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。     

常州市大气污染物排放清单及分布特征

以点源、流动源、面源分类,在研究工业企业、机动车、建筑工地、秸秆焚烧等20多类排放源的基础上,建立2011年常州市大气污染物排放清单。结果表明:2011年该市大气污染物PM、PM10、PM2.5、SO_2、NO_x、CO、NH_3和VOCs的排放总量分别为13.514万t、6.746万t、2.67万t、5.975万t、12.316万t、66.595万t、1.64万t、9.026 1万t。道路、工业、建筑工地、机动车是颗粒物的主要排放来源;SO_2、NO_x、CO排放主要来自工业和机动车;NH_3的主要排放源为农业氮肥使用和畜禽养殖;VOCs的排放主要来自机动车、涂料、植被和工业。各行政区中,武进、溧阳、新北和金坛大气污染物排放量较大。     

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。     

机场大气污染物高时间分辨率排放清单计算方法研究

通过研究机场大气污染物排放特征,结合我国相关排放政策及规范,以排放因子法为主要方法,设计了可建立机场高时间分辨率大气污染物排放清单的计算方法,以期为机场大气污染物排放实时监管提供研究基础。该方法针对飞机发动机和地面保障设备(GSE),实现了颗粒物、二氧化硫、氮氧化物等大气污染物和温室气体的半小时级别排放量计算。通过收集整理北京首都国际机场日航班计划与GSE运作情况实际数据,计算并建立了高时间分辨率的排放清单,验证了计算方法的可行性。随后,从活动水平误差和排放因子适用性两方面,对清单进行了不确定性分析,并通过计算结果对机场排放特征进行了分析,提出了减排建议。     

唐山市钢铁行业大气污染物排放清单建立

以唐山市钢铁企业为研究对象,在收集已有排放源数据的基础上,基于排放因子和活动水平数据采用排放因子法估算了唐山市钢铁企业多个大气污染物的排放量,得到了符合空气质量模型要求的污染源输入数据,建立钢铁行业和主要防控因子污染源数据库。结合唐山市各县区的环境空气质量状况,利用GIS技术,将不同污染因子的排放进行空间分布,最终形成准确完善的多尺度、高时空分辨率大气污染源排放清单。研究介绍了符合中国特色的区域高分辨率大气排放源清单建立的方法体系,为京津冀地区区域大气污染联防联控及2020年大气污染物区域削减计划工作提供数据支撑。     

典型大气污染源动态排放清单编制方法及应用研究

随着环境空气质量精细化管理要求的提高,在应对重污染天气过程中,对大气污染源排放清单的时间分辨率提出了更高的要求。文章从固定源、移动源、油气储运源等方面探讨了大气污染源动态排放清单编制技术方法,并选取某城市进行了应用计算。结果表明,通过获取动态更新的数据,移动源的船舶、机动车、飞机可以逐时分析污染物排放量变化;固定源和油气储运源可以逐日分析。同时与相关指南算法进行定量比较,探讨了精细化改进方法及可能存在的问题,为建立更精细化动态排放清单提供有益参考。     

关于大气污染物排放标准的讨论和建议

对执行大气污染物排放标准时碰到的一些问题进行分析和讨论,并提出我们的看法和建议。     

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。     

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SO2、NOx、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,...     

高精度船舶排放清单在城市空气质量管理中的应用

上海港船舶大气污染物排放对城市空气质量的影响不容小觑.基于船舶AIS数据,高精度船舶大气污染物排放清单得以建立并应用.2018年11月5—10日召开的第一届中国国际进口博览会期间,在气象条件不利的情况下,通过提前实施船舶排放控制区政策等措施,使船舶单日SOx排放量下降28.5％,一次PM2.5排放量下降25.5％,全市...     

与我国环境管理对接的大气污染源排放清单分析

环境管理与大气污染源清单对接的基础是环境管理数据体系。选取京津冀大气污染传输通道\"2+26\"城市中的14个城市实施访谈与问卷调查,普遍认为大气污染源清单的主要用途为大气污染应急、预警以及污染源解析,但由于环境统计、污染源监测和排污许可三大环境管理数据体系差异较大,导致环境管理数据的行业和工艺过程针对性不强,无法满足污染源清单的需求。造成该问题的主要原因在于基层生态环境部门技术储备不足、污染源信息分散以及数据管理任务分工不明确。促进环境管理与大气污染源清单的对接,重点在于污染源数据定期更新和环境管理数据的一体化,应着重形成多部门数据共享、全面和全过程环境管理以及人才和技术保障机制。     

2022年新冠疫情期间昆山市近地面臭氧特征及成因分析

为研究2022年新冠疫情期间管控措施对昆山市空气质量产生的影响,分析了疫情前期及管控期大气污染物(尤其是臭氧O₃)浓度的变化特征,并对O₃的空间分布、成因及来源进行了解析。结果表明:疫情管控后,一次污染物浓度呈递进式降低,而 O₃日最大8 h滑动平均质量浓度(O₃-8 h)显著上升,其中管控中期的污染最严重,明显超过历史同期水平。空间分布上O₃-8 h高值区主要集中在市区西部(高新区)及西北部区域,较2021年增幅显著。NO₂浓度下降比与O₃-8 h上升比的空间分布呈现出良好的对应关系,NO₂降幅高的区域O₃-8 h增幅也高,同时两者浓度变化呈非线性相关,当NO₂浓度达到一个临界值时,O₃浓度随之出现下降。典型污染过程中O₃日变化仍为显著的“单峰型”,但振幅明显增大,O₃与气温、能见度、日照呈显著正相关,与相对湿度和气压呈显著负相关。结合风向及后向轨迹聚类分析来看,此次污染气团主要来自浙江、安徽等地,占总气团输入的64%左右。     

工业污染源产排污系数存在问题分析及修订建议

通过对基层环境统计部门工业源产排污系数实际应用调研,结合当前环境保护重点工作和相关资料查阅等,分析了工业污染源产排污系数存在的主要问题:部分工业源产排污系数缺失,部分工业源产排污系数与实际偏差较大等。针对存在的主要问题提出了有优先顺序的修订建议,以期对第二次全国污染源普查工作提供有益参考。     

杭州市燃煤废气中重金属排放清单建立

采用基于燃料消耗的排放因子法,以污染源普查动态更新数据为基础,建立了2010年杭州市燃煤废气中重金属(汞、砷、铅、镉、总铬、镍、锑等7种)排放清单。结果表明,2010年杭州市燃煤废气中汞、砷、铅、镉、总铬、镍、锑的年排放量分别为194.2、252.9、1 915.7、53.9、3 390.4、1 465.4、101.0 kg。燃煤废气中重金属的排放主要集中在燃煤消耗较高的拱墅区和江干区,其次是上城区,这3个区燃煤废气中重金属的排放量之和超过全市的95%。燃煤废气中重金属的排放量与燃煤量密切相关,但锅炉燃烧方式、除尘脱硫设施对重金属排放也起到了决定性作用。     

渭河流域陕西段农业面源污染空间分布及特征分析

为探究渭河流域陕西段农业面源污染成因,明晰污染物空间分布,以精确评估区域内农业面源污染状况,采用产污系数法与等标污染负荷法核算渭河流域陕西段2021年各县(区、市)农业面源污染物化学需氧量(COD)、总氮(TN)、总磷(TP)的排放量、等标污染排放量和排放强度。运用自然断裂法和ArcGIS软件对农村生活、农田化肥、畜禽养殖、水产养殖4类污染源产生的污染物排放强度进行生态敏感性分析。结果表明:2021年渭河流域陕西段农业面源污染物总排放量为325.6万t,其中COD、TN、TP排放量分别为142.2万、129.1万、54.3万t;COD、TN、TP排放强度分别为2 936、2 665、1 121 kg/km²。渭河流域陕西段内各县(区、市)农业面源污染排放以农田化肥源和畜禽养殖源为主体,农业面源污染排放量的空间分布特征为从高到低、以中部县(区、市)为中心的环状分布。研究结果可为区域内农业面源污染防治提供数据支持与参考,为当地生态保护和农业产业结构调整助力。     

Particulate emission inventory and trends in ambient particulate matter concentrations in the Czech Republic between 1993 and 1999

Trends in total suspended particulates (TSP) emissioninventories were compared with ambient TSP concentrationsduring the period of 1993-1999 in the Czech Republic. TheTSP annual emission decreased within the period of observationfrom 441 300 to 67 000 of metric tonnes (by 85%). During thesame period a less pronounced downward trend from80.3 g m^-3 to 31.5g m^-3 (decrease by 61%)was noted also for the ambient TSP annual average. Differencebetween the two air quality indicators seems to indicate thatchanges in TSP emission inventories from year to year arebeing to some extent overestimated. Monthly ambientparticulate concentrations did not respond to overall drop inemissions proportionately but were closely associated withmonthly mean temperatures. While in the winter the correlationbetween ambient TSP and temperature was negative, in summerthe correlation between the two variables was positive. Inspring and autumn there was no clear correlation betweentemperature and ambient particulate pollution. The improvementof air quality in the Czech Republic since the economical andpolitical transformation in 1990s is substantial whendemonstrated by emission figures, however, true state ofparticulate pollution expressed by ambient levels requiresfurther attention.     

Air pollution in Athens basin and health risk assessment

An inventory of air pollution sources within the Athens basin is carried out for the years 1989, 1992 and 1998 and the results areinputted in a climatological model for predicting ambient concentrations. Despite of the significant growth in the numberof road vehicles and the deteriorating traffic, the emissions andambient concentrations of fine particulates, CO, NO_x and VOCappear to remain reasonably constant over for the period 1989 to 1998, while these of SO₂ and Pb are reduced, mainly due to the renewal of vehicle fleet, the use of catalytic technologies and the improved quality of the used fuel. The results further indicate that for CO, NO_x and VOC the major source is road traffic, while for PM_2.5 and SO₂ both space heating andtraffic share responsibility. The air pollutant concentrations monitored by the network of 11 stations are reviewed and statistics related to air quality guidelines are presented. As fine particulate levels are not monitored, approximate PM_2.5and PM₁₀ concentrations are derived from black smoke ones on basis of experimentally determined conversion factors. The computed and monitored air pollution levels are compared and found in reasonable agreement. The results of the above analysisshow that the levels of all `classical' pollutants, with the exception of SO₂ and Pb, exceed significantly the WHO guidelines and are thus expected to exert a significant healthimpact. The latter could be quantified in relation to the PM_2.5 or PM₁₀ levels on the basis of risk assessment information developed by the World Health Organization (WHO). The results show that the existing levels of fine particle concentrations in Athens increase significantly the mortality and morbidity, and reduce the average longevity of the entirepopulation from 1.3 to 1.7 years.