唐山市钢铁行业碳排放核算及达峰预测

唐山市作为工业密集型城市,2018年生铁、粗钢和钢材产量约占全国总产量的15%,同时也排放了大量的温室气体和大气污染物。以唐山市为例,研究唐山市钢铁生产碳排放2010—2030年的变化趋势,并确定达峰时间。基于《温室气体排放核算与报告要求》的计算方法,初步建立了可根据设备规模、运行时长、产能利用率和单位产品能耗参数来核算企业CO₂排放的数值算式,并将其应用于唐山市全部钢铁联合企业,计算得出2017年唐山市钢铁行业碳排放量为14042.52万t,碳排放系数为1.616 t CO₂/t钢。与文献、统计年鉴数据对比误差均<10%,表明数值算式有一定的准确性,可为自下而上地快速核算企业或区域的钢铁生产碳排放提供参考。同时,结合唐山市钢铁历史生产情况、生产现状及未来规划,借助LEAP构建了能源需求模型,得到2010—2030年唐山市钢铁生产化石能源消耗和碳排放量的变化趋势,并确定唐山市钢铁生产碳排放已于2018年达峰。     

风浪模拟扰动下梅梁湾沉积物的实验研究

在太湖梅梁湾采取沉积物原状芯样,利用沉积物再悬浮振荡器,以100r/min的步长逐步增大隔栅的振荡频率使其在0-800r/min范围内振荡,进行0-0.53N/m2底部切应力条件下的沉积物悬浮模拟实验,揭示上覆水中悬浮颗粒物(SPM)、上覆水中可溶性磷(SRP)以及因扰动引起悬浮的颗粒物生物可利用磷(BAP)与切应力水平之间的关系。扰动实验结果表明:(1)上覆水中SPM的含量随切应力的增加而增大,呈现指数上升趋势,采样点沉积物的临界切应力为0.12N/m2。(2)扰动过程中,上覆水中的SRP含量随切应力增加而增大,悬浮颗粒物BAP的含量随切应力的增加而减小,且较大的切应力对SRP和BAP含量产生的影响程度明显大于较小的切应力。(3)上覆水中SRP的含量在临界切应力0.12N/m2后明显上升,悬浮颗粒物BAP的含量在临界切应力0.12N/m2时急剧下降,临界切应力对悬浮过程中营养盐磷的释放影响很大。     

济南地区一次沙尘过程的激光雷达观测分析

利用微脉冲激光雷达探测技术,结合常规污染物监测以及PM_(2.5)化学组分监测数据,对2017年5月影响济南地区的一次沙尘天气过程进行分析。结果表明:5月4日12:00沙尘天气开始影响济南市,PM_(10)小时浓度大幅升高,至5月5日13:00,PM_(10)小时浓度达到峰值(质量浓度953μg/m~3)。沙尘过境期间近地面1 500 m以下形成消光系数和退偏比极大区,其中5月5日11:00—13:00,300 m处退偏比平均高达0. 19,非球形特性显著。沙尘天气过程中Mg~(2+)组分、Ca~(2+)组分增幅最为明显。后向轨迹模型HYSPLIT显示,此次沙尘起源于内蒙古中西部地区,沿高空西北方向传输至济南地区。     

京津冀地区道路碳排放量的演变及空间分布

以机动车碳排放模型为基础,结合不同类型机动车存活曲线,建立分车龄的车队构成,并利用年均行驶里程和燃油消耗量,分析了京津冀地区2005~2020年道路碳排放量的演变及区域分布特征.结果显示,河北省道路碳排放量增长迅速,近5a仍以7.14%的年均增长率快速增长,而北京和天津两市的道路碳排放已经进入低速增长期,近5a的年均增长率分别仅为1.01%和2.27%.小型客车一直都是道路碳排放的主力车型,其碳排放量占京津冀道路碳排放总量50%以上;轻型货车在北京市道路碳排放中的贡献越来越突出,而河北和天津两地轻型和重型货车正在逐渐发展为道路碳排放增长的主要驱动因素.从京津冀道路碳排放的4km×4km网格分布图可知,因北京和天津拥有更密集的道路,其碳排放强度远高于河北省.     

建设项目温室气体环境影响评价方法研究

建立完善的、减污降碳相协同的管理制度是支撑全国碳排放高质量达峰的重要保障,有效控制新增碳排放是推动实现重点行业尽早达峰的关键. 环境影响评价是我国源头防控的基础性制度,将温室气体管控要求纳入其中是现阶段推动减污降碳协同增效的可行途径及重要抓手. 综合考虑国内外管理实践经验以及我国制度特点与管理需求,开展了温室气体环境影响评价技术方法研究. 本文提出了系统性、全过程、协同性的三大温室气体评价基本原则,识别建设项目温室气体环境影响评价的主要影响因素,构建了强调高效、低碳、循环的温室气体环境影响评价指标体系,建立了包含项目分析与判断、影响因素识别、影响预测与技术分析、综合环境影响评价的评价方法体系. 基于该方法,以山东省250万吨电解铝产能转移至云南省项目为例,开展碳排放环境影响评价分析,测算结果表明:若不考虑项目对云南省对外输电的影响,全国CO₂减排量可达2 574.4×104 t;如考虑项目对跨区输电的影响,则全国CO₂净减排量将减至968.3×104 t;进一步考虑技术升级、地方煤炭消费政策等因素影响,还会得到差异明显的评价结果. 研究显示,考虑不同评价目标、评价边界和影响因素可能会对全社会碳排放量环境影响评价结果产生显著影响,由此建议在开展相关评价时应立足实际需求,合理确定评价目标和边界.      

重污染天气期间济南市城区和清洁对照点PM_(2.5)及其组分污染特征

为探究重污染天气期间济南市城区和清洁对照点PM_(2.5)及其组分污染特征,于2016年12月31日-2017年1月7日在市监测站和跑马岭进行连续PM_(2.5)样品采集,并对两个点位的PM_(2.5)及其组分(水溶性离子和碳质组分)污染特征进行分析。结果表明,重污染天气期间市监测站PM_(2.5)质量浓度(260±77)μg·m~(-3)是跑马岭(85±17)μg·m~(-3)的3倍,表明该重污染天气过程对济南市城区影响程度明显大于清洁对照点跑马岭。市监测站水溶性离子浓度高低顺序为SO_4~(2-)NO_3~-NH_4~+Cl~-K~+Na~+Ca~(2+)F~-,跑马岭水溶性离子浓度高低顺序为NO_3~-SO_4~(2-)NH_4~+Cl~-K~+Na~+Ca~(2+)F~-。市监测站和跑马岭二次无机离子(SNA)质量浓度分别为(134.7±49.5)μg·m~(-3)和(46.2±19.0)μg·m~(-3),在PM_(2.5)中占比分别是51.8%和54.4%,两个点位PM_(2.5)浓度差别很大,但SNA在PM_(2.5)中占比相差不大。通过NH_4~+计算值与实测值相关性分析可知,市监测站和跑马岭PM_(2.5)中NH_4~+均主要以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3形式存在。市监测站SOR和NOR分别为0.44和0.32,跑马岭SOR和NOR分别为0.32和0.44,SOR和NOR的值均大于0.1,表明大气中SO_2和NO_2的二次氧化程度较高。采用OC/EC最小比值法估算得到市监测站和跑马岭SOC分别为8.3μg·m~(-3)和1.8μg·m~(-3),分别占OC的38.2%和20.9%,这表明市监测站OC二次反应程度明显高于跑马岭。市监测站有机碳(OC)和元素碳(EC)相关性(R~2=0.57)明显弱于跑马岭(R~2=0.92),表明市监测站OC和EC来源比较复杂,更有利于SOC的生成。     

济南市冬季一次典型重污染过程分析

为掌握济南市重污染天气发生规律,从而更好地为重污染天气预报预警和大气污染防治提供参考,采用空气质量监测数据、气象观测资料、雷达探测资料及轨迹模式模拟相结合的方法,对济南市2016年12月31日-2017年1月7日的持续性重污染过程,从污染演变过程、环流背景分析、气象要素特征和区域污染传输等多方面分析其形成原因及主要影响因素.结果表明:此次重污染过程期间首要污染物为颗粒物,ρ（PM₁₀）平均值为318 μg/m3,ρ（PM_2.5）平均值为200 μg/m3;地面风速在0.6~1.8 m/s范围内,风力均为1~2级,相对湿度为68%~95%,平均相对湿度为81%.在重污染过程中,从地面至800 m左右高度始终维持较强逆温层,逆温频次高达91.1%,污染边界层高度较低,大部分时间都在500 m以下.采用情景模拟分析方法计算得到,区域输送对济南市PM_2.5的贡献率为20%~35%.研究显示:此次重污染过程是在区域性污染背景下由本地不利的扩散条件造成的,静稳大气形势提供有利的环流背景,平流雾、辐射雾交替产生,持续性的高湿加重了污染程度;近地面的静风、高湿,垂直方向的双逆温层甚至多逆温层的结构是影响此次重污染过程的重要气象要素;区域性污染传输对此次重污染天气的发展有显著贡献,污染初期主要来自河北省中南部的输送,随着污染加重,有来自偏南、偏东方向的局地气团输送.      

中国石化化工行业二氧化碳排放达峰路径研究

石化化工行业是高耗能高排放行业之一,约占工业部门碳排放比例的10%,研究石化化工行业碳排放达峰路径不仅能推动工业部门尽早实现达峰,同时也为石化化工行业加快绿色低碳转型指明方向. 基于中国统计年鉴、行业协会、企业碳核查等多来源数据,在分析历史排放趋势的基础上,识别能源集中度高的重点行业和产品,采用情景分析法针对石油和天然气开采业、石油煤炭及其他燃料加工业、化学原料及化学制品制造业三大子行业中的炼油、乙烯、丙烯、对二甲苯和合成氨等重点产品,预测其基准情景和控排情景下的重点产品产量和碳排放强度,以及石化化工行业2021—2035年二氧化碳排放趋势. 石化化工行业在基准情景下排放量无法实现2030年前达峰,控排情景下将于2030年达峰,峰值为17.3×108 t. 通过能源结构调整、节能和低碳技术改造、低碳循环及高效利用等途径可以实现行业减排,与BAU(仅考虑石化产品产量变化,不考虑产品结构、单位产品能耗变化)情景相比,减排贡献最大的路径是化石能源利用清洁化改造,2030年相对BAU减排1.19×108 t,贡献率约44%;其次是加大节能和低碳技术改造力度和资源循环及高效利用,减排量分别为0.8×108和0.6×108 t,减排贡献率分别达到29%和22%.      

中国道路交通二氧化碳排放达峰路径研究

为研究我国道路交通行业CO₂排放未来控制路径,结合未来经济社会和货物运输发展状况、运输结构、能源结构和能效结构变化,采用行驶里程法分析了我国道路交通CO₂排放现状、未来变化趋势及主要驱动因素. 结果表明:①采用行驶里程法计算道路交通行业CO₂排放量相对合理,2019年全国汽车CO₂排放量为9.52×108 t,比油耗法所得结果高20%左右,二者存在差异的主要原因为交通油耗统计数据偏低. ②从车型看,重型货车和小型客车是汽车CO₂排放的主要来源,分别占39.7%、38.2%;从燃料种类看,汽油、柴油、其他燃料(天然气、醇类燃料等)CO₂排放量分别占42.8%、52.5%、4.7%. ③道路交通CO₂排放预计于“十五五”末达峰,峰值在12.2×108～13.9×108 t之间,达峰后有2～3年的平台期. ④推广新能源车是道路交通CO₂排放控制的主要驱动因素,其次为能效提升,运输结构调整在前期有一定的贡献,2025年上述措施对道路交通CO₂减排量占比分别为56%、34%和10%左右,2030年分别为55%、40%和5%左右. 研究显示,加大新能源汽车推广力度,持续降低新生产燃油车碳排放强度,推进运输结构调整,可有效降低道路交通CO₂排放.      

重点行业/领域碳达峰路径研究方法

区域化石能源消费量与碳排放量往往集中于少数高能耗、高排放的重点行业和领域. 重点行业/领域的产业规模、能源结构和碳排放变化直接决定区域碳排放达峰时间、达峰质量和峰值大小. 研究重点行业/领域碳达峰路径,是实现碳排放分区管控、落实行业减排责任和推动区域碳排放总量达峰的重要基础. 本研究构建了一种重点行业/领域碳达峰路径研究方法,涵盖宏观目标约束、边界和范围确定、宏观需求预测、行业关联耦合四大模块. 该方法提供了在区域经济社会发展和碳达峰目标双约束下,不同行业/领域碳排放达峰的路径优化选择. 在充分考虑国民经济社会发展需求、行业发展技术特点、国内外进出口变化的基础上,宏观预测重点行业/领域发展规模与需求变化,同时结合以技术为核心的MESSAGE模型建立动态反馈机制,分析产业链上下游供需关系,建立行业内、行业间能量流、物质流耦合关系,通过不断迭代优化确立各行业/领域未来发展需求,并建立不同发展情景,综合研判各情景提出重点行业/领域碳达峰目标与路径. 该方法满足国家、省份、城市等不同区域尺度的重点行业/领域碳排放路径分析与减排措施、成本效益、政策保障评估.