中国2019年非甲烷挥发性有机物排放清单更新及其对O3和PM2.5区域模拟的影响与减排政策评估

《Environment International》：A new NMVOCs emission inventory for China: Impact on O 3 and PM 2.5 regional simulations and assessment of recent industrial NMVOCs emission abatement policies

本研究针对中国日益严重的臭氧（O3）污染和细颗粒物（PM2.5）减排趋势放缓问题，研究人员构建了2019年中国高分辨率人为非甲烷挥发性有机物（NMVOCs）排放清单，并利用社区地球系统模型（CESM2）评估了其对O3和PM2.5区域模拟的影响及工业减排政策效果。结果表明，溶剂使用和工业过程是主要排放源（>70%），减排技术可有效降低NMVOCs（>12%）、O3（2%）和PM2.5（9%）浓度，为长三角和华北平原等重点区域的协同控制提供了科学依据。

　　

近年来，中国在治理雾霾方面取得了显著成效，细颗粒物（PM_2.5）浓度持续下降。然而，另一个“看不见的杀手”——臭氧（O₃）污染问题却日益凸显，其污染水平居高不下，成为制约中国空气质量持续改善的新瓶颈。更复杂的是，臭氧和PM_2.5常常在夏季携手出现，形成复合型污染，而这背后有一个共同的“幕后推手”——挥发性有机化合物（VOCs），特别是非甲烷挥发性有机物（NMVOCs）。它们就像是空气中看不见的“化学原料”，在阳光的催化下，通过一系列复杂的光化学反应，既能“制造”出刺激呼吸道的臭氧，又能转化形成PM_2.5中的重要组分——二次有机气溶胶（SOA）。

要想精准地治理臭氧和PM_2.5污染，首先必须摸清这些前体物VOCs的“家底”——它们从哪里来？排放量到底有多大？不同地区的排放结构有何特点？现有的污染控制技术是否真的有效？遗憾的是，尽管VOCs的控制已被提升到国家战略层面，但中国仍缺乏一个高精度、全覆盖的国家级VOCs排放清单。现有的研究往往局限于个别省份或行业，难以从宏观尺度上指导全国性的协同减排。此外，在空气质量模型模拟研究中，VOCs本身的模拟效果如何？其排放变化对臭氧和PM_2.5的生成究竟有多大影响？这些问题都亟待解答。

为了破解这一难题，由葛文栋和王迪领衔的研究团队开展了一项系统性研究，旨在构建一份全新的、详尽的2019年中国人为NMVOCs排放清单，并深入评估其对区域空气污染物模拟的影响以及现有减排政策的有效性。他们的研究成果发表在环境科学领域的权威期刊《Environment International》上，为中国的蓝天保卫战提供了关键的科学数据和决策支持。

本研究主要采用了以下几种关键的技术方法：首先，基于国家污染物排放许可系统的大数据，结合“自下而上”和“自上而下”的方法，建立了2019年中国高分辨率人为NMVOCs排放清单，涵盖了489种排放源和515种有机物种。其次，利用美国国家大气研究中心开发的社区地球系统模型（CESM2，版本2.1.3），耦合了新一代对流层和平流层化学方案（MOZART-TS1），设置了基准模拟和更新排放清单后的测试模拟等多种情景，以评估排放清单更新和不同减排技术的效果。最后，研究团队收集了中国环境监测总站提供的全国146个城市的57种烃类和108个城市的13种醛酮类观测数据，以及2019年的地表O₃和PM_2.5监测数据，用于验证模型模拟的准确性。

3. 2019年中国NMVOCs的人为排放

研究人员构建的2019年中国NMVOCs排放清单显示，总排放量约为1914万吨。从空间分布来看，江苏、山东、浙江和广东是排放量最大的省份，其排放总和约占全国的44%，是减排压力最大的区域。而从排放部门来看，溶剂使用和工业过程是两大主导排放源，合计贡献超过70%的排放量，其中工业涂装（占溶剂使用50%以上）、石油炼化（占工业过程60%以上）和机动车（占交通源80%以上）是需要优先控制的重点子行业。从组分上分析，芳香烃排放量最高，其次是烷烃和含氧VOCs（OVOCs）。值得注意的是，尽管烷烃含量相对较高，但芳香烃和烯烃因其更高的化学反应活性，对O₃和PM_2.5生成的贡献更为显著。与国际上常用的CEDS排放清单相比，更新后的清单显示全国NMVOCs排放量减少了约59%，这反映了中国近年来产业结构升级和VOCs治理技术的进步，但也有些省份（如江苏、山东、浙江）因经济活跃、中小企业数量多，在更新清单中排放量反而更高，体现了排放空间分布的差异性。

4. 模拟浓度与观测浓度的比较

模型模拟结果与观测数据的对比是检验排放清单和模型性能的关键。研究发现，使用更新的排放清单后，烃类物质的模拟效果得到显著改善。在全国尺度以及京津冀（NCP）、长三角（YRD）、珠三角（PRD）和四川盆地（SCB）等重点区域，更新清单后的模拟值更接近观测值，偏差大幅减小，归一化平均偏差（NMB）更接近0，归一化平均误差（NME）和均方根误差（RMSE）也显著降低。相比之下，醛酮类物质的模拟受二次化学过程影响更大，更新排放清单带来的改善不如烃类明显。同时，模型对O₃和PM_2.5的模拟也表现出良好的性能，成功再现了O₃夏季高、PM_2.5冬季高的季节性特征，尤其是对O₃日最大8小时平均浓度（O₃_MDA8）的模拟非常出色。这些比较结果表明，更新的排放清单显著提高了烃类的模拟精度，为后续的影响评估奠定了可靠基础。

5. 更新排放清单对污染物模拟的影响

更新NMVOCs排放清单直接影响了污染物浓度的模拟结果。模拟显示，在更新清单后，中国大部分地区的NMVOCs浓度在全年各季节均出现明显下降，尤其在东部和南部地区，绝对浓度降幅可超过20 ppbv，相对降幅超过50%。这种影响不仅限于中国境内，还通过大气传输波及周边东亚国家和地区，例如日本南部、韩国和西太平洋地区，在冬季和春季也出现了20%-30%的浓度下降，体现了区域协同治理的潜在效益。对于二次污染物O₃和PM_2.5，其浓度变化模式与NMVOCs相似，但变化幅度要小得多，通常在多数地区和季节内变化在±5 ppbv/μg·m^-3（±20%）以内。其中，四川盆地的O₃和PM_2.5下降最为显著，而长三角和部分华北平原地区则出现轻微上升。这一方面印证了中国大部分城市地区O₃生成可能处于VOCs限制或过渡区，另一方面也提示，要有效协同控制O₃和PM_2.5，需要重点关注长三角和华北平原等地区的活性组分（如芳香烃和烯烃）减排。

6. NMVOCs减排技术对空气污染物的影响

为了评估截至2019年已实施的VOCs减排技术和政策的实际效果，研究团队进行了一系列敏感性模拟测试。结果表明，源头替代（SS）、蓄热式热氧化（RTO）和蓄热式催化氧化（RCO）是减排效果最显著的技术，三者贡献了约93%的减排量。这些技术的推广应用使得2019年中国NMVOCs总排放量比未采取减排措施的情景下减少了约590万吨（降幅24%）。从组分看，对芳香烃（减排超过370万吨，降幅36%）和烷烃（减排超过190万吨，降幅29%）的减排效果最好。相应地，这些减排措施也带来了空气质量的改善。模拟显示，减排技术使全国范围内的NMVOCs浓度平均降低了12%，O₃浓度降低了2%，PM_2.5浓度降低了9%。其中，PM_2.5的降低主要归因于其重要组分二次有机气溶胶（SOA）浓度的下降（全国平均降幅约15%）。这些改善效益同样惠及中国下风方向的日本、韩国等地区，污染物浓度有1%-10%不等的下降，体现了跨境协同效应。

7. 不确定性与局限性

研究也坦诚地指出了其存在的不足。例如，排放清单可能未能完全覆盖所有非重点工业源（如部分胶粘剂生产和使用行业），这可能导致对某些醛酮类OVOCs排放量的低估。模型化学机制中缺失部分VOCs物种（如碳数大于2的醇、醛、酸及卤代烃）及其化学反应，也可能带来模拟偏差。此外，排放清单年份（2019年）与部分观测数据年份（2021-2022年）的不完全匹配，以及模型空间分辨率（约1度）较粗，难以精确匹配点位观测等，都引入了不确定性。未来的研究需要进一步完善排放清单，更新化学机制，并提高模型分辨率，以更精准地刻画污染物的时空变化。

8. 结论

本研究成功构建了2019年中国高精度人为NMVOCs排放清单，并利用CESM2模型验证了其改善VOCs模拟性能的能力。研究明确了溶剂使用和工业过程是优先控制部门，芳香烃和烯烃是优先控制组分，长三角和华北平原是优先控制区域。评估表明，现有的VOCs减排技术（特别是SS、RTO、RCO）不仅能有效削减NMVOCs排放，还能对O₃和PM_2.5污染产生显著的协同控制效益，且此效益可惠及周边国家和地区。这项工作为中国乃至东亚地区制定科学的VOCs控制策略、实现O₃与PM_2.5的协同治理提供了至关重要的定量化科学依据，标志着中国在大气复合污染源解析与防控研究方面迈出了坚实的一步。未来，整合多污染物排放清单、深化化学反应机理、提升模型模拟精度，将是推动空气质量持续改善的关键研究方向。