“2+26”城市秋冬季大氣污染治理措施效果評估

李 洋,唐 偉,杜謹宏,張眾志,杜曉惠,2,薛志鋼,孟 凡,柴發合

“2+26”城市秋冬季大氣污染治理措施效果評估

李 洋1,唐 偉1*,杜謹宏1,張眾志1,杜曉惠1,2,薛志鋼1,孟 凡1,柴發合1

(1.中國環境科學研究院大氣環境研究所,北京 100012；2.北京師范大學水科學研究院,北京 100875)

針對京津冀及周邊“2+26”城市秋冬季不同大氣污染治理措施的減排量進行核算, 結果表明, 2017～2018年秋冬季“2+26”城市SO2,NO,VOCs,PM2.5和PM10的總減排量分別為43.26,20.63,18.36,28.00和47.31萬t, 2018～2019年秋冬季“2+26”城市SO2,NO,VOCs,PM2.5和PM10的總減排量分別為16.68,18.11,11.03,17.04和25.33萬t.基于此,采用CAMx模型對各項措施的減排效果進行模擬評估,采取措施后,2017～2018年秋冬季“2+26”城市SO2,NO,PM2.5和PM10濃度的平均下降量(下降率)分別為22.69μg/m3(42.67%),33.22μg/m3(37.81%),24.28μg/m3(22.58%)和31.26μg/m3(18.67%), 2018～2019年秋冬季“2+26”城市SO2,NO,PM2.5和PM10濃度的平均下降量(下降率)分別為9.36μg/m3(26.86%),25.73μg/m3(30.62%),16.38μg/m3(16.09%)和20.43μg/m3(12.33%).2017～2018年秋冬季各項措施對PM2.5濃度的平均減排效率排序依次為:“散亂污”企業治理>交通運輸結構調整>企業錯峰生產>民用散煤替代>燃煤鍋爐綜合整治,2018～2019年秋冬季各項措施對PM2.5濃度的平均減排效率排序依次為:重點行業升級改造>企業錯峰生產>“散亂污”企業治理>交通運輸結構調整>民用散煤替代>燃煤鍋爐綜合整治.

“2+26”城市；空氣質量模擬；PM2.5；減排效果評估

近年來在經濟快速發展的同時,京津冀大氣環境污染問題也日益凸顯[1-3].由于過高的大氣污染物排放量以及較為不利的氣象條件,致使京津冀及周邊地區秋冬季重污染天氣頻發[4-7].為改善環境空氣質量,生態環境部相繼出臺了《京津冀及周邊地區2017年大氣污染防治工作方案》[8]和《京津冀及周邊地區2018～2019年秋冬季大氣污染綜合治理攻堅行動方案》[9],方案中明確了具體實施范圍為京津冀及周邊“2+26”城市(以下簡稱“2+26”城市),作為我國PM2.5污染較為嚴重的地區,不少專家學者圍繞“2+26”城市大氣污染開展了相關研究,李慧等[10]利用監測數據對“2+26”城市大氣污染特征及其影響因素進行了分析;朱媛媛等[11-12]基于NAQPMS模型和情景模擬方法對京津冀及周邊地區疫情期間以及重污染過程期間大氣污染物減排效果進行了評估;許云凡等[13]利用WRF-NAQPMS/OSAM 模型對“2+26”城市進行了PM2.5來源解析;王德羿等[14]采用RegAEMS模型對一次重污染過程期間“2+26”城市PM2.5進行了來源解析;王恰等[15]利用大氣污染物濃度監測數據分析了“2+26”城市大氣污染聯合防治行動所取得的效果;張眾志等[16]對比分析了不同氣象參數化方案對“2+26”城市春節期間PM2.5濃度模擬差異的影響.

空氣質量數值模型作為當前較為科學、先進的技術手段,可以定量分析污染物排放變化對區域PM2.5濃度的影響[17-19].區域空氣質量模型Comprehensive Air Quality Model with extensions (CAMx)作為主流空氣質量模型之一,已被國內外研究學者廣泛應用于空氣質量數值模擬及減排措施效果評估中[20-23],鐘嶷盛等[24]利用WRF-CAMx模型對北京“9?3”閱兵活動及重污染過程期間的應急減排措施效果進行了對比分析;賈佳等[25]采用CAMx-PSAT模型定量分析了APEC期間北京周邊不同區域、不同污染源的控制措施對北京空氣質量的改善效果;伯鑫等[26]利用CAMx模型模擬并分析現狀和化解產能情景下京津冀地區鋼鐵行業大氣污染物對區域空氣質量的影響;曹云擎等[27]利用CAMx-PSAT模型對“2+26”城市一次污染過程PM2.5化學組分和來源解析進行了研究.盡管目前國內外學者針對包括京津冀及周邊地區大氣污染成因已開展了許多研究工作,但針對2017～2019年秋冬季大氣污染治理措施減排和效果系統性評估的對比研究相對較少,本文對“2+26”城市2017年10月1日～2018年3月31 日和2018年10月1日～2019年3月31日連續兩個秋冬季不同大氣污染治理措施的污染物減排量進行了估算,并利用CAMx- PSAT模型對“2+26”城市不同措施的減排效果進行了量化評估,對比分析了不同減排措施的減排效果,研究成果可為該地區大氣污染治理措施長期規劃的制定提供參考依據.

1 研究方法

1.1 污染物減排量估算方法

2017年秋冬季大氣污染治理措施包括民用散煤替代、燃煤鍋爐綜合治理、企業錯峰生產、交通運輸結構調整、“散亂污”企業治理等強化措施,2018年在繼續推進落實2017年大氣污染治理措施的基礎上又增加了重點行業升級改造.針對不同大氣污染治理措施采取不同的污染物減排量估算方法[28-29],主要涉及SO2、NO、VOCs、CO、PM10、PM2.5、NH3、OC、EC等污染物.

(1)民用散煤替代是通過逐村統計煤改電、煤改氣戶數,并基于各地戶均燃煤量計算燃煤核減量,進而核算污染物減排量[30-32].散煤使用削減量通過下式計算:

式中:為各城市“煤改電”、“煤改氣”(以下簡稱“雙替代”)的戶數,戶;為各城市農村居民戶均散煤使用量,t/戶.

SO2減排量依據物料衡算方法計算:

NO、CO、VOCs、PM10、PM2.5、OC、EC的減排量采用排放因子法計算:

式中:為污染物減排量,t;EF為散煤使用的大氣污染物排放因子,kg/t.

在計算“煤改氣”帶來污染物排放變化過程中,剔除了由于煤改氣之后燃氣壁掛爐的NO排放量.燃煤爐具的熱效率參照《<民用煤大氣污染物排放清單編制技術指南>編制說明》中提供的節能環保燃煤爐具的熱效率.煤改氣NO排放量的計算方法如下:

(2)燃煤鍋爐綜合整治是依據鍋爐使用企業的行業特征以及鍋爐大小對鍋爐整治之前的污控設施水平和燃煤量進行假設,在此基礎上計算鍋爐減排量[33-34].

式中:為鍋爐整治帶來的污染物減排量,t;為鍋爐整治之前污染物排放量,t;為不同類型鍋爐整治措施對污染物的去除率,%.

(3) “散亂污”企業治理污染物減排量估算主要采用產排污系數法、污染物排放標準反推法和專家咨詢法[35-36].

交通運輸結構調整包括企業錯峰運輸、油品升級和工地停工減排等措施,企業錯峰運輸減排量采用保有量算法估計,油品升級減排量依據保有量、年行駛里程、油品升級減排系數計算,工地停工主要是針對工程機械,減排量采用保有量算法估計[28],北京市工程機械調查數據較為齊全,以北京市工程機械保有量為基準,其他地市工程機械保有量根據施工面積推算得到.

企業錯峰生產是根據京津冀及周邊“2+26”城市錯峰生產減排量、不同預警等級下的應急減排量,對各城市污染物減排量進行估算[3,8-9].

重點行業升級改造主要涉及鋼鐵、焦化和水泥等行業,鋼鐵、焦化行業減排量主要基于超低排放改造工程以及落后產能的淘汰進行核算,而水泥行業的減排量主要基于推進治污升級改造工程以及過剩產能淘汰進行核算[37].

1.2 空氣質量模型及其參數選取

采用第三代空氣質量模型CAMx (Comprehensive Air Quality Model with Extensions),雙層嵌套網格,外層覆蓋了全中國各省份(57～ 161°E,1～59°N),網格水平分辨率為36km×36km,網格數為160×200;內層涵蓋了全部“2+26”城市(109～ 127°E,33～45°N),網格水平分辨率為12km×12km,網格數為101×119 (圖1);垂直方向為20層,模式頂高約為15km;模擬過程中的氣象場由WRF模型提供,排放清單以清華大學構建的全國污染源排放清單MEIC2016為基準,并根據大氣攻關項目建立的“2+26”城市精細化排放清單進行調整后建立,天然源排放的VOCs由MEGAN模型計算得到.CAMx模型中選用的氣相化學機理為SAPRC99,光解速率通過TUV模型計算得到.

CAMx模型自帶的顆粒物源識別技術模塊(簡稱PSAT)以示蹤的方式獲取有關顆粒物生成(或排放)和消耗的信息,并統計不同地區、不同種類的污染源排放以及初始條件和邊界條件對顆粒物生成的貢獻量.除能對一次顆粒物進行示蹤外,PSAT還可以通過追蹤二次顆粒物的化學變化過程,對二次顆粒物進行來源貢獻分析.與強制歸零法不同,源示蹤法考慮了不同污染源之間的相互作用及非線性關系,而不是簡單疊加各種源單獨作用時對污染物濃度的貢獻.根據各項治理措施的減排信息(包括減排量和經緯度信息等)分別制作成相應的網格化清單,對不同減排措施進行源示蹤,以此計算出各項措施對“2+26”城市大氣污染物的減排效果.用PSAT進行源示蹤的基本步驟如下:

圖1 “2+26”城市行政區劃及模擬區域示意

在模擬時間步長Δ下,若反應為?,示蹤物的計算方法如下:

在一些氣溶膠反應中存在化學反應平衡:??,示蹤反應也達到平衡:

式中:w為權重系數;a,b為污染物,來自于源的示蹤物.在上述示蹤反應中標記物種參加所有大氣物理化學過程,在每個過程后,根據原物種的變化量按照過程前的瞬時源信息進行線性分配,這樣并不增加運算負荷,從而提高運算效率,并可同時解析硫酸鹽、硝酸鹽、銨鹽、黑碳、一次有機碳、二次有機碳、其他細顆粒物和其他粗顆粒物.

1.3 污染物下降率計算方法

采用CAMx-PSAT模型對“2+26”城市采取的民用散煤替代、燃煤鍋爐綜合整治、企業錯峰生產、交通運輸結構調整、“散亂污”企業治理以及重點行業升級改造等措施的減排情景進行了模擬,計算采取不同治理措施后“2+26”城市大氣污染物的下降率,各項治理措施污染物濃度下降率P的計算公式如下:

式中:0為未采取減排措施時污染物的模擬濃度,C為采取不同治理措施后污染物的削減濃度,表示所采取的治理措施,其中,重點行業升級改造措施僅2018～2019年秋冬季有所涉及.

2 結果與討論

2.1 污染物減排量核算

基于1.1節污染物減排量估算方法,對2017～ 2018年和2018～2019年秋冬季“2+26”城市的大氣污染物治理措施的減排量進行了核算,各項措施的污染物減排量如表1所示,其中,民用散煤替代措施中NO減排量核算已扣除“煤改氣”導致的NO排放量,采暖季以182d計.

表1 2017～2018年與2018～2019年秋冬季“2+26”城市不同措施污染物減排量的對比(萬t)

注:-為末減排.

表2 2017～2018年與2018～2019年秋冬季“2+26”城市污染物減排量的對比(萬t)

續表2

如表2所示,2017～2018年秋冬季“2+26”城市SO2,NO,VOCs,PM2.5和PM10的總減排量分別為43.3,20.6,18.4,28.0和47.3萬t,明顯高于2018～2019年秋冬季(SO2,NO,VOCs,PM2.5和PM10的減排量分別為16.7,18.1,11.0,17.0和25.3萬t).

2.2 模擬結果驗證

由于2017～2018年和2018～2019年秋冬季 “2+26”城市的大氣污染治理措施分別是在2016年和2017年大氣污染物排放清單的基礎上進行削減,且由于減排清單具有一定的不確定度,若直接對2017～2018年和2018～2019年秋冬季 “2+26”城市大氣污染物的模擬與監測結果進行校驗,無法確定誤差是源自模型,還是由減排清單的不確定度所致,因此,本文將基于CAMx模型計算的 “2+26”城市2016～2017年和2017～2018年秋冬季的PM2.5模擬結果,分別與 “2+26”城市同期的PM2.5日平均濃度監測值(每個城市的PM2.5日平均濃度值均為該城市所有國控站點的平均值)進行了對比校驗.

表3 2016～2017年與2017～2018年秋冬季京津冀及周邊“2+26”城市PM2.5模擬與實測濃度對比

如表3所示,CAMx較好地反映了“2+26”城市兩個秋冬季真實的PM2.5濃度水平,模型的模擬值與監測值擬合較好,兩個秋冬季PM2.5模擬值與實測值的線性相關性系數()均超過0.6,2016～2017年秋冬季PM2.5模擬結果略有高估,模擬值與實測值的標準化平均誤差(NME)和標準化平均偏差(NMB)分別為-0.1910和0.3739,2017～2018年秋冬季PM2.5模擬結果稍有低估,模擬值與實測值的標準化平均誤差(NME)和標準化平均偏差(NMB)分別為0.1487和0.4152,模擬誤差處在可接受范圍內.

2.3 空氣質量改善效果模擬

基于CAMx-PSAT模型計算結果,采取民用散煤替代措施后,2017～2018年秋冬季“2+26”城市的PM2.5濃度均有一定程度下降,特別是北京、天津、廊坊和保定四市交界區域降幅較大(圖2(a)),“2+26”城市的PM2.5平均濃度降低6.30μg/m3,平均下降率為5.74%,其中廊坊市降幅最大(23.60%),最小值則出現在焦作市(1.42%),此外,SO2,NO和PM10平均濃度分別降低2.30μg/m3,0.63μg/m3和7.20μg/m3,平均下降率分別為4.39%、0.70%和4.21%;2018～2019年秋冬季“2+26”城市的PM2.5濃度均有一定程度下降,特別是石家莊與衡水交界區域下降幅度較大(圖2(b)),“2+26”城市的PM2.5平均濃度降低5.75μg/m3,平均下降率為5.81%,其中衡水市降幅最大(14.37%),最小值則出現在濟南市(1.86%),SO2,NO和PM10平均濃度分別降低2.10μg/m3,0.52μg/m3和6.48μg/m3,平均下降率分別為6.35%,0.67%和4.05%.

采取燃煤鍋爐綜合整治措施后,2017～2018年秋冬季“2+26”城市的PM2.5濃度均有一定程度下降,特別是北京、天津和廊坊等地降幅較大(圖3(a)), “2+26”城市的PM2.5平均濃度降低7.83μg/m3,平均下降率為7.64%,其中北京市降幅最大(16.95%),而最小值出現在濟寧市(2.50%),SO2,NO和PM10平均濃度分別降低14.31μg/m3,9.44μg/m3和12.11μg/m3,平均下降率分別為26.50%,10.97%和7.56%;2018～ 2019年秋冬季 “2+26”城市的PM2.5濃度均有一定程度下降,特別是長治和石家莊等地降幅較大(圖3(b)),“2+26”城市的PM2.5平均濃度降低1.29μg/m3,平均下降率為1.31%,其中長治降幅最大(6.04%),而最小值出現在濟寧市(0.22%),SO2,NO和PM10平均濃度分別降低2.82μg/m3,1.99μg/m3和2.13μg/m3,平均下降率分別為7.51%,2.32%和1.33%.

圖2 “2+26”城市采取民用散煤替代措施后PM2.5下降濃度分布

圖3 “2+26”城市采取燃煤鍋爐綜合整治措施后PM2.5下降濃度分布

采取交通運輸結構調整措施后,2017～2018年秋冬季“2+26”城市的PM2.5濃度均有一定程度下降,下降幅度較大的區域多分布在城市中心區域(圖4(a)), “2+26”城市的PM2.5平均濃度降低1.16μg/m3,平均下降率為1.15%,其中濮陽市降幅最大(3.14%),而最小值出現在陽泉市(0.38%),SO2,NO和PM10平均濃度分別降低0.14μg/m3,14.30μg/m3和1.18μg/m3,平均下降率分別為0.33%,16.33%和0.75%;2018～ 2019年秋冬季 “2+26”城市的PM2.5濃度均有一定程度下降,特別是北京和太原等地降幅較大(圖4(b)),“2+26”城市的PM2.5平均濃度降低0.32μg/m3,平均下降率為0.35%,其中北京市降幅最大(1.15%),而最小值出現在聊城市(0.17%),NO和PM10平均濃度分別降低2.58μg/m3和0.32μg/m3,平均下降率分別為3.34%和0.21%.

采取企業錯峰生產措施后,2017～2018年秋冬季“2+26”城市的PM2.5濃度均有一定程度下降,下降幅度最大的區域主要集中在唐山、邯鄲和邢臺等地(圖5(a)),“2+26”城市的PM2.5平均濃度降低7.36μg/m3,平均下降率為6.55%,其中唐山市降幅最大(37.47%),而最小值出現在陽泉市(1.73%), SO2,NO和PM10平均濃度分別降低4.73μg/m3, 7.72μg/m3和8.68μg/m3,平均下降率分別為9.03%, 8.45%和4.93%;2018～2019年秋冬季“2+26”城市的PM2.5濃度均有一定程度下降,特別是廊坊和邢臺等地降幅較大(圖5(b)),“2+26”城市的PM2.5平均濃度降低8.31μg/m3,平均下降率為7.90%,其中邢臺市降幅最大(26.86%),而最小值出現在濟南市(2.26%),SO2,NO和PM10平均濃度分別降低2.97μg/m3,15.01μg/m3和10.64μg/m3,平均下降率分別為8.98%,18.23%和6.20%.

圖4 “2+26”城市采取交通運輸結構調整措施后PM2.5下降濃度分布

圖5 “2+26”城市采取企業錯峰生產措施后PM2.5下降濃度分布

采取“散亂污”企業治理措施后,2017～2018年秋冬季“2+26”城市的PM2.5濃度均有一定程度下降,降幅最大的區域主要集中在邯鄲和保定等地(圖6(a)),“2+26”城市的PM2.5平均濃度降低1.64μg/m3,平均下降率為1.49%,其中邯鄲市降幅最大(4.45%),而最小值出現在陽泉市(0.27%),SO2,NO和PM10平均濃度分別降低1.20μg/m3,1.13μg/m3和2.10μg/m3,平均下降率分別為2.42%,1.36%和1.23%;2018～2019年秋冬季“2+26”城市的PM2.5濃度均有一定程度下降,特別是滄州、石家莊、衡水和保定等地降幅較大(圖6(a)),“2+26”城市的PM2.5平均濃度降低0.04μg/m3,平均下降率為0.04%,其中滄州最大(0.10%),SO2和PM10平均濃度分別降低0.01μg/m3和0.06μg/m3,平均下降率分別為0.03%和0.04%.

圖6 “2+26”城市采取“散亂污”企業治理措施后PM2.5下降濃度分布

采取重點行業升級改造措施后,2018～2019年秋冬季“2+26”城市PM2.5濃度均有一定程度下降,特別是邯鄲、晉城和菏澤等地降幅較大(圖7),“2+26”城市的PM2.5平均濃度降低0.67μg/m3,平均下降率為0.68%,其中,晉城市降幅最大(2.14%),而最小值出現在濱州市(0.20%),SO2,NO和PM10平均濃度分別降低1.45μg/m3、5.63μg/m3和0.81μg/m3,平均下降率分別為3.98%,6.05%和0.49%.

圖7 “2+26”城市采取重點行業升級改造措施后PM2.5下降濃度分布

通過對比兩個秋冬季“2+26”城市各項污染物的平均下降率可見(表4),2017～2018年秋冬季明顯高于2018～2019年秋冬季,其中,SO2的平均下降率高約15%,而NO,PM2.5和PM10的平均下降率均高5%以上.

表4 2017～2018年與2018～2019年秋冬季“2+26”城市大氣污染治理措施實施后大氣污染物濃度平均下降率的對比(%)

續表4

2.4 不同措施的減排效率比較

表5 不同措施的減排效率比較

注:-為末減排.

基于2.1節和2.3節的結果可計算“2+26”城市各污染物單位減排量下的平均濃度下降量,即各污染物的平均濃度下降量與其減排總量之間的比值,以此作為評判“2+26”城市不同污染控制措施減排效率的依據.如表5所示,以PM2.5為例,2017～2018年秋冬季不同措施平均減排效率排序依次為:“散亂污”企業治理>交通運輸結構調整>企業錯峰生產>民用散煤替代>燃煤鍋爐綜合整治,說明2017～2018年秋冬季在減排量相當的情況下,“散亂污”企業治理對降低“2+26”城市PM2.5濃度最為有效;2018～ 2019年秋冬季不同措施平均減排效率排序依次為:重點行業升級改造=企業錯峰生產> “散亂污”企業治理>交通運輸結構調整>民用散煤替代>燃煤鍋爐綜合整治,說明2018～2019年采暖季在減排量相當的情況下,重點行業升級改造和企業錯峰生產對降低“2+26”城市PM2.5濃度最為有效.

3 結論

3.1 2017～2019年“2+26”城市秋冬季大氣污染治理措施的實施使得該區域SO2,NO,VOCs,PM2.5和PM10的排放量總計分別減少了60.0,38.7,29.6,45.1和72.8萬t.

3.2 采取措施后, 2017～2018年秋冬季“2+26”城市SO2和NO平均降幅達40%左右,PM2.5和PM10平均降幅約為20%;而2018～2019年秋冬季NO平均下降率超過30%,SO2,PM2.5和PM10的平均下降率分別約為27%,16%和12%.其中,“散亂污”企業治理、重點行業升級改造和企業錯峰生產的減排效率相對較高.

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Assessment on air pollution control measures during autumn and winter seasons in “2+26” cities.

LI Yang1, TANG Wei1*, DU Jin-hong1, ZHANG Zhong-zhi1, DU Xiao-hui1,2, XUE Zhi-gang1, MENG Fan1, CHAI Fa-he1

(1.Institute of Atmospheric Environment, Chinese Research Academy of Environmental Sciences, Beijing 100012；2.Water Science Research Institute, Beijing Normal University, Beijing 100875, China)., 2021,41(10)：4484～4494

Emission reductions from different air pollution control measures during autumn and winter seasons in “2+26” cities of Beijing-Tianjin-Hebei and its surrounding areas were calculated in this study. The results showed that total emission reductions of SO2, NO, VOCs, PM2.5, and PM10in “2+26” cities during autumn and winter seasons in 2017～2018 were 432.6, 206.3, 183.6, 280.0, and 473.1kilo-tons respectively, while those of which in 2018～2019 were 166.8, 181.1, 110.3, 170.4, and 253.3kilo-tons respectively. According to this, the effects of each measure were evaluated by the CAMx model. By implementing air pollution control measures, the simulated concentrations (percentages) of SO2, NO, PM2.5, and PM10in “2+26” cities during autumn and winter seasons in 2017～2018 decreased 22.69μg/m3(42.67%), 33.22μg/m3(37.81%), 24.28μg/m3(22.58%) and 31.26μg/m3(18.67%) respectively, while those of which in 2018～2019 decreased 9.36μg/m3(26.86%), 25.73μg/m3(30.62%), 16.38μg/m3(16.09%) and 20.43μg/m3(12.33%) respectively. The sequence of averaged reduction efficiency on PM2.5concentrations of each control measure during autumn and winter seasons in 2017～2018 was as follows: scattered and disqualified enterprises governance, transportation structural adjustment, industrial off-peak production, civil coal burning replacement, and coal-fired boiler renovation, and that of which in 2018～2019 was as follows: upgrading and transformation of key industries, industrial off-peak production, scattered and disqualified enterprises governance, transportation structural adjustment, civil coal burning replacement, and coal-fired boiler renovation.

“2+26” cities；air quality simulation；PM2.5；emission reduction assessment

X51

A

1000-6923(2021)10-4484-11

李 洋(1987-),男,河北秦皇島人,助理研究員,碩士,主要從事空氣質量模擬方面研究工作.發表論文9篇.

2021-03-23

國家重點研發計劃(2018YFC0213505、2017YFC0213003, 2016YFC0208905)

* 責任作者, 副研究員, tangwei@craes.org.cn