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全国2018~2019年秋冬季气象条件变化对PM2.5影响研究

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中国环境科学 2020年第7期40卷 2785-2793页

作者：史旭荣逯世泽易爱华薛文博雷宇严刚王燕丽生态环境部环境规划院区域空气质量模拟与管控研究中心北京100012 清华大学环境学院北京100084 生态环境部环境工程评估中心北京100012 国家环境保护环境规划与政策模拟重点实验室北京100012

本文基于WRF-CMAQ模型定量分析了气象条件变化对PM2.5的影响.全国337个城市2018~2019秋冬季气象条件转差导致PM2.5平均浓度同比上升约5.55%.24个省市气象条件同比转差,北京气象转差致使PM2.5同比上升约3.66%.从重点区域来看,京津冀及周... 详细信息

本文基于WRF-CMAQ模型定量分析了气象条件变化对PM2.5的影响.全国337个城市2018~2019秋冬季气象条件转差导致PM2.5平均浓度同比上升约5.55%.24个省市气象条件同比转差,北京气象转差致使PM2.5同比上升约3.66%.从重点区域来看,京津冀及周边"2+26"城市气象条件转差最显著,汾渭平原次之,长江三角洲(以下称长三角)基本持平,分别导致PM2.5浓度同比上升约9.4%、8.3%、1.1%."2+26"城市和汾渭平原气象条件在11月、1月、2月转差,10月、3月气象条件转好.长三角则10月、11月、3月气象条件转差;12月、1月、2月转好."2+26"城市2018~2019秋冬季PM2.5浓度同比上升主要为气象条件转差所致;汾渭平原PM2.5同比变化较小,人为减排有效抵消了气象条件转差带来的不利影响;长三角PM2.5浓度同比下降,与气象条件变幅小且污染排放较去年同期降低有关.

关键词：全国重点区域秋冬季PM2.5 WRF-CMAQ模型气象定量影响

新冠肺炎疫情期间气象条件和排放变化对PM_(2.5)的影响

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环境科学 2021年第7期42卷 3099-3106页

作者：逯世泽史旭荣薛文博雷宇严刚清华大学环境学院北京100084 生态环境部环境规划院空气质量模拟与系统分析中心北京100012 生态环境部环境规划院国家环境保护环境规划与政策模拟重点实验室北京100012

本文基于WRF-CMAQ定量分析了2020年1~3月全国337城市气象条件和排放变化对PM_(2.5)浓度的影响.全国气象条件整体转好1.7%,1月转差1.6%,2~3月分别偏有利1.3%和7.9%;全国污染物排放下降使得PM_(2.5)浓度同比下降14.1%,1~3月分别下降4.0%、... 详细信息

本文基于WRF-CMAQ定量分析了2020年1~3月全国337城市气象条件和排放变化对PM_(2.5)浓度的影响.全国气象条件整体转好1.7%,1月转差1.6%,2~3月分别偏有利1.3%和7.9%;全国污染物排放下降使得PM_(2.5)浓度同比下降14.1%,1~3月分别下降4.0%、25.7%和15.0%.武汉第一季度实测PM_(2.5)浓度同比降幅高于全国水平,与其气象条件大幅转好且污染排放降幅较大有关.北京在疫情发生前和严控期PM_(2.5)浓度同比升高,主要为气象转差所致;复工复产期同比下降,主要为污染排放大幅下降所致."2+26"城市、汾渭平原和长三角在第一季度PM_(2.5)浓度同比均下降,长三角降幅最大,与其污染排放大幅下降有关;"2+26"城市和汾渭平原在疫情发生前气象条件大幅转差,严控期大幅转好,长三角在复工复产期气象条件最有利;重点区域均为疫情严控期污染排放降幅最高,复工复产期降幅趋缓.

关键词：新冠肺炎疫情期间 WRF-CMAQ模型 PM_(2.5) 气象定量影响排放定量影响

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气象和排放变化对PM2.5污染的定量影响

中国环境科学 2019年第11期39卷 4546-4551页

作者：许艳玲薛文博雷宇北京工业大学区域大气复合污染防治北京市重点实验室北京100124 生态环境部环境规划院区域空气质量模拟与管控研究中心北京100012

基于WRF-CMAQ模型系统定量分析了气象和排放因素对全国及重点区域PM2.5污染影响程度.从年度特征来看,与2015年相比,2016年、2017年全国空气质量明显改善,PM2.5年均浓度分别下降7%和14%;2016年气象条件总体转好,气象因素和排放因素变化... 详细信息

基于WRF-CMAQ模型系统定量分析了气象和排放因素对全国及重点区域PM2.5污染影响程度.从年度特征来看,与2015年相比,2016年、2017年全国空气质量明显改善,PM2.5年均浓度分别下降7%和14%;2016年气象条件总体转好,气象因素和排放因素变化导致全国PM2.5年均浓度下降幅度分别为4%和3%;2017年全国气象条件与2015年相比基本持平,大气污染物排放量下降是PM2.5污染减轻的决定因素.除汾渭平原外,京津冀及周边地区“2+26”城市、长三角、成渝地区空气中的PM2.5年均浓度持续下降;珠三角气象条件变化对PM2.5影响较大,2017年导致PM2.5浓度上升了29%;除汾渭平原外,其他4个重点地区的污染物排放变化导致PM2.5年均浓度下降且2017年的下降幅度进一步加大,说明污染管控措施的环境效益明显.从季节特征来看,气象影响值的区域性差异明显.本文分析方法可用于制定空气质量目标或者评估污染控制方案的环境效果.

关键词： WRF-CMAQ模型 PM2.5 气象排放定量影响

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建设项目温室气体环境影响评价方法研究

环境科学研究 2022年第2期35卷 405-413页

作者：宋晓晖吕晨王丽娟郑逸璇陈潇君蔡博峰严刚生态环境部环境规划院碳达峰碳中和研究中心北京100012 生态环境部环境规划院空气质量模拟与系统分析中心北京100012

建立完善的、减污降碳相协同的管理制度是支撑全国碳排放高质量达峰的重要保障,有效控制新增碳排放是推动实现重点行业尽早达峰的关键.环境影响评价是我国源头防控的基础性制度,将温室气体管控要求纳入其中是现阶段推动减污降碳协同增... 详细信息

建立完善的、减污降碳相协同的管理制度是支撑全国碳排放高质量达峰的重要保障,有效控制新增碳排放是推动实现重点行业尽早达峰的关键.环境影响评价是我国源头防控的基础性制度,将温室气体管控要求纳入其中是现阶段推动减污降碳协同增效的可行途径及重要抓手.综合考虑国内外管理实践经验以及我国制度特点与管理需求,开展了温室气体环境影响评价技术方法研究.本文提出了系统性、全过程、协同性的三大温室气体评价基本原则,识别建设项目温室气体环境影响评价的主要影响因素,构建了强调高效、低碳、循环的温室气体环境影响评价指标体系,建立了包含项目分析与判断、影响因素识别、影响预测与技术分析、综合环境影响评价的评价方法体系.基于该方法,以山东省250万吨电解铝产能转移至云南省项目为例,开展碳排放环境影响评价分析,测算结果表明:若不考虑项目对云南省对外输电的影响,全国CO_(2)减排量可达2574.4×10^(4)t;如考虑项目对跨区输电的影响,则全国CO_(2)净减排量将减至968.3×10^(4)t;进一步考虑技术升级、地方煤炭消费政策等因素影响,还会得到差异明显的评价结果.研究显示,考虑不同评价目标、评价边界和影响因素可能会对全社会碳排放量环境影响评价结果产生显著影响,由此建议在开展相关评价时应立足实际需求,合理确定评价目标和边界.

关键词：温室气体环境影响评价减污降碳协同增效

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大气环境容量理论与核算方法演变历程与展望

环境科学研究 2018年第11期31卷 1835-1840页

作者：许艳玲薛文博王金南雷宇叶枝兰任阵海北京工业大学环境与能源工程学院北京100124 环境保护部环境规划院区域空气质量模拟与管控研究中心北京100012 中国环境科学研究院北京100012

大气环境容量在我国一直被作为环境管控措施制订和空气质量精细化管理的重要依据,相关研究是当前的热点.通过研究大气环境容量的相关文献,结合国家、区域及城市的相关实践工作,对国内外环境容量理论和核算方法的发展特征进行了系统的总... 详细信息

大气环境容量在我国一直被作为环境管控措施制订和空气质量精细化管理的重要依据,相关研究是当前的热点.通过研究大气环境容量的相关文献,结合国家、区域及城市的相关实践工作,对国内外环境容量理论和核算方法的发展特征进行了系统的总结和评述.在综述大气环境容量概念的基础上,分析了其具备的自然属性、社会属性及资源属性三重特征.结合我国大气环境问题和大气污染管理模式的演变历程,分析了大气环境容量理论和实践在引入与探索期、发展与实践期、停滞期和快速发展期等4个不同阶段的发展特点.针对我国先后出现的以煤烟型污染、酸雨型污染和复合型污染为主要特征的3种大气环境问题,分析了大气环境容量的内涵及核定思路.以A值法、线性优化法、模型模拟法为重点,总结了不同核算方法的优点和不足,发现了模型模拟法可以兼顾气象、地形等自然因素和污染源等人为因素对于大气环境容量的影响,并可以反映复杂的大气物理化学过程,更适合以PM_(2.5)、O3等复合污染为约束的环境容量的核算.最后,结合环境管理的要求,建议在以下三方面加强研究:(1)以多种污染指标达标为约束的大气环境容量核算方法;(2)典型重污染时段的大气环境容量核算方法;(3)改进模型模拟和多目标优化耦合技术,探讨在空气质量、健康损害、生态破坏、气候变化等多种因素约束下的大气环境容量核算方法.

关键词：大气环境容量 A值法空气质量模型核算方法

基于模型模拟的成都市PM2.5污染来源解析

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环境科学 2020年第1期41卷 50-56页

作者：许艳玲易爱华薛文博北京工业大学区域大气复合污染防治北京市重点实验室北京100124 生态环境部环境规划院区域空气质量模拟与管控研究中心北京100012 生态环境部环境工程评估中心北京100012

在建立成都市大气污染物排放清单的基础上,采用源开关敏感性分析法,设置8个排放情景,基于WRF-CMAQ模型模拟分析了2015年1、4、7和10月这4个典型代表月份的大气污染传输和不同行业对成都市PM2.5污染贡献.结果表明成都市PM2.5污染较重,特... 详细信息

在建立成都市大气污染物排放清单的基础上,采用源开关敏感性分析法,设置8个排放情景,基于WRF-CMAQ模型模拟分析了2015年1、4、7和10月这4个典型代表月份的大气污染传输和不同行业对成都市PM2.5污染贡献.结果表明成都市PM2.5污染较重,特别是1月达到130μg·m-3以上;浓度的高值集中在中心城区,且与周边城市PM2.5污染连接成片.由于气团比较稳定,大气污染物的区域传输能力较弱,成都市PM2.5污染以本地源的贡献为主,占比为61%.从行业贡献来看,移动源、扬尘源和生活源对成都市PM2.5年均浓度贡献率分别为29%、26%和24%,是影响PM2.5污染的主要污染源,下一步应强化对这3类源的污染控制.

关键词：成都 PM2.5 WRF-CMAQ模型区域传输行业贡献

基于天津市在线数据评估ISORROPIA-Ⅱ模式结果及气溶胶pH的影响因素

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环境科学 2020年第8期41卷 3458-3466页

作者：高洁史旭荣卫昱婷宋少洁史国良冯银厂南开大学环境科学与工程学院国家环境保护城市空气颗粒物污染防治重点实验室天津300350 环境保护部环境规划院区域空气质量模拟与管控研究中心北京100012 哈佛大学工程与应用科学学院马萨诸塞州坎布里奇02138

气溶胶酸性与颗粒物性质及二次颗粒物暴发性增长密切相关.气溶胶pH难以直接测量,通常利用热力学模型进行计算.ISORROPIA-Ⅱ是常用热力学模型之一,包括不同的模式和气溶胶状态(forward和reverse模式,stable和metastable状态),研究表明,... 详细信息

气溶胶酸性与颗粒物性质及二次颗粒物暴发性增长密切相关.气溶胶pH难以直接测量,通常利用热力学模型进行计算.ISORROPIA-Ⅱ是常用热力学模型之一,包括不同的模式和气溶胶状态(forward和reverse模式,stable和metastable状态),研究表明,选择的模式和相态不同,其计算的pH结果也会有差异.且除模式相态选择外,还存在其他因素也会对模型结果产生影响.为探讨在我国典型城市大气污染特征下,ISORROPIA-Ⅱ合适的模式选择以及模型结果的影响因素,本研究利用天津市高时间分辨率在线小时数据,对不同模式和气溶胶状态下的模拟结果进行了分析.结果表明,使用forward模式和metastable状态的pH计算结果较为理想.温度升高,pH、气溶胶水含量、半挥发性组分气溶胶相中浓度占比均降低.RH通过影响气溶胶水含量和半挥发性组分浓度影响气溶胶pH值.阳离子浓度升高均会不同程度地导致pH升高、气相中NH3浓度升高及HNO3浓度降低;而阴离子则相反.Ca^2+、SO4^2-、NO^-3和NH4^+对pH影响较大;与SO4^2-相比,NO^-3对pH影响较小;NH4^+对pH的影响存在敏感区,高浓度NH+4不会导致pH持续升高.本研究可提高对ISORROPIA-Ⅱ模拟我国城市大气气溶胶pH的理解,为我国开展pH相关的二次生成机制、半挥发性组分气粒分配和污染控制措施等相关研究提供参考.

关键词：气溶胶pH ISORROPIA-Ⅱ模型模式选择敏感性分析影响因素

污染源减排对长三角区域冬季细颗粒物污染的敏感性研究

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中国环境监测 2020年第2期36卷 96-108页

作者：卢威严沈隽永薛文博许艳玲程真上海交通大学环境科学与工程学院上海200240 生态环境部环境规划院区域空气质量模拟与管控研究中心北京100021

为了进一步精准有效地降低细颗粒物浓度,针对长三角区域细颗粒物PM2.5浓度,选取8个省级区域的5种污染物为减排目标,设定5个基准排放情景,采用CMAQ-DDM敏感性技术分别进行敏感性分析。结果表明,冬季长三角区域PM2.5污染受区域内的4个省... 详细信息

为了进一步精准有效地降低细颗粒物浓度,针对长三角区域细颗粒物PM2.5浓度,选取8个省级区域的5种污染物为减排目标,设定5个基准排放情景,采用CMAQ-DDM敏感性技术分别进行敏感性分析。结果表明,冬季长三角区域PM2.5污染受区域内的4个省级区域一次PM2.5排放影响最大,区域外的排放影响主要来自河南省和山东省的氨气和一次PM2.5。分别削减本地60%一次PM2.5的排放,安徽省PM2.5平均质量浓度下降了23. 24μg/m^3,江苏省下降了18. 32μg/m^3,上海市下降了15. 17μg/m^3,浙江省下降了9. 07μg/m3。综合各省(市)浓度响应曲线,最大排放因子均为本地一次PM2.5,削减20%左右存在敏感性最大值,削减60%之后浓度曲线趋于平缓,其他因子削减40%以后PM2.5浓度下降逐渐明显,对最后一位排放因子的响应则比较平缓。

关键词：长三角区域细颗粒物敏感性分析源排放浓度响应

气象条件和排放变化对2020年春节前后华北地区重污染过程的影响

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中国科学：地球科学 2021年第2期51卷 314-324页

作者：薛文博史旭荣严刚王金南许艳玲唐倩王燕丽郑逸璇雷宇生态环境部环境规划院空气质量模拟与系统分析中心北京100012 生态环境部环境规划院国家环境保护环境规划与政策模拟重点实验室北京100012

以2020年1~2月华北地区的大气重污染过程为对象,在WRF-CMAQ模型模拟的基础上,分析了气象条件和排放变化对此次重污染过程的影响,并量化分析了为消除PM2.5重度污染,区域主要大气污染物需要进一步减排的力度.研究结果显示,与2015年以来另... 详细信息

以2020年1~2月华北地区的大气重污染过程为对象,在WRF-CMAQ模型模拟的基础上,分析了气象条件和排放变化对此次重污染过程的影响,并量化分析了为消除PM2.5重度污染,区域主要大气污染物需要进一步减排的力度.研究结果显示,与2015年以来另外两次典型重污染过程相比,京津冀及周边“2+26”城市2020年1~2月期间的重污染过程气象条件最为不利,但由于近年来区域大气污染物排放量大幅削减,且受疫情影响主要大气污染物排放量相比2019~2020年秋冬季基准水平进一步减少了约32%,所以PM2.5峰值浓度明显低于前两次重污染过程.但这样的减排程度还不能满足消除重污染的要求,在给定的区域性严重污染、重污染定义下,“2+26”城市需在2020年1~2月排放的基础上进一步削减20%以上(或相比2019~2020年秋冬季正常排放削减45%左右),才可在同等不利的气象条件下基本消除区域性严重污染,北京不再出现连续3天及以上重污染;进一步削减40%以上(或相比2019~2020年秋冬季正常排放削减60%左右),才可基本消除区域性、连续性重度污染.研究还发现,紧接此次重污染过程后的清洁过程中,大气环境容量大幅增加,污染物排放量增加10倍,才会出现区域性重污染.

关键词： “2+26”城市 2020年1~2月重污染过程 WRF-CMAQ模型