基于燃料生命周期的中国铁路排放趋势

铁路运输是现代运输的主要方式之一,在空气质量改善和"双碳"目标的双重约束下,厘清铁路运输CO₂和污染物排放趋势,对于交通领域的减污降碳工作具有重要意义.基于燃料生命周期法分析了中国火车2001~2018年的CO₂和污染物排放特征,在此基础上,结合情景分析评估了2019~2030年的铁路排放趋势.结果表明,随着铁路电气化进程的推进、内燃机车新车投入使用和燃油标准的不断升级,铁路运输燃料生命周期的CO₂和污染物排放整体分别呈上升和下降趋势,而其上游阶段的排放占比逐年升高.2018年铁路运输的CO₂、NO_x、CO、BC和SO_x排放总量分别为3780.29万t、11.98万t、3.94万t、0.20万t和3.08万t.情景分析表明,加快电力结构改善和降低单位运输能耗分别是降低铁路CO₂、SO_x和NO_x、BC、CO排放的最佳单一控制手段.积极应对铁路减污降碳工作的综合情景下,CO₂、NO_x、CO、BC和SO_x的减排率可分别达35%、37%、39%、32%和45%.电力结构改革和铁路电气化进程的停滞均会造成铁路运输排放总量的显著增加,铁路减污降碳工作仍需高度重视.     

基于工序工艺的精细化工业源排放清单编制及应用研究

以天津市津南区为例,采用自下而上的方式基于工序工艺建立了2017年精细化工业源排放清单,并深入探讨其对于工业源管理治理的实践应用意义.结果表明,津南区全年排放SO₂ 1778.50 t、NO_x 3972.40 t、PM 2331.35 t、VOCs 933.49 t.津南区涉气工业企业入园率为68.55%,园区内企业SO₂、NO_x、PM、VOCs排放总量分别占到全区的92.77%、80.70%、89.34%、72.06%,可极大便利推行网格化等管理模式,提高工业源管理治理效率.本研究基于精细化源排放清单中污染物工序工艺及末端治理特征,参考国家、地方环境保护相关标准,设计NO_x、PM、VOCs减排情景,保守计算NO_x、PM、VOCs可在现有基础上分别减排约10.32%、19.88%、18.74%.本研究探索了基于工序工艺建立精细化源排放清单的意义、可行性以及存在的问题,可以为大、中尺度排放清单的建立提供有益的参考.     

基于CMAQ模式的自适应“nudging”源反演方法的中国主要污染区排放特征分析

中国中东部地区的空气污染主要集中在京津冀、长三角、珠三角、东北地区及汾渭平原等区域，各区域的污染排放特征各异.本文应用基于CMAQ（The Community Multiscale Air Quality）模式的自适应"nudging"源反演方法，反演中国中东部地区2016年12月—2017年1月逐日NO_x污染源，分析上述主要污染区的污染物排放强度空间分布特征，并与2016年MEIC（The Multi-resolution emission inventory for China）排放源进行比较，检验反演源的可靠性.结果表明，2016年冬季各个区域反演源NO_x排放强度空间分布特征与2016年MEIC排放源基本一致.京津冀地区高强度排放区域形成沿山前区域东北-西南走向的NO_x高强度排放带；长三角地区NO_x高强度排放区域位于常州、苏州、上海和湖州等城市构成的城市群；珠三角地区NO_x高强度排放区域位于以广州为中心的大范围城市群且排放强度呈现向四周逐渐降低的放射状分布；东北地区NO_x高强度排放区域空间分布特征呈现以城市为中心且稀疏分布；汾渭平原排放区域呈现以城市为中心且向峡谷中间集中分布，排放区域轮廓与汾渭平原狭长的新月状相符.     

2010~2015年我国水泥工业NOx排放清单及排放特征

基于我国2011~2015年水泥企业逐条生产线基础信息、活动水平及控制技术等数据,建立了水泥工业NO_x排放量计算方法和动态排放数据库.利用该方法,计算了2011~2015年逐条水泥生产线NO_x排放量,分析了2010~2015年我国水泥工业NO_x排放特征.结果表明,我国水泥工业NO_x排放量变化范围为168~199万t,自2010年的169万t增加到2012年的199万t,达到排放峰值,随后逐年下降,到2015年与2010年基本持平.水泥工业NO_x排放的地区分布不均衡,2015年安徽、四川、河南、湖南、云南、山东是排放量最大的省份,占全国排放总量的40%,上海、内蒙、山西、新疆、湖南、云南、四川是单位熟料NO_x排放强度最大的省份.从生产线规模来看,规模≥ 4000 t·d^-1的熟料生产线产量占比和NO_x排放量占比均最大,分别为68.5%和66.5%,单位熟料NO_x平均排放强度最低.水泥生产工艺结构的转变及水泥工业降氮脱硝工作的开展是影响水泥工业大气NO_x排放特征的主要因素.     

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%.     

2013年1月华北地区重霾污染过程SO2和NOx的CMAQ源同化模拟研究

以2006年中国地区的INTEX-B排放清单为基础,采用CMAQ模式污染源同化方法,反演更新了2013年1月重霾污染过程华北地区的SO₂和NO_x排放源;应用WRF-CMAQ模式以及2006年INTEX-B初始排放源和2013年1月改进的排放源,分别模拟了1月9-15日和28-31日两次持续重霾污染过程的SO₂和NO₂浓度,并与华北地区47个环境监测站点实测值进行对比,重点分析了基于初始源和同化反演源的模拟效果及其改进原因;本文亦采用2012年清华大学编制的东亚地区MEIC排放清单评估了SO₂和NO_x同化反演源的合理性.分析结果表明:①CMAQ模式污染源同化方法可适用于重霾污染过程,即采用同化反演源模拟的SO₂、NO₂浓度时空变化特征与实测值较一致,而且可反映SO₂、NO_x排放源强的动态变化特征;②基于同化反演源的SO₂、NO₂浓度模拟效果明显优于2006年INTEX-B排放源,其时间变化趋势与实测值较一致,而且可模拟重霾污染过程SO₂、NO₂浓度的峰值;③采用反演源模拟的SO₂、NO₂浓度空间区分布特征与实测值较一致,而且可较好反映重污染区的极值分布特征;④经污染源同化改进后SO₂、NO₂模拟浓度与实测值的相关系数有所提高,误差明显减小;SO₂的改进效果略优于NO₂,这与污染源对两种污染物浓度的影响差异有关;⑤初始源中SO₂、NO_x排放源的空间分布和强度与2012年清华大学编制的排放源强差异较大,而同化反演源的空间分布和强度均接近于上述2012年排放源,较好反映出重点地区的高污染源分布特征.本文研究结果将为改进重霾污染过程的空气质量预报、减小自下而上建立的排放源清单不确定性、评估SO₂、NO_x等排放源的影响效应以及不同气象条件下区域排放源的动态调控等提供新技术途径和研究思路.     

工业园区能量梯级利用节能减排效益分析及其对城市空气质量影响评估

工业园区由于资源能源消耗和污染排放总量大,能量梯级利用水平普遍较低,在我国推进生态文明建设的过程中受到了重点关注.本研究以河南省一个典型的高能耗工业园区（永城经济技术开发区）为研究对象,对能量梯级利用措施带来的节能效果和大气污染物减排效益进行了定量的研究,并且结合CALPUFF模型分析园区能量梯级利用措施对周边城市大气环境质量的影响.结果表明：①通过应用能量梯级利用措施,有效地提高了能源的使用效率,并减少了SO₂、NO_x以及颗粒物等主要大气污染物的排放量.园区12条能量梯级利用链条的节能总量为10000 TJ, SO₂和NO_x排放量分别减少为611 t和1407 t, PM₁₀ 和PM_2.5分别减少为82 t和45 t.②CALPUFF模拟结果显示园区采用能量梯级利用措施在一定程度上改善了城市大气环境的空气质量.永城市2017年4种污染物的最大1 h平均浓度在有能量梯级利用措施情景（S2）下和无能量梯级利用情景（S1）相比均有所降低,其中NO_x降幅最为明显,在春秋两季为70 μg·m^-3左右.     

关中盆地NO2和SO2对颗粒物污染的协同效应

基于WRF-Chem模式模拟了关中盆地2019年1月2—14日一次颗粒物污染事件,评估了NO_x和SO₂减排及其在颗粒物污染中的协同作用对PM_2.5污染的影响。敏感性实验结果表明：NO_x减排可使PM_2.5中硝酸盐含量下降,但大气中O₃浓度上升,大气氧化能力增强,其他二次组分上升,导致PM_2.5下降不明显;SO₂人为源减排可使硫酸盐质量浓度下降,但由于硫酸盐在PM_2.5中占比较低,当SO₂减排75%时,PM_2.5仅下降1.74%;当减排比例较高时,NO_x和SO₂同时减排更有利于颗粒物污染防治。PM_2.5质量浓度在NO_x和SO₂同时减排75%时比分开减排75%时多下降0.75%,主要是硫酸盐下降所致;对气溶胶含水量进行分析,发现NO_x对气溶胶含水量影响较大,当NO_x减排75%时,气溶胶含水量可下降15.51%;此外,NO_x和SO₂同时减排比分开减排时气溶胶含水量更低,更不利于二次颗粒物生成。     

基于远程在线监控车载终端的柴油车NOx排放等级诊断研究

远程在线监控车载终端集成了远程通讯模块、卫星定位模块、发动机OBD信息解析模块,能够实时读取车辆排放相关运行信息,但无法直接判断车辆NO_x排放情况.为了快速、准确地评估车辆排放情况,诊断和监测NO_x高排放车,同时为了克服有些重型柴油车监测数据中缺失进气流量、燃油流量、车速等重要的实时信息,无法计算出车辆NO_x排放因子的问题.本文提出了由NO_x浓度分布特征驱动的高排放重型柴油车识别算法,通过远程在线监控车载终端设备获取车辆的发动机信息和SCR系统运行信息,运用NO_x浓度分布计算车辆每天NO_x排放浓度占比,通过系统聚类法对车辆NO_x排放浓度占比进行聚类,结果聚为优、良、中、差4类.利用车辆NO_x排放浓度区间分布及其聚类结果分别作为训练集的输入和输出,选择BP神经网络作为训练算法,训练获得的模型分类准确率为90%,利用训练好的模型判断在用柴油车NO_x排放等级,从而识别及监测NO_x高排放车辆.研究结果可为柴油车NO_x高排放诊断及监测提供依据,有助于监管部门能够快速识别NO_x高排放车辆.     

中国城市NOx排放的时空特征与驱动因素:基于空间分异视角

空气质量的改善是当前中国社会经济转型及实现绿色可持续发展的重要目标之一.基于中国268个城市2007-2016年的氮氧化物（Nitrogen Oxide Emissions，NO_x）排放量数据，首先利用自然正交函数（Empirical Orthogonal Function，EOF）分析了268个城市NO_x排放的时空演变特征，然后采用一种新的空间分异性分析方法"地理探测器"从空间异质性视角探讨了NO_x排放的社会经济驱动因素.结果表明：①EOF第一模态特征向量的高值出现在京津冀地区、山东半岛的淄博、潍坊、济宁和临沂，以及长三角的上海、无锡、南京、苏州和杭州；低值则集中在西南的云贵地区、东南的广东、福建及西北的宁夏.②年尺度上NO_x排放的时间系数变化大致呈现先降后升再降的非线性波动.③因子探测分析结果显示，民用汽车总量对NO_x排放分布的影响最大，其次是城市人口和工业总产值.不同风险因子的交互作用均大于单因子的作用，其中，城市人口与人均GDP因子之间的交互作用强度最大，工业总产值与民用汽车总量的交互作用强度次之，人均GDP与城市建设用地面积的交互作用强度排第3.④风险区探测结果显示，社会经济驱动因子中的城市人口、人均GDP、工业总产值、城市建设用地面积、全社会用电量和民用汽车总量均与NO_x排放呈正相关.京津冀、山东半岛和长三角等发达城市为NO_x排放的高风险区，是社会经济驱动因素的多个风险因子共同作用的结果.     

太原市居民生活燃煤大气污染物排放清单研究

为了科学计算居民生活燃煤对大气污染物排放的贡献率,建立了太原市居民生活燃煤的大气污染物排放清单.利用高分辨率遥感卫星影像、DEM（数字高程模型）和GIS（地理信息系统）对太原市平房空间分布及面积进行了解译,得到2016年太原市平原、山区、城乡区域平房面积.对平原农村、山区农村、城中村典型区域进行实地调查,统计不同区域户均平房面积和生活燃煤使用量,估算得到了平原农村、山区农村、城中村的生活燃煤使用量.结合相关文献测算的排放因子,计算太原市居民生活燃煤散烧的PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO_x、VOCs、CO、OC、EC排放总量.结果表明:2016年太原市有22.8×104户燃煤散烧居民,2016年燃煤消耗量为109.6×104 t,平原和城乡居民是主要的生活燃煤用户也是居民生活燃煤大气污染物的主要排放源;太原市居民生活燃煤散烧的PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO_x、VOCs、CO、OC、EC排放总量分别为9 666.7、7 518.6、8 110.4、1 753.6、657.6、153 549.6、3 419.5、2 882.5 t;2016年太原市清徐县和太原市城区居民煤炭消耗量合计达97.9×104 t,占全年燃煤总消耗量的88%.研究显示,太原市应加快煤改气、煤改电和集中供热建设,进一步推广清洁能源以期减小居民生活燃煤大气污染.      

我国北方农村生活燃煤情况调查、排放估算及政策启示

北方重灰霾频发时段与集中燃煤在冬季高度重合,引发了对农村散煤严重污染的担忧,但缺乏有力的统计数据支持. 2014年9月,在河北保定开展了当地农村生活能源使用情况入村调查,共获得5个村庄中543户家庭的能源使用数据. 结果表明:①保定农村地区散煤、电、液化气的使用覆盖率均很高,分别达到97%、100%和94%,反映了当前农村居民的能源消费更倾向于商业购置;而木柴和秸杆的使用覆盖率则较低,分别为13%和11%,表明传统的依赖于木柴和秸杆的能源方式已发生了根本改变. ②目前煤炭在农村能源结构中仍居主导地位,占近80%(其中散煤占76%,蜂窝煤占2%),其次为电力(10%)、液化气(5%),秸杆和木柴的比例(小于5%)均较低. ③调查估算,保定农村地区在2013年冬季采暖季(2013年11月─2014年3月)散煤用量超过500×104 t,高于《中国能源统计年鉴(2013)》中河北全省2012年农村散煤的用量(467×104 t),表明现有能源统计体系有待进一步完善. ④保定农村地区散煤的烟粉尘(即PM)和SO₂排放量分别为5.4×104和11.2×104 t,均超过了《中国环境统计年报(2013)》中保定的工业废气和城镇生活领域相应的排放量(甚至超过2个领域排放量之和),表明农村散煤燃烧的排放问题确应引起特别关注.由于农村散煤燃烧排放高度较低,其单位排放对空气污染的贡献要远高于高架源排放,因此,建议国家和地方将农村能源结构调整置于当前能源结构调整计划的最优先领域,采取综合措施,消除农村散煤使用的污染排放,这可能是应对当前冬季灰霾问题的关键举措之一.      

山西省农村地区燃煤采暖情况入户调查及排污量估算

目前对北方农村地区燃煤采暖情况的调查研究主要集中在北京及其周边地区,尚缺少不同气候条件、不同经济水平下的更大范围的样本.为了系统掌握山西全省的农村燃煤采暖情况,并为北方同类地区提供参考,考虑不同地区冬季气温及年采暖期的差异,采用随机分层抽样方法,对山西省农村地区2015年燃煤采暖的情况进行了抽样调查,对全省燃煤采暖的燃煤量以及大气污染物排放量进行了估算.调查共在8市10县获得有效样本394个.结果显示:山西省燃煤采暖的农户约占89.3%,户均采暖燃煤量3.4 t/a;冬季气温对户均采暖燃煤量有显著影响,晋北严寒地区户均采暖燃煤量可达4.4 t/a,而在晋南等相对温暖地区户均采暖燃煤量仅是其57%.在同一地区,家庭经济条件会影响所选择的采暖器具,进而影响采暖燃煤量,经济条件较好的家庭选择土暖气,户均燃煤量是选择暖炕加小煤炉采暖家庭的2.3倍.估算2014—2015年采暖期山西省农村采暖燃煤约1 297.8×104 t,PM、PM_2.5、SO₂、NO_x、BC、OC、CO约分别排放13.0×104、9.1×104、19.9×104、2.1×104、4.1×104、5.6×104、123.3×104 t.研究显示,山西省单位面积采暖燃煤量约是北京、河北等同类地区的1/3,考虑到山西省经济条件较差,建议对城中村、城边村采暖实施煤改气、煤改电,其他地区则主要通过增强建筑的保温性,使用低硫煤等措施减少农村采暖燃煤排污.      

基于入户调查的贵阳市生活燃煤排放清单

为准确掌握贵阳市生活燃煤大气污染物的排放状况,为南方山地城市大气污染防治工作提供科学依据,本研究于2017年对贵阳市生活燃煤情况开展了入户调查.据统计分析,2016—2018年贵阳市常住人口和生活煤炭消费量变化小.同时,采用排放系数法结合GIS技术,建立了贵阳市2016年1 km×1 km生活燃煤大气污染物排放清单.结果表明：①全市生活燃煤量约为55.9×10⁴ t,单位面积燃煤量为69.5 t·km^-2,不同区（市、县）生活燃煤量存在明显差异;从燃煤总量来看,开阳县最大,云岩区最小;从单位面积燃煤量来看,云岩区最大,息烽县最小.②全市生活燃煤PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO_x、VOCs、CO、OC、BC排放量分别为1230.5、783.0、6963.5、615.3、1006.8、39096.4、55.9、3.9 t,单位面积排放量分别为153.0、97.4、865.7、76.5、125.2、4860.7、7.0、0.5 kg·km^-2.③生活燃煤污染物排放量呈明显的季节性变化特征,冬季采暖季污染物的排放量远高于非采暖季.④在空间分布上,大气污染物排放主要集中在云岩区、南明区、白云区中南部,以及观山湖区东南部、乌当区西南部及花溪区东北部,这与居民生活区域基本呈一致性分布.⑤调查样本量覆盖了总家庭户数的1.5%,全市以煤炭为生活能源的住户占比约为38.1%,户均燃煤量为（1.158±0.010）t·a^-1,排放清单不确定性总体范围为-82.6%~201.0%.     

基于DEM的山区冬季燃煤污染物排放遥感测算——以北京市门头沟区为例

选择山地面积占98.5%的北京市门头沟区作为研究区,利用资源三号（ZY-3）三线阵前、后视影像构建立体模型,提取数字高程模型（Digital Elevation Model,DEM）.由高分二号影像,基于CART（Classification and Regression Tree）决策树的面向对象方法对居住房屋进行提取,获取空间分布与面积,并结合采暖面积、采暖季燃煤量等抽样调研数据确定的深、浅山区（海拔>300m为深山区,海拔<300m为浅山区）燃煤系数,建立燃煤量估算模型.进一步,基于文献调研法获取型煤排放因子,测算燃煤产生的PM₁₀、PM_2.5、NO_x、SO₂、CO的排放量.结果表明：借助遥感技术,基于DEM可对山区燃煤污染物排放量进行快速有效测算.地形对冬季燃煤量有显著影响,深山区燃煤系数分别为12.5kg/m²,浅山区为9.375kg/m².2017年门头沟使用型煤取暖的房屋面积为5.68km²,冬季燃煤总量为6.52万t,山区各镇大气污染物排放量差别较大.     

卫星遥感反演京津冀地区2011-2017年氮氧化物污染变化

基于POMINO AMFv6反演构架和高分辨率WRF-CMAQ模拟资料重构DOMINO v2大气质量因子,开发了京津冀地区高精度NO₂对流层垂直柱浓度卫星数据,并结合反演模型分析了研究区域2011-2017年NO₂柱浓度及重点城市NO_x排放强度的时空演变.2011-2017年间,京津冀地区NO₂柱浓度在北京-天津-唐山及石家庄-邢台-邯郸形成两个核心污染高值区,保定、廊坊、秦皇岛、沧州和衡水分布于东南部的污染背景中,构成污染次高值区,而位于西北部的张家口和北部的承德相对较为清洁,仅在对应的市辖区出现局地污染峰值.京津冀地区柱浓度平均水平在2011-2017年间下降了27.2%.2011-2013年间北京、天津、唐山和石家庄市的NO_x平均排放强度分别为108.3、139.5、241.4和178.6 mol·s^-1,而2015-2017年间下降至98.0、108.2、197.6和85.8 mol·s^-1.基于卫星遥感手段的综合分析表明,2011-2017年期间京津冀地区NO_x污染状况得到明显改善,但各个城市的改善程度存在差异,其中北京、唐山NO₂柱浓度降幅明显低于污染核心高值区的其他城市,在下一阶段制订治理方案时应重点考虑.     

北京平原区城乡结合部燃煤散烧及污染物排放量估算

利用2013年秋季(8─10月)多景镶嵌的高分辨率遥感卫星数据,解译得到2013年北京市平原区居住平房的空间分布及面积,并结合典型区实地调查,细化平房面积. 在此基础上,利用调查统计数据(包括平房面积、散煤与蜂窝煤用量等指标)估算了居住平房区散煤和蜂窝煤用量,并结合相关文献调研的无烟煤排放因子,测算北京平原区平房燃煤PM、SO₂、NO_x、PAHs、BC(黑碳)和OC(有机碳)的排放量. 结果表明:2013年在北京城市发展新区,居住平房分布较为集中,并且燃煤总量最大,达到225.3×104 t,特别是房山、顺义和通州,三者均在3.5×105 t以上;在城市拓展区,居住平房密度相对较小,但燃煤总量相对较大,为79.4×104 t. 北京市平原区(不包括核心区)居住平房燃煤消耗共排放PM、SO₂、NO_x、BC、OC、PAHs分别为 4 882.1、14 200.0、7 614.9、18.0、132.3和0.5 t. 位于北京西南、东南部的房山、大兴和通州等地大气污染排放水平较高,其中房山区的PM和NO_x排放量最高,分别达到760.5和1 162.6 t. 针对城市发展新区和生态涵养区每年高达3.0×106 t的高用煤量和3 000 t以上颗粒物的高排放量,应加快煤改气和集中供热建设,进一步推广清洁能源.      

保定市大气污染来源与燃煤治理成效

为支撑保定市空气污染控制目标实现,于2014年起开展了保定市大气污染研究工作,明确了保定市大气污染的主要来源与成因,并提出了有针对性的治理对策.结果表明:①保定市大气重污染主要发生在冬季,民用燃煤排放是大气重污染发生的根本原因.2013年12月1日-2014年2月28日冬季ρ（SO₂）、ρ（NO₂）、ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）分别为2014年年均值的1.93、1.64、1.46和1.61倍.民用燃煤源占2014年PM_2.5全年来源的19.8%,占冬季PM_2.5来源的30.9%.②集中供热和清洁取暖措施对空气质量改善效果明显.2015-2018年民用散煤综合整治后,ρ（PM_2.5）年均值由2013年的135 μg/m3降至2018年的67 μg/m3,降幅达50.4%,全年重度污染和严重污染天数占比从30.0%降至9.0%.清洁取暖率较高区县的冬季空气综合指数和ρ（PM_2.5）明显低于清洁取暖率低的区县.③民用散煤综合整治降低了冬季PM_2.5中民用燃煤源占比,优化了能源结构.民用燃煤在PM_2.5中占比由2014年冬季的30.9%分别降至2017-2018年冬季的25.0%和2018-2019年冬季的22.0%,煤炭消费量占比由2014年的49.6%降至2017年的38.4%,电力消费量占比由2014年的33.8%升至2017年的39.5%,天然气消费量占比由2014年的2.6%升至2017年的6.8%.总体而言,尽管保定市空气质量得到了一定改善,但总燃煤量占比仍高于北京市（9.8%）和天津市（36.1%）,其主城区南部区县仍可进一步提高清洁取暖率,以促进空气质量不断改善.      

京津冀大气污染传输通道城市燃煤大气污染减排潜力

以京津冀大气污染传输通道城市为研究对象,建立了燃煤电厂、燃煤锅炉、农村散煤三大污染源主要大气污染物排放计算方法,以2015年为基准年,梳理现有燃煤污染减排政策措施,对2017年“2+26”城市燃煤污染源SO₂、NOx、PM、PM₁₀、PM_2.5的减排潜力进行了分析.结果表明：实施燃煤电厂超低排放改造、燃煤锅炉淘汰或改造、散煤改电（气）等措施后,“2+26”城市2017年燃煤SO₂、NOx、PM、PM₁₀、PM_2.5排放量分别达到87×10⁴t、56×10⁴t、64×10⁴t、45×10⁴t、32×10⁴t,预计比2015年分别减少44%、48%、33%、32%、30%.燃煤电厂、燃煤锅炉、农村散煤替代各项污染物减排比例分别在55%~70%、31%~38%、18%~21%,未来农村散煤治理的减排潜力还较大.从各城市情况来看,多数城市燃煤SO₂、NO_x减排主要来自燃煤电厂超低排放改造;保定、廊坊等城市燃煤颗粒物减排量较大,得益于散煤治理工作的大力推进.     

中国民用煤燃烧排放细颗粒物中重金属的清单

基于稀释通道采样系统和室内模拟燃烧实测,并搜集全国各省区煤中11种重金属的含量,推算出两种常用民用煤(蜂窝煤和块煤)燃烧排放的细颗粒物(PM_(2.5))中V、Cr、Mn、Co、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Sb和Pb等11种重金属排放因子.计算了2012年全国(除港、澳、台地区)民用燃煤排放PM_(2.5)中重金属的排放量,并建立了全国30 km×30 km的网格化清单.结果表明,蜂窝煤燃烧排放PM2.5中,Pb、Zn、As和Cu的排放因子较高,分别为27.1、16.8、0.99和0.97 mg·kg-1,分别是块煤的56、6、10和2倍.2012年我国民用燃煤燃烧排放PM_(2.5)中V、Cr、Mn、Co、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Sb和Pb的排放总量分别为0.5、30.1、59.5、1.1、29.3、20.0、188.9、64.9、1.6、3.4和176.7 t.湖南、河北、内蒙古、河南和山东等省区民用煤燃烧排放的各种重金属总排放量较高,分别占全国排放总量的12.4%、12.3%、10.4%、9.9%和9.3%.不同重金属的单位面积排放强度与人均排放量显示,北京、河南、山东、湖南、江西、贵州以及内蒙古等地区存在较高的重金属健康风险.空间分布信息显示,Zn和Pb年排放量较大的地区分布较广,主要分布在内蒙古、河北、北京、天津、山东、河南、甘肃、湖南以及江西等省(市)区.本研究所得细粒子中重金属清单可为区域空气质量模拟、人体健康风险评估等提供基础数据.