衔接环评和排污许可的火电行业大气污染物源强核算探讨

20世纪80年代以来,环境影响评价制度推动了火电行业大气污染物减排.但在事中及事后监管中,火电行业排污许可与项目环评之间尚未实现无缝衔接.火电行业产污环节基本明确、污染防治技术日趋完善、环境管理相对规范,具备有效衔接环评和排污许可的“先行先试”条件.通过大量企业调研,并查阅相关文献,建议火电行业新改扩建项目、现有项目的大气污染物核算分别采用物料衡算法、实测法,核算因子为烟囱有组织排放的烟尘(颗粒物)、二氧化硫、氮氧化物、汞及其化合物.     

基于关键源区识别的饮用水水源保护区划研究

准确划定饮用水水源保护区是实现饮用水安全精细化管理的重要前提.基于源头削减和全过程协同管理的思路,将GIS平台、ArcSWAT模型、成本-效益分析技术相结合,以贵州省红枫湖饮用水水源保护区为例,通过对近5年（2010-2014年）水污染负荷特征进行模拟,识别影响水环境污染控制的关键源区,在此基础上划定水源保护区.结果表明:① 研究区总氮、总磷污染负荷主要来源为农业面源,其中农业种植和畜禽养殖的负荷贡献分别达到89.7%和91.8%,总氮和总磷负荷高风险区主要集中在流域西北部地势较高且农业耕作活动频繁区域;② 污染控制措施的成本效益分析表明,测土配方施肥、1°~15°坡耕地等高植物篱、保护性耕作、植被缓冲带的成本-效益比较高,在该区域水环境污染控制中具有较高的推广应用价值;③ 基于水污染关键源区识别结果,划定饮用水源四级风险区,其中一级、二级风险区总面积为97.6 km2,仅占原饮用水水源一、二级保护区面积的41.4%,可削减总氮、总磷负荷的60%~70%,所需的搬迁成本仅为原划定方案的35%.研究结果可为我国中西部人口密度大且逐水而居的地区饮用水水源保护区及管控政策的制订提供理论基础和技术参考.      

夏季太湖CDOM光学特性空间差异及其来源解析

为进一步探究夏季太湖CDOM（有色溶解性有机质）光学特性在空间分布上的差异性与其来源的关系,对其紫外-可见吸收及三维荧光光谱特性进行了分析研究,在此基础上进一步分析了CDOM吸尘系数及其荧光组分（C1、C2、C3、C4）强度和各水质参数间的相关性.结合主成分分析法探讨了CDOM的来源以及与各参数指标[ρ（DOC）除外]之间的来源关系.结果表明:CDOM吸收系数α（355）、S值（光谱斜率）变化范围分别为3.27~8.27 m-1和0.011~0.021 nm-1;太湖西部、北部及南部湖区CDOM丰度较大,S值较低,受陆源输入的影响较为明显.CDOM的三维荧光光谱揭示其中含有两种类蛋白质组分C1和C2以及类腐殖质组分C3和C4,并且以类蛋白质组分为主.此外,大部分采样点的荧光指数（FI）为1.70~2.01,自生源指数（BIX）大于1,腐殖化指数（HIX）小于0.6,r_（T/C）（荧光峰T与荧光峰C荧光强度比值）小于2,表明夏季太湖CDOM内源特性相对强烈.研究显示,除ρ（DOC）外,CDOM与其他水质参数在第一主成分上（贡献率为90.8%）均存在显著相关关系,说明各水质参数的来源存在相似性,并且受生物自生源影响更为显著.      

北京市燃煤源排放控制措施的污染物减排效益评估

为分析北京市燃煤源排放控制措施的污染物减排效益,基于MEIC（中国多尺度排放清单模型）,采用情景分析法,评估了北京市电厂能源清洁化与末端治理、燃煤锅炉改造和城区平房区居民采暖改造等措施的污染物减排效益.结果表明,相对于无控情景,2013年北京市电厂能源清洁化与末端治理减少PM_2.5、PM₁₀、SO₂和NO_x排放量为1.28×104、2.10×104、5.13×104和4.98×104 t,分别占无控情景的85%、86%、87%、74%;北京市燃煤锅炉改造减少PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO_x排放量为1.09×104、2.68×104、11.64×104和5.81×104 t,分别占无煤改气情景的83%、89%、83%、83%;北京市老旧平房区的居民采暖改造减少PM_2.5、PM₁₀、SO₂和NO_x排放量分别为630、870、2 070和790 t,均占无煤改电情景的8%.研究显示,北京市从1998年开始采取的各种减排措施有效地减少了污染物的排放,对北京市空气质量改善具有重要意义.      

钱塘江沉积物重金属污染源解析及生态风险评价

在钱塘江(杭州段)水系的13个采样点采集沉积物样品,分析重金属(Zn、Cr、Cd、Cu、Pb、As、Mn和Fe)的来源并进行了生态风险评价。结果显示,各重金属的浓度平均分别为:Zn 223.76 mg/kg,Cr 73.16 mg/kg,Cd 2.50 mg/kg,Cu 103.73 mg/kg,Pb 46.58mg/kg、As 11.91 mg/kg、Mn 736.4 mg/kg、Fe 2.71×10~4mg/kg。除Mn、Fe以外,其他6种重金属平均含量均超出世界沉积物中重金属的背景值。相关性分析,主成份分析和聚类分析结果显示,Cr、Pb、Cu、As、Zn和Cd主要来源是工业废水排放和化石燃料燃烧。Mn和Fe主要来源是自然环境。地积累指数结果显示各重金属污染程度排序:Cd>Cu>Pb>Zn>As>Cr>Mn>Fe,其中Zn,Pb和As的污染程度为1级(轻度污染),Cu的污染程度为2级(偏中度污染),Cd的污染程度为4级(偏重污染)。单因子潜在生态风险指数结果显示各重金属对生态风险构成危害的顺序为Cd>Cu>As>Pb>Zn>Cr,综合潜在生态风险指数等级显示为强生态风险。人类活动特别是工业生产是造成钱塘江底泥污染的主要原因。     

风电场对米波雷达系统的影响研究

目的针对目前风电场对米波雷达的潜在威胁,研究风电场的有源干扰、无源散射、遮蔽对米波雷达系统的影响,为评估风电场对米波雷达系统的影响提供技术指导。方法根据风力发电机的工作原理和结构,对风电场的有源干扰进行实际测试,就风电场有源干扰对米波雷达系统周边背景噪声的影响进行分析,提出一系列应对有源干扰的措施;利用散射、刃峰绕射、多普勒效应等理论,就无源散射、遮蔽等因素对米波雷达系统的影响进行仿真计算和分析。结果风电场将引起米波雷达系统周边背景噪声恶化、虚警率提高、探测距离缩减、测向和测速误差等,导致米波雷达性能下降。结论风电场对米波雷达系统存在着巨大威胁,在米波雷达台站附近规划建设风电场前应进行严格的技术评估,保证国家经济建设和雷达系统性能不受影响。     

广东省气象与源排放因素对PM_(2.5)浓度影响的数值模拟研究

为更好地区分大气污染物浓度变化中气象与源排放因素的影响,使用中尺度气象模型WRF和三维空气质量模型CAMx,通过固定源清单的方法模拟研究了广东省各地区不同时期气象因素对PM_(2.5)浓度变化的影响,并结合实测的PM_(2.5)浓度变化,计算出源排放因素对PM_(2.5)浓度的贡献。结果表明:相对于2014年,2015年广东省夏季的气象条件不利于PM_(2.5)浓度的下降,春季和秋季的气象条件有利于PM_(2.5)浓度的下降,就全年各季度平均而言,珠江口附近地区气象条件较有利于PM_(2.5)浓度的下降;源排放变化对肇庆市、韶关市和揭阳市等城市PM_(2.5)浓度变化有较强的削减作用,可使其浓度下降30%以上,显示这些城市的减排工作较为有效,深圳市、珠海市、东莞市、中山市与顺德区等市(区)PM_(2.5)污染改善主要是由于有利的气象条件的影响,源排放变化对珠海市和湛江市等城市污染起加剧的作用,表明不利的源排放变化抵消了部分有利气象条件对PM_(2.5)污染的改善作用,应加强对这些地区源排放的控制。     

基于质谱技术的在线大气颗粒物来源与污染过程解析研究——以江苏省淮安市为例

通过大气细颗粒物实时在线源解析技术(质谱直接测量法)采集录入淮安市市区部分特征污染源排放成分谱,对淮安市大气细颗粒物进行在线源解析,获取高时间分辨的颗粒物源解析结果,分析颗粒物来源、季度变化和重污染天气的污染过程,评估形成重污染过程的污染影响因子和影响程度,为区域大气污染综合整治提供重要目标指向,同时也为淮安环境空气PM2.5重度污染实时预警与监控、大气污染源减排方案评估、污染事件监控等提供有效的在线监测技术平台.     

西安市PM2.5燃煤源谱特征研究

针对西安本地源谱缺乏的现状,总结统计了西安目前灰霾特征和主要成因,对西安市燃煤源进行了测定.研究发现,在煤烟尘PM2.5中SO2-4的含量最高(25%),其次为OC(12%)、NH+4(7%)、Cl-(5%).对固定源燃煤与民用散烧煤,不同脱硫方式、脱硝方式和锅炉类型的固定源成分谱分析得出:1.SO2-4及Al、Si、Ca在固定源煤烟尘PM2.5中含量大于民用燃煤,OC与之相反;2.炉内喷钙法PM2.5中SO2-4明显高于其它脱硫法含量;双碱法PM2.5中Na的含量显著高于其它脱硫工艺流程的含量;氧化镁法PM2.5 中Mg含量为各类脱硫工艺中最高;石灰石膏法颗粒物中Mg、Al、Si、Ca等元素含量均高于大多数工艺;3.不同的脱硝工艺中NO-3离子在各类成分谱中的含量极低;4.链条炉与层燃炉PM2.5中OC、EC含量高于循环流化床炉、煤粉炉.     

2015年石家庄市采暖期一次重污染过程细颗粒物在线来源解析

近年来,我国北方采暖期的大气污染问题备受关注.以2015年11月24日至12月4日石家庄地区一次重污染过程为例,采用大气细颗粒物实时在线源解析技术,对不同时段细颗粒物来源解析结果和各类源粒径分布、重污染期间各类源的质谱特征,结合气象条件进行综合分析.结果表明：重污染期间主要污染物来源为燃煤、工业工艺、机动车尾气和二次无机源;低压、静稳条件和低空传输共同作用下,以燃煤及工业工艺源排放颗粒物为主的细颗粒物严重累积,二次转化加剧,导致此次重污染的发生;来自燃煤源的颗粒物以混合碳为主,工业工艺源以金属为主,机动车尾气源以元素碳和金属锰为主,纯二次无机源以二次无机离子为主,来自扬尘源的颗粒物以铝、钙、铁和硅酸盐为主,生物质燃烧源以左旋葡聚糖LEV为主,餐饮源以有机酸为特征信号;与重污染前后不同,八类源于重污染发生期间在整个粒径段呈现均匀分布状态.