G20峰會(huì)管控措施對(duì)杭州空氣質(zhì)量改善效果的評(píng)估分析

馬萌斐，羅 坤，樊建人

（浙江大學(xué) 能源清潔利用國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，浙江 杭州 310027）

0 引 言

近年以來，隨著城市化、工業(yè)化的迅猛發(fā)展，我國能源消費(fèi)總量持續(xù)增加的同時(shí)，大氣污染物排放量也一直處在較高水平，以PM2.5 和O3為首要污染物的大氣復(fù)合污染對(duì)空氣質(zhì)量造成了嚴(yán)重影響[1]。 杭州市是浙江省的政治、經(jīng)濟(jì)、文化中心，同時(shí)也是召開重大國際活動(dòng)的理想城市，在長三角地區(qū)整體戰(zhàn)略規(guī)劃中有著重要地位，其空氣質(zhì)量問題得到了當(dāng)?shù)卣某掷m(xù)關(guān)注。 但由于杭州市西南高、東北低的特殊地形，在夏季西南風(fēng)、冬季西北風(fēng)的盛行風(fēng)向下不利于大氣污染物的擴(kuò)散[2]。 盡管近年來杭州市不斷強(qiáng)化環(huán)保措施，根據(jù)杭州市10 個(gè)國控站點(diǎn)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，2013 -2015 年間杭州市PM2.5 濃度最低年均值為56.68 μg·m-3，仍超過年均二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的35 μg·m-3。 與此同時(shí)，三年來杭州市O3日最大8 小時(shí)滑動(dòng)平均濃度的階段平均值以109.14、132.02、152.22 μg·m-3的速度迅速增長，這一問題也值得關(guān)注。

2016 年9 月4 日至5 日，二十國集團(tuán)（G20）領(lǐng)導(dǎo)人第十一次峰會(huì)在杭州舉行，這也是中國首次舉辦首腦峰會(huì)，杭州成為向世界展現(xiàn)中國面貌的重要窗口。 為確保峰會(huì)期間杭州市環(huán)境空氣質(zhì)量達(dá)到國家二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，向世界展示杭州良好的生態(tài)環(huán)境，杭州及周邊區(qū)域（浙江省其他地區(qū)、上海市、江蘇省、安徽省及江西?。┰诒Ｕ掀陂g采取了一系列的污染物管控方案。 根據(jù)長三角國控站點(diǎn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，G20 峰會(huì)保障期間（2016 年8 月24 日-9月6 日，下同），杭州市包括PM2.5 和O3在內(nèi)的各項(xiàng)污染物平均濃度較前幾年均有不同程度的降低。保障期間，杭州PM2.5 平均濃度僅為31 μg·m-3，達(dá)到國家日均一級(jí)標(biāo)準(zhǔn)；O3日最大8 小時(shí)平均濃度同比2015 年也出現(xiàn)下降，結(jié)束了近三年持續(xù)上升的勢(shì)頭。

為做好重大活動(dòng)期間空氣質(zhì)量保障工作，對(duì)臨時(shí)性減排措施進(jìn)行評(píng)估和量化研究是必不可少的。 就國內(nèi)而言，2008 年北京奧運(yùn)會(huì)和2014 北京APEC會(huì)議期間，都存在為保障空氣質(zhì)量而采取臨時(shí)性或階段性控制措施的先例。 吳其重等[3]采用NAQPMS 源追蹤方法研究了2008 年北京奧運(yùn)會(huì)期間北京空氣質(zhì)量保障方案對(duì)北京城八區(qū)空氣質(zhì)量的影響，發(fā)現(xiàn)在減排情景下，北京污染源對(duì)城八區(qū)PM10 貢獻(xiàn)濃度顯著減小，而周邊源貢獻(xiàn)略有增加，但總體而言仍有效削減了顆粒物濃度，削減幅度達(dá)50%。 賈佳等[4]對(duì)2014 年APEC會(huì)議前后北京PM2.5 濃度改變進(jìn)行了評(píng)估，發(fā)現(xiàn)北京及周邊地區(qū)嚴(yán)苛的污染控制措施使會(huì)期北京市區(qū)PM2.5 濃度降低了43%，是形成“APEC藍(lán)”的主要因素。 G20 峰會(huì)是杭州地區(qū)首次采取大氣污染強(qiáng)化控制措施[5]，也是對(duì)長三角地區(qū)大氣污染防治工作的一次重要考驗(yàn)。 在峰會(huì)保障期間，浙江省政府制定了《G20 峰會(huì)浙江省環(huán)境保障工作方案》，在先前國內(nèi)空氣質(zhì)量保障經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)之上采取了嚴(yán)格的環(huán)境質(zhì)量保障方案，并協(xié)調(diào)長三角地區(qū)其他省市協(xié)同管控，在保障期間實(shí)現(xiàn)了“G20 藍(lán)”，不僅能夠作為今后杭州地區(qū)空氣質(zhì)量保障的參考，對(duì)長三角地區(qū)污染的長效治理也具有重要意義，值得進(jìn)行深入探討。

國內(nèi)學(xué)者對(duì)G20 期間杭州市空氣質(zhì)量及相關(guān)管控進(jìn)行了初步研究，大致評(píng)估了G20 峰會(huì)保障措施的成效。 趙輝等[6]通過對(duì)峰會(huì)期間杭州及其周邊城市空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從其時(shí)空分布特征入手并與2015 年同期空氣質(zhì)量對(duì)比，發(fā)現(xiàn)會(huì)期PM2.5 和PM10 的濃度分別下降了38.80%和35.62%，而O3濃度則與同期相比升高了12.08%。 為了對(duì)G20 峰會(huì)保障措施進(jìn)行進(jìn)一步量化分析，部分學(xué)者結(jié)合空氣質(zhì)量模型對(duì)其進(jìn)行了研究。 毛敏娟等[7]利用WRF-Chem 模式對(duì)G20 峰會(huì)期間杭州空氣質(zhì)量進(jìn)行了模擬，從不同管控區(qū)域角度進(jìn)行分析，確定了減排措施對(duì)首要污染物影響明顯，從2016 年5 月開始，以PM2.5為首要污染物的日數(shù)占比較2015 年同期低，6 -8月均未出現(xiàn)以其為首要污染物的情況。 應(yīng)方等[8]利用WRF-CMAQ模型研究了區(qū)域傳輸對(duì)G20 峰會(huì)保障期間PM2.5 和O3污染的影響，發(fā)現(xiàn)會(huì)期O3濃度超標(biāo)與上風(fēng)向O3前體物排放有關(guān)。 這些研究均對(duì)G20 峰會(huì)保障措施進(jìn)行了分析，從不同控制區(qū)減排狀況、保障期間各區(qū)域的污染物傳輸以及污染物排放源解析等宏觀角度上證明實(shí)施保障措施改善了會(huì)議期間杭州空氣質(zhì)量，降低了PM2.5 濃度與O3濃度，但沒有就區(qū)域、行業(yè)等因素對(duì)杭州空氣質(zhì)量改善的貢獻(xiàn)進(jìn)一步量化分析。 在G20 保障期間，長三角地區(qū)對(duì)不同行業(yè)均執(zhí)行了嚴(yán)格的減排措施。 不同行業(yè)實(shí)施管控的經(jīng)濟(jì)代價(jià)不同，對(duì)空氣質(zhì)量改善所做出的貢獻(xiàn)也不相同，值得進(jìn)行探討。 除此之外，空氣中大氣污染物的變化不僅取決于污染源的排放，也取決于氣象條件[9]，降雨、降雪、風(fēng)等氣象要素會(huì)通過影響污染物擴(kuò)散條件對(duì)當(dāng)?shù)乜諝赓|(zhì)量狀況產(chǎn)生影響[10]。 本文結(jié)合污染物濃度日變化，對(duì)氣象要素的貢獻(xiàn)進(jìn)行了分析，從而能夠更好地排除自然因素的影響，評(píng)價(jià)污染物濃度改善中人為因素與氣象因素所占比重，增進(jìn)對(duì)保障方案效果的了解與認(rèn)識(shí)。

為了客觀評(píng)價(jià)杭州G20 峰會(huì)期間杭州及周邊區(qū)域?qū)嵤┑母黝惞芸卮胧?duì)空氣質(zhì)量的改善效果，本文采用本地化的區(qū)域多尺度空氣質(zhì)量模型WRF-CMAQ對(duì)杭州市8 月24 日至9 月6 日期間空氣質(zhì)量進(jìn)行了模擬，評(píng)估管控措施對(duì)空氣質(zhì)量的改善效果。 研究采用敏感性分析方法對(duì)管控措施的空氣質(zhì)量改善效果進(jìn)行分區(qū)域、分行業(yè)的效果分擔(dān)研究，并結(jié)合了2015 年源排放清單及氣象條件，進(jìn)行了氣象因素與人為因素的比較分析，為城市應(yīng)急空氣質(zhì)量保障提供經(jīng)驗(yàn)參考。

1 研究方法

1.1 模型設(shè)置

本文采用WRF-CMAQ模型進(jìn)行模擬。 WRF（the weather research and forecasting）模型[11]作為新一代中尺度氣象預(yù)報(bào)模式能夠用于模擬真實(shí)氣象場(chǎng)。 CMAQ（Community multiscale air quality）模型[12]則能夠模擬污染物物理傳輸過程和化學(xué)反應(yīng)過程。 WRF-CMAQ模型能夠較為精準(zhǔn)地對(duì)空氣污染狀況進(jìn)行模擬，在我國空氣質(zhì)量研究中已經(jīng)得到了廣泛應(yīng)用[13-14]。

本文氣象模型采用WRFv3.4 版本，微物理過程方案為WSM6 類冰雹方案[15]，長波輻射方案為RRTM方案[16]，短波輻射方案為Goddard 短波方案[17]，近地面層方案為Monin-Obukhov方案[18]，陸面過程方案為Noah 陸面過程方案[19]，邊界層方案為YSU方案[20]，積云參數(shù)化方案為Grell-Devenyi集合方案[21]。

空氣質(zhì)量模型為CMAQv5.0.2 版本，氣相化學(xué)反應(yīng)機(jī)制為CB05，氣溶膠機(jī)制為AERO6。

1.2 模擬情景

模擬使用Lambert投影方式，如圖1 所示。水平方向采用三層嵌套，坐標(biāo)原點(diǎn)為（34°N，110°E）。本研究中CMAQ模型使用分辨率分別為36 km、12 km、4 km的三層嵌套網(wǎng)格，三層網(wǎng)格數(shù)分別為173 ×136、135 ×228、150 ×174，分別覆蓋了整個(gè)中國及東亞部分地區(qū)、中國東部、長三角。 為降低WRF模型的邊界效應(yīng)對(duì)CMAQ最終模擬結(jié)果的影響[22]，WRF模型三層網(wǎng)格在各邊界上均增加6個(gè)網(wǎng)格。 考慮到G20 峰會(huì)時(shí)間為2016 年9 月4日至5 日，但空氣質(zhì)量管控措施于會(huì)期之前已開始實(shí)施，模擬時(shí)段選為2016 年8 月24 日-9 月6 日。

圖1 CMAQ模式三層網(wǎng)格嵌套模擬區(qū)域

研究中WRF模型采用MODIS 數(shù)據(jù)作為地形覆蓋和土地利用數(shù)據(jù)，最外層氣象邊界場(chǎng)和初始場(chǎng)采用美國國家環(huán)境預(yù)報(bào)中心（NCEP）提供的FNL數(shù)據(jù)（ds083.2），時(shí)間分辨率為6 小時(shí)，空間分辨率為1°×1°。 內(nèi)層初始場(chǎng)及邊界場(chǎng)則由外層網(wǎng)格計(jì)算結(jié)果提供。

本研究所使用的未管控排放源清單外層清單來源于清華大學(xué)[23]，最內(nèi)層清單來源于上海市環(huán)境科學(xué)研究院[24]。 對(duì)杭州市當(dāng)?shù)匚廴驹磁欧艛?shù)據(jù)，使用杭州市環(huán)境保護(hù)科學(xué)研究院的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更新，從而降低排放清單的不確定性，提升模擬精確度。 實(shí)際減排清單則是在未管控清單的基礎(chǔ)上，根據(jù)圖2 所示減排比例對(duì)未管控清單進(jìn)行修改所獲得的相應(yīng)人為排放源清單。

圖2 浙江省各市及周邊省市G20 保障期間污染物平均減排比例

2 結(jié)果驗(yàn)證

2.1 WRF模型結(jié)果驗(yàn)證

氣象要素能夠影響污染物的形成及傳輸，其模擬誤差是污染物模擬的重要不確定性來源。 為了說明本研究的科學(xué)性與準(zhǔn)確性，選取杭州蕭山機(jī)場(chǎng)、上海浦東機(jī)場(chǎng)和南京祿口機(jī)場(chǎng)三個(gè)站點(diǎn)，將模型模擬結(jié)果與該地地面氣象觀測(cè)站點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，以標(biāo)準(zhǔn)化平均偏差（NMB）、均方根誤差（RSME）和相關(guān)系數(shù)（R）作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)風(fēng)速、風(fēng)向、溫度以及相對(duì)濕度四個(gè)氣象要素進(jìn)行評(píng)估，評(píng)估結(jié)果如圖3 所示。

圖3 各站點(diǎn)氣象參數(shù)模擬值與監(jiān)測(cè)值時(shí)序?qū)Ρ?/p>

由圖3 可知，各站點(diǎn)溫度的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.9，均方根誤差、標(biāo)準(zhǔn)化平均偏差均較小，說明WRF模型對(duì)溫度的模擬結(jié)果很好。 相對(duì)濕度的相關(guān)系數(shù)在0.8 左右，與監(jiān)測(cè)值對(duì)比標(biāo)準(zhǔn)化平均偏差較低，三地均方根誤差相差不大，造成誤差的原因可能是初始邊界條件存在誤差、模式水平分辨率設(shè)置問題[25]、未更新模式的下墊面資料[26]。 杭州蕭山機(jī)場(chǎng)和上海浦東機(jī)場(chǎng)風(fēng)速的模擬值與實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)相比均偏低，南京祿口機(jī)場(chǎng)風(fēng)速偏高，可能與天氣系統(tǒng)、局部地形以及下墊面等多方面因素有關(guān)[27]。風(fēng)向趨勢(shì)則大致與觀測(cè)結(jié)果總體接近，能夠大致反應(yīng)模擬時(shí)段風(fēng)向變化。 同時(shí)由模擬與觀測(cè)對(duì)比時(shí)序圖可知，四種氣象要素模擬值與觀測(cè)值基本趨勢(shì)大致吻合，能夠大致再現(xiàn)觀測(cè)值逐時(shí)變化特征，說明WRF的模擬結(jié)果基本能夠反映實(shí)際氣象場(chǎng)的變化，具有較高的準(zhǔn)確性，能夠?yàn)镃MAQ模型提供相對(duì)準(zhǔn)確的氣象場(chǎng)，減少污染物模擬的誤差。

2.2 CMAQ模型結(jié)果驗(yàn)證

為客觀評(píng)估模型對(duì)杭州及周邊區(qū)域主要大氣污染物的模擬準(zhǔn)確性，本研究選取杭州及周邊區(qū)域主要城市的空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)站點(diǎn)數(shù)據(jù)與模擬結(jié)果進(jìn)行比較，同樣以標(biāo)準(zhǔn)化平均偏差（NMB）、均方根誤差（RSME）和相關(guān)系數(shù)（R）作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)PM2.5、O3濃度的模擬結(jié)果分別進(jìn)行評(píng)估，評(píng)估結(jié)果如圖4 所示。

圖4 各站點(diǎn)污染物濃度模擬值與監(jiān)測(cè)值時(shí)序?qū)Ρ?/p>

由圖4 可知，PM2.5 濃度的標(biāo)準(zhǔn)化平均偏差為-4%，相關(guān)系數(shù)為0.57，O3濃度的標(biāo)準(zhǔn)化平均偏差為-2%，相關(guān)系數(shù)為0.77，均呈現(xiàn)出了偏差小、相關(guān)性高的特點(diǎn)，說明CMAQ模擬結(jié)果整體表現(xiàn)良好，基本能夠反映杭州地區(qū)實(shí)際空氣質(zhì)量狀況。 在杭州市PM2.5 的濃度對(duì)比圖中，模擬值與觀測(cè)值變化趨勢(shì)基本一致，并且能夠體現(xiàn)出9月3 日凌晨出現(xiàn)的PM2.5 濃度升高現(xiàn)象。 在杭州市O3的濃度時(shí)序變化對(duì)比圖中，基本能夠捕捉到O3濃度的每日峰值和谷值，在8 月24 日管控措施執(zhí)行后，O3濃度也出現(xiàn)了峰值降低、谷值升高的特征。 總體來說，PM2.5 濃度與O3濃度的模擬結(jié)果與監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)吻合良好，除此之外NO2、SO2的模擬結(jié)果也貼近監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，合理反映了模擬時(shí)段污染物濃度變化，能夠?qū)⒃撃Ｐ蛻?yīng)用于杭州區(qū)域污染物的模擬與分析。

3 減排措施量化評(píng)估

3.1 減排措施整體評(píng)估

為了對(duì)G20 峰會(huì)空氣質(zhì)量保障措施對(duì)污染物PM2.5 和O3的改善效果進(jìn)行評(píng)估，本文以相同氣象場(chǎng)、初始條件和邊界條件下，分別采用未管控排放源清單和實(shí)際減排清單，對(duì)2016 年8 月24 日-9 月6 日期間的空氣質(zhì)量狀況進(jìn)行模擬，并針對(duì)PM2.5 和O3的模擬結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。

保障期間，長三角區(qū)域PM2.5 日均濃度的改善效果和14：00 時(shí)刻的O3濃度改善效果分別如圖5（a）和圖5（b）所示。 PM2.5 的濃度改善空間分布情況每天都有著較大差異，改善效果主要體現(xiàn)在下風(fēng)向地區(qū)，說明氣象條件對(duì)PM2.5 改善效果存在顯著影響，上風(fēng)向PM2.5 濃度會(huì)通過區(qū)域傳輸影響杭州當(dāng)?shù)乜諝赓|(zhì)量狀況。 結(jié)合風(fēng)場(chǎng)可以看出在保障期間杭州地區(qū)上風(fēng)向PM2.5 濃度也都有著一定改善，這對(duì)于確保杭州市空氣質(zhì)量是有利的。 在大部分模擬時(shí)段，長三角區(qū)域的PM2.5 濃度均有所下降，說明區(qū)域聯(lián)合管控措施得到了切實(shí)有效的落實(shí)。 就整個(gè)模擬時(shí)段而言，杭州地區(qū)PM2.5 濃度下降也明顯大于其他地區(qū)，改善效果明顯。

圖5 （a）G20 峰會(huì)空氣質(zhì)量保障措施對(duì)杭州及周邊地區(qū)PM2.5 日均濃度（μg·m-3）的改善效果；（b）G20 峰會(huì)空氣質(zhì)量保障措施對(duì)杭州及周邊地區(qū)14：00 時(shí)O3 濃度（μg·m-3）的改善效果

O3濃度變化與PM2.5 呈現(xiàn)出了不同的特點(diǎn)，在保障初期，某些區(qū)域O3濃度甚至出現(xiàn)負(fù)改善。 這是由于O3本身具有比較復(fù)雜的化學(xué)特性，NOx濃度與VOC濃度的變化不完全與臭氧濃度呈正相關(guān)[28]。 但在此期間杭州市區(qū)域的O3濃度依然呈下降態(tài)勢(shì)，最高降幅可達(dá)24μg·m-3，說明保障措施行之有效。 9 月1 日實(shí)施應(yīng)急措施后杭州市O3污染得到了有效控制，盡管長三角個(gè)別區(qū)域O3濃度出現(xiàn)升高，但杭州區(qū)域O3濃度仍然有所下降，達(dá)到了改善會(huì)期杭州區(qū)域空氣質(zhì)量的目的，G20 保障措施從整體上看是成功且有效的。

以上模擬結(jié)果均能說明G20 保障措施在整體上改善了杭州區(qū)域空氣質(zhì)量，為了進(jìn)一步量化確定不同區(qū)域保障措施對(duì)杭州市PM2.5 和O3濃度的改善，分別以無管控、僅杭州管控、長三角管控為情景，對(duì)杭州市8 月24 日-9 月6 日期間空氣質(zhì)量進(jìn)行模擬，所得PM2.5 濃度和O3日最大8小時(shí)濃度的逐日改善圖如圖6 所示。 O3濃度日均國家二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)為160 μg·m-3，在管控開始前期杭州市O3濃度嚴(yán)重超標(biāo)，分析模擬結(jié)果可知，執(zhí)行保障措施能夠有效降低O3濃度5% ～10%。保障期間，杭州市O3日最大濃度從8 月25 日的224.7 μg·m-3下降到207.6 μg·m-3，下降比例為8%。 PM2.5 平均濃度由48.9 μg·m-3下降至31.4 μg·m-3，遠(yuǎn)低于PM2.5 國家二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)濃度限值（日均）75 μg·m-3，下降比例達(dá)35.9%。 將僅杭州管控和長三角管控進(jìn)行對(duì)比，可以發(fā)現(xiàn)在8 月24 日至25 日和9 月2 日至4 日，若只對(duì)杭州市進(jìn)行排放管控，則杭州市平均PM2.5 濃度將達(dá)到37.8 μg·m-3，濃度超過國家二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，降低杭州市峰會(huì)期間空氣質(zhì)量。 O3日最大濃度變化較小，接近無管控情景，由以上結(jié)果可見，對(duì)長三角區(qū)域進(jìn)行整體管控對(duì)控制O3濃度十分必要。 會(huì)期9 月6 日若僅在杭州市實(shí)行減排措施，PM2.5 的濃度將上升至51 μg·m-3，嚴(yán)重影響空氣質(zhì)量。因此，為保證G20 期間杭州市空氣水平，有必要對(duì)長三角地區(qū)實(shí)行嚴(yán)格排放管控。

圖6 保障期間杭州市PM2.5 濃度與O3 日最大8 h 濃度逐日改善對(duì)比

從逐日改善對(duì)比中可以看出在8 月31 日杭州市PM2.5 濃度較前一天有所升高，O3濃度也仍高于國家二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。 且9 月1 日前杭州市相對(duì)濕度明顯下降，風(fēng)速也顯著下降，氣象條件不利于空氣質(zhì)量改善[7]。 為使會(huì)期杭州空氣質(zhì)量達(dá)到較高水準(zhǔn)，在9 月1 日實(shí)行了應(yīng)急措施，緊急對(duì)污染物排放進(jìn)行管控。 為了評(píng)估應(yīng)急措施對(duì)杭州市PM2.5 和O3濃度的改善效果，分別以有應(yīng)急措施和無應(yīng)急措施兩種情景進(jìn)行模擬，模擬結(jié)果如圖7 所示。 在實(shí)行應(yīng)急措施后，PM2.5 濃度顯著下降，且在實(shí)施應(yīng)急措施后的6 天之內(nèi)PM2.5 濃度削減幅度均達(dá)到9%以上。 在會(huì)期的9 月4 日和9 月6 日，PM2.5 日均濃度由超過國家一級(jí)標(biāo)準(zhǔn)降低至達(dá)標(biāo)。 對(duì)O3濃度而言，在9 月1 日至3日，杭州地區(qū)O3濃度較高，若不采取措施，9 月2日和9 月3 日的O3日最大8 小時(shí)濃度均將超過國家二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。 在實(shí)施應(yīng)急措施后，這兩日的O3最大8 小時(shí)濃度分別下降了3.8%和2.8%。 受臭氧滴定化學(xué)反應(yīng)的影響，某些區(qū)域某些時(shí)刻如9 月6 日，O3濃度隨污染物的減排反而有所升高。但整體來說應(yīng)急措施對(duì)杭州區(qū)域PM2.5 濃度和O3濃度的達(dá)標(biāo)均起了重要作用，行之有效。

圖7 9 月1 日應(yīng)急措施對(duì)PM2.5、O3 濃度影響

3.2 PM2.5 保障措施效果分擔(dān)

3.2.1 分省市分擔(dān)

在G20 峰會(huì)保障期間，為保證杭州區(qū)域的空氣質(zhì)量狀況，杭州市、浙江省其他地市、上海市、江蘇省、安徽省及江西省均采取了嚴(yán)格減排措施。 為了進(jìn)一步定量評(píng)估不同區(qū)域?qū)嵤┕芸貙?duì)杭州市空氣質(zhì)量改善的貢獻(xiàn)，采用置零法，通過對(duì)執(zhí)行整體減排措施和對(duì)減排措施下某區(qū)域污染源全部置零的不同排放情景進(jìn)行模擬，取二者差值即可得該區(qū)域?qū)φw污染改善效果的貢獻(xiàn)，從而對(duì)保障期間杭州市PM2.5 濃度改善的區(qū)域貢獻(xiàn)進(jìn)行了模擬與統(tǒng)計(jì)。

由圖8 可知，整體而言，杭州市PM2.5 濃度下降的貢獻(xiàn)主要來自杭州市本地污染物減排，貢獻(xiàn)比例高達(dá)53%。 這與杭州市在保障期間大幅度削減了本地大氣污染物的一次排放量有著密切聯(lián)系，說明杭州市本地對(duì)污染物的嚴(yán)格管控對(duì)峰會(huì)期間PM2.5 濃度改善起著至關(guān)重要的作用。除此之外，長三角地區(qū)其他省市也對(duì)杭州市PM2.5 濃度改善起了重要作用，從逐日貢獻(xiàn)來看浙江省其他地市對(duì)PM2.5 濃度改善最高可達(dá)53.5%，降低PM2.5 濃度15.9 μg·m-3；上海市最高貢獻(xiàn)可達(dá)25%。 降低6.8 μg·m-3；江蘇省貢獻(xiàn)最高可達(dá)30.2%，降低3.5 μg·m-3。 因此，對(duì)浙江省除杭州以外的地區(qū)采取管控措施是確保杭州市PM2.5 濃度下降的重要原因，長三角區(qū)域管控也對(duì)杭州市空氣質(zhì)量改善有著一定的貢獻(xiàn)。

圖8 不同地區(qū)對(duì)杭州市PM2.5 濃度下降的貢獻(xiàn)

除此之外，8 月26 日-8 月30 日期間，江蘇省的貢獻(xiàn)尤為顯著。 結(jié)合氣團(tuán)軌跡可以發(fā)現(xiàn)，該時(shí)段氣團(tuán)主要來自正北，且軌跡較長，從遼寧省出發(fā)，經(jīng)過污染較為嚴(yán)重的京津冀地區(qū)，最終由江蘇省直接進(jìn)入杭州，使得江蘇省貢獻(xiàn)比例升高。 9月3 日杭州市PM2.5 濃度顯著升高，具有超標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)，結(jié)合氣團(tuán)軌跡分析，有分別來自安徽省和內(nèi)蒙古自治區(qū)的兩股氣團(tuán)對(duì)杭州市造成了影響，遠(yuǎn)距離傳輸污染物的疊加是杭州市PM2.5 在9 月3日顯著升高的主要原因。

3.2.2 分行業(yè)分擔(dān)

在G20 保障期間，為確保保障效果，針對(duì)不同行業(yè)執(zhí)行了不同的嚴(yán)格減排措施。 為了量化評(píng)估不同行業(yè)實(shí)施管控對(duì)杭州市PM2.5 濃度改善的效果，同樣采取置零法，分別模擬執(zhí)行綜合減排措施和綜合減排措施下某行業(yè)置零的不同排放情景，所得兩次模擬結(jié)果的差值即為該行業(yè)的貢獻(xiàn)。

圖9 不同行業(yè)對(duì)杭州市PM2.5 濃度下降的貢獻(xiàn)

對(duì)杭州市而言，對(duì)不同行業(yè)一次PM2.5 減排量進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)鋼鐵水泥行業(yè)對(duì)PM2.5 濃度改善貢獻(xiàn)率高達(dá)52%，說明峰會(huì)保障期間對(duì)鋼鐵水泥行業(yè)進(jìn)行的嚴(yán)格管控取得了相當(dāng)成效，對(duì)PM2.5 濃度的降低有著極大貢獻(xiàn)。 除此之外，電廠和工業(yè)燃燒行業(yè)管控也對(duì)PM2.5 濃度降低有著一定貢獻(xiàn)。 從PM2.5 濃度改善逐日貢獻(xiàn)率而言，各行業(yè)貢獻(xiàn)隨時(shí)間變化不大，在8 月28 日杭州市實(shí)行機(jī)動(dòng)車單雙號(hào)限行后，交通部門對(duì)杭州市PM2.5 濃度下降產(chǎn)生貢獻(xiàn)，說明通過對(duì)機(jī)動(dòng)車進(jìn)行有效管控來降低PM2.5 排放也是治理顆粒物污染的關(guān)鍵一點(diǎn)。

3.3 氣象對(duì)管控效果的貢獻(xiàn)

PM2.5 濃度和O3濃度在一定程度上均受風(fēng)速、風(fēng)向等氣象因素的影響。 8 月24 日-9 月6日間杭州市氣象條件發(fā)生過較多變化，有利于污染物控制和不利于污染物控制的氣象條件交叉出現(xiàn)，如會(huì)前9 月1 日暖濕西南氣流經(jīng)過杭州，有利于顆粒物增長和傳輸，對(duì)PM2.5 和PM10 濃度有一定提升作用；會(huì)期9 月4 日、5 日兩天，杭州地區(qū)云系增多且出現(xiàn)弱降水，對(duì)污染物有一定濕清除作用。 為進(jìn)一步探討氣象條件對(duì)杭州市PM2.5和O3濃度的影響，確定G20 保障期間污染物改善中人為因素與氣象因素的占比，本文設(shè)置了三個(gè)情景進(jìn)行模擬評(píng)估：2015 年氣象條件下未執(zhí)行保障措施的情景（即2015 年實(shí)際情景），2016 年氣象條件下未執(zhí)行保障的情景，2016 年氣象條件下執(zhí)行保障措施的情景（即2016 年實(shí)際情景）。

氣象條件相同、排放情景不同的污染物濃度差可以反映人為因素的貢獻(xiàn)，氣象條件不同、排放情景相同的污染物濃度差可以反映氣象因素的貢獻(xiàn)，當(dāng)氣象條件和排放情景均發(fā)生變化，即反映了兩年間真實(shí)的污染物濃度變化，是兩種因素的共同作用。

圖10 即為三種情景下杭州市PM2.5 日均濃度、O3最大8 小時(shí)濃度的逐日變化。 分析模擬結(jié)果可知，與2015 年同期相比，在保障前期藍(lán)色線高于黑色線，表明此時(shí)氣象條件有利于污染物擴(kuò)散，在峰會(huì)后期則出現(xiàn)相反趨勢(shì)，氣象條件阻礙了污染物擴(kuò)散，導(dǎo)致PM2.5 和O3濃度升高。 總體而言杭州市2016 年P(guān)M2.5 總濃度下降了42%，其中人為因素和氣象因素的貢獻(xiàn)比例約為2 ∶1，可以發(fā)現(xiàn)G20 保障期間PM2.5 濃度的改善大部分是人為因素的貢獻(xiàn)。 與PM2.5 相比，由于同時(shí)受前體物排放和傳輸?shù)纫蛩氐挠绊懀琌3濃度變化的影響因素較為復(fù)雜，總體而言受氣象影響較小。與2015 年同期相比，杭州市2016 年無管控情景下O3濃度下降了0.8%，2016 年保障措施下O3濃度下降了1.2%，人為因素與氣象因素的貢獻(xiàn)比例約為10 ∶7，說明管控措施對(duì)O3濃度改善也有一定效果。

圖10 三種情境下杭州市PM2.5 日均濃度、O3 最大8 小時(shí)濃度的逐日變化

4 結(jié) 論

（1）根據(jù)模擬結(jié)果與觀測(cè)數(shù)據(jù)的對(duì)比分析可知，整體而言，G20 保障措施的實(shí)施改善了杭州市會(huì)期空氣質(zhì)量，對(duì)PM2.5 和O3濃度均有一定降低的效果，并且實(shí)施的應(yīng)急措施切實(shí)保障了G20峰會(huì)期間杭州空氣水平，G20 保障措施行之有效。

（2）通過對(duì)PM2.5 保障措施效果分區(qū)域、分行業(yè)進(jìn)行分析，可以了解到G20 峰會(huì)期間杭州空氣質(zhì)量的改善主要來自于杭州本地的污染管控，但與此同時(shí)為使杭州市空氣水平達(dá)到較高水準(zhǔn)，對(duì)長三角地區(qū)進(jìn)行管控也是必要的。 鋼鐵水泥行業(yè)對(duì)PM2.5 濃度改善貢獻(xiàn)率過半，說明峰會(huì)保障期間對(duì)鋼鐵水泥行業(yè)進(jìn)行的嚴(yán)格管控取得了相當(dāng)成效，并且交通管制也對(duì)PM2.5 的改善起到了一定效果，在日后PM2.5 污染治理中可以參考這些成功經(jīng)驗(yàn)。

（3）氣象條件對(duì)杭州市會(huì)期空氣質(zhì)量存在著一定影響，但G20 保障期間PM2.5 濃度的改善大部分是人為因素的貢獻(xiàn)，管控措施對(duì)O3濃度的下降也起到了一定效果，人為因素對(duì)杭州市會(huì)期空氣質(zhì)量改善貢獻(xiàn)更大。