【摘 要】
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PM2.5（细颗粒物）污染是我国主要的大气污染问题。随着氮氧化物（NOX）和二氧化硫（SO2）等工业源污染物的排放水平逐步得到控制,氨作为主要由农业源排放的大气污染物对PM2.5的形成起到关键作用,亟需研究大气氨的控制及减排策略。为此,本文基于天气预报模式WRF和空气质量模型CMAQ,模拟了2017年氨减排对PM2.5相关污染物生成的影响,重点分析了全国氨减排措施对长三角地区PM2.5浓度的控制效
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PM2.5（细颗粒物）污染是我国主要的大气污染问题。随着氮氧化物（NOX）和二氧化硫（SO2）等工业源污染物的排放水平逐步得到控制,氨作为主要由农业源排放的大气污染物对PM2.5的形成起到关键作用,亟需研究大气氨的控制及减排策略。为此,本文基于天气预报模式WRF和空气质量模型CMAQ,模拟了2017年氨减排对PM2.5相关污染物生成的影响,重点分析了全国氨减排措施对长三角地区PM2.5浓度的控制效果。首先,验证了模型的准确性。WRF模型获得的温度和风速的模拟值与观测值的一致度较高;CMAQ模型获得杭州等13个城市外层网格的PM2.5的模拟结果与观测值对比分析,结果符合二级指标“偏差标准”;对杭州、上海、南京三城内层网格的模拟数据进行验证,模拟效果有一定提升。总体而言,WRF-CMAQ模式模拟结果满足精度需求。其次,模拟了氨排放对PM2.5及无机盐浓度的影响规律。结果表明减排大气中的氨可以在1月份使PM2.5浓度普遍降低3～25μg/m~3;4月份与10月份相当PM2.5浓度普遍降低2～20μg/m~3;7月份PM2.5浓度降幅低于10μg/m~3。同时发现,氨减排对铵盐的影响程度最大,硝酸盐次之,对硫酸盐的影响程度最小。进而,利用综合过程速率分析方法对PM2.5生成过程分析。发现零氨情景下PM2.5的源过程主要是排放源过程,而云雾过程和干沉降过程始终是PM2.5的汇过程。氨减排不同程度影响干沉降过程、垂直扩散过程和气溶胶过程,4月和10月降低垂直对流过程的影响,使PM2.5浓度下降;同时,使水平对流过程对PM2.5的消除作用下降,从而影响PM2.5浓度;除1月外,氨减排对云雾过程影响显著,使其消除作用减弱,且在7月影响效果最大。此外,通过对PM2.5生成过程日分析发现,各生成过程速率和氨减排影响效果在白天较小、夜晚较大,呈现“花瓶”状,并以4月份和7月份的最为显著。最后,重点分析氨排放对1月份长三角地区PM2.5及其无机盐的影响,发现最主要的影响是内部地区的氨排放,贡献率为80.47%;在外部地区中,华中地区和华北地区影响较大,贡献率分别是15.83%和9.35%;其他地区影响较小,主要受到地理位置及地形因素的干扰等。此外,周边协同减排对长三角主要城市的影响较小,对长三角其他地区影响程度较大。在模拟的多种减排措施中,周边协同减排效果整体优于内部减排;综合考虑氨减排措施的实施难度及减排效果,本文建议的长三角地区控制PM2.5浓度的氨减排程度为50%。
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