目前我国的大气污染形势十分严峻，现状可喻为“旧病未愈，新疾又生”，其性质正在发生根本性的变化。传统的煤烟型污染与光化学二次污染相叠加，使我国大气污染已由单一煤烟型污染转化为煤烟型与光化学污染并存的复合型污染(唐孝炎，2008；张远航，2008) ，而污染物的长距离传输和跨界输送，造成重点区域在实现“区域经济一体化”的同时，也导致了“大气污染的区域化”(Shao et al.,2006) ，东部三大区域的大气复合污染已相互联接，形成历史上规模空前复合污染态势，如不采取有效措施及时遏止，将对区域和全球环境产生重大影响。三大城市群(京津冀、长三角和珠三角)大气中的PM2.5浓度比国外著名的重污染城市墨西哥城还要高3-4倍；以臭氧为代表的二次污染物浓度已经超过目前光化学污染最为严重的美国洛杉矶的水平，远远高出世界卫生组织(WHO)的指导标准，频繁超出欧洲的警戒限值；二氧化硫浓度近年来虽有所下降，但平均浓度仍为欧美发达国家的3-7倍；在不利的气象条件下，我国区域性的灰霾持续时间长达5-10天，2013年1月甚至达到了前所未有的程度，区域重污染时段的主要污染物超标几倍到几十倍(王跃思等，2014；张小曳等，2013) ，已成为严重威胁到人体健康和生态安全的重大社会问题，引起了党中央、国务院高度关注。

科学阐明我国区域大气污染的来源及其演变规律，揭示影响区域性大气污染事件生消的关键因子，实现重污染事件的预报预警，既是国际大气化学研究领域最关注的前沿科学问题，也是制定区域大气污染协同控制方案的科学基础。

一、 区域空气质量预报模式自主研制及其实践

目前国际上空气质量预报的方法有两种，一种是以统计学方法为基础，利用现有数据，基于统计分析，研究大气环境的变化规律，建立大气污染浓度与气象参数间的统计预报模型，来预测大气污染物浓度，称之为统计预报；另一种则是以大气动力学理论为基础，基于对大气物理和化学过程的理解，建立大气污染浓度在空气中的输送扩散数值模式，借助计算机来预报大气污染物浓度在空气中的动态分布，称之为数值预报。

数值模式是分析大气污染形成和生消规律的重要工具。它可以量化众多物理化学过程的综合作用，解析不同过程和来源相对贡献的时空分布，还是区域和城市大气污染模拟和预报预警的重要工具，方便进行各种污染控制措施的效果评估，协助制定污染协同控制方案。基于此，国内外发展了众多数值模式，如多尺度空气质量模型(CMAQ，美国)、综合空气质量模型扩展版(CAMx，美国)、大气化学完全耦合模式(WRF-chem，美国)、化学天气预报系统(CFORS，日本)、空气模式系统多模式平台(Polipemos，法国)、嵌套网格空气质量预报模式系统(NAQPMS，中国)等，详细考虑了污染物的传输、化学反应、干湿沉降等过程，能较好地把握污染物浓度的时空变化，代表着当今空气质量模式的水平。这些模式也已广泛应用于国内外的空气污染研究及空气质量预报，在预报常规污染物方面取得了良好进展。

十几年来，中国科学院研制了具有自主产权的区域空气质量模式(Wang et al.,2001；王自发等，2006) ，并被业务部门采用，有效提高了我国城市空气质量的预报水平。开发了全球环境大气输送模式(GEATM)、 NAQPMS、多模式空气质量集合预报系统(EMS)、沙尘暴资料同化系统和大气化学资料同化系统等一系列模式产品，实现了我国大气化学模式研制及区域空气质量集合预报技术的跨越式发展，为国家解决若干重大而急迫的经济和社会重大需求问题，提供了关键性支撑。

NAQPMS是以我国当前计算硬件条件和业务水平为出发点，结合我国城市群大气复合污染的排放、输送、演变特点，综合评估国际上多个有代表性的数值模式后设计的。NAQPMS模式中考虑了平流、扩散、气相化学、气溶胶化学、干沉降和湿沉降等核心过程，同时耦合了大气化学资料同化模块和污染源识别与追踪模块。研制过程确保所发展的技术及其软件程序代码具有国际水准的可靠度，同时兼容国内主要硬件平台。NAQPMS主要由气象处理、排放源处理、空气质量模式及模式输出等四个主要部分构成。NAQPMS采用嵌套网格技术，可对区域由大到小依次嵌套的多层区域同时进行模拟，分辨率分别81km、27km、9km、3km，从而同时满足区域和城市空气质量预报的需要。模式输出结果主要包括气象要素时空变化及污染物在大气中的浓度值及其在下垫面上的干沉降与湿沉降通量等，此外还可给出区域或城市之间污染物排放的互相贡献情况。NAQPMS模式系统已应用于郑州、北京、上海、广州、沈阳、兰州、西安、哈尔滨、长春、苏州、株洲、台北等城市，开展常规空气质量业务预报，在时效性、准确性方面都较好地满足了业务部门的要求。此外，在奥运会、世博会和亚运会空气质量预报业务中，尝试使用NAQPMS模式进行了空气质量中期数值预报(7天以上预报)，有力支持了举办城市的空气污染预测、预警，并为污染应急控制措施的制定提供了科学的依据。

多模式集合预报是当今大气环境数值模拟研究的重要方向。国际上首个EMS是以自主研发的NAQPMS模式为核心(王自发等，2009；Wu et al.,2012) ，有效集合了CMAQ和CAMx、WRF-Chem等模式，运行多模式集成预报理论与技术为北京奥运空气质量预报而建立的。系统采用统一的模式区域设置，采用四层嵌套，实现区域和城市相结合；使用统一污染排放清单及排放处理过程(SMOKE模型)，并由统一气象模式(MM5或WRF)产生气象驱动，可以显著减小由于气象、排放处理的不一致引起模式性能差异，可更客观评价不同空气质量模式模拟效果优异，并以此为基础发展合理的多模式集合集成预报方案。系统提供0-72小时的气象要素、污染物浓度三维时空变化，实现短期预测和预警相结合。EMS被北京、上海、广州、苏州等4个城市采用为业务预报系统，有力支持了北京奥运会、上海世博会和广州亚运会的空气质量保障、预测、预警。

历经多年科学研究、技术研发、集成应用的探索与实践，在863重大项目支持下，我国在区域大气复合污染的模拟、预测技术及应用方面取得了丰硕成果，主要体现为“三大关键技术(大气化学同化技术，数值模拟共性技术，复合污染预报技术)、两套模型系统(空气质量集成预报系统，大气污染诊断识别系统)、一个示范平台”，形成了区域大气复合污染诊断识别和空气质量多模式集成预报两大技术体系，在广东省环境监测中心建设了空气质量多模式集成预报业务化系统，为2010年广州亚运会空气质量保障提供了可靠的支持。同时该系统已推广到北京和上海，为北京奥运会和上海世博会提供了空气质量的优质预报服务，产生了良好的社会效益和国际影响。数值预报系统在我国三大城市群的应用，促进了空气质量预报由城市单点统计预报向区域点面数值预报的转变，有效提高了我国城市空气质量的预报预警水平，为区域大气污染联防联控提供了重要的科技支撑。

二、 空气质量预报新技术和预警流程

鉴于科学认识局限及模式过程简化，空气质量模式尚存在很大的不确定性。为提高模式预报的准确性并为空气污染治理提供有效的科学支持，中国科学院积极发展空气质量模拟、预报新技术，主要包括污染源追踪和来源识别技术、大气化学资料同化技术、污染源反演技术、空气质量集合预报技术等，切实服务于国家城市空气质量预报和预警。

1. 污染源追踪和来源识别技术

大气二次污染物(细颗粒物(PM2.5) 和臭氧)是成百上千个物种经历复杂非线性物理化学过程和不同相态(气、液和固态)热动力平衡作用的产物。建立污染物浓度与其前体物源排放的非线性关系是空气质量预报预警的重要组成部分和难点之一。

污染源追踪与来源识别技术是通过数值模拟从污染源排放开始，对各种非线性物理、化学过程和相态热动力平衡进行分源类别、分地域的解析，实现大气污染物质量浓度的实时追踪，最终评估出污染物或其前体物的源排放(分行业)以及不同地区污染物区域输送对目标地区的贡献(Li et al.,2008；李杰等，2010) 。此方法有机结合了传统源解析和气象追溯的特点，通过在线解析，减小不同物理化学过程的非线性特征所带来的误差，同时也不需要对模拟过程进行多次情景设定，可大大节约计算时间。

当前，国内各大城市的空气污染呈现出复合性、区域性的特点，利用污染源追踪和来源识别技术，可量化大气污染物的地区来源和行业贡献，厘清污染物的本地和外来贡献，为目标污染物控制及区域联防防控策略的制定提供科学支持。

2. 大气化学资料同化

记录或描述大气环境污染状况存在观测和模拟两种方式。观测能较好反映大气环境的真实状态，但在时空上都是稀疏的，无法预测未来；模式模拟能覆盖四维(空间三维加时间)大气环境状态，并能预测未来，但模式采用很多近似和参数化过程，以及模式输入(排放源、气象场、初边界条件)等误差，使模式系统存在不确定性。

大气化学资料同化是一种能将观测和模式有效融合的数据分析技术，它将模拟信息与监测信息以统计最优方式结合起来，为描述和分析大气环境状态提供更加精确的大气污染物三维分析数据，减小大气化学模式输入数据的误差，提高大气化学模拟预报的准确性和可靠性。

中国科学院已研制了先进的大气化学资料同化系统(IAP/LAPC ChemDAS)(Tang et al.,2011) ，采用“确定关键预报误差来源-构建同化系统-优化关键预报因子”的研究思路，设计蒙特卡罗不确定性分析方法和集合卡尔曼滤波同化耦合算法，建立了能动态优化污染物浓度场、跨物种优化(包括一次和二次污染物协同约束)的高效大气复合污染资料同化方案，显著提高一次和二次污染物的预报准确率。此系统已嵌入NAQPMS模式，并应用于珠三角地区空气质量实时业务化预报，如广州亚运会期间同化系统使首要污染物PM10的实时预报误差下降了19%。

3. 污染源反演

污染物排放源的准确度是影响空气质量模拟和预报准确率的关键因子之一。大气污染物的排放源种类繁多，我国快速的经济增长造成其变化显著，通过实地调查获得准确的排放源清单相当困难，费时费力，并且滞后。污染源反演方法可以根据观测数据进行快速动态反演，有效提高排放源清单的时效性和准确度。

中国科学院建立了区域和城市尺度大气污染源反演系统(Tang et al.,2013) ，充分利用集合卡尔曼滤波同化方法、观测资料和大气化学模式的优点对初始源清单进行逆向订正，通过高时空分辨率(3公里、1小时)的逆向订正来获得反演源清单，减小源清单的系统性误差。该系统可快速动态更新排放源清单，经济成本低，预报效果好。

以京津冀为例，依托该系统对京津冀地区2010年夏季的一氧化碳排放率进行了反演，通过同化北京市环境监测中心和中科院大气物理研究所的地面观测资料，获得了京津冀地区2010年夏季的一氧化碳反演排放源清单。反演估计的北京、天津、唐山和保定一氧化碳排放率分别为411万吨/年，375万吨/年，317万吨/年，408万吨/年，比目前广泛应用的亚洲区域排放源清单(REAS1.1) 的估计值分别高50%，80%，120%，150%，而与最新通过调查估计的结果(北京工业大学源清单和REAS2.0清单)一致，验证了反演源清单的可靠性。将反演源清单应用于模拟后，一氧化碳的模拟偏差在不同站点下降了48%- 64%，表明采用反演源清单能有效减小模拟误差。

4. 集合预报

集合预报是一种数值预报方法，它采用多个模式来预测大气环境未来状态，以类似群体决策方式来预测大气环境变化。集合预报关注如何使不同大气化学模式具备差异性和代表性，强化不同模式在其自身技术特点下的独特预测能力，进而通过统计集成方式将不同模式优点结合起来，获得超越所有单模式预测能力的大气环境预报结果。相对于单模式预报，集合预报的主要优点在于：(1) 可以提供不同污染事件发生的概率，预报不再过分依赖某一个初始条件和参数值，预报信息更加丰富和全面；(2) 集合预报成员具有不同优点，通过合适的集成方法可以大幅提高预报的准确率。

基于EMS，发展多种模式集合预报方法，如算数平均、权重平均、多元回归、BP神经网络等，有效提高了大气环境预报的准确率。以珠三角地区应用为例，统计了各种集合预报方法对2010年9月PM10日均浓度预报的改进效果，表明权重平均、线性回归、神经网络等方法均能不同程度地改进预报效果，其中神经网络方法的改进效果最为明显。

5. 区域大气污染预警

区域大气污染预警主要是在预报的空气质量达到预警标准向有关部门报告，最大程度避免空气污染对人们造成危害的事件的发生。预警内容主要包括，造成污染的污染物种类、来源、持续时间、影响范围等。建立了以多模式集合预报平台和区域污染特征解析平台为支撑的区域污染预警机制。其中多模式集合预报平台以提供准确的污染预警为目标，在多模式集合预报平台提供污染预警的前提下，区域污染解析平台将提供快速的区域污染预警过程的特征解析，确定主要天气影响因子、污染来源以及源控制敏感性分析等。污染预警的关键是预报的准确性，特别是未来高污染是否持续，何时天气发生转折。通过延长大区域的预报时长，使模式系统可以提前捕捉未来天气形势的变化趋势，并结合天气系统与空气污染关系库，获得了未来重污染天气发生的概率；建立了针对重污染预警事件的空气质量模式响应预案，针对即将发生的污染过程进行加密模拟，分析区域内相互输送通量，确定重点源区，挑选策略库匹配控制方案，评估不同控制方案的效果，为重污染事件的控制提供最优建议；开展区域污染预警观测验证试验，在发布预警的情况下，利用综合观测资料对关键参数和变量进行订正，进行污染的再模拟和分析，降低污染预警的不确定性。

通过长时间预警试验及其评估发现：预警平台具有较好的预警能力，成功指数CSI略高于主观预报结果，达到0.48，明显高于延时预报。模式预警平台的漏报率显著高于主观预报，为0.39，而空报率则明显低于主观预报，仅为0.30。在主观预报的基础上参考模式预警平台的预报结果，可显著提高空气污染的预警能力。模式预警平台的级别预报准确率和趋势预报准确率均略低于主观预报结果，但显著高于延时预报的结果，特别是趋势预报准确率，表明预警平台具有较好的预警能力。

三、 制定协同控制方案是国家区域污染联防联控的基础

2010年5月11日，国务院批准了环境保护部、国家发展和改革委员会、科技部等九部委联合发布的《关于推进大气污染联防联控工作改善区域空气质量的指导意见》，标志着我国大气污染防治工作进入到历史性的新阶段。以PM2.5为主要成分的大气灰霾在空中停留时间长，输送距离远导致了大范围的区域性污染，具有更大的健康风险，控制PM2.5已成为城市和区域空气质量管理的重要内容。与此相应，“十二五” 期间将增加氮氧化物(NOx)减排作为约束性指标，并将大气灰霾和光化学烟雾防治作为工作重点。

这一战略转型给环境管理部门提出了重大挑战：即如何制定有效的区域大气污染控制措施？此挑战必须采取跨越式、集成式的创新技术和管理思路，针对全国重点区域灰霾污染控制的需求，探索在快速发展进程中解决大气污染问题的中国道路。区域污染的特点决定了必须针对多种污染物采取协同控制的技术途径。实现这一目标的关键是建立区域尺度上的多污染物多目标空气质量管理体系和针对重点污染源的多污染物协同控制方案。

我国在近期一系列国际重大活动的空气质量保障行动中均采取了区域多污染物协同控制的技术思路。以2008年北京奥运会为契机，国内科研机构大联合，开展了以奥运会环境空气质量保障为目标的区域大气污染控制研究工作(吴其重等，2010；Wu et al.,2011) ，建立了国际上首个空气质量多模式集合预报系统，并建立了我国第一个包括北京、河北、天津、内蒙古、山西和山东在内的奥运空气质量保障领导小组，首次成功建立了联防联控机制，北京市奥运会的空气质量保障方案减排了SO₂、NOx、VOC和颗粒物排放约40%-60%，奥运会和残奥会期间常规污染物均不超标，并在很大程度上降低了大气O₃和PM2.5污染水平，确保了北京奥运会和残奥会期间的环境空气质量，实现了绿色奥运的目标。上海世博会和广州亚运会也采取同样的技术思路实施或部署大气污染控制行动，上海世博会空气质量保障已取得成功，亚运会空气质量保障进一步证实了这一战略的有效性。

四、 挑战与建议

我国大气污染问题日益复杂，国家面临重大挑战，污染治理和调控更加困难，大气污染的跨国传输也造成了我国的环境外交压力。针对重污染天气的预报预警以及应急控制也亟需建立各地自己的业务预报模式，实现区域污染的联动预报预警，满足公众的环境知情权，提醒人们在灰霾事件发生之前做好预防工作，减量减少在污染空气中的暴露时间，缓解空气污染造成的健康危害，并为使得管理部门及时采取控制措施如大型污染源控制、交通管制等，来应对重大大气污染事件。

研究表明，当前国内外大气污染模式对于我国区域性大气灰霾的生消过程缺乏深入认识，难以对其实现准确模拟。与SO₂、NO₂、PM10等常规污染物数值预报不同，PM2.5和臭氧预报对气相化学、液相化学、气溶胶动力过程等复杂化学过程更加敏感，气象因子与气溶胶物理化学存在复杂的耦合关系，PM2.5和臭氧在区域间存在复杂的相互输送，PM2.5和臭氧准确预报预警仍存在巨大挑战。以下，结合国内外空气质量模式的发展趋势及国内数值预报预警以及协同控制的需求，提出若干建议：

第一，自主建立新模式。亟需集合国内外优势力量，阐明区域重污染成因，突破区域污染模拟、预测和调控的技术瓶颈，研制出我国自己的具有国际领先水平的区域大气污染模式和预报系统，自主建立全球-区域-城市之间双向嵌套的大气环境数值模式和污染预报系统，从而能够研究各种空间尺度的各类大气污染(沙尘暴、光化学污染、区域灰霾、酸雨等)的变化规律以及各种尺度之间的相互作用，并能实现全球、区域、城市的空气质量预报和预警。

第二，发展模拟新技术。深入研究并进一步发展大气化学四维资料同化技术，在保证模式预报时效性的前提下，使模式能够实时同化各种来源、各种格式的监测数据(卫星反演数据、站点监测数据等)，以最大程度地改进模式的初始条件；发展污染源反演技术(如反向模拟技术)，有效集成各种监测数据，及时更新并降低污染源的不确定性；基于模式不确定分析，对气象要素、污染源、模式参数等模式输入进行扰动，建立多扰动模式集合预报系统，并通过集合预报方法集成多扰动预报结果，降低模式预报的不确定性，并可实现概率预报。

第三，亟需突破技术瓶颈。针对区域空气质量长效改善的需求，亟需在国家层次上突破区域尺度多目标空气质量模拟和调控的技术瓶颈，实现重污染天气下污染源实时追踪和来源解析，根据污染的地区来源(本地和外地的贡献)以及行业贡献(机动车、电厂、钢铁、冶金、化工等)，快速动态制定协同控制方案；在模式中耦合区域、城市环境容量计算模块及建设项目的影响评估模块，服务于区域环境战略环评、区域和城市规划环评以及项目环评，以根本性地从源头遏制空气质量恶化的趋势，力争尽快实现区域空气质量的持续改善。