沈勁 陳多宏 巫楚 王曉彥 張敬偉 鄧瀅

(1. 廣東省環(huán)境監(jiān)測中心，國家環(huán)境保護區(qū)域空氣質量監(jiān)測重點實驗室 廣州 510308；2. 廣東省環(huán)境監(jiān)測中心，廣東省環(huán)境保護大氣二次污染研究重點實驗室 廣州 510308；3. 河源市環(huán)境監(jiān)測站 廣東河源 517000；4. 中國環(huán)境監(jiān)測總站，國家環(huán)境保護環(huán)境監(jiān)測質量控制重點實驗室 北京 100012)

0 引言

近年來，公眾對大氣污染的關注程度日益增加，大氣污染防治已上升為國家戰(zhàn)略，我國重點區(qū)域大氣污染綜合治理攻堅行動方案已陸續(xù)出臺。改善空氣質量是建設美麗中國、推進生態(tài)文明建設、改善民生福祉的重要內容之一。

2015年，珠三角地區(qū)在全國各大城市群中率先實現空氣質量全面達標[1]，至2017年，廣東省與珠三角地區(qū)PM2.5平均濃度已連續(xù)三年穩(wěn)定達標。但2017年后，廣東省多項空氣污染物濃度出現反彈，空氣質量達標率出現較大幅度下降，臭氧第90百分位數濃度達到2013年大范圍自動化監(jiān)測以來的最高值，并超過國家二級標準。為了使廣東省的大氣污染物濃度重回下降通道，需要不斷更新大氣污染減排措施，同時對措施的成效進行評估[2]。三維空氣質量模型可以模擬不同排放情景下的空氣質量，評估減排措施產生的空氣質量改善效果[3]。

廣東省大氣重污染事件時有發(fā)生[4]，很多研究團隊已針對重污染過程的成因進行了深入研究[5-6]。冬季是污染最嚴重的季節(jié)[7]，其中一月重污染事件頻發(fā)[8]，重污染時段削峰對于空氣污染的改善極其重要。因此，本研究主要以一月為研究對象，基于2017年的情況與三維空氣質量模型，研究到2020年減排措施實施后空氣污染的變化情況。

1 數據與方法

使用WRF-SMOKE-CAMx模型[9]，模型的設置可參考文獻[10]。根據珠三角排放源清單的最新研究成果[11]，建立了2015年的基準源清單，利用區(qū)域內主要污染源活動的預測數據及發(fā)展指標推算2020年的排放量，同時，結合國家“十三五”規(guī)劃的減排要求，就2020年主要大氣污染物的減排目標進行估算。在預測2020年的排放量時，主要考慮維持2017年底前實施的政策和措施外，還考慮了2018-2020年期間規(guī)劃實行的減排措施。使用2017年1月的氣象場，分別用基準清單與2020年的估算源清單進行主要空氣污染物濃度模擬，先對比模擬結果與實測值的差距評估模型的準確性，再通過對比減排與空氣污染物濃度變化的關系，定量評估減排成效。

2 結果分析與討論

2.1 2017年1月模型與實測數據的對比

采用2015年基準源清單與2017年1月的氣象場，模擬出廣東省21個地級市的主要空氣污染物濃度，通過與空氣質量國控點數據的對比，揭示模型對廣東省各市大氣污染的模擬能力(見表1)。除NO2之外，各項污染物的模擬值與實測值較接近。從全省平均情況看，SO2模擬值與實測值僅相差3 μg/m3，PM2.5與PM10的模擬偏差分別為2 μg/m3與11 μg/m3，O3的偏差約6 μg/m3，但NO2的偏差較大，達到15 μg/m3?？傮w而言，模型較好地重現了各市不同污染物的濃度水平，與其它大氣污染模擬研究的誤差水平接近，表明本研究建立的模型系統(tǒng)適用于定量研究減排對廣東省空氣污染的影響。同時，各市NO2模擬濃度的普遍低估表明排放源清單很有可能低估了NOx的排放量。

表1 2017年1月實測空氣污染物月均值與模擬值的對比 μg/m3

2.2 排放總量的變化情況

如圖1所示，考慮一系列減排措施后，預計2020年廣東省各大氣污染物排放量均有所下降。與基準年2015年相比，2020年人為源的SO2，NO2，CO，PM10，PM2.5，VOCs，NH3排放分別下降40%，32%，37%，23%，25%，31%，18%。其中與燃燒相關的氣態(tài)污染物降幅較大，主要是由于固定燃燒源與移動源的大幅減排；其次是VOCs，主要得益于溶劑使用與工藝過程源的較大力度減排；降幅最少的是與農業(yè)等關系密切的NH3。

圖1 基準排放清單與2020年的估算清單的對比

注：CO/10為CO年排放量的1/10。

2.3 空氣質量的變化情況

選取2017年1月為冬季的代表月份，通過使用2015年基準與2020年估算的源清單，使用2017年的氣象場，對廣東省各市的主要大氣污染物進行模擬(見表2)。使用2020年的模擬結果減去2017年的模擬結果，再除以2017年的模擬值可以得到不同污染物的變化率。結果表明，通過一次污染物的較大幅度減排，廣東省各市NO，NO2，SO2，PM10和PM2.5在1月的月均值均出現了不同程度的下降，其中NO降幅最大，平均達31%；NO2與SO2的下降幅度也達19%與17%；PM10和PM2.5的降幅相對較低，均為14%左右。O3平均濃度則是出現了反彈，均值漲幅為11%。

從空間分布來看(圖2)，各市的污染物濃度變化率也存在較大差異，珠三角城市各項主要大氣污染物的變化率較大。各城市間氣態(tài)污染物的變化率差異較大，如不同城市NO的變化率少則減少1%(潮州市)，多則變動50%(中山市)；而PM10與PM2.5則沒有顯著的城市間差異，各城市的變化率接近。臭氧與PM2.5是目前最受關注的兩項大氣污染物，全省不同城市的臭氧均有不同程度的上升，珠三角的升幅較大，粵東與粵北的升幅相對較少，這主要是由于NO的大幅下降導致了臭氧滴定效應減弱。特別是珠三角的NO濃度下降比例顯著大于其它地區(qū)，生成或輸送過來的臭氧無法得到很好的去除，導致臭氧累積，這一累積效應要大于由于VOCs減少而導致的臭氧生成減少。所以在大幅減排一次污染物的同時，臭氧有較大的上升風險，建議在大力減排NOx的同時加大力減排VOCs。而PM2.5則實現了全省各市的普遍下降，主要是由于SO2與NO2等前體物得到了較好的控制，加上一次排放的細顆粒物也有所下降，最終導致PM2.5的普降，而且各市的下降比例接近。

表2 2020年相對于2017年廣東省各市污染物的變化率 %

圖2 2020年1月臭氧與PM2.5濃度變化率

3 結論

(1)使用WRF-SMOKE-CAMx模型系統(tǒng)模擬了2017年1月廣東省各市的主要大氣污染物，模型對SO2，O3，PM10和PM2.5的模擬效果較好，但對NO2存在低估，表明目前的排放源清單可能普遍低估了NOx的排放量。

(2)與基準年2015年相比，2020年廣東省人為源的SO2，NO2，CO，PM10，PM2.5，VOCs，NH3排放分別下降40%，32%，37%，23%，25%，31%，18%，使用2017年1月的氣象場，2020年同期廣東省各市平均NO，NO2，SO2，PM10，PM2.5月均值下降率分別為31%，19%，17%，14%，14%。O3平均濃度出現了反彈，漲幅均值為11%，主要是由于NO滴定效應減弱導致。這表明目前的污染防治措施在大力減排一次污染時會對臭氧污染的改善造成較大壓力。

(3)氣態(tài)污染物的濃度變化率存在較大的地區(qū)差異，2020年冬季珠三角地區(qū)的臭氧濃度上升顯著，粵東與粵北的上升幅度相對較低；各市氣溶膠的變化率相對接近。