城市新经济开发区大气环境容量计算及分配方法研究

随着改革开放步伐的加快，城市开发区也随之蓬勃发展起来。城市新经济开发区的大气环境容量计算及分配是开发区区域环境影响评价的一个重要内容。介绍了建立在网格基础之上的大气污染物总量控制方案的制定方法，引入了污染物扩散转移矩阵概念，并结合广州科学城大气环境总量控制规划，将该方法应用在城市开发区大气环境容量计算及管理中，最后本着公平分配的原则，注重经济效果和社会效率，达到环境保护的目标，提出了一种基于企业占地面积的容量分配方案。按照地块面积划分总量方法不但适应了开发区的动态的发展需要，而且将环境因素引入企业的决策过程。所介绍的方法将对新经济开发区大气环境容量计算及分配具有一定的借鉴作用。     

深圳近地层大气日间VOCs垂直分布特征观测研究

为探究近地层大气日间VOCs(挥发性有机物)垂直分布特征以及对臭氧(O₃)生成的影响,2021年9月,在深圳市气象梯度塔的11个垂直梯度上开展了6轮VOCs离线罐采样,并应用气相色谱质谱联用仪对102种组分进行定量分析.结果表明,从地面(0 m)到高空(345 m)VOCs总体污染水平相近,近地层大气垂直混合较为均匀;但烯烃浓度随高度增加下降明显,主要受人为源排放的乙烯变化主导;高反应性的OVOCs(含氧挥发性有机物)在较高垂直梯度上(240～345 m)增长明显,可能是导致O₃在高空浓度显著大于地面的原因之一.各垂直梯度上的臭氧生成潜势(OFP)占比排序均为：OVOCs>芳香烃>烷烃>烯烃>卤代烃>炔烃,乙酸乙酯、乙醛和甲苯是促进O₃生成的优势物种.日变化方面,大多数情况下不同高度的总挥发性有机物(TVOCs)浓度均在9:00最高,推测主要受早高峰时段交通尾气排放影响;随着光化学反应的进行,OVOCs浓度在13:00达到最大,推动O₃浓度于午间达到峰值.X/E(间,对...     

深圳市工业区大气PAN污染特征与影响因素

于2018、2020和2021年秋季(9月25日～10月31日)在深圳市典型工业区开展了大气过氧乙酰硝酸酯(PAN)及其前体物VOCs在线观测以分析该地大气光化学污染状况,并使用广义相加模型(GAM)探究气象因素和前体物等对PAN生成影响.观测期间,PAN平均浓度呈现出2018年(1.01×10^-9)>2021年(0.90×10^-9)>2020年(0.63×10^-9),日变化特征表明不同年份的PAN夜间背景浓度相当,年际间浓度差异取决于日间光化学反应生成.PAN和O₃之间相关性良好,R²为0.64～0.75.GAM模型结果表明,多因子分析能很好的表征PAN与气象、关键前体物之间的非线性关系,模型的调整判定系数R²达到了0.85～0.95,显著优于单因子分析.Ox、NO₂光解速率(JNO₂)、气温、相对湿度、乙醛和NO等因子与PAN浓度有显著的非线性关系.其中,Ox、JNO₂以及乙...     

冬季德州市大气颗粒物消光与化学组成关系研究

为了深入探究华北地区冬季大气颗粒物的消光特性和化学组分之间的关系,本研究于2017年11月—2018年1月在山东省德州市平原县对大气颗粒物消光和化学组成进行了连续在线观测.运用多元线性回归方法和MIE散射模型定量分析了颗粒物各化学组成对颗粒物消光的贡献,进一步地,利用高分辨飞行时间气溶胶质谱(HR-ToF-AMS)结合正矩阵因子解析模型(PMF)得出二次气溶胶(OOA)、生物质燃烧有机气溶胶(BBOA)、还原性气溶胶(HOA)、燃煤燃烧排放的有机气溶胶(CCOA)的浓度,并进一步结合线性回归模型得到OOA、BBOA、HOA、CCOA对消光的贡献.结果显示元素碳(EC)是颗粒物吸光的最主要贡献者, OOA、BBOA和CCOA对颗粒物吸光也具有一定贡献,这主要是由于二次生成和一次排放的棕色碳的吸光造成的.颗粒物各组分与散射关系的分析结果表明,有机物对颗粒物散射影响最大,其中OOA的散射截面最大,对颗粒物散射的贡献也最高,可以占到总散射的53.4%.颗粒物中有机物对大气总消光的贡献可达75.5%,其中OOA、BBOA、CCOA和HOA对总消光的贡献分别为47.8%、14.7%、9.0%、4.0%. Mie散射的结果与多元回归结果比较一致,但部分时间段偏差较大,因此在不同的研究中应根据不同情况选择研究方法.     

深圳市城区VOCs对PM2.5和O3耦合生成影响研究

为了探究珠江三角洲城市大气PM_2.5和O₃的协同污染特征,在深圳市大学城开展了秋季光化学反应活跃季大气污染加强观测.发现O₃日最大8h平均值(O₃_8h)和PM_2.5在日间具有较强的正相关关系,且O₃_8h与典型挥发性有机物(VOCs)甲醛的相关性显著高于NO₂.利用气溶胶质谱仪在线测量了亚微米气溶胶化学组成,并利用正交矩阵因子模型(PMF)对其中有机气溶胶进行来源解析,解析出5类因子,其中二次有机气溶胶(SOA)占总有机物浓度的50%.通过对污染物之间的相关性分析发现,O₃_8h和SOA具有良好的相关性,但与硝酸盐(NO₃^-)未表现出相关性,说明VOCs在深圳城区大气PM_2.5和O₃耦合生成过程中的作用比NOx明显,VOCs减排是深圳市协同控制PM_2.5和O₃污染的关键.     

海岸线塑料垃圾低温热解及其污染物排放特征

在对典型海岸线实地调研的基础上,模拟不同盐度海岸线环境（10mg/g和35mg/gNaCl含量）,并对比现有相关研究（500mg/gNaCl含量）,对海岸线塑料垃圾进行低温热解.通过检测其热解固、液、气产物组成,分析了海岸线环境对塑料垃圾低温热解特性和污染物排放的影响.结果表明,在550℃低温热解过程中,砂质和岩基塑料垃圾热解产生的主要气体为CO和CH₄,NaCl可以增加热解气体的产量,35mg/g时增加程度最明显,其中砂质塑料热解气体产率从18.97%增加到26.07%,岩基塑料从19.27%增加到30.12%,但NaCl同时会降低气体的释放速率;所有样品的NaCl基本留在了固体残渣中,其他产物中几乎没有检测到含氯物质的存在,且发现NaCl可以减少岩基塑料热解颗粒物的产生.该结果说明海岸线塑料垃圾低温热解处置可以有效控制含氯污染物排放.     

深圳冬季大气气态硝酸和硝酸盐气粒分配特征

利用双通道在线气体和气溶胶分析仪（MARGA）在深圳冬季同时观测了PM_2.5和PM₁₀中水溶性无机离子及气态前体物浓度变化,以探究气态硝酸（HNO₃）和颗粒态硝酸盐（pNO₃^-）的气粒分配特征.结果表明,气态硝酸和颗粒态硝酸盐总和TNO₃（TNO₃=HNO₃+pNO₃^-）中,气态HNO₃、细颗粒NO₃^-和粗颗粒NO₃^-三个部分的占比分别为9.6%、56.8%和33.6%.TNO₃浓度日变化呈现双峰特征,上午峰值来自于细颗粒态NO₃^-增加,由交通早高峰排放NO_x转化生成所致;白天光化学反应使TNO₃的3个部分浓度均增加,TNO₃在下午17：00达到全天峰值.相关分析表明,低温有利于NO₃^-以NH₄NO₃存在于细颗粒态;TNO₃浓度较高时,细颗粒态NO₃^-占比亦升高.     

深圳臭氧污染日的VOCs组成与来源特征

由于挥发性有机物（VOCs）是O₃生成的关键前体物,因此了解VOCs的污染特征以及主要来源对控制O₃污染具有重要的意义.本研究于2019年9~10月在深圳市开展了在线VOCs观测,共计监测104个物种.观测期间,臭氧超标率达17.8%.TVOCs总浓度为38.9×10^-9,污染日浓度明显高于非污染日.从大类物种来看,浓度从高到低依次为烷烃>含氧有机物（OVOCs）>卤代烃>芳香烃>烯烃>乙炔>乙腈,臭氧生成潜势（OFP）中芳香烃、OVOCs以及烯烃贡献较大.由PMF源解析模型分析结果可知,VOCs主要来源包括生物质燃烧、汽油挥发、机动车尾气、工业过程以及溶剂使用等,而其中对OFP贡献较大的排放源为溶剂使用（45.8%）、机动车尾气（27.3%）.臭氧污染日发生时,清晨低风速可能导致了机动车尾气与汽油挥发源在交通早高峰快速积累,而当日高温亦会加快汽油源与溶剂源组分挥发并促进光化学反应.     

中国农村环境突发事件现状及原因分析

采用文献研究法统计了1990- 2010年间中国农村地区发生的环境突发事件,并对其现状进行了分析.统计结果表明,1990-2010年,中国共发生农村环境突发事件348起,其中水污染事件和大气污染事件占农村环境突发事件总数的85％以上.在引发农村环境突发事件的风险源中,城市工业企业和乡镇企业分别占44％和35％,是农村环境突发事件的主要风险源.贫困与农村环境突发事件互为因果,存在共生风险.     

基于经济投入产出生命周期评价模型的广东省能源消费CO2排放分析

基于经济投入产出生命周期评价(EIO-LCA)模型构建了2007年广东省部门能源消费CO2排放矩阵,从生产及最终需求的角度分析了不同部门能源消费CO2排放的分布特点.结果表明,不论是从部门的生产视角,还是从最终需求视角看,广东省能源消费CO2排放都集中于第二产业,其中CO2直接排放量集中于电力、热力的生产和供应业,而CO2隐含排放量最大部门为建筑业;从部门生产的CO2排放分析看,电力、热力的生产和供应业是单位产值CO2直接排放量(简称CO2直接排放强度)最高的部门,直接排放强度达4.98 t/万元;从部门最终需求的CO2排放分析看,该省能源消费CO2排放主要是由省外的需求引起,占排放总量的64.79％;不同最终需求对各部门的CO2隐含排放量的贡献表现出明显的差异,建筑业的CO2隐含排放主要由省内资本形成引起；通信设备、计算机及其他电子设备制造业,电气、机械及器材制造业,纺织服装、鞋、帽制造业,非金属矿物制品业,黑色金属冶炼及压延加工业这些部门的CO2隐含排放主要由省外需求引起；电力、热力的生产和供应业以及属第三产业部门的CO2隐含排放则主要由省内消费需求引起.对于不同的部门,应当针对其CO2隐含排放的特点,制定相关的CO2减排策略.