浙江省火电行业主要污染物减排环境效益研究

利用美国环保局开发的新一代空气质量模式系统Models-3,对2010 年浙江省大气污染物进行数值模拟研究,并对SO₂、NO₂ 和PM₁₀ 等大气污染物浓度的模拟结果与监测结果进行了对比分析。结果表明,Models-3 系统能较好地反映浙江省的大气污染情况,模拟值与观测值的变化趋势具有较好的一致性,说明该模式能较好地进行大气污染物的分布特征和变化规律的研究。为定量分析电力行业多污染物协同控制与区域复合型大气污染之间的定量关系,评估不同控制情景下的环境质量效益,应用CMAQ 空气质量模型分别对2010 年基准排放情景和火电行业主要污染物(SO₂、NO_x 和烟尘)的三套减排控制情景,评价环境空气污染物SO₂、NO_x、PM_2.5 和PM₁₀ 状况进行模拟,评价污染物减排的环境效益。三套方案下PM_2.5 浓度下降比例分别为0.53%、0.55% 和0.57%,其中重点区域浓度下降比例分别为4.36%、4.38%和5.9%;PM₁₀ 浓度下降比例分别为0.40%、0.42% 和0.65%,重点区域下降比例分别为3.42%、5.82% 和8.16%;NO_x 浓度下降比例分别为12.4% 和13.3%,重点区域下降比例分别为13.8% 和16.9%;SO₂ 下降比例平均为11.24%,其中重点区域下降比例为14.4%。SO₂、NO_x 和烟(粉)尘协同减排对于浙江地区特别是重点区域的环境空气质量改善有着显著意义。     

我国长江流域中三角区域大气污染物排放特征研究

中三角区域已经是我国第四个国家级城市群,也将成为我国经济增长的"第四极"。在经济发展的同时,更需要以节能减排、资源环境等为重点,以实现经济建设与生态文明"双可持续"的协同发展。本文以二氧化硫、氮氧化物、烟(粉)尘为主要大气污染物,对我国中三角区域大气污染物排放进行了详细的分析,并与京津冀、长三角、珠三角、"三区十群"等进行了多方位比较。结果表明,2013年中三角区域二氧化硫排放量为151.7万t,其中工业二氧化硫排放量为140.1万t;氮氧化物排放量为147.2万t,其中工业氮氧化物排放量为93.6万t;烟(粉)尘排放量为81.8万t,其中工业烟(粉)尘排放量为71.4万t。中三角区域二氧化硫、氮氧化物、烟(粉)尘排放量均位于"四极"的第三。中三角区域二氧化硫、氮氧化物、烟(粉)尘单位GDP排放强度分别为25.03t/亿元、24.29 t/亿元、13.50 t/亿元,分别位于"四极"的第一、第二、第二。同时,本文还从经济发展模式、产业结构调整、煤炭消费方式等方面对我国中三角等经济"四极"提出了相关建议。     

基于产业链分析的长三角地区CO2与大气污染物排放研究

长三角地区作为我国大气污染较为严重区域之一,如何在保持经济增长的同时减少CO₂与大气污染物的排放已成为一个重要挑战。本研究基于2007年与2012年长三角区域间投入产出表,定量分析了长三角地区省市间贸易引致的二氧化碳和大气污染物排放转移特征和变化趋势。同时,运用产业关联系数法,从前向关联与后向关联双重视角分析了长三角地区减缓CO₂和大气污染物排放的关键行业。研究结果表明,长三角的SO₂、PM_2.5排放总量表现为消费端大于生产端,CO₂、NO_x排放总量表现为生产端大于消费端。安徽省总体呈现为长三角地区贸易的SO₂、NO_x与PM_2.5排放净调出地,而上海与浙江表现为多数污染物排放净调入地。CO₂与大气污染物协同前向减排的关键行业为江苏省、浙江省和安徽省的电力、热力的生产和供应业,安徽省的煤炭开采和洗选业等,可以通过生产端技术革新和能源结构优化来促进减排;CO₂与大气污染物后向协同减排的关键行业为江苏省、浙江省和安徽省的建筑业等,对于这些行业,调整消费结构是有效的减排措施。为更好地制定长三角地区减排与污染防治政策,应当综合考虑行业减排、协同减排等,以确保经济持续增长的同时达到减排目标。     

成都市大气颗粒物工业和民用污染源的调查分析与对策

针对成都市大气中颗粒物污染现状,对烟(粉)尘排放的来源,烟(粉)尘排放的重点行业,烟(粉)尘排放的分布地区做了调查,并结合颗粒物污染的分布区域对照分析,提出了相应对策。     

浙江省环境污染与经济发展关系的实证研究

本文在环境库兹涅茨曲线假设基础上,采用1991—2014年浙江省环境和经济数据,运用回归模型对其环境污染与经济发展的关系进行实证检验。结果表明:浙江工业废水、工业废气、工业SO2排放量和工业固体废弃物产生量均符合EKC假设,其中工业SO2和工业废水人均排放量与人均GDP呈倒U形关系,拐点分别出现在2005年与2010年;工业废气排放量和工业固体废弃物产生量尚处于倒U形左侧上升阶段,其中工业固体废弃物人均产生量已接近拐点。而生活污水排放量与EKC假设并不相符,人均生活污水排放量与人均GDP呈单调递增的线形关系。对EKC驱动因子的分析表明,加强政府环境治理,以不断完善的环境法规推动产业结构升级调整,以持续的技术进步与创新促进关键行业节能减排,有利于克服规模效应,推动浙江环境污染与经济发展的关系早日实现解耦。     

产业结构变化与环境污染排放的动态关系研究——以长江经济带为例

以1992—2017年长江经济带产业结构和环境污染数据为样本,运用VAR模型测算了生态文明战略驱动下产业结构特征变化对环境污染排放的冲击影响。结果表明:①长江经济带第一产业的增长对二氧化硫排放总量和烟(粉)尘排放总量起到负向冲击作用;②第二产业的增长对污水排放总量、二氧化硫排放总量和烟(粉)尘排放总量起到正向冲击作用;③第三产业的增长对烟(粉)尘排放总量具有负向冲击作用;④环境污染的方差分解中,污水排放总量和二氧化硫排放总量的解释度均为20%,烟(粉)尘排放总量的解释度为40%。     

深圳大气污染特征模拟及环境容量估算

本文根据深圳市8 个监测站点2013 年的逐日PM₁₀ 和PM_2.5 浓度监测数据、气象数据,统计风向、风速、稳定度联合频率等,利用污染物在大气中输送扩散模式,由实测的浓度值反推出污染物的产生量或排放量的方法,重点分析龙华新区PM₁₀ 和PM_2.5 的污染特征,并依据环境目标值,估算该区域剩余环境容量。研究结果表明,龙华新区全年盛行东风、南风,其风频分别为16.7%、13.2%,风速约为1.6m/s,PM₁₀、PM_2.5 浓度均呈现出季节性变化,秋、冬季浓度值较高,尤其在10 月到次年1 月份,其排放强度主要受本地污染源的影响。除此以外,其西、北部的污染源对其污染物浓度有一定的影响。新区PM₁₀ 和PM_2.5 的剩余环境容量均呈现负值,尤其以PM_2.5 最为突出,须大力加强减排控制,以达到环境目标值     

家具喷涂废气治理提质增效及工程设计实例

文章针对传统家具制造工业喷涂废气排放特征和治理现状,提出废气治理提质增效的有效途径。对某大型家具制造企业废气治理改造进行实例分析,改造后实现VOCs总量减排50%以上,废气收集和治理效率均大于95%,VOCs排放浓度低于10mg/m~3,单位VOCs去除能耗下降80.97%。     

综合整治技术方案研究

1 点源控制方案 1.1 工业污染源排放现状根据乌鲁木齐地区1990年工业污染物排放申报登记的监测调查结果,按照划分的污染控制区范围,在各控制区选择工业废水排放量大,主要污染物排放量大的点源;排放有毒有害难降解污染物的点源;废水排放量虽不大,但排放的污染物对于保护水体造成影响的点源共121个,并保证在各控制区选     

长江经济带工业废气污染治理效率的时空演变及其影响因素研究

本文选取1998—2015年30个省份数据,采用超效率SBM模型测算全国、长江经济带工业废气污染治理效率;采用门槛效应模型研判长江经济带工业废气污染治理效率的影响因素.研究发现:1998—2015年长江经济带工业废气污染治理效率大于全国工业废气污染治理效率;长江经济带工业废气污染治理效率与全国工业废气污染治理效率的演变轨迹相似;长江经济带工业废气污染治理效率空间格局从"两极分化型"向"过渡型"演变;长江经济带沿线11省份工业废气污染治理效率与重工业占比呈负相关;当人均GDP较小时,长江经济带工业废气污染治理效率与工业化率、地方法规颁布件数、环境污染与破坏总次数呈负相关,与群众因污染来信数呈正相关;当人均GDP跨过门槛阈值拐点后,相关关系反之.为进一步推动长江经济带高质量发展,应加强中央与地方政府合作共促工业污染防控治理,推动重化工业绿色发展,加强媒体对废气污染的长期有效监督,推动建立科学有效的"三方共治"体系.     

基于三角白化权函数的城市工业污染灰色聚类评估——以江苏省为例

以工业＂三废＂（废气、废水和固体废弃物）为研究对象,选取废气、二氧化硫、烟尘、粉尘、废水、化学需氧量（COD）、氨氮、固体废弃物和危险废弃物等9个具体指标建立城市工业污染评价指标体系。基于三角白化权函数,将江苏省13个城市的工业污染情况分成不同灰类进行综合聚类评估。研究表明,受规模效应、结构效应和广义技术效应的影响,南京、苏州和无锡属于相对严重污染,常州、镇江、扬州、泰州、南通、淮安和徐州属于一般污染,盐城、宿迁和连云港属于相对轻微污染。     

基于LMDI的长江中下游城市群污染排放强度分析

长江中下游城市群地区工业重化特征明显,工业水污染排放贡献超过10%,大气污染物占比更超过70%。本文采用迪氏对数指标分解法(LMDI)识别长江中下游城市群污染排放的主要影响因子,对长江中下游城市群重点行业COD、氨氮、SO_2、NO_x排放强度进行分析。将排放强度拆分为末端削减、技术工业和产品结构三个指标,分析2012—2020年和2020—2030年两个时间段内,对污染排放强度降低贡献度最高的影响因素。结果表明,末端削减和技术工艺对污染排放强度降低影响大,贡献值之和约为90%,两者分别代表末端处理技术对污染排放的削减程度,以及高附加值行业单位产值污染物产生水平;COD、SO_2和氨氮的排放强度由末端削减和技术工艺共同作用,NO_x的排放强度较高且未来末端削减水平进步小,未来需要重视该污染物的减排和治理。     

长沙市空气自动站周边区域大气污染物排放源清单

以长沙市空气自动站周边3 km为研究对象,基于统计年鉴和实地调查,获得了该地区2015年储存运输源、废弃物处理源、工艺过程源、化石燃料固定燃烧源、农业源、生物质燃烧源、扬尘源、移动源8个源类的活动水平数据。以大气污染物排放源清单编制技术指南为依据,建立了2015年长沙市空气自动站周边3 km区域NH_3、NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、VOCs等6项污染物的源排放清单。结果表明,2015年长沙空气自动站周边3 km内,8类大气污染源排放的NH_3、NO_x、PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、VOCs总量分别为53.65t、4 899.35t、1 846.09t、6 257.75t、989.49t、4 383.31t。NH_3、NO_x、PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、VOCs排放量最大的源分别是农业源、移动源、扬尘源、扬尘源、化石燃料固定燃烧源和移动源,贡献率分别为98.45%、84.24%、60.82%、85.90%、97.33%、49.88%。优化道路交通、减少燃煤、减少建筑工地扬尘排放可促进长沙市空气自动站周边空气质量改善。     

Greenhouse impacts of anthropogenic CH4 and N2O emissions in Finland

The Finnish anthropogenic CH₄ emissions in 1990 are estimated to be about 250 Gg, with an uncertainty range extending from 160 to 440 Gg. The most important sources are landfills and animal husbandry. The N₂O emissions, which come mainly from agriculture and the nitric acid industry are about 20 Gg in 1990 (uncertainty range 10–30 Gg). The development of the emissions to the year 2010 is reviewed in two scenarios: the base and the reduction scenarios.According to the base scenario, the Finnish CH₄ emissions will decrease in the near future. Emissions from landfills, energy production, and transportation will decrease because of already decided and partly realized volume and technical changes in these sectors. The average reduction potential of 50%, as assumed in the reduction scenario, is considered achievable.N₂O emissions, on the other hand, are expected to increase as emissions from energy production and transportation will grow due to an increasing use of fluidized bed boilers and catalytic converters in cars. The average reduction potential of 50%, as assumed in the reduction scenario, is optimistic.Anthropogenic CH₄ and N₂O emissions presently cause about 30% of the direct radiative forcing due to Finnish anthropogenic greenhouse gas emissions. This share would be even larger if the indirect impacts of CH₄ were included. The contribution of CH₄ can be controlled due to its relatively short atmospheric lifetime and due to the existing emission reduction potential. Nitrous oxide has a long atmospheric lifetime and its emission control possiblities are limited consequently, the greenhouse impact of N₂O seems to be increasing even if the emissions were limited somehow.     

欧盟废物焚烧指令的研究与借鉴

为进一步完善我国废物焚烧标准体系,防控废物焚烧环境风险,本文对欧盟废物焚烧指令与我国焚烧标准体系进行了对比分析。欧盟废物焚烧指令分别对专用焚烧厂和协同焚烧厂从废物运输到处理处置全过程的污染物排放控制做出了相关规定,适用于危险废物和非危险废物的焚烧以及常规污染物和有毒污染物的控制。欧盟废物焚烧指令对不同规模的焚烧设施采用统一标准,以日均值和半小时均值为污染物排放限值,更客观、准确地评价了污染物排放对环境的影响。与欧盟废物焚烧指令相比,我国废物焚烧标准涉及废物联合利用处置的相关条文较少,内容不详,项目缺失。我国烟尘、HCl的排放限值均在欧盟标准限值6倍以上,SO2的排放限值是欧盟标准的4~8倍。除CO、NOx的排放限值外,其他污染物排放限值也明显高于欧盟标准限值。我国采用抽样监测方法,监测结果可能在日常排放值的95%置信区间外,不具备代表性。我国可借鉴欧盟废物焚烧指令的成果制定协同焚烧标准,并严格污染物排放限值,考虑采用日均值或半小时均值的评价方法,提高我国废物焚烧标准的精确性和可执行性。     

Assessing the impact of CO2 emission control scenarios in Finland on radiative forcing and greenhouse effect

Carbon dioxide emission reduction scenarios for Finland are compared with respect to the radiative forcing they cause (heating power due to the absorption of infrared radiation in the atmosphere). Calculations are made with the REFUGE system model using three carbon cycle models to obtain an uncertainity band for the development of the atmospheric concentration. The future emissions from the use of fossil fuels in Finland are described with three scenarios. In the reference scenario (business-as-usual), the emissions and the radiative forcing they cause would grow continuously. In the scenario of moderate emission reduction, the emissions would decrease annually by 1% from the first half of the next century. The radiative forcing would hardly decrease during the next century, however. In the scenario of strict emission reductions, the emissions are assumed to decrease annually by 3%, but the forcing would not decrease until approximately from the middle of the next century depending on the model used. Still, in the year 2100 the forcing would be considerably higher than the forcing in 1990. Due to the slow removal of CO₂ from the atmosphere by the oceans, it is difficult to reach a decreasing radiative forcing only by limiting fossil CO₂ emissions. The CO₂ emissions from fossil fuels in Finland contribute to the global emissions presently by about 0.2%. The relative contribution of Finnish CO₂ emissions from fossil fuels to the global forcing due to CO₂ emissions is presently somewhat less than 0.2% due to relatively smaller emissions in the past. The impact of the nonlinearity of both CO₂ removal from the atmosphere and of CO₂ absorption of infrared radiation on the results is discussed.     

The gloomy greenhouse: Should the world phase out fossil fuels?

In 1988 the Toronto World Conference on the Changing Atmosphere called for a reduction of CO₂ emissions of the industrialized countries by approximately 20% by the year 2005 as compared with 1988. A stabilization of CO₂ concentrations would require an eventual emissions reduction of more than 50% of present levels. Model runs were performed with the Dutch Integrated Model for the Assessment of the Greenhouse Effect (IMAGE) to put these figures into perspective. It was found that the suggested emissions reduction levels could indeed be adequate to prevent global temperature change from moving beyond past climate experience. However, this would only be the case when these reduced levels of emissions were achieved at a global scale and maximum emission control for the other greenhouse gases was implemented. A delayed response analysis shows that the policies of the coming decades are crucial for the eventual control of the greenhouse effect.