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。     

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。     

中国不同尺度大气污染物排放清单编制工作综述

大气污染物排放清单的编制可以直观表现清单编制地区的污染源状况,为政府制定污染物防控措施提供科学依据。在查阅大量文献的基础上,从清单方法学、区域和城市排放、清单不确定性3个方面对中国大部分地区的大气污染物排放清单编制工作进行了汇总整理。提出了未建立符合我国国情的排放因子和活动水平数据库、排放清单分辨率和不确定性研究水平不高、缺少对不发达地区的清单编制等问题。建议统筹排放清单编制工作,保证基础数据的准确性,逐步建立主要污染物的清单编制技术指南,加强学科间和国际间合作,开拓排放清单新的研究方向。最后,对未来大气污染物排放清单的编制工作提出了展望。     

莱芜市颗粒物源解析

通过受体模型对莱芜市大气中总悬浮颗粒物的来源进行了定性识别和定量分析。确定了排放源的种类和排放源的贡献，就可以将有限的资金投入到重点污染源的治理．     

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。     

江苏省机动车和非道路移动机械排气污染防治立法探索和思考

随着燃煤、工业、扬尘等大气污染源的治理力度不断加强，机动车和非道路移动机械等移动源的排放贡献率逐步增加，已成为城市最主要的大气污染源之一。《江苏省机动车和非道路移动机械排气污染防治条例》已于2022年11月25日通过江苏省第十三届人民代表大会常务会员会第三十三次会议审议， 自2023年5月1日起施行。该条例的施行将为协同开展机动车和非道路移动机械排气监管，深入打好污染防治攻坚战提供有力的法规支撑。介绍了这部法规的背景、立法修订的必要性、制度设计的主要内容及创新亮点，分析了存在的不足并提出建议，为未来移动源立法工作提供地方经验和参考。     

空气质量数值模型的构建及应用研究进展

综述了近年来国内外空气质量模型的发展历程、空气质量数值模型构建的关键技术以及应用研究。指出了目前空气质量数值预报及应用主要面临气象条件，尤其是大气边界层模拟、大气污染物排放源和大气物理化学过程等问题。提出，应当通过规范化制作和完善排放源清单数据，建立统一的排放源分析标准，提高排放源数据的准确性；多向发展观测手段，加大监测密度和频率，并进行实验室化学分析，提出适合我国的大气物理化学机制。就空气质量模式而言，对模式方案进行优化，以及使用气象、卫星资料同化等技术手段，将其与观测相结合，构建监测与预报系统相结合的统一体系，应用于多平台。     

安阳市冬季观测期间PM2.5污染特征及来源解析

为探究安阳市冬季PM_(2.5)的污染特征及来源,于2019年11月19—26日在安阳市3个站点(柏庄镇政府、红庙街小学、安阳师专)采集PM_(2.5)样品,并对PM_(2.5)质量浓度和无机元素、水溶性离子进行测定,利用正定矩阵因子模型(PMF)并结合大气污染源排放清单进行源解析。结果表明:观测期间安阳市的PM_(2.5)平均质量浓度为104.09μg/m~3,水溶性离子平均质量浓度为48.9μg/m~3,占PM_(2.5)质量浓度的46.9%。PMF解析结果为二次源58.9%、燃煤源15.7%、机动车排放源9.2%、扬尘源8.6%、工业源2.5%、其他源5.1%。结合2018年安阳市大气污染源排放清单对二次源贡献进行重新分配,得到安阳市PM_(2.5)主要贡献来自燃煤源29.8%、工业源28.5%、机动车源27.1%。后向轨迹聚类结果显示,安阳市气团输送路径主要有远距离传输、城市间输送和本地运输3类,其中本地运输占比最大,其次为正南和东南方向上的城市间输送。     

成都市人为源挥发性有机物排放清单及特征

基于成都市实地调查和环境统计等活动水平数据,采用排放因子法和计算模型等,编制了2014年成都市人为源VOCs排放清单,并完成了空间分配和不确定性分析。成都市人为源VOCs排放量为15.8×10~4t,其中化石燃料固定燃烧源、工艺过程源、溶剂使用源、移动源、储存运输源、其他源排放量分别为0.5×10~4、3.8×10~4、6.0×10~4、4.9×10~4、0.4×10~4、2.2×10~4t,溶剂使用源为最大人为排放源,其次是移动源和工艺过程源。木材加工业为最大工业贡献源,然后依次是医药制造业、非金属矿物制品业、化学原料、化学制品制造业、汽车制造业等。成都市人为源82%的VOCs排放量分布于二、三圈层的工业园区,而中心城区主要为移动源和建筑施工所贡献,其排放分布已随建成区联片发展而形成整体。排放清单活动水平数据可靠性较高,而排放因子存在一定不确定性。     

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。     

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。     

上海市机动车污染实时排放预警系统设计与应用

研究上海市机动车污染的动态排放测算和网格化动态排放清单构建,在实时的交通数据和交通环境监测数据的基础上,结合交通模型、机动车排放清单模型等业务模型和算法,依托大数据存储、可视化和GIS等技术,开发了上海市机动车污染物实时排放预警系统,实现了上海市全市道路的机动车动态排放测算、交通环境政策实施情景模拟和网格化排放清单,更新频率为每30 min一次,包含PM、NOx、CO、SO2、VOCs等污染物和9种车型。系统建成后直接服务于首届中国国际进口博览会,为大气污染排放实时总量跟踪评估、污染源管控措施分析及监测成因分析等提供了有力的实时数据和技术支撑。     

基于激光雷达走航车的大气污染物探测技术及其应用

大气气溶胶对人体健康环境和全球气候都有一定的影响,是大气污染的主要来源。为了提升空气质量,大气污染防治刻不容缓。把气溶胶探测激光雷达和测风激光雷达集成在车辆上,进行走航和扫描探测可获得立体的大气气溶胶时空变化状态图。以合肥和芜湖等地大气气溶胶探测为例,基于激光雷达走航车的探测数据,获得大气气溶胶消光系数时空分布图,搜寻污染物排放源和估算颗粒物的PM_2.5输送通量。由此可知,激光雷达走航式探测技术是获得大气污染立体图像便捷的、有效的方法,可为大气污染防治提供精准的科学依据,具有重要的应用价值。     

中国高精度温室气体排放清单编制研究进展

高精度温室气体排放清单是摸清区域碳排放来源、识别时空演变特征的数据基础，也是政府部门科学制定“减污降碳”策略、实现“双碳”目标的科技支撑。通过调研国内外组织机构、科研团队在高精度排放清单方面的成果，从核算范围、核算方法、时空化方法、评估与校验4个方面介绍了我国温室气体排放清单编制方法的研究进展。针对我国高精度温室气体排放清单研究区域分散、方法与格式不统一的问题，提出我国清单编制要逐步统筹本地化、精细化和动态化的发展建议。     

A holistic approach combining factor analysis, positive matrix factorization, and chemical mass balance applied to receptor modeling

Rapid urbanization and population growth resulted in severe deterioration of air quality in most of the major cities in India. Therefore, it is essential to ascertain the contribution of various sources of air pollution to enable us to determine effective control policies. The present work focuses on the holistic approach of combining factor analysis (FA), positive matrix factorization (PMF), and chemical mass balance (CMB) for receptor modeling in order to identify the sources and their contributions in air quality studies. Insight from the emission inventory was used to remove subjectivity in source identification. Each approach has its own limitations. Factor analysis can identify qualitatively a minimal set of important factors which can account for the variations in the measured data. This step uses information from emission inventory to qualitatively match source profiles with factor loadings. This signifies the identification of dominant sources through factors. PMF gives source profiles and source contributions from the entire receptor data matrix. The data from FA is applied for rank reduction in PMF. Whenever multiple solutions exist, emission inventory identifies source profiles uniquely, so that they have a physical relevance. CMB identifies the source contributions obtained from FA and PMF. The novel approach proposed here overcomes the limitations of the individual methods in a synergistic way. The adopted methodology is found valid for a synthetic data and also the data of field study.     

Preparation and Validation of Gridded Emission Inventory of Criteria Air Pollutants and Identification of Emission Hotspots for Megacity Delhi

Delhi is one of the many megacities struggling with punishing levels of pollution from industrial, residential, and transportation sources. Over the years, pollution abatement in Delhi has become an important constituent of state policies. In the past one decade a lot of policies and regulations have been implemented which have had a noticeable effect on pollution levels. In this context, air quality models provide a powerful tool to study the impact of development plans on the expected air pollution levels and thus aid the regulating and planning authorities in decision-making process. In air quality modeling, emissions in the modeling domain at regular interval are one of the most important inputs. From the annual emission data of over a decade (1990–2000), emission inventory is prepared for the megacity Delhi. Four criteria pollutants namely, CO, SO₂, PM, and NO _x are considered and a gridded emission inventory over Delhi has been prepared taking into account land use pattern, population density, traffic density, industrial areas, etc. A top down approach is used for this purpose. Emission isopleths are drawn and annual emission patterns are discussed mainly for the years 1990, 1996 and 2000. Primary and secondary areas of emission hotspots are identified and emission variations discussed during the study period. Validation of estimated values is desired from the available data. There is a direct relationship of pollution levels and emission strength in a given area. Hence, an attempt has been made to validate the emission inventory for all criteria pollutants by analyzing emissions in various sampling zones with the ambient pollution levels. For validation purpose, the geographical region encompassing the study area (Delhi) has been divided into seven emission zones as per the air quality monitoring stations using Voronoi polygon concept. Dispersion modeling is also used for continuous elevated sources to have the contributing emissions at the ground level to facilitate validation. A good correlation between emission estimates and concentration has been found. Correlation coefficient of 0.82, 0.77, 0.58 and 0.68 for CO, SO₂, PM and NO _x respectively shows a reasonably satisfactory performance of the present estimates.     

Analysis of the Daily Variations of Wintertime Air Pollution Concentrations in the City of Graz, Austria

Measured air pollution concentrations in a city reflect the influence of different kinds of sources as well as varying meteorological conditions. In the city of Graz in southern Austria, frequent stagnant meteorological conditions can cause elevated levels of air pollution although emission levels are not exceptionally high. With the aid of a detailed emission inventory and an array of sodars and tethersondes as well as lidar systems supplementing the routine meteorological and air chemistry network during a field experiment in January 1998, the daily variations of air pollution concentrations of selected components within the complex topography of the city of Graz are explained. Main results show the almost linear dependence of the morning maximum concentrations on the predicted emission rates. Throughout the day the rising of the well mixed layer reduces concentrations considerably. Concerning NO_X the fast reaction from NO to NO₂ is important due to the down-mixing of O₃ from the residual layer. The maximum in the afternoon is influenced by emission rates and pollution transport due to the mountain wind.     

对比分析法在环境空气质量预报业务中的应用

通过分析京津冀及周边区域环境空气质量预报的实际案例,从实时监测、污染源、大气条件以及数值预报模拟4个方面阐述了对比分析法在空气质量预报业务中的应用,帮助预报员比较类似污染源排放条件下的大气条件变化或者类似大气条件下的污染源变化,以便进一步开展量化分析。研究结果显示:利用时间同比、空间比较和大气条件对比的分析方法,能够判断在类似污染源排放和相似大气条件下,主要污染物的浓度水平、重污染发生、影响范围、持续时间、严重程度等污染特征以及污染物的水平传输影响等;采用污染源变化对比分析法,能够获得在类似大气条件下,污染源排放的减少或剧增对主要污染物浓度水平的影响程度;通过数值预报模式结果对比分析,能够获得在类似的污染源排放条件下,大气环流形势的稳定程度和变化情况,从而判断其对污染物浓度水平的影响。对比分析法是开展京津冀及周边区域环境空气质量预报业务中的重要环节,有利于持续提高空气质量预报的准确率,供全国空气质量预报员开展辖区空气质量预报时参考。