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多年来,由于经济的快速增长及对环保措施的重视不足,导致中国许多工业城市出现严重的空气污染问题。空气污染不仅对人类健康构成威胁,而且也直接影响当地经济发展。空气污染的影响因素有很多,如排放源、地表特征、气象条件等,因此,如何有效的进行空气质量管理任务艰巨。为解决这些困难,定量化污染物排放源对空气质量的影响,并了解相应的排放贡献敏感性非常重要。唐山市是我国北方重要的重工业城市,产业体系以钢铁、焦化等高能耗、高污染企业为主,严重污染了唐山市的大气环境。唐山市所面临的情况在我国很多城市中普遍存在,为此,需要政府作出更科学的环境管理决策、制定更合理有效的大气环境规划。
本文以唐山市为典型城市,以该市的大气污染源调查为基础,建立了气象智能化集成模式,创建了基于集成模式与CMAQ、CAMx耦合模型的大气环境管理平台,并确定了污染贡献敏感区域及敏感源,计算了大气环境容量,在此基础上制定了唐山市区大气环境规划控制方案,为唐山市政府的环境污染控制决策提供科学有效的依据,也为其他城市政府提供了方法上的参考。
本文在详细调查唐山市大气污染源基础数据的基础上,建立了基于乡镇分辨率的唐山市大气污染源排放清单,排放因子包括PM10、SO2、NOx、多种VOC等。利用MAPINFO及fortran语言开发的污染源识别模块对污染源排放进行网格化空间分配处理,并为空气质量模型提供标准的源清单输入模式。
根据唐山市地形、地貌特点,选择先进的中尺度气象模型WRF、MM5利用RBF人工神经网络进行智能化集成(Ensemble)。对Ensemble、WRF和MM5模拟的温度、气压、风速气象要素与相应观测数据进行对比分析,评价了3种模型在研究区域的应用情况,结果发现集成模式Ensemble较MM5、WRF的模拟数据更接近观测值。将Ensemble与CMAQ、CAMx相耦合,建立了城市大气环境管理平台(CAEMS),其中CAMx的主要作用为通过其内嵌的颗粒物来源识别技术(PSAT)形成网格化敏感区域快速计算模块。同时,本文还客观分析了该平台建立的不确定性。
应用CAEMS的CMAQ和CAMx模块分别对唐山市空气质量影响较大的污染贡献敏感区域进行了筛选,并进行了对比分析。研究结果表明,两模型得出的各区县对市区的贡献结果基本相同,尤其是贡献率大于3％的区域,贡献率排序一致。CAMx与CMAQ比较发现,两种方法各有优缺点,CAMx的多方案模拟时间占有绝对的优势,但是CAMx计算受到内存限制,就单方案来说,CMAQ的计算速度与CAMx差不多。基于CAMx的多方案计算优势,本文建立了城市尺度污染贡献敏感性的三维空间分布研究方法,从不同高度层次上分析了各区县对唐山市近地面区域的污染贡献敏感程度。
应用CAEMS实现了多层次的环境容量计算。以唐山市区为控制区域,通过调整大气污染源清单,计算得到了唐山市区PM10和SO2在80％、85％达标率下的各区县的大气环境容量和相应的达标规划需要的污染物削减量。同时,基于CAMx的网格化敏感性计算结果,建立了9km×9km网格分辨率的理想大气理想环境容量计算方法。
以费用最低为目标,以达标需要削减污染物排放量为条件,以可行性削减量为约束,确定了唐山市区大气污染物削减线性优化规划模型,得到唐山市区80％及85％达标率下的大气环境优化规划结果。其中,80％达标率下削减总费用为359.64万元,85％达标率下为5714.03万元。另外,本文利用区域敏感性贡献结果,在规划方程中加入了区域敏感修正约束条件,经修正后,80％达标率下削减总费用为300.54万元,85％达标率下为2025.14万元。研究说明,对空气质量要求越高,越能体现出区域污染源贡献的敏感性修正作用,有利于在环境规划与管理的有效实施。
应用CAEMS,研究了唐山市及其周边区域的相互污染贡献。该研究方法可用于区域大气环境控制的科学管理,为进一步制定区域大气环境达标规划协同控制方案提供了决策依据。