基于配额指标重要性视角的中国碳排放配额再分配

提出用与碳排放“同步变化程度”来衡量配额指标重要性的思想,对中国各省份碳排放配额进行再分配.首先在公平和效率原则基础上选取碳排放的影响因素作为分配指标,其次采用灰色关联分析法分别测算出各地区各指标与碳排放量的同步变动程度,以得到各地区各指标在配额分配中的比重.最后测算出我国29个省区2020~2030年的碳排放配额与排放空间.结果表明,人口基数及经济发展指标对各地碳排放有较强的同步变动关联性,因此应该被赋予更高的权重;配额最多的地区包括广东、北京、江苏、山东、上海,最少的地区则包括宁夏、贵州、青海、吉林、新疆.盈余分析发现,北京地区的碳排放空间有较多盈余;浙江等5个省区已达较饱和状态;山东等4个省区则处于较严重的溢出状态,在未来10年内需承担较重的减排压力.     

日本食品废物不同资源化技术下的碳排放比较研究

应用生命周期评价法（LCA）,采用日本农林水产省和环境省的调查数据和统计数据,对不同资源化技术处理食品废物碳排放进行评价.10种资源化技术相比于3种非资源化（主要是焚烧）技术的结果表明,食品废物生命周期各阶段碳排放最多的是预处理+处理阶段,约占85%;最少的是回收阶段,可抵消部分排放.此外,全生命周期总排放,甲烷化（循环消化液）是最有利于温室气体减排的技术,可减排380.6kg CO₂e/t,通过调节参数核算日本城市生活垃圾的减排潜力每年约为5586万tCO₂e.甲烷化（单纯）、肥料化均减少温室气体排放,并且前者减排效果优于后者.而废物固形燃料（RDF）、甲烷化（与地下水混合）、饲料化（液化）、甲烷化（混合焚烧）、碳化、乙醇化、饲料化（额外干燥）与发电焚烧、无发电焚烧、焚烧可燃垃圾（无发电）依次增加了温室气体的排放.不考虑再生品的异地运输,则甲烷化（与地下水混发电焚烧合）相比饲料化（液化）产生更少的温室气体排放,其他次序按照技术的优劣性保持不变.     

京津冀“以电代煤”替代大气污染物排放清单

本研究建立了基于人工神经网络的民用散煤燃用量估算模型,得到了京津冀地区“以电代煤”替代民用散煤大气污染物排放清单.结果表明：截止到2018年,京津冀地区“以电代煤”替代散煤用户约259万户,每年可减少散煤燃烧约706.6万t,减少PM_2.5、NO_x、SO₂的排放量分别约为2.81,0.76,2.17万t.其中,北京市和天津市实施效果较为明显,占京津冀地区“以电代煤”散煤替代总量的62.01%和22.82%.基于调研数据得到京津冀各市燃煤量月分布系数,1月份分布系数最大,燃煤量占比为27%~40%.     

新冠肺炎疫情对咸阳市空气质量的影响

利用机器学习模型控制气象因素影响,定量分析了疫情期间污染源减排对咸阳空气质量的影响.结果表明,与未发生疫情情景相比,疫情期间咸阳PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂和CO浓度分别下降19.3%、26.0%、13.4%、60.1%和9.1%,NO₂降幅最大,SO₂和CO降幅较小,O₃浓度不降反而上升50.9%.在一次排放和二次生成前体物都下降的情况下,PM_2.5降幅低于预期,O₃浓度不降反升,反映出PM_2.5和O₃治理的复杂性,暗示了剩余污染源对咸阳空气质量影响较大,而停产限产政策（与疫情影响类似）对咸阳空气质量改善有限,未来应重点关注散煤和生物质燃烧、热力生产和供应、原油加工及石油制品制造等剩余污染源的治理.     

中国分省道路交通二氧化碳排放因子

基于本地化的综合移动源排放模型（Motor Vehicle Emission Simulator,MOVES）模型模拟典型机动车的CO₂排放因子,并建立排放因子与速度变化关系的评估方程,结合各省路网平均速度与区域电网排放因子核算中国31个省份分车型的CO₂排放因子.同时,综合考虑载客汽车的载客量和客座率,载货汽车的载重量和载货率,建立各省单位客运,货运周转量的机动车CO₂排放因子库.结果表明,各类机动车的平均CO₂排放因子分别为：柴油公交车0.880kgCO₂/km,重型货车0.877kgCO₂/km,电动公交车0.676kgCO₂/km,中型货车0.508kgCO₂/km,轻型货车0.374kgCO₂/km,柴油小客车0.227kgCO₂/km,微型货车0.216kgCO₂/km,汽油小客车0.203kgCO₂/km,电动小客车0.108kgCO₂/km,摩托车0.062kgCO₂/km.车辆满载时,柴油公交车和电动公交车的人均CO₂排放量比汽油小客车分别降低了63%和73%,电动小客车的人均CO₂排放量较汽油和柴油小客车分别下降了46%和51%.较高的机动车保有量,频繁的道路拥堵导致上海,北京和重庆等市的机动车CO₂排放因子相对较高.倡导公共交通,提高客座率,降低私家车使用频率,推广纯电动汽车并通过减少道路拥堵以提高车速是降低道路交通CO₂排放量的有效途径.     

北京市典型城区餐饮业VOCs和PM2.5排放量估算

以北京市餐饮企业分布密度最大的西城区为案例区,通过对研究区域内餐饮企业进行实地污染物检测及排放活动水平调查,计算得到基于就餐人数、就餐时间、烹饪油用量和灶头数4种核算基准的餐饮业VOCs和PM_2.5排放因子,并利用排放因子法分别估算该区域在餐饮废气净化设备升级改造前后餐饮企业VOCs和PM_2.5年排放量.结果表明：本研究区域餐饮业废气净化设备升级改造前VOCs排放量范围为319.03~506.38t/a,改造后为92.14~109.89t/a;改造前PM_2.5排放量范围为166.55~211.09t/a,改造后为30.22~36.05t/a,排放量明显减少.餐饮业废气净化设备改造后VOCs和PM_2.5减排率分别为71%~82%和80%~86%,餐饮业废气净化设备升级改造减排效果良好.计算得到以街道为单元的餐饮源VOCs和PM_2.5排放强度范围分别为1.45~4.32t/km²和0.47~1.42t/km².通过PM_2.5实测浓度（小时值）数据分析,餐饮业废气净化设备升级改造前、后PM_2.5浓度平均减少了28.9%,最接近于用油量为核算基准的排放因子降低比例.     

A2/O与倒置A2/O工艺低温条件下的氨氮去除能力解析

对相同进水、平行运行的A²/O与倒置A²/O工艺的冬季氨氮（NH₄⁺-N）去除能力进行了全面解析.在运行水温为14℃时,倒置A²/O工艺表现出更低的NH₄⁺-N容积去除负荷［0.13 kg·（m³·d）^-1和0.29 kg·（m³·d）^-1］和氨氧化速率（AOR）［0.07 kg·（kg·d）^-1和0.11 kg·（kg·d）^-1］,而26℃时两个工艺则相差无几.两个平行工艺中的氨氧化菌（AOB）种群定量结果几乎始终相等（倒置A²/O工艺为3.2%±0.24%,A²/O工艺为3.4%±0.31%）.克隆文库分析的结果表明,造成低温时倒置A²/O工艺中具有较低氨氮去除能力的原因是其AOB优势种属为AOR较慢的慢生型（K-生长策略）亚硝化螺菌属（Nitrosospira）,而在A²/O工艺中则为AOR较快的快生型（r-生长策略）亚硝化单胞菌属（Nitrosomonas）;而在26℃环境下两个工艺中的优势种属则均为Nitrosomonas.结合对污染物沿程去除过程的全面分析,发现尽管温度是决定AOB优势种属演替的首要原因,但由于倒置A²/O的工艺结构变化造成其好氧单元具有较高的COD负荷和高NH₄⁺-N浓度等不利于AOB生长的因素,决定了其可以在常规城市污水的条件下出现K-生长策略型的优势AOB种属.因此倒置A²/O针对异养菌（聚磷菌与反硝化菌）的工艺构造变化却通过COD负荷等间接影响到自养型氨氧化菌的种群分布与演替,并最终造成工艺在低温条件下硝化能力的减弱.     

深圳市龙华区PM2.5污染与减排过程模拟分析

通过分析深圳市龙华区2018年大气环境承载力发现,NO2和PM10的实际大气环境承载量已经降到了理想大气环境容量范围内,而PM2.5的实际大气环境承载量则已超过理想大气环境容量近1000 t,说明PM2.5仍是龙华区大气污染防治的重点工作,利用科学手段精准、有效地指导PM2.5减排工作十分重要。基于相关监测数据,结合WRF-Chem大气化学模式,对深圳市龙华区2017年、2019年冷季大气中PM2.5污染日案例和2018年暖季大气中PM2.5相对清洁日案例的PM2.5污染与减排过程进行了模拟分析。结果表明:为达到PM2.5浓度的控制目标,龙华区需在相对清洁时期的排放量上减排30%,污染时期的排放量上减排70%~75%,且减排工作在PM2.5浓度高峰时期开展能取得较好的减排效果;龙华区大气污染受周边区域传输污染的影响较大,减排任务较为严峻,需要其他地区协同参与,共同减排。     

滨海发射场低温管路法兰连接螺栓环境腐蚀断裂失效机理

针对滨海发射场用于低温管路法兰连接的高强度螺栓的环境腐蚀断裂问题进行失效机理分析.结合螺栓所处"高温、高湿、高盐雾"环境及低温高压工况,讨论分析了盐雾腐蚀、应力作用、微观形貌、化学成分及硬度等影响因素.结果表明,螺栓显微硬度均值(108HRB)超标,材质中C、S、Cr含量异常,螺栓实际受力达到许用应力的60％以上,微观组织裂纹均为典型的应力腐蚀裂纹.在海南"三高"海洋腐蚀环境影响下,耐腐蚀性能较差的螺栓在热应力作用下萌生裂纹,产生应力腐蚀,在热应力和拉应力的作用下进行扩展,发生应力腐蚀开裂,螺栓延迟脆性断裂导致失效.最后,针对螺栓应力腐蚀机理,提出了相应的改进措施.     

固定顶储罐VOCs排放核算影响因素研究

根据《石化行业VOCs污染源排查工作指南》中固定顶储罐VOCs排放的核算公式,通过控制变量法,系统性地研究了储存温度、环境状况、罐漆颜色、储存物料、储存高度及周转量等因素对储罐排放的影响,在对主要影响因素进行分析的基础上,提出针对性的减排措施。