（新葡亰8883ent(中国)BinG百科张学海）2018年2月，我院大气科学系孔少飞教授与南京信息工程大学大气物理学院赵天良教授团队及国内外多家单位的研究人员合作的研究成果—Updated emission inventories of power plants in simulating air quality during haze periods over East China发表在大气科学领域著名期刊《Atmospheric Chemistry and Physics》上（IF=5.318），南信大张磊博士为第一作者，赵天良教授与孔少飞教授为共同通讯作者。

电厂排放是我国大气污染物的主要来源之一，对我国大气环境变化影响明显。基于排放控制技术建立的电厂大气污染物排放清单需考虑诸多因子，存在很大的不确定性。本研究基于电厂排放污染物的实时在线监测浓度和烟气排放量更新了江苏省电厂清单，与应用广泛的清华MEIC清单中相应部分进行了对比（图1）：更新后的江苏省电厂SO₂、PM_2.5、PM₁₀和NOx排放量明显降低，而CO、BC、OC和非甲烷挥发性有机物（NMVOCs）排放量增高。  

图（1） 基于在线数据的江苏省电厂排放清单与清华MEIC清单中电厂排放的差异

以2013年12月重霾污染过程为例，利用WRF-Chem大气化学模式分别模拟大气环境质量对电厂排放源更新前（MOD1）和后（MOD2）污染物排放变化的响应，发现更新后的江苏电厂清单显著改善了空气质量模拟效果（如O₃、NO₂等的模拟浓度，图2）。 

图2 江苏13个地市NO₂和O₃的模拟值与观测值日变化对比

但PM_2.5的模拟浓度在一次PM_2.5排放降低的情况下不降反升，原因可能在于更新后的清单由于高的VOCs和CO以及低的NOx排放量，使得模拟的O₃和OH自由基增多，大气氧化性增强，导致更多的SO₂和NO₂向硫酸盐和硝酸盐转化，间接抵消了电厂一次PM_2.5的减排效果；同时当前电厂严格的SO₂控制使得更多的NH₃与NO₂反应，导致模拟的硝酸盐增多更明显（图3）。这些结果也是这一研究的亮点。因此，在减排措施制定时，应充分考虑空气质量对大气污染物变化的非线性响应，实现科学减排。

图3 清单改进前后污染物模拟效果的差异（MOD2-MOD1）

论文信息：

Lei Zhang, Tianliang Zhao*, Sunling Gong, Shaofei Kong*, Lili Tang, Duanyang Liu, Yongwei Wang, Lianji Jin, Yunpeng Shan, Chenghao Tan, Yingjie Zhang, Xiaomei Guo. Updated emission inventories of power plants in simulating air quality during haze periods over East China. Atmos. Chem. Phys., 18, 2065-2079, 2018，https://doi.org/10.5194/acp-18-2065-2018

全文链接：https://www.atmos-chem-phys.net/18/2065/2018/acp-18-2065-2018.html