面向源清單校驗的污染氣體立體分布及排放通量遙測技術(shù)研究.pdf

1、隨著中國經(jīng)濟一體化程度的持續(xù)深化，大氣環(huán)境污染問題從局部地區(qū)的、單個城市的大氣污染問題逐步發(fā)展為大空間尺度的、多個城市的復(fù)合污染問題。以“京津冀”為典型的區(qū)域大氣復(fù)合污染問題是近年來我國大氣環(huán)境領(lǐng)域面臨的最大挑戰(zhàn)。大氣污染源清單是甄別區(qū)域大氣污染來源，利用空氣質(zhì)量模型研究區(qū)域大氣污染形成機制，預(yù)報模擬污染過程，制定污染管控對策的關(guān)鍵輸入數(shù)據(jù)。然而缺少實時更新并且高空間分辨率的大氣污染源清單是當(dāng)前我國深化研究大氣復(fù)合污染、空氣質(zhì)量模式預(yù)警

2、預(yù)報與污染源高效控制等方面面臨的關(guān)鍵瓶頸問題之一。
　　本文針對識別區(qū)域大氣污染物來源、利用空氣質(zhì)量模型研究區(qū)域大氣污染形成機制、預(yù)警預(yù)報污染過程、確立污染源管控對策等研究中意義重大的高時空分辨率污染源清單的實時獲取問題，開展了基于被動光學(xué)遙測技術(shù)的大氣污染源網(wǎng)格化排放清單的快速獲取方法研究。重點開展了適用于車載觀測平臺的車載雙光路DOAS系統(tǒng)構(gòu)建，基于車載光學(xué)遙測技術(shù)的污染物垂直柱濃度快速獲取方法研究、風(fēng)場約束的模特卡羅蒙特卡洛

3、空間條件模擬重構(gòu)柱濃度區(qū)域分布重構(gòu)算法及重構(gòu)不確定性定量評估研究、污染物垂直柱濃度分布數(shù)據(jù)與風(fēng)場數(shù)據(jù)耦合獲取排放量方法研究。通過構(gòu)建污染物擴散數(shù)值模型，驗證了污染物濃度重構(gòu)算法及其不確定性，驗證了基于遙測數(shù)據(jù)的排放清單獲取算法。通過選取不同尺度、不同排放特征區(qū)域開展外場觀測實驗，同已有在線監(jiān)測數(shù)據(jù)的排放源以及已知排放清單區(qū)域開展了排放源清單對比驗證實驗，最終建立了面向源清單校驗的污染氣體立體分布及排放通量遙測技術(shù)方法。在此基礎(chǔ)上，針對典

4、型區(qū)域（如工業(yè)區(qū)、城區(qū)等）開展區(qū)域污染氣體（如NO2、SO2和HCHO等）排放觀測實驗，評估了污染氣體柱濃度分布特征，污染源排放變化及外來輸送影響等。
　　對污染物排放源進行快速捕捉并對其排放源強進行準(zhǔn)確的量化表征既是大氣污染綜合防治的基本要求，也是最終評估污染調(diào)控政策實施效果的根本抓手。本文研究結(jié)果不僅可以為區(qū)域排放源清單提供一種基于車載光學(xué)遙測技術(shù)的獲取及校驗方法，彌補目前在污染源清單校驗手段上的不足，同時也可為污染物來源解析