基于污染物浓度设计值和相对响应因子的空气质量达标控制情景预测方法——以四川省“十四五”规划为例

黄冉^1,?, 王馨陆¹, 王聪², 杜云松³, 晏波¹, 张雯娴¹, 罗彬², 张巍³, 胡泳涛⁴

1. 杭州矮马科技有限公司, 杭州 3111212. 四川省环境政策研究与规划院, 成都 6100413. 四川省生态环境监测总站, 成都 6100914. School of Civil and Environmental Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta 30332

收稿日期:2021-05-13修回日期:2021-07-15出版日期:2022-05-20

基金资助:国家重点研发计划(2018YFC0214004)和矮马科技自主研发项目(研字 2016-006)资助

Future Year Air Quality Attainment Prediction Method Based on DesignValue and Relative Response Factor: A Case Study Focusing on Implementation Planning of the 14th Five-Year Plan in Sichuan Province

HUANG Ran^1,?, WANG Xinlu¹, WANG Cong², DU Yunsong³, YAN Bo¹, ZHANG Wenxian¹, LUO Bin²,ZHANG Wei³, HU Yongtao⁴

1. Hangzhou AiMa Technologies, Hangzhou 3111212. Sichuan Academy of Environmental policy and planning, Chengdu 6100413. Sichuan Bio-Environmental Monitoring Center, Chengdu 6100914. School of Civil and Environmental Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta 30332

Received:2021-05-13Revised:2021-07-15Published:2022-05-20

摘要/Abstract

摘要： 提出一种基于污染物浓度设计值和相对响应因子的空气质量达标规划预测方法。首先通过数值模拟, 评估最近5年年际气象条件差异对空气污染物浓度的影响, 筛选出最接近5年平均气象条件的一年作为基准年, 将该基准年气象场和各排放情景作为输入进行空气质量模拟, 降低气象条件年际差异对未来污染物浓度水平预测的影响。然后, 基于基准情景和控制情景在不同排放水平的空气质量模式模拟结果, 将控制情景相对于基准情景的污染物模拟浓度的变化比例(相对响应因子)与污染物浓度设计值相结合, 进行控制情景的空气质量水平预测和达标分析。以四川省为例, 围绕相关减排政策, 设计多个虚拟控制情景, 对全省城市未来空气质量进行情景预测和达标分析, 为“十四五”空气质量规划落地策略的制定提供科学支撑。

引用本文

黄冉, 王馨陆, 王聪, 杜云松, 晏波, 张雯娴, 罗彬, 张巍, 胡泳涛. 基于污染物浓度设计值和相对响应因子的空气质量达标控制情景预测方法——以四川省“十四五”规划为例[J]. 北京大学学报自然科学版, 2022, 58(3): 553-564.
HUANG Ran, WANG Xinlu, WANG Cong, DU Yunsong, YAN Bo, ZHANG Wenxian, LUO Bin, ZHANG Wei, HU Yongtao. Future Year Air Quality Attainment Prediction Method Based on DesignValue and Relative Response Factor: A Case Study Focusing on Implementation Planning of the 14th Five-Year Plan in Sichuan Province
[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 2022, 58(3): 553-564.





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