局地輸電對濟南地區(qū)空氣質量的影響研究

馬小會 徐敬 張自銀

1 京津冀環(huán)境氣象預報預警中心，北京 100089 2 中國氣象局北京城市氣象研究院，北京 100089

1 引言

長期以來，由于我國的能源結構以煤為主，使得全國城市大氣環(huán)境呈現(xiàn)高濃度的二氧化硫和顆粒物污染（吳家玉等，2021；吳家玉等, 2017; 惠霂霖等, 2017），區(qū)域整體環(huán)境質量惡化，光化學煙霧、區(qū)域性大氣灰霾頻繁發(fā)生，重酸雨區(qū)面積增加，有毒有害大氣污染物環(huán)境風險愈來愈大。以PM2.5主導因素的區(qū)域灰霾現(xiàn)象日趨嚴重，已經(jīng)對我國公眾健康和社會生活構成巨大威脅，引起了公眾的廣泛關注，燃煤電廠對大氣污染的影響效應以及改造技術被廣泛研究（李德波等, 2019; 黃偉等, 2021; 朱法華, 2017; 李小龍等, 2018; 楊艷蓉等, 2019; 武亞鳳等, 2017; 劉晉宏等, 2021）。

我國現(xiàn)有的電力發(fā)展布局不合理，煤電大量布局在京津冀、長三角、珠三角等政治、經(jīng)濟中心 （白建華等, 2007），導致中東部大量排放大氣污染物，嚴重超過區(qū)域大氣環(huán)境容量，而這些區(qū)域也正是全國灰霾天氣現(xiàn)象最嚴重、最集中的區(qū)域。同時，廣大的西部地區(qū)資源富集，大氣環(huán)境容量更大，因此迫切需要進行跨區(qū)域的能源及資源優(yōu)化配置。特高壓跨區(qū)域輸電正是實現(xiàn)這種能源、資源、環(huán)境的優(yōu)化配置，改善區(qū)域灰霾天氣問題的有效手段 （姜雨澤等, 2016）。

特高壓遠距離輸電，可以減少受端區(qū)域燃煤發(fā)電機組，減少相應的污染物的排放，以實現(xiàn)減少大氣灰霾天氣的目的，即通過改變內(nèi)因，來達到減少灰霾天的目的。這是目前國家灰霾治理工作的共識，但由于之前未開展相關研究，這個觀點仍缺乏具體數(shù)據(jù)的支撐，尤其是改善的程度更不能有效的評價。

本文章主要研究掌握燃煤電廠PM2.5排放特征以及對區(qū)域內(nèi)大氣環(huán)境影響狀況的基礎上，研究特高壓跨區(qū)域送電對受端灰霾天氣的改善影響，有利于治理目前全國灰霾污染的電力產(chǎn)業(yè)政策、電網(wǎng)企業(yè)規(guī)劃制定有利于改善現(xiàn)有灰霾污染嚴重區(qū)域空氣質量的輸電線路框架提供數(shù)據(jù)依據(jù)。定量化評估特高壓跨區(qū)域輸電工程對受端區(qū)域大氣灰霾的改善效應，利用先進的大氣化學數(shù)值模擬技術（王哲等, 2014; 徐敬等, 2019; 龐楊等, 2013; Dennis et al.,1996; Geng et al., 2011; Tie et al., 2009; Wang et al., 2012; Lei et al., 2007; Jiang et al., 2008）開展排放源的敏感性試驗。建立影響評估模型，制定評價辦法，定量評估輸電工程對選定的區(qū)域、選定的具體點的大氣質量影響進行評價。

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 模式設置

本研究使用WRF-Chem模式進行模擬分析，WRF-Chem由美國國家大氣研究中心（NCAR）、美國國家海洋及大氣管理局（NOAA）和美國太平洋西北國家實驗室（UCAR）等多家組織聯(lián)合開發(fā)的氣象-化學在線耦合模式。氣象要素由于時空插值造成氣象場的誤差增大，從而引起空氣質量模擬的誤差隨之增加，一個在線的、全耦合的包括多尺度、多過程的模式系統(tǒng)符合本研究的需求，特高壓跨區(qū)域輸電工程對受端區(qū)域大氣灰霾的影響與具體的氣象條件緊密聯(lián)系，氣象條件和化學污染物之間的在線耦合是十分必要，因此選用WRF-Chem作為模擬系統(tǒng)核心，通過相關程序的編譯、參數(shù)的設置、數(shù)據(jù)的處理及輸入等，建立一套電廠電廠污染物排放對空氣質量影響的計算模型。

2.2 數(shù)據(jù)來源

本數(shù)值模擬需要的初始氣象場和側邊界條件數(shù)據(jù)來源于美國大氣環(huán)境預測中心（NCEP）提供的全球再分析資料FNL（https://rda.ucar.edu/datasets/ds083.2/[2016-03-20]），其空間分辨率為1°（緯度）×1°（經(jīng)度），時間分辨率為每6 h；模擬中需要的實時預報場來源于全球天氣預報場GFS（https://www.ncdc.noaa.gov/data-access/model-data/model-datasets/global-forcastsystem-gfs[2016-03-20]），其空間分辨率為0.5°（緯度）×0.5°（經(jīng)度） 和1°（緯度）×1°（經(jīng)度），時間分辨率為3 h（前72 h）和6 h。模擬中的地理數(shù)據(jù)包括地形高度數(shù)據(jù)，地表植被類型等，來源于美國地質勘探局（USDS）的geog數(shù)據(jù)（http://www2.mmm.ucar.edu/wrf/users/download/get_sources_wps_geog.html[2016-03-20]），主要包括地形高度、坡度、土地利用、土壤類型、濕度等等，其空間分辨率最高達到9 s （0.27 km）。模擬區(qū)域覆蓋華北大部分地區(qū)，水平分辨率為9 km，水平網(wǎng)格點數(shù)為154（緯向）×142（徑向），垂直方向分為30 層，邊界層內(nèi)有 15層，模式頂為50 hPa。

模式采用的人為排放清單為2016年清華大學主持研發(fā)的華北區(qū)域 0.1°（緯度）×0.1°（經(jīng)度）格點化清單（http://www.meicmodel.org[2016-03-20]），清單包含 5 個排放部門（電力、工業(yè)、民用、交通、農(nóng)業(yè)）。

本文的空氣質量數(shù)據(jù)來源于中國環(huán)境保護部數(shù)據(jù)中心提供的空氣污染指數(shù)（API）資料。本文根據(jù)北京地區(qū)多年統(tǒng)計結果，同時考慮到冬季取暖等過程對電力的需求較大，選取2015年12月開展模擬分析。

2.3 虛擬電廠的建立與評價方法

2.3.1 虛擬電廠的建立

本研究選取的目標區(qū)域為濟南地區(qū)，考慮虛擬電廠排放量占基礎清單排放量中的比例極低，評價的目標區(qū)域主要關注虛擬電廠坐標區(qū)域，重點評價虛擬電廠的增加對局地PM2.5濃度變化的影響。虛擬電廠增加后該區(qū)域大氣環(huán)境污染物濃度增加的量，表述為遠距離跨區(qū)域輸電后對受端區(qū)域大氣環(huán)境相應污染物的減少量。

濟南處于京津冀地區(qū)的下游，選擇影響最大區(qū)域設置虛擬電廠排放情景，在受端區(qū)域虛擬新建電源點，虛擬的電源點主要包括受端區(qū)域內(nèi)規(guī)劃中的、已核準的、在建的電源點，以及電源點相應的容量；根據(jù)特高壓輸入的電量，按照機組容量大小，分配相應的發(fā)電負荷。本文虛擬電廠共為6個，坐標分別為（37.47°N，118.06°E）、（37.27°N，118.92°E）、（36.14°N，117.70°E）、（36.08°N，117.15°E）、 （37.16°N，118.14°E）、（37.44°N，120.03°E）。

由于虛擬電廠的煙囪高度為210 m，其影響范圍不光是地面，需要同時評估不同高度上的影響。評價內(nèi)容包括：不同高度層上PM2.5小時濃度的變化、PM2.5濃度改變的影響范圍及隨時間的變化情況等。

2.3.2 虛擬電廠排放量計算

根據(jù)虛擬電廠的坐標，采用最短距離法插值到計算模型中的對應網(wǎng)格，確定虛擬電廠在輸入模型的排放清單中的位置。虛擬電廠的煙囪高度為210 m，因此其排放在向清單的輸入過程中，進行了排放高度的垂直優(yōu)化，依據(jù)經(jīng)驗系數(shù)分配給模式地面以上的8層，對應高度分別為：9 m、27 m、46 m、64 m、91 m、130 m、185 m和255 m。

本文虛擬情景中虛擬電廠共計為6個，按照3種不同的計算方法，計算得到3份不同的排放清單。方法一：根據(jù)區(qū)域內(nèi)已投運電源點的實際排放量及發(fā)電量，計算電源點污染物的排放績效，根據(jù)輸入的電量，計算排放清單；方法二：根據(jù)電源點所執(zhí)行的排放標準，以及國家環(huán)保部頒布的排放績效，計算排放清單；方法三：根據(jù)燃煤電廠大氣污染物排放模型計算排放清單。

通過3種方法得到該情景下的PM2.5的年排放量分別為298 t、664 t和352 t。通過時間分配因子，將電廠的年排放量轉換為小時排放強度輸入模式。根據(jù)評價等級的不同，選擇相對應的排放清單，輸入模型后得到電廠排放對相關影響區(qū)域的大氣霧霾影響的計算結果。

3 研究結果

3.1 電源點對主城區(qū)大氣環(huán)境影響評價

將濟南主城區(qū)當做評價對象，考察電廠排放對其的影響，濟南市主城區(qū)主要包括槐蔭區(qū)、歷下區(qū)、天橋區(qū)、市中區(qū)、歷城區(qū)等幾個區(qū)域，考察該區(qū)域大氣環(huán)境的變化情況。

3.1.1 PM2.5濃度和空氣質量變化情況

根據(jù)3種計算方法計算排放清單代入模型，計算PM2.5減小量和減小比例。由圖1可以看出，對濟南城區(qū)大氣PM2.5濃度小時均值濃度最大可降低1 μg m-3左右，最常見情況為降低0.2～0.5 μg m-3；降低的比例最大在2.5%左右，最常見情況在0.5%～1%；PM2.5日均濃度最大降低0.1 μg m-3左右，降低的比例約0.24%，AQI（空氣質量指數(shù)）值下降最大0.14左右（表1）；PM2.5月均濃度降低約0.033 μg m-3，降低比例約0.05%。

表1 2015年12月濟南城區(qū)大氣環(huán)境PM2.5日均濃度與AQI（空氣質量指數(shù)）變化量Table 1 Change of daily average concentrations of PM2.5 and AQI (Air Quality Index) at Jinan in December 2015

圖1 2015年12月濟南地區(qū)（a、d）PM2.5濃度變化，3種方法計算得到的PM2.5濃度（b、e）減小量和（c、f）減小比例：（a、b、c）小時濃度變化；（d、e、f）日均濃度變化Fig. 1 Hourly (left column) and daily (right column) averaged of (a, d) PM2.5 concentration, (b, e) decrease value, and (c, f) reduction ratio of PM2.5 concentration using the three-calculation method in Jinan in December 2015

月內(nèi)PM2.5濃度減小量和減小比例的浮動受基礎環(huán)境濃度和氣象條件的共同影響，對比天氣形勢分析發(fā)現(xiàn)，當處于有利于污染物擴散的形勢時，雖然基礎濃度不高，但造成PM2.5的減小值和減小比例偏高。

影響最大時的氣象狀況為，濟南城區(qū)處于高壓底部，弱冷空氣緩慢南壓，風向風速沒有明顯改變，一直維持小風狀態(tài)，弱冷空氣的影響造成PM2.5降低值增加，但是污染物南輸且風速較弱等氣象條件造成基礎的AQI居高不下。如15日時，受較強冷空氣影響，PM2.5減小值上升，AQI指數(shù)也明顯下降，因為冷空氣較7日勢力強，濟南風速明顯加大到4 m s-1，造成基礎濃度明顯下降。

3.1.2 其他污染物濃度變化情況

對于其他污染物濃度的變化由圖2可以看出，其他各項污染物當中，絕對濃度影響最大的為CO，日均濃度降低幅度最大值為1.7 μg m-3左右，最常見的降低范圍為0.5～1 μg m-3，日均濃度影響比例最大的為SO2，月均濃度減少約0.16 %，日均濃度最大可減少0.5 %～0.7 %左右，SO2、NO2、PM10的月均濃度分別降低約0.124、0.04、0.032 μg m-3。

圖2 2015年12月濟南地區(qū)各污染物日均濃度變化量Fig. 2 Daily average change of pollutant concentrations in Jinan in December 2015

3.2 電源點附近不同風向影響范圍

以濟南城中心為關注區(qū)域，當主導風向為東南時，關注區(qū)域為電廠排放的上風向地區(qū)；當主導風向為偏北風時，關注區(qū)域為電廠排放的下風向地區(qū)；此外，當?shù)孛骘L速較小，空氣流動性較差時，這種情況為穩(wěn)定氣象條件，電廠排放的影響主要集中于局地。所以選取上述三種代表性氣象條件，對虛擬電廠的排放影響進行分析。

電廠排放導致地面PM2.5小時濃度變化隨風向分布的逐時變化情況。由圖3可見，當風向較小，不利于污染物擴散時，虛擬電廠排放對地面PM2.5濃度的改變影響范圍主要集中在電廠附近，對局地地面PM2.5濃度改變的影響較大；當?shù)孛骘L力加大時，虛擬電廠排放對地面PM2.5濃度的改變影響范圍會隨著風的輸送向下游地區(qū)逐漸擴大，對局地的影響逐漸減弱。

由圖3可以看出，東南風條件下，濟南地區(qū)大氣環(huán)境PM2.5影響的范圍最大，靜穩(wěn)條件、偏北風條件下時影響范圍很小，只影響虛擬電源點附近的區(qū)域；東南風氣象條件下時，PM2.5濃度增大較大的區(qū)域為距離虛擬電源點較勁的區(qū)域，受東南風的影響時，濟南東北部方向區(qū)域的PM2.5濃度將增大，其最大的影響范圍大約為30 km，受影響的最大面積約占濟南城區(qū)的20%。

圖3 2015年12月8日（a）20:00、（b）21:00、（c）22:00東南風條件下，2015年12月22日（d）08:00、（e）09:00、（f）10:00靜風條件下，2015年12月15日（g）15:00、（h）16:00、（i）17:00北風條件下電廠排放地面PM2.5小時濃度變化，矢量箭頭表示水平風場Fig. 3 Hourly average concentrations of PM2.5 in the Southeast at (a) 2000 LST, (b) 2100 LST, and (c) 2200 LST on December 8, 2015; hourly average concentrations of PM2.5 in the calm wind at (d) 0800 LST, (e) 0900 LST, and (f) 1000 LST on December 22, 2015; hourly average concentrations of PM2.5 in the North wind at (g) 1500 LST, (h) 1600 LST, and (i) 1700 LST on December 15, 2015 (vectors represent horizental wind field)

當濟南地區(qū)地面受弱氣壓場控制并且風速較?。L速小于2 m s-1）時，污染影響范圍大；當濟南地區(qū)受冷空氣影響并且刮北風且風力足夠大時，影響范圍明顯減小。濟南位置特殊，由于處于京津冀地區(qū)下游，所以當京津冀出現(xiàn)重污染天氣過程時，若冷空氣勢力偏北或者偏弱，濟南處于高壓底部時，風向風力均沒有明顯變化時，弱冷空氣對濟南的基礎濃度起不到改善的作用。當冷空氣足夠強，濟南吹北風，且風力達到4 m s-1以上時，基礎濃度前期受上游傳輸作用改善不明顯，后期呈明顯下降趨勢。

3.3 虛擬點源點對不同高度大氣環(huán)境影響

選取濟南市城中心監(jiān)測點作為比較對象，以污染物的日均濃度值變化作為考察指標，考察該點位首要污染物PM2.5，以及其他大氣污染物在不同高度處，大氣環(huán)境質量的改變影響情況。地面以上第2至第9層，對應高度分別為0 m、9 m、27 m、46 m、64 m、91 m、130 m、185 m和255 m，為體現(xiàn)差異，每間隔一層，取數(shù)據(jù)進行比較，即僅比較9 m、46 m、91 m、185 m和255 m等高度的數(shù)據(jù)。

3.3.1 電廠排放對城中心監(jiān)測點不同高度PM2.5濃度影響情況

由圖4可以看出，在監(jiān)測點各層均有影響，各高度上PM2.5小時濃度的變化量主要分布在0～0.25 μg m-3。在該監(jiān)測點46 m和91 m空間層大氣環(huán)境PM2.5濃度影響最大，其最大影響量可達到0.2 μg m-3左右，在185 m高度上仍有影響，在地面和255 m高度上影響最小，且小時均值、日均值變化情況一致。不同空間層PM2.5減少量的變化趨勢基本保持一致，日均減少量較大的點均出現(xiàn)在相同的日期，說明和氣象條件有較大的關系。

圖4 2015年12月濟南地區(qū)PM2.5日均濃度減少量隨高度變化情況Fig. 4 Change of daily average concentrations of PM2.5 at different levels in Jinan in December 2015

總體來看，在北京城中心監(jiān)測點，45 m和91 m空間高度層大氣PM2.5濃度影響最大，說明經(jīng)過遠距離的傳輸，電源點排放的PM2.5經(jīng)過隨氣流經(jīng)過擴散、沉降、傳輸?shù)茸饔?，在到達城中心監(jiān)測點時對大氣環(huán)境影響的高度逐漸下降。

3.3.2 各類污染物隨高度的變化情況

以月均濃度為評價指標，考察各項污染物濃度影響隨空間高度的變化情況，具體見圖5?？梢钥闯觯馗邏汗こ虒Σ煌叨葘覲M2.5濃度的降低幅度也不同，46 m高度層左右，PM2.5、PM10濃度降低的幅度最大，隨著高度的增加，濃度值降低幅度逐漸減小，至225 m時，PM2.5濃度基本不變；其他污染物當中NO2的變化量最大的空間層為46～91 m；CO、SO2、PM2.5和PM10的變化量最大空間層均為9～46 m，225 m以上是各污染物變化幅度較小。

圖5 2015年12月濟南地區(qū)（a）CO和（b）其他污染物月均濃度減少量隨高度變化Fig. 5 Change of monthly average concentrations of (a) CO and (b)other pollutants at different levels in Jinan in December 2015

4 總結

（1）工程對整個主城區(qū)整體的大氣環(huán)境影響較?。?PM2.5小時平均值最大可降低約1 μg m-3、下降的比例約2.5%，最常見的影響值范圍在0.2～0.5 μg m-3左右，影響比例在0.5%～1%；PM2.5日均濃度最大降低0.1 μg m-3左右，降低的比例約0.24%，AQI值下降最大0.14左右；PM2.5月均濃度降低約0.033 μg m-3，降低比例約0.05 %；各項污染物中絕對濃度影響最大的為CO，日均濃度降低幅度最大值為1.7 μg m-3左右，日均濃度下降比例最大的為SO2，日均濃度最大可減少0.5%～0.7%。

（2）不同的氣象條件下，虛擬電廠對大氣環(huán)境的影響，最大影響距離約30 km，最大的影響面積約占濟南地區(qū)的20%左右，此時的氣象狀況為弱氣壓場控制，及風速較小、風速小于2 m s-1，天空云量不多。

（3）特高壓工程對不同高度層PM2.5濃度的降低幅度也不同，46 m高度層左右，PM2.5、PM10濃度降低的幅度最大，隨著高度的增加，PM2.5濃度降低幅度逐漸減小，至225 m時，PM2.5濃度基本不變；其他污染物當中NO2的變化量最大的空間層為46～91 m；CO、SO2、PM2.5和PM10的變化量最大空間層均為9～46 m，225 m以上大氣污染物基本不受影響。

表2 濟南城中心不同高度處各污染物月均濃度減少量Table 2 Monthly average change of concentrations of SO2,NO2, CO, PM2.5, and PM10 at different levels