大气污染源排放清单是空气质量管理和大气环境研究的基础,是研究大气污染与气候变化相互作用、识别大气复合污染来源、控制污染物排放总量以及实现空气质量达标的重要前提。然而受活动水平数据难以获取、质量不稳定及排放系数偏差较大等因素影响,目前大气污染源排放清单中部分源类、部分污染物还存在较大的不确定性,这要求我们深入研究清单评估方法,为今后排放源清单提供优化方向,从而更好地为空气质量管理提供技术支撑。当前我国形成了较为成熟的大气污染源排放清单编制体系,但评估方法的研究仍存在诸多不足。为此,本文研究建立了基于遥感反演、空气质量浓度、能源经济统计等多源数据融合的排放清单评估方法,对2018年汾河平原6城市大气污染源排放清单开展多源数据评估,并综合评估了排放清单的准确性。基于以上研究,得出以下结论:1)基于PM2.5、PM10、NO2的卫星遥感反演浓度,利用皮尔森系数对遥感浓度及排放清单数据的空间相关性进行分析。结果表明,PM2.5、PM10与NOx的网格化排放数据与卫星反演的柱浓度在空间分布上呈现较高的一致性。从各污染物排放量与卫星遥感反演柱浓度的皮尔森系数来看,PM2.5的相关性最好,皮尔森系数为[0.368 2,0.444 8];NOx的相关性较好,皮尔森系数位于[0.188 5,0.371 1]之间;PM10的相关性较差,皮尔森系数位于[0.358 2,0.086 8]之间。从城市清单评估结果来看,吕梁、三门峡的清单与卫星遥感数据的相关性较好,运城清单与卫星遥感数据相关性较差。2)基于环境空气中主要污染物年均浓度和月均浓度,对排放清单进行评估。结果表明:汾河平原城市NOx/SO2一次排放量的比值大于年均浓度比值,PM10/SO2、PM10/NOx一次排放量的比值小于年均浓度的比值,清单结果在污染物比例上是相对合理的;月排放量与空气质量月均浓度的相关系数显示,月排放量与空气质量月均浓度具有很高的相关性,其中SO2的相关性最高,皮尔森系数位于[0.924 0,0.925 6]之间,PM2.5的相关性居中,PM10的评估相关性较差,皮尔森系数位于[0.567 4,0.749 7]之间。从各城市清单评估结果看,三门峡清单与空气质量数据的相关性较差,运城的相关性较好。3)基于机动车保有量、原煤消耗量、生铁产量、粗钢产量4项指标分析汾河平原6城市排放清单的合理性,分析结果表明,机动车保有量的总体误差值较小,在[-24.1%,3.3%]之间;原煤消耗的误差值较大,位于[-26.6%,47.1%]之间;从城市评估结果来看,晋中的清单误差范围较小,三门峡的清单误差范围较大。4)针对多源数据评估结果,结合不同评估方法的优点,将评估结果划分为A、B、C、D 4个等级,对分级结果进行打分,并设定综合评价指数I。结果表明,晋中的I指数最高,为2.87,运城的I指数最低,为2.40,其他城市居中。本文以汾河平原6城市排放清单为基础数据,开展了多源数据评估研究,构建了一种基于卫星遥感数据、空气质量监测数据和宏观能源经济数据的排放清单多源数据融合的评估方法,并建立了排放清单综合评价方法,为大气污染源排放清单提供了一种的相对客观独立的评估方法,旨在不断提升排放清单数据质量,为大气环境管理和研究提供优质的排放清单数据。