【摘 要】
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PM2.5是危害人群健康的主要大气污染物之一。人为源排放和气象条件对PM2.5的形成与发展有着不可忽视的贡献,但我国目前仍缺少对于未来PM2.5浓度变化的预测以及对排放与气象等因素在PM2.5浓度变化过程中所起到驱动作用的探索。未来我国PM2.5浓度在不同排放情景与多变的环境条件影响下将会有何种时空变化趋势,是我国应对气候变化及其不良影响策略制定中亟待解决的重要科学问题。本研究基于标准化后的201
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PM2.5是危害人群健康的主要大气污染物之一。人为源排放和气象条件对PM2.5的形成与发展有着不可忽视的贡献,但我国目前仍缺少对于未来PM2.5浓度变化的预测以及对排放与气象等因素在PM2.5浓度变化过程中所起到驱动作用的探索。未来我国PM2.5浓度在不同排放情景与多变的环境条件影响下将会有何种时空变化趋势,是我国应对气候变化及其不良影响策略制定中亟待解决的重要科学问题。本研究基于标准化后的2013～2017年全国空气质量监测数据、人为源排放、气象变量、地理类和社会经济类数据建立随机森林模型,模拟了我国现阶段以及2030、2040和2050年的0.25°×0.25°（约25km×25km）格网、日尺度的PM2.5浓度,并利用十折交叉法对模型进行时空精度验证。利用情景分析法探索人为减排和气象条件变化对PM2.5浓度的影响。最终开展气候变化背景下我国不同情景的PM2.5污染长期暴露预测研究。3套未来情景分别为:基于RCP6.0气象和SSP4RCP6.0人口情景下的我国2015年排放水平、基于RCP4.5气象和SSP2RCP4.5人口情景下的我国当前排放政策、基于RCP2.6气象和SSP1RCP2.6人口情景下的全球2℃温升排放目标,分别命名为基线情景、短期目标治理情景和长期强化治理情景。结果表明:（1）全国模型cv-R~2达到0.85,近地面风速、比湿、相对湿度和气压等气象条件,民用源的OC、交通源的一次PM2.5、电力源的SO2和工业源的VOC等人为源排放,高程和人口等参数对模型有着重要的贡献。（2）全国人口加权PM2.5浓度从2013年的55.30μg/m~3降到2017年的47.64μg/m~3。其中人为减排因素贡献了61.76%,使全国人口加权PM2.5浓度降低了4.73μg/m~3,而在污染较为严重的京津冀及周边地区,人为减排因素的贡献达到83.02%,使京津冀及周边地区人口加权年均PM2.5浓度降低了11.37μg/m~3。（3）气候变化背景下,未来年份中不同人为排放、气象条件和人口发展情景下的PM2.5浓度表现出了明显的差异性,长期强化治理情景中京津冀及周边的人口加权PM2.5浓度在2050年降低至41.44μg/m~3,相比基线情景低20.44μg/m~3。各情景之间仅在京津冀及周边存在明显差异,在全国其他重点污染防控区域的差异较小。我国PM2.5的浓度受多种因素影响,在2013年至2017年期间显著降低,其中人为排放的减少对PM2.5浓度降低起到了主导作用。而未来长期强化治理能够使PM2.5浓度进一步降低,且京津冀及周边地区等PM2.5高污染地区降幅更大。综上,我国未来应统筹气候变化与大气污染的协同治理,重点控制对PM2.5变化影响较大的人为排放污染物,坚持空气污染治理决心不动摇。该论文有图12幅,表9个,参考文献101篇。
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