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%。     

“西电东送”贵州火电项目对区域PM10污染的影响

以贵州省为中心的"西电东送"南部通道(20°N～33°N,97°E～118°E)为研究区域,分别对该区域2004(现状年)和2010年(规划年)的PM10污染情况进行模拟和预测.分析了该区域现状年与规划年2个时段的PM10污染空间分布特征,对比了原生和次生PM10的贡献,指出造成该区域PM10污染的主要原因.结果表明:研究区域内PM10污染主要由次生PM10造成,而次生PM10主要是由二氧化硫反应生成的硫酸盐颗粒物.因此,对于贵州火电规划项目而言,减轻区域PM10污染须减排二氧化硫.     

中国2013年1月PM2.5重污染过程卫星反演研究

利用第三代空气质量模型CMAQ(community multiscale air quality modelling system)模拟的PM2.5垂直分层数据和中尺度气象模型WRF(weather research and forcasting model)模拟的高分辨率湿度数据,分别对MODIS AOD(aerosol optical depth)资料进行垂直与湿度订正,建立了订正后的AOD数据与PM2.5地面监测数据之间的线性拟合模型,其线性相关系数r=0.77(n=57,P0.01).基于此线性拟合模型,首次反演了2013年1月全国10 km分辨率PM2.5月均浓度的空间分布特征,并分析了人口暴露水平.结果表明,2013年1月我国PM2.5月均浓度大于100μg·m-3、200μg·m-3的面积占国土面积的比例分别高达10.99%、1.34%,暴露人口占全国总人口的比例分别高达45.01%、6.31%.     

国家环境质量安全底线体系与划分技术方法

环境质量安全底线的划定是为维护人类生存的基本环境质量需求,其划定工作能够更好地为环境管理提供服务。本文从环境质量安全底线内涵与框架、环境质量安全底线划分技术方法、环境质量安全底线管控措施设计三个方面,提出了国家环境质量安全底线体系与划分技术方法。     

大气环境红线划定技术研究

大气环境质量安全底线是环境质量安全底线的重要内容,其划定工作能够更好地为环境管理提供服务.本研究旨在建立大气环境质量安全底线划定技术方法,为国家和地方大气环境质量安全底线划分和管控措施设计提供导引,为建立国家环境质量安全底线提供技术支撑.     

淄博市大气污染特征模型模拟及环境容量估算

为在我国构建基于"浓度控制、总量控制、质量控制"相结合的大气污染防治新模式,结合国家《重点区域大气污染防治规划(2011-2015年)》及《淄博市环境保护"十二五"规划》的编制工作,利用CALPUFF空气质量模型模拟了淄博市及其周边地区大气污染特征,并基于模型模拟结果采用多目标线性优化方法估算了淄博市SO2、NOx、PM10这3项污染物的环境容量.研究表明,淄博市大气污染受外来污染源影响大,外来污染源对淄博全市SO2、NO2、PM10年均浓度贡献率分别达26.34%、21.23%、14.58%.淄博市各区县之间存在显著的相互影响关系,其中周边区县对张店中心城区的SO2、NO2、PM10年均浓度贡献率分别为35.96%、43.17%、17.69%.淄博市不同区县的空间敏感性差异较大,其中周村区、桓台县、张店区、淄川区单位污染物排放量对城市空气质量的综合影响明显大于其它区县.淄博市要达到《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)的要求,SO2、NOx、PM10的环境容量分别仅为8.03×104、19.16×104、3.21×104t.因此,在山东半岛实施区域大气污染联防联控是确保淄博市空气质量达标的必要途径.     

新冠肺炎疫情期间气象条件和排放变化对PM2.5的影响

本文基于WRF-CMAQ定量分析了2020年1~3月全国337城市气象条件和排放变化对PM_2.5浓度的影响.全国气象条件整体转好1.7%,1月转差1.6%,2~3月分别偏有利1.3%和7.9%;全国污染物排放下降使得PM_2.5浓度同比下降14.1%,1~3月分别下降4.0%、25.7%和15.0%.武汉第一季度实测PM_2.5浓度同比降幅高于全国水平,与其气象条件大幅转好且污染排放降幅较大有关.北京在疫情发生前和严控期PM_2.5浓度同比升高,主要为气象转差所致;复工复产期同比下降,主要为污染排放大幅下降所致."2+26"城市、汾渭平原和长三角在第一季度PM_2.5浓度同比均下降,长三角降幅最大,与其污染排放大幅下降有关;"2+26"城市和汾渭平原在疫情发生前气象条件大幅转差,严控期大幅转好,长三角在复工复产期气象条件最有利;重点区域均为疫情严控期污染排放降幅最高,复工复产期降幅趋缓.     

大气环境约束下的中国煤炭消费总量控制研究

煤炭消费过程中排放的大气污染物已成为我国大气污染的重要来源。本文采用WRF-CAMx 空气质量模型定量分析了煤炭消费- 污染物排放- 空气质量之间的影响关系,基于情景分析方法,研究了2020 年、2030年空气质量改善需求对地区大气污染物排放总量与煤炭消费总量的约束作用。在此基础上,结合重点地区行业发展与能源供需等因素,提出各省煤炭消费总量控制目标与控煤对策建议。研究结果表明,要实现2020 年、2030 年空气质量改善阶段性目标,全国煤炭消费总量应分别控制在40.8 亿吨和37.7 亿吨左右,京津冀鲁豫等11 个重点省份2020 年煤炭消费量应控制在15.8 亿吨、2030 年控制在13.1 亿吨,全国煤炭清洁化利用水平需要在当前基础上大幅度提升。     

城市空气质量达标路线图制定技术方法研究 ——以武汉市为例

城市空气质量达标是《大气污染防治法》的明确要求,也是保障广大人民群众身体健康的重要环境条件。提出了科学制定城市空气质量达标路线图的技术方法,涵盖大气污染关键问题识别与污染成因分析、空气质量改善目标制定、污染防治措施方案以及减排潜力分析等重要技术。以武汉市为例,在科学分析大气污染关键问题和污染成因的基础上制定空气质量达标路线图,提出武汉市空气质量达标应分3步走,并制定了详细的大气污染治理任务措施,为武汉市空气质量达标规划编制提供了重要的技术支撑。     

基于模型模拟的成都市PM2.5污染来源解析

在建立成都市大气污染物排放清单的基础上,采用源开关敏感性分析法,设置8个排放情景,基于WRF-CMAQ模型模拟分析了2015年1、4、7和10月这4个典型代表月份的大气污染传输和不同行业对成都市PM_(2.5)污染贡献.结果表明成都市PM_(2.5)污染较重,特别是1月达到130μg·m~(-3)以上;浓度的高值集中在中心城区,且与周边城市PM_(2.5)污染连接成片.由于气团比较稳定,大气污染物的区域传输能力较弱,成都市PM_(2.5)污染以本地源的贡献为主,占比为61%.从行业贡献来看,移动源、扬尘源和生活源对成都市PM_(2.5)年均浓度贡献率分别为29%、26%和24%,是影响PM_(2.5)污染的主要污染源,下一步应强化对这3类源的污染控制.