基于大数据的北京雾霾成因分析 与2017年PM 2.5浓度预测

周勇 周念彤

摘 要：根据环保部2014年5月13号至2017年10月21号空气质量监测数据中的PM 2.5浓度，以及2015年、2016年和2017年10月21号前PM 2.5浓度与全年浓度的关系，预测了北京2017年PM 2.5濃度。根据专家提供的北京市2017年9月1号形成较重雾霾的污染气团运行轨迹，比对邢台和北京雾霾气团之间的关系，确认气团为PM 10和PM 2.5而不是SO2.通过江苏部分不采暖城市在京津冀采暖季时间段（简称采暖季）PM 2.5浓度与非采暖时间段（简称非采暖季）差异对比，可以证明北京已经不受周边城市采暖季燃煤的显著影响，自身也不具有因采暖带来的PM 2.5显著上升的特点。通过济南市部分国控监测点的数据对比，可以证明一般性的散煤燃烧或小散乱污企业的PM 2.5不具有远距离传播的特点，而电厂和钢铁厂产生的可吸入颗粒物（PM 10）、细颗粒物（PM 2.5）或超细颗粒物（PM 1.0）（简称大气颗粒物）不具有沉降的特点。一年四季影响北京空气质量的是域外的这些不沉降的大气颗粒物。通过对北京PM 2.5的4种来源划分及其减少的潜力分析，说明实现2017年PM 2.5浓度目标具有挑战性。阐述了在没有煤炭燃烧的北京，同样需要尽快确认湿法脱硫是产生次生PM 2.5的最大外部来源。

关键词：雾霾；PM 2.5；细颗粒物；北京；预测

中图分类号：X 773；F 290 文献标识码：A 文章编号：1672-7312（2017）06-0573-09

The Analysis of Causes of Haze in Beijing Based on Big Data

and Prediction of PM 2.5 Concentration in 2017

ZHOU Yong1，2，ZHOU Nian-tong3

（1.Qilu University Of Technology，Jinan 250353，China；

2.Shandong Academy of Sciences，Jinan 250014，China；

3.University of California，San Diego，California，USA）

Abstract：

According to the PM 2.5 concentration data of MEPs air quality monitoring data from May 13，2014 to October 21，2017，and the relationship between PM 2.5 concentration and annual concentration before 2015，2016 and October 21，2017，the concentration of PM 2.5 in Beijing in 2017 was predicted. According to the formation of the heavier-haze polluted air mass movement trajectory in Beijing，September 1，2017，provided by experts，we compared the relationship of haze air mass between Xingtai and Beijing，ultimately，it was confirmed that the air mass was PM 10 and PM 2.5 instead of SO2.By contrasting the difference of PM 2.5 concentration of non-heating part of cities in Jiangsu between Beijing-Tianjin-Hebei Region during the heating season period（heating season for short）and non-heating period （non-heating season for short），it can be proved that Beijing has not affected by the coal-fired during heating season in surrounding cities significantly，it does not have the characteristic of a significant increasing in PM 2.5 due to heating compare to southern part of Jiangsu.Through the comparison of data from some state-controlled monitoring stations in Jinan city，it can be proved that PM 2.5 in general scattered coal combustion or small scattered pollution enterprises does not have the characteristics of long-distance transmission. Respirable particulate matter（PM 10），fine particulate matter （PM 2.5） or ultrafine particulate matter （PM 1.0） （atmospheric particulate matter） produced by power plants and steel mills do not have the characteristics of subsidence to sink to the ground. These non-settling atmospheric particulates from extraterritorial areas affected Beijing throughout the year. Based on the analysis of the four sources of PM 2.5 and its potential reduction in Beijing，it is concluded that it is a challenge to complete the target of PM 2.5 concentration in 2017. It is also import to be aware of that wet desulfurization is the largest external source of secondary PM 2.5 in Beijing without coal combustion.

Key words：Smog；PM 2 .5；Fine particulate matter；Beijing；Prediction

1 2017年北京PM 2.5预测

国家出台的空气污染防治措施“大气十条”确定的北京2017年PM 2.5浓度目标是60 μg/m3.这是京津冀及周边雾霾治理的标志性指标，能否实现或多大程度上实现是全社会都关心的问题。

按照2014年5月13号至2017年10月21号环保部空气污染监测数据（按照每个小时的各种污染物浓度数值，个别缺少的数据忽略），可以对2017年全年的PM 2.5数值进行预测。因为2017年10月21号之前的PM 2.5数据已经定局，根据2015年和2016年这段时间与全年的PM 2.5的数量关系，就能够预测2017年能达到什么水平；或者要实现2017年60 μg/m3的目标，2017年剩余的70天内必须下降多少，再对比前几年或2017年环保督察时段PM 2.5下降的幅度，由此判断实现目标的可能性。

第一种预测方法是两个时段PM 2.5平均浓度比值法。按照小时数平均的2015年PM 2.5浓度是79.3 μg/m3，2016年是71.3 μg/m3，下降8 μg/m3.各年10月21号之前PM 2.5平均浓度，2016年比2015年下降6.15 μg/m3，2017年比2016年下降5.48 μg/m3（见表1）。

每年10月21号前PM 2.5的平均数与全年平均数的比例关系，2015年比例为 0.886 3，2016年为 0.899 3，两者平均为 0.892 8.以此作为2017年的推算依据，得出2017年全年PM 2.5为65.7 μg/m3，大于60 μg/m3.

另一种计算方法是以时间作为权重进行推算。2017年10月21日之前的平均浓度数是58.65 μg/m3.2017年10月21日之前的天数占全年的80.55%.全年要达到60 μg/m3的目标，2017年10月21日之后的剩余时间PM 2.5应该为65.59 μg/m3，而这一段时间在2016年平均是101.8 μg/m3，要实现60 μg/m3的目标，需要在2017年10月22号之后的时间段比2016年降低36.2 μg/m3；而2016年10月22号至12月31号比2015年同期下降仅为14.98 μg/m3.在治霾措施最严格的2017年3月16号至2017年10月21日之间，平均浓度比2016年的同期下降12.72 μg/m3，而2016年居然比2015年同期上升1.79 μg/m3.显然，正常情况下实现60 μg/m3的目标具有挑战性（见表2）。

根据上面2种方法的预测结果以及北京环保部门发布的北京市前三季度的PM 2.5浓度已经超过60 μg/m3，第四季度一直是大大超过60 μg/m3，北京实现2017年PM 2.5浓度60 μg/m3的目标有一定难度。下面按照4种PM 2.5来源讨论北京PM 2.5会不会有特殊情况使得目标实现。

2 影响北京PM 2.5浓度的因素分析

北京PM 2.5浓度的影响因素大致上可以分为4部分：一是一年四季都存在的外地输入PM 2.5；二是只是在采暖季因外地烧煤取暖输入的PM 2.5；三是北京自身一年四季都产生的PM 2.5；四是采暖季北京自身产生的PM 2.5.

对于2017年后面几个月PM 2.5下降的潜力而言，自身采暖方式方面没有下降的空间，因为北京已经实现以气代煤几年了；外地采暖季散煤燃烧的治理不会对北京采暖季雾霾的下降产生大的影响，因为散煤燃烧较为分散，产生的颗粒物是不能够漂浮很远的大气颗粒物；自身相关产业错峰生产方面，因北京产业结构优化程度高，对PM 2.5浓度下降会产生一定的影响，但也不会太大；交通运输方面，难以在油品方面采取新的措施，对PM 2.5浓度的影响也是有限；而京津冀及周边地区的各种大型燃煤设施采用湿法脱硫设备，一年四季排往大气中的低温湿烟气及其携带的各种无机盐，天天产生大量次生大气颗粒物，能够在三级及以下静稳天气下作为凝结核，在一定湿度下迅速吸水、凝结、膨胀，形成雾霾气团。再加上湿法脱硫设备去掉烟气再加热系统（GGH）和企业烟囱变低后，排放空间大大压缩，更容易形成低空连片雾霾气团。从9月1号的北京雾霾气团路径反演看，雾霾气团能够在静稳天气3级风的动力作用下，一天运行400 km从邢台到达北京（连续静稳天气2天，在3级风推动下就可以运行上千公里）。PM 2.5不但能够长距离漂浮移动不沉降，而且其浓度还得以强化。当然，风变大时，雾霾气团有可能脱水消失，风变小时则会继续凝聚变大，进而造成重雾霾天气。下面对上述因素逐一进行分析。

2.1

相对苏南地区，外地采暖季烧煤使得北京PM 2.5浓度升高问题并不显著

工厂通过湿法脱硫产生的次生PM 2.5属于超细颗粒物，多为PM 0.38，峰值在PM 0.07，

这些颗粒物具有不沉降和长途漂移的特点。相对而言，在每年的采暖季有大量的散煤燃烧，对当地的PM 2.5浓度影响较大，因此散煤治理对当地很容易见到成效。

北京市内基本上没有散煤燃烧，也没有冬季燃煤的采暖锅炉，主要以燃气为主，从而冬季因为散煤燃烧或燃煤湿法脱硫產生的次生PM 2.5大大减少。是不是外地的采暖燃煤对北京有很大影响？影响有多大？外地的散煤治理对北京后面几个月PM 2.5浓度的下降会不会有显著的作用？下面以苏南城市为对照组，研究异地散煤和集中采暖煤炭燃烧产生的PM 2.5对北京的影响。

根据2014年5月13号到2017年上半年的空气质量检测数据，对比没有采暖问题的苏南城市和北京在采暖时间段与非采暖时间段的差距，发现北京和苏南一样，甚至比苏南更像没有冬季采暖产生污染的城市。这说明北京冬季采用燃气采暖是正确的选择。另一方面也说明，相对苏南地区，北京周边一些城市冬季取暖燃煤使得采暖季PM 2.5大大高于非采暖季的问题，没有显著的影响北京采暖季和非采暖季PM 2.5浓度的差异。

总体来看，其他城市采暖季散煤燃烧和集中供暖燃煤的湿法脱硫次生的PM 2.5，相对苏南城市，没有显著的抬升北京冬季PM 2.5浓度数值。这主要是因为散煤燃烧较为分散，在没有形成连片大面积雾霾时，很难单独形成硫酸盐为主的气团跑到苏南或北京；集中供暖对当地的PM 2.5浓度抬升有显著作用，但对北京没有形成比苏南更显著的影响。当然，如果在冬季没有这些周边高浓度地区的输入型PM 2.5影响，北京和苏南的PM 2.5季节差都会同步大幅度下降。

具体分析如下：首先计算苏南地区经济发达、电厂较多的城市在采暖时间段和非采暖时间段PM 2.5浓度的差距，以此作为没有冬季采暖情况下季节变化而引起的PM 2.5浓度变化，为27.4 μg/m3.江苏这几个城市有的靠海边，有的不靠海边，但季节差异相对稳定（见表3，如图1所示）。

北京作为北方基本没有散煤燃烧或燃煤锅炉取暖的城市，采暖季和非采暖季PM 2.5 差异为24 μg/m3，小于苏南非采暖区域对照组的差异。显然，相对苏南，北京也已经基本不受外地冬季散煤燃烧或居民集中供暖燃煤的影响，或者说苏南和北京在冬季受到相同的外部输入影响。另一层含义是，北京之外的季节性散煤燃烧和采暖燃煤锅炉排放的污染物相对苏南在采暖季对北京PM 2.5没有显著影响，从而京津冀及周边地区散煤治理对北京PM 2.5浓度达标没有太大帮助。既然北京或苏南的冬季重度雾霾并非由于其他城市冬季散煤燃烧或集中供暖燃煤季节性因素造成的，北京和苏南自身没有冬季燃煤，北京没有小散乱污企业，且污染物排放较大的工业也没有，北京或苏南冬季的重污染是怎么产生的呢？是哪里来的呢？季节性不明显，那是不是有些来源一年四季都影响北京呢？哪种来源的PM 2.5可以一年四季影响北京或苏南，在冬季叠加、裹挟其他来源的污染物后更严重的袭扰北京或苏南呢？（如图2所示）

2.2 一年四季都存在的外地输入型硫酸盐等大气颗粒物是造成北京重度雾霾的主要原因，其来源是排出湿烟气的脱硫脱硝设施，而取消烟气再加热系统和降低一些燃煤设施烟囱高度后，湿烟气排放的扩散空间大大压缩，也是形成雾霾气团的重要原因

PM 2.5尤其是超细颗粒物，已经不具备沉降特

点。这可以通过济南黄台电厂和济南钢铁厂周围的PM 2.5 浓度是济南市几个监测点中最低来证明如图9.

另一个证据是2017年9月1号环保部新闻发布会上反驳湿法脱硫是雾霾主要成因之一，当天晚上北京的PM 2.5达到179 μg/m3，而其中硫酸盐占40%.在9月19号中电联新闻发布研讨会上，清华大学贺克斌院士说，在外地没有采暖用煤燃烧，没有秸秆燃烧，当天北京SO2浓度也很低情况下，北京哪里来的这些硫酸盐。贺院士解释是通过卫星和地面激光雷达对气团的反向轨迹推演，北京PM 2.5浓度升高主要是因为邢台和大同方向过来的“气团”，而且北京SO2浓度不高，但邢台、大同浓度高[1]。

根据环保部监测数据，北京、邢台和大同的PM 2.5，PM 10，SO2浓度在9月1号前后的变化曲线如图3所示。

PM 10的变动也有相似的情况（如图4所示）。

邢台到北京400 km，在接近静稳天气的三级风带动下，邢台的气团一天就到达北京。在运动过程中PM 2.5浓度有加强的趋势，峰值高度和宽度大大高于邢台。从峰值形状看，PM 2.5和PM 10确实也相似。这里的关键问题是：从邢台方向来的是硫酸盐等为主的大气颗粒物还是SO2？

从PM 2.5，PM 10和SO2峰值形状看，北京主要受邢台的PM 2.5和PM 10影响，大同明显没有峰值。而传导到北京的气团，显然不是SO2，因为邢台8月31号SO2的浓度也不高，而是PM 2.5和PM 10浓度高，峰值形状也与北京相似。因此，从邢台输入到北京的气团主要是硫酸盐等大气颗粒物，而不是SO2.这些占总量40%的硫酸盐主要是PM 10和PM 2.5.而且，在传输的过程中，PM 2.5浓度有很大程度的提高。

这些硫酸盐是从哪里来的？首先硫酸盐不是煤炭燃烧直接产生的颗粒物。其次，在经过十几年来脱硫工作快速推进过程中，相对SO2总量排放高峰的2006年，已经有87%的下降，不可能是SO2经过脱硫塔逃逸之后在空中新生成的硫酸盐。如果是这样，雾霾应该在2006年左右SO2排放量最大时爆发，而不是等到SO2大大下降的2013年。第三，在采暖季没有到来、秸秆没有燃烧、小散乱污被铁腕治理的情况下，不可能由这些因素形成雾霾气团。第四，硫元素肯定来自于煤炭燃烧，而所有规模化燃煤都要进行脱硫，都要经过脱硫塔。因此，来自煤炭燃烧的硫元素都要经过脱硫塔排出，这些硫元素在经过脱硫塔的脱硫过程中形成硫酸盐（当然还有其他无机盐或不溶性物质），随着大量水气被带往大气中（被带往空中的方式，或者因为溶解在水中；或者是被大量水气机械的带往空中，就像原来电厂周围的石膏雨；或者是逃逸的SO2在烟囱内形成硫酸雾，在烟囱口再遇其它物质形成硫酸盐[2]）。这些被带往空中的无机盐在空中形成大气颗粒物，在超低排放标准下主要是超细颗粒物，现有的超低排放设施对它也不起作用。更关键的是湿法脱硫增加了大气中的粒数浓度，而质量浓度增加不多。第五，这些漂浮在空中不具有沉降性质的超細颗粒物在静稳（风力小于或等于3级）天气和一定的大气湿度下，吸水、膨胀、凝结、积聚，在各种脱硫设备密集的煤炭燃烧地或静稳天气较多的河北省太行山沿线城市形成较为严重的雾霾气团，并得到源源不断的超细颗粒物补给。第六，在3级微风情况下，雾霾气团没有因为风吹而脱水、析出和散开，而是24小时内从邢台跑到北京。在这个过程中，北京的PM 2.5浓度大大提高，PM 10基本保持稳定。第七，如果风再大一些，这些颗粒物也可能脱水后消失在大气中，相反的话则会不断积聚，不断抬升PM 2.5的数值，直至类似2013年1月的雾霾大爆发。第八，湿法脱硫取消烟气再加热系统和一些燃煤设施烟囱高度降低后，湿烟气排放的扩散空间大大压缩，也是形成雾霾气团的重要原因。

上述分析只是针对9月1号的一次情况而言。实际上，在京津冀及周边地区，这种情况一直持续发生，多是因天气情况多个城市同时大面积发生，相互影响。只是因为风向不同，形成严重雾霾的条件不同，影响的区域不同而已。

这种由一年四季由燃煤设施湿法脱硫产生的大气颗粒物气团，能够随着3级或3级以下的风从北京周围漂移到北京。最严重的当然是南面来的三级及以下风，南面的河北、山东和河南有大量的煤炭消费，脱硫设施林立，电厂也众多（图6，美国每个州多是一个电厂）。只要是连续静稳天气和适合的湿度，必然形成雾霾。持续一天的静稳天气，雾霾气团就能够运行400 km，到达北京；如果持续几天的静稳天气，尤其是3级及以下南风，北京就会形成输入型的雾霾天气。

北京地区大雾霾时硫酸盐比重较大时基本属于外地直接输入；外地的硫酸盐也多是从湿法脱硫工艺设备中通过湿烟气带出来的，并非是湿法脱硫后逃逸的SO2在空中形成的。

因此，北京重度雾霾时硫酸盐较高应该是输入型为主。在冬季，北京城外都是PM 2.5较高的城市时，已经不是单一方向的气团来袭，而是随风向随时受到各方面影响，苏南城市也是如此。如果没有其他PM 2.5浓度高的城市的输入，苏南和北京的季节PM 2.5浓度差还会大幅度下降；而河北省沿太行山的城市，脱硫设施很多，分季节PM 2.5浓度差数值很高（如图7所示），说明这些地方有采暖季形成雾霾所需的凝结核、湿度和静稳天气的条件，进而随风向再影响其他地方。

2.3 北京当地一年四季都产生的大气颗粒物，除交通来源稳定增加外，其他相对稳定或减少 北京当地的工厂，像首钢等重化工业早已搬离。相对PM 2.5下降程度较多的珠三角，北京自身的相关污染物排放产业比珠三角还要少。随着剩下两个多月的错峰生产，北京当地企业产生的污染会下降。对北京采暖季的雾霾减少影响不会很大。至于交通运输产生的污染物排放，2016年已经采取一些措施，2017年最后的两个月不会有大的下降。

这是影响越来越大的因素，但还没有得力的措施降低这种影响。

建筑施工方面，本来影响也没有多大，即使都停工，对PM 2.5的下降作用也不会很大。换言之，如果把北京放到珠三角或美国的洛杉矶，以现在的产业结构、基建规模和交通状况，应该也不会有多高的PM 2.5.在没有静稳天气的情况下，现在北京的蓝天越来越多，比周边许多城市都好。因为能源和产业结构的大幅度快速调整，北京一年四季都产生的PM 2.5已经相对较低。洛杉矶港的柴油车排放当年足以引起光化学污染型雾霾。北京周边的柴油车排放，市内其他车辆排放，天然气燃烧烟囱高度较低的水汽和氮氧化物排放，其他非燃煤型排放，加上北京冬季过去多雾现在多霾的气候地理特点，在静稳天气下，形成硝酸盐含量较高的重度雾霾的条件足够。而相对电厂密布的苏南，北京采暖季与非采暖季的PM 2.5浓度季节差更小，说明北京天然气采暖没有非常明显的增加PM 2.5浓度，这和燃煤集中供暖城市的表现迥然不同，说明“气代煤”方向正确。

2.4 北京当地采暖产生的PM 2.5相对苏南地区已经没有季节特征，说明天然气采暖产生的大气颗粒物相对很少前面2.1中对比苏南地区和北京采暖时间段与非采暖时间段的PM 2.5季节差异，显示北京更像没有冬季采暖的城市。这说明北京当地采暖产生的PM 2.5因为采用了燃气方式而大大下降。采暖季当地产生的PM 2.5已经很小，虽然在北京部分山区存在零散散煤燃烧，但对雾霾的形成。但是，北京冬季氮氧化物浓度平均比非采暖季高30%（见清华大学姚强教授节能有道2017年4月26日在线讲座），应该是天然气采暖部分的贡献，北京冬季雾霾硝酸盐比重较大与此相关。进一步降低这部分的影响，北京PM2.5浓度季节差比苏南还会低。

3 湿法脱硫产生的超细颗粒物不具有沉降特性，能够在京津冀及周边地区随风漂浮，形成霧霾气团或连片雾霾，进而随风影响北京

2017年9月19号在中电联的新闻发布研讨会上，清华大学贺克斌院士说9月1号北京雾霾中40%是硫酸盐，卫星反演气团运行轨迹显示来自邢台、大同方向。这一说法肯定了本研究早先通过大数据，验证济南市电厂和钢铁厂周围监测点PM 2.5是济南东西南北中多个监测点中最低，进而推出湿法脱硫次生PM 2.5不具备沉降特点，能够漂浮甚远的结论。通过贺院士提供的线索，可以进一步推定所谓气团实际上是硫酸盐为主的大气颗粒物。在三级微风的动力作用下，一天内峰值从邢台移动400 km到北京。而且，PM 2.5在运动过程中峰值还大大强化，这从前面的图中可以看到。济南数据的验证如下。

采用济南市2014年5月13号到2017年7月29号多个国控监测点的全部数据，以及采暖季、非采暖季的PM 2.5比较，证明散煤燃烧及一般性的散乱污企业产生的PM 2.5不具有远距离传播的特点，而电厂和钢铁厂周边的超细颗粒物不具有沉降特点，能够远途输送。

从3年来不同站点全部PM 2.5浓度数据的比较看，最特殊的两个监测点是高新区和轻骑老厂。高新区监测点PM 2.5浓度最低，也很显著；而轻骑厂监测点PM 2.5 浓度，全部数据中最高，非采暖季最高，采暖季次高。这两个监测点位相距10多km，但PM 2.5浓度差异达19 μg/m3，可见一般性的PM 2.5局地特征强，传播距离并不远。

从表4中显见，济南市的高新区季节差异最小，主要原因是其周围散乱污企业和冬季散煤取暖很少。

济南西部的火车西站、

动物园等附近采暖季与非采暖季PM 2.5浓度季节差异值与高新区相比差12～13.7 μg/m3.这几个地区散煤燃烧相对多，相聚高新区25 km左右，可见散煤燃烧造成的PM 2.5传播距离不远。

值得关注的是，高新区是离济南市电力和工业煤炭消费最集中的地区很近。到济钢8 km，到黄台电厂7 km，到炼油厂4 km，在过去所说的200 m高电厂烟囱烟气最大落地浓度6.7 km附近。济南的煤炭大部分在这周围被消费，理应是PM 2.5浓度较高的区域，济南东部房价在济钢决定停产之前，相对不高，也是人们对其周围工厂多、污染严重有所顾忌。

高新区的监测点PM 2.5浓度，基本上是最低或次低，说明周围没有散乱污企业，没有居民冬季采暖很重要。高新区的PM 2.5浓度长期保持最低，至少也说明附近的耗煤大户污染物排放没有在附近形成聚集和沉降，这应该是排放达标或超低排放的功劳。这说明较大直径的颗粒物没有排放，形不成周围的沉降，而超细颗粒物不再具有沉降的特点，能够长距离随风传播，三级及以下风力时可能在驻留区域形成雾霾的凝结核，一年四季对大面积的地区产生影响。湿法脱硫排放的PM 0.38或PM 0.07为主的颗粒物，常年弥漫在京津冀及周边地区，影响北京是必然的。这也能够解释北京采暖与非采暖季的季节差并不大，而一般性PM 2.5传播并不远，从而北京铁腕治霾下PM 2.5浓度并不低的现象。

4 雾霾天数中霾天数的历史变化与2004—2013年湿法脱硫普及程度和数量变化具有唯一的高度相关性以及大量技术方面的证据，说明湿法脱硫产生的次生PM 2.5导致2013年的雾霾大爆发，也是导致北京雾霾程度下降慢与国家巨大的治霾努力不匹配的根本原因根据山东气象学会所承担的山东省科协课题报告，其对60年代至2013年的雾霾、雾、霾每年发生天数的重新梳理统计如图10所示。2004年之前，霾的天数基本上是线性增长，2004—2013年进入指数增长通道，2013年霾的天数是2004年的8倍。2013年1月连续多天的静稳或逆温天气，终于发生雾霾大爆发；2013年霾的天数比上一年增加接近1.5倍，显然是突变。

2017年9月19号中电联新闻发布会提供的资料显示，2003年脱硫的新标准制定，2004年开始大规模推进湿法脱硫，直到环保部下文要求2012年底实行在线监测等一系列政策以及企业采取相应的对策。

这一时间段恰好对应雾霾天数从原来的直线缓慢增长转换成指数型爆发式增长，直到2013年雾霾大爆发。而经济社会中的其他任何因素，没有一个呈现这种模式的爆发式增长，唯有湿法脱硫的普及和总量的增长。

采用欧洲烟气监测方法，湿法脱硫后导致的粒数浓度比锅炉口成倍、比湿法脱硫入口成百倍增加，尽管其质量浓度增加不多；硫酸行业从2016年开始采用新的监测方法后，颗粒物大大超过排放标准；从国内著名高校雾霾成因团队发现雾霾天大量的氯离子和硫酸根，初步判定也是来自湿法脱硫等佐证了上述根据大数据得到的结论[3].

虽然说煤炭消费快速增长是脱硫设备增长的原因，但济南煤炭峰值是2007年，山东省至今还没有达到峰值，说明煤炭消费高峰并非一定是雾霾的高峰。另外，2013年全国煤耗达到峰值（京津冀也达到峰值），到2016年下降10.9%左右。同期京津冀地区煤炭下降比例应该是大大高于全国这一平均水平，这也是2013年之后京津冀及周边地区雾霾严重程度下降的一个重要原因；其他方面采取铁腕治霾也起到重要作用，而并不主要是2013年之后湿法脱硫超低排放的功劳。

5 结 语

1）2017年北京实现PM 2.5浓度达标的任务比较艰巨。期望京津冀及周边地区通过散煤治理和散乱污治理来降低北京PM 2.5浓度有一定难度，因为本来这些很分散的排放源的排放地域性强，难以单独形成强雾霾气团，远途侵袭北京。

2）采暖季散煤燃烧和小散乱污企业排放会很显著地提高当地城市PM 2.5浓度，进而扩散、弥漫并提高京津冀大气整体的PM 2.5峰值，能够随风向影响北京，也影响苏南，尤其是雾霾连片情况下。但相对当地有大量散烧煤采暖和集中供暖的城市，北京或苏南冬季的PM 2.5浓度与非采暖季的差已经大大降低。相对苏南，北京更像没有冬季采暖的城市，说明北京“气代煤”采暖效果较好，PM 2.5浓度下降的空间也小。

3）一年四季对北京形成雾霾天气影响较大的因素，是能够在静稳或三级左右微风推动下漂移几百公里到达北京的大气颗粒物气团。这些大气颗粒物气团主要由湿法脱硫后产生，而且不是SO2气团。如果是SO2气团，那雾霾应该在2006年火电SO2排放量峰值1 350万吨时爆发，而不是总量下降一半的2013年爆发，或者总量下降87%后的2016年仍很严重，而这期间其他行业SO2的排放总量也基本上是下降的趋势。这些大气颗粒物气团在静稳天气或3级左右的风向推动漂移过程中，沿途能继续进一步凝结和吸附，使PM 2.5浓度不断强化。除非遇到雨或较大的风，或者大气高低空对流改善，排放空间增大。

4）北京周边城市湿法脱硫设施排放的超细颗粒物，在没有形成大的雾霾时，也能从各个方向一年四季天天随风飘移流动到北京，遇到静稳天气和适度的湿度就形成雾霾的凝结核，成为北京形成雾霾的常备因素。城市热岛效应说明大城市上方更容易形成局部静稳天气，这可能是输入型PM 2.5在北京进一步增强以及许多时候北京市的PM 2.5数值高于周边城市的原因。

5）北京能源结构、产业结构已经很优化，交通排放是增加的过程，其他排放成下降趋势。因此，北京自身的大气颗粒物排放难以形成硫酸盐较高的雾霾。但是，北京自然氣候特点过去就是冬季多雾，湿度大，天气静稳状态多，现在当地天然气燃烧产生的水气携带的水和氮氧化物（

尤其在冬季，氮氧化物浓度采暖季比非采暖季高30%

），以及周边柴油车及市内其他车辆等排放的氮氧化物转化的硝酸盐等，天然气锅炉的烟囱如果较低，使得排放和扩散空间很小，还有平时周边随时都会流动过来的超细颗粒物，使得北京产生霾的机会大大增加。

导致没有输入型雾霾情况下，也常出现以当地污染物为源头的硝酸盐为主的重雾霾天气，尤其是采暖季。类似热岛效应，有时也能使得北京比周边PM 2.5浓度高。

6）北京治理输入型雾霾的首要工作，也是需要确认湿法脱硫排出的烟气带出大量无机盐（或者逃逸的SO2在烟囱中形成硫酸雾在烟囱口形成硫酸盐），进入大气后成为超细颗粒物，遇到静稳天气和适度的湿度，成为雾霾的凝结核；另一方面需要确认湿法脱硫后的烟气排放在去除烟气再加热系统，以及一些行业因为腐蚀问题大大降低烟囱高度，烟气无法再排放到更高高空，两者叠加造成烟气排放空间大大压缩，扩散条件大幅度变差的问题。至于风越来越小，静稳天气越来越多，风道受阻，化肥使用过量等，这些变化是相对漫长的过程，并非是霾的天数在2004—2013年期间指数型暴增并爆发的根本原因。不能让这些因素喧宾夺主，而遗漏了主要矛盾和矛盾的主要方面。

7）要改善北京的大气质量，减少雾霾发生，除了减少柴油车的排放，近期需要对京津冀及周边省份采取应急措施，对燃煤设施脱硫后排放的低温湿烟气冷凝、“除湿脱白”，尽快减少大气颗粒物排放。同时，纠正或弥补使得低温湿烟气排放、扩散空间大大压缩的拆除烟气再加热系统（GGH）和降低烟囱高度问题，以此减少输入型雾霾的影响。一些城市如唐山、天津等已经下文要求湿法脱硫后烟囱需要“除湿脱白”，上海和浙江要求对其检测，并在制定类似治理方案。还要加快其他脱硫方式的研发和市场化。

8）在大数据和多种证据确认湿法脱硫导致雾霾爆发之后，可以进一步研究从烟囱出去的硫酸盐等无机盐是通过溶解在水中的无机盐带出去的，还是水气机械性的把硫酸盐（或其他无机盐）带出去，或者是逃逸的SO2在烟囱口形成硫酸雾遇到其他物质形成硫酸盐等。也就是说，大气中大量不明来源硫酸盐主要是从烟囱口出来的，至于上述哪种形式为主，不影响2013年雾霾爆发是湿法脱硫引起来的结论。

参考文献：

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[2] 曹顺安，苏跃进. 燃煤电厂湿烟囱条件下SOx排放致霾机理分析及治理措施[J].华北电力技术，2017（8）：54-60.

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