馬翠平 ，楊雨靈 ，焦亞音 ，孟 凱 ，趙 娜 ，趙玉廣

（1.河北省環(huán)境氣象中心，石家莊 050021；2.河北省氣象與生態(tài)環(huán)境重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，石家莊 050021；3.河北省環(huán)境氣象職工創(chuàng)新工作室，石家莊 050021）

在經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的形勢(shì)下，由于環(huán)保意識(shí)滯后，導(dǎo)致空氣質(zhì)量惡化、重污染事件頻發(fā)[1]，尤其以京津冀、珠三角、長(zhǎng)三角、關(guān)中地區(qū)等城市經(jīng)濟(jì)帶尤為顯著。大氣污染防治已成為我國(guó)面臨的一個(gè)嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)與難題[2-4]。京津冀地區(qū)作為我國(guó)政治文化中心、經(jīng)濟(jì)發(fā)展重地，頻發(fā)的大氣污染事件已成為地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)進(jìn)一步發(fā)展的重大障礙。京津冀區(qū)域集聚了大量的水泥、鋼鐵、煉油石化等高污染產(chǎn)業(yè)和遍布各地的無(wú)組織零散高危害產(chǎn)業(yè)，產(chǎn)生的大氣污染物排放量巨大[5-6]，加上地形和氣候系統(tǒng)的不利影響，河北污染擴(kuò)散能力較差，成為大氣污染的重災(zāi)區(qū)[7]。

近年來(lái)，京津冀協(xié)同發(fā)展已上升到國(guó)家戰(zhàn)略層面。在經(jīng)濟(jì)、交通和文化等方面取得長(zhǎng)足發(fā)展的同時(shí)，大氣治理作為京津冀一體化重點(diǎn)推進(jìn)的工作任務(wù)之一，理應(yīng)有所突破[8]。大氣污染防治要做到精準(zhǔn)發(fā)力，有針對(duì)性地采取相應(yīng)的污染防治措施。對(duì)大氣污染物來(lái)源分析，評(píng)估對(duì)空氣質(zhì)量影響顯著的敏感區(qū)域和敏感源是大氣污染防治工作的前提。其分析結(jié)果是制定大氣污染防治規(guī)劃的重要依據(jù)，也是基于污染天氣分型建立精準(zhǔn)施策應(yīng)急機(jī)制的重要科技支撐[9]。

多名學(xué)者利用中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所開(kāi)發(fā)的嵌套網(wǎng)格空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)模式系統(tǒng)WRF?NAQPMS和美國(guó)NOAA預(yù)報(bào)系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)的空氣質(zhì)量模式WRF-chem，模擬了京津冀、江蘇、上海等地PM2.5典型重度污染過(guò)程，分析了顆粒物及其組分的時(shí)空變化特征及其氣象影響因子[10-14]。朱莉莉等[15]采用WRF?NAQPMS搭建了江蘇省空氣質(zhì)量數(shù)值預(yù)報(bào)模式系統(tǒng)，并對(duì)系統(tǒng)預(yù)報(bào)效果進(jìn)行了評(píng)價(jià)，模式系統(tǒng)整體能準(zhǔn)確把握PM2.5質(zhì)量濃度的變化趨勢(shì)。唐湘博等[16]利用定量分析方法模擬計(jì)算出區(qū)域減排總成本最小化狀況下的污染協(xié)同減排補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)及各轄區(qū)所承擔(dān)的污染物減排量，就區(qū)域污染協(xié)同減排補(bǔ)償機(jī)制提出了實(shí)施思路及保障措施。熊亞軍等[17]基于KNN數(shù)據(jù)挖掘算法計(jì)算的減排評(píng)估結(jié)果顯示，數(shù)值模擬結(jié)果與KNN數(shù)據(jù)分析結(jié)論吻合，進(jìn)一步驗(yàn)證了減排措施的有效性。潘錦秀等[18]利用NAQPMS評(píng)估不同減排方案對(duì)冬奧賽區(qū)PM2.5的影響，給出京津冀及周邊城市污染物排放量在當(dāng)前的基礎(chǔ)上減排50%，冬奧期間將可能不出現(xiàn)重污染日的提議，為冬奧保障提供依據(jù)。翟世賢等[19]基于美國(guó)國(guó)家環(huán)境保護(hù)局研制的第三代空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)和評(píng)估模式Model-3/CMAQ，進(jìn)行不同區(qū)域、不同比例、不同減排時(shí)刻北京減排效果評(píng)估。

現(xiàn)階段利用數(shù)值模式開(kāi)展空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)效果準(zhǔn)確性評(píng)價(jià)的成果相對(duì)較多，對(duì)空氣質(zhì)量數(shù)值預(yù)報(bào)效果給予可靠性評(píng)估，但利用數(shù)值模擬技術(shù)開(kāi)展減排效果評(píng)估的成果相比甚少，僅有的文獻(xiàn)也以個(gè)例研究為主，在國(guó)內(nèi)沒(méi)有見(jiàn)到將該技術(shù)業(yè)務(wù)化應(yīng)用的相關(guān)報(bào)道。

隨著大氣污染治理的深入，依據(jù)污染天氣分型開(kāi)展重污染聯(lián)防聯(lián)控精準(zhǔn)施策的需求越來(lái)越迫切，常態(tài)化開(kāi)展重點(diǎn)區(qū)域和重點(diǎn)行業(yè)減排效果評(píng)估的意義十分重大，本文基于WebGIS平臺(tái)，利用數(shù)值模擬技術(shù)建立減排調(diào)控智能評(píng)估系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)科研級(jí)模擬評(píng)估技術(shù)業(yè)務(wù)化應(yīng)用。

1 系統(tǒng)架構(gòu)

大氣污染減排調(diào)控智能評(píng)估系統(tǒng)集減排效果評(píng)估、污染源排放清單動(dòng)態(tài)反演、污染物來(lái)源解析、氣象條件貢獻(xiàn)評(píng)估、運(yùn)行監(jiān)控管理五大功能模塊于一體，利用“云后臺(tái)”集合了多源氣象和環(huán)境大數(shù)據(jù)，集成了空氣質(zhì)量模式CMAQ、污染追蹤模式CMAx等數(shù)值模式，把復(fù)雜的清單處理和格點(diǎn)轉(zhuǎn)換計(jì)算封裝在后臺(tái)，基于B/S（Browser/Server）架構(gòu)和WebGIS，實(shí)現(xiàn)基于“Web”前臺(tái)操控Linux系統(tǒng)自動(dòng)運(yùn)行腳本和數(shù)值模式作業(yè)，解決非專業(yè)人員開(kāi)展數(shù)值模擬技術(shù)評(píng)估的技術(shù)瓶頸，實(shí)現(xiàn)科研級(jí)模擬評(píng)估技術(shù)的低門(mén)檻、廣應(yīng)用，使減排效果模擬評(píng)估、污染物來(lái)源解析和氣象條件貢獻(xiàn)定量評(píng)估等研究性工作轉(zhuǎn)向業(yè)務(wù)應(yīng)用，為省市縣氣象部門(mén)在削峰降污、精準(zhǔn)治霾中發(fā)揮重要作用提供技術(shù)保障。圖1為河北省環(huán)境氣象智能評(píng)估系統(tǒng)框架示意圖，具體功能特征在文中詳細(xì)介紹。

圖1 河北省環(huán)境氣象智能評(píng)估系統(tǒng)框架示意圖Fig.1 Schematic diagram of intelligent environmental meteo?rological assessment system in Hebei Province

1.1減排評(píng)估子系統(tǒng)

基于WRF-CMAQ模式實(shí)現(xiàn)重點(diǎn)行業(yè)污染排放管控效果數(shù)值模擬技術(shù)應(yīng)用，減排效果智能評(píng)估流程見(jiàn)圖2。研發(fā)了脫離服務(wù)器級(jí)別的、可獨(dú)立交互操作的“1-click”一鍵式重點(diǎn)行業(yè)污染排放管控效果智能評(píng)估子系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)值模擬技術(shù)由過(guò)去依賴專業(yè)人員的科研工具轉(zhuǎn)向業(yè)務(wù)應(yīng)用。

1.1.1 減排方案制作

基于WebGIS人機(jī)交互技術(shù)，實(shí)現(xiàn)在地圖上圈選任意不規(guī)則調(diào)控區(qū)域與模式網(wǎng)格的自動(dòng)轉(zhuǎn)換，克服以往手動(dòng)評(píng)估只能根據(jù)經(jīng)緯度范圍確定規(guī)則矩形區(qū)域的弊端，克服人為只能通過(guò)經(jīng)緯度矩形網(wǎng)格確定模擬區(qū)域帶來(lái)的與實(shí)際減排區(qū)域偏差較大的不足，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)地基于行政區(qū)域確定減排調(diào)控模擬實(shí)驗(yàn)區(qū)域，降低實(shí)驗(yàn)區(qū)域帶來(lái)的誤差。通過(guò)Windows控件實(shí)現(xiàn)減排區(qū)域、減排行業(yè)和減排比例的任意設(shè)置，完成減排方案的預(yù)設(shè)。

1.1.2 減排方案模擬

基于屏幕定位技術(shù)，提出Web前臺(tái)操控服務(wù)器級(jí)模式作業(yè)腳本的技術(shù)路線。基于SMOKE模式，采用歐拉后向迭代算法求解數(shù)值網(wǎng)格時(shí)間-空間積分，解決重點(diǎn)行業(yè)污染排放管控信息的空間網(wǎng)格化、時(shí)間分配以及物種分配；構(gòu)建地理信息技術(shù)網(wǎng)絡(luò)地圖平臺(tái)，搭載空間分析引擎，解決服務(wù)器級(jí)減排調(diào)控模擬方案智能化處理技術(shù)難題，通過(guò)排放源行業(yè)分類和消減比例的任意交互組合，將復(fù)雜的評(píng)估方案和繁瑣的源清單處理技術(shù)封裝在后臺(tái)，建立模擬評(píng)估由過(guò)去依賴高技術(shù)人才的科研級(jí)工具轉(zhuǎn)向業(yè)務(wù)應(yīng)用的技術(shù)方案，降低減排效果評(píng)估的技術(shù)門(mén)檻。

1.1.3 減排效果評(píng)估

WebGIS子系統(tǒng)為整個(gè)系統(tǒng)提供了網(wǎng)絡(luò)地圖平臺(tái)，它是所有環(huán)境氣象評(píng)估相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行顯示的地理基礎(chǔ)和背景底圖，根據(jù)設(shè)置啟動(dòng)響應(yīng)處置的自動(dòng)運(yùn)行腳本，智能生成重污染應(yīng)急、常態(tài)化調(diào)控等不同需求的模擬評(píng)估方案，結(jié)合氣象初始場(chǎng)的交互選擇實(shí)現(xiàn)預(yù)評(píng)估或后評(píng)估。減排效果評(píng)估流程見(jiàn)圖2。

圖2 減排效果評(píng)估流程Fig.2 Assessment process of emission reduction effect

1.2 污染源追蹤子系統(tǒng)

CAMx模式是美國(guó)Environ公司開(kāi)發(fā)的第三代空氣質(zhì)量模型，其化學(xué)傳輸模型綜合了空氣動(dòng)力學(xué)、氣象化學(xué)、氣溶膠、云化學(xué)與動(dòng)力學(xué)等過(guò)程。顆粒識(shí)別技術(shù)（particulate source apportionment technolo?gy，PSAT）是CAMx模式的一個(gè)擴(kuò)展功能，用來(lái)評(píng)估不同區(qū)域排放源對(duì)目標(biāo)區(qū)域顆粒物的傳輸貢獻(xiàn)。

基于CAMx-PSAT模式的顆粒物源解析技術(shù)，建立精細(xì)到區(qū)縣的精準(zhǔn)識(shí)別京津冀城市群污染物傳輸貢獻(xiàn)的技術(shù)方法，實(shí)現(xiàn)了污染物示蹤、全物理化學(xué)過(guò)程和快速評(píng)估，能夠精準(zhǔn)識(shí)別區(qū)域污染的來(lái)源，并實(shí)現(xiàn)京津冀城市群污染物相互輸送貢獻(xiàn)評(píng)估業(yè)務(wù)化。圖3為唐山（左）、石家莊（中）、秦皇島（右）對(duì)周邊城市輸送貢獻(xiàn)分析。同時(shí)，基于WebGIS技術(shù)，實(shí)現(xiàn)模擬范圍的自定義，使資源利用實(shí)現(xiàn)最大化。建立可視化的分析環(huán)境為業(yè)務(wù)人員提供一個(gè)定性和定量結(jié)合的效果評(píng)估平臺(tái)，靈活載入各源解析方案并控制模式運(yùn)行，可提供自定義范圍內(nèi)所有區(qū)縣的顆粒物源解析結(jié)果的快速展示。圖4為不同時(shí)刻京津冀十三地市對(duì)北京（左）、天津（右）PM2.5傳輸貢獻(xiàn)分析。

圖3 京津冀部分城市的PM2.5輸送圖例Fig.3 PM2.5transportation in some cities of Beijing,Tianjin and Hebei

圖4 北京、天津PM2.5輸送時(shí)序圖例Fig.4 PM2.5transportation time series in Beijing and Tianjin

1.3 污染源反演子系統(tǒng)

隨著大氣污染治理工作不斷推進(jìn)，污染排放源清單逐年變化較大，為克服中國(guó)多尺度排放清單模型（multi-resolution emission inventory for Chi?na，MEIC）更新周期長(zhǎng)的難題，基于OMI（Aura衛(wèi)星搭載的監(jiān)測(cè)大氣中NO2、SO2、HCHO、BrO、OClO等痕量氣體的傳感器）高分辨衛(wèi)星遙感資料和地面污染監(jiān)測(cè)實(shí)況資料，結(jié)合“nudging自適應(yīng)模式逼近的排放源動(dòng)態(tài)同化反演技術(shù)”，實(shí)現(xiàn)WRF-CMAQ氣象-化學(xué)模式污染源排放清單逐月更新自動(dòng)化和業(yè)務(wù)化（排放源動(dòng)態(tài)反演技術(shù)流程見(jiàn)圖5），使排放清單更真實(shí)地反映實(shí)際排放情況，提升模式預(yù)報(bào)的可靠性。子系統(tǒng)利用bash/csh（bash shell和csh shell是Linux常見(jiàn)的shell）腳本、WebGIS和屏幕定位技術(shù)，將繁瑣的源清單處理技術(shù)封裝在后臺(tái)，用戶可通過(guò)在“Web前端”簡(jiǎn)單的屏幕智能點(diǎn)選，靈活選擇反演區(qū)域、時(shí)間和分辨率，自動(dòng)運(yùn)行生成所需要的動(dòng)態(tài)排放源，同時(shí)得到模擬檢驗(yàn)效果，幫助用戶評(píng)估排放源結(jié)果，簡(jiǎn)化操作流程，縮短運(yùn)行時(shí)間。解決人為操作效率低、清單更新周期長(zhǎng)的難題，同時(shí)提升了排放源清單的空間分辨率，氣態(tài)污染物預(yù)報(bào)相關(guān)系數(shù)由0.4提升至0.8，可靠性顯著提升。

圖5 排放源動(dòng)態(tài)反演技術(shù)流程圖Fig.5 Flow chart of emission source inversion technology

1.4 氣象條件評(píng)估子系統(tǒng)

氣象條件對(duì)大氣污染防治效果影響的分析評(píng)估是指特定時(shí)段內(nèi)，不考慮排放源的變化，僅評(píng)估風(fēng)場(chǎng)、氣溫、氣壓、濕度、降水、邊界層特征等多種氣象要素的變化對(duì)PM2.5濃度變化所造成的影響。氣象條件評(píng)估子系統(tǒng)基于WebGIS平臺(tái)，利用PM2.5氣象條件評(píng)估指數(shù)EMI（evaluation on mete?orological condition index of PM2.5pollution）建立京津冀地區(qū)分季節(jié)、分區(qū)域氣象貢獻(xiàn)評(píng)估模型及處理技術(shù)，開(kāi)展氣象條件對(duì)大氣污染防治效果影響評(píng)估，客觀評(píng)價(jià)氣象條件和人為減排對(duì)大氣污染防治效果的分別貢獻(xiàn)。

EMI是表征PM2.5濃度變化中氣象條件貢獻(xiàn)的無(wú)量綱指標(biāo)，用地面至1 500 m高度氣柱內(nèi)PM2.5平均濃度與參考濃度的比值表示，值越大表征氣象條件越不利于近地面大氣中PM2.5稀釋與擴(kuò)散。兩個(gè)對(duì)比時(shí)段氣象條件評(píng)估指數(shù)EMI的變化表征了氣象條件對(duì)PM2.5濃度變化的貢獻(xiàn)。氣象條件貢獻(xiàn)包含了擴(kuò)散、傳輸、干濕沉降，也考慮了氣象因素對(duì)化學(xué)轉(zhuǎn)化的貢獻(xiàn)率。EMI來(lái)源于國(guó)家氣象中心每日運(yùn)行中國(guó)氣象局化學(xué)天氣預(yù)報(bào)系統(tǒng)-EMI評(píng)估模式（CUACE-EMI），空間分辨率15 km的逐小時(shí)隔斷和站點(diǎn)數(shù)據(jù)，排放數(shù)據(jù)源采用2015年排放源清單；評(píng)估原則依據(jù)《氣象條件對(duì)大氣污染防治效果影響分析評(píng)估服務(wù)規(guī)范（暫行）》。

EMI適用于定量評(píng)估氣象條件對(duì)PM2.5削減或增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)效率。氣象條件評(píng)估子系統(tǒng)遵循“先空間，再時(shí)間”原則，提供全省各市、縣氣象條件對(duì)大氣污染防治效果影響評(píng)估。通過(guò)同比、環(huán)比、時(shí)間選擇等功能，用戶可根據(jù)實(shí)際服務(wù)需要，進(jìn)行特定點(diǎn)位、特定城市、特定區(qū)域、特定時(shí)段（月、季、年尺度）排放變化率、氣象條件變化率及污染物濃度變化率分析。評(píng)估結(jié)果以平面圖、表格和柱狀圖不同的形式輸出，提升評(píng)估效率，圖6為河北省各市氣象貢獻(xiàn)評(píng)估結(jié)果柱狀展示圖例。

圖6 河北省各市氣象貢獻(xiàn)評(píng)估產(chǎn)品輸出Fig.6 Output of meteorological contribution evalutation products in cities of Hebei Province

1.5 管理監(jiān)控子系統(tǒng)

管理監(jiān)控子系統(tǒng)提供系統(tǒng)管理員及業(yè)務(wù)人員對(duì)整個(gè)河北省環(huán)境氣象智能評(píng)估系統(tǒng)進(jìn)行后臺(tái)管理及模式作業(yè)監(jiān)控的功能，主要實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)用戶進(jìn)行管理以及對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行情況的監(jiān)控和相關(guān)日志管理，圖7和圖8分別為CPU和硬盤(pán)使用情況監(jiān)控結(jié)果；更重要的是，實(shí)現(xiàn)Windows下，監(jiān)控后臺(tái)空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)模式、評(píng)估系統(tǒng)數(shù)據(jù)管理、評(píng)估系統(tǒng)各業(yè)務(wù)分析處理等主要模塊運(yùn)行情況，并生成模式運(yùn)行過(guò)程及評(píng)估系統(tǒng)各模塊運(yùn)行過(guò)程的日志，通過(guò)用戶功能管理終端和不同級(jí)別用戶權(quán)限，使平臺(tái)使用更加規(guī)范化。

圖7 CPU使用情況監(jiān)控Fig.7 CPU usage monitoring

圖8 硬盤(pán)使用情況監(jiān)控Fig.8 Hard disk usage monitoring

2 應(yīng)用案例

2.1 減排效果模擬評(píng)估

利用減排效果評(píng)估子系統(tǒng)，對(duì)2015年12月6—14日京津冀地區(qū)出現(xiàn)的嚴(yán)重霧霾天氣進(jìn)行減排效果模擬評(píng)估。此次重污染過(guò)程中，7—12日河北省中南部大部分地區(qū)空氣質(zhì)量維持重度到嚴(yán)重污染，各城市過(guò)程峰值日出現(xiàn)在8—9日，12月9日07時(shí)邯鄲PM2.5濃度達(dá)594 μg/m3，為過(guò)程極值。

針對(duì)此次重污染過(guò)程開(kāi)展減排效果模擬評(píng)估[19]，采取兩套評(píng)估方案。方案一：根據(jù)重污染應(yīng)急實(shí)際減排對(duì)策開(kāi)展效果評(píng)估。針對(duì)8—10日期間石家莊、唐山、廊坊、保定、衡水、邢臺(tái)、邯鄲地區(qū)，污染物排放總量削減30%，模擬評(píng)估減控前后PM2.5濃度削減效果。方案二：采取不同減排啟動(dòng)時(shí)間，模擬評(píng)估可能帶來(lái)的重污染削峰效果。模擬減排啟動(dòng)時(shí)間分別為6日和8日，結(jié)束時(shí)間均為10日，對(duì)比兩種方案的模擬削峰效果。

方案一，模擬評(píng)估結(jié)果。對(duì)實(shí)際減排模擬評(píng)估，結(jié)果顯示，采取減排措施對(duì)重污染過(guò)程具有降低污染效果，削峰效果更明顯。減排前，減控區(qū)域8、9日PM2.5日均濃度分別為192 μg/m3、206 μg/m3，9日為污染峰值日，PM2.5峰值濃度為336 μg/m3，出現(xiàn)在石家莊。減控后，減控區(qū)域8、9日PM2.5日均濃度分別下降16 μg/m3、28 μg/m3，削減率分別為8%和14%；9日石家莊PM2.5峰值濃度下降62.3 μg/m3，峰值削減率為19%，污染峰值日削減率最大。

方案二，不同減排啟動(dòng)時(shí)間模擬評(píng)估。表1結(jié)果顯示，提前3天減排比重污染日開(kāi)始減排削峰效果更顯著。以石家莊為例，6日啟動(dòng)減排，4天平均PM2.5濃度下降50 μg/m3，污染峰值日削減最大，為66 μg/m3，削減率達(dá)22%，污染等級(jí)從嚴(yán)重污染降為重度污染。8日啟動(dòng)減排，2天平均PM2.5濃度下降44 μg/m3，污染峰值日削減 55 μg/m3，下降率為19%。以峰值日PM2.5削減效果看，提前3天開(kāi)始采取減排措施比重污日開(kāi)始減排，削峰效果提高20%。兩種方案比較，6日比8日啟動(dòng)減排削峰效率更高，對(duì)年均空氣質(zhì)量指數(shù)（air quality index，AQI）控制效果更明顯（表1）。通過(guò)12月4—14日空氣質(zhì)量模式預(yù)報(bào)結(jié)果檢驗(yàn)，預(yù)報(bào)與實(shí)況相關(guān)系數(shù)為0.93，本次減排效果模擬評(píng)估結(jié)論可靠性較高。

表1 石家莊市區(qū)啟動(dòng)減排前后PM2.5日均濃度變化Table 1 Change of PM2.5daily average concentration before and after emission reduction in Shijiazhuang

2.2 污染物輸送影響評(píng)估

利用污染追蹤子系統(tǒng)，定量評(píng)估2020年上半年邢臺(tái)市PM2.5來(lái)源及本地貢獻(xiàn)。結(jié)果顯示邢臺(tái)市PM2.5以本地排放為主，春季本地排放高于冬季。

上半年平均本地貢獻(xiàn)達(dá)61.6%，主要外來(lái)輸送地為邯鄲和石家莊，平均輸送貢獻(xiàn)分別為16.5%和8.5%，其他城市輸送總和不足10%，見(jiàn)表2。

表2 2020年上半年邢臺(tái)市PM2.5輸送貢獻(xiàn)Table 2 Contribution of PM2.5transportation in Xingtai in the first half of 2020（單位：%）

PM2.5輸送貢獻(xiàn)與氣象環(huán)流場(chǎng)變化密切相關(guān)。1月，在有利的氣象擴(kuò)散條件下，邢臺(tái)PM2.5本地排放貢獻(xiàn)占一半左右，僅為50.6%；4月，受不利的氣象條件影響，本地排放貢獻(xiàn)占比激增至69.4%，本地貢獻(xiàn)比1月高出近37.2%。

周邊城市對(duì)邢臺(tái)PM2.5傳輸貢獻(xiàn)存在明顯的季節(jié)特征。1—2月，邯鄲對(duì)邢臺(tái)的傳輸貢獻(xiàn)（平均12.7%）小于石家莊（平均13.8%），3—6月，邯鄲對(duì)邢臺(tái)的傳輸貢獻(xiàn)（平均18.4%）遠(yuǎn)高于石家莊（平均5.9%）。邢臺(tái)冬季盛行西北風(fēng)，4—6月，盛行南-東南風(fēng)，這是影響傳輸貢獻(xiàn)的重要原因。

2.3 氣象條件定量評(píng)估

利用氣象條件評(píng)估子系統(tǒng)，開(kāi)展2020年上半年邢臺(tái)區(qū)縣氣象條件對(duì)空氣質(zhì)量改善的貢獻(xiàn)評(píng)估，結(jié)果顯示整體氣象條件不利于PM2.5改善（圖9）。

圖9 2020年上半年邢臺(tái)區(qū)縣氣象條件對(duì)PM2.5濃度變化貢獻(xiàn)空間分布Fig.9 Spatial distribution of meteorological conditions contrib?uting to PM2.5concentration change in districts and counties of Xingtai in the first half of 2020

2020年上半年邢臺(tái)區(qū)縣氣象條件對(duì)PM2.5改善略不利，與去年同期相比，氣象條件對(duì)PM2.5濃度上升貢獻(xiàn)為2%。其中，巨鹿、臨城、內(nèi)丘和邢臺(tái)縣上半年氣象條件同比略有利，除巨鹿外，其他三縣在人為減排和氣象貢獻(xiàn)的共同作用下，PM2.5濃度同比下降均在20%以上；而氣象條件同比持平或略不利的區(qū)縣中，只有邢臺(tái)市轄區(qū)PM2.5濃度同比下降高于20%，其他均在18%及以下，可能與邢臺(tái)市轄區(qū)人為治理力度高于周邊縣有關(guān)。整體來(lái)看，上半年西部氣象條件優(yōu)于東部，西部PM2.5的改善程度也明顯好于東部，見(jiàn)表3。

表3 2020年上半年邢臺(tái)區(qū)縣PM2.5濃度同比變化分析Table 3 Analysis on the year-on-year change of PM2.5concen?tration in districts and counties of Xingtai in the first half of 2020（單位：%）

上半年邢臺(tái)氣象條件對(duì)PM2.5增減貢獻(xiàn)在24%以內(nèi)，同一地點(diǎn)氣象變化對(duì)PM2.5增減貢獻(xiàn)最大可達(dá)42%。與去年同期對(duì)比，1、3和5月氣象條件均不利于PM2.5改善，其中，1月氣象條件最不利，除西部三個(gè)縣，其他區(qū)縣氣象條件同比對(duì)PM2.5濃度上升貢獻(xiàn)接近20%；3月和5月全市平均氣象條件對(duì)PM2.5濃度上升貢獻(xiàn)接近10%。2月全市平均氣象條件同比持平；4月和6月，全市氣象條件同比均比較有利，對(duì)PM2.5濃度下降貢獻(xiàn)率達(dá)14%。上半年中，氣象條件最不利的為新河，1月氣象條件對(duì)PM2.5濃度上升貢獻(xiàn)為24%，氣象條件最有利的為邢臺(tái)縣，4月邢臺(tái)縣氣象條件對(duì)PM2.5濃度下降貢獻(xiàn)為22%，氣象影響變化最大的為新河，對(duì)PM2.5濃度增減貢獻(xiàn)幅度最大可達(dá)42%，見(jiàn)表4。

表4 2020年上半年邢臺(tái)區(qū)縣氣象條件對(duì)PM2.5濃度變化貢獻(xiàn)分析Table 4 Contribution of meteorological conditions to PM2.5concentration change in districts and counties of Xingtai in the first half of 2020

氣象貢獻(xiàn)與PM2.5變化呈正相關(guān)。1月受不利的氣象條件影響，平均PM2.5濃度同比不降反升；2—4月，受疫情停工停產(chǎn)和氣象貢獻(xiàn)共同影響，2月在氣象條件同比持平的情況下，PM2.5濃度同比下降幅度最大（40%）；同樣受疫情影響，3月在不利的氣象條件下，PM2.5濃度仍維持下降，但幅度大大減小，僅下降14%；4月，在有利的氣象條件下，PM2.5濃度同比下降幅度增加到33%。盡管4月和6月氣象貢獻(xiàn)相當(dāng)，但5月、6月PM2.5濃度下降率分別低于3月、4月，可能與5月、6月大部分企業(yè)恢復(fù)生產(chǎn)，排放增加有關(guān)，見(jiàn)表3和表4。

3 結(jié)語(yǔ)

隨著大氣污染治理工作的不斷深入，大氣污染防控效果評(píng)估工作也顯得越來(lái)越重要。為推進(jìn)防控對(duì)策減排效果工作常態(tài)化，有效支撐大氣污染防治氣象保障能力，河北省率先研發(fā)了脫離服務(wù)器級(jí)別的、可獨(dú)立交互操作的“1-click”一鍵式重點(diǎn)行業(yè)污染排放管控效果智能評(píng)估軟件系統(tǒng)。降低了數(shù)值模擬評(píng)估的技術(shù)門(mén)檻，實(shí)現(xiàn)數(shù)值模擬技術(shù)由過(guò)去依賴專業(yè)人員的科研工具轉(zhuǎn)向業(yè)務(wù)應(yīng)用。

基于CAMx-PSAT顆粒物源解析技術(shù)，建立精準(zhǔn)識(shí)別京津冀城市群污染物傳輸貢獻(xiàn)的技術(shù)方法，該技術(shù)已在重點(diǎn)企業(yè)搬遷、重大活動(dòng)環(huán)境氣象保障等服務(wù)中心廣泛應(yīng)用。定量評(píng)估氣象條件對(duì)PM2.5濃度變化影響服務(wù)對(duì)客觀、科學(xué)評(píng)價(jià)大氣污染治理效率提供重要依據(jù)，該系統(tǒng)已在河南、青海省氣象臺(tái)成果轉(zhuǎn)化，取得了一定的社會(huì)效益。