基于城市大气环境荷载指数的大气污染排放变率估算

基于地面气象观测资料计算大气自净能力指数ASI,和环境监测站的实测PM2.5浓度数据,利用城市大气环境荷载指数研究分析了2个时段单位人口的污染物排放率的变化,以及2013年9月~2019年2月京津冀及周边主要城市气象条件和减排措施对空气污染物浓度变化的作用.结果显示:秋冬季节污染物的削减力度明显大于春夏季.2014年秋冬季有74.5%城市实现减排,区域平均减排12.6%,减排初见成效;2017年和2018年秋冬季,京津冀及周边地区持续大幅减排,其中京津冀区域相对基准年分别减排54.0%和47.7%.长治市在2014~2017年秋冬季排放率均高于基准年,直至2018年冬季始实现减排27.6%;石家庄市排放率变化幅度波动较大,2016年冬季相比2014年冬季增加68.2%,今后区域污染物防控需要重点关注以上2个城市.城市大气环境荷载指数能够客观定量反映出典型减排时段的排放率变化方向和幅度,是一种评估气象条件和排放控制措施二者对污染物浓度变化各自作用的简单有效方法.

中国大陆地区大气环境容量及城市大气环境荷载

根据中国大陆378个气象站1975~2014年共40年的逐日有效的小时观测数据,计算出了逐日、逐年平均的大气环境容量系数A值序列,并使用Pearson Ⅲ型曲线,拟合出了不同重现期的A值.利用A值序列和源、汇平衡原理,给出了在平衡浓度为100μgm^(-3)时的中国大陆和各省级行政区的相应重现期的大气环境容量参照值,其中中国大陆气候平均的参照值为2169×104ta^(-1).此外,定义了城市大气环境荷载指数,以此分析中国大陆人口密集程度对大气环境所产生的负荷,该指数亦可用于分辨空气质量变化的气象或人为排放成因的贡献.同时还提出了城镇建成区面积扩张和增加城市人口密度时,为保持空气质量不恶化,而对城市面源排放率和排放率密度进行限制的计算公式.

减排措施与气象因子对2013—2019年中国大陆地区PM_(2.5)浓度变化的贡献

利用地面气象观测站数据计算的大气自净能力指数(Atmospheric Self-cleaning ability Index,简称ASI)和环境监测站PM_(2.5)实测数据,评估了中国大陆地区2014—2019年相对于2013年("大气国十条"实施初期)污染物总体排放率的相对变化,给出了PM_(2.5)浓度削减量中气象条件和减排措施的相对贡献.研究结果显示,2014年全国排放率总体已下降,2017年各地区全面实现减排,较2013年全国平均减排36.11%,2019年减排幅度进一步加大,至48.50%,其中中东部地区整体减排力度大于西部和东北部地区.2015和2016年秋冬,重点区域持续性重污染频发现象的出现是不利气象条件背景与减排略有放松共同作用的结果,但持续的减排措施对于遏制空气质量的恶化起到了积极作用.2019年,京津冀、汾渭平原、长三角等9个重点区域PM_(2.5)浓度相较2013年明显降低,高空气质量至少一半以上的原因来源于人为减排,气象因子的贡献相对较小,仅为3%~18%,一些区域气象因子对PM_(2.5)的改善甚至起到负作用.2013年"大气国十条"实施以来,全国各重点区域有效的污染排放控制确实对空气质量改善起到了决定性作用.本文研发的分离气象和减排措施对PM_(2.5)浓度变化中相对贡献的方法,使用的定量关系简单、明确,所使用的数据客观、可靠,有利于快速估算和决策.