陕西省民用散煤燃烧气态污染物排放因子研究

为深入了解陕西省民用散煤燃烧烟气中气态污染物(CO、NOx、SO_2)的排放因子,选取陕西省居民家庭使用频率较高的块煤及蜂窝煤,利用自行设计的采样系统对燃烧烟气中的CO、NOx、SO_2排放因子进行实测研究。结果表明,在充分燃烧条件下,烟煤、无烟煤、蜂窝煤气态污染物CO排放因子分别为:64.1、38.4、35.1g/kg;NOx排放因子分别为:1.49、1.21、0.50g/kg;SO_2排放因子分别为:3.48、1.35、1.23g/kg。NOx排放因子大小顺序为:烟煤蜂窝煤无烟煤,CO、SO_2排放因子大小顺序为:烟煤无烟煤蜂窝煤。获得了2016年陕西省民用散煤的气态污染物排放清单;块煤CO、NOx、SO_2的排放量分别为13.13、0.346、0.61万t,贡献率均超过了85%;农村生活领域散煤三种气态污染物的排放量占陕西省生活领域散煤排放总量近80%。因此,农村地区散煤的治理是陕西省改善空气质量、加强大气污染治理工作的关键。     

西宁市生物质燃烧源大气污染物排放清单

本研究根据调查的西宁市生物质燃烧源活动水平数据,采用排放因子方法,建立了 2018年西宁市生物质燃烧源9种大气污染物的排放清单,并分析了清单的时空分布特征和不确定性.结果表明,西宁市2018年生物质燃烧源CO、NOx、SO2、NH3、VOCs、PM2.5、PM10、BC 和OC 的排放量分别为 11 718.34、604.41、167.80、209.72、1 617.97、2 054.04、2 135.04、281.07和 1 224.78 t.秸秆露天焚烧 CO、NOx、VOCs、PM2.5、PM10、BC 和OC 的排放对生物质燃烧源的排放贡献率最高;其中,秸秆露天焚烧NOx、VOCs和CO的贡献率分别为72.35％、63.94％和53.18％.户用生物质炉NH3和SO2的排放对生物质燃烧源的贡献率最大,分别为41.49％和42.05％.生物质燃烧源大气污染物排放地区分布不均衡,主要集中于大通县和湟中区.生物质燃烧源9项污染物的排放量在1、2、3、10、11和12月较大,占比在5％～33％.蒙特卡罗模拟结果表明,在95％置信区间下,不确定度最高的是森林和草原火灾的PM2.5排放,不确定度为-26.71％～29.78％.     

民用燃料燃烧碳质组分及VOCs排放特征

选取北京市地区典型生物质燃料（玉米芯、玉米秆、黄豆秆、草梗、松木、栗树枝、桃树枝）以及民用煤（烟煤、蜂窝煤）在实验室内进行了模拟燃烧实验,对燃烧产生的颗粒物及气体样品进行采集,采用Model 2001A热/光碳分析仪对不同粒径段颗粒物中的有机碳、元素碳进行测定,采用AgilentGC-MS 5977/7890B气质联用仪对燃烧烟气中的挥发性有机物进行分析.研究表明：除蜂窝煤OC、EC的排放因子在2.5~10μm粒径范围内达到最大,其他8种固体燃料燃烧产生的OC、EC的排放因子最大值均在0~2.5μm粒径范围内.薪柴（栗树枝、桃树枝、松木）、秸秆（玉米芯、玉米秆、黄豆秆、草梗）和民用煤（蜂窝煤、烟煤）3类物质燃烧排放VOCs的物种分类差异较大.薪柴和民用煤燃烧排放的卤代烃以及含氧有机物的质量分数明显高于秸秆的质量分数;在同一类别中VOCs物质分布趋势一致.3种薪柴平均总VOCs的排放系数为2.02g/kg,4种秸秆平均总VOCs的排放系数为6.89g/kg,2种民用煤平均总VOCs的排放系数为2.03g/kg,秸秆类的排放因子最大.玉米芯、玉米秆、黄豆秆和草梗的臭氧生成潜势较高,而栗树枝、桃树枝、松木、烟煤以及蜂窝煤的臭氧生成潜势较低,且分布类似.烯烃类、烷烃类、芳香烃类是固体燃料燃烧臭氧生成潜势贡献较大的VOCs物质.     

利用IVE模型建立成都市轻型汽油客车排放清单

城市机动车污染物排放清单的建立是控制机动车污染的关键.本研究以2012年为基准年,通过对成都市轻型汽油客车技术水平分布、活动水平和保有量等数据的调查,将IVE模型本地化,计算了成都市2012年轻型汽油客车VOCs、PM、NOx、CO的排放清单,并分析了清单的不确定性.结果表明:成都市2012年轻型汽油客车排放的VOCs、PM、NOx和CO分别为2.23×104t、1.6×102t、1.26×104t和2.03×105t;轻型汽油客车中黄标车VOCs、PM、NOx、CO的排放量分别占排放总量的27.5%、18.1%、37.2%和42.5%,表明黄标车是轻型汽油客车污染物排放的主要来源;排放清单的不确定性主要来自于排放因子,VOCs、PM、NOx和CO清单的不确定性分别为-31.67%~32.35%、-54.75%~55.09%、-6.56%~6.76%和-12.22%~12.51%.     

中国生物质燃烧大气污染物排放清单

根据2000-2007年各省市生物质燃烧消耗量和排放因子,估算了中国大陆生物质燃烧所导致的NOx、SO2、CO、CO2、CH4、NMHC、PM、BC排放量,并给出了分省区、分生物质类型的排放清单.研究表明,2007年中国生物质燃烧排放的NOx、SO2、CO、CO2、CH4、NMHC、PM和BC排放量分别为109万t,1...     

民用燃煤污染物排放因子的本地化与减排分析:以辽宁省为例

为探究辽宁省民用燃煤的污染物排放情况,本文选用常见的散煤与型煤为研究对象在农户家中进行燃烧试验,定量评估了不同煤型和不同炉具的排放因子,并比较了不同取暖方式的经济成本. 结果表明:①不同类型燃煤的污染物排放因子差异较大,与烟煤Ⅰ(劣质散煤)相比,洁净煤球的NO_x、CO、VOCs和PM排放因子分别降低了39.8%、44.2%、42.1%和57.9%;与烟煤Ⅱ(优质散煤)相比,洁净煤球的CO、VOCs排放因子分别降低了14.9%和27.8%. ②炉具类型对民用燃煤污染物排放因子的影响较大,与站炉相比,烟煤Ⅰ在环保炉中燃烧产生的SO₂、PM和CO排放因子分别降低了72.8%、35.1%和39.5%. ③2020年辽宁省民用燃煤的SO₂、NO_x、CO、VOCs和PM排放量分别为0.473×104、1.207×104、86.295×104、0.642×104和1.474×104 t,其中散煤的污染物排放量大于型煤. ④取暖方式的费用是居民考虑的重要因素,在政府补贴下型煤+环保炉具取暖方式费用为每年1 073.99元,较散煤+环保炉具取暖方式减少了35%. ⑤用经济成本较低的型煤+环保炉具取暖方式替代辽宁省现有的散煤取暖方式,VOCs、PM和CO约分别减排79.9%、85.3%和42.6%. 研究显示,在保证型煤品质的前提下,型煤+环保炉具取暖方式在排放量和经济成本上均优于散煤+传统炉具,政府可以在经济水平较差的农村地区推广使用.      

珠江三角洲大气排放源清单与时空分配模型建立

收集整理2012年珠江三角洲地区(简称“珠江三角洲”)各种大气人为源及天然源基础活动数据,以排放因子法“自下而上”为主计算多污染物排放量,并建立本地化污染物空间分配方案及基于行业排污特征的时间分配谱,构建了具备时空分布属性的区域性网格化大气源排放清单.清单结果显示,2012年珠江三角洲SO2、NOx、CO、PM10、PM2.5、VOCs和NH3排放总量分别为55.2万t、102.9万t、349.2万t、95.2万t、38.5万t、153.9万t和17.7万t. 固定燃烧源是珠江三角洲SO2和NOx的最大排放贡献源,其中电厂和锅炉分别贡献了35.0%和41.8%的SO2排放,以及28.2%和16.2%的NOx排放;VOCs的最大贡献源是过程源,其中家具制造、石油精炼、油气码头排放量总和占比为52.4%;扬尘源是颗粒物的主要来源之一,对PM2.5的排放贡献达42.3%;NH3的主要排放源为畜禽养殖和化肥施用源,两者排放量占比分别为50.7%和26.8%.珠江三角洲大气污染物空间与时间分布结果显示,高排放污染源主要集中于“东莞-广州-佛山”一带,呈半环带状结构分布;白天时段(9:00~20:00)的排放强度明显高于夜晚时段(21:00~次日8:00);夏秋季节(4~10月)的排放强度略高于冬春季节(11月~次年3月).     

天津市大气污染源排放清单的建立

通过调研天津市工、农业生产和居民生活的统计资料,研究分析文献报道的各种污染源排放因子,计算出天津市各行业、各区县NOx、SO2、NMVOC、CO、NH3、PM10、PM2.5等污染物的排放量,发展了天津市2003年排放源清单.结果显示,天津市2003年各类污染物质的排放量NOx为1.77×105t,SO2为2.59 ×105t,NMVOC为2.24×105t,CO为1.33×106t,NH3为7.40×104t,PM10为2.52×105t,PM2.5为1.10×105t.从排放源的行业分布来看,燃煤源、汽车移动源、秸秆燃烧源是天津市大气污染物的重要排放源,燃煤源对各污染物的贡献分别为NOx46%,SO284%,NMVOC 1%,CO 58%,PM1018%,PM2.5 24%.火电、水泥、钢铁、炼焦、原油加工等行业依然是重要的工业污染排放源,火电对SO2的贡献为13%,钢铁对SO2的贡献为24%,对CO的贡献为30%.2003年天津市区对NO,、S02、NMVOC、CO等污染物的贡献均高于其它区县,对PM10、PM2.5的贡献也很高;塘沽区对NOx、SO2、NMVOC、CO等污染物的贡献很大,蓟县、武清区、宝坻区对NH3、PM10、PM2.5的贡献很大.     

中国区域反应性气体排放源清单

反应性气体是形成气溶胶及酸雨、光化学烟雾等环境问题的重要前体物,采用政府部门公布的基础数据(包括社会－经济数据、化石燃料和生物质燃料消耗、废物处理数据等,绝大部分为县级水平)及一些较新的、中国特有的排放因子,计算了中国大陆2007年高时空分辨率的关键反应性气体SO2、NOx、CO、NH3、VOCs的排放源清单.计算出的全国和各地区的排放量使用了0.5°×0.5°的网格来显示,结果表明,各反应性气体的估算年排放量分别为:SO2 3158.4万t,主要是燃煤所致;NOx、CO分别为2492.6,15785.2万t,均主要来源于燃煤和生物质燃烧;NH3 1601.7万t,主要源于动物排放和农田化肥的使用;VOCs 3709.8万t,主要源于溶剂挥发、废物处理、交通源等.本研究计算的排放结果比以前的清单稍高,主要是由于部分排放量以前被低估了;东部地区的排放量比西部高.反应性气体的排放具有较强的季节性,主要是由于自然因素及居民采暖、农业秸秆的露天焚烧的季节性等所致.     

广州市机动车排放因子隧道测试研究

选取广州城市隧道进行连续48h的监测,获得了隧道内NOx,CO,SO2,PM10和HC等污染物的浓度、交通和气象等实测数据,计算出隧道内机动车NOx,CO,SO2,PM-10和HC的单车平均排放因子分别为1.38,15.40,0.14,0.64和1.86g/(km*辆),并得到了8类机动车各种排放污染物的综合排放因子.      

太原市居民生活燃煤大气污染物排放清单研究

为了科学计算居民生活燃煤对大气污染物排放的贡献率,建立了太原市居民生活燃煤的大气污染物排放清单.利用高分辨率遥感卫星影像、DEM（数字高程模型）和GIS（地理信息系统）对太原市平房空间分布及面积进行了解译,得到2016年太原市平原、山区、城乡区域平房面积.对平原农村、山区农村、城中村典型区域进行实地调查,统计不同区域户均平房面积和生活燃煤使用量,估算得到了平原农村、山区农村、城中村的生活燃煤使用量.结合相关文献测算的排放因子,计算太原市居民生活燃煤散烧的PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO_x、VOCs、CO、OC、EC排放总量.结果表明:2016年太原市有22.8×104户燃煤散烧居民,2016年燃煤消耗量为109.6×104 t,平原和城乡居民是主要的生活燃煤用户也是居民生活燃煤大气污染物的主要排放源;太原市居民生活燃煤散烧的PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO_x、VOCs、CO、OC、EC排放总量分别为9 666.7、7 518.6、8 110.4、1 753.6、657.6、153 549.6、3 419.5、2 882.5 t;2016年太原市清徐县和太原市城区居民煤炭消耗量合计达97.9×104 t,占全年燃煤总消耗量的88%.研究显示,太原市应加快煤改气、煤改电和集中供热建设,进一步推广清洁能源以期减小居民生活燃煤大气污染.      

兰州盆地人为源大气污染物网格化排放清单及其空间分布特征

基于所搜集的兰州盆地各类人为污染源排放大气污染物的活动水平数据及其排放因子,采用"自下而上"的方法建立了2009年兰州盆地(石油化工城市)1 km×1 km的7种(类)大气污染物网格化排放清单,并对其来源和空间分布特征进行了分析研究.结果显示:2009年兰州盆地NOx、SO_2、VOCs、CO、PM_(10)、PM_(2.5)和NH3的排放总量分别为1.2×10~5、8.8×10~4、4.3×10~4、4.1×10~5、9.6×10~4、4.2×10~4和1.4×10~4t;工业燃烧排放是兰州盆地NO_x和SO_2的主要贡献源,分别占其总排放量的85.70%和52.55%;工业非燃烧过程排放是VOCs的最大贡献源,占总排放量的81.25%;工业点源和工业非燃烧过程排放是CO的两大贡献源,分别占其总排放量的33.97%和28.32%;PM_(10)和PM_(2.5)主要来源于工业非燃烧过程,贡献分别为51.09%和55.12%;氮肥使用和禽畜养殖是NH_3排放最大的贡献源,分别占其总排放量的39.20%和30.70%.空间分布特征表现为:以工业源为主要排放源的NO_x、SO_2、VOCs、CO、PM_(10)、PM_(2.5)主要分布在工业和人口最为集中的兰州盆地市区一带,NH_3的排放则主要集中在榆中县和皋兰县交界的农村地区.同时,还对2014年工业燃烧源和道路移动源的7种(类)大气污染物排放量进行了估算,并与2009年进行了排放比较研究.结果表明,2014年工业污染源的7种(类)污染物排放量与2009年相比平均增幅不高,最高不超过30%,但移动源污染物排放量却大幅增加,增幅将近1倍.此外,基于排放因子及活动水平的不确定性,本研究对排放清单的结果进行了不确定性分析,并通过蒙特卡罗模拟对各污染物的排放量进行了评估.本排放清单的建立,不仅填补了兰州盆地大气污染物网格化排放清单的空白,还可为兰州盆地大气污染物排放清单更新、区域环境过程、大气复合污染成因及大气污染预警技术等相关研究提供基本方法手段及基础数据.     

基于入户调查的贵阳市生活燃煤排放清单

为准确掌握贵阳市生活燃煤大气污染物的排放状况,为南方山地城市大气污染防治工作提供科学依据,本研究于2017年对贵阳市生活燃煤情况开展了入户调查.据统计分析,2016—2018年贵阳市常住人口和生活煤炭消费量变化小.同时,采用排放系数法结合GIS技术,建立了贵阳市2016年1 km×1 km生活燃煤大气污染物排放清单.结果表明：①全市生活燃煤量约为55.9×10⁴ t,单位面积燃煤量为69.5 t·km^-2,不同区（市、县）生活燃煤量存在明显差异;从燃煤总量来看,开阳县最大,云岩区最小;从单位面积燃煤量来看,云岩区最大,息烽县最小.②全市生活燃煤PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO_x、VOCs、CO、OC、BC排放量分别为1230.5、783.0、6963.5、615.3、1006.8、39096.4、55.9、3.9 t,单位面积排放量分别为153.0、97.4、865.7、76.5、125.2、4860.7、7.0、0.5 kg·km^-2.③生活燃煤污染物排放量呈明显的季节性变化特征,冬季采暖季污染物的排放量远高于非采暖季.④在空间分布上,大气污染物排放主要集中在云岩区、南明区、白云区中南部,以及观山湖区东南部、乌当区西南部及花溪区东北部,这与居民生活区域基本呈一致性分布.⑤调查样本量覆盖了总家庭户数的1.5%,全市以煤炭为生活能源的住户占比约为38.1%,户均燃煤量为（1.158±0.010）t·a^-1,排放清单不确定性总体范围为-82.6%~201.0%.     

珠江三角洲非道路移动源排放清单开发

根据收集到的珠江三角洲非道路移动源活动水平数据,采用适合各类非道路移动源污染物排放量的估算方法和排放因子,建立了珠江三角洲地区2006年非道路移动源排放清单.结果表明,珠江三角洲地区2006年非道路移动源排放SO2为6.52×104t,NOx为1.24×105t,VOC为4.54×103t,CO为2.67×104t,PM10为4.51×103t.其中船舶为最大的SO2、NOx、CO和PM10排放贡献源,分别占非道路移动源排放总量的96.4%、73.8%、39.4%和50.5%.在船舶排放源中,SO2、NOx、VOC、CO和PM10排放量的89.8%、81.8%、77.3%、79.5%和81.7%来自货轮和散装干货船.非道路移动源已成为该地区第三大SO2和NOx排放贡献源,分别占珠江三角洲大气污染源SO2和NOx排放总量的8.6%和13.5%.     

超低改造下中国火电排放清单及分布特征

本研究基于2018年火电在线监测和环境统计等数据,自下而上编制了中国高分辨率火电行业排放清单,并核算了排放浓度、排放因子和排放量.结果表明超低排放政策效果显著：2018年火电SO₂、NO_x和烟尘平均排放浓度分别为37.57、56.71和7.41mg ·m^-3.比2015年分别下降58.71%、43.12%和60.79%;中国燃煤机组的SO₂、NO_x和烟尘平均排放因子分别为0.30、0.48和0.06 g ·kg^-1,比2015年分别下降55.2%、36.84%和62.5%;中国火电SO₂、NO_x、烟尘和PM_2.5总排放量分别为72.14、118.38、14.90和13.59万t ·a^-1,比2015年分别下降41.32%、19.29%、48.12%和40.39%.     

廊坊市区主要大气污染源排放清单的建立

通过调研、统计廊坊市区工业、城中村及机动车等资料,结合以往清单文献研究结果及清单编制指南中的排放因子,计算了廊坊市区主要大气污染物的排放量,得到廊坊市区2014年主要大气污染源排放清单.结果显示,2014年廊坊市区工业源(固定燃烧)NO_x、SO_2、NMVOC、CO、PM_(10)、PM_(2.5)排放总量分别为6.4×10~3、1.2×10~4、31、1.0×10~4、7.3×10~2、4.4×10~2t,其中热电行业排污贡献率最高,分别占NO_x、SO_2、CO、PM_(10)、PM_(2.5)工业源(固定燃烧)年排放总量的55%、48%、67%、63%、69%;安次区工业企业对气态污染物贡献较高,广阳区及开发区工业企业对颗粒物排污贡献较大.低矮面源(城中村)NO_x、SO_2、NMVOC、CO、PM10、PM_(2.5)年排放总量分别为1.8×10~2、3.6×10~3、3.0、4.9×10~3、1.5×10~2、72 t.道路移动源CO、HC、NO_x、PM_(2.5)年排放总量分别为2.4×10~4、1.9×10~3、2.2×10~3、44 t,其中小型客车对HC和CO贡献率较高,分别为53%和61%;NO_x年排放总量中26%由重型货车贡献;PM_(2.5)则主要由轻型货车和重型货车贡献,占比分别为39%和21%.     

四川省大气固定污染源排放清单及特征

根据收集到的四川省电厂、工业及民用部门的活动水平数据,采用合理的估算方法和排放因子,建立了四川省2010年大气固定污染源排放清单.结果表明:12010年四川省固定源共排放SO₂ 84.1万t、NO_x 44.9万t、CO 318.8万t、PM₁₀ 44.1万t、PM_2.5 25.5万t、VOC 17.9万t;2电厂和工业过程是固定源排放的主要贡献源;3燃煤是固定燃烧排放的主要贡献源,煤矸石、焦炭、天然气对污染物的贡献也不容忽视,水泥、钢铁、轻工业制造是本地区主要的工业过程排放源;4宜宾、成都及攀枝花是固定源污染物的主要贡献城市,约占四川省总排放量的20%~40%;5电厂、能源工业燃烧清单的不确定性主要来自排放因子,而工业过程涉及排放源种类繁多且复杂,排放测试研究较少,不确定性较高.     

乌鲁木齐市散煤燃烧大气污染物排放清单及时空分布特征

为研究乌鲁木齐市散煤燃烧对大气污染物的贡献情况,根据实地调研收集到的散煤燃烧活动水平数据,利用排放因子法建立2015年乌鲁木齐市散煤燃烧PM_2.5、SO₂和NO_x的排放清单,利用ArcGIS空间分析工具进行空间分布特征分析,使用蒙特卡罗方法进行不确定性分析.结果表明:2015年散煤燃烧排放PM_2.5、SO₂、NO_x分别为1.70×104、4.13×104、2.80×103 t.PM_2.5和SO₂排放的主要贡献区域为乌鲁木齐县,分别占排放总量的27.35%和26.23%,这是由于乌鲁木齐县社区居民和大棚种植耗煤量较大所致;NO_x排放的主要贡献区域为米东区,贡献率高达28.03%,这是因为米东区社区居民所用炉灶为手动炉排层燃炉灶,其排放因子较大所致.空间分布特征表明,污染物主要分布在米东区南部、沙依巴克区北部及乌鲁木齐县中部.不确定性分析表明,村庄、社区、大棚种植、商业和事业单位在95%的置信区间时不确定性分别为-69%~165%、-57%~116%、-68%~171%和-67%~165%.蒙特卡罗预测结果（平均值）高于排放清单的计算结果.研究显示,乌鲁木齐市散煤燃烧对污染物排放贡献较大,并且具有明显的季节性和区域性特征.      

2010~2015年我国水泥工业NOx排放清单及排放特征

基于我国2011~2015年水泥企业逐条生产线基础信息、活动水平及控制技术等数据,建立了水泥工业NO_x排放量计算方法和动态排放数据库.利用该方法,计算了2011~2015年逐条水泥生产线NO_x排放量,分析了2010~2015年我国水泥工业NO_x排放特征.结果表明,我国水泥工业NO_x排放量变化范围为168~199万t,自2010年的169万t增加到2012年的199万t,达到排放峰值,随后逐年下降,到2015年与2010年基本持平.水泥工业NO_x排放的地区分布不均衡,2015年安徽、四川、河南、湖南、云南、山东是排放量最大的省份,占全国排放总量的40%,上海、内蒙、山西、新疆、湖南、云南、四川是单位熟料NO_x排放强度最大的省份.从生产线规模来看,规模≥ 4000 t·d^-1的熟料生产线产量占比和NO_x排放量占比均最大,分别为68.5%和66.5%,单位熟料NO_x平均排放强度最低.水泥生产工艺结构的转变及水泥工业降氮脱硝工作的开展是影响水泥工业大气NO_x排放特征的主要因素.     

辽宁省人为源大气污染物排放清单及特征研究

为全面评估辽宁省关键大气污染物排放状况,系统收集和整理全省基础活动水平信息,采用排放因子法建立了该省2012年人为源大气污染物排放清单.结果显示,2012年辽宁省SO_2、NO_x、CO、PM10、PM_(2.5)、BC、OC及NH_3排放总量分别为1434.8×10~3、1632.3×10~3、6682.9×10~3、1529.9×10~3、1087.8×10~3、74.5×10~3、176.1×10~3t及880.4×10~3t.BC和OC最大贡献源为生物质燃烧源,排放集中分布在辽宁中、西部;NH_3主要来自畜禽养殖与化肥施用,排放高值区位于辽宁中部农业畜牧业发达地区;其他污染物主要来自固定燃烧源和工艺过程源,集中分布在辽宁中部城市群以及大连金州区、甘井子区和普兰店区.大连、沈阳是SO_2、NO_x、NH_3和颗粒物主要排放城市,鞍山和本溪由于钢铁行业发达,成为CO排放量最大的城市.基于卫星观测获得的NO_2垂直柱浓度对NO_x排放空间分布进行评估,两者相关性系数为0.57(p0.01).辽宁省级排放清单与国家尺度排放清单在一定程度存在差异,主要原因在于采用的活动水平和污染物控制效率的不同,基于详细本地化污染源信息建立的省级排放清单可以较好地反映实际情况.建议完善点源排放特征信息并加强本地化测试,进一步降低省级排放清单不确定性.