潘錦秀, 晏平仲, 李云婷, 張大偉, 王占山

1.北京市環(huán)境保護監(jiān)測中心, 大氣顆粒物監(jiān)測技術北京市重點實驗室, 北京 100048 2.中國科學院大氣物理研究所, 大氣邊界層和大氣化學國家重點實驗室, 北京 100029

北京冬奧會同期空氣污染數(shù)值模擬

潘錦秀1, 晏平仲2*, 李云婷1, 張大偉1, 王占山1

1.北京市環(huán)境保護監(jiān)測中心, 大氣顆粒物監(jiān)測技術北京市重點實驗室, 北京 100048 2.中國科學院大氣物理研究所, 大氣邊界層和大氣化學國家重點實驗室, 北京 100029

第24屆冬季奧運會將于2022年2月4—20日在我國北京市和河北省張家口市聯(lián)合舉辦，主要會場有北京奧體中心、北京延慶縣和張家口市崇禮縣. 為了模擬分析冬奧會空氣質(zhì)量情況，利用冬奧會同期(2006—2016年2月)北京市和張家口市空氣質(zhì)量資料及韓國氣象廳天氣圖資料(2013—2016年2月)，分析該時段重污染發(fā)生的頻次，統(tǒng)計不利于污染物擴散的天氣形勢出現(xiàn)概率及污染傳輸路徑，并結(jié)合嵌套網(wǎng)格空氣質(zhì)量預報模式(NAPQMS)，評估不同減排方案對ρ(PM2.5)的影響. 結(jié)果表明：①2006—2016年冬奧會同期，北京奧體中心和延慶縣發(fā)生重污染天氣的概率分別為17%和9%，污染發(fā)生的風險頻率為北京奧體中心>延慶縣>張家口市，并且北京奧體中心和延慶縣在2月13—16日易出現(xiàn)持續(xù)的重污染天氣過程；②2013—2016年2月不利于污染擴散的天氣形勢出現(xiàn)概率較為頻繁，尤其在850 hPa高度和地面，不利天氣形勢出現(xiàn)的概率分別為35%和41%；地面偏南風易將在北京西南方滯留較長時間的污染氣團沿太行山輸送至北京；③冬奧會期間，若于2月2—12日及17—20日將京津冀及周邊城市污染物排放量在當前的基礎上減排50%、2月13—16日減排75%，將可能不出現(xiàn)重污染日. 嚴格控制北京及周邊地區(qū)的大氣污染物排放是保障冬奧會期間空氣質(zhì)量的必要措施.

冬奧會; 空氣質(zhì)量; 重污染; NAQPMS; 減排方案

第24屆冬季奧運會將于2022年2月4—20日在我國北京市和河北省張家口市聯(lián)合舉辦，主要會場有北京奧體中心、北京延慶縣和張家口市崇禮縣. 這又將是一個令人期待的國際性賽事，屆時，北京的空氣質(zhì)量將受到國內(nèi)外的特別關注.

北京市政府為改善首都大氣環(huán)境質(zhì)量采取了燃煤鍋爐改清潔能源、有機污染及揚塵污染專項整治等一系列控制措施. 1998—2010年期間分16個階段開展大氣環(huán)境治理[1]，通過采用ESP(電除塵)等工藝大幅減少SO2、NO2和顆粒物排放，PM10排放量由 11 633 t/a降至 1 726 t/a，并從2008年7月1日起執(zhí)行國際上最嚴格的燃煤鍋爐排放標準限值. 2011—2015年根據(jù)北京市“清潔空氣行動計劃”制定了完善的大氣污染物減排體系，雖然2016年燃煤總量削減至10×106t以內(nèi)，大氣中主要氣態(tài)污染物濃度均有不同程度的下降，并且CO、SO2、NO2三項污染物已經(jīng)達標，但PM2.5污染問題仍特別突出[2].

北京地區(qū)冬季污染頻繁爆發(fā)，近年來1—2月又是重污染過程發(fā)生最多的月份[3]，其中京津冀地區(qū)2013年1月和2月分別出現(xiàn)4次和3次重污染過程；2014年1月和2月分別出現(xiàn)3次重污染過程，首要污染物為PM2.5[4]. 不利的天氣形勢、特殊的地形及取暖期燃煤量的增多，導致北京冬季ρ(PM2.5)超標現(xiàn)象時常發(fā)生[5- 6]. 圍繞PM2.5的防控和治理，國務院、北京市政府等先后出臺了相關的政策及法律，2013年國務院發(fā)布的《大氣污染防治行動計劃》，京津冀區(qū)域ρ(PM2.5)下降15%左右，其中北京市年均ρ(PM2.5)控制在60 μg/m3左右[7]. 雖然2015年ρ(PM2.5)較2013年相比下降了10%，但2015年平均ρ(PM2.5)為80.6 μg/m3，是GB 3095—2012《環(huán)境空氣質(zhì)量標準》一級標準限值的2.3倍，是2017年60 μg/m3目標值的1.3倍[8]，其中冬季ρ(PM2.5)平均值遠高于年均值，大幅拉高了北京平均ρ(PM2.5)，因此有效控制冬季PM2.5排放已是北京市面臨的首要工作之一.

北京已經(jīng)成功舉辦了2008年夏季奧運會、2014年APEC會議、2015年“9.3閱兵”等重大活動，針對這些活動國家制定了一系列的大氣污染物臨時減排措施[9- 11]，但是冬季北京的氣象條件明顯較差，減排措施的實施效果也會受到影響. 因此，該研究首先分析2006—2016年冬奧會同期空氣質(zhì)量，挑選污染最嚴重的年份(2014年)，利用NAQPMS(嵌套網(wǎng)格空氣質(zhì)量預報模式系統(tǒng))對其進行模擬，并制訂減排控制方案，以期為冬奧會期間北京及周邊地區(qū)減排措施提供參考.

1 研究方法

1.1NAQPMS介紹

NAQPMS是由中國科學院大氣物理研究所自主開發(fā)的、基于“一個大氣”理念設計的第三代空氣質(zhì)量模式. 該模式全面考慮了空氣污染物在大氣中的平流、擴散、干濕沉降以及化學轉(zhuǎn)化(包括氣相、液相、氣溶膠和非均相化學反應過程)等過程[17]，其中，氣相化學采用CBM-Z〔a new lumped-structure mechanism, largely based on the widely used carbon bond mechanism (CBM-IV)〕機制，包括71個物種和176個化學反應；液相化學和無機氣溶膠化學(硫酸鹽、硝酸鹽、銨鹽)分別采用改進的RADM2(the second generation regional acid deposition model)和ISORROPIAI.7(a new thermodynamic equilibrium model for multiphase multicomponent inorganic aerosols)機制；二次有機氣溶膠采用Oudm等[12]的計算方案. 該模式還考慮了氣溶膠非均相化學過程，包含了28個化學反應[13]. 該模式系統(tǒng)在大型活動中，為制訂科學污染排放源控制對策提供了良好的依據(jù)，目前已成功在北京、上海、廣州等[14- 16]城市進行城市空氣質(zhì)量業(yè)務預報.

采用中尺度天氣預報模式(WRF)輸出的氣象要素場作為NAQPMS模式的動力驅(qū)動，主要氣象參數(shù)包括氣溫、濕度、降水量、風向、風速和云量等. 初始邊界條件采用美國國家環(huán)境預報中心(NCEP)的全球分析資料(FNL)，其時間間隔為6 h，空間分辨率為1°×1°.

排放源基于清華大學提供的MEIC污染源排放清單[17]，主要包括農(nóng)業(yè)源、生物源、工廠源、電廠源、居民源、交通源及其他類型源，其空間分辨率為0.25°×0.25°.

模擬區(qū)域采用三層雙向嵌套，網(wǎng)格分辨率分別為45、15、5 km，依次覆蓋了東亞地區(qū)以及我國中東部地區(qū)、京津冀地區(qū)，模式區(qū)域的中心地理位置為 25°N、115°E，網(wǎng)格數(shù)分別為182×172、273×243、300×249. 采用適合我國中低緯度特點的LAMBERT投影方式. 垂直方向上采用地形追隨高度坐標的形式，從 1 000～100 hPa不均勻地分為20層，邊界層內(nèi)有7～8層，近地層中心高度約47 m，模式層頂?shù)母叨葹?0 km. 模擬時段為2014年2月2—21日，其中2月2—3日為模式初始化時間，取2014年2月4—20日的模擬結(jié)果用于分析.

1.2FLEXPART后向軌跡

FLEXPART模式是由挪威大氣研究所開發(fā)的一種拉格朗日粒子擴散模式[18]. 該模式不是計算單點的軌跡，而是投放大量空氣粒子，分類計算大量粒子的軌跡來模擬物質(zhì)的輸送軌跡與擴散過程，考慮了小尺度湍流效應、干濕沉降、輻射衰減過程及多項軌跡檢驗數(shù)據(jù)[19]. 該模式可通過時間的前向運算來模擬示蹤物由源區(qū)向周圍的擴散，也可通過后向運算來確定對固定站點有影響的潛在源區(qū)的分布[20]. FLEXPART模式運行所需要的風速、風向、氣壓等氣象數(shù)據(jù)可由WRF的模擬結(jié)果提供[21]. 尉鵬等[22]對北京重污染事件中污染物輸送軌跡模擬發(fā)現(xiàn)，在反氣旋后部系統(tǒng)性偏南風作用下，污染物通過偏南風輸送通道進入自由大氣.

該研究采用后向模擬的方式，模擬2014年2月4日、13—16日和20日北京奧體中心(116.40°E、39.98°N)的污染輸送軌道，接受的高度為100 m，模擬時間分辨率為1 h(每天模擬24次)，向后模擬48 h. 示蹤物采用AIRTRACER(代表空氣的平均狀態(tài)的一種粒子)，排放的總粒子數(shù)為 10 000 個，總質(zhì)量為10 kg. FLEXPART-WRF輸出與WRF的投影一樣，水平網(wǎng)格采用WRF第二層區(qū)域的網(wǎng)格，垂直輸出為5層(100、200、500、1 000、20 000 m)，F(xiàn)LEXPART-WRF的結(jié)果本質(zhì)上與輸出的網(wǎng)格無關，網(wǎng)格只是一種展示的方式. FLEXPART-WRF的輸出變量為駐留時間(可選，為了與觀測小時濃度對應，一般選擇1 h)，單位為s，表示1 h中所有粒子在某網(wǎng)格空間中的停留時間(如底層空間網(wǎng)格為15 km×15 km×0.1 km)，駐留時間越長，表示該網(wǎng)格對受體點的潛在影響越大.

1.3觀測資料

空氣質(zhì)量資料來自于北京市環(huán)境保護監(jiān)測中心，包括北京奧體中心和延慶縣2006—2016年2月ρ(PM10)日均值數(shù)據(jù)及2013—2016年2月北京奧體中心、延慶縣和張家口市的ρ(PM2.5)日均值數(shù)據(jù). 監(jiān)測ρ(PM2.5)和ρ(PM10)采用Thermo Fisher 1405F監(jiān)測儀(美國賽默飛世爾科技公司)，原理是以恒定的流速將環(huán)境空氣中的PM2.5通過采樣切割器吸入儀器內(nèi)部，用濾膜動態(tài)測量系統(tǒng)(FDMS)配合微量振蕩天平法(TEOM)測量PM2.5和PM10. 若每日參與計算的小時濃度數(shù)據(jù)少于18 h 時，當日ρ(PM2.5)平均值記為缺測. 下文提到的冬奧會同期均是指2006—2016年的2月4—20日.

由于2013年前對ρ(PM2.5)的監(jiān)測數(shù)據(jù)不多，而前人對北京地區(qū)2000—2010年ρ(PM2.5)/ρ(PM10)研究發(fā)現(xiàn)，2000年北京市ρ(PM2.5)/ρ(PM10)為64%[23]，2001年和2002年分別為44%和51%[24]，2005年為40%～60%[25]，2007年為40%[26]，2008年為72%[27]，2009年為58%[28]，并且ρ(PM2.5)/ρ(PM10)在不同的季節(jié)也有所不同，其中冬季比值大于其他季節(jié)[29]. 綜合而言，2000—2010年北京地區(qū)ρ(PM2.5)/ρ(PM10)為44%～72%. 該研究利用2013—2016年2月北京地區(qū)ρ(PM2.5)/ρ(PM10)=71%處于已有研究結(jié)果范圍內(nèi)，因此該研究用ρ(PM2.5)/ρ(PM10)=71%來估算2006—2012年的ρ(PM2.5).

2 結(jié)果與討論

2.1冬奧會同期重污染實況

2006—2016年2月北京奧體中心、延慶縣和張家口市ρ(PM2.5)日均值達重污染的時間及其對應的ρ(PM2.5)平均值如表1所示. 北京冬季極易出現(xiàn)污染天氣，2006—2016年2月延慶縣和北京奧體中心重污染天數(shù)分別為28和52 d，重污染出現(xiàn)概率分別為9%和17%，重污染天氣ρ(PM2.5)平均值分別為201和216 μg/m3. 其中，2011—2016年2月出現(xiàn)重污染較為頻繁，延慶縣和北京奧體中心分別出現(xiàn)21和33 d，分別占重污染總天數(shù)的65%和75%；最嚴重的為2014年2月，出現(xiàn)11 d重污染，ρ(PM2.5)平均值分別為265和275 μg/m3，為嚴重污染級別. 張家口市的空氣質(zhì)量明顯優(yōu)于北京，出現(xiàn)重污染的頻次較少，2013—2016年2月共出現(xiàn)2 d重污染天氣.

表1 2006—2016年2月延慶縣、北京奧體中心和張家口市重度污染信息統(tǒng)計

注：—表示未出現(xiàn)重污染.

注：黑色點為異常點; 黑色線為中位數(shù).圖1 2006—2016年2月延慶縣和北京奧體中心ρ(PM2.5)日均值變化Fig.1 The change of daily averaged concentration of PM2.5 in Yanqing and Olympic Center in February in each year of 2006- 2016

利用2006—2016年2月延慶縣和北京奧體中心ρ(PM2.5)日均值繪制箱線圖，由圖1可見，2月1—12日，延慶縣和北京奧體中心ρ(PM2.5)的變化范圍較小，基本處于150 μg/m3以下，其中2月4日(冬奧會開幕式)ρ(PM2.5)處于10～110 μg/m3之間，延慶縣和北京奧體中心ρ(PM2.5)分別為54和49 μg/m3. 2月13—16日，ρ(PM2.5)變化范圍較大，延慶縣和北京奧體中心ρ(PM2.5)分別處于6～334和6～398 μg/m3之間，其中，2006—2007年、2010—2012年及2014—2015年的2月13—16日北京奧體中心均出現(xiàn)重污染天氣，2014年是其中污染最嚴重的年份，ρ(PM2.5)平均值達到290 μg/m3，并且持續(xù)4 d. 20日(冬奧會閉幕式)，2006—2016年2月該日出現(xiàn)重污染天氣4次. 因此，冬奧會期間需要密切關注13—16日以及20日的空氣質(zhì)量狀況.

2.2重污染特征分析

京津冀區(qū)域重污染天氣過程主要與氣象條件和污染物排放有關[30]：①在污染源排放水平相對穩(wěn)定的情況下，氣象條件是決定地面大氣污染程度的關鍵因素. 由于北京特殊的地理條件，在污染源沒有得到有效控制和改善的情況下，一旦遭遇不利的氣象條件，并維持較長的時間，便容易出現(xiàn)積累型的重污染. ②京津地區(qū)局地有明顯的高排放源，具有利于污染物局地累積而形成高濃度污染的潛在條件. 華北北部尤其是北京西南方向延伸至河北省南端由綿延的城鎮(zhèn)形成的大面積污染排放帶，易于造成大范圍、區(qū)域性的污染累積. 在靜穩(wěn)天氣條件下，弱的偏西南和偏南氣流易將西南污染排放帶上累積的污染物緩慢輸運到北京地區(qū)，與北京地區(qū)本地累積的污染物一起形成重污染. 因此，該研究利用2013—2016年冬奧會同期的韓國氣象廳天氣圖資料統(tǒng)計不同高度層(500、850 hPa和地面)不利擴散條件出現(xiàn)的概率，并以2014年2月4日、13—16日及20日污染過程為例，利用FLEXPART模式研究污染的輸送通道.

2.2.1重污染天氣形勢分析

繆育聰?shù)萚31]關于北京地區(qū)重污染形成的天氣形勢分類已經(jīng)做了大量的研究工作. 程念亮等[32]對2013年北京市重污染日對應不同高度天氣形勢做了統(tǒng)計，發(fā)現(xiàn)北京地區(qū)重污染時，500 hPa多為緯向環(huán)流控制(平直環(huán)流、淺槽、弱西北氣流或脊等)，850 hPa多為暖脊控制，地面多處于弱氣壓梯度場或低壓輻合區(qū). 依此將不同高度天氣形勢分為有利和不利污染擴散的兩個類型，并利用2013—2016年冬奧會同期500、850 hPa高度和地面08:00的韓國氣象廳天氣圖，統(tǒng)計有利與不利擴散天氣形勢出現(xiàn)的情況. 結(jié)果表明，2013—2016年冬奧會同期500 hPa高度有利和不利擴散條件出現(xiàn)頻次相差不大，分別為68%和32%；850 hPa高度不同年份不利條件出現(xiàn)的頻次差別較大，2013—2016年冬奧會同期不同年份出現(xiàn)的概率分別為29%、53%、35%和24%；地面不同年份不利條件出現(xiàn)的頻次與850 hPa高度相似，概率分別為35%、53%、41%和35%. 由此可見，2014年冬奧會同期的不利氣象條件出現(xiàn)頻率遠大于其他年份.

表2 2013—2016年冬奧會同期有利和不利污染擴散天氣形勢出現(xiàn)頻次統(tǒng)計

2.2.2FLEXPART模式研究(2014年冬奧會同期)污染輸送通道

FLEXPART模式主要模擬受體點的潛在源區(qū)，該模式的輸出變量為駐留時間，某地的駐留時間越長，受體點受該地區(qū)的污染貢獻越大. 如圖2所示，2月4日到達北京的氣團主要來自于西北部地區(qū)，潛在源區(qū)窄，氣團的風速較大，擴散條件較好，為北京地區(qū)帶來較為清潔的空氣，從而使得北京該日的污染物濃度水平不高. 2月20日，污染的潛在源區(qū)距離北京較近，北京北部地區(qū)主要受來自于內(nèi)蒙古和張家口氣團的影響，攜帶的污染物濃度較低，而中南部地區(qū)則受駐留時間較長的河北中南部地區(qū)短距離傳輸氣團的影響，污染物濃度水平較高，南北差異較大. 針對2月13—16日污染過程，13日北京受不利天氣形勢的影響，污染物迅速累積，并受廊坊和天津的影響較大，滯留時間大于20 s; 14—15日，潛在源區(qū)更為集中，氣團主要沿太行山一帶(邯鄲—石家莊—保定—廊坊—北京污染傳輸帶)在西南風的作用下將沿途的高濃度污染物傳輸?shù)奖本?，氣團在石家莊的滯留時間為10～20 s，傳至廊坊時滯留時間在20 s以上. 在前幾日的累積下，2月16日北京周圍的氣團污染濃度較高，由于擴散條件較差，污染氣團在北京周邊滯留，使得北京的污染程度更為嚴重.

由此可見，對北京污染貢獻最大的兩大氣團分別為西南方向較長距離和東南方向短距離輸送，因此，控制好北京西南和東南城市的污染源是保障冬奧會空氣質(zhì)量的必要措施.

圖2 FLEXPART模擬2014年2月4日、13—16日、20日污染的潛在源區(qū)Fig.2 The simulated potential pollution source area of Beijing using FLEXPART in February 4th, 13th- 16th, 20th, 2014

2.3情景分析

對2006—2016年冬奧會同期的空氣質(zhì)量的研究表明，2014年2月北京空氣質(zhì)量最差. 假設2022年的氣象條件和排放水平與2014年差異不大，利用NAQPMS模型削減北京及周邊城市排放源進行排放源敏感性試驗，以分析冬奧會期間采取怎樣的減排力度才能保證不出現(xiàn)重污染日. 具體減排方案見表3.

表3 不同減排方案氣象場及排放源信息

四組試驗均采用的是相同的氣象場，Base為基準試驗，其排放源為2014年2月2—20日的MEIC排放源；Case 1為在原始排放源的基礎上將北京各污染物的排放量削減50%，其他地區(qū)未做任何處理；Case 2為將原始排放源中京津冀及周邊城市(天津、河北、內(nèi)蒙、山東、山西和河南)的排放量均削減50%；考慮到13—16日污染比較嚴重，若減排力度與其他日期一致，ρ(PM2.5)可能依然超過150 μg/m3，因此，Case 3將2月2—12日及17—20日北京及周邊地區(qū)各污染物排放量減半，2月13—16日北京及周邊城市各污染物排放量均減少75%來進行模擬.

2.3.1模擬效果評估

對北京奧體中心、延慶縣和張家口市(人民花園)2014年2月4—20日ρ(PM2.5)模擬結(jié)果進行評估，同時采用R(相關系數(shù))和NMB(標準化平均偏差)兩個統(tǒng)計參數(shù)定量評估模擬效果. 由圖3可見，模擬的ρ(PM2.5)能夠反映其隨時間的變化趨勢，并且模擬出2月13—16日不同地區(qū)各站點的污染累積過程，模擬和觀測ρ(PM2.5)的R均大于0.85，NMB為-0.3～0.2. 模擬結(jié)果還顯示，NAQPMS模式對延慶縣和北京奧體中心的峰值模擬效果較好，而對張家口市的峰值濃度模擬則有低估的趨勢，這可能是由于排放源對該地區(qū)的估計量不夠所致，而對北京奧體中心2月17日的明顯高估現(xiàn)象則可能是由于NAQPMS模式模擬冷空氣影響北京奧體中心的時間較實況早所致，18—20日雖然模型仍表現(xiàn)出高估的現(xiàn)象，但ρ(PM2.5)的變化趨勢和觀測結(jié)果較為一致.

圖4展示了京津冀區(qū)域2014年2月4日、13—16日及20日觀測與模擬ρ(PM2.5)日均值的空間分布情況，根據(jù)模擬結(jié)果可見，河北北部、北京、天津、河北中部和河北南部模擬結(jié)果呈逐漸加重的分布特征，與實際排放源分布相對應. 就北京地區(qū)而言，2月13—16日和20日北京地區(qū)出現(xiàn)了重度及以上污染狀況，模式模擬結(jié)果能很好地反映污染過程起始時間、污染程度及空間影響范圍.

圖3 2014年2月4—20日北京市ρ(PM2.5)模擬值與觀測值對比以及各控制情景下ρ(PM2.5)日均值變化Fig.3 Comparison between simulated and observed concentration of PM2.5 and the variations under different cases in February 4 th to 20 th, 2014

注：填色部分是模式模擬ρ(PM2.5)日均值，實心點顏色對應觀測ρ(PM2.5)日均值.圖4 2014年2月4日、13—16日、20日ρ(PM2.5)模擬及觀測結(jié)果空間分布Fig.4 Spatial distribution of simulated and observed concentration of PM2.5 in February 4 th, 13- 16 th, 20 th, 2014

2.3.2減排效果驗證

2014年與2006—2016年冬奧會同期ρ(PM2.5)的空間分布較為一致(見圖5)，主要差別在于污染級別不一致. 京津冀北部地區(qū)ρ(PM2.5)低于75 μg/m3，北京中南部及河北中南部出現(xiàn)ρ(PM2.5)的高值區(qū)，處于輕度-中度污染級別；2014年冬奧會同期污染最為嚴重，除了張家口市和承德市外，其他地區(qū)為輕度-重度污染，北京東南部污染較為嚴重，為中度-重度污染水平. 總之，冬奧會污染風險等級為北京奧體中心>延慶縣>張家口市，這與觀測結(jié)果十分吻合.

圖5 2014年與2006—2016年冬奧會同期ρ(PM2.5)平均值空間分布Fig.5 The spatial distribution of concentration of PM2.5 during the same period of Winter Olympic in 2014 and 2006- 2016

Case 1、Case 2和Case 3模擬的2014年2月4—20日ρ(PM2.5)平均值分布如圖6所示. 圖6表明，Case 1使得北京地區(qū)ρ(PM2.5)等級從中度-重度污染降低為輕度-中度污染，與Base組相比，張家口市、延慶縣和北京奧體中心ρ(PM2.5)平均值下降17、15和31 μg/m3. Case 2使得北京地區(qū)空氣質(zhì)量以優(yōu)良-輕度污染為主，與Case 1相比發(fā)現(xiàn)，周邊城市對北京ρ(PM2.5)貢獻相當大，使北京地區(qū)ρ(PM2.5)下降1～2個等級，與Base組相比，張家口市、延慶縣和北京奧體中心ρ(PM2.5)平均值下降35、42和69 μg/m3. Case 3使得張家口市、延慶縣和北京奧體中心ρ(PM2.5)平均值下降39、54和91 μg/m3，表明對重污染時段重點減排，北京將可實現(xiàn)全市空氣質(zhì)量優(yōu)良的目標.

圖6 2014年冬奧會同期不同控制情境下ρ(PM2.5)平均值分布Fig.6 The distribution of concentration of PM2.5 under different control cases during the same period of Winter Olympics in 2014

Case 1模擬結(jié)果顯示，北京奧體中心和延慶縣2月13—16日和20日的ρ(PM2.5)分別為198～258和141～254 μg/m3，雖然ρ(PM2.5)峰值較Base分別降低了102和50 μg/m3，但仍處于重污染水平；張家口市減排后ρ(PM2.5)處于18～85 μg/m3，較Base峰值降低64 μg/m3. Case 2的結(jié)果顯示，張家口市2月4—20日ρ(PM2.5)均低于150 μg/m3，減排后空氣質(zhì)量以優(yōu)良為主；延慶縣空氣質(zhì)量(14日除外)均未出現(xiàn)重污染，優(yōu)良天數(shù)將達12 d；北京奧體中心模擬結(jié)果顯示，會期除15—16日ρ(PM2.5)超標外，有11 d空氣質(zhì)量為優(yōu)良水平. Case 1和Case 2并不能保證會期不出現(xiàn)重污染日，而Case 3的結(jié)果顯示在對污染源進行分地區(qū)分時段的減排的基礎上，加大2月13—16日重污染過程的減排力度，就可能實現(xiàn)會期不出現(xiàn)重污染的目標，保證會期張家口市、延慶縣和北京奧體中心ρ(PM2.5)低于134 μg/m3，空氣質(zhì)量以優(yōu)良水平為主. 張家口市、延慶縣和北京奧體中心2月4—20日ρ(PM2.5)降幅分別為44%～76%、32%～77%、37%～78%，冬奧會期間ρ(PM2.5)平均值分別為63%、46%和52%.

3 結(jié)論

a) 2006—2016年冬奧會同期，延慶縣和北京奧體中心出現(xiàn)重污染的概率分別為9%和17%，重污染日ρ(PM2.5)平均值分別為225、231 μgm3，污染頻次和程度為北京奧體中心>延慶縣>張家口市，并且在2月13—16日易出現(xiàn)持續(xù)的重污染過程.

b) 對2013—2016年冬奧會同期500、850 hPa高度和地面出現(xiàn)不利污染擴散占統(tǒng)計總數(shù)的概率分別為32%、35%、41%，其中2014年地面不利條件的概率為53%，明顯高于其他年份；石家莊市、保定市、廊坊市滯留時間在10 s以上的攜帶高濃度污染物氣團在偏南風的作用下傳輸至北京，使得北京的污染加重，因此，為了保障冬奧會期間空氣質(zhì)量應實行京津冀區(qū)域內(nèi)聯(lián)防聯(lián)控.

c) 各減排情景模擬結(jié)果顯示，周邊城市對北京ρ(PM2.5)貢獻相當大，若冬奧會期間將京津冀及周邊城市的污染物排放量均削減50%，將使得污染降低1～2等級，若對可能出現(xiàn)重污染的時段加大減排力度，冬奧會期間將可能實現(xiàn)不出現(xiàn)重污染日的目標.

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Air Pollution Numerical Simulation during the Same Period of Beijing Winter Olympic Games

PAN Jinxiu1, YAN Pingzhong2*, LI Yunting1, ZHANG Dawei1, WANG Zhanshan1

1.Beijing Key Laboratory of Airborne Particulate Matter Monitoring Technology, Beijing Municipal Environmental Monitoring Center, Beijing 100048, China 2.State Key Laboratory of Atmospheric Boundary Layer Physics and Atmospheric Chemistry, Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Science, Beijing 100029, China

The twenty-fourth Winter Olympic Games will be held from February 4thto 20th, 2022, in Beijing and Zhangjiakou cities, China. The main venues will be at Beijing Olympic Sports Center and in Yanqing and Zhangjiakou. In order to simulate and analyze the air quality of the Winter Olympic Games, we used air quality monitoring data of Beijing in February in each year of 2006- 2016 and weather map data from the Korean meteorological agency in February in each year of 2013- 2016 to research the air quality situation during this period of the year. The frequency of heavy pollution in February in each year of 2006- 2016 in Beijing was described, and the occurrence probability of synoptic situation not beneficial to contaminants diffusion and the transmission path of pollution were also analyzed. In addition, the effects of emission reduction schemes on concentration of PM2.5were evaluated, combined with nested grid air quality prediction model (NAPQMS). The results showed that: (1) During the same period as the Winter Olympic Games, the occurrence probability of heavy pollution at Olympic Center and Yanqing was 17% and 9% respectively. The risk of pollution in Olympic Center was the highest compared to Yanqing and Zhangjiakou, which faced the lowest risk. In addition, continuous heavy pollution easily occurred from February 13thto 16thin the past years in Olympic Center and Yanqing. (2) The synoptic situation which was not beneficial to contaminant diffusion appeared frequently in February in each year of 2013- 2016, especially in 850 hPa and sea level synoptic, with frequency of 35% and 41% respectively. The ground southerly wind transported air pollution detained in southwestern Beijing to Beijing along Taihang Mountain. (3) If pollution emissions from Beijing, Tianjin, Hebei and surrounding cities can be reduced by 50% below current emissions from February 2ndto 12thand 17thto 20thin 2022, and reduced by 75% from February 13thto 16th, we predict that heavy pollution will not appear during the coming Winter Olympic Games. Thus, strict control of emissions from Beijing and its surrounding areas is a necessary measure to protect the air quality during the Winter Olympic Games.

Winter Olympic Games; air quality; heavy pollution; NAQPMS; emission reduction scheme

2017-02-04

：2017-06-15

國家環(huán)境保護公益性行業(yè)科研專項(201409005)；國家科技支撐計劃項目(2014BAC23B03)；中國科學院戰(zhàn)略性先導科技專項(XDB05030204)

潘錦秀(1990-)，女，安徽太湖人，助理工程師，碩士，主要從事空氣質(zhì)量預報預警研究，Jinxiu_Pan@163.com.

X513

：1001- 6929(2017)09- 01325- 10

ADOI：10.13198/j.issn.1001- 6929.2017.02.90

*責任作者，晏平仲(1984- )，男，陜西西安人，助理研究員，博士，主要從事空氣質(zhì)量數(shù)值預報與區(qū)域大氣污染防控研究，missfield@163.com

潘錦秀,晏平仲,李云婷,等.北京冬奧會同期空氣污染數(shù)值模擬[J].環(huán)境科學研究,2017,30(9):1325- 1334.

PAN Jinxiu,YAN Pingzhong,LI Yunting,etal.Air pollution numerical simulation during the same period of Beijing Winter Olympic Games[J].Research of Environmental Sciences,2017,30(9):1325- 1334.