基于环流分型建立气象和源调控对京津冀PM2.5浓度变化贡献的解析方法研究

The Jingjinji region is one of the most heavily PM2.5 polluted regions, to improve air quality, lots of emission control programs have been carried step by step.However, the effectiveness of these programs are difficult to objectively evaluated because secondary particle is major component and PM2.5 is significantly affected by the meteorological fators. Thus,long-term PM2.5 trend must be detectd and then linked to changing emission after removing the meteorological signal, which is very important to examine emissions-influenced trend. This program is based on daily mean PM2.5 data during 6-11 years in five sites in the Jingjinji region. Firstly, objective circulation classification is developed using objective classification approach, together with key meteorological factors in different sites, meteorological adjusted models are founded by regression-based approach (wavelet analysis and generalized additive model)，which are used to analyze the effect of meteorological factors and anthropogenic activities on PM2.5 concentrations and the different emission control effectiveness in different sites. In the end, incorporating the source control programs and emission inventory data, the thorough evaluation of the effect of emission changing on PM2.5 trend will be explored. The results concluded by this project will provide the technical support for the rapid and objective judgment on effect of source control, meanwhile, are urgent demand for gaging the effectiveness of air quality control regulations and improving air quality management efforts.

京津冀为PM2.5污染重灾区，为改善空气质量诸多源调控措施陆续执行，但这些措施对以二次生成为主、受气象因素影响显著的PM2.5的实际改善成效却很难全面客观评估。因此，通过分析实测PM2.5浓度长期变化趋势，在屏蔽气象条件变化对其影响的基础上，提取出排放源变化对其贡献，具有重要意义。本项目利用京津冀5个典型站（城市站3个，城郊和区域背景站各1个）6-13年PM2.5日均值数据，通过客观方法确定典型环流型，结合各站关键气象要素，采用小波分析、广义加性模型等回归方法，建立各站气象校正解析模型，研究气象要素与PM2.5浓度变化的关系，分离出气象因素和人为因素(源调控引起的排放源变化)对PM2.5变化的贡献，分析不同区域源减排效果的差异,最终结合已执行的源调整措施和排放源清单数据，全面准确评估京津冀源调控的实际效果。项目成果为迅速客观评价控制成效提供技术支撑，是评估调控效果和改善减排策略之迫切需求。

本项目主要基于京津冀区域主要城市及城郊多年PM2.5数据，通过客观环流分型评估PM2.5与环流型的关系，结合气象要素，利用广义加性模型（GAM）以及天气型频次和强度贡献重构模型两种方法，从多要素气象影响以及天气尺度环流形势影响，两个角度建立适用于京津冀各典型地区的气象校正解析模型，逐年评估气象因素和人为因素(源调控引起的排放源变化)对区域各典型站点PM2.5变化的各自贡献份额，分析不同区域源减排效果的差异，最终结合已执行的源调整措施和排放源清单数据，全面准确评估京津冀源调控的实际效果。具体成果为：1.建立区域污染类型自动识别程序，发现2013年以来区域PM2.5呈现下降趋势，但是冬季污染较重，区域持续污染事件较多，2017年有所好转；2.利用Lamb客观天气分型建立了26种共11类主要天气型，评估了区域PM2.5与天气型的定量关系；3.基于lamb天气分型结果，在北京城市和郊区站分别建立GAM气象调整解析校正模型，对2005-2015年PM2.5去除气象影响后的演变特征进行了分析，结果显示源减排成效显著，但冬季不利气象严重抵消了源减排成效；4.基于lamb的天气型频次和强度贡献重构模型的结果显示京津冀13个主要城市2013-2017年大气环流演变对PM2.5年际变化影响显著，尤其夏季达到61%。本研究结果为全面迅速评估我们PM2.5源调控政策成效以及气象定量影响，提供了必要的科学技术手段。