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。     

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。     

福建省重点地区人为源VOCs排放清单

通过收集福建省福州、厦门、莆田、泉州、漳州和龙岩等重点地区人为源活动水平数据,通过排放因子法进行合理估算,计算2016年福建省重点地区人为源的VOCs排放量。结果表明,2016年福建省重点地区人为源VOCs排放量为47 262.8 t。VOCs排放主要由石油炼制、化工、建筑材料制造、塑料制品和食品饮料加工等行业贡献,占总排放量的62.0%。泉州市是VOCs污染排放的主要贡献城市,占全省重点地区VOCs总排放量的48.9%。     

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。     

洛阳市2017年大气氨排放清单的建立及其空间分布特征

基于洛阳市不同类型氨排放源的活动水平数据,主要采取排放因子法构建了2017年洛阳市大气氨排放清单,并以GIS技术为基础进行2 km分辨率的空间网格分配。通过研究得出,2017年洛阳市的大气氨排放量为63.2 kt,排放强度达到4 t/km~2以上,全市主要的氨排放源为畜禽养殖和农田生态系统,排放量分别为43.7 kt和10.4 kt,分别占氨排放总量的69.2%和16.5%。在畜禽养殖源中,肉牛是最大的贡献源,贡献率为30.4%;在农田生态系统中,氮肥施用是最大的贡献源,贡献率为87.7%。各区县中,宜阳县和伊川县排放量最大,共占氨排放总量的32.0%;偃师市、伊川县为排放强度最高;空间分布特征上呈现北部氨排放量大、南部排放量少、在城市区周边氨排放量较突出的现象。     

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。     

上海大气面源 VOCs 排放特征及其对O 3 的影响

上海市大气污染物排放清单确定了14类大气面源，其VOCs排放总量2.65×10^8kg／a。采用EPA TO-15 VOCs分析方法获得112种组分，根据VOCs的O3生成活性系数MIR，结合VOCs排放量和VOCs组分构成比，计算出上海大气面源的O3最大生成量为1.063×10^9kg／a。其中，涂料使用和间-二甲苯，对-二甲苯是上海大气环境O3污染应首要控制的VOCs。     

南充市大气PM10与PM2.5排放清单及特征

以四川省南充市为研究区域,通过实地调研、现场测试及结合统计年鉴等获得数据,采用排放因子法计算南充市2014年大气PM_(10)、PM_(2.5)排放量并建立排放清单。结果表明,南充市2014年扬尘源、移动源、生物质燃烧源、化石燃料固定燃烧源、工艺过程源排放总量PM_(10)分别为85 187、1 777、9 175、2 417、3 519 t,PM_(2.5)分别为16 093、1 619、7 322、914、1 585 t,PM_(10)贡献率分别为83.5%、1.7%、9.0%、2.4%、3.4%,PM_(2.5)贡献率分别为58.4%、5.9%、26.6%、3.3%、5.8%。城市区域扬尘源、生物质燃烧源、移动源、化石燃料固定燃烧源、工艺过程源对PM_(10)贡献分别为60.0%、12.5%、6.3%、8.6%、12.5%,对PM_(2.5)贡献分别为41.8%、21.6%、14.4%、8.1%、14.1%。南充市2014年大气PM_(10)、PM_(2.5)排放源总量和贡献率以及区域空间分布特征均存在差异。     

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。     

省级高空间分辨率扬尘源排放清单研究

通过对浙江省统一开展部署和行动，现场调查收集全省7 507个施工工地、3 923个堆场以及不同等级公路和城市道路的真实活动水平数据，并基于点源地理信息和路网信息图层，采用排放系数法和ArcGIS工具构建了浙江省2015年3 km×3 km高空间分辨率扬尘源排放清单。结果表明，2015年浙江省扬尘源PM₁₀和PM_2.5的排放量分别为24.26×10⁴ t和6.00×10⁴ t，其中PM₁₀和PM_2.5排放贡献均主要为施工扬尘和道路扬尘，施工扬尘分别贡献37.7%和39.3%，道路扬尘分别贡献36.5%和39.1%。从城市空间分布来看，杭州市、宁波市、温州市、绍兴市扬尘排放总量居于全省前四，舟山市最低，而城市主城区排放量显著高于郊区。     

西宁市金属冶炼和压延加工业大气颗粒物排放清单

大气污染物排放清单是了解大气污染特征和控制对策的前提。根据排放因子方法，建立了2018年西宁市金属（包括黑色和有色金属）冶炼和压延加工业PM_2.5、PM₁₀大气污染物的排放清单，并对其时空分布特征和清单不确定性进行了分析。结果表明：西宁市黑色金属冶炼和压延加工业PM_2.5、PM₁₀的总排放量分别是4.88×10³、8.37×10³ t；该行业对PM_2.5、PM₁₀排放量贡献率最大的是城北区，分别为58.36%、49.61%。有色金属冶炼和压延加工业PM_2.5、PM₁₀的总排放量分别是1.85×10³、2.78×10³ t，该行业对PM_2.5、PM₁₀贡献率最大的是大通县，分别为53.51%、56.99%。黑色金属冶炼和压延加工业对PM_2.5、PM₁₀贡献率最大的产业是粗钢产业，贡献率分别是38.41%、30.28%。有色金属冶炼和压延加工业对PM_2.5、PM₁₀贡献率最大的是铝行业，贡献率分别是97.33%和98.01%。2个行业PM_2.5和PM₁₀的排放受月份影响较小，一天中09：00—18：00是排放高峰期。蒙特卡罗法模拟结果表明：黑色金属冶炼和压延加工业95%置信区间的不确定性较高，PM_2.5和PM₁₀的不确定性分别为-59.33%~58.55%和-47.51%~47.28%。     

沈阳市环境空气中挥发性有机物污染特征及来源解析

基于2019年沈阳市4个不同功能区挥发性有机物(VOCs)小时分辨率的在线监测数据,分析了环境空气中VOCs的污染特征及来源。结果表明,观测期间沈阳市环境空气中VOCs日平均体积分数为(31.5±13.3)×10~(-9),4个功能区VOCs体积分数均呈现出冬季明显大于夏季的特征;工业区环境空气中VOCs体积分数明显高于其他功能区。商业交通居民混合区、文化居民混合区、郊区VOCs体积分数呈现明显双峰结构,工业区双峰结构不明显。工业区VOCs以新鲜排放为主,而其他3个区域为老化气团的传输。工业区春、夏季环境空气中VOCs来源包括燃料挥发源(26.90%)、溶剂与涂料源(17.69%)、燃烧源(16.40%)、化工源(15.69%)、交通源(7.57%)和炼油炼焦源(4.15%)。秋、冬季VOCs的来源包括燃烧源(30.77%)、溶剂与涂料源(20.26%)、燃料挥发源(18.79%)、化工源(11.54%)、炼油炼焦源(9.34%)和交通源(5.51%)。     

Testing differences in methods of preparing moss samples

The main objective of this research was to estimate the total mass of nitrogen discharged from various sources in Korea using the mass balance approach. Three different nitrogen mass balances were presented: (1) agricultural activities including raising crops and animal husbandry; (2) domestic activities, and (3) activities in forest and urban areas. These nitrogen balances were combined to estimate riverine discharge of nitrogen to the ocean in national scale. Nitrogen inputs include atmospheric deposition, biological nitrogen fixation, application of inorganic fertilizers/manures, animal feed/imported foodstuffs, and meat/fish. Nitrogen outputs include ammonia volatilization, denitrification, human/animal waste generation, crop/meat production, and riverine discharge to the ocean. The estimated total nitrogen input in Korea was 1,194.5 × 10³ tons N/year. Nitrogen discharged into rivers was estimated as 408–422 × 10³ tons N/year, of which 66–71% was diffuse in origin. The estimated diffuse discharges for land uses were estimated as 82 × 10³ tons N/year from agricultural areas, 7 × 10³ tons N/year from forestry and 75 × 10³ tons N/year from urban and industrial areas.     

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%。     

Organic Liquids Storage Tanks Volatile Organic Compounds (VOCS) Emissions Dispersion and Risk Assessment in Developing Countries: The Case of Dar-Es-Salaam City, Tanzania

The emission estimation of nine volatile organic compounds (VOCs) from eight organic liquids storage tanks companies in Dar-es-Salaam City Tanzania has been done by using US EPA standard regulatory storage tanks emission model (TANKS 4.9b). Total VOCs atmospheric emission has been established to be 853.20 metric tones/yr. It has been established further that petrol storage tanks contribute about 87% of total VOCs emitted, while tanks for other refined products and crude oil were emitting 10% and 3% of VOCs respectively. Of the eight sources (companies), the highest emission value from a single source was 233,222.94 kg/yr and the lowest single source emission value was 6881.87 kg/yr. The total VOCs emissions estimated for each of the eight sources were found to be higher than the standard level of 40,000 kg/yr per source for minor source according to US EPA except for two sources, which were emitting VOCs below the standard level. The annual emissions per single source for each of the VOCs were found to be below the US EPA emissions standard which is 2,000~kg/yr in all companies except the emission of hexane from company F1 which was slightly higher than the standard. The type of tanks used seems to significantly influence the emission rate. Vertical fixed roof tanks (VFRT) emit a lot more than externally floating roof tanks (EFRT) and internally floating roof tanks (IFRT). The use of IFRT and EFRT should be encouraged especially for storage of petrol which had highest atmospheric emission contribution. Model predicted atmospheric emissions are less than annual losses measured by companies in all the eight sources. It is possible that there are other routes for losses beside atmospheric emissions. It is therefore important that waste reduction efforts in these companies are directed not only to reducing atmospheric emissions, but also prevention of the spillage and leakage of stored liquid and curbing of the frequently reported illegal siphoning of stored products. Emission rates for benzene, toluene, and xylene were used as input to CALPUFF air dispersion model for the calculation of spatial downwind concentrations from area sources. By using global positioning system (GPS) and geographical information system (GIS) the spatial benzene concentration contributed by organic liquid storage tanks has been mapped for Dar-es-Salaam City. Highest concentrations for all the three toxic pollutants were observed at Kigamboni area, possibly because the area is located at the wind prevailing direction from the locations of the storage tanks. The model predicted concentrations downwind from the sources were below tolerable concentrations by WHO and US-OSHA. The highest 24 hrs averaging time benzene concentration was used for risk assessment in order to determine maximum carcinogenic risk amongst the population exposed at downwind. Established risk for adult and children at 2.9×10^-3 and 1.9×10^-3 respectively, are higher than the acceptable US-EPA risk of 1×10^-6. It is very likely that the actual VOCs concentrations in some urban areas in Tanzania including Dar-es-Salaam City are much higher than the levels reported in this study when other sources such as petrol stations and motor vehicles on the roads are considered. Tanzania Government therefore need to put in place: an air quality policy and legislation, establish air quality guidelines and acquire facilities which will enable the implementation of air quality monitoring and management programmes.     

重庆市VOCs浓度特征和关键活性组分

2015年8月22日至9月26日利用在线GC-MS/FID和离线Canister-GCMS/FID采样并分析了重庆城区7个监测点位的96种VOCs,结果表明,城区总挥发性有机化合物平均体积分数为42.43×10-9,且空间分布特征为"中心城区高,周边低"。重庆本地高乙烷、高乙烯和高乙炔浓度呈区域污染现象,且城市监测点位主要受交通源、工业排放和溶剂挥发的影响,缙云山站则主要以生物源排放为主。重庆市城区气团的OH自由基反应速率平均值为8.86×10-12cm3/(mol·s),最大反应增量活性平均值为4.08 mol/mol,与乙烯相当,说明本地大气化学反应活性较强。重庆城区对OH自由基损耗速率贡献最大的组分是烯/炔烃(35%),对臭氧生成潜势贡献最大的组分是芳香烃(39%)。乙醛、乙烯和甲苯等物质是VOCs的关键活性组分。