长三角地区秸秆焚烧污染物排放清单及其在重霾污染天气模拟中的应用

根据2008年长三角地区江苏、安徽、浙江3省各地级市及上海市水稻、小麦、玉米、油菜4种农作物的年产量,结合谷草比、秸秆焚烧比例及排放因子建立了长三角地区秸秆焚烧大气污染物排放清单.结果表明：长三角地区秸秆焚烧产生的PM10、PM2.5、SO2、NOx、CO、EC、OC分别为36.8×104、14.4×104、1.5×104、9.2×104、20.8×104、2.6×104、12.2×104t.秸秆焚烧污染物排放量较大的区域主要集中在江苏中北部和安徽北部.在区域大气环境模拟系统RegAEMS中考虑秸秆焚烧源的影响,针对2008年10月底江苏一次重霾污染天气事件进行模拟,发现考虑秸秆焚烧源后模拟结果有较大的改善.秸秆焚烧可以导致区域PM10、CO浓度上升30%以上,黑碳和有机物的消光贡献明显增强.区域输送研究表明,苏中地区、外省秸秆焚烧排放源对此次重霾污染的贡献分别达到32.4%、33.3%.     

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％.     

四川省秸秆露天焚烧污染物排放清单及时空分布特征

根据收集的活动水平数据,采用排放因子法建立了四川省2012年秸秆露天焚烧污染物排放清单,并分析了污染排放的时空分布特征.结果表明,2012年四川省秸秆露天焚烧共排放SO2、NOx、NH3、CH4、NMVOC、CO、PM2.5、EC以及OC分别为1 210、12 185、2 827、20 659、40 463、292 671、39 277、1 984以及10 215 t;水稻、小麦、玉米、油菜是四大主要的焚烧作物秸秆,对污染物的总贡献率约为88%~94%;秸秆露天焚烧受农作收获的影响,全年的排放主要集中在7~8月,而5月是上半年的一个排放小高峰;秸秆焚烧排放的高值地区主要分布在成都平原、川北地区以及川南地区,川西地区排放分布相对较少;本清单的不确定性主要来自排放因子及秸秆焚烧量.     

黑龙江省秸秆露天焚烧污染物排放清单及时空分布

以黑龙江省为例,采用排放因子法计算了2016年秸秆露天焚烧污染物排放清单,分析了污染物的时空分布特征.结果表明,黑龙江省秸秆露天焚烧各污染物排放量为：CO₂ 1314.09万t、CO 41.92万t、CH₄ 3.77万t、NMVOCs 8.35万t、NH₃ 0.65万t、BC 0.44万t、OC 3.13万t、SO₂ 0.50万t、NO_X 3.28万t、PM₁₀ 8.81万t、PM_2.5 10.14万t.在95%的置信区间确定了排放清单的不确定性,不确定性范围为NO_X的±86%的低值到CO的±187%的高值.通过可靠性分析推断,本文的排放清单是合理的.玉米和水稻秸秆露天焚烧对同种大气污染物的贡献高于其他作物秸秆.大气污染物排放高值区位于黑龙江省西部和东部,污染物排放的时段在全年范围内具有明显的双峰特征.秸秆露天焚烧率的下降能有效促进大气污染物的减排,且农垦地区集约化和规模化的管理模式能有效控制秸秆露天焚烧.     

基于WRF-CMAQ评估秸秆禁烧对区域空气质量的影响

基于本地化的秸秆露天焚烧主要大气污染物排放清单,采用空气质量模式WRF-CMAQ,定量评估秸秆禁烧管控对东北地区空气质量的影响.结果显示,2013~2020年东北地区秸秆露天焚烧污染物排放总量整体呈现先增加再降低的趋势,每年的秸秆焚烧集中期为春耕前（3月和4月）和秋收后（10月和11月）.2017年秸秆焚烧集中期内,秸秆露天焚烧对东北三省的CO和PM_2.5浓度的贡献率分别为24.01%和39.98%,农作秸秆露天焚烧是造成东北地区空气质量下降的重要因素;相同气象条件下,2019年秸秆焚烧集中期,秸秆焚烧对东北三省大气中CO和PM_2.5浓度的贡献率较2017年同期分别下降了9.58%和13.95%,表明2019年的秸秆禁烧政策有效改善了东北地区的空气质量.同时,若东北三省均实施吉林省2019年的秸秆禁烧管控政策,则东北地区的空气质量将会进一步改善.本研究结果可为区域大气污染联防联控政策的制定提供科技支撑.     

2007年中国大陆地区生物质燃烧排放污染物清单

采用排放因子法计算了中国2007年间CH4、SO2、NOx、NH3、EC、OC、NMVOC、CO、CO2、TSP、PM10、PM2.5的排放总量,建立了生物质燃烧污染物排放清单,计算了各污染物总排放量的空间分布及不同生物质燃烧类型对各污染物总排放量的贡献率,重点完善了各省市生物质燃烧排放不同粒径颗粒物清单.结果显示,2007年我国大陆生物质燃烧排放CH4、SO2、NOx、NH3、OC、EC、NMVOC、CO、CO2、TSP、PM10、PM2.5排放总量分别分为3332.7, 335.3, 951.3, 7754.9, 783.7, 267.7, 6049.6, 76579.6, 743743.7, 7677.8, 6668.9, 4043.7kt.四川、安徽、广西、山东、河南、江苏等地区生物质燃烧各污染物排放量较高,北京、天津、海南、宁夏、青海和西藏等省区各污染物排放量较少.不同地区排放污染物的主要生物质类型存在较大的差异,单位面积排放强度和人均排放量区域间差异显著.人类活动是生物质燃烧排放污染物的主要影响因素,秸秆和薪柴燃烧是污染物排放量最大的2种生物质,其对各种污染物的贡献率为93.8%~98.7%.     

长三角地区秸秆燃烧排放因子与颗粒物成分谱研究

为获取长三角地区秸秆燃烧污染物排放因子及其颗粒物成分谱,利用自行设计开发的开放式燃烧源排放测试系统,选取小麦、水稻、油菜、豆秸和薪柴等5类典型作物秸秆,分别采用露天焚烧和炉灶燃烧2种燃烧方式,实测其气态污染物和颗粒物排放特征.结果表明,露天燃烧各类秸秆的CO、NOx和PM2.5平均排放因子约为28.7、1.2和2.65 g·kg-1,由于炉灶氧含量相对较低,燃烧不充分,其污染物排放因子总体高于露天燃烧,分别为81.9、2.1和8.5 g·kg-1.各类秸秆中,油菜的排放水平相对较高.含碳组分(OC和EC)是生物质秸秆燃烧产生PM2.5的主要组成,在露天燃烧中OC和EC的质量分数分别占(38.92±13.93)%和(5.66±1.54)%;炉灶燃烧中OC和EC分别为(26.37±10.14)%和(18.97±10.76)%.Cl-、K+等水溶性离子也有较大贡献,在露天燃烧中分别为(13.27±6.82)%和(12.41±3.02)%;在炉灶燃烧中分别为(16.25±9.34)%和(13.62±7.91)%.小麦、水稻、油菜和豆秸等作物秸秆露天燃烧排放颗粒物的K+/OC值分别为0.30、0.52、0.49和0.15,这些特征值可用于判断长三角区域空气质量受秸秆燃烧排放影响的程度,为大气污染来源解析提供直接的判断依据.     

济南市四季PM_(10)、PM_(2.5)输送来源及其传输过程

利用HYSPLIT模型计算出济南市2012年全年逐日72 h的气流后向轨迹。对四季的气流轨迹做聚类分析得到抵达济南市的5种轨迹类型,结合PM10、PM2.5的日均浓度资料,计算潜在源的贡献作用和浓度权重轨迹,得到影响济南市四季PM10和PM2.5浓度的潜在源区以及不同潜在源区,对济南市四季的PM10和PM2.5浓度的贡献。结果表明:四季PM10的潜在源区和PM2.5的潜在源区分布大体相同。四季的PM10和PM2.5的潜在源区都包括济南市的周边地区,该区域对济南市日均的ρ(PM10)和ρ(PM2.5)的贡献分别在0.1、0.06 mg/m3以上。春季,2种污染物的潜在源区为江苏北部源区。夏季,其污染物潜在源区为山东省南部源区与江苏北部源区。秋季,2种污染物的潜在源区主要分布在河北南部、河南东部、江苏北部等地区;冬季,其污染物潜在源区主要分布在津冀鲁交界地区、河南东部、安徽北部等地区。     

长江三角洲地区人为源大气污染物排放特征研究

在收集整理长江三角洲地区（简称＂长三角＂）各城市人为大气污染源资料的基础上,采用以＂自下而上＂为主的方法建立了2007年长三角地区人为源大气污染物排放清单.清单结果显示,2007年长三角地区的SO2、NOx、CO、PM10、PM2.5、VOCs和NH3等大气污染物排放总量分别达到2391.8、2292.9、6697.1...     

基于调查的中国秸秆露天焚烧污染物排放清单

基于2010年初农村能源消费情况的问卷调查,获得全国分省秸秆露天焚烧比例,在此基础上确定秸秆露天焚烧的活动水平,采用排放因子法建立中国秸秆露天焚烧的污染物排放清单. 结果表明,中国农村秸秆露天焚烧平均比例为20.8%. 2009年全国28个省区(不包括西藏自治区、天津市、上海市、港澳台地区,下同)秸秆露天焚烧的PM_2.5、BC、OC、SO₂、NO_x、CO、NMVOC、NH₃、CH₄和CO₂排放量分别138.1×104、6.4×104、41.1×104、8.7×104、41.8×104、594.6×104、94.4×104、8.0×104、44.2×104和14 355.4×104 t. 稻谷、玉米和小麦是露天焚烧的三大作物秸秆,其对污染物排放的贡献合计约为87%. 秸秆露天焚烧排放量最高的前3位分别为湖南省、河南省和安徽省, 秸秆露天焚烧比例分别43.1%、20.8%和39.7%. 污染排放的高值区主要集中在华北和华中地区. 95%置信区间下的不确定性分析结果显示,PM_2.5、BC、OC、SO₂、NO_x、CO和NMVOC排放的不确定性范围分别为-60%~83%、-78%~147%、-73%~135%、-48%~75%、-49%~78%、-91%~155%和-67%~94%. 2015年初对六省(湖南省、广东省、江苏省、河南省、黑龙江省和辽宁省)农村能源消费调查的结果显示,2014年江苏省、湖南省和广东省的秸秆露天焚烧比例较2009年均有下降,而辽宁省、黑龙江省和河南省则相对上升. 研究显示,秸秆禁烧政策已取得初步成效,建议国家有关部门进一步加大秸秆禁烧政策的推行力度,完善相关政策措施.      

华东地区2000-2014年间秸秆燃烧排放PM2.5时空动态变化

秸秆燃烧释放大量细小颗粒物（Fine Particulate Matter）,对大气环境、生态系统和人类健康有重要影响.该研究基于2000-2014年中国华东地区农作物产量统计数据,估算各区域秸秆产量及室内外农作物秸秆燃烧总量.并运用排放因子法,估算15年间华东地区农作物秸秆燃烧PM_2.5排放总量.研究结果表明,华东地区秸秆产量及燃烧总量分别为：2033.2 Mt和32678.59 Wt,PM_2.5的排放总量为851.95 Wt.此外,PM_2.5排放在时间和空间上不均衡.卫星火点监测数据显示,农田秸秆燃烧密集区域主要分布在山东南部、安徽北部、江苏和浙江东北部及上海市大部分地区;单位网格PM_2.5最大的排放量多集中在山东、安徽北部、江苏中部和北部、浙江东北部和上海区域.时间序列上,山东、江苏和安徽呈显著增长趋势,上海、福建和浙江呈显著降低趋势.稻谷、小麦、玉米、豆类和油菜秸秆燃烧对污染物PM_2.5的贡献率分别为32.45%、30.18%、18.95%、3.77%和14.65%.农作物秸秆燃烧释放PM_2.5与工业粉尘的排放比变化趋势表明山东、安徽和江苏总体呈上升趋势;上海、福建和浙江总体保持平稳趋势.通过对华东地区农作物秸秆燃烧释放PM_2.5的时空变化研究,为更好的揭示秸秆燃烧对区域环境的影响提供数据支持.     

Influence of agricultural activities, forest fires and agro-industries on air quality in Thailand

Annual and monthly-based emission inventories in northern, central and north-eastern provinces in Thailand, where agriculture and related agro-industries are very intensive, were estimated to evaluate the contribution of agricultural activity, including crop residue burning, forest fires and related agro-industries on air quality monitored in corresponding provinces. The monthly-based emission inventories of air pollutants, or, particulate matter (PM), NOx and SO₂, for various agricultural crops were estimated based on information on the level of production of typical crops: rice, corn, sugarcane, cassava, soybeans and potatoes using emission factors and other parameters related to country-specific values taking into account crop type and the local residue burning period. The estimated monthly emission inventory was compared with air monitoring data obtained at monitoring stations operated by the Pollution Control Department, Thailand (PCD) for validating the estimated emission inventory. The agro-industry that has the greatest impact on the regions being evaluated, is the sugar processing industry, which uses sugarcane as a raw material and its residue as fuel for the boiler. The backward trajectory analysis of the air mass arriving at the PCD station was calculated to confirm this influence. For the provinces being evaluated which are located in the upper northern, lower northern and northeast in Thailand, agricultural activities and forest fires were shown to be closely correlated to the ambient PM concentration while their contribution to the production of gaseous pollutants is much less.     

广东省秸秆燃烧大气污染物及VOCs物种排放清单

基于广东省粮食产量的统计年鉴,建立了广东省2008~2016年秸秆燃烧污染物排放清单和2016年广东省秸秆燃烧VOCs物种清单,并对VOCs臭氧生成潜势进行评估.结果表明,2013~2016年广东省秸秆燃烧各大气污染物排放量较2008~2012年有所降低.这主要是由于禁止秸秆露天燃烧政策的出台及农村生活水平的提高降低了秸秆燃烧比例.2016年各类大气污染物SO_2、NO_x、NH_3、CH_4、EC、OC、NMVOC、CO和PM_(2.5)的排放量依次为2 443.7、16 187.9、6 943.8、29 174.4、3 625.5、14 830.7、65 612.6、591 613.9和49 463.0 t.稻谷秸秆燃烧是最主要的秸秆燃烧污染物来源,占据了污染物总排放量的约68.55%.污染物贡献最大的5个市分别为湛江、茂名、梅州、肇庆和韶关,约占总排放量的58.63%.2016年广东省秸秆燃烧VOCs物种排放清单中,排放量贡献前10的物种分别为:乙烯、乙醛、甲醛、苯、乙炔、丙烯、乙烷、甲苯、正丙烷和丙醛,占总VOCs量的67.91%.在VOCs物种清单的基础上估算了其臭氧生成潜势(OFP),OFP贡献前10 VOCs物种分别为:乙烯、甲醛、乙醛、丙烯、1-丁烯、丙醛、甲苯、丙烯醛、异戊二烯和丁烯醛,占总OFP量的80.83%.     

电动汽车普及对江苏冬季大气污染影响的数值模拟

为研究电动汽车普及对空气质量的影响,首先利用机动车排放计算模型MOBILE估算了在电动汽车替代50%小型载客车情景下江苏省的大气污染物排放量,并利用中尺度气象-化学模式(WRF-Chem)模拟和分析了电动车替代前后冬季污染物浓度的变化特征.结果表明,如果用电动汽车替代小型载客车,江苏省13个地级市的CO、NO_x、VOC排放量都有所降低,减排量从地区来看,苏南苏中苏北.电动汽车替代将会造成江苏地区由交通排放引起的CO浓度降低20%～35%,氮氧化物浓度降低10%～30%,减排效果总体上苏南地区好于苏中和苏北地区.交通排放对于SO_2、一次PM_(2.5)和PM_(10)的贡献小,也可能是因为清单低估了交通源对它们的贡献,因此,减排效果不明显.受NO_x影响,交通减排增加了O_3浓度.     

2013年10月长株潭城市群一次持续性空气污染过程特征分析

2013年10月21~31日长株潭城市群经历了一次持续性空气污染过程.利用地面空气质量监测资料、地面气象资料及探空资料综合分析了此次污染过程与大气环流、边界层气象条件之间的相互关系,并利用卫星遥感火点监测资料和HYSPLIT4模式,分析了此次过程大气污染物的来源及输送路径.结果表明,过程前期(21~26日),污染物缓慢积累,过程后期(27~31日),PM2.5、CO、NO2等焚烧特征污染物浓度急剧升高,秸秆焚烧污染物的长距离输送是后期空气污染加重的主要原因.火点监测和后向轨迹分析表明,过程前期气流主要流经长株潭城市群东北方向的安徽、湖北等地,流经地区火点分布较少,后期气流主要流经长株潭城市群东南方向的江西等地,流经地区火点分布较多.高压均压场背景环流导致的稳定大气层结、南北冷暖气流对峙造成的地面静小风,是长株潭城市群污染过程发展、维持和加强的重要条件,污染物长距离输送对长株潭城市群区域空气质量有重要影响.     

2013-2015年上海市霾污染事件潜在源区贡献分析

统计分析2013-2015年上海市每个月不同空气质量等级天数比重,根据HYSPLIT（Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory）后向轨迹模型对3年内的12月份影响上海地区的污染气团进行了综合聚类分析和逐年聚类分析.在综合12次严重霾事件的后向轨迹基础上,结合上海实时公布的PM_2.5小时浓度资料,对潜在源贡献因子PSCF（Potential Source Contribution Function）和浓度权重轨迹CWT（Concentration-weighted Trajectory）进行分析与比较,研究重霾期间影响上海PM_2.5质量浓度的潜在源区及不同源区对PM_2.5质量浓度的贡献差异.结果显示,上海市3年期间12月份霾颗粒物外来源主要输送渠道为西北路径和北方路径,源自于西北方向的气团比重占总气团的50.4%,北方向的气团几乎都经过海洋后进入上海地区.影响上海地区PM_2.5质量浓度的潜在源区主要分布在安徽、江苏和山东地区,此外江西北部、浙江北部、河北南部及山西少部分地区也对重霾事件中的污染物颗粒有一定程度的贡献.     

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.