何 敏,陳軍輝,龍啟超，何雨明

(1. 四川省生態(tài)環(huán)境科學(xué)研究院，成都 610041;2. 四川省環(huán)保科技工程有限責(zé)任公司，成都 610041; 3.四川大學(xué)建筑與環(huán)境學(xué)院，成都 610065)

灰霾會(huì)影響大氣輻射平衡、增加極端氣候事件、引起光化學(xué)煙霧、加重人體呼吸道疾病[1～3]。樂山市位于四川盆地西南部，近年來持續(xù)采取的大氣污染治理措施對(duì)城市空氣質(zhì)量的改善發(fā)揮了積極作用，然而秋冬季節(jié)灰霾污染頻發(fā)，PM2.5濃度仍超標(biāo)較為嚴(yán)重，2017年樂山市PM2.5為55.4μg/m3，超過國(guó)家空氣質(zhì)量二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)濃度限值0.58倍。根據(jù)國(guó)家要求，2017年9月四川省重污染天氣應(yīng)急指揮部辦公室發(fā)布了《四川省重污染天氣應(yīng)急預(yù)案編制指南(2017年修訂)》，樂山市根據(jù)《指南》要求修訂了《重污染天氣應(yīng)急預(yù)案》并于2017年12月發(fā)布[4]。開展重污染應(yīng)急措施的有效性和效果評(píng)估，對(duì)于秋冬季節(jié)重污染天氣防治及應(yīng)對(duì)決策具有重要意義。

大氣污染物存在平流、輸送、沉降、氣象化學(xué)、氣溶膠化學(xué)等非線性物理、化學(xué)過程[5～7]，因此前人多采用數(shù)值模擬方法研究和評(píng)估大氣污染控制措施。呂喆等[8]采用WRF-CMAQ模式對(duì)北京市紅色預(yù)警應(yīng)急措施效果進(jìn)行了評(píng)估，發(fā)現(xiàn)應(yīng)急措施中增加燃煤源及加大交通源和其他源控制、預(yù)警啟動(dòng)時(shí)間提前及區(qū)域間聯(lián)防聯(lián)控可有效緩解PM2.5濃度加重趨勢(shì)。王凌慧等[9]利用嵌套網(wǎng)格空氣質(zhì)量模式系統(tǒng)(NAQPMS，Nested Air Quality Prediction Modeling System)模擬評(píng)估了北京市2013年1月重污染控制措施的效果，表明僅靠北京本地限排限產(chǎn)并不能有效減輕PM2.5濃度，應(yīng)根據(jù)污染物區(qū)域輸送特征，實(shí)施大氣污染聯(lián)防聯(lián)控。Cheng等[10]的研究發(fā)現(xiàn)，北京市預(yù)警期間應(yīng)急措施實(shí)施后，污染物總排放量減少10%～30%，PM2.5濃度峰值降低了10%～20%，在紅色預(yù)警前1～2d實(shí)施減排措施，可顯著降低PM2.5的峰值。何玉潔等[11]利用WRF-CMAQ對(duì)上海市2015年1月的一次典型PM2.5重污染過程的管控效果進(jìn)行了模擬研究，結(jié)果表明污染物區(qū)域傳輸削弱了上海市重污染的改善效果?，F(xiàn)有的研究多集中在北京、上海、廣州等發(fā)達(dá)城市，而對(duì)西部省份的城市研究較少。本研究根據(jù)樂山市的空氣質(zhì)量現(xiàn)狀以及樂山市重污染應(yīng)急預(yù)案中對(duì)預(yù)警級(jí)別的要求，篩選出城市達(dá)到紅色、橙色、黃色預(yù)警條件的污染時(shí)段，利用本研究團(tuán)隊(duì)建立的WRF-SMOKE-CMAQ空氣質(zhì)量模擬系統(tǒng)，評(píng)估樂山市不同等級(jí)應(yīng)急預(yù)案措施對(duì)城市PM2.5濃度的影響，量化減排措施對(duì)污染物濃度的削減效果，以期為科學(xué)制定應(yīng)急預(yù)案提供理論支持，是應(yīng)急預(yù)案科學(xué)性評(píng)估的初步探索。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)域

樂山市位于四川盆地西南部，地處岷江、青衣江、大渡河中下游。處在南絲綢之路、長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶交匯點(diǎn)，是成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)規(guī)劃建設(shè)的區(qū)域性中心城市，是成都平原城市群的重要組成部分。樂山市北與眉山接壤，東與自貢、宜賓毗鄰，南與涼山相接，西與雅安連界，是成都平原南部中心城市[12-13]，如圖1所示。

圖1 樂山市地理位置及行政區(qū)劃Fig.1 Geographical location and administrative division of Leshan

1.2 空氣質(zhì)量模型

采用較新版本的空氣質(zhì)量模型CMAQ(版本v5.0.2)為模擬平臺(tái)核心。其中模擬域內(nèi)氣象場(chǎng)數(shù)據(jù)由中尺度模型WRF(版本v3.7)提供，而模型物種化、小時(shí)化及網(wǎng)格化清單輸入則由本地化后的SMOKE(版本v3.5)處理提供。WRF模擬區(qū)域采用三層嵌套網(wǎng)格，最外層模擬范圍覆蓋全國(guó)，包括中國(guó)中部及西部，網(wǎng)格分辨率為27km；第二層模擬范圍包括四川省以及重慶、貴州、云南、陜西部分區(qū)域，網(wǎng)格間距為9km；第三層模擬范圍包括四川盆地，網(wǎng)格間距為3km。CMAQ模擬采用兩層嵌套，調(diào)用了wrf第二層和第三層的模擬結(jié)果。SMOKE網(wǎng)格域大小參數(shù)設(shè)置與空氣質(zhì)量模式保持一致，第一層模擬區(qū)域使用的源排放資料采用清華大學(xué)賀克斌團(tuán)隊(duì)開發(fā)的2012年MEIC排放清單，第二層模擬域內(nèi)四川省人為源排放清單主要來源于本研究團(tuán)隊(duì)的成果；天然源VOCs排放主要來源于MEGAN模型的處理結(jié)果；第二層四川省以外其他區(qū)域的主要污染物排放清單主要來自于清華大學(xué)賀克斌團(tuán)隊(duì)開發(fā)的2012年MEIC清單。

2 樂山市重污染應(yīng)急措施及減排分析

2.1 樂山市重污染應(yīng)急措施

樂山市重污染應(yīng)急措施主要包括工業(yè)源、移動(dòng)源以及揚(yáng)塵源。其中工業(yè)源按照排放量大、可以容易實(shí)施停產(chǎn)、對(duì)人民群眾生活影響相對(duì)較小的原則進(jìn)行重點(diǎn)行業(yè)的選取，包括陶瓷、磚瓦、水泥、鋼鐵、石灰、燃煤鍋爐等。停產(chǎn)、限產(chǎn)的企業(yè)從污染物(顆粒物、二氧化硫、氮氧化物和揮發(fā)性有機(jī)物)排放量大、不能達(dá)標(biāo)排放、污染治理設(shè)施水平低、運(yùn)行狀況差、生產(chǎn)工藝落后、產(chǎn)能過剩行業(yè)的企業(yè)中篩選，同時(shí)考慮企業(yè)的生產(chǎn)性質(zhì)，采取停產(chǎn)、限產(chǎn)措施是否可行，采取措施后的環(huán)境效益和減排成本等。移動(dòng)源主要是基于排放標(biāo)準(zhǔn)、行駛時(shí)間和區(qū)域的機(jī)動(dòng)車限行、柴油貨車以及非道路移動(dòng)源減排等應(yīng)急措施，減少尾氣顆粒物、氮氧化物和碳?xì)浠衔锱欧?。揚(yáng)塵源主要包括施工揚(yáng)塵和道路揚(yáng)塵，應(yīng)急措施的選擇根據(jù)城市各類揚(yáng)塵源的貢獻(xiàn)量、減排潛力及減排成本效益比來確定實(shí)施的先后次序。各類污染源不同等級(jí)的主要應(yīng)急減排措施匯總?cè)绫?所示。

表1 不同應(yīng)急預(yù)警級(jí)別的主要防控措施Tab.1 Main control measures under different grades of alert

續(xù)表1

污染源黃色預(yù)警橙色預(yù)警紅色預(yù)警揚(yáng)塵源施工揚(yáng)塵所有工地建設(shè)工地采取濕法作業(yè)和噴淋、沖洗、灑水等措施;未落實(shí)相關(guān)措施的工地停止施工;停止室外噴涂、粉刷等作業(yè);除應(yīng)急和重大民生工程外,停止土石方作業(yè);中心城區(qū)停止商品混凝土的拌和、運(yùn)輸 所有工地建設(shè)工地采取濕法作業(yè)和噴淋、沖洗、灑水等措施;未落實(shí)相關(guān)措施的工地停止施工;停止室外噴涂、粉刷等作業(yè);除應(yīng)急和重大民生工程外,停止土石方作業(yè);停止商品混凝土的拌和、運(yùn)輸所有工地建設(shè)工地采取濕法作業(yè)和噴淋、沖洗、灑水等措施;未落實(shí)相關(guān)措施的工地停止施工;停止室外噴涂、粉刷等作業(yè);除應(yīng)急和重大民生工程外,停止土石方作業(yè);停止商品混凝土的拌和、運(yùn)輸?shù)缆窊P(yáng)塵中心城區(qū)及城郊結(jié)合部道路及行道樹、綠化帶每天至少進(jìn)行4次全面沖洗除塵,保證無(wú)明顯浮塵積土淤泥中心城區(qū)及城郊結(jié)合部道路及行道樹、綠化帶每天至少進(jìn)行4次全面沖洗除塵,保證無(wú)明顯浮塵積土淤泥中心城區(qū)及城郊結(jié)合部道路及行道樹、綠化帶每天至少進(jìn)行5次全面沖洗除塵,保證無(wú)明顯浮塵積土淤泥

2.2 樂山市重污染應(yīng)急措施減排分析

利用本研究團(tuán)隊(duì)建立的2016年樂山市大氣污染源排放清單，結(jié)合表1中所提的措施，計(jì)算各預(yù)警級(jí)別下主要大氣污染物的減排情況如表2及圖2所示。由表可見，SO2減排比例最高，而VOCs減排比例相對(duì)較低，主要因?yàn)閂OCs排放行業(yè)復(fù)雜，且多集中在中小企業(yè)，減排難度較大。黃色應(yīng)急措施可減排40%SO2、20.1%NOX、18.8%PM10以及15.5%VOCs，其中SO2和NOX減排主要來自于工業(yè)源；PM10減排中，55%來自于工業(yè)源的減排，剩余則來自于揚(yáng)塵源的減排；VOCs減排主要來自于工業(yè)源。橙色應(yīng)急措施可減排42.7%SO2、35.3%NOX、20.9%PM10以及19.8%VOCs。紅色預(yù)警下，各污染物的減排比例進(jìn)一步提升，SO2為47.1%，NOX為42.6%，PM10為30.0%，VOCs為21.9%?？傮w而言，工業(yè)源應(yīng)急措施隨著預(yù)警級(jí)別的提高持續(xù)加嚴(yán)，是各污染物的主要減排貢獻(xiàn)源。移動(dòng)源是NOX減排的重要貢獻(xiàn)源，黃色預(yù)警下移動(dòng)源防控措施對(duì)氮氧化物減排效果并不明顯，橙色預(yù)警下通過停止建筑施工工程機(jī)械使用進(jìn)一步增大NOX減排比例，達(dá)到13%，紅色預(yù)警下移動(dòng)源的減排效果與橙色預(yù)警一致。揚(yáng)塵源是PM10減排的重要貢獻(xiàn)源，黃色預(yù)警和橙色預(yù)警下?lián)P塵管控效果基本一致，紅色預(yù)警下通過提高道路揚(yáng)塵清掃頻次，加大PM10的減排比例，但增長(zhǎng)幅度并不大。

表2 樂山市重污染天氣應(yīng)急污染物減排表Tab.2 The reduction ratios of pollutant emissions in different heavy pollution alerts in Leshan (%)

圖2 樂山市黃色、橙色、紅色預(yù)警下各污染源減排貢獻(xiàn)Fig.2 Contribution of emission sources reduction under yellow alert, orange alert and red alert in Leshan

3 空氣質(zhì)量模擬結(jié)果與分析

3.1 空氣質(zhì)量模型模擬驗(yàn)證

利用地面空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)站的大氣污染物濃度監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與CMAQ模型模擬的對(duì)應(yīng)網(wǎng)格大氣污染物濃度進(jìn)行比對(duì)，以驗(yàn)證CMAQ模型模擬結(jié)果的可靠性。本研究參考美國(guó)EPA評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)[14]，利用標(biāo)準(zhǔn)化平均偏差(normalized mean bias, NMB)和相關(guān)系數(shù)(correlation coefficient, COR)這2個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)進(jìn)行驗(yàn)證。以2016年1月、4月、7月以及10月為各季度典型月份代表，利用樂山市四個(gè)國(guó)控站點(diǎn)的逐時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)模擬結(jié)果進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證，4個(gè)站點(diǎn)均位于中心城區(qū)，分別為樂山大佛景區(qū)、牛耳橋、市第三水廠以及市監(jiān)測(cè)站，其中樂山大佛景區(qū)為清潔對(duì)照點(diǎn)，其他為趨勢(shì)點(diǎn)。

表3列出了樂山市4個(gè)國(guó)控空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)站點(diǎn)PM2.5的相關(guān)統(tǒng)計(jì)參數(shù)值。由表3可以看出：(1)各站點(diǎn)1月、4月、10月份的模擬趨勢(shì)和量級(jí)表現(xiàn)均較好，尤其是4月份，3個(gè)站點(diǎn)相關(guān)系數(shù)均達(dá)到0.6以上。(2)7月的模擬趨勢(shì)相比其他3個(gè)月相對(duì)較差，各站點(diǎn)的相關(guān)系數(shù)約為0.1～0.2。(3)各站點(diǎn)1、4、7、10月的模擬量級(jí)表現(xiàn)均較好，僅7月市監(jiān)測(cè)站站點(diǎn)NMB值為31%，其他均在30%以內(nèi)，最低甚至達(dá)1%?？傮w來說，模擬結(jié)果能夠較好的表現(xiàn)出實(shí)際觀測(cè)的變化趨勢(shì),現(xiàn)有的誤差可能來源于：污染源排放清單不確定性、氣象模擬的不確定性以及數(shù)值模型中二次污染物轉(zhuǎn)化機(jī)制的不成熟等[15]。

表3 2016年樂山國(guó)控站點(diǎn)PM2.5模擬結(jié)果分析Tab.3 Simulation result of the PM2.5 of Leshan national control sites in the year of 2016

3.2 重污染應(yīng)急措施效果評(píng)估

考慮到各預(yù)警級(jí)別的實(shí)施條件以及樂山市本地重污染預(yù)警的實(shí)施情況，本研究主要對(duì)黃色、橙色以及紅色預(yù)警的應(yīng)急措施進(jìn)行評(píng)估。在具體的評(píng)估時(shí)段上，根據(jù)《四川省重污染天氣應(yīng)急預(yù)案編制指南(2017年修訂)》中對(duì)預(yù)警分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的要求，結(jié)合樂山市的實(shí)際情況以及歷史空氣質(zhì)量現(xiàn)狀來選擇。

3.2.1 黃色預(yù)警應(yīng)急措施效果評(píng)估

以2017年11月7日～11月13日樂山市達(dá)到黃色預(yù)警啟動(dòng)條件為例，評(píng)估應(yīng)急措施對(duì)污染物的改善效果，結(jié)果如表4所示。由表可以看出，實(shí)施黃色應(yīng)急措施后，樂山市各站點(diǎn)污染物濃度均有所下降，其中SO2濃度下降比例最大，約下降13%～18%，主要因?yàn)楣I(yè)SO2減排幅度大的緣故，而PM2.5的下降比例約為6%～7%，PM10的下降比例約為9%，顆粒物濃度下降比例相對(duì)較小，某種程度上可能由于城區(qū)揚(yáng)塵源減排有限的緣故。各站點(diǎn)NO2的濃度下降比例有一定差異，其中牛耳橋的NO2濃度下降比例最低，樂山市的NOX減排主要來源于工業(yè)源，可能是工業(yè)源減排對(duì)該站點(diǎn)NO2濃度影響較小的緣故。

表4 黃色應(yīng)急措施對(duì)空氣質(zhì)量改善效果Tab.4 Effects of air quality improvement under the yellow alert emergency (%)

3.2.2 橙色預(yù)警應(yīng)急措施效果評(píng)估

以2017年1月1日～1月7日為例，評(píng)估樂山市達(dá)到橙色預(yù)警啟動(dòng)條件時(shí)，橙色應(yīng)急措施對(duì)污染物濃度改善的效果，如表5所示。由表可以看出，實(shí)施橙色預(yù)警應(yīng)急措施后，樂山市各站點(diǎn)SO2及NO2濃度下降幅度相比黃色預(yù)警顯著增大，其中SO2濃度下降 14%～20%，NO2濃度下降19%～22%，橙色預(yù)警加大了移動(dòng)源的管控，NO2濃度下降比例顯著高于黃色預(yù)警。PM2.5濃度下降約為8%，PM10濃度下降約為10%。橙色預(yù)警對(duì)PM2.5及PM10的改善效果相比黃色預(yù)警提高幅度較小，主要是因?yàn)槌壬A(yù)警相比黃色預(yù)警僅加大了移動(dòng)源的管控，工業(yè)源以及揚(yáng)塵源的管控力度與黃色預(yù)警相比差異較小。

表5 橙色應(yīng)急措施對(duì)空氣質(zhì)量改善效果Tab.5 Effects of air quality improvement under the orange alert emergency (%)

3.2.3 紅色預(yù)警應(yīng)急措施效果評(píng)估

以2017年1月25日～1月31日為例，評(píng)估樂山市達(dá)到紅色預(yù)警啟動(dòng)條件時(shí)，紅色應(yīng)急措施對(duì)污染物的改善效果，如表6所示。由表可以看出，紅色預(yù)警期間，樂山市各站點(diǎn)污染物濃度下降顯著，其中SO2濃度下降比例最大，約下降15%～21%，NO2濃度下降比例約為20%～23%，PM2.5濃度下降比例約為8%～9%，而PM10下降比例約為10%～11%。與橙色預(yù)警相比，紅色預(yù)警期間各污染物濃度下降比例略有提高，但是提高幅度不大。主要因?yàn)榧t色預(yù)警相比橙色預(yù)警，主要加大了工業(yè)源以及揚(yáng)塵源的管控，但是污染物減排比例增加幅度并不大。

表6 紅色應(yīng)急措施對(duì)空氣質(zhì)量改善效果Tab.6 Effects of air quality improvement under the red alert emergency (%)

3.2.4 區(qū)域協(xié)同控制效果評(píng)估

以2017年11月成都平原城市群(包括成都市、德陽(yáng)市、綿陽(yáng)市、眉山市、資陽(yáng)市、樂山市、雅安市、遂寧市)實(shí)行黃色預(yù)警應(yīng)急為例，模擬本次區(qū)域聯(lián)動(dòng)應(yīng)急預(yù)警措施對(duì)空氣質(zhì)量的改善情效果。設(shè)置兩個(gè)模擬情景：一、區(qū)域協(xié)同應(yīng)急；二、樂山市單獨(dú)應(yīng)急。該次污染過程從11月3日開始，以5日、6日最重，成都平原城市群有6個(gè)城市出現(xiàn)輕度及以上污染。根據(jù)區(qū)域內(nèi)各市的預(yù)警啟動(dòng)時(shí)間，本研究主要分析11月7日～13日的數(shù)值模擬結(jié)果

就樂山市而言，區(qū)域協(xié)同應(yīng)急對(duì)空氣質(zhì)量的改善以及城市單獨(dú)應(yīng)急對(duì)空氣質(zhì)量的改善比對(duì)如圖3所示。由圖3可以看出，在區(qū)域聯(lián)動(dòng)應(yīng)急下，樂山市PM2.5濃度下降比例相比單獨(dú)應(yīng)急下增加5%～6%，進(jìn)一步表明聯(lián)防聯(lián)控的重要性。

圖3 樂山市單獨(dú)應(yīng)急以及區(qū)域聯(lián)動(dòng)應(yīng)急下 PM2.5濃度的下降比例Fig.3 Decline rate of PM2.5 concentration in Leshan under the scenario of single alert emergency and coordinated inter-regional prevention

4 結(jié) 論

4.1 樂山市重污染應(yīng)急措施主要包括工業(yè)源限產(chǎn)停產(chǎn)、移動(dòng)源禁行限行、道路揚(yáng)塵清掃頻率增加以及建筑工地停止施工等措施。其中，紅色預(yù)警下，各污染物的減排比例最大，SO2為47.1%，NOX為42.6%，PM10為30.0%，VOCs為21.9%；橙色應(yīng)急措施可減排42.7%SO2、35.3%NOX、20.9%PM10以及19.8%VOCs；黃色應(yīng)急措施可減排40%SO2、20.1%NOX、18.8%PM10以及15.5%VOCs；

4.2 工業(yè)源是各污染物的主要減排貢獻(xiàn)源，50%以上的污染物減排量主要來源于工業(yè)源。移動(dòng)源是NOX減排的重要貢獻(xiàn)源，橙色預(yù)警下通過停止建筑施工工程機(jī)械使用進(jìn)一步增大NOX減排比例，對(duì)NOX的減排貢獻(xiàn)達(dá)到36.8%。揚(yáng)塵源是PM10減排的重要貢獻(xiàn)源，黃色預(yù)警和橙色預(yù)警下?lián)P塵管控效果基本一致，紅色預(yù)警下通過提高道路揚(yáng)塵清掃頻次，加大PM10的減排比例，對(duì)PM10的減排貢獻(xiàn)達(dá)到34.3%。

4.3 實(shí)施紅色預(yù)警應(yīng)急措施可有效降低PM2.5濃度8%～9%，實(shí)施橙色預(yù)警應(yīng)急措施可有效降低PM2.5濃度8%，實(shí)施黃色預(yù)警應(yīng)急措施可有效降低樂山市PM2.5濃度6%～7%。雖然紅色預(yù)警下工業(yè)源管控力度顯著大于橙色及黃色，然而由于揚(yáng)塵源的管控并未加嚴(yán)，紅色預(yù)警下的PM2.5濃度下降幅度相比橙色和黃色增加較少。建議加強(qiáng)揚(yáng)塵源管控，切實(shí)降低顆粒物濃度。

4.4 區(qū)域聯(lián)動(dòng)應(yīng)急下，樂山市PM2.5濃度下降比例相比單獨(dú)應(yīng)急下增加5%～6%，表明區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控的重要性。