三 指标体系
衡量一个地区大气环境资源的多寡，至少需要从两个方面考虑：一是大气活动净化污染物的能力；二是大气活动生成二次污染物的能力。前者意味着排放到大气中的污染物能够在大气中留存的数量和时间；后者意味着大气活动对直排污染物的强化作用。为此，我们选择了如下的指标体系。
1.大气自然净化能力指数
污染物进入大气环境以后，大致要经历扩散、搬运、沉降、清除等一系列过程，最后离开大气，回到地面、水体、动植物表面，等等。当然，扩散、搬运、沉降和清除的过程也是同时进行的，只是活动强度和持续时间不同。例如，污染物进入大气环境后，扩散过程表现得特别突出，同时，搬运、沉降和清除也在进行，但因为其速度相对较慢，就显得有些滞后。所以，大多数时候，我们比较关注污染物的扩散作用，甚至直接将有利的气象条件描述为扩散条件的优劣。事实上，污染物的扩散过程与搬运、沉降和清除过程密切相关，污染物的扩散过程是一个无组织的热运动过程，遵循由高浓度向低浓度运行的规律，且浓度差越大，扩散效应越强。污染物的搬运、沉降和清除是产生低浓度大气环境的过程，这个过程越快，相应的，污染物的扩散效应也就越强，大气中的污染物浓度也就越低。因此，我们将这一过程称为大气自然净化过程，而这一过程的快慢，则定义为大气自然净化能力的强弱。在不同的气象条件下，污染物进入大气环境后，所经历的扩散、搬运、沉降、清除一系列过程的时间也不相同。这一过程的时间越短，意味着大气的自然净化能力越强；这一过程的时间越长，则意味着大气的自然净化能力越弱。
大气自然净化能力指数（Air Self-Purification Index，ASPI）是对近地面大气自然净化能力强弱的标准化排序，无量纲，用0～100的实数表示。ASPI值越大，大气的自然净化能力就越强，反之就越弱。在实际应用中，我们采用ASPI-Model计算大气自然净化能力指数，其原理如下。首先，使用计量模型和大数据分析方法，对气象历史数据、空气质量历史数据和自然地理条件进行经验分析，反复计算查找影响空气质量的主要气象因子，并对其进行贡献排序。其次，将气象因子的贡献转化为大气自然净化过程的时间影响程度。再次，将转化后的气象因子作为自变量引入方程，同时将自然地理条件固化为可变常参数，方程的左侧为大气自然净化过程所经历的时间，右侧为气象因子和可变常参数。最后，对大气自然净化过程时间进行标准化处理，变成0～100的实数。
理论上，大气自然净化能力指数模型是一个经验模型，它大致描述了不同地区、不同时间、不同气象条件下，大气自然净化污染物的能力强弱。利用这一模型，输入气象历史数据、地理信息数据和常参数数据，就可以计算该地区某一时间点的大气自然净化能力强弱，也可以评估某一时间段，该地区的大气自然净化能力的强弱。在本报告中，我们计算了2018年全国2200多个县级以上地区的大气自然净化能力，作为评估不同地区大气环境资源状况的基础。
2.污染物平衡排放强度
大气自然净化是一个连续发生的过程，这意味着每经历一段时间，就会有一部分污染物从大气中被清除掉。某一时段内，不同的大气自然净化能力，所能清除的污染物的量也不同。我们将大气自然净化能力指数对应单位时间和单位面积内的污染物清除量定义为平衡排放强度，用EE（Equilibrium Emission）表示，单位是kg/km2·h。其含义是，在该大气自然净化能力条件下，如果按照平衡排放强度进行排放，污染物恰好被完全净化掉，大气环境中的污染物既不增加，也不减少。
污染物平衡排放强度是大气自然净化能力指数的延伸指标，有助于我们更加直观地理解不同地区大气环境资源的差异。如果一个地区全年整体上污染物平衡排放强度都较高，说明这里的大气环境资源丰富，虽然它与大气自然净化能力指数具有相同的含义，但污染物平衡排放强度更加直观有效。污染物平衡排放强度作为一个经验指标，对大气污染物排放控制也具有重要的参考意义。与ASPI相比，EE的使用方式更直接，它为一个地区的实际排放强度控制提供了重要的参考标准，并且将日常排放控制与总量紧密联系起来。因此，在本报告中，我们给出了全国2200多个县级以上单位的污染物排放强度警戒线参考值，读者可以根据排放强度警戒线计算出全年的排放总量线。
3.二次污染物生成系数
大气自然净化能力指数，用于衡量大气环境自然净化污染物的能力强弱。实际上，污染物进入大气环境后，还会生成二次污染物。二次污染物的形成，使得大气中的污染物增加，相当于强化了污染物的排放。二次污染物的生成，也是气象条件的函数。
类似的，我们可以建立以气象因子为自变量的二次污染物生成系数模型，用GCSP（Generated Coefficient of Secondary Pollutants）表示，其含义是不同气象条件下二次污染物生成的强弱，标准化为0～100的实数，GCSP系数越高，说明二次污染物生成比重越大。GCSP作为一个辅助指标，有利于我们掌握不同地区大气环境的污染强化效应，为全面了解大气环境资源提供有效的数据支撑。
4.臭氧生成指数
臭氧作为一种重要的污染物，直接排放的量不大，主要来源于大气环境中前提物的生成。在相同前提物含量的条件下，臭氧的浓度主要是由气象条件决定的。臭氧生成指数GCO3（Generated Coefficient of Ozone-GCO3），反映的是对臭氧生成能力的强弱排序，依然标准化为0～100的实数，GCO3越大，说明相同前提物情况下生成的臭氧越多。臭氧生成指数在一定程度上反映了本地大气环境生成臭氧的潜力，也从本质上决定了本地臭氧前提物的排放强度。臭氧生成指数，也是大气环境资源评估的有益补充。
5.大气环境容量指数
如前面所说，污染物进入大气环境后，大致会经历扩散、搬运、沉降、清除等一系列过程。这些过程同时发生，且相互作用。搬运、沉降、清除过程为扩散过程创造了必要的条件，扩散过程则又强化了搬运、沉降、清除的效应。因此，从这个角度看，大气环境就有一个容量的概念，其含义是，在不增加大气中污染物浓度的前提下，大气环境最大可容纳的污染物的量。技术上，大气环境容量可以直接理解为一个扩散过程，下面我们考虑建立一个简化的大气环境容量指数模型。
首先，假定大气环境的沉降和清除过程是实时发生的，这意味着大气环境中的污染物浓度差是一直存在的。污染物进入大气环境后，扩散作用自然发生，浓度不断降低，直到接近大气环境的浓度。因此我们只需要考虑溶剂的体积，即可供扩散的大气环境的体积就可以了。
其次，假定污染物进入大气后，经历球形扩散和圆柱形搬运过程，则可供扩散的大气环境的体积如下：
其中，r为污染物扩散速度产生的球体半径，l为污染物圆柱体搬运的距离，即
，
，v为污染物自然扩散速率，F为风速，t为时间。
关于污染物的自然扩散速率，可以参照麦克斯韦速率分布函数
对麦克斯韦速率分布函数求数学期望，得出平均速率为
实际应用中，单位时间内，可供扩散的大气环境的体积越大，则意味着大气环境的容量越大。根据标准化排序的思想，我们可以将大气环境的体积公式简化为
其中，AECI为Atmospheric Environmental Capacity Index的缩写，含义是大气环境容量指数，F为风速，t为气温。为了方便指数标准化，我们规定，当F≥12时，F≡12，当t≥50，t≡50。
AECI是一个可以实际应用的公式，对于某一个地点来说，只需要代入实时风速和气温，就可以计算出大气环境容量指数。与ASPI相比，AECI的含义略有不同，AECI是物理学上的容量含义，偏理论值，ASPI主要指实际的净化能力，偏经验值。AECI作为大气环境容量的一个辅助参考，对于全面掌握大气环境资源数据有很大的帮助。
以上五项指标从不同角度反映出本地的大气环境资源状况，共同构成了反映本地大气环境资源多寡的指标体系。