中国臭氧颗粒物和温室气体协同控制的中长期战略研究.pdf
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1、 中国臭氧、颗粒物和温室气体协同控中国臭氧、颗粒物和温室气体协同控制的中长期战略研究制的中长期战略研究 Medium and longMedium and long-term strategies term strategies for synergistic control of ozone,for synergistic control of ozone,PMPM2.52.5 and greenhouse gases in and greenhouse gases in ChinaChina 北京北京大学大学 2022023 3.5 5.1212 Peking University May
2、 12,2023 !#!#$%&()*+,-.%/01234562789!ACKNOWLEDGEMENT This report is a product of Peking University and is funded by Energy Foundation China.#!II 5.3 未来甲烷排放协同控制对对流层臭氧和气候变化的贡献.61 5.3.1 甲烷排放协同调控对全球对流层臭氧的影响.61 5.3.2 甲烷减排对中国对流层臭氧的影响.63 5.4 甲烷排放协同调控对未来气温变化的影响.65 5.4.1 甲烷排放协同调控对全球气温变化的影响.65 5.4.2 甲烷排放协同调控
3、O3对气温变化的影响.67 5.5 不同减排路径下的大气氧化性与温室气体变化.69 5.5.1 研究原理.69 5.4.2 未来大气氧化性和温室气体变化.70 第六章 结论与建议.72 6.1 结论.72 6.2 建议.74 参考文献.76 1#$%#$%&()*+,-./0123&()*+,-./0123 2013 年 大气污染防治行动计划 等空气污染治理实施以来,我国环境空气质量明显改善,二氧化硫、细颗粒物(PM2.5)等一次污染物浓度较之 2013 年降幅达到 30-50%。但是,近几年来,臭氧(O3)已经成为影响空气质量达标的重要因素,2015 至 2019 年全国 O3年均浓度、污染
4、范围和持续时间呈逐年缓慢上升趋势,2020 年年均浓度虽有所降低,但整体态势并没有完全扭转。仅依靠空气污染物末端治理难以实现空气质量目标,减少与化石燃料使用、传统制造业转型等源头改进也十分重要。为应对全球气候变化的挑战,中国承诺力争在 2030 年前实现碳达峰,努力争取在 2060 年前实现碳中和。常规大气污染物和二氧化碳(CO2)大都源于化石燃料的燃烧,空气质量改善需求也将有利于低碳转型目标的推进。同时各地区气象条件、污染物排放特征、发展阶段、产业结构和能源结构等都存在差异。在这一背景下,中国省级及区域空气质量目标的实现路径及其对气候减缓的协同效益,无疑成为亟需探讨的重要课题。在我国提出的双
5、碳目标下,基于 O3、PM2.5与温室气体之间的相互影响机制,O3和 PM2.5污染协同防控在气候变化的大背景下,如何科学地走下去,今后的协同控制指标体系应如何建立?如何更高地对接世界卫生组织(WHO)的标准?这一系列问题都亟待解决。作为近年来我国发展最为迅猛的世界级城市群,中国对于粤港澳大湾区(Guangdong-Hongkong-Macao Greater Bay Area,GBA)的环境空气质量工作提出了要主动适应气候变化的要求。GBA 需要更积极探索在实现双碳目标下,如何走出一条以能源调整、消费控制为主、末端治理为辅的减排路径。O3综合防控技术和 CO2深度减排已成为当前包括 GBA
6、区在内等区域的重大需求。区域环境空气质量管理中不仅要树立多污染物非线性协同控制战略,更要考虑温室气体和大气污染物协同减排战略,建立大气二次污染物前体物非线性减排、温室气体协同减排的创新绿色低碳发展模式,实施区域甚至是跨区域的污染联防联控。然而,已有相关研究多集中在评估碳减排的空气质量协同效益分析方面,而对于各地区实现 O3达标对 CO2减排影响则缺乏探讨。针对上述问题,基于基础资料收集和模型模拟,本项目立足于气候变化下温室气体与 O3和 PM2.5相互作 2 用机制的研究,拟从国家和区域层面对与碳目标匹配的 O3和 PM2.5协同控制指标进行初步探究,为我国新阶段的环境大气污染物的控制与标准的
7、建立提供科学的指导。3#4%#4%5678956789:;=:;?A()?A 在全球气候变暖愈发强烈的背景下,中国大部分城市的 O3污染不降反升,并且 PM2.5浓度仍然居高不下。同时,中国在 2015 年提交了巴黎协定国家自主贡献,在 2020 年提出了国家碳中和目标,未来的治理措施将逐渐转变为减污降碳协同治理,以源头治理为主,末端治理为辅。实际上,空气污染与气候变化同根同源,相互联系。在此背景下,本章通过量化 2015-2022 年期间的中国所有观测站点的 O3背景值浓度现有浓度水平及 O3削减空间,评估气候变化与中国O3背景值时空变化的相关关系,为中国整体层面及重点区域未来逐步落实气候变
8、化与空气污染协同应对提供理论依据和数据支撑。2.1!#$%&!#$%&(2.1.1!#$!#$中国各站点的空气质量监测数据来自中国环境监测总站的全国城市空气质量实时发布平台(http:/106.37.208.233:20035/),时间跨度为 2015-2021 年,时间分辨率为 1 小时,监测物种包括 PM2.5、PM10、O3、一氧化碳(CO)、二氧化氮(NO2)、二氧化硫(SO2)。气 象 数 据 来 源 为 美 国 国 家 气 候 数 据 中 心(NCDC)(https:/www.ncei.noaa.gov/),气象数据要素包括气温、气压、露点、风向风速、云量、降水量,时间跨度为 20
9、15-2022 年,时间分辨率为 1 小时。2015-2022 年的 逐 月 厄 尔 尼 诺 指 数 数 据 来 自 于 中 国 气 候 中 心(http:/cmdp.ncc- 年的东亚夏季 风 指 数 数 据 来 自 于 中 国 海 洋 大 学 李 建 平 教 授 公 开 发 布 的 数 据 平 台(http:/ 0 时对应的 O3浓度。由于 O3浓度存在显著的日 4 变化,因此 O3小时浓度均值不能反映其对生态系统和人体健康的影响,故在管理和研究中常采用 O3日最大 8 小时浓度均值(O3 MDA8)作为评估指标,本章讨论的 O3背景浓度也是指 O3 MDA8 的背景浓度(O3 MDA8
10、Baseline)。本章采用 NO2截距法来计算 O3 MDA8 背景值。根据大气化学经典理论,NO2光解是对流层 O3唯一的天然来源,而近地面 NO2主要来自人为源排放,因此可以认为当某一气团的日间 NO2浓度接近零时,该气团基本不受人为源的影响,气团中 O3浓度为该区域的背景 O3浓度,对应的 O3 MDA8 亦即其背景值。以 2022 年 8 约广州市九龙镇站点为例(图 2-1),以 NO2浓度为横坐标,O3 MDA8为纵坐标作箱线图,O3 MDA8 均值随 NO2浓度先升高后下降,当 NO2浓度接近0 时,可以得到该站点的 O3 MDA8 背景值(约 27.02.0 ppb)。图 2-
11、1 广州市监测中心 NO2-O3 MDA8 箱线图(2022)2.1.3./01234./01234%&(5678%&(5678 本章采用 2015-2022 年全国环境监测站点的 O3浓度数据计算了各站点 O3 MDA8 背景值的 8 年平均值。从全国尺度来看,O3 MDA8 背景值大致分布在30-60 ppb(即约 60-120 g/m3)之间。由图 2-2 可见,全国 O3 MDA8 背景的高值区出现在华北平原、华东地区和西北地区,且背景值呈现出由中部(30-40N)向南北递减的规律。5 图 2-2 2015-2021 年中国臭氧背景浓度分析结果 北纬 30-40附近上空的副热带高压造成
12、的下沉气流运动,会阻碍近地面污染物的扩散和传输,这可能是造成该地区的 O3 MDA8 背景值偏高的主要原因。此外,太行山脉的阻隔更使得污染物难以向西扩散,进一步造成华北平原、以及长三角北部 O3 MDA8 背景值的抬升。在新疆北部与西藏南部地区,O3 MDA8 背景值也略高于全国平均。由于西伯利亚地区强大冷高压的存在,使新疆北部盛行北风,但由于天山山脉的阻隔作用,使 O3积聚、O3 MDA8 背景值升高。此外,由于西藏南部海拔较高,太阳紫外辐射较强,加之受印度等国跨境传输的影响,也可能使 O3 MDA8 背景浓度略有抬升。图 2-3 展示的是长三角(YRD)、京津冀(NCP)、珠三角(PRD)
13、和四川盆地(SCB)四个重点城市群的八年平均 O3 MDA8 背景值。长三角、京津冀地区的平均 O3 MDA8 背景值(43.63.0 ppb 和 43.13.5 ppb)显著高于四川盆地和珠三角(34.42.4 ppb 和 36.01.7 ppb)(p0.05),其主要原因可能包括如下几个方面:1)华东、华北平原天然源 VOCs 排放量高,因此即使在 NO2浓度极低的条件下,仍然有部分 O3的产生;2)太行山脉的阻隔作用使 O3积聚;3)北纬 30-40附近气流的下沉运动阻碍 O3扩散;4)北纬 30以北相对高温、干燥的气相条件有利于 O3的生成;而四川盆地与大湾区多雨潮湿的气候条 6 件则
14、有利于 O3的去除,使 O3背景值下降。图 2-3 2015-2022 年全国各地区平均 O3 MDA8 背景值 图 2-4 是我国 O3 MDA8 背景值的年际变化。由图可见,2017 年以来长三角、京津冀、粤港澳大湾区和四川盆地地区的 O3 MDA8 背景浓度在均值附近上下波动,没有显著的下降或上升趋势。该结果也侧面证明,NO2截距法是一种较稳定的 O3背景浓度定量方法,能够提供较可靠的 O3 MDA8 背景值。然而,由于站点监测数据可用年限较短,2015-2022 年之间的 O3 MDA8 背景值的短期变化可能难以反映其长期演变趋势,给本研究的结论带来一定不确定性。图 2-4 2015-
15、2022 年全国各地区平均 O3 MDA8 背景值的年际变化 O3 MDA8 背景值的量化有助于判断区域 O3未来的削减空间。夏季是一年中 7 O3污染最高发的时段,量化夏季 O3 MDA8 的削减空间对 O3污染控制有重要意义。如表 2-1 所示,2022 年夏季,京津冀、长三角、四川盆地和珠三角的 O3 MDA8背景值分别为 56 ppb、50 ppb、41ppb 和 34 ppb,O3 MDA8 削减空间分别约为 20 ppb、17ppb、23ppb 和 9 ppb。该结果表明,目前全国重点城市群污染季节 O3 MDA8的削减空间仍然较大,未来必须重视 VOCs 与 NOx的协同减排,以
16、期最大程度地削减 O3浓度、降低其对人体健康和生态系统的危害。表 2-1 2022 年全国重点城市群夏季 O3 MDA8 背景值削减空间分析 浓度(ppb)京津冀 长三角 四川盆地 珠三角 O3 MDA8 76 67 64 43 O3 MDA8 Baseline 56 50 41 34 削减空间 20 17 23 9 2.2)*+,-!./01&234)*+,-!./01&234(地表O3浓度与气象要素存在不同程度的相关性。大气污染的变化主要由两个因素驱动:人为排放和气象。尽管人为排放主导了空气污染的长期趋势,但包括温、压、湿、风、降水、辐射、边界层高度等在内的气象因素也显著影响了日、月、季节
17、、年际和年代际尺度的大气污染物浓度的变化。多元线性回归(MLR)模型是量化气象因素对不同区域大气污染长期变化影响的有效工具。Li et al.(2020)建立了 9 种主要气象因子(日最高 2 米气温(Tmax)、10 米纬向风(U10)和经向风(V10)、行星边界层高度(PBLH)、总云面积分数(TCC)、降雨量(Rain)、海平面压力(SLP)、相对湿度(RH)和 850 hPa 经向风(V850)与中国个站点的 2013-2019 年的去季节趋势的月度的夏季 O3 MDA8 的回归方程以量化气象因素和人为因素对夏季 O3 MDA8 的贡献(公式 2-1):=!+#$%+(公式 2-1)其
18、中 y 是去季节趋势的月度的夏季 O3 MDA8,(x1,x9)是九个气象变量,为常数项。基于 Akaike 信息标准统计,通过逐步添加和删除项的方法确定回归系数,以获得最佳模型拟合结果。为避免过度拟合,仅 8 考虑包含至多三个气象参数的夏季 O3 MDA8 的回归模型。MLR 回归的趋势被用来反映气象贡献,然后残差被用来反映假定的人为贡献,人为趋势的统计显着性由 t 检验确定。2013-2019年期间,MLR的模拟结果表明中国的平均气象驱动趋势为0.7 ppb/年(p0.01),表明气象因素是中国大部分地区夏季 O3增加的重要因素(图 2-5)。具体而言,气象因素的变化显著驱动了华北平原(N
19、CP)、长三角和珠三角的 O3的增加(0.7-1.4 ppb/年),则对四川盆地的 O3有不明显的缓解降低作用(-0.2 ppb/年)。与其他地区人为排放主导了区域 O3浓度增加(57%-100%)的结果不同的是,气象因素的变化对珠三角的 O3增加贡献度最大(73%)的结果表明气象因素主导该区域 O3浓度的变化。图 2-5 2013-2019 年中国夏季 O3 MDA8 变化趋势。(a)为各观测站点夏季平观测 O3 MDA8 观测变化趋势。图(b)显示了通过将 O3 MDA8 拟合到 MLR 模型中的气象协变量而确定的气象驱动趋势。图(c)显示了从 MLR 模型的残差推断出的人为趋势。高于 9
20、0%置信水平的统计显着趋势用黑点标记。图片来自于 Li et al.(2020)与之前对 2013-2017 年的研究类似(Li et al.,2019a),华北平原(MLR:Tmax,V10,RH)最重要的气象驱动因素是 Tmax,珠三角(MLR:V850,RH,SLP)的则是 850hPa 的经向风,RH 则是四川盆地(MLR:RH,Tmax,V10)和长三角(MLR:RH,U10,V10)区域最重要的气象驱动因素。焚风引发的高温天气是中国北方夏季 O3污染恶化最重要的气象因素。但如此炎热的天气与长期变暖无关,而是与主要由西北风引起的年际变化有关。珠三角的 O3增加的主要气象 9 驱动因素
21、是夏季季风的减弱,弱季风能减少海洋清洁空气对 PRD 的通风,利于城市地区的 O3及其前体物的积累。尤其是在 2018-2019 年期间,高温及弱夏季风天气显著增加了 NCP 和 PRD 区域的 O3浓度(表 2-3)。对于山东半岛而言,受增强的海洋气团的强烈影响,增加的对流导致 O3的扩散速度加快,不利于 O3的积累和增加(Han et al.,2020)。东北地区气温下降则是该区域 O3浓度降低最重要的因素(Li et al.,2020)。表 2-3 2013-2019 年和 2013-2017 年中国 MDA8 臭氧趋势(ppb/年),表格来自于 Li et al.(2020)2.3)5
22、&-!./)5&-!./#$%#$%01&23401&234(除了区域人为排放的直接显著影响外,气候系统的变化能通过影响大气污染的输送、O3的生成、清除等化学反应速率等的同样能有效影响中国 O3背景值的变化。为进一步评估气候变化对中国 O3背景值的影响,本小节计算了 2015-2022年的中国每个观测站点的尼尔尼诺 3.4(Nio 3.4)指数、东亚夏季风指数与 O3逐月背景值的异常值的时间序列的相关性(图 2-6)。10 图 2-6 2015-2022 年中国臭氧背景值异常值与气候系统的相关关系。(a)中国各站点 2015-2022 年逐月 O3 MDA8 的异常值和 Nio 3.4 指数的
23、相关性分布图;(b)夏季(6-8 月)O3 MDA8 的异常值和 Nio 3.4 指数的相关性分布图;(c)夏季 O3 MDA8 的异常值与东亚夏季风指数相关相关性分布图。圆点的黑色圆框表明两者显著相关(p0.05)。图 2-6(a)表明,2015-2022 年期间,60%站点的 Nio 3.4 指数与 O3背景值的负相关性印证了 Nio 现象通过大气遥相关对全球大气环流和天气系统产生重大影响,进而能有效调节中国地表 O3浓度变化的研究观点(Li et al.,2022;Oman et al.,2011;Xu et al.,2017)。其中京津冀区域(r=-0.21,p0.05)、河南、安徽等
24、中部地区(r=-0.28,p0.01)的异常值与 Nio 3.4 指数显著的负相关性表明,强厄尔尼诺能通过驱动气象因素变化,影响大气污染前体物的输送等抑制区域 O3背景值的积累,进而可能缓解中国中部及华北平原的地表 O3污染。然而在夏季,华南地区(r=0.45,p0.03)、云南(r=0.59,p0.01)和吉林和黑龙江地区(r=0.37,p 0.5,p0.02)等地的 O3与东亚夏季风表现出显著的正相关性,而华北地区和长三角区域的部分站点(28-42N)则有显著的负相关性(r 0,p0.05)。上述结果则表明强的东亚季风可能减少中国北方夏季 O3背景浓度的降低,但可能会提升中国南方尤其是华南
25、区域的夏季O3背景值浓度。东亚夏季风通过对流层低层的风、云层和向下的短波辐射影响 O3的空间分布,从而影响中国区域 O3的传输和化学形成。在强东亚季风期间(2018 年),华南及西南地区的晴天和太阳辐射增加,以及西太平洋副热带高压减弱产生的异常东北风和削弱的盛行南风导致有利的跨界水平输送(由北向南)(Li et al.,2018;Yang et al.,2022),从而能增加地表 O3背景值。图 2-7 表明,在东亚夏季风最强的 2018 年,华南和西南区域的 O3背景值达到了高峰值(2.70-4.19 ppb)。对于中国东部 28-42N 区域而言,强季风带来的太阳辐射减少、气温降低等气象因
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- 中国 臭氧 颗粒 温室 气体 协同 控制 中长期 战略研究
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