浙江省2013~2020年人为源氨排放清单

采用排放因子法建立了浙江省2013~2020年人为源NH₃排放清单,利用ArcGIS软件对NH₃排放量进行空间分配,并与浙江省部分城市PM_2.5组分中的NH₄⁺浓度进行对比,探究了人为源NH₃排放对NH₄⁺浓度变化的影响.结果表明,2013~2020年浙江省人为源NH₃排放量呈逐年下降趋势,2020年人为源NH₃排放量为13.5万t,较2013年下降23.1%.人为源NH₃排放以农业源为主,2013~2020年占比分布在57.2%~69.6%,其中畜禽养殖和氮肥施用NH₃排放量占比较高,且2020年排放量较2013年下降最为显著,分别为34.5%、44.1%.从空间分布来看,NH₃排放较高的地区主要分布在浙江北部和金衢盆地地区,杭州市和嘉兴市年排放量位于全省前两位.NH₃排放量较高的城市NH₄⁺浓度也较高,部分城市NH₄⁺浓度下降趋势与NH₃排放量下降趋势较为一致.     

京津冀燃煤锅炉大气污染物精细化排放清单

基于环境统计数据,采用排放因子法建立2020年京津冀地区燃煤工业锅炉县级大气污染物排放清单.结果表明,2020年京津冀地区燃煤工业锅炉常规大气污染物SO₂、NO_x、颗粒物(PM)、PM₁₀、PM_2.5排放量分别为6351,7399,2952,825,399t.,其中PM₁₀和PM_2.5分别占PM排放总量的27.9%和13.5%.重金属Hg、Pb、Cd、Cr、As的排放量分别为197.9,1391.3,32.0,1214.2,362.4kg.65t/h及以上燃煤工业锅炉为主要的排放贡献源,各类污染物的排放量占京津冀地区工业锅炉各类污染物排放总量的比重为51.1%~81.2%,是污染控制及监管的重点.河北省承德市、唐山市、张家口市为污染物排放量最大的3个城市,3个城市各类污染物排放量占京津冀地区工业锅炉各类污染物排放总量的14.6%~71.9%.污染物排放强度大的区域主要集中在天津市、河北省廊坊市、唐山市的一些区县.     

1996~2016年湖北省氨排放时空差异及影响因素

搜集10类氨（NH₃）的人为源活动水平数据,采用排放因子法,计算了1996~2016年湖北省NH₃排放量,利用GIS进行1km×1km的空间分配.分析了不同地理单元（西部山区城市、中部平原城市、东部特大城市和东部中小城市）的NH₃排放源结构和单位排放量的差异.结果表明,湖北省NH₃排放量由1996年的375.0kt增长至2016年的475.4kt,年均增长率为1.2%.西部山区城市NH₃排放增加最快,年均增长率为3.5%,高于全省平均水平.农业源是最主要贡献源,畜禽养殖和氮肥施用排放的NH₃分别占总排放量的71.6%和15.8%.除畜禽养殖和氮肥施用外,废弃物处理和生物质燃烧分别是东部特大城市和中部平原城市NH₃的重要排放源,分别占全省该类源NH₃排放总量的76.1%和41.5%.值得注意的是,东部特大城市的工业生产、人体排泄、机动车尾气排放和化石燃料燃烧等排放的NH₃占比均高于其它3种地理单元,需引起关注.     

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.      

中国水路运输业能源消耗与废气排放测算

采用基于运输周转量的自下而上方法建立了中国水路运输业能源消耗和废气排放测算模型.根据GDP增长预测得到未来一段时间内中国内河、沿海和远洋货运周转量,结合IMO(International Maritime Organization)温室气体研究采用的废气排放因子,测算得到2001~2030年中国水路运输业的能源消耗和废气排放.研究结果表明:2001年,中国水路运输业燃油消耗量及NO_x、CO、NMVOC(非甲烷挥发性有机物)、CO₂、SO₂和PM排放量分别为790.9,63.6,5.9,1.9,2483.2,37.2,4.6万t,到2030年,将分别为5951.8,405.1,16.5,18.3,18743.2,15.5,6.1万t;2001~2030年,中国水路运输业燃油消耗及CO₂和NO_x排放呈逐年增长趋势,年均增长率分别为7.2%、7.2%和6.6%;受国际公约的限制,与硫含量密切相关的SO₂和PM排放量自2020年之后显著下降;2001年,中国水路运输业CO₂排放量占世界航运排放量的比重在3.2%左右,此后呈逐渐上升趋势,到2020和2030年,将分别增长至11.5%和15.3%.     

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.     

WLTC循环下汽油车氨排放影响因素分析

为研究WLTC（worldwide light-duty test cycle,全球轻型汽车驾驶循环）循环下常规污染物和行驶工况对汽油车NH₃排放的影响,选定一辆满足国Ⅴ排放标准、配备TWC（three way catalyst,三元催化器）尾气后处理装置的轻型汽油车,测定其在WLTC循环下CO₂、CO、NO_x和NH₃的摩尔排放量.结果表明:CO、NO_x与NH₃排放的线性相关系数分别为0.626和0.321.NH₃高排放的出现除了伴有CO的高排放外,还需车辆具有高速和持续的正向加速度.用配备TWC尾气后处理装置前、后NO_x排放量的差值表示NO_x的转化量发现,NO_x的高转化量并不一定对应NH₃的高排放量,在循环后期大量产生的NO_x会抑制NH₃的排放.由于VSP（vehicle specific power,比功率）能综合反映行驶工况,研究行驶工况对NH₃排放的影响时主要分析VSP与NH₃之间的关系,通过VSP聚类方法将VSP划分为不同区间,得出当VSP Bin（vehicle specific power bin,比功率区间）大于0时,基于CO₂的NH₃排放基本呈随VSP Bin增大而增加的规律,并且基于CO₂的NH₃排放量最大值对应的VSP Bin为持续正向加速工况.研究显示,常规污染物中CO和NO_x对NH₃的排放会产生不同程度的影响,加速度作为行驶工况的表征参数之一会直接或通过影响CO和NO_x的排放间接影响NH₃的生成.      

中国平板玻璃行业大气污染物排放特征研究

基于中国2013~2015年27个省（区、市）平板玻璃企业的逐生产线基础信息、活动水平及污染物控制技术等数据,建立了平板玻璃主要大气污染物SO₂、NO_x排放量计算方法和排放清单,使用蒙特卡洛法进行了不确定性分析.统计了平板玻璃产量、燃料使用量、燃料结构以及污染物控制技术,分析了排放特征与空间差异.结果表明：中国平板玻璃行业以天然气/煤气为主要燃料,平均单位产品能源消耗量为13.2kg标煤/重量箱,山西、内蒙古等省份较高;37%和42%的生产线分别安装了脱硫、脱硝设施,技术以烟气循环流化床、双碱法、SCR为主;SO₂排放量先升后降,2014年达到16.84万t,2015年下降至13.67万t,湖北、浙江、河北、广东排放量较大;NO_x排放量持续下降,从2013年的37.47万t下降至2015年的28.38万t,河北、湖北、山东、广东排放量较大;SO₂排放强度西南部地区高于其他地区,且有上升趋势,其他地区SO₂排放强度整体下降;NO_x排放强度中西部地区较高.应加强高能耗、高排放以及高强度地区的污染控制力度.     

法规工况下轻型汽油车氨排放特征

为掌握轻型汽油车NH₃排放实际状况,以一辆配备三元催化转化器(three-way catalytic converter,TWC)的国Ⅵ轻型汽油车为研究对象,分别在全球轻型汽车驾驶工况(worldwide light-duty test cycle,WLTC)、中国轻型汽车行驶工况(China light-duty vehicle test cycle,CLTC)和美国联邦测试规程(federal test procedure,FTP-75)下进行NH₃排放测试,分析WLTC工况下的瞬时NH₃排放特征,以及不同环境温度(?7、0、23、35 ℃)对NH₃排放的影响,并对比3种测试工况下的NH₃排放因子. 结果表明:①在WLTC工况下,车辆冷起动前50 s未检测到NH₃,NH₃排放主要集中在低速段和中速段(前900 s),在高速段和超高速段,仅有极少量的NH₃生成. 轻型汽油车在低速(v<40 km/h)的加速区间内,NH₃排放量较高. ②随着环境温度的升高,NH₃排放因子呈下降趋势,35 ℃时略微有所上升. 其中,?7 ℃下低速段的NH₃排放因子分别是0、23和35 ℃下的1.4~2.2倍;在WLTC工况下,各种测试环境温度下车辆的NH₃排放因子均表现为低速段>中速段>高速段>超高速段;在3种工况下,轻型汽油车的NH₃排放因子差异较大. 其中,测试车辆在WLTC工况下的排放因子最小. 研究显示,在低温(?7 ℃)环境下轻型汽油车NH₃的排放量相对较高.      

中国服务业能源消费CO2排放及其因素分解

基于IPCC温室气体排放清单指南中的CO₂排放因子与核算方法,估算了1995—2010年中国服务业能源消费与CO₂排放量,并对其总体变化趋势进行时间序列分析;以LMDI(对数平均迪氏指数)法辨识与分解3个时段(1995—2000年、2000—2005年和2005—2010年)中影响中国服务业CO₂排放量变动的关键因素及其对CO₂排放量的贡献值. 结果表明:1995—2010年中国服务业能源消费CO₂排放量增长态势明显,累计排放总量为853197.55×104t;服务业能源消费主要依赖于高碳化能源燃料,各年度油品和煤品分别占能源消费总量的67%~74%和5%~27%;LMDI分析结果显示,1995—2010年产业规模和人口效应引起CO₂排放增加量分别为133357.10×104和7691.25×104t,能源效率和能源结构引起CO₂排放减少量分别为59034.50×104和23898.60×104t. 提出CO₂减排对策:①以经济、政策和监管手段促进服务业节能减排;②依托科技创新提高能源综合利用效率,降低服务业CO₂排放量.      

唐山市机动车排放清单与减排经济效益研究

基于唐山市机动车定期环保检测数据获取不同类型车辆的本地年均行驶里程,建立城区内典型车辆的"里程-注册年"特征曲线.采用车载排放测试法获取唐山市典型国Ⅵ阶段轻重型汽车实际道路排放因子.利用COPERT模型进行机动车排放因子本地化修正,建立涵盖不同排放阶段和燃料动力类型的唐山市机动车排放清单,结合唐山市路网信息,建立基于ArcGIS的3km×3km高时空分辨率网格化排放清单,并分析了国三及以下中重型柴油车（简称高排放车）不同淘汰与DPF排放治理比例情景下机动车减排与投入成本效益.研究表明,2020年机动车CO,HC,NOx,PM_2.5,PM₁₀年排放量分别为92403.51,10034.53,70568.35,2036.51,2160.65t,其中：NO_x,PM_2.5和PM₁₀排放主要来源于柴油车,分担率分别为92%,89%和89%;CO和HC排放主要来自汽油车,分担率分别为71%和73%.唐山市实施二环内国Ⅳ及以下柴油货车限行区政策后,二环内CO和HC年排放量削减率分别为22.41%和21.68%;而NO_x,PM₁₀和PM_2.5污染物排放强度显著降低,年排放量削减率分别为78.60%,84.85%和84.79%.在高排放车淘汰与治理情景下,随着高排放车淘汰比例的增长,投入成本和NO_x年均减排量呈线性上升趋势,且NOx减排效果更加显著,而PM减排辆略呈下降趋势.高排放车淘汰率每增长10%,NO_x年均减排量增加892.41t,PM年均减排量减少7.56t,年投入成本增加1.13亿元.     

东北地区农业源一次颗粒物排放清单研究

采用自下而上的清单编制方法,搜集各农业环节(秸秆燃烧、整地、收割、谷物处理、化肥施用、农机排放、风蚀)排放因子、作物面积和耕作方式等信息,编制了2010年东北地区县级尺度的农业一次颗粒物(PM₁₀和PM_2.5)排放清单,并分析了农业源颗粒物排放的时空分布特征.结果表明:1)2010年东北地区农业源一次颗粒物PM₁₀总排放量54.6万t,PM_2.5总排放量35.6万t;2)东北地区农业源一次颗粒物PM₁₀排放量最大的农业活动环节是秸秆燃烧,占农业源总排放量的比例为60%,秸秆燃烧排放PM_2.5占PM_2.5农业源排放量的87%,整地环节是一次颗粒物排放的第2大农业排放源,对农业源排放PM₁₀和PM_2.5总量的贡献率分别是27%和6%; 3)PM₁₀和PM_2.5的排放强度空间分布表明,东北地区农业源颗粒物排放区域集中在黑龙江省东北部和中部地区,吉林省中部和辽宁省中部地区; 4)PM₁₀和PM_2.5排放的时间变化特征显示,PM₁₀农业源排放年变化曲线中,5月份和9、10月份是农业源排放一次颗粒物PM₁₀较多的月份,PM_2.5排放集中在9、10月份;5)本研究估算的污染物排放清单的不确定性为184.3%.未来的工作将侧重于典型农业区本土排放因子测定,从而有效减小排放清单的不确定性.     

中国服务业CO2排放的时空特征与EKC检验

采用IPCC温室气体排放清单中CO₂排放因子与估算方法,核算了1995—2012年中国30个省区(不含港澳台地区和西藏自治区数据,全文同)服务业的CO₂排放量,并对30个省区服务业人均CO₂排放量的时空特征进行分析;利用基于面板数据的EKC模型检验中国及其三大经济带服务业增长与CO₂排放之间的关系. 结果表明:在考察期内,中国服务业人均CO₂排放量从0.16 t升至0.77 t,服务业人均增加值从1 621.04元增至9 991.95元;服务业人均CO₂排放量排在前列的省区大都位于东部地区;东部和中部地区人均CO₂排放量与服务业人均增加值之间呈线性正相关,人均服务业增加值每增加1个单位,人均CO₂排放量将分别增加1.02和1.16个单位;西部地区人均CO₂排放量与服务业人均增加值之间呈单调递增关系. 在此基础上,提出差别化的碳减排对策:①东部地区应通过技术改进和优化产业结构、能源消费结构来降低CO₂排放,并成为中国服务业节能减排的“领头羊”;②中、西部地区应在保持服务业经济适当增速的前提下,将提高能源利用效率和降低能源强度作为减排重点.      

2008—2020年京津冀及周边地区人为源氨排放清单研究

氨可以在大气中转化生成铵根离子,成为PM_2.5中重要的水溶性无机离子组分,长时间序列的氨排放清单是研究PM_2.5污染历史成因的重要基础.为探究京津冀及周边地区人为源氨排放来源和排放特征,根据北京市、天津市、河北省、山西省、山东省和河南省的各类氨排放活动水平,采用排放因子法建立了京津冀及周边地区的氨排放清单.结果表明：(1)2008—2020年京津冀及周边地区的氨排放量总体呈下降趋势,从3 170.21×10³ t降至2 767.59×10³ t.农业源是主要贡献源,其氨排放量(2 551.94×10³～3 061.26×10³ t)占氨排放总量的92.21%～93.38%;非农业源氨排放量介于209.85×10³～232.38×10³ t之间.(2)2020年,河南省的氨排放量最大,为908.57×10³ t,占京津冀及周边地区氨排放总量的32.83%,其次为山东省、河北省和山西省,占比分别...     

2010年中国机动车CH4和N2O排放清单

中国大部分机动车温室气体排放研究都集中于CO₂排放,对于CH₄和N₂O等排放的研究鲜见. 以中国机动车污染防治年报(2011年)、中国汽车工业年鉴(2011年)、中国统计年鉴(2011年)以及交通运输部发布的相关信息和数据(2011年)等为基础,结合文献调研和2008─2010年对北京、广州等国内10余座典型城市的实地调查结果,获得2010年我国机动车活动水平及排放特征. 基于上述基础信息,解析得到按不同车型、燃料和车龄分布的机动车保有量、年均行驶里程及排放因子,建立2010年中国机动车CH₄和N₂O排放清单. 结果表明:2010年中国机动车CH₄和N₂O排放量分别为23.90×104和6.01×104t,折算成CO₂分别为501.99×104和1862.51×104t. 不确定性分析则显示,中国CH₄排放量在18.21×104～27.52×104t之间,N₂O排放量在4.32×104～7.62×104t之间. 在机动车中,汽车CH₄和N₂O排放量最大,分担率(某车型污染物排放量占机动车排放总量的比例)分别为77.99%和94.22%,而摩托车和农用车排放分担率较小. 在各类汽车中,CH₄排放主要来源于轻型汽油车和天然气出租车,二者的排放分担率分别为47.98%和23.42%;N₂O排放则主要源于轻型汽油车,其分担率为73.09%. 因此,轻型汽油车是削减机动车CH₄和N₂O排放的重点车型,同时天然气出租车也应作为控制CH₄排放的主要车型.      

中国民用航空机场大气污染物及碳排放清单

基于2017~2020年中国民用航空局飞机起降数据、机队配置数据和国际民航组织（ICAO）飞机发动机排放因子数据库等数据,自下而上编制了2017~2020年中国民用航空机场高分辨率飞机起飞着陆（LTO）循环大气污染物及碳排放清单,在此基础上探究中国民用航空机场大气污染物和碳排放时空分布特征.分析2000~2020年3次疫情（2003年非典、2012年中东呼吸症、2020年新冠疫情）对机场大气污染物及碳排放影响.结果表明,2020年中国民航机场LTO循环NO_x、CO、HC、SO₂、PM和CO₂排放量分别为10.90,8.22,0.96,0.28,0.06,1360.27万t;HC、CO、SO₂、CO₂在滑行阶段排放量最大,分别占总排放量的92.80%、91.56%、41.81%、41.81%.NO_x、PM在爬升阶段排放量最大,分别占总排放量的47.93%、37.39%;2017~2019年我国民航机场飞机LTO循环大气污染物及碳排放总量呈现逐年增长的趋势,受新冠疫情影响2020年排放总量下降22.39%;排放集中在经济较为发达的华东地区.在2000~2020年3次疫情中,新冠疫情对我国民航机场飞机LTO循环排放量影响最显著.     

关中城市群道路移动源气态污染物排放特征

基于MOVES模型对参数进行本地化修正,计算机动车排放的气态污染物排放因子,以2012年为基准年建立关中城市群的道路移动源常规和非常规气态污染物的排放总量清单,并得到不同车型、不同城市区域的机动车污染物排放分担率.结果显示,关中城市群的道路移动源常规气态污染物中一氧化碳（CO）的排放量为45.40万t,氮氧化物（NO_x）为8.190万t、二氧化硫（SO₂）为0.420万t、氨（NH₃）为0.10万t;非常规气态污染物中非甲烷碳氢化合物（NMHC）的排放量为4.168万t,甲醛（HCHO）为0.057万t、乙醛（CH₃CHO）为0.027万t、丙烯醛（C₃H₄O）为0.004万t、1,3-丁二烯（C₄H₆）为0.012万t、苯为0.090万t、甲烷（CH₄）为0.123万t、氧化亚氮（N₂O）为0.004万t.此外,各城市按照排放分担率从高至低依次为西安（50%）、渭南（23%）、咸阳（含杨凌）（12%）、宝鸡（10%）和铜川（5%）.本研究还发现污染物排放分担率在不同车型中差异显著,其中NO_x排放以重型货车（33.85%）和中型货车（21.21%）为主;SO₂、醛类物质在重型货车中排放分担率分别为31.31%和30%;而CO、NMHC、C₄H₆、苯和CH₄的排放主要来自小客车（分别为32.86%、17.55%、26.64%、26.45%和38.85%）和摩托车（分别为32.64%、55.21%、43.29%、49.04%和30.97%）;NH₃的小客车和重型货车排放分担率分别为49.5%和31.31%.     

京津冀地区非道路机械清单建立与政策情景分析

非道路机械是大气污染物的重要来源,已经逐渐引起了人们的关注.本研究旨在建立2020年京津冀地区典型非道路机械排放清单,分析排放控制政策和成本.结果表明：2020年京津冀地区典型非道路机械CO、HC、NO_x、PM_2.5、SO₂的排放量分别为286.96×10³、232.17×10³、364.30×10³、34.15×10³、4.14×10³ t.农业机械的排放量明显大于建筑机械的排放量,约占总量的46.36%～91.62%.在综合情景(IS)下,2030年CO、HC、NO_x、PM_2.5、SO₂的排放量与2020年基准情景(BAU)相比分别增加了-54.16%、-33.76%、-42.46%、-54.07%、-10.37%.在单一控制措施下,更新排放标准(UES)对5种污染物的减排效果最好,淘汰老旧非道路机械(CIV)对NO_x和P...     

广东省船舶二氧化碳排放驱动因素与减排潜力

船舶是广东省二氧化碳(CO₂)的重要排放来源,研究广东省船舶CO₂排放的历史变化趋势、驱动因素和减排途径,可为广东省制定碳达峰与碳中和路径提供科学依据.采用排放因子法估算广东省船舶CO₂排放量,利用对数平均指数法(LMDI)识别排放驱动因素,并结合情景分析法探究船舶CO₂的减排途径.结果表明：(1)2006～2020年广东省船舶CO₂排放量从331.94万t增加至639.29万t,其中干散货船和集装箱船是导致排放增加的主要船型.(2)2006～2020年广东省船舶CO₂排放的关键正向驱动因素是运输强度(51%)和经济因素(49%),主要负向驱动因素是能源强度(93%)和货类结构(7%).(3)到2030年,如果广东省船舶运输保持当前政策(基准情景)发展,将无法实现碳达峰.(4)到2060年,同时考虑优化能源结构和降低能源强度(节能低碳情景),相比于基准情景有56.51%的CO₂减排潜力.可为广东省制定船舶航运行业碳达峰与碳中和管控策略...     

我国燃煤电厂颗粒物排放特征

基于我国燃煤电厂(不含港、澳、台数据,下同)的燃烧技术及颗粒物控制技术分类,建立了燃煤电厂颗粒物排放计算方法. 利用该方法,分析了2000─2010年我国燃煤电厂颗粒物排放量及分布特征. 结果表明:我国燃煤电厂颗粒物排放量自2000年起持续增加,于2005年达到最高值(375×104 t),其中PM₁₀、PM_2.5排放量分别为237×104、129×104 t;此后逐年降低,2010年降至166×104 t,其中PM₁₀、PM_2.5排放量分别降至126×104、85×104 t. 随着静电除尘及湿法脱硫的普及,颗粒物中PM_2.5所占比例由2005年的34.3%升至2010年的51.2%. 我国燃煤电厂颗粒物排放地区分布不均衡,2010年内蒙古、山东、河南、江苏、山西和广东六省区的排放量占全国排放总量的44%. PM_2.5排放因子也因各省燃煤电厂颗粒物排放控制技术不同而产生差异,其中煤粉炉、循环流化床锅炉的PM_2.5排放因子分别为0.35~0.75、0.27~0.90 kg/t. 从机组规模影响来看,单台容量在30×104 kW以下的燃煤机组是粗颗粒(PM>10)的主要来源,而在30×104 kW以上的燃煤机组对PM_2.5排放贡献(64.6%)较大,这主要与这类燃煤机组静电除尘和湿法脱硫的安装比例高有关.