基于随机森林的南京市PM2.5和O3对减排的响应

自2013年《大气污染防治行动计划》实施后,南京市大气污染有所改善,但仍面临着细颗粒物(PM_2.5)和臭氧(O₃)污染问题.为探究污染物浓度对其前体物减排的响应,获得有效的减排策略,常利用大气化学模式进行多组基于排放扰动的敏感性试验,而这需要消耗大量计算时间和计算资源.应用随机森林算法对2015年大气化学传输模式(GEOS-Chem)模拟结果进行机器学习,高效地预测了南京2019年PM_2.5浓度日均值和日最大8 h臭氧(MDA8 O₃)浓度对不同人为源排放控制情景的响应.随机森林结果表明2019年中国人为排放每减少10%,南京ρ(PM_2.5)季节平均值下降2～4μg·m^-3.当2019年中国人为源减排比例高于20%时,南京ρ(PM_2.5)年均值将低于国家二级限值(35μg·m^-3).若仅对中国地区O₃前体物氮氧化物(NO_x)和挥发性有机污染物(VOCs)同比例减排,反而...     

京津冀地区NOx和VOCs协同减排成本及减排策略研究

京津冀地区细颗粒物(PM_2.5)浓度改善速度放缓,而臭氧(O₃)污染不断加剧,PM_2.5和O₃的协同控制对于京津冀地区空气质量持续改善十分关键且紧迫. 通过构建京津冀地区城市层面可计算一般均衡模型(CGE),模拟了PM_2.5和O₃的共同前体物—NO_x和VOCs的边际减排成本曲线,进而构建了京津冀地区PM_2.5和O₃协同控制评估模型,确定了在不同空气质量目标下减排成本最小的NO_x和VOCs协同减排方案. 结果表明:减排成本最小的情景下,京津冀各城市PM_2.5和O₃浓度达到《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)二级标准限值时;NO_x和VOCs的排放量需较2017年分别降低25%~67%和22%~60%,需要投入的总减排成本为992.9×108元. 研究显示,基于京津冀地区城市政策仿真平台构建的PM_2.5和O₃协同控制评估模型,可为京津冀地区PM_2.5和O₃协同控制方案的制定提供参考.      

甘肃省区域颗粒物时空分布特征及传输路径

基于甘肃省2018~2019年颗粒物质量浓度监测数据,分析了全省大气颗粒物浓度的时空变化及排放特征,并利用HYSPLIT后向轨迹模式研究了颗粒物传输路径.结果表明：颗粒物（PM₁₀和PM_2.5）空间分布呈现区域特征：PM₁₀浓度高值位于河西走廊地区,由北向南呈阶梯式递减;PM_2.5以陇中地区为高值中心,向南北两侧递减,陇南地区为全省颗粒物清洁区.不同地区PM₁₀与PM_2.5地面浓度季节变化特征存在差异,陇中、陇东和陇南地区PM₁₀和PM_2.5浓度变化特征一致,陇中和陇东地区颗粒物（PM₁₀与PM_2.5）浓度冬高夏低,陇南地区则为冬高秋低;河西走廊PM₁₀和PM_2.5浓度季节变化不同,PM_2.5冬高夏低,PM₁₀春高夏低.后向轨迹聚类结果表明全省春季、冬季均受到来自中亚及新疆的偏西气流影响,该路径输送下可吸入颗粒物（PM₁₀）浓度明显高于其他路径,是典型的沙尘输送路径,4大分区受沙尘传输影响程度依次为河西 > 陇中 > 陇东 > 陇南,来自陕西、川渝的偏东路径是陇南地区颗粒物的主要输送路径,该路径下PM_2.5/PM₁₀比值大于0.5,明显高于偏西路径,说明偏东路径人为源污染贡献显著.研究结果有助于全面认识全省颗粒物污染特点、为分区制定颗粒物污染防治政策、以及区域污染协同治理提供科学的参考依据.     

衡水市大气污染成因研究及治理经验

衡水市作为"2+26"城市中典型的低GDP、高污染城市,其空气质量排名常年处于74个重点城市的后10位.自大气重污染成因与治理攻关项目工作开展以来,衡水市开展了大量污染成因研究及污染治理工作,已取得了较为明显的大气污染治理成效.从空气质量变化、排放源、污染物来源解析及气象条件与排放贡献等方面,梳理了衡水市大气污染成因研究及治理经验.结果表明:①衡水市的空气质量得到较大改善,PM₁₀和PM_2.5治理成效明显.2018年衡水市ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）年均值比2017年分别下降了25.12%和19.73%,比2013年分别下降了54.84%和51.22%,但O₃污染形势逐渐严峻,以O₃为首要污染物的天数由55 d（2013年）增至125 d（2018年）.②相比于2016年,衡水市2017年SO₂、NO_x、CO、PM₁₀、PM_2.5、BC、OC、VOC的排放总量均大幅下降.③2013-2018年导致衡水市PM_2.5下降的因素中,气象因素占8.0%,排放源因素占92.0%,说明衡水市通过减排措施改善空气质量的效果较为显著.④硝酸盐已经取代硫酸盐成为秋冬季颗粒物二次转化中最重要、占比最高的成分.研究显示,衡水市高ρ（PM_2.5）主要以本地排放和临近地区输送为主,为有效控制衡水市PM_2.5污染的发生与发展,应采取本地排放控制与"2+26"城市联防联控相结合的方案.      

基于传感器技术的渭南市道路环境颗粒物污染特征及影响因素研究

为深入了解渭南市街区道路环境颗粒物污染时空分布特征,利用车载颗粒物传感器于2019年3月1日—5月31日对渭南市道路环境空气中PM_2.5和PM₁₀浓度开展在线走航测量,分析了影响渭南市道路环境颗粒物污染时空分布的主要因素.研究表明:①渭南市区内所有道路PM_2.5平均浓度范围为37.7~51.9 μg/m3,浓度较高路段位于高新区东部和主城区;PM_2.5~10（粗颗粒物）平均浓度范围为65.8~119.1 μg/m3,浓度较高路段位于各功能区城郊.②工作日早高峰时段（07:00—09:00）主城区道路环境PM_2.5、PM_2.5~10污染较非工作日严重,3种类型道路工作日07:00 PM_2.5~10平均浓度呈支路（103.5 μg/m3）>主干道（102.1 μg/m3）>次干道（96.9 μg/m3）的特征.③对于高新区和老城区路段,除早晚高峰时段出现PM_2.5和PM_2.5~10浓度峰值外,凌晨时段渣土车行驶路段、裸地或施工现场周边路段易出现PM_2.5~10浓度峰值,其PM_2.5~10平均浓度最高达230.9 μg/m3（乐天大街西段的路段Ⅳ）.研究显示,工作日早晚高峰时段,特别是早高峰,机动车排放导致渭南市高新区东部和主城区路段的PM_2.5污染加重,夜间渣土车行驶导致高新区和老城区靠近城郊路段的颗粒物（PM_2.5和PM_2.5~10）污染加重.      

我国PM2.5与臭氧污染协同控制策略研究

近年来,我国大气污染格局发生了深刻变化,PM_2.5与臭氧（O₃）成为影响我国城市和区域空气质量的主要空气污染物,二者协同控制已成为我国空气质量改善的焦点和打赢蓝天保卫战的关键.PM_2.5与臭氧之间具有复杂的关联性,使得二者的协同控制具有复杂性与艰巨性.分析了PM_2.5与臭氧成因的关联性及其相互影响,阐明了PM_2.5与臭氧污染协同控制所涉及的重要科学问题,并在此基础上研究了目前我国PM_2.5与臭氧的污染形势及二者的关联性,梳理了我国自2013年以来在PM_2.5与臭氧污染控制中已采取的重要举措,论述了目前我国PM_2.5与臭氧协同控制在科学与管理上所面临的挑战.结合对国外成功经验的分析,提出推进我国PM_2.5与臭氧污染协同控制工作的相关建议:①加快监测能力建设,完善管理体系;②强化科技支撑,提高PM_2.5与臭氧污染控制精准性;③加快构建VOCs与NO_x治理技术体系;④加大VOCs与NO_x的协同减排力度,保障减排方案落实到位.      

深圳市2022年春季新冠疫情管控期间空气质量分析

短期减排是我国城市应对大气污染事件的重要应急管控手段,但短期减排的效益尚未得到完善分析.2022年3月14～20日,广东省深圳市为抑制新冠疫情传播实施了全市管控,为评估短期减排对华南城市春季空气质量的影响提供独特机会.结合深圳市高精度环境空气质量监测与气象观测等多源数据,分析了深圳市管控期间前后的空气质量变化.此次管控前和管控期中均有部分日期天气形势静稳,局地污染水平主要反映本地排放,有利于分析本地减排的影响.观测与WRF-GC区域化学模拟都表明,与珠三角周边城市相比,深圳市管控期间由于市内交通源排放显著减少,深圳市二氧化氮(NO₂)浓度降低(-26±9.5)%,可吸入颗粒物(PM₁₀)浓度降低(-28±6.4)%,细颗粒物(PM_2.5)浓度降低(-20±8.2)%,但臭氧(O₃)浓度无显著变化[(-1.0±6.5)%].TROPOMI卫星观测的甲醛和二氧化氮柱浓度数据对比表明,2022年春季珠三角臭氧光化学主要受挥发性有机物(VOCs)浓度控制,对氮氧化物浓度降低不敏感,反而可能因氮氧化物对臭氧滴...     

中国大气污染治理:进展·挑战·路径

党的十八大以来,生态文明建设不断推进,其中大气污染治理是生态环境三大攻坚战之一.自2013年《大气污染防治行动计划》发布以来,我国开展了针对PM_2.5（细颗粒物）污染治理的一系列举措,在燃煤污染和移动源污染控制等领域取得了显著成绩,全国空气质量明显好转.相对于2013年,2017年京津冀、长三角、珠三角三大区域ρ（PM_2.5）年均值分别下降了40%、34%和28%.然而,目前我国不少区域和城市仍然面临着解决PM_2.5污染的急迫需求,并且O₃（臭氧）污染的重要性逐渐凸显,因此我国空气质量改善工作仍面临巨大挑战.今后在建设生态文明和"美丽中国"的进程中,围绕《打赢蓝天保卫战三年行动计划》目标,应重视对非电行业、柴油货车等重点源的控制,加强控制氮氧化物（NO_x）和挥发性有机物（VOCs）排放,持续推进能源和结构转型,协同推动我国积极应对气候变化和持续改善空气质量.      

2006-2017年四川盆地MODIS气溶胶光学厚度时空变化特征

四川盆地地形复杂、气候特殊,是我国颗粒物污染高发地.为探究四川盆地气溶胶分布和周期变化特征,深入认识气溶胶污染特性及其气候效应,结合卫星遥感探测方法,利用2006-2017年MODIS C006 3 km AOD（气溶胶光学厚度）产品,分析了四川盆地AOD的时空特征.结果表明:①MODIS AOD（MODIS数据反演的气溶胶光学厚度）与太阳光度计CE318观测的AOD、ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）线性相关系数分别为0.78、0.77、0.75,表明MODIS C006 3 km AOD产品适用于四川盆地颗粒物污染研究.②四川盆地AOD平均值范围为0.1~1.3,其中,成都平原和四川盆地东南部地区是AOD高值（AOD值>1.0）中心,四川盆地周边高海拔区AOD均小于0.3.③2006-2017年AOD年均值范围为0~2.5,整体呈"倒N型"曲线下降,其峰值和谷值分别出现在2013年和2017年;2013年AOD大于1.0的区域占四川盆地的34.1%,是12 a中颗粒物污染最重的一年;2017年AOD小于0.3的面积占57.1%.④AOD季节性变化呈春季最大、夏季次之、秋季最小的特征.⑤AOD月变化呈"双峰型"波动特征,AOD月均值范围为0~2.5,其中,2-5月AOD月均值均大于0.7,8月AOD月均值为0.6,11-12月AOD月均值均小于0.5.研究显示,四川盆地颗粒物污染防治应以成都平原城市群和四川省南部城市群为主,应重点控制细颗粒物排放,合理安排工业企业的周期性生产强度.      

重庆市2015—2020年秋冬季PM2.5污染传输路径与潜在源贡献分析

2015—2020年成渝地区各城市PM_2.5浓度（国控点监测数据）下降显著,但重庆市、川东北城市群及川南城市群PM_2.5污染问题依然存在,且存在一定的传输影响关系.以重庆市为例,使用HYSPLIT模型计算了2015—2020年秋冬季PM_2.5污染期间气流后向轨迹,利用轨迹聚类和潜在源贡献算法,分析了不同年份的PM_2.5输送特征.结果表明：重庆市PM_2.5污染主要受西偏南方向（约占58%,长距离为主）、北偏西方向（约占26%,中距离为主）和南略偏西方向（约占16%,短距离为主）传输影响;川东北城市群和川南城市群对重庆市PM_2.5污染传输贡献较为显著,6年平均贡献率分别为23%和15%;不同年份的污染传输贡献差异明显,2015—2017年以川南城市群污染传输为主（平均贡献24%）,2018—2020年以川东北城市群污染传输为主（平均贡献37%）,川渝以外污染传输影响逐年减弱（平均贡献由33%降至5%）.在“成渝双城经济圈”背景下,重庆市与周边川东北城市群及川南...     

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.     

船舶排放及不确定性对中国空气质量的影响

船舶排放是我国沿海地区重要的人为排放源,但现有的船舶排放评估研究大多只关注区域尺度的影响分析,而且忽视了排放清单的不确定性,这在一定程度上削弱了评估结果的可靠性.为此,本文利用WRF-SMOKE-CAMQ空气质量模型,定量评估了船舶排放及其不确定性对我国七大沿海港口城市夏季空气质量的影响,结果表明：船舶排放对我国主要沿海港口城市的SO₂、NO_x和PM_2.5浓度贡献范围分别为16.5%~62.5%、21.9%~72.9%和5.9%~26.0%,尤其对宁波、青岛和深圳等港口城市空气质量的影响显著,主要是由于港口较高的船舶排放以及气象传输两方面原因造成的;如果考虑船舶排放清单的总量不确定性,船舶排放对沿海港口城市夏季SO₂、NO_x和PM_2.5的影响分别呈现1.0~3.1,2.1~5.5,0.3~0.9μg/m³的波动;考虑船舶排放清单的时空分配不确定性,船舶排放对沿海港口城市夏季SO₂、NO_x和PM_2.5的影响分别呈现1.9~15.7,5.1~29.3,0.6~2.5μg/m³的波动.可见,船舶排放清单的不确定性对沿海城市船舶排放贡献影响量化有明显的影响.所以在评估船舶排放对港口城市空气质量的影响时,要考虑船舶排放清单的不确定性,尤其是时空分配的不确定性.而合理的时空分配能够提高船舶排放清单的质量和对沿海空气质量模拟的准确性.     

厦门港船舶排放清单及港口生态效率评价

采用基于船舶活动的排放因子法,测算了2018年进出厦门港的船舶排放清单,并在排放数据的基础上,借助外部成本评估工具,从环境和社会两类指标层面上评估了港口的生态效率.结果表明：2018年厦门港船舶排放SO_x、NO_x、HC、CO、PM_2.5、PM_2.0和CO₂e（二氧化碳当量）的总量分别为3222,11977,490,1118,411,542和710374t;集装箱船为最大贡献船型,船舶主机排放比例最大;对于不同运行工况,巡航工况排放的污染气体最多,停泊工况（包括港内停泊和港外锚泊）排放的温室气体最多;8~12月份的船舶排放量较高.船舶排放的外部总成本约为19.95亿元（约为港口年收入的7.6%）,其中NO_x、PM₁₀和SO_x的外部成本较高.港口生态效率的评估反映了港口生产运营对环境和社会的影响.船舶使用低硫油和岸电能够减少船舶排放,同时能够提高港口的生态效率.     

我国臭氧污染控制分区及其控制类型识别

基于卫星遥感指示剂法,以2017~2019年为基准年份,通过对比臭氧在线监测数据、VOCs和氮氧化物排放强度数据以及卫星遥感数据,在PM_2.5重点监管区域的基础上,重新修订大气污染臭氧重点管控区,将我国臭氧年均浓度超标区（高于160μg/m³）划分为不同重点区域,识别每一个重点区域臭氧前体物敏感类型,即VOCs控制区、NO_x控制区以及VOCs和NO_x协同控制区,针对每种类型进一步细化为本地污染控制区和联防联控控制区,这种结合地面监测、统计调查数据和遥感观测数据的臭氧分区分类方法可以为大气污染的宏观分区分类管控提供一种新的思路,为国家出台全国层面臭氧污染防治及PM_2.5和O₃协同控制相关政策提供决策参考.     

基于空气质量模式和数学规划模型的城市PM2.5达标策略——以临汾为例

为了改善城市空气质量,降低PM_2.5浓度,需要制定科学的控制策略,同时兼顾污染物减排量与减排成本效益.本文基于区域大气环境模型RegAEMS与数学规划模型,采用多目标遗传算法,探究城市大气PM_2.5污染的最优控制策略,并应用于临汾市（14类行业源、17个区域源）的PM_2.5浓度达标规划,实现污染物排放量最大和减排成本最小的双目标优化.结果表明,在PM_2.5平均浓度近200 μg/m³的重污染天气条件下,为达到PM_2.5浓度目标（75μg/m³）,临汾市最大污染物允许排放量为356.7t/d,最小减排成本为3.36亿元.NO_x、SO₂、NH₃、VOCs和一次颗粒物的减排量分别为98.1,49.9,44.3,155.7和105.5t/d,减排成本分别为11.7,6.8,6.2,5.5和3.5千万元.对VOCs、NO_x、PM_2.5、NH₃和SO₂减排潜力最大的行业分别为焦化源、移动源、扬尘源、农业源和民用燃烧源,分别占所有行业5种污染物减排量的21.6%、14.1%、11%、8.6%和3.8%.钢铁行业的减排成本最高（39%）;襄汾县的减排量最大,减排成本最高（达7218万元）.     

基于在线监测的2015年中国火电排放清单

伴随着超低排放技术在中国火电行业的广泛应用,中国火电行业排放水平已发生了显著变化.故现有火电排放清单排放因子和排放量等无法反映当前火电污染物排放提标情况.基于全国火电在线监测（CEMS）、环境统计和排污许可等数据,提出一种自下而上逐企业建立中国火电行业排放清单的方法.与传统方法相比较,该方法的特点是更加全面的考虑了火电行业超低技术,实际排放浓度与活动水平等综合因素.作为实例,本文基于所提出的火电行业排放清单的方法计算了新的2015年中国火电行业排放清单（HPEC）.结果表明2015年全国火电厂SO₂、NO_x和烟尘平均排放浓度范围分别为7.88~208.57、40.33~238.2和5.86~53.93mg/m³.北京、上海火电排放基本达到《煤电节能减排升级与改造行动计划（2014~2020年）》制定的超低改造目标;绝大部分的省份SO₂、NO_x在线监测均值小于排污许可执行标准均值.中国燃煤机组的SO₂、NO_x、烟尘排放因子平均值分别为0.67、0.76、0.16g/kg（以入炉煤计）.全国火电CO、VOCs、NO_x、SO₂、PM₁₀、PM_2.5总排放量分别为403.87、10.73、122.94、146.68、28.72和22.80万t/a,平均排放绩效值分别为1.06、0.03、0.32、0.39、0.08、0.06g/（kW×h）.     

考虑车辆类型变化的中国乘用车排放特征

通过引入Lotka-Volterra模型预测了中国未来30年的乘用车竞争趋势;通过引入CHG、VOC、CO、SO₂、PM_2.5、NO_x6类污染物更新了全生命周期清单;并据此建立了政策影响模型和敏感性模型评估电动化、轻量化和清洁化政策情景减排效果.结果表明,乘用车市场的主要竞争力来源于新能源与传统能源的竞争,且纯电动与混合动力乘用车呈S型曲线发展,汽油乘用车占比由92%减少到1%;全生命周期中,纯电动乘用车对CHG、VOC、CO减排效益最优,为20%~85%;汽油与天然气乘用车对SO₂和PM_2.5的减排效益最优,为50.0%;3类情景下税收补贴类政策敏感性最强,CHG、VOC和CO的最优减排情景为电气化情景,PM_2.5、NO_x的最优减排情景为清洁化情景,而SO₂的最优减排情景则为整车轻量化.     

京津冀地区散煤燃烧大气污染物排放清单

为研究京津冀地区民用散煤燃烧大气污染物的排放情况，结合散煤燃烧活动水平与燃用特征，根据排放因子法自下而上建立了2018年京津冀地区民用散煤燃烧污染物排放清单，研究了污染物排放的时空分布特征并使用蒙特卡罗方法对排放清单进行了不确定性分析.结果表明：2018年京津冀地区民用散煤燃烧量共计3799.22万t，PM_2.5、CO、SO₂、NO_x的排放量分别为9.27，341.31，5.17，5.44万t.污染物排放集中在11月份~次年3月份，大多数地区呈现出相同的日排放趋势.8：00、11：00、18：00、21：00左右出现污染物排放峰值，小时排放系数平均值分别为11%，6%，7%，13%.PM_2.5排放高值区主要集中在北部、东部及部分南部地区，CO主要集中在北京和天津地区，SO₂和NO_x主要集中在天津和承德地区.     

基于气象分型的大气环境允许排放量测算方法

本文提出一种基于气象条件分型的城市大气环境允许排放量测算方法,该方法基于环境空气质量和颗粒物组分数据,对气象条件进行分污染天气类型的二次转化规律研究,并确定不同天气类型下的迁移扩散系数.基于扩散理论,建立了污染物排放强度、不同天气类型迁移扩散系数和目标控制浓度之间的关系,在特定区域排放布局和排放方式基本不变的前提下,测算不同天气类型达空气质量标准下的一次PM_2.5,PM₁₀,NO_x和SO₂的允许排放量.以沧州市为例,结合空气质量从优到严重污染程度将对应气象要素依次划分为7种天气类型,测算7种天气类型达空气质量目标下的主要污染物允许排放量.基于2018年基准年的排放量,在天气类型7最不利气象条件下,沧州市一次PM_2.5,PM₁₀,NO_x和SO₂排放量削减率应分别在82.62%,81.17%,75.05%和74.54%以上,才能达到空气质量标准.结果表明,不利气象条件下大气环境允许排放量很小,需要更大力度减少污染物排放,才能避免发生重污染天气.     

秸秆露天焚烧典型大气污染物排放因子

利用烟气污染物稀释采样系统,基于实际测试,针对玉米、小麦、花生和棉花4种农作物秸秆开展露天焚烧排放大气污染物采集和分析.利用修正燃烧效率区分燃烧状态,根据碳平衡法计算烟气中颗粒物和气态污染物排放因子.结果表明,4种秸秆露天焚烧CO、SO₂、NO_x和CH₄平均排放因子分别在7.39~92.4g/kg、0.11~0.89g/kg、0.72~3.86g/kg和0.2~5.45g/kg之间,PM_2.5平均排放因子在1.48~13.29g/kg之间.OC和EC的质量分别占PM_2.5全部质量的27.7%~54.3%和4.4%~17.1%,是PM_2.5的主要组成成分.污染物排放主要来自混合燃烧状态,焖烧状态排放污染物浓度相对较高.随着含水率升高,焖烧过程增强显著,CO、CH₄、PM_2.5和OC的排放因子升高,其中PM_2.5排放量增高主要是由OC排放占比升高导致.