2008—2020年京津冀及周边地区人为源氨排放清单研究

氨可以在大气中转化生成铵根离子,成为PM_2.5中重要的水溶性无机离子组分,长时间序列的氨排放清单是研究PM_2.5污染历史成因的重要基础.为探究京津冀及周边地区人为源氨排放来源和排放特征,根据北京市、天津市、河北省、山西省、山东省和河南省的各类氨排放活动水平,采用排放因子法建立了京津冀及周边地区的氨排放清单.结果表明：(1)2008—2020年京津冀及周边地区的氨排放量总体呈下降趋势,从3 170.21×10³ t降至2 767.59×10³ t.农业源是主要贡献源,其氨排放量(2 551.94×10³～3 061.26×10³ t)占氨排放总量的92.21%～93.38%;非农业源氨排放量介于209.85×10³～232.38×10³ t之间.(2)2020年,河南省的氨排放量最大,为908.57×10³ t,占京津冀及周边地区氨排放总量的32.83%,其次为山东省、河北省和山西省,占比分别...     

聊城市2020年大气污染物排放清单与空间分布特征研究

为准确掌握聊城市大气污染物排放情况，加强大气污染管控，本文采用“自上而下”与“自下而上”相结合的方法建立了聊城市2020年大气污染物排放清单.结果显示，2020年聊城市SO₂、NO_x、CO、VOCs、NH₃、PM₁₀、PM_2.5、BC、OC排放量分别为11.70×10³、61.28×10³、285.19×10³、28.43×10³、66.87×10³、47.83×10³、17.15×10³、0.751×10³、1.07×10³ t.其中，SO₂最大排放源为化石燃料固定燃烧源(64.96%)，移动源为NO_x排放第一大源(71.27%),CO排放主要来源于工艺过程源(45.71%)和化石燃料固定燃烧源(32.88%),VOCs的主要排放源为溶剂...     

河南省优先控制人为源VOCs关键物种及来源识别

为了解河南省人为源挥发性有机物(VOCs)的排放特征,识别以臭氧(O₃)污染治理为目的的关键VOCs物种及其排放源,以五大类人为源活动水平数据为基础,采用排放因子法建立了2019年河南省县级人为源VOCs组分化排放清单,并利用最大增量反应活性(MIR)估算其臭氧生成潜势(OFP),基于OFP识别O₃污染治理的关键VOCs物种及其排放源.结果表明：(1)河南省2019年人为源VOCs排放总量为175.62×10⁴ t,其中工艺过程源、移动源、生物质燃烧源、溶剂使用源和化石燃料燃烧源对VOCs排放总量的贡献率分别为28.6%、25.2%、20.8%、19.1%和6.3%.(2)空间分布显示,以郑州市为中心的豫北排放量远高于豫南,呈“一高三低”的空间分布特点,郑州市排放量最高,其排放量为27.7×104 t,漯河市、三门峡市和鹤壁市排放量最低,其排放量均小于5.0×10⁴ t.(3)芳香烃是排放量最高的化学组分,其排放量为47.5×10⁴ t,其次为烷烃(46.3×10^4<...     

京津冀地区非道路机械清单建立与政策情景分析

非道路机械是大气污染物的重要来源,已经逐渐引起了人们的关注.本研究旨在建立2020年京津冀地区典型非道路机械排放清单,分析排放控制政策和成本.结果表明：2020年京津冀地区典型非道路机械CO、HC、NO_x、PM_2.5、SO₂的排放量分别为286.96×10³、232.17×10³、364.30×10³、34.15×10³、4.14×10³ t.农业机械的排放量明显大于建筑机械的排放量,约占总量的46.36%～91.62%.在综合情景(IS)下,2030年CO、HC、NO_x、PM_2.5、SO₂的排放量与2020年基准情景(BAU)相比分别增加了-54.16%、-33.76%、-42.46%、-54.07%、-10.37%.在单一控制措施下,更新排放标准(UES)对5种污染物的减排效果最好,淘汰老旧非道路机械(CIV)对NO_x和P...     

陕西省天然源挥发性有机物排放清单及时空分布特征研究

基于Guenther提出的天然源性有机化合物(BVOCs)公式计算模型,利用高精度土地利用遥感资料,模拟估算了2000—2020年陕西省107个区县BVOCs的排放量、排放组成及时空分布规律.测算结果显示,陕西省近20年来BVOCs排放量呈上升趋势,总排放量从101.17×10⁴ t·a^-1上升至111.43×10⁴ t·a^-1.近20年陕西省年平均BVOCs排放量为106.01×10⁴ t·a^-1,其中,异戊二烯排放量为31.65×10⁴ t·a^-1,占比为29.86%;单萜烯排放量为35.61×10⁴ t·a^-1,占比为33.60%;其他VOCs排放量为38.75×10⁴ t·a^-1,占比为36.54%.BVOCs排放总量存在季节性变化,呈夏季高、冬季低的规律,夏、冬两季排放量分别为69.0×10⁴、...     

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.     

沈阳市人为源大气污染物排放清单研究

为全面评估沈阳市大气污染物排放状况，文章收集和整理了相关活动水平信息和排放因子数据并采用排放因子法建立了2016年沈阳市人为源大气污染物排放清单。结果显示：2016年沈阳市人为源CO、NO_x、SO₂、NH₃、VOCs、PM2.5、PM10、BC和OC的排放总量分别为38.64×10⁴、10.63×10⁴、3.17×10⁴、5.28×10⁴、14.03×10⁴、5.54×10⁴、10.59×10⁴、0.57×10⁴和1.82×10⁴ t。按照排放源分类，CO、NO_x和BC主要来自移动源，SO₂主要来自化石燃料固定燃烧源，NH₃主要来自农业源，VOCs主要来自工艺过程源，PM_2.5和PM₁₀主要来自扬尘源，OC主要来自其他...     

四川省2005~2014年农业源氨排放清单及分布特征

根据收集到的四川省2005~2014年农业源氨活动水平数据,采用合理的估算方法和排放因子,建立了该地区2005~2014年农业源氨排放清单,利用GIS建立了3 km×3 km的网格化清单,并分析了农业源氨排放与PM₁₀之间的关系.结果表明2005~2014年间,四川省农业源氨排放总体上呈现出下降趋势,2006年排放量最高;21个市（州）农业源氨变化趋势各不相同,年际变化较大的城市包括成都市、眉山市、自贡市、泸州市、宜宾市、攀枝花市、阿坝州和甘孜州;畜禽养殖和氮肥施用均为农业源氨主要排放来源,研究期间的贡献率分别为72%~79%和20%~27%;畜禽养殖中,绝大部分城市氨排放量较大的为生猪、家禽和牛,而自贡市由于特殊的饮食习惯,兔为氨排放量最高的牲畜,贡献率为39%;成都及周边地区、川东北地区和川南地区是四川省农业源氨排放的主要贡献地区;空间分布上,农业源氨主要分布在四川省东部,且主要来源于城市周边区县;农业源氨排放量与PM₁₀质量浓度的变化趋势呈现出较好的一致性,表明农业源氨排放对颗粒物生成有较大影响.     

菏泽市农业源氨排放特征研究

农业源是空气中氨的主要来源,对空气质量有着重要影响,开展农业源氨排放特征研究可以为制定氨减排策略、消除其对生态环境的潜在风险、改善空气质量提供科学依据。在收集菏泽市五类主要农业源氨排放活动水平数据的基础上,采用排放因子法计算了该地区2016—2020年农业源氨排放量,分析了其排放特征及与PM_2.5的关系,并按趋势照常模式预测了菏泽市2025年氨排放量。结果表明,十三五期间菏泽市农业源氨排放量呈逐年下降趋势,但均大于10万t·a^-1,2020年排放量最低,为11.82万t·a^-1,较2016年下降28.9%。畜禽养殖源和氮肥源对氨排放量贡献最大,两者的氨排放量占农业源氨排放量的90%以上。相关性分析表明,农业源氨排放强度与空气PM_2.5浓度呈正相关关系,相关系数达到0.793,说明农业源氨排放强度是PM_2.5浓度重要影响因素之一。在趋势照常模式下,2025年菏泽市农业源氨排放量预测为13.76万t·a^-1,明显高于2020年水平,建议尽快采取农业源氨排放控制...     

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%.     

浙江省2013~2020年人为源氨排放清单

采用排放因子法建立了浙江省2013~2020年人为源NH₃排放清单,利用ArcGIS软件对NH₃排放量进行空间分配,并与浙江省部分城市PM_2.5组分中的NH₄⁺浓度进行对比,探究了人为源NH₃排放对NH₄⁺浓度变化的影响.结果表明,2013~2020年浙江省人为源NH₃排放量呈逐年下降趋势,2020年人为源NH₃排放量为13.5万t,较2013年下降23.1%.人为源NH₃排放以农业源为主,2013~2020年占比分布在57.2%~69.6%,其中畜禽养殖和氮肥施用NH₃排放量占比较高,且2020年排放量较2013年下降最为显著,分别为34.5%、44.1%.从空间分布来看,NH₃排放较高的地区主要分布在浙江北部和金衢盆地地区,杭州市和嘉兴市年排放量位于全省前两位.NH₃排放量较高的城市NH₄⁺浓度也较高,部分城市NH₄⁺浓度下降趋势与NH₃排放量下降趋势较为一致.     

北京森林BVOCs排放现状及动态变化特征分析

以北京地区森林植被为研究对象,基于森林资源清查蓄积资料和逐小时气象数据,采用光温影响模型对2000~2020年北京森林BVOCs排放量进行估算,并分析其对空气质量的影响.结果显示,2020年北京森林BVOCs排放量为39.57×10⁹g C,异戊二烯、单萜烯和OVOCs分别占72.19%、17.48%和10.32%,杨树、栎树等阔叶树是主要的异戊二烯排放源,油松等针叶树是主要的单萜烯排放源.2000~2020年森林BVOCs排放量从20.30×10⁹g C/a增加到39.57×10⁹g C/a,年平均增长率4.75%;BVOCs排放量的变化表现出明显阶段性特征,2000~2010年增长缓慢,2010~2020年出现大幅上升.20年间异戊二烯所占比重呈下降趋势,单萜烯和OVOCs所占比重则呈上升趋势;杨树对BVOCs排放量的贡献逐渐降低,栎树和其他阔叶树的贡献明显增加,北京新增森林更加注重物种多样化.2000~2020年,BVOCs的O₃生成潜势从181.76×10⁹g增加到331.07×10⁹g,异戊二烯占92.70%,是主要的贡献者;SOA生成潜势从1.11×10⁹g增加到2.65×10⁹g,单萜烯和异戊二烯分别占75.40%和24.60%.O₃生成潜势最大的树种是杨树,SOA生成潜势最大的树种是油松.森林BVOCs排放在夏季对O₃污染的贡献最大,未来绿化中应考虑优化树种组成.     

四川省人为源大气污染物排放清单及特征

在收集四川省各城市人为污染源活动水平数据基础上,基于自下而上和自上而下结合的清单构建方法,选取排放因子并结合GIS技术,建立了该地区2015年1 km×1 km人为源大气污染物排放清单.结果表明,2015年四川省人为源SO_2、NO_x、CO、PM_(10)、PM_(2.5)、BC、OC、VOCs和NH_3排放量分别为444.9×10~3、820.0×10~3、3 773.1×10~3、1 371.6×10~3、537.5×10~3、28.7×10~3、53.1×10~3、923.6×10~3和988.0×10~3t.电厂和工业锅炉等燃煤排放贡献了95%以上的SO_2,移动源、化石燃料燃烧源和工艺过程源分别贡献了54%、23%和20%的NO_x,以钢铁和建材制造为主的工艺过程源分别贡献了20%的PM_(10)和34%的PM_(2.5),以道路扬尘为主的扬尘源分别贡献了60%的PM_(10)和35%的PM_(2.5),生物质燃烧分别贡献了33%的BC和51%的OC,以机械加工、建筑装饰、电子设备制造、印刷和家具等行业为主的溶剂使用源贡献了46%的VOCs,NH_3主要来自畜禽养殖和氮肥施用等农业部门排放,分别占总排放量的70%和25%.污染物空间分布结果显示,四川省各项大气污染物主要集中分布于人口最为密集,农业和工业均较为发达的四川盆地和攀枝花部分区域,其中,以成都、德阳和绵阳为代表的成都平原城市群为四川盆地内的主要排放高值区域.所建立的排放清单存在一定不确定性,后续研究中应针对活动水平数据获取的不足开展数据收集工作,加强排放贡献较大典型污染源的排放因子本地化研究工作,逐步完善四川省大气污染物排放清单,为四川省复合型大气污染研究和防治提供科学支撑.     

贵州省生物质燃烧源大气污染物排放清单

为准确掌握贵州省生物质燃烧源大气污染物的排放状况,基于收集资料和实地调查结合的方式获取活动水平,引用文献和本地实测数据结合的方式选取排放系数,采用排放系数法结合GIS技术,建立了贵州省2019年3 km×3 km生物质燃烧源9种大气污染物排放清单.结果表明：(1)全省生物质燃烧源CO、 NO_x、 SO₂、 NH₃、 VOCs、 PM_2.5、 PM₁₀、 BC和OC的排放量分别为：293 505.53、 14 781.19、 4 146.11、 8 501.07、 45 025.70、 39 463.58、 41 879.31、 6 832.33和15 134.74 t.户用生物质炉具CO、 SO₂、 NH₃和BC的排放量贡献率最大,秸秆露天焚烧NO_x、 VOCs、 PM_2.5、 PM₁₀和OC的排放量贡献率最大.(2)各市(州)生物质燃烧源排放的大气污染物分布不均衡,主...     

2019-2021年我国加油站汽油VOCs排放逐月变化分析

加油站排放的VOCs包含的物种化学活性高、臭氧生成潜势大，是我国大气O₃污染防治的重点源项之一.为了解我国加油站汽油VOCs排放强度变化情况，本研究利用美国环境保护局(US EPA)人为源空气污染物排放清单编制技术手册(AP-42)中推荐的加油站VOCs排放因子测算方法，在分析2019-2021年我国31个省(自治区、直辖市)汽油消费量变化以及各直辖市、省会(首府)城市环境温度逐月变化(不包括港澳台地区数据，下同)基础上，测算了2019-2021年我国各省份加油站汽油VOCs排放因子逐月变化情况和VOCs排放时空变化特征.结果表明：(1)我国各直辖市、省会(首府)城市加油站汽油VOCs排放因子有明显的逐月变化趋势，7-8月最高，12月-翌年1月较低，2019年不同城市月排放因子相差32.2%～290.6%.(2)2019-2021年我国加油站汽油VOCs排放量分别为22.2×10⁴、24.6×10⁴和26.3×10⁴ t，逐月变化趋势呈现先逐步升高再快速下降趋势，2月最低，7月或8月最高，月排放量相...     

北京森林BVOCs排放特征及对区域空气质量的影响

利用林业二类调查蓄积资料,广泛调研植物源挥发性有机物（BVOCs）排放因子的最新研究成果,运用光温影响模型对北京森林BVOCs排放特征进行研究,并分析其对区域空气质量的影响.结果显示,2015年北京森林BVOCs排放量平均值为27.97×10⁹g C/a,变化域值范围为（9.46~76.45）×10⁹g C/a,其中异戊二烯、单萜烯和其他VOCs贡献率分别为75.09%、15.62%和9.29%.不同树种间BVOCs排放量差异较大,杨树和栎树是主要的异戊二烯排放源,贡献率分别为63.16%和25.92%;油松是主要的单萜烯排放源,贡献率为40.90%.不同龄级林对BVOCs排放的贡献不同,中龄林贡献率最大,占总量的39.14%.BVOCs排放呈夏季高、冬季低的特征,春、夏、秋、冬排放量分别占全年的12.55%、77.48%、9.76%和0.21%.BVOCs对O₃生成潜势的贡献量为240.51×10⁹g,其中异戊二烯占92.66%,是主要的贡献者;对二次有机气溶胶（SOA）生成潜势的贡献量为1.73×10⁹g,异戊二烯和单萜烯分别占24.26%和75.73%.研究表明,北京森林BVOCs排放会导致大气年均SOA浓度增加0.94μg/m³,O₃浓度上升9.01μg/m³,特别是对夏季O₃污染具有较大贡献.建议城市绿化时应从有助于空气质量改善的角度考虑树种的VOCs排放能力.     

中国菌糠露天焚烧污染物排放时空分布特征

基于我国2000~2017年食用菌年产量数据,采用排放因子法估算了菌糠露天焚烧的污染物排放量,利用Mann-Kendall法和聚类分析法分析了排放量的时空分布特征,使用回归分析法预测了污染物的排放趋势.结果表明：（1）2000~2017年全国菌糠露天焚烧污染物排放量持续上升,PM_2.5、CO₂、CO、CH₄、NMVOCs、PAHs、NO_x、SO₂累积排放量分别为1.40×10⁶,3.48×10⁸,1.99×10⁷,8.43×10⁵,2.08×10⁶,3.00×10⁴,6.34×10⁵,8.29×10⁴t;（2）污染物排放量较高的省区包括山东、黑龙江、浙江、湖南、江苏、福建和河南,排放量较低的省区包括贵州、宁夏、天津、北京、新疆、重庆、甘肃;（3）预计2021年菌糠焚烧污染物总排放量高达4.25×10⁷t,其对生物质焚烧污染物总排放量的贡献率约为19.82%.我国菌糠露天焚烧污染物排放规模较大,应予以重点关注.     

西安市人为源大气氨排放清单及特征

根据西安市各类氨排放源活动水平数据,采用合理的估算方法和排放因子,建立了2013年西安市人为源大气氨排放清单.结果表明,2013年西安市人为源大气氨排放量为47.17×10~3t,排放强度为4.57 t·km~(-2);畜禽养殖和氮肥施用是排放贡献最大的两个人为源,氨排放量分别为20.55×10~3t和17.51×10~3t,占排放总量的80.68%;畜禽养殖中,牛和猪是最大的排放源,占畜禽养殖排放总量的75.03%;临潼区是排放量最大行政区,排放量为10.73×10~3t,分担率为23.22%;阎良区的排放强度最大,达到14.75 t·km~(-2).     

东北地区农业源一次颗粒物排放清单研究

采用自下而上的清单编制方法,搜集各农业环节(秸秆燃烧、整地、收割、谷物处理、化肥施用、农机排放、风蚀)排放因子、作物面积和耕作方式等信息,编制了2010年东北地区县级尺度的农业一次颗粒物(PM₁₀和PM_2.5)排放清单,并分析了农业源颗粒物排放的时空分布特征.结果表明:1)2010年东北地区农业源一次颗粒物PM₁₀总排放量54.6万t,PM_2.5总排放量35.6万t;2)东北地区农业源一次颗粒物PM₁₀排放量最大的农业活动环节是秸秆燃烧,占农业源总排放量的比例为60%,秸秆燃烧排放PM_2.5占PM_2.5农业源排放量的87%,整地环节是一次颗粒物排放的第2大农业排放源,对农业源排放PM₁₀和PM_2.5总量的贡献率分别是27%和6%; 3)PM₁₀和PM_2.5的排放强度空间分布表明,东北地区农业源颗粒物排放区域集中在黑龙江省东北部和中部地区,吉林省中部和辽宁省中部地区; 4)PM₁₀和PM_2.5排放的时间变化特征显示,PM₁₀农业源排放年变化曲线中,5月份和9、10月份是农业源排放一次颗粒物PM₁₀较多的月份,PM_2.5排放集中在9、10月份;5)本研究估算的污染物排放清单的不确定性为184.3%.未来的工作将侧重于典型农业区本土排放因子测定,从而有效减小排放清单的不确定性.     

京津冀农业源氨排放对PM2.5的影响

根据收集的京津冀区域农业氨排放源活动水平数据,使用排放因子法建立了2014年京津冀地区农业氨排放清单.结果表明,2014年京津冀地区农业源氨排放总量为1750695t,平均排放强度为8.09t/km²;河北省、北京市和天津市农业氨排放量分别为1594087t、58822t和97786t.;猪和蛋鸡是畜禽养殖业中氨排放的主要来源,分别占31.29%和26.07%.模拟结果表明,农业氨减排使京津冀地区PM_2.5的年均浓度下降12.04μg/m³,下降比例约为18.36%,4月份和7月份农业氨减排对PM_2.5的影响较大,而1月份影响较低;农业氨减排使无机盐（硫酸盐+铵盐+硝酸盐）的年均浓度下降10.00μg/m³,年均浓度下降比例为41.84%,对硝酸盐的影响最大,铵盐次之,硫酸盐最小.