近周边电厂源对北京市采暖期间SO2的贡献分析

应用中尺度气象模式(MM5)与区域多尺度空气质量模型(CAMx)的耦合模型系统,模拟研究了2005年采暖期间近北京地区电厂源排放对北京市空气质量的影响;采用SO₂贡献来源识别技术筛选了对北京市空气质量影响大的区域电厂源. 结果表明:近北京地区电厂源对北京市ρ(SO₂)的影响从南到北呈递减趋势,其对北京城区、北京全市ρ(SO₂)月均贡献值分别为6.97和6.40 μg/m3;影响北京城区ρ(SO₂)的电厂排放源主要来自张家口、唐山、天津、石家庄、廊坊和衡水等地区,占ρ(SO₂) 总贡献值的83.2%;为缓解北京采暖期间SO₂污染压力,应首先控制和削减张家口、天津、唐山、石家庄地区SO₂排放量大的电厂源.      

MM5/WRF气象场模拟差异对CMAQ空气质量预报效果的影响

评估了为公共多尺度空气质量模式(CMAQ)提供气象输入场的第五代NCAR/Penn State中尺度 (MM5) 模式与天气研究和预报(WRF)模式模拟的多种气象要素的准确性;比较了2个模式提供的气象场对华北地区SO₂和NO₂源同化反演效果及其质量浓度预报的差异;分析了相对湿度和边界层高的变化对ρ(SO₂),ρ(NO₂)预报的影响及其物理机制.结果表明:WRF模式模拟的各气象要素准确性优于MM5模式,其中MM5模式对相对湿度和边界层高度的模拟值与实测值的偏差较明显,而WRF模式的模拟值与实测值较接近;相对湿度和边界层高度参数是影响CMAQ空气质量预报的关键气象要素,这2个参数的变化对ρ(SO₂)和ρ(NO₂)的预报有显著影响,因此,对2个参数的改进可显著减小预报误差;ρ(SO₂)模拟误差减小的主要原因是垂直输送和质量调整过程对ρ(SO₂)的贡献减小;而ρ(NO₂)模拟误差减小的主要原因是化学反应过程对ρ(NO₂)的贡献明显减小.      

珠江三角洲地区工业排放变化对SO2和NOx及其二次污染物浓度的影响

在2000年珠江三角洲工业排放清单基础上,利用2003年工业能源消耗量,结合文献和实测排放系数,建立了珠江三角洲2003年工业排放清单. 比较2个工业排放清单发现,2003年珠江三角洲SO₂,NO_x的工业总排放量比2000年分别增加60%与50%;排放增加主要在东莞、佛山、广州和珠海. 利用在线大气化学模式(WRF-Chem)分别对2个工业排放清单进行数值模拟,结果表明: ρ(SO₂),ρ(NO_x)变化趋势与污染源排放的变化有较好的对应关系,ρ(SO₂)在东莞、广州和佛山增加最多,最大增值分别为180,150和150 μg/m3;ρ(NO_x)增加最多的地区也在东莞、广州和佛山,最大增值分别为60,30 和30 μg/m3. SO₄2－与NO₃－和一次污染物的高值中心不对应且变化趋势有差异,表明二次污染物的分布不仅受排放影响,同时也受污染物输送与转化的影响.      

深圳市SO2污染来源及其特征分析

以珠江三角洲地区2004年SO₂源排放清单、国家级气象站及深圳市气象站气象资料和空气质量监测数据为基础, 采用基于扩散模式的污染源解析技术对深圳市SO₂污染来源进行研究. 利用非稳态气象和空气质量(CALPUFF)模拟系统,模拟外来污染源及深圳市局地污染源排放扩散行为,定量计算2类污染源对深圳市SO₂浓度的贡献率,并分析其时空变化特征. 结果表明:珠江三角洲地区2004年SO₂排放总量为72.9×104 t, 深圳市局地排放量约4.65×104 t;深圳市SO₂污染是由局地污染源和外来污染源排放共同作用的结果, 对SO₂的贡献率分别约为75%和25%, 表明局地污染源排放是深圳市SO₂污染的最主要来源.      

基于源反演和气溶胶同化方法天津空气质量模式预报能力改进

为提升天津空气质量数值模式精细化预报能力,基于高分辨率排放源清单,技术应用源反演技术和气溶胶三维变分同化方法开展2020年天津空气质量数值预测分析,评估不同技术对空气质量模式预报能力改进,并结合气象因素评估模式系统性误差,以期提升天津空气质量精细化预报能力,服务分区精细化大气污染防治.结果表明,基于高分辨率排放源清单、源反演技术和气溶胶三维变分同化方法,可有效改进天津空气质量模式预报能力,调整后天津PM_2.5、 PM₁₀、 SO₂、 NO₂和O₃浓度预报平均偏差均在2μg·m^-3以内,其中高分辨率排放源清单应用后PM_2.5平均偏差为1.80μg·m^-3,源反演技术和气溶胶三维变分同化技术应用后平均偏差分别为-1.45μg·m^-3和-3.98μg·m^-3,均显著小于原模式的18.75μg·m^-3; PM_2.5浓度预报和实况的相关...     

京津冀城市群大气污染传输规律研究——两组排放清单的比较分析

利用WRF/CALPUFF耦合模型,在同样重污染气象条件下,选择了当下模拟应用最广的两组排放清单对4种主要污染物（NO_x,SO₂,PM_2.5和PM₁₀）进行京津冀城市间区域传输贡献比较分析.其中一组排放清单来自政府的环境统计（以下称：环统排放清单）,另一组排放清单是来自中国多尺度排放清单（以下称：MEIC排放清单）.污染物的浓度空间分布表明,两种排放清单下污染物浓度均呈现北部以唐山中心,南部以石家庄-邯郸为中心的分布特征,均是由两个浓度最高的中心向外逐渐降低.但是环统排放清单下模拟的污染物浓度高值区范围更大,更接近实际监测数据.基于不同的清单输入,一些城市的传输角色存在一些差异.例如,对于4种污染物,两种排放清单模拟出的沧州与周边城市的净传输方向完全相反,在MEIC排放清单中,沧州以向外净传输为主,即为源;而在环统排放清单中,沧州则变成了净输入城市,即为汇.这些结论将影响大气联防联控中各城市源汇责任的认定,在实际环境管理中应注重多源数据的选择、验证和比较.     

荆州开发区高分辨率大气源排放清单构建研究

为准确掌握荆州开发区大气污染物排放状况,该研究采用排放因子法,基于资料收集与实地调查结合的方式获取活动水平、文献调研选取排放系数,结合ArcGIS平台,建立了荆州开发区2019年1 km×1 km 10类排放源9种大气污染物排放清单。结果表明：开发区SO₂、NO_x、CO、VOCs、NH₃、PM₁₀、PM_2.5、BC和OC的排放量分别为850.4、2 407.1、4 584.0、4 848.3、107.7、8 602.1、4 485.3、57.8和159.6 t。移动源是NO_x的主要来源,占NO_x总排放量的43.8%。固定燃烧源是CO的主要来源,占CO总排放量的81.5%。工艺过程源是SO₂、VOCs、PM₁₀、PM_2.5和OC的主要来源,分别占SO₂、VOCs、PM₁₀、PM_2.5和OC总排放量的50.9...     

西宁市PM2.5水溶性无机离子特征及其来源解析

为探讨西宁市PM_2.5水溶性无机离子的特征及其来源,于2017年1月-2018年4月在西宁市开展PM_2.5样品采集工作,使用离子色谱仪分析水溶性无机离子.结果表明:西宁市大气中ρ（PM_2.5）平均值为（42.7±36.6）μg/m3,4个采样点ρ（PM_2.5）大小顺序依次为市区（54.9 μg/m3）>工业区（44.1 μg/m3）>郊区（40.8 μg/m3）>农村（28.3 μg/m3）;ρ（PM_2.5）季节性分布特征明显,呈冬季最高、夏季最低的特征.SNA（为SO₄2-、NO₃-和NH₄+的统称）是最主要的水溶性离子,占总水溶性离子的66.3%,SNA季节性分布特征为冬季最高、夏季最低.4个采样点SOR（硫氧化率）和NOR（氮氧化率）平均值均大于0.10,说明SO₄2-和NO₃-主要来源于二次转化.采样期间PM_2.5中ρ（NO₃-）/ρ（SO₄2-）为0.72,表明燃煤源排放大于交通源排放.主成分分析显示,西宁市PM_2.5水溶性离子来源主要为二次粒子源、工业源、扬尘源和燃烧源.研究显示,西宁市城区、工业区、郊区大气中ρ（PM_2.5）平均值均超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》一级标准限值,建议减少PM_2.5的产生应以控制二次粒子源、工业源、燃烧源和扬尘源为主.      

焦作市大气污染时空分布特征及来源分析

焦作市是京津冀地区"2+26"通道城市之一.为研究焦作市大气污染特征,于2016年1月-2018年2月使用3个国控站点（马村区生态环境局、焦作市生态环境局和高新区政府）大气环境监测数据,以及2018年1月焦作市边界站PM_2.5及其化学组分（水溶性离子和碳组分）监测数据进行分析.结果显示:焦作市大气污染以PM_2.5污染为主,2017年ρ（NO₂）、ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（CO）和ρ（SO₂）平均值分别为42.4 μg/m3、79.0 μg/m3、136.5 μg/m3、1.42 mg/m3和38.3 μg/m3,较2016年分别下降了10.5%、10.6%、11.2%、20.7%和37.6%.在时间分布上,大气污染物质量浓度日变化具有明显的季节性特征,春、夏两季ρ（NO₂）日变化较秋、冬两季呈更宽的"U型",ρ（SO₂）峰值出现在12:00左右,推测原因与夜间高架源排放有关;在空间分布上,本地一次污染排放可能主要来自市区工地扬尘、西南地区交通源和东部污染点源.观测期间,ρ（NO₃-）、ρ（NH₄+）和ρ（SO₄2-）较高,平均值分别为39.42、23.66和23.01 μg/m3,分别占水溶性离子质量浓度的41.8%、25.1%和24.4%,占ρ（PM_2.5）的27.4%、16.4%和16.0%.污染天的NOR（氮转化率）（0.35）和SOR（硫转化率）（0.43）明显高于清洁天的NOR（0.25）和SOR（0.18）,表明污染天NO₂和SO₂二次转化程度更高.SOR和NOR随相对湿度的增加而增加,表明相对湿度较高时有利于NO₂和SO₂的二次转化.污染天和清洁天ρ（SOC）（SOC为二次有机碳）估算值分别为19.79和3.51 μg/m3,分别占ρ（OC）的79.4%和54.9%,占ρ（PM_2.5）的9.8%和10.4%,表明焦作市SOC对OC有较大的贡献.PSCF（潜在源贡献因子法）结果表明,本地源是影响焦作市秋、冬两季PM_2.5的主要潜在源,太行山南麓区域输送也对其有一定贡献.研究显示,焦作市大气污染较严重,本地一次排放、二次转化和区域输送是焦作市PM_2.5的主要来源.      

北京市燃煤源排放控制措施的污染物减排效益评估

为分析北京市燃煤源排放控制措施的污染物减排效益,基于MEIC（中国多尺度排放清单模型）,采用情景分析法,评估了北京市电厂能源清洁化与末端治理、燃煤锅炉改造和城区平房区居民采暖改造等措施的污染物减排效益.结果表明,相对于无控情景,2013年北京市电厂能源清洁化与末端治理减少PM_2.5、PM₁₀、SO₂和NO_x排放量为1.28×104、2.10×104、5.13×104和4.98×104 t,分别占无控情景的85%、86%、87%、74%;北京市燃煤锅炉改造减少PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO_x排放量为1.09×104、2.68×104、11.64×104和5.81×104 t,分别占无煤改气情景的83%、89%、83%、83%;北京市老旧平房区的居民采暖改造减少PM_2.5、PM₁₀、SO₂和NO_x排放量分别为630、870、2 070和790 t,均占无煤改电情景的8%.研究显示,北京市从1998年开始采取的各种减排措施有效地减少了污染物的排放,对北京市空气质量改善具有重要意义.      

基于卫星遥感数据和污染控制政策分析河南省2001—2018年SO2浓度变化特征

为研究河南省长时间序列的ρ（SO₂）变化特征,运用MERRA-2卫星遥感资料并结合《大气污染防治行动计划》的实施,对河南省2001—2018年ρ（SO₂）的时空分布特征进行分析.结果表明:①河南省2001—2018年ρ（SO₂）的空间分布呈东北高、西南低的特征,高值、低值区域分别位于焦作市-新乡市-郑州市北部一带和洛阳市-三门峡市-南阳市交界一带;秋季、冬季ρ（SO₂）高于春季、夏季,冬季ρ（SO₂）比春季、夏季高50%~70%.②2011年前,河南省年均ρ（SO₂）不断上升,北部较南部增速快,年均增速为3.5~4.0 μg/（m3·a）;2011年后,西北部大部分地区ρ（SO₂）呈下降趋势,焦作市-新乡市-安阳市一带下降最快.③2013年《大气污染防治行动计划》实施后,河南省北部ρ（SO₂）呈递减趋势,濮阳市及其周边下降最快,降速超过0.4 μg/（m3·a）;但中南部仍呈缓慢增长趋势,增速高达0.6 μg/（m3·a）.研究显示,主要污染物总量的减排和《大气污染防治行动计划》的实施促进了河南省ρ（SO₂）的下降,但不处于京津冀大气污染传输通道“2+26”城市的地区ρ（SO₂）下降速度较慢甚至略有增长,应进一步加大非传输通道城市大气污染防治力度.      

超大城市SO2排放对硫酸盐区域分布影响的观测与模拟

2002年8月14—24日在临安采集气溶胶样品,对气溶胶质往往w量和离子成分的尺度分布进行分析.结果表明:SO₄2-主要集中在粒径<2.1 μm的细粒子中,约占所有尺度段上SO42-质量总和的94%;细粒子(PM_2.1)中,ρ(SO₄2-)和ρ(NH₄+)最高,二者之和占所分析离子质量浓度总和的89%. 利用公共多尺度空气质量模式(CMAQ)的过程分析对影响硫酸盐气溶胶分布特征的主要因子进行定量评估,结果表明:经过云内液相氧化和湿清除形成硫酸盐气溶胶的速率为0.19 μg/(m3·h),其对硫酸盐气溶胶的贡献最大;SO₂液相氧化反应中速率最大的是H₂O₂〔5.26 μg/(m3·h)〕,其次是O₂〔4.14 μg/(m3·h)〕和O₃〔1.56 μg/(m3·h)〕. 模拟分析证明,采样期间研究区域SO₄2-主要是由上海及其以南的浙江沿海一带通过SO₂云内与H₂O₂和O₂的液相氧化反应生成. 通过模式敏感性试验发现,在个例的风场配置下,上海排放的SO₂对临安地区的SO₂和硫酸盐的贡献率分别达15%和22%.      

模拟SO42-沉降对闽江河口潮汐淡水湿地温室气体排放通量的影响

为了探究SO₄2-沉降对潮汐淡水湿地温室气体排放通量的影响,在闽江河口短叶茳芏（Cyperus malaccensis）潮汐淡水湿地模拟SO₄2-沉降,采用静态箱法测定样地环境因子与3种温室气体（CH₄、CO₂、N₂O）通量随SO₄2-添加量和不同月份的变化,采用多元逐步回归分析影响温室气体通量的关键因子.结果表明:①各环境因子和3种温室气体通量均具有显著的月际变化. ②添加SO₄2-显著增加了短叶茳芏种群密度和间隙水ρ（SO₄2-）、ρ（NH₄+-N）,但对其他环境因子无显著影响. ③添加SO₄2-显著抑制了CH₄排放,当SO₄2-添加量（以SO₄2--S计,下同）为40和120 kg/（hm2·a）时,CH₄通量分别减少了33.8%、69.9%;CO₂和N₂O通量随SO₄2-添加量的变化不显著,但分别趋于减小和增加,其中,SO₄2-添加量为40和120 kg/（hm2·a）时,CO₂通量分别减少了5.2%、11.8%,N₂O通量则分别增加了98.0%、103.0%. ④相关分析和多元逐步回归分析结果显示,沉积物温度及间隙水ρ（SO₄2-）、ρ（NH₄+-N）、ρ（NO_x--N）（NO_x--N主要包括NO₃--N和NO₂--N）是影响样地3种湿地温室气体排放通量的关键因子. ⑤当SO₄2-添加量为40和120 kg/（hm2·a）时,3种温室气体排放产生的综合温室效应呈减小趋势,分别降低了5.5%和13.5%.研究推断,SO₄2-沉降速率的升高有助于缓解潮汐淡水湿地对全球气候变暖的贡献.      

水稻成熟衰老期叶际及根际氮氧化物排放的光控机制

为研究水稻成熟衰老期叶际及根际NOGs(nitrogen oxides gases, 氮氧化物)排放的光控机制,在同步测定条件下,采用密闭箱法,研究了不同光质(黄、绿、白、红、蓝光)、光强〔0.00、(50.00±2.35)(75.00±2.32)(100.00±3.89) μmol/(m2·s)〕对水稻成熟衰老期叶际及根际NOGs排放的影响. 结果表明:在相同氮源〔NH₄NO₃-N,ρ(N)为90 mg/L〕下,日间光强为(75.00±2.32) μmol/(m2·s)时,水稻成熟衰老期叶际N₂O和NO的平均排放速率分别为18.09、0.39 μg/(pot·h),二者排放量分别占各自总排放量的28.88%、30.78%;在(100.00±3.89)μmol/(m2·s)光强条件下,叶际N₂O和NO的平均排放速率则分别为23.27、0.50 μg/(pot·h),二者排放量分别占各自总排放量的36.74%、27.92%. 在0.00～(100.00±3.89)μmol/(m2·s)日间光强下,水稻叶际及根际N₂O和NO排放随随光强增加而增强,但不同光照条件下水稻叶际及根际均无明显的NO₂净排放作用. 在光强一致〔(20.00±0.48)μmol/(m2·s)〕条件下,同期黄、绿、白、红、蓝光处理的水稻叶际N₂O平均排放速率分别为24.90、15.46、13.85、16.40和19.77 μg/(pot·h),红、蓝光在抑制水稻叶际N₂O及根际NO排放的同时,也促进了水稻根际N₂O的排放. 研究显示,水稻成熟衰老期叶际及根际NOGs排放均以N₂O为主,叶际N₂O的排放可以反映根际N₂O的排放情况. 光照越强,NOGs排放就越明显. 适度控制日间光强并增加红、蓝光比例,可抑制N₂O和NO排放.      

长春市大气SO2、O3和NOx的变化特征及来源

为研究长春市采暖期大气污染物的污染水平及其随时间的变化特征,于2012年1—6月通过在线监测仪获取了大气中ρ(SO₂)、ρ(O₃)和ρ(NO_x),利用HYSPLIT(混合型单粒子拉格朗日综合轨迹模式)后向轨迹模型结合地面气象资料,初步分析了该市大气污染物的可能来源及传输过程. 结果表明:观测期间ρ(SO₂)和ρ(NO_x)的日均值分别为(25.0±21.6)和(54.4±34.0)μg/m3,ρ(O₃)最大8 h平均值为(85.0±26.2)μg/m3,ρ(SO₂)、ρ(NO_x)和ρ(O₃)的变化范围分别为2.3~131.0、17.6~183.7和31.0~173.3 μg/m3;其中ρ(O₃)日均值超过GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准限值的时间为2 d,ρ(SO₂)和ρ(NO_x)均未超过二级标准限值,但ρ(SO₂)日均值在采暖期超过GB 3095—2012一级标准限值的时间为23 d,占采暖期的24%. 采暖期ρ(SO₂)日变化为双峰型,峰值出现在06:00和20:00左右,而在非采暖期表现为单峰型,峰值出现在08:00左右;ρ(O₃)表现为单峰型,峰值出现在13:00─15:00;ρ(NO_x)在采暖期表现为双峰型,而在非采暖期表现为单峰型. 对观测期间72 h内HYSPLIT后向轨迹模拟结果和气象数据的分析表明,长春市大气污染主要受本地源的影响,偏西气流易对污染物造成积累,而偏东气流有利于污染物扩散.      

霾与城市化发展的关系

利用遥感夜间灯光数据,结合地面观测资料,以浙江省为例,研究了城市发展与气候条件、大气污染物质量浓度及霾天气之间的关系. 结果表明:当前粗放型城市发展引起的干岛、热岛、低湿、低能见度等气候效应,使1980—2010年杭州年均气温的线性增长率达到0.70 ℃/10 a、风速下降率为0.11 m/(s·10 a)、能见度下降率为1.40 km/10 a,分别高于临安的0.41 ℃/10 a、0.06 m/(s·10 a)、0.92 km/10 a. 城市发展改变大气污染物组成,对于城市化水平较高的杭州,大气中ρ(PM_2.5)/ρ(PM₁₀)的月均值介于0.52~0.69之间,明显高于临安的0.45~0.59,NO₂、SO₂等二次气溶胶前体物的质量浓度也明显高于临安. 浙江省大气中ρ(NO₂)较ρ(SO₂)高,其中临安大气中ρ(NO₂)年均值较ρ(SO₂)高出5.8 μg/m3,杭州的则高出21.0 μg/m3,同时杭州大气中ρ(NO₂)与ρ(SO₂)年均值的比值(1.70)也高于临安(1.57). 城市发展引起的气候效应及大气污染物组成变化可以解释浙江省霾日数与夜间灯光在空间分布和年代际长期变化趋势上的高度一致性. 在空间上,城市发展快、夜间灯光密集的浙北、浙江沿海、金衢盆地也是霾天气高发地区,而1960—2010年年霾日数出现的2个大跃变与改革开放及2000年后城市快速发展阶段相吻合,年霾日数与夜间灯光总灰度值之间的相关系数达到0.99. 研究显示,粗放型城市化发展是当前浙江省霾污染加剧的根本原因.      

闽江河口养虾塘养殖期和非养殖期CO2通量变化特征

为揭示河口区陆基养虾塘从养殖期到非养殖期一年间的CO₂通量变化,以福建省闽江河口鳝鱼滩陆基养虾塘为研究对象,于2016年5月-2017年3月采用悬浮箱/静态箱-气相色谱法对养虾塘养殖期水-大气界面和非养殖期沉积物-大气界面白天CO₂垂直通量进行原位观测.结果表明:①养虾塘在整个研究期间CO₂通量变化范围为-62.87~162.81 mg/（m2·h）,平均值为（42.66±18.12）mg/（m2·h）,总体上表现为大气CO₂的释放源,且呈非养殖期CO₂通量平均值[（78.51±16.61）mg/（m2·h）]显著高于养殖期[（17.98±18.26）mg/（m2·h）]的特征.②养殖期间,养虾塘CO₂通量呈"排放-吸收"交替变化的特征,而非养殖期养虾塘一直是大气CO₂的净排放源.③养虾塘养殖期CO₂通量时间变化特征主要受到ρ（DOC）（DOC为总溶解有机碳）、ρ（SO₄2-）、ρ（Cl-）、盐度、pH、ρ（Chla）（Chla为叶绿素a）的影响,其中,pH和ρ（SO₄2-）是其主要影响因子,而ρ（TDN）（TDN为总溶解氮）、ρ（TDP）（TDP为总溶解磷）、ρ（SO₄2-）对非养殖期CO₂通量时间变化影响较大.研究显示,滨海陆基养殖塘是大气CO₂的重要来源,其排放通量多低于河流、水库等水生生态系统,但高于湖泊生态系统;养殖塘CO₂通量受人为影响明显,其较高的变异性与养殖生物、饲料投放以及浮游藻类有关.      

空气质量数值预报优化方法研究

基于源清单“Nudging”修正方法和XGBoost算法对徐州市2016年12月13个监测站点的PM_2．5、PM₁₀、O₃、SO₂、NO₂、CO等6种污染物浓度预报值进行修正,并分析了修正前后模式预报改善效果.在源清单“Nudging”修正部分,本文结合IDW空间插值算法对SO₂、NO₂、CO等3种污染物浓度预报值进行修正,与修正前后模拟结果相比,采用同化源模拟的预报浓度值与观测值的相关系数提高了0.06~0.27不等,平均绝对误差和均方根误差减少的幅度较为明显,平均相对偏差（MFB）和平均相对误差（MFE）均在理想水平范围内,NO₂修正效果最好,其次是SO₂和CO.基于XGBoost算法的统计修正部分,本文结合WRF气象预报要素建立统计回归模型,对6种污染物进行统计修正,经滚动修正之后,预报偏低或偏高现象得到很大的改善,除了SO₂之外,相关系数均提高到0.6~0.7左右,各项误差统计指标改进幅度非常明显.总体而言,本文采用的两种修正方法对中小尺度空气质量数值预报改进效果非常明显,反映了此优化方案的可行性和科学性.     

唐山市大气环境治理措施的效果及分析

为揭示河北省唐山市大气环境治理的措施效果,分析了“十一五”期间唐山市的减排措施、污染物排放量和空气污染物浓度的变化. 结果表明:“十一五”期间(2005—2010年),烟尘、工业粉尘、SO₂排放量分别减少35%、57%、20%,ρ(PM₁₀)、ρ(SO₂)、ρ(NO₂)年均值分别下降12%、33%、33%. 与GB 3095—2012《环境空气质量标准》相比,2005年ρ(PM₁₀)、ρ(SO₂)、ρ(NO₂)分别超标36%、42%、7%,而到2010年ρ(SO₂)、ρ(NO₂)已达标,但ρ(PM₁₀)仍然超标20%. 2008年北京奥运会期间的减排措施使得唐山市ρ(PM₁₀)、ρ(SO₂)、ρ(NO₂)年均值均显著下降,分别比2007年下降13%、20%、28%. 2008—2009年的全球经济危机使得2009年地方生产总值增速较其他年均值降低13%,2009年烟尘和SO₂排放量也呈显著下降趋势,二者比2008年分别下降14%和10%,但工业粉尘排放量反而增加8%. 经济危机使ρ(PM₁₀)、ρ(SO₂)、ρ(NO₂)下降速率分别提升了20%、2%、2%. 研究结果表明,“十一五”总量减排、2008年北京奥运会期间的治理措施和全球经济危机对唐山市的空气质量产生了明显的影响.