对中国基于受体模型的细颗粒物来源解析的研究和它的挑战的综述外文翻译资料

 2022-12-09 10:12

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对中国基于受体模型的细颗粒物来源解析的研究和它的挑战的综述

Yanjun Zhang a, Jing Cai a, Shuxiao Wang b, Kebin He b, Mei Zheng a,⁎
a SKL-ESPC and BIC-ESAT, College of Environmental Sciences and Engineering, Peking University, Beijing 100871, China
b State Key Joint Laboratory of Environmental Simulation and Pollution Control, School of Environment, Tsinghua University, Beijing 100084, China

图形摘要：

摘要：作为控制雾霾的关键，空气动力学直径小于2.5mu;m的大气细颗粒物（PM2.5）最近在中国受到广泛的关注。它与城市化、工业化和经济发展的快速步伐密切相关，尤其是在华东地区。有效的污染治理需要对其来源有很好的了解。受体模型是中国使用的主要的来源解析方法之一。本研究的主要目的是为了了解对中国细颗粒物有贡献的源和这些地区的主要挑战。对细颗粒物浓度的空间分布、化学成分、中国北部和南部的主要来源进行了总结。根据31个城市的化学形态结果和21个城市的源解析结果，发现华南地区二次来源和交通排放的贡献较高，而华北地区煤燃烧、沙尘和生物质燃烧占总PM2.5的比例较高。作为对未来的源解析研究的参考，还总结了建立在中国来自44个城市和地区的源成分谱。还提供了对未来研究的建议，包括评估源解析结果的方法，集成多种源解析方法的方式，高时间分辨率的源解析对规范协议和开发工具的要求。

关键词：PM2.5 源解析；受体模型；综述；源成分谱；中国

目录：

  1. 引言
  2. 在中国使用受体模型的源解析结果

2.1. 中国细颗粒物的化学成分

2.2. PM2.5的来源

  1. 目前的问题和未来研究的要求

3.1. 源解析结果的评价

3.1.1. 受体模型应用之前

3.1.2. 受体模型应用期间

3.1.3. 受体模型应用之后

3.2. 建立当地源成分谱的要求

3.2.1. 中国PM2.5源成分谱的现状

3.2.2. 建立源成分谱的方法

3.3. 新技术发展的要求

3.3.1. 多种技术的集成

3.3.2. 高时间分辨率下细颗粒物的源解析

  1. 结论

致谢

参考文献

  1. 引言

随着工业化、城市化和经济的快速发展和壮大，在过去的几十年里中国已经经历了严重的空气污染问题。例如，2013年1月的一系列污染事件影响了十多个省市和华中、华东地区的一百多万平方公里的面积，对气候变化和人类健康构成了极大的威胁(Yang et al., 2014)。据估计，2013年1月的污染事件可能导致690例过早死亡、45350例急性支气管炎、23720例哮喘病，在北京地区置信区间达到95%，据评估，经济损失超过2亿5000万美元(Gao et al., 2015b)。最近的研究报道指出，由于室内和室外的大气污染世界上有超过5亿的人会经历过早死亡，而中国和印度占到了一半(Brauer et al., 2016; Forouzanfar et al., 2015)。

PM2.5与低能见度和严重的大气污染密切相关。PM2.5是一次（直接来源于排放）和二次（通过大气中的反应而成）组分的混合物，包括离子、金属、有机物和元素碳等，它有复杂的来源。对主要来源的清晰了解是建立空气污染控制策略的第一步。

为了解来源，排放清单、源导向的方法（三维空气质量模型）、受体模型是源解析的三大主要技术，后者在中国PM2.5源解析研究中应用最广泛(Zheng et al., 2014)。受体模型的主要类型包括化学质量平衡法（CMB）、正定矩阵因子分解法（PMF）、主成分分析（PCA）和UNMIX（一种多元受体模型）等。在中国更多的源解析方法的细节中被运用，在过去大量的研究中发现了对不同源解析方法特性的对比(Zhang et al., 2015b; Zheng et al., 2014)。中国不同的城市不同的研究小组进行着大量基于受体模型的PM2.5源解析研究(Cui et al., 2015; Fu et al., 2015; Fu et al., 2014; Gao et al., 2012; Gao et al., 2013; Gao et al., 2015a; Guo et al., 2009; Guo et al., 2013; Liu et al., 2014; Qiu et al., 2016; So et al., 2007; Sun et al., 2015; Wang et al., 2016a, b, c; Zheng et al., 2005)。一个关于中国PM2.5来源的综合评价对更好的了解中国细颗粒物空间差异和对决策者在中国特定区域制定有效的大气污染控制措施是很有帮助的。本文旨在通过综合公开发表的文献的结果来识别中国PM2.5来源和提出中国未来PM2.5源解析的研究方向。

  1. 在中国使用受体模型的源解析结果

2.1. 中国细颗粒物的化学成分

图1 中国PM2.5的主要化学成分。注：每个饼图的标题表示地点、年平均PM2.5浓度和研究时期。线的颜色表示不同的PM2.5浓度范围，lt;30 mu;g/m3, 30–60 mu;g/m3, 60–90 mu;g/m3, 90–120 mu;g/m3, gt;120 mu;g/m3。不同站点和城市的参考文献如下：西宁(Dou et al., 2016)、银川 (Luo, 2015)、西安 (Wang et al., 2015b)、邯郸(Ma et al., 2016)、北京(Liu et al., 2015)、通辽(Shen et al., 2006)、天津(Tian et al., 2016b)、哈尔滨(Jia, 2014)、东营(Yao et al., 2016)、青岛(Xu et al., 2015)、南京(Chen et al., 2015)、苏州 (Chen, 2013)、上海(Zhao et al., 2015b)、宁波(Xu et al., 2015)、杭州(Chen, 2013)、武汉(Zhang et al., 2015a)、福州 (Wu et al., 2015)、厦门(Wu et al., 2015)、深圳(Huang et al., 2014a)、海口(Xu et al., 2015)、尖峰岭(Li et al., 2010)、香港(Huang et al., 2014b)、南沙(Kuang et al., 2015)、万顷沙(Fu, 2015)、广州(Cui et al., 2015)、佛山(Tan et al., 2016)、重庆(Yang et al., 2011)、成都(Tao et al., 2014)、乌鲁木齐(Li et al., 2008)、青海湖(Zhao, 2015)、瓦里关(Yang et al., 2015)。（为了说明参考文献在图例上加了颜色，读者可以参考本文的网页版本。）

中国关于PM2.5的研究始于20世纪末，尤其是在近十年里得到增加。中国聚焦于PM2.5特性的综述研究只有很少一部分。例如，Zhang和Friedlander总结了中国在1980-1993年细颗粒物的元素组成(Zhang and Friedlander, 2000)。Chan和Yao发表了一篇中国大气污染的综述还提供了北京、上海和珠江三角洲地区之间详细的比较(Chan and Yao, 2008)。Yang等介绍了中国在1999-2007年16个地方的PM2.5组分(Yang et al., 2011)。基于更多最近的出版物，本综述总结了2005-2014年中国PM2.5的化学组分，如图1和2所示，以便提供一个PM2.5形态在整个中国的更完整的空间分布图。只有覆盖四个季节的总成分的测量包含在本总结中。图 1只包含在不同PM2.5浓度水平下（例如, lt;30 mu;g/m3, 30–60 mu;g/m3, 60–90 mu;g/m3, 90–120 mu;g/m3, gt;120 mu;g/m3）的四种化学组分包括有机物、元素碳、地壳物质和硫酸盐硝酸盐铵盐（SNA）的总和。图2与图1的数据是相同的，但是它显示了更多关于全中国PM2.5来自硫酸盐、硝酸盐、铵盐的相关贡献的信息细节，除了仅提供SNA总和的城市。来自最近发表的论文，图1总结了在2005-2014年全中国PM2.5的化学成分，有28个城市和3个背景城市（瓦里关、青海湖和尖峰岭）。PM2.5的化学成分包括硫酸盐、硝酸盐、铵盐、有机物、元素碳、地壳物质和其他。有机碳通过1.6倍的比例转化成有机物(Chan et al., 2010) 。地壳物质通过[地壳物质] =2.20*[Al] 2.49*[Si] 1.63*[Ca] 1.42*[Fe] 1.94*[Ti]来计算(Yao et al., 2016) 。

图2 中国PM2.5的主要化学成分包括硫酸盐、硝酸盐和铵盐。注：线的颜色表示不同的PM2.5浓度范围，lt;30 mu;g/m3, 30–60 mu;g/m3, 60–90 mu;g/m3, 90–120 mu;g/m3, gt;120 mu;g/m3。在文献中仅提供哈尔滨、青岛和海口的硫酸盐、硝酸盐和铵盐的浓度的总和。参考文献和数据来源和图1相同。（为了说明参考文献在图例上加了颜色，读者可以参考本文的网页版本。）

在中国上述城市的PM2.5浓度年平均值在13–152 mu;g/m3范围内，在全国约有12倍的差异。图1中线的颜色表示在每个城市或研究地点PM2.5的浓度。正如图1所示，北部和西部地区的城市有较高的年PM2.5浓度。相对地，低浓度通常出现在南部沿海地区和背景地区。在地理上，中国可被秦岭和淮河分成华北和华南，位于104°15′E–120°21′E和32°18′N–34°05′N（http://baike.baidu.com）。华北、华南和背景地区的年平均浓度分别为122plusmn;42 mu;g/m3,75plusmn;31mu;g/m3和23 plusmn;14 mu;g/m3（见图3）。高浓度的PM2.5通常出现在华北的冬季是由于受取暖活动和气象条件的影响(Yang et al., 2011)。低风速、低混合层高度、高相对湿度的稳定气象条件能大大提高污染水平(Sun et al., 2015; Xu et al., 2011)。最近的研究还表明，大气环流的变化（如微弱的偏北风，对流层低层逆温的异常发展）可能是华北地区雾霾污染增加的另一个重要原因(Chen and Wang, 2015; Guo et al., 2011; Lin et al., 2013)。

二次无机离子，如由一次前体物氧化而来的硫酸盐、硝酸盐和铵盐是PM2.5中重要的化学成分，占城市站点平均质量的30%–53%（图1）。对于背景站点如青海省的瓦里关，海南省的尖峰岭和青藏高原东北部边缘的青海湖，硫酸盐、硝酸盐和铵盐的百分比下降到了10%-19%。如图4所示，SNA的百分比在华北是33%plusmn;13%，在华南是41%plusmn;10%。平均而言，单独的硫酸盐、硝酸盐、铵盐在PM2.5总质量中的比例在北方分别为15%plusmn;6%、10%plusmn;6%、8%plusmn;4%，在南方分别为20%plusmn;5%、11%plusmn;5%、10%plusmn;4%（图2和4）。不同排放因子和气象因子可能对二次无机物的分布有影响。据发现PM2.5中硫酸盐组分南方比北方高约5%。从现场测量和模型模拟，以前的研究也显示了类似的趋势—

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