经济结构调整的污染减排效应：以COD减排为例

经济结构调整是减少污染物排放的重要手段.为定量分析经济结构调整对污染减排的影响,将全国分为东部、东北、中部和西部4个子区域、工业分为39个行业,以化学需氧量(COD)为例,通过构建模型分析区域结构和行业结构调整对总量减排和排放强度的影响.结果表明,2000～2010年:1中国COD排放量由1445×104t降至1 238×104t,11 a间共排放14 950×104t.其中东部地区排放量最多,占总量的比重约为35.6%.2在工业COD排放量中,造纸及纸制品业排放量最大,占工业COD排放量的35.8%.3四大地区经济结构变化减少COD排放420×104t,使COD排放强度降低1.29%.4工业内部行业结构的变化减少COD排放533×104t,使COD排放强度降低3.1%.研究结果对指导中国经济结构调整、实现节能减排目标具有一定的参考价值.     

我国钢铁工业一次颗粒物排放量估算

针对我国钢铁工业生产工艺以及颗粒物控制技术的分类,建立了一个细化到排放节点的自下而上的颗粒物排放模型.结合我国钢铁工业各地区活动水平以及颗粒物控制技术分布的历史变化趋势分析,利用此模型计算了2006—2012年我国钢铁工业一次颗粒物的排放系数和排放量.模型计算结果显示,2006年以来,我国钢铁工业颗粒物控制水平不断提高,PM_(2.5)、PM_(2.5)~10和PM10的排放系数分别降低了21.2%、19.3%和19.0%.钢铁工业一次颗粒物排放量在2006—2011年间持续增长,2011年TSP排放量为602×104t,PM10排放量为200×104t,PM_(2.5)排放量为124×104t;2012年排放量出现下降,TSP排放量为561×104t,PM10排放量为187×104t,PM_(2.5)排放量为116×104t.2012年我国钢铁工业一次PM_(2.5)排放量中的有组织排放占39.5%,无组织排放占60.5%;除加严有组织源管控之外,减少颗粒物无组织排放,对于钢铁工业颗粒物排放控制也非常重要.我国钢铁工业颗粒物排放量分布不均衡,河北、山东、江苏、辽宁、山西5个省的排放超过全国总排放的50%.     

经济与环境综合约束下的青岛市产业结构调整研究

针对青岛市海洋环境污染控制急需转变产业结构的重大需求,从海洋环境容量优化配置的角度出发,通过建立多目标非线性规划模型,估算2015年青岛市居民生活、农业、工业、服务业四大污染源的化学需氧量(COD)的最大允许排放量,进而得到优化的产业结构.结果表明,相比2007年,2015年青岛全市及胶州湾、莱州湾和黄海3个污染源区的COD最大允许排放量和增加值分别增大1.4~2.3倍和2.3~16.2倍.2015年,青岛全市居民生活、农业、工业、服务业的COD最大允许排放量分别为11.6×104,20.4×104,18.4×104,17.1×104t,而且四大污染源COD最大允许排放量所占比例呈现居民生活源和农业源下降,工业源和服务业源上升的变化趋势.在优化的最大允许排放量比例下,第一、二、三产业的增加值比例由“二三一”型转变为“三二一”型;同时,重污染的居民生活源和农业源的COD排放强度减小,全市及三个污染源区的环境基尼系数都降至“0.4”警戒线以下.说明经过模型优化,可在满足环境约束的同时,获得经济的增长,并且产业结构和排污结构均趋于合理化,结果可为青岛市产业结构调整提供借鉴.     

我国燃煤电厂PM2.5减排潜力预测与分析

为研究燃煤电厂在燃煤发电机组结构优化调整和不同末端控制措施条件下PM_2.5的排放情况,以2012年为基准年,设计了分阶段、分地区不断优化的控制情景(基准、适中、加严和最严情景),并依据《大气细颗粒物一次源排放清单编制技术指南(试行)》建立的减排潜力模型对2017年、2020年和2030年我国燃煤电厂PM_2.5减排潜力及空间分布进行预测分析. 结果表明:通过燃煤发电机组结构优化调整,2017年、2020年和2030年我国燃煤电厂PM_2.5排放量与调整前相比可分别减少3.62×104、8.52×104和24.43×104 t,但相对于基准年而言,PM_2.5排放量并未减少;进一步结合末端控制措施优化进行控制,PM_2.5最大减排潜力(相对于基准年而言)可分别达到59.42×104±7.83×104、82.83×104±5.82×104和81.89×104±6.76×104 t,最高减排比例分别达到66.5%±8.8%、92.8%±6.5%和91.6%±7.6%. 我国各省(市/区)燃煤电厂PM_2.5减排潜力与其煤耗量和采取的控制措施有关,燃煤量越大,控制措施越严格,则减排潜力越大. 京津冀、长三角和珠三角地区燃煤电厂在实现超低排放,即最严情景下2017年PM_2.5减排潜力分别为5.93×104、12.04×104和4.70×104 t;2017年、2020年和2030年这3个区域PM_2.5总减排潜力分别为22.68×104、22.36×104和22.07×104 t. 内蒙古、江苏、山东、广东、河北和山西等地在实施超低排放后,其PM_2.5减排潜力均超过4×104 t,并且在全国范围内实施超低排放可显著降低我国燃煤电厂PM_2.5排放量.      

中国能源相关的氮氧化物排放现状与发展趋势分析

基于能源相关部门的活动水平和排放因子,建立了2000年和2005年中国分行业的氮氧化物(NOx)排放清单.基于能源预测,分析了在不同NOx控制方案下2010-2030年中国NOx的排放趋势.结果表明.我国2000年和2005年的NOx排放量分别为12.1×106t和19.1×106t;到2030年.基准情景下中国NOx排放量将达到35.4 ×106t,而在政策情景下,其排放总量可能控制在24.6×106-20.4×106t之间.     

淮河流域农业非点源污染空间特征解析及分类控制

农业非点源污染是导致流域水质恶化的重要原因,识别流域内关键源区并加以重点控制是流域非点源污染治理的最有效手段.以淮河流域为研究对象,采用清单分析法核算了流域173个县(市、区)的畜禽养殖、农村生活、农田种植、水产养殖4种污染源化学需氧量(COD)、总氮(TN)、总磷(TP)排放量和排放强度.利用SPSS和GIS软件对污染排放强度进行聚类分析、敏感性评价及空间解析,解析出流域非点源污染的敏感地区、重点污染源及其空间分布特征,并依据污染源贡献大小对流域进行分类控制.结果表明,2009年淮河流域农业非点源COD、TN、TP排放量分别为206.74×104t、66.49×104t、8.74×104t;排放强度分别为7.69、2.47、0.32 t·hm-2;COD、TN、TP排放比重分别为73%、24%、3%.识别出COD、TN、TP的主要贡献污染源为畜禽养殖和农村生活;解析出淮河上游沙河、颍河、北汝河、贾鲁河以及清潩河等子流域为整个流域非点源污染的敏感区和优先控制区,畜禽养殖为流域优先控制区中的重点污染源.畜禽污染型和综合污染型分别是流域污染贡献率最高和控制难度大的污染类型.     

洱海流域农业面源污染空间分布特征及分类控制策略

作为典型的高原坝区农业型流域,洱海流域农业面源污染严重,威胁洱海水质.以洱海流域为研究对象,综合数理分析及GIS技术,开展流域农业面源污染负荷分析及评价,使用排污系数法估算了2018年洱海流域农村生活、畜禽养殖业和种植业污染中COD（化学耗氧量）、TN（总氮）、TP（总磷）的排放负荷,并通过等标污染负荷法在GIS空间分析反映流域内污染排放分布情况.结果表明:①2018年洱海流域农业面源主要污染物COD、TN、TP的排放量分别为11 188.20、2 752.56和259.33 t.COD排放量主要来自畜禽养殖,TN与TP的排放量均主要来自种植业.②洱海流域农业面源主要污染物COD、TN、TP等标污染负荷分别为559.41、2 752.56和1 296.63 m3/a.种植业等标污染负荷在总等标污染负荷中的占比最高,为36.40%,其次是畜禽养殖业,为34.44%.③各乡镇的等标污染负荷差异较大,等标污染负荷范围为（286.16±150.67）m3/a,等标污染负荷强度范围（0.13±0.067）m3/a.④聚类分析结果表明,洱海流域农业面源污染可分为种植业主导型、种植业高污染型、生活污染主导型和畜禽养殖业主导高污染型等4种类型.研究显示:来源于种植业的面源污染是洱海流域水环境保护需要控制的首要污染源,TN是需要控制的首要污染物;排放量与等标污染负荷的空间分布特征均呈流域北部乡镇污染物排放量较高,但流域西部各乡镇排放强度较大的特征;流域内各乡镇防治面源污染需要针对其污染来源特点分别采取推进种养平衡、推广绿色种植、分区控制农田径流以及推进农村生活污水治理等分类控制策略.      

我国水泥工业大气污染物排放量估算

水泥工业是粉尘,SO₂和NO_x等多种大气污染物的重要排放源.根据各地水泥工业的工艺现状、活动水平、除尘器的除尘效率和污染物排放因子,估算了1995—2005年我国水泥工业生产过程中排放的粉尘,PM₁₀,PM_2.5,SO₂,NO_x,氟化物和CO等的排放量,并给出了2005年分省区、分工艺的排放清单.结果表明,污染物排放量与水泥活动水平呈正相关.1995年以来,随着水泥产量增加,污染物排放量增长迅速,2005年我国水泥工业排放排放粉尘520.69×104 t,PM₁₀437.24×104 t,PM_2.5301.06×104 t,SO₂ 86.09×104 t,NO_x286.67×104 t,氟化物57.72×104t,CO1 987.97×104 t;山东、浙江、江苏、河北和广东等水泥生产大省污染物排放量较大,污染物排放总量占全国总排放量的46.6%,新型干法的推广应用有助于大气污染物的减排.      

基于技术的水泥工业大气颗粒物排放清单

针对我国水泥工业的生产技术及生产过程中的大气颗粒物排放控制技术分类,建立了一个基于技术、自下而上的大气颗粒物排放模型.通过分析我国水泥工业不同生产工艺所占比重的历史变化趋势,以及不同时期水泥工业大气颗粒物控制标准的影响,利用此模型计算了1990-2004年全国水泥工业大气颗粒物的排放系数和排放量.我国水泥工业的大气颗粒物的排放系数由1990年的27.9 kg·t-1水泥下降至2004年的8.05 kg·t-1水泥;大气颗粒物排放量自1990年起逐年增加,于1997年达到最高值l 044×104t,其中PM10排放量为716 X 104 t,PM2 5排放量为436×104t;此后逐年降低,到2001年后又有缓慢增加.我国水泥工业大气颗粒物排放量的地理分布很不均衡,山东、广东、河北、江苏、浙江和河南的排放量超过了全国总排放量的50%.新型干法水泥生产线替代立窑生产线的进程以及2004年<水泥工业大气污染物排放标准>的颁布将很可能大幅降低我国水泥工业的大气颗粒物排放量,从而在很大程度上影响我国的大气颗粒物污染特征.     

北京机动车尾气排放特征研究

近年来随着机动车保有量的快速增加,北京市机动车排放污染受到越来越多的关注。本研究应用COPERTⅣ模型计算了北京不同类型机动车排放因子,根据保有量和年均行驶里程等基础数据计算了2009年机动车尾气污染物排放量;调查了北京典型道路车流量和车辆运行速度等参数,计算机动车尾气排放强度,得出了典型道路不同污染物的综合排放因子;应用COPERTⅣ模型分析了车速对不同污染物排放的影响,将基于G IS的机动车活动强度、行驶速度和排放因子结合在一起,得到了北京机动车尾气排放网格分布清单。结果表明:CO排放量为71.58×104t,HC排放量为7.95×104t,NOx排放量为8.77×104t,PM排放量为0.38×104t。北京城区高峰小时CO排放量为143.9 t/h,HC排放量为18.6 t/h,NOx排放量为12.5/h,PM10排放量为1.14 t/h。     

辽河流域非点源污染空间特征遥感解析

应用遥感技术研究了辽河流域非点源污染发生特征.将环境卫星遥感数据耦合非点源(non-point Source,NPS)污染负荷估算模型,探索基于遥感像元尺度的非点源污染估算方法,目的是分析2010年辽河流域非点源污染特征,从而明确非点源污染的重点防治区和防治措施,为辽河流域水环境污染防治提供技术支持.结果表明,2010年辽河流域总氮排放量为10.3万t,总磷排放量为0.68万t,化学需氧量排放量为13.1万t,氨氮排放量为1.8万t;目前,对于辽河流域主要的非点源污染类型为农业面源;2010年辽河流域面源污染对水质污染的贡献率表现为总氮67.4%,总磷76.4%,化学需氧量39.4%和氨氮21.9%;空间分布上辽河流域的南部是污染最严重的地区,其次是东北部.本研究结合遥感技术发展了以遥感像元为基本模拟单位的非点源污染负荷估算方法,明确了2010年辽河流域的非点源污染产生量和空间分布特征,为辽河流域污染治理防治工作提供了理论依据.     

长江上游平原丘陵区农业非点源污染输出特征和驱动机制

农村非点源污染格局和机制研究对于区域生态环境治理意义重大.以长江上游平原丘陵区为研究区,借助多元数据,提出一种基于空间距离修正的污染物测算方法,利用克里金（Kriging）插值和逻辑回归（LR）方法研究农村非点源污染物的排放格局和影响机制.结果表明,2005～2015年间COD、 BOD₅、 NH⁺₄-N、 TN和TP排放总量分别增加15.46×10⁴、 25.66×10⁴、 3.49×10⁴、 1.26×10⁴和0.38×10⁴ t.成都平原、川中丘陵和川东平行岭谷耕作区是排放量高值区,而城镇城区和三峡库区腹地是低值区. COD、 BOD₅和NH⁺₄-N整体风险等级有所增加,TN整体排放风险等级有所增加,TP整体排放风险偏高且有继续恶化的趋势.综合风险等级呈“中部高,四周低”的空间格局,极高和次高风险等级呈镶嵌分布,成都平原和川东平行岭谷区为高风...     

沱江流域总氮面源污染负荷时空演变

根据四川省沱江流域水环境受总氮（TN）面源严重污染的现状,采用排污系数法估算2007~2017年该流域来自各面源污染源的TN污染负荷,并利用空间重心统计法和空间分析技术揭示沱江流域TN污染负荷时空分布特征及转移趋势,以期为相关部门精准防控和预警沱江流域面源污染提供理论依据.结果表明,2007~2017年畜禽养殖污染源对整个流域的TN污染负荷贡献率每年均在45%以上,是TN面源污染的主要污染源.农村生活和农村生活垃圾污染源的贡献率呈逐年减少趋势,农田固废和农田径流污染源的贡献率则呈增加趋势.TN总污染负荷总体呈下降趋势,2010年污染负荷最大,达到5.7×10⁴ t,2017年最小,为4.69×10⁴ t.污染负荷在空间上的异质性变化及降雨径流的不均匀分布驱使畜禽养殖、农田固废类和农田径流污染源的TN污染负荷重心由西北向东南方向移动,流域东南部是畜禽养殖、农田固废类和农田径流TN污染的重点防控区域.东南部各区县的农业人口大量向城市人口转化,进而驱动农村生活和农村生活垃圾污染源的TN污染负荷重心由东南向西北方向转移,其转移范围高达66.35 km²,由此确定的最小边界圆是污染源污染负荷变化的重点识别区域,沱江流域西北部则是农村生活和农村生活垃圾TN污染的重点防控区域.本研究拓展了环境科学领域对流域污染负荷时空演变的探究方法,对于改善水环境质量,促进流域经济可持续发展具有重要意义.     

我国典型工程机械燃油消耗量及排放清单研究

建立非道路移动机械排放清单是对其污染进行控制的基础.本研究参考美国环保署NONROAD模型中非道路移动源排放模拟的基本方法,建立基于实际燃油消耗率估算我国工程机械燃油消耗量及排放清单的方法.通过调查分析我国典型工程机械的保有量构成、活动水平、实际燃油消耗率和排放因子等相关参数,估算了2007年我国挖掘机和装载机两类典型工程机械的油耗量及排放量.结果表明,我国2007年挖掘机和装载机的柴油总消耗量为1.21×107 t,占当年全国各行业柴油总消耗量的9.7%;NOx和PM的总排放量分别6.81×105 t和5.31×104 t,与当年全国道路机动车的NOx和PM排放总量相比,工程机械的排放已经不容忽视.尽快加严并有效实施我国工程机械用发动机排放标准对控制其排放具有重要意义.     

利用DPeRS模型估算巢湖流域氨氮和化学需氧量的面源污染负荷

巢湖作为安徽省重要的饮用水源,其面源污染问题受到广泛关注.本文利用一种基于遥感分布式面源污染计算模型——DPeRS(Diffuse pollution estimation with remote sensing)模型,估算了巢湖流域2010年氨氮(NH+4-N)和化学需氧量(CODCr)面源污染物负荷,并进行污染特征解析,结果表明:1巢湖流域污染物以耗氧有机物为主,2010年产生NH+4-N 1562 t,进入水体800 t;CODCr9×104t,进入水体5×104t.22010年不同月份面源氨氮和CODCr污染负荷均有显著性差异,其中,7—8月氨氮和CODCr污染产生量较高.3空间分布上,氨氮和CODCr污染物主要集中在巢湖流域西北部地区;从区县角度来看,合肥市市辖区面源污染物产生量及入河排放量最大.4污染类型分析结果表明:城镇径流是氨氮最主要的面源污染源,且氨氮污染负荷与城镇人口密度的相关系数达到0.98,氨氮污染负荷与农田氮平衡的相关系数为0.65;而畜禽养殖是CODCr最主要的面源污染源,且CODCr污染产生负荷与畜禽养殖密度之间有显著的空间关联性,其相关系数达到0.91.     

大尺度区域非点源污染负荷计算方法

针对我国非点源污染研究中存在的主要矛盾,即已有的实验和研究多集中在小流域和小区域范围内(10000 km2以下),而缺乏全流域尺度下的非点源污染负荷估算方法,通过分析非点源污染负荷研究中的尺度问题及其解决途径,提出了大尺度区域非点源污染负荷的计算方法,以适应规划层次下非点源污染控制和管理的需要.研究在分析非点源污染负荷产生和迁移途径的基础上,依据水文产汇流和污染物迁移过程,建立了大区域尺度非点源污染负荷估算模型;在地理信息系统(GIS)支持下,分别按城市径流、农业生产、农村居民点和畜禽养殖4种类型,计算了2000年我国10个一级水资源区的溶解态非点源污染负荷量.结果表明,2000年全国范围内非点源污染情况比较严重,耗氧有机物(以COD计)、TN、TP和NH4 -N的人河量分别达到6.65×106t、3.28×106t、1.56×106t和0.83×106t.最后,采用各流域机构的非点源污染调查数据(2000年),对模型计算结果进行了验证,结果表明,模型结构基本合理,计算结果具有一定的可靠性.     

涪江流域农业非点源污染空间分布及污染源识别

采用输出系数模型,借助地理信息系统技术,对涪江流域的农业非点源污染进行了模拟,分析了流域非点源污染的空间分布特征,并对主要污染源进行了辨识,以期为流域非点源污染控制与管理提供决策支持.研究表明,2010年研究区农业非点源总氮污染负荷为9.11×104t,全区平均负荷强度为3.10 t.km-2;农业非点源总氮负荷总量最主要分布在旱地、绵阳市和缓坡区,农业非点源总氮负荷强度的高负荷区为旱地、德阳市和缓坡区;农业用地的化肥流失是污染的首要污染源,贡献率为62.12%,其中旱地的化肥流失是最主要来源,贡献率为50.49%.可见,改进粗放的农业耕作方式、积极推进"退耕还林"、合理处理养殖废水、集中收集农村生活污水等是研究区非点源污染有效的控制措施.     

四川省2005~2014年农业源氨排放清单及分布特征

根据收集到的四川省2005~2014年农业源氨活动水平数据,采用合理的估算方法和排放因子,建立了该地区2005~2014年农业源氨排放清单,利用GIS建立了3 km×3 km的网格化清单,并分析了农业源氨排放与PM₁₀之间的关系.结果表明2005~2014年间,四川省农业源氨排放总体上呈现出下降趋势,2006年排放量最高;21个市（州）农业源氨变化趋势各不相同,年际变化较大的城市包括成都市、眉山市、自贡市、泸州市、宜宾市、攀枝花市、阿坝州和甘孜州;畜禽养殖和氮肥施用均为农业源氨主要排放来源,研究期间的贡献率分别为72%~79%和20%~27%;畜禽养殖中,绝大部分城市氨排放量较大的为生猪、家禽和牛,而自贡市由于特殊的饮食习惯,兔为氨排放量最高的牲畜,贡献率为39%;成都及周边地区、川东北地区和川南地区是四川省农业源氨排放的主要贡献地区;空间分布上,农业源氨主要分布在四川省东部,且主要来源于城市周边区县;农业源氨排放量与PM₁₀质量浓度的变化趋势呈现出较好的一致性,表明农业源氨排放对颗粒物生成有较大影响.