深圳市2016年上半年氣象與源排放變化對空氣質量的影響

陳嘉曄，李紅霞，游 泳，陳煥盛，劉 波，林麗衡

(1.深圳市環境監測中心站，廣東 深圳 518040；2.中山大學先進技術研究院，廣東 廣州 510275;

深圳市2016年上半年氣象與源排放變化對空氣質量的影響

陳嘉曄1，李紅霞2，游 泳1，陳煥盛3，劉 波1，林麗衡1

(1.深圳市環境監測中心站，廣東 深圳 518040；2.中山大學先進技術研究院，廣東 廣州 510275;

3.中國科學院大氣物理研究所大氣邊界層物理與大氣化學國家重點實驗室，北京 100029)

采用固定排放源的方式，定量研究了2015年與2016年上半年氣象條件差異導致的6項污染物濃度變化。深圳市6項大氣污染物變化方向與幅度均不相同，與2015年上半年相比，2016年上半年深圳市空氣質量總體上改善明顯，除SO2以外的各項污染物濃度均有所下降，CO、PM10和PM2.5的濃度降幅均在15%以上，SO2、O3和NO2濃度基本持平。在不利的氣象條件下，2016年上半年深圳市空氣質量的改善主要是由于源排放的變化導致的。

氣象；源排放；空氣污染物；貢獻；深圳

0 引言

近三十年來，我國二氧化硫和顆粒物排放控制取得很大成效[1]，尤其是“十一五”與“十二五”期間圓滿完成多項一次污染物減排任務[2]，全國SO2、NO2和PM10污染有明顯改善[3]。然而，由于經濟社會持續快速發展，工業化及城市化水平不斷提高，機動車擁有量迅猛增加，產業結構與布局不盡合理，大氣污染防治水平不高，環境監管制度尚不完善，主要大氣污染物排放總量仍然較大且集中[4]，已嚴重影響人民的健康[5]，并在大氣環境中發生復雜的相互作用，在城市和區域之間相互輸送和疊加[6]，導致城市群地區出現了多種污染物相互耦合的大氣污染現象[7]，臭氧、細顆粒物等二次污染現象突出，并正逐漸成為影響空氣質量的重要污染物[8]。以珠江三角洲地區為例，其經濟快速發展，大小城市云集，工業、交通發達，植被茂密，NOX與VOCs排放量大，導致近年來酸雨頻率高、臭氧濃度高、細顆粒物區域污染現象嚴重，光化學污染現象非常突出[9]。

但隨著發達城市產業轉移、防治舉措的加強，珠三角部分地區空氣質量已經有所好轉，特別是深圳等發達地區[10]。深圳市的PM2.5濃度已從2013年的40μg/m3下降到2014年的34μg/m3，在中國大城市中率先達到國家二級標準，2015年更是下降到30μg/m3[11]。深圳市其它各項大氣污染物也有不同程度地下降，但臭氧例外，深圳市2013—2015年的臭氧年第90百分位數濃度分別為123、126和128μg/m3，呈現逐年上升趨勢。影響空氣質量的最重要因素主要是氣象因素與源排放[12]，目前已有部分研究聚焦于氣象與源排放變化對某些地區空氣污染物的影響[13]，定量氣象與源排放變化對深圳市空氣質量的變化對于理解深圳空氣污染演變歷程及今后的大氣污染防治都有重要的作用。本文主要以2015年上半年為基準，定量評估2016年上半年深圳市6項主要大氣污染物的濃度變化中“天幫忙”與“人努力”的因素各有多大的貢獻，以期為建立更全面評估空氣質量變化的方法提供參考。

1 數據與方法

1.1 區分源排放與氣象影響的方法

選擇2016年與2015年的1—6月(即月同期)為研究時段，以2015年為基準，2016年各月同期與之比較確定濃度的變化。通過使用中尺度氣象模型WRF和三維空氣質量模型NAQPMS模擬這2年共12個月的6項大氣污染濃度，2年均使用2012年的源清單，而使用不同的氣象資料，以此對比在相同的排放情景下，不同氣象條件對濃度的影響，并用實測氣象資料驗證模型對不同時期氣象有利程度的估算結果。然后使用實測數據確定實際的濃度變化，再通過對比氣象條件改變而導致的濃度變化率與實測濃度變化率，得到源排放改變導致的濃度變化率。

1.2 空氣污染物濃度數據

本研究選用深圳市的國控站點，按照現有的對空氣質量的評價方法，即本研究定量研究深圳市的氣象與源排放對細顆粒物的濃度變化貢獻。按照《GB3095-2012環境空氣質量標準》、《HJ633-2012環境空氣質量指數(AQI)技術規定(試行)》和《HJ663-2013環境空氣質量評價技術規范(試行)》等有關規范，O3采用日最大8h平均值的第90百分位數、CO采用日均值的第95百分位數作為評價指標，其它各項污染物均使用日均值的平均值。

1.3 模型設置

選擇國內先進的中國科學院大氣物理研究所自主研發的嵌套網格空氣質量預報模式NAQPMS[14]，采用廣泛應用的中尺度氣象模式WRF提供輸入氣象場，耦合廣東省污染源清單[15]，滿足深圳市環境空氣質量模擬的準確性需求。嵌套網格空氣質量模式系統(NAQPMS)的設計是以我國當前計算硬件條件和業務水平為出發點，結合我國城市群大氣復合污染的排放、輸送、演變特點，通過各種分析篩選出合理反映中國區域大氣復合污染特征、充分考慮多尺度相互作用和復雜排放源狀況的模式表征，設計出規范的區域空氣質量模式[16]。

NAQPMS模式以具有顯著環境和氣候效應的大氣成分為主要研究對象的區域和城市尺度三維歐拉空氣質量數值模式。該系統可模擬臭氧、氮氧化物、二氧化硫、一氧化碳等大氣痕量氣體以及沙塵、含碳氣溶膠等大氣氣溶膠成分。NAQPMS主要由氣象處理、排放源處理、空氣質量模式及模式輸出等四個主要部分構成，模式的算法及參數設置詳見[17]。

2 結果分析與討論

2.1 2016年上半年深圳各項大氣污染物濃度變化情況

2016年上半年深圳市6項主要大氣污染物同比均無上升的現象(表1)，其中SO2與O3與上年同期相比基本持平，NO2略有下降，PM10、PM2.5和CO同比降幅較大，顯示出空氣環境的進一步改善，特別是在顆粒物方面。與國家二級標準相比，深圳市6項大氣污染物均達標，且部分污染物遠低于標準限值。

具體而言，2016年上半年深圳市SO2濃度為9μg/m3，同比無升降，遠低于國家一級標準(20μg/m3)；NO2濃度為33μg/m3，同比下降3%，遠低于國家二級標準(40μg/m3)；PM10濃度為40μg/m3，同比大幅下降約22%，濃度遠低于國家二級標準(70μg/m3)，剛好達到國家一級標準；O3最大8h平均濃度的第90百分位數濃度為113μg/m3，同比下降約1%，遠低于國家二級標準(160μg/m3)，略高于國家一級標準(100μg/m3)；CO濃度為1.1mg/m3，同比下降約15%，濃度遠低于國家二級標準(4 mg/m3)；PM2.5濃度為26μg/m3，同比下降約16%，遠低于國家二級標準(35μg/m3)，但高于國家一級標準(15μg/m3)。

表1 2016上半年各項污染物濃度及其濃度同比變化

注：各項污染制濃度單位為μg/m3,CO的濃度單位為mg/m3。

2.2 氣象條件變化對各項污染物濃度的影響

經模型運算，2016年上半年氣象條件總體上不如2015年同期，在源排放不變的情況下，區域氣象條件的變化導致了深圳市除SO2之外的各項污染物濃度上升(圖1)。其中氣象條件變化令深圳CO上升了約25%，NO2、PM10、PM2.5與O3略有上升，幅度在3%～9%，而SO2同比下降約8%。由于SO2主要來源于燃煤等高架點源，NO2、CO與PM10等主要來源于交通尾氣或揚塵，O3與PM2.5是二次反應的重要產物，這表明2016年上半年的氣象條件有利于高架點源的擴散，及一次污染物向二次污染物的轉化，不利于近地面線源或面源的擴散或沉降。氣象條件差異導致的濃度絕對貢獻也因污染物而異，與2015上半年相比，2016上半年氣象條件的變化導致SO2下降0.7μg/m3，導致PM10、PM2.5、NO2和O3分別上升1.7、2.5、2.0和10.4μg/m3，導致CO上升了0.3 mg/m3。

這種氣象條件的變化不單純是深圳本地的氣象條件改變，還包含整個廣東省及其附近區域氣象條件變化導致的輸送等的變化。因此，氣象條件的變化除了會改變本地的擴散、沉降以外，還會改變區域的輸送量、污染物的化學轉化等。

2.3 源排放變化對各項污染物濃度的影響

2016年上半年，深圳市多項污染物濃度都有不同程度的下降，在不利氣象條件下，源排放變化對濃度下降的貢獻特別顯著，其中由于源排放變化導致的CO下降百分比約40%， PM10與PM2.5下降百分比約25%，O3與NO2下降百分比約10%，SO2濃度有所上升，且上升百分比約8%。即與2015年上半年相比，2016年上半年由于源排放變化導致的PM10、PM2.5、NO2和O3下降的濃度分別為12.7、7.5、3.0和11.4μg/m3，CO下降濃度為0.5mg/m3，SO2上升濃度為0.7μg/m3。

源排放的變化非單純指深圳本地的排放情況的變化，其包含整個廣東省及其周邊區域的源排放變化，其中既包含排放量的變化，同時也包含產業轉移等排放源的空間變化。因此，源排放變化的影響實際上是對除了氣象因素以外的其它因素的綜合影響。

3 結論

(1)與2015年上半年相比，2016年上半年深圳市空氣質量總體上改善明顯，除SO2以外的各項污染物均有所下降，CO、PM10和PM2.5的濃度降幅均在15%以上，SO2、O3和NO2濃度基本持平。

(2)采用固定排放源的方式，定量研究了2015與2016年上半年氣象條件差異導致的6項污染物濃度變化。總體上2016年上半年氣象條件不利于污染物濃度的下降，其會使顆粒物、臭氧和NO2等污染物濃度有3%～9%的上升，會使CO上升25%，但由于CO基數小，且遠低于標準值，絕對濃度升幅不大。

(3)通過實測濃度變化與氣象影響的濃度變化之差來估算源排放變化對空氣污染物濃度的影響。源排放變化對深圳2016年上半年空氣污染的改善作用很大，可使深圳的PM10、PM2.5和CO等下降20%以上。

(4)在不利的氣象條件下，2016年上半年深圳市空氣質量的改善主要是由于源排放的變化導致的，但由于源排放清單的更新滯后，目前缺少最新的排放源資料，所以實際源排放變化的影響日后仍有待進一步評估。

[1]李培, 王新, 柴發合,等.我國城市大氣污染控制綜合管理對策[J]. 環境與可持續發展, 2011, 36(5): 8-14.

[2]劉炳江. “十二五”主要大氣污染物總量減排對策措施[J]. 環境與可持續發展, 2012(4): 5-10.

[3]孫秀艷. 主要污染物總量減排任務全面完成[N]. 人民日報,2011-08-30010.

[4]Wang S, Hao J. Air quality management in China: Issues, challenges, and options[J]. Journal of Environmental Sciences, 2012, 24(1): 2-13.

[5]Matus K, Nam K M, Selin N E, et al. Health damages from air pollution in China[J]. Global environmental change, 2012, 22(1): 55-66.

[6]Ding, A., Wang, T., Zhao, M., et al. Simulation of sea-land breezes and a discussion of their implications on the transport of air pollution during a multi-day ozone episode in the Pearl River Delta of China [J]. Atmospheric Environment, 2004(38): 6737-6750.

[7]Chan C K, Yao X. Air pollution in mega cities in China [J]. Atmospheric Environment, 2008, 42(1):1-42.

[8]Shen J, Zhang Y, Wang X, et al. An ozone episode over the Pearl River Delta in October 2008[J]. Atmospheric Environment, 2015(122):852-863

[9]Zhang, Y. H., Hu, M., Zhong, L. J., et al. Regional Integrated Experiments on Air Quality over Pearl River Delta 2004 (PRIDE-PRD2004): Overview. Atmospheric Environment, 2008(42):6157-6173.

[10]竇延文. 去年深圳空氣質量排名全國第四[N]. 深圳特區報,2015-02-03A01.

[11]深圳空氣質量在全國大城市中率先全面達標[N]. 深圳特區報,2016-03-23A08.

[12]韓霄,張美根. 2013年1月華北平原重霾成因模擬分析[J]. 氣候與環境研究,2014(2):127-139.

[13]張鋮麟,沈勁,陳多宏,等. 定量氣象與源排放對PM10濃度影響[J]. 中國科技論文,2014(9):1039-1042.

[14]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(5):778-790.

[15]潘月云,李楠,鄭君瑜,等.廣東省人為源大氣污染物排放清單及特征研究[J].環境科學學報,2015,35(9):1-11.

[16]Ge B Z, Wang Z F, Xu X B, et al. Wet deposition of acidifying substances in different regions of China and the rest of East Asia: Modeling with updated NAQPMS[J]. Environmental Pollution, 2014(187): 10-21.

[17]陳煥盛,王自發,吳其重,等. 空氣質量多模式系統在廣州應用及對PM10預報效果評估[J]. 氣候與環境研究,2013(4):427-435.

The Impacts of Changes of Meteorological and Emission Conditions on Air Quality in the First Half Year of 2016 in Shenzhen

CHEN Jia-ye1, LI Hong-xia2, YOU Yong1, CHEN Huan-sheng3, LIU Bo1, LIN Li-heng1

(1.Shenzhen Environmental Monitoring Center, Shenzhen Guangdong 518000, China)

The changes of six air pollutants resulted by meteorological conditions in 2015 and the first half year of 2016 were quantitatively analyzed. The general air quality has improved in 2016 comparing to that in 2015. The concentrations of five pollutants decreased, except SO2. The decrease of CO, PM10, and PM2.5reached more than 15%. The concentrations of SO2, O3, and NO2were the similar as last year. The improvement of air quality under worse meteorological conditions in 2016 was caused by the reduction of emission sources.

meteorology; emission source; air pollutant; attribution; Shenzhen

2016-11-02

國家重點研發計劃項目(2016YFC0201801、2016 YFC0202005)，國家自然科學基金項目(41401222)，科技型企業發展專項(2017010160023)。

陳嘉曄(1977-)，工程師，主要研究環境空氣質量監測與預報預警。

李紅霞，工程師，主要研究空氣污染與監測。

X51

A

1673-9655(2017)02-0082-04