沿海城市环境空气质量达标研究
——以台州市为例

汪 辉 章晶晓 王 昱 陶志华

（1台州市污染防治工程技术中心 浙江台州 318000 2台州市生态环境局玉环分局 浙江台州 317600 3台州市环境监测中心站 浙江台州 318000）

引言

当前，我国大气污染形势严峻，特别是长三角地区，高浓度PM2.5及其所导致的灰霾天气是其所面临的重要大气污染问题[1-2]。台州市是长三角地区的重要城市，PM2.5污染是其主要的大气污染问题。台州市环境监测中心站空气质量监测结果表明：2015年PM2.5年均浓度仅两个站点达到二级标准（35μg/m3），全市及市区均未达到二级标准。

本研究将确定2020年及至2025年和2035年的PM2.5污染防治目标，以WRF-CMAQ空气质量模拟系统为核心工具，通过数值模拟的方法，选取2015年为基准年，设置不同减排情景，为从根本上改善台州市的空气质量提供科学依据，同时对长三角沿海城市治理大气污染具有重要借鉴意义。

1 研究方法

1.1 模式及研究区域确立

本研究采用的模式系统包括两部分:WRF3.6和CMAQ5.0。WRF模拟采用三重网格嵌套，系统垂直分层拟分为35层，模式顶为50hpa，其中边界层内（2km范围内）有14层。CMAQ模型中化学机制采用CB05气相化学机制和AERO5气溶胶化学机制。模型的投影坐标系采用Lambert Conformal Conic，中心点坐标为北纬35.983和东经112.882，两条真纬线分别为北纬30和北纬60。

研究采用3层网格嵌套，最外层网格精度为27km×27km；中间层网格为9km×9km，覆盖我国东部地区；最内层网格精度为3km×3km，覆盖台州市全境。以2015年作为基准年，分别选择1月、4月、7月、10月作为冬、春、夏、秋四季的代表月开展模拟，以4个月的污染物浓度平均值作为年均值。

1.2 环境空气质量改善目标

依据《环境空气质量标准》（GB 3095-2012）、国务院《大气污染防治行动计划》、世界卫生组织（WHO）《空气质量准则（2005年更新版）》、中国工程院和环境保护部《中国环境宏观战略研究》[3]，并参考发达国家和地区的空气质量改善历程，提出适合台州市的环境空气质量改善目标[4]。本研究建议台州市中长期大气污染防治目标为：2020年城市PM2.5浓度比2015年下降26%以上，达到 30μg/m3，优于（GB 3095-2012）二级标准；2025 年在2020 年的基础上下降 5μg/m3，达到 25μg/m3，达到欧盟、WHO 过渡期目标2和韩国标准；2035年PM2.5浓度进一步降低，达到20μg/m3。

1.3 削减方案制定

通过多情景模拟分析对比，确定台州市未来环境质量目标作为约束条件下，设定七大排放情景，情景二在情景一的基础上，对PM2.5进行强化减排，其他各污染物的减排比例不变，主要为研究一次PM2.5减排对PM2.5浓度的影响；情景三至情景七在情景一的基础上，对各污染物进行协同减排，并且减排比例逐渐加强，主要为确定空气质量目标达标的情景方案。此外，长三角其他地区同步削减一定的污染物排放。主要污染物削减比例见下表。

表1 台州市主要污染物削减比例

2 结果与讨论

2.1 空气质量模式模拟结果验证

选取2015年台州市主城区PM2.5月均浓度模拟结果和实际观测值进行模式验证。可以看到，CMAQ模式能够较好地反映出台州市PM2.5的污染水平与变化趋势，且高峰值和低峰值出现时段大致相同，NMB（标准化平均偏差）为-3.30%，NME（标准化平均误差）为12.56%，相关系数R为0.92，模拟获得的PM2.5月均浓度与相应的观测值具有显著相关性，这有利于保证PM2.5污染特征和污染过程分析结果的可靠性。

表2 2015年PM2.5月均浓度模拟值和观测值对比一览表

模拟值与实测值的偏差主要受三方面因素影响:一是监测点位周边的污染源及气象条件对PM2.5观测浓度的影响较大，模式3km网格分辨率会将更小空间尺度的影响平滑掉；已有研究表明，VOCs是二次气溶胶的重要前体物，但数值模型中二次有机气溶胶的生成机制仍然十分不完善[5]，导致PM2.5被低估；目前人为源排放清单多采用排放系数法构建，与实际排放相比可能存在较大的不确定性。

2.2 情景模拟结果

2.2.1 一次PM2.5减排影响

由情景一到情景二可以看出，情景二在情景一的基础上，对PM2.5进行强化减排，减排比例由26.8%上升到40%。利用WRF-CMAQ系统对区域主要大气污染物质量浓度的空间分布进行模拟，获得台州市区在情景方案一和二下的PM2.5浓度。结果表明，情景一的PM2.5模拟结果为32μg/m3，情景二的模拟结果为 31μg/m3，只比情景一下降 1μg/m3。

表3 情景一和情景二模拟结果

由此可以看出，台州市一次PM2.5消减对市区PM2.5整体浓度下降不显著，一次PM2.5排放量削减13%对应的PM2.5浓度下降1μg/m3，这可能是由于台州市区PM2.5浓度以二次颗粒物为主，为验证这一猜测，我们对台州市区环境空气PM2.5来源进行解析。

基于污染源和环境受体PM2.5成分谱，采用CMB模型对台州市区环境空气PM2.5进行来源解析。结果表明，台州市区受二次粒子影响较大（硫酸盐、硝酸盐、SOC），占比达到41.18%，其中硫酸盐比重最大，略高于硝酸盐。扬尘年均占比达到19.37%，机动车尾气尘也占有较大比重，为13.19%。其余各源类占比均低于10%，其中燃煤尘占比相对较高，约为6.97%，另外还解析出了具有台州本地特色的危废焚烧尘和固废拆解尘，分别占PM2.5的3.08%和4.67%。综上所述，台州市区PM2.5污染主要以二次颗粒物为主，扬尘和机动车贡献也相对较大。

2.2.2 规划目标可达性分析

表5和图3为情景三至情景七的PM2.5模拟结果，其中情景三的PM2.5模拟浓度为29μg/m3，能够达到2020年PM2.5的浓度目标；情景六的PM2.5模拟浓度为25μg/m3，能够达到2025年PM2.5的浓度目标；情景七的PM2.5模拟浓度为20μg/m3，能够达到2035年PM2.5的浓度目标。并且随着情景方案的逐渐加强，PM2.5浓度呈现出逐步降低的趋势。

表4 改善效果评估一览表

进一步分析各情景方案的PM2.5浓度四季变化情况，台州市PM2.5浓度时空分布状况见下图，可以得到台州市PM2.5平均浓度从高到低依次为冬季>春季>秋季>夏季。冬季大气PM2.5污染严重，高值区出现在人口稠密的天台城区、临海城区和台州市城区范围。原因主要为：冬季气象条件稳定，大气扩散条件较差，另外一方面，外源大气污染物的影响较大，台州市属于亚热带季风气候，冬天盛行以西北风为主的偏北风，在偏北风的作用下，北方污染较重的气团南下输送，这也使得冬季台州市大气污染物浓度较高。而夏季盛行偏南风，带来较为洁净的气团，再加上浙江沿海多台风，大气扩散条件较好，因此，台州市大气污染物浓度较低。另外，夏季雨水比较充沛，雨水对大气污染物的冲刷作用，也是造成台州市大气污染物浓度较低的重要原因。

2.3 不确定性分析

采用排放清单-气象模拟-空气质量模拟的技术方法对台州市的空气质量改善效果进行了评估，研究结果存在一定的不确定性，主要来自于模型、源清单以及减排方案的不确定性[6]。

为定量表征情景模拟的不确定性，本研究对人为源进行固定，仅考虑气象因素对模拟浓度的影响。在人为源固定的模拟过程中，2013-2015年模拟的污染物浓度具有上下波动，说明气象条件的变化会对污染物浓度的变化存在一定的影响幅度。在仅考虑气象因素对PM2.5影响时（不考虑非气象因素），2013到2014年 PM2.5浓度上升了 0.9μg/m3，2014到 2015年上升了1.3μg/m3。因此，特用模式结果的离散程度来表征模式的不确定性，气象因素对PM2.5浓度的影响控制在+1.2μg/m3。详见下表。

表5 PM2.5改善效果评估一览表

结语

（1）WRF-CMAQ模式系统能够合理地模拟出台州市2015年PM2.5的浓度水平和变化特征,NMB为-3.30%，NME为12.56%，相关系数R为0.92，模拟获得的PM2.5月均浓度与相应的观测值具有显著相关性。

（2）台州市一次PM2.5消减对市区PM2.5整体浓度下降不太显著，一次PM2.5排放量削减13%，对应的PM2.5浓度下降1μg/m3。这可能是由于台州市区PM2.5浓度以二次颗粒物为主。通过采用CMB模型对台州市区环境空气PM2.5进行来源解析，结果表明，台州市区PM2.5浓度以二次颗粒物为主，硫酸盐、硝酸盐、SOC，占比达到41.18%，扬尘和机动车贡献也相对较大。

（3）情景三的PM2.5模拟浓度为29μg/m3，能够达到2020年PM2.5的浓度目标；情景六的PM2.5模拟浓度为25μg/m3，能够达到2025年PM2.5的浓度目标；情景七的PM2.5模拟浓度为20μg/m3，能够达到2035年PM2.5的浓度目标。另外，通过分析PM2.5浓度四季变化情况，台州市PM2.5平均浓度从高到低依次为冬季>春季>秋季>夏季，高值区出现在人口稠密的天台城区、临海城区和台州市城区范围。