中国钢铁行业排放清单及大气环境影响研究

自下而上建立2018年中国高分辨率钢铁企业大气污染物排放清单（HSEC,2018）,定量模拟中国钢铁企业2018年和未来年情景下排放各种大气污染物对环境的影响情况.结果表明：2018年,中国钢铁行业共排放SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5、PCDD/Fs、VOCs、CO、BC、OC、EC、氟化物分别为29.02万t、66.57万t、28.73万t、11.69万t、2.24kg、89.21万t、4057.49万t、0.45万t、0.61万t、0.06万t、0.88万t,焦化、烧结、球团、高炉4个铁前工序是中国钢铁行业大气污染物主要排放环节,中国钢铁行业对各省份SO₂、NO_x、PM_2.5年均浓度贡献比例平均值分别为2.85%、3.37%、1.54%;未来年,中国钢铁企业SO₂、NO_x、PM₁₀排放量分别为4.94万t、7.58万t、4.11万t,分别下降了82.98%、88.61%、85.69%,中国钢铁行业对各省份SO₂、NO_x、PM_2.5年均浓度贡献比例平均值分别为0.31%、0.22%、0.02%.     

京津冀地区钢铁企业大气污染影响评估

利用京津冀钢铁行业高分辨率排放清单,结合区域具体淘汰产能设备名单,采用空气质量模式CAMx模拟并分析现状和化解产能情景下京津冀地区钢铁行业大气污染物对区域空气质量的贡献情况.结果表明,现状情景下,冬季钢铁企业对整个区域PM_(2.5)、SO_2、NO_x最高浓度贡献比例分别为14.0%、28.7%、43.2%,夏季分别为13.1%、28.7%、53.4%.化解产能情景下京津冀钢铁行业SO_2、NO_x、烟粉尘、PM_(2.5)与2012年排放现状相比,排放量分别下降了10.75%、10.65%、9.75%、9.75%,排口数量下降了11.74%,钢铁企业对京津冀各城市PM_(2.5)、SO_2、NO_x浓度贡献比例均有减少,冬季贡献比例最多减少了1.4%、2.5%、3.1%,夏季贡献比例最多减少了0.9%、2.0%、3.5%.     

京津冀地区钢铁行业污染物排放清单及对PM2.5影响

以京津冀地区为研究区域,采取自下而上的方法,建立京津冀地区钢铁行业细化至焦化、烧结和球团、炼铁、炼钢、轧钢等工序的多污染物排放清单.清单估算结果显示,2015年京津冀地区钢铁行业SO₂、NO_x、TSP、PM₁₀、PM_2.5、CO、VOC的排放量分别为38.82、27.23、79.19、53.15、38.68、823.38、26.53万t,其中烧结和球团工序是最主要的污染物排放工序（17.0%~72.0%）,其次为炼铁工序（4.6%~42.4%）和轧钢工序（3.5%~35.7%）.采用具有污染物来源示踪功能的双层嵌套气象-空气质量模型系统（WRF-CAMx）耦合模型模拟京津冀地区钢铁行业污染物排放对区域大气PM_2.5浓度的影响.模拟结果显示：钢铁行业在春夏秋冬这4个季节对京津冀地区PM_2.5浓度贡献率分别达到14.0%、15.9%、12.3%、8.7%.各地市中,钢铁行业对唐山市PM_2.5影响最大,年均PM_2.5浓度贡献率高达41.2%,其次为秦皇岛市、石家庄市、邯郸市,年均PM_2.5浓度贡献率分别达到19.3%、15.3%、15.1%.     

南京市工业源大气污染物排放清单的建立

通过收集整理南京市工业源活动水平,采用"自下而上"的方法建立了2014年南京市工业源大气污染物排放清单。清单结果显示,2014年南京市工业源SO_2、NO_x、PM_(2.5)、PM_(10)、CO、VOCs和NH_3的一次排放总量分别为6.70、14.45、4.97、7.06、83.03、14.47和0.07万t。电力生产是SO_2和NO_x的主要排放源,占工业源总排放量的40%以上,钢铁行业是PM_(2.5)、PM_(10)和CO的主要排放源,均占55%以上,VOCs排放主要来自石化化工,贡献了约62.6%的工业源排放。工业重点源空间分布结果显示,南京市重点源排放主要集中于长江沿岸一带的2个园区:南京化学工业园区和南京经济技术开发区。该研究建立的排放清单具有一定的不确定性,建议后续研究加强大气污染物排放系数的研究,进一步完善大气污染物排放清单,为该市大气污染预报预警和污染控制措施的制定提供重要基础数据。     

中国水泥排放清单及分布特征

本研究基于2018年在线监测数据等,分析中国水泥行业主要工序（窑头和窑尾）排口烟气浓度情况,自下而上建立了2018年中国高时空分辨率水泥行业大气污染物排放清单（high resolution cement emission inventory for China,HCEC）.结果表明,2018年中国水泥行业的PM、SO₂和NO_x排放量分别为72893、92568和878394 t.从时间维度：2018年中国水泥行业主要工序烟气排口月均浓度逐步降低,蓝天保卫战成效显著.从区域维度：2018年京津冀及周边地区、长三角地区和汾渭平原,水泥窑年均排放浓度整体低于全国平均水平,但各城市排放浓度存在差异.2018年安徽省水泥行业排放量最大,北京市和天津市水泥行业的单位面积污染排放强度最大.     

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.     

中国国道和省道机动车尾气排放特征

近年来,随着我国机动车保有量的持续增长,机动车排放已成为我国重要的大气污染物来源之一.现有的机动车排放研究多关注城市内的机动车大气污染物排放,针对城市间的大气污染物排放研究较少.我国城市间交通道路主要包括国道和省道,截止至2015年我国国道里程18.53万km、省道里程32.97万km,约占全国等级公路总里程的13%,因此开展我国国道和省道机动车大气污染物排放研究十分重要.本研究基于全国国道和省道交通监测站的年均监测数据,采用环境保护部发布的《道路机动车大气污染物排放清单编制技术指南(试行)》中的指导方法,计算了2015年我国国道和省道机动车的大气污染物排放清单,分析了污染物排放的时空分布特征.结果表明,我国国道和省道公路机动车排放的一氧化碳(CO)、氮氧化物(NO_x)、颗粒物(PM)和碳氢化合物(HC)排放量分别占全国机动车污染物总排放量的4.5%、27.9%、14.4%和7.7%;不同车型对国道和省道机动车大气污染物排放的分担率不同,其中大货车是NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)的主要来源,摩托车是CO和HC的主要来源;不同道路类型中各车型的大气污染物排放分担率也不同,如高速路上大货车是NO_x、PM_(10)和PM_(2.5)的主要来源,普通道路上大客车和大货车是NO_x、PM_(10)和PM_(2.5)的主要来源.     

六盘水市大气污染物变化特征及排放清单

为了分析贵州省六盘水市大气污染物浓度变化及排放清单,该文系统收集和整理2015-2018年大气污染物浓度观测资料和2015年排放清单。分析表明:2015-2018年,六盘水市环境空气优良率逐年增加,且在2018年达到98.2%。PM_(2.5)日均浓度有97 d超过国家环境空气质量二级标准(75μg/m~3)(GB 3095-2012),其中最大浓度为167μg/m~3;PM10有16 d超过二级标准(150μg/m~3);O_(3-8 h max)、NO_2、SO_2和CO日均浓度和年均浓度未超标。PM_(2.5)和PM_(10)年均浓度逐年降低,但PM_(2.5)在2015-2017年超标,浓度分别为42.6、40.7和40μg/m~3;PM10年均浓度在2016年和2017年超标,浓度分别为73.0和70.3μg/m~3。2015年六盘水市PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_x、CO和VOCs排放总量分别为5.78万t、10.89万t、16.64万t、14.23万t、37.42万t和3.32万t。化石燃料固定燃烧源是PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_x和CO的最大排放源。     

金华市人为源大气污染物排放清单

该文基于对金华市大气污染排放源的摸底调查,基础数据收集和分析,结合国内外的研究结果,采用"自下而上"为主的排放系数法,建立了2013年金华市人为源大气污染物排放清单。该清单涉及的污染物包括SO_2、NO_x、CO、PM_(10)、PM_(2.5)、VOC和NH_3。人为污染源种类包括电厂源、工业源、移动源、扬尘源、VOC相关源及其他污染源,农业源,居民生活源等。结果表明,金华市2013年大气污染源SO_2排放总量约为3.83万t,NO_x约为7.75万t、CO约为12.50万t、PM_(10)约为4.10万t,PM_(2.5)约为1.88万t、VOC约为7.66万t、NH_3约为2.63万t。从排放源的分担率来看,工业源是金华市大气污染物的最主要的排放源之一,对SO_2、NO_x、CO、PM_(10)和PM_(2.5)的贡献分别达到了67.31%、34.42%、30.39%、53.02%和50.95%。同样,道路移动源的贡献也不容忽视,对NO_x、CO、PM_(10)和PM_(2.5)的贡献分别达到了42.84%、34.13%、3.31%、6.55%。电厂锅炉、道路扬尘、工业溶剂使用、畜禽养殖对不同污染物分别有着重要贡献。电厂锅炉对SO_2、NO_x、CO的排放量分别贡献了29.06%、17.89%、9.73%。道路扬尘对PM_(10)和PM_(2.5)的贡献分别为25.68%和18.01%。工业溶剂对于VOC的贡献为32.65%。NH_3主要来自畜禽养殖,占了66.57%。该人为源大气污染物排放清单可为当地的污染防控提供重要的基础信息。     

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%.     

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.      

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.     

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%.     

天津市2017年移动源高时空分辨率排放清单

移动源已成为城市地区大气污染的主要贡献源.已有研究多关注道路移动源（机动车）或非道路移动源（工程机械、农业机械、船舶、铁路内燃机车和民航飞机）中单一源类的排放,欠缺对移动源总体排放特征的把握.本研究提出了移动源高时空分辨率排放清单的构建方法,据此建立了天津市2017年移动源排放清单,并分析其排放构成与时空特征.结果表明,天津市移动源CO、VOCs、NO_x和PM₁₀的排放量分别为18.30、6.42、14.99和0.84万t.道路移动源是CO和VOCs的主要贡献源,占比分别为85.38%和86.60%.非道路移动源是NO_x和PM₁₀的主要贡献源,占比分别为57.32%和66.95%.从时间变化来看,移动源所有污染物排放在2月均为最低,CO和VOCs在10月排放最高,而NO_x和PM₁₀则在8月排放最高.节假日（如春节和国庆节等）对移动源排放的时间变化影响显著.从空间分布来看,CO和VOCs排放主要集中于城区和车流量大的公路（高速路和国道）上,NO_x和PM₁₀在城区与港区均具有较高排放强度.污染物的空间分布差异是由其主要贡献源的空间位置决定的.本研究可为天津市大气污染的精细化管控和空气质量模拟提供数据支撑,同时可为其他地区移动源排放清单的建立提供方法参考.     

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.     

廊坊市大气污染特征与污染物排放源研究

通过廊坊市2014年12个监测站点的大气污染物监测数据,分析了廊坊市大气污染的主要特征,包括空气质量水平、大气污染的季节与空间分布.结果发现,虽然与2013年相比2014年空气质量有所改善,但12个站点空气质量超标均十分严重.秋季、冬季与春季PM_(2.5)为主要的空气污染物,夏季O3日最大8 h平均浓度频繁超标,需要引起重视.为实现廊坊市空气质量模拟,制定最优空气质量改善政策,基于污染源普查、环境统计数据,编制了廊坊市主要大气污染物排放清单.工业部门中,电力、热力生产和供应业、黑色金属冶炼及压延加工业是SO_2、NO_x和PM_(2.5)的重要来源.VOCs则主要来自于化学原料和化学制品制造业、黑色金属冶炼及压延加工业、食品制造业.另外,廊坊全市道路扬尘和建筑施工扬尘污染贡献了PM2.5的38.6%,但扬尘的管理十分薄弱.同时结果表明,廊坊市黄标车排放在交通源排放中比重较高.因此,需要对上述重点排放源进行有效控制,从而改善廊坊市空气质量.     

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.     

河北省国道和省道机动车基于交通流量的尾气排放量估算

河北省各城市均已开展利用机动车保有量等宏观统计数据的城市移动源排放清单编制工作,但尚缺乏对跨省及全省各城市间国省道高时空分辨率的移动源排放清单研究.本研究利用2017年河北省国道、省道日均交通流量监测数据,计算了2017年河北省国道和省道机动车大气污染物排放量.结果表明：2017年河北省国道和省道机动车CO、HC、NO_x、PM_2.5和PM₁₀排放量,与利用宏观统计数据计算得到的全省机动车排放总量相比,分别占27.8%、15.7%、55.6%、58.3%和58.5%.重型货车是国道和省道机动车CO、NO_x、PM_2.5和PM₁₀排放的主要来源.河北省南部国省道的机动车排放量以南部各城市为中心呈网状辐射,东北部沿海地区的排放量主要在沧州-天津-唐山-秦皇岛-承德沿线分布,西北部则主要在保定-张家口-内蒙沿线分布.月均排放量分布情况为1月最高,9月最低;周日均分布情况为周一—周三逐日增加,周四开始回落,周日降至最低;每日小时平均分布呈现明显的双高峰现象,两次高峰分别出现在11：00和18：00左右;最低值出现在凌晨4：00.河北省内,各市国省道机动车污染物排放分担率前3位的依次为保定、沧州和张家口.跨省交通车辆排放的CO、HC、NO_x、PM_2.5、PM₁₀分别占河北省国省道机动车总排放量的48.1%、48.7%、42.9%、41.3%和41.3%,其中天津市出入河北省的车辆排放分担率最高,其次是北京.京津冀应在区域层面建立机动车污染联合防治协调机制,从调整区域货运交通运输结构、推动柴油车污染控制措施升级等方面改善区域环境空气质量.     

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%.