1. 2研究数据
排放源数据为人为活动排放源、自然排放源和农业活动源的集合。人为活动排放源数据是在ZHANG等[40]基础上发展更新的2010年东亚地区排放源数据集[41-43].该数据集涵盖了大气中主要的污染物种类，包括CO、NOx、SO2、VOCs、黑碳气溶胶、有机碳气溶胶、PM2. 5和PM10,水平分辨率为0. 25° × 0. 25°，并按照电厂源、工业源、居民源和交通源将污染物分类。该排放源数据集最早源于为第2次亚洲模式比较计划（Model Intercomparison Study Asia Phase Ⅱ，MICS-Asia Ⅱ） 准备的东亚地区0. 5 ° × 0. 5 °人为活动排放源数据集[44].在经过不断地更新及修正后[40],其空间分辨率和数据准确性都有大幅提升，是目前在东亚地区开展区域大气污染模拟研究工作所使用的最为权威、全面的污染源排放数据集，并被广泛使用。
在人为活动排放源中加入了必要的自然源排放和农业活动产生的氨源排放进行补充，包括：①GFEDv3. 0（Global Fire Emissions Database,Version 3,全球野火排放源数据集，第3版） 提供森林火灾、秸秆焚烧、农业活动产生的含碳气溶胶排放和NH3的排放数 据；② EDGAR（Emission Database for GlobalAtmospheric Research,全球大气研究排放源数据库） ,提供飞机排放及闪电产生的NOx排放数据。
地形高度数据源自USGS（United States GeologicalSurvey,美国地质调查所） 全球30″ × 30″（ 约1 km × 1km） 的地形格点资料； 土壤类型数据源自USGS全球2' × 2‘（ 约4 km × 4 km） 格点资料； 土地利用类型源自1 km分 辨 率 的AVHRR（advanced very highresolution radiometer,超高分辨率辐射测量仪） 卫星产品； 植被信息源自USGS全球30″ × 30″（ 约1 km × 1km） 的 月 均NDVI（normalized difference vegetationindex,归一化植被指数） 格点资料。气象模块的初始和侧 边 界 条 件 及 其 同 化 场 取 自NCEP（NationalCenters for Environmental Prediction,美国国家环境预报中心）6 h一 次 的1° × 1° FNL（final operationalglobal analysis,全球再分析资料）。海表温度数据取自基于卫星数据的1° × 1°周平均值。
2 结果与讨论
2. 1煤电对大气环境质量的影响
2. 1. 1煤电对污染物排放通量的贡献我国及周边地区SO2、NOx、PM2. 5、PM10、VOCs和黑碳的排放通量见图3,燃煤电厂主要大气污染物排放量对各自排放通量的贡献率如图4所示。
燃煤电厂排放对气态污染物排放通量的贡献较大。在华北、长三角和珠三角等重点地区，燃煤电厂NOx排放通量的平均值约为5 × 10- 9mol（m2·s） ,占总排放通量的20% ~ 30%;SO2排放通量的平均值约为3 × 10- 9mol（m2·s） ,占总排放通量的10% ~30% .而在人为活动较弱的西部地区，燃煤电厂的NOx、SO2排放通量也相对较低，仅在新疆、内蒙古等省区小范围的贡献率达到5% ~ 15%,大部分地区均低于5% .
燃煤电厂排放对颗粒物排放通量的贡献也不容忽视，贡献较大的区域也主要集中在华北、长三角以及珠三角地区。在上述地区，燃煤电厂PM2. 5排放通量范围为20 × 10- 9~ 50 × 10- 9g（m2·s） ,对总排放通量的贡献率为5% ~ 10%,在部分电厂较为集中的区域排放通量可达50 × 10- 9~ 100 × 10- 9g（m2·s） ,对总排放通量的贡献率超过了10% .燃煤电厂PM10排放通量的分布态势及贡献基本与PM2. 5一致，但在排放通量上略高，可达50 × 10- 9g（m2·s） 以上，少部分地区对总排放通量的贡献率也可超过10% .
相比于NOx、SO2和颗粒物，燃煤电厂对VOCs和颗粒物中黑碳排放量的贡献值则很小，基本都低于10- 8g（m2·s） ,甚至低于背景排放值，其贡献几乎可以忽略。
从排放通量空间分布来看，主要大气污染物排放通量较大的区域基本集中在我国东部的华北、长三角、珠三角以及西部的四川盆地等地区，燃煤电厂对大气污染物排放通量的贡献较大区域也基本集中在上述区域，这与当地强烈的人为活动密切相关。而在我国西部地区，随着人为活动的减少，电厂排放强度以及对总排放通量贡献也在迅速递减。
从污染物种来说，燃煤电厂排放的主要污染物应为NOx和SO2,其贡献率可达15% ~ 30%,但基本维持在40%以下； 对PM2. 5以及PM10排放的贡献率相对较低，仅为5% ~ 10%; 对含碳污染物，包括VOCs以及黑碳的贡献则非常微弱，相对其他排放源种类几乎可以忽略。
2. 1. 2煤电对污染物浓度的贡献
基于2013年的气象条件分别估算全部大气污染源和燃煤电厂排放对主要大气污染物地面浓度的贡献，其中燃煤电厂贡献采用Brute Force方法进行估算，即首先采用真实排放源进行模拟，再去掉燃煤电厂排放源进行模拟，2次模拟结果相减即为燃煤电厂源排放的贡献。该方法为目前国内外最常用的敏感性试验方法，尤其能够准确估算某种排放源对二次污染物的贡献浓度大小[45].燃煤电厂排放源对主要大气污染物年均浓度的贡献值分布模拟结果如图5所示，对主要大气污染物地面浓度的贡献率分布见图6.
由图5、6可见，燃煤电厂对各种污染物地面浓度贡献值较大的区域包括东北地区、京津冀地区、河北省南部、河南省、山东省西部、长三角地区、山西省和陕西省部分地区、四川盆地、贵州省中部和珠三角地区。其中，对ρ（ 硫酸盐） 的贡献值相对较小，基本在1μgm3以下，而对ρ（ 硝酸盐） 的贡献值仅在华中地区就达到了1 ~ 3 μgm3,这2种气溶胶物种均为二次污染物，其生成受前体物、大气氧化性等多种因素影响。从贡献率来看，在以上地区燃煤电厂对ρ（SO2）、ρ（O3）、ρ（ 硫酸盐）、ρ（ 硝酸盐）、ρ（O3）、ρ（PM2. 5） 和ρ（PM10） 的 年 均 值 贡 献 率 基 本 在10%以 下，对ρ（NOx） 年均值的贡献率较大，达到了10% ~ 20%,这与全国燃煤火电机组总体脱硝水平较低有关。
2. 1. 3近地面风场的影响
近地面风场是大气污染物扩散的重要因素，对于大气污染源布局特别是大型燃煤火电这类高架源影响显着。利用2013年地面ρ（PM2. 5） 分布特征来表征不同地区的大气污染情况，2013年1月、4月、7月、10月月均以及年均近地面风场和ρ（PM2. 5） 分布见图7.
