2006—2012年广东省机动车尾气排放特征及变化规律

利用广东省年鉴及实地调查资料,基于COPERT Ⅳ模型计算并分析了2006─2012年广东省珠三角和非珠三角地区的机动车尾气排放清单. 结果表明:研究地区2006─2012年机动车保有量上升,国Ⅲ、国Ⅳ车辆所占比例提高,其中珠三角地区优化程度大于非珠三角地区;2006─2012年2个地区污染物(CO、VOC、NO_x、PM_2.5)排放因子均有降低,降幅在24.54%~57.89%之间. 机动车污染物排放量上升趋势及贡献特征地区性差异明显,2006─2012年非珠三角地区CO、VOC排放量分别上升了37.20%、26.93%,增幅高于珠三角地区,而珠三角地区2012年的NO_x、PM_2.5排放量增幅(分别为21.65%、14.60%)高于非珠三角地区. 轻型客车是2个地区CO和VOC的主要贡献车型,贡献率均达46.96%以上,并且处于上升状态,但珠三角地区增幅小于非珠三角地区;重型客车和重型货车是2个地区NO_x、PM_2.5的主要来源,贡献率均在40.78%以上.      

京津冀燃煤锅炉大气污染物精细化排放清单

基于环境统计数据,采用排放因子法建立2020年京津冀地区燃煤工业锅炉县级大气污染物排放清单.结果表明,2020年京津冀地区燃煤工业锅炉常规大气污染物SO₂、NO_x、颗粒物(PM)、PM₁₀、PM_2.5排放量分别为6351,7399,2952,825,399t.,其中PM₁₀和PM_2.5分别占PM排放总量的27.9%和13.5%.重金属Hg、Pb、Cd、Cr、As的排放量分别为197.9,1391.3,32.0,1214.2,362.4kg.65t/h及以上燃煤工业锅炉为主要的排放贡献源,各类污染物的排放量占京津冀地区工业锅炉各类污染物排放总量的比重为51.1%~81.2%,是污染控制及监管的重点.河北省承德市、唐山市、张家口市为污染物排放量最大的3个城市,3个城市各类污染物排放量占京津冀地区工业锅炉各类污染物排放总量的14.6%~71.9%.污染物排放强度大的区域主要集中在天津市、河北省廊坊市、唐山市的一些区县.     

基于CMAQ空气质量模型研究机动车对济南市空气质量的影响

为研究济南市机动车排气对城市区域空气质量的影响,利用环境空气质量监测站点（简称"1号站点"）和路边机动车尾气监测站点（简称"2号站点"）的在线数据,以及基于4种模拟情景的CMAQ空气质量模型预测数据,研究了济南市城市区域大气污染物质量浓度变化规律及不同机动车车型对6种常规大气污染物的贡献.结果表明:①在采暖季,1号站点ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（NO₂）、ρ（CO）、ρ（O₃）和ρ（SO₂）月均值分别为435 μg/m3、702 μg/m3、84.2 μg/m3、6.8 mg/m3、4.5 μg/m3和92 μg/m3.②2015年12月24日（灰霾天）,1号站点ρ（CO）、ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）均明显升高,ρ（SO₂）、ρ（O₃）和ρ（NO₂）均变化不明显.2个监测站点中ρ（NO₂）和ρ（PM₁₀）均呈双峰趋势,2个峰值出现的时间与上、下班高峰期基本一致.除ρ（O₃）和ρ（SO₂）达GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准外,其他污染物均超过GB 3095-2012二级标准限值,采暖季大气污染特征为颗粒物型污染.③机动车对研究区域NO₂和PM₁₀贡献率较大,其中,小型车对CO、NO₂、PM₁₀和PM_2.5贡献率最大,其贡献率分别为85.7%、50.1%、53.4%和52.8%.机动车排放源能降低空气中ρ（O₃）,其总贡献率为-25.5%,其中大型车、中型车、小型车对O₃的贡献率分别为-8.8%、-2.7%和-8.9%.灰霾天下不同机动车车型对空气中污染物质量浓度的总贡献率均比采暖季大.研究显示,济南市采暖季大气污染特征为颗粒物型污染,机动车排放源对空气中NO₂和PM_2.5有较大贡献.      

重污染天气下电力行业排放对京津冀地区PM2.5的贡献

利用CAMx(区域空气质量模型)中的PSAT(颗粒物源示踪技术),分析了重污染天气下分区域、分行业的污染物排放对京津冀地区PM_2.5的贡献,设计了分行业排放的环境影响效率系数(EESCR)计算方法,并对“电能替代”(以电力行业产能替代民用能源消耗)情景方案下的排放进行模拟分析. 结果表明:在重污染天气背景下,电力行业排放对京津冀地区ρ(PM_2.5)的贡献率较低,各地均低于10%,并且区域排放的贡献次序为京津冀以外地区>京津冀其他城市>当地,这与电力行业高架源排放的特征有关,而工业和民用行业对区域排放的贡献次序相反. PM_2.5主要组分和前体物的分行业EESCR计算结果表明,电力行业ESSCR值均在y=1/2x趋势线之下,远低于其他行业,因此优先控制其他行业排放才是改善京津冀地区空气质量的关键.电能替代的情景模拟结果表明,电能替代是有效降低京津冀地区ρ(PM_2.5)的可行方式. 研究显示,充分利用电力行业高架源排放的特点和便于集中处理的行业优势,尽力降低因产能增长带来的排放增量,实施电能替代可成为改善区域空气质量的有效途径之一.      

全国火电行业大气污染物排放对空气质量的影响

基于WRF-CAMx空气质量模型,定量模拟了火电行业主要大气污染物排放对全国城市环境空气质量的影响.结果表明,火电行业对全国城市SO₂、NO₂、PM_2.5、硫酸盐、硝酸盐及一次PM_2.5年均浓度平均贡献率分别为15.6%、19.6%、8.5%、11.7%、12.0%和5.2%,并呈现空气污染越重地区,火电行业污染贡献率越低的总体特征.其中,京津冀鲁豫、长三角、以武汉城市群及长株潭城市群为中心的两湖平原地区、成渝地区中大部分空气污染最为严重的区域,火电行业对PM_2.5年均浓度的贡献率低于8%.因此,火电行业对环境空气质量的影响总体较小,在深化火电行业污染减排的同时,必须强化非电力行业多污染物协同控制.     

京津冀地区散煤燃烧大气污染物排放清单

为研究京津冀地区民用散煤燃烧大气污染物的排放情况，结合散煤燃烧活动水平与燃用特征，根据排放因子法自下而上建立了2018年京津冀地区民用散煤燃烧污染物排放清单，研究了污染物排放的时空分布特征并使用蒙特卡罗方法对排放清单进行了不确定性分析.结果表明：2018年京津冀地区民用散煤燃烧量共计3799.22万t，PM_2.5、CO、SO₂、NO_x的排放量分别为9.27，341.31，5.17，5.44万t.污染物排放集中在11月份~次年3月份，大多数地区呈现出相同的日排放趋势.8：00、11：00、18：00、21：00左右出现污染物排放峰值，小时排放系数平均值分别为11%，6%，7%，13%.PM_2.5排放高值区主要集中在北部、东部及部分南部地区，CO主要集中在北京和天津地区，SO₂和NO_x主要集中在天津和承德地区.     

气象和排放变化对PM2.5污染的定量影响

基于WRF-CMAQ模型系统定量分析了气象和排放因素对全国及重点区域PM_2.5污染影响程度.从年度特征来看,与2015年相比,2016年、2017年全国空气质量明显改善,PM_2.5年均浓度分别下降7%和14%;2016年气象条件总体转好,气象因素和排放因素变化导致全国PM_2.5年均浓度下降幅度分别为4%和3%;2017年全国气象条件与2015年相比基本持平,大气污染物排放量下降是PM_2.5污染减轻的决定因素.除汾渭平原外,京津冀及周边地区"2+26"城市、长三角、成渝地区空气中的PM_2.5年均浓度持续下降;珠三角气象条件变化对PM_2.5影响较大,2017年导致PM_2.5浓度上升了29%;除汾渭平原外,其他4个重点地区的污染物排放变化导致PM_2.5年均浓度下降且2017年的下降幅度进一步加大,说明污染管控措施的环境效益明显.从季节特征来看,气象影响值的区域性差异明显.本文分析方法可用于制定空气质量目标或者评估污染控制方案的环境效果.     

COVID-19管控期间气象条件变化对京津冀PM2.5浓度影响

2020年初新冠肺炎疫情（COVID-19）暴发后,中国多地实施了严格的管控措施,导致污染物排放量明显下降.但在减排实施的情况下,京津冀PM_2.5等污染物浓度较过去5 a同期却明显增长,出现了两次PM_2.5重度污染事件.利用欧洲中心ERA5再分析资料分析发现,相对于过去5 a, COVID-19管控期间京津冀地区的气象场表现为偏高的相对湿度、偏低的边界层高度和边界层内异常的辐合上升运动,有利于颗粒物的吸湿增长和二次转化,不利于污染物垂直方向上的扩散.此外,利用WRF-Chem模式开展敏感性试验发现,在京津冀中部地区气象场的变化导致2020年管控期间ρ(PM_2.5)升高了20～55μg·m^-3,升高比例高达60%～170%.进一步利用过程诊断分析法得出,增强的气溶胶化学过程和不利的湍流扩散条件是2020年COVID-19管控期间PM_2.5浓度升高的主要原因.在当今减排的大背景下,边界层高度和相对湿度的变化可能成为预报预测京津冀地区PM_2.5污染事件的重要指标...     

珠江三角洲机动车污染物排放特征及分担率

建立了2006年珠江三角洲(以下简称为珠三角)地区机动车排放清单,获得了该地区分车型、区域以及燃料类型的机动车排放分担率. 结果表明:①珠三角地区不同车型的机动车污染排放分担率有显著差别,其中柴油大货车、汽油小客车和柴油小货车是机动车排放NO_x的主要来源,摩托车、汽油小货车和汽油小客车是机动车排放VOCs的主要来源,柴油大货车、柴油大客车和柴油小货车是机动车排放PM₁₀的主要来源;②广州、佛山、东莞和深圳等经济发达和快速发展地区的机动车污染物排放量均较大,这4个城市机动车NO_x,VOCs和PM₁₀的排放量之和分别占珠三角地区机动车排放总量的79.7%,69.8%和77.9%;③机动车燃油比例对污染排放影响显著. 汽油车(含摩托车)对VOCs的排放分担率较大(约为93.8%),而柴油车对NO_x和PM₁₀的排放分担率较大(分别为61.5%和84.0%).      

长三角居民PM2.5暴露水平下降的健康效益评估

为评估长三角地区居民PM_2.5降低的健康经济效益,基于时间加权PM_2.5暴露水平,通过综合暴露反应关系模型和支付意愿法等,分析了2011～2019年长三角地区居民PM_2.5暴露水平下降趋势及其健康和经济协同效益.结果表明:2011～2019年间,长三角地区的PM_2.5暴露浓度从45.06μg/m³下降至37.39μg/m³,降幅为17.03%;同时归因于PM_2.5暴露导致的过早死亡人数从139962 (95%CI:87306～192619)人下降至105461 (95%CI:66306～14416)人,降幅为24.65%.从敏感性分析的年际变化看,归因于PM_2.5暴露导致的过早死亡在2012年政策实施后呈逐年下降趋势,表明我国各项PM_2.5控制政策卓有成效.产生的累积协同效益为40.55亿美元;2018年开始PM_2.5减排健康协同经济效益有所降低.因此在降碳的同时还需继...     

我国城市PM2.5污染的健康风险及经济损失评价

开展大样本城市的空气污染造成人群健康风险及经济损失研究,对于推进空气污染的防控与区域合作治理、公众健康素养提升具有重要意义.本文以我国62个环保重点监测城市为样本,运用环境健康风险与环境价值评估方法,对2015年PM_(2.5)污染引发的健康风险及经济损失进行评价,结果表明PM_(2.5)污染造成约12.51万人早逝[95%CI(置信区间):3.33~20.59万人]及1 009.59万人次患病、门诊和住院(95%CI:470.38~1 501.93万人次),占这些城市市区总人口的3.53%(95%CI:1.64%~5.26%).造成经济损失5 705.57亿元(95%CI:1 930.82~8 742.14亿元),占这些城市GDP总和的1.53%(95%CI:0.52%~2.35%),人均经济损失1 970元(95%CI:667~3 018元).四大城市群中,京津冀在健康风险、健康经济损失及其占GDP比重、人均损失方面均高于长三角、珠三角及东北.三大经济区中,东部的健康风险及经济损失高于中部与西部,三地的人均经济损失差别不大.南北方的经济损失相差很小,但北方的经济损失占GDP比重与人均损失均远高于南方.保定、郑州、济南、北京等市PM_(2.5)浓度很高,健康风险与经济损失问题突出.     

京津冀地区“煤改电”对PM2.5污染的健康效益评估

为准确评估京津冀地区采暖期实施“煤改电”政策带来的健康效益,估算了京津冀地区各区县采暖期“煤改电”政策实施前后PM_2.5污染导致的过早死亡人数,并采用支付意愿法计算了相应的健康损失价值.结果表明,京津冀地区“煤改电”政策实施后带来了1 745人(95%CI:1 443～1 907)健康效益和23.78亿元(95%CI:14.50～30.63)经济效益.北京、天津及河北地区的健康效益分别为495人(95%CI:436～554)、 296人(95%CI:238～354)及954人(95%CI:693～1 076).经济效益分别为3.50亿元(95%CI:3.08～3.92)、 3.32亿元(95%CI:2.67～3.96)及16.96亿元(95%CI:8.75～22.75),分别占各地区GDP的0.01%、 0.02%及0.04%. COPD、 LC、 ALRI、 IHD、 STROKE减少的死亡人数分别为187人(95%CI:165～224)、 318人(95%CI:178～458)、 193人(95%CI:115～204)、 506人(95%CI:232～780)...     

西安市PM2.5健康损害价值评估

选取2014、2015、2016年冬季PM_(2.5)(24 h)浓度平均值,采用泊松回归模型评价全市居民连续3 a冬季PM_(2.5)暴露的急性健康损害效应,修正的人力资本法评估过早死亡经济损失,疾病成本法评估住院、患病与门诊经济损失.结果表明,研究时段内(2014、2015、2016年冬季)由PM_(2.5)造成的经济损失约为335.23亿元(95%CI:249.61~369.75)、211.05亿元(95%CI:135.60~268.80)、371.32亿元(95%CI:272.46~411.64),分别约占当年GDP的6.10%(4.54%~6.73%)、3.64%(2.34%~4.63%)、5.91%(4.34%~6.55%);健康经济损失与当年冬季PM_(2.5)浓度均值呈正相关关系;PM_(2.5)污染物对西安市常住人口健康影响显著,影响的病例(2014、2015、2016年)分别约为1 071 338例(95%CI:646 432~1 385 847)、438 273例(95%CI:246 842~599 989)、1 019 503例(95%CI:611 407~1 324 547);对哮喘儿童患者的影响比成人显著,而慢性支气管炎的影响成人比儿童显著.该研究可为西安市实施PM_(2.5)空气质量标准的成本效益分析提供科学的依据,为环境质量的管理提供参考.     

An economic assessment of the health effects and crop yield losses caused by air pollution in mainland China

Air pollution is severe in China, and pollutants such as PM_(2.5) and surface O_3 may cause major damage to human health and crops, respectively. Few studies have considered the health effects of PM_(2.5) or the loss of crop yields due to surface O_3 using model-simulated air pollution data in China. We used gridded outputs from the WRF-Chem model, high resolution population data, and crop yield data to evaluate the effects on human health and crop yield in mainland China. Our results showed that outdoor PM_(2.5) pollution was responsible for 1.70–1.99 million cases of all-cause mortality in 2006. The economic costs of these health effects were estimated to be 151.1–176.9 billion USD, of which 90% were attributed to mortality. The estimated crop yield losses for wheat, rice, maize, and soybean were approximately 9, 4.6, 0.44, and 0.34 million tons, respectively, resulting in economic losses of 3.4 billion USD. The total economic losses due to ambient air pollution were estimated to be 154.5–180.3 billion USD, accounting for approximately 5.7%–6.6% of the total GDP of China in 2006. Our results show that both population health and staple crop yields in China have been significantly affected by exposure to air pollution. Measures should be taken to reduce emissions, improve air quality, and mitigate the economic loss.     

北京市大气污染减排潜力及居民健康效益评估

北京市能源消费正面临着污染物减排和保障居民健康的双重约束. 针对未来城市能源消费设计BAU(基准情景)和2个分别基于近期和中长期节能环保要求的受控情景(EC1、EC2),模拟预测了3个情景下主要大气污染物(SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5)在目标年(2020年)的排放水平,以确定大气污染减排潜力. 分别采用综合暴露-反应关系模型(IER)和泊松回归模型,评估北京市居民对PM_2.5暴露的健康风险,估算健康损失的经济价值. 结果表明:相较BAU情景,在EC1情景下, SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5减排率分别达到52.95%、49.77%、32.82%、41.41%,可减少PM_2.5暴露下居民死亡和发病219 783例,其中死亡1 295例、住院3 920例、门诊182 558例、患病32 011例,获得健康效益111.87×108元;在EC2情景下,SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5的减排率分别达到66.61%、63.42%、54.96%、57.44%,可减少PM_2.5暴露下居民死亡和发病519 234例,其中死亡2 930例、住院9 248例、门诊427 070例、患病79 986例,获得健康效益290.10×108元. 相较EC1情景,EC2情景可产生更大的减排潜力和居民健康效益. 从空间分布上来看,北京主城区因能源方案优化获得的健康效益较大,约占总健康经济效益的60%.      

京津冀城市群冬季二次PM2.5的时空分布特征

二次组分是造成京津冀城市群冬季PM_2.5污染的重要因素.采用CO示踪法,估算2017～2021年冬季京津冀城市群二次PM_2.5浓度,并分析其时空分布特征,探讨区域二次PM_2.5的影响因素.结果表明,2017～2021年冬季京津冀区域PM_2.5浓度下降趋势明显,河北中南部一次PM_2.5下降幅度最大,二次PM_2.5浓度年际波动平稳,北京和天津二次PM_2.5占比明显高于其他城市.随着污染程度加剧,一次PM_2.5和二次PM_2.5质量浓度均有不同程度的增加,二次PM_2.5占比呈显著增大趋势.与直接测量结果相比,CO示踪法获得的结果偏低,与冬季CO浓度较高,一次PM_2.5浓度高估有关,选取合适的一次气溶胶基准值是改进该方法,获取合理估算值的关键.     

淮海经济区核心区污染排放对重点区域城市PM2.5贡献研究

基于WRF-CMAQ空气质量模型，采用开关污染源排放的敏感性试验方法，定量分析了淮海经济区核心区污染排放对京津冀区域、"2+26 "大气污染传输通道城市、汾渭平原地区和长三角区域PM_2.5的贡献.结果表明，对京津冀区域，污染贡献比例最大值出现在10月份，同时对不同城市的贡献值在10%以内变化；对" 2+26"大气传输通道城市，影响的时空差异变化明显，其中对聊城市、菏泽市和济南市的贡献值均超过了10%；对汾渭平原地区的贡献总体较弱，最大贡献值低于5%；对长三角区域，贡献值在不同城市间的时空差异变化明显.考虑到淮海经济区地处京津冀和长三角过渡地带，且对京津冀和长三角区域PM_2.5影响较大，建议尽快将淮海经济区核心地区纳入国家大气污染重点控制区.     

河北省国道和省道机动车基于交通流量的尾气排放量估算

河北省各城市均已开展利用机动车保有量等宏观统计数据的城市移动源排放清单编制工作,但尚缺乏对跨省及全省各城市间国省道高时空分辨率的移动源排放清单研究.本研究利用2017年河北省国道、省道日均交通流量监测数据,计算了2017年河北省国道和省道机动车大气污染物排放量.结果表明：2017年河北省国道和省道机动车CO、HC、NO_x、PM_2.5和PM₁₀排放量,与利用宏观统计数据计算得到的全省机动车排放总量相比,分别占27.8%、15.7%、55.6%、58.3%和58.5%.重型货车是国道和省道机动车CO、NO_x、PM_2.5和PM₁₀排放的主要来源.河北省南部国省道的机动车排放量以南部各城市为中心呈网状辐射,东北部沿海地区的排放量主要在沧州-天津-唐山-秦皇岛-承德沿线分布,西北部则主要在保定-张家口-内蒙沿线分布.月均排放量分布情况为1月最高,9月最低;周日均分布情况为周一—周三逐日增加,周四开始回落,周日降至最低;每日小时平均分布呈现明显的双高峰现象,两次高峰分别出现在11：00和18：00左右;最低值出现在凌晨4：00.河北省内,各市国省道机动车污染物排放分担率前3位的依次为保定、沧州和张家口.跨省交通车辆排放的CO、HC、NO_x、PM_2.5、PM₁₀分别占河北省国省道机动车总排放量的48.1%、48.7%、42.9%、41.3%和41.3%,其中天津市出入河北省的车辆排放分担率最高,其次是北京.京津冀应在区域层面建立机动车污染联合防治协调机制,从调整区域货运交通运输结构、推动柴油车污染控制措施升级等方面改善区域环境空气质量.     

2014~2016年间郑州市控制PM10和PM2.5污染的健康效益评估

根据郑州市2014~2016年间大气中PM₁₀和PM_2.5年平均浓度数值,采用泊松回归相对危险模型,评估了控制PM₁₀和PM_2.5污染后所能带来的95%置信区间下的健康效应及健康效益.结果表明,2014~2016年间,PM₁₀浓度达到二级限值后所带来的经济效益（以亿元计,括号中为置信区间,下同）分别为181.8（150.4,211.2）、242.5（202.5,279.4）和206.2（173.3,239.2）,分别占郑州市当年生产总值的2.7%、3.3%和2.5%;PM_2.5浓度达标后所带来的经济效益分别为178.8（143.7,211.6）、216.5（174.6,255.3）和172.5（137.8,205.5）,分别占郑州市当年生产总值的2.6%、3.0%和2.1%.PM₁₀和PM_2.5浓度达标后,城镇受益人数高于农村,急性支气管炎减少人数高于其他健康终端,对于慢性支气管炎,成人受益比儿童大,哮喘则相反.慢性支气管炎人数减少带来的健康经济效益最高,其次为哮喘,门诊和住院的健康效益最低.