Гидрометеорологические исследования и прогнозы. 2023. № 2 (388). С. 156-173 156
DOI: https://doi.org/10.37162/2618-9631-2023-2-156-173
УДК 504.3.054
Изменения кадастровых данных
о выбросах в атмосферу загрязняющих веществ
в московском регионе
Д.В. Борисов, И.Н. Кузнецова, М.И. Нахаев
Гидрометеорологический научно-исследовательский центр
Российской Федерации, г. Москва, Россия
lbj23.98@mail.ru
Для планируемой модификации технологии прогнозирования качества воздуха
за счет перехода к новой версии ХТМ CHIMERE проведен сравнительный анализ
эмиссий ЕМЕР-2020 с используемыми в настоящее время данными о выбросах
загрязнителей в атмосферу ЕМЕР-2013. Выявлено снижение в последние годы
суммарного объема эмиссий на территории московского региона на 40 %,
установлено их пространственное перераспределение и изменение вкладов
отраслевых источников в суммарный выброс. Больше всего в ЕМЕР-2020 по
сравнению с ЕМЕР-2013 изменен вклад эмиссий автотранспорта (увеличен до 58 %)
и вклад эмиссий от промышленного сжигания (увеличен до 27 %). Особый интерес
представляет сравнение кадастровых эмиссий в 2019 и 2020 гг.; обнаружено
небольшое уменьшение суммарных эмиссий (на 1–6 %) в 2020 г., что адекватно
соотносится с ограничительными мероприятиями в период пандемии COVID-19.
Представлены и обсуждаются результаты сравнений данных о выбросах в
атмосферу Росприроднадзора и EMEP-2019 на территории Москвы; установлено
совпадение суммарных эмиссий при отличиях в пространственном и отраслевом
распределениях. Разработанные алгоритмы сравнительного анализа данных EMEP
и Росприроднадзора универсальны, могут применяться для анализа обновленных
данных на любых территориях.
Ключевые слова: эмиссии ЕМЕР, химическая транспортная модель, CHIMERE,
данные Росприроднадзора, пандемия COVID-19
Changes in inventory data
on pollutant emissions into the atmosphere
over the Moscow region
D.V. Borisov, I.N. Kuznetsova, M.I. Nakhaev
Hydrometeorological Research Center of Russian Federation, Moscow, Russia
lbj23.98@mail.ru
For the planned modification of the air quality forecasting technology due to the
transition to the new version of the CHIMERE chemical transport model, the updated
EMEP-2020 emission data for the Moscow region were compared with the currently used
EMEP-2013 data on emissions of priority pollutants into atmosphere. A 40 % decrease in
the total volume of emissions has been revealed over the Moscow region in recent years,
their spatial redistribution and changes in the contributions of industry sources to the total
emission have been established. In EMEP-2020, as compared to EMEP-2013, the
contribution of vehicle emissions and emissions from industrial combustion changed the
Борисов Д.В., Кузнецова И.Н. Нахаев М.И. 157
most: it increased up to 58 and 27%, respectively. The comparison of 2019 and 2020
emissions is of particular interest: the inventory data revealed a slight decrease in total
emissions (by 1–6 %) in 2020, which adequately correlates with restrictive measures
during the COVID-19 pandemic.
The results of comparisons of the data on emissions into the atmosphere on the territory
of Moscow according to Rosprirodnadzor and EMEP-2019 are presented and discussed.
The coincidence of total emissions was established, with differences in spatial and sectoral
distributions. The developed algorithms for the comparative analysis of EMEP and
Rosprirodnadzor data are universal and can be used to analyze updated information in any
regions.
Keywords: EMEP emissions, chemical transport model, CHIMERE, Rosprirodnadzor,
COVID-19 pandemic
Введение
Действующая в ФГБУ «Гидрометцентр России» технология
прогнозирования качества атмосферного воздуха для территории
московского региона базируется на химической транспортной модели
(ХТМ) CHIMERE и системе COSMO-Ru2АRT [3, 5, 6]. Расчеты
концентраций загрязняющих веществ проводятся с использованием
прогностических метеорологических данных мезомасштабной модели
COSMO-Ru с пространственным разрешением 2.2 км
[https://meteoinfo.ru/cosmo-maps]. Одна из входящих в технологию моделей
– ХТМ CHIMERE – включена в технологию благодаря открытому доступу
к исходному коду [https://www.lmd.polytechnique.fr/], а также постоянному
усовершенствованию разработчиками этой модели, дающему возможность
пользователям применять различные настройки, в частности подключать
данные различных атмосферных моделей, корректировать данные
землепользования и эмиссий и др. [9–11]. К тому же авторы планируют
переход на использование в технологии прогнозирования качества воздуха
также находящейся в открытом доступе последней версии CHIMEREv2020
[12].
Для технологических расчетов используются данные антропогенных
эмиссий кадастра EMEP (European Monitoring and Evaluation Programme) и
биогенных эмиссий [https://www.emep.int/]. Данные EMEP представлены
на регулярной сетке, находятся в свободном доступе и, что важно для
пользователей, позволяют проводить региональную коррекцию [13]. В
ранее опубликованных авторами публикациях обсуждались способы и
эффективность коррекции кадастровых данных, обнаруженной в
уменьшении модельных ошибок величин концентраций загрязняющих
веществ [1, 8]. Оценка качества модельных прогнозов концентраций
загрязняющих веществ проводится путем сравнения модельных
концентраций с данными измерений на автоматических станциях контроля
загрязнения атмосферы (АСКЗА) ГПБУ «Мосэкомониторинг»
(https://mosecom.mos.ru/).
Появление новых данных эмиссий в EMEP происходит с задержкой
около двух лет. Сегодня доступна информация о выбросах в атмосферу
в 2020 г. (ниже EMEP-2020). В кадастре последних лет данные
158 Атмосферные процессы и загрязнение атмосферы
представлены в обновленном формате: увеличено разрешение сетки до
0.1°×0.1°, расширена номенклатура отраслевых источников загрязнения.
До обновления в EMEP использовалась номенклатура 11 отраслевых
источников SNAP (Selected Nomenclature for sources of Air Pollution), в
обновленном формате представляются данные о выбросах уже 15
источников GNRF (General Nomenclature for Reporting).
В действующей технологии прогноза качества воздуха расчеты ХТМ
пока выполняются с использованием данных об эмиссиях EMEP 2013 года
(далее ЕМЕР-2013), представленных на сетке 0.5°×0.5°. Намерение
перейти на усвоение эмиссий ЕМЕР последнего выпуска должно получить
обоснование целесообразности этой процедуры по результатам сравнения
данных используемого кадастра ЕМЕР-2013 с актуализированным
кадастром ЕМЕР-2020. При этом необходимо принимать во внимание
специфические особенности 2020 года в связи с сокращением выбросов в
атмосферу в период пандемии COVID-19. Ограничения работы
промышленных предприятий и транспорта с соответственным
сокращением эмиссий в 2020 г. были характерны и для московского
региона [2, 4]. Это обстоятельство послужило причиной проведения
анализа данных ЕМЕР предшествующего 2019 года.
Представленное исследование посвящено сравнительному анализу
данных об эмиссиях на территории московского региона, представленных
в кадастрах EMEP-2013, EMEP-2019 и EMEP-2020. Также проведен
сравнительный анализ данных EMEP-2019 с открытыми данными
Федеральной службы по надзору в сфере природопользования
(Росприроднадзор, ниже РПН) о выбросах в атмосферу загрязняющих
веществ на территории Москвы в 2019 году [7].
Данные и методы исследования
В рамках исследований выполнен сравнительный анализ отраслевых
эмиссий шести приоритетных загрязнителей воздуха: оксид углерода (CO),
аммиак (NH3), неметановые летучие органические соединения (NMVOC),
оксиды азота (NOx), взвешенные частицы (PM2.5, PM10, PMcoarse),
оксиды серы (SOx).
Необходимо отметить, что на сайте EMEP доступны данные о
выбросах на территории московского региона 2013 года актуализации в
обновленном формате, соответствующем формату данных EMEP-2019,
EMEP-2020. Однако, поскольку ранее авторами проводился анализ
эмиссий на территории московского региона кадастра EMEP-2013,
представленных по 11 отраслевым источникам (SNAP) на сетке 0.5°×0.5°
[8], с целью упрощения сравнительного анализа принято решение о
переводе данных EMEP-2019 и EMEP-2020 на регулярную сетку 0.5°×0.5°.
Кроме того, данные отраслевых источников выбросов EMEP-2019 и EMEP-
2020 перераспределены под номенклатуру SNAP кадастра EMEP-2013
(табл. 1).
Борисов Д.В., Кузнецова И.Н. Нахаев М.И. 159
Анализ временной и пространственной динамики количества
выбросов проводился по 6 ячейкам регулярной сетки 0,5°×0,5°,
охватывающим территорию московского региона (рис. 1).
Таблица 1. Соответствие отраслевых источников выбросов в атмосферу в
кадастрах EMEP-2019 и EMEP-2013
Table 1. Correspondence of air emissions industry sources in the EMEP-2019 and
EMEP-2013 inventories
EMEP-2019 (GNRF)
EMEP-2013 (SNAP)
A
PublicPower
Энергетика
S1
Сжигание в энергетической
промышленности
C
OtherStationary
Comb
Другое
стационарное
сжигание
S2
Сжигание на
непромышленных заводах
B
Industry
Промышленность
S3
Сжигание в обрабатывающей
промышленности
D
Fugitive
Летучие вещества
S5
Извлечение и распределение
ископаемого топлива и
геотермической энергии
E
Solvents
Растворители
S6
Использование
растворителей
F
RoadTransport
Дорожный транспорт
S7
Автомобильный транспорт
I
Offroad
Внедорожный
транспорт
G
Shipping
Судоходство
S8
Другие мобильные
источники и механизмы
H
Aviation
Авиация
O
AviCruise
Гражданская
авиация
P
IntShipping
Внутреннее
судоходство
J
Waste
Отходы
S9
Переработка отходов
и утилизация
K
AgriLivestock
Животноводство
S10
Сельское хозяйство
L
AgriOther
Другое сельское
хозяйство
N
Natural
Природные отходы
S11
Другие источники
(естественные и биогенные
источники)
Следует отметить особенности представления имеющихся за 2019 г.
(более поздних – нет) данных в РПН, учитывая поставленную цель
сравнения их с данными EMEP. В базе данных РПН-2019 имеется
информация об антропогенных выбросах в атмосферу на территории
Москвы приоритетных загрязнителей: CO, NH3, NMVOC, NOx, PM (сумма
всех трех фракций), SOx. Здесь содержатся данные о выбросах от
стационарных источников, полученные из отчетов формы 2ТП-воздух и
распределенные по административным округам Москвы и видам
160 Атмосферные процессы и загрязнение атмосферы
экономической деятельности (ОКВЭД). Отдельно представлены данные о
выбросах загрязняющих веществ автотранспортом на территории Москвы,
но, в отличие от стационарных источников, суммарно для территории
города.
Рис. 1. Ячейки кадастра EMEP-2013, охватывающие территорию
московского региона (красным цветом показана сетка EMEP-2013 и
условные номера ячеек).
Fig. 1. EMEP-2013 inventory cells covering the territory of the Moscow
region (EMEP-2013 grid and cell numbers are shown in red).
На подготовительном этапе эмиссии стационарных источников в
ячейках EMEP-2019 (0,1°×0,1°) были перераспределены по
административным округам Москвы пропорционально доле пересечения
территории ячейки и территории административного округа от площади
ячейки.
Сравнение суммарных по территории Москвы эмиссий
автотранспорта по данным РПН проводилось по представленным в EMEP-
2019 данным отраслевого источника F (RoadTransport, табл. 1).
Разработанный алгоритм сравнения данных EMEP в обновленном формате
Борисов Д.В., Кузнецова И.Н. Нахаев М.И. 161
с данными РПН универсален, может применяться при анализе
актуализированных данных РПН и для других территорий.
Подготовительная обработка представленных в кадастре ЕМЕР и РПН
данных, последующий сравнительный анализ данных проводились с
использованием языка программирования Python и подключаемых к нему
библиотек Pandas, Numpy и Glob. Для построения визуализаций
использовались библиотеки Matplotlib, Geopandas, Cartopy, Shapely.
Обсуждение результатов
Суммарные выбросы. Анализ изменений суммарного объема
выбросов по рассматриваемой территории (рис. 1) показал снижение
объема выбросов в EMEP-2019 и EMEP-2020 по сравнению с EMEP-2013
на 37 % и 40 % соответственно (табл. 2). Основной вклад в снижение
суммарного объема выбросов в обоих кадастрах внесли эмиссии PM всех
трех фракций. Также в EMEP-2019, EMEP-2020 по сравнению с EMEP-
2013 суммарные эмиссии CO, NMVOC, NOx снижены на 30–40 % и
увеличены эмиссии NH3 на 25 % и 18 % соответственно. И только выбросы
SOx практически не изменились.
Таблица 2. Суммарные объемы выбросов приоритетных загрязнителей на
территории Москвы в кадастрах EMEP-2013, EMEP-2019 и EMEP-2020
Table 2. Total emissions of priority pollutants in the territory of Moscow region in
the EMEP-2013, EMEP-2019 and EMEP-2020 inventories
CO,
тыс. т
NH3,
тыс. т
NMVOC,
тыс. т
NOx, %
PM10, %
PM2.5, %
PMcoarse
, %
Sox, %
Сумма
622317
7653
200408
218020
86123
62907
23215
76199
1296842
388577
9528
146516
150699
19434
15422
8088
78427
816691
364829
9039
143525
145068
19641
15288
8478
75609
781476
48
1
15
17
7
5
2
6
100
48
1
18
18
2
2
1
10
100
47
1
18
19
3
2
1
10
100
-38
+25
-27
-31
-77
-75
-65
+3
-37
-41
+18
-28
-33
-77
-76
-63
-1
-40
-6
-5
-2
-4
+1
-1
+5
-4
-4
162 Атмосферные процессы и загрязнение атмосферы
Установлено небольшое уменьшение (на 1–6 %) суммарных эмиссий
приоритетных загрязняющих веществ на территории региона в EMEP-2020
по сравнению с EMEP-2019, что, по-видимому, отражает ограничительные
мероприятия в период пандемии COVID-19 в Москве и области [4]. Можно
также отметить незначительное уменьшение в EMEP-2019, EMEP-2020 по
сравнению с EMEP-2013 доли выбросов PM10 и PM2.5 (на 2–3 %) на фоне
увеличения доли выбросов NMVOC (на 3 %) и SOx (на 4 %).
Структурные изменения эмиссий отраслевых источников.
Наиболее существенные изменения в последних версиях ЕМЕР по
сравнению с ЕМЕР-2013 коснулись выбросов автотранспорта (SNAP7) и
выбросов от сжигания в обрабатывающей промышленности (SNAP3). В
EMEP-2019, EMEP-2020 вклад эмиссий SNAP7 в суммарный выброс
увеличен почти в 2 раза – до 58 %, SNAP3 – до 27 % (рис. 2).
Борисов Д.В., Кузнецова И.Н. Нахаев М.И. 163
Рис. 2. Распределение эмиссий загрязняющих веществ CO, NH3, NMVOC,
NOx, PM2.5, PM10, PMcoarse, SOx (сверху вниз) и суммарных выбросов
(нижние рисунки) отраслевых источников по территории Москвы в кадастрах
EMEP-2013, EMEP-2019 и EMEP-2020. Номенклатура отраслевых источников
SNAP показана в табл. 1.
Fig. 2. Distribution of emissions of pollutants CO, NH3, NMVOC, NOx, PM2.5,
PM10, PMcoarse, SOx (from top to bottom) and total emissions (bottom figures)
from industry sources over the territory of Moscow region in the EMEP-2013,
EMEP-2019 and EMEP-2020. The nomenclature of industry sources of SNAP is
shown in table 1.
Отметим, источник SNAP4 (Промышленность) отсутствует в матрице
конвертации номенклатур ЕМЕР-2019, EMEP-2020, а источнику SNAP3
(Сжигание в обрабатывающей промышленности) по номенклатуре GNRF
соответствует источник «Industry» (Промышленность). По-видимому, в
кадастрах EMEP-2019, EMEP-2020 выбросы SNAP4 были учтены в
номенклатуре GNRF «Industry» и при конвертации перешли в SNAP3.
Кроме того, в данных EMEP-2019, EMEP-2020 практически отсутствуют
выбросы источника SNAP8 (Другие мобильные источники и механизмы);
сделано предположение, что выбросы этого источника перенесены в
SNAP7. Такие преобразования можно связать с установленным
существенным увеличением в EMEP-2019, EMEP-2020 по сравнению с
данными EMEP-2013 доли выбросов источников SNAP7 и SNAP3.
Сравнение суммарных эмиссий отраслевых источников загрязнителей
EMEP-2020 и EMEP-2019 показало практически отсутствие разницы
между ними (табл. 2, рис. 2).
Ниже перечислены особенности межгодовой динамики эмиссий
приоритетных загрязнителей от отраслевых источников.
CO. В EMEP-2019, EMEP-2020 в суммарном объеме выбросов CO
доля SNAP7 (Автомобильный транспорт) увеличена до 92 %, в EMEP-2013
она составляла 40 % (рис. 2).
NH3. В EMEP-2019, EMEP-2020 отсутствует источник SNAP5
(Извлечение и распределение ископаемого топлива и геотермической
энергии), а в EMEP-2013 вклад SNAP5 составлял 21 % в суммарный объем
выбросов. В EMEP-2019, EMEP-2020 значительно возрос вклад в
суммарный выброс источника SNAP3 (Сжигание в обрабатывающей
промышленности) до 35 % и 40 % соответственно. В EMEP-2013 выбросы
NH3 источника SNAP3 отсутствуют.
NMVOC. В EMEP-2019, EMEP-2020 снижен вклад до 19 % источника
SNAP6 (Использование растворителей); в EMEP-2013 он составлял 40 %.
NOx. Изменения эмиссий отраслевых источников NOx соответствуют
реальным тенденциям: в EMEP-2019, EMEP-2020 вклад источника SNAP7
(Автомобильный транспорт) увеличен до 37 %, что почти на 10 % больше
по сравнению с EMEP-2013; почти вдвое увеличена доля выбросов SNAP3
(Сжигание в обрабатывающей промышленности) – до 28 %.
PM (все три фракции). В EMEP-2019, EMEP-2020 существенно
увеличен вклад источника SNAP3 до 75–84% при 13–17% в EMEP-2013;
164 Атмосферные процессы и загрязнение атмосферы
резко снижены (до 1–4 %) вклады источников SNAP1 (Сжигание в
энергетической промышленности) и SNAP2 (Сжигание на
непромышленных заводах). Вклад источника SNAP7 в выбросах PM в
EMEP-2019, EMEP-2020 увеличился до 6–11 % (рис. 2).
SOx. Как и по выбросам РМ, в EMEP-2019, EMEP-2020 резко увеличен
вклад выбросов SNAP3 (Сжигание в обрабатывающей промышленности) –
до 85 %, в EMEP-2013 доля этого источника в суммарном объеме выбросов
SOx составляла 32 %. Обоснованность такого перераспределения, на наш
взгляд, не имеет практического обоснования. В последних версиях EMEP,
напротив, резко уменьшен вклад SNAP1 и SNAP2 (Сжигание) в суммарные
выбросы SOx – до 4–8 %.
Пространственное перераспределение суммарных по источникам
эмиссий. Анализ пространственного распределения суммарных эмиссий в
EMEP-2019, EMEP-2020 показал существенные изменения в их
распределении по территории московского региона по сравнению с EMEP-
2013. На рис. 3 в каждой из 6 ячеек EMEP 0.5°×0.5° представлены доли
эмиссий загрязняющих веществ от суммарного по территории объема
выбросов в кадастрах EMEP-2013, EMEP-2019 и EMEP-2020.
Перед анализом пространственных преобразований эмиссий в
последних версиях кадастров EMEP заметим, что в ранее опубликованных
авторами работах подчеркивалось наличие в данных EMEP-2013 ярко
выраженного максимума эмиссий автотранспорта в юго-западной части
Москвы, также была показана целесообразность коррекции и
выравнивания суммарных эмиссий в северной и южной частях
московского домена [8]. По результатам проведенного анализа
установлено, что в EMEP-2019, EMEP-2020 по сравнению с EMEP-2013
имеются существенные изменения в пространственном и количественном
распределении эмиссий загрязняющих веществ; отметим наиболее
заметные:
– в EMEP-2019, EMEP-2020 на юго-западе Москвы (ячейка 1)
суммарные эмиссии сокращены в 5 раз по сравнению с EMEP-2013 и
составляют 5 % от суммы выбросов по московскому домену;
– на севере Москвы (ячейка 4) почти в 3 раза увеличен объем
суммарных эмиссий – до 28 % от суммарного выброса по территории.
В других частях города изменения объемов суммарного выброса
загрязняющих веществ в EMEP-2019, EMEP-2020 по сравнению с
EMEP-2013 менее значительны: на 7 % суммарные эмиссии снижены на
юге (ячейка 3), на 2–5 % увеличены в восточном секторе (ячейки 5 и 6).
Практически не изменились эмиссии на северо-западе (ячейка 2).
Реализованное в EMEP-2019, EMEP-2020 пространственное
перераспределение эмиссий загрязнителей обеспечивает более
Борисов Д.В., Кузнецова И.Н. Нахаев М.И. 165
равномерное и, на наш взгляд, приближенное к реальности распределение
эмиссий по территории московского региона.
Тенденции изменений вклада отдельных загрязняющих веществ в
сумму выброса на территории московского домена детально отражены на
рис. 3. Из наиболее значимых отметим: наибольший вклад в городское
загрязнение воздуха РМ (около 50 %) был и сохранился в EMEP-2019,
EMEP-2020 в южной части города. Значительный локальный максимум
загрязнения SOx появился в EMEP-2019, EMEP-2020 на севере Москвы
(ячейка 4), в EMEP-2013 в этом районе эмиссии SOx были в 6 раз меньше
и сравнимы с соседней ячейкой 6.
Отдельно отметим, в EMEP-2020 по сравнению с EMEP-2019
изменений пространственного распределения суммарных по источникам
эмиссий не наблюдается. Можно отметить только снижение в ячейке 5
(юго-восток) суммарных эмиссий на 10 %, включая снижение на 24 %
эмиссий NOx.
166 Атмосферные процессы и загрязнение атмосферы
Рис. 3. Доли эмиссий загрязняющих веществ (NH3, NMVOC, NOx, PM2.5,
PM10, PMcoarse, SOx и их сумма) от суммарного по территории объема
выбросов в кадастрах EMEP-2013, EMEP-2019 и EMEP-2020.
Fig. 3. Shares of pollutant emissions (NH3, NMVOC, NOx, PM2.5, PM10,
PMcoarse, SOx and their sum) of the total emissions in the territory in the EMEP-
2013, EMEP-2019 and EMEP-2020 inventories.
Изменения пространственного распределения суммарных эмиссий
отраслевых источников показаны в каждой ячейке EMEP 0.5°×0.5° на рис.
4.
Борисов Д.В., Кузнецова И.Н. Нахаев М.И. 167
Рис. 4. Доли эмиссий отраслевых источников от суммы эмиссий по
территории по номенклатуре SNAP в кадастрах EMEP-2013, EMEP-2019,
EMEP-2020.
Fig. 4. Shares of emissions from industry sources from the total emissions in
territory according to the SNAP nomenclature in the EMEP-2013, EMEP-2019,
EMEP-2020 inventories.
Изменения пространственных распределений суммарных эмиссий
отраслевых источников в целом соответствуют тенденциям, описанным
168 Атмосферные процессы и загрязнение атмосферы
выше для пространственных распределений суммарных эмиссий. Ниже
перечислены наиболее отличающиеся от общих тенденций распределения
эмиссии отраслевых источников в EMEP-2019, EMEP-2020.
SNAP1 (Сжигание в энергетической промышленности) – отсутствуют
выбросы в ячейках 1 и 2 (запад), большая часть выбросов (42 % и 48 %) в
EMEP-2019, EMEP-2020 приходится на ячейку 5 (юг). Также в EMEP-19
23 % выбросов SNAP1 приходится на ячейку 4 и 33 % на ячейку 5, в
EMEP-20 на эти ячейки приходится 31 % и 16 % от суммарных по
территории выбросов соответственно.
SNAP8 (Другие мобильные источники и механизмы) – основной
объем выбросов (около 78 %) приходится на ячейку 4 (север) при 11 %
выбросов в ячейках 1 и 3 (юго-запад и юг соответственно) при отсутствии
выбросов в остальных ячейках.
SNAP10 (Сельское хозяйство) – большая часть эмиссий (около 70 %)
сосредоточена в южной части домена (ячейки 1, 3, 5), а в EMEP-2013
выбросы SNAP10 были примерно поровну распределены между южной и
северной частями домена.
Сравнение данных кадастра EMEP-2019 с данными
Росприроднадзора за 2019 год
Стационарные источники. По данным РПН 75 % эмиссий всех
загрязнителей на территории Москвы приходится на два источника по
классификатору ОКВЭД: «Обеспечение электрической энергией, газом и
паром; кондиционирование воздуха» (63 %) и «Производство кокса и
нефтепродуктов» (12 %).
По данным EMEP-2019 63 % выбросов совокупности загрязнителей
стационарных источников приходится на источник N14_Industry
(Промышленность) и 16 % на источник N14 A_PublicPower (Энергетика).
Таким образом, в РПН оценки вклада выбросов предприятий
энергетического комплекса отличаются от EMEP-2019 почти в 4 раза.
Имеются различия между двумя кадастрами и в оценках вклада отдельных
источников в суммарный выброс отдельных загрязняющих веществ.
CO. По данным РПН 48 % эмиссий СО производит источник
«Обеспечение электрической энергией, газом и паром; кондиционирование
воздуха», в EMEP-2019 энергетика (N14 А) обеспечивает 27 % суммарных
эмиссий СО, промышленность и стационарное сжигание (N14 В и N14 C)
– около 70 %.
NOx. Около 82 % эмиссий этого вещества по данным РПН приходится
на предприятия энергетического комплекса. По данным EMEP-2019
эмиссии от энергетических предприятий составляют около 43 %, а 55 %
эмиссий NOx приходится на промышленность и другое сжигание (N14 B и
N14 C).
PM. По данным РПН 23 % от суммарных эмиссий приходится на
предприятия энергетического комплекса и 19 % на «Производство прочей
Борисов Д.В., Кузнецова И.Н. Нахаев М.И. 169
неметаллической минеральной продукции». По данным EMEP-2019 91 %
эмиссий РМ приходится на промышленные предприятия (N14 B).
SOx. По данным РПН 79 % выбросов этих газов делают
энергетические объекты, 17 % приходится на «Производство кокса и
нефтепродуктов». В EMEP-2019 основным источником выбросов SOx
(90 %) является промышленность.
NMVOC. 41% выбросов неметановых углеводородов дают
производства кокса и нефтепродуктов, 20 % – «Торговля розничная». По
данным EMEP-2019 50 % выбросов NMVOC приходится на
промышленные предприятия и 36 % – на производство растворителей
(N14 E).
В табл. 3 приведены данные суммарных выбросов приоритетных
загрязнителей на территории Москвы суммарно и отдельно по
стационарным источникам и передвижным источникам (транспорту).
Таблица 3. Суммарные по территории Москвы объемы выбросов
приоритетных загрязнителей, EMEP-2019 и данные РПН
Table 3. Total emissions of priority pollutants for the territory of Moscow, EMEP-
2019 and RPN data
Данные
CO
NOx
SOx
PM
NH3
NMVOC
Всего
Транспортные выбросы
EMEP-2019
136342
20049
466
Н/Д
634
20083
177574
РПН
251860
45290
2480
Н/Д
4400
28420
332450
Разница (%)
-45
-55
-81
Н/Д
-85
-29
-46
Стационарные выбросы
EMEP-2019
22032
61477
57140
25367
Н/Д
54920
220936
РПН
8400
36020
13738
1751
Н/Д
11271
71179
Разница (%)
+162
+70
+315
+1348
Н/Д
+387
+210
Сумма
EMEP-2019
158373
81527
57606
Н/Д
Н/Д
75002
398510
РПН
260260
81310
16218
Н/Д
Н/Д
39691
403629
Разница (%)
-39
+0
+255
Н/Д
Н/Д
+88
-1
Как видно в табл. 3, количество суммарных выбросов всех
загрязняющих веществ в EMEP-2019 на 1 % меньше, чем по данным РПН.
Обращает на себя внимание существенная разница вклада в суммарные
эмиссии транспортных и стационарных источников: в EMEP-2019
транспортных выбросов на 46 % меньше, чем по данным РПН, а выбросов
стационарных источников на 210 % больше. Следует отметить наиболее
существенные отличия выбросов отдельных загрязнителей: в EMEP-2019
за счет эмиссий стационарных источников больше, чем в РПН, суммарных
170 Атмосферные процессы и загрязнение атмосферы
выбросов SOx – в 2,5 раза, PM – более чем в 13 раз, выбросов NMVOC –
почти в 4 раза.
С помощью разработанного авторами алгоритма с использованием
данных об эмиссиях EMEP-2019 на сетке 0.1°×0.1° проведен
сравнительный анализ суммарных эмиссий стационарных источников по
административным округам Москвы.
Во всех АО выявлено превышение суммарных эмиссий в EMEP-2019
по сравнению с данными РПН, за исключением уменьшения их на 5 % в
ЦАО. Особенно большие различия в данных РПН и ЕМЕР-2019
установлены на территории СВАО, где по данным ЕМЕР-2019 суммарных
эмиссий от стационарных источников в 25 раз больше, чем по данным
РПН.
Выявлено несколько ярко-выраженных нехарактерных максимумов в
распределении объемов эмиссий на сетке 0.1°×0.1° в EMEP-2019. На рис. 5
видны нетипичные максимумы NOx и NMVOC на юго-востоке от Москвы
(рис. 5a, б) и сильно выраженный максимум эмиссий SOx (рис. 5в) на
территории СВАО.
a)
б)
в)
Рис. 5. Пространственное распределение суммарных эмиссий по
территории Москвы на сетке 0.1⁰×0.1⁰ в EMEP-2019; а) NMVOC, б) NOx, в)
SOx. Размер круга прямо пропорционален объему выброса в ячейке.
Борисов Д.В., Кузнецова И.Н. Нахаев М.И. 171
Fig. 5. Spatial distribution of total emissions over the territory of Moscow on a
0.1⁰×0.1⁰ grid in EMEP-2019; a) NMVOC, b) NOx, c) SOx. The size of the circle
is directly proportional to the emission value in the cell.
Установлено, что в EMEP-2019 по сравнению с РПН суммарных
эмиссий SOx на территории СВАО больше в 2032 раза, на территории
СЗАО – в 1430 раз, на территории Новомосковского АО – в 181 раз, на
территории Троицкого АО – в 287 раз.
Заключение
Проведенный анализ временных и пространственных изменений
эмиссий загрязняющих веществ (CO, NH3, NMVOC, NOx, PM2.5, PM10,
PMcoarse, SOx) в EMEP-2013 и в кадастрах последних лет (EMEP-2019,
EMEP-2020) является подготовительным этапом на пути обновления
действующей в Гидрометцентре России технологии прогнозирования
качества воздуха на базе ХТМ и усвоения актуализированных данных
ЕМЕР.
Установлено, что на территории московского региона в EMEP-2019 и
EMEP-2020 по сравнению с EMEP-2013 суммарный объем выбросов
загрязняющих веществ уменьшен на 37 % и 40 %, в основном за счет
снижения эмиссий PM. В последних кадастрах по сравнению с EMEP-2013
также снижены эмиссии CO, NMVOC и NOx на 30–40 %, а эмиссии NH3
увеличены на 18–25 %; объем эмиссий SOx практически не изменился.
Наиболее существенные изменения в отраслевых выбросах в
последних версиях ЕМЕР относятся к эмиссиям автотранспорта и
выбросам от сжигания в обрабатывающей промышленности; вклад в
суммарный выброс транспорта увеличен почти в 2 раза – до 58 %, а
эмиссий от сжигания в промышленности увеличен до 27 %.
Отдельное внимание было уделено сравнению эмиссий в 2020 г. с
предшествующим 2019 г. Установлено небольшое уменьшение (на 1–6 %)
суммарных эмиссий на территории московского региона в EMEP-2020,
что, по-видимому, отражает ограничительные мероприятия в период
пандемии COVID-19.
Отмечено пространственное перераспределение эмиссий в последних
версиях ЕМЕР: основной объем эмиссий распределен по модельным
ячейкам, охватывающим большую часть Москвы, в кадастре EMEP-2013
максимум эмиссий смещен на юго-запад.
Сравнительный анализ данных о выбросах приоритетных
загрязнителей на территории Москвы кадастра EMEP-2019 и данных
Росприроднадзора за 2019 г. показал совпадение суммарных объемов
эмиссий, при этом выявлены отличия в количестве выбросов отдельных
загрязнителей и отраслевых нагрузок. В EMEP-2019 выбросы
автотранспорта по сравнению с данными РПН меньше, а эмиссии
стационарных источников – больше. По данным РПН 75 % эмиссий всех
загрязнителей стационарных источников на территории Москвы
172 Атмосферные процессы и загрязнение атмосферы
приходится на два источника: «Энергетика» (63 %) и «Производство кокса
и нефтепродуктов» (12 %), по данным EMEP-2019 63 % выбросов
стационарных источников приходится на промышленное производство и
только 16 % на энергетические объекты. На регулярной сетке EMEP-2019
(0.1°×0.1°) обнаружены локальные нехарактерные максимумы выбросов
отдельных загрязнителей в северной и юго-восточной частях Москвы.
Выявленные особенности пространственного и количественного
распределения эмиссий в кадастре EMEP-2019, практически
совпадающего с ЕМЕР-2020, являются предметом предстоящего анализа
причин возникновения локальных максимумов и принятия решения о
целесообразности их коррекции.
Разработанные на языке программирования Python алгоритмы
сравнительного анализа данных кадастров EMEP и данных
государственной статистики настроены на автоматический вывод
иллюстраций и исходных таблиц, приведенных в статье, из «сырых»
исходных данных и достаточно универсальны для применения на
актуализированных данных и для других территорий.
Список литературы
1. Борисов Д.В., Шалыгина И.Ю. Уточнение данных о землепользовании для расчетов
эмиссий в химической транспортной модели CHIMERE на примере нижегородского
региона // Труды Гидрометцентра России. 2021. № 3 (381) С. 150-161.
2. Гинзбург А.С., Семенов В.А., Семутникова Е.Г., Алешина М.А., Захарова П.В.,
Лезина Е.А. Влияние ограничений, обусловленных COVID-19, на качество воздуха в
Москве // Доклады Российской академии наук. Науки о Земле. 2020. Том 495, № 1. С. 73-78.
DOI 10.31857/S2686739720110067
3. Кузнецова И.Н., Нахаев М.И., Кирсанов А.А., Борисов Д.В., Ткачева Ю.В., Ривин Г.С.,
Лезина Е.А. Тестирование и перспективы технологии прогнозирования загрязнения воздуха
с применением химических транспортных моделей CHIMERE и COSMO-Ru2ART //
Гидрометеорологические исследования и прогнозы. 2022. № 4 (386). С. 147-170. DOI:
https://doi.org/10.37162/2618-9631-2022-4-6-29.
4. Кузнецова И.Н, Ривин Г.С., Борисов Д.В., Шалыгина И.Ю., Кирсанов А.А., Нахаев
М.И. Моделирование загрязнения приземного воздуха с характерными в период COVID-19
сокращениями эмиссий в атмосферу с использованием моделей CHIMERE и COSMO-ART
// Метеорология и гидрология. 2022. № 3. C. 25-35. DOI:10.52002/0130-2906-2022-3-25-35.
5. Кузнецова И.Н., Шалыгина И.Ю., Нахаев М.И., Ткачева Ю.В., Ривин Г.С., Кирсанов
А.А., Борисов Д.В., Лезина Е.А. Система прогнозирования качества воздуха на основе
химических транспортных моделей // Гидрометеорологические исследования и прогнозы.
2019. № 4 (374). С. 203-218.
6. Ривин Г.С., Розинкина И.А., Астахова Е.Д., Блинов Д.В., Бундель А.Ю., Кирсанов
А.А., Шатунова М.В., Чубарова Н.Е., Алферов Д.Ю., Варенцов М.И., Захарченко Д.И.,
Копейкин В.В., Никитин М.А., Полюхов А.А., Ревокатова А.П., Татаринович Е.В., Чурюлин
Е.В. Система краткосрочного численного прогноза высокой детализации COSMO-Ru, ее
развитие и приложения // Гидрометеорологические исследования и прогнозы. 2019. № 4
(374). С. 27-53.
7 Статистическая отчетность Федеральной службы по надзору в сфере
природопользования РФ, Информация об охране атмосферного воздуха. – Режим доступа:
URL: https://rpn.gov.ru/open-service/analytic-data/statistic-reports/air-protect/.
Борисов Д.В., Кузнецова И.Н. Нахаев М.И. 173
8. Шалыгина И.Ю., Кузнецова И.Н, Нахаев М.И., Борисов Д.В., Лезина Е.А.
Эффективность коррекции эмиссий для расчетов химической транспортной модели
CHIMERE в московском регионе // Оптика атмосферы и океана. 2020. Т. 33, № 6. С. 441-
447. 9. Bessagnet B., Menut L., Lapere R. et al. High Resolution Chemistry Transport Modeling
with the On-Line CHIMERE-WRF Model over the French Alps – Analysis of a Feedback of
Surface Particulate Matter Concentrations on Mountain Meteorology // Atmosphere. 2020. Vol.
11. P. 565. DOI:10.3390/atmos11060565
10. Menut L., Bessagnet B., Khvorostyanov D. et al. CHIMERE-2013: a model for regional
atmospheric composition modelling // Geosci. Model Dev. 2013. Vol. 6. P. 981-1028.
DOI: 10.5194/gmd-6-981-2013
11. Cholakian A., Bessagnet B., Menut L., Pennel R., Mailler S. Anthropogenic Emission
Scenarios over Europe with the WRF-CHIMERE-v2020 Models: Impact of Duration and Intensity
of Reductions on Surface Concentrations during the Winter of 2015 // Atmosphere. 2023. Vol. 14.
P. 224.
12. Menut L., Bessagnet B., Briant R., Cholakian A., Couvidat F., Mailler S., Pennel R.,
Siour G., Tuccella P., Turquety S., Valari M. The CHIMERE v2020r1 online chemistry-transport
model // Geoscientific Model Development. 2021. Vol. 14. P. 6781-6811.
13. EMEP Status Report 1/2022. Transboundary particulate matter, photo-oxidants,
acidifying and eutrophying components. Joint MSC-W & CCC & CEIP & CIAM Report. 2022.
References
1. Borisov D.V., Shalygina I.U. Refinement of land use data for emission calculations in the
CHIMERE chemistry-transport model: A case study for the Nizhny Novgorod region.
Gidrometeorologicheskie issledovaniya i prognozy [Hydrometeorological Research and
Forecasting], 2021, vol. 381, no. 3, pp. 150-161 [in Russ.].
2. Ginzburg A.S., Semenov V.A., Aleshina M.A., Semutnikova E.G., Zakharova P.V., Lezina
E.A. Impact of Covid-19 lockdown on air quality in Moscow. Doklady Earth Sciences, 2020, vol.
495, no. 1, pp. 862-866. DOI: 10.1134/S1028334X20110069.
3. Kuznetsova I.N., Nakhaev M.I., Kirsanov A.A., Borisov D.V., Tkacheva Yu.V., Rivin G.S.,
Lezina E.A. Testing and prospects of air pollution prediction technology based on CHIMERE and
COSMO-Ru2ART chemical transport models. Gidrometeorologicheskie issledovaniya i prognozy
[Hydrometeorological Research and Forecasting], 2022, vol. 386, pp. 147-170. DOI:
10.37162/2618-9631-2022-4-147-170 [in Russ.].
4. Kuznetsova I.N., Rivin G.S., Borisov D.V. Modeling Surface Air Pollution with Reduced
Emissions during the COVID-19 Pandemic Using CHIMERE and COSMO-ART Chemical
Transport Models. Russ. Meteorol. Hydrol., 2022, vol. 47, pp. 174-182. DOI:
10.3103/S1068373922030025.
5. Kusnetsova I.N., Shalygina I.U., Nahaev M.I., Tkacheva U.V., Rivin G.S., Kirsanov A.A.,
Borisov D.V., Lezina E.A. Air quality forecasting system based on chemical transport models.
Gidrometeorologicheskie issledovaniya i prognozy [Hydrometeorological Research and
Forecasting], 2019, vol. 374, pp. 203-218. DOI: 10.37162/2618-9631-2022-4-147-170 [in Russ.].
6. Rivin G.S., Rozinkina I.A., Astakhova E.D., Blinov D.V., Bundel’ A.Yu., Kirsanov A.A.,
Shatunova M.V., Chubarova N.Ye., Alferov D.Yu., Varentsov M.I., Zakharchenko D.I., Kopeykin
V.V., Nikitin M.A., Poliukhov A.A., Revokatova A.P., Tatarinovich E.V., Churiulin E.V. COSMO-
Ru high-resolution short-range numerical weather prediction system: its development and
applications. Gidrometeorologicheskie issledovaniya i prognozy [Hydrometeorological Research
and Forecasting], 2019, vol. 374, no. 4, pp. 27-53 [in Russ.].
7. Statisticheskaya otchetnost' Federal'noj sluzhby po nadzoru v sfere prirodopol'zovaniya
RF, Informaciya ob ohrane atmosfernogo vozduha. Available at: https://rpn.gov.ru/open-
service/analytic-data/statistic-reports/air-protect/.
174 Атмосферные процессы и загрязнение атмосферы
8. Shalygina I.Yu., Kuznetsova I.N., Nahaev M.I., Borisov D.V., Lesina E.A. Emission
correction efficiency for calculations in the CHIMERE chemical transport model in the Moscow
region. Optika Atmosfery i Okeana [Atmospheric and Oceanic Optics], 2020, vol. 33, no. 6,
pp. 441-447. DOI: 10.15372/AOO20200604 [in Russ].
9. Bessagnet B., Menut L., Lapere R. et al. High Resolution Chemistry Transport Modeling
with the On-Line CHIMERE-WRF Model over the French Alps – Analysis of a Feedback of
Surface Particulate Matter Concentrations on Mountain Meteorology. Atmosphere, 2020, vol. 11,
pp. 565. DOI: 10.3390/atmos11060565
10. Menut L., Bessagnet B., Khvorostyanov D. et al. CHIMERE-2013: a model for regional
atmospheric composition modeling. Geosci. Model Dev., 2013, vol. 6, pp. 981-1028. DOI:
10.5194/gmd-6-981-2013.
11. Cholakian A., Bessagnet B., Menut L., Pennel R., Mailler S. Anthropogenic Emission
Scenarios over Europe with the WRF-CHIMERE-v2020 Models: Impact of Duration and Intensity
of Reductions on Surface Concentrations during the Winter of 2015. Atmosphere, 2023, vol. 14,
224 p.
12. Menut L., Bessagnet B., Briant R., Cholakian A., Couvidat F., Mailler S., Pennel R.,
Siour G., Tuccella P., Turquety S., Valari M. The CHIMERE v2020r1 online chemistry-transport.
Geoscientific Model Development, 2021, vol. 14, pp. 6781-6811.
13. EMEP Status Report 1/2022. Transboundary particulate matter, photo-oxidants,
acidifying and eutrophying components. Joint MSC-W & CCC & CEIP & CIAM Report. 2022.
Поступила 15.05.2023; одобрена после рецензирования 30.05.2023;
принята в печать 13.06.2023.
Submitted 15.05.2023; approved after reviewing 30.05.2023;
accepted for publication 13.06.2023