开封市机动车限行对PM2.5浓度影响的时空模拟

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随着我国经济和城镇化的快速发展,机动车保有量的迅速增加以及城市交通道路网的快速增长,机动车引起的污染物排放及其对空气质量的影响受到了越来越多的关注。机动车引发的尾气排放与道路扬尘不仅影响局地大气环境,还可通过区域输送影响周边区域乃至全球的大气环境质量。PM2.5(空气动力学直径小于2.5μm的细颗粒物)已经被公认为是我国大部分城市的首要污染物,PM2.5污染不仅影响区域气候变化和生态环境,同时可严重危害人体健康。为进一步缓解PM2.5污染,提高空气质量,全国多地政府相继出台了包括机动车限行在内的一系列空气污染防治措施。定量评估机动车减排措施对PM2.5浓度的影响,可为科学制定机动车管控措施提供科学依据,对于空气质量的持续改善具有促进作用。为揭示机动车限行措施对PM2.5浓度的影响,本文以采取机动车限行措施的河南省开封市为研究区,利用三维空气质量模型WRF-Chem(Weather Research and Forecasting Model with Chemistry),结合清华大学研发的中国多尺度大气污染源排放清单模型(MEIC,Multi-resolution Emission Inventory for China),对开封地区在不同机动车限行措施下的PM2.5浓度进行了多情景时空模拟与分析。得出了以下主要结论:(1)对人为大气污染源排放清单进行了时空分配预处理,并对WRF-Chem模型进行了参数本地化。模拟值与观测值间的相关系数约为0.41,归一化平均偏差(NMB)为15.2μg·m-3,平均偏差(MB)为-12.6μg·m-3,说明本地化后的WRF-Chem模型能够合理模拟开封地区的PM2.5浓度值。(2)模拟结果再现了开封地区2017年12月份的3次重度污染过程。发现开封市的PM2.5浓度具有较大的时空差异,PM2.5浓度峰值一般出现在早上6:00-7:00之间,谷值出现在午夜,高值区主要分布在开封地区东南部以及兰考县西部。(3)基于本文设置的开封地区3种机动车限行减排措施,通过改变排放清单中道路交通移动源的污染物排放量作为WRF-Chem模型的源排放输入,对不同机动车限行措施下的PM2.5浓度进行了时空模拟。在未进行机动车限行控制的基准情景下,开封地区PM2.5的月平均浓度值为75.99μg·m-3,每天实施限行2个尾号情景下的PM2.5月平均浓度为75.91μg·m-3,而在机动车尾号单双号限行的情景下,PM2.5月平均浓度则为73.83μg·m-3。(4)模拟结果表明,实施不同的机动车限行措施控制交通源污染物排放量,PM2.5浓度值的降低幅度大约在4%左右。可见,如果单纯的通过机动车限行措施降低交通源的污染物排放来降低PM2.5浓度,可能难以较大程度改善PM2.5污染。这是由于PM2.5浓度是由本地人为排放、区域传输、气象条件,以及交通源排放在所有人为排放中的占比大小等共同决定的。因此,PM2.5污染的改善治理,需要与其他污染源排放进行协同管控,同时需要实施多区域的联防联治。本研究对于量化机动车限行措施对空气质量的影响具有重要参考价值,可为科学制定机动车排放管控措施提供理论、方法与技术支撑。
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