基于PM2.5達標約束的榮昌區大氣環境容量研究

艾維忠，牛晉蘭，呂平江，丁佳佳，蘇麗萍，劉 婷

（1.重慶市榮昌區生態環境局，重慶 402460；2.重慶市生態環境科學研究院，重慶 401147）

研究大氣環境容量的時空分布特征，全面把握大氣環境容量狀況，可為制定大氣污染治理措施提供參考。關于大氣環境容量的計算方法研究，隨著污染特性的變化，也歷經了一系列發展。起初，環境污染源較為單一，大氣容量的計算方法以A值法或改進的A值法為主，但是此種方法存在較大的局限性，通常對環境容量建立的指標體系及閾值量化結果是靜態的，表達也不明確[1-3]，其研究成果尚不能直接用于指導環境保護工作?，F階段，我國區域復合型大氣污染特征顯著，亟需確定“污染排放”與“質量改善”間的定量關系。模型試算法更為適用，尤其是基于WRF（Weather Research and Forecasting Model） - CMAQ （The Community Multiscale Air Quality）模型的空氣質量數值模擬[4-5]是識別污染源貢獻以及估算大氣環境容量的重要方法。這一方法既考慮了區域污染排放的影響，也考慮了區域污染傳輸及復雜的化學反應機制的影響。

榮昌區位地處川、渝、黔“西三角”，成渝經濟帶的腹心，是重慶市制造業增長的核心區域，是串聯川東北、渝西、川南三大城鎮群的銜接點。在城市快速發展的同時，環境問題愈演愈烈，特別是空氣質量問題成為關注熱點。2017年榮昌區PM10，PM2.5兩項指標 監測年均值為 76 μg/m3和60 μg/m3，分別超標0.08倍和0.71 倍，均未達到國家《環境空氣質量標準》（GB 3095—2012）限值要求。以PM2.5為代表的復合型污染逐步凸顯，大氣環境問題的復雜程度前所未有，對污染物排放控制與環境質量改善兩者響應關系要求更加剛性，對污染源解析、污染源清單、污染物排放控制策略、環境防控綜合政策等提出了更加嚴格的要求。本研究以PM2.5達標為約束條件，采用模擬迭代法[6-7]對榮昌區大氣環境容量的時空分布進行分析，把握全區大氣環境容量狀況，為榮昌區制定科學性、系統性的大氣污染治理措施提供參考。

1 研究區域概況

榮昌區位于重慶市西部，地理位置為東經105°17′～105°44′，北緯29°15′～29°41′。轄區南北長44.3 km，東西寬39.1 km，幅員面積1 076.71 km2。全區范圍內涉及21 個鎮街，板橋、廣富、榮隆3 個工業園區，常住人口約為71 萬人，城鎮化率54.82%，內設環境空氣質量自動監測點兩個，分別為香國公園和榮昌中學，見圖1。

圖1 重慶市榮昌區行政區劃圖Fig.1 Administrative map of Rongchang, Chongqing

2 研究方法

2.1 技術路線

空氣質量數值模擬是污染源貢獻識別以及模型迭代估算大氣環境容量的基礎。本文采用CMAQ模型計算榮昌區大氣環境容量，即通過模型輸入污染源排放量和環境質量之間的響應關系，計算得到PM2.5等復合性大氣污染指標約束下的多污染物的環境容量?；赑M2.5年均濃度達標，來核算榮昌區SO2、NOx以及顆粒物等大氣污染物的環境容量，具體技術路線見圖2。

圖2 大氣環境容量模擬技術路線圖Fig.2 Technical roadmap for simulation of the atmospheric environment capacity

2.2 模型設置

WRF模式系統是由美國國家大氣研究中心（National Center For Atmo-spheric Research，NCAR）、美國國家環境預報中心（National Centers for Environmental Prediction，NCEP）、預報系統實驗室（Forecast System Laboratory，FSL）/美國國家海洋和大氣局（National Oceanic and Atmospheric Administration，NOAA）等研究機構和大學共同研發的新一代中尺度數值模式。CMAQ 是美國環保署（United states Environmental Protection Ageney，USEPA）發展的第3代空氣質量模式，是一個三維歐拉大氣化學傳輸系統。本研究采用WRF 和CMAQ 單向耦合模式，即三維氣象場由WRF 模式輸出結果提供，經氣象—化學預處理模塊MCIP 處理后用于驅動CMAQ 化學傳輸模式。其中：WRF模式采用蘭伯特投影坐標，網格設置采用3 重嵌套，垂直層均為28層。第一層模擬區域覆蓋中國西南地區，網格分辨率為27 km；第二層模擬區域覆蓋重慶市全境，網格分辨率為9 km；第三層模擬區域主要覆蓋渝西片區，網格分辨率3 km。CMAQ模擬區域略小于WRF 模擬區域，網格設置采用雙重嵌套，第一層模擬區域覆蓋重慶市全域，網格分辨率為9 km；第二層模擬區域覆蓋榮昌區全境，網格分辨率為3 km；模擬區域垂直方向共設置9個氣壓層，層間距自下而上逐漸增大。模擬時段以2016年為基準年，選取1、4、7、10 四個典型月份，分別代表冬季、春季、夏季和秋季，模擬時間間隔為1 h。4 個月份的平均值代表全年平均。各模擬月前5 天模擬時間作為“spin-up”時間，以減少初始條件的影響效益。

2.3 數據來源

CMAQ 模型所需的化學種類主要包括SO2、NOx、顆粒物 （PM10，PM2.5及其組分）、NH3和VOCs（含主要組分）等多種污染物。本研究中，榮昌區范圍內的SO2，NOx，PM10，PM2.5，VOCs和NH3采用本地排放數據，其他組分中人為源排放數據采用2012年清華大學MEIC排放清單，生物源VOCs組分源于全球排放清單GEIA。

榮昌區大氣污染源排放清單主要考慮六大類人為源的排放，包括工業源、交通源、生活源、揚塵源、農業源、其他源。2016年榮昌區不同大氣污染物排放總量分別為：SO2為8 404.2 t，NOx為7 652.9 t，PM10為9 950.1 t，PM2.5為5 382.6 t，VOCs為7 652.6 t，NH3為3 326.8 t，各類污染物來源及空間分布如圖3 和圖4 所示。從污染物來源來看，SO2及NOx的主要排放源為工業源；PM10的主要排放源為揚塵源和工業源；PM2.5的主要排放源為工業源和農業源；VOCs 主要排放源為工業源和農業源；NH3的主要排放源為農業源。從污染物分布空間來看，昌州街道、廣順街道的SO2，NOx，PM10，PM2.5，VOCs 和NH3排放普遍要高于其他鄉鎮，且排放較為集中。其他鄉鎮的大氣污染物排放則較為分散。從環境管理角度來說，昌州街道和廣順街道應是大氣環境污染防控的重點區域。

圖3 榮昌區主要污染物排放源Fig.3 The major pollution sources of Rongchang District

3 結果與討論

3.1 氣象場驗證與評估

氣象條件是影響大氣污染特征的重要因素之一，也是空氣質量模型模擬大氣污染特性的重要輸入資料，準確的氣象場輸入是保證化學場模擬質量的重要前提[8]。

本研究中，WRF 輸出計算結果經ARWpost 插值處理后，可得到不同等壓面風速、風向、溫度、相對濕度和邊界層高度及降水量等氣象要素。提取榮昌區氣象站點坐標位置的風速模擬結果與氣象資料統計結果對比，如表1 所示。模型計算值與2016年統計值較為符合，說明模型模擬結果可以較好地反映榮昌區氣象場的變化趨勢，同時也可作為CMAQ 化學傳輸場計算的輸入條件。

表1 模擬的10 m風速月平均值與歷史統計數據的比較Tab.1 Comparison of simulated monthly average 10 m wind speed with historical statistics

榮昌區污染典型月 （2016年1月、4月、7月和10月）的邊界層高度分布如圖5 所示。不同季節邊界層高度略有不同。1月榮昌區大氣邊界層高度多為260 m 以下，擴散條件相對較差。7月整體上邊界層高度在450 m 以上，擴散條件相對較好。因此榮昌區春夏季節的大氣擴散條件要好于秋冬季節，同時也說明了環境空氣污染易出現在秋冬季節。

圖5 不同季節邊界層高度空間分布Fig.5 Spatial distributions of the boundary layer height in different seasons

3.2 化學傳輸場驗證與評估

模型模擬結果驗證采用榮昌區環境空氣質量站2016年監測數據，監測數據來自榮昌區中學監測站點。驗證結果如圖6所示。榮昌中學站點SO2、NO2、PM10及PM2.5月均濃度的模擬值與監測值具有較好的一致性，相關系數R2分別為0.72，0.64，0.61 和0.64（P＜0.01），表明此模型所建立的污染排放與大氣環境質量響應關系較為可信，亦可用于區域環境容量核算。

圖6 模型模擬的污染物月均濃度與榮昌中學監測點觀測結果的對比驗證Fig.6 Comparison of monthly mean pollutants concentrations as model-simulated and measured at Rongchang High School

大氣污染物的濃度分布與污染源排放強度的空間分布和排放特征，以及氣象因素（風場等）等有直接的關系。2016年榮昌區各指標（SO2，NO2，PM10，PM2.5）年均質量濃度模擬結果空間分布如圖7 所示。4 個主要指標年均值濃度空間分布表現出明顯的差異。分析可知：SO2的空間分布主要受本地排放影響，質量濃度最高區域位于昌州街道和昌元街道；NO2的分布受周邊外源排放影響，質量濃度最高區域位于峰高街道；PM10的空間分布受到本地源和外源排放雙重影響，質量濃度最高區域位于榮昌區西北部；PM2.5的分布受周邊外源排放影響，質量濃度最高區域位于榮昌區南部。

3.3 環境容量評估

考慮PM2.5實現穩定達標，年均質量濃度小于35 μg/m3，其余指標年均質量濃度保持或優于現狀質量濃度的情景下，利用前述方法對榮昌區的大氣環境容量進行核算，具體結果見表2。分析可知，榮昌區要實現PM2.5穩定達標，各個主要指標需要協同削減，其中：NOx削減量最大，為2 300 t；一次PM2.5削減比例最高，為35.1%。

表2 大氣環境容量計算結果Tab.2 Calculation results of the atmospheric environmental capacity

圖7 模型模擬的年均污染物濃度的空間分布Fig.7 Spatial distributions of the simulated annual mean pollutants concentrations

考慮到各鎮街自然資源以及氣象條件有所差異，以PM2.5為例，根據修正A值法[9]計算得到各鄉鎮對應的大氣環境容量，詳見圖8。分析可知，大氣環境容量排名前三的鎮街依次是盤龍鎮、雙河街道、昌州街道；排名后三的依次是清江鎮、龍集鎮、萬靈街道。

圖8 榮昌區各個鎮街容量結果Fig.8 The carrying capacity of the different towns in Rongchang District

3.4 不確定性分析

排放清單、氣象場、選擇不同的控制點及空氣質量模型等均可能導致模型計算結果的不確定性[7，10]。本研究中的不確定性主要來自以下兩個方面：

（1）氣象條件，本研究中基于2016年的氣象場，選取四個典型代表月份對榮昌區大氣環境質量進行模擬，結果僅可以代表2016年氣象條件下榮昌區的大氣環境承載力。未充分考慮極端天氣對污染物傳輸過程的影響，進一步研究中，有必要對極端天氣進行分析，研究此種條件下大氣環境承載力的變化。

（2）本地化排放清單，一套完整的大氣污染物排放清單應覆蓋化石燃料固定燃燒、工藝過程、移動源、溶劑使用、揚塵、生物質燃燒和農業等排放源。受基礎數據收集限制，本研究中，僅榮昌區范圍內的主要組分采用本地排放數據，其他組分中人為源排放數據采用2012年清華大學MEIC排放清單，生物源VOCs 組分源于全球排放清單GEIA，計算結果可能與榮昌區實際情況存在一定差異。

4 結論

（1）榮昌區氣象場邊界層模擬結果顯示，冬季1月大氣邊界層高度遠小于其他月份，擴散條件相對較差，說明了環境空氣質量超標月份更易發生在秋冬季節。

（2）不同污染因子的空間分布及其主要影響源各有不同，其中：SO2的空間分布主要受本地排放影響，濃度最高區域位于昌州街道和昌元街道；NO2的分布受周邊外源排放影響，濃度最高區域位于峰高街道；PM10的空間分布受到本地源和外源排放雙重影響，濃度最高區域位于榮昌區西北部；PM2.5的分布受周邊外源排放影響，濃度最高區域位于榮昌區南部。

（3）采用CMAQ 模型估算了榮昌區2016年大氣環境容量，在考慮PM2.5實現穩定達標的情形下，全區 SO2，NOx，一次 PM2.5，VOCs，NH3的容量值分別為7 200 t，5 400 t，3 500 t，5 800 t和3 100 t。在現狀排放基礎上，各個指標均需要削減，其中：SO2削減量為1 200 t，NOx削減量為2 300 t，一次PM2.5削減量為 1 900 t， VOCs 削減量為 1 900 t，NH3削減量為200 t。