京津冀如何实现空气质量达标？--基于情景分析的京津冀地区PM2.5达标情景研究

研究报告总结

1. PM2.5年度浓度目标

• 京津冀地区：目标是在2030年前将PM2.5年均浓度降至35微克/立方米。
• 河北省：目标是2030年前将PM2.5年均浓度降至23.2微克/立方米。

2. 改善情景

• 京津冀地区：
  • 基准年（2013年）各城市的PM2.5年均浓度模拟值与监测值比较。
  • 通过不同情景（如BAU、BAT、EES等）下的PM2.5年均浓度改善情况。

3. 模拟与监测对比

• 2013年：通过CMAQ模型模拟各城市PM2.5年均浓度，并与实际监测值进行对比。

4. 情景设置

• 情景一：2030年京津冀地区PM2.5年均浓度目标为35微克/立方米。
• 情景二：2030年河北省各城市强化情景下的PM2.5年均浓度改善。

5. 模型选择

• 情景一：使用CMAQ模型模拟京津冀地区PM2.5年均浓度。
• 情景二：使用MEIC模型模拟京津冀地区PM2.5年均浓度。

6. 数据分析

• 2013年至2017年：PM2.5年均浓度下降25%。
• 2017年至2030年：计划进一步降低至35微克/立方米。
• 2030年：京津冀地区各城市PM2.5年均浓度目标为35微克/立方米。

7. 情景设置

• 情景一：2030年PM2.5年均浓度目标为35微克/立方米。
• 情景二：2030年PM2.5年均浓度目标为23.2微克/立方米。
• 情景三：2030年PM2.5年均浓度目标为25微克/立方米。

8. 污染物控制

• 情景一：2030年PM2.5年均浓度目标为35微克/立方米。
• 情景二：2030年PM2.5年均浓度目标为23.2微克/立方米。
• 情景三：2030年PM2.5年均浓度目标为25微克/立方米。
• 情景四：控制VOCs排放，目标为减少90%~95%。

9. 政策措施

• 情景一：采用BAT技术，目标为减少20%~30%。
• 情景二：采用EES技术，目标为减少30%。
• 情景三：采用先进的治理技术，目标为减少50%。

结论

• 通过不同的政策和技术手段，预计在2030年前京津冀地区能够实现PM2.5年均浓度降至35微克/立方米的目标。具体措施包括采用先进的治理技术、控制VOCs排放以及实施BAT和EES等技术。