叶斌课题组在Environmental Science & Technology发表最新研究成果

近日，南方科技大学环境科学与工程学院助理教授叶斌在环境科学领域顶级期刊Environmental Science & Technology 发表题为“Two-tier Synergic Governance of GHG Emissions and Air Pollution in China’s Megacity, Shenzhen: Effect Evaluation and Policy Implication”的最新研究成果。

长期能源替代规划(LEAP)模型被广泛应用于模拟未来能源生产和消费以及相关的温室气体排放。本研究基于温室气体（GHG）和空气污染物清单编制指南的比较分析和本地化排放因子，开发了定制化的LEAP模型，以追踪温室气体和主要大气污染物(SO₂、NO_x、VOCs、PM2.5和PM10)，并检验它们在不同政策情景下的减排协同效应，模型的结构根据特大城市的能源排放特点进行了定制，基于细分能源品种的行业活动数据和排放因子，将LEAP模型与排放因子法耦合，自下而上计算深圳市温室气体排放。利用WRF模式模拟气象场，为CMAQ模拟提供气象输入。以2015年为基准年，对所开发的WRF-SMOKE-CMAQ平台进行验证。将深圳PM2.5小时平均浓度模拟结果与观测浓度进行对比，如图1所示。

图1 深圳市2015年基准年PM2.5小时平均浓度模拟值与观测值比较a-d

采用排放清单分析方法来检测电力进口和本地源对城市温室气体排放的贡献。同时，在充分考虑污染物在大气中的扩散、转移、沉积和化学反应的基础上，进行了基于模型的城市PM2.5污染源解析，将温室气体排放清单分析结果与PM2.5源解析结果耦合，进口电间接排放占深圳市温室气体排放总量的35.4%，而区域间空气污染物转移对该市PM2.5浓度的贡献率高达51.8%(图2)

图2 2015年城市本地源和外部源对深圳温室气体排放和环境PM2.5污染的贡献

图3展示了四种不同治理情景下深圳未来温室气体排放，分别为参考(REF)情景、主动减排(ACT)情景、强化减排(INT)情景、以及区域协同减排(SYN)情景，介绍深圳与粤港澳地区其他城市合作，加大供电、交通等领域温室气体减排力度。

图3 四种不同情景下深圳温室气体和主要空气污染物的未来排放和减排情况

模拟三种不同治理情景下深圳市2030年PM2.5年均浓度见图4，在单一空气治理情景下，2030年深圳11个监测站的PM2.5年平均浓度将较2015年显著下降，降幅在20.8% – 57.1%之间。2030年，除8号监测站位于工业密集型和人口密集地区外，其他监测站的PM2.5浓度均低于25 μg/m³，实现世界卫生组织中期目标2。

图4 三种不同治理情景下深圳市2030年PM2.5年均浓度

该研究揭示了深圳实施温室气体排放和空气污染两级协同治理的巨大潜力。道路交通、发电和制造业是深圳最常见的温室气体排放和PM2.5污染来源，应将这三个部门作为优先发展的目标，深圳的案例研究显示了温室气体排放和空气污染双层协同治理的显著好处，为其他面临气候变化和空气污染双重挑战以及日益严重的成本困境的特大城市提供了重要参考。通过发挥温室气体减排与大气污染物减排、城市减排与区域减排的协同效应，拟议的双层协同治理将为大城市区域制定针对多种污染物问题的联合防控方案提供重要机遇，从而降低排放控制的总体成本，提高跨界环境治理效率。

南方科技大学为本论文第一通讯单位，环境学院助理教授叶斌为本论文的通讯作者，南方科技大学环境学院曾振中副教授课题组、刘俊国课题组参与了部分研究工作。本研究感谢国家社会科学基金(20CGL036)，国家自然科学基金 (71803074)，国家能源基金（G-1807-28052）深圳市科技规划项目(JCYJ20190806144415100 和 JCYJ20190809162809440)，国家重点研发计划(2018YFE0206200)的资助。

文章链接：https://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/acs.est.0c06952