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。     

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。     

典型大气污染源动态排放清单编制方法及应用研究

随着环境空气质量精细化管理要求的提高，在应对重污染天气过程中，对大气污染源排放清单的时间分辨率提出了更高的要求。文章从固定源、移动源、油气储运源等方面探讨了大气污染源动态排放清单编制技术方法，并选取某城市进行了应用计算。结果表明，通过获取动态更新的数据，移动源的船舶、机动车、飞机可以逐时分析污染物排放量变化；固定源和油气储运源可以逐日分析。同时与相关指南算法进行定量比较，探讨了精细化改进方法及可能存在的问题，为建立更精细化动态排放清单提供有益参考。     

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。     

火力发电行业主要气态污染物排放量计算方法研究

针对目前我国火力发电行业气态污染物排放量计算方法使用混乱的情况,根据欧盟《空气污染物排放清单指南》和美国《空气污染物排放因子汇编》,介绍了火电行业主要气态污染物排放量的实际测量及理论计算方法。提出我国火电行业应根据实际情况,选择实际测量、排放因子或经验公式等方法计算污染物排放量;使用排放因子方法计算SO2排放量时,应开展S元素转化率的研究;火电厂应增加燃料中N元素的分析,以利于NOx排放量的准确估算。     

沈阳市机动车大气污染物排放清单的研究

基于机动车主要污染物排放量计算方法,对主要污染物排放因子进行识别与修正,建立沈阳市机动车污染物排放清单。结果表明:沈阳市机动车污染物的排放总量为206 804. 3 t,CO、NOx、HC和PM10的排放量分别为128 500. 4 t、44 206. 3 t、32 104. 8 t和1 992. 8 t;机动车排放的各污染物二环以内的排放量占总量70. 0%以上,和平区、沈河区和铁西区是该市机动车污染物高排放区域;小型客车和出租车对CO、HC的排放分担率较高,重型货车和轻型货车是NOx、PM10的主要排放源;沈阳市机动车污染物主要来自汽油车和柴油车,新能源机动车排放量较低。     

青岛市港口船舶大气污染排放清单的建立及应用

2002~2006年青岛市环保局与瑞典国际开发合作署合作开发了青岛市空气环境质量管理系统,建立青岛市海上交通源大气污染排放清单是其中的一项子专题,范围涉及青岛沿岸分布的港口,重点考虑船舶停泊港口及航线过程的大气污染物排放,划分了20条航线。建立的青岛市海上交通源大气污染排放清单在开发的基于GIS地理信息系统EnviMan复合源大气扩散模型中得到较好应用,实现了对沿海主要大气污染物排放量的空间模拟测算,解析出大气污染排放清单建立年度青岛市港口、航运排放的大气污染物对市区环境空气中的SO₂、NO_X浓度贡献分别约占8.0%、12.9%。     

铬盐工业项目特征污染物的监测与数据问题分析

对铬及其化合物工业项目排放废气中特征污染物的监测方法和评价标准问题进行探讨,提出了验收监测应参考《大气污染物综合排放标准》(GB 16297—1996)的建议;通过对监测数据的合理性和逻辑性分析,提出了现场监测和数据审核的注意事项,应严格监控工况,并详细记录关键设备运行参数;提出应把废气中六价铬作为特征污染物控制指标,并结合新颁布的《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)中对六价铬的要求,确定合理的排放限值,并研究适合的配套监测方法,为后续铬及其化合物工业污染物排放标准以及特征污染物监测方法的制修订提供技术依据。     

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。     

The Spatial-Scale Effect of an Atmospheric Environmental Impact Assessment in Regional Strategic Environmental Assessment (R-SEA)

When evaluating the atmospheric environment in regional strategic environment assessment (R-SEA), the variation and choice of the spatial scale have a substantial influence on the conclusions of the assessment. In this study, we used numerical simulation to investigate the spatial-scale effect. Two varying spatial extents and two varying spatial details of pollutant emission data (emission inventories in this case) were provided for numerical modeling, and output distributions of atmospheric pollutants at different air pollution levels were compared. The results show that the resolution and spatial range of data collection do indeed influence the atmospheric prediction and assessment results in R-SEA. The spatial-scale effect is more significant under the air pollution condition than under excellent and good air quality conditions. A comparison of varying spatial extents of emission inventory shows that narrowing the prediction area to a local scale is more conducive to identifying the impact of local pollution sources. A comparison of varying spatial details of emission inventory indicates that a higher resolution is favorable for identifying local high concentrations of pollutants and their locations.     

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。     

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.     

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.     

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。     

石家庄市春季大气颗粒物的铅污染特征

为了解石家庄市2016年春季大气颗粒物的铅污染特征及来源,利用单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS),分析了大气中含铅颗粒的化学成分。结果表明: 研究期间大气环境中含铅颗粒数浓度共出现11次跳跃式升高,跳跃时间段内石家庄均处于轻度污染过程。从成分分析来看,含铅颗粒分为纯铅颗粒、Pb与K(Pb-K)、OC(Pb-OC)、Cl(Pb-Cl)、混合颗粒等八大类。观测结果表明:Pb-K颗粒最多,占到含铅颗粒的84.4%；其次为纯铅颗粒,占比为13.0%。与石家庄市污染源谱库比对进行来源解析,得到Pb-K颗粒主要来自生活垃圾焚烧源, 纯铅颗粒主要来自工业源。结合石家庄市大气污染源排放清单和后向气流轨迹分析,推测含铅颗粒可能来自市区西南方向某区县的生活垃圾焚烧企业。