[科普中国]-空气质量模型

简介

空气质量模型是用数学方法来模拟影响大气污染物的扩散和反应的物理和化学过程。基于输入的气象数据和污染源信息如排放率，烟囱高度等，这些模型可以模拟直接排入大气的一次污染物和由于复杂的化学反应形成的二次污染物。这些模型对空气质量管理是非常重要的，因为他们被许多机构用来测算源分担率，同时帮助制定有效的削减污染物排放的政策。例如空气质量模型可以用来预测一个新的污染源会不会达标排放，如果超标的话，还可以给出适当的控制措施。此外，空气质量模型还可以预测未来新的政策法规实施后的污染物的浓度。可以估计政策法规的有效性以及减少人类和环境暴露。2

基本理论空气质量模型一般考虑了以下大气过程：排放（人为和自然源排放）、输送（水平平流和垂直对流）、扩散（水平和垂直扩散）、化学转化（气、液、固相化学反应）、清除机制（干湿沉降）等。其理论研究一直是沿着湍流扩散三个理论体系发展起来的，即梯度输送理论（K理论），统计理论和相似理论。

（1）梯度输送理论（K理论）是在湍流半经验理论的基础上发展起来的。其缺陷体现在：一方面，它把无规则的湍涡看成分子热运动，假定湍涡是流体微团，与分子输送模型具有相同属性，由此得到的梯度与通量之间的线性关系，实质上这只是一种假定。另一方面，近地层流场情况十分复杂，湍流输送的性质远非简单的线性关系，尤其是湍流交换系数，它随大气湍流场的性质及空间尺度而改变，其形式难以确定。因此梯度输送理论在小尺度预测上缺陷很突出，但它在处理大尺度污染扩散问题上具有一定优越性，能够利用观测的风速廓线资料，不需假定某种分布形式，即可得到污染物的浓度分布。

（2）统计理论是从湍流场的统计特征量出发，描述流场中扩散物质的散布规律。泰勒把扩散系数和湍流脉动场的统计特征量联系起来，用气象参数来表达这些统计特征量，找出扩散参数和气象条件的联系，导出了适用于连续运动扩散过程的泰勒公式。该理论的核心是扩散粒子关于时间和空间的概率分布，通过概率分布函数描述扩散粒子浓度的空间分布和时间变化。泰勒公式是在均匀、定常的假设条件下导出，而实际大气并不符合这种条件，只有在下垫面开阔平坦、气流稳定的小尺度扩散处理中，才近似满足这样的条件。

（3）相似理论是在量纲分析基础上发展起来的，是研究近地层大气湍流的一种有效理论方法。其基本原理是关于拉格朗日相似性的假设，假定流场的拉格朗日性质仅决定于表征流场欧拉性质的已知参数，粒子扩散的特征与流场的拉格朗日性质相联系。在上述假定下，可以把大气扩散和风速及温度的空间分布联系起来，但由于量纲分析的复杂性和不确定性，目前主要在小尺度的铅直扩散问题中比较成功。1

发展历程鉴于空气质量模型在大气污染控制中的重要地位，开发和推广新型的空气质量模型显得尤为重要。自1970年到现在，USEPA或其他机构共资助开发了三代空气质量模型：70年代到80年代，EPA推出了第一代空气质量模型，这些模型又分为箱式模型、高斯扩散模型和拉格朗日轨迹模型，其中高斯扩散模型主要有ISC、AERMOD、ADMS等，拉格朗日模型如OZIP/EKMA、CALPUFF等；80年代到90年代的第二代空气质量模型主要包括UAM、ROM、RADM在内的欧拉网格模型；90年代以后出现的第三代空气质量模型是以CMAQ、CAMx、WRF－CHEM、NAQPMS为代表的综合空气质量模型，即“一个大气”的模拟系统。

（1）第一代空气质量模型主要包括了基于质量守恒定律的箱式模型、基于湍流扩散统计理论的高斯模型和拉格朗日轨迹模式。当时的模型一般以Pasquill和Gifford等研究者得出的离散不同稳定度条件下的大气扩散参数曲线和Pasquill方法确定的扩散参数为基础，采用简单的、参数化的线性机制描述复杂的大气物理过程，适用于模拟惰性污染物的长期平均浓度。高斯模式（如ISC、AERMOD、ADMS）由于其结构简单，对输入数据的要求不高以及计算简便，20世纪60年代以后，在大气环境问题中得到了最为广泛的应用。但近年来城市及区域环境问题如细粒子、光化学烟雾等往往与污染物在大气中的化学反应紧密相关，而第一代模型没有或仅有简单的化学反应模块，这使它们的应用受到了很大限制。但是这些模型结构简单、运算速度快、长期浓度模拟的准确度高，至今仍在常规污染物模拟方面被广泛使用。值得注意的是第一代空气质量模型的划分并不是非常明确，例如ADMS、AERMOD、CALPUFF模型应用了90年代以来大气研究的最新成果，与传统的第一代模型已有很大不同。

（2）20世纪70年代末80年代初，随着对大气边界层湍流特征的研究，研究者开展了大量室内试验、数值试验和现场野外观测等工作，发现高斯模型对许多问题都无法解答，这逐渐推动了第二代空气质量模型的发展。第二代欧拉数值空气质量模型中加入了比较复杂的气象模式和非线性反应机制，并将被模拟的区域分成许多三维网格单元。模型将模拟每个单元格大气层中的化学变化过程、云雾过程，以及位于该网格周边的其他单元格内的大气状况，这包括污染源对网格区域内的影响以及所产生的干、湿沉降作用等。这类模型在1980－1990年期间被广泛应用。这一时期一些三维城市尺度

光化学污染模式（如CIT、UAM等模式）、区域尺度光化学模式ROM以及酸沉降模式（RADM、ADOM、STEM等模式）开始得到研究。我国第二代空气质量模型主要有中国科学院雷孝恩基RADM模型建立的高分辨率对流层化学模式HRCM，中国科学院大气物理所等研发的区域空气质量模式RAQM和三维时变欧拉型区域酸沉降模式RegADM等。

（3）第二代空气质量模式在设计上仅考虑了单一的大气污染问题，对于各污染物间的相互转化和相互影响考虑不全面，而实际大气中各种污染物之间存在着复杂的物理、化学反应过程。因此，20世纪90年代末美国环保局基于“一个大气”理念，设计研发了第三代空气质量模式系统Medels－3/CMAQ，CMAQ是一个多模块集成、多尺度网格嵌套的三维欧拉模型，突破了传统模式针对单一物种或单相物种的模拟，考虑了实际大气中不同物种之间的相互转换和互相影响，开创了模式发展的新理念。当前主流的第三代空气质量模式还包括CAMx、WRF－CHEM等。特别是美国大气研究中心NCAR开发的WRF－CHEM模式考虑了气象和大气污染的双向反馈过程，在一定程度上代表了区域大气模式未来发展的主流方向。中国的第三代空气质量模式以中国科学院大气物理所自主研发的嵌套网格空气质量预报模式NAQPMS为代表，目前已在北京、上海、深圳、郑州等城市空气质量实时预报业务中得以应用。1

分类无论是一代、二代或三代空气质量模型按照尺度划分，大致可以分为城市模型、区域模型和全球模型（如GEOS－Chem）；按机理划分，可分为统计模型和数值模型，前者是以现有的大量数据为基础做统计分析建立的模型，后者则是对污染物在大气中发生的物理化学过程（如传输、扩散、化学反应等）进行数学抽象所建立；从流体力学的角度看，空气质量模型又分为拉格朗日模型和欧拉模型，前者由跟随流体移动的空气微团来描述污染物浓度的变化，后者则相对于固定坐标系研究污染物的运动，以空间内固定的微元为研究对象；从模型研究对象来看，空气质量模型又分为扩散模式、光化学氧化模式、酸沉降模式、气溶胶细粒子模式和综合性空气质量模式。1

典型空气质量模型空气质量数值模式已经有数十年的发展历史，在世界范围内产生了数十个不同的模式，当前国际上典型的空气质量模式主要包括ISC3、AERMOD、ADMS、CALPUFF等法规化中小尺度模型，NAQPMS、CAMX、WRF－CHEM、CMAQ等综合型区域尺度模型和GEOS－CHEM等全球尺度空气质量模型。

法规化中小尺度模型ISC3、AREMOD、ADMS、CALPUFF均属于第一代空气质量模型，是最典型的法规化中小尺度模型。按照模型法规化进程划分，ISC3属于第一代法规性模型，而AREMOD、ADMS、CALPUFF为第二代法规性模型。四个模型的优点均在于结构简单、计算速度快、基础数据要求低等。其简单易用的优点奠定了其成为法规化模型的基础。不足之处体现在适用尺度相对较小、没有化学过程或化学过程较为简化，基本理论假设过于理想，不能很好的模拟O3、PM2.5、酸雨等区域性复合型大气污染过程。从实践应用来看，ADMS、AREMOD、CALPUFF模型多用于环境影响评价和城市尺度一次污染物的模拟，尤其是在国内外环境影响评价领域发挥了主力军作用，已被多个国家定为法规化模型。国家环保部发布的《环境影响评价技术导则大气环境》（HJ2.2－2008）奠定了ADMS、AERMOD、CALPUFF三个模型的在我国环境影响评价领域的法规地位。

1、ISC3模型

ISC3（Industrial Source Complex 3）模式属于第一代法规模式，是美国环保局开发的一个复合工业源空气质量扩散模式，其公式利用稳态封闭型高斯扩散方程。ISC3模式的适用范围一般小于50km，模拟物质一般为一次污染物。

模式可处理各种烟气抬升和扩散过程，如静风、风廓线指数、烟囱顶端尾流、城市建筑下洗、污染物转化、沉积和沉降等。可对点源、面源、线源、体源等多种污染源进行模拟；可输出多种污染物浓度以及颗粒物的沉积和干、湿沉降量等计算结果；污染物可选取SO2、TSP、PM10、NOx等；可选择逐时、数小时、日、月及年等多种平均模拟时段。

ISC3与AERMOD、ADMS对比，它的最大的优势是其操作简单，ISC3需要的输入数据相对较少，而且可以利用NWS（美国国家气象局）航空数据。当污染物质为惰性物质，气象条件单一时，除污染源排放参数以外，ISC3要求气象数据为风向、风向角、大气稳定度、混合层高度、接受点地形高度、建筑物的维度。

ISC3的主要劣势是大气边界层结构知识已经发展进步到新的阶段，而模型对湍流扩散过程的模拟并没有跟上时代发展。ISC3的局限性如下：（1）没有考虑建筑物对周围点源扩散的影响；（2）没有考虑流线反射对烟羽轨迹的影响；（3）没有考虑烟羽抬升过程中尾流速度缺失的影响；（4）没有解决近处尾流截获远处尾流中物质的问题；（5）两个下洗方程的接口不连续；（6）没有考虑低矮建筑物对周围风向影响；（7）小风稳定条件下，污染浓度估计过大。

2、AERMOD模型

AERMOD由美国国家环保局联合美国气象学会组建的法规模式改善委员会开发。其目标是开发一个能完全替代ISC3的法规模型，新模型将采用ISC3的输入与输出结构、应用最新的扩散理论和计算机技术。

20世纪90年代中后期，法规模式改善委员会在ISC3模型框架的基础上成功开发出AERMOD扩散模型，AERMOD系统包括AERMET气象、AREMAP地形、AERMOD扩散三个模块，适用范围一般小于50km。该系统以高斯统计扩散理论为出发点，假设污染物的浓度分布在一定程度上服从高斯分布。可用于乡村环境和城市环境、平坦地形和复杂地形、低矮面源和高架点源等多种排放扩散情形的模拟和预测。

AERMOD是一种稳态烟羽模型。在稳定边界层（SBL），将垂直和水平方向的浓度分布看作高斯分布。在对流边界层（CBL），将水平分布也看作是高斯分布，但是垂直分布考虑用概率密度函数来描述。另外，在对流边界层中，AERMOD考虑“烟羽抬举”（plumelofting）现象：从浮力源出来的部分烟羽物质，先是升到边界层顶部附近并在那里停留一段时间，然后混合入对流边界层内部中。AERMOD计算穿透进入稳定层的部分烟羽，允许它在某些情况下重新返回边界层内。无论在稳定边界层还是在对流边界层中，AERMOD均考虑了弯曲烟羽导致的水平扩散加强现象。

AERMOD具有以下特点：（1）以行星边界层（PBL）湍流结构及理论为基础。按空气湍流结构和尺度概念，湍流扩散由参数化方程给出，稳定度用连续参数表示；（2）中等浮力通量对流条件采用非正态的PDF模式；（3）考虑了对流条件下浮力烟羽和混合层顶的相互作用；（4）对简单地形和复杂地形进行了一体化的处理；（5）可以计算城市边界层，建筑物下洗，以及干、湿沉降等清除过程。

3、ADMS模型

ADMS模型是由英国剑桥环境研究中（CERC）开发的一套先进的三维高斯型大气扩散模型，属新一代大气扩散模型，适用范围一般小于50km。ADMS可模拟点源、面源、线源和体源排放出的污染物在短期（小时平均、日平均）和长期（年平均）的浓度分布，还包括一个街道窄谷模型，适用于简单和复杂地形，同时也可考虑建筑物下洗、湿沉降、重力沉降和干沉降以及化学反应等功能。ADMS模型耦合了大气边界层研究的最新进展，利用常规气象要素来定义边界层结构。

ADMS模型与其它大气扩散模型的一个显著区别是：使用了最小莫宁－奥布霍夫（Monin－Obukhov）长度和边界结构的最新理论，精确定义边界层特征参数；另外ADMS模型在不稳定条件下摒弃了高斯模式体系，采用高斯概率密度函数（PDF）及小风对流模式。

ADMS利用莫宁－奥布霍夫（Monin－Obukhov）长度表示大气稳定程度，定义用Lo表示。在白天，由于地表受热，大气处于不稳定状态，这时Lo是负值；而在夜间，由于地表辐射冷却，大气处于稳定状态，这时Lo是正值。如果Lo绝对值接近于零，表明大气非常不稳定（负值时）或非常稳定（正值时）。在城市区域由于地表障碍物（如建筑物）产生的机械扰动会使得边界层趋向中性。因此，在城市区域的稳定时间段（夜间），估算的莫宁长度值可能比实际情况要偏小，即偏向稳定。为了解决这个问题，在模式中稳定时间段里设置一个最小的Lo值。最小Lo值根据障碍物高度对区域流场影响的大小确定。

4、CALPUFF模型

CALPUFF是三维非稳态拉格朗日扩散模式系统，与传统的稳态高斯扩散模式相比，它能更好的处理长距离污染物传输（50km以上的距离范围）。它由西格玛研究公司（Sigma Research Corporation）开发，是USEPA长期支持开发的首选法规化模型。

CALPUFF模型系统包括三部分：CALMET、CALPUFF、CALPOST，以及一系列对常规气象、地理数据进行预处理的程序。CALMET气象模型用于在三维网格模型区域上生成小时风场和温度场。CALPUFF非稳态三维拉格朗日烟团输送模型利用CALMET生成的风场和温度场文件，输送污染源排放的污染物烟团，模拟扩散和转化过程。CALPOST通过处理CALPUFF输出文件，生成所需浓度文件用于后处理及可视化。

CALPUFF具有以下自身的优势和特点：（1）能用于模拟从几十到几百公里中等尺度的环境问题；（2）能模拟一些非稳态的情况（静小风、熏烟、环流、地形和海岸效应）；（3）气象模型包括了陆上和水上边界层模型，可以利用MM5或WRF中尺度气象模式输出的网格风场作为观测数据，或者作为初始猜测风场；（4）采用地形动力学、坡面流参数方法对初始猜测风场进行分析，适合于粗糙、复杂地形条件下的模拟；（5）加入了处理针对面源浮力抬升和扩散的功能模块。

综合型区域尺度模型事实上大气污染过程异常复杂，各种污染物之间存在极为复杂的物理、化学反应及气固两相转化过程。尽管我国已确定了部分法规化模型，但这些过于简单的空气质量模型很难再现真实的大气污染过程。由于科学研究与环境决策的目的在于追求大气模拟的真实性、内生原理性和污染过程的系统性，因此在科学研究与环境决策领域较少使用ADMS、AREMOD、CALPUFF等已有法规化模型，应用最多的均为第三代综合性空气质量模型，如：NAQPMS、CAMx、WRF－CHEM及CMAQ等。这些模型均具有以下共同优点：（1）充分考虑了各种大气物理过程和各污染物间的化学反应及气固两相转化过程，可模拟多污染物间的协同效应；（2）基于嵌套网格设计，可用于模拟局地、区域等多种尺度的大气环境问题；（3）基于“一个大气”的设计理念，通过一次工作

可以同时模拟各种大气环境问题，特别适用于模拟O3、PM2.5、酸雨等区域性复合型大气污染过程。存在的不足是：（1）对气象、污染源等基础数据要求过于苛刻。尤其是对排放清单中的污染物排放量要求具体到每一个化学物种、每一个网格及每小时。由于排放清单的复杂性，排放清单编制已成为一个新的研究领域；（2）功能灵活多样，但可操作性降低。为增加模型开发及应用的灵活性，第三代模型均无可视化操作界面，采用模块化集成设计方式，使用者必须熟悉模型的架构、基本物理化学原理及模型程序代码；（3）计算机专业知识要求大幅度提高。第三代空气质量模型计算量极大，多运行在基于LINUX操作系统的高性能集群计算机平台，需较高硬件资源及专门人员负责平台的日常管理和维护；（4）海量输入输出数据需要分析及可视化。第三代空气质量模型输入输出数据少则数百G，多则数千G，海量数据的管理、分析及可视化大幅增加了工作成本。

1、NAQPMS模型

嵌套网格空气质量预报系统（NAQPMS）由中国科学院大气物理研究所自主开发研制。该模式系统经历了近20年的发展，通过集成自主开发的一系列城市、区域尺度空气质量模式发展而成。NAQPMS为三维欧拉输送模式，垂直坐标采用地形追随坐标，垂直方向不等距分为18层；水平结构为多重嵌套网格，采用单向和双向嵌套技术，水平分辨率一般为3－81公里。NAQPMS由四个子系统组成，分别为基础数据系统、中尺度天气预报系统、空气污染预报系统和预报结果分析系统。

NAQPMS可用于多尺度污染问题的研究，不但可以研究区域尺度的空气污染问题（如臭氧、细颗粒物、酸雨、沙尘等污染物的跨界跨国输送等），还可以研究城市尺度空气污染的发生机理及其变化规律，以及不同尺度之间的相互影响过程。NAQPMS模式目前主要应用于空气质量预报领域，已在北京、上海、深圳、郑州等城市的空气质量预报业务中得到大量应用。

2、WRF－CHEM模型

WRF－Chem模式是美国最新发展的区域大气动力－化学耦合模式，是在NCAR开发的中尺度数值预报气象模式（WRF）中加入大气化学模块集成而成。中尺度数值预报模式（WRF）是一个完全可压非静力模式，对湍流交换、大气辐射、积云降水、云微物理及陆面等多种物理过程均有不同的参数化方案，可以为化学模式在线提供大气流场，模拟污染物输送（包括平流、扩散和对流过程）、干湿沉降、气相化学、气溶胶形成、辐射和光分解率、生物所产生的放射、气溶胶参数化和光解频率等过程。WRF－CHEM的最大优点是气象模式与化学传输模式在时间和空间分辨率上完全耦合，实现真正的在线反馈。该模式尚在我国尚处于探索研究阶段，应用案例相对较少。

3、CAMx模型

CAMx模式是美国ENVIRON公司在UAM－V模式基础上开发的综合空气质量模式，它将“科学级”的空气质量模型所需要的所有技术特征合成为单一系统，可用来对气态和颗粒物态的大气污染物在城市和区域的多种尺度上进行综合性评估。CAMx除具有第三代空气质量模型的典型特征之外，CAMx最著名的特点包括：双向嵌套及弹性嵌套、网格烟羽（PiG）模块、臭氧源分配技术（OSAT）、颗粒物源分配技术（PSAT）等。

CAMx可以在三种笛卡儿地图投影体系中进行模拟：通用的横截墨卡托圆柱投影（Universal Transverse Mercator）、旋转的极地立体投影（Rotated Polar Stereographic）和兰伯特圆锥正形投影（Lambert Conic Conformal）。CAMx也提供在弯曲的线性测量经纬度网格体系中运算的选项。此外，垂直分层结构是从外部定义的，所以各层高度可以定义为任意的空间或时间的函数。这种在定义水平和垂直网格结构方面的灵活性，使CAMx能适应任何用来为环境模型提供输入场的气象模型。

4、Models－3/CMAQ模型

CMAQ模型是我国应用最广泛、最为成熟的第三代空气质量模型，由USEPA于1998年第一次正式发布。CMAQ最初设计的目的在于将复杂的空气污染问题如对流层的臭氧、PM、毒化物、酸沉降及能见度等问题综合处理，为此Models－3/CMAQ模式最大的特色即采用了“One－Atmosphere”的设计理念，能对多种尺度、各种复杂的大气环境污染问题进行系统模拟，CMAQ模型目前已成为美国EPA应用于环境规划、管理及决策的准法规化模型。该模型的特点在于：（1）可以同时模拟多种大气污染物，包括臭氧、PM、酸沉降以及能见度等各种环境污染问题在不同空间尺度范围内的行为；（2）充分利用了最新的计算机硬件和软件技术，如高性能计算、模块化设计、可视化技术等，使空气质量模拟技术更高效、更精确，且应用领域趋于多元化。

Models－3/CMAQ系统由排放清单处理模型（SMOKE）、中尺度气象模型（mm5模型或WRF模型等）和通用多尺度空气质量模型（CMAQ）三部分组成，其中CMAQ是整个系统的核心。CMAQ模型主要由边界条件模块BCON、初始条件模块ICON、光解速率模块JPROC、气象－化学预处理模块MCIP和化学输送模块CCTM构成。CMAQ模型的关键部分是化学输送模块CCTM，污染物在大气中的扩散和输送过程、气相化学过程、气溶胶化学过程、液相化学过程、云化学过程以及动力学过程都由该模块模拟完成。其它模块的主要功能主要是为CCTM提供输入数据和相关参数。CCTM模块提供了多种气相化学机制和气溶胶化学机制供使用者选择，输出结果包括各种气态污染物和气溶胶组分在内的污染物逐时浓度，以及逐时的能见度和干湿沉降。CMAQ模式需要MM5或WRF气象模式提供模拟所需的气象资料。最新发布的CMAQ5.0版本已实现气象模式与化学传输模式在线耦合，吸收了WRF－CHEM模型优点。2.3

全球性大尺度模型比较著名的全球尺度空气质量模式包括MOZART和GEOS－CHEM等模型，其主要用于模拟全球尺度大气污染物的长距离传输及化学反应过程，此外全球尺度空气质量模型还可以与卫星遥感资料结合反演近地面空气污染物浓度，如AaronvanDonkelaar等基于卫星观测的气溶胶光学厚度和GEOS－CHEM模型成功反演了2001－2006年全球PM2.5浓度，首次揭示了全球PM2.5浓度的空间分布特征。除全球性空气质量模型外，全球性气候模型及气候与空气质量双向耦合模型近几年也有了迅速发展。1

存在的问题1、不能准确把握模型的适用条件，盲目使用模型

开展空气质量模拟工作首先应选取合适的空气质量模型，空气质量模型的选取应结合研究问题的特点、模拟的时空尺度、数据可获性、技术复杂性、软硬件平台要求等多种因素，不是所有研究问题都要选择最先进的空气质量模型。先进的空气质量模型一般对基础数据、硬件平台、专业门槛等要求非常苛刻，工作成本相对普通空气质量模型会增加数倍。因此选择合适的空气质量模型是以最小成本实现研究目标的关键。从空气质量模型应用实践来看，使用者常难以准确把握模型的适用条件，或将简单问题复杂化，或将复杂问题简单化，以至于得出不符合客观事实的决策结论。

2、空气质量模型愈来愈复杂，专业门槛不断提高

第三代空气质量模型系统一般都有三个基本模块：气象过程模拟模块（mm5、WRF等中尺度气象模型）、污染源排放清单模块（SMOKE等排放清单模型）、空气质量模块（CMAQ等模型），因此开展一次空气质量模拟工作必须依次完成气象场模拟、排放清单编制及空气质量模拟三个步骤。而mm5、WRF等中尺度气象学模型，SMOKE等排放清单模型，CMAQ等空气质量模型均较复杂，各种模型都以源代码形式发布，需在LINUX高性能集群计算机平台编译、运行。空气质量模型模拟技术跨越了环境、物理、化学、数学及计算机等多个学科，因此建设一个好的空气质量模拟平台需要多学科专业人员协作完成。除空气质量模拟系统本身的复杂性之外，空气质量模型对气象资料、排放清单等基础输入数据的内容及格式要求也非常苛刻，模型输出的海量数据同样需花费较大人力进行维护、管理、分析及可视化。第三代空气质量模型的“科学性”与“易用性”之间的矛盾非常突出，已严重影响到其推广及应用，这也成为建立新一代法规化空气质量模型的难点。

3、排放清单多样化，导致模拟结果无可比性

排放清单的准确性是影响空气质量模型模拟结果的最重要因素。我国污染源排放数据一直数出多门，官方掌握的污染源普查、环境统计、总量减排核查、排污申报及收费等数据仅限于环保系统内部使用，详细数据未向社会公开。为此，国内外科研院所纷纷展开了对中国排放清单的估算及研究工作，排放清单呈现“多样化，各自为战”的研究局面，其中空间尺度最大、涵盖物种最多、应用最广的排放清单为清华大学参与编制的MEIC（2010年）、INTEX－B（2006年）、TRACE－P（2000年）排放清单。在这种格局下，我国逐步形成了“官方数据”与“科研数据”两套相对独立的排放清单体系。除官方数据外，不同研究单位建立排放清单的方法学差异同样较大，相互之间无法对比。排放数据来源的多样化直接导致模型模拟结果缺乏可比性，针对同一个问题采用不同的排放清单数据或采用相同的排放清单数据采取不同的技术处理规则，模型模拟结果差异可能非常大。因此，当前我国空气质量模型研究工作大多就事论事，不同研究工作，不同时空范围的研究成果很难相互印证、对照。

4、空气质量观测手段单一、观测指标少，关键性参数难以率定

尽管空气质量模型是基于科学理论及大量野外观测的基础之上开发而成，但开展空气质量模拟工作的一个重要环节即利用实际观测数据对空气质量模型模拟结果进行验证，将模型中的一些关键参数本地化，使空气质量模型能够真实的反映所研究区域的大气污染过程。我国城市空气质量常规监测主要以近地面观测为主，观测点位多集中在城市中心，且点位密度小，高空探测、卫星遥测等先进的观测手段应用较少，难以获得高时空分辨率的空气质量观测数据。此外，常规空气质量监测指标仅限于SO2、PM10、NO2三项污染物，对VOCs、O3、PM2.5等涉及大气化学反应过程的关键性指标尚未大范围开展监测。因此，对于复合型大气污染过程进行模拟，现有观测数据较难对模型中的关键性参数进行有效率定。1

相关建议1、建立适用于环境规划与决策的法规化模型

从国外空气质量管理的模式来看，大致经历了“排放标准控制—总量控制—质量控制”三个阶段，而污染物总量控制是我国目前大气污染防治最主要的手段之一。在总量控制管理实践中，建立“总量减排”与“质量改善”之间的关系，评估总量减排的环境效果，制定环境效果最大化的污染减排策略已成为决策者无法回避的科学问题。此外，随着大气污染问题的复杂化，我国环境管理模式必然由“总量控制模式”逐步向“质量控制模式”转变，基于质量改善目标制定污染减排策略将成为一个决策难题。而空气质量模型恰好能用于建立“污染减排”与“质量改善”之间的定量化关系，解决上述环境管理中所面临的科学难题，因此建立适用于环境规划、管理及决策的法规化模型是提高大气环境管理与决策水平的必然要求。虽然目前我国已将ADMS、AERMOD、CALPUFF三个模型作为环境影响评价领域的行业性法规化模型，但由于第一代空气质量模型自身设计的局限，无法用于模拟区域性复合型大气污染过程。因此，以CMAQ为代表的第三代空气质量模型应作为我国建立适用于环境规划、管理及决策法规化模型的首选对象。

2、法规化模型建设的核心在于制定空气质量模型使用规范

我国不同地区的空气污染问题及拥有的软硬件技术条件差异较大，一刀切的制定法规化模型将难以推广应用。因此，建立法规化模型的目的不是强制要求模型应用的单一化，核心在于制定空气质量模型使用的技术规范。模型使用技术规范指在综合考虑不同环境问题、研究尺度、数据可得性、技术难度等因素基础上，建立一套模型选取、方案设定、参数率定、结果验证及结果分析的技术方法和基本流程，针对不同的环境问题推荐出可选的模型系列，以此规范模型的使用规则。从模型适用性来看，每一个空气质量模型都有其优缺点，适用性各有差异，在实际应用中只有最合适的模型没有最好的模型。比如：模拟一次污染物扩散及简易的轨迹可采用第一代空气质量模型，推荐的模式主要包括：ADMS、AERMOD及CALPUFF；模拟大气中各污染物间复杂的反应行为及气固相间的转化作用，应采用第三代空气质量模式，推荐的模式主要包括：CMAQ、CAMx、NAQPMS、WRF－CHEM等。

3、排放清单编制技术的标准化是建立第三代法规化模型的前提

空气质量模型的法规化不仅仅是模型工具及其技术方法的法规化，排放清单作为空气质量模型最重要的输入数据，将直接影响空气质量模型的模拟结果。因此，空气质量模型法规化的前提是排放清单编制技术的标准化。我国应借鉴欧美等国家国家排放清单的编制经验，改进污染源排放的监测及统计方法，增加日常监测的污染物指标，从监测技术、统计方法、质量控制等多方面提升我国环境统计水平，环境统计应与国际排放清单编制的技术规范逐步接轨。同时应开展重点行业大气污染物的化学成份谱监测，基于污染物化学成份谱建立涵盖多种化学物种（特别是VOCs、PM的关键组份）、能适用于第三代空气质量模型模拟的国家排放清单及其方法学体系。

4、建立国家环境基础信息数据库系统，夯实法规模型的应用基础

数据是所有模型的基础。空气质量模型所需基础数据涉及地形高程、土地利用、气象观测资料、空气质量监测数据及污染源排放数据等大量环境基础信息数据，但这些数据掌握在不同管理部门，目前我国尚未建立起国家级的环境基础数据库，基础信息缺乏互通、共享机制。因此，我国应尽快建立国家级的环境基础信息数据库，对各种数据进行集约化管理，加大对数据归类、分析、处理、融合及二次挖掘的投入，保障数据来源的畅通及规范。此外应将数据信息通过互联网对外共享，以开放、交流的模式与国内外科研机构加大合作，接受第三方监督、质疑，通过信息公开和大量实践应用提高数据质量。

5、在法规化模型的基础之上推进空气质量模型的工程化建设

大气环境管理及决策贯穿于“经济发展—能源消费—污染物排放控制—环境效应—健康效益”等多个环节。所谓工程模型既是将经济预测模型、能源消费模型、排放清单模型、空气质量模型及健康效益模型等工具高度集成，发挥综合性决策功能，国际上知名的工程化模型有IIASA开发的GAINS、RAINS等模型。此外仅从空气质量模型自身来看，空气质量模拟系统至少涉及排放清单、气象模拟及空气质量模拟三个模块，建立工程化空气质量模型同样是将排放清单、气象模拟及空气质量模拟三者进行高度集成，使空气质量管理及决策过程简单化、快速化、标准化。1