基于WRF-CMAQ模型的辽宁中部城市群PM2.5化学组分特征

作者：秦思达; 王帆; 王堃^*; 郎咸明; 吴萱; 夏广峰; 王莹; 李梅

来源：环境科学研究, 2021, 34(06): 1277-1286.

DOI：10.13198/j.issn.1001-6929.2021.03.09

• CMAQ
• PM2.5组分
• 辽宁中部城市群
• 水溶性离子
• 源解析

为了探究北方寒冷地区城市PM2.5化学组分特征,采用WRF-CMAQ模型对辽宁中部城市群2019年1月、4月、7月、10月及一次重污染过程(2019年1月11—14日)的PM2.5化学组分展开模拟分析.结果表明:WRF-CMAQ模型分析下SO2、NO2、PM10、PM2.5浓度模拟值与监测值的相关系数(R)在0.63～0.82之间,PM2.5组分中SO42-、NO3-、NH4+、EC、OC浓度的相关系数(R)在0.59～0.88之间,WRF-CMAQ模型对大气污染物及PM2.5主要化学组分的模拟效果较好,可以反映PM2.5及其组分的时空变化特征.通过对模拟结果的进一步分析发现,辽宁中部城市群PM2.5中SNA(SO42-、NO3-、NH4+三者的合称)的占比为37%,与成渝城市群、长三角地区、京津冀地区城市相比,PM2.5二次污染程度较低,一次污染仍是PM2.5的主要来源. 1月、4月、7月、10月PM2.5中[NO3-]/[SO42-](质量浓度比)分别为0.62、0.44、0.15、0.50,表明该区域的燃煤污染对PM2.5的贡献大于机动车尾气的贡献,该现象在秋冬季尤为明显;硫氧化率(SOR)普遍处于较高水平,分别为0.34、0.54、0.61、0.58,表明该区域燃煤排放的SO2更易对PM2.5产生贡献.同时,全年OC/EC(质量浓度比)的平均值为3.6,说明碳气溶胶的贡献主要来自机动车尾气的排放与化石燃料燃烧.通过分析2019年1月11—14日重污染过程PM2.5组分浓度的逐小时变化发现,该时段中SOR与NOR分别是1月平均值的1.2与2.0倍,NOR的提升导致PM2.5中NO3-浓度占比上升了8%,超过SO42-的占比,这表明该重污染过程中机动车尾气对PM2.5的贡献超过平常时段.研究显示,辽宁中部城市群的大气污染呈燃煤与机动车尾气为主的复合型污染特征,尤其在重污染天气下,实施工业限产的同时,加强机动车限行尤为重要.

• 单位
  北京市劳动保护科学研究所