，但區(qū)域協(xié)同減排時(shí)降低了31.6 μg/m3，是單獨(dú)減排的7.7倍；連云港市單獨(dú)減排時(shí)ρ(PM2.5)僅降低了0.5 μg/m3，而區(qū)域協(xié)同減排時(shí)降低了19.1 μg/m3，是單獨(dú)減排的37.4倍；舟山市單獨(dú)減排時(shí)ρ(PM2.5)僅降低了0.1 μg/m3，幾乎沒(méi)有減排效果，而區(qū)域協(xié)同減排時(shí)可以降低4.3 μg/m3，減排效果提升極為顯著;寧波市、上海市的區(qū)域協(xié)同減排與單獨(dú)減排的效果差異不明顯，因?yàn)檫@2個(gè)城市都在海邊，而這次典型污染過(guò)程中風(fēng)向主要為偏東風(fēng)，即影響上海市和寧波市的氣團(tuán)主要來(lái)自海上，因此其他城市的減排對(duì)寧波市和上海市的影響較小.

表3 各城市按照不同等級(jí)減排方案的ρ(PM2.5)模擬結(jié)果Table 3 ρ(PM2.5) simulation results of different levels of emission reduction plans in cities μgm3

表3 各城市按照不同等級(jí)減排方案的ρ(PM2.5)模擬結(jié)果Table 3 ρ(PM2.5) simulation results of different levels of emission reduction plans in cities μgm3

城市一級(jí)減排方案二級(jí)減排方案三級(jí)減排方案單獨(dú)減排協(xié)同減排單獨(dú)減排協(xié)同減排單獨(dú)減排協(xié)同減排上海市54.6(11.7%)53.9(12.8%)49.8(19.5%)47.6(23.1%)46.6(24.6%)43.0(30.4%)南京市135.7(2.3%)132.3(4.7%)125.0(10.0%)112.9(18.7%)117.5(15.4%)96.8(30.3%)無(wú)錫市120.4(0.9%)114.7(5.6%)115.5(4.9%)93.0(23.5%)112.5(7.3%)79.1(34.8%)徐州市188.8(3.0%)184.9(5.0%)174.0(10.6%)164.4(15.5%)159.8(17.9%)142.8(26.6%)常州市107.9(0.5%)103.9(4.2%)105.9(2.3%)88.0(18.8%)104.3(3.8%)76.8(29.2%)蘇州市93.7(4.8%)90.8(7.8%)85.8(12.8%)76.6(22.2%)81.3(17.4%)67.2(31.8%)南通市86.4(2.5%)84.9(4.2%)78.0(11.9%)72.6(18.0%)72.5(18.2%)64.3(27.4%)連云港市120.3(0.2%)116.4(3.4%)120.3(0.2%)109.2(9.4%)120.1(0.4%)101.5(15.8%)淮安市149.4(0)146.6(1.9%)143.0(4.3%)133.8(10.4%)132.6(11.3%)117.6(21.3%)鹽城市91.8(0.7%)90.4(2.2%)88.7(4.1%)82.9(10.4%)86.2(6.8%)76.6(17.2%)揚(yáng)州市134.7(1.5%)130.9(4.3%)132.1(3.3%)116.9(14.5%)129.3(5.4%)103.8(24.1%)鎮(zhèn)江市138.6(0.5%)134.5(3.4%)134.2(3.7%)118.3(15.1%)129.8(6.9%)103.6(25.6%)泰州市124.8(1.2%)121.4(3.9%)121.6(3.7%)107.9(14.5%)117.5(6.9%)95.7(24.2%)宿遷市149.1(3.9%)145.8(6.0%)146.3(5.6%)133.8(13.7%)142.4(8.2%)120.9(22.1%)杭州市117.4(5.5%)114.2(8.0%)116.1(6.5%)103.3(16.8%)113.5(8.6%)92.9(25.2%)寧波市67.7(2.8%)67.1(3.6%)57.1(18.0%)54.1(22.3%)50.2(28.0%)45.3(34.9%)溫州市48.7(8.3%)47.3(11.0%)46.6(12.3%)42.8(19.5%)44.4(16.4%)38.3(27.8%)嘉興市75.2(1.3%)73.0(4.2%)71.5(6.2%)63.5(16.6%)67.9(10.9%)55.4(27.2%)湖州市115.2(0.5%)111.6(3.6%)110.1(4.9%)96.1(16.9%)105.9(8.5%)82.6(28.7%)紹興市98.0(1.1%)94.7(4.5%)92.1(7.1%)81.7(17.6%)86.9(12.3%)70.2(29.2%)金華市126.8(3.0%)123.6(5.4%)111.6(14.7%)100.7(23.0%)100.6(23.0%)82.4(37.0%)衢州市131.5(0)125.4(4.6%)126.8(3.6%)102.3(22.2%)123.6(6.0%)84.5(35.8%)臺(tái)州市47.2(6.6%)46.4(8.3%)46.3(8.4%)42.7(15.6%)44.9(11.3%)39.0(22.9%)麗水市59.3(1.4%)56.3(6.4%)57.7(4.4%)49.9(17.0%)55.6(7.6%)43.6(27.6%)舟山市29.1(0)28.5(1.8%)29.1(0)26.4(9.3%)29.0(0.2%)24.8(14.7%)

注：括號(hào)內(nèi)數(shù)值表示對(duì)應(yīng)基準(zhǔn)值(未采取減排措施的模擬值)的降幅.

圖2 各城市單獨(dú)減排和區(qū)域協(xié)同減排的效果比較Fig.2 Comparison of seperately emission reduction and synergistic emission reduction in cities

重點(diǎn)工業(yè)行業(yè)(電廠、水泥、鋼鐵、工藝過(guò)程、工業(yè)溶劑使用和工業(yè)燃燒)的減排在二級(jí)和三級(jí)減排方案中均有所體現(xiàn)，模擬效果表明，相較于交通源及民用源，工業(yè)源的減排是應(yīng)急減排的重點(diǎn).圖3為工業(yè)單獨(dú)減排與工業(yè)協(xié)同減排效果的比較.由圖3可見(jiàn)：除舟山市外，各城市進(jìn)行工業(yè)單獨(dú)減排時(shí)，工業(yè)減排占整體減排效果的比例在50.0%～93.0%之間，其中連云港市和湖州市在90.0%以上，說(shuō)明工業(yè)減排是重污染應(yīng)急減排的重點(diǎn)；工業(yè)協(xié)同減排時(shí)多數(shù)城市的工業(yè)減排效果有所提升，如上海市、南京市和常州市等城市，說(shuō)明這些城市在一定程度上受到周邊城市工業(yè)污染排放的影響，而連云港市和湖州市則呈相反的變化，說(shuō)明這2個(gè)城市可能受周邊城市除工業(yè)以外的污染排放影響較大.

注：因舟山市工業(yè)較少，不設(shè)置工業(yè)減排方案，故工業(yè)單獨(dú)減排效果為0.圖3 工業(yè)單獨(dú)減排與工業(yè)協(xié)同減排的效果比較Fig.3 Comparison of industrial individual emission reduction and industrial synergistic emission reduction

2.3 區(qū)域協(xié)同控制關(guān)系

跨省級(jí)協(xié)同減排的實(shí)施會(huì)面臨諸多困難，但近些年重大活動(dòng)保障中都有效進(jìn)行了區(qū)域協(xié)同污染管控[30].如在杭州G20峰會(huì)期間空氣質(zhì)量保障[31]中根據(jù)離主會(huì)場(chǎng)的距離劃分出核心、嚴(yán)控及管控區(qū)，并實(shí)施不同的污染管控措施.當(dāng)然按距離進(jìn)行管控區(qū)域的劃分還是顯得管控粗放，還有進(jìn)一步提升的空間.

為研究長(zhǎng)三角區(qū)域各城市的污染協(xié)同控制關(guān)系，利用單獨(dú)減排對(duì)各城市ρ(PM2.5)影響的模擬結(jié)果得出典型城市ρ(PM2.5)來(lái)源區(qū)域分布(見(jiàn)圖4).

圖4 典型城市ρ(PM2.5)來(lái)源區(qū)域分布Fig.4 Regional distribution of fine particulate matter sources in typical cities

由圖4可見(jiàn)，典型城市ρ(PM2.5)來(lái)源有較大差異，有些城市本地排放影響較強(qiáng)，使得本地貢獻(xiàn)率較高，而有些城市受外來(lái)輸送影響較大，使得其他城市的貢獻(xiàn)率較高，因此區(qū)域協(xié)同減排時(shí)需要有所區(qū)分.以杭州市為例，杭州市本地排放的貢獻(xiàn)率約為40.0%，寧波市、紹興市和嘉興市對(duì)杭州市的影響較大，貢獻(xiàn)率分別約為20.0%、15.0%和10.0%，金華市、上海市和蘇州市等城市對(duì)杭州市也有一定的影響，但貢獻(xiàn)率均在6.0%以下，這說(shuō)明只需要針對(duì)杭州市及其東部方向的城市進(jìn)行減排就能有效減輕杭州市的污染.區(qū)域協(xié)同減排時(shí)要重點(diǎn)考慮污染較重的城市，如南京市、杭州市和金華市在此次污染過(guò)程中ρ(PM2.5)日均值均大于130.4 μg/m3，其可作為區(qū)域協(xié)同減排的重點(diǎn).因此，對(duì)于本地排放占主導(dǎo)的城市，可根據(jù)其他城市對(duì)其貢獻(xiàn)率的不同，對(duì)其他城市實(shí)施不同的減排方案.可安排貢獻(xiàn)率大于20.0%的城市(如寧波市對(duì)杭州市)實(shí)施三級(jí)減排方案，貢獻(xiàn)率在10.0%～20.0%之間的城市(如紹興市對(duì)杭州市、蘇州市對(duì)南京市)實(shí)施二級(jí)減排方案，貢獻(xiàn)率小于10.0%的城市(如嘉興市對(duì)杭州市，麗水市對(duì)金華市)實(shí)施一級(jí)減排方案或不進(jìn)行減排.某城市對(duì)多個(gè)城市均有影響，如上海市和寧波市對(duì)這幾個(gè)城市均有影響，其貢獻(xiàn)率在3.0%～20.0%之間，因此可適當(dāng)提高上海市和寧波市的減排強(qiáng)度.按上述方法進(jìn)行區(qū)域協(xié)同減排時(shí)，各城市實(shí)施的減排方案有所區(qū)別，而且也能取得較好的減排效果.由于部分城市減排強(qiáng)度的降低，必然使區(qū)域協(xié)同減排對(duì)社會(huì)和經(jīng)濟(jì)的影響減輕，未來(lái)還可進(jìn)一步結(jié)合經(jīng)濟(jì)評(píng)估方法來(lái)優(yōu)化減排方案.需要強(qiáng)調(diào)的是，以上討論均是基于一次具體污染過(guò)程給出的，不同的污染過(guò)程由于氣象條件的變化，污染程度和范圍也會(huì)變化，區(qū)域協(xié)同減排的核心和減排方案的實(shí)施也需要隨之調(diào)整.但這也說(shuō)明要實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)管控，在重污染期間開(kāi)展區(qū)域協(xié)同減排時(shí)，就需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行協(xié)同控制關(guān)系分析來(lái)指導(dǎo)實(shí)施細(xì)化的減排方案，而不是簡(jiǎn)單的一個(gè)區(qū)域?qū)嵤┩瑯拥臏p排方案.

3 結(jié)論

a) 利用WRF-CMAQ模式對(duì)長(zhǎng)三角區(qū)域一次污染過(guò)程進(jìn)行了減排效果的評(píng)估，利用較新的排放清單和本地化的空氣質(zhì)量模型配置能夠較好地模擬此次污染過(guò)程，模型誤差符合要求，模型的準(zhǔn)確性和可靠性可接受.

b) 各城市單獨(dú)減排時(shí)，一級(jí)減排方案下的減排效果十分有限，各城市ρ(PM2.5)的降幅為0～11.7%，ρ(PM2.5)下降范圍為0～7.2 μg/m3；二級(jí)減排方案的減排效果有所提升，各城市ρ(PM2.5)的降幅范圍為0～19.5%，ρ(PM2.5)下降范圍為0～20.6 μg/m3；三級(jí)減排方案的減排效果最好，各城市ρ(PM2.5)的降幅范圍為0.2%～28.0%，ρ(PM2.5)下降范圍為0.1～34.8 μg/m3.

c) 區(qū)域協(xié)同減排效果顯著優(yōu)于各城市單獨(dú)減排效果，表明區(qū)域協(xié)同減排在污染應(yīng)急控制過(guò)程中非常重要.三級(jí)減排方案中的工業(yè)源減排率比二級(jí)減排方案有提升，模擬結(jié)果顯示在區(qū)域協(xié)同減排時(shí)各城市的空氣質(zhì)量?jī)?yōu)良天數(shù)均明顯增加，表明應(yīng)急減排對(duì)降低大氣重污染的程度和持續(xù)時(shí)間是有效的，但需要達(dá)到一定的減排率，并且減排重點(diǎn)應(yīng)針對(duì)工業(yè)污染源.

d) 區(qū)域協(xié)同減排時(shí)減排方案的實(shí)施需根據(jù)各城市污染貢獻(xiàn)率的不同進(jìn)行調(diào)整，需先按照污染程度確定區(qū)域協(xié)同減排的重點(diǎn)，然后對(duì)關(guān)鍵區(qū)域內(nèi)各城市按污染貢獻(xiàn)率實(shí)施不同的減排方案，從而降低區(qū)域協(xié)同減排對(duì)于區(qū)域社會(huì)和經(jīng)濟(jì)的影響，并達(dá)到較好的減排效果.