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PM2.5源解析需要多方法组合

2016-04-19 16:32:40  
记者张杰
 
    “根据当前大气治理的需要,政府决策、应急预报和实时执法需要PM2.5(细颗粒物)源解析提供支撑。”在北京大学环境科学与工程学院近日举办的大气颗粒物多组分在线监测及在线源解析研讨会上,与会专家表示,目前的源解析方法主要基于受体模型,并与排放清单、扩散模型、遥感反演和网格化监测等多种技术相结合,这样既能反映某一个污染源的排放状况,还能反映某个城市甚至更大尺度区域的污染状况。
 
    中国环境监测总站副站长李国刚认为,每一种源解析方法都有自己的优势,希望科研人员运用好自己的方法和仪器,使自己的方法充分发挥其应有的作用。多种方法相结合,为大气治理提供多维度服务。
 
综合的源解析结果更具代表性
 
    排放清单主要提供污染源排放强度信息;扩散模型可计算源排放的污染物在大气中的扩散状况;受体模型利用大气细颗粒物的化学成分反推各种源的贡献
 
    “目前人们用不同的方法推测大气中PM2.5的来源,主要包括排放清单、扩散模型、受体模型。”北京大学环境科学与工程学院教授郑玫表示。
 
    源排放清单法通过对污染源的统计和调查, 根据不同源类的活动水平和排放因子模型, 建立污染源清单数据库, 从而对不同源类的排放量进行评估, 确定主要污染源。目前在我国开展的一些科研课题中, 已经建立了重点区域和典型城市的大气污染源清单,确定了影响空气质量的重点源和敏感源, 如燃煤、机动车、生物质燃烧等一次源和二次源。
 
    但是,有专家认为,源排放清单仅考虑了各类污染源排放的相对重要性, 没有同空气质量变化建立直接关系, 因此, 源排放清单法是大气颗粒物源解析的重要辅助手段。
 
    据郑玫介绍,扩散模型尽可能充分利用空气质量模式,描述污染物在大气中的主要的物理和化学过程。空气质量模型是基于污染源排放清单和气象场(气象条件), 用数值方法模拟污染物在大气中的传输、扩散、化学转化以及沉降等过程, 在此基础上估算不同污染源对受体点污染物浓度的贡献情况。
 
    对于扩散模型法的优点,专家认为,与受体模型相比,基于扩散模型的源解析不仅可获得污染源的空间分布,而且可区分本地排放源和外来传输源, 分析不同地区的分担率。此外, 通过情景模拟, 源解析结果对制定大气污染控制政策具有重要的指导意义。
 
    郑玫接着介绍受体法。她说,受体法是基于受体采样点获取的化学示踪物(对污染源有指示、表征意义的化学物种)的信息来反推各种源贡献的源解析方法。“目前的受体法主要是在监测站点通过采样器收集PM2.5样品,进而分析其中的多种有机、无机化学组分,结合统计分析方法,得出源解析结果。”
 
    然而随着监测技术的进步,有多种先进技术可以开展大气细颗粒物多种组分的实时在线测量,可提高源解析的时间分辨率,实现在线源解析的目的。但是,仪器操作和数据分析需要有经验的专业人员实施。
 
    “综合运用以上方法,发挥各自的优势,可弥补单一方法的不足,得到的综合源解析结果更具有代表性。”郑玫表示。
 
哪种对基层环保部门更实用?
 
    常规的源解析结果可为当地政府环境保护决策提供数据支撑,地方环保部门执法管理,需要从微观上实时掌握本区域某个地点的污染状况
 
    “目前,常规的源解析结果可以提供城市的主要污染源种类及各污染源贡献率等信息,可为当地政府环境保护决策提供数据支撑,具有宏观的指导意义。”河北省保定市环保局调研员赵晋民告诉记者,还可为地方政府相关部门预报未来3天~5天空气质量,提供帮助。
 
    但是,赵晋民表示,由于常规的源解析结果是收集某地一年4季的空气质量数据,经过分析得到的,有一定的滞后性,可以宏观指导地方环保部门的工作。但是没必要每个市每年都要委托科研机构搞颗粒物源解析,可以在更大的区域进行源解析。
 
    “可是,地方环保部门执法管理,需要从微观上实时掌握本区域某个地点的污染状况,这样才能实现及时管控、精准治理。”他说。
 
    赵晋民进一步解释说,网格化监测的数据在时空上更准确,更有利于为环保执法提供支撑。比如,可以精准掌控本区域所有工地、企业、交通要道、餐馆集中点、污染外输通道等重点点位的污染状况。
 
网格化监测为及时精准监管提供支撑
 
    网格化高密度布设成本较低的传感器方法微型站设备,在建筑工地等污染源区域大量重点加密布设监测设备, 实现精准治理;可尝试对目前的污染源排放清单进行优化
 
    在会上,河北先河环保科技股份有限公司研发总工崔厚欣表示,当前国内大部分城市布设的大气监测点位较少,监测结果不能有效代表整个城市区域的空气质量状况。如果大面积建设常规的空气监测站,则成本非常高。而网格化高密度布设成本较低的传感器方法微型站设备,可弥补以上不足。并采用国标监测方法的小型化设备与微型站设备进行组合布点,以校准数据。
 
    “另外,可以在建筑工地、道路交通、工业园区等污染源区域,大量重点加密布设网格化的监测设备,直观反映各污染源区域的污染状况。”他说,通过密度较高的监测设备覆盖,网格化监控系统可以实现整个区域高时间分辨率、高空间分辨率的实时动态监测,监控整个重污染过程的产生、扩散、消散及结束全过程。
 
    崔厚欣说,网格化监控系统一旦发现污染源异常排放行为,会将异常报警信息传送到相关责任单位,并清晰标注污染所在点位的地理位置、污染排放时间。监管部门可根据预警信息快速锁定污染源并采取处理措施,进行定向管控、治理,并对污染点位的处理效果进行实时监控,从实时数据判断污染是否治理、管控是否到位。
 
    此外,“利用高时空分辨率的网格化精准监控系统,可尝试对目前的污染源排放清单进行优化。” 与会专家表示,传统编制污染源排放清单多采用调研调查和实地采样检测的方法,具有一定的滞后性和不确定性。可根据目前的污染源清单,利用空气扩散模型,计算出网格化监测系统各个点位的理论计算值,然后与布设在重点污染源区域的点位实际测量值进行比较,根据比较的偏差来调整污染源排放清单中各污染源的系数,使得计算值与实测值相符,从而优化污染源排放清单,提高污染源解析准确性。

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