王曉元,江 飛,徐圣辰,田旭東,姚德飛

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

隨著我國經(jīng)濟的發(fā)展，大氣污染問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]，降低大氣能見度[6]，乃至影響天氣及氣候的變化[7]，因此逐漸成為近年來的研究熱點[8-9].《2017年中國生態(tài)環(huán)境狀況公報》[10]顯示，全國338個地級及以上城市發(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PM2.5污染進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的組分來源復(fù)雜且會在區(qū)域間相互傳輸[11]，易造成區(qū)域性的PM2.5污染[12]，對社會產(chǎn)生惡劣的影響，因此我國迅速建立大氣重污染機制并對其不斷完善[13].在各重污染天氣應(yīng)急預(yù)案中，對污染源進行減排的目的是為了減輕重污染的持續(xù)時間和污染程度，降低重污染過程的危害.目前，許多研究基于政府的污染管控措施來分析較長時段內(nèi)區(qū)域ρ(PM2.5)的改善情況.如WANG等[14]用數(shù)值模擬試驗來評估SO2變化對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)單獨削減NOx反而會導(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2030年的PM2.5排放可比2010年降低83.3%，從而達到降低ρ(PM2.5)的目標.但從預(yù)警應(yīng)急角度出發(fā)，評估減排措施對重污染過程中ρ(PM2.5)降低作用的研究較為鮮見，該研究利用本地化后的WRF-CMAQ模型，定量分析長三角區(qū)域一次典型污染過程中各城市單獨減排及區(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)是美國國家大氣研究中心(NCAR)、美國國家大氣海洋總署-預(yù)報系統(tǒng)實驗室、國家環(huán)境預(yù)報中心(FSL，NCEP/NOAA)等聯(lián)合開發(fā)的新一代中尺度預(yù)報模式和同化系統(tǒng)，在模擬和預(yù)報各種天氣中都具有較好的性能.CMAQ模式[18]是美國環(huán)境保護局開發(fā)的第三代區(qū)域三維歐拉空氣質(zhì)量模式，由WRF模式模擬的氣象場進行驅(qū)動，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)境問題的模擬，可為空氣質(zhì)量預(yù)報、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、動量以及能量交換，從而嚴重影響邊界層內(nèi)的氣象特征，進而影響污染物在大氣中的輸送、擴散、轉(zhuǎn)換和沉降過程[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，但每個嵌套區(qū)域中CMAQ模式區(qū)域每一邊較WRF模式少1個網(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)機制采用CB05，氣溶膠模塊采用AERO4，光分解過程采用查表法.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]，以更好地模擬長三角區(qū)域城市對氣象條件的影響.長三角區(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]進行計算，MEGAN模式可以較好地模擬自然源排放，已在國內(nèi)有很多的研究應(yīng)用[25-26].

1.2 模擬試驗設(shè)置

該研究選擇的模擬時段為2016年12月30日08:00—2017年1月4日23:00，其中，前16 h為預(yù)積分時段，12月31日00:00—1月4日23:00為具體研究時段，該時段長三角區(qū)域發(fā)生了一次較為嚴重的PM2.5污染過程.該過程主要受高壓系統(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、揚州市和金華市等城市達到中度以上污染，宿遷市和徐州市達到重度污染.

研究區(qū)域為長三角區(qū)域的兩省一市(浙江省、江蘇省、上海市)的25個地級及以上城市.污染源減排主要針對污染排放量較大的電廠、水泥、鋼鐵、工藝過程、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項進行.各項污染源中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，減排方案分為3個等級，一級～三級減排方案的減排率逐級提升，減排率是基于所有城市的污染源排放總量進行計算的，區(qū)域協(xié)同減排時各城市的減排率會有所不同，污染源排放量大的城市減排率會更高.減排方案設(shè)定的原則是盡量減少對城市正常運行的影響并能使空氣質(zhì)量等級有所好轉(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個評估模擬試驗，計算了單獨減排情景下每個城市在3種減排方案下的減排效果，25個城市共75個評估試驗；計算了區(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個評估試驗；另外，為闡明工業(yè)減排的重要性，還計算了僅對工業(yè)污染源(表1中編號1～6)進行減排的試驗.

2 結(jié)果與討論

2.1 模型驗證

圖1為模擬的2016年12月31日—2017年1月4日長三角區(qū)域ρ(PM2.5)日均值分布.由圖1可見：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，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、無錫市和杭州市等城市的污染開始加重；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)污染均較為嚴重.

圖1 模擬的2016年12月31日—2017年1月4日長三角區(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為長三角區(qū)域ρ(PM2.5)模擬值與觀測值的統(tǒng)計結(jié)果.由表2可見，各城市ρ(PM2.5)模擬值與觀測值偏差均較小，R2達0.976，平均偏差為7.3 μg/m3，平均相對偏差為6.7%，其中，宿遷市、揚州市和舟山市的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)模擬值與觀測值的MFB(平均分數(shù)偏差)在-32.9%～12.7%之間，MFE(平均分數(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%)標準[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中等以上水平，模式可以較好地再現(xiàn)此次污染過程，可以作為應(yīng)急減排效果的評估工具.

2.2 減排效果評估

由表3可見：各城市進行單獨減排時，在一級減排方案下各城市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有效果.一級減排方案是對道路交通及路面揚塵的減排，也是最容易實施的減排措施，但模擬結(jié)果顯示減排效果并不理想.二級減排方案比一級減排方案增加了對工業(yè)(水泥、鋼鐵、工藝過程等)、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)減排的貢獻至少能占總減排貢獻的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，二級減排方案的效果比一級減排方案更明顯.三級減排方案進一步加強了對工業(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，單獨減排情況下各級減排方案的減排效果基本為零.

長三角區(qū)域進行區(qū)域協(xié)同減排的效果比各城市單獨減排的效果更加顯著.由表3可見：進行協(xié)同減排時，在一級減排方案下，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%，比單獨減排的效果略有提升；在二級減排方案下，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%.均比單獨減排的效果有顯著提升.各城市在單獨減排和區(qū)域協(xié)同減排情景下，二、三級減排方案的減排效果均明顯好于一級減排方案，一級減排方案僅對交通源及路面揚塵進行減排，而二、三級減排方案增加了重點污染源的減排，說明僅對交通源進行減排無法取得較好的減排效果.于燕等[29]研究結(jié)果表明，通過對長三角區(qū)域電力、鋼鐵、水泥等重點污染源的減排，可以使長三角區(qū)域冬季ρ(PM2.5)最高下降50.6 μg/m3.該研究二、三級減排方案對重點污染源的減排強度與于燕等[29]研究的設(shè)定較為相近，表明對重點污染源進行減排才是降低ρ(PM2.5)的有效途徑.

表2 長三角區(qū)域ρ(PM2.5)模擬值與觀測值統(tǒng)計結(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為平均分數(shù)偏差，MFE為平均分數(shù)誤差.

二級減排方案中對污染源的減排率與國內(nèi)重污染天氣應(yīng)急預(yù)案中最高級別的應(yīng)急減排措施相當，該模擬結(jié)果顯示，二級減排方案無法實現(xiàn)城市空氣質(zhì)量等級提升的目標，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.而且長三角區(qū)域在污染過程中實行區(qū)域協(xié)同減排是極為困難的，因此對于現(xiàn)行的重污染天氣應(yīng)急預(yù)案要有合理的預(yù)期，即使實行了有效的區(qū)域協(xié)同減排，空氣質(zhì)量等級也不會有明顯的提升.

三級減排方案的減排率最高，其中對工業(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期間才有實施的可能性.區(qū)域協(xié)同減排時空氣質(zhì)量優(yōu)良率明顯提升，空氣質(zhì)量優(yōu)良的城市數(shù)量從原來的6個升至10個，中度以上污染城市從12個降至2個，說明區(qū)域協(xié)同減排在污染控制過程中非常重要.圖2為各城市單獨減排和區(qū)域協(xié)同減排的效果比較.由圖2可見：多數(shù)城市區(qū)域協(xié)同減排效果比單獨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，常州市單獨減排時ρ(PM2.5)降低了4.1 μg/m3，但區(qū)域協(xié)同減排時降低了31.6 μg/m3，是單獨減排的7.7倍；連云港市單獨減排時ρ(PM2.5)僅降低了0.5 μg/m3，而區(qū)域協(xié)同減排時降低了19.1 μg/m3，是單獨減排的37.4倍；舟山市單獨減排時ρ(PM2.5)僅降低了0.1 μg/m3，幾乎沒有減排效果，而區(qū)域協(xié)同減排時可以降低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)同減排與單獨減排的效果差異不明顯，因為這2個城市都在海邊，而這次典型污染過程中風(fēng)向主要為偏東風(fēng)，即影響上海市和寧波市的氣團主要來自海上，因此其他城市的減排對寧波市和上海市的影響較小.

表3 各城市按照不同等級減排方案的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

城市一級減排方案二級減排方案三級減排方案單獨減排協(xié)同減排單獨減排協(xié)同減排單獨減排協(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：括號內(nèi)數(shù)值表示對應(yīng)基準值(未采取減排措施的模擬值)的降幅.

圖2 各城市單獨減排和區(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

重點工業(yè)行業(yè)(電廠、水泥、鋼鐵、工藝過程、工業(yè)溶劑使用和工業(yè)燃燒)的減排在二級和三級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.圖3為工業(yè)單獨減排與工業(yè)協(xié)同減排效果的比較.由圖3可見：除舟山市外，各城市進行工業(yè)單獨減排時，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，說明工業(yè)減排是重污染應(yīng)急減排的重點；工業(yè)協(xié)同減排時多數(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，說明這2個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)單獨減排效果為0.圖3 工業(yè)單獨減排與工業(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

跨省級協(xié)同減排的實施會面臨諸多困難，但近些年重大活動保障中都有效進行了區(qū)域協(xié)同污染管控[30].如在杭州G20峰會期間空氣質(zhì)量保障[31]中根據(jù)離主會場的距離劃分出核心、嚴控及管控區(qū)，并實施不同的污染管控措施.當然按距離進行管控區(qū)域的劃分還是顯得管控粗放，還有進一步提升的空間.

為研究長三角區(qū)域各城市的污染協(xié)同控制關(guān)系，利用單獨減排對各城市ρ(PM2.5)影響的模擬結(jié)果得出典型城市ρ(PM2.5)來源區(qū)域分布(見圖4).

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

由圖4可見，典型城市ρ(PM2.5)來源有較大差異，有些城市本地排放影響較強，使得本地貢獻率較高，而有些城市受外來輸送影響較大，使得其他城市的貢獻率較高，因此區(qū)域協(xié)同減排時需要有所區(qū)分.以杭州市為例，杭州市本地排放的貢獻率約為40.0%，寧波市、紹興市和嘉興市對杭州市的影響較大，貢獻率分別約為20.0%、15.0%和10.0%，金華市、上海市和蘇州市等城市對杭州市也有一定的影響，但貢獻率均在6.0%以下，這說明只需要針對杭州市及其東部方向的城市進行減排就能有效減輕杭州市的污染.區(qū)域協(xié)同減排時要重點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.因此，對于本地排放占主導(dǎo)的城市，可根據(jù)其他城市對其貢獻率的不同，對其他城市實施不同的減排方案.可安排貢獻率大于20.0%的城市(如寧波市對杭州市)實施三級減排方案，貢獻率在10.0%～20.0%之間的城市(如紹興市對杭州市、蘇州市對南京市)實施二級減排方案，貢獻率小于10.0%的城市(如嘉興市對杭州市，麗水市對金華市)實施一級減排方案或不進行減排.某城市對多個城市均有影響，如上海市和寧波市對這幾個城市均有影響，其貢獻率在3.0%～20.0%之間，因此可適當提高上海市和寧波市的減排強度.按上述方法進行區(qū)域協(xié)同減排時，各城市實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度的降低，必然使區(qū)域協(xié)同減排對社會和經(jīng)濟的影響減輕，未來還可進一步結(jié)合經(jīng)濟評估方法來優(yōu)化減排方案.需要強調(diào)的是，以上討論均是基于一次具體污染過程給出的，不同的污染過程由于氣象條件的變化，污染程度和范圍也會變化，區(qū)域協(xié)同減排的核心和減排方案的實施也需要隨之調(diào)整.但這也說明要實現(xiàn)精準管控，在重污染期間開展區(qū)域協(xié)同減排時，就需要根據(jù)實際情況進行協(xié)同控制關(guān)系分析來指導(dǎo)實施細化的減排方案，而不是簡單的一個區(qū)域?qū)嵤┩瑯拥臏p排方案.

3 結(jié)論

a) 利用WRF-CMAQ模式對長三角區(qū)域一次污染過程進行了減排效果的評估，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程，模型誤差符合要求，模型的準確性和可靠性可接受.

b) 各城市單獨減排時，一級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)于各城市單獨減排效果，表明區(qū)域協(xié)同減排在污染應(yīng)急控制過程中非常重要.三級減排方案中的工業(yè)源減排率比二級減排方案有提升，模擬結(jié)果顯示在區(qū)域協(xié)同減排時各城市的空氣質(zhì)量優(yōu)良天數(shù)均明顯增加，表明應(yīng)急減排對降低大氣重污染的程度和持續(xù)時間是有效的，但需要達到一定的減排率，并且減排重點應(yīng)針對工業(yè)污染源.

d) 區(qū)域協(xié)同減排時減排方案的實施需根據(jù)各城市污染貢獻率的不同進行調(diào)整，需先按照污染程度確定區(qū)域協(xié)同減排的重點，然后對關(guān)鍵區(qū)域內(nèi)各城市按污染貢獻率實施不同的減排方案，從而降低區(qū)域協(xié)同減排對于區(qū)域社會和經(jīng)濟的影響，并達到較好的減排效果.