Characterization of aircraft emissions and air quality impacts of an international airport

Beijing Capital International Airport(ZBAA) is the world's second busiest airport. In this study, the emissions of air pollutants from aircraft and other sources at ZBAA in 2015 were estimated using an improved method, which considered the mixing layer height calculated based on aircraft meteorological data relay(AMDAR), instead of using the height(915 m)recommended by ICAO. The yearly emissions of NO_x, CO, VOCs, SO_2, and PM_(2.5) at the airport were 8.76 × 10~3, 4.43 × 10~3, 5.43 × 10~2, 4.80 × 10~2, and 1.49 × 10~2 ton/year, respectively. The spatial–temporal distribution of aircraft emissions was systematically analyzed to understand the emission characteristics of aircraft. The results indicated that NOxwas mainly emitted during the take-off and climb phases, accounting for 20.5% and 55.5% of the total emissions. CO and HC were mainly emitted during the taxi phase, accounting for 91.6%and 92.2% of the total emissions. Because the mixing layer height was high in summer, the emissions of aircraft were at the highest level throughout the year. Based on the detailed emissions inventory, four seasons simulation using WRF-CMAQ model was performed over the domain surrounding the airport. The results indicated that the contribution to PM_(2.5) was relatively high in winter; the average impact was about 1.15 μg/m~3 within a radius of1 km around the airport. Meanwhile, the near surroundings and southwest areas of the airport are the most sensitive to PM_(2.5).     

基于地理加权回归的NO2排放预测模型

为了探究影响NO2排放的交通相关因素,以交通分析小区为基本单位,提取了美国洛杉矶城市的人口特征、道路网络特征、交通状况等数据,采用地理加权回归模型(GWR)分析各交通相关因素对NO2排放的影响,从而建立交通小区NO2排放预测模型。结果表明,交通小区路网密度、交通小区机动车吸引量、通勤时间在30~60 min的工作人数与NO2的排放呈正相关,表明3种影响因素的增加会造成NO2排放的增加;而交通小区在家工作的人数、慢行交通(步行、自行车等绿色出行方式)吸引量与NO2的排放呈负相关,表明适当鼓励在家工作的新型办公方式、鼓励居民出行选择慢行交通,能有效减少交通小区NO2的排放。     

南京青奥期间污染减排对空气质量影响研究

为评估污染减排对南京青奥期间空气质量影响,利用排放系数法估算减排量,利用敏感系数分析管控措施有效性.结果表明:经过8月份的强力减排,SO2、NO2、PM2.5、PM10、CO与VOCs减排量分别为3438、4402、3177、7249、15890与4052 t,减排比例分别为-29%、-25%、-45%、-65%、-26%、-22%;环境空气中SO2、NO2、PM2.5、PM10、CO与O3浓度环比7月分别下降了-18.8%、-15.0%、-37.0%、-35.4%、-7.1%与-50.4%;敏感系数排序为:O3>PM2.5>SO2>NO2>PM10>CO,除了O3外,其余污染物浓度下降比例小于减排比例,说明要取得一定空气质量改善,需要付出更多的减排努力.     

建筑业碳排放与经济增长脱钩及影响因素研究——以陕西省为例

为研究建筑业碳排放与经济增长之间的关系及影响其弹性脱钩的主要因素,建立了建筑业碳排放库兹涅茨曲线和弹性脱钩模型,并以陕西省为例进行了实证研究。结果表明:该地区建筑业碳排放库兹涅茨曲线近年来呈"N"形上升趋势,尚未到达拐点;产业节能和产业减排弹性脱钩是实现碳排放与经济发展脱钩的主要影响因素。     

情景分析法预测西安市大气污染物排放总量

情景分析法是通过对经济、技术的重大演变提出各种关键假设,对可能的未来情景加以描述,并分析情景对目标产生影响的预测方法。文章以西安市为例,运用情景分析法分析了2020年3种不同情景下的大气污染物排放量。结果显示:3种情景下SO2、NOx的排放量依次减小,情景二和情景三模式下的SO2排放量均低于基准年,但3种情景下的NOx排放量均高于基准年。     

危险废物处理处置企业清洁生产案例研究

为了给危险废物处理处置企业开展清洁生产提供一些基础性引导,先对比分析了危险废物处理处置企业和常规企业开展清洁生产的异同,然后以采用水泥回转窑协同处置危险废物的R公司为例,从8个方面进行产排污和清洁生产潜力分析,并结合危险废物处理全过程开展物料平衡分析,提出可行的无/低费方案和中/高费方案共19项。研究结果表明,危险废物处理处置企业存在可观的清洁生产和节能减排潜力,通过开展清洁生产可有效从源头防治二次污染,实现节能减排。     

圆盘干燥深度脱水污泥的中试研究

采用正交实验法对圆盘干燥机干燥过程进行研究,测定了干燥机传热系数、干燥机扭矩、污泥干燥量和干燥热效率,探讨了蒸汽压力、干燥机转速和加料机转速对其影响规律。实验系统的质量和热量平衡校验表明,实验数据具有较强的可靠性。分析测试了污泥冷凝水和干燥废气的污染物排放特性,污泥冷凝水样中COD和NH3-N浓度随着干燥机转速的增加而下降,干燥废气中的含硫气体浓度随着圆盘表面温度的上升而增大,光氧气体处置装置对含硫废气有着较好的处理效果。     

常规电除尘器低低温改造分析与研究

低低温电除尘技术可有效提高电除尘器的除尘效率,是常规电除尘器实现"超低排放"的最佳提效改造方式之一。介绍了低低温电除尘技术特点,提出了常规电除尘器进行低低温改造前需要进行的方案选型和技术参数计算,包括酸露点、入口烟气温度、灰硫比、低温腐蚀控制、提效幅度评判。提出了常规电除尘器具体的低低温改造方法,以及低低温改造与"移动电极"或"小分区"技术结合的综合改造技术,并分析了相应的工程改造案例。为常规电除尘器提效改造提供了一种技术方法和应用参考。     

燃气发动机瞬态工况下NOx排放特征

NO_x排放控制是发展燃气汽车的核心问题.为获得增压中冷燃气发动机瞬态工况NO_x的排放特征,实验选取了6MK375N-50增压中冷燃气发动机,研究了不同转速、转矩、进气流量、进气温度及湿度对NO_x排放的影响.试验结果表明NO_x的排放随着转速的增加先升高后减缓,转速为1400 r·min-1时NO_x排放最高,转矩的增加也会使NO_x排放增加,随着进气流量的增加,NO_x排放量先增加后稳定,进气流量为180 kg·h~(-1)时NO_x排放最高,进气温度对NO_x排放也有直接影响,进气温度为31℃时NO_x排放最高,随着进气湿度的增加,NO_x排放水平降低,对试验结果的双因素方差分析得到,各影响因素对NO_x的排放影响均非常显著.对1400 r·min-1下各个工况对应NO_x进行拟合,变化规律符合公式y=a-b×ln(x+c).     

廊坊市区主要大气污染源排放清单的建立

通过调研、统计廊坊市区工业、城中村及机动车等资料,结合以往清单文献研究结果及清单编制指南中的排放因子,计算了廊坊市区主要大气污染物的排放量,得到廊坊市区2014年主要大气污染源排放清单.结果显示,2014年廊坊市区工业源(固定燃烧)NO_x、SO_2、NMVOC、CO、PM_(10)、PM_(2.5)排放总量分别为6.4×10~3、1.2×10~4、31、1.0×10~4、7.3×10~2、4.4×10~2t,其中热电行业排污贡献率最高,分别占NO_x、SO_2、CO、PM_(10)、PM_(2.5)工业源(固定燃烧)年排放总量的55%、48%、67%、63%、69%;安次区工业企业对气态污染物贡献较高,广阳区及开发区工业企业对颗粒物排污贡献较大.低矮面源(城中村)NO_x、SO_2、NMVOC、CO、PM10、PM_(2.5)年排放总量分别为1.8×10~2、3.6×10~3、3.0、4.9×10~3、1.5×10~2、72 t.道路移动源CO、HC、NO_x、PM_(2.5)年排放总量分别为2.4×10~4、1.9×10~3、2.2×10~3、44 t,其中小型客车对HC和CO贡献率较高,分别为53%和61%;NO_x年排放总量中26%由重型货车贡献;PM_(2.5)则主要由轻型货车和重型货车贡献,占比分别为39%和21%.