成都城市群的不同人為源對臭氧濃度的貢獻

何 苗，李 迪，付 虹，明鎮洋

（西南交通大學地球科學與環境工程學院，成都 611756）

臭氧是氮氧化物（NOx）和揮發性有機物（VOCs）在一定條件下與自由基經一系列光化學反應形成的二次污染物，并且NOx和VOCs中的活性組分對O3生產與消耗的影響是一個高度非線性過程[1]。QU等[2]利用WRF-CAMx模型和因子分離技術分析五大排放源對華北地區日最大O3的影響，結果發現，發電廠源對O3的貢獻量最大，工業和電廠排放源協同作用有利于O3生成。程艷麗等[3]運用空氣質量模式研究不同人為源排放對珠江三角洲O3生成的貢獻，得出珠江三角洲O3受VOCs控制區，流動源排放VOCs最多，其次是溶劑、油漆使用源，人為源對O3的貢獻率高達90%。LI等[4]利用WRF-Chem對人為源和生物源進行模擬，發現人為源對O3生成起主導作用，森林中豐富的生物VOCs通過與人為產生的NOx相互作用促進了城市地區O3的生成。本文定量分析單個人為源對臭氧污染的貢獻，探討各人為源對臭氧濃度的協同影響，為成都城市群臭氧污染防治策略的制定提供參考。

1 方法

本文基于強力法，利用CMAQ系統（美國國家環境保護局研制的第三代空氣質量預報和評估系統）能識別的農業源、工業源、電廠源、生活源和交通源排放清單進行研究。選取2017年4月、7月、10月、1月分別作為春季、夏季、秋季、冬季的代表月份，分別對單個源清單進行模擬，將VOCs和NOx排放作為同一人為源探討，定量分析不同人為源排放對成都城市群臭氧污染的貢獻，基于因子分離法[5]探究人為源排放對O3污染的協同影響。

將成都市人為源排放數據及氣象模式得到的氣象參數輸入CMAQ系統，為降低初始條件對模擬結果的影響，每個月均提前5日進行模擬。成都市O3模擬值與觀測值如圖1所示，在時間變化趨勢上整體趨于一致，CMAQ系統能較好地展示O3的時間變化趨勢，其模擬結果是可信的。

圖1 臭氧模擬時間序列

2 結果與分析

2.1 單個人為源對臭氧生成的貢獻

利用CMAQ系統模擬單個人為源清單，分別計算2017年單個人為源排放對O3的總貢獻量f。其中，A、I、P、R和T分別指農業源、工業源、電廠源、生活源和交通源。

采用強力法得到的五大排放源凈貢獻均較高，從圖2可以看出，單個人為源對成都城市群的O3濃度的凈貢獻量表現為工業源最高（34.8～45.2 ppbv），交通源次之（29.7～42.5 ppbv），大部分城市電廠源和生活源前體物排放凈貢獻量比較接近，O3凈貢獻量區間為22.11～32.5 ppbv，農業源貢獻最低（21.3～30.5 ppbv），各排放源O3濃度貢獻量各季分布表現為夏季＞春季＞秋季＞冬季。

圖2 各城市對O3的凈貢獻量

如圖3（a）所示，德陽市工業源貢獻量最高，其次為成都，春夏季貢獻量最高，夏季O3濃度貢獻量為34～60 ppbv，春季最大貢獻量超過68 ppbv，成都、德陽、綿陽為春夏季高值區。如圖3（b）所示，成都、雅安交通源排放對O3的凈貢獻量較多，春夏季貢獻量高，夏季O3濃度貢獻量為34～48 ppbv，較高值區主要分布在雅安、綿陽北部以及成都與德陽兩市交界處，而春季主要集中在成都，貢獻量為34～46 ppbv。成都、綿陽、德陽三市交通發達，成都、雅安機動車排放為O3生產提供了較多的前體物[6]。

如圖3（c）所示，電廠源夏季貢獻量最高，貢獻量為32～50 ppbv，中高值主要分布在成都偏東北方向以及綿陽北部地區，電廠源春季對成都城市群的臭氧貢獻約為44 ppbv，秋季貢獻量為30～34 ppbv。如圖3（d）所示，生活源排放綿陽市、成都市貢獻量最高，夏季生活源貢獻量不高，濃度低于48 ppbv，春季生活源濃度偏高地區主要為綿陽北部，貢獻量大于46 ppbv，秋季遂寧生活源貢獻量較高。如圖3（e）所示，農業源排放對O3的貢獻最少，排放量為21.4～30.55 ppbv，源清單中農業源排放污染物只有NH3，主要來自氮肥施用、秸稈堆肥等以NH3排放為主的排放源，NH3在大氣中被·OH氧化為NOx來參與O3的生成[7]。農業源中各城市的貢獻量為成都＞綿陽＞德陽＞資陽。

圖3 工業源、交通源、電廠源、生活源和農業源各季對O3的貢獻

2.2 不同人為源對臭氧生成的協同影響

為了研究不同人為源對O3生成的協同影響，以成都城市群的夏季為例，利用因子分離法和CMAQ系統研究不同人為源排放疊加對O3的協同影響，如表1所示。

表1 FST情景實驗方案

2.2.1 兩種人為源排放對O3的協同影響

與單個人為源排放對O3生成的影響相比，大部分兩種人為源排放疊加（見圖4）使O3出現降低（fIP，fIR，fIT，fPR，fPT，fRT），說明與單個排放源相比，大部分兩種人為源的疊加對O3生成有一定抑制作用。電廠源分別與工業源、生活源、交通源疊加后，O3濃度減少10～15 ppbv，這是由于電廠源排放的前體物以NOx為主，成都城市群主要為VOCs控制區，NOx濃度增加會使O3濃度降低[8]；工業源與交通源疊加后（fIT），O3高值區主要分布在成都、德陽，二者的協同影響與其個體相比，O3濃度少量降低（＜5 ppbv）。生活源與工業源（fIR）的協同效應與單個源相比，O3減少5～10 ppbv，大于生活源與交通源（fIA）疊加對O3生成的影響。農業源分別與工業源、電廠源、生活源、交通源疊加后（fIA，fAP，fAR，fAT），其對O3生成的影響和單個人為源的影響差異不大，這可能與農業源排放的NH3被·OH氧化的速率快慢有關[7]。

圖4 兩種人為源排放對O3的協同影響

2.2.2 三種人為源排放對O3的協同影響

在兩種源疊加的基礎上再疊加一種人為源，進一步分析三種人為源排放對O3生成的協同影響，如圖5所示。電廠源分別與工業源、生活源、交通源疊加，對O3生成有一定抑制作用，而電廠源和工業源共存，再與生活源或交通源進行疊加（fIPR，fAPT），對O3生成的影響較兩兩疊加時大約增加10 ppbv。工業源與交通源排放大量VOCs和NOx，疊加以VOCs排放為主導的生活源后（fIRT），對O3的生成作用大于消耗作用；電廠源排放大量NOx，當電廠源、交通源疊加生活源（fPRT）時，VOCs和NOx排放量進一步增加，成都城市群O3濃度略有增加，對高值區成都、德陽的影響不明顯；任意兩種人為源疊加農業源（fIAP，fIAR，fIAT，fAPT，fART，fPRT）均降低了對O3生成的貢獻。

圖5 三種人為源疊加對O3的協同影響

3 結論

成都城市群處于VOCs控制區，單個人為源對成都城市群的O3濃度的凈貢獻量表現為工業源＞交通源＞電廠源≈生活源＞農業源；各排放源O3濃度貢獻量的各季分布表現為夏季＞春季＞秋季＞冬季。兩種人為源疊加會抑制O3生成，三種人為源疊加對O3生成的影響各不相同。成都城市群O3防治需要重點管控工業源、交通源和生活源排放。