基于CALPUFF的“烏-昌-石”區域燃煤污染物擴散模擬

楊 靜, 何 靜, 祝 婕, 藺尾燕

(新疆環境污染監控與風險預警重點實驗室; 新疆清潔生產工程技術研究中心;新疆環境保護科學研究院, 烏魯木齊 830011)

煤炭不僅是最重要的能源，而且也是化工原料及民用燃料的主要來源。長久以來，能源構成中煤炭的比重比較高，造成能源消費結構的不協調。并且在未來相當長的一段時間內，煤炭依然是主要的能源[1]。新疆的煤炭資源位居中國前列，預測其遠景儲量可達2.19萬億t，占中國煤炭資源的40%以上[2]。煤炭燃燒會產生各種污染物，如煙粉塵、氮氧化物、二氧化硫、重金屬等[3-4]，這些大氣污染物不僅嚴重污染環境，還會引起各種健康問題[5-7]。2012年起，烏魯木齊市采取能源結構調整，推廣清潔能源的使用等各項措施，逐步改善了烏魯木齊市的空氣質量情況[8-9]。“烏-昌-石”城市群是新疆大氣聯防聯控的重點區域，因為其特殊的氣候條件和地形情況，冬季采暖期間煤煙型大氣污染情況依然不容樂觀。對“烏-昌-石”區域的燃煤源進行污染物排放研究，分析其污染時空分布特征，是改善區域冬季大氣環境的必要過程，也是首次以整個區域燃煤工業源為研究對象。

目前，常用的大氣模擬擴散模型有CMAQ、CALPUFF、AERMOD等[10-13]，中外學者對比了上述模型的應用性，發現在相同條件下模型的結果有較大的差別[14]。Wang等[15]將CALPUFF模型和ISCST3高斯分散模型用于評估順風氣味濃度和源氣味排放率，發現CALPUFF模型和ISCST3模型對于反向計算氣味排放率與實際顯著不同。舒璐等[16]對比了AERMOD模型和CALPUFF模型在復雜地形條件下的干沉降模擬差別，表明氣態干沉降幾乎不影響兩種模型的模擬結果，而顆粒物干沉降對AERMOD影響遠遠大于對CALPUFF。因此，合適的模型才能保證模擬的結果合理，CALPUFF模型相對其他模型更適合模擬污染物的擴散和遷移[17]。現統計2016年“烏-昌-石”區域的燃煤工業企業污染物排放情況，用CALPUFF模型對SO2、NOx、PM2.5和PM10的時空分布進行模擬，分析影響“烏-昌-石”區域大氣環境質量的各因素，為“烏-昌-石”區域大氣污染防治提供基礎。

圖1 “烏-昌-石”區域消耗燃煤工業企業分布

1 數據及方法

1.1 研究區概況

“烏-昌-石”區域位于天山北坡經濟帶，是天山北坡經濟帶的重要組成部分，區域面積共6.9×104km2左右。區域主要包括：烏魯木齊市七區一縣(天山區、沙依巴克區、新市區、水磨溝區、頭屯河區、達坂城區、米東區、烏魯木齊縣)，昌吉州的兩市兩縣(昌吉市、阜康市、呼圖壁縣、瑪納斯縣)，塔城地區沙灣縣，新疆建設兵團農六師五家渠市，農八師石河子市。該區域是生產力高度集中的地區，是新疆現代工業、農業、交通信息、教育科技等最為發達的核心區域，集中了全疆大部分的重工業和輕工業，城鎮、交通、能源等基礎條件好，對全疆經濟起著重要的帶動、輻射和示范作用。

1.2 數據來源

研究對象為“烏-昌-石”區域內消耗燃煤的工業企業，數據以2016年新疆環境統計數據為基礎，根據研究區域范圍篩選出位于研究區域的工業企業，總共2 865家，其中，“烏-昌-石”區域內消耗燃煤的工業企業共757家，分布情況見圖1。根據CALPUFF模型模擬計算的要求，將這757家燃煤工業企業作為點源，對每個點源的SO2、NOx、PM2.5、PM10排放清單進行計算、整理。

1.3 CALPUFF模型應用

CALPUFF模型是一個支持多層、多污染物、非穩態的煙團擴散模型，能夠模擬隨時空變化的氣象條件下污染物的遷移轉化及清除效應[18]。主要包含了CALMET(氣象模型)、CALPUFF(輸送和擴散模型)、CALPOST(后處理程序)及其他預處理程序四個部分[19-20]。

1.3.1 模擬計算范圍及時間

考慮燃煤工業企業的分布范圍和CALPUFF模型適合的計算范圍，選擇了以昌吉市(44.015 7°N，87.078 7°E)為中心點，東西長300 km，南北寬160 km的一個長方形區域作為模擬計算范圍，模擬時間為2016年1月和6月。

1.3.2 網格設置

模式中的網格設置包括地理網格、氣象網格、計算網格和采樣網格。其中計算網格和采樣網格一致，網格分辨率為5 km。考慮到高架源大氣污染物遠距離擴散過程中的煙團回流和迂回效應，地理網格和氣象網格在計算網格的基礎上東西南北方向各外擴2 km作為緩沖區，網格分辨率均為10 km，垂直方向共11層。

2 結果與討論

2.1 風場情況

在排放源強固定不變的前提下，大氣污染狀況由大氣本身的擴散稀釋能力決定，主要包括水平方向傳輸和垂直方向上的傳輸。垂直方向上的傳輸過程主要受到逆溫層的影響，范彥芳等[21]研究表明四種主要空氣污染物(SO2、NO2、PM10、PM2.5)的濃度與逆溫層均存在一定相關性，并且與逆溫層厚度和強度呈正相關。秦泉[22]研究發現烏魯木齊冬季逆溫現象頻繁，導致大氣環境污染嚴重，同時，在水平方向上的地面風場對大氣污染也有著重要影響。風是一個矢量，由風速和風向兩個參數共同決定。風速決定著大氣污染物的平流傳輸能力，風速越大時，單位時間內污染物被輸送的距離越遠，污染物與大氣的混合越充分，污染物濃度越低；而風向決定著大氣污染物的走向與范圍。分別統計1月、6月的烏魯木齊市、昌吉市、石河子市、五家渠市和沙灣縣五個城市距地面10 m的風場情況(表1)。

對比可知，五個城市1月的平均風速最小，并且1月的靜風頻率較高(最高可達30%)，可以看出1月份，“烏-昌-石”區域的大氣環境相對于6月是穩定的狀態，這種狀態不利于大氣污染物的擴散。從1月的主要風向來看，五個城市的風存在著相向風，從地理位置上分析，相向風大概會在烏魯木齊市與五家渠市交界附近形成輻合帶，加劇污染物聚集情況。6月的平均風速相對較大，并且靜風頻率也較小(6%左右)。僅從水平方向分析，1月的污染物最不易擴散稀釋，而6月的擴散情況相對較好。

對比五個城市擴散情況，石河子市和沙灣縣的平均風速相對較高，靜風頻率相對較低。而且從風向看，石河子市和沙灣縣的主要來風風向為南風，污染物大多向北擴散，對其他三個城市影響較小。

2.2 大氣污染物排放情況

由表2可知，2016年燃煤工業企業SO2排放量共97 949.82 t，烏魯木齊市排放量最大，占比為43.51%，其中排放量比較大的是頭屯河區和米東區，新市區和烏魯木齊縣最少；其次是昌吉州，占比33.18%；石河子市和五家渠市占比分別為12.58%和9.36%，沙灣縣排放量最少，占比僅為1.37%。

表1 風速和風向情況

表2 2016年“烏-昌-石”區域各地區大氣污染物排放

NOx排放量共10 208.84 t，烏魯木齊市排放量最大，占比為37.39%，其中排放量比較大的是頭屯河區和米東區，新市區和烏魯木齊縣最少；其次是昌吉州，占比為23.00%；石河子市和五家渠市占比分別為25.94%和12.12%，與SO2排放量一致。沙灣縣在所有地區排放量最少，占比僅為1.55%。

圖2 SO2濃度分布

PM2.5排放量共2 426.99 t，排放量較大的區域為昌吉州的2市2縣和石河子市，占比分別為37.35%和36.61%，其次五家渠市，占比為18.20%；烏魯木齊市和沙灣縣較少，占比分別為7.55%和0.29%。

PM10排放量共4 481.73 t，排放量最大的區域為石河子市，占比共為42.92%，其次是昌吉州和五家渠市，占比分別為32.67%%和17.05%；烏魯木齊市和沙灣縣較少，占比分別為7.11%和0.25%。

由表2可知，SO2和NOx區域排放量大小依次為烏魯木齊市>昌吉州>石河子市>五家渠市>沙灣縣，而PM2.5和PM10區域排放量大小與SO2和NOx不同。主要原因是PM2.5和PM10的排放量在統計計算時不僅包括燃煤燃燒排放的，還有生產中工藝過程排放的，工藝排放的量要遠遠超過燃煤燃燒排放的量，由此也可見工業企業類型對顆粒物的排放量有著重要影響。

2.3 污染物時空分布

2.3.1 SO2

如圖2所示，SO2濃度分布有著明顯的季節性差異，1月SO2擴散面積較大，并且出現高濃度的區域范圍也較大，6月擴散面積較小，出現高濃度的區域范圍也較小。區域冬季受到大氣邊界層結構特征的影響，污染物難以在垂直方向向上擴散，而聚集在近地面，造成地面重污染[24]，并且風速也較低，導致污染物在橫向方向擴散過程緩慢，加重了地面污染情況。高濃度值區主要集中在阜康市和米東區，這兩個區域燃煤工業企業數量也是最多的，阜康市和米東區的SO2排放量占比也較高，分別約為14%和17%。此外，石河子市和瑪納斯縣的SO2排放量也比較大，占比均超過10%，但是從CALPUFF模擬計算結果來看，石河子和瑪納斯縣的濃度較低，主要是這兩個地區擴散條件較好，與風場分析結論一致。

圖3 NOx濃度分布

2.3.2 NOx

如圖3所示，NOx濃度分布情況與SO2相似，大體呈現向北擴散的趨勢。其中，濃度最高值也出現在1月，并且出現高濃度的區域范圍也較大，6月擴散面積較小，出現高濃度的區域范圍也較小。高濃度值區主要集中在阜康市和米東區，這兩個區域NOx排放量占比較高，阜康市和米東區的NOx排放量占比分別約為9%和20%。而石河子市和五家渠市的NOx排放量占比分別約26%和12%，均要高于阜康市和米東區，從CALPUFF模擬計算結果來看，石河子市和五家渠市濃度值整體較低。綜上所述，污染物排放量不是決定區域濃度的唯一因素，與氣象條件和地形位置有著很大的關系。

2.3.3 PM2.5

如圖4所示，1月高濃度值區域主要為新市區、沙依巴克區、天山區、烏魯木齊縣和阜康市，其中，濃度最高值在烏魯木齊縣北部區域。6月高濃度值區域主要為新市區、沙依巴克區和烏魯木齊縣，其中，濃度最高值在新市區。從PM2.5的排放量來看，新市區、沙依巴克區、天山區和烏魯木齊縣的占比都比較低，燃煤消耗量占比都低于5%，PM2.5的排放量占比都低于0.1%。反而是昌吉市、五家渠市和石河子市PM2.5的排放量占比較高，均高于10%，石河子更是達到36%。

圖4 PM2.5濃度分布

2.3.4 PM10

如圖5所示，PM10在區域濃度分布情況與PM2.5相似，1月濃度最大值出現在烏魯木齊縣，高濃度值區域主要在新市區、沙依巴克區、天山區、烏魯木齊縣和阜康市。6月高濃度值區域主要為新市區、沙依巴克區和烏魯木齊縣，其中，濃度最高值在新市區。從PM10的排放量來看，新市區、沙依巴克區、天山區和烏魯木齊縣的占比都比較低，均低于0.1%。反而是五家渠市和石河子市PM10的排放量占比較高，分別為17%和43%，但是五家渠和石河子市的PM10濃度整體較低。

圖5 PM10濃度分布

3 結論

以“烏-昌-石”區域內消耗燃煤的工業企業點源為主要研究對象，用CALPUFF模型計算點源對區域的貢獻濃度，通過不同污染物的時空分布特征，分析影響區域污染物濃度的主要因素，得到以下結論。

(1)區域SO2、NOx、PM2.5和PM10總排放量分別為97 949.82、10 208.84、2 426.99、4 481.73 t，其中SO2和NOx區域排放量大小順序一致，依次為烏魯木齊市>昌吉州>石河子市>五家渠市>沙灣縣；PM2.5區域排放量依次為昌吉州>石河子市>五家渠市>烏魯木齊市>沙灣縣。PM10區域排放量大小依次為石河子市>昌吉州>五家渠市>烏魯木齊市>沙灣縣。

(2)四種污染物的濃度分布有著明顯的季節性特征，即1月濃度分布范圍最廣，且濃度較高；而6月的濃度分布范圍較小，且濃度偏低。石河子市和五家渠市污染物的濃度值整體較低，而阜康市和烏魯木齊市的米東區等地區的污染物濃度普遍偏高。說明燃煤消耗量和污染物排放量不是決定區域實際濃度的唯一因素，主要還受到氣象條件和地形的影響。石河子和五家渠所在地形開闊，大氣條件較好，有利于污染物在水平方向上的擴散遷移，并且大部分污染物擴散到北部平原地區，而阜康市和米東區不僅排放較高，而且還受到周圍風場的影響，導致污染物在此聚集。