沈阳市冬季大气PM2.5中水溶性离子污染特征及来源解析

为研究沈阳市冬季PM_2.5和水溶性离子的污染特征,使用URG-9000D在线监测系统于2018年冬季对大气颗粒物和气体组分进行连续采样.结果表明,采样期间沈阳市PM_2.5的平均质量浓度为80.67 μg·m^-3,总水溶性离子质量浓度变化范围为2.68~132.79 μg·m^-3.与清洁天相比,污染天NO₃^-、SO₄^2-和NH₄⁺（SNA）占比明显增加,占到PM_2.5的43.7%.静稳天气时SO₂短时间内的迅速累积使得沈阳市冬季大气PM_2.5有暴发性增长现象.Pearson相关性分析可知,SNA、Cl^-与PM_2.5之间的相关系数均达0.78以上,表明沈阳市冬季PM_2.5的主要贡献组分为SNA和Cl^-.PMF源解析表明沈阳市冬季污染物来源主要包括二次反应源、燃煤和生物质燃烧源以及扬尘源.     

典型沿海城市采暖期细颗粒物组分特征及来源解析

为明确威海市采暖期细颗粒物的组分及来源,于2018年1~3月在威海市3个空气质量例行监测点采集了环境空气PM_2.5样品,分析OC、EC、水溶性离子及元素组分特征,利用PMF模型解析PM_2.5的来源.结果表明,采样期间威海市PM_2.5日均质量浓度为（33.80±22.45）μg·m^-3,NO₃^-、NH₄⁺、SO₄^2-、OC和EC是其主要组分.作为沿海城市其Cl^-占比相对较高,同时PM_2.5组分特征体现出颗粒物成分受本地工业特征污染物排放的影响.NO₃^-/SO₄^2-和OC/EC比值均表明威海市采暖期移动源对PM_2.5贡献大;水溶性离子中酸碱离子比例分析表明,威海市采暖期PM_2.5呈弱碱性,NH₄⁺过量,主要以NH₄NO₃和（NH₄）₂SO₄等形式存在.污染时段威海市二次污染物浓度上升明显,主要组分NH₄⁺、NO₃^-、SO₄^2-、OC和EC质量浓度是清洁时段的4.21、5.27、3.23、2.02和1.81倍.源解析结果表明,二次气溶胶占PM_2.5的32.4%~36.0%,移动源（15.6%~18.9%）、燃煤源（12.1%~17.8%）、生物质燃烧源（9.0%~10.4%）和扬尘（8.6%~11.3%）是威海市环境空气PM_2.5的主要来源,而工艺过程源（2.1%~8.3%）、非道路移动源（2.4%~3.7%）和海盐（3.5%~5.6%）贡献比例较小.     

燃煤工业锅炉可吸入颗粒物的排放特征

利用基于荷电低压捕集器（ELPI）的颗粒物排放稀释采样系统,在8个燃煤工业锅炉的除尘器进、出口进行了烟气可吸入颗粒物（PM₁₀）和细微颗粒物（PM_2.5）的现场测试. 粒径分布结果表明,在所测粒径范围（0.03～10 μm）内,燃煤工业锅炉产生和排放PM₁₀的粒数浓度和质量浓度均出现1个峰值,峰值粒径大约在0.12～0.20 μm范围内. PM_2.5中碳组分和硫酸盐的含量较高,其中有机碳（OC）和元素碳（EC）含量分别为3.7%～21.4%和4.2%～24.6%,硫酸盐含量则在1.5%～55.2%之间. 在无控条件下,燃用原煤的层燃炉的PM₁₀和PM_2.5排放因子分别为0.13～0.65　kg·t^-1和0.08～0.49　kg·t^-1,燃用型煤的链条炉分别为0.24　kg·t^-1和0.22　kg·t^-1,而循环流化床的PM_2.5排放因子为1.14　kg·t^-1,明显高于链条炉. 由于耗煤量大,同时现有除尘设备的效率较低,燃煤工业锅炉可能成为我国最重要的PM₁₀排放源,是今后重点控制的对象.     

太原市冬季PM2.5化学组分特征与来源解析

为研究太原市城区冬季PM_2.5污染特征及来源,于2017年1月对PM_2.5及其化学组分（水溶性离子、碳组分和微量元素）、气态污染物（SO₂、NO₂）进行在线观测,结合气象数据,分析了清洁天和污染天PM_2.5及其化学组分特征,并利用正定矩阵因子分析法（positive matrix factorization,PMF）对PM_2.5进行来源解析.结果表明,2017年1月太原市城区污染天PM_2.5质量浓度（239.92 μg·m^-3）为清洁天的5.70倍,污染天PM_2.5主要化学组分SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺、Cl^-、OC和EC分别为清洁天的7.04、5.76、6.51、5.62、4.06和4.70倍;污染天硫的氧化速率（SOR）和氮的氧化速率（NOR）分别为0.12和0.19,明显高于清洁天,说明污染天二次转化程度更高;PMF解析结果显示,污染天二次源（35.06%）、燃煤源（30.19%）和机动车源（24.25%）较清洁天分别增长18.03%、7.39%和2.10%,说明太原市城区污染天在管控机动车和燃煤等一次排放源的基础上,更应该注意对二次源前体物的控制.     

基于在线观测的天津市PM2.5污染特征及来源解析

为了解天津市PM_2.5的污染特征及来源,基于2017~2019年高时间分辨率的在线监测数据,对PM_2.5浓度、化学组分和来源进行了分析.结果表明,2017~2019年,天津PM_2.5平均浓度为61 μg ·m^-3,PM_2.5中主要化学组分为NO₃^-、OC、NH₄⁺、SO₄^2-、EC和Cl^-,在PM_2.5中占比分别为17.7%、12.6%、11.5%、10.7%、3.4%和3.1%.从年分布上看,PM_2.5及主要化学组分浓度均呈现下降趋势,NO₃^-和NH₄⁺在PM_2.5中占比上升,SO₄^2-、OC和EC在PM_2.5中占比下降,Cl^-在PM_2.5中占比略上升,其他组分K⁺、Ca²⁺和Na⁺浓度及在PM_2.5中占比均上升.PM_2.5及主要组分浓度在采暖季相对较高,非采暖季相对较低,夏秋季SOR和NOR较高,二次转化强,PM_2.5中二次无机离子（NO₃^-、NH₄⁺和SO₄^2-）占比相对较高.当PM_2.5浓度为优良级别时,PM_2.5中二次无机离子占比较低,OC占比较高,SOC生成较高,Ca²⁺和Na⁺占比相对较高;PM_2.5浓度为轻度及以上污染级别时,随着污染程度加重,PM_2.5中二次无机离子占比明显上升,OC占比基本稳定,EC和Cl^-占比略升,K⁺、Ca²⁺和Na⁺等离子占比下降.PM_2.5浓度处于中度及以上污染级别时,机动车影响明显增加.PMF解析结果表明,2017~2019年,天津市PM_2.5的主要来源为二次源、机动车排放、工业和燃煤排放以及扬尘.其中机动车排放的贡献分担率上升,二次源、扬尘的贡献分担率略升,工业和燃煤源的贡献分担率略降.对天津来说,机动车、燃煤和工业排放始终是PM_2.5最主要的一次污染来源,产业结构和能源结构的调整以及机动车的管控是大气污染防治的主要方向.     

四川盆地典型城市PM2.5污染过程组分特征和来源解析

为探究四川盆地典型城市PM_2.5污染特征和来源,利用成都市、绵阳市、自贡市超站数据分析2020年冬季典型污染过程PM_2.5组分特征,并采用CMB模型模拟获得研究期间PM_2.5来源及演变特征.结果表明,不同城市PM_2.5组分变化特征不尽相同,成都市污染过程整体呈现NO₃^-主导特征,但重度污染由OC主导.绵阳市污染期间呈现OC主导特征,是污染加重时增长最快的组分.EC是自贡市轻度污染增长最快的组分,NO₃^-、SO₄^2-、NH₄⁺是中度污染增长较快的组分,OC、EC是重度污染增长较快的组分.3个城市均是二次硝酸盐对PM_2.5贡献率最高.比较而言,成都市机动车、扬尘源贡献率均最高;绵阳市二次有机碳贡献率最高,是成都市的2倍;自贡市燃煤源和二次硫酸盐贡献率分别比成都市和绵阳市高出4%~6%和7%~9%.成都市由优良天气到中度污染,二次硝酸盐贡献率随着污染程度的加重而增加,轻度污染较优良天气上升6%,中度污染较轻度污染天气上升3%.中度到重度污染,二次有机碳、机动车贡献率分别上升2%和1%.绵阳市由轻度到重度污染,二次有机碳对PM_2.5的贡献率上升3%,机动车贡献率上升2%,是其污染加重的主要原因.自贡市由轻度到重度污染,各污染源贡献率变化幅度较小.     

工业燃煤链条炉细粒子排放特征研究

链条燃煤锅炉是当前我国工业锅炉的最主要应用炉型,其容量占到了工业锅炉总容量的85%,是重要的大气污染物排放源之一.本研究在3个地区选取了5种典型容量的链条炉,应用自行设计的二级稀释系统现场测试其细粒子（PM_2.5）和各种气态污染物的排放特征.结果表明,链条炉烟气中的PM_2.5质量粒径呈单峰或双峰分布,第1个峰值在0.14 μm处,第2个峰值在1 μm后;湿法除尘和旋风除尘对PM_1.0的细粒子仍具有有效的去除效率;在相同或相似除尘控制技术的条件下,PM_2.5的排放水平随锅炉容量的增大而减小.在PM_2.5中,SO^2-₄是最丰富的离子,质量分数在20%～54%范围内;C是最丰富的元素,质量分数在7.5%～31.8%之间,其次是S,质量分数为8.4%～18.7%.采用碳平衡法计算得出PM_2.5、NO_x和SO₂的排放因子分别为0.046～0.486 　g·kg^-1、 1.63～2.47　g·kg^-1、 1.35～9.95　g·kg^-1,这为建立我国的工业锅炉排放清单及大气污染来源分析提供了必要的基础数据.     

2013年12月上海市重度污染期间细颗粒物化学特征与输送轨迹影响

2013年12月我国中东部地区发生多场大范围高强度的颗粒物污染. 期间,本研究采用在线连续观测手段测量了上海市城区大气中气态污染物、颗粒物的质量浓度、细颗粒物的化学组分等,获得了浮尘污染、灰霾污染、雾霾污染、长距离传输的过境污染过程中颗粒物的污染特征变化. 观测结果显示,雾霾污染最为严重,PM₁₀和PM_2.5日均最大浓度分别达到536 μg ·m^-3和411 μg ·m^-3,PM_2.5/PM₁₀高达76.7%,高湿度加强了大气颗粒物中NO₃^-、SO₄^2-、NH₄⁺等二次组分的生成. 浮尘污染中PM_2.5的Ca²⁺浓度在所有污染过程中最高,且PM_2.5中一次组分比重明显上升. 长距离传输的过境污染中PM_2.5的SO₄^2-浓度最高,且增长速度很快. 同时本研究还采用Hysplit反向轨迹结合聚类分析方法,得到了不同污染过程中到达上海的主要气团轨迹,并结合上海城区在线观测的PM_2.5及其化学组分浓度数据,探讨了不同气团下PM_2.5组分特征差异和不同污染过程的大致来源. 结果表明,观测期间上海的气团轨迹可以聚类为六类. 其中,移动速度快的cluster6出现时,上海市不易出现颗粒物污染; 始于蒙古的cluster2和cluster3导致上海出现沙尘污染,该气团下PM_2.5/PM₁₀的比例都较低,且PM_2.5中Ca²⁺浓度较高. 移动缓慢的cluster5和cluster4有利于污染物的二次生成,静稳天气同时加剧了污染物的累积,加上他们经海上夹带水汽传输至上海,这些不利条件是导致上海出现严重污染的关键因素.     

郑州市PM2.5组分、来源及其演变特征

为探究郑州市PM_2.5主要来源以及季节差异特征,本研究于2019年进行PM_2.5周期采样,并分析PM_2.5中的无机水溶性离子、碳组分和元素浓度.结果表明,郑州市2019年采样膜样品的PM_2.5平均浓度为（67.0±37.2）μg·m^-3,冬季浓度最高,夏季最低.PM_2.5中主要组分依次为：硝酸根、铵根、硫酸根、有机物（OM）、地壳物质和元素碳,春秋季节受地壳物质影响较大,夏季主要受硫酸盐影响,冬季有机物与硝酸盐浓度显著增高.二次转化是硫酸盐和硝酸盐的主要来源,夏季受光化学反应贡献显著,冬季受高湿条件下的液相反应影响明显.NO₃^-/SO₄^2-和OC/EC的值表明郑州市PM_2.5受汽车尾气排放、煤炭燃烧以及生物质燃烧影响较大.源解析结果表明,2019年二次源贡献最高（49.8%）,其中在冬季贡献达到56.5%;一次源中,扬尘在春季（15.2%）和秋季（11.4%）占比略高,机动车源在夏季贡献最大（12.3%）,冬季受燃煤源影响较大（13.2%）.2014~2019年郑州市PM_2.5受二次源影响逐年升高;工业源、生物质燃烧源和燃煤源整体呈下降趋势.     

燃煤电厂区域颗粒物及颗粒物汞分布特征研究

对东南沿海平原地区某燃煤电厂不同方位距离的9个采样点进行为期9个月的大气颗粒物采集,以PM_2.5、PM₁₀为对象,研究了颗粒物与颗粒物汞的时空分布,探讨了燃煤电厂排放对周边大气颗粒物与颗粒物汞分布的影响.结果表明：①本研究区PM_2.5平均浓度为78.10 μg·m^-3,其中颗粒物汞平均浓度为294.88 pg·m^-3;PM₁₀平均浓度为114.48 μg·m^-3,其中颗粒物汞平均浓度为363.41 pg·m^-3,均高于海内外众多城市.②冬季颗粒物、碳组分及颗粒物汞的浓度远高于春、夏、秋三季,冬季燃煤量大、逆温等气象因素及远距离污染物传输均造成当地冬季颗粒物累积.③大气颗粒物汞浓度随距电厂距离的增加先增加后降低,最大浓度范围为电厂W-NW方向1.3~2.5 km处.④各采样点均受到多种污染源共同影响,以燃煤尘为主,餐饮油烟、机动车尾气、生物质燃烧和扬尘次之,燃煤电厂对周边区域环境大气可吸入颗粒物主要影响区域为W-NW方向1.3~2.5 km.     

燃煤电厂排放细颗粒物的水溶性无机离子特征综述

当前我国面临严重的大气细颗粒物(PM2.5)污染,燃煤电厂是大气中PM2.5的重要来源之一.为了实现国家"十一五"和"十二五"规划对二氧化硫(SO2)和氮氧化物(NOx)的总量减排目标,燃煤电厂大规模安装烟气脱硫和脱硝设施,这虽然减少了气态污染物转化生成的二次PM2.5,但另一方面也会对烟气中PM2.5的物理化学特征产生影响,有可能增加一次PM2.5的排放.本文综述了燃煤电厂排放PM2.5及其水溶性离子的粒径分布特征,重点介绍了脱硫和脱硝这两种烟气处理设施对燃煤电厂排放PM2.5的影响原理及相关研究结果,特别是对细颗粒物中水溶性离子(如SO2-4、Ca2+和NH+4)的影响.在目前我国PM2.5污染十分严重和燃煤电厂大量安装脱硫和脱硝装置的背景下,定量研究脱硫和脱硝对PM2.5排放特征的影响具有十分重要的意义.     

不同湿法脱硫工艺对燃煤电厂PM2.5排放的影响

湿法脱硫系统被广泛应用于火电厂脱除烟气中的SO_2,一方面对烟气中的PM_(2.5)有一定的去除作用,但同时也会产生新的颗粒物,其净效应近年来受到广泛关注.选择3台装有不同湿法脱硫工艺的燃煤机组(石灰石-石膏单塔脱硫、石灰石-石膏双塔串联脱硫以及海水脱硫),采集了脱硫系统入口和出口的PM_(2.5)样品,分析了PM_(2.5)的质量浓度和元素组成.根据PM_(2.5)化学组分物质守恒建议了一种估算脱硫塔对PM_(2.5)去除率和增加率的方法,可选择Ti、Pb、Cr和V等元素作为参照.结果表明,所测试的3种湿法脱硫系统对PM_(2.5)的去除率较为一致(67. 5%～84. 4%),平均为77. 1%,但增加率差别较大.其中,石灰石-石膏双塔串联系统的PM_(2.5)增加率较低,仅为8. 6%,主要是由于二级吸收塔入口烟气温度降低,脱硫浆液液滴蒸发减弱导致携带减少;海水脱硫系统PM_(2.5)增加率为23. 9%,这可能与脱硫海水不循环从而所含固体浓度较低有关;而石灰石-石膏单塔脱硫系统可能由于除雾器运行效率较差导致PM_(2.5)增加率高达162. 3%.     

森林生物质燃烧烟尘中的有机碳和元素碳

选取10种乔木制备风干树枝、新鲜树枝两种类型的样品,通过自制的生物质燃烧装置模拟阴、明燃两种燃烧方式燃烧制备的树枝样品,采集排放的烟尘,并使用DRI2001A热/光分析仪测定样品中的有机碳(OC)、元素碳(EC).结果表明,风干树枝明燃排放烟尘中OC的排放因子(EFOC)、EC的排放因子(EFEC)、PM的排放因子(EFPM)均值分别为6.8、2.1、16.5g·kg-1,阴燃排放烟尘中均值分别为57.5、11.1、130.9 g·kg-1;新鲜树枝明燃排放烟尘中EFOC、EFEC、EFPM均值分别为13.6、3.3、30.5 g·kg-1,阴燃排放烟尘中均值分别为57.6、9.6、125.6 g·kg-1.树枝(风干树枝、新鲜树枝)阴燃时EFOC、EFEC、EFPM均高于明燃时,在明燃(高温度)条件下含水率与树枝燃烧时EFOC、EFEC、EFPM是呈正相关关系.树枝燃烧烟尘中OC、EC、TC(TC=OC+EC)占PM的百分比约为45%、10%、55%,乔木树枝阴燃排放烟尘中OC的质量分数高于明燃,EC的质量分数低于明燃.新鲜树枝排放烟尘中OC的质量分数高于风干树枝,EC的质量分数低于风干树枝.风干树枝明燃条件下OC/EC的均值为3.3(2.5~5.2),阴燃条件下均值为5.2(4.3~6.3);新鲜树枝明燃条件下OC/EC的均值为4.1(3.1~5.3),阴燃条件下均值为6.2(4.2~8.4),乔木树枝阴燃时OC/EC的值高于明燃,含水率高的乔木树枝(新鲜树枝)燃烧排放烟尘中OC/EC的值高于含水率低的树枝(风干树枝).风干树枝燃烧烟尘中OC、EC的相关系数为0.985,新鲜树枝燃烧烟尘中OC、EC的相关系数为0.915,含水率不同的乔木树枝(风干树枝、新鲜树枝)在不同燃烧条件下(明燃、阴燃)排放烟尘中OC与EC都具有良好的相关性.     

中小燃煤锅炉PM2.5排放特征实测研究

中小燃煤锅炉是我国工业和民用部门最主要的供热方式,掌握其一次颗粒物的排放特征对于研究大气PM2.5的来源和控制途径具有重要意义.本研究通过实测中小燃煤锅炉烟气,获得了中小燃煤锅炉PM2.5及以下粒径段的排放因子和分布,并分析了各粒径段的颗粒密度及除尘装置的去除效率.研究发现,PM2.5质量排放因子平均为(0.123±0.061)kg·t-1,PM2.5粒子数的排放因子平均为(3.17±1.65)×105t-1,烟气中70~120 nm粒径段的积聚模态颗粒在质量和数量上都高于其他粒径段.锅炉燃烧负荷是影响锅炉PM2.5排放的重要因素,锅炉的燃烧负荷越低,PM2.5排放将随之降低.实测锅炉的PM2.5排放因子显著低于物料衡算结果,说明采用物料衡算方法可能极大地高估了现有排放清单中工业燃煤锅炉的一次PM2.5排放量.     

广州干湿季典型灰霾过程水溶性离子成分对比分析

利用广州气象台2011年地面逐时能见度和相对湿度数据,以及广州番禺南村大气成分站2011年逐时Marga数据、PM数据,对比分析了一次湿季(4—9月)灰霾过程和干季(10月—次年3月)灰霾过程的污染特征.研究表明,相对干季灰霾过程,湿季灰霾过程颗粒物浓度较低,且细粒子所占比例较高;由于湿季较干季光化学反应较为活跃及可能受气象因素的不同影响,导致干湿季灰霾过程颗粒物浓度的总体变化趋势相反;湿季灰霾过程二次无机离子(SO_4~(2-)、NH_4~+和NO_3~-)占PM_(2.5)质量百分比的76%,是PM_(2.5)的主要成分;干季灰霾过程二次无机离子(SO_4~(2-)、NH_4~+和NO_3~-)仅占PM_(2.5)质量百分比的34%;湿季硫氧化率(Sulfur Oxidation Ratio,SOR)、氮氧化率(Nitrogen Oxidation Ratio,NOR)值大于干季,说明二次离子对湿季灰霾的贡献比干季要大;湿季灰霾过程中气溶胶酸性比干季弱.根据相关性分析结果可知,湿季灰霾过程中,NH_4~+主要与SO_4~(2-)结合,Na+主要与Cl-及NO_3~-结合,K+主要与Cl-和NO_3~-结合,极少部分与SO_4~(2-)结合;而在干季灰霾过程中,NH_4~+除了与SO_4~(2-)结合之外,还以NH_4NO_3和NH_4Cl的形式存在,K~+主要与Cl~-和SO_4~(2-)结合,Na+主要与Cl~-及SO_4~(2-)结合.     

Particulate matter assessment of a wetland in Beijing

To increase the knowledge on the particulate matter of a wetland in Beijing, an experimental study on the concentration and composition of PM₁₀ and PM_2.5 was implemented in Beijing Olympic Forest Park from 2013 to 2014. This study analyzed the meteorological factors and deposition fluxes at different heights and in different periods in the wetlands. The results showed that the mean mass concentrations of PM₁₀ and PM_2.5 were the highest at 06:00–09:00 and the lowest at 15:00–18:00. And the annual concentration of PM₁₀ and PM_2.5 in the wetland followed the order of dry period (winter) > normal water period (spring and autumn) > wet period (summer), with the concentration in the dry period significantly higher than that in the normal water and wet periods. The chemical composition of PM_2.5 in the wetlands included NH₄⁺, K⁺, Na⁺, Mg^2 +, SO₄^2 −, NO₃⁻, and Cl⁻, which respectively accounted for 12.7%, 1.0%, 0.8%, 0.7%, 46.6%, 33.2%, and 5.1% of the average annual composition. The concentration of PM₁₀ and PM_2.5 in the wetlands had a significant positive correlation with relative humidity, a negative correlation with wind speed, and an insignificant negative correlation with temperature and radiation. The daily average dry deposition amount of PM₁₀ in the different periods followed the order of dry period > normal water period > wet period, and the daily average dry deposition amount of PM_2.5 in the different periods was dry period > wet period > normal water period.     

燃煤电厂产生和排放的PM2.5中水溶性离子特征

为了认识我国燃煤电厂一次PM2.5排放特征,并定量评估大规模开展烟气脱硫与脱硝对其影响,本研究选取了国内一个煤粉炉电厂和一个循环流化床电厂,对其产生和排放的PM2.5进行现场测试,并进行水溶性离子组分的分析.结果表明,在所测的这两个电厂中,循环流化床电厂产生的PM2.5的质量浓度高于煤粉炉电厂产生的PM2.5的质量浓度,但是这两个电厂排放的PM2.5的质量浓度相当.产生此结果的主要原因是该循环流化床电厂配备的电袋复合除尘器比煤粉炉电厂的普通电除尘器对PM2.5去除效率更高.煤粉炉电厂产生PM2.5中水溶性离子浓度低于循环流化床电厂,但是煤粉炉电厂排放PM2.5中水溶性离子浓度却远远高于循环流化床电厂,表明煤粉炉电厂排放的PM2.5受脱硫和脱硝设施的影响较大.煤粉炉烟气脱硝过程中可能形成硫酸雾,烟气中的部分硫酸雾和过剩的NH3反应生成NH4HSO4进入颗粒相,同时降低了PM2.5的p H值;而脱硫过程中脱硫液的夹带也会导致NH+4和SO2-4进入PM2.5.所以,虽然两个电厂产生的PM2.5中水溶性离子均以Ca2+和SO2-4为主,但煤粉炉排放PM2.5中的水溶性离子则以NH+4和SO2-4为主.     

京津冀燃煤工业和生活锅炉的技术分布与大气污染物排放特征

燃煤工业和生活锅炉(下称燃煤锅炉)是京津冀地区大气污染控制的重点,分析其污染物排放特征对燃煤锅炉的污染控制具有重要意义. 对京津冀地区燃煤锅炉的容量、锅炉种类、除尘方式、实际除尘效率等技术分布信息进行了统计,在此基础上建立了基于技术分布信息的2012年京津冀地区燃煤锅炉大气污染物排放清单,并分析了技术特征对燃煤锅炉大气污染物排放的影响. 结果表明:京津冀地区燃煤锅炉以10 t/h及以下的小容量锅炉为主,主要炉型为层燃炉,除尘方式以湿式除尘及多管旋风除尘为主;2012年京津冀地区燃煤锅炉的SO₂、NO_x、颗粒物、PM₁₀和PM_2.5排放量分别为90.81×104、30.88×104 、31.46×104、14.64×104和8.07×104 t,排放主要集中于10 t/h及以下和35 t/h以上的锅炉;天津、石家庄、保定、唐山是锅炉污染物排放量最大的城市;供热、食品、化工、造纸是燃煤锅炉排放最集中的行业. 京津冀地区不同城市锅炉的容量及行业分布差异明显,各城市对燃煤锅炉应因地制宜采取天然气替代、集中供热等措施,以控制燃煤锅炉的污染物排放.      

中国人为源颗粒物排放现状与趋势分析

利用排放因子法,基于电力、工业、民用、交通等部门的活动水平和排放因子,建立了2000年和2005年中国分省、分部门、分粒径的颗粒物（PM）排放清单.利用情景分析法,基于能源预测,分析了在不同颗粒物控制方案下2010～2030年中国颗粒物的排放趋势.结果表明,我国2005年的总悬浮颗粒物（TSP）、可吸入颗粒物（PM₁₀）和细颗粒物（PM_2.5）的排放量分别是29.98、15.30和9.79 Mt, 2000～2005年间的排放增长率分别是3.4%、4.7%和5.4%.在现有政策情景下,我国2030年TSP和PM_2.5的排放量分别是23.06和10.59 Mt,工业锅炉成为最大的颗粒物排放源.通过提高能源利用效率,2030年可在基准情景基础上TSP和PM_2.5分别减排15%和16%;通过增大执法力度,2015年可再减排25%的TSP和10%的PM_2.5排放,之后通过加严排放标准,推广高效除尘装置的应用,2030年TSP和PM_2.5可再减排21%和19%,其排放量分别达到13.81和6.88 Mt.颗粒物的综合控制措施应覆盖电厂、工业、民用等各个领域,从提高能效、保证执法、强化政策3个方面着手.     

我国钢铁工业一次颗粒物排放量估算

针对我国钢铁工业生产工艺以及颗粒物控制技术的分类,建立了一个细化到排放节点的自下而上的颗粒物排放模型.结合我国钢铁工业各地区活动水平以及颗粒物控制技术分布的历史变化趋势分析,利用此模型计算了2006—2012年我国钢铁工业一次颗粒物的排放系数和排放量.模型计算结果显示,2006年以来,我国钢铁工业颗粒物控制水平不断提高,PM_(2.5)、PM_(2.5)~10和PM10的排放系数分别降低了21.2%、19.3%和19.0%.钢铁工业一次颗粒物排放量在2006—2011年间持续增长,2011年TSP排放量为602×104t,PM10排放量为200×104t,PM_(2.5)排放量为124×104t;2012年排放量出现下降,TSP排放量为561×104t,PM10排放量为187×104t,PM_(2.5)排放量为116×104t.2012年我国钢铁工业一次PM_(2.5)排放量中的有组织排放占39.5%,无组织排放占60.5%;除加严有组织源管控之外,减少颗粒物无组织排放,对于钢铁工业颗粒物排放控制也非常重要.我国钢铁工业颗粒物排放量分布不均衡,河北、山东、江苏、辽宁、山西5个省的排放超过全国总排放的50%.