中国大气污染排放源清单和来源解析的综合集成研究

Identifying the source of pollution is essential for understanding the complex air pollution problems in China. There are many works all over the world quantifying the source of emissions over China. However, these works are dispersed, highly uncertain, and lack of comparability with each other. In this study, we will first carry out a detailed comparison between different emission inventories over China and use atmospheric models, in situ observations and satellite remote sensing data to evaluate these emission inventories, which will help us to examine the uncertainty sources in the bottom-up emission calculation process. Based on the comprehensive assessment of different emission inventories, we will improve the methodology and calculation factors in the MEIC emission model and incorporate all the advantages in other inventories to build a best-available integrated emission inventory over China. We will then use the integrated inventory to understand the emissions sources of air pollutants over China and analyze the driving forces of emission changes from multiple perspectives. By unifying and combining various emission inventories in temporal, spatial and species dimensions, a high-resolution emission inventory will be developed to provide base data set for air pollution studies. By using in-situ observation data, different receptor modeling source apportionment approaches will be used and integrated. To provide reliable and accurate source apportionment results, a integrated source apportionment methodology which combined receptor modeling, emission inventory, and chemical transport model will be developed.

识别污染来源对于研究和治理中国的大气复合污染问题有重要意义。尽管科学界针在中国大气污染来源已做了大量的研究，但这些研究较为分散，结果不确定性较大且缺乏可比性。本项目将在对国内外已有的中国污染源排放清单相关研究进行详细比对的基础上，利用大气化学模式、地面观测和卫星遥感等多种手段，综合校验不同排放清单的精度、排放变化趋势及空间分布等，系统分析中国排放清单的不确定性的主要来源；集成已有排放清单工作中的优势部分，耦合集成现有中国、城市尺度排放清单数据，建立一套集各家之长的中国大气污染源综合排放清单。利用集成清单剖析中国主要大气污染物排放的来源，多角度分析排放变化的主要驱动因素；通过地面观测，开展多种基于受体模型来源解析方法的集成与源解析结果的校验，建立一套集成受体模型、源清单、空气质量模型等多种技术的来源解析方法体系，以提供可靠、准确的大气细颗粒物来源解析结果。

识别污染来源对于研究和治理中国的大气复合污染问题有重要意义。尽管科学界针对中国大气污染来源已做了大量的研究，但这些研究较为分散，结果不确定性较大且缺乏可比性。本项目多角度横向对比了国内外已有的中国污染源排放清单相关研究，结合排放清单半定量不确定性分析和层次分析法，建立了前体物排放源清单编制的质量评估方法框架，为规范排放清单编制、提高排放清单质量、推动排放清单业务化应用提供方法参考。构建了基于源分类的排放因子不确定性数据集，解决开展排放清单定量不确定性分析的数据瓶颈，推动不确定性分析方法在我国排放清单的应用和推广。构建了基于地面观测、卫星遥感观测、大气化学模式和一维/二维高斯模型的多维综合校验体系，评估不同排放清单的排放总量、时间趋势及空间分布等，系统分析中国排放清单的不确定性的主要来源；开发了多尺度排放清单再分析与数据共享平台，包含排放源映射、化学物种映射、空间网格匹配、时空维度耦合等模块，能够将不同源分类、物种组分和时空分辨率的排放清单按照一定的数据优先级耦合生成格式统一的排放清单再分析数据产品，从而解决了多源异构排放清单的数据融合与共享难题。收集国内外多家单位研发的多套排放清单数据，集成为中国高精度污染源排放清单，并分析了我国大气污染物排放变化的主要驱动因素；通过地面观测，开展多种基于受体模型来源解析方法的集成与源解析结果的校验，建立了集成受体模型、源清单、空气质量模型等多种技术的来源解析方法体系，分析了北京地区PM2.5及BC的来源特征及其变化趋势。通过上述工作，系统提升了对中国大气污染来源的科学认识。