三维空气质量模型污染来源追因技术概述

李　源,杨　宁，毕温凯 ，沈　劲，高璟赟

(1. 天津市环境监测中心，天津 300191；2.广东省环境监测中心, 国家环境保护区域空气质量监测重点实验室，广东 广州 510045)

三维空气质量模型污染来源追因技术概述

李源1,杨宁1，毕温凯1，沈劲2，高璟赟1

(1. 天津市环境监测中心，天津 300191；2.广东省环境监测中心, 国家环境保护区域空气质量监测重点实验室，广东 广州 510045)

摘要：为应对区域大气复合污染的严峻态势，亟需建立健全空气污染来源追因系统。三维空气质量模型可以克服外场观测与烟雾箱模拟高成本与低时效的缺点。主要介绍了使用空气质量模型解决大气污染物来源分析的方法，其中：过程分析(PA)可用于估算各物理过程与净化学过程对污染物浓度的影响；臭氧来源解析技术(OSAT)和颗粒物来源解析技术(PSAT)通过标记不同地区各类排放源一次污染物的排放，得出不同受体点位主要一次与二次污染物的来源或主要排放源区对区域各项污染物浓度的贡献。

关键词：大气复合污染；三维空气质量模型；污染来源追因；技术概述

0引言

随着经济的持续快速发展，我国不少区域已出现较为严重的以PM2.5和臭氧为主要污染物的大气复合污染[1，2]，污染来源追因对于相关部门有针对性地控制污染有重要意义。

外场观测可以直观准确地了解大气污染情况[3]，烟雾箱实验对大气化学的机理研究也有重要意义[4]，如在洛杉矶的观测与烟雾箱研究中发现了光化学烟雾污染，臭氧是主要污染物，NOx和VOCs是臭氧重要的前体物[5]。然而，外场观测与烟雾箱等研究手段都依赖于大量的监测设备与分析实验，不但耗费大量人力物力，而且比较耗时。外场观测中，采样点的代表性会影响对区域污染的理解，采样的空间与时间尺度的连续性也较差。使用数值模拟有助于全面了解区域污染概况，对污染的产生、发展过程及影响因素都可以进行深入研究，节约人力、物力及时间，是对目前有限的观测与烟雾箱模拟研究的重要补充[6，7]。

利用数学的方法，综合考虑各种过程和影响因素，定量描述污染物在大气中的迁移、转化规律的模式通常称为空气质量模式(或模型)[8，9]。早期的模式以局地烟流扩散模式、盒子模式和拉格朗日轨迹模式为主[10]，基于扩散的模式一般对化学反应考虑得相对简单，不适用于二次污染物的研究。盒子模式虽然考虑了较复杂的化学反应，但较少考虑污染物的空间差异及传输扩散因素，仅适用于局地研究。空气质量数值模拟研究始于20世纪60年代，70年代末随着各种大气物理化学过程研究的深入，空气质量模型开始向精细化方向发展，逐步发展了以欧拉网格模型为主的空气质量模型[11]。90年代起，美国环保局开始致力开发综合的第三代空气质量模拟系统，并提出了“一个大气”的概念[12]。现在，把大气污染与气候变化偶合的模型也有了很大的发展与较多的应用，空气质量模型除了可用于模拟污染物的浓度外，不少用于污染来源追因的工具模块也有所发展，如综合空气质量模型CAMx的扩展模块[13]：过程分析(PA)、臭氧来源解析技术(OSAT)和颗粒物来源解析技术(PSAT)等。

1过程分析简介

污染物浓度的变化受化学过程、水平与垂直输送、沉降等一系列复杂大气过程的综合影响，过程分析(PA)或综合过程分析(IPR)可用于估算各物理过程与净化学过程对污染物模拟结果的影响。过程分析通过分别计算欧拉连续性方程等号右边的各项，便可以得出气相化学过程、水平平流与扩散、垂直对流与扩散、沉降和其它过程对指定网格的污染物浓度的小时贡献量[14]。

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以臭氧为例，等式右边第一项表示水平平流，东南西北边界的臭氧水平通量可以区别对待，即可以定量某网格或区域四个边界对该网格或区域的臭氧贡献；第二项算出垂直对流对臭氧的贡献；第三项是扩散对臭氧的贡献；第四项是排放对臭氧的贡献，由于臭氧的直接排放很少，源清单并没有考虑臭氧的一次排放，因此这一项为0；第五项是化学过程对臭氧的贡献，其可以分为气相化学与非均相化学两部分，但由于臭氧的生成主要受气相化学的影响，因此本研究并没有考虑非均相化学对臭氧的贡献；最后一项是沉降过程对臭氧的贡献，可分为干沉降与湿沉降两部分。

基于过程的分析对深入研究污染有重要意义，有助于定量不同物理化学过程的影响，以明确各边界的臭氧输通量、本地化学生成的强烈程度等，能深化区域污染的认识。目前过程分析技术已在我国有所应用。研究结果表明，水平输送过程在1、4、10月是影响臭氧的主要因子；而在7月，气相化学与垂直输送是影响臭氧浓度的主要过程。对于近地面颗粒物，一次排放与气溶胶过程是颗粒物浓度增长的主要因素，而水平输送则是颗粒物去除的主要过程[15]。在珠三角地区使用CMAQ模型和过程分析技术，结果表明白天光化学生成过程对大部分地区边界层臭氧浓度升高贡献最大[16]。

2臭氧来源解析及生成追踪技术

追踪臭氧的来源既有利于了解污染过程，也有利于控制方案的制定。Morris 等发展了臭氧来源解析技术OSAT[17，18]，并应用于美国东北部的臭氧研究。目前OSAT已有了新发展，这一技术主要对不同地区各类源排放的NOx与VOCs分别进行标记，如第i类地区第j类源排放的NOx与VOCs分别表示为Ni,j与Vi,j。以H2O2与HNO3的生成速率比值PH2O2/PHNO3=0.35为划分臭氧生成的NOx与VOC控制区的标准[19]，在珠三角的研究表明0.35作为阈值同样适用于我国的南方地区[20]。OSAT对PH2O2/PHNO3=0.35这一阈值并不敏感，其在0.25～0.5波动时对臭氧源解析结果的影响只在4%～6%[21]。臭氧的生成与消耗分别为PO3与DO3(PO3=ΔO3-DO3)，在NOx控制区下生成的臭氧表示为O3Ni,j，在VOC控制区下生成的臭氧表示为O3Vi,j，则

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(3)

其中最大增量反应性MIR可使用模型内设的默认值。同时，OSAT考虑了若干臭氧的消耗过程，分别是O3+VOCs，HOx+O3的反应以及两个与氧原子去除相关的反应O(3P)+VOCs和O(1D)+O3。在不同的控制区下，有

(4)

其中X为N或V。

GOAT与OSAT类似，但GOAT不直接示踪臭氧的前体物，而是对生成的臭氧进行示踪，如在第i类地区生成的臭氧标记为O3i，以确定影响受体点的臭氧生成地。

GOAT解释出的边界(BC)对臭氧的贡献为模拟区域外的臭氧直接传输到受体点的臭氧贡献，约等于背景臭氧浓度；而OSAT解释出的BC对臭氧贡献为模拟区域外的臭氧及因前体物输送而生成的臭氧对受体点的臭氧贡献，两者相减可得边界前体物输送对受体点的臭氧贡献。

在珠三角地区，已有较多臭氧来源解析的相关研究[22-24]，按行政区把珠三角划分为55个区域，排放源分为8类，分别是天然源、生物质燃烧、道路交通尾气、溶剂使用与存储、生活与废物处理、大点源、非溶剂类工业和其它排放源。按排放类型分，道路交通尾气对珠三角各受体点的臭氧贡献最大；在珠三角，排放源一般对下风向40km范围内的地区臭氧贡献最大。

3颗粒物来源识别方法

颗粒物来源识别技术(PSAT)是CAMX的一个扩展功能，用于开展目标区域颗粒物及其化学组分浓度的排放源类别和源地区来源研究[25]。主要原理是对一次颗粒物、二次颗粒物及其气态前体物加入反应性示踪物进行标识，追踪其在物理过程和化学过程中的生成、消除和转化，以此量化各区域、各排放源对受体颗粒物浓度的贡献大小，并识别其重要的污染源。

PSAT沿用CAMx气溶胶模块对颗粒物物种的划分，分别对各个模型物种进行来源分析。目前，PSAT支持的PM物种共有六类：硫酸盐(PSO4)、硝酸盐颗粒物(PNO3)、铵盐(PNH4)、含汞颗粒物(Hg(p))、二次有机气溶胶(SOA)和一次排放颗粒物(PPM2.5)。其中，一次排放颗粒物包括元素碳(EC)、一次有机气溶胶(POA)、地壳细颗粒物(FCRS)、其他细颗粒物(FPRM)、粗地壳粗颗粒物(CCRS)和其他粗颗粒物(CPRM)。PSAT技术的一个基本假设是对每类颗粒物追踪其主要前体物，对不同物种，PSAT采用不同的标识物种(tracers)。

PSAT需要把模拟区域和排放源清单数据分成多个清单输入组(emissiongroups)， 并将其全部应用于所要追踪的标识物种，并根据物种的排放、沉降、迁移和化学过程分别计算每个物种在每个模拟网格中的变化量[26]。对于简单的一次排放源的PM标识物种，PSAT直接采用公式(5)计算各清单输入组中该物种的贡献率。对于涉及化学反应的模型标识物种B，(例如A→B)，PSAT采用公式(6)计算各清单输入组中该物种的贡献率。此外，对于部分化学过程，需要考虑标识物种在输入组中的权重大小，例如在以芳香烃为标志物时，由于不同输入组的甲苯和二甲苯量不同，芳香烃的化学衰变也存在差异(此时采用公式(7)和公式(8))。以上公式均可用于计算标识物种在排放、沉降和迁移过程的变化，对于排放过程，标识物种ai为污染源排放输入量；对于迁移过程，ai为上风向网格中标识物种的浓度。

ai(t+Δt)=ai(t)+ΔA(ai/Σai)

(5)

bi(t+Δt)=bi(t)+ΔB(ai/Σai)

(6)

ai(t+Δt)=ai(t)+ΔA(wiai/Σwiai)

(7)

bi(t+Δt)=bi(t)+ΔB(wiai/Σwiai)

(8)

其中：A为模型标识物种，ai为各排放源清单输入组中的A模型标识物种，wi为ai的权重因子。

PSAT的主要功能是基于示踪物方法来追踪目标区域网格颗粒物浓度的源区域和源类别贡献，为建立污染源与环境受体点污染浓度的响应关系，需要设置污染源类别和源追踪区域，以把模拟区域和排放源清单数据分成多个清单输入组，并选取受体点。在上海市曾应用过这一技术[27]，结果表明：人为排放源中，工业锅炉和窑炉、移动源和电站锅炉是对细颗粒物中硝酸盐贡献最大的3类排放源；工业源和移动源是对硫酸盐贡献最大的两类排放源。在灰霾、湿霾和过境这3次污染过程中，上海本地排放对PM2.5的浓度贡献分别是35.3%、44.8%和22.7%。严重污染过程并非单一城市所致，区域联防联控，特别是重度污染期间的联合减排对于缓解细颗粒物重度污染极为重要。

4小结

有效应对和妥善处置大气重污染过程，亟需尽快建立和完善空气污染来源追因技术体系。本文旨在介绍三维空气质量模型中用于解析污染来源的技术原理及其应用情况。其中，过程分析(PA)可用于估算各物理过程与净化学过程对污染物浓度的影响，臭氧来源解析技术(OSAT)和颗粒物来源解析技术(PSAT)通过标记不同地区各类排放源一次污染物的排放，得出不同受体点位主要一次与二次污染物的来源或主要排放源区对区域各项污染物浓度的贡献。使用数值模型与来源追因模块相结合的方式是高效解决我国空气污染联防联控与提高环境管理能力的主要出路。

参考文献：

[1]ZhangYH,HuM,ZhongLJ,etal.RegionalIntegratedExperimentsonAirQualityoverPearlRiverDelta2004 (PRIDE-PRD2004):Overview[J].AtmosphericEnvironment, 2008(42): 6157-6173.

[2]ChanCK,YaoX.AirpollutioninmegacitiesinChina[J].AtmosphericEnvironment, 2008, 42(1):1-42.

[3]ZhangYH,SuH,ZhongLJ,etal.Regionalozonepollutionandobservation-basedapproachforanalyzingozone-precursorrelationshipduringthePRIDE-PRD2004campaign[J].AtmosphericEnvironment, 2008(42): 6203-6218.

[4]王炜罡,李坤,周力, 等. 用于研究大气氧化过程和机制的双反应器烟雾箱的评估和应用 [J]. 物理化学学报,2015(7):1251-1259.

[5]Haagen-SmitAJ.ChemistryandPhysiologyofLos-AngelesSmog[J].IndEngChem, 1952( 44): 1342-1346.

[6]王自发, 谢付莹, 王喜全, 等. 嵌套网格空气质量预报模式系统的发展与应用[J]. 大气科学, 2006, 30(5): 778-790.

[7]ZhangY,PunB,WuSY,etal.ApplicationandevaluationoftwoairqualitymodelsforparticulatematterforasoutheasternU.S.episode[J].JournaloftheAir&WasteManagementAssociation, 2004, 54(12): 1478-1493.

[8]唐孝炎, 张远航,邵敏. 大气环境化学:第二版[M].北京：高等教育出版社,2006.

[9]刘峰, 张远航, 苏杭, 等. 大气化学传输模式CAMx的伴随模式:构建及应用[J]. 北京大学学报:自然科学版, 2007(43): 764-770.

[10]Holmes N S,Morawska L. A review of dispersion modelling and its application to the dispersion of particles: An overview of different dispersion models available [J]. Atmospheric Environment, 2006(40): 5902-5928.[11]Seinfeld J H. Ozone air quality models. A critical review [J]. Journal of the Air Pollution Control Association, 1988(38): 616-645.[12]Byun D W, Ching J K S. Science algorithms of the EPA Models-3 community multiscale air quality (CMAQ) modeling system[R]. Office of Research and Development, United States Environmental Protection Agency, 1999, EPA/600/R-99/030: ES1-ES8.

[13]Nopmongcol U, Koo B, Tai E, et al. Modeling Europe with CAMx for the Air Quality Model Evaluation International Initiative (AQMEII)[J]. Atmospheric Environment, 2012, 53(2):177-185.

[14]Shen J, Wang X S, Li J F, et al. Evaluation and intercomparison of ozone simulations by Models-3/CMAQ and CAMx over the Pearl River Delta[J]. Science China Chemistry, 2011, 54(11):1750-1762.

[15]Liu X H, Zhang Y, Xing J, et al. Understanding of regional air pollution over China using CMAQ, part II. Process analysis and sensitivity of ozone and particulate matter to precursor emissions [J]. Atmospheric Environment, 2010, 44(30):3719-3727.

[16]Wang X, Zhang Y, Hu Y, et al. Process analysis and sensitivity study of regional ozone formation over the Pearl River Delta, China, during the PRIDE-PRD2004 campaign using the CMAQ model [J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 2010(10): 4423-4437.

[17]Morris R, Tai E, Wilson G, et al. Use of advanced ozone source apportionment techniques to estimate area of influence (AOI) of emissions contributions to elevated ozone concentrations[R]. Proc a Waste Manage Assoc Annu Meet Exhib, 1998: 31-53.

[18]Morris R E, Tai E, Hersey C, et al. A Methodology for Quantifying Ozone Transport and Assessing the Benefits of Alternative Control Strategies[R]. The A&WMA Annual Meeting & Exhibition, Orlando, FL, 2001.

[19]Sillman, S. The use of NO y, H2O2, and HNO3as indicators for ozone‐NO x ‐hydrocarbon sensitivity in urban locations [J]. Journal of Geophysical Research, 1995, 100(D7): 14175-14188.

[20]沈劲,钟流举,陈皓,等. H2O2与HNO3生成速率比值判别臭氧生成敏感性[J]. 中国科技论文,2014(6):725-728.

[21]Dunker A M, Yarwood G, Ortmann J P, et al. Comparison of Source Apportionment and Source Sensitivity of Ozone in a Three-Dimensional Air Quality Model [J]. Environ. Sci. Technol, 2002, 36(13): 2953-2964.

[22]沈劲,陈皓,钟流举. 珠三角秋季臭氧污染来源解析[J]. 环境污染与防治,2015(1):25-30.

[23]陈皓,王雪松,沈劲,陆克定,张远航. 珠江三角洲秋季典型光化学污染过程中的臭氧来源分析[J]. 北京大学学报:自然科学版,2015(4):620-630.

[24]Li Y, Lau A K H, Fung J C H, et al. Ozone source apportionment (OSAT) to differentiate local regional and super‐regional source contributions in the Pearl River Delta region, China[J]. Journal of Geophysical Research Atmospheres, 2012, 117(D15), doi:10.1029/2011JD017340.

[25]Wagstrom K M, Pandis S N, Yarwood G, et al. Development and application of a computationally efficient particulate matter apportionment algorithm in a three-dimensional chemical transport model[J]. Atmospheric Environment, 2008, 42(22):5650-5659.

[26]潘月云.城市细颗粒物本地排放源识别与区域输送影响研究[D].广州:华南理工大学,2015.

[27]李莉,安静宇,严茹莎. 基于细颗粒物来源追踪技术的2013年12月上海市严重污染过程中PM2.5的源贡献分析[J]. 环境科学,2015(10):3543-3553.

Overview of Air Pollutants Apportionment Technology by 3-D Air Quality Model

LI Yuan1, YANG Ning1,BI Wen-Kai1,SHEN Jin2, GAO Jing-Yun2

(1. Tianjin Environmental Monitoring Center，Tianjin 300191, China)

Abstract：To cope with the severe situation of the regional air pollution, it is urgent to establish a sound source apportionment system of air pollution. 3-D air quality model could overcome the shortcomings of high cost and inefficiency in field observation or smog chamber. Methods of using air quality model to solve the problem of air pollutants source apportionment were mainly introduced, in order to provide reference about establishing an environment management system in line with the international advanced level. Process analysis (PA) could be used to estimate the influence of the physical and chemical processes on the pollutants concentration.Through marking emissions of pollutants of different types and in different areas, ozone source apportionment technology (OSAT) and particulate source apportionment technology (PSAT) could figure out the sources of mainly primary and secondary pollutants in different receptors or the regional contribution of various pollutants by main emission areas.

Key words：air complex pollution; 3-D air quality model; pollution source apportionment; summary of technology

收稿日期：2015-12-08

基金项目：天津市重大科技专项项目(14ZCDGSF00027);国家科技支撑计划项目(2014BAC23B01)。

作者简介：李源(1988-)，硕士，主要研究空气质量监测与模拟。

通信作者：沈劲，工程师，主要研究空气污染与监测。

中图分类号：X701

文献标志码：A

文章编号：1673-9655(2016)04-0072-04