京津冀地区居民采暖"煤改电"的大气污染物减排潜力与健康效益评估

散煤燃烧等低矮面源的排放对京津冀等地区采暖季ρ（PM_2.5）贡献较大,是重污染天气形成的重要原因之一.针对京津冀地区居民采暖“煤改电”治理工程,以2025年为目标年,以不做任何散煤治理工作为基准情景,同时设计2种不同的控制情景（控制情景1、控制情景2）,评估不同控制情景下“煤改电”带来的健康效益.通过综合考量民用散煤占燃煤消费量的比例、散煤PM_2.5排放强度,结合京津冀地区各城市PM_2.5源解析结果,确定民用散煤对大气环境ρ（PM_2.5）的贡献系数,计算空气质量改善情况.在此基础上,综合流行病学相关研究成果,运用环境健康风险评估方法,预测不同控制情景中京津冀地区居民采暖“煤改电”带来的健康效益.结果表明:①京津冀地区在控制情景1中ρ（PM_2.5）年均值分别下降4.9、4.9和1.1 μg/m3,在控制情景2中分别下降5.4、5.6和2.0 μg/m3;②在控制情景1、控制情景2中京津冀地区居民采暖“煤改电”带来的健康效益分别为266.55×108和352.34×108元,分别约占京津冀地区2015年GDP的0.38%和0.51%.研究显示,通过实施”煤改电”,京津冀地区可实现的健康效益相当可观,其中,北京市获得的健康效益最大,其次是河北省和天津市.      

天津市“十三五”期间PM2.5减排效果评估

为了解“十三五”期间天津市PM_2.5减排效果,基于2015～2020年不同大气污染治理措施的减排量核算结果,利用空气质量模型和高时空分辨率PM_2.5监测数据,对“十三五”期间天津市PM_2.减排效果进行分析.结果表明,2015～2020年,天津市SO₂、 NO_x、 VOCs和PM_2.5的排放量分别减少4.77×10⁴、 6.20×10⁴、 5.37×10⁴和3.53×10⁴t,其中工艺过程、散煤和电力治理对SO₂的减排贡献大,工艺过程、电力和钢铁治理对NO_x的减排贡献大,工艺过程对VOCs的减排贡献最大,工艺过程、散煤和钢铁治理对PM_2.5的减排贡献大.“十三五”期间天津市PM_2.5浓度平均值、污染天数和重污染天数明显下降,分别较2015年下降31.4%、 51.2%和60.0%;与前...     

新冠肺炎疫情对咸阳市空气质量的影响

利用机器学习模型控制气象因素影响,定量分析了疫情期间污染源减排对咸阳空气质量的影响.结果表明,与未发生疫情情景相比,疫情期间咸阳PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂和CO浓度分别下降19.3%、26.0%、13.4%、60.1%和9.1%,NO₂降幅最大,SO₂和CO降幅较小,O₃浓度不降反而上升50.9%.在一次排放和二次生成前体物都下降的情况下,PM_2.5降幅低于预期,O₃浓度不降反升,反映出PM_2.5和O₃治理的复杂性,暗示了剩余污染源对咸阳空气质量影响较大,而停产限产政策（与疫情影响类似）对咸阳空气质量改善有限,未来应重点关注散煤和生物质燃烧、热力生产和供应、原油加工及石油制品制造等剩余污染源的治理.     

京津冀大气污染传输通道城市燃煤大气污染减排潜力

以京津冀大气污染传输通道城市为研究对象,建立了燃煤电厂、燃煤锅炉、农村散煤三大污染源主要大气污染物排放计算方法,以2015年为基准年,梳理现有燃煤污染减排政策措施,对2017年“2+26”城市燃煤污染源SO₂、NOx、PM、PM₁₀、PM_2.5的减排潜力进行了分析.结果表明：实施燃煤电厂超低排放改造、燃煤锅炉淘汰或改造、散煤改电（气）等措施后,“2+26”城市2017年燃煤SO₂、NOx、PM、PM₁₀、PM_2.5排放量分别达到87×10⁴t、56×10⁴t、64×10⁴t、45×10⁴t、32×10⁴t,预计比2015年分别减少44%、48%、33%、32%、30%.燃煤电厂、燃煤锅炉、农村散煤替代各项污染物减排比例分别在55%~70%、31%~38%、18%~21%,未来农村散煤治理的减排潜力还较大.从各城市情况来看,多数城市燃煤SO₂、NO_x减排主要来自燃煤电厂超低排放改造;保定、廊坊等城市燃煤颗粒物减排量较大,得益于散煤治理工作的大力推进.     

关中地区散煤源PM2.5污染防治的健康经济效益评估

受不良地形因素影响,加之采暖季散煤燃烧现象严重,陕西省关中地区冬季雾霾天气频发. 自2017年散煤治理相关奖补政策出台以来,区域空气质量状况改善明显. 本研究基于2020年冬季实地调研信息和相关统计数据,评价了2017—2020年关中地区7市(区)的散煤治理成效,采用箱式模型分析了散煤源对PM_2.5浓度的贡献情况,并进一步根据泊松回归模型评估了散煤治理带来的健康经济效益. 结果表明:关中地区2017—2020年散煤削减总量达77.79×104 t,西安市与渭南市的散煤削减总量较高,杨陵示范区治理进程最快(散煤替代率达100%). 2017—2020年采暖季散煤源排放的PM_2.5浓度降低了7.2 μg/m3,对大气PM_2.5浓度的贡献率降低了5.4%,对PM_2.5浓度改善的贡献率达17.4%. 2017—2020年关中地区散煤燃烧源PM_2.5减排使得居民过早死亡率降低了1.50×10?5〔95%CI (置信区间):3.66×10?6~2.62×10?5〕,降幅达98.2%;发病率(门诊、住院及慢性支气管炎的发生率)降低了4.11×10?4(95%CI:1.71×10?4~6.59×10?4),降幅达98.3%. 研究显示,2017—2020年关中地区散煤综合替代率达98.36%,相应的PM_2.5减排量超过0.5×104 t,所带来的健康总受益人数约10 662人,共可获得约1 411.65×106元的经济效益.      

碳协同减排视角下广东省PM2.5实现WHO-Ⅱ目标策略研究

CO₂排放和大气污染物排放具有同根同源性,二者的排放控制措施常常具有一定程度的协同减排效应.为降低政策成本、提高政策效率,政策制定者在制定空气质量改善策略时,应充分考虑其对CO₂减排的协同效益.以大气污染物与CO₂协同减排为指引,分析产业、交通运输、能源的结构优化调整和末端治理水平提升策略,通过空气质量模型方法分析并提出广东省在2025年PM_2.5实现世界卫生组织第二阶段过渡目标（简称“WHO-Ⅱ目标”）的政策建议.结果表明:在2017年基准条件下,按经济社会活动发展趋势和现有末端治理要求,模拟预测广东省2025年PM_2.5年均浓度将达26.9 μg/m3,难以达到WHO-Ⅱ目标（25.0 μg/m3）.在可进一步采取的减排措施中,产业结构调整、在用车辆更新、发电结构调整、交通运输结构调整、工业用能变化和工业末端治理对大气污染物减排的分担率分别为55.5%、17.7%、6.8%、3.8%、3.9%和12.2%,对CO₂减排的分担率分别为20.8%、14.0%、11.9%、9.3%、33.9%和0.在基于协同性制定的达标策略情景下,优先采取了产业结构调整、在用车辆更新等协同性较好、减排潜力较大的措施.在该情景下,2025年全省SO₂、NO_x、PM、VOCs和CO₂的排放总量较2017年的变化率分别为-13.7%、-19.4%、-21.8%、-20.3%和13.6%,模拟预测广东省2025年PM_2.5年均浓度可达24.6 μg/m3,达到WHO-Ⅱ目标.研究显示,为确保2025年广东省PM_2.5年均浓度达到WHO-Ⅱ目标,应进一步强化大气污染物减排,建议优先考虑产业结构调整、在用车辆更新等与CO₂减排协同性较好、减排潜力较大的措施.      

“2+26”城市秋冬季大气污染治理措施效果评估

针对京津冀及周边"2+26"城市秋冬季不同大气污染治理措施的减排量进行核算,结果表明,2017~2018年秋冬季"2+26"城市SO₂,NO_x,VOCs,PM_2.5和PM₁₀的总减排量分别为43.26,20.63,18.36,28.00和47.31万t,2018~2019年秋冬季"2+26"城市SO₂,NO_x,VOCs,PM_2.5和PM₁₀的总减排量分别为16.68,18.11,11.03,17.04和25.33万t.基于此,采用CAMx模型对各项措施的减排效果进行模拟评估,采取措施后,2017~2018年秋冬季"2+26"城市SO₂,NO_x,PM_2.5和PM₁₀浓度的平均下降量（下降率）分别为22.69μg/m³（42.67%）,33.22μg/m³（37.81%）,24.28μg/m³（22.58%）和31.26μg/m³（18.67%）,2018~2019年秋冬季"2+26"城市SO₂,NO_x,PM_2.5和PM₁₀浓度的平均下降量（下降率）分别为9.36μg/m³（26.86%）,25.73μg/m³（30.62%）,16.38μg/m³（16.09%）和20.43μg/m³（12.33%）.2017~2018年秋冬季各项措施对PM_2.5浓度的平均减排效率排序依次为："散乱污"企业治理 > 交通运输结构调整 > 企业错峰生产 > 民用散煤替代 > 燃煤锅炉综合整治,2018~2019年秋冬季各项措施对PM_2.5浓度的平均减排效率排序依次为：重点行业升级改造 > 企业错峰生产 > "散乱污"企业治理 > 交通运输结构调整 > 民用散煤替代 > 燃煤锅炉综合整治.     

汾渭平原中长期PM2.5冬季目标约束下的控制情景优化分析

为研究汾渭平原在中长期PM_2.5冬季浓度目标约束条件下的最优控制策略及成本效益,本研究基于2015-2022年PM_2.5浓度监测数据,结合国内外PM_2.5实际改善历程,利用自下而上的计算方法,提出汾渭平原“十四五”“十五五”PM_2.5年均浓度目标;针对冬季污染突出的问题,建立季节贡献率方法,设计差异化的PM_2.5冬季浓度目标;并在此基础上结合ABaCAS-OE模型,以冬季PM_2.5浓度目标为第一约束条件进行最优控制情景的模拟与费效分析.结果表明：(1)情景3(基于2019年汾渭平原PM_2.5年均浓度超标比例的分类情景,该情景中PM_2.5年均浓度下降比例以3年为周期计算得到)对PM_2.5浓度改善幅度最大,在此情景下,2030年汾渭平原区域PM_2.5年均浓度为35μg/m³,较2019年下降35.2%,2032年实现所有城市达标的目标;冬季情景3(基于...     

北京市燃煤源排放控制措施的污染物减排效益评估

为分析北京市燃煤源排放控制措施的污染物减排效益,基于MEIC（中国多尺度排放清单模型）,采用情景分析法,评估了北京市电厂能源清洁化与末端治理、燃煤锅炉改造和城区平房区居民采暖改造等措施的污染物减排效益.结果表明,相对于无控情景,2013年北京市电厂能源清洁化与末端治理减少PM_2.5、PM₁₀、SO₂和NO_x排放量为1.28×104、2.10×104、5.13×104和4.98×104 t,分别占无控情景的85%、86%、87%、74%;北京市燃煤锅炉改造减少PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO_x排放量为1.09×104、2.68×104、11.64×104和5.81×104 t,分别占无煤改气情景的83%、89%、83%、83%;北京市老旧平房区的居民采暖改造减少PM_2.5、PM₁₀、SO₂和NO_x排放量分别为630、870、2 070和790 t,均占无煤改电情景的8%.研究显示,北京市从1998年开始采取的各种减排措施有效地减少了污染物的排放,对北京市空气质量改善具有重要意义.      

基于LEAP模型的兰州市道路交通温室气体与污染物协同减排情景模拟

基于LEAP模型,构建了2015～2040年兰州市道路交通发展“零措施”的基准（BAU）情景以及低碳（LC）和强化低碳（ELC）这2个节能减排情景,模拟评估各项政策和措施下能源消耗情况和温室气体与大气污染物协同减排效果.结果表明,LC情景能源消耗和CO₂排放将于2026年达峰,ELC情景能源消耗和CO₂排放将于2020年达峰;两种情景下,NO_x、 CO、 HC、 PM_2.5和PM₁₀等污染物排放量于2015～2017年间开始出现大幅下降,下降趋势于2023年前后逐渐减缓.结合措施可行性和减排成本,LC情景可作为兰州市道路交通碳达峰减排情景：到2040年能源消耗量、 CO₂、 NO_x、 CO、 HC、 PM_2.5和PM₁₀排放相对于BAU情景的削减率分别达到-24.17%、-26.57%、-55.38%、-65.91%、-72.87%、-76.66%和-77.18%.兰州市道路交通当前应以公共...     

散煤采暖清洁化替代方式的生命周期清单分析

从生命周期的角度出发,以1m²房屋每日的供热量为基准,对散煤采暖,电锅炉,低温空气源热泵,燃气壁挂炉,热电联产集中供热,燃气锅炉集中供热,洁净型煤等7种采暖方式的生命周期污染物排放和能源利用效率进行对比分析.结果发现：相比散煤取暖,清洁采暖方式可有效地降低大气污染物排放量,尤其是PM₁₀和PM_2.5.其中,以天然气为热源的燃气锅炉集中供热和燃气壁挂炉最为清洁,可减排SO₂和NO_x 85%左右,减排PM₁₀和PM_2.5 99%左右;洁净型煤和电锅炉的减排效率相对较低.低温空气源热泵和热电联产集中供热对能源利用效率最高,可达到80%以上,而电锅炉仅30%左右.此外,改善建筑围护结构保温性能可有效降低农村地区采暖的大气污染物排放.     

石家庄市采暖前后大气颗粒物及其碳组分特征

为研究石家庄市大气颗粒物、碳组分特征和污染来源,采集2016年11月1日—12月31日石家庄市大气颗粒物（PM₁₀、PM_2.5和PM₁）样品,分析采暖前后PM₁₀、PM_2.5和PM₁及其中OC（有机碳）、EC（元素碳）和WSOC（水溶性有机碳）浓度水平,计算颗粒物与碳组分间相关性,进行OC/EC（质量浓度之比,下同）特征比值法和8个碳组分（OC1、OC2、OC3、OC4、OPC、EC1、EC2和EC3）研究.结果表明:①采暖后ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）比采暖前分别增加了26.4%和32.1%,而采暖后ρ（PM₁）比采暖前降低了12.2%.采样期间ρ（PM₁₀）与ρ（PM_2.5）显著相关,而ρ（PM₁）分别与ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）相关性差.采暖后散煤燃烧造成ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）增加,区域机动车限行和工业限产/停产导致ρ（PM₁）降低.②Pearson相关系数计算可知,ρ（OC）与ρ（EC）强相关;ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）分别与ρ（OC）和ρ（WSOC）强相关,而ρ（PM₁）分别与ρ（OC）和ρ（WSOC）中等相关;ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）分别与ρ（EC）弱相关,ρ（PM₁）与ρ（EC）中等相关.③采暖后PM₁₀、PM_2.5和PM₁中ρ（OC）比采暖前分别增加了215.1%、97.2%和18.5%;采暖后PM₁₀和PM_2.5中ρ（EC）比采暖前分别增加了65.2%和5.3%,而采暖后PM₁中ρ（EC）比采暖前降低了10.9%.集中供热和散煤燃烧排放了大量OC;PM₁₀和PM_2.5中EC主要来源于散煤燃烧,PM₁中EC主要来源于工业排放和机动车尾气.④采暖前PM₁₀、PM_2.5和PM₁中OC/EC平均值分别为4.5、4.5和4.3;采暖后PM₁₀和PM_2.5中OC/EC平均值分别为9.8和9.7,而PM₁中OC/EC平均值为7.4.采暖前后SOC/OC（质量浓度之比,下同）平均值的范围为0.36~0.65,石家庄市冬季大气中SOC污染严重;⑤8个碳组分分析发现,石家庄市机动车限行导致PM₁中ρ（EC1）降低,而采暖后集中供暖和散煤燃烧的增加,导致ρ（OC2）明显增加.研究显示,大气颗粒物中碳组分采暖前主要来源于机动车尾气,而采暖后主要来源于燃煤燃烧,尤其是散煤燃烧.      

京津冀地区散烧煤与电采暖大气污染物排放评估

散烧煤供暖是一种污染物排放量大、一次能源利用效率低的供暖方式,亟需寻找一种新的供暖方式替代散烧煤供暖.在对比评估散烧煤与电煤各种主要污染物排放量的基础上,提出直接电采暖和低温空气源热泵两种替代散烧煤供暖方案,以缓解京津冀地区大气污染,并对改造前后的污染物排放量和技术经济性进行分析;从区域污染物综合减排的战略角度提出对京津冀地区原散烧煤采暖用户进行低温空气源热泵供暖改造和燃煤电厂执行“超净排放”改造两种方案,并对两种方案的污染物减排效果进行了对比.结果表明:单位散烧煤的污染物排放量远高于电煤,其中散烧煤的SO₂、NO_x、烟尘和综合PM_2.5排放因子分别为17.12、2.80、6.37和9.80 g/kg,电煤的SO₂、NO_x、烟尘和综合PM_2.5排放因子分别为0.43、0.85、0.17和0.47 g/kg,散烧煤对综合PM_2.5的贡献是电煤的20.9倍;直接电采暖和低温空气源热泵供暖均能有效减少污染物排放量,其中直接电采暖可使每户每年采暖期的SO₂、NO_x、烟尘和综合PM_2.5分别减排66.38、7.15、24.79和36.96 kg,而采用低温空气源热泵的减排量分别为67.79、9.97、25.35和38.52 kg,但直接电采暖方式的一次能源利用效率(仅为33.7%)极低,因此不适合大面积推广;京津冀地区原散烧煤采暖用户在进行低温空气源热泵供暖改造后,其SO₂、NO_x、烟尘和综合PM_2.5年减排量分别为24.47×104、3.60×104、9.15×104和13.91×104 t,燃煤电厂执行“超净排放”改造后相应年减排量分别为1.28×104、4.25×104、1.30×104和2.31×104 t,其中低温空气源热泵供暖改造后的综合PM_2.5减排量达到燃煤电厂改造的6.0倍,并且年投资也较燃煤电厂改造低约4×108元.研究显示,采用低温空气源热泵供暖在污染物减排量、技术经济性和实施可行性等方面均具有优势.      

基于CALPUFF-CMB复合模型的燃煤源精细化来源解析

为了反映燃煤源对环境受体的影响情况,利用扩散模式（CALPUFF模式）对燃煤源多种子源类的排放、扩散过程进行模拟,得到燃煤源各子源类对环境受体中PM₁₀的影响权重,进而构建更具代表性的燃煤源成分谱.然后将受体颗粒物化学成分和两套源成分谱（基于环境影响构建的燃煤源成分谱和基于各子源类煤烟尘排放量加权平均的传统源成分谱）,分别纳入CMB模型进行乌鲁木齐市采暖季环境受体中PM₁₀的来源解析.结果表明：基于CALPUFF模拟结果,得到燃煤源的3类子源类­电厂、供热、工业燃煤源的影响权重分别为0.02、0.39和0.59.基于传统方法构建的源成分谱进行源解析的结果显示,各源类的贡献大小依次为：集中燃煤（27.2%） > 城市扬尘（19.1%） > 二次硫酸盐（15.7%） > 民用散煤（9.9%） > 二次硝酸盐（9.5%） > 机动车尾气尘（7.6%） > 钢铁尘（1.2%） > 建筑水泥尘（0.2%）;而基于环境影响构建的源成分谱获得的结果显示：二次硫酸盐（20.1%） > 城市扬尘（20%） > 集中燃煤（18.9%） > 民用散煤（11.5%）二次硝酸盐（10.5%） > 机动车尾气尘（9%） > 钢铁尘（1.7%） > 建筑水泥尘（1.4%）.基于不同燃煤源子源类对受体环境的影响权重,将乌鲁木齐市颗粒物来源解析结果进一步细分,得到相对精细化的来源解析结果.结果显示,民用散煤的贡献为11.5%,电厂燃煤源为0.4%,供热燃煤源为7.4%,工业燃煤源为11.1%.     

保定市2013~2019年秋冬季污染物浓度变化特征

为深入了解保定市空气质量状况,揭示保定市空气污染变化趋势、多尺度变化特征和突变特性,综合利用Morlet小波分析和Mann-Kendall非参数检验方法,对保定市2013~2019年秋冬季PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO₂、CO和O₃-8h 6种常规大气污染物年均浓度和秋冬季污染特征逐日数据进行分析.结果表明：除O₃-8h外保定市其它各污染物年均浓度逐年下降,全年重度污染天数占全年天数的比例从31%下降到6.6%,整体呈好转趋势,但2013~2019年秋冬季重度污染天数占全年重度污染天数的81%~97%,秋冬季污染依然需要重视;小波分析结果显示,保定市秋冬季各污染物浓度存在显著的周期性变化,周期震荡主要在20d准双周、50~90d左右的季节内震荡和90~110d的季节震荡3个时间尺度范围,污染物浓度存在的低频震荡与大气中存在的低频震荡密切相关;历年各污染物污染最严重的月份多集中在12月、1月和2月,主要与污染源排放强度和相对静稳的大气条件有关;各污染物污染序列突变点多集中于10月和3月;2019~2020年秋冬季NO₂呈极显著的下降趋势,且突变点较往年提前1个月,这与疫情期间车辆排放大幅降低有直接关系;SO₂和CO在2013~2014年和2015~2016年秋冬季的突变点时间相近,这可能与冬季居民取暖散煤的不完全燃烧有关,2015年后保定实施了煤改气、煤改电,劣质散煤专项治理等措施后,2种污染物突变点时间存在差异,说明清洁取暖措施对降低SO₂浓度,改善空气质量的效果明显.