摘要：为研究汾渭平原在中长期PM_(2.5)冬季浓度目标约束条件下的最优控制策略及成本效益,本研究基于2015-2022年PM_(2.5)浓度监测数据,结合国内外PM_(2.5)实际改善历程,利用自下而上的计算方法,提出汾渭平原“十四五”“十五五”PM_(2.5)年均浓度目标;针对冬季污染突出的问题,建立季节贡献率方法,设计差异化的PM_(2.5)冬季浓度目标;并在此基础上结合ABaCAS-OE模型,以冬季PM_(2.5)浓度目标为第一约束条件进行最优控制情景的模拟与费效分析.结果表明:①情景3(基于2019年汾渭平原PM_(2.5)年均浓度超标比例的分类情景,该情景中PM_(2.5)年均浓度下降比例以3年为周期计算得到)对PM_(2.5)浓度改善幅度最大,在此情景下,2030年汾渭平原区域PM_(2.5)年均浓度为35μg/m^(3),较2019年下降35.2%,2032年实现所有城市达标的目标;冬季情景3(基于情景3,利用季节贡献率方法计算的汾渭平原冬季PM_(2.5)浓度目标情景)对冬季PM_(2.5)浓度改善幅度最大,2030年区域冬季PM_(2.5)浓度为58μg/m^(3),较2019年下降40.8%.②ABaCAS-OE模型模拟的最优控制情景表明,2030年冬季汾渭平原区域内NO_(x)、SO_(2)、PM_(2.5)、NH3和VOCs较2019年冬季分别减排47.0%、43.0%、34.8%、19.0%和45.0%.③最优控制情景的总减排成本为92.9×10^(8)元,改善冬季PM_(2.5)浓度将增加21.6%的避免早逝人数,并取得约553.0×10^(8)元的健康效益,效益与成本比值约6.0,说明在该区域进行冬季PM_(2.5)污染控制与达标工作可以取得的健康效益是减排成本的600%,在健康效益方面为正向收益.研究显示,汾渭平原各城市应采取分类差异化的冬季PM_(2.5)控制目标并加大减排量,且减排能取得的健康效益大于减排成本.

摘要：重点区域秋冬季大气重污染应对是大气污染防治工作的重中之重,但针对区域大气重污染过程尚无明确、统一的判定依据,给空气质量管理造成不便。以京津冀大气污染传输通道"2+26"城市为研究对象,依据秋冬季大气重污染过程的区域性特征,以及"发生—发展—消散"的演变规律,将区域内3个及以上相邻城市至少1 d空气质量达到重污染水平判定为一次区域大气重污染过程;若前后两次重污染过程仅间隔1 d,将两次过程及间隔日视为一次完整的区域大气重污染过程。基于"2+26"城市空间相邻矩阵设计了区域大气重污染过程识别算法,以2019—2020年秋冬季为研究时段,在"2+26"城市识别出7次区域大气重污染过程。该研究可为统一区域大气重污染过程的统计口径、优化区域重污染天气的预警范围和重点区域的划定等提供技术支持。

摘要：为了更好地利用环境监测数据进行污染成因分析,提出数学算法,对多种污染物进行百分比成分谱化,并除以一定时期(或一定区域)的平均值,从而得到标准化特征谱,以消除污染物浓度变化的影响以及不同污染物间浓度值差异的影响;通过设计特征雷达图的方式,直观和快速地展现大气污染特征在时间序列和空间上发生的变化特征,为环境管理部门利用空气质量常规监测数据开展动态决策提供便利.该方法既可利用单点历史数据开展历史特征雷达图分析,也可基于区域多站点数据开展区域特征雷达图分析.该方法在时间序列上可以判断出偏沙尘污染型、偏燃煤污染型、偏二次颗粒物污染型、偏机动车污染型、偏烟花污染型等多个污染类型;在区域分布中可以判断出偏燃煤污染区、偏机动车污染区、偏钢铁污染区等多个区域类型.该方法除可应用于空气质量常规监测数据外,也可应用于其他组分数据如碳质组分、水溶性离子组分及元素组分等数据的分析.