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。     

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%。     

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。     

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。     

机场大气污染物高时间分辨率排放清单计算方法研究

通过研究机场大气污染物排放特征,结合我国相关排放政策及规范,以排放因子法为主要方法,设计了可建立机场高时间分辨率大气污染物排放清单的计算方法,以期为机场大气污染物排放实时监管提供研究基础。该方法针对飞机发动机和地面保障设备(GSE),实现了颗粒物、二氧化硫、氮氧化物等大气污染物和温室气体的半小时级别排放量计算。通过收集整理北京首都国际机场日航班计划与GSE运作情况实际数据,计算并建立了高时间分辨率的排放清单,验证了计算方法的可行性。随后,从活动水平误差和排放因子适用性两方面,对清单进行了不确定性分析,并通过计算结果对机场排放特征进行了分析,提出了减排建议。     

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。     

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。     

上海市工业氨排放清单研究

为提高上海市氨排放清单的准确性,在资料更新的基础上,通过调查收集各类排放源信息和采用不同定量化方法获得排放量,对上海市氨工业排放源清单及其排放总量汇总统计。结果表明,该市工业源氨排放以城镇污水处理、固废处理、炼油行业为主,分别占全市工业源氨排放量的59.81%、20.85%和7.83%。这3大行业生产过程中氨等恶臭污染物的排放控制是上海市工业氨减排的重要方向。     

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。     

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。     

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。     

Combining a road pollution dispersion model with GIS to determine carbon monoxide concentration in Tennessee

The purpose of this paper is to develop an air pollution model that is independent from pollution monitoring sites and highly accurate through space and time. Total carbon monoxide concentration is computed with the use of traffic flow data, vehicle speed and dimensions, emission rates, wind speed, and temperature. The data are interpolated using a geographic information system universal kriging technique, and the end results produce state level air pollution maps with high local accuracy. The model is validated against Environment Protection Agency (EPA) pollution data. Overall, the model has 71 % agreement with EPA, overestimating values of carbon monoxide for less than 1 ppm. The model has three advantages over already assessed air pollution models. First, it is completely independent of any air pollution monitoring stations; thus, possible temporary or permanent unreliability or lack of the data is avoided. Second, being based on a 5,710 traffic count network, the problem of remote places coverage is avoided. Third, it is based on a straightforward equation, where minimal preprocessing of traffic and climatic data is required.     

Validation of Urban Emission Inventories

Two emission validation methods are presented. The first method focuses on the precision of the emission factors and the accuracy of modelled traffic flows. Emission factors derived from the COPERT II methodology are compared with on-board emission measurements and modelled traffic flow rates are compared with observations. The second validation method focuses on the completeness of the inventory, i.e. coverage of all sources. The method compares measured pollutant fluxes in the urban plume with the downwind transported and dispersed emissions integrated over plume width and mixing height. Both methods seem to indicate that traffic emission factors used in the urban emission inventories show large uncertainties. Besides the lack of measurement precision this is mainly induced by external influence factors like driving behaviour and vehicle maintenance.     

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.     

上海市臭氧污染时空分布及影响因素

分析2006—2016年上海市的监测数据发现,臭氧(O_3)浓度存在逐年上升趋势,污染持续时间有所增加,但除水平风速有下降趋势外,其他相关气象因素的年际变化趋势并不显著。空间分析结果表明,上海市O_3超标主要集中在西南部郊区,但市区O_3超标潜势不容忽视。O_3污染高发季节的污染玫瑰图分析发现,上海市南部地区是影响上海市O_3污染的关键区域;对于NO_2减排的影响分析发现,尽管上海市O_3平均浓度总体处于上升趋势,但在NO_2下降幅度最为明显的内环市区和北部郊区,O_3上升幅度低于NO_2下降幅度较小的内外环区域和西部郊区,表明上海市的O_3污染控制仍需持续推进NOx的减排,并同步推进VOCs的减排。     

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。     

基于地基监测的人为源温室气体排放通量反演研究进展

不同尺度下温室气体的空间分布及变化趋势是研究气候变化的基础,也是评估相关减排政策实施效果的重要依据。当前碳排放核算主要基于排放清单,不确定性较大。基于监测数据的碳排放核算能够有效评估和修正排放清单结果,是对当前方法的有效补充。国内温室气体的监测主要针对污染源和环境浓度,对于人为源温室气体排放通量的监测研究较少。该文分析了近年来国内外基于地基监测的人为源温室气体排放通量研究,主要的研究方法可分为2类:柱浓度空间分布结合三维风场数据反演排放通量;结合实测体积分数、大气扩散模型和统计优化模型修正先验排放通量结果,以获取更准确的后验排放通量。通过分析和对比2种方法的优势和局限,讨论不同通量反演方法的适用场景。建议我国未来应构建适用于不同空间尺度的温室气体通量监测反演体系,综合利用多种监测手段,以校核验证排放清单,并为制定温室气体减排策略和评估应对气候变化工作成效提供技术支撑。