《一、前言》

一、前言

我国巨大的能源消费规模和以煤炭为主的能源 消费结构导致各种大气污染物大量排放，近年来全 国各地多次发生大范围、长时间的雾霾天气，已成 为社会关注的焦点。为加快解决目前严重的大气污 染问题、切实改善环境空气质量，国务院于 2013 年 9 月发布实施《大气污染防治行动计划》。自《大 气污染防治行动计划》实施以来，全国 74 座城市 的 PM2.5 年均浓度较 2013 年有所下降，但有 7 个省 区的 PM10 年均浓度不降反升，我国东部区域大气 PM2.5 和 O3 污染十分严重，全国和重点区域大气环 境质量仍然面临巨大挑战。

大气环境容量是指一个区域在某种环境目标 （如空气质量达标或酸沉降临界负荷）约束下的大 气污染物最大允许排放量。实际研究时更关注的是 “区域大气环境容量”，即在一定的气象条件及一定 的污染源排放条件下，某一特定区域在满足该区域 环境空气环境质量目标的前提下，单位时间所能 允许的各类污染源向大气中排放的各类污染物的总 量。影响大气环境容量的因素除了大气污染物的环 境化学特征外，还有区域环境目标、区域地理和气 象特征等。

大气环境容量在我国一直被作为支撑国家大 气污染物总量控制和空气质量管理的重要依据。 围绕不同环境目标下的大气环境容量，我国学者 已开展了许多研究。我国 2012 年对《环境空气质 量标准》进行修订，PM2.5 成为影响我国城市空气 质量达标的首要污染物，环境空气中的 PM2.5 标准 限值相比 SO2、NO2、PM10 等成为更严格的约束条 件，因此，从我国空气质量管理的需求出发，亟 需以 PM2.5 达标为约束条件核算大气环境容量，为 大气污染物减排提供科学依据 [1]。研究京津冀及 西北五省（自治区）的大气环境容量将为构建处 于不同经济发展阶段的区域精准化治霾体系提供 重要依据。

《二、研究方法 》

二、研究方法

《（一）方法概述》

（一）方法概述

本研究以 2013 年为基准年，2030 年为目标年， 利用 GEOS-Chem 全球大气化学传输模式模拟计算 大气污染源排放所带来的环境空气中污染物的浓 度，以 2030 年京津冀和西北五省（自治区）的网 格平均地面 PM2.5 年均浓度达到环境空气质量标准 （GB3095—2012）为约束条件，确定京津冀及西北 五省（自治区）的 SO2、NOx、一次 PM2.5、VOCs 和 NH3 五种大气污染物的环境容量，以此分析基准 年的超载情况及减排需求。

《（二）GEOS-Chem 模型设置 》

（二）GEOS-Chem 模型设置

1. 模拟时段

基准年为 2013 年全年，目标年为 2030 年全年， 模拟时间间隔为 3 h。

2. 模拟区域

模拟区域包括中国以及中国临近的其他亚洲地 区和国家：东至日本，西到印度，北到西伯利亚， 南到印度尼西亚。经纬度范围为 70 ºE~ 150 ºE， 11 ºS ~ 55 ºN，网格分辨率为 0.5º×0.667º [2]。

3. 排放清单

基准年和目标年中国境内的人为源排放为清 华大学最新人为源排放清单 [3]，其他采用 GEOSChem 默认的排放清单。

4. 气象年的选择

采用的 GEOS-5 气象场目前只更新至 2012 年， 同时根据 2010—2012 年三年的气象数据模拟基准 年 2013 年的排放对我国东部地区 PM2.5 月均浓度 的比对结果，东部地区 2012 年 PM2.5 月均浓度与 2010—2012 年三年月均浓度的平均值最为接近为 6.28 μg/m3 ，而 2010 年和 2011 年分别为 25.94 μg/m3 和 –32.22 μg/m3 。所以气象年选择为 2012 年。

《（三）模型验证 》

（三）模型验证

利用 GEOS-Chem 模型测算大气环境容量时， 需要对气象场、排放清单和浓度场进行验证。

由于 GEOS-Chem 模型采用的气象场为已同化 的 GEOS-5 气象场，因此本研究不再对气象场进行 验证。

1. 基准年排放清单比较与校验

本研究也将基准年排放清单与近年来其他排放 清单研究结果进行了比较，如表 1 所示。文献 [4 ~ 6] 的排放清单都是采用自下而上的方法建立；文 献 [7] 中 2015 年的排放数据是以 2010 年为基准年 的未来预测数据。除我国环境保护部公布的排放数据明显低于本研究采用的排放清单外，本研究采用 的排放清单均在上述研究的变化范围内。环境保护 部排放数据较低的原因之一是没有将非道路交通源 的排放包括在内。

《表 1》

表 1 排放清单与其他近期研究的比较

注：括号中的年份表示该研究建立的排放清单所在年份。

2. 基准年 PM2.5 模拟浓度验证

基准年地面 PM2.5 浓度模拟值准确，才能保证 未来年模拟结果的可靠性。下文将对基准年 PM2.5 模拟浓度验证进行论述。

《三、主要结果与分析》

三、主要结果与分析

《（一）未来年排放清单》

（一）未来年排放清单

大气污染与能源利用密切相关，未来年主要大 气污染物的排放量取决于能源消费量和大气污染控 制技术与对策。通常通过设置不同的能源消费情景 和大气污染物控制情景分析法确定未来年主要大气 污染物的排放量。本研究依据文献 [8] 的研究成果， 只针对能够实现 2030 年空气质量目标的能源情景 （2030PC）和污染控制情景（2030PC2）进行分析， 如表 2 和表 3 所示。

《表 2》

表 2 2030 年能源情景的关键参数

《表 3》

表 3 2030 年未来情景设置

在能源情景中，2030 年中国能源消费量较 2013 年上涨 7 %；煤炭仍然是能源结构中比例最大 的部分，但所占比例由 2013 年的 61 % 降低至 2030 年的 44 %；可再生能源及核能，所占比例由 2013 年的 8.3 % 上升至 2030 年的 15.1 %。在末端控制策 略方面，该清单为每个能源情景设计了两个末端排 放控制策略，末端控制技术的分布率主要依据相关 政府公告和规划计算。污染控制情景是依据《大气 污染防治行动计划》设定，并假设控制措施逐渐加 严到 2030 年，在该情景中，烟气脱硫装置（FGD）在电厂和工业部门中大范围应用，新建的工业锅炉 均要求安装低氮燃烧技术设备（LNB），静电除尘 器（ESP）和高效除尘器（HED）将逐步替代低效 率的湿式除尘器（WET）。对于民用部门，到 2030 年低硫煤使用率将达 100 %，更先进的煤炭和生物 质炉灶也将广泛使用；对于交通部门，高排放车辆 将被更快淘汰，到 2030 年所有车辆都达到目前欧 洲最严格的排放标准 [9]。

《（二）未来年大气 PM2.5 浓度分析》

（二）未来年大气 PM2.5 浓度分析

2012 年为气象年，将 2013 年我国的人为 源大气污染物排放清单更新为未来年的排放清单、 自然源及境外源排放清单保持不变，利用 GEOSChem 模拟京津冀和西北五省（自治区）地面 PM2.5 浓度分布（见图 1）。为了便于分析，除了未来年 2030 年 PM2.5 浓度变化外，图 1 增加了各省市自治 区 2013 年监测浓度和模拟浓度。2013 年底只有 74 座城市有完整和连续的 PM2.5 监测数据 [10]，因为 这 74 座城市只包含西北五省（自治区）的省会城 市，所以在图 1 中添加了 2015 年 PM2.5 地面监测数 据 [11]。图 1 的横坐标从左到右按照纬度递增进行 城市排序。

《图 1》

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

图 1 京津冀及西北五省（自治区）地面 PM2.5 浓度情况

 

1. 地面 PM2.5 浓度模拟值验证

以标准平均偏差、标准平均误差及相关性系数R 三个参数对 GEOS-Chem 模型模拟的地表 PM2.5 浓度的能力进行校验。将京津冀 13 座城市和西北 五省（自治区）省会城市地面 PM2.5 浓度监测数据 与该城市中心所在 GEOS-Chem 模型网格的模拟浓 度进行比较，结果见表 4。

《表 4 》

表 4 基准年地面 PM2.5 浓度模拟值校验结果

由表 4 可见，京津冀的标准平均偏差为 –8.0 %， 相关性系数 R 为 0.83；西北五省（自治区）的标准 平均偏差为 –8.4 %，相关性系数 R 为 0.97，模型对 地表 PM2.5 浓度评估略低，这是因为气象年为 2012 年，而普遍认为 2013 年的扩散条件优于 2012 年， 所以导致模型对地表 PM2.5 浓度的模拟结果略低于 监测值。京津冀和西北五省（自治区）合计 66 座 城市，2015 年地面 PM2.5 监测值与基准年模拟值的 相关性分析结果表明，虽然无论是气象场还是排放 清单在 2013 年与 2015 年都存在差异，但是该相关 性分析结果能够反映模拟结果的准确程度。结果表 明，京津冀、陕西、青海的模拟结果好于甘肃、新 疆和宁夏的模拟结果。

2. 未来年地面 PM2.5 浓度达标分析

图 1 表明，未来年京津冀、西北五省（自治区） 的网格平均地面 PM2.5 年均浓度均能达到空气质量 二级标准的 35 μg/m3 ，但是，河北、西北五省（自 治区）中 64 座地级市中合计有 15 座城市不能达 标。这就意味着，未来年排放清单的排放量是以京 津冀和西北五省（自治区）的网格平均地面 PM2.5 年均浓度达到环境空气质量标准（GB3095—2012） 为约束条件的大气环境容量，而不是以各地级市网 格平均地面 PM2.5 年均浓度达到环境空气质量标准 （GB3095—2012）为约束条件的大气环境容量，后 者比前者小，尚需进一步研究才能确定后者的具体 数值。

《（三）大气环境容量分析》

（三）大气环境容量分析

1. 大气环境容量

未来年排放清单的排放量是以京津冀和西北五 省（自治区）的网格平均地面 PM2.5 年均浓度达到 环境空气质量标准（GB3095—2012）为约束条件 的大气环境容量，SO2、NOx、一次 PM2.5、VOCs、 NH3 的环境容量如表 5 所示。

《表 5》

表 5 主要大气污染物环境容量

2. 大气环境容量超载率

通过基准年 2013 年的大气污染物排放量与其 环境容量的比值，衡量大气环境超载的结果。由 表 6 可知，西北五省（自治区）总体超载与京津冀 基本相当。一次 PM2.5 和 NOx 的超载状况比其他几 种污染物更为严重，超载率为 158 % ~ 400 %；若想 使大气环境不超载，各地区相对于 2013 年的 SO2、NOx、一次 PM2.5、VOCs 的排放量削减比例应在 30 % ~ 75 %，NH3 的排放量最大削减比例要达到 53 %。

《表 6 》

表 6 基准年主要大气污染物超载情况

《四、结语》

四、结语

以京津冀和西北五省（自治区）的网格平 均地面 PM2.5 年均浓度达到环境空气质量标准 （GB3095—2012）为约束条件，京津冀 SO2、NOx、 一次 PM2.5、VOCs 和 NH3 五种大气污染物环境容 量分别为 609 kt、745 kt、295 kt、1 322 kt 和 6 260 kt；西北五省（自治区）五种大气污染物环境容量 分别为 926 kt、947 kt、349 kt、758 kt 和 9 160 kt； 然而该环境容量对应的京津冀和西北五省（自治区） 中 66 座地级市的 PM2.5 年均浓度达标率为 76.6 %， 100 % 达标率对应的大气环境容量应小于该容量。

2013 年，京津冀地区 SO2、NOx、一次 PM2.5、 VOCs 和 NH3 五种大气污染物的排放量分别是其大 气环境容量的 2.23 倍、2.74 倍、3.59 倍、1.63 倍和 1.70 倍；西北五省（自治区）五种大气污染物排放 量分别是其大气环境容量的2.28倍、2.27倍、2.81倍、 1.73 倍和 1.28 倍。2013 年，京津冀和西北五省（自 治区）大气环境容量超载情况基本相同，所以在新 时期“一带一路”战略实施过程中必须关注西部干 旱区大气环境容量的约束条件。若使大气环境容量 不超载，相对于 2013 年，京津冀五种大气污染物 削减比例分别为 55 %、64 %、72 %、39 %、41 %； 西北五省（自治区）五种大气污染物削减比例分别 为 56 %、56 %、64 %、42 %、22 %。

利用空气质量模型确定大气环境容量的不确定 性取决于空气质量模型、气象场、排放清单、空气 质量标准值等诸多因素。本研究利用 GEOS-Chem 模型及清华大学编制的 2013 年人为源排放清单， 发现甘肃、新疆和宁夏的地面 PM2.5 浓度模拟值与 监测值负相关或相关性低。因此，本研究确定甘肃、 新疆和宁夏的大气环境容量的不确定性高于京津 冀、陕西和青海，尚需深入研究。