首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到17条相似文献,搜索用时 93 毫秒
1.
常州市大气污染物排放清单及分布特征   总被引:3,自引:0,他引:3  
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。  相似文献   

2.
通过调查企业生产情况,采用现场实测、模型、排放因子等方法,获得了常州市工业大气污染物的排放量,从行业、排放口高度、空间、时间及重点源所占比例等方面,分析了常州市工业大气污染物的分布特征。结果显示:常州市工业PM、PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_x、CO、NH_3、VOCs排放量分别为3.089、1.348、0.695、5.380、7.077、14.459、0.030、0.848万t;钢铁、水泥、热电、金属制品、化工是常州市大气污染物产生的主要行业;高架源、中架源、低架源排放比例依次增加;11.5%的企业占据了全市排放量的86%以上;SO2等污染物各月排放量基本稳定,PM2.5等上半年排放量波动较大;市区企业的集中排放在不利气象条件下易造成大气污染。  相似文献   

3.
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。  相似文献   

4.
杭州市大气污染物排放清单及特征   总被引:15,自引:9,他引:6  
以杭州市区为研究区域,通过调查整合多套污染源数据库及其他统计资料,研究文献报道及模型计算的各种污染源排放因子,获得杭州市区各行业PM10、PM2.5、SO2、NOx、CO、VOCs、NH3等污染物的排放量,建立了杭州市区2010年1 km×1 km大气污染物排放清单。结果表明,2010年杭州市区PM10、PM2.5、SO2、NOx、CO、VOCs和NH3的排放总量分别为7.96×104、4.02×104、7.23×104、8.98×104、73.90×104、39.56×104、3.32×104t。从排放源的行业分布来看,机动车尾气排放是杭州市区大气污染物最重要排放源之一,对PM10、PM2.5、NOx、CO和VOCs的贡献分别达到14.4%、27.1%、40.3%、21.4%、31.1%。道路扬尘、电厂锅炉、工业炉窑、植被、畜禽养殖对不同污染物分别有着重要贡献,道路扬尘对PM10和PM2.5的贡献分别为44.6%和20.0%、电厂锅炉对SO2和NOx的贡献分别为37.0%和25.7%、工业炉窑对CO的贡献为41.5%、植被排放对VOCs的贡献为27.1%、畜禽养殖对NH3的贡献为76.5%。从空间分布来看,萧山区和余杭区对SO2、NH3和植被排放BVOC的贡献要显著高于主城区;而主城区机动车对PM2.5、NOx和VOCs的贡献分别达到36.3%、56.0%和47.4%,较市区范围内显著增加,表明机动车尾气排放已成为杭州主城区大气污染最重要的来源之一。  相似文献   

5.
基于洛阳市不同类型氨排放源的活动水平数据,主要采取排放因子法构建了2017年洛阳市大气氨排放清单,并以GIS技术为基础进行2 km分辨率的空间网格分配。通过研究得出,2017年洛阳市的大气氨排放量为63.2 kt,排放强度达到4 t/km~2以上,全市主要的氨排放源为畜禽养殖和农田生态系统,排放量分别为43.7 kt和10.4 kt,分别占氨排放总量的69.2%和16.5%。在畜禽养殖源中,肉牛是最大的贡献源,贡献率为30.4%;在农田生态系统中,氮肥施用是最大的贡献源,贡献率为87.7%。各区县中,宜阳县和伊川县排放量最大,共占氨排放总量的32.0%;偃师市、伊川县为排放强度最高;空间分布特征上呈现北部氨排放量大、南部排放量少、在城市区周边氨排放量较突出的现象。  相似文献   

6.
比较了大气污染排放清单与环境统计报表的数据采集思路和方法,基于2016年京津冀大气污染传输通道"2+26"城市的排放清单和同年环境统计数据,采用配对样本t检验和相关分析,在总体、城市和行业层面,对SO_2、NO_x、VOCs等3项污染物排放指标的差异性和一致性进行了比较分析。研究结果表明,排放清单与环境统计数据有显著差异,多数情况下,排放清单数据高于环境统计,两者同时具有显著正相关,因此,差异为系统性偏差。建议加强环境统计与排放清单之间的数据共享、交互验证和相互融合,促进两者核算方法的共同完善,减少数据的多源冲突,最终建立一个统一的数据体系作为环境管理的决策依据。  相似文献   

7.
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。  相似文献   

8.
以2015年佛山市禅城区的公交车为研究对象,利用COPERTⅣ模型计算本地化的排放因子,分析该区公交车污染排放现状,以及天然气公交车相对于柴油公交车的减排效果。结果表明,禅城区公交车污染物年排放量分别为CO180.73 t、VOCs 176.92 t、NO_x672.87 t、PM_(2.5)14.17 t,用天然气公交车替代柴油公交车,NO_x和PM_(2.5)分别减排53.39%和79.11%。通过遥感监测数据进一步分析禅城区天然气公交车的排气污染特点,表明其CO排放基本处于稳态,NO_x排放波动较大,并据此提出了相应的污染控制措施。  相似文献   

9.
基于全省72个国控点位、185个网格化监测点位数据,利用GIS空间分析技术开展夏秋季江苏省大气臭氧与PM2.5污染热点分析。结果表明:江苏省夏秋季臭氧和PM2.5高值热点重合区域主要分布于徐州、宿迁,镇江、扬州、泰州、南通交界,以及苏州南部一带。结合该省污染源排放清单,在热点重合区域污染来源中,VOCs单位面积年均排放量居前三的为工业源[219.84 t/(km2·a)]、溶剂使用[87.13 t/(km2·a)]、居民生活源[47.77 t/(km2·a)],PM2.5污染行业单位面积排放量前三名为发电厂[129.79 t/(km2·a)]、工业源[39.67 t/(km2·a)]、扬尘源[29.20 t/(km2·a)];工业源与溶剂使用贡献73%的VOCs排放,工业源与发电厂贡献77%的PM2.5排放。为了有效推进江苏省臭氧与PM2.5的协同防控,须着重加强工业源、溶剂使用、发电厂、居民生活和扬尘的管控力度。  相似文献   

10.
通过收集福建省福州、厦门、莆田、泉州、漳州和龙岩等重点地区人为源活动水平数据,通过排放因子法进行合理估算,计算2016年福建省重点地区人为源的VOCs排放量。结果表明,2016年福建省重点地区人为源VOCs排放量为47 262.8 t。VOCs排放主要由石油炼制、化工、建筑材料制造、塑料制品和食品饮料加工等行业贡献,占总排放量的62.0%。泉州市是VOCs污染排放的主要贡献城市,占全省重点地区VOCs总排放量的48.9%。  相似文献   

11.
基于2017—2021年MODIS、VIIRS和Himawari-8等多套卫星的火点辐射能量(FRE)和云量反演数据,使用更高分辨率的火点替代相邻位置低分辨率火点的融合方法,利用晴空的火点分布数据对被云遮蔽的区域进行补偿,核算得到了2 km高分辨率的广西秸秆露天燃烧排放数据,并针对2017—2021年的广西秸秆露天燃烧排放量展开精细的时空分布研究。结果表明:2017—2021年广西秸秆露天燃烧的CO、NOx、SO2、NH3、VOCs、PM10和PM2.5的年排放量均值分别为12.91万、0.78万、0.16万、0.17万、2.77万、2.26万、2.21万t,排放高值区域分布在广西中部及西南部。秸秆露天燃烧排放的主要时间集中在冬、春季节(10月至次年3月),时值晚稻收割期和甘蔗榨季,占全年排放量的60%以上。广西秸秆露天燃烧PM2.5年均排放量是全广西PM2.5人为源年排放量的8.74%,通过逐日排放贡献分析发现,秸秆露天燃烧具有短期排放量较大的特点,2017—2021年,在1—2月有34 d出现秸秆露天燃烧导致PM2.5排放量超过人为源排放量50%的情况。  相似文献   

12.
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 (NOx) 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 NOx was from road transport sector.  相似文献   

13.
2018年大连海域船舶大气污染物排放特征及影响分析   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
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、NOx 30 990.13 t、PM10 1 212.02 t、PM2.5 969.58 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。  相似文献   

14.
易敏 《中国环境监测》2020,36(2):225-234
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。  相似文献   

15.
2021年对济南市大气PM2.5中17种2,3,7,8氯取代二(口恶)英(PCDD/Fs)污染现状进行监测。对其异构体分布、指示性单体、季节变化规律等特征及其与常规污染物相关性进行了分析。结果表明:大气PM2.5中PCDD/Fs浓度范围和年平均值分别为0.157~1.595 pg/m3和0.785 pg/m3,而毒性当量(以I-TEQ计)范围和年平均值分别为0.009~0.116 pg TEQ/m3和0.052 pg TEQ/m3。PCDD/Fs浓度与毒性当量季节变化特征显著,均呈现出冬季>春季>秋季>夏季的情况,可能由季节性排放源和气象条件不同导致。不同季节PCDD/Fs异构体分布模式一致,主要由高氯代(1,2,3,4,6,7,8-HpCDF、OCDD、OCDF和1,2,3,4,6,7,8-HpCDD)单体组成;而对毒性当量贡献最大的单体是2,3,4,7,8-PeCDF,其与总毒性当量具有较好的相关性。同时,PCDD/Fs浓度与SO2、NO2、PM2.5等大气常规污染物呈显著正相关。这表明,大气PM2.5中PCDD/Fs与常规污染物的生成和排放密切相关。  相似文献   

16.
通过获取2016年长沙市连续在线观测得到的PM10、PM2.5、NO2、O3、CO和 SO2逐时浓度资料,对工作日、周末、节假日(尤其是春节)的空气质量优良天数、污染物浓度变化特征进行对比分析,长沙市2016年6项污染物均表现出一定的"周末效应"现象,周末日平均浓度均低于工作日及全年的日平均浓度,其中PM2.5最为明显;PM10和PM2.5浓度均星期一最高,星期六最低,CO和 SO2浓度周末也均处于相对最低水平,NO2和O3在周末的平均浓度略低于工作日水平或与其持平。国庆假期,由于城区人口、车辆减少,长沙大气环境质量相对较好,而春节假期,由于受到烟花爆竹集中燃放的影响,PM10、PM2.5和SO2浓度远超过全年平均水平,这在一定程度上说明人类活动对污染物浓度及大气环境质量变化具有一定的影响力。  相似文献   

17.
Air pollution in Athens basin and health risk assessment   总被引:9,自引:0,他引:9  
An inventory of air pollution sources within the Athens basin is carried out for the years 1989, 1992 and 1998 and the results areinputted in a climatological model for predicting ambient concentrations. Despite of the significant growth in the numberof road vehicles and the deteriorating traffic, the emissions andambient concentrations of fine particulates, CO, NOx and VOCappear to remain reasonably constant over for the period 1989 to 1998, while these of SO2 and Pb are reduced, mainly due to the renewal of vehicle fleet, the use of catalytic technologies and the improved quality of the used fuel. The results further indicate that for CO, NOx and VOC the major source is road traffic, while for PM2.5 and SO2 both space heating andtraffic share responsibility. The air pollutant concentrations monitored by the network of 11 stations are reviewed and statistics related to air quality guidelines are presented. As fine particulate levels are not monitored, approximate PM2.5and PM10 concentrations are derived from black smoke ones on basis of experimentally determined conversion factors. The computed and monitored air pollution levels are compared and found in reasonable agreement. The results of the above analysisshow that the levels of all `classical' pollutants, with the exception of SO2 and Pb, exceed significantly the WHO guidelines and are thus expected to exert a significant healthimpact. The latter could be quantified in relation to the PM2.5 or PM10 levels on the basis of risk assessment information developed by the World Health Organization (WHO). The results show that the existing levels of fine particle concentrations in Athens increase significantly the mortality and morbidity, and reduce the average longevity of the entirepopulation from 1.3 to 1.7 years.  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号