TAGE:一種新的大氣污染物來源及輸送情況的網(wǎng)格化分析方法

藺旭東,付獻(xiàn)斌,孔德瀚,王春迎,景長勇

?

TAGE:一種新的大氣污染物來源及輸送情況的網(wǎng)格化分析方法

藺旭東1*,付獻(xiàn)斌1,孔德瀚1,王春迎2,景長勇3

(1.河北環(huán)境工程學(xué)院信息工程系,河北 秦皇島 066102；2.河北先河環(huán)?？萍脊煞萦邢薰?河北 石家莊 050035；3.河北環(huán)境工程學(xué)院環(huán)境工程系,河北 秦皇島 066102)

提出了一種新的大氣污染物來源及輸送情況的網(wǎng)格化分析方法. 首先,不依賴于排放源清單,而是以預(yù)設(shè)的網(wǎng)格化排放源來運(yùn)行空氣質(zhì)量模型,得到排放源的污染影響因子.然后,結(jié)合污染物監(jiān)測數(shù)據(jù),構(gòu)建排放源總合排放強(qiáng)度求解方程組,并利用遺傳算法進(jìn)行求解.最后,基于排放源的污染影響因子和總合排放強(qiáng)度,計算出排放源的污染貢獻(xiàn)占比,從而完成對大氣污染物來源及輸送情況的網(wǎng)格化分析.這一方法的提出,為缺少準(zhǔn)確排放源清單情況下大氣污染狀況的分析與治理,提供了新的思路.利用此方法,對北京市、石家莊市、保定市2017年10 ~12月期間PM2.5的來源及輸送情況進(jìn)行了驗證性實驗.

大氣污染物來源；大氣污染物輸送；網(wǎng)格化；空氣質(zhì)量模型；遺傳算法

隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,大氣污染問題越發(fā)嚴(yán)重.作為中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展最快的地區(qū)之一,京津冀地區(qū)的霧霾天氣尤其嚴(yán)重.而準(zhǔn)確定位大氣污染物的來源,進(jìn)而采取針對性的措施消除這些污染來源,是最根本的大氣污染治理方法.同時,對于污染物在大氣中的各種源、匯及其轉(zhuǎn)化的認(rèn)識都受到時間變化和空間不確定的影響,揭示其空間分布及變化規(guī)律是正確認(rèn)識污染物在區(qū)域大氣中的行為和評估污染物對區(qū)域大氣環(huán)境影響的基礎(chǔ).

描述大氣污染物的空間分布及變化規(guī)律,分析大氣污染物的來源及輸送情況,目前主要有兩大類方法:不依賴污染物排放源清單的方法(簡稱為非排放源類方法)、依賴于污染物排放源清單的方法(簡稱為排放源類方法).非排放源類方法又可細(xì)分為:(1) 基于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的反演方法;(2) 基于地統(tǒng)計學(xué)的空間插值方法;(3) 基于氣團(tuán)軌跡和受體模型的方法.排放源類方法又可細(xì)分為:(4) 利用空氣質(zhì)量模型進(jìn)行大氣污染過程模擬分析的方法;(5) 空氣質(zhì)量模型與資料同化相結(jié)合的反演方法.下面對各類方法分別加以闡述.

(1) 基于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的反演方法

盧亞飛[1]利用MODIS遙感影像數(shù)據(jù),反演了北京市1km空間分辨率的AOD分布,并和地面監(jiān)測站點的PM2.5濃度數(shù)據(jù)相結(jié)合,分析了北京市的大氣污染特征以及影響因素.許妍等[2]則利用暗像元算法和深藍(lán)算法,對濃密植被和城市亮目標(biāo)地區(qū)進(jìn)行了AOD反演.張瑩、李正強(qiáng)研究團(tuán)隊[3]于2015年提出了一種PM2.5遙感新方法PMRS,并于2016年通過地基數(shù)據(jù)的驗證研究,對PMRS方法進(jìn)行了改進(jìn)[4],又于2017年對PMRS方法的重要輸入?yún)?shù)FMF的融合技術(shù)進(jìn)行了改進(jìn)[5].

(2) 基于地統(tǒng)計學(xué)的空間插值方法

李展等[6]利用克里格插值對北京市的SO2等生成了相應(yīng)的空間分布預(yù)測圖.劉家福等[7]利用克里格插值對霧霾天氣的各類主要污染物進(jìn)行了空間特征分析.梅楊等[8]利用時空指示克里格理論和方法,對山東省2014年P(guān)M2.5時空分布的不確定性進(jìn)行了分析.還有一些研究將LUR模型與地統(tǒng)計學(xué)方法相結(jié)合.陳莉等[9-11]利用此類方法分別模擬了天津市和濟(jì)南市PM10和NO2的濃度空間分布.漢瑞英等[12]利用此類方法模擬了杭州市PM2.5的濃度空間分布.

(3) 基于氣團(tuán)軌跡和受體模型的方法

此類方法通過對氣團(tuán)后向軌跡聚類分析確定污染物輸送路徑,然后結(jié)合PSCF[13]、CWT[14]等受體模型來定量分析污染物的輸送源區(qū)和對目標(biāo)城市大氣污染過程的貢獻(xiàn)度.Hsu等[15]利用此類方法研究了美國芝加哥多氯聯(lián)苯的潛在源區(qū).朱書慧等[16]利用此類方法對長三角地區(qū)細(xì)顆粒物的潛在源區(qū)進(jìn)行了分析.劉娜等[17]利用此類方法對蘭州市的大氣污染來源進(jìn)行了分析.

(4) 利用空氣質(zhì)量模型進(jìn)行大氣污染過程模擬分析的方法

Cai等[18]基于WRF-CMAQ模型對2012~2020年期間京津冀地區(qū)的PM2.5濃度分布變化進(jìn)行了模擬.唐嫻等[19]利用NAQPMS模型對遼寧中部城市群一次灰霾天氣過程的外來影響程度進(jìn)行了研究.黃思等[20]探索將NAQPMS、CAMx、CMAQ一起納入多模式集合預(yù)報系統(tǒng)中,改進(jìn)北京地區(qū)PM10的日均濃度預(yù)報水平.楊欣等[21]利用HYSPLIT模式對2014~2017年北京城區(qū)霾污染傳輸通道和潛在污染源區(qū)進(jìn)行了研究.

(5) 空氣質(zhì)量模型與資料同化相結(jié)合的反演方法

Xu等[22]提出了CMAQ模式“Nudging”源同化反演方法,改進(jìn)了城市群SO2、NO2濃度的預(yù)報效果.Tombette等[23]利用最優(yōu)插值法對PM10的資料同化展開研究.白曉平等[24]利用最優(yōu)插值法和卡爾曼濾波法改進(jìn)了南京地區(qū)NO、SO2的數(shù)值預(yù)報.朱江等[25]較早研究了集合卡爾曼平滑和集合卡爾曼濾波同化方法在隨時間變化排放源反演中的應(yīng)用.Tang等[26]基于集合卡爾曼濾波算法開展了京津冀臭氧資料同化試驗,并結(jié)合NAQPMS模型進(jìn)行了北京及周邊地區(qū)CO排放的反演[27].Mendoza等[28]利用四維變分同化方法對亞特蘭大的排放源清單進(jìn)行修訂.陳軍明等[29]將遺傳算法與MPTER模式相結(jié)合進(jìn)行了點源源強(qiáng)的反演.馮帆等[30]提出了基于打靶法的大氣污染源反演算法.

在排放源類方法中,不論采用原始排放源清單,還是采用資料同化后的排放源清單,都需要在模擬運(yùn)算過程中,將排放源清單的年排放量,通過時間分裂和空間分裂轉(zhuǎn)化為網(wǎng)格化的小時排放量.在轉(zhuǎn)化過程中,會引入主觀人為因素導(dǎo)致的誤差,影響模擬運(yùn)算的準(zhǔn)確性.雖然通過資料同化技術(shù),可以對排放源清單進(jìn)行不斷的修正,但由于排放源本身排放情況的不斷變化、小散亂污染源的無規(guī)律增減以及氣象因素的影響等,使得修正后的排放源清單很難適應(yīng)未來時間的模擬.而且,反復(fù)修正的過程極大地降低了算法的效率,使模擬工作喪失了時效性.

針對現(xiàn)有方法的缺陷,本文提出了一種新的大氣污染物來源及輸送情況的網(wǎng)格化分析方法.此方法中的污染物排放源不是來源于排放源清單,而是對應(yīng)于研究區(qū)域的網(wǎng)格中心,因此,將所提出的方法命名為基于網(wǎng)格化排放源的大氣污染物輸送分析方法(pollutant Transport Analysis method based on Gridded Emission sources, TAGE).概括地說,TAGE方法由4個步驟構(gòu)成:

第1步,不依賴現(xiàn)有的排放源清單,而是將研究區(qū)域按照不同的空間分辨率劃分成不同層次的網(wǎng)格,將每個網(wǎng)格的中心都設(shè)定為一個單位排放強(qiáng)度的點狀排放源.

第2步,將網(wǎng)格化的點狀排放源作為空氣質(zhì)量模型的初始場,結(jié)合目標(biāo)地點的污染物監(jiān)測值,通過層次化運(yùn)算篩選,逐步確定0.1o?0.1o空間分辨率下,對目標(biāo)地點大氣污染過程真正產(chǎn)生影響的排放源,稱為非零排放源,并計算每個非零排放源對目標(biāo)地點的污染影響因子(pif).

第3步,基于一個城市行政區(qū)劃內(nèi)所有國控站點(每個國控站點作為一個目標(biāo)地點)在一個計算時刻非零排放源的污染影響因子,以及目標(biāo)地點的污染物監(jiān)測值,生成此計算時刻污染物總合排放強(qiáng)度(tei)的求解方程組.然后,利用遺傳算法,求得此計算時刻所有非零排放源的污染物總合排放強(qiáng)度.

第4步,以日、月、季、年或任意時長為統(tǒng)計時段,計算一個城市在統(tǒng)計時段內(nèi)所有計算時刻非零排放源的污染影響因子、總合排放強(qiáng)度的統(tǒng)計值,并基于統(tǒng)計值計算出各非零排放源對大氣污染過程的貢獻(xiàn)占比,從而完成對統(tǒng)計時段內(nèi)大氣污染物來源及輸送情況的網(wǎng)格化分析.

1 研究基礎(chǔ)

1.1 研究區(qū)域及層次化網(wǎng)格

選定大氣污染較為嚴(yán)重的京津冀及其周邊地區(qū),作為TAGE方法的研究區(qū)域,包括"2+26"城市[31],具體的經(jīng)緯度為:東經(jīng)111.55o~119.20o、北緯33.75o~ 40.90o,空間跨度為7.65o′7.15o.

在研究區(qū)域內(nèi),以不同的空間分辨率(sp)劃分出5個層次的網(wǎng)格,其對應(yīng)的空間分辨率分別為:sp1= 1.6o′1.6o, sp2= 0.8o′0.8o,sp3= 0.4o′0.4o,sp4= 0.2o′0.2o,sp5= 0.1o′0.1o,各層次全部網(wǎng)格構(gòu)成的集合用G(= 1,…,5)表示.根據(jù)研究區(qū)域的經(jīng)緯度跨度,1至5中包含的網(wǎng)格數(shù)量分別為:|1| = 25、|2| = 100、|3| = 400、|4| = 1600、|5| = 6400.從1至5逐步縮小計算的范圍,既能有效地提高計算效率,又能保證較高精度的計算結(jié)果.

1.2 研究對象及PM2.5總合排放強(qiáng)度

本文主要使用TAGE方法研究PM2.5的來源及輸送情況.就PM2.5而言,一個排放源直接排放的一次PM2.5顆粒物可以導(dǎo)致目標(biāo)地點的PM2.5濃度值升高.同時,排放源排放的PM2.5氣態(tài)前體物NO、SO2、NH3、O3等,在傳輸過程中,經(jīng)過核化過程和持續(xù)增長的轉(zhuǎn)化過程[32-33]所生成的二次PM2.5顆粒物,通過輸送也能導(dǎo)致目標(biāo)地點的PM2.5濃度值升高.因此,目標(biāo)地點PM2.5濃度值升高是一次PM2.5和二次PM2.5共同作用的結(jié)果.

為了簡化問題,將傳輸過程中生成的二次PM2.5,等同于在排放源直接排放等效的一次PM2.5.因此,本文中排放源排放PM2.5的強(qiáng)度,稱為PM2.5總合排放強(qiáng)度.PM2.5總合排放強(qiáng)度反映了排放源在實際過程中排放的一次PM2.5,以及NO、SO2、NH3、O3等氣態(tài)前體物的總強(qiáng)度,因此,它是衡量排放源排污能力的適宜指標(biāo).

2 TAGE方法的計算過程分析

TAGE方法的整個計算過程由4個步驟構(gòu)成:確定網(wǎng)格化排放源、計算排放源的PM2.5污染影響因子、計算排放源的PM2.5總合排放強(qiáng)度、計算排放源的PM2.5污染貢獻(xiàn)占比,下面分別加以分析.

2.1 確定網(wǎng)格化排放源

實際的污染物排放源一般可分為點狀排放源、線狀排放源、面狀排放源等.為了簡化問題,TAGE方法中每個網(wǎng)格中的PM2.5都被認(rèn)為是位于網(wǎng)格中心的一個點狀排放源以總合排放強(qiáng)度排放的.

下文中,e表示任意的對應(yīng)于網(wǎng)格中心的點狀排放源,E表示G(= 1,…,5)所對應(yīng)的排放源集合,e,j(= 1,…, |E|)則表示E中所包含的第個排放源,|E| = |G|.

TAGE方法將整點時刻作為計算時刻.在任意計算時刻,與任意排放源e相關(guān)的靜態(tài)參數(shù)可以表示為參數(shù)集合sta_part (e):

sta_part(e) = {typ, lon, lat, hei, st, dur} (1)

之所以稱上述參數(shù)為e的靜態(tài)參數(shù),是因為它們在計算時刻是不變的.式中:

·typ代表e排放的污染物種類,在TAGE中指PM2.5.

·lon, lat分別代表e的經(jīng)緯度坐標(biāo).

·hei代表e距離地面的高度,在TAGE中被統(tǒng)一設(shè)置為50m.距地面50m高度的風(fēng)場能反映當(dāng)?shù)仄骄牧鲌鎏卣?可以保證排放源e排放的污染物隨風(fēng)場平穩(wěn)地進(jìn)行中遠(yuǎn)距離輸送.

·st代表e開始排放的時間,由計算時刻倒推12h,即st=- 12.這樣可以保證排放源e排放的污染物在計算時刻充分?jǐn)U散至研究區(qū)域內(nèi)的目標(biāo)地點.

·dur代表e的排放時長,在TAGE中被統(tǒng)一設(shè)置為24h,這樣可以保證排放源e在計算時刻前后的一段時間內(nèi),能夠?qū)ρ芯繀^(qū)域內(nèi)的目標(biāo)地點形成一種相對穩(wěn)定的排放狀態(tài).

基于式(1),一個排放源集合所包含的排放源在計算時刻的靜態(tài)參數(shù)集合可以表示為:

除了靜態(tài)參數(shù),e還有一個重要參數(shù)記作tei(e),即e在時刻對于目標(biāo)地點的PM2.5總合排放強(qiáng)度.通過設(shè)置e在計算時刻對于不同的PM2.5總合排放強(qiáng)度,可以計算出e對的PM2.5污染影響因子,具體算法見2.2節(jié).

一個排放源集合包含的所有排放源在計算時刻對于目標(biāo)地點的PM2.5總合排放強(qiáng)度可以表示為:

對應(yīng)于不同層次網(wǎng)格中心的2個排放源e1, j1(1= 1,…,4,1= 1,…, |E1|) 和e2, j2(2=1+ 1,2= 1,…, |E2|),如果滿足lon1,j1- 0.5′sp1< lon2, j2< lon1,j1+ 0.5′sp1并且lat1,j1- 0.5′sp1< lat2,j2< lat1,j1+ 0.5′sp1,則稱e1,j1是e2,j2的父排放源,e2,j2是e1,j1的子排放源.

2.2 計算非零排放源的PM2.5污染影響因子

定義1. PM2.5污染影響因子. tei(e)每增加一個單位強(qiáng)度所導(dǎo)致的目標(biāo)地點的PM2.5濃度增量,稱為排放源e在計算時刻對的PM2.5污染影響因子,記為pif(e).

定義1中的單位強(qiáng)度可以設(shè)置為任意數(shù)值.為計算方便,TAGE方法中設(shè)為1kg/h.根據(jù)定義1,排放源的PM2.5污染影響因子越大,其增加單位強(qiáng)度排放所導(dǎo)致的目標(biāo)地點的PM2.5濃度增量也越大.下文中,簡稱PM2.5污染影響因子大于零的排放源為非零排放源,PM2.5污染影響因子等于零的排放源為零排放源.

在一個計算時刻,只有非零排放源才會導(dǎo)致目標(biāo)地點的PM2.5濃度增高.而零排放源所排放的PM2.5顆粒物,并不會到達(dá)目標(biāo)地點.因此,只有非零排放源所在的網(wǎng)格,才可以被認(rèn)定為目標(biāo)地點的PM2.5來源區(qū)域.而在計算目標(biāo)地點的PM2.5濃度時可以不考慮零排放源.

在TAGE方法中,計算任意排放源e的PM2.5污染影響因子的過程,是基于空氣質(zhì)量模型展開的.一個空氣質(zhì)量模型對于目標(biāo)地點PM2.5濃度的計算可以用下式表示:

cal_con(,, tei()) = Con(sta_par(), tei(),

lon, lat, met) (4)

式中:

·Con代表空氣質(zhì)量模型的污染物濃度計算功能.在TAGE方法中,因為將二次PM2.5顆粒物以等效一次PM2.5顆粒物代替,不必考慮氣態(tài)前體物向二次PM2.5顆粒物的化學(xué)轉(zhuǎn)化過程,因此采用了Hysplit4模型;

·代表輸入模型的排放源集合;

·lon,lat分別代表目標(biāo)地點的經(jīng)緯度坐標(biāo);

·met代表計算時刻污染物濃度所需的氣象數(shù)據(jù).在TAGE方法中,met采用美國國家環(huán)境預(yù)報中心(NCEP)提供的逐6h FNL資料.資料包含的氣象要素主要有風(fēng)、溫、濕、位勢高度以及地面降水等,空間分辨率為0.5o ? 0.5o;

·cal_con(,, tei())代表在PM2.5總合排放強(qiáng)度tei()下,利用Con計算出的時刻目標(biāo)地點的PM2.5濃度.

在TAGE方法中,排放源是對應(yīng)于不同層次的網(wǎng)格中心的.計算排放源e,j在時刻對目標(biāo)地點的PM2.5污染影響因子的算法過程,從第1層次開始,依次進(jìn)行至第5層次.通過逐層去除零排放源的方法,來提高算法的計算效率.同時,隨著不同層次空間分辨率的增加,也可以逐步提高排放源定位的精度.算法的計算過程如下:

(1) 將第1層次排放源集合1={1,1, …,1,|E1|}作為空氣質(zhì)量模型的輸入排放源,并將所有輸入排放源的PM2.5總合排放強(qiáng)度均設(shè)為一個單位強(qiáng)度,記為0(1),基于式(4)算得PM2.5濃度值cal_con(,, tei0(1)).

(2) 將1,1,…,1,|E1|的PM2.5總合排放強(qiáng)度依次增加為2個單位強(qiáng)度,分別記為tei1(1),…, tei|E1|(1),基于式(4)依次算得PM2.5濃度值cal_con(,, tei1(1)),…,cal_con(,, tei|E1|(1)).則第1層次排放源1,j(= 1,…,|1|)在時刻對目標(biāo)地點的PM2.5污染影響因子計算如下:

pif(1,j) =cal_con(,, tei(1)) - cal_con(,,

tei-1(1)) (5)

(3) 將第(2)步中算得的第1層次非零排放源的子排放源所組成的第2層次排放源集合2’={2,1, …,2,|E2’|}作為空氣質(zhì)量模型的輸入排放源,并將所有輸入排放源的PM2.5總合排放強(qiáng)度均設(shè)為一個單位強(qiáng)度,記為tei0(2’),基于式(4)算得PM2.5濃度值cal_con(,, tei0(2’)).

(4) 將2,1,…,2,|E2’|的PM2.5總合排放強(qiáng)度依次增加為2個單位強(qiáng)度,記為tei1(2’),…, tei|E2’|(2’),基于式(4)依次算得PM2.5濃度值cal_con(,, tei1(2’)),…, cal_con(,, tei| E2’|(2’)).則第2層次排放源2,j(= 1,…,|2’|)在時刻對目標(biāo)地點的PM2.5污染影響因子如下:

pif(2,) = cal_con(,, tei(2’)) - cal_con(,,

tei-1(2’)) (6)

(5) 依次在第3~5層次中,重復(fù)進(jìn)行第(3)、(4)步,直至計算出第5層次的非零排放源集合.

2.3 計算非零排放源的PM2.5總合排放強(qiáng)度

在得到非零排放源的PM2.5污染影響因子之后,根據(jù)定義1,可以建立PM2.5總合排放強(qiáng)度的求解方程組如下:

在方程組中:

E= {1,…,|Ec|}代表計算時刻,城市第5層次所有非零排放源的集合;S= {1,…,|Sc|}代表城市的行政區(qū)劃中所有國控站所組成的集合; tei(e)代表計算時刻,E中任一排放源e對的PM2.5總合排放強(qiáng)度; pif(e)代表計算時刻,E中任一排放源e對S的PM2.5污染影響因子;m代表在計算時刻,S的PM2.5的濃度監(jiān)測值.

通過求解方程組(7),就可以得到在計算時刻,E中所有非零排放源對于城市的PM2.5總合排放強(qiáng)度tei(1),…,tei(|Ec|).

城市行政區(qū)劃中的所有國控站的數(shù)量|S|通常會少于第5層次所有非零排放源的數(shù)量|E|.因此,一般情況下,方程組(7)都是欠定方程組,其最小二乘解不唯一,并且無法保證得到非負(fù)解.因此,最小二乘方法并不適合求解本問題.在TAGE中,采用遺傳算法對方程組(7)進(jìn)行求解.

遺傳算法是一類借鑒生物界的進(jìn)化規(guī)律,即適者生存、優(yōu)勝劣汰的遺傳機(jī)制演化而來的隨機(jī)化搜索方法.TAGE中遺傳算法的求解過程由以下的6部分構(gòu)成.

1) 確定決策變量和約束條件

在本問題中,排放強(qiáng)度tei(1),…,tei(|Ec|)即為決策變量,方程組(7)是其約束條件.而問題的解空間則需要按下列步驟給予確定:

a. 將方程組(7)中的排放源1,…,|Ec|的PM2.5總合排放強(qiáng)度都設(shè)為一個單位強(qiáng)度,利用方程組等號左側(cè)的算式求得此時站點1,…,|Sc|的PM2.5濃度值.

b. 將站點1,…,|Sc|的PM2.5濃度實測值與計算值相除,得到每個站點的濃度實/計比.

c. 以站點1,…,|Sc|的濃度實/計比中最小值的1/3倍的單位強(qiáng)度, 作為解空間的下限,而將濃度實/計比中最大值的3倍的單位強(qiáng)度,作為解空間的上限.這樣一方面可以保證找到最優(yōu)解,另一方面又避免解空間太大降低算法效率.

2) 建立優(yōu)化模型

在TAGE中,遺傳算法的計算目標(biāo)是找到一個E中所有排放源1,…,|Ec|的PM2.5總合排放強(qiáng)度的組合,使得S中各站點的PM2.5濃度實測值與計算值之間的誤差之和達(dá)到最小.因此目標(biāo)函數(shù)可以表示為:

–c)) (8)

式中:c為站點s在計算時刻的PM2.5濃度實測值,Abs()表示的絕對值.

3) 確定編碼和解碼方法

在TAGE中,用長度為10位的無符號二進(jìn)制編碼串來分別表示tei(1),…,tei(|Ec|)的取值.因此,需要將解空間分為包含2個端點的、共210= 1024個等間距離散值.那么,每一個個體的表現(xiàn)型就是1024個離散值之一,而每一個個體的基因型就可以表示為一個長度為|E|′10的無符號二進(jìn)制編碼串.個體的表現(xiàn)型和基因型之間可通過編碼和解碼程序相互轉(zhuǎn)換.

4) 設(shè)置運(yùn)行參數(shù)

設(shè)置群體規(guī)模為500,即每一代中參與遺傳算法運(yùn)算的共有500個PM2.5總合排放強(qiáng)度組合.初始群體在解空間隨機(jī)選擇生成.遺傳算法的終止進(jìn)化代數(shù)設(shè)為100000.

5) 確定個體適應(yīng)度的評價方法

在TAGE中,目標(biāo)函數(shù)總是取非負(fù)值,并且是以求目標(biāo)函數(shù)最小值為優(yōu)化目標(biāo),故可利用目標(biāo)函數(shù)值的倒數(shù)作為個體的適應(yīng)度,即:

(tei(E)) = 1/(tei(E)) (9)

適應(yīng)度較高的PM2.5總合排放強(qiáng)度組合,有更多的機(jī)會遺傳到下一代的群體中.

6) 設(shè)計遺傳算子

遺傳算子包含選擇運(yùn)算、交叉運(yùn)算、變異運(yùn)算的具體操作方法.

a. 選擇運(yùn)算:TAGE中采用輪盤算法.首先,按適應(yīng)度函數(shù)劃定各排放強(qiáng)度組合在輪盤上所占的區(qū)間范圍,然后用生成隨機(jī)數(shù)的方法生成下一輪的排放強(qiáng)度組合;

b. 交叉運(yùn)算: 設(shè)置交叉概率為0.6,在相鄰的PM2.5總合排放強(qiáng)度組合間進(jìn)行多點交叉,組合中交叉點的數(shù)量及位置隨機(jī)設(shè)置;

c. 變異運(yùn)算: 設(shè)置變異概率為0.1, 隨機(jī)選擇變異的PM2.5總合排放強(qiáng)度組合, 組合中變異點的數(shù)量及位置隨機(jī)設(shè)置.

2.4 計算非零排放源的PM2.5污染貢獻(xiàn)占比

式中:pif(x)為排放源e在計算時刻對于目標(biāo)城市的PM2.5污染影響因子,tei(e)為排放源e在計算時刻對于目標(biāo)城市的PM2.5總合排放強(qiáng)度.||為計算時段內(nèi)包含的計算時刻數(shù).PM2.5污染貢獻(xiàn)因子高的排放源,就是對目標(biāo)城市的大氣污染過程貢獻(xiàn)高的排放源,這其中既包含PM2.5總合排放強(qiáng)度和PM2.5污染影響因子都比較高的排放源,也包含PM2.5總合排放強(qiáng)度較低,但PM2.5污染影響因子較高的排放源.

利用PM2.5污染貢獻(xiàn)占比,可以實現(xiàn)對目標(biāo)城市PM2.5顆粒物的來源情況的網(wǎng)格化精細(xì)評估,這是TAGE方法的真正意義所在.PM2.5污染貢獻(xiàn)占比越高,網(wǎng)格排放源向目標(biāo)城市輸送的PM2.5顆粒物越多,它對目標(biāo)城市大氣污染的貢獻(xiàn)也越大.準(zhǔn)確地定位出PM2.5污染貢獻(xiàn)占比高的網(wǎng)格排放源,可以為目標(biāo)城市的大氣污染治理提供科學(xué)的依據(jù).

3 TAGE方法的誤差分析

根據(jù)式(10)和(11), 利用TAGE方法進(jìn)行排放源e的PM2.5污染貢獻(xiàn)占比的計算,其誤差來源于2個方面:e的PM2.5污染影響因子的計算誤差,以及e的PM2.5總合排放強(qiáng)度的計算誤差.

由PM2.5污染影響因子的計算過程可知,TAGE方法并未改變所選用的空氣質(zhì)量模型本身,只是以一種新的思路對模型展開應(yīng)用,因此這一過程不會引入空氣質(zhì)量模型本身誤差之外的額外誤差.一個成熟且廣泛應(yīng)用的空氣質(zhì)量模型是可以準(zhǔn)確而穩(wěn)定地運(yùn)行的,其本身存在的誤差可以不予考慮.因此,TAGE方法的誤差主要是PM2.5總合排放強(qiáng)度的計算誤差.

進(jìn)一步分析,PM2.5總合排放強(qiáng)度的計算誤差來源于PM2.5總合排放強(qiáng)度方程組的構(gòu)建過程和求解過程.方程組的構(gòu)建過程,使用了PM2.5污染影響因子和國控站的PM2.5濃度監(jiān)測值,如前文所述,如果認(rèn)為PM2.5污染影響因子的計算是準(zhǔn)確的, 國控站的PM2.5濃度監(jiān)測值也是準(zhǔn)確的,那么,PM2.5總合排放強(qiáng)度計算誤差就主要來源于方程組的求解過程.

圖1 小型站位置

為此,利用保定市大氣污染網(wǎng)格化監(jiān)測系統(tǒng)部分點位的監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行比對驗證.此系統(tǒng)由國內(nèi)率先提出大氣污染網(wǎng)格化監(jiān)測方法[34]的河北先河環(huán)?？萍脊煞萦邢薰境薪?通過在目標(biāo)城市密集部署小型站和微型站,對目標(biāo)城市的大氣質(zhì)量進(jìn)行網(wǎng)格化實時監(jiān)測.TAGE方法利用了保定市編號分別為16050、16064、16074、16078的4個小型站的PM2.5實時監(jiān)測數(shù)據(jù)與PM2.5總合排放強(qiáng)度方程組的計算結(jié)果進(jìn)行比對.4個小型站的位置、代碼及名稱如圖1所示.圖中,4個小型站以黑色圓點表示,而黑色三角則是保定市行政區(qū)劃內(nèi)6個國控站的位置.

具體的比對驗證過程是這樣的:

第1步,對于每個小型站,獲得2017-12-01 00:00至2017-12-31 23:00期間每隔1h一次采樣,共24′31=744個采樣點的PM2.5實時監(jiān)測數(shù)據(jù).

第2步,以2017-12-01 00:00至2017-12-31 23:00期間每個整點時刻作為計算時刻,利用PM2.5總合排放強(qiáng)度方程組,求得保定市各非零排放源的PM2.5總合排放強(qiáng)度.

第3步,在每個計算時刻,將所有非零排放源位置及其PM2.5總合排放強(qiáng)度輸入Hysplit4模型,算得4個小型站位置的PM2.5濃度值.

第4步,對于每個小型站,將其744個PM2.5實時監(jiān)測數(shù)據(jù)(以con表示)和相對應(yīng)時刻的由第3步計算所得的PM2.5濃度值(以con表示),按照式(12)計算相對錯誤率(rer):

rer = Abs(con– con) / con(12)

第5步,針對每個小型站,分別計算744個相對錯誤率數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差,并繪制相對錯誤率分布直方圖如圖2所示.

圖2 相對錯誤率分布直方

從圖2可知,4個小型站PM2.5濃度監(jiān)測值與計算值之間的相對錯誤率均值都在0.2左右,而且2/3以上計算時刻的相對錯誤率都小于0.1.這說明, TAGE方法計算所得的PM2.5總合排放強(qiáng)度是可信的,基于PM2.5總合排放強(qiáng)度算得的4個小型站的PM2.5濃度值與實際監(jiān)測值之間的誤差總體處于較低的水平.

由此得出結(jié)論,PM2.5總合排放強(qiáng)度方程組的求解過程是可行的,這一過程產(chǎn)生的誤差處于較低的水平.那么,由誤差分析過程可知,TAGE方法整個計算過程所產(chǎn)生的誤差處于較低的水平,具備實際應(yīng)用的條件.

4 TAGE方法的應(yīng)用實驗及結(jié)果分析

“2+26”城市中的北京市、石家莊市、保定市近年來重污染天氣多發(fā).TAGE方法的應(yīng)用實驗,分別選取北京市行政區(qū)劃內(nèi)的12個、石家莊市行政區(qū)劃內(nèi)的7個和保定市行政區(qū)劃內(nèi)的6個國控站作為目標(biāo)地點,基于2017年10 ~12月期間的氣象數(shù)據(jù)和PM2.5監(jiān)測數(shù)據(jù),對3個城市的PM2.5污染貢獻(xiàn)占比進(jìn)行計算.

PSCF和CWT等受體方法同樣具備網(wǎng)格化的污染貢獻(xiàn)占比的計算能力.本文利用PSCF和CWT方法進(jìn)行了相同條件下的對比實驗,以比較TAGE方法和現(xiàn)有方法間的效果差異.

圖3~圖5,分別為北京市、石家莊市、保定市2017年10、11、12月利用不同方法計算出的PM2.5污染貢獻(xiàn)占比分布圖.圖中未顯示研究區(qū)域內(nèi)的全部網(wǎng)格,只是顯示了PM2.5污染貢獻(xiàn)占比值較高的網(wǎng)格.網(wǎng)格中的數(shù)字就是具體的PM2.5污染貢獻(xiàn)占比值,而圖中呈放射狀分布的黑線,是一個月內(nèi)全部整點時刻各城市的12h氣團(tuán)后向軌跡.

從圖3~圖5可以觀察到,TAGE方法、PSCF方法和CWT方法計算結(jié)果的共同特征是:對城市污染貢獻(xiàn)占比較高的網(wǎng)格基本都位于城市行政區(qū)劃的范圍內(nèi).即3個城市本地排放對大氣污染的貢獻(xiàn)都大于異地輸送.

TAGE方法、PSCF方法和CWT方法計算結(jié)果也呈現(xiàn)出明顯的差異性:

首先,TAGE方法的計算結(jié)果具有分片的現(xiàn)象,PM2.5污染貢獻(xiàn)占比較高的網(wǎng)格可以位于幾片不連續(xù)的區(qū)域中.例如,北京市10月和12月、石家莊市10月、保定市11月和12月的TAGE方法計算結(jié)果都具有分片現(xiàn)象.而PSCF方法和CWT方法計算出的PM2.5污染貢獻(xiàn)占比較高的網(wǎng)格基本都位于一整片連續(xù)的區(qū)域中.

其次,TAGE方法計算的PM2.5污染貢獻(xiàn)占比大小,與氣團(tuán)后向軌跡的密集程度之間關(guān)聯(lián)度較低.例如,北京市2017年10月TAGE方法計算出的PM2.5污染貢獻(xiàn)占比較高的網(wǎng)格,并不包含城市正南及東南方向的氣團(tuán)后向軌跡的密集區(qū)域.2017年11月的PM2.5污染貢獻(xiàn)占比較高的網(wǎng)格,并不包含氣團(tuán)后向軌跡最為密集的城市中心區(qū)域.石家莊市和保定市的計算結(jié)果,同樣可以觀察到這種現(xiàn)象.而PSCF方法和CWT方法計算的PM2.5污染貢獻(xiàn)占比大小,與氣團(tuán)后向軌跡的密集程度密切相關(guān). 3個城市2017年10月~12月期間氣團(tuán)后向軌跡密集的區(qū)域,全部被PSCF方法或CWT方法計算出的PM2.5污染貢獻(xiàn)占比較高的網(wǎng)格所覆蓋,呈現(xiàn)明顯的中心化特征.比較而言,CWT方法比PSCF方法的計算結(jié)果覆蓋范圍更廣,中心化特征也更加明顯.以保定市為例,2017年10~12月,PSCF方法計算出的PM2.5污染貢獻(xiàn)占比大于0.8的網(wǎng)格,分別有22個、19個、18個.其中的最大值全部位于城市中心,分別為9.22、7.7、8.33,而CWT方法計算出的PM2.5污染貢獻(xiàn)占比大于0.8的網(wǎng)格,分別有28個、25個、29個.最大值則分別提高至15.16、10.54、13.86.

圖4 石家莊市2017年10~12月PM2.5污染貢獻(xiàn)占比(%)

TAGE方法與PSCF和CWT等現(xiàn)有方法在上述兩方面表現(xiàn)出的差異性,可以從各方法的實現(xiàn)原理中尋找原因.PSCF方法將各網(wǎng)格對城市的PM2.5污染貢獻(xiàn)占比,完全以軌跡的經(jīng)過時間作為衡量,軌跡越密集的地方,污染貢獻(xiàn)占比越大.這就使得各網(wǎng)格的PM2.5污染貢獻(xiàn)占比呈現(xiàn)出明顯的中心化特征.CWT方法在計算網(wǎng)格的PM2.5污染貢獻(xiàn)占比時,考慮了軌跡經(jīng)過時城市的PM2.5濃度檢測值,使得高濃度軌跡所經(jīng)過網(wǎng)格的PM2.5污染貢獻(xiàn)占比顯著增大,這具有一定的合理性.但與PSCF方法一樣,CWT方法也認(rèn)為同一軌跡經(jīng)過的所有區(qū)域?qū)Τ鞘械奈廴矩暙I(xiàn)度都是相同的.因此,CWT方法的計算結(jié)果,一方面擴(kuò)大了污染貢獻(xiàn)占比較高網(wǎng)格的分布范圍,另一方面,也加重了計算結(jié)果的中心化特征.而TAGE方法,則不以軌跡密度作為PM2.5污染貢獻(xiàn)占比的計算依據(jù),首先計算各網(wǎng)格的PM2.5污染影響因子,避免了同一軌跡經(jīng)過地區(qū)污染貢獻(xiàn)的同一化,然后用遺傳算法求解各網(wǎng)格的PM2.5總合排放強(qiáng)度,并基于PM2.5污染影響因子和PM2.5總合排放強(qiáng)度的乘積,來計算各網(wǎng)格的PM2.5污染貢獻(xiàn)占比,避免了計算結(jié)果的中心化.

從同一城市不同月份的實驗分析,TAGE方法的計算結(jié)果,尤其是PM2.5污染貢獻(xiàn)占比最高的少數(shù)網(wǎng)格的分布,表現(xiàn)出較高的穩(wěn)定性,這就需要引起足夠的重視.北京市的偏西部地區(qū)、石家莊市的中心區(qū)域及偏西、偏北部地區(qū)、保定市的偏南及偏西部地區(qū),在2017年10~12月一直是PM2.5污染貢獻(xiàn)占比較高的區(qū)域.這說明,在3個城市的中心區(qū)域或周邊,有很大的可能性存在常態(tài)化的高強(qiáng)度污染物排放.雖然各城市的氣象條件在2017年10~12月期間不斷變化,但是由于城市周邊地區(qū)距離城市很近,這些常態(tài)化排放源仍然會持續(xù)地對各城市的大氣狀況產(chǎn)生嚴(yán)重的影響.這些常態(tài)化排放源可能是企業(yè)燃煤排放、生活燃煤排放、機(jī)動車尾氣排放等,需要結(jié)合實地探查來確定排放源的具體形態(tài)并加以治理.

圖5 保定市2017年10~12月PM2.5污染貢獻(xiàn)占比(%)

5 結(jié)語

5.1 提出了一種新的大氣污染物來源及輸送情況的網(wǎng)格化分析方法TAGE.TAGE以預(yù)設(shè)的網(wǎng)格化排放源來運(yùn)行空氣質(zhì)量模型,得到排放源的PM2.5污染影響因子.然后,結(jié)合污染物監(jiān)測數(shù)據(jù),構(gòu)建PM2.5總合排放強(qiáng)度求解方程組,并利用遺傳算法進(jìn)行求解.最后,基于排放源的PM2.5污染影響因子和PM2.5總合排放強(qiáng)度,計算出排放源的PM2.5污染貢獻(xiàn)占比,從而完成對大氣污染物來源及輸送情況的網(wǎng)格化分析.這一方法的提出,為缺少準(zhǔn)確排放源清單情況下大氣污染狀況的分析與治理,提供了新的思路.

5.2 與小型站PM2.5監(jiān)測數(shù)據(jù)間的比對實驗表明,TAGE方法的計算誤差處于較低的水平.

5.3 利用TAGE方法,對北京市、保定市、石家莊市2017年10~12月期間PM2.5的來源及輸送情況進(jìn)行了應(yīng)用實驗,并與PSCF方法和CWT方法的計算結(jié)果進(jìn)行了比較.比較結(jié)果顯示,TAGE方法計算所得的PM2.5污染貢獻(xiàn)占比分布具有分片現(xiàn)象,并且與氣團(tuán)后向軌跡的密集程度之間關(guān)聯(lián)度降低,避免了計算結(jié)果的中心化.同時,TAGE方法計算所得的PM2.5污染貢獻(xiàn)占比最高的少數(shù)網(wǎng)格, 其分布表現(xiàn)出較高的穩(wěn)定性.

5.4 本文只針對北京市、石家莊市、保定市2017年10~12月期間的PM2.5污染貢獻(xiàn)占比進(jìn)行了計算.未來將利用TAGE方法,對“2+26”的每一個城市2015~2018年期間,各個不同季節(jié)的大氣污染物來源及輸送情況進(jìn)行全面的網(wǎng)格分析,以期發(fā)現(xiàn)本地區(qū)大氣污染的較長期的發(fā)展演變狀況.

[1] 盧亞飛.MODIS氣溶膠光學(xué)厚度與PM2.5濃度相關(guān)性分析[D]. 北京:北京建筑大學(xué), 2015. Lu Y F. Research on the correlation between MODIS AOD and concentration of PM2.5in Beijing [D]. Beijing: Beijing University of Civil Engineering and Architecture, 2015.

[2] 許 研,張 煒,司一丹,等.利用高分一號數(shù)據(jù)反演并驗證氣溶膠光學(xué)厚度[J]. 遙感信息, 2016,31(5):62-67. Xu Y, Zhang W, Si Y D, et al. Retrieval and Validation of aerosol optical depth by using GF-1 remote sensing data [J]. Remote Sensing Information, 2016,31(5):62-67.

[3] Zhang Y, Li Z. Remote sensing of atmospheric fine particulate matter (PM2.5) mass concentration near the ground from satellite observation [J]. Remote Sensing of Environment, 2015,160:252-262.

[4] Li Z, Zhang Y, Shao J, et al. Remote sensing of atmospheric particulate mass of dry PM2.5, near the ground: Method validation using ground-based measurements [J]. Remote Sensing of Environment, 2016,173:59-68.

[5] 趙愛梅,張 瑩,李正強(qiáng),等.變異函數(shù)對泛克里金法的細(xì)粒子比星-地融合影響研究[J]. 地球信息科學(xué)學(xué)報, 2017,19(8):1089-1096. Zhao A M, Zhang Y, Li Z Q, et al. Impact of variogram parameters on merging satellite and ground-based FMF based on universal kriging [J]. Journal of Geo-Information Science, 2017,19(8):1089- 1096.

[6] 李 展,楊會改,蔣 燕,等.北京市大氣污染物濃度空間分布與優(yōu)化布點研究[J]. 中國環(huán)境監(jiān)測, 2015,31(1):74-78. Li Z, Yang H G, Jiang Y, et al. The study on spatial distribution of atmospheric contaminant concentrations and optimization of air quality monitoring sites in beijing City [J]. Environmental Monitoring in China, 2015,31(1):74-78.

[7] 劉家福,王鑫全,于 茜,等.我國霧霾天氣氣候特征及影響因素分析[J]. 江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué), 2016,44(12):402-404. Liu J F, Wang X Q, Yu W, et al. Analysis of climatic characteristics and influencing factors of haze weather in China [J]. Jiangsu Agricultural Sciences, 2016,44(12):402-404.

[8] 梅 楊,張文婷,楊 勇,等.基于時空指示克里格的PM2.5不確定性分布 [J]. 中國環(huán)境科學(xué), 2018,38(1):35-43. Mei Y, Zhang W T, Yang Y, et al. Uncertainty assessment of PM2.5probability mapping by using spatio-temporal indicator kriging [J]. China Environmental Science, 2018,38(1):35-43.

[9] Chen L, Baili Z, Kong S, et al. A land use regression for predicting NO2and PM10concentrations in different seasons in Tianjin region, China [J]. Journal of Environmental Sciences, 2010,22(9):1364-1373.

[10] Chen L, Shi Y, Zhi P, et al. Application of land use regression for estimating concentrations of major outdoor air pollutants in Jinan, China [J]. Journal of Zhejiang University-Science A(Applied Physics & Engineering), 2010,11(11):857-867.

[11] Li C, Wang Y, Li P, et al. A land use regression model incorporating data on industrial point source pollution [J]. Acta Scientiae Circumstantiae (English Version), 2012,24(7):1251-1258.

[12] 漢瑞英,陳 健,王 彬.利用LUR模型模擬杭州市PM2.5質(zhì)量濃度空間分布[J]. 環(huán)境科學(xué)學(xué)報, 2016,36(9):3379-3385. Han R Y, Chen J, Wang B. Application of LUR models for simulating the spatial distribution of PM2.5concentration in Hangzhou, China [J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2016,36(9):3379-3385.

[13] Hopke P K, Gao N, Cheng M D. Combining chemical and meteorological data to infer source areas of airborne pollutants [J]. Chemometrics & Intelligent Laboratory Systems, 1993,19(2):187-199.

[14] Seibert P, Kromp-Kolb H, Baltensperger U, et al. Trajectory analysis of aerosol measurements at high alpine sites [J]. Transport and Transformation of Pollutants in the Troposphere, 1994:689-693.

[15] Hsu Y K, Holsen T M, Hopke P K. Comparison of hybrid receptor models to locate PCB sources in Chicago [J]. Atmospheric Environment, 2003,37(4):545-562.

[16] 朱書慧,周 敏,喬利平,等.2015年12月氣流軌跡對長三角區(qū)域細(xì)顆粒物濃度和分布的影響[J]. 環(huán)境科學(xué)學(xué)報, 2016,36(12):4285- 4294. Zhu S H, Zhou M, Qiao L P, et al. Impact of the air mass trajectories on PM2.5concentrations and distribution in the Yangtze River Delta in December 2015 [J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2016,36(12):4285- 4294.

[17] 劉 娜,余 曄,何建軍,等.蘭州冬季大氣污染來源分析[J]. 環(huán)境科學(xué)研究, 2015,28(4):509-516. Liu N, Yu W, He J J, et al. Analysis of air pollutant transport in winter in Lanzhou [J]. Research of Environmental Sciences, 2015, 28(4):509-516.

[18] Cai S, Wang Y, Zhao B, et al. The impact of the "Air Pollution Prevention and Control Action Plan" on PM2.5concentrations in Jing- Jin-Ji region during 2012~2020 [J]. Science of the Total Environment, 2016,580:197-209.

[19] 唐 嫻,王喜全,洪 也,等.遼寧中部城市群一次灰霾天氣過程的外來影響程度研究[J]. 環(huán)境科學(xué)學(xué)報, 2014,34(6):1541-1550. Tang X, Wang X Q, Hong Y, et al. A case study of regional contributions to the air quality in city clusters in Central Liaoning during a haze episode [J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2014,34(6): 1541-1550.

[20] 黃 思,唐 曉,徐文帥,等.利用多模式集合和多元線性回歸改進(jìn)北京PM10預(yù)報[J]. 環(huán)境科學(xué)學(xué)報, 2015,35(1):56-64. Huang S, Tang X, Xu W S, et al. Application of ensemble forecast and linear regression method in improving PM10forecast over Beijing areas [J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2015,35(1):56-64.

[21] 楊 欣,陳義珍,趙妤希,等.2014~2017年北京城區(qū)霾污染態(tài)勢及潛在來源 [J]. 中國環(huán)境科學(xué), 2018,38(9):3232-3239. Yang X, Chen Y Z, Zhao Y X, et al. Analysis of haze pollution situation and potential sources in Beijing urban area from 2014 to 2017 [J]. China Environmental Science, 2018,38(9):3232-3239.

[22] Xu X, Xie L, Cheng X, et al. Application of an adaptive nudging scheme in air quality forecasting in China [J]. Canadian Journal of Public Health = Revue Canadienne de Santé Publique, 2008,96(4): 264-268.

[23] Tombette M, Mallet V, Sportisse B. PM10data assimilation over Europe with the optimal interpolation method [J]. Atmospheric Chemistry & Physics, 2009,9(1):57-70.

[24] 白曉平,李 紅,方 棟,等.資料同化方法在空氣污染數(shù)值預(yù)報中的應(yīng)用研究[J]. 環(huán)境科學(xué), 2008,29(2):283-289. Bai X P, Li H, Fang D, et al. Application research of data assimilation in air pollution numerical Prediction [J]. Environmental Science, 2008,29(2):283-289.

[25] 朱 江,汪 萍.集合卡爾曼平滑和集合卡爾曼濾波在污染源反演中的應(yīng)用[J]. 大氣科學(xué), 2006,30(5):871-882. Zhu J, Wang P. Ensemble kalman smoother and ensemble kalman filter approaches to the joint air quality state and emission estimation problem [J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences, 2006,30(5): 871-882.

[26] Tang X, Zhu J, Wang Z F, et al. Improvement of ozone forecast over Beijing based on ensemble Kalman filter with simultaneous adjustment of initial conditions and emissions [J]. Atmospheric Chemistry & Physics, 2011,11(3):7811-7849.

[27] Tang X, Zhu J, Wang Z F, et al. Inversion of CO emissions over Beijing and its surrounding areas with ensemble Kalman filter [J]. Atmospheric Environment, 2013,81(4):676-686.

[28] Mendoza-Dominguez A, Russell A G. Estimation of emission adjustments from the application of four-dimensional data assimilation to photochemical air quality modeling [J]. Atmospheric Environment, 2001,35(16):2879-2894.

[29] 陳軍明,徐大海,朱 蓉.遺傳算法在點源擴(kuò)散濃度反演排放源強(qiáng)中的應(yīng)用[J]. 氣象, 2002,28(9):12-16. Chen J M, Xu D H, Zhu R. Application of Genetic Algorithms to Point-source Inversion [J]. Meteorology Monthly, 2002,28(9):12-16.

[30] 馮 帆,王自發(fā),唐 曉.一個基于打靶法的大氣污染源反演自適應(yīng)算法[J]. 大氣科學(xué), 2016,40(4):719-729. Feng F, Wang Z F, Tang X. Development of an adaptive algorithm based on the shooting method and its application in the problem of estimating air pollutant emissions [J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences, 2016,40(4):719-729.

[31] 佚 名."2+26"城市[J]. 環(huán)境與生活, 2017,(10):41. Anonymous. "2+26" City [J]. Green Living, 2017,(10):41.

[32] 胡 敏,唐 倩,彭劍飛,等.我國大氣顆粒物來源及特征分析[J]. 環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展, 2011,36(5):15-19. Hu M, Tang Q, Peng J F, et al. Study on characterization and source apportionment of atmospheric particulate matter in China [J]. Environment and Sustainable Development, 2011,36(5):15-19.

[33] 陳云波.京津冀地區(qū)典型大氣污染物區(qū)域來源解析的數(shù)值模擬研究[D]. 北京:中國環(huán)境科學(xué)研究院, 2016. Chen Y B. Numerical simulation of regional source analysis of typical atmospheric pollutants in Beijing-Tianjin-Hebei region [D]. Beijing: Chinese Academy of Environmental Sciences, 2016.

[34] 王春迎,潘本峰,吳修祥,等.基于大數(shù)據(jù)分析的大氣網(wǎng)格化監(jiān)測質(zhì)控技術(shù)研究 [J]. 中國環(huán)境監(jiān)測, 2016,32(6):1-6. Wang C Y, Pan B F, Wu X X, et al. Research on quality control of atmospheric grid monitoring based on large data analysis [J]. Environmental Monitoring in China, 2016,32(6):1-6.

致謝：本文的英文摘要以及英文圖題由天津大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院王燦研究員給予校正,在此表示感謝.論文寫作過程還得到保定市環(huán)境保護(hù)局李佳同志的大力協(xié)助,在此一并致謝.

TAGE: a new grid analysis method for source and transport of atmospheric pollutants.

LIN Xu-dong1*, FU Xian-bin1, KONG De-han1, WANG Chun-ying2, JING Chang-yong3

(1.Department of Information Engineering, Hebei University of Environmental Engineering, Qinhuangdao 066102, China；2.Hebei Sailhero Environmental Protection Hi-tech., Ltd, Shijiazhuang 050035, China；3.Department of Environmental Engineering, Hebei University of Environmental Engineering, Qinhuangdao 066102, China)., 2019,39(1)：106~117

This paper proposes a new grid analysis method for the source and transportation of atmospheric pollutants. First, the air quality model can be operated without the emission source list, but just utilize a pre-set gridded emission source to obtain the pollution impact factor of the emission source. Second, in combination with the pollutant monitoring data, the equations for the total emission intensity of the emission source are constructed and solved by genetic algorithm. Finally, the pollution contribution ratio of the emission source can be calculated based on the pollution impact factor and total emission intensity of the emission source, thereby completing the grid analysis of the source and transportation of the atmospheric pollutant. The proposed method provides a new idea for the analysis and treatment of air pollution conditions without accurate inventory lists. This method has been applied in the tests conducted on the source and transport of PM2.5during the period from October to December 2017 in the cities of Beijing, Shijiazhuang and Baoding.

air pollutant sources；air pollutant transport；meshing；air quality model；genetic algorithms

X511

A

1000-6923(2019)01-0106-12

藺旭東(1974-),男,河北秦皇島人,教授,博士,主要從事大氣污染數(shù)值模擬、環(huán)境大數(shù)據(jù)等方面的研究.發(fā)表論文30余篇.

2018-06-19

河北省科技計劃項目(16210348);河北省高等學(xué)?？茖W(xué)技術(shù)研究重點項目(ZD2018048);河北省教育廳人文社會科學(xué)研究重大課題攻關(guān)項目(ZD201710)

* 責(zé)任作者, 教授, fydong_xl@126.com