京津冀地區(qū)細(xì)顆粒物污染來(lái)源實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)系統(tǒng)的構(gòu)建和初步應(yīng)用

徐峻，何友江，黨鴻雁，何耑士，杜曉惠，龔安保，戴學(xué)之，唐偉，劉世杰，孟凡

環(huán)境基準(zhǔn)與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，中國(guó)環(huán)境科學(xué)研究院，北京 100012

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京津冀地區(qū)細(xì)顆粒物污染來(lái)源實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)系統(tǒng)的構(gòu)建和初步應(yīng)用

徐峻，何友江*，黨鴻雁，何耑士，杜曉惠，龔安保，戴學(xué)之，唐偉，劉世杰，孟凡

環(huán)境基準(zhǔn)與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，中國(guó)環(huán)境科學(xué)研究院，北京 100012

基于區(qū)域空氣質(zhì)量數(shù)值模型和源示蹤技術(shù)，構(gòu)建污染來(lái)源預(yù)報(bào)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了京津冀地區(qū)污染來(lái)源的實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)。針對(duì)預(yù)報(bào)中最迫切的時(shí)效限制，在系統(tǒng)的源排放預(yù)處理、污染物來(lái)源貢獻(xiàn)計(jì)算方案、業(yè)務(wù)化運(yùn)行等方面進(jìn)行特別的設(shè)計(jì)，主要包括：開(kāi)發(fā)出快速源排放前處理技術(shù)；通過(guò)試算確定了分區(qū)域和行業(yè)的污染來(lái)源追蹤方案；采用目前2種主流的并行計(jì)算方式混合編譯區(qū)域空氣質(zhì)量模型并運(yùn)行；設(shè)計(jì)了業(yè)務(wù)化運(yùn)行中多任務(wù)的分布式計(jì)算方案，以充分利用計(jì)算資源。這些優(yōu)化措施有效地縮短了預(yù)報(bào)時(shí)間。目前系統(tǒng)已處于業(yè)務(wù)化運(yùn)行階段，每天08：00之前，預(yù)報(bào)出未來(lái)3 d的區(qū)域空氣質(zhì)量，同時(shí)給出所關(guān)注區(qū)域主要污染物分區(qū)域和行業(yè)的來(lái)源貢獻(xiàn)狀況；系統(tǒng)已應(yīng)用在慶?？箲?zhàn)勝利70周年閱兵期間空氣質(zhì)量保障后評(píng)估，以及2015年11月底—12月初京津冀重污染預(yù)警等應(yīng)急工作中。

京津冀地區(qū)；PM2.5；來(lái)源；預(yù)報(bào)系統(tǒng)

2013年1月京津冀地區(qū)連續(xù)發(fā)生的區(qū)域性重污染事件[1-2]引起全社會(huì)的廣泛關(guān)注，同年，國(guó)務(wù)院頒布了《大氣污染防治行動(dòng)計(jì)劃》[3]，對(duì)京津冀等地區(qū)、省會(huì)城市提出“建立監(jiān)測(cè)預(yù)警應(yīng)急體系，妥善應(yīng)對(duì)重污染天氣”的要求。正是在此種需求的驅(qū)動(dòng)下，陸續(xù)開(kāi)展了空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)和預(yù)警、重污染應(yīng)急措施、相應(yīng)的環(huán)境政策和管理等方面的研究，及全國(guó)許多地區(qū)預(yù)警預(yù)報(bào)的系統(tǒng)建設(shè)。

預(yù)報(bào)未來(lái)，向社會(huì)通報(bào)未來(lái)污染覆蓋的空間范圍和生消時(shí)段，對(duì)于公眾和管理部門都非常必要。氣象部門根據(jù)天氣和空氣質(zhì)量的實(shí)況，以及預(yù)報(bào)的環(huán)流形勢(shì)和氣象參數(shù)等，經(jīng)人工綜合分析和研判，發(fā)布全國(guó)范圍的區(qū)域污染預(yù)報(bào)。一些城市和地區(qū)也嘗試用統(tǒng)計(jì)[4]或數(shù)值方法[5]建立預(yù)報(bào)系統(tǒng)并開(kāi)展預(yù)報(bào)工作。但對(duì)于環(huán)境管理部門，單純提供未來(lái)幾天的污染狀況(程度和范圍)顯然距離實(shí)現(xiàn)重污染防控相差甚遠(yuǎn)。而能夠預(yù)判污染的來(lái)源，或者為來(lái)源分析提供另一個(gè)研究角度的數(shù)據(jù)，乃至預(yù)判各類控制措施的效果，才是決策中最急需的技術(shù)支持和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

然而，污染物來(lái)源解析一直是研究的難點(diǎn)，目前的方法主要分為基于觀測(cè)分析和空氣質(zhì)量模型模擬兩大類：前者，進(jìn)行氣溶膠采樣，通過(guò)樣本分析得到化學(xué)組成和元素等信息，然后進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，回歸出污染物來(lái)源或類別；較常用的方法有CMB(chemical mass balance)[6]和PMF(positive matrix factorization)[7]等，但其對(duì)二次污染物的來(lái)源較難確定。后者，從源排放出發(fā)，模擬污染物經(jīng)歷的各種物理和化學(xué)過(guò)程，最終形成濃度的區(qū)域分布；采用控制試驗(yàn)?zāi)M、示蹤技術(shù)、敏感性分析等方法，獲得預(yù)先設(shè)定的區(qū)域和行業(yè)排放對(duì)關(guān)注地區(qū)的污染貢獻(xiàn)狀況，其來(lái)源分析結(jié)果將在一定程度上取決于采用的源排放清單，因而編制的清單是否反映實(shí)際排放狀況比較重要。有學(xué)者將二者結(jié)合[8]，目前尚處于初創(chuàng)階段，由于涉及的監(jiān)測(cè)物種多，以及計(jì)算和分析方法復(fù)雜，推廣應(yīng)用有一定難度，但應(yīng)是未來(lái)的發(fā)展方向。

盡管基于統(tǒng)計(jì)方法和污染潛勢(shì)的預(yù)報(bào)在運(yùn)行中的資源需求相對(duì)較少，但預(yù)報(bào)中并不涉及從源排放到環(huán)境濃度間發(fā)生的氣象和大氣化學(xué)過(guò)程，因而無(wú)法定量污染形成中各種過(guò)程的貢獻(xiàn)以及不同源區(qū)和行業(yè)的貢獻(xiàn)，對(duì)于污染控制，尤其在重污染應(yīng)急時(shí)顯然支持不夠。數(shù)值模式通過(guò)求解大氣中發(fā)生的幾乎所有物理和化學(xué)過(guò)程，獲得預(yù)報(bào)結(jié)果，因而具備了定量這些過(guò)程對(duì)污染貢獻(xiàn)的能力，但數(shù)值模式對(duì)計(jì)算資源的要求較高。

針對(duì)上述京津冀重污染防控中的迫切需求，筆者設(shè)計(jì)了基于區(qū)域空氣質(zhì)量數(shù)值模式的京津冀污染來(lái)源實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)系統(tǒng)，在預(yù)報(bào)未來(lái)幾天空氣質(zhì)量的同時(shí)，還能輸出重要污染物的來(lái)源狀況，以期為重污染防控措施的形成提供技術(shù)支持和定量結(jié)果。

1 構(gòu)建京津冀污染來(lái)源實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)系統(tǒng)

京津冀污染來(lái)源實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)系統(tǒng)的建設(shè)主要基于國(guó)際上在區(qū)域空氣質(zhì)量研究中廣泛應(yīng)用的綜合空氣質(zhì)量模型CAMx(comprehensive air quality model with extensions)[9]，其配備的PSAT(particulate source apportioning technology)技術(shù)采用源標(biāo)識(shí)的方法，在整個(gè)模擬過(guò)程中隨時(shí)保留所有標(biāo)識(shí)的源對(duì)關(guān)注污染物濃度的貢獻(xiàn)，可以獲得所標(biāo)識(shí)的源對(duì)受點(diǎn)的瞬時(shí)乃至長(zhǎng)期平均的污染來(lái)源貢獻(xiàn)狀況。京津冀地區(qū)污染來(lái)源實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)系統(tǒng)中的污染來(lái)源計(jì)算主要依靠PSAT技術(shù)實(shí)現(xiàn)。

1.1 污染來(lái)源識(shí)別業(yè)務(wù)化運(yùn)行的系統(tǒng)框架

京津冀地區(qū)PM2.5污染來(lái)源實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)系統(tǒng)的框架和流程見(jiàn)圖1。該系統(tǒng)由氣象場(chǎng)預(yù)報(bào)、源排放預(yù)處理、區(qū)域空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)、后處理4部分構(gòu)成，整個(gè)系統(tǒng)由氣象場(chǎng)預(yù)報(bào)開(kāi)始。氣象場(chǎng)預(yù)報(bào)首先進(jìn)行全球氣象預(yù)報(bào)(GFS，global forecast system)[10]數(shù)據(jù)的下載，通過(guò)中尺度氣象模型(WRF，the weather research & forecasting model)[11]模擬逐時(shí)的區(qū)域氣象場(chǎng)，作為源排放預(yù)處理模塊和CAMx的輸入條件。源排放預(yù)處理分人為源和天然源2部分進(jìn)行。為實(shí)現(xiàn)污染物分行業(yè)的來(lái)源貢獻(xiàn)計(jì)算，還需要預(yù)先準(zhǔn)備好各行業(yè)的源排放，以及需識(shí)別的源區(qū)標(biāo)識(shí)分布文件，作為輸入條件。

區(qū)域空氣質(zhì)量和污染物來(lái)源預(yù)報(bào)由CAMx模型完成，預(yù)報(bào)過(guò)程中開(kāi)啟PSAT模塊功能，實(shí)現(xiàn)對(duì)氣溶膠組分按預(yù)先設(shè)定的源區(qū)和行業(yè)的追蹤計(jì)算，獲得受點(diǎn)(關(guān)注區(qū)域)PM2.5分行業(yè)和區(qū)域的來(lái)源貢獻(xiàn)狀況。預(yù)報(bào)完成后，后處理模塊針對(duì)區(qū)域空氣質(zhì)量模型的預(yù)報(bào)結(jié)果，重點(diǎn)對(duì)PSAT結(jié)果中PM2.5逐時(shí)來(lái)源貢獻(xiàn)按區(qū)域和行業(yè)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，最終得到PM2.5按區(qū)域和行業(yè)的來(lái)源貢獻(xiàn)狀況，并通過(guò)一定的方式(如網(wǎng)頁(yè)等)進(jìn)行展示。

1.2 快速源排放預(yù)處理

對(duì)于預(yù)報(bào)而言，必須在3～4 h內(nèi)完成所有步驟，因而，對(duì)預(yù)處理的用時(shí)提出更高要求。針對(duì)源排放輸入的預(yù)處理進(jìn)行了特殊的設(shè)計(jì)，將其中不變的部分完全固化，大幅壓縮了預(yù)處理過(guò)程的計(jì)算時(shí)間?？焖僭磁欧蓬A(yù)處理系統(tǒng)框架見(jiàn)圖2。

圖2 快速源排放預(yù)處理系統(tǒng)流程Fig.2 Flow chart of fast preprocessing system for emission

從圖2可以看出，技術(shù)設(shè)計(jì)的主要考慮：1)快速源排放輸入條件的預(yù)處理主要針對(duì)人為源中的面源部分。因?yàn)?，人為源中點(diǎn)源預(yù)處理由CAMx模擬中在線完成，而天然源排放依賴預(yù)報(bào)的氣象條件。2)考慮到在一定的預(yù)報(bào)時(shí)段內(nèi)，人為源排放中的面源部分每天排放量是不變的，每天排放速率的逐時(shí)變化也是固定的，對(duì)于預(yù)報(bào)中每天的排放而言，變化的只是每天的時(shí)間。因此，在預(yù)先做好1 d源排放的前提下，設(shè)計(jì)專門的程序腳本，只對(duì)該文件頭部分的日期和時(shí)間進(jìn)行改動(dòng)，只要給出預(yù)報(bào)的日期和起止時(shí)間，就能以最快的速度生成預(yù)報(bào)日的源文件。3)人為源排放中的面源部分，如民用源、交通源、工業(yè)源等都采用該方案進(jìn)行預(yù)處理，這樣，既完成了源排放輸入條件的準(zhǔn)備，同時(shí)也生成了用于追蹤行業(yè)來(lái)源貢獻(xiàn)計(jì)算的分行業(yè)的源排放輸入條件。由于避開(kāi)處理過(guò)程復(fù)雜繁瑣的SMOKE(sparse matrix operator kernel emissions)[12]系統(tǒng)，有效節(jié)省了源排放預(yù)處理的時(shí)間。4)預(yù)先準(zhǔn)備的1 d源排放考慮了月變化，即為每個(gè)行業(yè)的排放預(yù)先準(zhǔn)備了12個(gè)文件，代表每月的排放狀況，還依據(jù)現(xiàn)有的行業(yè)排放特征設(shè)定了各行業(yè)排放的日變化時(shí)間廓線。

注：▲為預(yù)報(bào)污染來(lái)源的受點(diǎn)。圖3 京津冀區(qū)域空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)的第二重模擬域Fig.3 Nested domain of air quality forecasting for Beijing-Tianjin-Hebei area

1.3 實(shí)時(shí)的污染來(lái)源貢獻(xiàn)預(yù)報(bào)

PSAT技術(shù)的應(yīng)用，使得在模擬中通過(guò)源區(qū)或行業(yè)的設(shè)定，計(jì)算得到每個(gè)源區(qū)對(duì)關(guān)心點(diǎn)的濃度貢獻(xiàn)或每個(gè)行業(yè)對(duì)關(guān)心點(diǎn)的貢獻(xiàn)。還可以在模擬中同時(shí)設(shè)定待追蹤的源區(qū)和行業(yè)，將關(guān)注行業(yè)的貢獻(xiàn)細(xì)分到設(shè)定的各源區(qū)中。在已有的兩重嵌套的模擬域框架下進(jìn)行實(shí)時(shí)的污染來(lái)源預(yù)報(bào)：第一重模擬域覆蓋我國(guó)全境及部分周邊國(guó)家和地區(qū)，水平分辨率為36 km，為內(nèi)置模擬域提供邊條件，該模擬域的模擬已在多個(gè)區(qū)域空氣質(zhì)量研究中得到應(yīng)用[13-15]；內(nèi)嵌套的第二重模擬域(圖3)中心為京津冀地區(qū)，覆蓋了京津冀周邊整個(gè)山東和山西省，以及河南省、內(nèi)蒙古自治區(qū)和東三省的部分地區(qū)，水平分辨率為12 km。

預(yù)報(bào)的重要考慮之一是計(jì)算時(shí)間，綜合目前的區(qū)域來(lái)源貢獻(xiàn)預(yù)報(bào)的需求、計(jì)算設(shè)備能力以及分別在兩重模擬域中按源區(qū)和行業(yè)追蹤的試算結(jié)果，確定污染來(lái)源貢獻(xiàn)的實(shí)時(shí)追蹤計(jì)算在第二重模擬域中進(jìn)行。關(guān)于預(yù)報(bào)污染來(lái)源計(jì)算中受點(diǎn)的選取，也是決定計(jì)算量的重要方面，受點(diǎn)越多或受點(diǎn)區(qū)域覆蓋的范圍越大，計(jì)算量越大。目前，受點(diǎn)區(qū)域僅定在1個(gè)網(wǎng)格內(nèi)，為日?？諝赓|(zhì)量監(jiān)測(cè)點(diǎn)最密集的區(qū)域，這些區(qū)域均位于市區(qū)，人口密集，為保護(hù)人群健康最關(guān)注的區(qū)域。

考慮到模擬的PM2.5及其組分濃度存在的不確定性，預(yù)報(bào)結(jié)果中，除給出PM2.5來(lái)源以外，還分別給出其中一次和二次組分，以及常規(guī)氣態(tài)污染物SO2和NOx的來(lái)源貢獻(xiàn)，便于研究人員和決策者根據(jù)自身的知識(shí)和掌握的資料，綜合判斷污染來(lái)源，從而能為科學(xué)決策提供盡可能多的數(shù)據(jù)支持。

1.3.1 污染的區(qū)域來(lái)源貢獻(xiàn)預(yù)報(bào)

追蹤污染的區(qū)域來(lái)源貢獻(xiàn)，計(jì)算量相對(duì)小，所以預(yù)報(bào)系統(tǒng)中，共設(shè)定了22個(gè)源區(qū)，其中京津冀13個(gè)地級(jí)市都被劃定為源區(qū)，緊鄰的山西、山東、內(nèi)蒙古、河南等省及自治區(qū)也被設(shè)為源區(qū)(圖3)。預(yù)報(bào)各源區(qū)排放對(duì)關(guān)注區(qū)域濃度的貢獻(xiàn)，計(jì)算時(shí)間取決于預(yù)設(shè)源區(qū)的個(gè)數(shù)和受點(diǎn)個(gè)數(shù)。依當(dāng)前的計(jì)算能力，在業(yè)務(wù)運(yùn)行中，僅就北京市、天津市和石家莊市三地進(jìn)行來(lái)源貢獻(xiàn)的實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)，給出未來(lái)3 d主要污染物分區(qū)域的來(lái)源貢獻(xiàn)情況：每天PM2.5的平均值，其中一次組分、二次組分，以及SO2、NOx的區(qū)域來(lái)源貢獻(xiàn)。

1.3.2 污染的分行業(yè)來(lái)源貢獻(xiàn)預(yù)報(bào)

模式在進(jìn)行分行業(yè)追蹤時(shí)，實(shí)際執(zhí)行中將至少涉及2個(gè)行業(yè)(總的和待追蹤的行業(yè))源排放的標(biāo)識(shí)和所有PM2.5組分的追蹤，占用的內(nèi)存和計(jì)算量較正常模擬急劇增加，再加上分源區(qū)的追蹤，計(jì)算量又將成倍增加。因此，在保證PM2.5來(lái)源追蹤的前提下，如需降低計(jì)算量，只有將源區(qū)的個(gè)數(shù)盡量縮減。鑒于目前的計(jì)算能力，以及環(huán)境管理部門提供技術(shù)支撐方面的需求，再根據(jù)具體的試算結(jié)果，暫定就當(dāng)?shù)睾屯鈦?lái)2個(gè)源區(qū)進(jìn)行分行業(yè)的來(lái)源貢獻(xiàn)預(yù)報(bào)。未來(lái)隨著計(jì)算能力的提升，并根據(jù)管理部門的反饋，對(duì)源區(qū)做出調(diào)整，可將外來(lái)源再細(xì)分為京津冀地區(qū)和京津冀以外區(qū)域或定義更多的源區(qū)。

目前的污染物分行業(yè)來(lái)源貢獻(xiàn)預(yù)報(bào)中，僅就北京市城區(qū)進(jìn)行分行業(yè)的來(lái)源進(jìn)行預(yù)報(bào)，行業(yè)來(lái)源預(yù)報(bào)中的源區(qū)只分為北京本地和北京以外地區(qū)，行業(yè)類別參考了的RAES[16]和MEIC[17]分類，暫定為電力、工業(yè)、交通和民用源4個(gè)行業(yè)，預(yù)報(bào)結(jié)果給出未來(lái)3 d每天本地和外來(lái)輸入的分行業(yè)貢獻(xiàn)。實(shí)際應(yīng)用上，結(jié)合1.3.1節(jié)預(yù)報(bào)出的污染物區(qū)域來(lái)源貢獻(xiàn)狀況，基本上能判斷各行業(yè)分區(qū)域來(lái)源貢獻(xiàn)狀況的分布，這對(duì)于區(qū)域控制措施的方向性判斷已經(jīng)足夠。因?yàn)?，許多情況下，污染控制措施的目標(biāo)主要針對(duì)自身所處行政區(qū)。

建立的業(yè)務(wù)化運(yùn)行系統(tǒng)作為分行業(yè)來(lái)源追蹤的示范，旨在行業(yè)來(lái)源貢獻(xiàn)的計(jì)算方面建立起一套規(guī)范且實(shí)用的方案和方法，今后可在試算和業(yè)務(wù)化運(yùn)行中逐漸積累經(jīng)驗(yàn)。在系統(tǒng)構(gòu)建中，預(yù)留了接口，便于今后分行業(yè)追蹤方面計(jì)算方案的調(diào)整和完善。至于行業(yè)分類的合理性和確定具體追蹤的行業(yè)類別等細(xì)節(jié)，可根據(jù)所涉及行業(yè)源清單的可用程度決定。

1.4 系統(tǒng)業(yè)務(wù)化運(yùn)行

1.4.1 污染來(lái)源預(yù)報(bào)的計(jì)算量

決定污染來(lái)源貢獻(xiàn)計(jì)算的主要因素為：模擬區(qū)域的網(wǎng)格數(shù)、追蹤污染來(lái)源所劃分的源區(qū)個(gè)數(shù)、追蹤的行業(yè)排放類別的個(gè)數(shù)、受點(diǎn)個(gè)數(shù)和受點(diǎn)的區(qū)域范圍。目前，PM2.5成為京津冀地區(qū)乃至全國(guó)各地污染來(lái)源分析中最重要的目標(biāo)物，與追蹤單一污染物來(lái)源不同，PM2.5來(lái)源貢獻(xiàn)追蹤尤為復(fù)雜，具體表現(xiàn)為其包含所有模擬的細(xì)顆粒物組分追蹤結(jié)果的總和。PSAT計(jì)算時(shí)，需開(kāi)啟所有顆粒物追蹤選項(xiàng)，包括硫酸鹽、硝酸鹽、二次有機(jī)氣溶膠和一次顆粒物，因而模擬計(jì)算時(shí)間較單獨(dú)追蹤硫酸鹽或硝酸鹽的耗時(shí)增加許多。其中二次有機(jī)氣溶膠的追蹤涉及的物種包含了所有涉及有機(jī)氣溶膠生成的VOCs(volatile organic compounds)物種，包括相關(guān)反應(yīng)、氣粒分配過(guò)程，以及輸送、擴(kuò)散和清除等物理過(guò)程，其需追蹤的物種和過(guò)程最多，耗時(shí)遠(yuǎn)高于其他幾個(gè)物種的追蹤。

采用PSAT技術(shù)，根據(jù)所追蹤的源區(qū)或行業(yè)排放進(jìn)行的標(biāo)識(shí)，還需在模擬過(guò)程中針對(duì)每一次物理和化學(xué)過(guò)程輸入和輸出的各物種濃度實(shí)施來(lái)源貢獻(xiàn)的再分配，內(nèi)存耗費(fèi)巨大。所以，較常規(guī)的區(qū)域空氣質(zhì)量模擬或數(shù)值預(yù)報(bào)，一旦加上污染物來(lái)源的計(jì)算，對(duì)計(jì)算資源的需求大為增加。而且，一般來(lái)說(shuō)，增加的計(jì)算量將是成倍甚至數(shù)十倍的。

1.4.2 并行計(jì)算

計(jì)算速度是預(yù)報(bào)系統(tǒng)業(yè)務(wù)化運(yùn)行中首先考慮的因素，因?yàn)轭A(yù)報(bào)要求是在某一時(shí)間節(jié)點(diǎn)(如08:00)之前完成計(jì)算。目前的軟硬件條件決定并行計(jì)算是唯一的提速解決方案。測(cè)試和比較了當(dāng)前較為通行的MPI(message passing inerface)、OpenMP(open multiprocessing)以及二者混合(MPI+OpenMP)的并行計(jì)算方案。初步的選擇性編譯和試算發(fā)現(xiàn)，預(yù)報(bào)系統(tǒng)采用MPI+OpenMP混合方式的并行計(jì)算方案，完成1 d的來(lái)源貢獻(xiàn)追蹤耗時(shí)較純MPI方式縮減近12。該混合方式的并行計(jì)算最適合刀片(式)結(jié)構(gòu)集群框架下的高性能計(jì)算設(shè)備(當(dāng)前最主流的并行架構(gòu))，且國(guó)際上著名的氣候模式和區(qū)域空氣質(zhì)量模式都具備支持該并行技術(shù)的編譯和運(yùn)行選項(xiàng)。因此，本文預(yù)報(bào)系統(tǒng)目前在業(yè)務(wù)化運(yùn)行中暫定采用該種混合方式的并行計(jì)算方案，相關(guān)的并行測(cè)試和性能比較仍在進(jìn)行中，以獲得最適合現(xiàn)有計(jì)算設(shè)備且最經(jīng)濟(jì)的并行計(jì)算方案。

圖4 污染來(lái)源預(yù)報(bào)系統(tǒng)業(yè)務(wù)化運(yùn)行的邏輯結(jié)構(gòu)Fig.4 Logical structure of routine-running system for pollutant source apportionment

1.4.3 分布式運(yùn)行

污染來(lái)源預(yù)報(bào)系統(tǒng)在Linux環(huán)境下采用特定的指令每天定時(shí)啟動(dòng)，完成1 d的氣象數(shù)據(jù)下載，即開(kāi)始模擬。由于WRF和CAMx的預(yù)報(bào)相對(duì)獨(dú)立，可以分開(kāi)運(yùn)行，因此，將其分別分配到不同的節(jié)點(diǎn)上，可以同時(shí)運(yùn)行，互不影響，節(jié)省了預(yù)報(bào)時(shí)間。預(yù)報(bào)系統(tǒng)中，針對(duì)GFS數(shù)據(jù)下載、氣象場(chǎng)預(yù)處理、源輸入條件預(yù)處理、中尺度氣象場(chǎng)模擬、CAMx模擬和源追蹤等不同的任務(wù)，將其分別設(shè)置在不同的服務(wù)器和節(jié)點(diǎn)上，實(shí)現(xiàn)分布式運(yùn)行，充分利用了高性能集群服務(wù)器的性能和優(yōu)勢(shì)。從下載開(kāi)始，直至預(yù)報(bào)完成，期間各任務(wù)執(zhí)行的邏輯結(jié)構(gòu)見(jiàn)圖4。根據(jù)設(shè)計(jì)的系統(tǒng)邏輯結(jié)構(gòu)，對(duì)系統(tǒng)中的各項(xiàng)任務(wù)的執(zhí)行進(jìn)行了分布式的設(shè)置，使各項(xiàng)任務(wù)盡可能同時(shí)運(yùn)行。目前的試算結(jié)果表明，計(jì)算時(shí)間由原先串行的約10 h壓縮至6 h以內(nèi)。

2 實(shí)際應(yīng)用

該系統(tǒng)構(gòu)建完成，并形成業(yè)務(wù)化運(yùn)行能力以來(lái)，已在多次重大活動(dòng)或事件中得到應(yīng)用。

2.1 快速空氣質(zhì)量影響要素評(píng)估

為在最短的時(shí)間內(nèi)量化氣象因素對(duì)2015年9月3日(閱兵期間)空氣質(zhì)量的影響，在保持源排放不變的前提下，對(duì)系統(tǒng)稍加修改，分別模擬了京津冀及周邊地區(qū)的2014年8月和2015年8月各整月的區(qū)域空氣質(zhì)量狀況，取各月最后10 d的模擬結(jié)果平均值，統(tǒng)計(jì)了幾種典型空氣污染物濃度在區(qū)域分布上的差異，計(jì)算方法如下：

污染物濃度變化率(下降比例)=

(2015年濃度-2014年濃度)2014年濃度

二者PM2.5濃度差異的區(qū)域分布顯示(圖5)，單由氣象因素造成的污染物濃度下降在京津冀地區(qū)非常顯著，且呈區(qū)域分布的形勢(shì)。PM2.5濃度降幅較大的區(qū)域主要出現(xiàn)在北京市城區(qū)以北區(qū)域，可達(dá)50%以上，北京市城區(qū)PM2.5濃度約降低20%，北京市以南的京津冀大部分地區(qū)PM2.5濃度降低10%～20%?？梢?jiàn)2015年8月下旬有利的氣象因素可使華北大部分地區(qū)污染物濃度顯著下降。

注：為2014和2015年8月最后10 d的平均值。圖5 預(yù)報(bào)系統(tǒng)模擬的由氣象場(chǎng)差異造成的PM2.5濃度變化Fig.5 Predicted PM2.5 change by meteorology discrenpency

雖然僅是一個(gè)較初步的評(píng)估，還有待通過(guò)更詳細(xì)的天氣過(guò)程和氣象條件以及空氣質(zhì)量模型的模擬分析等，方能形成較科學(xué)的解釋和評(píng)估，但在最短的時(shí)間內(nèi)給出一個(gè)定量的信息，提供給管理部門，其具有重要的參考作用。

2.2 京津冀重污染預(yù)報(bào)和來(lái)源分析

2015年11月底—12月初京津冀地區(qū)連續(xù)發(fā)生重污染事件，剛剛構(gòu)建完成尚處于試運(yùn)行階段的預(yù)報(bào)系統(tǒng)即進(jìn)入準(zhǔn)業(yè)務(wù)化運(yùn)行狀態(tài)，每日上午輸出未來(lái)3 d京津冀地區(qū)常規(guī)6項(xiàng)污染物的預(yù)報(bào)結(jié)果，以及PM2.5分區(qū)域和行業(yè)的來(lái)源貢獻(xiàn)信息，提交環(huán)境保護(hù)部環(huán)境應(yīng)急與事故調(diào)查中心，為該階段重污染應(yīng)急應(yīng)對(duì)措施形成提供了重要的支持材料。圖6為系統(tǒng)預(yù)報(bào)的2015年11月30日北京地區(qū)PM2.5來(lái)源貢獻(xiàn)狀況，污染的區(qū)域來(lái)源貢獻(xiàn)顯示：北京地區(qū)PM2.5本地貢獻(xiàn)約占23；來(lái)自河北省的貢獻(xiàn)為23.3%；天津市貢獻(xiàn)7.7%；來(lái)自京津冀以外地區(qū)的貢獻(xiàn)很少。表明重污染期間外來(lái)輸送雖占一定比例，但主要來(lái)自臨近地區(qū)。

PM2.5分行業(yè)的來(lái)源貢獻(xiàn)顯示：來(lái)自民用源的貢獻(xiàn)最高，達(dá)到53%；其次是工業(yè)排放，為36%；交通源占比較低，只有6.2%；而電力行業(yè)的貢獻(xiàn)只有1.5%?？梢?jiàn)低矮面源對(duì)于PM2.5高濃度的形成貢獻(xiàn)最大，應(yīng)被列為重污染期間控制措施的首選目標(biāo)。

與已有的北京市PM2.5源解析結(jié)果相比，預(yù)報(bào)的外來(lái)源貢獻(xiàn)與北京市公布的平均結(jié)果[19]一致，表明重污染期間北京市本地排放起主要作用。預(yù)報(bào)的交通源貢獻(xiàn)則遠(yuǎn)低于公布的年平均結(jié)果，模式中交通源的一次排放和二次生成都對(duì)PM2.5有貢獻(xiàn)，但在執(zhí)行正在實(shí)行的機(jī)動(dòng)車排放標(biāo)準(zhǔn)后一次排放應(yīng)該很小，冬季弱的光化學(xué)導(dǎo)致二次氣溶膠生成也很小，因而，模擬的交通源貢獻(xiàn)偏小。基于采樣分析的來(lái)源解析結(jié)果中交通源貢獻(xiàn)也很小，分別為5.6%[20]和3%[21]，與本預(yù)報(bào)結(jié)果接近。實(shí)際的交通源貢獻(xiàn)可能主要來(lái)自非達(dá)標(biāo)的車輛排放，有待進(jìn)一步的研究和統(tǒng)計(jì)證實(shí)。預(yù)報(bào)的民用源貢獻(xiàn)占12以上，北京市隨著產(chǎn)業(yè)限制和污染企業(yè)的遷出，工業(yè)排放急劇下降，最新研究表明，民用源中散煤燃燒排放占較高比重[22]，本系統(tǒng)所采用的源清單體現(xiàn)了該特征，這是預(yù)報(bào)民用源貢獻(xiàn)較大的原因。在Huang等[20]的北京市冬季重污染時(shí)段PM2.5源解析結(jié)果中，燃煤和生物質(zhì)燃燒二者之和接近32%，該比例只是一次排放的結(jié)果，如加上二次生成的貢獻(xiàn)，比例還會(huì)升高。關(guān)于民用源的排放和對(duì)PM2.5的貢獻(xiàn)目前還沒(méi)有定論，但已成為京津冀區(qū)域源排放研究的熱點(diǎn)。

圖6 北京市區(qū)2015年11月30日污染來(lái)源預(yù)報(bào)結(jié)果的網(wǎng)頁(yè)展示Fig.6 Web page displaying predicted source apportionment result at November 30, 2015 over Beijing urban area

3 結(jié)論和展望

以區(qū)域空氣質(zhì)量模型中的源示蹤技術(shù)為核心，設(shè)計(jì)并建立了京津冀地區(qū)污染來(lái)源的實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)系統(tǒng)。系統(tǒng)建設(shè)過(guò)程中，在源排放預(yù)處理、污染來(lái)源貢獻(xiàn)預(yù)報(bào)、并行計(jì)算、系統(tǒng)業(yè)務(wù)化運(yùn)行等方面進(jìn)行了優(yōu)化，主要包括開(kāi)發(fā)出快速源排放前處理技術(shù)，通過(guò)試算確定了分區(qū)域和行業(yè)的污染來(lái)源貢獻(xiàn)計(jì)算方案，設(shè)計(jì)了業(yè)務(wù)化運(yùn)行中多任務(wù)的分布式計(jì)算方案以充分利用計(jì)算資源，以及應(yīng)用MPI+OpenMP混合方式的編譯和并行計(jì)算以提升計(jì)算速度等。

對(duì)于預(yù)報(bào)系統(tǒng)中分區(qū)域和行業(yè)的來(lái)源貢獻(xiàn)計(jì)算是系統(tǒng)中的核心部分，其計(jì)算方案中追蹤區(qū)域、行業(yè)的設(shè)定、結(jié)果輸出的所用設(shè)置，都在大量試算的基礎(chǔ)上確定，并留有余地和接口，便于所有設(shè)置都較易外延和推廣。今后，隨著計(jì)算機(jī)能力的提升，可針對(duì)京津冀其他地區(qū)的需要，在同一次模擬計(jì)算中，增加京津冀其他地區(qū)為受點(diǎn)，還可增加行業(yè)來(lái)源貢獻(xiàn)預(yù)報(bào)的城市。

目前，該系統(tǒng)已實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)化運(yùn)行，在預(yù)報(bào)空氣質(zhì)量的同時(shí)，給出污染的來(lái)源，并多次在重大活動(dòng)或污染事件的應(yīng)急中得到應(yīng)用。但是，本文建立的污染來(lái)源的預(yù)報(bào)系統(tǒng)目前還處于初創(chuàng)階段，許多方面還有待進(jìn)一步改進(jìn)和完善，主要包括：

(1)為污染防控提供技術(shù)支持。構(gòu)建的實(shí)時(shí)污染來(lái)源預(yù)報(bào)采用CAMx中的PSAT技術(shù)完成，雖然能得到所關(guān)注行業(yè)源排放的重污染期間的貢獻(xiàn)，但是由于從排放到環(huán)境濃度并非線性關(guān)系，僅憑此來(lái)源貢獻(xiàn)信息尚無(wú)法正確估算防控措施的效果。實(shí)際的污染減排工作，其削減幅度在大多數(shù)情況下最高只能達(dá)到40%，基于DDM(direct decoupled method)方法得到的源排放敏感性在當(dāng)前排放狀況直至削減30%排放量的情況下均具良好的適用性[23]，伴隨方法[24]也能得到類似的敏感性。同時(shí)提供多種方法的結(jié)果為來(lái)源貢獻(xiàn)加上敏感性：獲得污染來(lái)源和防控效果的雙重信息，能為決策提供更全面的污染防控所需要的數(shù)據(jù)。這應(yīng)是基于空氣質(zhì)量數(shù)值模型的污染來(lái)源預(yù)報(bào)所輸出產(chǎn)品的方向。

(2)污染來(lái)源的預(yù)報(bào)結(jié)果有待證實(shí)。而PM2.5的來(lái)源貢獻(xiàn)問(wèn)題恰恰是污染防控中最亟待解決的問(wèn)題，困難在于很難獲得實(shí)際的污染來(lái)源狀況，已有的基于氣溶膠組分監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)源解析的結(jié)果有一定的局限性。因此，有必要在完成1 a以上污染來(lái)源預(yù)報(bào)后，統(tǒng)計(jì)不同污染等級(jí)下，污染來(lái)源貢獻(xiàn)的分布規(guī)律；針對(duì)典型重污染事件開(kāi)展個(gè)例研究，對(duì)比和分析模式模擬及其他基于監(jiān)測(cè)的PM2.5組分的源解析結(jié)果；通過(guò)文獻(xiàn)調(diào)研(包括研究報(bào)告)等獲得京津冀地區(qū)不同季節(jié)和污染程度下的源解析結(jié)果；最后，基于上述統(tǒng)計(jì)、對(duì)比和資料分析結(jié)果提出污染來(lái)源貢獻(xiàn)預(yù)報(bào)結(jié)果的調(diào)整方法和改進(jìn)方向。

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Development and Preliminary Application of Realtime Forecasting System of Fine Particulate Origins over Beijing-Tianjin-Hebei Area

XU Jun, HE Youjiang, DANG Hongyan, HE Duanshi, DU Xiaohui, GONG Anbao,DAI Xuezhi, TANG Wei, LIU Shijie, MENG Fan

State Key Laboratory of Environmental Criteria and Risk Assessment, Chinese Research Academy of Environmental Sciences, Beijing 100012, China

The forecasting system of pollutant origins was established based on numerical model of regional air quality and tagging technology of emission sources. It realized the realtime forecasting of pollutant origins over Beijing-Tianjin-Hebei area. To cope with the urgent time restriction in forecasting, a series of special designs were made in emission preprocessing, source apportionment prediction and automatic routine operation. These included developing the fast emission preprocessing technology, determining the solution of source apportionment according to regions and sectors by trial calculation, compiling and running the regional air quality model via a hybrid usage of two mainstream solutions of parallel computation, and designing a distributed solution to handle multiple tasks in routine forecasting running for sufficient use of computation resources. All of the optimization measures effectively reduced the time of forecast runs. At present, the forecasting system is in routine operation stage. It predicts the air quality for the 3 days ahead and the origins of major pollutants according to regions and sectors each day before 0800LCT. The system had been applied in some big events, such as for the air quality guarantee and post-assessment for the period of victory parade of war against Japan, the pre-warning of severe air pollution from the end of November to the early of December, 2015.

Beijing-Tianjin-Hebei area; PM2.5; source apportionment; forecasting system

2016-05-03

國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2014BAC06B05)；國(guó)家電網(wǎng)公司科技項(xiàng)目(SGHAJYOOGHJS1500029)

徐峻(1969—)，男，研究員，博士，研究方向?yàn)閰^(qū)域空氣污染，xujun@craes.org.cn

*通訊作者：何友江(1979—)，男，副研究員，博士，主要從事區(qū)域空氣質(zhì)量和污染防控研究，heyj@craes.org.cn

X513

1674-991X(2016)06-0523-09

10.3969j.issn.1674-991X.2016.06.076

徐峻，何友江，黨鴻雁,等.京津冀地區(qū)細(xì)顆粒物污染來(lái)源實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)系統(tǒng)的構(gòu)建和初步應(yīng)用[J].環(huán)境工程技術(shù)學(xué)報(bào),2016,6(6):523-531.

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