三維空氣質量模型污染來源追因技術概述

李　源,楊　寧，畢溫凱 ，沈　勁，高璟赟

(1. 天津市環境監測中心，天津 300191；2.廣東省環境監測中心, 國家環境保護區域空氣質量監測重點實驗室，廣東 廣州 510045)

三維空氣質量模型污染來源追因技術概述

李源1,楊寧1，畢溫凱1，沈勁2，高璟赟1

(1. 天津市環境監測中心，天津 300191；2.廣東省環境監測中心, 國家環境保護區域空氣質量監測重點實驗室，廣東 廣州 510045)

摘要：為應對區域大氣復合污染的嚴峻態勢，亟需建立健全空氣污染來源追因系統。三維空氣質量模型可以克服外場觀測與煙霧箱模擬高成本與低時效的缺點。主要介紹了使用空氣質量模型解決大氣污染物來源分析的方法，其中：過程分析(PA)可用于估算各物理過程與凈化學過程對污染物濃度的影響；臭氧來源解析技術(OSAT)和顆粒物來源解析技術(PSAT)通過標記不同地區各類排放源一次污染物的排放，得出不同受體點位主要一次與二次污染物的來源或主要排放源區對區域各項污染物濃度的貢獻。

關鍵詞：大氣復合污染；三維空氣質量模型；污染來源追因；技術概述

0引言

隨著經濟的持續快速發展，我國不少區域已出現較為嚴重的以PM2.5和臭氧為主要污染物的大氣復合污染[1，2]，污染來源追因對于相關部門有針對性地控制污染有重要意義。

外場觀測可以直觀準確地了解大氣污染情況[3]，煙霧箱實驗對大氣化學的機理研究也有重要意義[4]，如在洛杉磯的觀測與煙霧箱研究中發現了光化學煙霧污染，臭氧是主要污染物，NOx和VOCs是臭氧重要的前體物[5]。然而，外場觀測與煙霧箱等研究手段都依賴于大量的監測設備與分析實驗，不但耗費大量人力物力，而且比較耗時。外場觀測中，采樣點的代表性會影響對區域污染的理解，采樣的空間與時間尺度的連續性也較差。使用數值模擬有助于全面了解區域污染概況，對污染的產生、發展過程及影響因素都可以進行深入研究，節約人力、物力及時間，是對目前有限的觀測與煙霧箱模擬研究的重要補充[6，7]。

利用數學的方法，綜合考慮各種過程和影響因素，定量描述污染物在大氣中的遷移、轉化規律的模式通常稱為空氣質量模式(或模型)[8，9]。早期的模式以局地煙流擴散模式、盒子模式和拉格朗日軌跡模式為主[10]，基于擴散的模式一般對化學反應考慮得相對簡單，不適用于二次污染物的研究。盒子模式雖然考慮了較復雜的化學反應，但較少考慮污染物的空間差異及傳輸擴散因素，僅適用于局地研究。空氣質量數值模擬研究始于20世紀60年代，70年代末隨著各種大氣物理化學過程研究的深入，空氣質量模型開始向精細化方向發展，逐步發展了以歐拉網格模型為主的空氣質量模型[11]。90年代起，美國環保局開始致力開發綜合的第三代空氣質量模擬系統，并提出了“一個大氣”的概念[12]。現在，把大氣污染與氣候變化偶合的模型也有了很大的發展與較多的應用，空氣質量模型除了可用于模擬污染物的濃度外，不少用于污染來源追因的工具模塊也有所發展，如綜合空氣質量模型CAMx的擴展模塊[13]：過程分析(PA)、臭氧來源解析技術(OSAT)和顆粒物來源解析技術(PSAT)等。

1過程分析簡介

污染物濃度的變化受化學過程、水平與垂直輸送、沉降等一系列復雜大氣過程的綜合影響，過程分析(PA)或綜合過程分析(IPR)可用于估算各物理過程與凈化學過程對污染物模擬結果的影響。過程分析通過分別計算歐拉連續性方程等號右邊的各項，便可以得出氣相化學過程、水平平流與擴散、垂直對流與擴散、沉降和其它過程對指定網格的污染物濃度的小時貢獻量[14]。

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以臭氧為例，等式右邊第一項表示水平平流，東南西北邊界的臭氧水平通量可以區別對待，即可以定量某網格或區域四個邊界對該網格或區域的臭氧貢獻；第二項算出垂直對流對臭氧的貢獻；第三項是擴散對臭氧的貢獻；第四項是排放對臭氧的貢獻，由于臭氧的直接排放很少，源清單并沒有考慮臭氧的一次排放，因此這一項為0；第五項是化學過程對臭氧的貢獻，其可以分為氣相化學與非均相化學兩部分，但由于臭氧的生成主要受氣相化學的影響，因此本研究并沒有考慮非均相化學對臭氧的貢獻；最后一項是沉降過程對臭氧的貢獻，可分為干沉降與濕沉降兩部分。

基于過程的分析對深入研究污染有重要意義，有助于定量不同物理化學過程的影響，以明確各邊界的臭氧輸通量、本地化學生成的強烈程度等，能深化區域污染的認識。目前過程分析技術已在我國有所應用。研究結果表明，水平輸送過程在1、4、10月是影響臭氧的主要因子；而在7月，氣相化學與垂直輸送是影響臭氧濃度的主要過程。對于近地面顆粒物，一次排放與氣溶膠過程是顆粒物濃度增長的主要因素，而水平輸送則是顆粒物去除的主要過程[15]。在珠三角地區使用CMAQ模型和過程分析技術，結果表明白天光化學生成過程對大部分地區邊界層臭氧濃度升高貢獻最大[16]。

2臭氧來源解析及生成追蹤技術

追蹤臭氧的來源既有利于了解污染過程，也有利于控制方案的制定。Morris 等發展了臭氧來源解析技術OSAT[17，18]，并應用于美國東北部的臭氧研究。目前OSAT已有了新發展，這一技術主要對不同地區各類源排放的NOx與VOCs分別進行標記，如第i類地區第j類源排放的NOx與VOCs分別表示為Ni,j與Vi,j。以H2O2與HNO3的生成速率比值PH2O2/PHNO3=0.35為劃分臭氧生成的NOx與VOC控制區的標準[19]，在珠三角的研究表明0.35作為閾值同樣適用于我國的南方地區[20]。OSAT對PH2O2/PHNO3=0.35這一閾值并不敏感，其在0.25～0.5波動時對臭氧源解析結果的影響只在4%～6%[21]。臭氧的生成與消耗分別為PO3與DO3(PO3=ΔO3-DO3)，在NOx控制區下生成的臭氧表示為O3Ni,j，在VOC控制區下生成的臭氧表示為O3Vi,j，則

(2)

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其中最大增量反應性MIR可使用模型內設的默認值。同時，OSAT考慮了若干臭氧的消耗過程，分別是O3+VOCs，HOx+O3的反應以及兩個與氧原子去除相關的反應O(3P)+VOCs和O(1D)+O3。在不同的控制區下，有

(4)

其中X為N或V。

GOAT與OSAT類似，但GOAT不直接示蹤臭氧的前體物，而是對生成的臭氧進行示蹤，如在第i類地區生成的臭氧標記為O3i，以確定影響受體點的臭氧生成地。

GOAT解釋出的邊界(BC)對臭氧的貢獻為模擬區域外的臭氧直接傳輸到受體點的臭氧貢獻，約等于背景臭氧濃度；而OSAT解釋出的BC對臭氧貢獻為模擬區域外的臭氧及因前體物輸送而生成的臭氧對受體點的臭氧貢獻，兩者相減可得邊界前體物輸送對受體點的臭氧貢獻。

在珠三角地區，已有較多臭氧來源解析的相關研究[22-24]，按行政區把珠三角劃分為55個區域，排放源分為8類，分別是天然源、生物質燃燒、道路交通尾氣、溶劑使用與存儲、生活與廢物處理、大點源、非溶劑類工業和其它排放源。按排放類型分，道路交通尾氣對珠三角各受體點的臭氧貢獻最大；在珠三角，排放源一般對下風向40km范圍內的地區臭氧貢獻最大。

3顆粒物來源識別方法

顆粒物來源識別技術(PSAT)是CAMX的一個擴展功能，用于開展目標區域顆粒物及其化學組分濃度的排放源類別和源地區來源研究[25]。主要原理是對一次顆粒物、二次顆粒物及其氣態前體物加入反應性示蹤物進行標識，追蹤其在物理過程和化學過程中的生成、消除和轉化，以此量化各區域、各排放源對受體顆粒物濃度的貢獻大小，并識別其重要的污染源。

PSAT沿用CAMx氣溶膠模塊對顆粒物物種的劃分，分別對各個模型物種進行來源分析。目前，PSAT支持的PM物種共有六類：硫酸鹽(PSO4)、硝酸鹽顆粒物(PNO3)、銨鹽(PNH4)、含汞顆粒物(Hg(p))、二次有機氣溶膠(SOA)和一次排放顆粒物(PPM2.5)。其中，一次排放顆粒物包括元素碳(EC)、一次有機氣溶膠(POA)、地殼細顆粒物(FCRS)、其他細顆粒物(FPRM)、粗地殼粗顆粒物(CCRS)和其他粗顆粒物(CPRM)。PSAT技術的一個基本假設是對每類顆粒物追蹤其主要前體物，對不同物種，PSAT采用不同的標識物種(tracers)。

PSAT需要把模擬區域和排放源清單數據分成多個清單輸入組(emissiongroups)， 并將其全部應用于所要追蹤的標識物種，并根據物種的排放、沉降、遷移和化學過程分別計算每個物種在每個模擬網格中的變化量[26]。對于簡單的一次排放源的PM標識物種，PSAT直接采用公式(5)計算各清單輸入組中該物種的貢獻率。對于涉及化學反應的模型標識物種B，(例如A→B)，PSAT采用公式(6)計算各清單輸入組中該物種的貢獻率。此外，對于部分化學過程，需要考慮標識物種在輸入組中的權重大小，例如在以芳香烴為標志物時，由于不同輸入組的甲苯和二甲苯量不同，芳香烴的化學衰變也存在差異(此時采用公式(7)和公式(8))。以上公式均可用于計算標識物種在排放、沉降和遷移過程的變化，對于排放過程，標識物種ai為污染源排放輸入量；對于遷移過程，ai為上風向網格中標識物種的濃度。

ai(t+Δt)=ai(t)+ΔA(ai/Σai)

(5)

bi(t+Δt)=bi(t)+ΔB(ai/Σai)

(6)

ai(t+Δt)=ai(t)+ΔA(wiai/Σwiai)

(7)

bi(t+Δt)=bi(t)+ΔB(wiai/Σwiai)

(8)

其中：A為模型標識物種，ai為各排放源清單輸入組中的A模型標識物種，wi為ai的權重因子。

PSAT的主要功能是基于示蹤物方法來追蹤目標區域網格顆粒物濃度的源區域和源類別貢獻，為建立污染源與環境受體點污染濃度的響應關系，需要設置污染源類別和源追蹤區域，以把模擬區域和排放源清單數據分成多個清單輸入組，并選取受體點。在上海市曾應用過這一技術[27]，結果表明：人為排放源中，工業鍋爐和窯爐、移動源和電站鍋爐是對細顆粒物中硝酸鹽貢獻最大的3類排放源；工業源和移動源是對硫酸鹽貢獻最大的兩類排放源。在灰霾、濕霾和過境這3次污染過程中，上海本地排放對PM2.5的濃度貢獻分別是35.3%、44.8%和22.7%。嚴重污染過程并非單一城市所致，區域聯防聯控，特別是重度污染期間的聯合減排對于緩解細顆粒物重度污染極為重要。

4小結

有效應對和妥善處置大氣重污染過程，亟需盡快建立和完善空氣污染來源追因技術體系。本文旨在介紹三維空氣質量模型中用于解析污染來源的技術原理及其應用情況。其中，過程分析(PA)可用于估算各物理過程與凈化學過程對污染物濃度的影響，臭氧來源解析技術(OSAT)和顆粒物來源解析技術(PSAT)通過標記不同地區各類排放源一次污染物的排放，得出不同受體點位主要一次與二次污染物的來源或主要排放源區對區域各項污染物濃度的貢獻。使用數值模型與來源追因模塊相結合的方式是高效解決我國空氣污染聯防聯控與提高環境管理能力的主要出路。

參考文獻：

[1]ZhangYH,HuM,ZhongLJ,etal.RegionalIntegratedExperimentsonAirQualityoverPearlRiverDelta2004 (PRIDE-PRD2004):Overview[J].AtmosphericEnvironment, 2008(42): 6157-6173.

[2]ChanCK,YaoX.AirpollutioninmegacitiesinChina[J].AtmosphericEnvironment, 2008, 42(1):1-42.

[3]ZhangYH,SuH,ZhongLJ,etal.Regionalozonepollutionandobservation-basedapproachforanalyzingozone-precursorrelationshipduringthePRIDE-PRD2004campaign[J].AtmosphericEnvironment, 2008(42): 6203-6218.

[4]王煒罡,李坤,周力, 等. 用于研究大氣氧化過程和機制的雙反應器煙霧箱的評估和應用 [J]. 物理化學學報,2015(7):1251-1259.

[5]Haagen-SmitAJ.ChemistryandPhysiologyofLos-AngelesSmog[J].IndEngChem, 1952( 44): 1342-1346.

[6]王自發, 謝付瑩, 王喜全, 等. 嵌套網格空氣質量預報模式系統的發展與應用[J]. 大氣科學, 2006, 30(5): 778-790.

[7]ZhangY,PunB,WuSY,etal.ApplicationandevaluationoftwoairqualitymodelsforparticulatematterforasoutheasternU.S.episode[J].JournaloftheAir&WasteManagementAssociation, 2004, 54(12): 1478-1493.

[8]唐孝炎, 張遠航,邵敏. 大氣環境化學:第二版[M].北京：高等教育出版社,2006.

[9]劉峰, 張遠航, 蘇杭, 等. 大氣化學傳輸模式CAMx的伴隨模式:構建及應用[J]. 北京大學學報:自然科學版, 2007(43): 764-770.

[10]Holmes N S,Morawska L. A review of dispersion modelling and its application to the dispersion of particles: An overview of different dispersion models available [J]. Atmospheric Environment, 2006(40): 5902-5928.[11]Seinfeld J H. Ozone air quality models. A critical review [J]. Journal of the Air Pollution Control Association, 1988(38): 616-645.[12]Byun D W, Ching J K S. Science algorithms of the EPA Models-3 community multiscale air quality (CMAQ) modeling system[R]. Office of Research and Development, United States Environmental Protection Agency, 1999, EPA/600/R-99/030: ES1-ES8.

[13]Nopmongcol U, Koo B, Tai E, et al. Modeling Europe with CAMx for the Air Quality Model Evaluation International Initiative (AQMEII)[J]. Atmospheric Environment, 2012, 53(2):177-185.

[14]Shen J, Wang X S, Li J F, et al. Evaluation and intercomparison of ozone simulations by Models-3/CMAQ and CAMx over the Pearl River Delta[J]. Science China Chemistry, 2011, 54(11):1750-1762.

[15]Liu X H, Zhang Y, Xing J, et al. Understanding of regional air pollution over China using CMAQ, part II. Process analysis and sensitivity of ozone and particulate matter to precursor emissions [J]. Atmospheric Environment, 2010, 44(30):3719-3727.

[16]Wang X, Zhang Y, Hu Y, et al. Process analysis and sensitivity study of regional ozone formation over the Pearl River Delta, China, during the PRIDE-PRD2004 campaign using the CMAQ model [J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 2010(10): 4423-4437.

[17]Morris R, Tai E, Wilson G, et al. Use of advanced ozone source apportionment techniques to estimate area of influence (AOI) of emissions contributions to elevated ozone concentrations[R]. Proc a Waste Manage Assoc Annu Meet Exhib, 1998: 31-53.

[18]Morris R E, Tai E, Hersey C, et al. A Methodology for Quantifying Ozone Transport and Assessing the Benefits of Alternative Control Strategies[R]. The A&WMA Annual Meeting & Exhibition, Orlando, FL, 2001.

[19]Sillman, S. The use of NO y, H2O2, and HNO3as indicators for ozone‐NO x ‐hydrocarbon sensitivity in urban locations [J]. Journal of Geophysical Research, 1995, 100(D7): 14175-14188.

[20]沈勁,鐘流舉,陳皓,等. H2O2與HNO3生成速率比值判別臭氧生成敏感性[J]. 中國科技論文,2014(6):725-728.

[21]Dunker A M, Yarwood G, Ortmann J P, et al. Comparison of Source Apportionment and Source Sensitivity of Ozone in a Three-Dimensional Air Quality Model [J]. Environ. Sci. Technol, 2002, 36(13): 2953-2964.

[22]沈勁,陳皓,鐘流舉. 珠三角秋季臭氧污染來源解析[J]. 環境污染與防治,2015(1):25-30.

[23]陳皓,王雪松,沈勁,陸克定,張遠航. 珠江三角洲秋季典型光化學污染過程中的臭氧來源分析[J]. 北京大學學報:自然科學版,2015(4):620-630.

[24]Li Y, Lau A K H, Fung J C H, et al. Ozone source apportionment (OSAT) to differentiate local regional and super‐regional source contributions in the Pearl River Delta region, China[J]. Journal of Geophysical Research Atmospheres, 2012, 117(D15), doi:10.1029/2011JD017340.

[25]Wagstrom K M, Pandis S N, Yarwood G, et al. Development and application of a computationally efficient particulate matter apportionment algorithm in a three-dimensional chemical transport model[J]. Atmospheric Environment, 2008, 42(22):5650-5659.

[26]潘月云.城市細顆粒物本地排放源識別與區域輸送影響研究[D].廣州:華南理工大學,2015.

[27]李莉,安靜宇,嚴茹莎. 基于細顆粒物來源追蹤技術的2013年12月上海市嚴重污染過程中PM2.5的源貢獻分析[J]. 環境科學,2015(10):3543-3553.

Overview of Air Pollutants Apportionment Technology by 3-D Air Quality Model

LI Yuan1, YANG Ning1,BI Wen-Kai1,SHEN Jin2, GAO Jing-Yun2

(1. Tianjin Environmental Monitoring Center，Tianjin 300191, China)

Abstract：To cope with the severe situation of the regional air pollution, it is urgent to establish a sound source apportionment system of air pollution. 3-D air quality model could overcome the shortcomings of high cost and inefficiency in field observation or smog chamber. Methods of using air quality model to solve the problem of air pollutants source apportionment were mainly introduced, in order to provide reference about establishing an environment management system in line with the international advanced level. Process analysis (PA) could be used to estimate the influence of the physical and chemical processes on the pollutants concentration.Through marking emissions of pollutants of different types and in different areas, ozone source apportionment technology (OSAT) and particulate source apportionment technology (PSAT) could figure out the sources of mainly primary and secondary pollutants in different receptors or the regional contribution of various pollutants by main emission areas.

Key words：air complex pollution; 3-D air quality model; pollution source apportionment; summary of technology

收稿日期：2015-12-08

基金項目：天津市重大科技專項項目(14ZCDGSF00027);國家科技支撐計劃項目(2014BAC23B01)。

作者簡介：李源(1988-)，碩士，主要研究空氣質量監測與模擬。

通信作者：沈勁，工程師，主要研究空氣污染與監測。

中圖分類號：X701

文獻標志碼：A

文章編號：1673-9655(2016)04-0072-04