乌昌石区域化石燃料固定燃烧点源大气污染物排放清单及时空分布

建立了2015年乌昌石区域化石燃料固定燃烧点源大气污染物(NO_x、SO_2、PM_(2.5)和PM_(10))的排放清单,并对污染物的时空分布特征进行了分析。结果表明,2015年乌昌石区域化石燃料固定燃烧点源NO_x、SO_2、PM_(2.5)和PM_(10)的年排放量分别为2.10×10~5、1.52×10~5、4.28×10~4、8.35×10~4 t。从行业上来看,电力生产与供应行业对NO_x、SO_2、PM_(2.5)和PM_(10)的贡献率最大,分别为70.78%、66.56%、51.10%、49.98%;从化石燃料上来看,煤炭对NO_x、SO_2、PM_(2.5)和PM_(10)的贡献率最大,分别为95.63%、99.84%、99.70%、99.84%;从锅炉类型上来看,煤粉炉对NO_x、SO_2、PM_(2.5)和PM_(10)的贡献率最大,分别为84.20%、85.09%、83.43%、84.06%。固定燃烧点源污染物排放呈现出明显的时间变化特征,采暖季污染物排放量明显高于非采暖季,一天中白天的污染物排放量高于夜晚。空间分布显示,大气污染物的排放源主要集中在乌鲁木齐市、五家渠市和昌吉市。     

乌鲁木齐市固定燃烧点源大气污染物排放清单

通过现场调研结合物料衡算法、排放因子法,建立了2015年乌鲁木齐市固定燃烧点源大气污染物CO、NO_x、SO_2和PM_(2.5)排放清单。结果表明,2015年乌鲁木齐市CO、NO_x、SO_2、PM_(2.5)的排放量分别为4.41×10~4、6.20×10~4、4.61×10~4、1.57×10~4t;从排放污染物的行业来看,采矿与制造业对4种污染物排放的贡献最大,其对CO、NO_x、SO_2、PM_(2.5)排放的贡献率分别为49.02%、42.17%、48.40%、78.55%。从地区分布来看,米东区污染物排放量最大,其对CO、NO_x、SO_2、PM_(2.5)排放的贡献率分别为46.99%、45.90%、51.69%、29.68%。从排放时间来看,供暖季污染物的排放量明显高于非供暖季,白天的污染物排放量高于夜晚。采用蒙特卡罗统计法分析预测的污染物排放量与排放清单计算结果较为接近。     

基于减排敏感性的武汉市PM_(2.5)污染控制研究

采用基于气象预报(WRF)的多尺度空气质量(CMAQ)模型,通过研究不同大气污染物排放情景下PM_(2.5)平均浓度变化,分析SO_2、NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)、VOCs等大气污染物减排对武汉市PM_(2.5)的影响。结果表明,大气污染物减排对武汉市PM_(2.5)年均浓度影响十分显著,且随着污染控制力度加大,PM_(2.5)污染持续减轻;当SO_2、NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)、VOCs排放量均削减40%时,PM_(2.5)年均浓度下降24.0%,依然超出《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)二级标准值。基于空间布局和行业敏感性确定武汉市大气污染控制方案,方案实施后SO_2、NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)、VOCs排放总量分别下降53%、26%、32%、36%和31%,PM_(2.5)年均浓度下降35%左右,控制效果更加明显。     

海南省大气污染源排放清单及环境影响研究

基于海南省2016年工业环境统计数据,通过自下而上的方法建立海南省2016年工业大气污染源排放清单,并利用中国多尺度排放清单模型(MEIC)排放清单进行背景源补充,使用CALPUFF模型进行大气污染模拟。污染物排放清单结果显示,2016年海南省SO_2、NO_x、CO、PM_(2.5)、PM(10)、黑碳(BC)、有机碳(OC)、挥发性有机物(VOCs)和NH3的排放量分别为1.50×10~4、5.10×10~4、4.56×10~5、2.34×10~4、2.10×10~4、3.50×10~3、1.20×10~4、4.96×10~4、6.50×10~4 t,其中SO_2主要排放源为化石燃料固定燃烧源(分担率66.67%),NO_x主要排放源为交通源(分担率51.18%),CO、PM_(10)、PM_(2.5)主要排放源为生活源(分担率分别59.01%、81.28%和87.62%),VOCs主要排放源为工业溶剂使用源(分担率75.91%),NH_3主要排放源为农业源(分担率93.54%)。排放量较大的区域集中在儋州市、澄迈县一带。SO_2、NO_x年均最大浓度均出现在海口市,PM_(10)、PM_(2.5)年均最大浓度均出现在定安县。交通源对全省污染物浓度贡献突出,工业源虽然对颗粒物浓度贡献率较低,但仍需加强PM_(2.5)治理。     

乌昌石区域的非金属矿物制品业大气污染物排放清单研究

建立了乌昌石区域非金属矿物制品业CO、NO_x、SO_2、PM_(2.5)和PM_(10) 5种大气污染物的排放清单,并进行了时空分布特征分析,初步探究了估算的不确定性。结果显示,乌昌石区域非金属矿物制品业CO、NO_x、SO_2、PM_(2.5)和PM_(10)总排放量分别为3.71×10~4、2.76×10~4、3.10×10~4、3.04×10~4、1.29×10~5 t。熟石膏行业是CO的主要排放源;水泥(干法)行业是NO_x、SO_2、PM_(2.5)和PM_(10)的主要排放源。乌鲁木齐市是CO、NO_x和SO_2排放量的最大贡献源;石河子市是PM_(2.5)和PM_(10)排放量的最大贡献源。乌昌石区域5月至9月是一年中污染物排放的高峰期,11:00至20:00是一天中污染物排放的高峰期。空间上,乌昌石区域的污染物排放主要分布在乌鲁木齐市中部、西南部以及石河子市。     

嘉兴市人为源大气污染物排放清单研究

建立了2017年嘉兴市人为源大气污染物排放清单。结果发现,SO_2、NO_x、CO、挥发性有机物(VOCs)、NH_3、总悬浮颗粒物(TSP)、PM_(10)、PM_(2.5)、黑碳(BC)和有机碳(OC)排放总量分别为15 224、60 663、102 600、93 256、26 266、118 923、70 367、19 024、941、1 622t。SO_2的最大排放源是化石燃料固定燃烧源中的电力供热;NO_x的最大排放源是移动源中的柴油车;CO的最大排放源是移动源中的汽油车;VOCs的最大排放源是工艺过程源中的石油化工;NH_3的最大排放源是农业源中的氮肥施用;TSP的最大排放源是扬尘源中的道路扬尘;PM_(10)和PM_(2.5)的最大排放源是工艺过程源中的水泥生产;BC的最大排放源是移动源中的柴油车;OC的最大排放源是餐饮油烟源中的餐饮油烟。对于大气污染中普遍关注的6种污染物,SO_2、NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)和VOCs排放的重点源主要集中在各县(市、区)的工业园区或工业集聚区,而NH_3的排放空间分布相对比较分散。     

基于COPERT 4模型的杭州市机动车排气污染特征研究

以2015年为基准年,利用COPERT 4模型计算了杭州市分车型分排放标准下的机动车排气污染物(CO、碳氢化合物(HC)、NO_x、PM_(2.5))的排放因子,并估算了各污染物排放量及分车型分排放标准下的各污染物分担率。结果表明,随着排放标准的提升,机动车排气污染物排放因子总体呈现下降的趋势。汽油车的CO和HC排放因子高于柴油车,而柴油车的NO_x和PM_(2.5)排放因子高于汽油车;天然气车的各污染物排放因子基本接近汽油车,而汽油电混动车的各污染物排放因子则明显低于其他动力车;各污染物排放因子随车型的增大(重)而增大。2015年杭州市机动车排气污染物CO、NO_x、HC和PM_(2.5)排放量分别为48 923.0、44 713.7、7 014.7、837.9t,其中汽油车CO和HC分担率较高主要是因为小型汽油客车CO和HC分担率高,并且其保有量占比也高,应重点控制小型汽油客车的保有量;柴油车NOx和PM_(2.5)分担率较高主要是因为重型柴油货车NO_x和PM_(2.5)分担率高,但其保有量占比不高,应重点控制重型柴油货车的排放因子。     

流化床中煤与稻秆混烧污染物排放特性

在自主设计的流化床上开展煤与稻秆混烧的实验。通过对燃烧过程中烟气成分及飞灰含碳量的分析,研究了质量掺混比、燃烧温度、流化风速及二次风率对混烧的影响。实验结果表明,掺混稻秆有效改善了煤的燃烧特性,随着质量掺混比的增加,NO_x、SO_2及CO的排放浓度降低,飞灰含碳量降低。当掺混比由0%增加至30%、温度为850℃时,NO_x排放浓度由506.25 mg·m-3降低至404.33 mg·m~(-3),SO_2排放浓度由762.86 mg·m~(-3)降低至522.86 mg·m~(-3)。随着燃烧温度的增加,NO_x与SO_2排放浓度增加,而CO排放浓度和飞灰含碳量降低。随着流化速度的增加,NO_x与SO_2排放浓度增加,CO排放浓度和飞灰含碳量先降低后增加,并分别在流化速度0.234 m·s~(-1)和0.26 m·s~(-1)时达到最低。随着二次风率的增加,SO_2排放浓度与飞灰含碳量降低,NO_x排放浓度与CO排放浓度先减小后增加,均在20%二次风率时达到最低。     

三明市大气污染物排放特征研究

通过实地调查和统计获得区县尺度排放源活动水平数据,采用物料衡算法和排放因子法,估算三明市2015年大气污染物排放清单,选取经纬度坐标、路网、土地类型和人口等数据作为权重因子,利用地理信息系统(GIS)技术建立1km×1km高精度网格,分析各类排放源污染排放的数值和空间特征。结果显示,2015年三明市SO_2、NO_x、挥发性有机物(VOCs)、PM_(10)、PM_(2.5)和NH_3的排放总量分别为5.22×10~4、5.80×10~4、1.88×10~5、7.92×10~4、3.23×10~4、2.26×10~4 t。污染贡献方面:工业源是SO_2的排放主要来源;NO_x的主要排放源为工业源和移动源;天然源对VOCs排放有显著贡献;工业源和扬尘源是PM_(10)和PM_(2.5)的主要贡献源;NH_3排放主要来自农业源。空间分布方面:SO_2、NO_x、PM_(2.5)和PM_(10)的排放主要集中在城镇化程度高的永安市和梅列区,VOCs与NH_3排放则与植被分布和农业生产水平密切相关。与2007年和2009年三明市的排放清单对比,发现工业排放控制政策及秸秆禁烧令的实施对PM_(2.5)、PM_(10)和VOCs的减排有明显效果。     

东北长春民用散煤燃烧大气污染物排放清单研究

民用散煤燃烧是大气污染的重要来源,由于民用散煤活动水平获取难度较大,目前有关民用散煤燃烧大气污染物排放量的研究较少。计算了2016年长春6个城区内民用散煤燃烧产生的CO、SO2、NOx、PM2.5、PM10、挥发性有机化合物(VOCs)的排放量,编制了民用散煤燃烧大气污染物排放清单,并分析了大气污染物排放的时空分布特征。结果表明:长春城区燃煤棚户区共计287处,总面积26.64km2,棚户区户均燃煤量约为2.1t/户,住户燃煤比在0.6～0.8;2016年长春城区民用散煤CO、SO2、NOx、PM2.5、PM10、VOCs的排放量分别为12 462、329、142、961、1 201、356t,CO为长春地区民用散煤燃烧主要污染物,占民用散煤燃烧污染物总排放量的80.7%;长春各城区民用散煤燃烧总排放量为绿园区宽城区朝阳区双阳区二道区南关区;大气污染物排放日变化峰值在6:00—7:00、12:00、19:00;民用散煤燃烧污染物排放的周变化差异不大,周末排放量较工作日稍高;采暖期大气污染物排放的月变化与气温的变化同步,排放量呈现1月12月2月11月3月10月4月的变化规律。     

基于MOVES模型的西安市机动车排放清单研究

利用本地化修正的MOVES模型结合实地调研数据,测算了西安市机动车排放清单,并对各种污染物的排放分担率进行了分析。结果表明:2012年西安市机动车的PM_(2.5)、PM_(10)、NO_x、总碳氢化合物(THC)、CO、挥发性有机物(VOCs)、NH_3和SO_2排放总量分别为1 890.48、2 668.89、40 847.75、19 413.30、217 103.04、15 244.86、539.76、2 087.50 t;中型货车和重型货车是PM_(2.5)、PM_(10)和NOx的主要贡献者,小型客车和摩托车是THC、CO和VOCs的主要贡献者,小型客车是NH_3的主要贡献者,小型客车与重型货车对SO_2的排放分担率均较高;柴油车对PM_(2.5)、PM_(10)、NO_x和SO_2的排放分担率高于汽油车,而汽油车对THC、CO、VOCs和NH_3的分担率则高于柴油车;CO在冬季排放最多,其余污染物的排放均在夏季最多,但污染物的季节变化总体上不明显。     

北京市典型排放源PM_(2.5)中多环芳烃成分谱特征

采用稀释通道采样系统对北京市部分污染源排放的PM_(2.5)进行了采集,用气相色谱-质谱-质谱法分析了PM_(2.5)中24种多环芳烃(PAHs)的浓度,获得典型排放源PM_(2.5)中PAHs成分谱。结果表明,不同种类污染源排放的PAHs的组分浓度差异比较大,形成的百分浓度轮廓图有各自的特征。生物质燃烧和化石燃烧排放的PM_(2.5)中PAHs含量高于其他污染源;燃煤电厂和供暖/工业锅炉排放的PM_(2.5)中低环数的PAHs比例较高,而生物质燃烧和餐饮源则是高环数的污染物比例较高。燃烧温度高,燃烧较充分,采用布袋除尘方式的污染源排放的PAHs含量要低于其他污染源。     

武汉市典型地区PM_(2.5)化学组成及来源解析

采集了武汉市工业区和植物园2011年10月—2012年7月不同季节的PM_(2.5)样品,测定其化学组成并解析来源。结果表明,工业区和植物园PM_(2.5)年均质量浓度分别为179.7、92.8μg/m3,其中SO2-4、NO-3和NH+4是最主要的水溶性离子。通过气团的后向轨迹模型分析,本地源与远距离区域传输共同影响武汉市空气质量。采用正定矩阵因子分析(PMF)模型对PM_(2.5)来源进行了解析,工业区PM_(2.5)来源为二次气溶胶、生物质燃烧、扬尘、冶金、燃煤和残油燃烧,春、夏、秋、冬4季贡献率最高的因子分别为生物质燃烧(45.1%)、残油燃烧(23.1%)、扬尘(56.1%)和二次气溶胶(53.4%);植物园PM_(2.5)来源为二次气溶胶、机动车排放、扬尘、冶金、燃煤和残油燃烧,春、秋两季机动车排放贡献率最高,分别为42.7%、41.3%;夏季和冬季分别为扬尘和二次气溶胶贡献最高,贡献率分别为27.3%、57.4%。     

西安市机动车污染控制策略实施效益评估

为研究未来西安市机动车污染控制策略的实施效果,基于情景分析法,以MOVES模型为平台,预测2020年西安市机动车PM_(2.5)、PM_(10)、NO_x、总碳氢化合物(THC)、CO、SO_2排放量分别为1 531.41、1 596.33、44 159.48、14 029.62、383 200.08、5 164.63t。设置5类不同控制措施情景,分析其对机动车的减排效果。结果显示:单一措施中,淘汰"黄标车"和老旧车对污染减排效果最明显,6种污染物均有较大幅度减排;调控轻型客车保有量可明显削减THC、CO的排放,减排比例分别为13.49%、18.59%;提升燃油质量可使各车型SO_2的减排比例均达到90%以上;使用替代燃料情景的污染物减排比例相对较低,但也是一种有效的控制策略;综合控制措施的减排效果最为显著,与基准情景相比,2020年PM_(2.5)、PM_(10)、NO_x、THC、CO和SO_2减排比例分别为78.50%、78.37%、71.77%、72.47%、76.94%、98.30%。     

重庆城区PM_(2.5)化学组分特征及季节变化

2014年7月—2015年5月典型季节期间在重庆城区选择典型站点开展PM_(2.5)样品采集,并测量质量浓度,分析样品中水溶性离子、无机元素、OC和EC等组分,在此基础上对组分化学组成进行了质量重构。结果表明:观测期间PM_(2.5)年均值为76.4μg·m~(-3),浓度季节变化为冬季秋季春季夏季;组分方面,以二次转化为主的SO_4~(2-)、NH_4~+、NO_3~-和OC是PM_(2.5)组分中最主要成分,OC/EC比值4个季度均大于2,表明城区二次有机碳生成显著;硫氧化率(SOR)分析,气态污染物SO_2的二次转化效率较高,大气存在明显的二次转化过程。PM_(2.5)质量重构后主要组成为有机气溶胶(OM)、二次无机离子(SNA)和矿物尘,重庆城区应协同控制一次排放的颗粒物和气态污染物SO_2和NO_x,从而控制二次组分浓度。     

西安市机动车污染物排放清单与空间分布特征

基于机动车排放因子(MOVES)模型和地理信息系统(ArcGIS)技术,建立了西安市2017年分辨率为1km×1km的机动车污染物排放清单。结果显示:2017年西安市机动车污染物PM_(2.5)、PM_(10)、NO_x(NO+NO_2)、NO、NO_2、N_2O和挥发性有机物(VOCs)的年排放总量分别为126.1×10~4、138.2×10~4、2 884.2×10~4、2 577.8×10~4、306.4×10~4、27.9×10~4、1 281.2×10~4 kg;柴油车是PM_(2.5)、PM_(10)和NO_x排放的主要来源,贡献率分别为80.2%、79.5%和75.8%;VOCs和N_2O则主要来自汽油车,贡献率分别为74.2%、89.7%;总体看来,研究区域内不同污染物的空间分布规律相似,这与西安市公路分布有关,PM_(2.5)和NO_x的排放主要集中在主城区及周边县区的高速路和国道,而VOCs的排放主要集中在主城区二环及环内。     

百万燃煤机组烟气污染物超低排放改造费效评估

随着我国火电厂大气污染物排放标准的日趋严格,燃煤发电企业陆续开展环保装备升级改造工作,其中部分燃煤电厂已完成大气污染物超低排放改造工作。目前,针对超低排放改造后的成本效益,仍缺乏系统性的分析及评估。基于大量电厂运行DCS及CEMS数据,以某百万燃煤机组烟气污染物超低排放技术改造的情况为实际案例,采用费用-效益分析的方法,对其展开超低排放技术运行经济性评估及研究。同时,结合情景分析,研究负荷、含硫量及年发电时间等关键影响因素变化对污染物脱除成本的影响。结果表明:改造后,污染物(SO_2、NO_x及PM)脱除成本比改造前增加约13~20元·(MWh)-1,约占上网电价的2.8%~4.4%。改造后,该电厂SO_2、NO_x及PM排放绩效分别达到0.048、0.109及0.007 g·(k Wh)-1,每年可产生环境效益约1 344万元。此外,提升机组运行负荷能显著降低污染物脱除装备运行成本从实际运行平均负荷(66%负荷)提高到满负荷运行,FGD、SCR脱硝及ESP+WESP除尘单位发电量运行成本分别可下降约30.5%、32.1%和38.1%。     

天津市民用散煤燃烧大气污染物排放清单

为了研究天津市民用散煤燃烧大气污染物的排放情况，采用排放因子法，结合散煤燃烧活动水平，建立了2019、2020年天津市民用散煤燃烧大气污染物排放清单，并根据排放清单对污染物空间分布特征进行了分析。结果表明：2020年民用散煤燃烧量相比2019年减少约61万t,细颗粒物(PM_2.5)、CO、SO₂、氮氧化物(NO_x)分别减排1 010.33、38 070.69、904.16、824.68 t。其中，污染物排放贡献最大的区为蓟州区。各区显示出明显的污染物排放空间差异，未来应推进清洁能源的使用，加快清洁能源政策的推广，以减少民用散煤燃烧的污染物排放。     

基于移动采样法的石家庄市秋冬季道路扬尘PM_(2.5)排放清单

以石家庄城市道路扬尘为研究对象,于2014~2015年秋冬季采用移动式采样法收集不同类型道路积尘。分析道路积尘负荷、道路积尘粒径分布特征、车流量和平均车重等数据,计算得出石家庄道路扬尘PM_(2.5)排放因子和排放量。通过地理信息系统软件(GIS)提取研究区域道路信息,制作道路矢量化图,并结合道路扬尘PM_(2.5)排放因子和排放量,建立排放清单。结果表明,秋季各道路扬尘PM_(2.5)排放因子为0.003~0.103 g·VKT~(-1),冬季各道路扬尘PM_(2.5)排放因子为0.004~0.016 g·VKT~(-1);秋、冬两季不同类型道路扬尘PM_(2.5)排放因子分布特征为快速路主干道次干道支路;秋季道路扬尘PM_(2.5)排放量为6.47~53.07 t,冬季为3.47~12.02 t,秋季排放量大于冬季排放量,秋、冬两季道路扬尘PM_(2.5)排放量分布特征为快速路支路主干道次干道。     

焦作市冬季PM2.5中水溶性离子组成特征及来源解析

为探讨焦作市冬季PM_(2.5)中水溶性离子特征及其来源,于2017年12月至2018年2月在焦作市区连续采集大气颗粒物PM_(2.5)样品,测定其中9种水溶性离子浓度。结果表明,焦作市冬季PM_(2.5)质量浓度为(99.11±73.26)μg/m~3,总水溶性离子质量浓度为(66.88±48.68)μg/m~3,其中NO_3~-、SO_4~(2-)、NH4_+是水溶性离子的主要成分,3者合计占总水溶性离子的81.5%(质量分数)。与清洁天相比,污染天NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+在PM_(2.5)中的占比显著增加,表明人为活动排放的二次污染物是焦作市冬季污染天PM_(2.5)的主要贡献成分;随着相对湿度的增加,大气中存在明显的气溶胶二次转化过程;焦作市大气PM_(2.5)移动源贡献大于固定源。焦作市PM_(2.5)中水溶性离子在清洁天主要受工业和生物质燃烧影响,而在污染天主要受气态污染物二次转化影响;后向轨迹聚类显示,采样期间焦作市主要受京津冀地区、西北地区气团影响。