常州市工业大气污染物排放特征研究

通过调查企业生产情况,采用现场实测、模型、排放因子等方法,获得了常州市工业大气污染物的排放量,从行业、排放口高度、空间、时间及重点源所占比例等方面,分析了常州市工业大气污染物的分布特征。结果显示:常州市工业PM、PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_x、CO、NH_3、VOCs排放量分别为3.089、1.348、0.695、5.380、7.077、14.459、0.030、0.848万t;钢铁、水泥、热电、金属制品、化工是常州市大气污染物产生的主要行业;高架源、中架源、低架源排放比例依次增加;11.5%的企业占据了全市排放量的86%以上;SO2等污染物各月排放量基本稳定,PM2.5等上半年排放量波动较大;市区企业的集中排放在不利气象条件下易造成大气污染。     

杭州市大气污染物排放清单及特征

以杭州市区为研究区域,通过调查整合多套污染源数据库及其他统计资料,研究文献报道及模型计算的各种污染源排放因子,获得杭州市区各行业PM10、PM2.5、SO2、NOx、CO、VOCs、NH3等污染物的排放量,建立了杭州市区2010年1 km×1 km大气污染物排放清单。结果表明,2010年杭州市区PM10、PM2.5、SO2、NOx、CO、VOCs和NH3的排放总量分别为7.96×104、4.02×104、7.23×104、8.98×104、73.90×104、39.56×104、3.32×104t。从排放源的行业分布来看,机动车尾气排放是杭州市区大气污染物最重要排放源之一,对PM10、PM2.5、NOx、CO和VOCs的贡献分别达到14.4%、27.1%、40.3%、21.4%、31.1%。道路扬尘、电厂锅炉、工业炉窑、植被、畜禽养殖对不同污染物分别有着重要贡献,道路扬尘对PM10和PM2.5的贡献分别为44.6%和20.0%、电厂锅炉对SO2和NOx的贡献分别为37.0%和25.7%、工业炉窑对CO的贡献为41.5%、植被排放对VOCs的贡献为27.1%、畜禽养殖对NH3的贡献为76.5%。从空间分布来看,萧山区和余杭区对SO2、NH3和植被排放BVOC的贡献要显著高于主城区;而主城区机动车对PM2.5、NOx和VOCs的贡献分别达到36.3%、56.0%和47.4%,较市区范围内显著增加,表明机动车尾气排放已成为杭州主城区大气污染最重要的来源之一。     

天津市北辰区大气污染物小尺度精细化源排放清单

以天津市北辰区空气站周边3 km为研究对象,基于拉网式实地调查,获得该地区2016年各类典型行业污染源详细的活动水平数据,以环境保护部发布的"清单编制技术指南"为参考,建立了2016年天津市北辰区空气站周边3 km大气污染源排放清单。结果表明:2016年天津市北辰区空气站周边3 km大气污染源的排放总量PM_(10)为431.28 t、PM_(2.5)为147.94 t、SO_2为48.67 t、CO为1 395.39 t、NO_x为469.52 t、VOCs为305.66 t;PM_(10)和PM_(2.5)的最大排放源是工地,贡献率分别为25.49%、15.16%;SO_2的最大排放源是散煤,贡献率为49.36%;CO和NO_x的最大排放源是道路机动车,贡献率分别为45.85%、53.89%;VOCs的最大排放源是制造业企业,贡献率为48.80%。天津市北辰区改善空气质量应从控煤、控尘、控车3个方面入手。     

沈阳市机动车大气污染物排放清单的研究

基于机动车主要污染物排放量计算方法,对主要污染物排放因子进行识别与修正,建立沈阳市机动车污染物排放清单。结果表明:沈阳市机动车污染物的排放总量为206 804. 3 t,CO、NOx、HC和PM10的排放量分别为128 500. 4 t、44 206. 3 t、32 104. 8 t和1 992. 8 t;机动车排放的各污染物二环以内的排放量占总量70. 0%以上,和平区、沈河区和铁西区是该市机动车污染物高排放区域;小型客车和出租车对CO、HC的排放分担率较高,重型货车和轻型货车是NOx、PM10的主要排放源;沈阳市机动车污染物主要来自汽油车和柴油车,新能源机动车排放量较低。     

成都双流国际机场大气污染物排放清单与时空分布特征

基于成都双流国际机场活动水平数据,采用排放因子法和计算模型等,编制了机场大气污染物排放清单,并完成了时空分配和不确定性分析,建立了高分辨率网格化排放清单。结果表明,成都双流国际机场标准起飞着陆(LTO)循环数为2.4×10~5次/a,CO、VOCs、NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2排放量分别为1.2×10~3、1.3×10~2、2.1×10~3、2.8×10、2.7×10、2.5×10~2t/a,且主要由飞机发动机排放;活动水平数据仅包括LTO循环数和地面保障设备两部分;污染物排放分布和跑道类型相关性较高;排放清单活动水平数据可靠性较高,而排放因子存在一定的不确定性。     

奎独乌区域大气降水离子来源分析

通过研究2010—2015年奎独乌区域大气降水化学特征和变化,分析降水中离子组成和来源。结果表明,2010—2015年奎独乌区域硫酸型大气污染较为明显,硫酸盐污染物对降水酸性影响略降,土壤扬尘带来的钙离子污染略降;降水中SO_4~(2-)、Cl~-、Ca~(2+)、Na~+、F~-、K~+主要来源于土壤扬尘,其中SO_4~(2-)、Cl-、Ca~(2+)还来源于人为源排放;NO-3主要来源于人为源排放。工业源SO_2、烟粉尘排放量变化是引起降水中SO_4~(2-)、Ca~(2+)当量浓度变化的主要因素,大风和扬尘天气的减少也是降水中Ca~(2+)当量浓度降低的重要因素;工业源和机动车NO_x排放量变化是引起降水中NO_3~-当量浓度变化的主要因素。     

基于MOVES的西安市出租车污染物排放分析

利用MOVES模型对2012年西安市出租车油改气后污染物排放因子进行模拟,得出污染物CO、NOx、PM2.5、PM10、HC的排放因子分别为3.488 1 g/km、0.370 0 g/km、0.004 7 g/km、0.005 1 g/km、0.095 2 g/km,计算得到5种污染物的年排放总量分别为4 830.76 t、512.42 t、6.51 t、7.06 t、131.85 t。将得到的数据与2010年相关数据比对,说明出租车油改气后污染物排放量在机动车总排放量中所占比例有所下降。     

上海市机动车污染实时排放预警系统设计与应用

研究上海市机动车污染的动态排放测算和网格化动态排放清单构建,在实时的交通数据和交通环境监测数据的基础上,结合交通模型、机动车排放清单模型等业务模型和算法,依托大数据存储、可视化和GIS等技术,开发了上海市机动车污染物实时排放预警系统,实现了上海市全市道路的机动车动态排放测算、交通环境政策实施情景模拟和网格化排放清单,更新频率为每30 min一次,包含PM、NOx、CO、SO2、VOCs等污染物和9种车型。系统建成后直接服务于首届中国国际进口博览会,为大气污染排放实时总量跟踪评估、污染源管控措施分析及监测成因分析等提供了有力的实时数据和技术支撑。     

大气污染源排放清单与环境统计数据的比较分析

比较了大气污染排放清单与环境统计报表的数据采集思路和方法,基于2016年京津冀大气污染传输通道"2+26"城市的排放清单和同年环境统计数据,采用配对样本t检验和相关分析,在总体、城市和行业层面,对SO_2、NO_x、VOCs等3项污染物排放指标的差异性和一致性进行了比较分析。研究结果表明,排放清单与环境统计数据有显著差异,多数情况下,排放清单数据高于环境统计,两者同时具有显著正相关,因此,差异为系统性偏差。建议加强环境统计与排放清单之间的数据共享、交互验证和相互融合,促进两者核算方法的共同完善,减少数据的多源冲突,最终建立一个统一的数据体系作为环境管理的决策依据。     

广州白云国际机场飞机大气污染物排放分析

根据收集到的2008-2012年广州白云国际机场航班起降次数，参考《珠江三角洲非道路移动源排放清单开发》飞机污染物估算方法及排放因子，计算出此期间机场飞机大气污染物排放量，并与2010-2012年广州市机动车污染物排放情况对比。结果表明：飞机大气污染物排放量随客运量的增长呈逐年上升趋势，而与机动车排放相比，飞机大气污染物排放量较小，故现阶段仍应以机动车作为移动源污染控制的重点。     

2020年江苏省机动车排放污染分布特征及与大气质量耦合性研究

依据生态环境部2021年6月发布的《排放源统计调查产排污核算方法和系数手册》,结合本地实测数据,在对汽油车颗粒物(PM)排放系数进行测算的基础上,核算了2020年江苏省机动车PM、氮氧化物(NO_(X))、挥发性有机物(VOC_(S))的排放总量,分析了机动车排放污染分布特征及与大气质量的耦合关系。结果表明:2020年江苏省机动车PM、NO_(X)、VOC_(S)排放量分别为0.5×10^(4),3.71×10^(5),1.17×10^(5) t。从区域分布来看,苏州、南京、无锡3市的3项污染物排放总量及NO_(X)、VOC_(S)排放量均位列前3位,PM排放量位列前3位的是苏州、徐州、无锡。从车型、燃料类型和排放阶段来看,国Ⅳ及以下排放标准的汽油小型客车是机动车VOC_(S)排放控制的重点,国Ⅲ排放标准的重型柴油货车是机动车PM和NO_(X)排放控制的重点。分析区域机动车PM排放量与大气中PM_(2.5)来源解析结果的耦合关系,其间存在不同程度的正相关性,控制机动车污染对改善大气环境会产生积极成效,南京、徐州和盐城3市的成效会尤为明显。     

常州市人为源挥发性有机物排放清单

对常州市VOCs人为源进行系统划分,运用国内外排放因子研究成果及常州市各排放源调研结果,采用排放因子法建立了2017年常州市分类型、分辖区(市)的人为源VOCs排放清单。结果表明,2017年常州市人为源VOCs排放总量约为9. 662×10~4t,其中化石燃料燃烧源、工业过程源、移动源、非工业溶剂使用源、油品储运源、生物质燃烧源、固废污水处理源和餐饮源排放分别占排放总量的1. 9%,47. 2%,9. 0%,27. 6%,9. 4%,2. 6%,0. 4%和1. 9%。工业过程源中黑色(有色)金属冶炼及压延加工业、非金属矿物制品业、化学原料和化学品制造业、机械装备制造业、交通设备制造业、纺织业是重点行业;武进区、溧阳市、新北区3个工业发达的区域VOCs排放量明显高于常州其他几个辖区,占全市总排放量的71%;各辖区(市)的重点排放源存在差异,其中武进区、溧阳市、新北区以工业过程源为主,金坛区、天宁区、钟楼区以非工业溶剂使用源为主。     

拉链排咪、塑料制品和印刷行业VOCs排放特征比对分析

采用GC-MS法测定拉链排咪、塑料制品、包装印刷行业的生产车间无组织VOCs排放，得到3个工业源VOCs源成分谱。结果表明：不同工业源排放的VOCs组分存在明显差异，拉链排咪以苯系物为主，占比3529%，主要污染物为正己烷、二氯甲烷、甲苯；塑料制品中苯系物占比为4735%，甲苯、乙酸乙酯、正己烷为主要污染物；包装印刷中苯系物质量分数高达6367%，甲苯、1，2，4-三甲苯、丙酮为主要污染物     

四川省水泥工业大气污染物排放水平分析

通过调研2018年四川省37条水泥生产线活动水平数据,结合企业污染治理技术,分析该省水泥工业的主要大气污染物排放水平。结果表明:2018年四川省水泥行业SO₂、NO_x、PM_2.5和PM₁₀的排放量分别为1.2万t、5.5万t、3.9万t和6.5万t,其不确定性主要来自污染物的产生系数和去除效率。四川省水泥生产企业各工序排放的颗粒物、SO₂和NO_x浓度总体上均低于现行标准,部分工序颗粒物超标主要受布袋的去除效率影响。     

基于隧道法的机动车对上海城市大气环境中氨的源排放贡献研究

以上海交通最为繁忙的隧道之一的邯郸路隧道为研究对象,设计了隧道内(进口、中段、出口)机动车NH_3排放因子测定实验和隧道外(垂直于隧道口310 m范围内)机动车NH_3排放环境扩散梯度实验。隧道内实验结果表明,隧道出口的ρ(NH_3)分别是隧道进口和外围环境质量浓度的5倍和11倍,机动车NH_3排放因子(平均值±标准差)为(28±5)mg/km。据此估算,2014年上海机动车的NH_3排放总量约为1 300 t,占该市NH_3排放量的12%。梯度实验表明,邯郸路隧道出口处的机动车NH_3排放一旦扩散到大气中,其对环境的影响强度在短短数十米内迅速降低,超过150 m的范围后影响基本趋同。证实了在交通路网密集的城市,机动车是大气环境NH_3的重要来源,进而对城市颗粒物污染有潜在贡献。     

佛山市禅城区天然气公交车排气污染分析

以2015年佛山市禅城区的公交车为研究对象,利用COPERTⅣ模型计算本地化的排放因子,分析该区公交车污染排放现状,以及天然气公交车相对于柴油公交车的减排效果。结果表明,禅城区公交车污染物年排放量分别为CO180.73 t、VOCs 176.92 t、NO_x672.87 t、PM_(2.5)14.17 t,用天然气公交车替代柴油公交车,NO_x和PM_(2.5)分别减排53.39%和79.11%。通过遥感监测数据进一步分析禅城区天然气公交车的排气污染特点,表明其CO排放基本处于稳态,NO_x排放波动较大,并据此提出了相应的污染控制措施。     

春季广州城区空气中VOCs来源解析

2013年4月在广州市区对大气中挥发性有机化合物(VOCs)进行了观测,对其变化特征和来源进行了分析。结果表明,观测期间测得的VOC总平均混合比为41.35×10~(-9),表现为烷烃芳香烃烯烃炔烃;利用PMF解析出观测时段内影响广州市区的9个VOCs主要来源,各源占比情况依次为:LPG排放老化VOC汽油挥发石化、未知源汽油车排放油漆溶剂柴油车排放天然源;与机动车相关和工业相关的来源分别占到了大气VOCs的46.8%和21.0%。     

衡阳城区冬季PM2.5中水溶性离子污染特征

为探究衡阳冬季PM_(2.5)和水溶性离子污染特征及其来源,于2019年1月在衡阳市城区采集大气PM_(2.5)样品,使用重量法和离子色谱法测得PM_(2.5)和水溶性离子组分质量浓度,并分析其浓度特征、酸碱度和来源等问题。结果表明:采样期间衡阳大气PM_(2.5)平均质量浓度为94.25μg/m~3,总水溶性离子质量浓度为52.94μg/m~3,占PM_(2.5)总质量浓度的56.43%;阴阳离子当量之比为1.12,PM_(2.5)呈酸性,其中SNA(SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+)占总水溶性离子质量浓度的95.06%。污染期间二次转化明显,SNA主要以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3形式存在。源解析发现大气PM_(2.5)受化石燃料和生物质燃烧、垃圾焚烧、建筑扬尘、气态前体物二次转化、外来输送等多重因素影响,其中机动车尾气排放的NO_x在大气中二次转化形成的硝酸盐是衡阳重污染的最主要原因。     

基于交通信息的道路机动车排放NO_x模拟研究

以上海内环区域高架道路和地面主干道路的交通信息为基础,基于路段的机动车动态排放清单并利用ADMSUrban模型模拟NO_x扩散变化。结果表明:道路车流以轻型客车为主,分别占高架路、主干路的77%和60%;1 139条路段工作日平均车流量为95万辆/h,车速为37.5 km/h;NO_x小时排放量为127 kg/h~2 019 kg/h,日排放量为25.8 t,重型客车NO_x排放量为道路机动车排放NO_x的主要来源;模拟NO_x质量浓度占环境空气比例为6.6%~73.4%,2:00 NO_x质量浓度最低,8:00最高,与交通密度低谷和峰值同步。     

中原城市群臭氧浓度分布特征及来源

利用2015年臭氧(O_3)自动监测数据和源排放清单,分析了中原城市群O_3浓度的空间、时间分布情况,探讨了中原城市群中城市间O_3的相关性,以及O_3浓度、NOx、VOCs、CO及汽车保有量间的相关性。指出中原城市群是全国更是河南O_3污染的严重地区,O_3浓度年内月度变化呈倒"V"型分布,具有明显的北部城市特征;中原城市群9个城市间除开封外其他8个城市间都呈高度正相关性,相关系数均为0.892~0.991;9个城市机动车保有量及NOx、VOCs和CO等前体物的年排放量与其年均O_3浓度之间存在正相关性。分析认为,NOx、VOCs和CO等前体物的排放是中原城市群O_3浓度偏高的主要影响因素,同时O_3浓度也与日照时间、降雨量、植物源VOCs排放量及相邻城市间污染物的空间输送等因素有着密切的关系。