• 关键词：PM_2.5  区域输送  武汉  数值模拟  华中地区

• 基金项目：中国科学院战略性先导项目（No.XDB05030200）；国家自然科学基金（No.41575128，41225019）；武汉市重大科技攻关专项

• 卢苗苗
• 1. 中国科学院大气物理研究所大气边界层物理与大气化学国家重点实验室, 北京 100029;2. 中国科学院大学, 北京 100049

• 唐晓
• 1. 中国科学院大气物理研究所大气边界层物理与大气化学国家重点实验室, 北京 100029

• 王自发
• 1. 中国科学院大气物理研究所大气边界层物理与大气化学国家重点实验室, 北京 100029;2. 中国科学院大学, 北京 100049

• 梁胜文
• 武汉市环境监测中心, 武汉 430015

• 郝建奇
• 1. 中国科学院大气物理研究所大气边界层物理与大气化学国家重点实验室, 北京 100029;2. 中国科学院大学, 北京 100049

• 周慧
• 湖南省气象台, 长沙 410118

• 李飞
• 中国科学院大气物理研究所大气边界层物理与大气化学国家重点实验室, 北京 100029;2. 中国科学院大学, 北京 100049

• 胡柯
• 武汉市环境监测中心, 武汉 430015

• 胡世祥
• 武汉市环境监测中心, 武汉 430015

• 李蒲
• 武汉市环境监测中心, 武汉 430015

• 刘汉华
• 武汉市环境监测中心, 武汉 430015

• 田建军
• 武汉市环境监测中心, 武汉 430015

• 摘要：利用耦合了污染源在线追踪模块的化学传输模式NAQPMS （Nested Air Quality Prediction Model System），结合地面细颗粒物（PM_2.5）的小时观测数据，模拟了2014年1、4、7、10月4个月份武汉地区PM_2.5浓度时空分布特征，量化了本地、武汉城市圈及远距离地区对武汉PM_2.5浓度贡献.研究发现，2014年武汉市PM_2.5年均浓度为85.3 μg·m^-3，污染天（PM_2.5日均值≥75 μg·m^-3）占全年总天数的47.9%.细颗粒物的月均值呈现出季节性特征，即冬季污染最为严峻，1月均值为199.1 μg·m^-3，PM_2.5浓度超标持续一整月；夏季空气质量最好，春秋介于两者之间.模拟的PM_2.5平均浓度在空间上大致呈现"城区高，郊区低"的分布态势.污染物区域来源解析发现，武汉市本地排放源贡献在1月最低，为34.1%，表明外来源贡献对长期灰霾的形成起决定性作用.7月本地源影响最显著（65.7%），和毗邻城市源（23.1%）一起成为夏季污染物的主要来源.4月和10月本地排放贡献比分别为49.1%和42.1%.4个月份，武汉城市圈对该市PM_2.5浓度的贡献差异不大，范围在20.8%~24.1%.受大尺度天气系统的影响，远距离传输贡献率趋势与本地来源相反，占10.6%~35.3%.研究结果表明污染气团跨界输送对武汉不同季节PM_2.5浓度有重要贡献.在冬季大范围污染背景下，污染物区域大范围协同控制才能有效减缓武汉PM_2.5污染问题；而夏季对本地及近周边城市的减排措施可以有效改善武汉的空气质量.

• Abstract：A Nested Air Quality Prediction Model System (NAQPMS) with a source tagged tracer method and surface observation data were used to investigate the characteristics of spatial-temporal distribution of PM_2.5 in Wuhan. The contributions to the surface PM_2.5 concentrations of Wuhan from local and non-local emissions were quantified in January, April, July and October in 2014. The annual PM_2.5 value of Wuhan is 85.3 μg·m^-3 and the number of hazy days (average daily PM_2.5 value ≥75 μg·m^-3) account for 47.9% in 2014. The PM_2.5 concentrations show obvious seasonal variations with the highest and lowest values in winter and summer, respectively. January had the highest monthly mean concentration of 199.1 μg·m^-3 and the pollution period covered almost the whole month. Furthermore, the simulated PM_2.5 concentrations showed higher concentrations in city center and lower in suburban areas. Source apportionment analysis suggested that local contribution was the lowest in January and accounted for 34.1%. This indicated that the regional transport played a determinant role in the continuously heavy PM_2.5 pollution in January. In July, the emissions from Wuhan and nearby cities were the key sources and contributed to 65.7% and 23.1% of surface concentrations, respectively. The local impact of Wuhan showed slight difference with contribution rate of 20.8%~24.1% in the four months. The contribution from non-local areas was different and mainly influenced by the large-scale weather systems. The contributions ranged from 10.6% to 35.3%. Our results highlighted the importance of the air pollutant transports to the PM_2.5 pollution in Wuhan in different seasons. In winter, regulating the regional trans-boundary control of air pollutants should be imperative for effectively mitigating urban PM_2.5 loading, while in summer, reducing the emissions over both local and nearby regions would be more efficient for improving the air quality over Wuhan.

• Key words：PM_2.5  regional transport  Wuhan  numerical simulation  Central China

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