中國煤炭消費對PM2.5污染的影響研究

薛文博，武衛玲，付飛，哈艷梅，雷宇，陳瀟君，王金南，許艷玲

（環境保護部環境規劃院，北京 100012）

中國煤炭消費對PM2.5污染的影響研究

薛文博*，武衛玲，付飛，哈艷梅，雷宇，陳瀟君，王金南，許艷玲

（環境保護部環境規劃院，北京 100012）

國務院頒布的《大氣污染防治行動計劃》明確提出制定國家煤炭消費總量中長期控制目標，到2017年，煤炭占能源消費總量比重降低到65%以下，然而煤炭消費對PM2.5污染的貢獻到底多大，這是當前亟待研究的科學問題。為定量分析煤炭消費對我國PM2.5污染的影響，本研究首先計算了2012年煤炭消費產生的大氣污染物排量，然后利用CAMx空氣質量模型，分別采用組分分析法和情景模擬法兩種方法研究了煤炭消費對全國PM2.5污染的影響。組分分析法研究表明，煤炭消費對全國PM2.5年均濃度的貢獻率約為61%，其中煤炭直接燃燒、煤炭相關行業的貢獻率分別約為37%、24%；情景模擬法研究表明，煤炭消費對全國PM2.5年均濃度的貢獻率約為56%。因此，我國由于煤炭消費對全國PM2.5年均濃度的貢獻率為56%～61%。

煤炭消費；PM2.5；WRF；CAMx；

引言

1 研究方法與數據

我國大氣環境污染特征總體上已由單一的局地煤煙型污染過渡到區域復合型污染階段，大氣環境污染總體上已呈現出“多污染問題共存、多污染源疊加、多尺度關聯、多過程演化、多介質影響”的復合型特征。因此，空氣質量模型的選取應滿足以下三個要求：①能充分考慮各污染物間的物理傳輸及化學轉化過程，可模擬多污染物間的協同效應；②能夠用于模擬局地、區域及全國等多種尺度的大氣環境問題；③可一次性模擬SO2、NO2、PM10、PM2.5、O3、酸雨等多種大氣污染過程，特別是模擬區域復合型大氣污染過程。而CAMx模型的典型特點是采用了基于“一個大氣”的設計理念，考慮了復雜的物理及化學過程，能夠同時模擬各種尺度、各種復雜的大氣環境問題，因此本研究利用CAMx模型模擬我國煤炭消費對PM2.5污染的影響，其中CAMx模型所采用的氣象數據來源于WRF中尺度氣象模型。

1.1 模型設置

1.1.1 CAMx模型設置

（1）模擬時段。CAMx模擬時段為2012年1月、4月、7月、10月，分別代表冬季、春季、夏季、秋季，模擬時間間隔為1小時。

（2）模擬區域。CAMx模擬區域采用Lambert投影坐標系，中心經度103°，中心緯度37°，兩條平行標準緯度分別為25°和40°。水平模擬范圍為X方向（–2682～2682km）、Y方向（–2142～2142km），網格間距36km，共將模擬區域劃分為150×120個網格。研究區域包括我國全部陸域范圍。模擬區域垂直方向共設置9個氣壓層，層間距自下而上逐漸增大。模擬區域及地形地貌如圖1所示。

（3）化學機制。模型采用CAMx5.41版本，化學機制為CB05氣相化學機制和CF氣溶膠化學機制。

1.1.2 WRF模型設置

（1）模擬時段。WRF模擬時段與CAMx模型相同。

在圖3（c）中，將重心d0（電勢待定為v0）作為代理點，用Wi表示子區域d0didi+1的能量（通過v0表示）。通過使得局部能量最小化，可求解下面的等式得到v0。

（2）模擬范圍。WRF模型與CAMx模型采用相同的空間投影坐標系，但模擬范圍大于CMAQ模擬范圍，其水平模擬范圍為X方向（–3582～3582 km）、Y方向（–2502～2502 km），網格間距36km，共將研究區域劃分為200×140個網格。垂直方向共設置28個氣壓層，層間距自下而上逐漸增大。

（3）數據來源。WRF模型的初始輸入數據采用美國國家環境預報中心（NCEP）提供的6小時一次、1°分辨率的FNL全球分析資料，并利用NCEP ADP氣象觀測資料進行資料同化。WRF模型模擬結果通過WRF2CAMx程序轉換為CAMx模型輸入格式。

1.2 煤炭消費產生的污染物

圖1 模擬區域及地形地貌

依據煤炭使用方式的不同，將煤炭消費排放的大氣污染物分為兩類：煤炭直接燃燒排放的大氣污染物和煤炭相關重點行業排放的大氣污染物。其中，前者指通過電站鍋爐（主要是電力、熱力的生產和供應業）、燃煤工業鍋爐和民用燃煤設備產生的大氣污染物；后者指焦炭、鋼鐵、水泥、有色金屬等生產中，通過焦爐、各種窯爐等設備產生的大氣污染物。

依據2012年環境數據及作者前期研究成果，煤炭直接燃燒產生的SO2、NOx和煙粉塵排放量分別為1672.9萬t、1332.5萬t、543.1萬t，煤炭相關重點行業排放的SO2、NOx和煙粉塵分別為317.6萬t、303.9萬t、283.9萬t。煤炭消費共計產生的SO2、NOx和煙粉塵排放量分別為1990.5萬t、1636.5萬t、827.0萬t，分別占我國SO2、NOx和煙粉塵排放總量的94%、70%和67%，如圖2所示。

圖2 我國SO2、NOx和煙粉塵排放構成

1.3 模擬結果驗證

由于2012年我國尚未全面開展PM2.5監測，缺乏PM2.5實測數據。限于監測數據有限，本研究利用中國環境監測總站2010年PM2.5實測數據和中國科學院大氣物理研究所提供的PM2.5監測數據驗證模型模擬結果的準確性，數據來源見表1。將CAMx模型模擬的PM2.5年均濃度與監測數據進行比較，結果表明，模擬值和監測值具有較好的相關性，相關系數R為0.79，驗證結果見圖3。此外，利用NASA中分辨率成像光譜儀（MODIS）觀測的AOD數據（氣溶膠光學厚度，無量綱）進一步驗證PM2.5模擬結果的空間分布特征。NASA目前共有兩顆在軌衛星即TERRA、AQUA搭載了MODIS探測器，其中TERRA衛星過境時間為10:30，AQUA衛星過境時間為13:30，模型驗證數據采用TERRA和AQUA兩顆衛星觀測值的平均值。113個國控重點城市的PM2.5年均柱濃度（指9個垂直層的平均模擬值）與衛星觀測的年均AOD數據對比表明，PM2.5柱濃度與AOD數據具有較高的相關性，相關系數R達到0.83，驗證結果見圖4。地面觀測數據和衛星遙測數據驗證結果均表明，本文所選空氣質量模型及模擬參數可較好地模擬我國區域性、復合型PM2.5污染問題。

圖3 模擬值與監測值對比

圖4 模擬值與AOD相關性

表1 監測數據來源

2 煤炭消費對PM2.5污染的影響

煤炭消費排放的SO2、NOx、煙粉塵等多種污染物，進入大氣后，經過復雜的物理、化學過程均可以形成PM2.5，因此煤炭消費對PM2.5污染的影響異常復雜。為此，本研究利用組分分析法和情景模擬法兩種方法綜合分析煤炭消費對PM2.5污染的影響。

2.1 組分分析方法

通過CAMx空氣質量模型模擬得到全國地級及以上城市的PM2.5年均濃度及其關鍵組分，包括硫酸鹽、硝酸鹽、一次PM2.5以及其他組分的比值。在此基礎上將各地所轄城市的模擬結果進行算術平均，得到31個省市PM2.5年均濃度中不同組分的比值，如圖5所示。除了海南、西藏等自身大氣污染物排放量顯著偏低的省份以外，硫酸鹽和硝酸鹽在其他省份中的比例之和大多在20%～30%浮動；一次PM2.5約占到PM2.5的50%，是各地環境空氣中PM2.5的主要來源；其他組分包括銨鹽和二次有機氣溶膠等的比例約在10%。

假設不同污染物排放對PM2.5前體物的排放貢獻率相當于其對應的化學組分貢獻率，即煤炭使用過程中SO2排放量占比等于煤炭使用對PM2.5中硫酸鹽濃度的占比，由此可以估算煤炭消費排放的各項污染物對全國PM2.5中各組分的貢獻率。計算結果顯示，煤炭直接燃燒對我國PM2.5年均濃度的貢獻約為37%，其中SO2、NOx和煙粉塵排放的貢獻率分別為9.5%、7.7%和20.0%；伴隨煤炭使用的重點行業排放對我國PM2.5年均濃度的貢獻約為24%，其中SO2、NOx和煙粉塵排放的貢獻率分別為1.8%、1.8%和20.0%。煤炭消費對我國PM2.5年均濃度的貢獻率總體在61%左右。

2.2 情景模擬方法

首先設置兩個污染物排放情景：①2012年全口徑排放情景；②煤炭消費產生的污染物排放情景（因煤排放情景），然后利用空氣質量模型分別模擬全口徑排放情景與因煤排放情景下的PM2.5年均濃度，將因煤排放情景與全口徑排放情景下的PM2.5年均濃度進行比較，即可得到煤炭消費產生的大氣污染物排放對環境空氣中PM2.5年均濃度的貢獻率。模擬結果表明，因煤排放情景與全口徑排放情景下PM2.5年均濃度分布規律基本一致，因煤排放情景對PM2.5年均濃度貢獻在45μg/m3以上的區域主要集中在華北平原和成渝盆地地區。全口徑排放情景及因煤排放情景下PM2.5年均濃度分布見圖6。

圖5 各地PM2.5中主要組分百分比模擬結果

將因煤排放情景和全口徑排放情景下的PM2.5年均濃度進行比較，得到煤炭消費對全國及各省市PM2.5年均濃度的貢獻率，結果表明：2012年煤炭消費對全國PM2.5年均濃度的平均貢獻率約為56%。各省份結果表明，煤炭消費對各省份PM2.5年均濃度的貢獻率存在顯著差異，貢獻率為37%～63%，對PM2.5年均濃度貢獻率較大的省份主要集中在重慶、黑龍江、遼寧、吉林、浙江、內蒙古等，其貢獻率均在55%以上；而西藏、青海、云南、北京等省份的PM2.5污染受煤炭消費影響較小。各省份煤炭消費對PM2.5貢獻率如圖7所示。

3 結論

本研究首次計算了2012年煤炭消費產生的大氣污染物排量，并利用CAMx空氣質量模型，分別采用組分分析法和情景模擬法兩種方法研究了煤炭消費對全國PM2.5污染的影響。組分分析法研究表明，2012年煤炭消費對全國PM2.5年均濃度的貢獻率約為61%，其中煤炭直接燃燒、煤炭相關行業的貢獻率分別約為37%、24%；情景模擬法研究表明，2012年煤炭消費對全國PM2.5年均濃度的平均貢獻率約為56%，煤炭消費對PM2.5年均濃度貢獻率較大的省份主要集中在重慶、黑龍江、遼寧、吉林、浙江、內蒙古等，貢獻率均在55%以上，而西藏、青海、云南、北京等省份的PM2.5受煤炭消費影響較小。綜合組分分析法、情景模擬法兩種研究結果，我國由于煤炭消費對全國PM2.5年均濃度的貢獻率為56%～61%。

圖6 2012年PM2.5年均濃度分布

圖7 2012年各省份煤炭消費對空氣中PM2.5年均濃度貢獻率

[1] 呂連宏, 羅宏, 王曉. 大氣污染態勢與全國煤炭消費總量控制[J]. 中國煤炭, 2015, (04): 9-15.

[2] 張保留, 洪潔, 羅宏. 煤炭消費結構對中國大氣污染的影響及對策建議?[J]. 中國煤炭, 2015, (07): 9-14.

[3] 蔣洪強, 張偉, 于森, 等. 經濟新常態下的“十三五”環境壓力預測[J]. 中國環境管理, 2015, (03): 47-51.

[4] 薛文博, 付飛, 王金南, 等. 中國PM2.5跨區域傳輸特征數值模擬研究[J]. 中國環境科學, 2014, 34(06): 1361-1368.

[5] 韓明霞, 李華民. 中國煤炭消費與大氣污染物排放[J]. 煤炭工程, 2006, (03): 76-78.

[6] 魏巍賢, 馬喜立. 能源結構調整與霧霾治理的最優政策選擇[J]. 中國人口·資源與環境, 2015, 25(07): 6-14.

[7] 易愛華, 丁峰, 胡翠娟, 等. 我國燃煤大氣污染控制歷程及影響分析[J].生態經濟, 2014, 30(08): 173-176.

[8] 陳瀟君, 金玲, 雷宇, 等. 大氣環境約束下的中國煤炭消費總量控制研究[J]. 中國環境管理, 2015, (05): 42-49.

[9] 薛文博, 王金南, 楊金田, 等. 《大氣污染防治行動計劃》實施環境效果模擬[J]. 中國環境管理, 2015, (02): 25-30.

[10] 王書肖, 趙斌, 吳燁, 等. 我國大氣細顆粒物污染防治目標和控制措施研究[J]. 中國環境管理, 2015, (02): 37-43.

Impact of Coal Consumption to PM2.5 Pollution in China

XueWenbo*, Wu Weiling, Fu Fei, Ha Yanmei, Lei Yu, Chen Xiaojun,Wang Jinnan, XuYanling
( Chinese Academy for Environmental Planning, Beijing 100012 )

In order to quantitatively analyze the impact of coal consumption to PM2.5pollution in China, emissions of air pollutants caused by coal consumption in 2012 were calculated.And its impact to PM2.5pollution was analyzed by component analysis method and scenario simulation method, respectively, based on CAMx air quality model. Component analysis showed that contribution rate to the annual average concentration of PM2.5from coal consumption in 2012 was 61%, in which contribution rate of coal direct combustion and coal related industries was 37% and 24% respectively. Scenario simulation study indicated that the contribution rate was 56%. In view of this, contribution rate to the annual average concentrations of PM2.5from coal consumption in China ranged from 56% to 61%.

Coal consumption; PM2.5; WRF; CAMx

F426;X51

1674-6252（2016）02-0094-05

A

10.16868/j.cnki.1674-6252.2016.02.094

*責任作者： 薛文博（1981—），男，博士，副研究員，主要從事大氣環境容量、空氣質量模型、污染源排放清單、環境衛星遙感及大氣污染控制對策等領域的科研與實踐工作。