论文部分内容阅读
近年来，我国长三角地区环境空气重污染现象频发，并呈现区域性、复合性、周期性等多重特征，引起了公众的广泛关注。为了有效应对重污染天气，各级政府相继出台多项政策力求打赢污染防治攻坚战和蓝天保卫战，研究重污染天气的来源和形成条件是首要的任务。
本文以安徽省为研究对象，构建了安徽省大气复合污染立体监测网络，实现对大气污染演变趋势的四维（立体空间加时间）实时动态分析，为重污染天气预报预警提供数据支持;运用HYSPLIT气象模型和NAQPMS空气质量模型分析安徽省大气污染的主要通道和来源;建立了重污染过程的动态源解析监测方案和减排方案，为重污染天气的精细化管理提供技术支撑。主要研究结论如下:
(1)环境气象因素中风和降水对颗粒物的影响最为显著。皖北与沿江城市颗粒物对风速敏感程度春、夏、冬季较小，敏感风速约为5.0～5.7m/s，秋季相对较大;江淮之间及皖南对风速敏感程度较大，敏感风速约为2.2～3.0 m/s。降水对PM10的清除率高于对PM2.5，春、夏、秋、冬四季清除率由负转正的PM2.5浓度阈值分别为35、15、25、30μg/m3，PM10浓度阈值分别为60、50、60、60μg/m3。
(2) HYSPLIT前、后向轨迹聚类对宿州市秋、冬季分析表明，秋季宿州逐渐受到东亚冬季风影响，逐步转为偏北向，大部分气团经河北北部、渤海湾、胶东半岛、江苏等地抵达宿州继续沿南偏西方向行进;前向轨迹呈东北-西南向，影响湖北、湖南及江西等下游地区;NAQPMS模式对宿州进行来源动态解析表明宿州本市PM2.5的贡献率为58％（其中二次生成最高，达72％），周边地区江苏省为最大的贡献省份（累计贡献达18％），外地源中二次生成同样占比最大(42％)。冬季，后向轨迹转为西北向，北方冷空气经京津冀地区、河南或山东等地从西北向进入宿州市，或绕道渤海湾、胶东半岛转向南行，经江苏中部抵达宿州;前向轨迹总体为向南输送，且可分为西略偏南、南略偏西及东南三条通道，对下游地区空气质量有一定影响。宿州本地PM2.5的贡献为51％(二次生成占71％)，周边及其他地区贡献达49％，周边省份中，江苏省和河南省对宿州市PM2.5的贡献率相当（各占16％），周边省份中二次生成同样占比最高(45％)。
(3) NAQPMS减排措施效果评估表明减排力度越大，控制效果越好。对于本地累积污染，安徽省全省各污染物排放削减10％左右，可使得重污染期间PM2.5浓度值降低约10μg/m3;各污染物排放量削减20％（VOCs削减15％），PM2.5浓度值平均可降低20～30μg/m3;各污染物排放量削减30％(VOCs削减20％)，PM2.5浓度值平均可降低30～40μg/m3。
本文以安徽省为研究对象，构建了安徽省大气复合污染立体监测网络，实现对大气污染演变趋势的四维（立体空间加时间）实时动态分析，为重污染天气预报预警提供数据支持;运用HYSPLIT气象模型和NAQPMS空气质量模型分析安徽省大气污染的主要通道和来源;建立了重污染过程的动态源解析监测方案和减排方案，为重污染天气的精细化管理提供技术支撑。主要研究结论如下:
(1)环境气象因素中风和降水对颗粒物的影响最为显著。皖北与沿江城市颗粒物对风速敏感程度春、夏、冬季较小，敏感风速约为5.0～5.7m/s，秋季相对较大;江淮之间及皖南对风速敏感程度较大，敏感风速约为2.2～3.0 m/s。降水对PM10的清除率高于对PM2.5，春、夏、秋、冬四季清除率由负转正的PM2.5浓度阈值分别为35、15、25、30μg/m3，PM10浓度阈值分别为60、50、60、60μg/m3。
(2) HYSPLIT前、后向轨迹聚类对宿州市秋、冬季分析表明，秋季宿州逐渐受到东亚冬季风影响，逐步转为偏北向，大部分气团经河北北部、渤海湾、胶东半岛、江苏等地抵达宿州继续沿南偏西方向行进;前向轨迹呈东北-西南向，影响湖北、湖南及江西等下游地区;NAQPMS模式对宿州进行来源动态解析表明宿州本市PM2.5的贡献率为58％（其中二次生成最高，达72％），周边地区江苏省为最大的贡献省份（累计贡献达18％），外地源中二次生成同样占比最大(42％)。冬季，后向轨迹转为西北向，北方冷空气经京津冀地区、河南或山东等地从西北向进入宿州市，或绕道渤海湾、胶东半岛转向南行，经江苏中部抵达宿州;前向轨迹总体为向南输送，且可分为西略偏南、南略偏西及东南三条通道，对下游地区空气质量有一定影响。宿州本地PM2.5的贡献为51％(二次生成占71％)，周边及其他地区贡献达49％，周边省份中，江苏省和河南省对宿州市PM2.5的贡献率相当（各占16％），周边省份中二次生成同样占比最高(45％)。
(3) NAQPMS减排措施效果评估表明减排力度越大，控制效果越好。对于本地累积污染，安徽省全省各污染物排放削减10％左右，可使得重污染期间PM2.5浓度值降低约10μg/m3;各污染物排放量削减20％（VOCs削减15％），PM2.5浓度值平均可降低20～30μg/m3;各污染物排放量削减30％(VOCs削减20％)，PM2.5浓度值平均可降低30～40μg/m3。