A quantitative water resource planning and management model for an industrial park level

This paper introduces an integrated water management model at the industrial park level. It suggests four approaches to water management: first, direct water reuse among users; second, water reuse among users by blending with freshwater; third, water reuse between users and a wastewater treatment plant; and fourth, groundwater recharge by reclaimed wastewater or other feasible applications in order to optimize the overall water efficiency. The model results in a comprehensive management methodology for optimizing water resources within an industrial park, seeking potential water reuse among industries, and incorporating the size and cost of reclaimed wastewater delivery systems. A case study is employed to test the model’s feasibility. An economic analysis of the optimized water use network is also carried out, showing the potential water and cost savings.     

基于随机前沿的天津市碳排放效率分析

运用随机前沿分析(SFA)的方法,从土地、资本和劳动中提取城市化率、人均道路面积、人均绿地面积、绿化覆盖率、R&D经费投入强度、环保投资指数、从业人员占总人口比重7个相对量指标作为投入要素,将单位碳排GDP产出作为产出要素,计算和分析了我国30个省域2006年和2011年的碳排放效率,并分析天津市在全部样本的碳效率水平。结果显示:天津市碳排放效率分别居于30个省域的第5位和第3位,属于碳排放效率高的省域。     

天津市PM2.5中二次硝酸盐形成及防控

二次硝酸盐是PM_2.5中的重要二次无机离子组分,为了解PM_2.5中二次硝酸盐的形成及防控途径,基于天津市城区点位2018~2019年高时间分辨率的PM_2.5在线监测数据,对气溶胶颗粒物的离子组分、pH值、NH₃-NH₄⁺和HNO₃-NO₃^-浓度分布以及硝酸铵形成的敏感性进行了研究.结果表明,天津PM_2.5平均浓度为58μg·m^-3,PM_2.5中主要离子组分为NO₃^-、NH₄⁺、SO₄^2-、Cl^-和K⁺,在PM_2.5中的占比分别为18.4%、11.6%、10.3%、3.3%和2.6%,PM_2.5及主要组分浓度均在采暖季高、非采暖季低.气溶胶颗粒物整体呈现弱酸性,平均pH值为5.21,季节分布为春冬季节高、夏秋季节低,日变化趋势表现为早间（00：00~08：00）低,其他时间略高.NH₃和HNO₃的平均浓度水平分别为16.7μg·m^-3和1.2μg·m^-3,NH₃浓度在每年的4~9月相对较高,10月~次年2月浓度相对较低;HNO₃浓度水平月际变化不明显.除夏季外,其他季节NH₃浓度均为早晚较高,其他时段较低;HNO₃浓度整体呈现白天相对略高,晚上相对略低的特点.不同pH值下NH₃与NH₄⁺、HNO₃与NO₃^-的浓度分布呈现明显的非线性关系,早晚NH₄⁺与NO₃^-的浓度均较高,pH值与NH₃和NH₄⁺以及HNO₃与NO₃^-的浓度分布均为非线性.敏感性图表明,2018~2019年天津市硝酸铵的形成主要处于HNO₃敏感区域,部分处于NH₃&HNO₃敏感区域.从季节分布上看,春季、秋季和冬季硝酸铵的形成主要处于HNO₃敏感区域,夏季硝酸铵的形成主要处于HNO₃和NH₃&HNO₃敏感区域.为有效减少天津市PM_2.5中二次硝酸盐的形成,春季、秋季和冬季主要开展HNO₃前体物（NO_x）的控制,夏季主要开展HNO₃前体物（NO_x）和NH₃的协同控制.     

2000~2020年京津冀BVOCs排放量估算及时空分布特征

为研究京津冀地区天然源挥发性有机化合物(BVOCs)近20a排放量及时空分布特征,本文基于卫星遥感解译获得的2000年、2005年、2010年、2015年、2020年共5期中国土地利用数据,计算获得了京津冀地区各市县BVOCs排放量及排放组成,同时对京津冀地区近20a的BVOCs排放的时空分布进行了特征分析.结果表明,近20a京津冀地区BVOCs平均排放总量为76.40万t/a,其中河北省、北京市、天津市的平均排放总量分别为59.11万t/a,15.29万t/a,2.00万t/a;按照排放组成分析,ISOP平均排放总量为16.80万t/a,占总排放量的21.99%,TMT平均排放总量为29.62万t/a,占总排放量的38.77%,OVOCs平均排放总量为29.97万t/a,占总排放量的39.23%.根据排放时间特征分析,京津冀地区冬季BVOCs排放量最低、夏季BVOCs排放量最高.BVOCs排放的空间分布与土地利用类型和植被分布密切相关,不同土地利用类型的BVOCs排放贡献具有显著差异,近20a京津冀地区林地、耕地、草地的BVOCs平均排放量分别为60.33万t/a,12.78万t/a,2.31万t/a,分别占总排放量的78.90%,16.79%,3.04%.京津冀地区BVOCs空间排放分布差异比较明显,北部、东北部的整体排放量明显高于南部、东南部.本研究可为BVOCs的计算提供研究思路,同时可为京津冀地区空气污染治理提供有关基础数据.     

天津市减污降碳协同效应评估与预测

为评估和预测天津市减污降碳协同效应,采用减排量弹性系数法评估减污降碳协同效应,基于STIRPAT模型预测天津市“十四五”期间的减污降碳协同效应,并分情景预测天津市2026~2060年的减污降碳协同效应.结果表明：大气污染当量和温室气体的主要排放源均为工业源;2015~2017年天津市减污降碳协同效应系数范围为0.11~0.26,2013~2014年和2018~2020年天津市的减污降碳协同效应系数均小于0;天津市“十四五”期间减污降碳协同效应系数为0.06;各种情景下,2026~2060年天津市减污降碳协同效应系数均大于0.天津市2011~2020年减污降碳协同效应波动变化,“十四五”时期或可进入减污降碳协同增效阶段.天津市要在2026~2060年实现较高水平的减污降碳协同增效,就需要合理控制城镇化率、人口总数和地区生产总值,增加第三产业比重和高技术比重,持续降低能源强度.     

新时代天津市工业园区绿色发展策略研究

本文研究了天津市工业园区发展沿革和经济环境绩效,分析了2018—2020年园区“围城治理”措施及成效,识别新时代园区绿色发展面临的主要挑战,最后提出策略建议。研究发现：天津工业立市特征突出,工业园区更是主战场,曾为全国园区的发展起到重要带头作用。园区“围城治理”较好地解决了存量土地、环境等问题,开启了天津园区发展新阶段。天津市工业园区绿色发展仍面临基础薄弱、驱动力减弱、保留园区与被整合园区协同高质量发展路径不清晰等挑战。研究提出三项建议：一是立足天津在京津冀协同发展中的功能定位,提升园区科技创新平台功能,加速科技创新资源及高端创新要素向园区流动,提升产业链、供应链、创新链协同配套能力,激发园区科技创新动能。二是加强体制机制创新,全市强化园区顶层设计和统筹协调,分区分类制定园区跨越式发展策略并完善考核机制,开展绩效评价动态优化。三是以园区能源环境基础设施绿色化和数据驱动精细化管理能力提升为抓手,深化园区转型发展,提升产业能级。     

2000~2020年天津PM2.5质量浓度演变及驱动因子分析

基于中国大气成分实时追踪数据集、天津气象局和生态环境局长序列PM_2.5质量浓度和气象观测,结合MEIC排放清单和环境模式构建的细颗粒气象条件扩散指数,研究2000～2020年天津地区PM_2.5质量浓度演变规律及驱动因子,以期更科学地分析气象对大气环境影响,为“十四五”期间深度环境治理提供支撑.结果表明,2000～2020年天津PM_2.5质量浓度呈现3个阶段变化,第一阶段2000～2007年,呈现持续地上升,其变化速率为4.58μg·（m³·a）^-1,该阶段排放量的快速增加是主导因素,其作用是气象条件年际波动影响的4倍,排放量增加使得PM_2.5质量浓度增加45.3%;第二阶段为2007～2013年,该阶段PM_2.5质量浓度呈现波动变化,出现了两个浓度峰值年（2007年和2013年）,该阶段排放稳定,气象条件年际波动对PM_2.5质量浓度年际波动产生重要影响,两者相关系数0.81;第三阶段为2013～2020年,PM<...     

天津市区夏季碳气溶胶特征及改进的二次有机碳估算方法

为更加准确地估算环境受体PM_2.5中SOC（二次有机碳）的质量浓度,于2015年6-8月利用在线监测仪器同步采集小时分辨率的PM_2.5及OC（有机碳）和EC（元素碳）样品数据,分析碳气溶胶的变化特征,并尝试运用改进的EC示踪法估算ρ（SOC）.结果表明:天津市区夏季ρ（PM_2.5）为（70.9±46.0）μg/m3,ρ（OC）和ρ（EC）分别为（7.6±3.1）（2.2±1.5）μg/m3,占ρ（PM_2.5）的11.8%±4.6%和3.1%±1.4%,OC/EC（质量浓度之比,下同）的平均值为4.0±2.0.ρ（OC）与ρ（EC）之间的Pearson相关系数（R）仅为0.66,说明OC和EC的来源较为复杂,SOC的产生可能是重要影响因素.ρ（NO₂）与OC/EC呈显著负相关（R=-0.47,P < 0.01）,并且OC/EC（4.0）相对较低,说明天津市区机动车可能对碳气溶胶具有重要影响.ρ（SO₂）与ρ（OC）、ρ（EC）的相关性较低（R均为0.33,P均小于0.01）,说明天津市区碳气溶胶可能受燃煤源的影响较低.改进的EC示踪法主要是利用O₃和CO、EC作为光化学反应和一次源排放的指标,并结合ρ（OC）、ρ（EC）和OC/EC的变化特征,逐步筛选一次排放源主导的时间段的ρ（OC）和ρ（EC）数据,然后利用最小二乘法拟合获得ρ（OC）和ρ（EC）的线性方程,最后进行ρ（SOC）和ρ（POC）（POC为一次有机碳）的估算.天津市区夏季ρ（SOC）的平均值为（2.5±2.0）μg/m3,分别占ρ（OC）和ρ（PM_2.5）的28.8%±15.0%和3.7%±3.6%;ρ（POC）的平均值为（5.2±1.7）μg/m3,分别占ρ（OC）和ρ（PM_2.5）的71.2%±15.0%和8.1%±5.2%,说明天津市区夏季有机碳的主要来源是一次排放源.研究显示,相比于EC示踪法,改进的EC示踪法估算的ρ（SOC）明显降低,ρ（POC）明显升高.AT（大气温度）对ρ（SOC）的影响较为显著,而WS（风速）对ρ（POC）的影响较为显著.      

天津地区典型家用生物质颗粒采暖炉污染物排放分析

为调查研究天津市家用生物质颗粒采暖炉的污染物排放性状,同时为政府的政策制定提供技术依据,研究了天津地区生物质燃料成分和采暖炉不同运行负荷对污染物排放的影响.结果表明：稻杆和棉杆两种成型燃料在同一采暖炉的相同工况下燃烧时,稻杆灰分含量较棉杆高,造成较高的烟尘和CO排放,同时稻杆较棉杆S元素含量低,导致SO₂排放较低.棉杆成型燃料在同一容量的采暖炉上燃烧时,随着燃烧器负荷的增加,CO和SO₂的排放增加,NO_x的排放减少.两种生物质成型燃料在该采暖炉上燃烧排放的挥发性有机物的主要种类均依次为酮类、苯系物、醛类.本工作试验用家用生物质颗粒采暖炉运行过程中NO_x、CO、SO₂、烟尘的平均排放值分别为672.70,2297.94,124.00,109.35mg/m³,存在污染物排放超标的现象,可通过增添水浴除尘设施,合理调节不同燃烧负荷下的风机送风量,维持适宜过量空气系数,以降低污染物排放.同时还需制定合理的标准和政策加强对家用采暖炉和成型燃料质量的监管.     

天津地区污染天气分析中垂直扩散指标构建及运用

基于255 m气象塔风、温和PM_(2.5)质量浓度数据获取天津地区大气稳定度特征,利用中尺度大气化学模式构建垂直扩散指数β和φ,开展天津地区污染天气预报中垂直扩散分析方法的研究,以期提高天津地区重污染天气预报预警准确率.结果表明,综合运用大气稳定度、基于边界层平均PM_(2.5)质量浓度与近地面PM_(2.5)质量浓度比值构建的垂直扩散指数β,基于数值模式chemdiag功能(以CO为示踪物)构建的垂直扩散指数φ,可以在污染天气预报中较好的进行大气污染物垂直扩散能力分析.当07:00~08:00和18:00~20:00大气稳定度为D及以上时,相比大气稳定为C及以下时,出现重污染天气的概率成10倍的增加;使用垂直扩散指数β和风速双重指标判断重污染天气,比单一的风速指标判断准确率提升67%;垂直扩散指数φ与近地面PM_(2.5)质量浓度相关系数达到0.8,当垂直扩散指数φ小于0.52时,重污染天气概率75%,可识别59%的重污染天气.