我国典型工程机械燃油消耗量及排放清单研究

建立非道路移动机械排放清单是对其污染进行控制的基础.本研究参考美国环保署NONROAD模型中非道路移动源排放模拟的基本方法,建立基于实际燃油消耗率估算我国工程机械燃油消耗量及排放清单的方法.通过调查分析我国典型工程机械的保有量构成、活动水平、实际燃油消耗率和排放因子等相关参数,估算了2007年我国挖掘机和装载机两类典型工程机械的油耗量及排放量.结果表明,我国2007年挖掘机和装载机的柴油总消耗量为1.21×107 t,占当年全国各行业柴油总消耗量的9.7%;NOx和PM的总排放量分别6.81×105 t和5.31×104 t,与当年全国道路机动车的NOx和PM排放总量相比,工程机械的排放已经不容忽视.尽快加严并有效实施我国工程机械用发动机排放标准对控制其排放具有重要意义.     

基于交通流量和路网的区域机动车污染物排放量空间分配方法

针对传统的机动车污染物排放空间分配方法精度不高的问题,提出了一种基于交通流量与道路系统的机动车污染物排放"标准道路长度"空间分配的新方法.该方法以实际道路网络作为机动车污染物排放的分配基底,根据不同等级道路交通流量的差异引入"标准道路长度"转换体系,并利用GIS技术完成机动车污染物排放的空间分配过程.将该方法应用于珠三角地区,建立了2004年珠三角地区的机动车污染物空间分配清单.研究结果表明,珠三角地区机动车高污染物排放集中在车辆保有量大、路网密集、交通流量大的城市和地区,且高污染物排放空问分布情况与主干路网的分布一致,呈现出明显的路状分布;结果显示,该方法能有效降低传统方法空问分配的偏差,尤其当路网分辨率提高时.分配结果精度更高,更切合实际排放情况.     

广东省人为源BC、OC排放清单建立与校验

根据收集的人为源活动水平数据和最新的排放因子,采用"自下而上"和"自上而下"相结合的排放因子法建立了广东省2012年人为源BC、OC排放清单.结果显示,2012年广东省人为源BC、OC排放量分别为53.5×103、78.8×103t.BC排放主要来自道路移动源和生物质燃烧源,贡献率分别为30.1%和29.4%,生物质燃烧源和餐饮源是主要的OC排放贡献源,贡献率分别为48.5%和16.9%.建立的BC、OC排放源清单仍然具有较大的不确定性,分别为-66%~154%和-63%~126%.其中,道路移动源和生物质燃烧源是主要的不确定贡献源,餐饮源和扬尘源次之,不确定性主要来自由质量分数间接得到的BC和OC排放因子.最后,采用清单结果横向比较法和基于环境监测浓度结果对比法2种方法对本研究的结果进行了校验,结果表明,本研究清单结果基本合理.建议统一不同排放源成分谱的建立方法,加强排放源颗粒物测试,并重视清单结果校验的研究以降低不确定性,从而改进BC、OC排放源清单.     

港口自有移动源大气污染物排放清单

基于全面开展大气污染源排放清单编制工作的要求,研究制定了天津市港口自有移动源排放清单.对道路和非道路移动源各源类6种大气污染物建立了分辨率为3 km×3 km的网格化排放清单,并分析其污染物排放时空分布特征,利用蒙特卡罗方法分析了清单的不确定性.结果表明,2020年港口自有移动源共排放PM₁₀ 148.22 t、 PM_2.5 135.34 t、 SO₂ 1 061.04 t、 NO_x 4 027.16 t、 CO 756.60 t和VOCs 237.07 t,其中道路和非道路移动源污染物总排放量占移动源排放量的比例分别为6.66%和93.34%.全港区自有道路移动源机动车污染物排放的主要贡献源是小型、中型、大型载客汽车(汽油)和重型载货汽车(柴油),非道路移动源排放的各污染物的主要贡献源均是船舶和工程机械.不确定性分析结果表明,移动源总体不确定性范围为-13.3%～16.53%.     

青岛市机动车排放源强与排放量研究

阐述了青岛市城市机动车的发展现状和道路交通状况,采集典型交通状况的车流量和车速数据,对评价区域进行了移动线源、面源的源强分析计算,得到了该区域内机动车排放网格数据,通过修正的排放因子计算了青岛市机动车主要尾气污染物的年排放量,目的是为机动车污染治理提供了理论数据。研究表明从排放源源强分析机动车道路污染状况和污染区域分布,不受扩散模式的影响,可以简单有效的评价机动车排放污染程度;青岛市城市主干道以成为机动车污染物的主要排放源,针对青岛市机动车尾气污染情况提出了合理的污染物治理建议。     

鹤壁市大气挥发性有机物源排放清单研究

采用排放系数法与“自下而上”的活动水平数据收集方法,建立了鹤壁市化石燃料固定燃烧源、工艺过程源、溶剂使用源、储存运输源、废弃物处理源等固定源、移动源、餐饮油烟和生物质燃烧等面源的VOCs排放清单.结果表明：鹤壁市2017年VOCs排放总量为8829.7t.其中,工艺过程源排放量最大（3052.5t）,占VOCs总排放量的32%;其次是移动源（2712.8t）和溶剂使用源（1447.1t）,分别占总排放量的29%和15%;从空间分布看,浚县的VOCs排放量最大（3444.0t）,其次为淇滨区（1519.4t）、山城区（1516.0t）、淇县（1103.8t）和鹤山区（1041.9t）;其中,机动车（1932.0t）、建材冶金（903.6t）、化学制品制造（829.6t）、橡塑（646.8t）等VOCs排放量较大.对比河南省省会郑州市、同为煤炭资源型城市焦作市,鹤壁市的VOCs排放总量是郑州市的1/11,焦作市的1/3.但鹤壁市单位面积的VOCs排放量较大,是郑州市的1/3,焦作市的1/2,且鹤壁市单位GDP的VOCs排放量与郑州市和焦作市非常接近.说明鹤壁市VOCs排放总量低,但排放强度较高,仍需要加大减排力度.根据本清单的研究结果,建议鹤壁市可着重加强工艺过程源和移动源的减排,重点减排区域为浚县、鹤山区和淇滨区的交汇地带,重点减排机动车、建材冶金、化学制品制造等;此外,还应关注橡塑、餐饮油烟、工业生物质锅炉等行业的VOCs排放.     

上海市空气中NOx的污染现状及分担率

借鉴国外计算模型和方法，结合调查统计与现场测试，开展了上海市NOx排放的系统研究。结果表明：1998年上海市各类固定源和流动源共排放NOx37.7万t，其中工业固定源排放占总量的71%；在中心城区，机动车排放已成为NOx污染的主要来源，占该地区机动车和固定源排放总量的74%。     

江门市人为源挥发性有机物排放清单

将江门市人为源挥发性有机物(VOCs)排放分为工业源、移动源、生活源和农业源四大类,以2014年为基准年,根据江门市的统计数据和实地调研结果,采用"自上而下"和"自下而上"结合的排放因子法建立了江门市人为源VOCs排放清单.结果显示江门市2014年人为源VOCs排放总量约为75.09 kt,工业源、移动源、农业源和生活源VOCs排放量为41.37、19.16、11.07和3.50 kt,占比分别为55.09%、25.51%、14.74%和4.65%.工业源中摩托车制造、集装箱制造、涂料、油墨、颜料及类似产品制造、印刷及包装印刷、塑料及橡胶制品、人造革制造、皮革鞣制加工、化石燃料燃烧、基础化学原料制造、电子制造、胶黏剂制造、家具制造等行业的VOCs排放量均超过1 000 t,为江门市重点VOCs排放行业.江门市蓬江区、江海区、鹤山市这3地以工业源排放为主,占比均超过50%,而恩平市、台山市等地则以农业源排放为主.各区和县级市在进行VOCs减排政策制定时要针对本土化的VOCs清单特征,进行精细化管控,才能取得较好减排效果.     

成都市道路移动源排放清单与空间分布特征

以成都市为例开展了路网、交通流、道路行驶工况和机动车保有量等数据的收集工作,运用自下而上的方法,基于实测校正和本地化的IVE模型计算了不同区域机动车在高速路、主干道、次干道和支路的排放因子,应用GIS技术建立了1 km×1 km的成都市高时空分辨率道路移动源排放清单.结果表明,2016年成都市道路移动源CO、VOCs、NO_x、SO_2、PM_(10)和NH_3排放量分别为4.2×10~5、4.5×10~4、7.2×10~4、0.4×10~3、1.1×10~4和6.2×10~3t.CO排放主要贡献车型为小型客车、中型客车和大型客车,VOCs排放主要源于小型客车和摩托车,NOx和SO2排放主要产生于小型客车和重型货车,PM10排放主要贡献车型为重型货车,NH3排放主要由小型客车贡献.污染物排放量空间分布呈现出由城市中心向卫星城市、远郊区递减趋势,中心城区和二圈层区域路网密集,排放呈片状分布,三圈层则呈带状分布.排放清单机动车技术分布数据可靠性较高,而交通流数据和排放因子存在一定不确定性.     

APEC会议期间北京机动车排放控制效果评估

机动车尾气排放是影响北京市大气环境质量的首要因素,为了保障APEC期间的空气质量,北京市采取了包括控制机动车排放在内的严格的控制措施.本研究基于路网车流量、车速和车型变化数据,提出了一种基于自下而上排放清单的控制措施效果评估方法.结果表明,APEC会议期间北京市路网车流量下降,车速上升,小客车的车流量下降幅度最大;APEC会议期间机动车尾气CO、NO_x、HC和PM排放削减比例分别为:快速路15.1%、22.4%、18.4%和21.8%,主干道29.9%、36.4%、32.7%和35.8%,次干道35.7%、41.7%、38.4%和41.2%,支路40.8%、46.5%、43.1%和46.0%.基于自下而上的排放清单方法,建立了APEC会前和会期的机动车尾气排放清单,结果显示研究区域内会期机动车尾气排放量CO、NO_x、HC和PM排放量分别削减37.5%、43.4%、39.9%和42.9%.     

南京市氮氧化物排放行业分布特征及减排对策

采用污染源普查资料与实地调查相结合的方法,对南京市各行业氮氧化物(NOx)排放源及排放量进行调查和梳理。结果表明:各行业NO x排放分担率依次为电力41%、机动车25%、钢铁10%、水泥9%、石化7%、其它工业5%、居民生活3%。针对南京市现状,对重点排放源提出了NO x减排措施与对策。     

郑州市VOCs组分排放清单及其臭氧生成潜势

基于人为源挥发性有机物（VOCs）活动水平统计和源成分谱梳理,采用排放因子法,建立了郑州市2016年VOCs组分排放清单,评估了各类源臭氧生成潜势（OFP）.结果表明,2016年郑州市人为源VOCs排放总量为96215.3 t,排放量最高的是道路移动源（29.7%）,其次是有机溶剂使用源（28.1%）;排放量最高的组分是烷烃（29.8%）,其次是芳香烃（29.0%）.郑州市人为源VOCs的OFP为341291.0 t,贡献最高的排放源是道路移动源（30.5%）,其次是溶剂使用源（28.8%）,其中轻型汽油车、内墙涂料使用、机动车表面涂层、加油站装卸油和非金属矿物制造是OFP的主要次级排放源,也是郑州市降低臭氧污染时需重点管控的VOCs排放源.对于VOCs种类而言,贡献较高的是芳香烃（42.8%）,其次是烯烃（38.9%）,未来应加强对间/对-二甲苯、丙烯和乙烯等物种排放来源的控制.     

四川省非道路移动源大气污染物排放清单研究

根据调查收集到的2015年四川省工程机械、农业机械、铁路机车、船舶和民航飞机的保有量、活动水平等数据,采用"排放因子法"计算了非道路移动源大气污染物排放量,分析了2015四川省非道路移动源的尾气污染排放特征,并建立了3km×3km的网格化排放清单.结果表明,2015年四川省非道路移动源排放的PM₁₀为1.38×10⁴t,PM_2.5为1.25×10⁴t,NO_x为1.83×10⁵t,THC为2.98×10⁴t,CO为1.21×10⁵t.工程机械对污染物的贡献率相对较高,占比达到70%;其次为农业机械,对NO_x和PM的贡献占比分别达到15%.工程机械和农业机械的排放主要集中在夏季和秋季,而飞机、铁路机车和船舶的时间变化较不明显;而从空间分布来看,高排放源主要分布于成都平原地区和川南地区.     

天津港运输船舶大气污染物排放清单

运输船舶产生的大气污染物对港口大气环境有重要影响,但我国对这部分内容的研究却相当薄弱.本文首先对天津港运输船舶的总体情况进行调研,根据其排放控制技术水平合理选择了排放因子;而后采用基于燃料消耗的方法,对2006年天津港运输船舶排放的NOx、HC、CO和PM_(10)进行了计算,建立了天津港运输船舶大气污染物的排放清单;最后对2010年和2020年天津港的运输船舶大气污染排放情况进行了预测.该清单的估算和预测可以为加强排放控制和制定相关法规提供重要依据.     

天津市2017年移动源高时空分辨率排放清单

移动源已成为城市地区大气污染的主要贡献源.已有研究多关注道路移动源（机动车）或非道路移动源（工程机械、农业机械、船舶、铁路内燃机车和民航飞机）中单一源类的排放,欠缺对移动源总体排放特征的把握.本研究提出了移动源高时空分辨率排放清单的构建方法,据此建立了天津市2017年移动源排放清单,并分析其排放构成与时空特征.结果表明,天津市移动源CO、VOCs、NO_x和PM₁₀的排放量分别为18.30、6.42、14.99和0.84万t.道路移动源是CO和VOCs的主要贡献源,占比分别为85.38%和86.60%.非道路移动源是NO_x和PM₁₀的主要贡献源,占比分别为57.32%和66.95%.从时间变化来看,移动源所有污染物排放在2月均为最低,CO和VOCs在10月排放最高,而NO_x和PM₁₀则在8月排放最高.节假日（如春节和国庆节等）对移动源排放的时间变化影响显著.从空间分布来看,CO和VOCs排放主要集中于城区和车流量大的公路（高速路和国道）上,NO_x和PM₁₀在城区与港区均具有较高排放强度.污染物的空间分布差异是由其主要贡献源的空间位置决定的.本研究可为天津市大气污染的精细化管控和空气质量模拟提供数据支撑,同时可为其他地区移动源排放清单的建立提供方法参考.     

杭州市工业源VOCs排放清单及排放特征

杭州市作为2016年国际峰会、2022年亚运会等一系列重大活动的举办地,对VOC源排放清单的研究,尤其是工业源VOCs的影响越来越受到管理部门和当地居民的重视.通过采取自下而上的方式,首次对杭州市涉及VOCs排放的30多个行业的3 518家企业逐一进行了详细的调查和估算,并在此基础上建立了杭州市工业源VOCs排放清单.从区域排放、排放强度、空间分布等不同角度对杭州市工业源VOCs排放特征进行了系统分析.研究结果表明,2015年杭州市工业源VOCs排放量为36 839.5 t;印刷和记录媒介复制、化学原料和化学制品制造、金属制品、纺织、橡胶和塑料制品行业是杭州市工业源VOCs排放量最大的五个行业;排放总量最大是萧山区,其次是富阳区和大江东产业集聚区;工业源VOCs排放强度最高的区域为富阳区、建德市和临安市;工业源VOCs排放主要集中在萧山区、大江东、富阳区、余杭区等工业企业较为密集的区域.     

兰州盆地人为源大气污染物网格化排放清单及其空间分布特征

基于所搜集的兰州盆地各类人为污染源排放大气污染物的活动水平数据及其排放因子,采用"自下而上"的方法建立了2009年兰州盆地(石油化工城市)1 km×1 km的7种(类)大气污染物网格化排放清单,并对其来源和空间分布特征进行了分析研究.结果显示:2009年兰州盆地NOx、SO_2、VOCs、CO、PM_(10)、PM_(2.5)和NH3的排放总量分别为1.2×10~5、8.8×10~4、4.3×10~4、4.1×10~5、9.6×10~4、4.2×10~4和1.4×10~4t;工业燃烧排放是兰州盆地NO_x和SO_2的主要贡献源,分别占其总排放量的85.70%和52.55%;工业非燃烧过程排放是VOCs的最大贡献源,占总排放量的81.25%;工业点源和工业非燃烧过程排放是CO的两大贡献源,分别占其总排放量的33.97%和28.32%;PM_(10)和PM_(2.5)主要来源于工业非燃烧过程,贡献分别为51.09%和55.12%;氮肥使用和禽畜养殖是NH_3排放最大的贡献源,分别占其总排放量的39.20%和30.70%.空间分布特征表现为:以工业源为主要排放源的NO_x、SO_2、VOCs、CO、PM_(10)、PM_(2.5)主要分布在工业和人口最为集中的兰州盆地市区一带,NH_3的排放则主要集中在榆中县和皋兰县交界的农村地区.同时,还对2014年工业燃烧源和道路移动源的7种(类)大气污染物排放量进行了估算,并与2009年进行了排放比较研究.结果表明,2014年工业污染源的7种(类)污染物排放量与2009年相比平均增幅不高,最高不超过30%,但移动源污染物排放量却大幅增加,增幅将近1倍.此外,基于排放因子及活动水平的不确定性,本研究对排放清单的结果进行了不确定性分析,并通过蒙特卡罗模拟对各污染物的排放量进行了评估.本排放清单的建立,不仅填补了兰州盆地大气污染物网格化排放清单的空白,还可为兰州盆地大气污染物排放清单更新、区域环境过程、大气复合污染成因及大气污染预警技术等相关研究提供基本方法手段及基础数据.     

小尺度精细化大气污染源排放清单的建立——以上海宝山区为例

工业密集区域具有复杂的排放特征,是目前排放清单建立的难点之一.以上海市宝山区为研究区域,采用自下而上的方式建立了工业密集区域的精细化大气污染物排放清单.通过整合多套现有的污染源数据库,对排放量估算进行质量控制,提高各污染物排放量估算的准确性;运用现场勘查和GPS定位对排放口进行定位,以弥补数据库中定位数据的缺失,并提高排放口定位数据的精确度.结果表明:工业区污染排放特征不同于一般区域,建议在小尺度排放清单的研制中需要特别关注.同时探索了在小尺度区域建立精细化污染源排放清单的可行性以及可能存在的问题,将为大尺度排放清单的建立提供有益的参考.     

严化机动车污染物排放标准的探讨

在资料调研的基础上，通过对美国、欧洲和日本机动车污染物排放限值的严化过程分析，讨论了我国严化机动车排放标准的紧迫性。该文建议我国应根据当前对车辆排污控制的需求，车用无铅汽油的发展进程，以及已具备的排污控制技术条件，参照欧洲９１／４４１／ＥＥＣ排放规程，尽快制定适应我国轻型车辆发展和环境保护战略要求的轻型车污染排放标准。     

四川省基于第二次污染源普查数据的人为源大气污染源排放清单及特征

本研究根据自下而上和自上而下相结合的方法收集四川省人为源活动水平数据,其中工业源活动水平来自四川省第二次污染源普查数据,涵盖11020台锅炉信息、60078家工业企业信息,成都市收集了19152家工业企业数据,占四川省企业总数的32%.各污染源选取合理的排放因子并结合GIS技术,构建了该地区2017年9 km×9 km人为源大气污染物排放清单.结果表明,2017年四川省SO₂、NO_x、CO、PM₁₀、PM_2.5、BC、OC、VOCs和NH₃排放总量分别为308.6×10³、725.7×10³、3131.2×10³、927.6×10³、422.4×10³、30.2×10³、72.0×10³、600.9×10³和887.1×10³t.固定燃烧源和工艺过程源是SO₂主要贡献源,CO的主要贡献源为工艺过程源和移动源,扬尘源和工艺过程源为PM₁₀和PM_2.5的主要贡献源,扬尘源是BC和OC最大贡献源,VOCs排放源主要来自工艺过程源、移动源和溶剂使用源,NH₃排放主要来源于畜禽养殖和氮肥施用.污染空间分布结果显示,各项污染物主要集中分布于人口密集,工业和农业较为发达的四川盆地和攀枝花部分区域,高值点位集中在成都平原地区的德阳—成都—眉山—乐山沿线.本研究建立的排放清单仍具有一定不确定性,后续研究工作中应进一步加强活动水平数据获取的准确性,针对典型污染源开展污染物排放因子测试工作,完善网格化排放清单,为四川省大气污染防治提供科学支撑.