《大气中国》系列报告专题

关于本报告 本报告总结了近年来全球主要城市最新的PM2.5来源解析结果（2015年或之后的采样）。2014-2019年间，由于排放控制政策的实施，众多国家的污染物排放量大幅下降。值得⼀提的是，中国先后发布了《大气污染防治⾏动计划》和《北⽅地区冬季清洁取暖规划（2017-2021年）》，并实施了全⾯的治理措施，⽐如将北⽅地区的燃煤取暖改为燃烧天然气取暖。美国等其他国家也在实施相关控制政策，如从2017年1⽉1⽇起把⼆级轻型⻋辆标准升级到三级标准等。因此，对2015年前采集的PM样本进⾏的分析研究不能准确反映这些来源对当前PM2.5浓度的贡献，所以，本报告侧重对最新开展的研究进⾏分析。从2020年开始，新冠疫情的爆发导致空气质量系统发⽣了许多变化，在强制减少活动期间，污染物的排放量也相应减少（AmoueiTorkmahallehetal., 2021）。然⽽，持续的新冠疫情使得收集数据变得困难，⽽且⽬前的源解析结果对新冠肺炎疫情后空气质量系统的适⽤性尚不清楚。因此，本报告的发现适⽤于新冠疫情前的情景。 我们查询了全球31个大城市PM源解析情况，城市范围如表1。然⽽，在Google、GoogleScholar、Scopus和WebofScience上搜索PM2.5和“源解析”，只发现其中20个城市有可⽤的源解析研究论⽂。基于此，本报告对20个城市逐⼀进⾏了分析。 报告团队 PhilipK.Hopke教授美国克拉克森大学撰稿人 环境研究员亚洲清洁空气中⼼编译王思 摘要 亚洲清洁空气中⼼（CAA）于2022年编制《大气中国》系列报告的特别篇“十年清洁空气之路，中国与世界同⾏”，通过指标图集的⽅式呈现了中国过去（特别是关键十年）在清洁空气与气候变化领域的进展和成绩，并通过与东亚、南亚、东南亚国家、以及欧美典型国家对⽐，提供互鉴，并识别未来的改进⽅向。 该报告覆盖了六组指标，包括空气质量、空气污染物排放、温室气体排放、能源、交通运输和重点工业⾏业。同时，在主报告之外，CAA团队与相关领域的科研团队和专家合作编撰专题报告和⽂章。 亚洲主要城市PM2.5贡献来源的专题报告由美国克拉克森大学的PhilipK.Hopke教授完成，对东亚、东南亚、南亚等地主要城市最新的PM2.5源解析研究结论进⾏了综述。考虑到采样时间和新冠疫情影响，报告覆盖2015年-2019年发表结果，选取最佳可得信息进⾏分析，并做了相应的准确性评估。报告覆盖国家和城市的范围如图1。 基于综述报告和部分中国城市官⽅发布的源解析结果，CAA对⽐分析了亚洲主要城市PM2.5源解析结果（如下图）并撰写本⽂，旨在为亚洲城市的PM2.5污染来源提供概览，识别共性与特征，为亚洲城市决策者和其他相关⽅提供信息参考，以制定针对性治理策略、开展相关领域的国际合作。 移动源对亚洲主要城市PM2.5的贡献⽐例范围为8%（河内）-52%（深圳），平均贡献⽐例为28.4%，是大多数城市PM2.5的主要贡献源。17个研究对象城市中，15个城市的移动源贡献⽐例高达20%及以上，如图2。其中北京、上海、成都、南京、武汉、广州、深圳、德里、雅加达这些大型城市的移动源对PM2.5的贡献⽐例都高居首位，贡献⽐例范围为27.4%（南京）-52%（深圳）；在西安、香港、首尔、马尼拉、吉隆坡和乌兰巴托，移动源贡献也十分突出，⽐例范围高达20%（马尼拉）-30.7%（乌兰巴托），是PM2.5的次要贡献源。 从时间序列上看，在部分超大城市中移动源对PM2.5污染的贡献⽐例也在不断提升，包括德里、广州、北京（如图3）。其中北京的交通源贡献逐渐凸显，从2013年的31.1%上升到2020年的46%；广州的交通源贡献从2018年的25.5%升至2021年的29.8%；德里的交通源贡献则从2013-2016年的16%升至2016-2017年的34.6%。 在上海、深圳、香港三座港口城市的源解析研究中都发现，移动源中船舶的排放不容忽视，例如，2020年上海市船舶排放对PM2.5的贡献为3.2%；2014年深圳市远洋船舶对PM2.5的贡献为5.3%；2015年香港的船舶对PM2.5的贡献为12%。这是因为远洋船舶通常使⽤硫含量较高的柴油作为燃料，大气污染物排放水平较高。 此外，对于港口或近海城市来说，天然源海盐粒子也是重要的PM2.5来源。深圳、马尼拉、雅加达、吉隆坡、河内、孟买这些城市的PM2.5来源中存在海盐粒子源，贡献⽐例范围是5%-22%，平均贡献⽐例为12%，如图4。 过去十年，北京市实施了《北京市2013-2017年清洁空气⾏动计划》和《北京市打赢蓝天保卫战三年⾏动计划》，空气质量得到明显改善。PM2.5年均浓度从2013年的89.5μg/m3降至2022年的30μg/m3，降幅达66.5%。随着大气污染防治的深入推进，北京市的PM2.5来源结构也发⽣了显著的变化。 根据北京市⽣态环境局在过去十年发布的三次PM2.5源解析结果发现，移动源对PM2.5的贡献率持续上升，燃煤和工业源贡献率持续下降，扬尘源在2016-2017年间有小幅上升后在2020-2021年大幅下降，⽣活⾯源贡献率逐渐凸显，如图5。 在所有贡献源中，⽐例降幅最显著的是燃煤源，从2013年的22%降到了2020年的3%。在过去十年间，北京市积极推进能源结构低碳转型，累计完成4万蒸吨燃煤锅炉清洁能源改造、130余万户居民“煤改清洁能源”，淘汰燃煤机组272.5万千瓦。全市煤炭消费量由2012年的2179.6万吨下降到2021年的131万吨，从根本上遏制了燃煤产⽣的大气污染。 近年来，广州市不断加强大气污染防治工作，PM2.5年均浓度持续下降。2021年，广州市PM2.5年均浓度为24μg/m3，实现了世界卫⽣组织的第⼆过渡期⽬标值（25μg/m3），相⽐2013年下降了54.7%，连续5年稳定达到国家⼆级标准。 近几年的PM2.5源解析结果显示，同北京相同，广州市燃煤源的贡献⽐例显著下降，从2018年的22.2%下降到12.9%，移动源、⾯源、自然源和扬尘源的贡献率有所上升，⽽且移动源的贡献⽐例居高不下，工业工艺和⽣物质燃烧源⽐例变化不大，如图6。 “十三五”期间，广州市不断压减煤炭消费总量，相⽐2015年，煤电装机⽐重下降了32.5个百分点，燃煤锅炉由“十⼆五”初的约1400台下降至30台且污染排放全部达到燃气标准。 2013年以来，上海市全⾯落实推进《上海市清洁空气⾏动计划（2013-2017）》，大气污染防治工作取得显著成效，并走在全国前列。2022年PM2.5年均浓度达到25μg/m3，较2013年的62μg/m3下降了60%，PM2.5浓度为有监测记录以来的最低值，提前实现“十四五”规划中稳定达到国家⼆级标准的⽬标。 随着大气污染防治政策和标准的逐渐加严，上海市PM2.5的源解析结果也发⽣了显著变化，如图7。其中机动⻋的贡献浓度总体呈下降趋势，在2016-2018年期间下降幅度明显，这得益于上海市在《上海清洁空气⾏动计划（2013~2017年）》实施期间大力淘汰黄标⻋和老旧⻋辆、推广新能源汽⻋等措施，在此期间，上海市淘汰了黄标⻋33万辆、老旧⻋12.5万辆、国三柴油⻋近九万辆。此外，随着《上海市清洁空气⾏动计划（2018-2022年）》中岸电和清洁能源替代、内河船舶污染控制等船舶污染防治措施效果的落地，船舶排放源的贡献浓度在2018-2020年期间出现了下降的趋势。 自2013年出台《深圳市大气环境质量提升计划》以来，深圳市的空气质量得到了显著改善，到2019年，深圳市的PM2.5浓度降低到24μg/m3，成为我国首个达到了世界卫⽣组织PM2.5第⼆阶段过渡⽬标(25μg/m3)的超大城市。 在空气质量改善的同时，深圳市的PM2.5来源结构也发⽣了变化。三个不同观测时间的结果显示（图8），过去十年间，深圳市机动⻋和船舶对PM2.5的贡献率都呈下降趋势，这与深圳市2015年淘汰全部黄标⻋、全⾯推广新能源公交大巴和纯电动出租⻋，以及2019年起要求进入珠三角排放控制区深圳管辖范围区域内的船舶全部使⽤硫含量≤0.5%的燃油等措施密切相关。 香港从2011年起开始监测环境PM2.5浓度。在2011年至2015年间，香港的PM2.5浓度呈下降趋势。2015年香港PM2.5的源解析结果显示，所有来源对PM2.5浓度贡献的⽉变化都呈冬季升高、夏季降低的趋势。其中船舶柴油贡献为12%，且从8⽉开始有降低的趋势，如图9。主要因为香港从2015年7⽉开始实施远洋船舶在香港停泊时必须使⽤含硫量低于0.5%的船⽤燃料的规定，⽽之前的含硫量规定是低于2.6%，说明该政策在船舶污染控制⽅⾯取得了明显成效。 中国 北京 ⾃2013年启动《⼤⽓污染防治⾏动计划》以来，北京的细颗粒物（PM2.5）来源发⽣了重⼤变化。Li等⼈（2019a）分析了2012年6⽉-2013年4⽉的PM2.5数据，包括了2013年1⽉的重污染时期。确定的来源包括：交通、⽣物质燃烧、硝酸盐和硫酸盐、焚烧、硫酸盐、煤炭燃烧、取暖和炊事、道路扬尘和⼟壤扬尘，以上来源对PM2.5的贡献分别为10.4%、8.9%、22.4%、7.2%、24.5%、6.2%、15.4%和5.0%。 Du等⼈（2022）分析了2013-2018年在朝阳区⼀个地点采集的PM2.5成分数据，共解析了六种来源类型：道路扬尘、⻋辆尾⽓、煤炭燃烧、⽣物质燃烧、⼆次硝酸盐和⼆次硫酸盐。这些来源对PM2.5的平均贡献分别为3.12%、19.47%、11.04%、5.47%、28.23%和30.07%。 Park等⼈（2022）采⽤DN_PMF⽅法，对2019年在中国环境科学研究院收集的224个过滤样本进⾏了分析，具体源解析结果⻅表2。 成都 Kong等⼈（2020）分析了成都市环境保护科学研究院距地⾯25⽶处的PM2.5⼩时浓度和化学成分。该区域包括道路、商业区和住宅区，建筑物⾼度都不超过200⽶。结果展示了六个来源及其贡献占⽐，分别为机动⻋排放（8%）、⽣物质燃烧（11.7%）、⼯业排放（3.1%）、⼆次⽓溶胶（35.9%）、煤炭燃烧（27.3%）和粉尘（13.9%）。 Xue等⼈（2022）发表了⼀项基于2018年采集的80个过滤样本的研究结果。他们应⽤PMF⽅法确定了六个来源及其贡献占⽐，包括⼆次源（28%）、扬尘（15%）、建筑粉尘（4%）、煤炭燃烧（13%）、汽油⻋排放（12%）和柴油⻋排放（10%）。 香港 Chow等⼈（2022）分析了2015年在⾹港六个监测站点采集的PM2.5样本数据。他们使⽤PMF⽅法明确了九个来源，分别是：⼆次硫酸盐、⼆次硝酸盐、煤炭燃烧、⽣物质燃烧、⼀次天然源颗粒、汽⻋排放、残油燃烧、扬尘和海盐粒⼦。具体的源解析结果⻅表3。 武汉 Zhang等⼈（2022b）基于2019年12⽉-2020年11⽉的监测数据，使⽤主成分分析法（PCA）和随机森林模型的组合来量化武汉的PM2.5来源。结果包括五个来源及其贡献占⽐，分别为：燃煤和⼆次源（45%）、汽⻋排放（25%）、⼯业排放（16%）、扬尘（8%）和⽣物质燃烧（8%）。 西安 Dai等⼈（2018）于2014年12⽉-2015年11⽉在西安及其周边的6个地点采集了PM2.5过滤样本，并利⽤PMF⽅法分析确定了七个来源：煤炭燃烧、道路交通、⼟壤扬尘、⽣物质燃烧、硫酸盐、硝酸盐和冶⾦⼯业。具体的源解析结果⻅表4。 上海 Li等⼈（2020a）使⽤了2018年11⽉9⽇-12⽉3⽇期间采集的样本数据。他们在上海市区进⾏了为期三周的实地调查，每隔⼀个⼩时测量⼀次PM2.5浓度及其化学成分，确定了11个来源及其贡献占⽐，分别为：⼆次硝酸盐（30.4%）、⼆次硫酸盐（15.3%）、汽⻋尾⽓（12. 6%）、⼯业排放和轮胎磨损（3.8 %） 、⼯业 排 放2（2 . 0 %） 、残 油 燃 烧（2.0%），扬尘（4.2%）、煤炭燃烧（5.3%）、⽣物质燃烧（4.8%）、炊事（2.8%）