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1. 研究方法
本研究首先构建了基于全过程的区域污染物排放预测模型和具有快速响应能力的 PM2.5 浓度预测模型(ERSM)。
区域污染物排放预测模型框架如图 1-1 所示。该模型有三个特点:(1)建立了详细的能源技术数据库和污染控制技术数据库,通过对不同能源利用技术排放特征的详细表征,提高污染物排放量计算的精度。(2)考虑了能源技术和污染控制技术的主要参数和技术分布的动态变化,包括过去的变化和未来的变化。(3)将能源技术和污染控制技术完全耦合,一种能源技术可以与数种污控技术进行组合,确保了能源和排放预测的一致性,从而能够对各种节能措施的减排效果进行定量评估。
ERSM 模型以区域多尺度空气质量(CMAQ)模型为基础, 建立了PM2.5 与多个区域、 多个部门、多种污染物排放量之间的快速响应关系。与此前研究建立的响应模型相比,ERSM 技术利用统计学手段表征了目标区域前体物排放及源区域前体物跨区域传输的影响,以及目标区域大气化学反应对 PM2.5 浓度的贡献,从而使该技术适用于各区域间相互影响显著的城市群地区。
在上述模型构建的基础上,本研究首先以2010 年为基准年,建立 2010 年的排放清单;其次,考虑不同的能源发展和控制策略设置六个主要的情景,并根据区域污染物排放预测模型得到目标年(2030 年)各情景下的污染物排放量;最后,通过 ERSM 模型预测得到 2030 年各情景下的 PM2.5 浓度,再根据上述结果提出相关的措施建议(见图 1-2)。
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