三明市大气污染物排放特征研究

通过实地调查和统计获得区县尺度排放源活动水平数据,采用物料衡算法和排放因子法,估算三明市2015年大气污染物排放清单,选取经纬度坐标、路网、土地类型和人口等数据作为权重因子,利用地理信息系统(GIS)技术建立1km×1km高精度网格,分析各类排放源污染排放的数值和空间特征。结果显示,2015年三明市SO_2、NO_x、挥发性有机物(VOCs)、PM_(10)、PM_(2.5)和NH_3的排放总量分别为5.22×10~4、5.80×10~4、1.88×10~5、7.92×10~4、3.23×10~4、2.26×10~4 t。污染贡献方面:工业源是SO_2的排放主要来源;NO_x的主要排放源为工业源和移动源;天然源对VOCs排放有显著贡献;工业源和扬尘源是PM_(10)和PM_(2.5)的主要贡献源;NH_3排放主要来自农业源。空间分布方面:SO_2、NO_x、PM_(2.5)和PM_(10)的排放主要集中在城镇化程度高的永安市和梅列区,VOCs与NH_3排放则与植被分布和农业生产水平密切相关。与2007年和2009年三明市的排放清单对比,发现工业排放控制政策及秸秆禁烧令的实施对PM_(2.5)、PM_(10)和VOCs的减排有明显效果。     

乌昌石区域的非金属矿物制品业大气污染物排放清单研究

建立了乌昌石区域非金属矿物制品业CO、NO_x、SO_2、PM_(2.5)和PM_(10) 5种大气污染物的排放清单,并进行了时空分布特征分析,初步探究了估算的不确定性。结果显示,乌昌石区域非金属矿物制品业CO、NO_x、SO_2、PM_(2.5)和PM_(10)总排放量分别为3.71×10~4、2.76×10~4、3.10×10~4、3.04×10~4、1.29×10~5 t。熟石膏行业是CO的主要排放源;水泥(干法)行业是NO_x、SO_2、PM_(2.5)和PM_(10)的主要排放源。乌鲁木齐市是CO、NO_x和SO_2排放量的最大贡献源;石河子市是PM_(2.5)和PM_(10)排放量的最大贡献源。乌昌石区域5月至9月是一年中污染物排放的高峰期,11:00至20:00是一天中污染物排放的高峰期。空间上,乌昌石区域的污染物排放主要分布在乌鲁木齐市中部、西南部以及石河子市。     

乌鲁木齐市固定燃烧点源大气污染物排放清单

通过现场调研结合物料衡算法、排放因子法,建立了2015年乌鲁木齐市固定燃烧点源大气污染物CO、NO_x、SO_2和PM_(2.5)排放清单。结果表明,2015年乌鲁木齐市CO、NO_x、SO_2、PM_(2.5)的排放量分别为4.41×10~4、6.20×10~4、4.61×10~4、1.57×10~4t;从排放污染物的行业来看,采矿与制造业对4种污染物排放的贡献最大,其对CO、NO_x、SO_2、PM_(2.5)排放的贡献率分别为49.02%、42.17%、48.40%、78.55%。从地区分布来看,米东区污染物排放量最大,其对CO、NO_x、SO_2、PM_(2.5)排放的贡献率分别为46.99%、45.90%、51.69%、29.68%。从排放时间来看,供暖季污染物的排放量明显高于非供暖季,白天的污染物排放量高于夜晚。采用蒙特卡罗统计法分析预测的污染物排放量与排放清单计算结果较为接近。     

石家庄市土壤扬尘排放量估算及分布特征

以2013年为基准年,通过卫星遥感影像解译方法估算了石家庄市土壤扬尘源颗粒物排放量,并给出分辨率为3km×3 km空间分布图。结果表明,石家庄市土壤扬尘源主要包括河滩、荒地、裸岩和耕地4种类型。冬季土壤扬尘源面积为3 918.19 km2,夏季土壤扬尘源面积为1 115.98 km2,仅为冬季的28.6%。对于总悬浮颗粒物(TSP)、可吸入颗粒物(PM10)和细颗粒物(PM2.5),石家庄市4种土壤扬尘源类型的排放系数均为荒地河滩裸岩耕地。2013年石家庄市土壤扬尘TSP、PM10和PM2.5的排放量分别为12 569、3 771和947 t,与其他季节相比,春季裸地扬尘排放量最大,分别占总排放量的93.9%、93.9%和94.3%。土壤扬尘高排放区主要分布在石家庄市北部的行唐县、灵寿县和平山县区域,3个区域合计占石家庄市土壤扬尘TSP、PM10和PM2.5总排放量的47.5%、47.5%和48.1%。研究结果将为石家庄市颗粒物污染控制方法的建立提供必要的基础数据。     

乌昌石区域化石燃料固定燃烧点源大气污染物排放清单及时空分布

建立了2015年乌昌石区域化石燃料固定燃烧点源大气污染物(NO_x、SO_2、PM_(2.5)和PM_(10))的排放清单,并对污染物的时空分布特征进行了分析。结果表明,2015年乌昌石区域化石燃料固定燃烧点源NO_x、SO_2、PM_(2.5)和PM_(10)的年排放量分别为2.10×10~5、1.52×10~5、4.28×10~4、8.35×10~4 t。从行业上来看,电力生产与供应行业对NO_x、SO_2、PM_(2.5)和PM_(10)的贡献率最大,分别为70.78%、66.56%、51.10%、49.98%;从化石燃料上来看,煤炭对NO_x、SO_2、PM_(2.5)和PM_(10)的贡献率最大,分别为95.63%、99.84%、99.70%、99.84%;从锅炉类型上来看,煤粉炉对NO_x、SO_2、PM_(2.5)和PM_(10)的贡献率最大,分别为84.20%、85.09%、83.43%、84.06%。固定燃烧点源污染物排放呈现出明显的时间变化特征,采暖季污染物排放量明显高于非采暖季,一天中白天的污染物排放量高于夜晚。空间分布显示,大气污染物的排放源主要集中在乌鲁木齐市、五家渠市和昌吉市。     

海南省大气污染源排放清单及环境影响研究

基于海南省2016年工业环境统计数据,通过自下而上的方法建立海南省2016年工业大气污染源排放清单,并利用中国多尺度排放清单模型(MEIC)排放清单进行背景源补充,使用CALPUFF模型进行大气污染模拟。污染物排放清单结果显示,2016年海南省SO_2、NO_x、CO、PM_(2.5)、PM(10)、黑碳(BC)、有机碳(OC)、挥发性有机物(VOCs)和NH3的排放量分别为1.50×10~4、5.10×10~4、4.56×10~5、2.34×10~4、2.10×10~4、3.50×10~3、1.20×10~4、4.96×10~4、6.50×10~4 t,其中SO_2主要排放源为化石燃料固定燃烧源(分担率66.67%),NO_x主要排放源为交通源(分担率51.18%),CO、PM_(10)、PM_(2.5)主要排放源为生活源(分担率分别59.01%、81.28%和87.62%),VOCs主要排放源为工业溶剂使用源(分担率75.91%),NH_3主要排放源为农业源(分担率93.54%)。排放量较大的区域集中在儋州市、澄迈县一带。SO_2、NO_x年均最大浓度均出现在海口市,PM_(10)、PM_(2.5)年均最大浓度均出现在定安县。交通源对全省污染物浓度贡献突出,工业源虽然对颗粒物浓度贡献率较低,但仍需加强PM_(2.5)治理。     

西安市机动车污染物排放清单与空间分布特征

基于机动车排放因子(MOVES)模型和地理信息系统(ArcGIS)技术,建立了西安市2017年分辨率为1km×1km的机动车污染物排放清单。结果显示:2017年西安市机动车污染物PM_(2.5)、PM_(10)、NO_x(NO+NO_2)、NO、NO_2、N_2O和挥发性有机物(VOCs)的年排放总量分别为126.1×10~4、138.2×10~4、2 884.2×10~4、2 577.8×10~4、306.4×10~4、27.9×10~4、1 281.2×10~4 kg;柴油车是PM_(2.5)、PM_(10)和NO_x排放的主要来源,贡献率分别为80.2%、79.5%和75.8%;VOCs和N_2O则主要来自汽油车,贡献率分别为74.2%、89.7%;总体看来,研究区域内不同污染物的空间分布规律相似,这与西安市公路分布有关,PM_(2.5)和NO_x的排放主要集中在主城区及周边县区的高速路和国道,而VOCs的排放主要集中在主城区二环及环内。     

北京市家具制造业涂料应用过程挥发性有机物排放现状及未来趋势

在调研北京市家具制造业涂料使用现状的基础上,采用排放因子法,分别自上而下计算北京市家具制造业挥发性有机物(VOCs)排放量,自下而上计算重点家具制造企业VOCs排放量,并采用情景分析法对未来北京市家具制造业VOCs排放情况进行预测。结果表明,2015年北京市家具制造业VOCs排放量约为1.37×10~4 t;重点企业VOCs排放量占比约29.4%。通过优化涂料品质使其达到欧美发达国家20世纪末期平均水平,且要求新建企业安装废气末端治理设施,该行业VOCs排放量可控制在1.15×10~4 t;进一步将涂料改进到欧美发达国家先进水平,且规模企业安装废气末端治理设施,该行业VOCs排放量可控制在8.80×10~3 t。对比分析两种控制措施的减排效果,提升涂料品质是控制VOCs排放的最有效措施。     

基于移动采样法的石家庄市秋冬季道路扬尘PM_(2.5)排放清单

以石家庄城市道路扬尘为研究对象,于2014~2015年秋冬季采用移动式采样法收集不同类型道路积尘。分析道路积尘负荷、道路积尘粒径分布特征、车流量和平均车重等数据,计算得出石家庄道路扬尘PM_(2.5)排放因子和排放量。通过地理信息系统软件(GIS)提取研究区域道路信息,制作道路矢量化图,并结合道路扬尘PM_(2.5)排放因子和排放量,建立排放清单。结果表明,秋季各道路扬尘PM_(2.5)排放因子为0.003~0.103 g·VKT~(-1),冬季各道路扬尘PM_(2.5)排放因子为0.004~0.016 g·VKT~(-1);秋、冬两季不同类型道路扬尘PM_(2.5)排放因子分布特征为快速路主干道次干道支路;秋季道路扬尘PM_(2.5)排放量为6.47~53.07 t,冬季为3.47~12.02 t,秋季排放量大于冬季排放量,秋、冬两季道路扬尘PM_(2.5)排放量分布特征为快速路支路主干道次干道。     

我国移动源主要大气污染物排放量的估算

在考虑我国移动源主要大气污染物排放标准变化的基础上,分别对我国2000—2012年道路移动源和非道路移动源主要大气污染物(CO、NOx、HC、PM2.5)的排放量进行了估算。研究表明:2000—2012年间,我国移动源主要大气污染物排放总量呈现先增后减的趋势,2005年达到最大值,为4 233万t,其中道路移动源的排放量占80%以上;各类大气污染物的排放量的差异性较大,CO和NOx的排放量较多,占排放总量的87%以上,从整体趋势上来看,CO的排放量逐年较少,NOx的排放量逐年增大,而HC和PM2.5变化不大;摩托车和重型柴油货车是道路移动源主要排放源,农业机械是非道路移动源的主要排放源;移动源排放的主要大气污染物在地区间的分布极不平衡,2012年排放量最高的5个省份依次是山东、河北、河南、广东和江苏;排放强度较大的地区主要集中在环渤海经济圈、长三角地区和珠三角地区,其中又以上海、北京、天津3个直辖市的排放强度最大。     

近30年海南省农业面源潜在污染物时空特征分析

采用统计分析和地理信息系统(GIS)技术,分析了海南省农业面源污染的时序变化规律和空间分布特征。结果表明:(1)海南省化肥和农药施用量逐年增加,化肥施用强度由1985年的316.4kg/hm~2增加到2014年的1 019.5kg/hm~2;农药施用强度由1985年的6.1kg/hm~2增加到2014年的31.0kg/hm~2;畜禽粪便产生总量呈先增长后降低并趋于平稳的趋势,畜禽粪便排放强度由1985年的1.6×10~(4 )kg/hm~2下降到2014年的1.3×10~(4 )kg/hm~2。(2)海南省农业面源污染空间分异明显,2014年,化肥施用强度≥900kg/hm~2的严重风险市县达11个,农药施用强度≥28kg/hm~2的市县为3个。海南省畜禽粪便污染严重区域逐年减少,2014年,畜禽粪便排放强度只有定安和陵水为6.0×10~4~10.0×10~(4 )kg/hm~2的高风险区域,且在2014年琼中、琼海、白沙畜禽粪便排放强度首次为1.6×10~(4 )kg/hm~2的安全区域。     

青岛市私家车排放清单及其分布特征

为掌握青岛市私家车排放尾气污染现状,利用路网数据和实时交通信息,结合实地调研数据和排放因子,编制主城区私家车污染物排放清单。结果表明:(1)在2017年10—12月的工作日,青岛市主城区的私家车CO、碳氢化合物(HC)、NO_x、PM_(2.5)日排放量分别为17.18、9.36、11.77、8.51t/d。(2)在时间分布上,污染物排放呈现"双峰"特点。早高峰排放量峰值高、高峰持续时间相对较短,晚高峰的峰值略低、高峰持续时间相对较长,高峰期污染物排放量占40%以上。(3)污染物排放主要集中在城区多个商圈的结合处,道路交叉口排放量较高。同时,并不是路网密度越大,空间排放分布值越高。     

轻型汽油车颗粒物数浓度排放特征研究

应用全球统一轻型车排放测试循环(WLTC)工况对2种轻型汽油车(汽油直喷(GDI)车、进气道燃油喷射(PFI)车)进行尾气排放测试,分析其颗粒物数浓度(PN)、粒径分布及排放特征。结果表明:GDI测试车的PN平均排放因子为2.098×10~(13)～2.619×10~(13)个/km,远高于传统PFI测试车的7.486×10~(11)～3.174×10~(12)个/km。PFI测试车排放的PN 50%集中于粒径小于0.033μm的粒径段,GDI测试车排放的PN 50%集中于粒径小于0.010μm的粒径段。PFI测试车在40～80km/h的速度区间内,加速和减速状态下PN的排放速率高于匀速,GDI测试车在0～20、40～80km/h的速度区间内,加速状态下PN的排放速率高于匀速,在0～20km/h的速度区间内减速状态下PN的排放速率高于匀速。     

郑州市裸露地面风蚀扬尘排放清单研究

以郑州市为研究对象,2013年为基准年,通过提取卫星遥感资料中的土地利用信息,利用排放系数法计算郑州市裸露地面风蚀扬尘源中PM_(2.5)、PM_(10)、总悬浮颗粒物(TSP)的排放系数及年排放量,并对排放量做分辨率为1km×1km的空间分配,建立郑州市裸露地面风蚀扬尘源颗粒物的排放清单。结果表明:郑州市裸露地面类型主要为北部黄河滩涂,西部嵩山裸露山体以及中东部建筑施工、土方开挖等形成的空地;郑州市裸露地面面积为208km~2,占郑州市总面积的2.8%;2013年郑州市裸露地面风蚀扬尘中PM_(2.5)、PM_(10)、TSP的排放系数分别为(3.36±2.24)、(20.16±13.44)、(67.21±44.81)t/(km~2·a),PM_(2.5)、PM_(10)、TSP年排放量分别为597、3 581、11 937t。     

中国县域能源消费碳排放估算及其空间分布

将传统的碳排放因子法与人口权重分配法相结合,估算了2015年中国2 170个县域的碳排放量,并将县域分为高/低碳排放量-高/低碳排放强度的4种类型。分析表明:(1)县域的平均碳排放量为1 287×103 t,但差异较大,空间分布上整体呈现东高西低;81.58%的县域的碳排放强度在0.01～1.05t/万元,空间分布上呈现西部及西北高、东部及东南低。(2)低碳排放量-低碳排放强度类县域数量最多(占45.81%),在全国除东南沿海区域均有分布;高碳排放量-低碳排放强度类县域分布在中国部分华北地区及东部、东南沿海地区,中部也有少量分布;高碳排放量-高碳排放强度类县域主要分布在东北三省;低碳排放量-高碳排放强度类县域主要分布在中国西北的西藏自治区、新疆维吾尔自治区和青海省,同时山西省境内也有较多分布。(3)整体看,中低收入、处于发展提速的中西部县域发展仍需预留一定的碳排放空间;对于高收入的东部县域,则要提出更高的减排要求。     

行驶速度对机动车尾气排放的影响

利用COPERTIV模型计算和车载尾气测量系统实测得到不同行驶速度下的机动车尾气排放因子,并分析不同车型不同排放标准等级车辆的行驶速度对排放的影响。调查研究北京市城区路网早高峰、平峰、晚高峰和夜间的车流量、车型构成、行驶速度,基于Arc GIS建立平均车速和行驶里程的网格分布数据库,并对比车速修正前后不同道路类型不同污染物的排放强度。结果表明,基于COPERT IV模型和车载测量系统计算的小客车NOx和HC排放因子随车速的变化趋势类似,均随车速的增加呈现U型分布;柴油公交车与柴油卡车NOx和HC排放因子随着车速的升高而减小。4个时间段平均车速大小排序为:夜间(44 km·h~(-1))晚高峰(34 km·h~(-1))平峰(32 km·h~(-1))早高峰(28 km·h~(-1))。车速修正后CO和HC的排放量上升,上升幅度分别为10.6%~11.8%和8.8%~9.2%,NOx和PM排放量下降,下降幅度分别为22.1%~23.3%和12.7%~13.5%。     

关中地区机动车颗粒物排放清单

利用本地化修正的MOVES模型模拟确定了关中地区不同类型车辆的颗粒物排放因子,结合实地调研的保有量和行驶里程数据测算了该地区的机动车颗粒物年排放总量并从季节、城市、车型和燃油等多个角度详细分析了颗粒物的排放分担率。结果表明:关中地区2012年的机动车颗粒物排放总量分别为PM_(2.5)4.06×1O~3 t,PM_(10)5.52×10_3 t;关中五市一区中西安市的颗粒物排放量最高PM_(2.5)和PM_(10)。排放分別占到该地区的46.53%和48.39%;不同类型车辆中重型货车的排放分担率最高其次为中型货车二者之和占到颗粒物总排放的50%以上;不同燃油车辆中,柴油车的排放分担率远远高于汽油车,是颗粒物的主要贡献者;因此中型和重型柴油货车是关中地区控制颗粒物排放污染的重点车型。     

中国淡水池塘养殖鱼类排污的灰水足迹及污染负荷研究

淡水池塘养殖鱼类排污引发的中国水质型缺水问题备受关注。基于污染源普查数据和统计数据,参考《淡水池塘养殖水排放要求》(SC/T 9101—2007)两级排放标准,量化并预测了中国28个省、自治区、直辖市24种淡水池塘养殖鱼类排污的灰水足迹和污染负荷。结果表明:2014年,中国淡水池塘养殖鱼类排污的灰水足迹为2.26×10~(10)~3.49×10~(10 )m~3,TN、TP、COD、Cu、Zn污染负荷分别为61 388、11 273、592 288、43、139t;各种淡水池塘养殖鱼类排污的灰水足迹和决定性污染物差别大,优先污染控制策略存在地区差异;产量序列数据的回归分析和预测表明,2020年中国淡水池塘养殖鱼类的灰水足迹将达到2.85×10~(10)~4.79×10~(10)m~3,TN、TP、COD、Cu、Zn的污染负荷分别达到8.42×10~6~9.59×10~6、1.61×10~6~1.83×10~6、8.70×10~7~9.91×10~7、1.54×10~2~     

长株潭区域生物质开放燃烧的大气污染物排放清单及不确定性分析

根据2012年长株潭区域生物质产量及露天焚烧数据,结合排放因子,估算了长株潭区域生物质开放燃烧所排放的大气污染物量,建立了2012年长株潭区域生物质开放燃烧大气污染物排放清单。结果表明,2012年长株潭区域生物质开放燃烧源SO_2、NO_X、PM_(10)、PM_(2.5)、挥发性有机物(VOCs)、CO、元素碳(EC)、有机碳(OC)排放量分别为783.48、4 248.00、10 325.94、10 117.29、6 882.92、76 002.99、816.09、3 478.28t。秸秆露天焚烧大气污染物排放量在7、10月形成2个峰值,森林火灾集中出现在夏、秋季。生物质开放燃烧污染物排放量最大的县区为长沙市宁乡县,其次为湘潭市湘潭县和长沙市浏阳县。在长株潭中心区域(长沙市开福区、湘潭市岳塘区、株洲市石峰区、荷塘区和芦淞区等城市区域)形成一片污染物排放量较小的区域。采用蒙特卡罗法,计算得到区域秸秆露天焚烧源和森林火灾大气污染物排放量95%置信区间的不确定性分别为-84%~168%、-83%~176%。通过定量模拟得到秸秆露天焚烧PM2.5排放量概率密度函数呈对数正态分布。以PM2.5为代表污染物,对其排放量的不确定性贡献率最大的是露天焚烧比例,燃烧效率、水稻产量、水稻草谷比等也是不确定性的重要来源。     

东北长春民用散煤燃烧大气污染物排放清单研究

民用散煤燃烧是大气污染的重要来源,由于民用散煤活动水平获取难度较大,目前有关民用散煤燃烧大气污染物排放量的研究较少。计算了2016年长春6个城区内民用散煤燃烧产生的CO、SO2、NOx、PM2.5、PM10、挥发性有机化合物(VOCs)的排放量,编制了民用散煤燃烧大气污染物排放清单,并分析了大气污染物排放的时空分布特征。结果表明:长春城区燃煤棚户区共计287处,总面积26.64km2,棚户区户均燃煤量约为2.1t/户,住户燃煤比在0.6～0.8;2016年长春城区民用散煤CO、SO2、NOx、PM2.5、PM10、VOCs的排放量分别为12 462、329、142、961、1 201、356t,CO为长春地区民用散煤燃烧主要污染物,占民用散煤燃烧污染物总排放量的80.7%;长春各城区民用散煤燃烧总排放量为绿园区宽城区朝阳区双阳区二道区南关区;大气污染物排放日变化峰值在6:00—7:00、12:00、19:00;民用散煤燃烧污染物排放的周变化差异不大,周末排放量较工作日稍高;采暖期大气污染物排放的月变化与气温的变化同步,排放量呈现1月12月2月11月3月10月4月的变化规律。