中国加油站VOC排放污染现状及控制

应用排放因子法估算了2002年度全国加油站VOC的排放量.在综合考虑经济,社会,人口等各方面因素后,通过调整现有的活动水平估算了未来20a内全国的燃油消耗情况,以及VOC排放的增长趋势.结果表明:2002年我国加油站VOC排放量为187.6×10³t,由此造成的经济损失达到了7.5×10⁸元人民币.在维持现有控制水平情况下,到2030年VOC排放量将达到1196×10³t,经济损失高达47.8×10⁸元人民币.比较了StageⅠ、StageⅡ油气回收系统以及ORVR的回收效率和成本,并对其可行性和经济适用性进行分析.结果表明:这3种回收技术的引进将会大规模的消减加油站VOC的排放,并且选择性的措施组合能够取得更好的效果.相对于StageⅡ回收系统,ORVR的效率更高费用更低.但是ORVR的引进需要比StageⅡ更长的时间,为了达到80%的普及率至少需要11a左右.为在短期内达到一定的控制要求,可优先考虑StageⅡ回收技术;但是从长期的环境和经济效应来看,ORVR才是最终的选择.     

长江经济带湖北省人为源VOCs排放清单及变化特征

以人为源挥发性有机物（VOCs）为研究对象,以5类源活动水平数据为基础,采用排放因子法建立了长江经济带湖北省2018年人为源VOCs排放清单,并进一步研究了2009~2018期间工艺过程源VOCs排放特征及变化趋势.结果表明,湖北省2018年人为源VOCs排放总量为6.52×10⁵ t,约占全国总排放量的6.41%;化石燃料固定燃烧源、工艺过程源、溶剂使用源、移动源和废弃物处理源对湖北省的贡献分别为3.26%、76.39%、4.54%、14.72%和1.09%.涉及9个行业45个子类的工艺过程源在VOCs排放中占比突出,其中武汉市和宜昌市的VOCs排放量较高.从经济水平和区域面积分别分析了各市州工艺过程源VOCs排放强度,天门市和神农架林区单位GDP的VOCs排放量较高,而武汉市、鄂州市和天门市单位面积VOCs排放量较高.2009年VOCs排放量从2.45×10⁵ t逐年递增,2015~2017年趋于稳定,最大排放量达7.01×10⁵ t,2018年VOCs排放量降至4.98×10⁵ t,与全国人为源VOCs排放趋势相同.化学原料及化学制品制造业、橡胶和塑料制造业是其变化的主要驱动力,10年间贡献分别为33.85%~51.55%和7.07%~38.13%.其中化学药品原药、化学农药原药生产在10年间对VOCs排放贡献占据重要优势,而泡沫塑料生产排放量变化大,在2015~2017年突增到2.00×10⁴ t以上.湖北省在国家及地方相关政策引导下,重点行业VOCs减排效果显著.     

渭南市道路移动源高分辨温室气体排放清单及特征研究

根据渭南市机动车保有量和抽样调查与观测数据,采用MOVES模型计算了渭南市2017—2019年道路移动源CO₂、CH₄、N₂O和CO 4种 温室气体的排放量,分析了机动车车型、燃料和排放标准对温室气体排放量的影响.基于ArcGIS和渭南市道路网信息,建立了高分辨率（1 km× 1 km和1 h×1 h）的温室气体排放清单.结果表明,渭南市2019年道路移动源CO₂、CH₄、N₂O和CO的排放量分别为424.322×10⁴、0.044×10⁴、0.007×10⁴和2.808×10⁴ t,以CO₂当量计,机动车温室气体的总排放量为432.843×10⁴ t. 4种道路移动源温室气体中,CO₂占总温室气体排放量的98.03%.渭南市小型客车对温室气体的贡献率最大,分别排放了43.41%的CO₂、74.78%的N₂O和57.17%的CO.大型客车排放了34.47%的CH₄, 汽油车和天然气汽车是N₂O和CH₄的主要排放源,分别排放了86.76%的N₂O和61.87%的CH₄.渭南市道路移动源温室气体排放强度24 h变化呈“双峰”分布,空间分布呈明显的“线-面”特征,这与道路分布密度高度相关,路网密集的城市中心为机动车温室气体的高排放区.     

长三角地区2000 — 2019年黑碳排放核算及其不确定性

基于国家能源活动统计资料,使用排放因子法建立了长三角地区2000—2019年黑碳排放清单,并利用Monte Carlo方法量化排放因子对黑碳排放核算的影响及不确定性。研究结果表明：（1）近20 a长三角地区总黑碳排放量由10.72×10⁷ kg（2000年）增加至12.54×10⁷ kg（2019年）,增长了16.98%;黑碳排放源结构发生显著变化,2000年居民生活是长三角地区最主要的黑碳排放源（占42.2%）;自2006年开始工业逐渐成为研究区最主要的黑碳排放源,2019年工业排放占长三角地区黑碳排放总量的63.2%。（2）长三角地区黑碳排放存在明显的空间分异。总体而言,江苏省黑碳排放总量和人均黑碳排放强度居长三角地区首位,安徽省单位GDP黑碳排放最高,上海市单位面积黑碳排放强度最高,而浙江省人均和单位面积黑碳排放强度最低。（3）考虑黑碳排放核算过程中排放因子的取值差异,2019年长三角地区黑碳排放总量为7.13×10⁷—14.49×10⁷ kg（95%置信区间）,相对不确定性为?33.50%—35.11%。工业排放因子是长三角黑碳排放核算不确定性的主要贡献者。     

我国日化用品使用挥发性有机物(VOCs)排放及臭氧生成潜势研究

溶剂使用源是挥发性有机物（VOCs）的重要排放源之一.近年来,VOCs排放清单中对工业生产类溶剂的VOCs排放估算较多,但对于生活类溶剂使用的研究有所欠缺.本研究以日化用品为研究对象,基于产品消费量、产品中的溶剂含量及其挥发特性,建立了我国2000—2017年日化用品使用的VOCs排放清单,并基于最大增量反应活性值（MIR）评估了日化用品对臭氧生成的潜在贡献.结果表明,2000年我国日化用品VOCs排放量为36.1×10⁴ t,到2017年排放量达218.5×10⁴ t,年平均增长率为11%.护肤品、香水和洗护用品是日化用品中VOCs的主要排放类别,2017年这3类的VOCs排放量分别占总量的40%、30%和21%.上海（8.0×10⁴ t）、北京（7.0×10⁴ t）、广州（4.5×10⁴ t）、重庆（4.5×10⁴ t）、深圳（3.7×10⁴ t）是日化用品VOCs排放量前5的城市.含氧VOCs是日化用品排放的主要VOCs组分,其排放量贡献达到64%.2017年日化用品VOCs产生的臭氧生成潜势（OFP）为306.4×10⁴ t,含氧VOCs、烯烃和烷烃分别占OFP总量的67%、18%和14%.对OFP贡献最大的前8个物种是乙醇、柠檬烯、异丁烷、丙二醇、二丙二醇、异戊烷、二甲醚和异丙醇,其排放量占VOCs总量的77%,但贡献了OFP总量的93%.针对日化用品的VOCs排放及其引起的臭氧污染防控应重点关注护肤品、香水和洗护用品3类产品.     

中国机动车排放清单的建立

以中国2002年各省统计年鉴中关于机动车及道路信息的数据为基础,并根据COPERTⅢ模型计算出的2002年中国各省区各种机动车类型在城区、郊区和高速公路3种行驶工况下的排放因子,应用GIS技术建立了40km×40km的高空间分辨率的中国机动车排放源清单.结果表明,2002年中国机动车排放CO、NO_x、NMVOC和PM₁₀的排放总量分别为2 815×10⁴、305×10⁴、461×10⁴和111×10⁴t,主要来源于摩托车和汽油小客车的排放.污染物排放量的空间分布显示出其排放集中于经济发达地区,10.8%、2.2%、9.7%和5.3%的国土面积分别排放了84%的CO、55%的NMVOC、48%的NO_x和48%的颗粒物,并呈现出东部高于西部、沿海高于内地的趋势,其中长江三角洲、珠江三角洲和京津地区的排放相对较强.     

广东省高分辨率温室气体排放清单及特征

根据典型城市调查与统计数据收集得到的广东省活动水平数据,采用自上而下和自下而上相结合的排放因子法和GIS技术,建立了广东省2018年3 km×3 km高分辨率温室气体排放清单.估算范围包括能源活动、工业生产过程、农业活动、土地利用变化和林业、废弃物处理以及电力调入（出）间接排放等6大类CO₂、CH₄和N₂O这3种温室气体.结果表明,广东省2018年CO₂、CH₄和N₂O的排放量分别为8.5×10⁸、1.9×10⁶和1.1×10⁵ t,以CO₂当量计分别为8.5×10⁸、4.0×10⁷和3.4×10⁷ t,合计9.2×10⁸ t.CO₂是广东省主要的温室气体排放种类,占全省温室气体总排放量的92.0%,能源活动和电力调入（出）间接排放是广东省温室气体排放的主要部门,排放占比分别为77.9%和7.6%,合计占比为85.5%.从温室气体排放的空间分布情况来看,全省大部分地区温室气体表现为排放源,部分区域表现为汇;温室气体排放主要集中在珠三角地区,并呈现一定的沿路网和航道分布的特征;温室气体高排放网格主要为大型电厂、钢铁厂和水泥厂等高耗能企业所在地.     

广州市实施I/M简易瞬态工况检测方法的环境效果分析

采用简易瞬态工况法对在用车进行检测,能够更为有效地筛选高排放车辆.2007—2009年广州市轻型汽油车的简易瞬态工况法的初检数据表明,国Ⅰ排放标准实施以前(简称"国Ⅰ前")车辆和国Ⅰ及以后排放标准车辆排放超限值比例分别为20.1%和17.6%.简易瞬态工况法复检数据得到的国Ⅰ前和国Ⅰ及以后车辆经维护后能够达标的比例分别为76.0%和64.7%,且经过有效维护后超标车辆的平均排放水平有较大比例的削减.同时,采用修正的MOBILE5模型对广州市轻型汽油车排放进行模拟.结果发现,广州市2009年轻型汽油车的CO、HC和NO_x排放量分别为24.4×10⁴、3.8×10⁴和1.8×10⁴ t.如果考虑I/M制度实施及实际执行率,复检不达标车辆在全部淘汰情景下,2009年广州市轻型汽油车排放的CO、HC和NO_x分别能削减4.20×10⁴、0.58×10⁴和0.15×10⁴ t,占全部轻型汽油车的削减比例分别为17.2%、15.3%和8.2%;而在全部置换为国Ⅳ新车情景下,3种污染物分别能削减4.12×10⁴、0.57×10⁴和0.14×10⁴ t,削减比例分别为16.9%、15.0%和8.0%.国Ⅰ前及国Ⅰ车辆对CO和HC削减量的贡献达到90%左右,对NO_x削减量的贡献也在85%左右.     

中国区域土壤表观氮磷平衡清单及政策建议

利用OECD表观氮平衡模型框架,建立了中国表观氮磷平衡核算的框架、方法和数据库.模型结果表明,2003年中国土壤表观氮磷盈余总量分别为640×10⁴　t和98×10⁴　t,氮磷盈余强度分别为16.56 kg/hm²和2.53 kg/hm².由于中国氮磷平衡区域分布严重不平衡,面临着氮磷盈余管理和氮磷缺损管理的双重压力.化肥和畜禽粪便是中国土壤氮磷投入最主要的来源,因此是中国氮磷盈余管理最佳切入点.由于各地氮磷投入结构各异,在氮磷盈余严重的中东部地区,不宜采用“一刀切”的政策,而应针对不同地区氮磷输入的特点进行氮磷盈余管理.     

兰-白城市群主要大气污染物网格化排放清单及来源贡献

甘肃兰-白城市群为我国西北地区重要的重工业基地,大气污染物排放总量较大.研究高空间分辨率的污染物排放清单对于区域空气质量预报预警、减排方案模拟研究及大气污染防治等具有重要的科学意义.本文以兰州和白银为主要研究区域,基于研究区域污染源排放及统计年鉴等数据资料,建立了兰（2015年）-白（2016年）城市群7种（类）主要大气污染物网格化排放清单,并对其空间排放特征以及排放源贡献进行了详尽地讨论分析.结果表明,兰-白城市群7种主要污染物年排放量分别为：NO_x 2.22×10⁵ t、NH₃ 4.53×10⁴ t、VOCs 7.74×10⁴ t、CO 5.62×10⁵ t、PM₁₀ 4.95×10⁵ t、PM_2.5 1.91×10⁵ t和SO₂ 1.37×10⁵ t.其中CO的排放量最大,NH₃的排放量最小.本清单与北大和清华MEIC清单对比结果表明,交通源排放3个清单一致性较高,CO排放总量和其工业源排放与北大和清华MEIC清单排放源相差30%~40%,推测原因主要为清单计算过程中排放因子、分辨率和数据年份的差异.本清单网格化空间分布显示除NH₃外的其他6种（类）污染物,排放主要集中在市区,排放源中工业非燃烧过程源均为最大贡献占比,NH₃的主要贡献源是氮肥的施用及禽畜排放,其污染分布受耕地分布等因素影响较大.因此,减少工业非燃烧过程源、整合优质高效电力供应、使用清洁能源、严格控制工地扬尘、工业粉尘和做好城区绿化等,能有效地降低兰-白城市群NO_x、VOCs、CO、PM₁₀、PM_2.5和SO₂这6种（类）主要污染物的排放.NH₃的减排则主要可从控制氮肥的使用及减少禽畜排放两方面考虑.本研究还利用蒙特卡洛法分析了排放清单的不确定性,NH₃的不确定性最大为-31%~30%,CO的不确定性最小为-18%~16%,清单整体可信度较高.     

海河流域主要污染物排放强度及其源结构解析——以2007年为例

以海河流域污染源普查数据为基础,通过污染物排放量、排放密度和排放行业结构分析,系统解析流域污染源结构.结果表明,流域废污水来源复杂,污染物排放空间差异显著,工业行业结构性污染突出.流域北部废污水排放以生活污水为主,南部以工业废水为主,COD排放以工业源为主.污染物排放空间格局上,COD排放主要集中在北三河、子牙河及徒骇马颊河水系;氨氮排放在子牙河水系高度集中;重金属、氰化物、挥发酚仅在局部区域集中排放.污染物行业结构上,造纸、食品和石化是COD主要排放行业,占排放总量75%;石化、食品和皮革是氨氮排放主要行业,占排放总量80%;重金属主要排放行业为石化、皮革和冶金.根据污染物排放强度分布和排放结构,子牙河水系是海河流域污染治理重点区域,造纸、食品和石化行业是污染负荷削减重点行业.     

中国工业废水污染状况及影响因素分析

文章基于我国“九五”和“十五”期间全国工业废水及主要污染物排放量,探讨了工业废水排放变化规律,对工业行业结构、工业经济规模增长速度、工业水重复利用率以及环境治理投资的年度变化趋势进行对比,并进一步利用最小二乘回归模型进行了多元线性回归,分析了这些因素对工业废水排放量影响的相关关系,结果表明改进工艺技术、提高水重复利用率至关重要,就如何减轻工业废水的污染提出了建议。     

基于灰色GM(1,1)模型的铁岭市工业废水排放量预测

建立铁岭市工业废水排放量预测模型,预测2010～2015年铁岭市工业废水排放量.根据工业废水排放量数据序列特征,将灰色系统理论GM(1 ,1) 模型的建模方法用于构建铁岭市工业废水排放量预测模型,并用GM(1 ,1)残差模型对模型进行修正.利用1999～2007年铁岭市工业废水排放量原始数据与预测数据比较分析,误差较小...     

Three industries and wastewater and COD discharge of Beijing

Ｒｅｃｅｎｔｌｙ,ｗｉｔｈｔｈｅｓｗｉｆｔｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｅｃｏｎｏｍｙａｎｄｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆｐｅｏｐｌｅ′ｓｌｉｖｉｎｇｓｔａｎｄａｒｄ ,ｔｈｅｗａｔｅｒｕｓｅａｍｏｕｎｔａｎｄｗａｓｔｅｗａｔｅｒｄｉｓｃｈａｒｇｅｂｅｃｏｍｅｂｉｇｇｅｒａｎｄｂｉｇｇｅｒ,ａｎｄｔｈｅｗａｔｅｒｑｕａｌｉｔｙｉｓｇｅｔｔｉｎｇｗｏｒｓｅａｎｄｗｏｒｓｅ .Ｓｏｉｌａｎｄａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌｐｒｏｄｕｃｔｓｈａｖｅｂｅｅｎｐｏｌｌｕｔｅｄｂｙｔｈｅｗａｓｔｅｗａｔｅｒ,ａｎｄｐｅｏｐ…     

连云港市主要工业污染物排放强度的区域差异分析

污染物排放强度反映了单位新创造经济价值的环境负荷大小。运用均方差赋权法对连云港市各县区的工业废水量、化学需氧量、氨氮、二氧化硫、烟尘、工业粉尘和工业固体废物等7种主要污染物排放强度的区域差异进行了评价;然后分别将各县区污染物排放强度的最小数值作为各地区污染物排放强度目标值,计算各县区的污染物排放强度降低潜力。结果表明,七种主要污染物排放强度综合评价的全市平均水平为1.30,市区污染物排放强度明显比县域的小;主要污染物排放强度减排潜力具有显著的区域间差异与区域内差异。最后从增加环境保护投资、改善能源使用结构、调整和优化产业结构和大力发展循环经济等方面提出了促进污染物排放强度降低的一些建议。     

湖北省主要工业污染物排放的环境库兹涅茨特征研究

根据湖北省1999-2009年环境统计数据和经济数据,选取工业废水、废气、固体废物等6项主要环境指标,构建湖北省经济发展与环境污染水平关系的动态计量模型,从而对湖北省污染物排放的库兹涅茨曲线特征(Environmental Kuznets Curve,EKC)进行分析。研究结果表明,工业废水和工业固体废物EKC呈倒"N"型特征,排放量总体呈下降趋势;工业废气EKC则为直线分布关系,排放量呈逐步增大的趋势,而且没有出现拐点,表明经济产业结构是影响工业废气排放量的主要因素。可为湖北省生态环境与经济的协调发展提供一定的决策依据。     

江苏省工业污染排放特征及其成因分析

采用环境库兹涅茨曲线模型模拟江苏省1991年以来经济增长和工业污染之间的动态演进关系,应用分解分析法对2001～2004年间部分污染物排放变化的成因进行了定量分析.结果表明,江苏省工业污染排放量和人均GDP之间的关系类型有U型、倒U型、U型+倒U型以及N型4种,目前大部分污染物呈增长态势.将污染物排放变化的成因分为规模效应、结构效应和广义技术效应3类,结果显示,规模效应促进污染物排放量增加,结构效应和广义技术效应的作用方向不确定,但广义技术效应对污染物控制有决定性作用,强力的环境政策和管理措施能够有效地控制污染物排放.     

辽宁省产业结构对环境影响的初探

产业结构影响着一个地区社会经济以及环境等诸多方面。本文对辽宁省产业结构现状,主要行业产值及污染贡献率,以及产业结构调整对污染物排放强度变化影响进行剖析,较系统地分析了一个地区的产业结构对环境的影响,对环境管理及经济建设具有一定的借鉴意义。     

中国东、西部工业污染和经济发展的分析比较

从经济发展水平和工业污染排放角度出发,对比分析了东部、中部和西部3个地区的差异。结果表明,90年代以来,中国的经济发展和工业污染在东、西部之间存在着较显著的差异,所表现出的综合效应是形成了明显的工业污染物排放强度梯度。即在空间上,工业污染物排放强度存在从东部、中部到西部逐渐升高的梯度。建议在西部大开发过程中,要充分利用西部环境保护的后发优势,减缓或遏制工业污染的“西迁”,实现环境保护的跨越式发展。     

东北三省能源消费碳排放测度及影响因素

将扩展的Kaya恒等式与对数平均迪氏指数（LMDI）分解法相结合,以2005~2016年东北三省主要能源消费数据为研究对象,构建优化的碳排放分解模型,测度并分解其碳排放与碳排放强度.通过与中国同期能源消费碳排放的定量对比分析,考察各产业（部门）能源结构效应、能源强度效应、产业结构效应、经济产出效应和人口规模效应对东北三省能源消费碳排放的影响.结果显示：2005~2016年,东北三省碳排放总量占中国碳排放总量的8.84%,碳排放强度普遍高于中国碳排放强度.经济产出效应和人口规模效应对东北三省碳排放增长起拉动作用,其中经济产出效应贡献最大为188%,经济发展和城市化进程的加速不利于碳排放的降低.产业能源强度效应、能源结构效应及产业结构效应对东北三省碳排放增长起抑制作用,能源强度效应的抑制作用最大为59%,产业能源强度的调整空间较大.降低能源消耗强度,调整产业内部结构,完善经济政策体制是今后促进东北三省低碳经济发展的重要手段.