三明市大气污染物排放特征研究

通过实地调查和统计获得区县尺度排放源活动水平数据,采用物料衡算法和排放因子法,估算三明市2015年大气污染物排放清单,选取经纬度坐标、路网、土地类型和人口等数据作为权重因子,利用地理信息系统(GIS)技术建立1km×1km高精度网格,分析各类排放源污染排放的数值和空间特征。结果显示,2015年三明市SO_2、NO_x、挥发性有机物(VOCs)、PM_(10)、PM_(2.5)和NH_3的排放总量分别为5.22×10~4、5.80×10~4、1.88×10~5、7.92×10~4、3.23×10~4、2.26×10~4 t。污染贡献方面:工业源是SO_2的排放主要来源;NO_x的主要排放源为工业源和移动源;天然源对VOCs排放有显著贡献;工业源和扬尘源是PM_(10)和PM_(2.5)的主要贡献源;NH_3排放主要来自农业源。空间分布方面:SO_2、NO_x、PM_(2.5)和PM_(10)的排放主要集中在城镇化程度高的永安市和梅列区,VOCs与NH_3排放则与植被分布和农业生产水平密切相关。与2007年和2009年三明市的排放清单对比,发现工业排放控制政策及秸秆禁烧令的实施对PM_(2.5)、PM_(10)和VOCs的减排有明显效果。     

基于MOVES模型的西安市机动车排放清单研究

利用本地化修正的MOVES模型结合实地调研数据,测算了西安市机动车排放清单,并对各种污染物的排放分担率进行了分析。结果表明:2012年西安市机动车的PM_(2.5)、PM_(10)、NO_x、总碳氢化合物(THC)、CO、挥发性有机物(VOCs)、NH_3和SO_2排放总量分别为1 890.48、2 668.89、40 847.75、19 413.30、217 103.04、15 244.86、539.76、2 087.50 t;中型货车和重型货车是PM_(2.5)、PM_(10)和NOx的主要贡献者,小型客车和摩托车是THC、CO和VOCs的主要贡献者,小型客车是NH_3的主要贡献者,小型客车与重型货车对SO_2的排放分担率均较高;柴油车对PM_(2.5)、PM_(10)、NO_x和SO_2的排放分担率高于汽油车,而汽油车对THC、CO、VOCs和NH_3的分担率则高于柴油车;CO在冬季排放最多,其余污染物的排放均在夏季最多,但污染物的季节变化总体上不明显。     

海南省大气污染源排放清单及环境影响研究

基于海南省2016年工业环境统计数据,通过自下而上的方法建立海南省2016年工业大气污染源排放清单,并利用中国多尺度排放清单模型(MEIC)排放清单进行背景源补充,使用CALPUFF模型进行大气污染模拟。污染物排放清单结果显示,2016年海南省SO_2、NO_x、CO、PM_(2.5)、PM(10)、黑碳(BC)、有机碳(OC)、挥发性有机物(VOCs)和NH3的排放量分别为1.50×10~4、5.10×10~4、4.56×10~5、2.34×10~4、2.10×10~4、3.50×10~3、1.20×10~4、4.96×10~4、6.50×10~4 t,其中SO_2主要排放源为化石燃料固定燃烧源(分担率66.67%),NO_x主要排放源为交通源(分担率51.18%),CO、PM_(10)、PM_(2.5)主要排放源为生活源(分担率分别59.01%、81.28%和87.62%),VOCs主要排放源为工业溶剂使用源(分担率75.91%),NH_3主要排放源为农业源(分担率93.54%)。排放量较大的区域集中在儋州市、澄迈县一带。SO_2、NO_x年均最大浓度均出现在海口市,PM_(10)、PM_(2.5)年均最大浓度均出现在定安县。交通源对全省污染物浓度贡献突出,工业源虽然对颗粒物浓度贡献率较低,但仍需加强PM_(2.5)治理。     

乌昌石区域的非金属矿物制品业大气污染物排放清单研究

建立了乌昌石区域非金属矿物制品业CO、NO_x、SO_2、PM_(2.5)和PM_(10) 5种大气污染物的排放清单,并进行了时空分布特征分析,初步探究了估算的不确定性。结果显示,乌昌石区域非金属矿物制品业CO、NO_x、SO_2、PM_(2.5)和PM_(10)总排放量分别为3.71×10~4、2.76×10~4、3.10×10~4、3.04×10~4、1.29×10~5 t。熟石膏行业是CO的主要排放源;水泥(干法)行业是NO_x、SO_2、PM_(2.5)和PM_(10)的主要排放源。乌鲁木齐市是CO、NO_x和SO_2排放量的最大贡献源;石河子市是PM_(2.5)和PM_(10)排放量的最大贡献源。乌昌石区域5月至9月是一年中污染物排放的高峰期,11:00至20:00是一天中污染物排放的高峰期。空间上,乌昌石区域的污染物排放主要分布在乌鲁木齐市中部、西南部以及石河子市。     

基于减排敏感性的武汉市PM_(2.5)污染控制研究

采用基于气象预报(WRF)的多尺度空气质量(CMAQ)模型,通过研究不同大气污染物排放情景下PM_(2.5)平均浓度变化,分析SO_2、NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)、VOCs等大气污染物减排对武汉市PM_(2.5)的影响。结果表明,大气污染物减排对武汉市PM_(2.5)年均浓度影响十分显著,且随着污染控制力度加大,PM_(2.5)污染持续减轻;当SO_2、NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)、VOCs排放量均削减40%时,PM_(2.5)年均浓度下降24.0%,依然超出《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)二级标准值。基于空间布局和行业敏感性确定武汉市大气污染控制方案,方案实施后SO_2、NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)、VOCs排放总量分别下降53%、26%、32%、36%和31%,PM_(2.5)年均浓度下降35%左右,控制效果更加明显。     

乌鲁木齐市固定燃烧点源大气污染物排放清单

通过现场调研结合物料衡算法、排放因子法,建立了2015年乌鲁木齐市固定燃烧点源大气污染物CO、NO_x、SO_2和PM_(2.5)排放清单。结果表明,2015年乌鲁木齐市CO、NO_x、SO_2、PM_(2.5)的排放量分别为4.41×10~4、6.20×10~4、4.61×10~4、1.57×10~4t;从排放污染物的行业来看,采矿与制造业对4种污染物排放的贡献最大,其对CO、NO_x、SO_2、PM_(2.5)排放的贡献率分别为49.02%、42.17%、48.40%、78.55%。从地区分布来看,米东区污染物排放量最大,其对CO、NO_x、SO_2、PM_(2.5)排放的贡献率分别为46.99%、45.90%、51.69%、29.68%。从排放时间来看,供暖季污染物的排放量明显高于非供暖季,白天的污染物排放量高于夜晚。采用蒙特卡罗统计法分析预测的污染物排放量与排放清单计算结果较为接近。     

基于COPERT 4模型的杭州市机动车排气污染特征研究

以2015年为基准年,利用COPERT 4模型计算了杭州市分车型分排放标准下的机动车排气污染物(CO、碳氢化合物(HC)、NO_x、PM_(2.5))的排放因子,并估算了各污染物排放量及分车型分排放标准下的各污染物分担率。结果表明,随着排放标准的提升,机动车排气污染物排放因子总体呈现下降的趋势。汽油车的CO和HC排放因子高于柴油车,而柴油车的NO_x和PM_(2.5)排放因子高于汽油车;天然气车的各污染物排放因子基本接近汽油车,而汽油电混动车的各污染物排放因子则明显低于其他动力车;各污染物排放因子随车型的增大(重)而增大。2015年杭州市机动车排气污染物CO、NO_x、HC和PM_(2.5)排放量分别为48 923.0、44 713.7、7 014.7、837.9t,其中汽油车CO和HC分担率较高主要是因为小型汽油客车CO和HC分担率高,并且其保有量占比也高,应重点控制小型汽油客车的保有量;柴油车NOx和PM_(2.5)分担率较高主要是因为重型柴油货车NO_x和PM_(2.5)分担率高,但其保有量占比不高,应重点控制重型柴油货车的排放因子。     

重庆城区PM_(2.5)化学组分特征及季节变化

2014年7月—2015年5月典型季节期间在重庆城区选择典型站点开展PM_(2.5)样品采集,并测量质量浓度,分析样品中水溶性离子、无机元素、OC和EC等组分,在此基础上对组分化学组成进行了质量重构。结果表明:观测期间PM_(2.5)年均值为76.4μg·m~(-3),浓度季节变化为冬季秋季春季夏季;组分方面,以二次转化为主的SO_4~(2-)、NH_4~+、NO_3~-和OC是PM_(2.5)组分中最主要成分,OC/EC比值4个季度均大于2,表明城区二次有机碳生成显著;硫氧化率(SOR)分析,气态污染物SO_2的二次转化效率较高,大气存在明显的二次转化过程。PM_(2.5)质量重构后主要组成为有机气溶胶(OM)、二次无机离子(SNA)和矿物尘,重庆城区应协同控制一次排放的颗粒物和气态污染物SO_2和NO_x,从而控制二次组分浓度。     

杭州市不同高度大气PM_(2.5)的污染特征研究

为研究杭州市大气PM_(2.5)的污染特征,评估本地污染源和外来污染源对PM_(2.5)的影响,于2013年10月10日至11月2日对杭州市主城区两个不同高度的采样点进行采样,并定量分析大气PM_(2.5)中的化学成分。结果表明,采样期间20、84m高度的大气PM_(2.5)日均质量浓度分别为(80.5±28.9)、(80.3±29.3)μg/m3,不同高度的PM_(2.5)浓度及其化学成分无明显差异;PM_(2.5)主要成分质量分数按如下排序:SO_4~(2-)有机碳(OC)NO_3~-NH_4~+元素碳(EC);大气PM_(2.5)中二次粒子SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+平均质量浓度总和约为39.0μg/m3,二次转化是杭州市大气PM_(2.5)的主要来源,SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+贡献率为48%左右;20、84 m高度的大气PM_(2.5)中OC分别为(15.6±5.1)、(14.8±4.7)μg/m3,EC分别为(4.6±1.8)、(4.6±1.6)μg/m3,OC/EC(质量比)约为3.3。采样期间,杭州市大气PM_(2.5)在近地面垂直方向上分布较为均匀,表明杭州市大气PM_(2.5)受外来污染源的影响较小。而在本地污染源中,杭州市大气PM_(2.5)主要受到生物质燃烧、机动车尾气、燃煤和餐饮油烟等来源的影响,地面扬尘的作用不明显。     

乌昌石区域化石燃料固定燃烧点源大气污染物排放清单及时空分布

建立了2015年乌昌石区域化石燃料固定燃烧点源大气污染物(NO_x、SO_2、PM_(2.5)和PM_(10))的排放清单,并对污染物的时空分布特征进行了分析。结果表明,2015年乌昌石区域化石燃料固定燃烧点源NO_x、SO_2、PM_(2.5)和PM_(10)的年排放量分别为2.10×10~5、1.52×10~5、4.28×10~4、8.35×10~4 t。从行业上来看,电力生产与供应行业对NO_x、SO_2、PM_(2.5)和PM_(10)的贡献率最大,分别为70.78%、66.56%、51.10%、49.98%;从化石燃料上来看,煤炭对NO_x、SO_2、PM_(2.5)和PM_(10)的贡献率最大,分别为95.63%、99.84%、99.70%、99.84%;从锅炉类型上来看,煤粉炉对NO_x、SO_2、PM_(2.5)和PM_(10)的贡献率最大,分别为84.20%、85.09%、83.43%、84.06%。固定燃烧点源污染物排放呈现出明显的时间变化特征,采暖季污染物排放量明显高于非采暖季,一天中白天的污染物排放量高于夜晚。空间分布显示,大气污染物的排放源主要集中在乌鲁木齐市、五家渠市和昌吉市。