长三角地区秸秆焚烧污染物排放清单及其在重霾污染天气模拟中的应用

根据2008年长三角地区江苏、安徽、浙江3省各地级市及上海市水稻、小麦、玉米、油菜4种农作物的年产量,结合谷草比、秸秆焚烧比例及排放因子建立了长三角地区秸秆焚烧大气污染物排放清单.结果表明：长三角地区秸秆焚烧产生的PM10、PM2.5、SO2、NOx、CO、EC、OC分别为36.8×104、14.4×104、1.5×104、9.2×104、20.8×104、2.6×104、12.2×104t.秸秆焚烧污染物排放量较大的区域主要集中在江苏中北部和安徽北部.在区域大气环境模拟系统RegAEMS中考虑秸秆焚烧源的影响,针对2008年10月底江苏一次重霾污染天气事件进行模拟,发现考虑秸秆焚烧源后模拟结果有较大的改善.秸秆焚烧可以导致区域PM10、CO浓度上升30%以上,黑碳和有机物的消光贡献明显增强.区域输送研究表明,苏中地区、外省秸秆焚烧排放源对此次重霾污染的贡献分别达到32.4%、33.3%.     

四川省秸秆露天焚烧污染物排放清单及时空分布特征

根据收集的活动水平数据,采用排放因子法建立了四川省2012年秸秆露天焚烧污染物排放清单,并分析了污染排放的时空分布特征.结果表明,2012年四川省秸秆露天焚烧共排放SO2、NOx、NH3、CH4、NMVOC、CO、PM2.5、EC以及OC分别为1 210、12 185、2 827、20 659、40 463、292 671、39 277、1 984以及10 215 t;水稻、小麦、玉米、油菜是四大主要的焚烧作物秸秆,对污染物的总贡献率约为88%~94%;秸秆露天焚烧受农作收获的影响,全年的排放主要集中在7~8月,而5月是上半年的一个排放小高峰;秸秆焚烧排放的高值地区主要分布在成都平原、川北地区以及川南地区,川西地区排放分布相对较少;本清单的不确定性主要来自排放因子及秸秆焚烧量.     

长江三角洲地区秸秆露天焚烧大气污染物排放清单及其在空气质量模式中的应用

基于长江三角洲江苏、安徽、浙江和上海地区2008年粮食产量的统计年鉴,结合作物谷草比、排放因子等估算了上述地区2008年秸秆焚烧排放污染物清单,重点完善了各县级市污染物排放.结果表明2008年江苏、安徽、浙江和上海地区SO2、NOx、CO、CO2、PM2.5、BC、OC、NH3、CH4、NMVOC的排放总量分别为14.28、86.01、1 744.56、36 893.03、517.54、11.74、114.63、19.93、89.37和208.57 kt.江苏中部和北部、安徽北部地区秸秆露天焚烧污染物排放较多,而江苏南部和浙江地区污染物排放量较少.将建立的秸秆露天焚烧排放污染物清单应用于WRF-CMAQ空气质量模式,结果表明,考虑秸秆焚烧排放源后,对PM10、CO等大气污染物的模拟能力大幅提高,模拟浓度比使用原始排放源分别提高42%和28%,模拟浓度与实测浓度的相关系数分别提高0.25和0.17,模拟值较使用原始排放源更加贴近实测值.     

西宁市生物质燃烧源大气污染物排放清单

本研究根据调查的西宁市生物质燃烧源活动水平数据,采用排放因子方法,建立了 2018年西宁市生物质燃烧源9种大气污染物的排放清单,并分析了清单的时空分布特征和不确定性.结果表明,西宁市2018年生物质燃烧源CO、NOx、SO2、NH3、VOCs、PM2.5、PM10、BC 和OC 的排放量分别为 11 718.34、604.41、167.80、209.72、1 617.97、2 054.04、2 135.04、281.07和 1 224.78 t.秸秆露天焚烧 CO、NOx、VOCs、PM2.5、PM10、BC 和OC 的排放对生物质燃烧源的排放贡献率最高;其中,秸秆露天焚烧NOx、VOCs和CO的贡献率分别为72.35％、63.94％和53.18％.户用生物质炉NH3和SO2的排放对生物质燃烧源的贡献率最大,分别为41.49％和42.05％.生物质燃烧源大气污染物排放地区分布不均衡,主要集中于大通县和湟中区.生物质燃烧源9项污染物的排放量在1、2、3、10、11和12月较大,占比在5％～33％.蒙特卡罗模拟结果表明,在95％置信区间下,不确定度最高的是森林和草原火灾的PM2.5排放,不确定度为-26.71％～29.78％.     

长三角地区火电行业主要大气污染物排放估算

以2012年为基准年,利用排放因子法估算了长三角地区火电行业主要大气污染物(SO2、NOx、烟尘、PM10、PM2.5)排放.其中,SO2、NOx、烟尘、PM10、PM2.5的排放量分别为473 238、1 566 195、587 713、348 773、179 820 t.对于SO2和NOx,300 MW以上机组的贡献分别为85%和82%;烟尘、PM10和PM2.5方面,100 MW以下的机组贡献占比分别为81%、53%和40%.地区贡献方面,由大到小依次为江苏、浙江和上海.另通过对上海地区多家电厂不同等级机组污染排放数据进行统计计算,得出上海地区300 MW以上等级机组的污染物排放因子,对比分析可知,上海地区火电厂污染物排放因子水平总体较低.假设长三角地区火电行业同等级机组均与现在上海地区机组排放水平相当,则行业排放SO2可削减55.8%~65.3%,NOx可以削减50.5%~64.1%,烟尘可以削减3.4%~11.3%.若能提高较小等级机组的发电技术和污染控制水平,各污染物排放削减量可进一步提高.然而,根据长三角地区实际污染情况,应综合因素考虑火电行业削减排放,以促进区域空气质量不断改善.     

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.     

成都市铺装道路扬尘排放清单及空间分布特征研究

对成都市城区和郊区不同等级铺装道路共采集了96个道路扬尘样品,通过调研得到了不同等级道路车流量、平均车重和道路长度等有关活动水平数据,采用AP-42法估算该地区不同等级道路扬尘排放因子和排放量,并利用Arc GIS软件得到了道路扬尘PM10和PM2.5排放量的空间分布图。结果表明:成都市城区道路和郊区公路积尘负荷平均值分别为0.50,0.94 g/m2;郊区等外级公路的PM10和PM2.5的排放因子最大,分别为2.59,0.63 g/VKT,城区支路的PM10和PM2.5的排放因子最大,分别为1.15,0.28 g/VKT;基准年2012年道路扬尘PM10和PM2.5的排放总量分别为48 745.46,11 793.26 t。从空间分布看,中心城区每一网格道路扬尘PM10和PM2.5排放量最大,分别达到300,70 t以上。     

基于遥感数据的秸秆焚烧源排放清单及时空分布特征

分析秸秆焚烧事件引起的空气污染状况,常使用CMAQ、NAQPMS、WRF-CHEM等模型进行空气质量模拟,而污染源排放清单是模拟模型的关键输入.为满足模型清单输入要求,以2014年5月7日四川盆地内发生的一次由油菜秸秆焚烧引起的重污染事件为例,采用排放因子法进行污染物年排放量估算,结合卫星火点数据、土地利用数据对其进行空间特征分析,并使用Bluesky CONSUME模型估算了污染物的烟羽抬升,结合激光雷达获取了气溶胶消光系数以分析其时间特征.结果表明:以2013年为基准年,全年区域内CO、NO_x、SO₂、PM_2.5、PM₁₀及NMVOC（非甲烷挥发性有机化合物）的年排放量分别为5 791.022、193.842、43.268、574.602、1 495.350和1 495.350 t,成都市、德阳市、绵阳市、眉山市、资阳市各污染物排放量占比分别为13.90%、22.39%、31.81%、12.11%、19.79%.各污染物排放量均在地面层呈3个大值中心、2个空值带的分布趋势.采用环境1B卫星和MODIS火点数据结合提取焚烧火点分析发现,5月7日四川盆地内5个城市均存在不同程度的秸秆焚烧情况.经空间分配后发现,此次排放的重点在德阳市及绵阳市南部,污染物排放量最大值出现在德阳市中部,成都市秸秆焚烧火点最少,污染物排放量也最小.受当天大气边界层高度的影响,污染物垂直分布主要集中在35 m以下,并在30 m左右形成污染物极大层.另外,受秸秆焚烧管制影响,在16:00-翌日04:00排放量呈逐渐上升趋势,09:00-16:00排放量较少.研究显示,秸秆焚烧源排放清单与前人研究结果较为一致,排放清单的烟羽抬升结果与气溶胶消光系数的垂直分布较为吻合.      

长三角地区秸秆燃烧排放因子与颗粒物成分谱研究

为获取长三角地区秸秆燃烧污染物排放因子及其颗粒物成分谱,利用自行设计开发的开放式燃烧源排放测试系统,选取小麦、水稻、油菜、豆秸和薪柴等5类典型作物秸秆,分别采用露天焚烧和炉灶燃烧2种燃烧方式,实测其气态污染物和颗粒物排放特征.结果表明,露天燃烧各类秸秆的CO、NOx和PM2.5平均排放因子约为28.7、1.2和2.65 g·kg-1,由于炉灶氧含量相对较低,燃烧不充分,其污染物排放因子总体高于露天燃烧,分别为81.9、2.1和8.5 g·kg-1.各类秸秆中,油菜的排放水平相对较高.含碳组分(OC和EC)是生物质秸秆燃烧产生PM2.5的主要组成,在露天燃烧中OC和EC的质量分数分别占(38.92±13.93)%和(5.66±1.54)%;炉灶燃烧中OC和EC分别为(26.37±10.14)%和(18.97±10.76)%.Cl-、K+等水溶性离子也有较大贡献,在露天燃烧中分别为(13.27±6.82)%和(12.41±3.02)%;在炉灶燃烧中分别为(16.25±9.34)%和(13.62±7.91)%.小麦、水稻、油菜和豆秸等作物秸秆露天燃烧排放颗粒物的K+/OC值分别为0.30、0.52、0.49和0.15,这些特征值可用于判断长三角区域空气质量受秸秆燃烧排放影响的程度,为大气污染来源解析提供直接的判断依据.     

基于WRF-CMAQ评估秸秆禁烧对区域空气质量的影响

基于本地化的秸秆露天焚烧主要大气污染物排放清单,采用空气质量模式WRF-CMAQ,定量评估秸秆禁烧管控对东北地区空气质量的影响.结果显示,2013~2020年东北地区秸秆露天焚烧污染物排放总量整体呈现先增加再降低的趋势,每年的秸秆焚烧集中期为春耕前（3月和4月）和秋收后（10月和11月）.2017年秸秆焚烧集中期内,秸秆露天焚烧对东北三省的CO和PM_2.5浓度的贡献率分别为24.01%和39.98%,农作秸秆露天焚烧是造成东北地区空气质量下降的重要因素;相同气象条件下,2019年秸秆焚烧集中期,秸秆焚烧对东北三省大气中CO和PM_2.5浓度的贡献率较2017年同期分别下降了9.58%和13.95%,表明2019年的秸秆禁烧政策有效改善了东北地区的空气质量.同时,若东北三省均实施吉林省2019年的秸秆禁烧管控政策,则东北地区的空气质量将会进一步改善.本研究结果可为区域大气污染联防联控政策的制定提供科技支撑.     

中国PM2.5跨区域传输特征数值模拟研究

基于CAMx空气质量模型的颗粒物来源追踪技术(PSAT)定量模拟了全国PM2.5及其化学组分的跨区域输送规律,建立了全国31个省市(源)向333个地级城市(受体)的PM2.5及其化学组分传输矩阵.基于此传输矩阵,从区域、省、城市3个空间尺度解析了PM2.5及其主要组分,包括一次PM2.5、硫酸盐、硝酸盐和铵盐的空间来源.结果表明,跨区域传输对重点区域、省及京津冀典型城市的PM2.5污染均有显著贡献,其中京津冀、长江三角洲、珠江三角洲区域及成渝城市群PM2.5年均浓度受区域外省市的贡献分别达到22%、37%、28%、14%;海南、上海、江苏、浙江、吉林、江西等省PM2.5年均浓度受省外源贡献超过45%;北京、天津、石家庄PM2.5年均浓度受省外源影响分别达到37%、42%、33%.     

长江三角洲地区能源消费大气污染物排放特征

针对长江三角洲(以下简称“长三角”)16个主要地区,基于常规可获取的统计资料确定污染源活动水平,结合最新的污染源调查资料及相关研究成果确定污染物排放因子,以2008年为基准年,研究了能源消费大气污染物排放特征,建立了具有较高时空分辨率、且便于滚动更新的网格化动态排放清单.结果表明:长三角16个地区2008年能源消费过程中SO2、NOx、PM10、PM2.5、CO的排放量分别为3158.58, 3154.96,979.76,632.34,5258.08kt.其中上海、苏州、南京、杭州、无锡和宁波6城市污染物排放总量均占长三角地区排放总量的60%左右.SO2和NOx排放主要集中在工业和火电部门,颗粒物和CO排放则主要集中在工业部门,机动车对于CO也有较大的排放贡献率.火电部门污染排放具有较强的月变化特征;道路机动车排放受居民出行规律影响,具有明显的周变化和日变化特征.     

Simulation of temporal and spatial change of N2O emissions in the Yangtze River Delta

A biogeochemical model(DNDC) is combined with a plant ecological model to estimate N2O emission from rice paddy fields in the Yangtze River Delta region. The model is driven by local meteorological, soil, and physiological data and is validated for 1999 and 2000 at a site in the region, which showed that the simulated N2O emissions agree fairly well with the observed data. This adds some confidence in the estimated N2O emissions during 1950 and 2000 in the Hangzhou Region. A significant correlation between the N2O emissions and the population for the Hangzhou Region is found, which is due to a combination of increased application of fertilizers and cultivated area.Such a correlation can not be established for the whole Yangtze River Delta region when the data of both urban and rural are as areincluded. However, when the data from the heavily urbanized areas are excluded, a significant correlation between population and N2O emissions emerges. The results show clearly that both the temporal and the spatial N2O emissions have significant positive relationship with population under traditional farming practice. These results have implications for suitable mitigation options towards a sustainable agriculture and environment in this region.     

吉林省秸秆打包减排及综合利用分析研究

为量化秸秆打包政策对防控大气污染的影响,基于吉林省2016年秸秆产量、秸秆打包地亩数、卫星火点数据以及大气污染物浓度的变化,对吉林省秸秆打包产生的大气环境及社会经济效益进行了分析,结果表明:1)吉林省打包秸秆量为220.36×10~4t,约占秸秆年产量的5.5%,假如全部加工成生物质颗粒燃料,2016年至少减少14.54×10~4t污染物排放;2)吉林省秸秆打包政策执行以来,秸秆露天燃烧量及秸秆燃烧主要月份的卫星火点数显著下降;3)随着露天燃烧量的减少,区域大气颗粒物浓度降低,空气质量改善。秸秆燃烧主要月份的PM_(2.5)和PM_(10)浓度从2014年的104.5μg·m~(-3)、164μg·m~(-3)分别下降到2016年的48.5μg·m~(-3)、69·μg·m~(-3)。研究结果可为吉林省有效减少污染物排放、综合利用农作物秸秆、改善大气环境质量等提供科技支撑。     

中国机动车排放清单的建立

以中国2002年各省统计年鉴中关于机动车及道路信息的数据为基础,并根据COPERTⅢ模型计算出的2002年中国各省区各种机动车类型在城区、郊区和高速公路3种行驶工况下的排放因子,应用GIS技术建立了40km×40km的高空间分辨率的中国机动车排放源清单.结果表明,2002年中国机动车排放CO、NO_x、NMVOC和PM₁₀的排放总量分别为2 815×10⁴、305×10⁴、461×10⁴和111×10⁴t,主要来源于摩托车和汽油小客车的排放.污染物排放量的空间分布显示出其排放集中于经济发达地区,10.8%、2.2%、9.7%和5.3%的国土面积分别排放了84%的CO、55%的NMVOC、48%的NO_x和48%的颗粒物,并呈现出东部高于西部、沿海高于内地的趋势,其中长江三角洲、珠江三角洲和京津地区的排放相对较强.     

环境规制视角下长三角地区碳排放的时空效应

在“双碳”目标背景下,环境规制与CO₂排放的关系逐渐成为学界热点.本文基于长三角地区41城市的面板数据,利用CO₂排放系数法、环境规制强度综合指数对长三角41城市2006—2019年的CO₂排放、环境规制强度进行定量测度,通过核密度分析、GIS空间分析等方法揭示长三角地区41城市环境规制强度和CO₂排放水平的时空格局,并运用动态空间杜宾模型(DSDM)探讨环境规制对CO₂排放的时空影响效应.结果表明：(1)长三角地区环境规制强度指数呈增强态势,由2006年的0.15升至2019年的1.25.核密度曲线显示,环境规制强度存在空间极化现象,在空间上呈现由东南向西北转移的演变态势.(2)2006—2019年长三角地区CO₂排放水平整体呈波动上升趋势,2006—2013年CO₂排放增幅为65.07%,2013—2019年增幅仅为4.20%. CO₂排放在空间上总体呈东高西低的分布格局,2006年在沪苏地区形成CO     

长三角重点行业大气污染物排放及控制对策

研究重点分析了长江三角洲地区电力和水泥行业的大气污染物排放特征,并结合相关行业统计数据和污染物排放因子,对2004年这两个重点行业的大气污染物排放量进行了估算。结论如下:长三角地区火电行业2004年SO2、烟尘、NOX和燃煤大气汞排放量分别为149.2×104t、21.1×104t、87.6×104t和13.7t。2004年江、浙、沪三地水泥行业共排放工艺粉尘76.2×104t,其中PM10为70.1×104t、PM2.5为45.9×104t,气态污染物SO2、NOX、CO和氟化物排放量分别为12.4×104t、49.5×104t、247.9×104t和7.4×104t。并对长三角地区电力和水泥行业的污染控制问题提出一些相关举措。     

珠江三角洲大气排放源清单与时空分配模型建立

收集整理2012年珠江三角洲地区(简称“珠江三角洲”)各种大气人为源及天然源基础活动数据,以排放因子法“自下而上”为主计算多污染物排放量,并建立本地化污染物空间分配方案及基于行业排污特征的时间分配谱,构建了具备时空分布属性的区域性网格化大气源排放清单.清单结果显示,2012年珠江三角洲SO2、NOx、CO、PM10、PM2.5、VOCs和NH3排放总量分别为55.2万t、102.9万t、349.2万t、95.2万t、38.5万t、153.9万t和17.7万t. 固定燃烧源是珠江三角洲SO2和NOx的最大排放贡献源,其中电厂和锅炉分别贡献了35.0%和41.8%的SO2排放,以及28.2%和16.2%的NOx排放;VOCs的最大贡献源是过程源,其中家具制造、石油精炼、油气码头排放量总和占比为52.4%;扬尘源是颗粒物的主要来源之一,对PM2.5的排放贡献达42.3%;NH3的主要排放源为畜禽养殖和化肥施用源,两者排放量占比分别为50.7%和26.8%.珠江三角洲大气污染物空间与时间分布结果显示,高排放污染源主要集中于“东莞-广州-佛山”一带,呈半环带状结构分布;白天时段(9:00~20:00)的排放强度明显高于夜晚时段(21:00~次日8:00);夏秋季节(4~10月)的排放强度略高于冬春季节(11月~次年3月).