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.     

河北省2013~2020年大气污染治理进程中的减污降碳协同效益

当前,我国面临着大气污染治理与碳减排的双重挑战,"减污降碳"成为了社会经济绿色转型的重要抓手.大气污染物和CO₂排放清单是"减污降碳"工作的基础支撑,但已有研究存在着物种覆盖不全、源类体系不一、时间范围较窄等问题.基于统一的源分类体系与源排放表征技术,建立了河北省2013~2020年排放清单,据此分析了排放的总量趋势、结构演变、变化驱动、协同效益和区域分布.研究期内,河北省取得了社会经济发展与人为源排放控制的双赢,SO₂排放在"大气十条"期间下降速度较快,VOCs和NH₃排放在"蓝天保卫战"期间减排效果更好,NO_x和PM_2.5排放的下降速度相对稳定,CO₂排放略有上升.燃煤治理有效削减了大气污染物和CO₂排放,重点行业超低排放改造降低了SO₂、NO_x和PM_2.5排放,但VOCs治理力度有待提升.电力源和民用源实现了大气污染物与CO₂的协同减排,散煤治理从源头优化了能源结构,使得民用源具有更高的减排协同度.河北省"减污降碳"的重点区域为石家庄、唐山、邯郸、保定和廊坊.研究提出的方法与结论可为区域"减污降碳"工作提供技术借鉴与决策参考.     

基于WRF-Chem的长三角地区PM2.5和O3污染协同控制研究

以PM_2.5和O₃浓度超标为表征的区域性大气复合污染已成为当前我国大气污染的主要问题,严重影响到经济的发展和社会的和谐,探究PM_2.5与O₃的协同控制近年来成为大气污染防控的热点.本文基于WRF-Chem模式,结合气象、大气污染物观测数据及MEIC排放清单等数据,依据不同比例的NO_x和VOCs减排量,设计了36组减排情景,模拟了长三角地区PM_2.5和O₃复合污染时段的空气质量状况.同时,利用综合经验动力学（CEKMA）方法,综合考虑NO_x和VOCs减排的边际效益成本和环境健康效益,评估了长三角地区NO_x及VOCs减排对PM_2.5和O₃大气污染控制的影响.最后,定性并定量地研究两者的协同关系及协同减排效果,给出了该区域在复合污染情景下的先侧重VOCs、后侧重NO_x减排的协同优化路径,采取先减少NO_x排放约70%（或60%）且减少VOCs排放约10%（或20%）,再削减剩余VOCs及NO_x排放量的方案,减排的环境空气质量改善效率可以分别达到最优路径的90%（或80%）以上,而等比例同时减排NO_x和VOCs对区域空气质量的改善反而是效果不佳的 减排方案之一.研究方法和结论对区域大气环境的综合治理具有重要的应用价值,对我国其他地区的大气污染防治及相关研究也具有借鉴意义.     

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.     

苏州市初夏臭氧污染成因及年际变化

以2017~2021年的5~6月苏州市城区站点的大气污染物浓度为研究对象,分析了臭氧（O₃）、氮氧化物（NO_x）、总氧化剂（O_x）、一氧化碳（CO）和挥发性有机物（VOCs）等污染物的变化特征,利用基于观测的模型（OBM）研究了O₃污染成因及其年际变化,解析了环境空气VOCs的主要来源及其变化趋势.结果表明：①近年来苏州O_x平均体积分数以及NO_x和CO平均浓度整体呈下降趋势,但VOCs的体积分数整体呈上升趋势;O₃污染天光化学反应前体物浓度水平仍较高,且显著高于优良天.②近年来苏州O₃生成处于VOCs控制区;苏州市VOCs和NO_x长期减排比例应不低于5∶1,在VOCs控制方面应注重对芳香烃和烯烃的减排.③源解析结果显示,工业排放、汽油车尾气和柴油机尾气是苏州市VOCs的主要排放源;近年来工业排放源和溶剂使用源有所下降,但汽油车尾气源和油气挥发源贡献率上升明显,且上述两类污染源排放VOCs的O₃生成潜势较高.④综合分析各排放源对O₃生成潜势的贡献发现,溶剂使用源和汽油车尾气源的VOCs排放是影响苏州市O₃生成的关键因素.     

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.     

辽宁省2000~2030年机动车排放清单及情景分析

机动车排放已经成为城市地区大气污染的主要来源.基于COPERT模型和ArcGIS技术,建立了2000~2030年辽宁省机动车排放清单,分析6类污染物（CO、NMVOC、NO_x、PM₁₀、SO₂和CO₂）排放的总体趋势与空间演变特征,同时以2016年为基准年,基于情景分析法设置8类控制措施情景并评估不同控制措施对污染物的减排效果.结果表明2000~2016年,机动车的CO、NMVOC、NO_x和PM₁₀排放量呈现先增后降的趋势,SO₂排放量呈现波动变化,而CO₂排放量则呈现持续增长态势.轻型载客车和摩托车是CO和NMVOC排放的主要贡献车型,重型载客车和重型载货车是NO_x和PM₁₀的主要排放源,SO₂和CO₂则主要是由轻型载客车排放.辽宁省中部及南部机动车排放量明显高于辽东和辽西.从城市层面来看,排放主要集中在沈阳市和大连市.情景分析表明,实施更加严格的排放标准可以增强减排效果,且升级排放标准的时间越提前减排效果越好.综合情景将实现减排最大化,强化综合情景对CO、NMVOC、NO_x、PM₁₀、CO₂和SO₂的削减率达到了30.7%、14.3%、81.7%、29.4%、12.3%和12.1%.     

珠三角空气质量模拟关键不确定性来源识别

由于受到模型输入参数不确定性和模型结构不确定性的影响,利用大气化学传输模型模拟空气质量普遍存在偏差.对大气化学传输模型进行不确定性诊断分析、识别其关键不确定性来源是提高空气质量模拟的重要手段,本研究以珠三角为研究区域,利用HDDM-SRSM不确定性诊断方法量化了清单排放（SO₂、NO_x、VOCs和NH₃）、边界条件浓度和气象（风速和温度）等模型输入参数不确定性对空气质量模拟的影响.结果表明：SO₂、NO₂和O₃模拟受排放、边界条件和气象不确定性影响明显,其相对不确定性为15.19%~43.33%.在这些因素中,边界条件、风速和前体物（NO_x和VOCs）排放是O₃模拟的关键不确定性来源,但各因素不确定性贡献比例在昼夜存在明显差异.在夜间,风速不确定性对O₃模拟影响增大,其平均贡献比例上升至29.6%,表明改进风速模拟有助于改善夜间O₃模拟;在白天,NO_x和VOCs排放不确定性对O₃峰值浓度模拟影响增大,其平均贡献比例上升至32.26%,表明改进前体物排放模拟有助于提高白天O₃模拟准确性.不同于O₃,SO₂、NO₂模拟更容易受到排放不确定性的影响,尤其是垂直分配的不确定性.模拟与观测结果对比也表明,合理的烟囱参数设置可以降低源排放垂直分配不确定性,提高SO₂和NO₂的模拟效果.     

河南省2016~2019年机动车大气污染物排放清单及特征

基于城市机动车保有量和高速公路交通流量,结合行驶里程和VOCs源谱,采用排放因子法建立了河南省2016~2019年城市和2016年高速公路机动车高分辨率大气污染物排放清单.结果表明,2016年小型客车和普通摩托车等汽油车是CO、VOCs和NH₃的主要贡献源,SO₂、NO_x和PM主要来自重型和轻型柴油货车,国1、国3和国4标准车对污染物排放贡献突出,郑州、周口和南阳的排放量较大;高速公路8~10月的车流量较高,11月最低,城市主干道周变化和日变化分别呈现出明显的周末效应和双峰特征;排放高值区集中在交通网密集、交通流量大的城市中心及市区附近向外辐射的道路上,连霍高速和京港澳高速是高排放道路;轻型汽油车对臭氧生成潜势（OFP）贡献最大,乙烯和丙烯等5个物种对VOCs排放量和OFP贡献均较大;2016~2019年机动车保有量年均增长率为5.7%;与2016年相比,2019年VOCs排放增加2.8%,SO₂、PM_2.5、PM₁₀、NH₃、CO和NO_x的降幅分别为76.3%、51.7%、50.3%、43.1%、16.7%和5.9%;2019年各污染物在控制政策下的实际排放量相对基准情景的减排比例在15.6%~82.4%之间.     

2013-2017年珠江三角洲主要大气污染控制措施减排效果评估

自2013年《大气污染防治行动计划》发布以来,珠江三角洲（PRD）地区实施了严格的大气污染防控政策,在全国率先实现PM_2.5浓度连续3年达标,然而,已实施的控制措施对污染物的减排效果尚不清楚.因此,本研究通过广泛收集2013—2017年珠三角地区大气污染源活动水平数据与控制措施,建立2013—2017年实际控制与未控制情景的污染物趋势排放清单,对主要控制措施的减排效果进行了量化.结果表明,2013—2017年珠三角地区SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5和VOCs 5种污染物排放分别下降了55%、24%、55%、54%和10%.相比于未控制情景,实际控制情景下2017年5种污染物分别实现61%、40%、68%、70%和41%的减排.在各类管控措施中,工业提标对5种污染物减排分别贡献了39%、46%、66%、69%和25%;销号整治对VOCs减排贡献最大（32%）,对其它污染物减排贡献约10%;清洁能源改造主要对SO₂和PM减排有所贡献,其中,煤改气、低硫煤、低硫油对SO₂减排有主要贡献（均为15%左右）,低灰分煤对PM₁₀（12%）和PM_2.5（19%）减排有较大贡献;机动车提标、淘汰黄标车对NO_x（22%、17%）和VOCs（23%、12%）减排有较大贡献.本研究可为珠三角和其它地区针对不同大气污染物科学制定防控政策与措施提供基础数据和科学支撑.     

基于本地污染源调查的杭州市大气污染物排放清单研究

基于实地调查数据并辅以统计数据,采用物料衡算法和排放因子法,估算了杭州市2015年大气污染物排放清单,并选取经纬度坐标、路网、航道、土地类型和人口等数据作为权重因子,研究了该地区各类排放源污染物排放空间分布特征.结果表明,杭州市2015年SO_2、NO_x、CO、VOCs、PM_(10)、PM_(2.5)和NH_3年排放总量分别为22.20×10~3、108.17×10~3、192.10×10~3、134.94×10~3、78.12×10~3、27.65×10~3和59.75×10~3t.工业源是杭州市SO_2排放的主要来源,移动源对NO_x和CO的排放贡献最为显著,扬尘源是杭州市PM_(10)和PM_(2.5)排放的最主要来源,其次为工业源;VOCs排放的主要来源依次为工业源、天然源和移动源;NH_3排放主要来自农业源.从空间分布来看,排放主要集中在中心城区及其周边的萧山、下沙、大江东、余杭和富阳等工业企业相对密集的区域.本研究建立的排放清单在污染源覆盖范围和排放因子方面仍然存在一定的不确定性,建议在后续研究中重点开展低、小、散企业及本地化排放因子调查研究工作,进一步提升大气污染物排放清单的准确度.     

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％.     

汽油车技术发展对尾气排放影响研究进展

近年来,汽油车尾气排放已成为城市大气污染的主要来源之一.为减少油耗、温室气体和大气污染物的排放,汽油直喷技术(GDI)、醇类燃料替代以及混合动力系统等新兴技术被应用到汽车产品中,该研究对GDI发动机汽车、醇类燃料车和混合动力车的颗粒物(PM)、氮氧化物(NO_x)、总碳氢化合物(THC)的排放研究进行梳理和总结,综合评估先进动力技术和醇类燃料的环境影响.结果表明:GDI汽油车的PM排放因子为进气道喷射(PFI)汽油车的1.2~5倍,加装汽油颗粒物捕集器(GPF)后GDI汽油车的PM排放大幅下降,同时具备催化能力的GPF可减少NO_x和THC排放.与汽油车相比,乙醇燃料车PM排放量减少了35%~56%,尾气THC排放减少了10%~44%,但挥发性有机物(VOCs)蒸发排放增加了20%~41%,其主要来自于日呼吸损失.各类型车辆的NO_x排放差异较小,比较结果存在一定的不确定性.混合动力车相比传统内燃机汽车污染物减排优势明显,可积极推广其在公共交通和私家车队中的应用.建议今后研究应着重关注以下几个方面:①GDI和混合动力车在实际条件下排放污染物的环境影响;②醇类燃料车VOCs蒸发排放控制技术及相关法规标准的完善;③新兴技术汽油车排放污染物的生成机理及其影响因素.      

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.     

乌鲁木齐市散煤燃烧大气污染物排放清单及时空分布特征

为研究乌鲁木齐市散煤燃烧对大气污染物的贡献情况,根据实地调研收集到的散煤燃烧活动水平数据,利用排放因子法建立2015年乌鲁木齐市散煤燃烧PM_2.5、SO₂和NO_x的排放清单,利用ArcGIS空间分析工具进行空间分布特征分析,使用蒙特卡罗方法进行不确定性分析.结果表明:2015年散煤燃烧排放PM_2.5、SO₂、NO_x分别为1.70×104、4.13×104、2.80×103 t.PM_2.5和SO₂排放的主要贡献区域为乌鲁木齐县,分别占排放总量的27.35%和26.23%,这是由于乌鲁木齐县社区居民和大棚种植耗煤量较大所致;NO_x排放的主要贡献区域为米东区,贡献率高达28.03%,这是因为米东区社区居民所用炉灶为手动炉排层燃炉灶,其排放因子较大所致.空间分布特征表明,污染物主要分布在米东区南部、沙依巴克区北部及乌鲁木齐县中部.不确定性分析表明,村庄、社区、大棚种植、商业和事业单位在95%的置信区间时不确定性分别为-69%~165%、-57%~116%、-68%~171%和-67%~165%.蒙特卡罗预测结果（平均值）高于排放清单的计算结果.研究显示,乌鲁木齐市散煤燃烧对污染物排放贡献较大,并且具有明显的季节性和区域性特征.      

北京市民用燃煤烟气中气态污染物排放特征

以北京远郊农村居民常用的蜂窝煤、煤球、烟煤散煤为实验用煤,开展燃烧实验.研究了烟气无机污染物排放因子、VOCs释放情况.结果表明在充分燃烧的条件下,蜂窝煤、煤球、烟煤气态污染物SO2排放因子分别为1.50、1.91、1.62kg·t~(-1);NOx排放因子分别为0.420、0.901、2.20 kg·t~(-1);CO排放因子分别为22.4、37.3、87.3 kg·t~(-1).燃烧排放的NOx和CO的排放因子顺序关系为:烟煤煤球蜂窝煤;SO2的排放因子大小顺序分别为:煤球烟煤蜂窝煤.获得了北京市2014年3种民用煤燃烧排放的气态污染物的排放清单,烟煤散煤排放的SO2超过了0.55万t,NOx超过了0.75万t,CO超过了29万t.3种煤质燃烧过程中点火和封火阶段VOCs排放浓度相对较高,各阶段VOCs排放因子为点火阶段最高,封火阶段次之.     

基于达标约束的南京市环境空气质量情景模拟

以2030年南京市6项污染物达标为约束,在2015年大气污染物排放清单基础上,利用CMAQ模型分析了PM_(2.5)对南京本地不同前体物排放的敏感性,通过情景分析预测排放清单,模拟了4种减排情景的空气质量变化,最终获得达标约束下大气污染物总量控制指标.模拟结果显示,减少一次颗粒物PPM (primary particulate matter)排放对降低大气中的PM_(2.5)浓度最为有效;在周边地区减排的基础上,本地减少PPM排放对PM_(2.5)年均浓度下降的相对贡献可达88%,其次为NH_3、NOx、SO_2与VOCs减排,其相对贡献分别为10. 3%、5. 5%、3. 2%与0. 5%;相比2015年,4种情景下南京市主要大气污染物减排比例在22%～53%,未来控制活动水平对减排SO_2、NH_3与CO较有效,而NOx和VOCs末端治理方面还有较大空间;将SO_2、NOx、PM10、PM_(2.5)、BC、OC、CO、VOCs及NH_3的排放量分别控制在2. 43×104、8. 47×10~4、9. 42×10~4、3. 74×10~4、0. 19×10~4、0. 30×10~4、26. 56×10~4、13. 08×10~4及1. 50×10~4t以内时,预计南京市6项污染指标可以达到国家环境空气质量二级标准.     

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%.