基于修正A值法的吉林市城区控制区大气环境容量研究

为了解吉林市城区的大气容量,以2018年吉林市气象数据和污染物质量浓度数据为基础,分别采用单箱模型法和保证达标率法对A值进行修正,同时对吉林市城区控制区内大气环境容量和低架源年允许排放总量进行估算.结果表明:单箱模型法修正A值为6.600,概率公式达标率保证法得到 SO2、NO2、PM10和 PM2.5的A值分别为5.600、5.600、5.665、5.777;单箱模型法修正A值日分布呈单峰分布,月变化无明显规律;两种方法修正A值得到的大气环境容量Qa和低架源年允许排放总量限值Qb有一定差异.研究可为控制吉林市大气污染物排放总量和产业结构优化与调整提供依据.     

春节期间燃放烟花爆竹对西安市大气主要污染物质量浓度的影响

使用2002-2007年西安市环境监测站监测的5个功能区PM10、SO2和NO2污染物日平均质量浓度和2006年、2007年时平均质量浓度资料,分析了春节期间西安城区及郊区主要污染物近地面质量浓度的时空变化特征.结果显示: 6年的PM10、SO2和NO2的春节期全市日平均质量浓度的平均值分别为0.217 2 mg/m3、0.067 8 mg/m3和0.041 7 mg/m3,比春节前偏高54.3%、35.8%和14.5%,比春节后偏高73.6%、21.6%和37.8%; 城区小寨PM10和SO2日平均质量浓度最大值分别达0.375 mg/m3和0.303 mg/m3; PM10时平均质量浓度最大值出现在郊区的草滩,高达0.759 mg/m3,SO2时平均质量浓度最大值出现在城区人口稠密的聚居区小寨,高达0.343 mg/m3.表明烟花爆竹燃放可导致近地面空气中PM10、SO2和NO2质量浓度上升,郊区的PM10上升最为显著,而城区PM10和SO2质量浓度上升均较为明显; 且烟花爆竹燃放对近地面污染物质量浓度的短时贡献可大大超出现有污染源的贡献,造成严重的大气污染.因此,春节期间有必要限制西安市烟花爆竹的燃放.     

大型碳化硅生产园区面源源强及减排指标核算

以某年产25万吨大型碳化硅园区无组织排放面源为例,提出基于多个地面站气象数据的CALPUFF模型地面浓度反推方法,优化流场模拟,使得无组织面源源强核算结果更加准确,并以环境保护目标空气质量达标为原则,核算其大气污染物减排指标,得出具体结论:园区大气污染物SO2、NOX、CO、PM10年排放量分别为449.06t、86.98t、5158.58t、115.06t;无组织排放SO2、CO及PM10的减排比例分别为63.5%、19.2%、42.44%,对应减排量分别为285.16 t/a、990.45 t/a、48.83 t/a。     

关中地区人为源大气污染物排放清单研究

首次以关中地区为研究对象,通过收集各排放源的活动水平数据,选取国内外研究中的排放因子,采用排放因子法“自上而下”建立了2011年关中地区人为源大气污染物排放清单.结果表明:2011年关中地区人为源SO2、NOx、CO、PM10、VOCs、NH3的排放量分别为400.254×103 t、342.412×103 t、2 731.302×103 t、573.193×103 t、350.523×1 03 t、323.312×103t.其中渭南是SO2、NOx、CO的主要排放城市,西安是VOCs的主要排放城市,咸阳是NH3的主要排放城市,咸阳、铜川同为PM10的主要排放城市;SO2、NOx、CO的主要排放源为工业用煤炭燃烧,VOCs的主要排放源为炼焦、涂料等工业生产过程,PM10的主要排放源为农田秸秆燃烧,NH3的主要排放源为农业化肥施用.清单的不确定性来自活动水平数据的不完善及排放因子缺乏本地特征两方面.为提高清单的可信度,将研究结果与其他排放清单进行比较,结果表明差异度较小.     

首都国际机场移动源大气污染物排放清单研究

根据收集到的首都国际机场飞行区活动水平数据,采用适合估算各类移动源污染物排放量的方法和排放因子,建立了2013年首都国际机场移动源排放清单。结果表明,首都国际机场2013年移动源NO_x、CO、HC、SO2和PM_(2.5)排放总量为6 287.1 t、3 596.1 t、364.2t、373.4 t和185.0 t,分别占北京市各污染物总体排放的3.4%、0.3%、0.1%、0.4%和0.2%。其中非道路移动源是各污染物排放的最大贡献源,NO_x、CO、HC、SO2和PM_(2.5)排放量的90.7%、86.7%、79.4%、97.4%和81.3%来源于飞机,中型窄体客机及大型宽体客机贡献突出。相较而言,道路移动源排放比例较低,对HC、CO、PM_(2.5)和NO_x各污染物的贡献率为9.1%、8.6%、6.7%和4.4%。通过标准LTO循环方法估算飞机逐月排放,对LTO循环次数与各污染物排放量进行拟合,发现飞机排放的HC、CO、NO_x、SO2和LTO循环次数之间呈现较为明显的正相关关系,从而提出一种本地化的基于LTO循环次数估算飞机污染气体排放量的简单方法。此外,减少滑行时间可有效降低飞机在LTO循环过程中的污染物排放。     

基于统计回归的高分辨率工业源排放大气常规污染物排放清单建立与校核方法

采用多元线性逐步回归数学统计方法,在调查分析案例城市工业企业排放信息数据的基础上,建立了大气常规污染物(SO2、NOx、CO、VOCs(挥发性有机化合物)、PM10)排放量与相关影响因素(综合能源能耗、电消耗量、工业生产产值)的数学关系模型,并分析此模型对核算区县分辨率工业源排放大气常规污染物排放清单的适用性。结果表明,所建立的回归模型对核算区县分辨率工业源排放大气常规污染物排放清单具有较好的适用性与推广性。将该模型应用于唐山市,得到工业源SO2、NOx、CO、VOCs、PM10排放量拟合值的市级误差和区县级误差分别为17%、0.18%、-40%、-15%、47%和33%、16%、29%、27%、70%。建立的回归模型不但具有收集数据统计量种类简单的便利性,而且其区县级工业排放量拟合值与REAS(Region Emission Inventory in Asia)排放清单相比更接近调查值。     

春节期间燃放烟花爆竹对西安市大气主要污染物质量浓度的影响

使用2002-2007年西安市环境监测站监测的5个功能区PM90、SO2和NO2污染物日平均质量浓度和2006年、2007年时平均质量浓度资料，分析了春节期间西安城区及郊区主要污染物近地面质量浓度的时空变化特征。结果显示：6年的PM10、SO2和NO2的春节期全市日平均质量浓度的平均值分别为0．2172mg/m^3、00678mg／m^3和0．0417mg/m^3，比春节前偏高54．3％、35.8％和14．5％，比春节后偏高73．6％、21．6％和37.8％；城区小寨PM10和SO2日平均质量浓度最大值分别达0．375mg/m^3和0．303mg/m^3；PM10时平均质量浓度最大值出现在郊区的草滩，高达0．759mg／m^3，SO2时平均质量浓度最大值出现在城区人口稠密的聚居区小寨，高达0．343mg／m^3。表明烟花爆竹燃放可导致近地面空气中PM10、SO2和NO2质量浓度上升，郊区的PM10上升最为显著，而城区PM10和SO2质量浓度上升均较为明碌；且烟花爆竹燃放对近地面污染物质量浓度的短时贡献可大大超出现有污染源的贡献，造成严重的大气污染。因此，春节期间有必要限制西安市烟花爆竹的燃放。     

关中城市群环境空气污染特征及对策研究

通过对关中城市群5市1区环境空气PM10、PM2.5、SO2、NO2、O3和CO六项指标污染状况进行全面分析,摸清了区域整体空气污染水平及分布特征,提出了相应的对策建议,对近期重点区域大气污染防治有着重要的参考价值。     

奥运期间北京市交通污染的DOAS监测与分析

采用差分吸收光谱(DOAS)这一光学遥感技术,对2008年奥运期间北京海淀区福寿寺桥位置的交通排放进行实时监测,获得自2008年7月6日至9月21日大气主要污染物SO2、NO2、光化学烟雾的重要产物O3和苯的体积分数,并与微脉冲雷达获得的车流量进行数据融合,评估机动车对奥运期间北京空气质量的影响.结果表明,监测位置NO2和苯释放源主要为交通排放,O3的生成主要与其前体物和光辐射相关,而SO2和车流量没有明显的相关性.研究表明,机动车排放仍是北京主要污染源之一.     

基于MRMR-RPK-ELM模型的PM2.5质量浓度预测

为了提高PM2.5质量浓度预测精度,提出一种用最大相关最小冗余算法(MRMR)筛选最优特征值,高斯多项核函数(RPK)优化极限学习机(ELM)的PM2.5质量浓度预测模型.以赣州市为例,选择PM10、O3、SO2、CO、NO2、降水、气压、气温、相对湿度、风速等10个影响因子,PM2.5为目标因子,通过降维处理和核函数特征映射代替随机映射解决PM2.5的高度复杂性.结果表明,MRMR算法选出的影响因子PM10、O3、CO、NO2和相对湿度,不仅考虑目标因子与影响因子的相关性,还考虑影响因子之间的相关性,进而降低了数据维度.MRMR-RPK-ELM模型的平均绝对误差、均方根误差、平均绝对百分比误差和确定系数分别为6.35、9.618、19.89％和0.942,相较于原始的ELM模型,PM2.5质量浓度预测精度有明显提升,拟合程度较高,且具有更好的泛化能力,能准确捕捉PM2.5质量浓度的突变节点.     

乌鲁木齐市采暖期与非采暖期大气PM_(2.5)和PM_(10)中水溶性离子特征分析

为了解乌鲁木齐市采暖期和非采暖期大气颗粒物(PM_(2.5)和PM_(10))水溶性离子污染特征,于2015年在乌鲁木齐市采集两个时期大气颗粒物样品,采用离子色谱仪(IC)等仪器对PM_(2.5)和PM_(10)中的9种水溶性离子进行了定量分析。结果表明,乌鲁木齐市采暖期PM_(2.5)与PM_(10)中水溶性离子平均质量浓度分别为(76.26±36.15)μg/m3和(88.94±41.43)μg/m3,约为非采暖期的2倍,主要水溶性离子是SO2-4、NH_4~+、NO-3和Cl-,这4种水溶性离子分别占PM_(2.5)和PM_(10)中总水溶性离子的88.91%和90.03%;非采暖期PM_(2.5)与PM_(10)中水溶性离子平均质量浓度分别为(37.62±14.03)μg/m3和(44.12±16.79)μg/m3,主要水溶性离子是SO2-4、NH_4~+、NO-3和Ca2+,这4种水溶性离子分别占PM_(2.5)和PM_(10)中总水溶性离子的88.18%和86.96%。采暖期PM_(2.5)和PM_(10)中NH_4~+、SO2-4、NO-3三者之间有强相关性,它们可能具有相似的来源;而非采暖期NH_4~+和SO2-4、Cl-的相关性最强,非采暖期NH_4~+在PM_(2.5)和PM_(10)中主要以(NH_4)2SO4和NH_4Cl形式存在。采暖期和非采暖期乌鲁木齐市[NO-3]/[SO2-4]均小于1,推测乌鲁木齐市颗粒物污染可能主要来源于固定排放源。     

北京市冬季PM_(2.5)污染特征与区域传输影响研究

选取北京师范大学监测点于2015年1月进行PM_(2.5)样品采集,应用离子色谱仪(IC)分析PM_(2.5)中水溶性无机离子质量浓度,采用WRF-CAMx-PSAT模型系统对采样时段PM_(2.5)及典型离子的区域来源进行了模拟。结果表明,采样期间(2015年1月2—20日)与重污染过程(2015年1月13—15日)北京PM_(2.5)质量浓度分别为(105.9±72.6)μg/m~3和(232.2±80.2)μg/m~3,PM_(2.5)中总水溶性无机离子质量浓度分别为(47.4±39.8)μg/m~3和(120.7±23.3)μg/m~3,分别占PM_(2.5)的44.2%和53.9%。SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+是水溶性离子的主要组分,非重污染过程和重污染过程这3种水溶性离子质量浓度之和分别占总水溶性离子质量浓度的80.5%和89.3%。模拟结果显示,本地源排放是北京市PM_(2.5)、SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+的主要来源,贡献率分别为81.4%、79.5%、58.1%、95.3%,北京周边源排放对PM_(2.5)贡献率较大的有保定、天津、张家口、唐山,这4市占北京周边省市排放源贡献率的72.0%。     

“三线一单”大气管控单元划分法在上海的应用

本研究基于“三线一单”编制技术要求计算了上海市2017年大气污染物排放量,其中SO2排放量为6. 28万吨、NOX排放量为31. 50万吨、VOCs排放量为33. 38万吨、一次PM2. 5排放量为5. 09万吨、NH3的排放量为8. 17万吨。根据上海市污染源排放特征,划分了大气环境管控单元,其中包括6个大气优先保护区、115个大气重点管控区以及1个大气环境一般管控区,其中大气重点管控区分为高排放区和受体敏感区。     

北京市工业污染源大气污染物排放特征

北京市工业污染源大气污染物排放比较严重，其TSP，PM10，PM2．5，SO2，NOx和CO的排放量均占北京市固定污染源排放量的54％以上，煤烟型污染是工业污染的主要部分，占源污染物排放量比面源大，污染物排放主要集中在电力行业和冶金行业，污染源主要分布在城八区中的外四区，特别是工业比较集中的石景山地区和朝阳区，工业污染源排放的颗粒物中细颗粒物比例较高。     

除尘器脉喷清灰影响阶段的粉尘分级排放特征

过滤除尘器采用的脉冲喷吹式清灰造成清灰影响阶段粉尘排放浓度的大幅升高,制约除尘器的过滤捕捉性能。为了探索脉冲喷吹工况对清灰影响阶段粉尘排放的影响规律,为工业除尘器清灰设计提供技术参考,构建了脉喷清灰滤筒除尘器试验系统,测试滤筒内壁的压力分布,考察TSP(总粉尘)、PM_(10)、PM_(2.5)分级排放质量浓度变化,并研究了气包压力、过滤风速、最大允许过滤阻力对粉尘排放的影响。结果表明,在脉喷清灰影响阶段,TSP、PM_(10)、PM_(2.5)具有类似的变化趋势,排放质量浓度均先快速升高而后缓慢降低,持续时长30~60 s;排放量总体上随气包压力、最大允许过滤阻力增加而升高,其中气包压力达到临界值0.4 MPa时,排放质量浓度峰值和排放量增加显著;而粉尘排放随过滤风速增加先增后减。研究表明,通过调整脉喷工况可降低清灰影响阶段粉尘排放。     

强电场介质装置对实际环境PM2.5的净化效果

针对室内环境PM_(2.5)污染问题,设计了一台空气净化器,以强电场介质(Intense Field Dielectric,IFD)装置作为其核心过滤元件。在上海某办公室,以香烟烟雾为PM_(2.5)发生源,测试了净化器的一次过滤效率、风量、能耗、臭氧发生量,以及不同档位运行工况下室内PM_(2.5)质量浓度衰减情况和换气次数,并计算了各档位的洁净空气量(Clean Air Delivery Rate,CADR)和净化效能。结果表明,IFD装置能够有效净化实际环境中的高浓度PM_(2.5),其臭氧发生量符合环境要求。空气净化器在2档运行时,CADR和净化效能均较大。     

基于在线观测的北京冬季一次PM2.5重污染过程特征分析

选取2017年1月初北京一次典型PM_(2.5)重污染过程为研究对象,应用污染物在线监测仪器并结合气象要素对地面PM_(2.5)及化学组分质量浓度污染特征进行了分析,采用微脉冲激光雷达对垂直方向进行观测,分析边界层及消光系数的变化特征。结果表明,从PM_(2.5)质量浓度的演变过程来看,本次污染可大致分为爬升、重污染、清除3个阶段。重污染时期的气象特征为高湿、低压、低风速;南部琉璃河((336.8±118.6)μg/m~3)、永乐店((323.1±86.2)μg/m~3)PM_(2.5)污染水平相近,均高于城区车公庄((278.7±138.7)μg/m~3);碳组分和二次水溶性离子是PM_(2.5)的主要组分,占到PM_(2.5)质量浓度的58.09%(车公庄)、71.43%(琉璃河)、76.57%(永乐店);SO2-4质量浓度上升显著,在总组分中比例由非重污染时期的16.73%升高到重污染时期的22.29%;3处监测点SOR和NOR均值分别为0.57和0.24,表明重污染期间二次转化明显。垂直方向观测结果表明,重污染时期边界层高度明显降低;气溶胶近地面消光系数高,表明污染物主要集中在近地面层。     

电袋复合除尘器中产生氧化性物质的研究

针对电袋复合除尘器前级电场电晕放电有可能会产生臭氧,而臭氧又迅速与烟气中NO反应生成NO2这一猜想,通过对实际工况下电袋复合除尘器中臭氧含量和NOX浓度进行的测试,得出电袋复合除尘器中并无臭氧产生,且NO2浓度也未增加。但烟气中NO2浓度已经接近除尘器PPS滤料在使用温度下(150℃)所能承受的最高限值,PPS滤料会因发生氧化而失效,缩短滤料使用寿命。