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。     

基于卫星遥感的京津冀热环境效应分析

为探究北京城区和京津冀城市群等不同尺度上地表热环境时空格局变化以及与大气污染和污染排放的关系,利用Landsat-58、Terra MODIS和Aura卫星上OMI等多期数据,采用普适性单窗算法反演了不同区域的地表温度强度,并结合京津冀重点行业NOX排放量和区域NO2柱浓度空间分布数据,分析了2001—2016年北京及京津冀地区大气污染、能源消耗和城市热力格局之间的关系。结果表明:北京市热岛分布具有显著的地域性,高地表温度与相对较低地表温度集聚与相间分布并存,建成区城市热岛效应明显; 2001—2016年随着城市的快速发展,城区快速向外蔓延,北京城市的热场强度逐年加强,范围逐年向东、向南扩大;热岛高强度范围与NO2高污染区、NOX高排放区有较好的一致性,热岛强度的分布特征有助于大气污染物"热量"网络的规划,卫星热红外遥感可提供必要的技术支撑。     

城市区域水污染物排放核查方法与案例研究

城市水污染物排放信息是城市水环境保护决策和管理的依据,但城市水污染控制的外部性使城市水污染物排放信息产生失真风险,需要对城市区域水污染物排放信息核查。通过高质量数据对低质量数据的核查,用基于监测的水污染物入河量数据核查基于环境统计申报与排污系数的水污染物入河量数据,完善了城市区域水污染物排放核查方法。案例分析结果显示,环境统计COD入河排放量明显偏小。建议水污染物排放统计以入河量为核心,建立入河排污口监测体系,编制核查技术规范,实施区域污染物排放核查。     

镇层级温室气体排放清单编制及案例分析

参考《省级温室气体清单编制指南(试行)》等资料,结合小区域的特点,研制了《小区域温室气体排放清单编制方法》。以无锡市胡埭镇为例,介绍了清单的结构、核算方法、活动水平数据获取要求和排放因子选取方式,通过案例分析,表明该方法适用于城市以下区域的温室气体排放清单编制工作。     

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。     

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。     

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%。     

环境统计与排污许可衔接的工业源排放核算研究

环境统计面临依据排污许可数据估算工业污染排放总量的挑战.以某市4个行业6类污染物的排放数据为案例,讨论了在非重点源污染排放量估算问题上衔接排污许可和环境统计的可行性和存在的问题.研究结果表明:排污许可重点管理单位与环境统计重点调查单位存在显著差异,不能采用比率估算方法估算工业非重点源排污量;排污许可简化和登记管理单位排...     

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。     

灰霾期间武汉城市区域大气污染物的理化特征

利用湖北省大气复合污染自动监测站2013年的全年监测数据,分析了灰霾期间武汉城市区域大气污染物的理化特征。霾日主要出现在春季、秋季和冬季。霾日与非霾日大气污染物质量浓度和气象参数的对比分析结果显示:高湿度、静风是武汉城市区域霾日的重要气象特征;PM1、PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、CO、NH3的质量浓度,SOR、NOR值以及PM_(2.5)中的二次无机离子(SO2-4、NO-3、NH+4)和部分元素(Pb、Se、Cd、Zn、K)的质量浓度均在霾日明显高于非霾日,而霾日SO2质量浓度仅在冬季略高于非霾日。选取2013年1月的连续灰霾日进行相关性分析,结果表明:污染组分主要来自当地排放(包括直接排放和二次形成),并受当地气象条件影响。此次灰霾过程中PM_(2.5)中的硫酸盐和硝酸盐主要来自气相反应,气态NO_2主要生成了气态HNO_3,而不是HNO_2。     

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。     

基于新空气质量标准的全国大气环境承载力评价

随着中国环境问题特别是大气环境问题的凸显,环境承载能力研究成为国内各界关注的热点。采用大气污染物年均质量浓度与新的空气质量标准比较的方法即超标倍数法,对全国330个地级城市进行大气环境承载力评价。评价结果表明,有70%的城市大气环境超载,大气环境承载形势严峻。超载最严重地区为京津冀及周边区域,长三角地区、中部大部分地区。PM2.5为大多数重点城市超载的首要污染物。通过对比大气环境承载指数与污染物排放总量、污染排放强度、人口、第二产业、地形、气象等因素的相关关系发现,不同地区主要影响因素不同,应该采取分区域、季节等差别化手段控制污染物排放,提高环境承载能力。     

Investigating the impacts of some meteorological parameters on air pollution in Balikesir, Turkey

Air pollution is one of the most important environmental problems in Balikesir, situated in the western part of Turkey, during the winter periods. The unfavorable climate as well as the city’s topography, and inappropriate fuel usage cause serious air pollution problems. The air pollutant concentrations in the city have a close relationship with meteorological parameters. In the present study, the relationship between daily average total suspended particulate (TSP) and sulphur dioxide (SO₂) concentrations measured between 1999–2005 winter seasons were correlated with meteorological factors, such as wind speed, temperature, relative humidity and pressure. This statistical analysis was achieved using the stepwise multiple linear regression method. According to the results obtained through the analysis, higher TSP and SO₂ concentrations are strongly related to colder temperatures, lower wind speed, higher atmospheric pressure and higher relative humidity. The statistical models of SO₂ and TSP gave correlation coefficient values (R ²) of 0.735 and 0.656, respectively.     

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。     

中国主要城市疫情管控期间大气环境改善效应研究

利用我国31个省会(省府)城市、直辖市站点大气污染物数据,对全国主要城市2020年新冠疫情管控期间以及复工复产后的大气污染状况进行统计学分析。结果表明:叠加疫情管控影响,相比往年,2020年春节假期前后全国主要城市整体上PM₁₀、NO₂、SO₂、CO平均质量浓度降幅分别达到22.46%、60.13%、13.71%、17.64%;疫情管控期间全国主要城市PM_2.5与PM₁₀偏相关系数为0.952,PM_2.5与SO₂、NO₂、CO的偏相关系数分别为0.705、0.791、0.831。复工复产初期相较疫情管控期间仅有NO₂平均质量浓度上升;随着复工复产进程深入,PM₁₀、SO₂、NO₂平均质量浓度则均有大幅度上升。采暖区SO₂和CO平均质量浓度在疫情管控期分别为非采暖区的2.6倍及1.6倍,两大区域在复工复产后各大气污染物质量浓度变化情况有所差异,也反映出采暖区与非采暖区的大气污染情况的不同。     

环渤海地区空气质量时空变化特征及动态预测

基于环渤海地区2017—2021年各城市空气质量指数(AQI)、污染物浓度与社会经济数据,利用数理统计、克里金插值法对环渤海地区AQI与污染物浓度的时空变化特征进行分析,运用皮尔逊相关性分析方法探讨AQI与污染物浓度、社会经济因素的相关关系,采用时间序列预测模型对2022年6月—2023年12月空气质量及污染物浓度进行预测。结果表明:环渤海地区AQI及污染物浓度大致呈逐年降低的趋势。AQI的逐月变化呈"W"形,O₃浓度的年内变化呈倒"V"形,其余污染物则呈现与O₃相反的变化趋势。AQI大致呈现西南高、东北低的空间分布特点,而污染物浓度分布具有明显的空间差异。环渤海地区5个代表性城市的AQI类别以良好为主,冬季首要污染物主要为PM_2.5、PM₁₀,夏季首要污染物以O₃为主。人口数量是影响AQI的主要因素,城市园林绿地面积对AQI具有一定影响。预测结果显示,未来环渤海地区AQI、主要污染物浓度(O₃除外)均呈现出随时间的推移逐渐下降的变化趋势。