高精度船舶排放清单在城市空气质量管理中的应用

上海港船舶大气污染物排放对城市空气质量的影响不容小觑。基于船舶AIS数据，高精度船舶大气污染物排放清单得以建立并应用。2018年11月5—10日召开的第一届中国国际进口博览会期间，在气象条件不利的情况下，通过提前实施船舶排放控制区政策等措施，使船舶单日SO_x排放量下降28.5%，一次PM_2.5排放量下降25.5%，全市空气质量达到了保障要求。     

适用于城市碳排放反演的CO2格点化排放清单编制——以杭州市为例

基于碳监测网络测算城市人为碳排放通量，需要二氧化碳（CO₂）格点化排放清单作为反演计算的先验信息。现有格点化清单大多针对全球或全国尺度编制，排放源的空间位置不确定性高，不足以支撑城市碳监测工作。以杭州市为例，构建了高空间分辨率（1 km）、分部门（工业能源、工业过程、交通等6类排放部门）的城市CO₂格点化排放清单，并对其不确定性进行了表征。该格点化清单基于中国城市温室气体工作组编制的《中国城市二氧化碳排放数据集（2020）》，依据848个点源的精确位置信息和一系列空间代理数据，对各部门的城市CO₂排放量进行格点化分配，得到杭州市高分辨率排放清单模型。与现有清单，如欧洲开发的全球大气研究排放数据库（EDGAR）、清华大学开发的中国多尺度排放清单模型（MEIC）等相比，本研究编制的格点化清单能合理地反映杭州市CO₂排放的空间格局，包括人口、路网密集的市中心，萧山区和钱塘区的工业园区，钱塘江中上游沿岸的水泥企业等高排放热点，可以作为杭州市CO₂反演的人为源先验清单。     

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%。     

川东北中心城市南充大气污染态势及其主要成因

基于南充市主城区6项大气污染物浓度数据,研究了2014-2020年南充市的空气质量指数、空气质量指数等级和首要污染物的时序分布。结果表明:随着大气污染防治的开展,南充市大气污染物浓度逐渐下降,出现首要污染物的天数逐年减少,空气质量逐步提高。受污染物节律性影响,空气质量呈现明显的季节差异,冬季空气质量最差,春季次之,夏季污染相对较轻,秋季最轻。首要污染物类型的季节分布特征表现为冬季出现首要污染物天数最多,春季和夏季次之,秋季最少。春、秋、冬季以PM_2.5污染为主,夏季以O₃污染为主。从全年来看,与O₃相比,PM_2.5对空气质量的影响更为突出。在持续控制大气污染物排放总量的同时,精细化协同管控细颗粒物、氮氧化物、挥发性有机物和二氧化硫排放将有助于现阶段的大气污染防治。     

2015—2019年抚州市临川区主要大气污染物时空变化及成因分析

选取2015—2019年抚州市临川区不同时间尺度的空气质量指数(Air Quality Index,AQI)与6种常规大气污染物监测数据,分析了临川区主要大气污染物的时空变化及影响因素。结果表明,临川区大气PM_2.5、PM₁₀、SO₂和CO年均质量浓度整体呈现下降趋势,O₃年均质量浓度逐年增加,说明临川区应警惕O₃污染的加剧。PM_2.5、PM₁₀和NO₂质量浓度的月变化趋势表现为冬高夏低的特征。此外,2015—2019年临川区大气PM_2.5、PM₁₀月均浓度与AQI的相关性极高(r＞0.96,P≤0.01),表明临川区大气污染类型为颗粒型污染。根据污染物浓度日变化规律以及相关性分析结果可知,PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂日变化趋势与AQI相似。通过对2015—2019年临川区除夕至大年初一期间大气污染物变化规律和复合污染特征的分析可以发现,2018年和2019年空气污染程度较之前的3年有所下降,说明烟花爆竹燃放禁令对春节期间空气污染的控制具有明显成效。此外,控制移动源排放成为临川区大气污染治理亟需解决的重要问题。     

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。     

新冠肺炎疫情期间冀南地区空气质量时空变化特征

为研究新冠肺炎疫情期间冀南地区空气质量变化规律,明确防疫管控措施对空气质量的具体影响及大气污染物排放特征,笔者综合分析了研究区域的常规监测数据和部分大气超级站的PM_2.5组分数据。结果表明:疫情防控重点区域石家庄市、邢台市空气质量整体好转,细颗粒物和一次排放气态污染物浓度下降明显,PM_2.5来源中燃煤、生物质燃烧源占比上升,机动车尾气源占比下降,体现出交通管制、企业限产和道路工地扬尘管理等环保措施的有效性。疫情防控高风险区域石家庄市藁城区出现了明显的NO₂浓度降低、PM_2.5污染好转现象,而O₃浓度显著升高成为新的特征污染物。结果显示,藁城区综合防疫管控举措对本地一次排放污染物起到了明显抑制作用。疫情防控核心区域藁城区增村镇因实行最严格的封村、限行、停产等措施,人为污染源排放"触底",6项监测指标中除O₃浓度同比、环比均大幅度升高外,其他污染物浓度全时段降低,SO₂和CO昼夜差距缩小,环境质量明显优于周边乡镇。分析认为大规模持续化学消杀可能对O₃浓度升高有影响,此问题需要进一步探讨。     

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。     

河北省火电企业吨煤烟气排放量测定及污染动态预测

火电企业大气污染动态预测是大气污染控制的基础。采用现场实测法,对河北省36家火电企业101台机组锅炉进行现场监测,经统计分析给出不同装机容量吨煤烟气排放量,并与其他方法进行了比较,发现实测结果更为合理。在此基础上,建立吨煤SO₂、NO_x,烟尘排放量和烟气浓度的关系,为火电企业大气污染动态预测提供新的公式,对定量测定火电企业污染物排放提供参考。     

2018年大连海域船舶大气污染物排放特征及影响分析

船舶废气已成为大气污染物的重要来源之一。为掌握大连周边海域船舶大气污染物排放特征,以及大连海域船舶排放对大连市大气环境的影响,基于船舶自动识别系统监测数据,采用基于功率的动力法估算出2018年大连海域船舶排放清单,并利用WRF、SMOKE、CMAQ空气质量数值模拟系统,研究了1月、4月、7月、10月船舶排放对大连市大气环境的影响。研究结果表明,2018年大连海域船舶共排放SO₂ 7 606.23 t、NO_x 30 990.13 t、PM₁₀ 1 212.02 t、PM_2.5 969.58 t、CO 3 339.10 t、HC 1 414.63 t、CO₂ 2 546 299.67 t。其中,客船、散货船、油船和多用途船的排放占比较大,排放区域主要集中在大连湾、大窑湾附近及周边航道。受气候因素影响,不同月份的船舶排放对大连市大气环境的影响不同,其中,1月、4月和10月受影响较大的区域主要是旅顺口区和金州区,而7月受影响较大的区域主要是甘井子区。     

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。     

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。     

Estimation of air pollutant emission loads from construction and operational activities of a port and harbour in Mumbai, India

Port causes environmental and health concerns in coastal cities if its operation and development are not made environmentally compatible and sustainable. An emission inventory is necessary to assess the impact of port projects or growth in marine activity as well as to plan mitigation strategies. In this study, a detailed emission inventory of total suspended particulate (TSP) matter, respirable particulate matter (PM₁₀), sulphur dioxide (SO₂) and oxides of nitrogen (NO_x) for a port having operation and construction activities in parallel is compiled. The study has been done for 1 year. Results show that the maximum contribution of emission of air pollutants in the port area was from TSP (68.5%) and the minimum was from SO₂ (5.3%) to the total pollutants considered in this study. Total TSP emission from all activities of the port was 4,452 tyr^???1 and PM₁₀ emission was 903 tyr^???1 in the year 2006. Re-suspension of dust from paved roads was the major contributor of TSP and PM₁₀ in the road transport sector. Construction activities of the port had contributed 3.9% of TSP and 7.4% of PM₁₀ to total emission of particulate matter. Of the total particulate emissions from various port activities approximately 20% of TSP could be attributed to PM₁₀. The sectoral composition indicates that major contribution of SO₂ emission in the port was from maritime sector and major contribution of NO_x was from road transport sector.     

2021年青岛市一次PM_(2.5)和沙尘混合空气污染过程分析

以2021年3月青岛市空气自动站监测数据为依据,借助环境气象激光雷达、气溶胶激光雷达、在线离子色谱仪等技术手段,并利用后向轨迹模式(HYSPLIT)对青岛市一次PM_(2.5)和沙尘混合空气污染过程、气象条件、颗粒物组成以及传输路径等进行了综合分析。结果表明:静小风、湿度大、垂直方向逆温以及高空多次向近地面的污染物输送是第1阶段PM_(2.5)污染的主要原因,NO^(-)_(3)、SO^(2-)_(4)、NH^(+)_(4)浓度分别占水溶性离子浓度总和的51.7%,24.8%,22.4%,三者之和占ρ(PM_(2.5))的52.3%,机动车源、工业源和燃烧源贡献较大,其中尤以机动车源影响最显著;第2阶段各子站颗粒物浓度变化呈现明显的传输特征,PM_(2.5)中Ca^(2+)浓度升至第1阶段的6倍,沙尘源影响显著,污染气团主要来自蒙古国和我国内蒙古,前期由西北地区直接到达青岛,后期是经渤海湾、烟台到达青岛东南海域,最后回流至青岛;冷高压强度较弱导致近地面水平扩散条件不利,ρ(PM_(10))长时间维持在较高水平。     

气象要素及前体物对青岛市臭氧浓度变化的影响

在深入探讨2013—2015年青岛市区O_3污染随时间变化特征的基础上,系统分析了不同气象要素对O_3浓度的影响,并研究了前体物对O_3生成的影响及贡献。结果表明:青岛市区O_3第90百分位日最大8 h滑动平均值和超标率均在2014年达到最高值;O_3浓度在5—10月较高,12月至次年1月浓度最低;O_3日变化呈单峰型变化规律,白天浓度高,夜间浓度低。强太阳辐射、高温、相对湿度60%左右、风速4 m/s左右、偏南风等气象条件下易出现高浓度O_3。O_3的生成主要受前体物VOCs控制,且烯烃对O_3生成的贡献远高于烷烃和芳香烃,控制VOCs尤其是烯烃组分的排放可有效降低青岛市区O_3浓度。     

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。     

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.     

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。     

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。