ArcGIS在大气污染源排放清单建立中的应用研究

以重工业城市唐山为例,在收集已有排放源数据的同时,结合唐山市环境空气质量状况,利用地理信息系统(ArcGIS)对污染企业的位置及污染物排放量、浓度参数建立网格模型,采用反距离权重法及区位商法对污染源及污染物的空间分布进行估算分析,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.为京津冀地区区域大气污染联防联控及2020年大气污染物区域消减计划打下数据基础.     

城市尺度VOCs污染源排放清单编制方法的构建

 基于国内外文献调研和北京市VOCs污染源普查结果,总结出一套较为完整的城市尺度VOCs污染源排放清单编制方法,该方法概括VOCs污染源排放清单的编制范围、各类VOCs污染源排放量的估算方法、VOCs污染源的空间定位方法和不确定性分析方法.同时较为全面地分析了各类污染源排放清单建立过程中,需要使用的排放因子和排放模型,需要收集的活动水平数据、相关模型参数及其获取途径,可以为研究者和环境管理部门建立排放清单提供指导.     

海峡西岸经济区大气污染物排放清单的初步估算

以2009年为基准年,结合污染源普查数据、统计年鉴及工业活动、居民生活等多个方面对海峡西岸经济区包括SO2、NOx、PM2.5、VOCs和NH3在内的大气污染物的排放量进行了估算,建立了海西区大气污染物排放清单.结果发现,上述5类污染物基准年的排放量分别为40.67×104、55.84×104、50.57×104、152.26×104和26.18×104t.其中,SO2、NOx及PM2.5的排放主要来自电厂,占排放总量的比例分别为25.58%、34.89%和38.75%;VOCs和NH3的主要排放源分别来自植被排放和养殖业,其贡献量分别为49.12%和47.07%.采用GIS对排放清单进行网格化处理,得出SO2、NOx及PM2.5的高排放强度区域与固定源的空间分布较为一致.此外,结合国家和地方"十二五"发展规划,采用情景分析方法估算了2015年海西区大气污染物的排放清单.与基准年相比,SO2、NOx和NH3的排放量呈下降趋势,PM2.5和VOCs的排放量呈大幅度增加.基准年排放清单的不确定性分析显示,VOCs排放估算的不确定度最大,为225%.     

环境管理数据在大气污染物排源放清单编制中的应用及改进对策

编制大气污染物源排放清单(以下简称"排放清单")需要获取大量污染源活动水平及污染物排放量数据,整个过程的人力、物力耗费巨大。目前,我国已建立了包含环境统计、污染源监测和排污许可三大数据体系在内的多来源环境管理数据体系,可考虑将其运用到排放清单编制工作中。然而,当前环境管理数据体系下的污染源类别和污染物种类涵盖不全,时间分辨率不高,空间分辨率不足,难以满足精细化排放清单编制要求,本文建议可扩大环境统计年报调查范围、细化调查指标,促进现有环境管理数据融合共享,创新大气污染源清单编制手段。     

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.     

南昌市固定燃烧点源大气污染物排放清单及特征

大气污染物排放清单是了解区域污染物排放特征、准确模拟空气质量的重要资料,而工业点源是大气污染的重点排放源.通过收集相关活动水平信息和合理的排放因子,采用"自下而上"的方法建立了南昌市2014年点源大气污染物排放清单.结果表明,SO_2、NO_x、CO、PM_(10)、PM_(2.5)和VOC排放总量分别为29576.2、17115.1、25946.6、4689.4、922.9和1190.4 t,其中,金属炼制行业对SO_2、CO和VOC的贡献最高,分别占37.75%、30.59%和38.45%;火电行业是NO_x的主要来源,其贡献率为47%;水泥等建材制造行业对PM_(10)和PM_(2.5)排放贡献最高,分别为26%和25%.根据排放源污染物排放量及地理坐标信息,建立了0.4 km×0.4 km的污染物排放量空间分布特征图,结果表明,南昌市大气污染物排放较为集中,青山湖区北部和新建区北部是SO_2、NO_x、CO和VOC的主要排放区,而PM_(10)和PM_(2.5)的排放量相对分散,并在安义县出现排放高值区.通过将计算结果与统计数据结果进行对比,了解所估算清单的准确程度.对SO_2和NO_x的计算值和统计值进行统计分析,结果显示,NMB(标准化平均偏差)和NME(标准化平均误差)值均小于50%,清单计算精度较高.同时,为了解清单数据质量,对清单的不确定性进行定量分析,结果显示,SO_2和VOC不确定性较低而PM_(10)和PM_(2.5)的不确定性相对较高,清单整体不确定性与其他研究结果相差不大.建议后期研究可以从提升基础数据质量和建立具有区域代表性的排放因子数据库着手,从而减小排放量的不确定性,获得精准可靠的大气污染物清单并应用于空气质量模型预报等更深入的研究.     

京津冀地区钢铁行业高时空分辨率排放清单方法研究

针对目前京津冀地区钢铁行业大气污染物排放量基数不清,排放清单缺失的现状,以钢铁行业调研、企业在线监测、污染源调查等数据为基础,综合考虑钢铁行业具体工艺设备、环保措施、产能等信息,按照自下而上的方法建立了一套高时空分辨率排放清单.经计算,2012年京津冀地区钢铁企业排放SO2为47.16万t,NOx为37.22万t,烟粉尘为34.15万t,其中烧结和高炉工艺为京津冀钢铁行业污染物的主要来源;从空间分布来看,唐山、邯郸两地区集中了整个京津冀地区一半以上的钢铁企业,其污染物排放量占到了整个区域钢铁企业排放总量的一半以上.     

基于WRF-Chem模拟验证的天水市主城区大气污染源排放清单

通过部门调研、现场调查和遥感解译等方法获取天水市主城区大气污染源活动水平数据,采用排放因子法估算了天水市主城区 10类污染源的9种污染物排放量,构建了2019年天水市主城区高分辨率排放清单,并采用横向比较法和模式验证法评估了排放清单的合理性.结果表明:(1)2019年天水市主城区 SO2、NOx、CO、VOCs、NH3...     

杭州市工业源VOCs排放清单及排放特征

杭州市作为2016年国际峰会、2022年亚运会等一系列重大活动的举办地,对VOC源排放清单的研究,尤其是工业源VOCs的影响越来越受到管理部门和当地居民的重视.通过采取自下而上的方式,首次对杭州市涉及VOCs排放的30多个行业的3 518家企业逐一进行了详细的调查和估算,并在此基础上建立了杭州市工业源VOCs排放清单.从区域排放、排放强度、空间分布等不同角度对杭州市工业源VOCs排放特征进行了系统分析.研究结果表明,2015年杭州市工业源VOCs排放量为36 839.5 t;印刷和记录媒介复制、化学原料和化学制品制造、金属制品、纺织、橡胶和塑料制品行业是杭州市工业源VOCs排放量最大的五个行业;排放总量最大是萧山区,其次是富阳区和大江东产业集聚区;工业源VOCs排放强度最高的区域为富阳区、建德市和临安市;工业源VOCs排放主要集中在萧山区、大江东、富阳区、余杭区等工业企业较为密集的区域.     

基于本地污染源调查的杭州市大气污染物排放清单研究

基于实地调查数据并辅以统计数据,采用物料衡算法和排放因子法,估算了杭州市2015年大气污染物排放清单,并选取经纬度坐标、路网、航道、土地类型和人口等数据作为权重因子,研究了该地区各类排放源污染物排放空间分布特征.结果表明,杭州市2015年SO_2、NO_x、CO、VOCs、PM_(10)、PM_(2.5)和NH_3年排放总量分别为22.20×10~3、108.17×10~3、192.10×10~3、134.94×10~3、78.12×10~3、27.65×10~3和59.75×10~3t.工业源是杭州市SO_2排放的主要来源,移动源对NO_x和CO的排放贡献最为显著,扬尘源是杭州市PM_(10)和PM_(2.5)排放的最主要来源,其次为工业源;VOCs排放的主要来源依次为工业源、天然源和移动源;NH_3排放主要来自农业源.从空间分布来看,排放主要集中在中心城区及其周边的萧山、下沙、大江东、余杭和富阳等工业企业相对密集的区域.本研究建立的排放清单在污染源覆盖范围和排放因子方面仍然存在一定的不确定性,建议在后续研究中重点开展低、小、散企业及本地化排放因子调查研究工作,进一步提升大气污染物排放清单的准确度.     

四川省人为源大气污染物排放清单及特征

在收集四川省各城市人为污染源活动水平数据基础上,基于自下而上和自上而下结合的清单构建方法,选取排放因子并结合GIS技术,建立了该地区2015年1 km×1 km人为源大气污染物排放清单.结果表明,2015年四川省人为源SO_2、NO_x、CO、PM_(10)、PM_(2.5)、BC、OC、VOCs和NH_3排放量分别为444.9×10~3、820.0×10~3、3 773.1×10~3、1 371.6×10~3、537.5×10~3、28.7×10~3、53.1×10~3、923.6×10~3和988.0×10~3t.电厂和工业锅炉等燃煤排放贡献了95%以上的SO_2,移动源、化石燃料燃烧源和工艺过程源分别贡献了54%、23%和20%的NO_x,以钢铁和建材制造为主的工艺过程源分别贡献了20%的PM_(10)和34%的PM_(2.5),以道路扬尘为主的扬尘源分别贡献了60%的PM_(10)和35%的PM_(2.5),生物质燃烧分别贡献了33%的BC和51%的OC,以机械加工、建筑装饰、电子设备制造、印刷和家具等行业为主的溶剂使用源贡献了46%的VOCs,NH_3主要来自畜禽养殖和氮肥施用等农业部门排放,分别占总排放量的70%和25%.污染物空间分布结果显示,四川省各项大气污染物主要集中分布于人口最为密集,农业和工业均较为发达的四川盆地和攀枝花部分区域,其中,以成都、德阳和绵阳为代表的成都平原城市群为四川盆地内的主要排放高值区域.所建立的排放清单存在一定不确定性,后续研究中应针对活动水平数据获取的不足开展数据收集工作,加强排放贡献较大典型污染源的排放因子本地化研究工作,逐步完善四川省大气污染物排放清单,为四川省复合型大气污染研究和防治提供科学支撑.     

基于遥感数据的秸秆焚烧源排放清单及时空分布特征

分析秸秆焚烧事件引起的空气污染状况,常使用CMAQ、NAQPMS、WRF-CHEM等模型进行空气质量模拟,而污染源排放清单是模拟模型的关键输入.为满足模型清单输入要求,以2014年5月7日四川盆地内发生的一次由油菜秸秆焚烧引起的重污染事件为例,采用排放因子法进行污染物年排放量估算,结合卫星火点数据、土地利用数据对其进行空间特征分析,并使用Bluesky CONSUME模型估算了污染物的烟羽抬升,结合激光雷达获取了气溶胶消光系数以分析其时间特征.结果表明:以2013年为基准年,全年区域内CO、NO_x、SO₂、PM_2.5、PM₁₀及NMVOC（非甲烷挥发性有机化合物）的年排放量分别为5 791.022、193.842、43.268、574.602、1 495.350和1 495.350 t,成都市、德阳市、绵阳市、眉山市、资阳市各污染物排放量占比分别为13.90%、22.39%、31.81%、12.11%、19.79%.各污染物排放量均在地面层呈3个大值中心、2个空值带的分布趋势.采用环境1B卫星和MODIS火点数据结合提取焚烧火点分析发现,5月7日四川盆地内5个城市均存在不同程度的秸秆焚烧情况.经空间分配后发现,此次排放的重点在德阳市及绵阳市南部,污染物排放量最大值出现在德阳市中部,成都市秸秆焚烧火点最少,污染物排放量也最小.受当天大气边界层高度的影响,污染物垂直分布主要集中在35 m以下,并在30 m左右形成污染物极大层.另外,受秸秆焚烧管制影响,在16:00-翌日04:00排放量呈逐渐上升趋势,09:00-16:00排放量较少.研究显示,秸秆焚烧源排放清单与前人研究结果较为一致,排放清单的烟羽抬升结果与气溶胶消光系数的垂直分布较为吻合.      

广西工业源大气污染物排放清单及空间分布特征研究

大气污染物排放清单是了解区域污染物排放特征的重要资料,而工业源是大气污染的重点排放源.研究根据收集的工业企业活动水平数据,选择合理的计算方法和排放因子,建立了广西2016年工业源大气污染物排放清单.结果表明,2016年广西工业源SO_2、NO_x、CO、PM_(10)、PM_(2.5)、VOCs排放总量分别为20.7×10~4、21.6×10~4、147.5×10~4、48.4×10~4、25.7×10~4、34.7×10~4 t.其中,电厂和非金属矿物制品业对SO_2、NO_x、PM_(2.5)和VOCs的贡献最高.除此之外,黑色金属冶炼是SO_2、NO_x和PM_(2.5)的主要贡献源;有色金属冶炼是PM_(2.5)的主要贡献源;农副食品加工业是VOCs的主要贡献源.根据排放源污染物排放量及地理坐标信息,建立了污染物排放量空间分布特征图.结果显示,广西工业企业SO_2和NO_x排放主要集中在百色、柳州、防城港和贵港市;颗粒物排放主要集中在贵港、柳州和百色市;VOCs排放主要集中在柳州、贵港和崇左市.研究建立的排放源清单结果具有一定的不确定性,建议进一步完善基础研究.     

恩施州大气污染物排放量估算及清单构建

该文通过污染源现场调查和部门资料收集,结合全国第二次污染源普查和湖北省污染源自动监控综合管理系统,以2017年为基准年,对恩施州大气污染物排放量进行了估算,并建立了恩施州1 km×1 km大气污染源排放清单,研究分析了清单结果和普查结果的差异。结果显示,2017年恩施州人为源SO_2、NO_x、CO、VOCs、PM_(10)、PM_(2.5)、BC、OC和NH_3排放总量分别为12 702.26、19 610.04、168 721.49、16 709.92、17 382.89、10 789.67、3 593.30、5 848.86和43 778.37 t;天然源挥发性有机物(BVOCs)排放总量为159 239.47 t。其中,固定燃烧源是SO_2、CO、PM_(10)、PM_(2.5)、BC和OC主要来源,移动源是NO_x和VOCs的主要来源,NH_3的主要来源是农业源,PM_(10)、PM_(2.5)排放主要来自扬尘源。阔叶林和针叶阔叶混交林对天然源排放贡献较大。空间分布上,污染物排放主要集中在恩施市、利川市和巴东县。对比清单结果和普查结果,SO_2和VOCs排放量估算较普查结果高,NO_x排放量估算与普查结果相差不大。     

我国大气污染源排放清单发展历程和对策建议

为进一步推动我国大气污染源排放清单的发展,详细回顾了我国大气污染源排放清单的发展历程及面临的挑战.我国大气污染源排放清单起步于20世纪80年代,2000年之后尤其是2014年,原环境保护部发布了一系列大气污染源排放清单编制技术指南,使我国大气污染源排放清单工作得到了迅速发展.30多年来基本形成了结合我国实际情况的大气污染源分类、大气污染物排放系数、大气污染物排放量确定方法等大气污染源排放清单相关技术方法.但目前我国尚未建立起排放清单编制的规范化工作程序,国家、省级和城市级环保部门在大气污染源排放清单工作中的分工尚不明晰,清单编制没有融入日常环境管理工作中,现有排放清单工作和研究成果相对分散、缺乏系统性,排放清单对环境管理的支撑作用尚未得到充分发挥.在综合分析了我国大气污染源排放清单取得的进展和面临挑战的基础上,提出如下建议:进一步完善我国大气污染源排放清单技术体系,使排放清单工作制度化、程序化、规范化,明确国家、省级和城市级环保部门在大气污染源排放清单工作中发挥的作用,使大气污染源排放清单成为各级环保部门每年必须完成的工作;进一步推广结合网格化管理、基于区县和乡镇调研的城市大气污染源排放清单编制技术;加强排放清单校核和不确定性分析研究等.      

邯郸市大气污染源排放清单建立及总量校验

邯郸作为"2+26"城市主要的重工业城市之一,位于京津冀南北传输通道的核心位置,在京津冀地区大气污染协同调控中处于重要地位.为改善当地空气质量,以邯郸市为研究对象,基于拉网式调查获取详细活动水平数据,结合相关排放因子,得到2016年邯郸市大气污染源排放清单;采用WRF-CMAQ（气象-空气质量）数值模型,模拟了2016年典型季节代表月（1月、4月、7月、10月）的空气质量,验证了数值模型的准确性;最后基于总量校验方法,反向估算了邯郸市典型污染物的排放总量,对初始大气污染源排放清单进行校验.结果表明:①2016年邯郸市SO₂、NO_x、TSP、PM₁₀、PM_2.5、CO、VOCs、NH₃的总排放量分别为78 533、183 126、497 466、258 940、124 637、3 735 355、200 309、187 299 t.②工业源是SO₂、NO_x、PM_2.5、CO和VOCs的主要排放源,分别占总排放量的74.5%、54.5%、30.6%、76.7%和28.1%;无组织扬尘源对TSP、PM₁₀、PM_2.5的贡献较大,分别占总排放量的58.5%、43.6%、30.3%;NH₃的主要排放源为农畜氨及人体和其他氨,二者排放的NH₃占总排放量的96.9%.③总量模型估算得到邯郸市PM_2.5、SO₂、NO₂年排放量分别为152 739、79 405、206 549 t;对比分析校验前、后典型污染物排放发现,校验前的大气污染源排放清单可能低估了PM_2.5和NO_x的排放量.研究显示,邯郸市污染物排放量较大,工业源为主要排放源,建议相关部门加强对工业源的管控力度.      

上海污水排放特征分析

根据2000年上海水环境污染源调查结果和排污申报数据,分析了上海市不同污染源类型(工业污染源、企事业生活污染源、居民生活污染源和畜禽污染源)、不同区域(中心城区和郊区)、不同排放途径(集中式处理和直排水体)的污水排放特征以及污染物排放特征.结果表明,工业废水排放量为4类污染源之首,从CODCr和NH3-N的排放总量来看,生活污染源(包括企事业生活污染源和居民生活污染源)所占比例较大;污水直排河道的现象较为严重,约有55.94%的污水直排河道;畜禽污染的废水排放量虽小,但污染负荷比例较高,且都直排河道.     

东北三省工业废水污染物排放的时空变化规律研究

采用等标污染负荷法和GIS空间分析方法,针对改革开放和产业结构大调整前后的4个典型年份,从工业污染源空间特征出发分析了东北三省工业废水污染物排放的变化趋势,并详细讨论了重点污染物排放的时空演变规律. 结果表明:东北三省工业污染源主要分布在哈大铁路和高速公路沿线以及辽宁省中部及沿海地区,且有不断集中的趋势;工业废水排放总量以及污染物排放总量都呈不断减少的趋势;东北三省主要污染物为挥发酚,COD_Cr,石油类及汞;有机污染物排放量高于无机污染物,其中挥发酚、石油类的主要排放区域变化很大,污染物排放区域转移趋势明显;COD_Cr和汞的主要排放区域变化不大,有新污染城市出现; 20年间东北三省废水排放量比例变化不大,污染物等标污染负荷排名却变化很大.      

长江三角洲地区能源消费大气污染物排放特征

针对长江三角洲(以下简称“长三角”)16个主要地区,基于常规可获取的统计资料确定污染源活动水平,结合最新的污染源调查资料及相关研究成果确定污染物排放因子,以2008年为基准年,研究了能源消费大气污染物排放特征,建立了具有较高时空分辨率、且便于滚动更新的网格化动态排放清单.结果表明:长三角16个地区2008年能源消费过程中SO2、NOx、PM10、PM2.5、CO的排放量分别为3158.58, 3154.96,979.76,632.34,5258.08kt.其中上海、苏州、南京、杭州、无锡和宁波6城市污染物排放总量均占长三角地区排放总量的60%左右.SO2和NOx排放主要集中在工业和火电部门,颗粒物和CO排放则主要集中在工业部门,机动车对于CO也有较大的排放贡献率.火电部门污染排放具有较强的月变化特征;道路机动车排放受居民出行规律影响,具有明显的周变化和日变化特征.     

基于实际飞行数据的首都机场飞机发动机日排放清单估算方法研究

根据航班实际飞行数据估算机场飞机主发动机排放量,可以提升机场排放清单编制的准确度.基于北京首都机场某日运行数据和国内1326架次航班的机载飞行数据(QAR数据),研究了基于飞行数据的机场飞机主发动机排放清单制定方法.采用一阶近似3.0(FOA3.0)方法补充国际民航组织发动机排放数据库颗粒物基准排放指数,结合QAR数据,应用波音燃油流量法2(BFFM2)估算了实际飞行条件下污染物排放指数,编制了首都机场该日飞机主发动机排放清单,分析了首都机场航班排放特征.在此基础上,探讨了结合实际数据本地化的着陆和起飞循环,以期为机场飞机主发动机排放量的快速准确核算提供新的思路.结果发现,该日航班主发动机HC、CO、NO_x和PM_(2.5)排放量分别为933.9、10967.8、14703.5和85.5 kg,较标准LTO循环估算结果的偏差分别为15.6%、13.2%、-29.1%和-18.9%.NO_x排放主要集中在起飞和爬升阶段,占其排放总量的68.0%;HC和CO排放主要集中在滑行和慢车阶段,分别占其排放总量的90.0%和88.0%;PM_(2.5)在各飞行阶段的排放较为平均.对于单位LTO循环,航班滑行过程中平均排队等候(地速为零)时间为7.7 min,产生的HC、CO、NO_x和PM_(2.5)分别占总滑行阶段对应污染物排放量的26.3%、27.5%、25.7%和27.5%,这一部分排放量有望通过场面运行优化进一步控制.