基于实测的船舶辅机大气污染物排放量估算

于2017年3月—2018年5月在广州市南沙港区选取不同吨位的5艘船舶进行登船实测,建立了基于燃油消耗的排放因子.结果表明,船舶辅机CO₂排放因子为(3085±439)~(3195±121) g·kg^-1,CO排放因子为(5.50±1.33)~(26.10±8.90) g·kg^-1,TVOC排放因子为(0.29±0.02)~(1.68±0.06) g·kg^-1,PM_2.5排放因子为(0.56±0.09)~(12.50±3.11) g·kg^-1,NO_x排放因子为(19.20±4.12)~(83.30±11.80) g·kg^-1,基于燃油消耗量,估算2017年广州港船舶停泊工况辅助发动机SO₂、CO、TVOC、PM_2.5和NO_x排放总量分别为736、(794±209)、(46.40±2.39)、(223.0±49.4)和(3237±698) t.船舶引擎功率对排放CO、TVOC和PM_2.5影响显著,引擎功率较低的船舶以上3种大气污染物排放因子更高.从吨位而言,≥10000总吨的船舶对SO₂、CO、TVOC和NO_x 4种大气污染物的排放分担率均超过50%,≤2999总吨的船舶则对PM_2.5的排放分担率最高.从船舶类型而言,分担率最高的是集装箱船,分别占SO₂、CO、TVOC、PM_2.5和NO_x排放总量的43.8%、30.8%、41.4%、16.3%和40.9%,此外,散货船、其他货船、顶推拖船和油船对排放量的分担率也较高,以上5种船舶占到了各类大气污染物排放总量的90%.     

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%.     

2010~2017年四川省机动车污染物排放趋势分析

四川省机动车保有量日益增加,本研究基于特定的清单计算方法及多口径的活动水平数据,得到四川省2010~2017年机动车尾气污染物排放量.结果表明,四川省小型载客汽车的保有量增长最快,不管是机动车还是小型载客车保有量的增速,均高于全国平均增速;2017年四川省机动车共排放CO、NO_x、SO₂、NH₃、HC、PM_2.5、PM₁₀、BC和OC分别为706.9、275.3、0.3、5.7、164.8、8.1、8.9、4.1和1.4 kt,除NH₃以外,四川省所排放的其他污染物呈现波动中下降的趋势,在2014~2016年前后达到高值.柴油车的保有量变化与NO_x的变化显示出较强的相关性;新车排放标准加严是最具有减排潜力的措施之一,同时随着实施年份的增长,显示的减排潜力越大,燃油品质的提升对于污染物的减排每年也会有6%以上的减排效力.未来应将HC和NO_x减排作为四川省机动车管控的重要内容.     

辽宁省2000~2030年机动车排放清单及情景分析

机动车排放已经成为城市地区大气污染的主要来源.基于COPERT模型和ArcGIS技术,建立了2000~2030年辽宁省机动车排放清单,分析6类污染物（CO、NMVOC、NO_x、PM₁₀、SO₂和CO₂）排放的总体趋势与空间演变特征,同时以2016年为基准年,基于情景分析法设置8类控制措施情景并评估不同控制措施对污染物的减排效果.结果表明2000~2016年,机动车的CO、NMVOC、NO_x和PM₁₀排放量呈现先增后降的趋势,SO₂排放量呈现波动变化,而CO₂排放量则呈现持续增长态势.轻型载客车和摩托车是CO和NMVOC排放的主要贡献车型,重型载客车和重型载货车是NO_x和PM₁₀的主要排放源,SO₂和CO₂则主要是由轻型载客车排放.辽宁省中部及南部机动车排放量明显高于辽东和辽西.从城市层面来看,排放主要集中在沈阳市和大连市.情景分析表明,实施更加严格的排放标准可以增强减排效果,且升级排放标准的时间越提前减排效果越好.综合情景将实现减排最大化,强化综合情景对CO、NMVOC、NO_x、PM₁₀、CO₂和SO₂的削减率达到了30.7%、14.3%、81.7%、29.4%、12.3%和12.1%.     

基于隧道PM2.5取样研究南京市机动车尾气颗粒物排放特征

为研究南京地区机动车尾气颗粒物排放特征,于2020年8月对南京富贵山隧道内和隧道外进行PM_2.5采集,对样品中的水溶性离子、碳质组分的分布特征进行分析,综合总碳同位素（δ¹³C）与主成分分析（PCA）探究隧道内PM_2.5来源,并使用质量平衡模型计算了污染物的平均排放因子.结果显示,隧道入口、出口及隧道外早晚高峰期内PM_2.5平均值分别为（69.25±24.19）、（116.67±28.70）和（60.87±16.08）μg·m^-3,隧道内污染程度明显高于隧道外.隧道内外二次无机气溶胶（SNA）分布略有不同,隧道外NH₄⁺主要以（NH₄）₂SO₄的形式存在,其次为NH₄NO₃;隧道内则主要以（NH₄）₂SO₄和NH₄NO₃的形式存在.隧道内δ¹³C存在着较小的分馏,平均值为-26.0‰±0.72‰,综合δ¹³C与主成分分析,隧道内PM_2.5主要来源于机动车的一次排放、尾气颗粒物的二次转化和扬尘.富贵山隧道中PM_2.5、EC、OC的平均排放因子分别为82.86、24.22、7.07 mg·km^-1·veh^-1,与国内外其他隧道实验排放因子的对比结果显示,通过柴油车比例为6%的富贵山隧道远低于柴油车比例较高的地区.     

北京市机动车污染物排放特征

定量分析计算机动车污染物排放特征 ,对城市汽车污染控制决策具有重要意义 .在利用实测数据确定基本参数的基础上 ,用 MOBILE5模型计算了北京市机动车污染物排放因子 ,获得了城区和全市机动车污染物排放总量和排放分担率 ,并分析了不同车型车种在城市区域汽车污染中的贡献率 .结果表明 ,北京市城区 CO,HC和 NO_x 的排放总量中 ,汽车源排放分担率分别为 :78% ,83%和 46% .     

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.     

湖南省大气污染物排放与人体暴露水平研究

基于吸入因子概念,建立了污染物排放造成的人体暴露的计算方法.应用CALPUFF长距离扩散模型和多元回归分析对湖南省17个电厂(24个排放源)的一次细颗粒(PM_2.5)、SO₂和NO_x排放进行了研究.结果表明,在半径500km范围内,PM_2.5、SO₄^2-和NO₃^-的平均吸入因子分别为9.73×10^-6、2.39×10^-6和2.47×10^-6.回归分析表明,PM_2.5的吸入因子与烟囱高度及人口数量有很高的相关性(R²=0.83),SO₄^2--吸入因子与烟囱高度无关,与人口数量有较好的相关性(R²=0.64),而NO₃的吸入因子与烟囱高度、人口数量的相关性较高(R²=0.74).基于回归方程和人口分布地图,对湖南省污染排放的吸入因子进行区划,得到的吸入因子等值图反映了人口分布对吸入因子的影响,可用于对该地区的排放源造成的健康影响进行快速评价.     

超低排放改造后燃煤电厂常规大气污染物排放特征

基于海口电厂"超低排放"燃煤机组在线监测数据和实测结果，研究颗粒物、SO₂、NO_x排放特征，分析颗粒物粒径分布和化学成分谱.结果显示，"超低排放"机组颗粒物、SO₂、NO_x排放浓度均值分别为（1.57±0.81）、（15.15±6.23）和（40.10±3.63）mg·m^-3，均满足超低排放限值要求.TSP、PM₁₀、PM_2.5、PM₁、SO₂、NO_x的排放因子均值分别为0.0099、0.0098、0.0092、0.0065、0.1131、0.2882 kg·t^-1，排放因子集中在很窄的区间内，呈正态或偏正态分布，与未进行超低改造研究结果比较，排放因子减小了1~2个数量级.颗粒物数浓度分布呈双峰分布，数浓度峰值粒径为0.027 μm和0.641 μm；质量浓度呈单峰分布，峰值粒径为1.100 μm.PM₁₀、PM_2.5、PM₁的成分谱差异很小，其主要化学组分为SO₄^2-、Ca、NH₄⁺、NO₃^-、OC，在PM₁₀中质量占比分别为29.41%±0.94%、12.09%±1.95%、9.49%±2.35%、6.96%±0.49%、4.93%±0.57%；在PM_2.5中质量占比分别为29.18%±1.58%、12.72%±1.77%、9.21%±2.01%、5.31%±0.13%、4.33%±0.72%；在PM₁中质量占比分别为29.04%±3.15%、17.99%±3.61%、8.42%±1.50%、4.445±0.08%、5.075±0.07%.     

2015—2017年天水市大气污染物变化特征及来源分析

据天水市2015-2017年大气污染物（SO₂、NO₂、CO、O₃、PM_2.5和PM₁₀）的监测数据及气象资料,分析了天水市大气污染物的浓度变化特征,并利用排放源清单和HYSPLIT模型对污染物来源进行了解析.结果表明：①天水市空气质量有所下降,总体优良率达84.9%.SO₂、NO₂、CO均达标,污染物以颗粒物和O₃为主.②一次污染物SO₂、NO₂、CO、PM_2.5和PM₁₀浓度具有相似的季节变化和日变化特征,冬季最高,夏季最低,日变化呈早晚双峰型.二次污染物O₃夏季浓度最高,冬季最低,日变化呈单峰型.③天水市空气质量主要受污染物的本地排放和外来输送的影响,本地民用和工业部门对SO₂、CO、PM_2.5和PM₁₀的贡献最大,交通和工业部门对NO_x的分担率最高,民用部门是CO的最大排放源;西北和东部气流是污染物外来的最主要输送路径.此外,污染物在城市大气中的稀释、扩散和转移也受当地气象因素（气温、降水、风向等）的影响.     

广州市机动车排放因子隧道测试研究

选取广州城市隧道进行连续48h的监测,获得了隧道内NOx,CO,SO2,PM10和HC等污染物的浓度、交通和气象等实测数据,计算出隧道内机动车NOx,CO,SO2,PM-10和HC的单车平均排放因子分别为1.38,15.40,0.14,0.64和1.86g/(km*辆),并得到了8类机动车各种排放污染物的综合排放因子.      

基于大数据分析和IVE模型的杭州市机动车污染物排放变化特征研究

以杭州市全市域为研究对象,基于机动车排放管理数据库和IVE模型本地化后计算出市区、城区、城郊和郊区4类区域及快速路、主干路和次干路3类道路的各类机动车排放清单,利用Arc GIS及杭州市路网信息建立了1 km×1 km网格化空间分布,分析了机动车污染物排放特征.结果显示,杭州市机动车各污染物NO_x、CO、PM_(2.5)和VOCs的年排放量分别为4.9×10~4、12.5×10~4、0.2×10~4、2.1×10~4t.各种车型中,中重型货车对NO_x和PM_(2.5)的贡献均最大,分别为45.8%和36.3%,其次为大中型客车、公交客运,小微型客车对CO和VOCs的排放贡献最大,分别为69.3%和51.1%.机动车各污染物排放强度均呈现由城市中心向城市边缘递减的趋势,高排放区域集中在城中心及城南和城北区域,同时各污染物排放量日变化特征明显,均出现弱双峰现象.     

轻型柴油车实际道路瞬时排放模拟研究

系统介绍了CMEM模型及其计算原理.以轻型柴油车为研究对象,给出了模型的主要输入参数,并计算了车辆在实际道路上的瞬时排放结果,并根据实测数据对模拟结果进行了验证.测试车辆的CO、THC、NOx和CO2排放因子为0.81、0.61、2.09和193 g·km-1,相同线路模拟所得的排放因子分别为0.75、0.47、2.47和212 g·km-1,相关系数分别达到0.69、0.69、0.75和0.72.通过模拟发现,轻型柴油车在实际道路微观区域内的排放水平随交通条件和行驶状态波动明显,采用CMEM模型能够较好地反映该车排放随行驶工况的瞬时变化趋势.应用CMEM模拟发现,改善典型交叉口区域的交通条件后,轻型柴油车在模拟区域内的CO、THC、NOx和CO2排放量分别削减了50%、47%、45%和44%,排放改善效果显著.从研究结果来看,利用微观尺度模型来分析混合车流在一些典型交通区域的瞬时排放变化是必要的,也是可行的,对于评价道路交通规划的环境效果具有一定的指导意义.     

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.     

成都市道路移动源排放清单与空间分布特征

以成都市为例开展了路网、交通流、道路行驶工况和机动车保有量等数据的收集工作,运用自下而上的方法,基于实测校正和本地化的IVE模型计算了不同区域机动车在高速路、主干道、次干道和支路的排放因子,应用GIS技术建立了1 km×1 km的成都市高时空分辨率道路移动源排放清单.结果表明,2016年成都市道路移动源CO、VOCs、NO_x、SO_2、PM_(10)和NH_3排放量分别为4.2×10~5、4.5×10~4、7.2×10~4、0.4×10~3、1.1×10~4和6.2×10~3t.CO排放主要贡献车型为小型客车、中型客车和大型客车,VOCs排放主要源于小型客车和摩托车,NOx和SO2排放主要产生于小型客车和重型货车,PM10排放主要贡献车型为重型货车,NH3排放主要由小型客车贡献.污染物排放量空间分布呈现出由城市中心向卫星城市、远郊区递减趋势,中心城区和二圈层区域路网密集,排放呈片状分布,三圈层则呈带状分布.排放清单机动车技术分布数据可靠性较高,而交通流数据和排放因子存在一定不确定性.     

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IVE模型和大数据分析的杭州市道路移动源主要温室气体排放清单研究

利用IVE模型和对杭州市机动车排放管理数据库大数据的分析,得到杭州市2015年各类机动车主要温室气体高分辨率排放清单,分析了排放分担情况及时间变化特征,并利用Arc GIS及杭州市路网信息建立了1 km×1 km网格化空间分布.结果表明,杭州市道路移动源温室气体排放中CO_2、CH_4和N_2O的年排放量分别为818.11×10~4、0.85×10~4和0.07×10~4t,合计856.79×10~4t(以CO2当量计).从温室气体种类来看,CO_2占道路移动源温室气体排放总量的绝大部分,为95.5%;从机动车类型来看,小微型客车对道路移动源温室气体排放的贡献率最大,占72.8%;从道路类型的排放情况来看,杭州市市中心、城区、城郊和郊区中温室气体合计CO_2当量贡献率最高的均为主干路,分别为43.4%、61.8%、58.0%和42.4%.杭州市道路移动源温室气体排放强度均呈现由城市中心向城市边缘递减的趋势,同时温室气体排放量日变化特征明显,均出现弱双峰现象.     

基于实时交通信息的道路机动车动态排放清单模拟研究

以上海市为例开展了实际道路车流分布、行驶工况和车辆技术的实地调查,建立了道路车流、VSP分布和车辆技术数据库.在此基础上,基于实时的车流、车速等交通信息,构建了动态化的道路机动车污染物排放清单模拟方法,并开展了城区典型道路的机动车小时排放模拟案例研究.调查结果表明,上海市城区道路车流以轻型客车和出租车为主,分别占各时段车流总量的48%～72%和15%～43%;VSP分布与平均车速存在较好的规律,各车型VSP峰值随平均车速的上升向高负荷去移动,且峰值逐渐降低;当前上海市车辆以国2和国3车型为主,经过年检站调查结果的校正,国2和国3车型分别占各车型的11%～70%和17%～51%.模拟案例结果显示,道路机动车CO、VOC、NOx和PM日排放峰谷比可达3.7、4.6、9.6和19.8左右,CO和VOC排放主要来自轻型客车和出租车,与车流变化的相关性较好,而NOx和PM排放主要来自重型客车和公交车,且主要集中在早晚高峰时段.采用建立的动态排放模拟方法可实时反映实际道路的机动车排放变化,获取高排放路段和时段,为交通环境管理提供重要的技术手段和决策依据.