南充市移动源污染物排放清单特征分析

基于2014年南充市大气污染源排放清单调查,通过实地调研、现场测试与统计年鉴等获得活动水平数据,采用排放系数法估算建立排放清单。结果表明道路机动车保有量为877 197辆,摩托车、载客汽车、载货汽车占比分别为61.8%、29.9%、8.3%。道路移动源CO 39 631.2t,NO_X26 448t、VOCs 20 544t、HC 3 648t、PM101 777t、PM_(2.5)1 600t、SO2391.7t,主要污染物为CO、NO_X和VOCs。柴油重型载货汽车、柴油轻型载货汽车、柴油大型载客汽车是NO_X、SO2、PM10和PM_(2.5)主要排放源,普通摩托车、其他燃料小型载客汽车是CO、VOCs主要排放源。普通摩托车和汽油中型载货汽车是HC主要排放源。非道路移动源污染物总量NO_X2 322t,CO 1 173t,HC 657.2t、PM 467.7t、PM_(2.5)252.9t、VOCs 179.8t。农业机械对CO、PM_(2.5)、PM、THC排放贡献率高,分别为49.5%、50.2%、48.3%、30.0%;工程机械对NO_X、PM_(2.5)、PM、THC的贡献率高,分别为51.4%、40.3%、38.9%、39.3%;船舶对VOCS排放贡献为90.3%。顺庆、高坪、嘉陵的CO、NO_X、THC、PM排放贡献率较高,蓬安VOCS排放贡献率较高。     

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。     

昌吉市大气颗粒物PM_(2.5)在线源解析

采用单颗粒气溶胶质谱仪对昌吉市大气中PM_(2.5)进行在线监测和分源解析分析,对大气总细颗粒物贡献最大的是燃煤源,占比32.5%;第二是机动车尾气源,占比25.4%;第三位是工业工艺源,占比15.8%。对优良天气和污染天气下的颗粒物进行污染物来源对比分析结果表明,监测期间污染的形成与燃煤和工业工艺源颗粒物的增加有关。三次典型污染过程分析结果显示:第一次污染过程主要受到燃煤源颗粒物及工业工艺源颗粒物的影响;第二次、第三次污染过程主要受到燃煤源颗粒物及机动车尾气颗粒物积累的影响。     

广安市大气污染源排放清单研究

基于全面的实地调研,获取了广安市2016年各典型污染源的活动水平数据,以城市大气污染物排放清单编制技术手册为指导,采用排放因子法,建立了广安市2016年大气污染源排放清单,并分析了主要污染源排放特征。结果表明,2016年广安市SO_2、NO_X、CO、PM_(10)、PM_(2.5)、VOCs、NH_3总排放量分别为31 706 t、28 084 t、115 874 t、56 415 t、19 710 t、24 774 t以及39 484 t。SO_2排放主要来自工业源;NO_X排放主要来自工业源和移动源;CO排放主要来自工业源、民用燃烧源及移动源;PM_(10)和PM_(2.5)排放来自工业源、扬尘源和露天秸秆焚烧;VOCs主要来自工业源、移动源以及溶剂使用源;NH_3主要来自农业排放。     

中国煤炭消费对PM2.5污染的影响研究

国务院颁布的《大气污染防治行动计划》明确提出制定国家煤炭消费总量中长期控制目标,到2017年,煤炭占能源消费总量比重降低到65%以下,然而煤炭消费对PM_(2.5)污染的贡献到底多大,这是当前亟待研究的科学问题。为定量分析煤炭消费对我国PM_(2.5)污染的影响,本研究首先计算了2012年煤炭消费产生的大气污染物排量,然后利用CAMx空气质量模型,分别采用组分分析法和情景模拟法两种方法研究了煤炭消费对全国PM_(2.5)污染的影响。组分分析法研究表明,煤炭消费对全国PM_(2.5)年均浓度的贡献率约为61%,其中煤炭直接燃烧、煤炭相关行业的贡献率分别约为37%、24%;情景模拟法研究表明,煤炭消费对全国PM_(2.5)年均浓度的贡献率约为56%。因此,我国由于煤炭消费对全国PM_(2.5)年均浓度的贡献率为56%~61%。     

南京典型站点春节期间大气污染特征

2017年1月27日～2月2日,在南京市江东北路176号站点对各类污染物进行在线观测,研究春节期间污染特征。结果表明:采样期间,ρ(PM_(2.5))、ρ(PM_(10))最大值分别为142μg/m~3、172μg/m~3。ρ(PM_(2.5))/ρ(PM_(10))平均值为74.5%; OC与EC的平均浓度分别为11.0μg/m~3和1.91μg/m~3,两者的相关系数为0.92,表明两者的污染来源相对稳定、集中。OC/EC比值在3.4～14.0之内,均值为6.8,表明本站点二次有机物污染主要来自于燃煤排放与机动车尾气排放。春节期间,该站点的VOCs关键活性物种主要为丙烯、乙烯、间/对二甲苯、甲苯、正丁烷、异戊烷、异丁烷、反-2-丁烯、丙烷和1-丁烯;春节期间出现明显"假日效应",污染排放强度显著降低,空气质量良。     

“十二五”南充市城区空气质量变化及污染成因浅析

"十二五"期间,南充市城区空气质量于2014年之后有所改善,2015年达标率为74.37%,同比上年上升7.61个百分点;城区酸雨污染状况不断改善,酸雨频率和酸度逐年下降。城区主要污染物为可吸入颗粒物(PM10)和细颗粒物(PM_(2.5)),根据污染源排放情况,结合2016年3~4月细颗粒物(PM_(2.5))源解析结果,PM_(2.5)的来源主要为机动车尾气、二次无机源、燃煤、工业工艺源、扬尘、生物质燃烧等,严格控制机动车尾气和VOCs排放应为今后首要工作任务。     

专家观点 燃煤烟气多种污染物控制技术发展到超低排放阶段，加强氨的使用和排放控制十分必要

正加强对多种污染物排放控制的管理,进一步改善空气质量氨对PM_(2.5)的成因有一定的影响,大气重污染成因与治理攻关项目的相关研究结果和近几年对秋冬季的PM_(2.5)的监测表明,PM_(2.5)中铵离子占10%,是其重要的组成部分。氨的年排放总量在千万吨左右,其中80%来自农业。燃煤烟气在脱硫脱硝过程中的氨排放问题,近年来备受关注。     

南昌市冬季一次大气重污染过程的特征分析

对南昌市2016年1月一次以PM_(2.5)为首要污染物的大气重污染过程进行了综合分析,研究其污染特征及成因。重污染时段PM_(2.5)中SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+质量浓度之和占42.1%,重污染日OC/EC为4.73,均明显高于非污染期间,说明二次无机离子和有机物贡献较大;NO_3~-/SO_4~(2-)均值为0.85,高于非污染期间的0.56,表明南昌市固定源和移动源污染并重,且重污染期间移动源贡献比例增大。区域污染传输,加上低压、低风速和相对较高的湿度等不利于大气扩散的气象条件可能是此次重污染的成因。     

炼化企业无机前体物排放对大气细颗粒物的贡献

大气污染物SO_2、NO_X、NH_3是形成二次细颗粒物(PM_(2.5))的重要无机前体物。为控制PM_(2.5)污染,要求形成一套便于炼化企业自身核算无机前体物排放对PM_(2.5)贡献的方法体系。探讨了基于排放清单、PM_(2.5)化学组成和NH_4~+/SO_4~(2-)摩尔浓度比值所建立的计算模型的合理性和可行性,并将其用于某炼厂进行案例分析。结果表明,所建立的计算模型可满足炼化企业PM_(2.5)核算要求,用于核算无机前体物排放对PM_(2.5)最大贡献量。案例企业排放前体物转化形成的PM_(2.5)等效排放量远高于该企业PM_(2.5)直接排放量,应予以关注。     

后向轨迹模式在攀枝花市PM_(2.5)来源分析研究中的应用

利用后向轨迹模式计算2014年1月1日~2014年12月31日以攀枝花市为起始点的后向轨迹,并结合攀枝花市PM_(2.5)的实测浓度数据,通过聚类分析法、潜在源贡献因子法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT)研究不同来源区域对攀枝花市PM_(2.5)浓度的贡献影响。结果表明:攀枝花市的西南区域与云南省的交界地区最有可能是攀枝花市PM_(2.5)的贡献源区。攀枝花市西南区域本地排放的PM_(2.5)污染物及其前体物和来自攀枝花市西南方向的气团对攀枝花市的PM_(2.5)浓度影响最大。     

南昌市颗粒物污染现状、原因及防治对策

2013—2017年南昌市环境空气PM_(10)、PM_(2.5)浓度总体呈逐年下降趋势,2017年,PM_(10)、PM_(2.5)年均浓度分别为76μg/m~3和41μg/m~3。污染主要来源于机动车尾气、燃煤、工艺过程、扬尘、餐饮油烟等,同时还受区域传输和不利扩散气象条件影响。针对南昌市颗粒物污染现状、原因,提出了加强机动车尾气污染防治;加大工业污染源综合治理力度;严控煤炭消费总量,调整燃煤结构;提高城市精细化管理水平,有效控制扬尘污染;加强科学研究及其能力建设的防治对策和建议。     

南充城区秋季VOCs污染特征及来源分析

为了解南充城区秋季大气环境中挥发性有机物(VOCs)的污染特征及来源,2018年11月7日～11月15日,利用在线GC-MS对南充城区的VOCs成分进行了连续在线监测,并运用PMF模型对VOCs的来源进行了解析。结果表明:监测期间,南充城区的VOCs共检出103种,小时平均体积分数约为(32. 5±5. 7)×10~(-9),由烷烃、含氧挥发性有机物(OVOCs)、芳香烃、烯烃、卤代烃等组成,占比分别为38. 5%、31. 7%、10. 2%、9. 5%和8. 0%;各类污染物中烯烃对总臭氧生成潜势(OFP)的贡献度最大,占32. 6%,OVOCs次之(31. 7%),其余依次为芳香烃(26. 0%)、烷烃(8. 3%)和卤代烃(1. 1%); VOCs的日变化总体呈现两高两低的趋势,但变化幅度较小,VOCs与NO_2、CO、PM_(2.5)和PM_(10)浓度呈正相关关系,与O_3的浓度呈负相关关系;运用PMF模型共解析出道路交通源、工业源、油气挥发、燃料燃烧和餐饮油烟5个因子,道路交通源是南充城区秋季大气环境VOCs最大贡献源(29. 3%),其次为工业源(26. 1%)和油气挥发(23. 0%),燃料燃烧(14. 4%)和餐饮油烟(7. 2%)的贡献最小。相关分析表明:南充城区秋季大气环境中的VOCs受机动车尾气、工业溶剂、油气挥发和生物质燃烧的影响较大,建议后期应重点关注这4类污染源。     

北京市区冬季PM_(2.5)污染特征及来源分析

选取北京市区为采样点,于2016年1月进行PM_(2.5)采集,并分析了PM_(2.5)和水溶性组分的污染特征和来源。结果表明,采样期间北京市PM_(2.5)质量浓度平均为67.7μg/m~3,水溶性离子是PM_(2.5)的主要组分,其中SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+之和占总离子的79.1%;Ca~(2+)和Mg~(2+)分别占PM_(2.5)质量浓度的2.5%和0.9%,海盐气溶胶和K~+分别占PM_(2.5)的3.6%和1.6%。采样期间NO_3~-/SO_4~(2-)为1.1,表明NO_2和SO_2主要来自移动源的贡献。北京市区冬季PM_(2.5)主要来自二次污染源、扬尘、生物质燃烧和海盐气溶胶,贡献率分别为42.351%、21.164%、16.314%和5.436%。     

沈阳市环境空气PM_(2.5)中有机碳、元素碳的污染特征研究

通过采集沈阳市环境空气不同时期PM_(2.5)样品,测定其中有机碳(OC)和元素碳(EC)含量,研究采暖期、非采暖期环境空气PM_(2.5)中OC,EC的污染特征。结果表明,沈阳市采暖期PM_(2.5)中OC,EC的含量高于非采暖期,而且采暖期OC,EC在PM_(2.5)中所占比重较高;采暖期PM_(2.5)中EC和OC的相关系数R是0.75,非采暖期为0.58;采暖期与非采暖期PM_(2.5)中SOC浓度分别为5.87μg/m3与3.92μg/m3,占OC含量的32.95%与50.05%。沈阳市采暖期OC和EC存在一致或者相似来源,采暖期OC和EC主要来源于柴油和汽油车尾气排放及燃煤排放,而非采暖期主要来自柴油和汽油车尾气排放,非采暖期大气光化学活性较高,二次污染源的贡献增强。     

南京市空气质量达标规划基本思路研究

基于南京市空气质量现状及达标差距分析,研究了达标规划总体思路、目标及策略。研究结果表明:2015年,南京市NO_2、PM_(2.5)、PM_(10)年均浓度及O_3最大8 h第90分位数距离国家二级标准限值分别为25%、63%、37%与6.9%;建议达标期限分三阶段,近期(2020年)NO_2达标,中期(2025年)PM_(10)达标,远期(2030)PM_(2.5)与O_3达标;建议采取产业结构调整,能源结构优化以及加强末端治理三方面策略实现空气质量达标。     

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。     

南通市典型臭氧污染过程VOCs特征及来源分析

利用在线挥发性有机物自动监测仪TH300B对2020年8月12—17日南通市典型臭氧污染过程中VOCs排放进行监测。结果表明,南通市此次臭氧污染过程主要受VOCs排放影响,污染中VOCs体积浓度均值为23.44 ppb,较污染前下降了12.0%,其中芳香烃体积浓度占比下降幅度最大,较污染前下降23.4%,OVOCs体积浓度绝对值下降最大,较污染前下降1.42 ppb。污染中,VOCs总OFP贡献为162.0μg/m3,较污染前下降22.2%,OPF与臭氧的日变化呈明显的相反关系,关键活性物种为甲苯、乙烯和异戊烷等。PMF模型解析结果显示,机动车尾气、工业排放、油气挥发、涂料和溶剂使用、天然气源对VOCs的贡献占比分别为38.6%,35.4%,9.5%,8.8%和7.8%。     

利用单颗粒气溶胶质谱(SPAMS)研究四川盆地城市的细颗粒物来源

利用单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS)在2017年5月至2018年2月对四川盆地的资阳、乐山、雅安、自贡、宜宾5个城市的细颗粒物(PM_(2.5))进行了在线来源解析。结果表明,研究期间5市PM_(2.5)质量浓度均值为77. 5μg/m~3(58. 4～95. 6μg/m~3),其中元素碳、有机碳和富钾为其主要组分,分别占39. 6%、19. 5%和17. 5%,其次为混合碳(11%)、左旋葡聚糖(5. 3%)、重金属(3. 1%)、矿物质(2. 0%)、高分子有机物(0. 8%)和其它(1. 2%)。源解析结果表明,四川盆地PM_(2.5)的来源包括燃煤(24. 3%)、机动车尾气(21. 3%)、二次无机盐(12. 8%)、工业(12. 7%)、生物质燃烧(10. 7%)、扬尘(8. 2%)和其他(9. 9%)。与清洁时段相比,污染时段的机动车尾气源、工业工艺源、二次无机源占比分别升高了3. 5个百分点、1. 7个百分点和0. 7个百分点,表明机动车尾气是在污染时段对当地PM_(2.5)浓度影响最大的源。     

秦皇岛市环境空气质量状况及污染防治对策

2015—2017年秦皇岛市环境空气质量有所好转,SO_2、CO、PM_(10)和PM_(2.5)污染程度呈现下降趋势,NO_2和O_3污染程度呈现上升趋势,主要污染物为PM_(10)和PM_(2.5)。秦皇岛市大气污染的主要因素有工业废气、机动车尾气、扬尘和燃煤等,是典型的复合型污染。建议通过加强工业污染源治理、强化机动车尾气治理、推进扬尘治理、加强燃煤锅炉治理、推广清洁能源、完善大气预警应急体系等污染防治对策来改善秦皇岛市环境空气质量。