基于WRF-CAMx(the weather research and forecasting model and the comprehensive air quality model with extensions)空气质量模型定量分析了不同NO_(x)、挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs)在减排情景下全国及重点区域...
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基于WRF-CAMx(the weather research and forecasting model and the comprehensive air quality model with extensions)空气质量模型定量分析了不同NO_(x)、挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs)在减排情景下全国及重点区域PM_(2.5)与O_(3)浓度变化情况,并通过引入敏感度的概念,评估PM_(2.5)与O_(3)对NO_(x)、VOCs减排的敏感性,直观地揭示了NO_(x)、VOCs减排对PM_(2.5)与O_(3)浓度改善效益,以此提出中国PM_(2.5)与O_(3)协同控制路径.模拟结果表明,NO_(x)减排可有效降低全国及重点区域PM_(2.5)与O_(3)浓度,减排比例较小时,PM_(2.5)浓度下降,但少部分区域O_(3)浓度升高,随着减排比例增加,PM_(2.5)与O_(3)浓度均呈加速下降趋势;VOCs减排过程中,全国及重点区域PM_(2.5)与O_(3)浓度一直保持下降趋势.减排敏感度结果表明,全国及重点区域PM_(2.5)对NO_(x)减排敏感度更高;而O_(3)有所不同,对于全国整体而言,对NO_(x)减排更敏感;重点区域中珠江三角洲地区O_(3)对VOCs减排敏感度更高;“2+26”城市、长江三角洲、汾渭平原地区O_(3)在减排比例较小时,对VOCs减排更敏感,随着减排比例增加,对NO_(x)减排敏感度更高.因此,建议在中长期大气污染物协同减排路径的设计中,将NO_(x)持续减排作为全国及重点区域PM_(2.5)与O_(3)污染改善的核心,将VOCs减排作为短期内降低重点区域PM_(2.5)与O_(3)浓度的关键.
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