2015—2018年京津冀地区不同天气类型影响的PM2.5输送特征及减排效果分析

doi:10.3969/j.issn.1673-503X.2023.04.014

气象与环境学报 ›› 2023, Vol. 39 ›› Issue (4): 114-121.doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2023.04.014

2015—2018年京津冀地区不同天气类型影响的PM_2.5输送特征及减排效果分析

胡艳楠¹(),孟凯^2,^3,*(),杨雨灵⁴,马翠平⁴,李文星¹,马志淳⁴

1. 中国气象局气象干部培训学院河北分院, 河北保定 071000
2. 河北省气象科学研究所, 河北石家庄 050021
3. 河北省气象与生态环境重点实验室, 河北石家庄 050021
4. 河北省气象灾害防御和环境气象中心, 河北石家庄 050021

收稿日期:2022-05-22 出版日期:2023-08-28 发布日期:2023-09-23
通讯作者: 孟凯 E-mail:357948341@qq.com;macka@foxmail.com
作者简介:胡艳楠, 女, 1989年生, 工程师, 主要从事大气物理与大气环境研究, E-mail: 357948341@qq.com
基金资助:
河北省自然科学基金面上项目(D2020304038);河北省气象局科研项目(20ky29);中国气象局气象干部培训学院科研项目(青2021-010)

Analysis of PM_2.5 transport characteristics and emission reduction effects of different weather types in the Beijing-Tianjin-Hebei region from 2015 to 2018

Yannan HU¹(),Kai MENG^2,^3,*(),Yuling YANG⁴,Cuiping MA⁴,Wenxing LI¹,Zhichun MA⁴

1. Hebei Branch of Training Institute for Meteorological Cadres of China Meteorological Administration, Baoding 071000, China
2. Hebei Provincial Institute of Meteorological Sciences, Shijiazhuang 050021, China
3. Key Laboratory of Meteorology and Ecological Environment of Hebei Province, Shijiazhuang 050021, China
4. Hebei Provincial Meteorological Disaster Prevention and Environmental Meteorological Center, Shijiazhuang 050021, China

Received:2022-05-22 Online:2023-08-28 Published:2023-09-23
Contact: Kai MENG E-mail:357948341@qq.com;macka@foxmail.com

摘要/Abstract

摘要：

将2015—2018年京津冀地区PM_2.5污染日按天气类型分为均压型、高压后部型和西北高压型，应用WRF-CAMx、WRF-CMAQ模式进行北京市、石家庄市PM_2.5来源解析和减排模拟。结果表明：相比均压型和西北高压型，北京市、石家庄市PM_2.5污染日的高压后部型出现次数最少，但外源污染输送较明显。3种天气类型PM_2.5污染日，石家庄本地污染源的排放贡献均高于北京本地污染源的排放贡献，是PM_2.5浓度石家庄市高于北京市的主要原因之一。受不同天气类型影响，北京市、石家庄市PM_2.5污染物输送和来源特征不同。根据石家庄市PM_2.5污染物输送特征制定的减排优化方案，减排率可达京津冀中南部城市联合减排的83.6%~91.3%，该方案较为合理且高效。

关键词: WRF模式, 区域输送, 减排方案

Abstract:

According to the weather type, PM_2.5 pollution days in the Beijing-Tianjin-Hebei region from 2015 to 2018 were divided into uniform pressure type, rear part of a high pressure type and northwest high-pressure type.WRF-CAMx and WRF-CMAQ models were used to analyze PM_2.5 sources and simulate emission reduction in Beijing and Shijiazhuang.The results show that compared with the pressure equalization type and the northwest high-pressure type, PM_2.5 pollution under the rear part of a high pressure type appears least in Beijing and Shijiazhuang, but the transport of external pollution is more obvious there.On PM_2.5 pollution days under three weather types, the emission contribution of local pollution sources in Shijiazhuang is higher than that in Beijing, which is one of the main reasons why the PM_2.5 concentration in Shijiazhuang is higher than that in Beijing.Affected by different weather types, the transport and source characteristics of PM_2.5 pollutants are different in Beijing and Shijiazhuang.According to the transport characteristics of PM_2.5 pollutants in Shijiazhuang, the emission reduction optimization scheme can reach 83.6%~91.3% of the joint emission reduction of the central and southern cities of Beijing-Tianjin-Hebei region, which is reasonable and efficient.

Key words: WRF mode, Regional transportation, Emission reduction scheme

中图分类号:

胡艳楠,孟凯,杨雨灵,马翠平,李文星,马志淳. 2015—2018年京津冀地区不同天气类型影响的PM_2.5输送特征及减排效果分析[J]. 气象与环境学报, 2023, 39(4): 114-121.

Yannan HU,Kai MENG,Yuling YANG,Cuiping MA,Wenxing LI,Zhichun MA. Analysis of PM_2.5 transport characteristics and emission reduction effects of different weather types in the Beijing-Tianjin-Hebei region from 2015 to 2018[J]. Journal of Meteorology and Environment, 2023, 39(4): 114-121.

图/表 8

表1

表2

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图2

表3

图3

表4

表5

参考文献 35

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模式	方案名称	方案选择
WRF	微物理方案	WSM 3-class simple ice scheme^[22]
	长波辐射参数化方案	RRTM^[23]
	短波辐射参数化方案	Dudhia scheme^[24]
	陆面过程	Noah陆面过程方案^[25]
	边界层参数化方案	Yonsei University scheme^[26]
	积云参数化方案	Kain-Fritsch (new Eta) scheme^[27]
	水平平流方案	PPM^[28]
CAMx	干沉降方案	ZHANG03^[29]
CAMx	气溶胶化学机制	CF^[30]
CMAQ	气相化学机制	CB-IV^[31]

污染天气类型	出现时间
均压型	2016年12月3—4日
	2016年12月16—17日
	2016年12月29日至2017年1月1日
	2017年2月2—3日
	2017年10月26—27日
	2018年1月18—20日
	2018年2月18—19日
高压后部型	2015年12月7—8日
	2017年1月23—25日
	2017年2月14—15日
	2018年11月2—3日
西北高压型	2015年1月3—5日
	2015年12月23—24日
	2016年1月2—3日
	2016年12月18—19日
	2017年1月7—8日
	2017年2月4—5日
	2017年12月22—23日
	2017年12月29—30日

站点	平均值/(μg·m^-3)		MB	NMB/(%)	NME/(%)	r
站点	模拟值	观测值	MB	NMB/(%)	NME/(%)	r
北京市	105.03	101.65	3.38	3.32	43.70	0.76
石家庄市	203.29	199.70	8.45	4.40	32.71	0.76

方案名称	均压型	高压后部型	西北高压型
TC	石家庄市、保定市减排50% 邢台市、邯郸市减排30%	石家庄、邢台减排50% 保定、邯郸减排30%	石家庄、保定减排50% 北京、廊坊减排30%
SC	京津冀中南部减排50%	京津冀中南部减排50%	京津冀中南部减排50%

减排效率/(%)		污染天气形势类型
减排效率/(%)		均压型	高压后部型	西北高压型
TC	石家庄	50.2	47.7	40.6
TC	其他城市	24.7	20.5	13.0
SC	石家庄	54.6	56.7	46.1
SC	其他城市	44.4	39.4	39.4
$ \frac{\mathrm{TC}}{\mathrm{SC}} \times 100 \%$	石家庄	91.3	83.6	89.1
$ \frac{\mathrm{TC}}{\mathrm{SC}} \times 100 \%$	其他城市	46.2	41.2	38.8

2015—2018年京津冀地区不同天气类型影响的PM_2.5输送特征及减排效果分析

Analysis of PM_2.5 transport characteristics and emission reduction effects of different weather types in the Beijing-Tianjin-Hebei region from 2015 to 2018

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