前体物排放变化对珠江三角洲地区秋季臭氧污染演变的影响研究

自2013年以来,珠三角地区SO₂、NO_x及颗粒物等污染物浓度逐渐下降,但臭氧污染日渐凸显.作为二次污染物,臭氧污染演变受到排放与气象条件共同影响.而评估本地前体物人为排放变化、外部传输和气象变化对臭氧污染演变的影响,并识别臭氧污染长期演变趋势的重要驱动因素,是开展区域臭氧污染防控的关键基础.因此,本文采用WRF-SMOKE-CMAQ模拟平台,以2006—2017年广东省和中国大气污染物排放趋势清单为输入清单,以2014年的气象数据为基准年气象场,通过设置不同案例,结合观测数据,定量评估本地、外部排放变化和气象变化对珠三角秋季O₃污染长期演变趋势的影响.结果表明：在2006—2017年期间,整个珠三角9—10月臭氧日最大8 h（MDA8）浓度上升主要由 人为排放变化主导,平均每年贡献0.7 μg·m^-3,而气象条件总体上抑制了2006—2017年期间珠三角秋季臭氧MDA8浓度的增长,使得秋季臭氧MDA8浓度上升速率下降为0.2 μg·m^-3·a^-1;人为排放变化对珠三角秋季臭氧的影响主要集中在珠三角中心地区的佛山和广州南部、珠三角 下风向区域的珠海和江门北部及肇庆东部,整体主要由本地人为排放主导,但在2006—2012年主要受外部人为排放变化影响,平均每年贡献0.9 μg·m^-3,而在2013年后主要受本地人为排放变化影响,平均每年贡献0.6 μg·m^-3;其中,本地人为排放影响主要集中在珠三角中心地区, 外部人为排放影响主要集中在珠三角上风向和下风向区域.     

哈尔滨市秸秆焚烧大气污染负荷估算方法研究

本文针对近些年哈尔滨秋末冬初大气污染程度增加的溯源问题,基于静风污染气象及降雪对秸秆焚烧的影响等基本假设,采用箱式模型和优化拟合的方法对秸秆焚烧产生污染物的源强及其负荷进行了估算.通过对2015年和2017年典型时段数据的优化拟合得到降雪前重污染天气下PM₁₀排放源强分别为20.16、21.83 μg·m^-2·s^-1,CO的排放源强分别为149.32、138.65 mg·m^-2·s^-1;降雪后重污染天气下PM₁₀排放源强分别为15.98、7.09 μg·m^-2·s^-1,CO的排放源强分别为122.91、89.21 mg·m^-2·s^-1.由降雪前后各污染物的源强差得到2015年和2017年秸秆焚烧产生的PM₁₀的排放源强分别为4.18、14.74 μg·m^-2·s^-1,负荷分别为20.73%、67.52%;CO的排放源强分别为26.41、49.44 mg·m^-2·s^-1,负荷分别为17.69%、35.66%.本文为相关清单的研究提供了一种客观的校核方法,具有重要的社会、环境及现实意义.     

成渝地区典型城市O3污染对人为源前体物排放敏感性模拟研究

以2019年3—4月臭氧（O₃）污染小高峰为例，应用空气质量模型CAMx-DDM法分析了成渝地区O₃浓度对人为源前体物排放敏感性，并用2020年"新冠"疫情防控及生产恢复导致的污染排放同比变化情景进行模拟验证.模拟结果表明成渝地区O₃对NO_x的敏感性为负、对VOCs的敏感性为正，其中，重庆市主城区、主城区以西地区、川南城市群和成都平原西部地区敏感性较高，与其自身污染排放源分布密集有关.以典型城市重庆市主城区为例，2019年3—4月O₃小时浓度对NO_x和VOCs的敏感性平均值分别为-19.14 μg·m^-3和7.25 μg·m^-3，两者表现出相反的日变化规律，且主要受到本地及周边区域的影响，模拟结果显示在所有区域VOCs排放均削减25%的情况下，3月和4月月均O₃日最大8 h浓度分别下降2.62 μg·m^-3和3.59 μg·m^-3.敏感性模拟得到2020年3月四川省和重庆市NO_x排放量同比下降8.00%和22.40%，VOCs同比下降1.00%和7.92%；4月NO_x排放量同比上升5.00%和9.50%，四川省VOCs同比持平，重庆市上升3.63%，与同期"新冠"疫情防控及生产恢复导致的实际排放情况非常一致.     

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.     

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.     

应用大气化学模型解析华北地区大气氮沉降时空分布特征及影响因素

本研究基于大气化学传输模型模拟结果,分析了2005—2015年华北地区大气氮沉降的时空分布特征,通过对2005年和2015年的结果进行模型敏感性实验,定量分析了全国和华北本地的人为源排放以及气象场对华北地区氮沉降年际变化的贡献。结果表明：（1）2005—2015年华北地区氮沉降年均量为28.7 kg·hm⁻²·a⁻¹（以N计,余同）,其中18.7 kg·hm⁻²·a⁻¹来自还原态氮（NH_x）,10.0 kg·hm⁻²·a⁻¹来自氧化态氮（NO_y）。湿沉降占比为56%（16.1 kg·hm⁻²·a⁻¹）,略高于干沉降（12.6 kg·hm⁻²·a⁻¹）。氮沉降的高值主要集中在华北的东南地区,低值集中在华北的西北地区,整体呈夏季高冬季低的季节特征。（2）2005—2015年,华北地区氮沉降整体呈先增加后减少的趋势,波动范围在27.4—30.4 kg·hm⁻²·a⁻¹。相较2005年,2015年氧化氮沉降增加了2.2 kg·hm⁻²·a⁻¹,而还原氮沉降减少了1.9 kg·hm⁻²·a⁻¹。其中氮氧化物（NO_x）和氨气NH₃）人为源排放的变化分别导致了1.0 kg·hm⁻²·a⁻¹氧化氮沉降的增加和2.5 kg·hm⁻²·a⁻¹还原氮沉降的减少,分别占全国人为源排放贡献的89%和53%,这说明区域传输对于2005—2015年还原氮沉降变化的影响较大。（3）华北地区干沉降的年际变化主要取决于前体物排放的变化,而湿沉降不仅受前体排放的影响,也受到降水等气象场的驱动。     

超低改造下中国火电排放清单及分布特征

本研究基于2018年火电在线监测和环境统计等数据,自下而上编制了中国高分辨率火电行业排放清单,并核算了排放浓度、排放因子和排放量.结果表明超低排放政策效果显著：2018年火电SO₂、NO_x和烟尘平均排放浓度分别为37.57、56.71和7.41mg ·m^-3.比2015年分别下降58.71%、43.12%和60.79%;中国燃煤机组的SO₂、NO_x和烟尘平均排放因子分别为0.30、0.48和0.06 g ·kg^-1,比2015年分别下降55.2%、36.84%和62.5%;中国火电SO₂、NO_x、烟尘和PM_2.5总排放量分别为72.14、118.38、14.90和13.59万t ·a^-1,比2015年分别下降41.32%、19.29%、48.12%和40.39%.     

地膜覆盖对菜地垄沟CH4和N2O排放的影响

为了探讨地膜覆盖对菜地垄沟温室气体CH₄和N₂O排放的影响,以位于西南大学农业部重庆紫色土生态环境重点野外科学观测试验站内辣椒-萝卜轮作菜地为研究对象,采用静态暗箱/气相色谱法,进行为期1 a的田间原位观测.本试验设置常规和覆膜两种处理方式,研究地膜覆盖对菜地垄沟中CH₄和N₂O排放的影响.结果表明,地膜覆盖能极显著提高土壤全年pH（P<0.01）,显著提高全年的地表温度和地下5 cm温度（P<0.05）,显著提高萝卜季土壤含水率（P<0.05）.不论是辣椒季还是萝卜季,覆膜显著降低了垄的CH₄排放（P<0.05）,辣椒季垄的CH₄平均排放通量常规和覆膜处理分别为0.110 mg·（m²·h）^-1和0.028 mg·（m²·h）^-1,萝卜季分别为0.011 mg·（m²·h）^-1和-0.019 mg·（m²·h）^-1,但覆膜对沟的CH₄排放没有显著影响（P>0.05）,辣椒季常规和覆膜处理分别为0.058 mg·（m²·h）^-1和0.057 mg·（m²·h）^-1,萝卜季分别为0.083 mg·（m²·h）^-1和0.092 mg·（m²·h）^-1,对比垄和沟,除了辣椒季常规处理下垄CH₄排放量显著高于沟,其它均为沟显著高于垄,这与西南地区较高的降雨量下沟内较稳定的缺氧环境有关.覆膜处理对N₂O没有显著影响,辣椒季垄N₂O的平均排放通量常规和覆膜处理下分别为65.41 μg·（m²·h）^-1和68.39 μg·（m²·h）^-1,萝卜季分别为78.43 μg·（m²·h）^-1和66.19 μg·（m²·h）^-1,辣椒季沟N₂O的平均排放通量分别为19.82 μg·（m²·h）^-1和22.85 μg·（m²·h）^-1,萝卜季分别为35.80 μg·（m²·h）^-1和40.00 μg·（m²·h）^-1,均无显著差异（P>0.05）,对比垄和沟,垄N₂O的排放量显著高于沟,N₂O主要由垄向大气排放.CH₄排放通量与地表及地下5 cm温度呈显著正相关,N₂O的排放通量仅与碱解氮和铵态氮含量呈显著正相关.     

2017年厦门金砖会晤期间人为减排和气象条件变化对臭氧污染特征的影响

针对厦门"金砖会晤"空气质量保障活动，本研究选取2017年8月10日—9月10日的O₃、NO₂和挥发性有机物（VOCs），以及气象因子等在线观测数据，开展人为减排、副热带高压、台风等对东南沿海城市大气O₃污染特征的影响研究.结果表明，研究期间厦门大气O₃-8 h平均浓度为（110.0±40.6）μg·m^-3.与管控前相比，无台风影响的管控I期的O₃-8 h浓度上升了19.9 μg·m^-3，而管控II期的O₃-8 h浓度下降了27.9 μg·m^-3.对于管控I期和II期，台风影响下O₃-8 h浓度较无台风时段分别下降85.2 μg·m^-3和8.9 μg·m^-3.在排放控制和台风的共同作用下，峰会期间厦门大气O₃浓度的日变化显现出"削峰填谷"的特征.另外，与管控I期相比，管控II期O₃前体物VOCs浓度显著下降，其臭氧生成潜势（OFP）下降了44.6%.总之，运用区域联防联控策略，对臭氧前体物（NO_x和VOCs）实施针对性减排，可有效地降低沿海城市大气O₃日间最高浓度.     

兰州市高分辨率人为源排放清单建立及在WRF-Chem中应用评估

城市尺度高分辨率人为源大气污染物排放清单是城市空气质量预报预警、污染成因分析和减排措施制定的重要基础数据,目前我国西部地区城市尺度的人为源排放清单研究仍然相对薄弱,能对接于空气质量模式的排放清单更为缺乏.本文整合已发表的清单文献,建立了可对接于空气质量模式的2016年兰州市城市尺度的人为源清单模型（HEI-LZ16）,将之应用于WRF-Chem模式,评估HEI-LZ16的准确性和适用性.结果表明：兰州市2016年人为源排放的SO₂、NO_x、CO、NH₃、VOCs、PM₁₀、PM_2.5、BC和OC总量分别为25642、53998、319003、10475、35289、49250、19822、2476和1482 t·a^-1.在模拟时间内,HEI-LZ16相比于MEIC,O₃和PM_2.5的NME值分别减小了140.2%和28.8%,HEI-LZ16更加准确适用.分析了HEI-LZ16情景下模拟的PM_2.5和O₃时空分布,兰州市臭氧MDA8呈现冬春季城区低而郊区高,夏秋季河谷城区西部及其下风向地区高的分布特征,夏秋季高浓度区的分布受偏东风和光化学反应的共同影响,冬季城区O₃浓度受NO_x排放的抑制作用浓度反而降低.PM_2.5浓度的高值区主要集中在黄河河谷盆地,本研究表明沿白银—兰州黄河河谷盆地走向的西侧存在一个污染物传输通道,其对兰州市环境空气质量具有较大的影响.     

我国经济快速发展区工业VOCs排放特征及管控对策

近年来随着我国经济快速发展,挥发性有机物（VOCs）作为雾、霾和臭氧前驱物日益受到关注,经济快速发展区VOCs污染情况尤为复杂.本文对京津冀、长三角和珠三角的12种典型工业行业及垃圾、废水处理厂与综合工业园区、居民区的VOCs排放特征与分布趋势进行系统分析.解析出制药、橡胶和油漆喷涂为12种典型工业行业中VOCs平均排放浓度最高的3个行业,得到平均浓度分别为541、499和450 mg·m^-3,应给予高度关注.对比分析发现长三角与京津冀地区平均排放浓度最高是制药行业,分别为112 mg·m^-3和1.00×10³ mg·m^-3;而珠三角地区油漆喷涂行业排放最高,平均浓度为1.04×10³ mg·m^-3.进一步对12种典型工业行业VOCs种类分布情况进行分析,发现毒性大的芳香烃与卤代烃分别在油漆喷涂与制药行业中排放占比最高,达到55.99%和26.57%.三大经济区中长三角地区居民区与综合工业园区附近VOCs浓度最低,京津冀地区浓度最高,与各地区工业排放分布情况一致.分析2002~2018年的数据发现居民区VOCs浓度整体呈现波动性下降趋势,尤其2016年后显著降低,反映出我国VOCs防治的相关政策、法律法规和标准及技术对现阶段VOCs控制起到了显著成效.     

我国PCDD/Fs网格化大气排放清单

PCDD/Fs排放清单是进行PCDD/Fs控制、环境归趋行为研究和健康风险评估的基础.本研究基于我国官方发布的2004年各行业PCDD/Fs排放清单的基础上,结合联合国环境规划署(UNEP) 2013年发布的最新《鉴别及量化PCDD/Fs类排放标准工具包》中PCDD/Fs排放因子,估算了我国2016年各省各行业PCDD/Fs大气排放量,并结合各行业网格化指代数据,建立了我国PCDD/Fs大气网格化排放清单(1/4°×1/4°经纬度),最后利用蒙特卡洛模型分析了清单的不确定性.结果表明,2016年我国PCDD/Fs大气排放量(以TEQ计,下同)为10 366 g,与2004年相比增加了约2倍.从排放行业来看,金属生产是我国大气中PCDD/Fs的主要来源,2016年排放量为5 333 g,其次为垃圾焚烧(2 469 g),供热和发电(1 290 g)和矿物产品生产(933 g),以上4个行业排放量占我国PCDD/Fs大气总排放的97%.从空间来看,我国大气PCDD/Fs排放主要集中在京津冀、长三角和珠三角地区,其中京津冀和长三角地区PCDD/Fs排放主要来自钢铁生产,珠三角地区主要来自垃圾焚烧.     

浙江省2008~2018年人为源氨排放清单及分布特征

以浙江省为研究区域,通过收集11个地级市各类氨排放的活动水平数据,采用排放因子法建立了2008~2018年浙江省人为源氨排放清单,并利用ArcGIS进行1 km×1 km空间网格分配.结果表明,2008~2018年浙江省人为源氨排放量总体呈现下降趋势,年均下降率约3.97%;2018年浙江省氨排放量为108.52 kt,其中农业源为90.02 kt,非农业源为18.50 kt,排放强度为1.03 t ·km^-2;杭州市、嘉兴市和温州市的氨排放量高于其他城市,分别占全省总量的14.72%、11.86%和11.80%;空间分布特征显示,氨排放主要分布在浙江省北部区域,呈现出"北高南低"的排放趋势;不确定性分析表明,氨排放量模拟平均值为108.37 kt,在95%置信区间的不确定度范围为-5.40%~5.60%.     

中国硫酸盐气溶胶直接辐射效应数值模拟

硫酸盐气溶胶对地球系统能量收支平衡和全球气候变化有重要影响.本研究基于中国2007年二氧化硫排放清单,应用Can METOP、OPAC和SBDART模型,对中国硫酸盐气溶胶直接辐射效应及其空间分布和时间变化进行分析.结果表明,2007年中国硫酸盐气溶胶直接辐射效应全年波动范围在-9.1~0.0008 W·m~(-2)之间,全国年均值为-1.372 W·m~(-2),低于全球均值(-0.35 W·m~(-2)),其中华东地区最强为-5.017 W·m~(-2),西北地区最弱仅为-0.22 W·m~(-2),该空间分布主要受SO_2排放的空间差异及西风导致的向东溢出效应影响.同时,除华南之外的绝大多数地区夏季辐射效应最强、冬季最弱,这主要由SO_2向硫酸盐的转化率及相对湿度的季节差异决定.本研究有助于了解中国硫酸盐气溶胶及其气候效应的时空差异,对评估硫酸盐气溶胶的气候效应有重要意义.     

四川省2012年人为源氨排放清单及分布特征

根据收集到的各类人为氨源的活动水平数据,采用合理的估算方法和排放因子,建立了四川省2012年人为源氨排放清单,并分析了氨排放的空间分布特征.结果表明:四川省2012年人为源氨排放总量为994.8×103t,排放强度为2.12 t·km-2;畜禽养殖为最主要的排放源,分担率达62.31%,其次为氮肥施用,分担率为23.14%;生猪和牛是畜禽养殖中主要贡献者,共占畜禽排放总量的64%;成都市和达州市为氨排放量较大的城市,均占四川省排放总量的10%;空间分布特征显示排放量较大的网格主要集中在四川省东部,且多来自于城市周边区县.     

长江三角洲城市群人为热排放特征研究

基于常规可获取的能源、交通、人口等统计资料,利用“自上而下”的能源清单法,研究了2010年长江三角洲(以下简称“长三角”)城市群地区各类人为热排放量及其时空分布特征.结果表明:该地区人为热排放总量为1.4′1019J/a,其中工业、交通、建筑、新陈代谢分别占75.1%、12.5%、9.9%和2.5%.上海、苏州、无锡、杭州和南京五个城市的人为热排放总量约占研究区域总量的71%.长三角城市群的人为热年平均排放通量为5.3W/m2,大部分地区介于5~30W/m2,城市高值区一般介于20~70W/m2,上海明显高于其他城市.为方便有关环境气候模式的输入,本文提供了人为热排放的网格化空间分布和简单的时间变化廓线.     

长江三角洲城市群人为热排放特征研究

基于常规可获取的能源、交通、人口等统计资料,利用“自上而下”的能源清单法,研究了2010年长江三角洲(以下简称“长三角”)城市群地区各类人为热排放量及其时空分布特征.结果表明:该地区人为热排放总量为1.4′1019J/a,其中工业、交通、建筑、新陈代谢分别占75.1%、12.5%、9.9%和2.5%.上海、苏州、无锡、杭州和南京五个城市的人为热排放总量约占研究区域总量的71%.长三角城市群的人为热年平均排放通量为5.3W/m2,大部分地区介于5~30W/m2,城市高值区一般介于20~70W/m2,上海明显高于其他城市.为方便有关环境气候模式的输入,本文提供了人为热排放的网格化空间分布和简单的时间变化廓线.     

嘉兴市2015年人为源VOCs排放清单

根据收集的嘉兴市人为源活动水平数据,采用科学合理的估算方法和排放因子,建立了该地区2015年人为源挥发性有机物（VOCs）排放清单.结果表明,嘉兴市2015年VOCs排放总量为10.21×10⁴ t,其中工业源、移动源、生活源、储运源、废弃物处理源、农业源的排放量分别占排放总量的78.15%、12.08%、5.83%、3.24%、0.26%和0.44%.工业源中包装印刷、表面喷涂、纺织印染、化学原料制造、石化是重点排放行业.海宁市、桐乡市和平湖市VOCs排放量位居前三,约占嘉兴市总排放量的50%,经开区、海宁市、南湖区VOCs平均排放强度均超过30 t·km^-2.     

海峡西岸地区人为源大气污染物排放特征研究

采用以"自下而上"为主的方法建立了2007年海峡西岸地区的人为源大气污染物排放清单.计算结果显示,海西地区人为源SO2、NOx、CO、PM10、PM2.5、VOCs和NH3排放总量分别为69.5×104、96.1×104、413.1×104、93.9×104、40.6×104、85.0×104和28.5×104t.电厂和工业燃烧设施分别占SO2排放的48%和39%,以及NOx排放的51%和25%.水泥、砖瓦等制造过程贡献了约51%的PM10排放和36%的PM2.5排放.秸秆燃烧、加油站和涂料等VOCs面源分别占到其排放总量的27%、15%和4%.NH3的主要排放源为畜禽养殖和氮肥施用等农业部门,占到总排放量的89%.海西地区的单位面积大气污染物排放量仅相当于长三角地区的25%左右,略高于全国平均水平.该地区人为源和天然源VOCs排放比重分别占56%和44%,人为源VOCs排放比重低于全国大部分地区.海西大气污染高排放地区主要集中在沿海一带,以泉州、潮汕、福州和温州等地区为主,建议"十二五"发展过程中,重点关注上述高排放地区,限制重点排放源的发展,开发低耗能、低污染的发展模式.     

长江三角洲地区人为源大气污染物排放特征研究

在收集整理长江三角洲地区（简称＂长三角＂）各城市人为大气污染源资料的基础上,采用以＂自下而上＂为主的方法建立了2007年长三角地区人为源大气污染物排放清单.清单结果显示,2007年长三角地区的SO2、NOx、CO、PM10、PM2.5、VOCs和NH3等大气污染物排放总量分别达到2391.8、2292.9、6697.1...