北京市典型城区餐饮业VOCs和PM2.5排放量估算

以北京市餐饮企业分布密度最大的西城区为案例区,通过对研究区域内餐饮企业进行实地污染物检测及排放活动水平调查,计算得到基于就餐人数、就餐时间、烹饪油用量和灶头数4种核算基准的餐饮业VOCs和PM_2.5排放因子,并利用排放因子法分别估算该区域在餐饮废气净化设备升级改造前后餐饮企业VOCs和PM_2.5年排放量.结果表明：本研究区域餐饮业废气净化设备升级改造前VOCs排放量范围为319.03~506.38t/a,改造后为92.14~109.89t/a;改造前PM_2.5排放量范围为166.55~211.09t/a,改造后为30.22~36.05t/a,排放量明显减少.餐饮业废气净化设备改造后VOCs和PM_2.5减排率分别为71%~82%和80%~86%,餐饮业废气净化设备升级改造减排效果良好.计算得到以街道为单元的餐饮源VOCs和PM_2.5排放强度范围分别为1.45~4.32t/km²和0.47~1.42t/km².通过PM_2.5实测浓度（小时值）数据分析,餐饮业废气净化设备升级改造前、后PM_2.5浓度平均减少了28.9%,最接近于用油量为核算基准的排放因子降低比例.     

长春市餐饮源PM2.5和VOCS排放清单

采用自下而上的四种不同清单编制方法（以人口、就餐次数、用油量和灶头为核算基准）,评估了长春市辖区2014年不同餐饮活动（家庭餐饮、社会餐饮和食堂餐饮）的大气污染物PM_2.5和VOC_S的排放量,编制了餐饮源大气污染物PM_2.5和挥发性有机物（VOC_S）排放清单,并分析了餐饮源排放的时空分布特征.结果表明：2014年长春市辖区餐饮源PM_2.5总排放量183~770t,VOC_S总排放量9~586t;长春市辖区餐饮源PM_2.5和VOC_S的最大排放源是家庭餐饮,其贡献率分别为74%~81%和28%~78%,食堂餐饮的贡献率分别为8%~22%和3%~26%,社会餐饮的贡献率分别为2%~17%和2%~69%;排放强度空间分布表明,长春市辖区餐饮源污染物在排放区域上：朝阳区 > 南关区 > 绿园区 > 二道区 > 宽城区 > 双阳区;时间变化特征显示,日变化峰值为07：00~08：00,11：30~12：30,18：00~20：00;周变化中周三、周六和周日排放量较大;季节变化中,冬季排放强度高于其他季节,其中十二月份贡献率最大（9.98%）;不同方法计算的大气污染物排放清单中,以人口为基准的不确定性最大,VOC_S的不确定性为302%,以用油量为基准的不确定性最小,PM_2.5和VOC_S的不确定性分别为31%和61%,可以作为区域餐饮源大气污染物清单推荐方法.未来的工作将侧重于典型餐饮源本地排放因子的测定,从而有效减少排放清单的不确定性.     

六类餐饮源排放PM2.5化学成分谱

大气颗粒物源成分谱可以表征源排放颗粒物的理化特征,为受体模型开展来源解析研究提供基础数据.餐饮油烟排放是室内外环境大气污染的来源之一,当前餐饮源排放PM_2.5的化学成分谱仍然缺乏.该研究分别在成都市、武汉市和天津市采集了29组6种餐饮源（居民烹饪、火锅店、烧烤店、职工食堂、中餐馆、商场综合餐饮）排放的PM_2.5样品,分析无机元素、离子、碳、多环芳烃（PAHs）等化学组分,并构建了餐饮源排放颗粒物化学成分谱.结果表明:①餐饮源排放PM_2.5化学成分中的主要组分为OC（有机碳）、EC（元素碳）、Ca、Al、Fe、NH₄+、SO₄2-、NO₃-、Na+、K+、Mg2+和Cl-,其中w（OC）最高,为41.67%~57.91%.②餐饮源排放PM_2.5的PAHs中,3环和4环占比较高,其中芴（Flu）、菲（Phe）、荧蒽（Fla）、芘（Pyr）的质量分数相对其他物质较高.研究显示:餐饮源排放PM_2.5中OC/EC约为15.99~67.61,在一定程度上可以用来表征餐饮源排放;Fla/（Fla+Pyr）和InP/（InP+BghiP）多集中在0.45~0.55之间,或可作为标识餐饮源的特征比值.      

菏泽市PM2.5源方向解析研究

为了定量解析环境受体中不同方向PM_2.5的源贡献水平,利用“源方向解析”（source directional apportionment,SDA）法〔综合PMF（positive matrix factorization,正定矩阵因子）方法和后向轨迹模型〕对京津冀大气污染传输通道上某典型城市——菏泽市环境受体中PM_2.5进行来源解析,并分析不同方向的源贡献.结果表明,菏泽市环境受体中ρ（PM_2.5）变化范围为42.73~191.72 μg/m3,平均值为92.54 μg/m3.SO₄2-、NO₃-和NH₄+是菏泽市环境受体中PM_2.5的主要化学组分;ρ（SO₄2-）、ρ（NO₃-）和ρ（NH₄+）的平均值分别为29.78、22.11和7.91 μg/m3,三者之和占ρ（PM_2.5）的63.54%.PMF的计算结果显示,二次无机盐、机动车排放、扬尘、煤烟尘和建筑水泥尘是菏泽市环境受体中PM_2.5的贡献源类,分担率分别为32.61%、22.60%、19.54%、16.25%和9.00%.利用后向轨迹模型识别出PM_2.5贡献源类的4个潜在方向,分别为东南、正西、西北和正东.二次无机盐在4个方向的贡献分别为8.49%、5.01%、6.65%和12.88%;机动车排放分别为1.39%、4.44%、7.47%和8.22%;扬尘分别为4.95%、3.65%、4.12%和6.92%;煤烟尘分别为4.56%、1.93%、2.16%和7.28%;建筑水泥尘分别为2.22%、1.88%、1.27%和3.56%.研究显示,菏泽市PM_2.5污染较为严重,其中二次源、机动车和扬尘源是其主要贡献源类,并且来自菏泽市东部的各源类贡献均较高.      

菏泽市冬季大气PM2.5和PM10中碳组分来源解析

为研究菏泽市冬季大气颗粒物中碳组分的污染特征和来源,于2016年1月采集菏泽市冬季大气PM_2.5和PM₁₀样品,基于热光反射法分析样品中OC（有机碳）、EC（元素碳）及8个碳组分[OC1、OC2、OC3、OC4、EC1、EC2、EC3和OP（裂解碳）]的含量,并计算得到ρ（Char-EC）（Char-EC为燃料燃烧后固体残渣中的EC）和ρ（Soot-EC）（Soot-EC为燃烧后气相挥发物质再凝结形成的EC）,以定性识别大气颗粒物中碳组分的来源.结果表明,菏泽市冬季大气颗粒物样品中碳组分浓度处于较高水平,PM_2.5中的ρ（OC）、ρ（EC）分别为26.34、9.22 μg/m3,PM₁₀中ρ（OC）、ρ（EC）分别为31.82、10.71 μg/m3.采样期间大气PM_2.5中碳组分（OC、EC、OC1、OC2、OC3、OC4、EC1、EC2、EC3、Char-EC、Soot-EC）浓度与PM₁₀中相应各组分浓度的比值均大于0.5（0.60~0.90）,表明碳组分多集中于细粒子（PM_2.5）.大气颗粒物样品中各碳组分浓度具有明显空间差异,各点位大气PM_2.5和PM₁₀中ρ（OC）均显著高于ρ（EC）（T检验,P < 0.05）.菏泽市冬季大气PM_2.5和PM₁₀中Char-EC/Soot-EC（二者质量浓度之比）分别为10.04、8.00,并且存在显著的空间差异性（T检验,P < 0.05）.PMF（正定矩阵因子分解法）解析结果表明,菏泽市冬季大气PM_2.5和PM₁₀中碳组分来源主要有4类,包括两类柴油车（1类排放的碳组分中以EC2为主,定义为柴油车-1;1类排放的碳组分中以EC3为主,定义为柴油车-2）、汽油车、生物质燃烧和燃煤混合源,对大气PM_2.5中碳组分的分担率分别为13.98%、5.13%、24.47%、41.97%,对大气PM₁₀中碳组分的分担率分别为16.08%、8.21%、18.34%、47.35%.可见,菏泽市冬季大气PM_2.5和PM₁₀中碳的主要来源是柴油车、汽油车、生物质燃烧和燃煤.      

静电油烟净化器对餐饮油烟中醛酮类VOCs的去除

利用2,4-二硝基苯肼（DNPH）硅胶管采集了9家餐饮企业静电油烟净化装置处理前后的醛酮类VOCs样品,并采用高效液相色谱（HPLC）进行分析.结果表明,9家餐饮企业处理前后的油烟中醛酮类VOCs浓度范围分别为419.5~3372,415.8~2934μg/m³,经过基准风量折算后的浓度分别为783.4~3761和541.7~2997μg/m³,VOCs排放浓度与烹饪方式、实际使用灶头数和排风量有关.从排放的醛酮类VOCs的种类来看,C1~C3化合物的浓度占检测到的总羰基的66%以上,且甲醛占比最高,其次是乙醛;C4~C8化合物的含量相对较低.静电式油烟净化器对醛酮类VOCs的平均净化效率为31.82%,最高可达69.14%,其中对甲醛的净化效果最佳,平均为35.21%,最高达80.10%.复合式静电油烟净化器的净化效果要稍好于单一静电油烟净化器.     

静电油烟净化器对餐饮油烟中醛酮类VOCs的去除

利用2,4-二硝基苯肼（DNPH）硅胶管采集了9家餐饮企业静电油烟净化装置处理前后的醛酮类VOCs样品,并采用高效液相色谱（HPLC）进行分析.结果表明,9家餐饮企业处理前后的油烟中醛酮类VOCs浓度范围分别为419.5~3372,415.8~2934μg/m³,经过基准风量折算后的浓度分别为783.4~3761和541.7~2997μg/m³,VOCs排放浓度与烹饪方式、实际使用灶头数和排风量有关.从排放的醛酮类VOCs的种类来看,C1~C3化合物的浓度占检测到的总羰基的66%以上,且甲醛占比最高,其次是乙醛;C4~C8化合物的含量相对较低.静电式油烟净化器对醛酮类VOCs的平均净化效率为31.82%,最高可达69.14%,其中对甲醛的净化效果最佳,平均为35.21%,最高达80.10%.复合式静电油烟净化器的净化效果要稍好于单一静电油烟净化器.     

餐饮源油烟中PM2.5的化学组分特征

集中分析了餐饮无组织排放源(街边小吃、火锅店、露天烧烤)及有组织排放源(10家大中型餐馆)油烟PM_2.5中的TC(总碳)、元素组分、离子组分和16种PAHs,得到了各类餐饮源油烟PM_2.5的化学组成特征,建立了餐饮源油烟化学成分谱. 结果表明:各餐饮源油烟的ρ(PM_2.5)是大气背景值的3~42倍,其中露天烧烤油烟的ρ(PM_2.5)最高,达5 659.8 μg/m3. 不同餐饮源油烟的PM_2.5中各化学组分均为w(TC)(38.1%~75.8%)＞w(元素组分)(4.5%~27.0%)＞w(离子组分)(2.7%~22.6%),并且ρ(PM_2.5)与w(TC)呈显著正相关(R=0.84). 菲(PHE)、芘(PYR)、荧蒽(FLT)的质量分数在各类餐饮源油烟的PAHs中均普遍较高,分别为13.8%~21.6%、9.2%~26.5%、6.9%~22.0%.大中型餐馆油烟的PAHs中苯并苝(BPE)的质量分数最高(27.5%),而在其他餐饮源中均小于6.7%;(CHR)的质量分数最低(3.3%),而在其他餐饮源中均大于5.3%. 露天烧烤油烟的PAHs中芘、荧蒽的质量分数分别是其他餐饮源的2.7和2.3倍以上;萘(NAP)的质量分数(0.3%)较小,但在其他餐饮源中均大于11.4%,可以作为特定餐饮源油烟的特征物种.      

西安市人为源一次PM2.5排放清单及减排潜力研究

颗粒物是影响西安市环境空气质量的主要因子.结合《西安统计年鉴2015》《2014年环境统计数据》和现场调查等确定了西安市各类PM_2.5排放源的活动水平数据,采用物料衡算法和排放因子法测算了西安市2014年大气中PM_2.5的年排放总量,并从行业和区域角度详细分析了PM_2.5的排放贡献率.在此基础上,以2014年为基准年,依据西安市地方政策和各行业最新排放标准,对PM_2.5的减排潜力进行了预测.结果表明:2014年西安市人为源一次PM_2.5排放总量为33 660.1 t,其中,固定燃烧源、工艺过程源、移动源、生物质燃烧源、扬尘源和餐饮源的贡献率分别为27.6%、23.5%、6.8%、10.7%、31.1%和0.3%.道路扬尘、窑炉和发电为西安市PM_2.5的重点排放行业,其PM_2.5排放量分别占排放总量的21.4%、20.3%和11.0%.各区县中,鄠邑区、灞桥区和未央区的PM_2.5排放量较高,其贡献率分别为15.7%、13.7%和12.7%;新城区PM_2.5排放量最小,为297.8 t/a.2014年西安市PM_2.5平均排放强度为2.07 t/km2,其中,碑林区排放强度（16.80 t/km2）最大,高陵区（0.48 t/km2）最小.按照《西安市2017年"铁腕治霾保卫蓝天"工作实施方案》等新政策的规定,预测在新的排放标准下西安市PM_2.5排放量将比2014年削减63.7%.研究显示,固定燃烧源、工艺过程源和生物质燃烧源有较大的减排潜力.      

国Ⅴ公交车燃用生物柴油的颗粒物碳质组分排放特性

以一辆国Ⅴ柴油公交车为研究对象,在重型底盘测功机上运行中国典型城市公交循环,研究了纯柴油（D100）,体积混合比例分别为5%,10%和20%餐厨废弃油脂制生物柴油-柴油混合燃料（即B5,B10,B20）的颗粒物（PM）碳质组分排放特性.结果表明：国Ⅴ柴油公交车尾气颗粒物碳质组分包括有机碳（OC）和元素碳（EC）,OC占73%~82%,OC的主要组分是OC2和OC3,生物柴油对车辆尾气颗粒物OC组成比例没有影响;随着生物柴油混合比例的增加,公交车尾气颗粒物OC和OC+EC排放呈降低的趋势,EC排放增加,且B10的OC排放较高;PM_0.05~0.1,PM_0.1~0.5,PM_0.5~2.5,PM_2.5~18 4个粒径段颗粒物中,PM_0.1~0.5的OC和EC排放最高,PM_2.5~18的EC排放几乎为零,生物柴油可改善公交车尾气超细颗粒（PM_0.05~0.1）的OC排放,对公交尾气颗粒物EC排放基本没有影响;公交使用生物柴油混合燃料尾气颗粒物OC/EC减小,且PM_0.05~0.1和PM_0.5~2.5OC/EC降低幅度明显,对大气二次气溶胶的影响减弱.     

珠江口湾区靠港船舶转用低硫油的成本与环境效益

船舶对区域大气污染的贡献备受关注.为控制船舶大气污染物排放,推进我国靠港船舶转用低硫油,以珠江口湾区为案例区,在利用统计分析法确定船舶辅机功率、靠港时间等关键参数的基础上,采用燃料动力法估算靠港船舶转用低硫油的经济成本与环境效益.结果表明:①珠江口湾区靠港船舶燃油消耗量大,2015年珠江口湾区船舶在靠港期间的总耗油量达31.35×104 t.②珠江口湾区靠港船舶转用低硫油的环境效益显著.2015年珠江口湾区大于3 000 DWT（载重吨）的靠港船舶转用w（S）（硫含量）为0.5%的燃油时,PM₁₀、PM_2.5、NO_x、SO_x排放量分别减少792.8、729.1、566.3、6 979.9 t;转用w（S）为0.1%的燃油时,PM₁₀、PM_2.5、NO_x、SO_x排放量分别减少835.3、792.8、1769.7、8 155.0 t.③靠港船舶转用低硫油会增加船东的成本.2015年珠江口湾区大于3 000 DWT靠港船舶都转用w（S）为0.1%的燃料油,因燃油价格差导致的额外成本为2.29×108元.在目前航运经济不景气的背景下,可通过财政补贴方式鼓励船东转用低硫油.参照深圳对靠港船舶转用低硫油的补贴政策,2015年大于3 000 DWT靠港船舶转用w（S）为0.5%的燃油时需补贴资金1.71×108元,转用w（S）为0.1%的燃油时需补贴资金2.29×108元.研究显示,靠港船舶转用低硫油能显著降低大气污染物排放,但转用低硫油需要船东承担一定的经济成本,政府应通过补贴等激励方式,逐步推进靠港船舶转用低硫油.      

含氧柴油对柴油机排放及细颗粒物碳质组分的影响

乙缩醛(1,1-diethoxyethane)与柴油互溶性好, 可替代乙醇作为生物质来源的柴油含氧添加成分. 生物柴油掺混可以提高乙缩醛和柴油混合燃料的闪点及含氧量. 在柴油发动机台架上, 考察柴油和2种含氧柴油(10%乙缩醛+90%柴油和10%乙缩醛＋10%生物柴油＋80%柴油)在2个固定转速不同负荷的5个工况点的排放特性, 分析了NO_x、HC、CO和PM_2.5排放情况, 并用DRI的碳分析仪分析了PM_2.5中的碳质组分.结果表明, 与普通柴油排放相比, 含氧柴油对NO_x排放速率的影响不大, 在某些工况点HC排放速率有较显著的增加. 含氧柴油降低了柴油机PM_2.5排放速率, 最大降低幅度29%. 从碳质组成上看, 含氧燃料降低了PM_2.5中总碳 (total carbon,TC) 的排放速率, 最大降低幅度24%. 含氧柴油的元素碳(elemental carbon,EC)排放速率普遍低于普通柴油; 有机碳(organic carbon,OC)的排放速率在发动机高转速工况时明显低于普通柴油; PM_2.5的OC/EC值在大多数工况下高于普通柴油. 3种燃料排放PM_2.5的碳质组成百分比相似, OC和EC主要为OC1和EC1. 含氧柴油降低了柴油机PM_2.5的排放速率, 颗粒物中OC的比例有所增加, 但对颗粒物的碳质组分组成没有明显的影响.     

长沙市人为源大气污染物排放清单及特征研究

根据收集的长沙市人为源活动水平数据,建立了该地区2014年1 km×1 km人为源大气污染物排放清单.结果显示,2014年长沙市SO_2、NO_x、CO、PM_(10)、PM_(2.5)、BC、OC、VOCs和NH_3排放总量分别为53.5×10~3、78.3×10~3、284.6×10~3、102.3×10~3、42.1×10~3、4.0×10~3、7.2×10~3、64.2×10~3、27.1×10~3t.化石燃料固定燃烧源为最大的SO_2排放贡献源,道路移动源是主要的NO_x贡献源,CO排放主要来自化石燃料固定燃烧源和道路移动源,长沙市VOCs的最大贡献源是溶剂使用源,PM_(10)、PM_(2.5)最主要的排放源是扬尘源,BC最大的排放贡献源为化石燃料固定燃烧源,生物质燃烧源是最大的OC贡献源,NH_3排放主要来源于畜禽养殖和农业施肥.空间分布结果显示,长沙市NH_3的排放在宁乡县、望城区、长沙县、浏阳市分布较多,主要呈现片状分布.其他污染物排放高值区则主要分布在中心城区、工业区及道路分布区域.     

北京市燃煤锅炉烟气中水溶性离子排放特征

选择北京市典型烟气脱硫除尘净化工艺的燃煤锅炉,分析和评估了其烟气中水溶性离子的排放水平、排放特征及其影响因素.北京市燃煤锅炉水溶性离子平均基准排放质量浓度最高51.240 mg·m-3,最低7.186 mg·m-3,且水溶性离子排放水平与烟气含湿量无关.SO2-4作为脱硫反应的特征产物是北京市燃煤锅炉烟气排放共有的主要特征离子,其排放量占离子排放总量的63.8%~81.0%;F-是燃煤电厂烟气排放的又一特征离子,其排放量占离子排放总量的22.2%~32.5%.烟气净化工艺对水溶性离子的排放水平和特征有显著影响,Na+是添加脱硫剂Na OH的特征离子;NH+4和NO-3是脱硫剂NH4HCO3的特征离子,Mg2+是作为Mg O脱硫剂的特征离子,但脱硫剂Ca O/Ca CO3未增加Ca2+的排放.燃煤电厂锅炉烟气中排放的NH+4和NO-3显著低于其他工业与供暖锅炉.烟温对水溶性离子的形态分布有显著影响,水溶性离子在烟温高时以超细模态存在而不易被滤膜捕集.     

长三角区域非道路移动机械排放清单及预测

基于长三角典型城市非道路移动机械实地调查成果,结合长三角各城市非道路移动机械相关指标现状及变化趋势,建立了长三角三省一市非道路移动机械大气污染源排放清单,并开展了2005~2025年区域非道路移动机械保有量、燃油消费量及污染物排放量预测.2014年长三角非道路移动机械总量约为8.23×106台,柴油消费量约9.95×106t,SO_2、NO_x、CO、VOCs、PM10和PM_(2.5)排放分别为5.5×10~3、4.9×10~5、7.6×10~5、1.1×10~5、2.9×10~4和2.7×10~4t,农用机械占长三角机械总量的93%,CO和VOCs排放贡献分别为88%和77%;建筑及市政工程机械的NO_x和PM_(2.5)排放贡献较为突出,分别占49%和35%.长三角中部和北部城市机械排放贡献相对突出.2005~2014年间,长三角地区非道路移动机械保有量、油耗及排放增幅均相对较快,预计到2020和2025年,区域非道路移动机械总量增速明显放缓,柴油消费量分别比2014年增加2%和8%.到2020年,SO_2、NO_x、CO、VOCs、PM10和PM_(2.5)排放分别比2014年下降97%、10%、3%、10%、11%和11%;到2025年分别下降97%、16%、3%、15%、21%和21%.预计未来长三角区域非道路移动机械排放将呈现逐年下降趋势,但相比机动车降幅仍相对较小,其排放贡献将日益突出,加快老旧机械淘汰并进一步提升机械排放标准对削减非道路移动机械排放总量具有十分重要的意义.     

餐饮行业细颗粒物(PM2.5)排放测算方法:以上海市为例

以上海市餐饮企业为例,研究了餐饮企业PM_(2.5)排放特征以及排放测算方法.按照单位灶头、单位时间、单位就餐人次这3种计算基准,获得了不同类型餐饮企业PM_(2.5)的排放因子,并在此基础上结合2014年上海市餐饮企业活动水平测算了PM_(2.5)的排放清单.结果表明,餐饮企业排放PM_(2.5)的浓度范围0.1~1.8 mg·m~(-3),甚至超过国家饮食业标准中关于油烟1mg·m~(-3)的排放限值;PM_(2.5)中OC质量贡献超过50%,OC/EC比值的变化范围为58.8~752.3,平均值为128.4,可作为餐饮排放的示踪特征.企业规模是影响餐饮企业PM_(2.5)排放因子的重要因素.按照灶头活动、餐饮作业时间以及就餐人次这3种方法计算得出的餐饮企业PM_(2.5)排放因子均表明,大型、中型企业明显高于小型和微型企业(食堂、快餐).基于上述3种排放因子,计算2014年上海PM_(2.5)排放量相对一致,表明本研究获得基于3种活动水平的排放因子比较可靠,未来可应用于其他城市餐饮企业排放清单的核算.     

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%.     

基于LEAP模型的京津冀地区钢铁行业中长期减排潜力分析

京津冀地区是我国钢铁行业集中布局的地区,也是大气污染最突出的地区.分析京津冀地区钢铁行业各类治污工具的中长期减排影响,对于选择最优减排措施、加快推动该地区大气污染治理意义重大.构建基于LEAP模型的京津冀地区钢铁行业模型,以2015年为基准年,以每5 a为一个时间节点,结合规模减排、结构减排、技术减排、末端治理4种减排措施,模拟计算了4种单一政策情景及4种组合政策情景下2015-2030年京津冀地区钢铁行业主要污染物（SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5、CO₂）排放量及相应的减排影响.结果表明:在单一政策情景下,规模减排情景对5种污染物减排效果均十分显著.在组合政策情景下,4种减排措施叠加的综合减排情景效果最好,在该情景下京津冀地区钢铁行业到2030年SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5、CO₂排放量将分别削减27.73×104、17.85×104、42.94×104、27.35×104、23.15×107 t;在规模-末端治理情景下,除CO₂外其余污染物减排效果仅次于综合减排情景;规模-结构减排情景对PM₁₀和PM_2.5的减排效果相对明显;规模-技术减排情景对CO₂、SO₂、NO_x的减排效果相对明显.研究显示,京津冀地区钢铁行业需要在大力淘汰落后过剩产能、缩减产量等源头治理措施的基础上,持续加强末端治理、提高废钢比例、提升节能减排技术水平等协同治理能力,以提高治污减排效果.      

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%.     

北京市燃煤源排放控制措施的污染物减排效益评估

为分析北京市燃煤源排放控制措施的污染物减排效益,基于MEIC（中国多尺度排放清单模型）,采用情景分析法,评估了北京市电厂能源清洁化与末端治理、燃煤锅炉改造和城区平房区居民采暖改造等措施的污染物减排效益.结果表明,相对于无控情景,2013年北京市电厂能源清洁化与末端治理减少PM_2.5、PM₁₀、SO₂和NO_x排放量为1.28×104、2.10×104、5.13×104和4.98×104 t,分别占无控情景的85%、86%、87%、74%;北京市燃煤锅炉改造减少PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO_x排放量为1.09×104、2.68×104、11.64×104和5.81×104 t,分别占无煤改气情景的83%、89%、83%、83%;北京市老旧平房区的居民采暖改造减少PM_2.5、PM₁₀、SO₂和NO_x排放量分别为630、870、2 070和790 t,均占无煤改电情景的8%.研究显示,北京市从1998年开始采取的各种减排措施有效地减少了污染物的排放,对北京市空气质量改善具有重要意义.