我国燃煤电厂PM2.5减排潜力预测与分析

为研究燃煤电厂在燃煤发电机组结构优化调整和不同末端控制措施条件下PM_2.5的排放情况,以2012年为基准年,设计了分阶段、分地区不断优化的控制情景(基准、适中、加严和最严情景),并依据《大气细颗粒物一次源排放清单编制技术指南(试行)》建立的减排潜力模型对2017年、2020年和2030年我国燃煤电厂PM_2.5减排潜力及空间分布进行预测分析. 结果表明:通过燃煤发电机组结构优化调整,2017年、2020年和2030年我国燃煤电厂PM_2.5排放量与调整前相比可分别减少3.62×104、8.52×104和24.43×104 t,但相对于基准年而言,PM_2.5排放量并未减少;进一步结合末端控制措施优化进行控制,PM_2.5最大减排潜力(相对于基准年而言)可分别达到59.42×104±7.83×104、82.83×104±5.82×104和81.89×104±6.76×104 t,最高减排比例分别达到66.5%±8.8%、92.8%±6.5%和91.6%±7.6%. 我国各省(市/区)燃煤电厂PM_2.5减排潜力与其煤耗量和采取的控制措施有关,燃煤量越大,控制措施越严格,则减排潜力越大. 京津冀、长三角和珠三角地区燃煤电厂在实现超低排放,即最严情景下2017年PM_2.5减排潜力分别为5.93×104、12.04×104和4.70×104 t;2017年、2020年和2030年这3个区域PM_2.5总减排潜力分别为22.68×104、22.36×104和22.07×104 t. 内蒙古、江苏、山东、广东、河北和山西等地在实施超低排放后,其PM_2.5减排潜力均超过4×104 t,并且在全国范围内实施超低排放可显著降低我国燃煤电厂PM_2.5排放量.      

清洁空气行动计划实施对长三角地区PM_(2.5)污染改善效果模拟评估

为了解长三角地区清洁空气行动计划实施后区域PM2.5的改善效果,在建立2012年长三角地区大气污染物排放清单的基础上,依据上海、江苏、浙江和安徽三省一市行动计划细则,对2013—2017年各省、直辖市主要大气污染物减排量进行测算.利用WRF(天气研究和预报模式)-CMAQ(通用多尺度空气质量模型)系统,模拟研究了清洁空气行动计划实施后可能带来的区域PM2.5改善效果.结果表明:清洁空气行动计划涉及到的能源、工业、交通等六大领域减排任务,按照减排力度强、中、弱3种方案测算,预计长三角地区SO2减排总量分别为74.5×104、53.8×104和34.4×104t;NOx减排总量分别为108.7×104、83.9×104和61.1×104t;一次PM2.5减排总量分别为40.3×104、26.1×104和14.6×104t;挥发性有机污染物(VOCs)的减排总量分别为98.2×104、57.0×104和23.5×104t.模拟评估结果表明,在弱、中、强3种减排方案下,长三角地区国控点ρ(PM2.5)年均值预计比基准年(2013年)分别降低(4.4±1.1)、(8.1±2.4)和(12.5±3.9)μg/m3,降幅分别达到8.7%±2.2%、15.9%±4.7%和24.3%±7.7%.长三角地区须在清洁空气行动计划实施细则指导下,控制新增量,并稳步严格推进前体物强力减排,才能实现2017年预期空气质量改善目标.     

京津冀地区燃煤锅炉PM_(2.5)减排潜力分析

基于我国燃煤锅炉的技术特征和国内外排放清单编制技术方法,建立了燃煤锅炉PM_(2.5)减排潜力计算方法,以2012年为基准年,设计了3种控制情景,对2020年京津冀地区燃煤锅炉PM_(2.5)减排潜力进行预测和分析.结果表明:2012年京津冀地区燃煤锅炉PM_(2.5)排放量为7.83×l0~4t,随着控制措施的不断加严,PM_(2.5)排放量逐渐减少,一般控制情景、重点区域控制情景和加严控制情景下2020年京津冀地区燃煤锅炉PM_(2.5)排放量分别为1.25×l0~4t、0.58×l0~4t和0.18×l0~4t,相对于基准年而言,分别减少6.6×10~4t、7.2×10~4t和7.6×10~4t;减排比例分别达到84.0%、92.6%和97.7%.各城市燃煤锅炉PM_(2.5)减排潜力与锅炉耗煤量、锅炉规模分布、用煤灰分、除尘技术应用情况等有关,京津冀地区pm_(2.5)减排潜力最大的城市是天津市,河北省减排潜力最大的城市是石家庄市;在加严控制情景下,唐山市、北京市、保定市和秦皇岛市的PM_(2.5)减排潜力均超过了0.5×l0~4t.     

佛山市机动车尾气颗粒物PM_(2.5)的排放特征研究

以2010年为基准年,利用COPERTⅣ模型计算了佛山市机动车尾气PM10及PM2.5的排放因子和排放量,评估了交通源车型组成及国标分布特征对PM2.5分担率的影响,建立了5大类车型的PM2.5及PM10排放量比值关系。2010年佛山市机动车的PM2.5及PM10直接排放量分别为1 953.03 t/a及2 422.60 t/a;PM2.5排放量最高的2类车型为重型柴油车与摩托车,分担率分别为61.5%及19.3%;在所有机动车中国0车具有最高PM2.5分担率,高达47.5%;不同车型PM2.5/PM10排放量之比亦不同,依次为:轻型柴油车0.850>重型柴油车0.847>摩托车0.811>轻型汽油车0.574>重型汽油车0.477。柴油车与摩托车为削减PM2.5直接排放的主要控制对象,尤其应重点淘汰国0、国Ⅰ及国Ⅱ柴油类黄标车,综合考虑道路状况的前提下可实施限摩政策。     

太原市冬季SO_2、PM_(10)和PM_(2.5)浓度城郊变化特征研究

通过对太原市2013年冬季SO2、PM10和PM2.524小时浓度均值实时数据的整理和分析,结果表明,各项污染物浓度在城区和郊区差异显著。由于城郊地形条件、气象条件基本一致,各项污染物24小时浓度月变化曲线趋势基本相同。城郊PM2.5和PM10浓度比值范围与均值差别较小,比值月变化曲线趋势基本相同,城郊颗粒物污染物来源相同或相近。相关性分析表明PM2.5分别与PM10和SO2浓度均为高度正相关关系,三者污染源存在较大一致性,冬季区域污染主要以燃煤排放大气污染物为主要特征。     

重庆市北碚区PM_(2.5)污染特征分析

利用2013年1-12月重庆市北碚区国控点实时发布的颗粒物污染监测数据,对PM2.5和PM10的达标情况、变化趋势及其两者之间相关性进行了分析。研究表明:2013年北碚区PM10年均值为100.2μg·m-3,超过了新国标Ⅱ级标准,PM10日均值超标天数为57天,全年达标天数比例为84.4%;北碚区PM2.5年均值为67.9μg·m-3,超过了新国标Ⅱ级标准,PM2.5日均值超标天数为94天,全年达标天数比例为74.2%;PM10和PM2.5有明显的季变性特征,其中春季PM2.5与PM10的污染最重,污染日分别占全年的58.5%和56.1%。PM2.5占PM10比例较高,PM2.5/PM10平均值为66.6%。PM2.5与PM10回归线性较好,y=0.7900x-11.280,R2=0.930;PM2.5和PM10的Pearson相关系数为0.964;PM2.5与PM10日均值呈显著线性相关。     

徐州市春季PM_(10)及PM_(2.5)污染来源分析

采集了徐州市具有代表性的9个点位的春季环境空气样品,对不同功能区的监测点PM10及PM2.5污染水平及其来源进行了分析。结果表明,徐州市区代表不同功能的监测点污染特征明显,PM10与PM2.5污染主要来源于燃煤(包括电厂、其他工业)等固定源、机动车移动源,并受到工业废气、建筑施工扬尘等的影响。其水溶性离子、金属成分污染水平与其他城市相当,但由于受燃煤电厂的影响,Pb,Mn,As,Cr含量明显高于其它城市。     

燃煤热电锅炉PM_(2.5)减排措施分析

燃煤热电锅炉废气排放对我国的大气环境PM2.5污染有较大的影响,目前我国大气污染形势依然严峻,重点区域内PM2.5年均浓度平均超标较重,控制燃煤热电锅炉PM2.5包含直接排放的一次颗粒物和二次颗粒物的前驱物的治理,采取建设和保障正常运行脱硫、除尘、脱硝等措施,可控制和减少燃煤锅炉PM2.5排放,降低大气污染程度、改善环境空气质量。     

唐山市大气环境中PM_(10)和PM_(2.5)污染特征分析

利用2013年唐山市全年六个监测点的PM10和PM2.5的24小时连续监测数据,分析了唐山市大气中PM10和PM2.5的浓度时间变化特征,讨论了两者之间的相关性。     

浅析沈阳市高层建筑周边PM_(10)与PM_(2.5)质量浓度对应性

以空气中可吸入颗粒物(PM2.5和PM10)为研究对象,分析了采暖期和非采暖期不同监测点位PM10与PM2.5的相关性。结果表明,采暖期和非采暖期不同高度PM10与PM2.5的相关性均相当明显,可吸入颗粒物中PM2.5占绝大比重;采暖期不同高度PM10与PM2.5的相关系数大于非采暖期,季节变化规律明显。     

镇江市冬季PM_(2.5)的来源解析

采集了镇江环境监测站1月份的PM2.5样品,用SPAMS 0515对PM2.5来源进行解析,结果显示,对镇江市区冬季环境空气有明显贡献的颗粒物来源是汽车尾气、燃煤、工业排放和扬尘,4者的贡献率分别为汽车尾气占22.5%、燃煤占16.3%、工业源占13.6%、扬尘占11.8%。镇江市区冬季PM2.5颗粒中,汽车尾气、燃煤分布在小粒径段,扬尘分布在大粒径段。日间汽车尾气和扬尘对PM2.5增高的影响增大,早高峰、晚高峰汽车尾气贡献增长。PM2.5中含的Mn、Fe、Cr、Zn、Pb 5种金属元素颗粒中含Pb颗粒数量最大。     

武汉市与西安市颗粒物PM_(10)、PM_(2.5)的污染水平分析

利用武汉、西安两市2013年PM10与PM2.5的监测数据,统计分析了武汉市和西安市PM10与PM2.5的污染水平,并比较了两城市的污染水平。根据GB 3095—2012《中华人民共和国环境空气质量标准》规定的二级浓度限值,可知武汉市和西安市PM2.5的污染都非常严重,PM10的污染相对较轻。从整体上说,西安市的污染水平要比武汉市严重,其中西安市PM10中PM2.5约占79%。武汉市和西安市的相关部门都应重视PM10和PM2.5的污染问题。     

绵阳市城区空气PM_(10)、PM_(2.5)污染特征及相关性研究

采用连续自动监测方法于2013年9月至2014年4月对处于四川盆地内的中等城市绵阳市主城区富乐山、市人大、三水厂、高新区4个点进行空气质量监测。监测结果表明:空间分布上PM10和PM2.5污染程度城西工业区最高,市中心其次,森林公园最低。季节变化PM10和PM2.5污染程度为:春季<秋季<冬季。1天内PM10和PM2.5小时均值呈双峰分布。PM10和PM2.5一元线性回归方程为:y=0.7273x-2.9869,回归分析相关性系数为0.94。ρ(PM2.5)/ρ(PM10)平均值为0.7,变化范围为0.27~0.93。     

中国电力行业多污染物控制成本与效果分析

利用情景分析法建立了2010—2030年我国电力行业SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5的排放控制情景,分析了发电技术结构调整、加严及进一步加严末端控制措施(脱硫、脱硝、除尘等)的减排成本和效果. 结果表明:到2030年,相对于趋势照常情景,若加严末端控制设施,将新增336×108元投资,SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5排放量可分别减少121×104、852×104、18×104、10×104 t;若进一步加严末端控制措施,将再新增25×108元投资,NO_x、PM₁₀、PM_2.5可分别进一步减排45×104、23×104、15×104 t;若进行发电技术结构调整,将新增2 383×108元投资,SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5排放量分别减少248×104、420×104、18×104、10×104 t;2020年和2030年发电技术结构调整带来的单位污染物减排成本分别为15 374和34 239元/t,是末端控制措施加严的3倍以上,但其能提供更大的SO₂减排空间并具有降低能耗和减排温室气体等协同效益. 从成本效果角度考虑,建议采用加严末端控制措施方案,同时调整发电技术结构、合理发展清洁发电技术,以为污染物减排提供更大空间.      

太原市PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2和CO冬夏两季污染特征研究

通过对太原市2013年冬季和2014年夏季PM10、PM2.5、SO2和CO 24小时平均浓度实时数据的整理和分析,结果表明,冬季污染较夏季严重。冬季为采暖期,颗粒物、SO2和CO相互之间呈现较强的相关关系,污染物来源有着较高的同源性,区域采暖燃煤是区域大气污染的主导性影响因素;夏季为非采暖期,颗粒物、SO2和CO相互之间呈现较弱的相关关系,其污染来源有着较低的同源性,燃煤污染不是区域的主要污染因素,颗粒物、SO2和CO来源于不同行业的工业污染,同时城市机动车尾气也是PM2.5和CO的污染影响因素。     

关于柳州市空气中颗粒物PM_(10)和PM_(2.5)污染水平的分析

为了初步调查柳州市空气中颗粒物PM10、PM2.5的污染水平,于2013年春、夏、秋、冬4季在柳州市的6个典型城市功能区进行数据采集。结果表明,柳州市PM10和PM2.5污染很严重,超标率分别为12.6%和35.1%,而且对人体健康危害更大的PM2.5占PM10的大部分,约为79.55%,应引起公众和相关职能部门的高度重视,且应在PM2.5问题上重点寻求突破。     

包头市环境空气中PM_(2.5)源解析研究

为了对包头市环境空气中PM2.5来源进行解析,在包百大楼设立采样点,于2011年9月—2012年6月利用TH-150C智能中流量(TSP)采样器与PM10-5-2.5大气可吸入颗粒物切割器,采集细颗粒物的重量,利用测量前后滤膜的重量差和通入气体流量体积的比值得出PM2.5的质量浓度。利用电感耦合等离子体质谱仪测定PM2.5中无机元素的含量;2001A型有机碳/元素碳(OC/EC)分析仪,测定PM2.5中碳组分的含量;采用DionexIC-2500型离子色谱仪测定无机离子的含量,最后利用富集因子法对PM2.5进行源解析。研究结果表明:包头市环境空气中PM2.5的质量浓度随时间变化,特征为秋冬季明显高于春夏季,主要原因是进入10月份包头市开始采暖,燃煤的大量增加导致PM2.5的质量浓度的升高,同时源解析结果表明其主要来源为燃煤、汽车尾气的排放、金属冶炼、生物质的燃烧(垃圾焚烧)和土壤尘(包括建筑和道路扬尘等)。     

邯郸市PM_(2.5)中含碳组分的特征及来源分析

自2012年10月13日-2014年9月11日在邯郸市采集PM2.5样品,并对气态污染物以及颗粒污染物(PM10和PM2.5)进行在线监测,将其中100个样品进行8种碳组分分析,初步探讨含碳气溶胶的特征及来源。结果发现:采样期间PM10和PM2.5的平均浓度分别274.4μg/m3和154.7μg/m3,超标率大于80%,其中2013年1月份PM10和PM2.5的最大值更分别达到924.6μg/m3和658.2μg/m3。OC/PM2.5和EC/PM2.5的比例分别为16.7%和7.0%,采暖时间段的OC及EC的污染程度相较于非采暖时间段更为严重。OC和EC的平均增长率分别为2.67和1.33,污染累积和二次转化贡献率分别占49.8%和50.2%;SOC/OC在49.3%~57.7%之间,SOC/PM2.5在7.9%~11.6%之间,二次有机物污染较为严重。因子分析表明,冬季PM2.5碳组分主要来自于燃煤和柴油车尾气排放,生物质燃烧和汽油车尾气,分别解释了PM2.5中碳组分的39.3%、28.4%以及16.3%。     

贵州农村冬季不同燃料燃烧产生的室内外PM_(2.5)研究

为了解贵州农村家庭冬季不同燃料燃烧产生的室内外PM2.5污染状况及其产生与变化规律,2011年11月～2012年2月间选择燃煤村寨水城县A村、烧柴村寨从江县B村和沼气推广示范村寨贵阳市乌当区C村各1户,每户设置厨房、卧室和室外3个监测点,进行连续5天PM2.5小时浓度和日均浓度的监测。结果表明:贵州农村室内因冬季燃烧不同燃料,产生的PM2.5浓度水平差异较大,但3户室内外空气中PM2.5的浓度大部分高于GB 3095—2012《环境空气质量标准》中PM2.5日均浓度限值75μg/m3,其中燃煤的A村室内PM2.5的浓度水平最高;厨房PM2.5的浓度,燃煤的家庭>燃柴的家庭>燃沼气的家庭,表明沼气是相对最为清洁的能源;而厨房与卧室相比,燃煤家庭和燃柴家庭厨房PM2.5平均小时浓度均高于卧室的PM2.5平均小时浓度,表明厨房应是室内主要的因燃料引起的环境空气污染区域;B村室外环境空气中PM2.5日均浓度高于其卧室中PM2.5日均浓度,表明除燃料燃烧本身引起的室内环境空气污染外,改善室外环境空气质量也是不容忽视的重要方面。     

西安地铁环境中PM_(10)、PM_(2.5)、CO_2污染水平分析

针对地铁环境空气污染状况,于2013年6月对西安地铁2号线各监测车站的站厅、站台、车厢及室外的PM10、PM2.5、CO2的污染水平进行了监测分析。结果表明:站厅、站台和车厢的PM10浓度均未超标;PM2.5浓度最大值分别为97.97,131.56,97.1μg/m3,超标率分别为30.6%、75.4%、29.5%,各监测站点细颗粒物污染较严重。车厢内部CO2最高浓度超过2 357 mg/m3,缺乏足够的新鲜空气来满足乘客的呼吸需求。对PM10和PM2.5源的相关性分析表明,站台和车厢环境中的颗粒物有强烈的相关性,二者有共同的来源。对站台和车厢环境中的PM10、PM2.5与室外环境的相关性分析表明,PM10有强烈的相关性(R2=0.83,0.78);PM2.5有较弱的相关性(R2=0.43,0.11)。各监测车站站台PM2.5/PM10为0.64~0.83,平均值为0.72;车厢PM2.5/PM10为0.68~0.85,平均值为0.78。