“雙碳”背景下細(xì)顆粒物和臭氧污染研究進(jìn)展

菅月誠(chéng), 彭娜娜, 高艷珊, *, 王 強(qiáng)

(1. 北京林業(yè)大學(xué) 環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院 水體污染源控制技術(shù)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100083;2. 北京林業(yè)大學(xué) 環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院 污染水體源控制與生態(tài)修復(fù)技術(shù)北京市高等學(xué)校工程研究中心, 北京 100083)

0 引 言

與此同時(shí),我國(guó)為應(yīng)對(duì)PM2.5污染也進(jìn)行了大量研究,且有效改善了日益嚴(yán)重的污染問(wèn)題。雖然中國(guó)在PM2.5治理方面取得了很大的進(jìn)展,但一半以上的城市與世界衛(wèi)生組織(WHO)發(fā)布指南中的值(35 μg/m3)相差甚遠(yuǎn)。同時(shí),近年來(lái)O3濃度明顯上升,特別是在汾渭平原、京津冀地區(qū)、長(zhǎng)江三角洲、珠江三角洲和四川盆地,每年5月至9月的O3日最大8小時(shí)平均值(MDA8-O3)濃度超過(guò)了世界衛(wèi)生組織空氣質(zhì)量指南規(guī)定的100 μg/m3的濃度指導(dǎo)值。2016—2021年,我國(guó)O3濃度平均超過(guò)標(biāo)準(zhǔn)日比率為11.1%,已成為影響夏季空氣質(zhì)量的主要空氣污染物之一。甚至有些地區(qū)出現(xiàn)了PM2.5和O3復(fù)合污染物問(wèn)題。

NOx和VOCs作為PM2.5和O3共同前體污染物,二者的減排對(duì)改善我國(guó)PM2.5和O3復(fù)合污染十分重要,同時(shí)“十四五”時(shí)期是我國(guó)開(kāi)啟“雙碳”目標(biāo)的關(guān)鍵時(shí)期,實(shí)現(xiàn)PM2.5和O3復(fù)合污染協(xié)同控制對(duì)實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)和改善當(dāng)前環(huán)境問(wèn)題具有重要意義。本文綜述了近年來(lái)我國(guó)PM2.5和O3的相關(guān)研究進(jìn)展,并對(duì)其復(fù)合污染控制提出建議與展望。

1 PM2.5污染現(xiàn)狀及影響因素分析

1.1 NOx和NH3排放對(duì)PM2.5影響

圖1 1999—2016年北京硫酸鹽-硝酸銨氣溶膠年變化及其與前體的關(guān)系[8]Fig. 1 Yearly changes of the sulfate-nitrate-ammonium aerosols and the relationship with their precursors from 1999 to 2016 in Beijing[8]

圖2 2013年1月北京(城區(qū)站點(diǎn))、饅頭山(郊區(qū)站點(diǎn))和興隆(外郊站點(diǎn))PM2.5、O3、二氧化硫和氮氧化物濃度的變化趨勢(shì)[19]Fig. 2 Variation trend of PM2.5, O3, SO2 and NOx concentrations in Beijing (urban site),Mangtoushan (suburb site) and Xinglong (outer suburb) stations in January 2013[19]

圖3 硫酸鹽形成機(jī)制示意圖和在中國(guó)重度霧霾期間,光化學(xué)活性與水溶液化學(xué)之間關(guān)系[20]Fig. 3 Schematic of the sulfate formation mechanisms,and anticorrelation between the photochemical activity and aqueous chemistry during the severe haze evolution[20]

(1)

NH3(g)+HNO3(g)←→NH4NO3(p)

(2)

CH3C(O)OO+NO2←→CH3C(O)OONO2

(3)

1.2 二次有機(jī)氣溶膠對(duì)PM2.5影響

SOA是PM2.5的主要組成部分,是由植物源和人為源排放的VOCs。在全球范圍內(nèi),大約90%的VOCs來(lái)自植物排放,只有10%來(lái)自人為來(lái)源[31]。VOCs是SOA生成的重要前提物,目前已有大量研究人員對(duì)VOCs作為示蹤劑研究SOA來(lái)源。LIU等[32]對(duì)福州地區(qū)研究發(fā)現(xiàn),夏季異戊二烯濃度的升高主要是由生物源異戊二烯的高排放和強(qiáng)氧化作用控制的,而秋季生物質(zhì)燃燒對(duì)甲苯的貢獻(xiàn)很大。在長(zhǎng)三角地區(qū),α/β-蒎烯SOA示蹤物的貢獻(xiàn)率為55.9%,其次是異戊二烯SOA示蹤物(33.7%),因此植物源對(duì)SOA貢獻(xiàn)較大[33]。雖然SOA的人為來(lái)源較少,但是仍然不可忽視。2014—2021年,我國(guó)深圳地區(qū)年均能見(jiàn)度從17.2公里增加到27公里,而SOA是決定能見(jiàn)度的主要驅(qū)動(dòng)因素[34],成都市PM2.5和O3復(fù)合污染時(shí),O3濃度升高使得大氣氧化增強(qiáng),導(dǎo)致SOA濃度增加51.2%[35]。

2 排放源和氣象要素對(duì)O3污染的影響研究

近些年來(lái),中國(guó)許多城市近地面O3濃度持續(xù)上升,2013—2020年全國(guó)年度平均濃度增長(zhǎng)2.49 μg·m-3,污染面積持續(xù)擴(kuò)大[36]。2013—2017年,由于人類活動(dòng)導(dǎo)致前體污染物增加,中國(guó)有近1 000個(gè)站點(diǎn)觀測(cè)到嚴(yán)重的夏季O3污染[37]。2010—2017年期間。上海城市站點(diǎn)的MDA8-O3濃度以2.47 ppb/a的速度增加[38]。2010年到2020年期間,濟(jì)南市市區(qū)MDA8-O3每年增加3.01 μg/m3[39]。面對(duì)嚴(yán)峻的O3污染問(wèn)題,研究人員從污染來(lái)源和影響條件等多角度開(kāi)展了一系列研究工作。

2.1 排放源對(duì)O3污染研究進(jìn)展

O3污染來(lái)源包括人為源NOx以及人為源/植物源VOCs的排放。因不同地區(qū)的城市發(fā)展、生活方式存在一定差異,各源排放對(duì)O3濃度的貢獻(xiàn)也存在一定差異。我國(guó)四川盆地地區(qū),工業(yè)源和移動(dòng)源是造成O3污染的主要來(lái)源,在O3濃度高峰期,60%來(lái)自于工業(yè)源和移動(dòng)源。工業(yè)源中,電廠影響相對(duì)較高,其對(duì)O3貢獻(xiàn)高達(dá)15%[40]。WANG等[41]在對(duì)武漢各地區(qū)研究中發(fā)現(xiàn),形成O3的高活性VOCs主要來(lái)自汽車尾氣、工業(yè)排放和溶劑使用源,三者的占比分別為28%～41%、20%～29%和17%～29%;SHU等[42]應(yīng)用擴(kuò)展綜合空氣質(zhì)量模型(CAMx模型)對(duì)上海、南京、杭州和合肥進(jìn)行O3來(lái)源解析,發(fā)現(xiàn)交通和工業(yè)排放是4大城市O3來(lái)源的兩個(gè)主要貢獻(xiàn)者,貢獻(xiàn)率分別為22.2%～29.8%和25.1%～25.9%。從空間上看,上海、江蘇南部和浙江北部的工業(yè)源在O3產(chǎn)生中占主導(dǎo)地位,而交通源在合肥、江蘇西部和浙江西北部占主導(dǎo)地位。電廠排放的貢獻(xiàn)不容忽視,約占O3的10%～25%。除人為源外,植物源VOCs對(duì)O3貢獻(xiàn)也不容小覷。研究發(fā)現(xiàn),城市中盡管人為排放的VOCs的大幅降低,但與此同時(shí),植物源VOCs的增加造成O3濃度不降反升[43]。

NOx和VOCs是生成O3重要前體物,對(duì)O3生成有關(guān)鍵作用。不同地區(qū)O3對(duì)NOx和VOCs排放的反應(yīng)有所差異,北京地區(qū)可通過(guò)減少VOCs排放改善O3污染,運(yùn)城可通過(guò)減少NOx的排放改善O3污染[44]。DU等[45]應(yīng)用CAMx模型對(duì)改善成都地區(qū)O3污染進(jìn)行減排模擬,當(dāng)VOCs排放量減少50%時(shí),O3的形成將轉(zhuǎn)變?yōu)閂OCs限制體制,VOCs減排引起的O3濃度下降幅度較小。相反,在NOx排放減少66%和77%的情況下,MDA8-O3可以達(dá)到我國(guó)O3濃度標(biāo)準(zhǔn)。合理的VOCs/NOx減排比例,能實(shí)現(xiàn)相對(duì)較高O3濃度改善。WEI等[46]應(yīng)用天氣研究與預(yù)報(bào)-化學(xué)傳輸模型(WRF-Chem)探索了夏季京津冀地區(qū)O3濃度上升的原因。在2018年的排放條件下,VOCs減排30%使京津冀地區(qū)O3濃度普遍下降;NOx減排30%將導(dǎo)致京津冀中部和南部地區(qū)的O3濃度上升,而北部地區(qū)的O3濃度輕微下降。LIN等[47]應(yīng)用OBM(“觀測(cè)-建模-監(jiān)測(cè)”模型)對(duì)2020年長(zhǎng)三角地區(qū)O3污染事件進(jìn)行分析得出O3的形成在8月19日受到VOCs的限制,但在其他污染日受到VOCs和NOx的共同限制。在汾渭平原,夏季大多數(shù)城市O3光化學(xué)反應(yīng)受NOx限制或處于過(guò)渡狀態(tài),而在冬季和其他季節(jié)是受VOCs限制[48]。因此,O3的改善需要結(jié)合當(dāng)?shù)氐膶?shí)際情況,合理規(guī)劃NOx和VOCs減排比例來(lái)實(shí)現(xiàn)O3污染的改善。

2.2 氣象因素對(duì)O3污染影響研究進(jìn)展

溫度、相對(duì)濕度、紫外輻射強(qiáng)度、風(fēng)速和邊界層高度等氣象因素也是影響O3濃度的關(guān)鍵要素。2022年,在四川盆地、長(zhǎng)江三角洲和汾渭平原,氣象變化對(duì)O3濃度上升分別有63%、63%和51%的貢獻(xiàn),主要?dú)庀笞兓瘹w因于相對(duì)濕度的降低、溫度和邊界層高度的增加[49]。2014—2018年關(guān)中盆地的O3污染不斷惡化,MDA8-O3濃度上升約36 μg/m3,通過(guò)分析得出,MDA8-O3濃度中46%的增長(zhǎng)是由于降水較少、紫外輻射和溫度較高等不利氣象條件[50]。由此可看出,高溫和強(qiáng)紫外輻射以及低相對(duì)濕度有利于O3污染的發(fā)生。相比于其他氣象要素,風(fēng)速在不同地區(qū)對(duì)O3污染的發(fā)生影響不同。研究發(fā)現(xiàn),中等偏高的風(fēng)速以及南風(fēng)和東南風(fēng)為主的風(fēng)向,可促進(jìn)鄭州市O3污染的發(fā)生[51];對(duì)于北京,低風(fēng)速的南風(fēng)使污染物積累,高風(fēng)速和低相對(duì)濕度的北風(fēng)則使空氣質(zhì)量良好[52];而在黃土高原中部地區(qū)的榆林市研究發(fā)現(xiàn),風(fēng)速小于3 m/s有利于O3的形成和積累[53];HE等[54]對(duì)深圳地區(qū)研究所示,無(wú)論是在O3污染發(fā)作期還是清潔期,都可以在300～500 m之間發(fā)現(xiàn)O3高濃度層,在1 300～1 700 m之間發(fā)現(xiàn)O3次高濃度區(qū),而且這種現(xiàn)象在夜間更為明顯。白天隨著邊界層高度的升高,可觀察到O3從高/次高層的向下傳輸。地面上空500 m和500～1 500 m的O3濃度之間的相關(guān)系數(shù)分別為0.56和0.51,說(shuō)明邊界層高度的提高使得大氣湍流活躍,從而導(dǎo)致不同高度O3濃度的相關(guān)變化特征。

3 PM2.5和O3復(fù)合污染協(xié)同控制

3.1 PM2.5和O3復(fù)合污染區(qū)域研究

為解決PM2.5和O3復(fù)合污染問(wèn)題,研究學(xué)者采用雙變量的時(shí)空聚類方法,將中國(guó)各地空氣復(fù)合污染劃分為7個(gè)區(qū)[55]。隨后,DUAN等[56]運(yùn)用多種數(shù)學(xué)模型和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),進(jìn)一步研究了不同地區(qū)的影響機(jī)制,并將中國(guó)劃分為8個(gè)區(qū)域。此外,有研究者運(yùn)用地理加權(quán)旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)(GWREOF)方法,進(jìn)一步細(xì)分了我國(guó)的18個(gè)復(fù)合污染區(qū)域,更好地考慮了排放模式和氣象驅(qū)動(dòng)等因素對(duì)空氣污染條件的變化[57]。隨著區(qū)域劃分的深入,研究者們逐漸關(guān)注PM2.5和O3之間的相關(guān)性。研究發(fā)現(xiàn),在中國(guó)南方,PM2.5和O3的皮爾遜相關(guān)系數(shù)通常呈現(xiàn)強(qiáng)烈的正相關(guān),而在中國(guó)北方則呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)。此外,研究還揭示了PM2.5和光化學(xué)氧化劑(Ox)之間存在普遍的正相關(guān)關(guān)系,反映了大氣氧化能力在復(fù)合污染中的關(guān)鍵作用。這一觀察結(jié)果強(qiáng)調(diào)了從單一治理PM2.5向綜合治理PM2.5和O3復(fù)合污染的重要性。針對(duì)局部區(qū)域的PM2.5和O3復(fù)合污染,研究者們進(jìn)行了精細(xì)劃分和相關(guān)性分析。例如,WANG等[58]利用觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)長(zhǎng)江三角洲地區(qū)進(jìn)行了針對(duì)PM2.5和O3濃度的精細(xì)劃分研究。CHEN等[59]通過(guò)皮爾遜相關(guān)系數(shù)發(fā)現(xiàn),中國(guó)夏季PM2.5和O3普遍呈正相關(guān)性,而冬季趨于負(fù)相關(guān)性。此外,ZHANG等[60]利用基于共軛模型和多分形去勢(shì)波動(dòng)分析的方法,對(duì)中國(guó)北京、上海和廣州地區(qū)的PM2.5和O3數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析,發(fā)現(xiàn)在1月份,小時(shí)尺度的PM2.5和O3濃度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,而7月份呈正相關(guān)關(guān)系。綜合這些研究進(jìn)展表明,隨著我國(guó)PM2.5和O3復(fù)合污染協(xié)同控制策略的不斷推進(jìn),研究重點(diǎn)逐漸從區(qū)域劃分轉(zhuǎn)向相關(guān)性分析,并采用多樣化的分析方法。這些研究為我國(guó)各地進(jìn)一步開(kāi)展PM2.5和O3協(xié)同控制策略提供了有力的支持。

3.2 區(qū)域PM2.5和O3復(fù)合污染形成的化學(xué)機(jī)制

3.3 PM2.5和O3復(fù)合污染影響因素研究

DUAN等[64]建立了分布式滯后非線性模型描述邯鄲市PM2.5和O3濃度與氣象要素的影響關(guān)系,表明低風(fēng)速、高溫、低相對(duì)濕度、高濃度的SO2、NO2和O3引發(fā)了PM2.5污染,其中NO2是最主要的影響因素。低風(fēng)速、高溫、低相對(duì)濕度、高濃度的PM2.5和低濃度的NO2促進(jìn)了O3污染,其中溫度是最主要的影響因素。LIU等[65]對(duì)東亞季風(fēng)期間PM2.5和O3污染進(jìn)行分析得出,華北平原地區(qū)夏季盛行的偏南風(fēng)和東南風(fēng)加劇了華北平原北部的PM2.5和O3污染。相反,冬季盛行的偏北風(fēng)和西北風(fēng)加劇了華北平原南部的PM2.5和O3污染。河南冬季的PM2.5污染事件是東亞冬季季風(fēng)主導(dǎo)的弱冷氣流南移引起的。LUO等[66]利用T-PCA(T模式PCA(主成分分析))對(duì)京津冀區(qū)域復(fù)合污染研究發(fā)現(xiàn),高氣溫、強(qiáng)太陽(yáng)輻射、低云層和風(fēng)速明顯有利PM2.5和O3的產(chǎn)生和積累。除了常見(jiàn)的氣象要素外,還有研究將更多的環(huán)境因素納入分析,以此更好地了解環(huán)境要素對(duì)PM2.5和O3復(fù)合污染的影響。WU等[67]通過(guò)建立土地利用回歸模型討論了長(zhǎng)三角地區(qū)空間坐標(biāo)、遙感觀測(cè)、氣象條件、人口密度、道路密度、土地覆蓋和景觀指標(biāo)等多因素對(duì)PM2.5和O3濃度的影響得出:經(jīng)度、氣溶膠光學(xué)深度、O3柱數(shù)密度、對(duì)流層NO2柱數(shù)密度、相對(duì)濕度(RH)、光照時(shí)間、人口密度、森林、草地、不透水表面以及裸露土地覆蓋百分比以及周長(zhǎng)與面積分形尺寸對(duì)PM2.5和O3有相反的影響;對(duì)流層甲醛柱密度數(shù)、風(fēng)速、道路密度和區(qū)域加權(quán)平均分形維度指數(shù)對(duì)PM2.5和O3濃度的影響是互補(bǔ)的。

復(fù)合污染形成過(guò)程中,人為源NOx和VOCs的排放不可忽視。根據(jù)2012—2021年中國(guó)生態(tài)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年報(bào)顯示,我國(guó)NOx排放由2012年的2 337.8萬(wàn)噸下降至2021年的988.4萬(wàn)噸,10年中NOx排放呈現(xiàn)下降趨勢(shì)(圖4)。在NOx排放源中,90%來(lái)自于工業(yè)源和移動(dòng)源,2013—2021年工業(yè)源排放占比從71%下降至37%,相反移動(dòng)源排放占比從27%上升至59%。2020—2021年,各行業(yè)排放中電力、熱力生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)的NOx排放占比最大,分別為29.2%和33.1%,有一定上升趨勢(shì)。工業(yè)源中,我國(guó)發(fā)電仍以燃煤電廠為主,因此燃煤電廠的NOx排放也需要重視。VOCs排放主要來(lái)自于工業(yè)源、移動(dòng)源和生活源,由于中國(guó)生態(tài)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年報(bào)的VOCs統(tǒng)計(jì)是從2020年開(kāi)始的,僅有2020和2021年數(shù)據(jù)。2020和2021年VOCs排放總量分別為590.2萬(wàn)噸和610.2萬(wàn)噸,2年中工業(yè)源占比分別為35.6%和35.2%;移動(dòng)源占比分別為34.5%和34%;生活源占比分別為30%和30.1%。工業(yè)行業(yè)中化學(xué)原料和化學(xué)制品制造業(yè)、石油、煤炭及其他燃料加工業(yè)和橡膠和塑料制品業(yè)是VOCs主要排放工業(yè)。由此可見(jiàn),通過(guò)改善工業(yè)源和移動(dòng)源的排放,有利于實(shí)現(xiàn)我國(guó)PM2.5和O3復(fù)合污染的協(xié)同治理。

圖4 中國(guó)2012—2021年NOx排放來(lái)源占比Fig. 4 Share of NOx emission sources in China in 2012—2021

3.4 “雙碳”背景下PM2.5和O3的協(xié)同減排

NOx和VOCs是PM2.5和O3共同前體污染物,需要合理規(guī)劃NOx和VOCs減排才能實(shí)現(xiàn)O3和PM2.5的雙改善目標(biāo)。CHUANG等[68]使用空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)模式系統(tǒng)(WRF-CMAQ模型)通過(guò)數(shù)值模擬找到中國(guó)臺(tái)灣地區(qū)同時(shí)減少PM2.5和O3的解決方案,前期通過(guò)較小的NOx與VOCs的比例設(shè)計(jì)減排量解決PM2.5污染問(wèn)題,后期通過(guò)擴(kuò)大NOx與VOCs比例,同時(shí)減少SO2和NH3的排放改善O3污染,以此實(shí)現(xiàn)PM2.5和O3復(fù)合污染的協(xié)同防控。王君悅等[69]通過(guò)設(shè)置36個(gè)NOx和VOCs梯度減排情景,利用WRF-CHEM模型和EKMA曲線(等效空氣質(zhì)量指數(shù)曲線)的方式,得出了長(zhǎng)江三角洲地區(qū)VOCs和NOx的減排路徑。卞錦婷等[70]應(yīng)用WRF-CMAQ模型模擬不同NOx和VOCs減排情景得出,上海市本地VOCs與NOx減排比控制在1.9∶1以上時(shí),對(duì)O3污染改善較為明顯;受區(qū)域傳輸以及上海市本地PM2.5排放較少的原因,PM2.5改善幅度較小(-1.2 μg/m3)。

與PM2.5和O3類似的是,工業(yè)源和移動(dòng)源也是CO2的主要來(lái)源。1997—2020年中國(guó)工業(yè)CO2排放量從23.94億噸增長(zhǎng)到83.54億噸,增長(zhǎng)了約 2.5 倍[71]。研究顯示,工業(yè)源的碳排放可占總量的70%左右;1990—2020年的中國(guó)機(jī)動(dòng)車保有量由554萬(wàn)輛升至3.72億輛,增長(zhǎng)率達(dá)到6 714%。我國(guó)2020年交通領(lǐng)域碳排放量達(dá)9.3億噸,占總量的15%[72]。由于CO2、NOx和VOCs的排放源大致相同,因此,可通過(guò)CO2和多污染物的協(xié)同治理實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)。進(jìn)一步完善污染物排放清單編制[73]的同時(shí),還可以可通過(guò)建立協(xié)同減排效應(yīng)分析法,通過(guò)減排量彈性系數(shù)分析、協(xié)同效益坐標(biāo)系分析和協(xié)同效益經(jīng)濟(jì)指標(biāo)三個(gè)步驟,對(duì)多污染物減排進(jìn)行評(píng)估分析。如應(yīng)用協(xié)同減排效應(yīng)分析法評(píng)估交通領(lǐng)域治理途徑對(duì)于實(shí)現(xiàn)多污染物協(xié)同減排的可能性[74],以及通過(guò)多期雙重差分模型和中介效應(yīng)模型研究城市的CO2與PM2.5減排協(xié)同效應(yīng)等[75]。

4 PM2.5和O3協(xié)同控制建議

(1)對(duì)于PM2.5污染問(wèn)題,建議深入研究其來(lái)源、傳輸和化學(xué)成分等方面,以更好地理解其形成機(jī)制和影響因素,并為針對(duì)性的減排策略提供科學(xué)依據(jù)。

(2)對(duì)于O3污染問(wèn)題,建議持續(xù)研究排放源和氣象要素對(duì)其影響機(jī)制,以加深對(duì)其形成規(guī)律的了解,并為減排策略和改善國(guó)內(nèi)O3污染情況提供理論支持。

(3)加強(qiáng)區(qū)域復(fù)合污染區(qū)域的研究,通過(guò)深入研究復(fù)合污染的協(xié)同效應(yīng)和共同控制策略,提供更有效的綜合治理方法。深入研究復(fù)合污染機(jī)理:加強(qiáng)對(duì)PM2.5和O3復(fù)合污染的機(jī)理研究,探索更精細(xì)區(qū)域二者之間的相互作用和增強(qiáng)機(jī)制。通過(guò)深入了解復(fù)合污染形成的原因和影響因素,為制定有效的治理策略提供科學(xué)依據(jù)。策略上:合理控制排放源,減少PM2.5和O3前體物的排放,對(duì)于特定區(qū)域和季節(jié)性的污染,應(yīng)制定針對(duì)性的減排措施。

5 結(jié)論與展望

(2)我國(guó)對(duì)O3研究目前仍處于起步階段,污染來(lái)源分析較多,具體的改善路徑較少,且多通過(guò)研究NOx和VOCs改善O3污染,故應(yīng)從多方面入手?jǐn)U大對(duì)O3污染的研究。在評(píng)價(jià)改善路徑的研究中更多是通過(guò)三維空氣質(zhì)量模型模擬評(píng)價(jià)O3污染改善情況,并且使用的氣象條件多為歷史(污染時(shí)期)數(shù)據(jù),因?yàn)闅庀髼l件存在不可控性,所以無(wú)法有效準(zhǔn)確評(píng)估未來(lái)O3污染是否改善。關(guān)于O3污染問(wèn)題,需要進(jìn)一步研究。

(3)目前,我國(guó)在PM2.5和O3復(fù)合污染協(xié)同防控研究中,主要從來(lái)源、氣象和污染特征等角度入手,但對(duì)于減污策略研究方面,僅在宏觀層面進(jìn)行,缺乏對(duì)具體縣區(qū)的針對(duì)性應(yīng)對(duì)方案。因此,更加精細(xì)化的研究對(duì)于我國(guó)實(shí)施復(fù)合污染改善計(jì)劃至關(guān)重要。同時(shí),各縣市區(qū)也應(yīng)建立精細(xì)化的污染源排放清單,以減少清單不確定性,從而更好地開(kāi)展相關(guān)研究。雖然三維空氣質(zhì)量模型為實(shí)現(xiàn)復(fù)合污染治理提供支持,但大氣等客觀因素的不確定性較多,需要進(jìn)行長(zhǎng)期追蹤。即使調(diào)整和優(yōu)化減排方案,也需要持續(xù)監(jiān)測(cè)和評(píng)估。此外,建立長(zhǎng)期有效的復(fù)合污染監(jiān)管體制和應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制也十分重要,以便能夠準(zhǔn)確、快速、有效地應(yīng)對(duì)和緩解復(fù)合污染問(wèn)題;從“雙碳”視角出發(fā),工業(yè)源和移動(dòng)源是PM2.5、O3以及CO2的主要排放來(lái)源。在工業(yè)源和移動(dòng)源不斷升級(jí)改造的同時(shí),可以為我國(guó)實(shí)現(xiàn)“碳中和”和“碳達(dá)峰”行動(dòng)做出貢獻(xiàn)。因此,在制定減排策略時(shí),應(yīng)將“雙碳”目標(biāo)與減污策略相結(jié)合,以實(shí)現(xiàn)環(huán)境保護(hù)和碳減排的雙重效益。通過(guò)更加精細(xì)化的研究、建立污染源排放清單、強(qiáng)化監(jiān)管體制以及結(jié)合“雙碳”目標(biāo),我們有望更好地實(shí)施復(fù)合污染改善計(jì)劃,減少污染物排放,促進(jìn)環(huán)境可持續(xù)發(fā)展。