1 引言(Introduction)

环境空气质量一方面受污染源排放的影响(薛文博等，2014)，另一方面也与气象条件息息相关.短期内污染源的排放特征及排放量相对稳定，但空气质量瞬息变化，主要受气象条件影响. 近年来的重度灰霾事件都与极端气象条件相伴发生(吴兑，2012).以北京为例，上午还是重污染天气，下午就已经蓝天白云. 空气作为污染物接纳方和环境质量的提供主体，其资源量(禀赋)是决定大气环境质量的基本要素.

“十一五”以来，以推进主要污染物减排为目标的总量控制模式深入实施，越来越多的学者开始关注以污染源减排与空气质量改善为研究对象的区域污染特征的模拟与分析(陈燕等，2005；王艳等，2008；Ghannam et al.，2013；Steve et al.，2010)；气象条件在时间尺度上的波动及空间分布差异性对空气质量的影响较大，甚至有时在一定程度上超过总量减排对质量改善的贡献程度，进而影响对总量控制对策与减排效果的科学评判.以北京为例，若扣除重度及以上污染天气，2014年年均PM_2.5浓度将下降27%左右，科学治污不能不考虑气象条件的影响，实施差别化、科学化管理. 2014年4月24日第十二届全国人大常委会第八次会议审议通过环保法修订案，明确了地方人民政府应当对本行政区域内的环境质量负责，进一步推动了环境管理模式由总量考核向质量考核的转变. 我国幅员辽阔，地形复杂，气候类型复杂多样，气象条件作为影响空气质量的另一重要因素，不同区域的空气资源禀赋和扩散能力对区域空气质量改善的影响程度亦不相同. 为适应新时期环境管理转型，积极探索质量考核新模式，各地先行先试创新本辖区管理模式，如山东省探索性制定的环境空气质量生态补偿暂行办法中，根据风速评估区域空气资源禀赋分布的差异性，将青岛、烟台、威海、日照沿海4市的稀释扩散调整系数设置为1.5，其他13市的稀释扩散系数调整为1. 空气资源禀赋是在不考虑大气污染物排放的情况下，对一个地区大气稀释、扩散、输送、清除等综合能力的度量，其资源禀赋的多寡仅取决于一个地区大气运动的规律和气象要素的时空分布. 虽然空气资源禀赋测算过程中的影响因素较为复杂，但大多数情况下可以用一些气象要素和污染气象特征量的组合来加以度量(刘丽等，2011).

本研究利用WRF耦合CALMET模式，对全国大气环境系统进行模拟解析，采用大气环境容量的测算方法为科学依据(即其中通风扩散系数A值)，评估区域内独立于排放源的空气资源禀赋，并分析全国区域空气资源禀赋分布的空间特征；在此基础上，分别选取北京、青岛、上海、广州、成都、郑州等典型城市为研究对象，采用CALPUFF空气质量模型定量测算不同区域气象条件对空气质量改善的相对影响程度.

2 研究方法与数据(Methods and data) 2.1 方法设计

主要研究方法为：①利用WRF耦合CALMET模型(Fung et al.，2007)，分别模拟计算覆盖全国及周边区域的气象参数，并在此基础上计算通风扩散系数(A值)的空间分布，评估空气资源禀赋分布的空间差异性；②利用ArcGIS统计分析工具，提取我国第一阶段开展PM_2.5监测的74个城市通风扩散系数，开展气象扩散条件与城市空气质量的相关性分析；③选取京津冀、长三角、珠三角、山东半岛、成渝、中原城市群中的典型城市，采用CALPUFF空气质量模拟与虚拟源排放技术，评估各区域内城市空气质量对气象条件的敏感性.具体技术路线见图 1.

2.2 气象场模拟

研究模拟区域采用Lambert投影坐标系，中心经度为103°E，中心纬度为37°N，两条平行标准纬度分别为25°N和40°N. 水平模拟范围为X方向(-3528~3528 km)、Y方向(-3528~3528 km)，网格间距36 km，共将模拟区域划分为196×196个网格，研究区域包括中国全部陆域及周边范围. 模拟区域垂直方向采用与地形相关的σ坐标，从地表到模型顶端0.01 MPa设置28个不同的σ值. 研究首先以全球1° NECP(美国国家环境预报中心)间隔6小时FNL(NCEP National Center for Atmospheric Research Final Analysis)数据为基础，使用WRF产生大尺度的风场作为初始猜测风场，模拟生成逐时的36 km×36 km中尺度气象数据；利用CALMET模型对WRF模拟结果做进一步的诊断分析(MacIntosh et al.，2010；Scire et al.，2000)，使其能够反映高分辨率的地形和土地利用数据，最终生成覆盖全国陆域范围内36 km×36 km的气象场. 地形高程数据采用GTOPO30数据(Atmospheric Studies Group，2009)，土地利用数据采用美国地质勘探局(USGS)提供的数据(LULC data)(Atmospheric Studies Group，2007). CALMET模型与WRF模型采用相同的空间投影坐标系，东西南北方向各3528 km. 垂直方向从地面到高空设置10层，分别为20、40、80、160、300、600、1200、1800、2200、3000 m.

采用WRF耦合CALMET模式开展全国空气资源禀赋评估，相比采用MM5耦合CALMET模式，在气象参数模拟与计算方面具有较为显著的优势. MM5是目前应用最广泛的中尺度数值模式(马锋敏等，2008；黄青等，2009)，在MM5模式之后，美国国家大气研究中心、美国国家海洋大气管理局等联合多个科研机构开发了新一代中尺度数值模式WRF，并希望以该模式来替代和更新现行的中尺度数值模拟和预报系统. 有研究表明，WRF模式的动力框架具有一定的优越性，在前处理和所选物理过程相同的情况下，WRF模式对中尺度天气系统中的高度场、风场、散度场、水汽通量场及垂直速度场等物理量的模拟效果好于MM5模式(Hiroyuki et al.，2005；孙健等，2003；赵洪等，2007). 由于大气具有连通性和区域传输的特点，相比张南南等(2014)在城市尺度仅采用局地诊断风场模型CALMET开展空气资源评估的相关研究，空气资源禀赋评估的技术方法更适宜在国家和区域层面开展，研究结论也更加有意义. 研究中气象参数的模拟以WRF为基础，仅采用CALMET补充计算混合层高度，最终形成全国完整的气象参数.

2.3 空气资源评估方法

参照国家环保总局颁布的《制定地方大气污染物排放标准的技术方法》(GB/T 13201-91)中规定的大气环境容量核算A值法中通风扩散系数的计算，本研究中空气资源禀赋测算主要根据风速和混合层高度进行综合评估. 计算方法如下(欧阳晓光，2008)：

(1)

式中，H、U分别为混合层高度(m)和混合层的平均风速(m·s^-1)，UH可根据倒数平均法计算得出：

(2)

式中，U_i、H_i分别为第i小时的混合层高度(m)和混合层内的平均风速(m·s^-1)，本研究中，通过耦合使用中尺度气象模式WRF和气象诊断模式CALMET，模拟得到逐时的混合层高度和混合层内的风速，计算不同区域A值大小. 按照表 1中A值的取值范围，将空气资源禀赋划分为充裕、较好、一般和稀少4个等级(张南南等，2014).

本研究通过对2013年全年以来的小时气象要素(风速、风向、湿度、混合层高度、温度、气压、云量、降水等)进行综合对比分析，考虑到冬季风速较低、扩散条件相对较差、易发生污染事故等因素，筛选出1月份最不利气象条件作为研究对象，计算覆盖全国的通风扩散系数A值，并作为空气资源禀赋评估的依据，空气资源概念、评估方法参照张南南等(2014)在宜昌城市环境总体规划中的研究.

2.4 空气质量对气象条件敏感性评价方法

为定量测算不同区域城市气象条件对空气质量改善的贡献度，分别选取京津冀、山东半岛、长三角、珠三角、成渝城市群、中原城市群中的典型城市北京、青岛、上海、广州、成都和郑州为研究对象，采用单位面积排放相同强度污染物对城市空气质量的影响，作为空气质量对气象条件敏感性评估的依据(万军等，2015；薛文博等，2014).本研究采用WRF耦合CALPUFF模型对敏感性进行评估分析，CALPUFF系统是美国环保局推荐的一个可用于复杂地形下大气质量评价、预测的数值模型系统，在国内外的应用已经比较广泛，在我国环境保护部发布的《环境影响评价技术导则-大气环境》(HJ2.2—2008)中，CALPUFF模式推荐适用的范围在几十米到几百公里的模拟范围，与本研究的尺度相吻合. 有研究将上述城市陆域面积划分为3 km×3 km等间距网格，选取一次稳态气态污染物二氧化硫为模拟对象，定量测算了单位排放强度污染物(1万t·a^-1)对各城市空气质量的影响(薛文博等，2014)，从而得出由于区域地理位置、地形地貌、气象条件等差异性对空气质量改善的相对影响程度.

3 结果与讨论(Results and discussion) 3.1 空气资源评估

根据模拟不同区域处逐时的风速和混合层高度，采用Matlab软件计算得出各区域冬季各点平均A值，将计算结果与ArcGIS结合，绘制全国区域空气资源禀赋空间分布图(图 2a)，并根据表 1空气资源分区标准，绘制空气资源等级空间分布图(图 2b).我国幅员辽阔，跨纬度较广，距海远近差异较大，地形复杂多样，造成了我国区域空气资源禀赋空间分布差异性较大，整体呈现东低西高，南低北高，内陆闭塞区低，沿海平原地区高的分布趋势. 空气资源禀赋空间分布特征与徐大海等(1989)在全国大陆冬半年通风量的分布特征研究中较为相似. 我国存在三大空气资源禀赋优质区，一是位于河北与山西交界处的太行山脉和东北三省的长白山区域，通风扩散系数大于6，这也是张家口2014年成为华北地区唯一一个PM_2.5浓度达标城市的主要原因之一；二是位于西北部青海、新疆和西藏三省交界昆仑山脉和唐古拉山脉区域，同时也是我国平均风速最大、扩散条件最好的地区，空气资源禀赋大于9，这是由于此地区海拔较高，地理位置、地形地貌等原因导致开发强度较小，空气质量较好；三是位于山东半岛、长三角和珠三角区域的沿海蓝色经济带区域，同时也是我国经济发达、开发强度较高、资源能源消耗强度较大的区域，依托海洋气候的调节作用，空气资源较为富足，通风扩散系数大于5.

3.2 空气资源禀赋与城市PM_2.5浓度的回归分析

根据前面空气资源禀赋空间分布，采用ArcGIS软件提取全国各城市通风扩散系数A值，并与2013年第一阶段实施新标准监测的74个城市PM_2.5浓度数据做回归分析(图 3).结果表明，在不考虑污染源排放、布局、区域传输等影响的情况下，气象条件是影响PM_2.5浓度的主要因素，两者可决系数高达0.42，城市通风扩散系数越大，PM_2.5浓度越低. 为进一步剖析城市PM_2.5浓度高低与气象条件的关联性，将城市PM_2.5分为高浓度区(大于60 μg·m^-3)和低浓度区(小于60 μg·m^-3)，分别与A值做回归分析(图 4)，PM_2.5高浓度区与A值的可决系数仅为0.12，而PM_2.5低浓度区与A值的可决系数高达0.58，说明污染物处于低浓度区间的城市，空气质量受自然气象条件的影响更为显著，空气质量的进一步改善应侧重上风向城市及区域间的联防联控；而重污染城市在强化区域联防联控的同时，通过对本辖区内污染源的优化布局和排放量的大幅度消减来提升空气质量，则更为有效.

3.3 城市空气质量对气象条件的敏感性评价

基于空气资源禀赋与城市PM_2.5浓度的回归分析，选取不同区域典型城市，采用CALPUFF模型定量测算气象条件对空气质量改善的相对影响程度，各城市单位面积排放等量二氧化硫的浓度空间分布(图 5).北京污染物高浓度区主要集中在东南部山谷及地形较为平缓的区域；成都受盆地等复杂地形的影响，污染主要聚集在西部地区；上海和青岛受主导风西北风向及海湾局地气象条件的影响较为显著，污染物主要聚集在西北部及部分海湾区域；黄河河道冲刷形成的天然河谷，成为郑州区域污染物聚集区；广州气象扩散条件整体较好，污染物空间分布较为均匀. 在此基础上，结合ArcGIS统计分析工具，计算等强度污染物排放对整个城市污染物平均浓度的贡献，结果如表 2所示. 在排放强度、布局相同的情况下，各城市污染物平均浓度的差异性可以作为城市空气质量对气象条件敏感性评价的依据，以北京为参照，气象条件的差异性造成成都、上海、青岛、郑州、广州等各城市群空气质量分别较北京高0.2%、13.2%、25.9%、29.1%和39.4%. 气象扩散条件对城市空气质量影响较显著的地区，城市空气质量的改善更应侧重区域间联防联控，这与前面PM_2.5低浓度区与A值的回归分析研究部分得出的结论有着较好的一致性.

3.4 不确定性分析

本研究在2013年1月气象场基础上进行WRF-CALMET-CALPUFF模拟计算，空气资源禀赋仅能代表2013年不利气象条件下的评估结果；在其它月份，空气资源禀赋绝对值可能会整体偏大.因此，在进一步研究中，有必要对长周期的气象条件进行筛选，并在此基础上研究全国空气资源禀赋空间分布.此外，在气象条件的计算中选取了2013年1月、4月、7月、10月4个月份，分别代表一年四季进行模拟，并通过对其模拟结果取最小值，作为全年空气资源禀赋评估结果. 虽然对4个月份的模拟结果取最小值是容量测算和空气质量模拟研究中常见的方法，但1月、4月、7月和10月并非在全国所有地区都能代表四季，这种方法可能对部分城市的空气资源禀赋评估结果造成一定影响，特别是南方和北方，东部沿海和西部内陆等气象条件差异较大的城市.最后采用虚拟源排放技术方法，来测试不同城市在相同排放强度和布局的情况下，气象条件对空气质量的影响程度，虽然虚拟源与真实的产业布局和污染源存在一定差异，包括模拟结果与现实中空气质量的分布和绝对值大小都有区别，但该研究方法在一定程度上解决了不同城市气象条件对质量改善影响的不确定性难题，对于城市环境管理由总量考核向质量考核转变、产业布局与结构调整、中长期的环境管理与综合决策具有重要的技术支撑作用.

4 结论(Conclusions)

1)我国存在三大空气资源禀赋优质区，一是位于河北与山西交界处的太行山脉和东北三省的长白山区域，二是位于西北部青海、新疆和西藏三省交接的昆仑山脉和唐古拉山脉区域，三是位于山东半岛、长三角和珠三角区域的沿海蓝色经济带区域.

2)在不考虑污染源排放、布局、区域传输等影响的情况下，气象条件是影响空气质量的主要因素，两者可决系数高达0.42.污染物浓度处于低浓度区间的城市，空气质量受自然气象条件的影响更为显著，空气质量的进一步改善应侧重上风向及区域间的联防联控；重污染城市在强化区域联防联控的同时，通过本辖区内污染源的优化布局和排放量的大幅度消减，对空气质量提升的效果更为显著.

3)在相同排放强度和布局的情况下，以北京为参照，气象条件的差异性造成成都、上海、青岛、郑州、广州等各城市空气质量较北京分别高0.2%、13.2%、25.9%、29.1%和39.4%.