热点研究 | 为臭氧与细颗粒物的协同控制提供科学支撑——可观测响应指标的探索与应用

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编者按：近年来，我国主要大气污染物浓度显著幅降低，但O3浓度却呈上升趋势。制定PM2.5和O3的协同控制措施，需明确污染物生成机制的地域性和季节性。

近年来，大气污染防治工作的有效实施，显著降低了我国城市空气中的PM2.5浓度，但O3问题却在诸多地区逐渐显现。PM2.5和O3协同防治措施的制定仍是巨大挑战，主要原因是，空气中影响PM2.5和O3浓度的前体物化学反应复杂，污染物浓度与其前体物排放呈非线性响应，且该响应关系很难被量化。虽然多个化学传输模型的并行应用可分析此类非线性响应关系（例如使用响应面模型，RSM），但需要大量计算机资源。

为解决上述问题，中国清洁空气政策伙伴关系（CCAPP）伙伴成员清华大学环境学院郝吉明院士研究组和王书肖教授研究组，与美国国家环境保护局空气质量和标准办公室组成国际联合研究团队，开发了基于RSM的PM2.5和O3可观测指标，通过组合部分化学物种浓度的方式量化了非线性响应关系。该方法的使用，为制定PM2.5和O3协同控制政策提供了科学、有效的建议和决策依据。

研究发现，H2O2×HCHO/NO2指标和总氨比例（TAR）指标可分别作为基于RSM的可观测O3和PM2.5的化学指标。

TAR指标可用于识别各地区NH3浓度状况（丰富或贫瘠），并可用于估算NH3和NOx协同减排下的PM2.5污染控制收益（∆C_NH3）。在PM2.5浓度较高的省份，同时控制NH3和NOx排放会产生较高的协同效益。例如在湖南省，每协同减少10％的NH3排放，可额外降低1.2 μg/m³PM2.5浓度。如图1所示，得到效益较高的省份包括湖南，山东，天津，江西和安徽等。

图1.  各省份协同降低NH3和NOx排放的PM2.5浓度控制效果（∆C_NH3）及人口加权的PM2.5浓度比较

研究发现，NOx和VOCs是影响O3和PM2.5浓度的主要前体物，协同减排NOx和VOCs可降低O3和PM2.5浓度。H2O2×HCHO/NO2指标可用于识别各地区的NOx浓度状况（饱和或受限）。在处于强NOx饱和状态的中国北部地区及东部地区（包括四川盆地，长三角和珠三角），协同控制NOx和VOCs排放，可防止单一控制NOx排放所导致的O3浓度增加。

为探索各季节VOCs和NOx最优协同减排策略，本研究针对1月、4月、7月及10月，设计了六种情景，分别采取了0、0.2、0.4、0.6、0.8和1.0的VOCs与NOx排放比例（图2）。1月处于强NOx饱和状态，因此，保持相匹配的NOx和VOCs减排量可使PM2.5和O3协同控制效益最大化；4月和10月，可尝试保持0.2至0.6的VOCs与NOx排放比例；7月处于NOx受限状态，需着力减少NOx排放。

图2. 不同NOx和VOCs比例对降低人口加权PM2.5和O3浓度（μg/m3） 的协同效果（NOx减排率为0%至80%）

总体来说，在减少全年NOx排放的同时，相应减少一定程度的VOCs排放（40％NOx减排量），可实现PM2.5和O3协同控制的效益最大化。值得注意的是，对于不同省份可达到协同控制效益最大化的减排比例（VOCs/NOx）存在地域、季节性差异，比例从0到1.2不等。因此，建议为每个省份设计因地制宜、因时制宜的PM2.5和O3协同控制措施。

原文标题：Development and application of observable response indicators for design of an effective ozone and fine-particle pollution control strategy in China

发表期刊：Atmos. Chem. Phys.

作者：Jia Xing, Dian Ding, Shuxiao Wang, Zhaoxin Dong, James T. Kelly, Carey Jang, Yun Zhu, and Jiming Hao

第一作者机构：State Key Joint Laboratory of Environmental Simulation and Pollution Control, School of Environment, Tsinghua University

出版年：2019

【E文载道、CCAPP秘书处 整理及发布】

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