基于WRF-SMOKE-CMAQ模型的濟南市清潔取暖改造環境效益評估*

張懷成 白浩強 許宏宇 孫曉艷 夏志勇 陳妍君 王兆軍 張桂芹#

(1.山東省濟南生態環境監測中心,山東 濟南 250014;2.山東建筑大學市政與環境工程學院,山東 濟南 250101)

近年來,空氣污染問題嚴重阻礙區域經濟發展,損害居民身體健康。已有研究表明,在嚴格的污染物減排政策影響下,工業、交通等排放源對空氣污染的貢獻逐漸減小,居民源的污染排放貢獻逐漸增大,而居民冬季散煤燃燒對環境空氣質量的影響更是不容忽視[1]3906。散煤燃燒時產生的SO2、細顆粒物(PM2.5)、可吸入顆粒物(PM10)、CO、NO2等污染物嚴重威脅人體健康[2],大量流行病學研究顯示,直徑較小的顆粒物(PM) ,其比表面積更大,易富集空氣中的有毒重金屬、有機污染物以及細菌和病毒[3-4],如果人體長期暴露于PM中會造成呼吸系統和心腦血管疾病[5];SO2不僅能通過氣粒轉化生成氣溶膠,降低城市能見度,造成霧霾現象,還可以形成酸雨,破環生態系統,對人體健康危害極大[6-7]。

為提高北方地區冬季取暖清潔化水平,改善空氣質量,十部委出臺了《北方地區冬季清潔取暖規劃(2017—2021年)》(以下簡稱《規劃》),《規劃》中重點強調利用電力、天然氣等清潔能源替代散煤燃燒取暖[8]。為評價《規劃》實施以來清潔取暖的環境效益,大量學者對城市空氣中PM2.5減排的環境損益、不同清潔取暖方式環境效益和清潔取暖適宜性進行了研究。于淼等[1]3906對河南冬季散煤替代后PM2.5改善效果及健康效益進行了評估;戴海夏等[9]采用空氣質量模型對上海市實施《上海市清潔空氣行動計劃》后的居民健康效應和健康效益進行評估;徐雙喜等[10]2876采用空氣質量模型對京津冀周邊民用散煤控制后北京PM2.5濃度進行模擬,探討周邊散煤燃燒控制對北京PM2.5的影響;王彥超等[11]選取京津冀大氣傳輸通道城市為研究對象,對比分析城市燃煤大氣污染減排潛力;張磊等[12]對寧夏城鄉清潔取暖后的環境效益進行評估;現有研究中城市清潔取暖改造PM2.5環境改善和經濟效益評估報道較多,但對于散煤燃燒產生的CO、SO2等其他污染物改善效果報道較少。

2017年濟南市入圍“北方地區冬季清潔取暖試點城市”,主要采用電代煤、氣代煤等清潔取暖改造方式進行改造,2018—2021年計劃改造面積1.53億m2,其中城區改造率65.33%。為了全面評價清潔取暖改造對環境空氣質量的影響,本研究對2018年以來清潔取暖改造的效果進行評估,采用WRF-SMOKE-CMAQ模型對濟南市2019—2021年散煤替代后SO2、PM2.5、PM10、CO等污染物的濃度進行模擬,并對不同污染等級、不同氣象條件下清潔取暖改造后各污染物的改善情況進行分析,為濟南市“十四五”期間持續實施清潔取暖改造提供技術支持。

1 數據與方法

1.1 模擬時段

選取2018年為基準年,采用模型分別模擬計算濟南市2019年采暖季(2019年12月和2020年1月)、2020年采暖季(2020年12月和2021年1月)和2021年采暖季(2021年12月和2022年1月)的SO2、NO2、PM10、PM2.5和CO濃度,時間分辨率為1 h。用于模型評估的實測污染物濃度及氣象小時數據均來自濟南市14個國控點位環境空氣自動監測站。

1.2 WRF-SMOKE-CMAQ模型

WRF-SMOKE-CMAQ模型系統以中尺度天氣模型WRF為氣象模型,排放模型SMOKE為大氣污染物排放清單處理模型,空氣質量模型CMAQ為大氣化學模型[13]。本研究模型模擬采用3層網格嵌套,分辨率分別為27、9、3 km,中心坐標為117°E、36.67°N,外層嵌套(第1層d01)網格數為103×91,中層嵌套(第2層d02)網格數為115×136,內層嵌套(第3層d03)網格數為85×85。內層網格使用濟南市本地化SMOKE模型,模型使用2018年濟南市本地化9類源10類污染物大氣污染源排放清單(作為基準清單),為CMAQ提供網格化的污染源清單數據,其余兩層(濟南市以外的山東和全國)均采用清華大學開發的最新中國多尺度排放清單(MEIC)[14],氣象數據是2018年12月和2019年1月分辨率為1°、間隔6 h的美國國家環境預報中心的FNL全球分析資料(https://rda.ucar.edu/datasets/ds083.2)。本研究以濟南市為研究區域,2018年為基準年,根據2019、2020、2021年散煤燃燒替代戶數及散煤燃燒替代含硫率等計算散煤替代后各項污染物的減排量(作為散煤替代的削減量),從2018年濟南市基準清單中減去2019、2020、2021年散煤替代后各項污染物削減量獲得2019、2020、2021年散煤替代后濟南市排放源清單,分別模擬計算濟南市清潔取暖改造后空氣質量的改善情況,并采用實測的環境空氣質量數據對CMAQ模型基于2018年基準清單模擬的數據進行評估。

1.3 模型參數評估方法

選取相關系數(R)、標準化偏差(NMB)、標準化誤差(NME)、平均相對偏差(MFB)和平均相對誤差(MFE) 作為模擬評估指標來評估模型的可靠性,R用于衡量模擬值與實測值變化趨勢的相關程度,NMB和NME用于衡量模擬值與實測值的差異,計算公式如下所示[10]2879,[15-16]:

(1)

(2)

(3)

(4)

式中:Pi為第i天的模擬值;Oi為第i天的實測值;Pi和Oi單位根據具體情況而定;n為評估時段的總天數,d。

2 結果與討論

2.1 模型參數評估

選取濟南市有代表性的14個國控點位,分別計算14個國控點位2018年12月1日至2019年1月31日環境空氣中SO2、NO2、PM10、PM2.5和CO的模擬評估指標,然后對14個國控點位模擬評估指標進行均值計算,結果見表1。

表1 濟南市2018年12月至2019年1月模擬評估指標計算結果Table 1 Evaluation indicators for model simulation in Jinan from December 2018 to January 2019

表1表明,CO的模擬值準確性最高,模擬值與實測值的R為0.69,NMB為-5.97%,NME為29.44%,MFB為-2.10%,MFE為31.27%,其他污染物模擬值和實測值的NME和|NMB|大多在40%以內,|MFB|和MFE大多在50%以內,SO2、NO2、PM10和PM2.5濃度模擬值和實測值的R分別為0.55、0.51、0.50和0.33,所有模擬評估指標都在參考范圍以內[17-19],表明模型模擬較為準確,可以用于濟南市冬季清潔取暖改造環境效益評估。

2.2 濟南市冬季清潔取暖改造環境改善效果評估

2.2.1 全市改善情況評估

濟南市2019、2020、2021年冬季清潔取暖改造后CO、SO2、PM2.5、PM10和NO2的模擬小時平均濃度及改善率(包括基準年改善率(模擬的污染物濃度相對于基準年同時段的改善率)和年均改善率(模擬的污染物濃度相對于前一年的改善率))見表2。由表2可知,2018年濟南市實施清潔取暖改造后,2019—2021年冬季CO、SO2、PM2.5、PM10和NO2均有不同程度的改善,總體上CO改善率最大,其次是SO2、PM2.5,PM10和NO2改善率較小,2021年CO、SO2和PM2.5基準年改善率分別為19.83%、15.93%和7.43%,主要與散煤中含有大量的C、H、S組分[20]及散煤燃燒的CO、SO2和PM2.5排放因子較大[21]有關。對2019—2021年的年均改善率進行對比分析發現,各污染物的年均改善率表現為2020年>2019年>2021年,2020年CO、SO2、PM2.5、PM10和NO2小時平均質量濃度分別降低了0.14 mg/m3、2.34 μg/m3、1.87 μg/m3、3.13 μg/m3、0.23 μg/m3,其年均改善率分別是2021年年均改善率的3.48、2.96、2.94、2.81、2.86倍,與清潔取暖改造污染物減排量年變化吻合。總體來看,濟南市采取清潔取暖改造措施有效降低了污染物濃度,改善了冬季的環境空氣質量。

表2 基于模型模擬的濟南市2019—2021年冬季清潔取暖改造后空氣質量改善情況1)Table 2 Air quality improvement after the clean heating renovation in Jinan over 2019-2021 based on model simulation

2.2.2 區縣改善情況評估

濟南市清潔取暖改造后各污染物濃度改善存在明顯的區域差異,本研究選取改善率較大的市區及周邊典型區縣(章丘區、濟陽區、平陰縣、槐蔭區,其中槐蔭區為城鄉結合區)進行分年度的污染物改善情況分析,2019—2021年冬季市區和典型區縣年均改善情況見圖1。

由圖1可知,濟南市5個典型區域的SO2、CO、PM2.5、PM10和NO2濃度均有所改善,尤以2020年的年均改善率最大,2021年市區、城鄉結合區、濟陽區和平陰縣年均改善率較小,主要與濟南市2020年清潔取暖改造污染物減排量較大有關。2020年章丘區、城鄉結合區和濟陽區的污染物年均改善率均較大且高于市區,平陰縣年均改善率較小且低于市區;SO2、CO、PM2.5、PM10和NO2年均改善率章丘區最大,分別為13.75%、21.28%、8.92%、6.17%和1.80%;城鄉結合區次之,分別為7.59%、10.25%、3.36%、1.53%和0.27%;平陰縣最小,分別為1.53%、2.81%、0.74%、0.50%和0.23%,章丘區的年均改善率分別為平陰縣的8.99、7.57、12.05、12.34、7.83倍,結合濟南市不同區縣2019—2021年冬季清潔取暖戶數(見表3)可知,市區和平陰縣年均改善率較小,主要與當地清潔取暖戶數較少,仍有散煤取暖有關?？傮w來看,濟南市各區縣居民均有采取清潔取暖措施,但清潔取暖戶數仍有差異,主要與市區、城鄉結合區和各區縣清潔取暖改造目標戶數存在差異有關[22]。

表3 濟南市不同區縣2019—2021年冬季清潔取暖戶數Table 3 Number of clean heating households in different counties of Jinan in 2019-2021

2.3 不同污染時段清潔取暖改造的效果評估

散煤燃燒是冬季空氣污染的主要污染源之一[23-25],極易造成不同程度的空氣污染,因此本研究采用CMAQ模型基于2018年的氣象條件和2019、2020、2021年的污染物排放量得到污染物模擬濃度,分析不同污染時段下污染物的基準年改善率,改善情況見圖2。由圖2可知,濟南市清潔取暖后,2019—2021年CO、SO2、PM2.5、PM10和NO2在嚴重污染時段基準年改善率均最大,重度污染時段次之,良、輕度污染和中度污染時段基準年改善率均較小,2021年嚴重污染時段各污染物基準年改善率分別為21.83%、19.15%、9.14%、4.63%和1.25%,表明清潔取暖改造對嚴重污染時段污染物濃度削峰起到較大的作用。不同污染時段中,CO、SO2和PM2.5基準年改善率較大,而PM10和NO2的基準年改善率相對較小,與牛宏宏等[26]研究散煤燃燒主要排放污染物為CO、SO2和PM2.5結果一致。

圖2 濟南市冬季不同污染時段污染物基準年改善率Fig.2 Baseline year improvement rate of air pollutants under various pollution periods in Jinan in winter

2.4 不同氣象條件下清潔取暖改造的效果評估

氣象條件對污染物濃度的影響不容忽視[27],為探究濟南市不同氣象條件下清潔取暖改造對環境空氣質量的改善效果,本研究選取了基準年改善率較大的2020年為研究年,對混合層高度(PBL)、相對濕度(RH)和風速等氣象參數有明顯變化的12月19日和20日進行分析,各污染物基準年改善率情況見圖3。

圖3 2020年冬季不同氣象條件下各污染物基準年改善率Fig.3 Baseline year improvement rate of air pollutants under different meteorological conditions in winter 2020

由圖3可知,在RH、PBL變化較小且風速較大的初始氣象條件下,SO2和CO的基準年改善率均在20%以下,PM2.5的基準年改善率在8%以下;12月19日18:00后PBL逐漸降低至300 m,RH升高,風速降低形成不利的氣象條件,12月20日0:00 SO2、CO和PM2.5的基準年改善率分別升高至27.2%、22.2%和 11.8%,表明清潔取暖改造減弱了不利氣象條件下污染物濃度持續升高的程度;12月20日6:00后,PBL升高、RH降低,風速增大,氣象條件利于污染物擴散[28],空氣質量好轉,污染物的基準年改善率總體有所降低?？偟膩砜?清潔取暖改造可以大大降低不利氣象條件下污染物的濃度,改善環境空氣質量,起到減少重污染天數和降低污染程度的作用[29]。

3 結 論

(1) 濟南市清潔取暖改造后,2019—2021年冬季CO、SO2、PM2.5、PM10和NO2均有不同程度的改善,其中CO基準年改善率最大,其次是SO2和PM2.5,2021年CO、SO2和PM2.5的基準年改善率分別為19.83%、15.93%和7.43%;各污染物的年均改善率表現為2020年>2019年>2021年,與清潔取暖改造污染物減排量年變化吻合。

(2) 濟南市清潔取暖改造后各污染物改善存在明顯的區域差異,清潔取暖改造戶數較多的區縣污染物改善率較高。

(3) 各污染物嚴重污染時段基準年改善率均最大,重度污染時段次之,并且在不利氣象條件時基準年改善率也最大,說明清潔取暖改造對冬季不利氣象條件造成的高污染物濃度起到明顯的削峰作用。