四川省基于第二次污染源普查数据的人为源大气污染源排放清单及特征

本研究根据自下而上和自上而下相结合的方法收集四川省人为源活动水平数据,其中工业源活动水平来自四川省第二次污染源普查数据,涵盖11020台锅炉信息、60078家工业企业信息,成都市收集了19152家工业企业数据,占四川省企业总数的32%.各污染源选取合理的排放因子并结合GIS技术,构建了该地区2017年9 km×9 km人为源大气污染物排放清单.结果表明,2017年四川省SO₂、NO_x、CO、PM₁₀、PM_2.5、BC、OC、VOCs和NH₃排放总量分别为308.6×10³、725.7×10³、3131.2×10³、927.6×10³、422.4×10³、30.2×10³、72.0×10³、600.9×10³和887.1×10³t.固定燃烧源和工艺过程源是SO₂主要贡献源,CO的主要贡献源为工艺过程源和移动源,扬尘源和工艺过程源为PM₁₀和PM_2.5的主要贡献源,扬尘源是BC和OC最大贡献源,VOCs排放源主要来自工艺过程源、移动源和溶剂使用源,NH₃排放主要来源于畜禽养殖和氮肥施用.污染空间分布结果显示,各项污染物主要集中分布于人口密集,工业和农业较为发达的四川盆地和攀枝花部分区域,高值点位集中在成都平原地区的德阳—成都—眉山—乐山沿线.本研究建立的排放清单仍具有一定不确定性,后续研究工作中应进一步加强活动水平数据获取的准确性,针对典型污染源开展污染物排放因子测试工作,完善网格化排放清单,为四川省大气污染防治提供科学支撑.     

兰-白城市群主要大气污染物网格化排放清单及来源贡献

甘肃兰-白城市群为我国西北地区重要的重工业基地,大气污染物排放总量较大.研究高空间分辨率的污染物排放清单对于区域空气质量预报预警、减排方案模拟研究及大气污染防治等具有重要的科学意义.本文以兰州和白银为主要研究区域,基于研究区域污染源排放及统计年鉴等数据资料,建立了兰（2015年）-白（2016年）城市群7种（类）主要大气污染物网格化排放清单,并对其空间排放特征以及排放源贡献进行了详尽地讨论分析.结果表明,兰-白城市群7种主要污染物年排放量分别为：NO_x 2.22×10⁵ t、NH₃ 4.53×10⁴ t、VOCs 7.74×10⁴ t、CO 5.62×10⁵ t、PM₁₀ 4.95×10⁵ t、PM_2.5 1.91×10⁵ t和SO₂ 1.37×10⁵ t.其中CO的排放量最大,NH₃的排放量最小.本清单与北大和清华MEIC清单对比结果表明,交通源排放3个清单一致性较高,CO排放总量和其工业源排放与北大和清华MEIC清单排放源相差30%~40%,推测原因主要为清单计算过程中排放因子、分辨率和数据年份的差异.本清单网格化空间分布显示除NH₃外的其他6种（类）污染物,排放主要集中在市区,排放源中工业非燃烧过程源均为最大贡献占比,NH₃的主要贡献源是氮肥的施用及禽畜排放,其污染分布受耕地分布等因素影响较大.因此,减少工业非燃烧过程源、整合优质高效电力供应、使用清洁能源、严格控制工地扬尘、工业粉尘和做好城区绿化等,能有效地降低兰-白城市群NO_x、VOCs、CO、PM₁₀、PM_2.5和SO₂这6种（类）主要污染物的排放.NH₃的减排则主要可从控制氮肥的使用及减少禽畜排放两方面考虑.本研究还利用蒙特卡洛法分析了排放清单的不确定性,NH₃的不确定性最大为-31%~30%,CO的不确定性最小为-18%~16%,清单整体可信度较高.     

四川省2008-2014年水泥行业大气污染物排放清单及时空分布特征

根据收集的四川省水泥行业活动水平数据及排放因子,建立了四川省2008-2014年水泥行业大气污染物排放清单,分析其年际变化趋势,识别时间分布特征,并利用GIS建立了高分辨率的网格化清单.此外,对水泥行业污染物排放的不确定性范围进行了定量估算.结果表明,2008-2014年水泥行业SO₂和NO_x排放显著增长,而PM₁₀和PM_2.5排放呈下降趋势;成都及周边地区以及川东北地区是水泥污染排放的主要贡献地区,大部分城市的污染变化与全省的情况基本一致;新型干法水泥产量比重由2008年的41%增长至2014年的88%,随之各污染物排放占比也显著增长,2014年约达到90%;水泥NO_x排放对空气NO₂质量浓度有一定影响,变化趋势较为一致,相比而言,PM₁₀质量浓度受水泥排放影响较小;水泥产量月变化特征不明显,年初1、2月份产量较低,下半年产量高于上半年;在空间分布上,污染物排放主要集中在德阳-绵阳、眉山-乐山及内江-自贡等地;水泥行业排放清单的不确定性主要来源于污染物去除效率及排放因子的选取,其中,PM_2.5不确定性范围较大,约为-64%~103%,SO₂的不确定性范围较小,为-45%~45%.     

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.     

生活垃圾无害化处理大气污染物排放清单

为全面评估中国大陆地区生活垃圾处理大气污染物排放状况,系统收集和整理全国31个省市基础统计信息,采取排放因子法建立了2016年中国大陆地区生活垃圾无害化处理大气污染物排放清单.结果表明,2016年,全国生活垃圾填埋处理排放气态污染物的CH₄、VOCs、NH₃、TSP、PM₁₀和PM_2.5总量分别是3472084.50、185117.10、66.45、54.94、25.99和3.92 t,焚烧处理排放气态污染物的CH₄、SO₂、NO_x、NH₃、VOCs、CO、TSP、PM₁₀、PM_2.5和BC总量分别是25389.10、6419.30、70923.84、221.36、435.33、3025.19、221.36、221.36、2.21和2.86 t.通过对固体废弃物处理源、大气污染物时空分布特征以及对各省市焚烧厂在生活垃圾无害化处理厂数量的占比分析,确定生活垃圾焚烧源和填埋源处理排放的气态污染物总量在2010~2016年期间呈现上升趋势,2016年生活填埋处理是我国最主要的垃圾处理方式,主要集中在中部和西部等人口密度适中和土地资源较多的地区,生活垃圾焚烧处理主要集中在长三角、珠三角和京津冀等地区的发达城市.     

模拟研究咸阳市2016年秋冬季雾霾期间PM2.5来源

基于WRF-CHEM模式模拟研究2016年11月、12月关中地区两次大气重污染事件期间咸阳市本地排放对当地PM_2.5污染水平的贡献以及关中地区主要污染源排放对咸阳市PM_2.5质量浓度的贡献。模式合理地模拟了研究时段内关中地区PM_2.5质量浓度的时空变化特征,较好地再现了大气污染过程。敏感性试验结果表明：秋冬季重污染期间咸阳市本地排放对当地PM_2.5的贡献约为30%,外源输送的贡献高达50%—60%。在关中地区的主要污染源中,居民源是秋冬季咸阳市PM_2.5最主要的来源,在秋冬季的贡献分别为37.4%和60.6%;工业源和交通源对咸阳市秋季PM_2.5的贡献分别为22.1%和11.2%,冬季的贡献分别为15.6%和9.8%;电厂源对秋冬季咸阳市PM2.5的贡献约为2.0%。因此,在秋冬季大气重污染期间,应该主要通过控制居民源排放来减轻咸阳市PM_2.5污染。     

2006~2020年广东省大气甲醛排放演变特征

大气甲醛（HCHO）是臭氧（O₃）和细颗粒物（PM_2.5）二次组分的关键前体物,在大气光化学反应和二次污染形成过程中扮演着重要角色,并存在致癌性.然而,当前对大气HCHO排放来源认识存在不足,制约了二次污染形成机制研究和污染防控策略制定.采用排放因子和成分谱结合方法,建立2006~2020年广东省HCHO排放趋势清单,识别了广东省主要HCHO排放来源和排放时空演变特征.结果表明,2006~2020年期间广东省HCHO排放量在3.9~5.6万t区间波动,整体呈现极微弱的下降趋势;生物质燃烧源是广东省重要HCHO排放源,而受到管控措施的显著影响,其排放量占比从2006年的58%降至2020年的27%;溶剂使用源的HCHO排放则逐渐突显,2020年占比增长至28%,并成为广东省首要排放源,其中塑料制品和沥青铺路是主要贡献行业.移动源中以柴油作为燃料的工程机械和货车也是HCHO重要排放来源;虽然珠三角和非珠三角地区对广东省HCHO排放量贡献相当,但空间分布结果表明HCHO排放热点区域分别集中于珠三角中心区域和非珠三角的东西两角,这是由于珠三角主要来源为溶剂使用源和移动源,而非珠三角主要受生物质燃烧源影响.因此,未来应进一步加强珠三角中心区域的工业和移动源减排以及粤西地区的生物质燃烧监管.     

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.     

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%.     

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.     

四川省人为源大气污染物排放清单及特征

在收集四川省各城市人为污染源活动水平数据基础上,基于自下而上和自上而下结合的清单构建方法,选取排放因子并结合GIS技术,建立了该地区2015年1 km×1 km人为源大气污染物排放清单.结果表明,2015年四川省人为源SO_2、NO_x、CO、PM_(10)、PM_(2.5)、BC、OC、VOCs和NH_3排放量分别为444.9×10~3、820.0×10~3、3 773.1×10~3、1 371.6×10~3、537.5×10~3、28.7×10~3、53.1×10~3、923.6×10~3和988.0×10~3t.电厂和工业锅炉等燃煤排放贡献了95%以上的SO_2,移动源、化石燃料燃烧源和工艺过程源分别贡献了54%、23%和20%的NO_x,以钢铁和建材制造为主的工艺过程源分别贡献了20%的PM_(10)和34%的PM_(2.5),以道路扬尘为主的扬尘源分别贡献了60%的PM_(10)和35%的PM_(2.5),生物质燃烧分别贡献了33%的BC和51%的OC,以机械加工、建筑装饰、电子设备制造、印刷和家具等行业为主的溶剂使用源贡献了46%的VOCs,NH_3主要来自畜禽养殖和氮肥施用等农业部门排放,分别占总排放量的70%和25%.污染物空间分布结果显示,四川省各项大气污染物主要集中分布于人口最为密集,农业和工业均较为发达的四川盆地和攀枝花部分区域,其中,以成都、德阳和绵阳为代表的成都平原城市群为四川盆地内的主要排放高值区域.所建立的排放清单存在一定不确定性,后续研究中应针对活动水平数据获取的不足开展数据收集工作,加强排放贡献较大典型污染源的排放因子本地化研究工作,逐步完善四川省大气污染物排放清单,为四川省复合型大气污染研究和防治提供科学支撑.     

兰州盆地人为源大气污染物网格化排放清单及其空间分布特征

基于所搜集的兰州盆地各类人为污染源排放大气污染物的活动水平数据及其排放因子,采用"自下而上"的方法建立了2009年兰州盆地(石油化工城市)1 km×1 km的7种(类)大气污染物网格化排放清单,并对其来源和空间分布特征进行了分析研究.结果显示:2009年兰州盆地NOx、SO_2、VOCs、CO、PM_(10)、PM_(2.5)和NH3的排放总量分别为1.2×10~5、8.8×10~4、4.3×10~4、4.1×10~5、9.6×10~4、4.2×10~4和1.4×10~4t;工业燃烧排放是兰州盆地NO_x和SO_2的主要贡献源,分别占其总排放量的85.70%和52.55%;工业非燃烧过程排放是VOCs的最大贡献源,占总排放量的81.25%;工业点源和工业非燃烧过程排放是CO的两大贡献源,分别占其总排放量的33.97%和28.32%;PM_(10)和PM_(2.5)主要来源于工业非燃烧过程,贡献分别为51.09%和55.12%;氮肥使用和禽畜养殖是NH_3排放最大的贡献源,分别占其总排放量的39.20%和30.70%.空间分布特征表现为:以工业源为主要排放源的NO_x、SO_2、VOCs、CO、PM_(10)、PM_(2.5)主要分布在工业和人口最为集中的兰州盆地市区一带,NH_3的排放则主要集中在榆中县和皋兰县交界的农村地区.同时,还对2014年工业燃烧源和道路移动源的7种(类)大气污染物排放量进行了估算,并与2009年进行了排放比较研究.结果表明,2014年工业污染源的7种(类)污染物排放量与2009年相比平均增幅不高,最高不超过30%,但移动源污染物排放量却大幅增加,增幅将近1倍.此外,基于排放因子及活动水平的不确定性,本研究对排放清单的结果进行了不确定性分析,并通过蒙特卡罗模拟对各污染物的排放量进行了评估.本排放清单的建立,不仅填补了兰州盆地大气污染物网格化排放清单的空白,还可为兰州盆地大气污染物排放清单更新、区域环境过程、大气复合污染成因及大气污染预警技术等相关研究提供基本方法手段及基础数据.     

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...     

四川省典型工业行业PM2.5成分谱分析

利用荷电低压颗粒物撞击器(ELPI+)对四川省水泥行业、玻璃行业、陶瓷行业、砖瓦行业、燃煤锅炉、生物质锅炉、电厂、钢铁行业等典型行业开展排放特征测试,通过组分分析,获取各行业PM_(2.5)成分特征谱.结果表明:①水泥、玻璃、陶瓷、砖瓦等建材行业均以Si、Ca、Mg等元素为主要排放组分,双碱法脱硫SO_4~(2-)排放占比高于其他脱硫工艺;②电厂PM_(2.5)中SO_4~(2-)、Ca~(2+)、NH_4~+、Mg和Si为特征组分;燃煤锅炉中OC、Al、Si和Ca等为特征组分;③OC和EC是生物质锅炉PM_(2.5)主要排放组分,成型生物质燃料锅炉中K排放占比也较高,非成型生物质燃料锅炉中Cl~-排放占比为所有行业中最高;④钢铁行业中Ca含量最高,为18. 11%,其次为SO_4~(2-)、Na~+和Fe.     

贵州省生物质燃烧源大气污染物排放清单

为准确掌握贵州省生物质燃烧源大气污染物的排放状况,基于收集资料和实地调查结合的方式获取活动水平,引用文献和本地实测数据结合的方式选取排放系数,采用排放系数法结合GIS技术,建立了贵州省2019年3 km×3 km生物质燃烧源9种大气污染物排放清单.结果表明：(1)全省生物质燃烧源CO、 NO_x、 SO₂、 NH₃、 VOCs、 PM_2.5、 PM₁₀、 BC和OC的排放量分别为：293 505.53、 14 781.19、 4 146.11、 8 501.07、 45 025.70、 39 463.58、 41 879.31、 6 832.33和15 134.74 t.户用生物质炉具CO、 SO₂、 NH₃和BC的排放量贡献率最大,秸秆露天焚烧NO_x、 VOCs、 PM_2.5、 PM₁₀和OC的排放量贡献率最大.(2)各市(州)生物质燃烧源排放的大气污染物分布不均衡,主...     

基于多源数据融合的河南省建材行业排放清单

建材行业是典型的资源和能源消耗型产业,也是大气污染的主要排放源之一.中国作为全球最大的建材产品生产国和消费国,目前针对建材行业排放特征的研究总体较少,数据来源较为单一.以河南省建材行业为研究对象,首次将应急减排清单应用到排放清单构建中,通过对应急减排清单、排污许可和环境统计等多源数据的融合研究,完善和细化了建材行业活动水平数据,建立了更为精准的河南省建材行业排放清单.结果表明,2020年河南省建材行业的SO₂、 NO_x、一次PM_2.5和PM₁₀的排放量分别为21 788、 51 427、 10 107和14 471 t.其中,水泥和砖瓦是河南省建材行业大气污染物排放占比最高的2个行业,合计超过50%,水泥行业NO_x排放问题较为突出,砖瓦行业整体治理水平比较落后.豫中和豫北是河南省建材行业排放贡献最高的地区,合计超过全省的60%.建议加快推进水泥行业超低排放改造,针对砖瓦等行业完善地方排放标准,持续提升建材行业大气污染治理水平.     

中国燃煤汞排放清单的初步建立

建立中国分省燃煤汞排放清单,对于研究汞的大气化学转化、迁移和沉降,制定中国汞污染控制对策具有重要意义.本研究按经济部门、燃料类型、燃烧方式和污染控制技术将排放源划分为65种不同类型,根据各类型的煤炭消费量、燃料汞含量和汞排放因子计算汞排放量,最终建立了分省燃煤汞排放清单.用2组原煤汞含量数据资料计算的2000年中国燃煤大气汞排放量分别为161.6 t和219.5 t,其中绝大部分汞排放来自工业、电力和生活消费,分别占46%、35%和14%.Hg⁰、Hg²⁺和Hg_p在中国燃煤大气汞排放中所占的比例分别为16%、61%和23%.中国燃煤汞排放在各地区间有较大差异,排放量较大的省份有河南、山西、河北、辽宁和江苏,均超过10t/a.     

海峡西岸地区人为源大气污染物排放特征研究

采用以"自下而上"为主的方法建立了2007年海峡西岸地区的人为源大气污染物排放清单.计算结果显示,海西地区人为源SO2、NOx、CO、PM10、PM2.5、VOCs和NH3排放总量分别为69.5×104、96.1×104、413.1×104、93.9×104、40.6×104、85.0×104和28.5×104t.电厂和工业燃烧设施分别占SO2排放的48%和39%,以及NOx排放的51%和25%.水泥、砖瓦等制造过程贡献了约51%的PM10排放和36%的PM2.5排放.秸秆燃烧、加油站和涂料等VOCs面源分别占到其排放总量的27%、15%和4%.NH3的主要排放源为畜禽养殖和氮肥施用等农业部门,占到总排放量的89%.海西地区的单位面积大气污染物排放量仅相当于长三角地区的25%左右,略高于全国平均水平.该地区人为源和天然源VOCs排放比重分别占56%和44%,人为源VOCs排放比重低于全国大部分地区.海西大气污染高排放地区主要集中在沿海一带,以泉州、潮汕、福州和温州等地区为主,建议"十二五"发展过程中,重点关注上述高排放地区,限制重点排放源的发展,开发低耗能、低污染的发展模式.