基于热异常探测的北京水泥厂大气污染排放评估

为对水泥行业实现大气污染排放动态监测,反映污染排放的时空分布特征,提出基于热异常点探测数据的新型干法水泥气态污染物排放量测算方法.利用VIIRS热异常点的FRP(fire radiation power,辐射功率)参数结合水泥产业结构特点,建立FRP与污染物排放之间的定量估算关系.利用2013—2017年北京市水泥生产统计信息和热异常点探测数据进行了大气污染排放评估,结果显示:①利用热异常产品的FRP参数估算北京市水泥厂的污染排放水平,利用NO_x和SO₂排放量的统计数据对排放估算值进行相关性验证,二者统计值与估算值之间的相关性系数分别为0.65和0.63.②2013—2017年北京市所有水泥厂的热异常点数据与环境统计数据中水泥总产量、熟料总产量、煤炭总产量以及NO_x、SO₂和烟(粉)尘排放量的相关性均较好,相关性系数均在0.7左右.③自2013年以来,北京市金隅琉水环保科技有限公司和北京金隅北水环保科技有限公司的热异常点数均呈下降趋势.由于采取了减排措施,水泥总产量和污染排放量也均呈逐年减少的趋势.研究显示,基于热异常点探测数据的新型干法水泥气态污染物排放量测算方法可快速获取水泥厂的位置信息、热释放规模,结合污染排放因子可间接评估水泥厂NO_x和SO₂等主要污染物的排放情况.      

我国水泥工业大气污染物排放量估算

水泥工业是粉尘,SO₂和NO_x等多种大气污染物的重要排放源.根据各地水泥工业的工艺现状、活动水平、除尘器的除尘效率和污染物排放因子,估算了1995—2005年我国水泥工业生产过程中排放的粉尘,PM₁₀,PM_2.5,SO₂,NO_x,氟化物和CO等的排放量,并给出了2005年分省区、分工艺的排放清单.结果表明,污染物排放量与水泥活动水平呈正相关.1995年以来,随着水泥产量增加,污染物排放量增长迅速,2005年我国水泥工业排放排放粉尘520.69×104 t,PM₁₀437.24×104 t,PM_2.5301.06×104 t,SO₂ 86.09×104 t,NO_x286.67×104 t,氟化物57.72×104t,CO1 987.97×104 t;山东、浙江、江苏、河北和广东等水泥生产大省污染物排放量较大,污染物排放总量占全国总排放量的46.6%,新型干法的推广应用有助于大气污染物的减排.      

京津冀及周边地区水泥工业大气污染控制分析

以京津冀及周边地区水泥工业为研究对象,基于产排污系数法,建立了水泥工业主要大气污染物排放计算方法,对2016年该地区水泥工业主要大气污染物排放控制水平进行了分析.结果表明：京津冀及周边地区2016年水泥工业SO₂、NO_x、PM（有组织）排放量分别达到3.2×10⁴t、23.9×10⁴t、9.7×10⁴t,较2015年分别减少24.1%、18.2%、27.2%,各项污染物大幅下降.水泥工业PM无组织排放量占PM总排放量的45.4%,仍需要采取集中收集的方式加强治理.山东、河南是水泥工业SO₂、NO_x、PM、PM₁₀、PM_2.5重点排放来源,应通过化解过剩产能降低污染排放.从各工艺来看,新型干法工艺应考虑采用高效脱氮脱硫技术、协同处置技术、高效大型袋式除尘技术等新技术,进一步降低各项污染物的排放量;粉磨站也需进一步提高污染治理水平.     

山西省某市焦化行业大气污染物排放特征

采用实测法与排放因子/排污系数法相结合,建立了山西省某市2018年焦化行业分工序大气污染物精细化排放清单. 通过实测法计算焦炉和地面除尘站有组织大气污染物本地化排放因子/排污系数,并考察了其与炉型、产能和炭化室高度的相关性. 结果表明:①2018年山西省某市焦化行业SO₂、NO_x、PM_2.5、PM₁₀排放量分别为2 779.7、9 092.5、3 357.2和5 687.6 t;炭化室高度为4.3 m的捣固机焦炉企业产能与污染排放量均最大. ②实测机焦炉SO₂、NO_x、颗粒物平均排放因子/排污系数分别为0.069 5、0.624 4、0.024 7 kg/t,地面除尘站颗粒物平均排放因子/排污系数为0.016 8 kg/t,热回收焦炉SO₂、NO_x、颗粒物平均排放因子/排污系数分别为0.186 6、0.642 4、0.045 6 kg/t. ③实测焦炉SO₂、颗粒物排放因子/排污系数均与炭化室高度呈显著负相关. 研究表明,2018年山西省某市焦化行业产能结构相对落后,因原料、炉型和控制技术等差异,相同产能的不同企业间大气污染物排放量差异较大;机焦炉颗粒物、NO_x以及热回收焦炉NO_x的排放均高于全国平均水平,而其SO₂排放偏低.      

中国省际SO2排放的环境学习曲线及减排潜力

基于2005年SO₂排放量,对人均SO₂排放量和万元产值SO₂排放量的区域分布格局及其成因进行了定量分析;同时,基于1992—2005年SO₂排放量和经济发展数据,建立了28个省区万元产值SO₂排放量随人均GDP变化的环境学习曲线;并以所建立的环境学习曲线为依据,分析了1992,1995,2000和2005年4个时段的环境负荷变化及SO₂的减排潜力.结果表明:经济发展水平越高的地区,万元产值SO₂排放的负荷越小,万元产值SO₂减排的潜力越小;反之,经济发展水平越低的地区,万元产值SO₂排放的负荷越大,万元产值SO₂减排的潜力越大.      

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%.     

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.      

中美贸易间隐含的大气污染物排放估算

随着中国能源消耗和国际贸易的快速增长,中国国际贸易尤其是中美贸易对气候变化的影响受到了广泛关注,但国际贸易对于大气污染的影响却鲜见系统研究. 基于环境投入产出法和结构分解分析法,采用基于技术的、自下而上的大气污染物排放清单,探讨了中美贸易隐含的大气污染物排放问题. 结果表明:由于中国对美国出口贸易顺差较大且商品污染物排放强度较高,造成了中国对美国的出口贸易隐含着较大的污染物排放逆差. 2007年中国对美国出口贸易隐含的SO₂、NO_x和PM_2.5的排放逆差分别为174.26×104、131.15×104和46.88×104t. 有行业针对性的污染物减排措施可以降低中美贸易隐含的污染物排放量;1997—2007年污染物燃烧排放因子和非燃烧直接排放强度的下降就可使出口贸易隐含的SO₂和PM_2.5排放量降低96.41%和226.26%. 占出口份额最高的机械类制造品的SO₂、NO_x和PM_2.5排放强度分别为72.63、58.38和20.74t/108元,低于所有出口商品的污染物排放强度的平均值, 中国应加强这种高附加值、低污染物排放的商品出口.      

珠江三角洲地区工业排放变化对SO2和NOx及其二次污染物浓度的影响

在2000年珠江三角洲工业排放清单基础上,利用2003年工业能源消耗量,结合文献和实测排放系数,建立了珠江三角洲2003年工业排放清单. 比较2个工业排放清单发现,2003年珠江三角洲SO₂,NO_x的工业总排放量比2000年分别增加60%与50%;排放增加主要在东莞、佛山、广州和珠海. 利用在线大气化学模式(WRF-Chem)分别对2个工业排放清单进行数值模拟,结果表明: ρ(SO₂),ρ(NO_x)变化趋势与污染源排放的变化有较好的对应关系,ρ(SO₂)在东莞、广州和佛山增加最多,最大增值分别为180,150和150 μg/m3;ρ(NO_x)增加最多的地区也在东莞、广州和佛山,最大增值分别为60,30 和30 μg/m3. SO₄2－与NO₃－和一次污染物的高值中心不对应且变化趋势有差异,表明二次污染物的分布不仅受排放影响,同时也受污染物输送与转化的影响.      

基于3D框架的长三角城市群工业污染物排放研究

为了厘清主要经济地理要素与城市群工业污染物排放量的关系,引入新经济地理学3D——density(密度)、distance(距离)、division(分工/分割)框架,并采用该框架系统分析主要经济地理要素与长三角城市群污染物排放量之间的关系. 结果表明:①地均GDP对长三角城市群工业污染物排放量均存在显著影响,与工业SO₂、废水和烟粉尘排放量的弹性系数分别为0.027、2.080和1.014. ②综合交通距离对工业废水和烟粉尘排放量存在显著影响,弹性系数分别为-1.638和-0.625,而心理距离对污染物排放量未产生显著影响. ③分工/分割要素对城市群工业污染物排放量的影响各不相同. 外商直接投资对工业SO₂、废水、烟粉尘排放量存在显著影响,制造业专业化指数仅对工业SO₂和烟粉尘排放量有显著影响,而进出口总额占GDP比重与工业废水和烟粉尘排放量存在显著影响. ④长三角城市群工业污染物排放量与地均GDP、外商直接投资呈正相关,与综合交通距离、制造业专业化指数和进出口总额占GDP比重呈负相关,缓解长三角城市群工业污染物排放困境,不仅要适度控制经济发展速度和提高外资进入的环境标准,还应进一步优化长三角城市群在国内外市场上的分工和协作地位.      

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.     

“十一五”约束性污染控制的企业减排效应

依托2006年“十一五”约束性污染控制政策的实施,基于中国工业企业数据与企业污染排放数据的匹配数据库,探究总量控制与约束性的环境规制政策实施对企业减排的影响效果及其作用机制。研究发现:约束性污染控制政策实施后,受规制强度较高的企业SO₂和COD的污染排放量分别下降了12.8%、12.1%,该效应经过一系列稳健性检验依然显著;机制分析发现,约束性污染控制实施后,SO₂组样本的洁净能源消费量上升0.12%、技术效率提升53.56%,COD组样本洁净能源消费量上升0.14%、技术效率提升56.60%,企业通过能源消费结构的转变和技术效率的提升实现减排。异质性分析发现,国有企业和非国有企业、大规模企业和小规模企业、重污染行业企业和非重污染行业企业以及东西部地区企业在减排效果上均存在显著差异。企业到地理边界的距离与企业污染排放量存在着局部负相关关系。     

城市化、外商投资和产业结构因素对中国环境的影响

基于扩展的STIRPAT理论框架,采用动态空间面板模型分析方法,研究城市化、外商直接投资和产业结构因素对中国环境污染的长期与短期空间溢出效应.结果表明,一个地区的城市化率每提高10%,短期会降低当地CO₂排放水平的0.02%、降低邻近地区CO₂排放水平的0.04%;而从长期看会降低本地CO₂排放水平的0.08%、降低临近地区CO₂排放水平的0.2%.在2006年以前,一个地区的能源强度每降低1%,会在短期降低本地CO₂排放水平的0.31%、降低邻近地区CO₂排放水平的0.09%;从长期看则会降低本地CO₂排放水平的1.3%、降低邻近地区CO₂排放水平的0.55%.在2006年后,这种能源强度的变化会使碳排放短期内总共降低0.45%,长期看总共降低2.06%.城市化率每提高10%短期内会减少本地0.05%的SO₂排放、减少邻近地区0.1%的SO₂排放.第二产业比重每降低10%,会分别降低本地和临近区域SO₂排放水平的0.03%和0.09%.人口规模每扩大1%,会提升邻近区域SO₂排放水平的0.55%.能源强度每降低1%,会降低本地SO₂排放水平的0.12%.     

区域贸易隐含碳排放和SO_2排放的投入产出分析——以江苏为例

区域碳排放责任划分和污染治理必须考虑空间转移问题,才能制定公平可行的减排和治理方案。中国区域产业结构和消费模式不同,区域间贸易往来密切,需要对贸易品中隐含的碳排放和污染排放进行估算。论文采用多区域投入产出模型,计算了江苏基于生产者角度和消费者角度的碳排放和SO_2排放,对各部门贸易中隐含的碳排放和SO_2排放进行了估算,并对隐含碳排放和SO_2排放流入最高的4个部门和最终需求中碳排放和SO_2排放的流入来源进行了分析,结果发现江苏属于碳排放和SO_2排放净流入区域,净流入碳排放17.87 Mt C,净流入SO_2排放9.05×104t。金属冶炼及压延加工业、化学工业、电力和热力的生产和供应业以及建筑业输入贸易中隐含的碳排放和SO_2排放都较大,未来江苏产业结构调整面临较大压力。     

山东省AQI、颗粒物和臭氧时空演化特征及关键影响因素识别分析

山东省空气质量存在明显的时空差异,并受气象和社会经济因子等的综合影响.为了解山东省空气质量指数(AQI)以及颗粒物和臭氧(O₃)浓度等时空演化特征,探究颗粒物与O₃浓度之间的协同关系,基于山东省16个地级市2013年12月—2021年12月的AQI和空气污染物(SO₂、NO₂、CO、O₃、PM_2.5和PM₁₀)浓度数据与同期的气象数据、工业及生活污染物(氨氮、SO₂、氮氧化物和烟尘、粉尘等)排放量和社会经济数据,运用R语言和ArcGIS对各地区AQI与PM_2.5和O₃浓度等的时间和空间变化特征及关键影响因素识别分析.结果表明：(1)山东省AQI和空气污染物浓度具有明显的月际、季节和年际变化特征以及地区性差异.鲁东地区各季节空气质量明显优于鲁西地区,呈现由东向西空气污染愈加严重的趋势. PM_2.5浓度呈鲁西地区最高,鲁中、鲁南和鲁北地区次之,鲁东地区...     

保定市2013~2019年秋冬季污染物浓度变化特征

为深入了解保定市空气质量状况,揭示保定市空气污染变化趋势、多尺度变化特征和突变特性,综合利用Morlet小波分析和Mann-Kendall非参数检验方法,对保定市2013~2019年秋冬季PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO₂、CO和O₃-8h 6种常规大气污染物年均浓度和秋冬季污染特征逐日数据进行分析.结果表明：除O₃-8h外保定市其它各污染物年均浓度逐年下降,全年重度污染天数占全年天数的比例从31%下降到6.6%,整体呈好转趋势,但2013~2019年秋冬季重度污染天数占全年重度污染天数的81%~97%,秋冬季污染依然需要重视;小波分析结果显示,保定市秋冬季各污染物浓度存在显著的周期性变化,周期震荡主要在20d准双周、50~90d左右的季节内震荡和90~110d的季节震荡3个时间尺度范围,污染物浓度存在的低频震荡与大气中存在的低频震荡密切相关;历年各污染物污染最严重的月份多集中在12月、1月和2月,主要与污染源排放强度和相对静稳的大气条件有关;各污染物污染序列突变点多集中于10月和3月;2019~2020年秋冬季NO₂呈极显著的下降趋势,且突变点较往年提前1个月,这与疫情期间车辆排放大幅降低有直接关系;SO₂和CO在2013~2014年和2015~2016年秋冬季的突变点时间相近,这可能与冬季居民取暖散煤的不完全燃烧有关,2015年后保定实施了煤改气、煤改电,劣质散煤专项治理等措施后,2种污染物突变点时间存在差异,说明清洁取暖措施对降低SO₂浓度,改善空气质量的效果明显.     

佛山市中心城区工业污染源排放的数值模拟

以广东省佛山市中心城区为研究区域,在分析城区工业污染源排放与分布特征的基础上,应用中尺度气象模式MM5耦合空气质量模式CALPUFF的方法,模拟了中心城区工业污染源排放SO₂的扩散传输过程. 在考虑周边污染源及本地污染物的情况下,发现ρ(SO₂)模拟值与实测值的变化趋势一致,表明模拟方案可较好地反映ρ(SO₂)的时空分布特征. 分析中心城区工业源排放时空分布模拟结果发现,工业污染源排放与分布特征和气象环境是影响城区工业源排放SO2的时空分布的重要因素.      

长江三角洲城市群工业污染时空演化及其驱动因素

基于2003~2015年长江三角洲（以下简称长三角）城市群26个城市工业废水和工业SO₂排放数据,采用标准差椭圆、地理集中指数、工业环境绩效指数、空间形态差异指数等方法从宏观和微观视角对长三角城市群工业污染时空演化进行分析,同时采用对数平均迪氏分解（LMDI）模型对其工业污染排放主要驱动因素进行分解.研究发现：2003~2015年工业废水和工业SO₂排放量分别下降了16.97%和28.79%,但占全国比重仍然较高,尤其是工业废水对生态环境胁迫较大.2种工业污染空间形态均呈现出北（偏西）-南（偏东）的空间分布形态,而2种工业污染重心移动轨迹并不一致,工业废水重心总体上朝向东（偏南）方向迁移了12.85km,而工业SO₂重心总体上朝向西（偏北）方向迁移了26.89km.此外,2种工业污染主要集中分布于长江沿岸城市且污染集中度指数由高到低大致呈半圈层状向周围递减.工业发展与工业污染空间形态演变具有一致性,工业废水重心和工业SO₂重心与工业发展重心距离均在逐渐缩小,而2种工业污染-环境绩效空间分布格局并不完全一致.驱动因素方面,环境规制引起的技术改善效应是工业污染排放量减少的主要原因,而由环境规制引起的产业结构效应对工业污染排放量的影响则取决于区域发展政策,经济发展效应是工业污染排放量增加的主要原因,人口规模效应对工业污染排放量的影响较小.     

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.