大气化学反应过程

大气污染是一种包含了一系列的物理、化学和生态学过程的复杂现象，如图 1所示。了解污染物机制，识别污染源并对污染源进行正确判断是有效控制污染的前提，盲目的削减可能会带来更严重的后果。一般来说，一次污染物释放到大气中以后，会受到气象化学转化作用，水平和和垂直传输扩散作用，气溶胶生成平衡及碰并过程，云雾液相过程以及干、湿沉降等多种因素的共同影响。

人为源和自然源的多样性、高非线性和复杂的相互作用，使得大气污染问题变得更加复杂和难以理解。多种因素的共同影响造成大气系统的复杂性，因而，污染物的减排与空气质量的改善在很多情况下呈非正比例的关系[5]~[6]。这种非线性关系已经成为污染控制策略制定的关键和国际上大气科学研究的热点。这种关系包括：

(1) 复杂的化学连锁反应，使得二次污染物与各个前体物之间呈现多元非线性关系。

(2) 排放源地域差异导致其作用机制不同，例如同一前体物的本地或周边排放，地表或高空排放的影响作用不同。

(3) 气象因素不同，比如辐射强度、温度、湿度、风速、风向、降雨，在

不同气象条件下，污染物与源排放之间的非线性关系也会有很大的差异。

监测和实验是有效的解决办法，但是受时间和空间条件限制较多，因此，亟待开发有效的空气质量模型来改善这一状况。用空气质量模型来研究空气污染，满足了诊断污染的机制和过程的需要，建立了污染物排放削减与经济效益，环境效益和健康效益之间的关系，为最终评估控制措施的有效性和优化控制方案提供依据。这些空气质量模型已经成为实用且高效的工具，广泛应用在世界各地的空气污染调查和管理工作中[7]~[8]。

近来，美国提高了空气质量标准[9]，并且中国[10]也颁布了颗粒物（PM2.5，直径小于2.5微米的颗粒）的新标准。美国的标准包括日均标准值35 μg⁄m3 和超过三年的统计数据，年均标准值15 μg⁄m3。 为了能够在2020年达到这个标准，美国各州被要求制定相应的实施计划，包括：直接排放源的控制和二次排放源的控制。而中国政府最新颁布的控制标准中，将颗粒物污染分为2级，一级标准为24小时平均值不超过35 μg⁄m3、年均值不超过15 μg⁄m3；二级标准为24小时平均值不超过75 μg⁄m3、年均值不超过35 μg⁄m3。十五期间，国民生产总值的增长率为9.5%，于此同时，二氧化硫排放量年增长率为7.3%[11]、氮氧化物为10.2%[12]、颗粒物为3~5%[13]。挥发性有机物（VOCs）的排放量，氨（NH3）和其他空气污染物也呈上升趋势[14]~[16]，导致空气质量不断恶化[17]~[19]。控制空气污染排放量，特别是人为排放量，并大幅减排，是解决中国大气污染问题的唯一途径。

面对日益严格的空气质量标准，制定高效、合理的达标计划成为摆在科研人员和决策者面前的严峻课题。以PM2.5的减排为例，控制何种前体污染物的排放、控制的比例如何、控制哪些污染源（点源、面源还是移动源）、不同的目标区域间有无相互影响等等一系列的问题，都是指定达标计划时要考虑的因素。要解决这些问题，需要对不同的大气污染控制情景进行分析。

美国环境保护署已经开发出第三代区域多尺度空气质量模型CMAQ。CMAQ[20]大气模型系统是为仿真分析各种复杂大气物理、化学过程而开发的数学模型。CMAQ系统考虑了多种污染物之间的反应过程，并能准确描述大气中主要污染物质浓度的时空分布，适合处理复杂的空气污染情况。我国已成功地使用CMAQ模拟了O3，PM10和SO2，Hg等区域大气污染状况及其传输和形成特征[21]~[24]，模拟结果表明CMAQ具有较强的模拟能力，能较好的反应污染物的时空变化特征。但是，CMAQ在实际应用中存在2大局限：(1)运算时间长，不能根据给定污染源排放控制情景实时得到所造成的环境浓度变化；(2)只能在Linux平台上运行，仅能为少数专业科研人员所使用[25]。运用高维克里金算法建立响应曲面模型运算CMAQ的模拟结果可解决这些问题，瞬时计算出由一组预定义参数（来源、位置和前体排放类型）的变化带来的污染物环境浓度的变化。

可视化方案分析器(Visual Policy Analyzer，VPA)是一个基于响应曲面模型的空气质量决策工具 [26]~[28]. 借助图形用户界面，VPA允许用户通过利用控件（滑动条）改变控制因子的值、菜单选项选择需要展示的信息和鼠标缩放地图界面等进行一系列操作，具有较好的交互体验。但是VPA也存在一定的缺陷，比如在某些控制情景下，预测值会出现负值和数据文件太多等现象，令用户难以接受。

在这种情况下，基于响应曲面模型的大气污染控制情景分析工具（以下简称RSM-Multi Region），建立了大气污染物控制情景和复合大气污染物浓度之间的统计关系，实现了对特殊排放控制情景的实时响应。建立排放削减-空气质量改善关系不仅是控制策略制定的基础，同时也是控制情景优化的关键内容，而且政策制定者关注更多的是人为源排放的行为模型和其对空气质量的影响，毕竟控制人为源的排放是改善空气质量的主要可控手段。模型的快速发展导致模拟过程越来越复杂，由此带来的计算成本也在激增，高度非线性的模拟与多种因素之间的关系的性质要求一个巨大的排放量控制方案评价，传统的逐个评价的方法效率低下，难以满足实用需求。高的计算成本，低效率的分析方法成为模型应用的障碍，且由于CMAQ运行时间长，而VPA需要借助扩展的控件才能运行，因此优化研究模式的分析方法成为改进模型本省之外的另一研究方向。RSM-Multi Region的目的是建立一种更精确、更复杂的模型，并快速计算在排放量的变化范围内一组预定义的来源、位置和前体排放类型引起的环境浓度变化量，通过考察前体污染物、排放源和目标区域之间的相互作用的非线性影响，对大气污染控制情景提供一个完整的、系统的评价。