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.     

汾渭平原吸收性气溶胶时空演化及潜在源区分析

在绿色发展理念的带动下,全国多地的空气质量逐渐改善,但汾渭平原大气污染程度逐年走高,颗粒物污染尤为严重.利用OMI/Aura OMAERUV L2气溶胶数据集和PM_2.5站点数据,采用空间自相关分析及后向轨迹模型等方法,探索2005~2019年汾渭平原吸收性气溶胶的时空演化过程,揭示其高值极主导类型以及污染物传输路径和潜在源区.结果表明：①2005~2019年汾渭平原吸收性气溶胶指数（absorbing aerosol index,AAI）年均值波动上升,2006、2013和2017年为汾渭平原AAI高值转折点,年均值均大于0.63;西安和临汾AAI空间稳定性较差为高高聚集极点,在15年间高高聚集区域面积增长15.3%,空间分布更加集中,形成由西安和临汾两极相连的条带状分布区域,占区域总面积的24.2%;低低聚集区域面积锐减6.2%,转变为无特征区域.②汾渭平原AAI冬季数值最高、覆盖区域最广,在临汾极和西安极突破0.8,研究区AAI大于0.6的区域占比91.5%,其次为春季（AAI>0.4）、秋季（AAI>0.3）,夏季全境低值.汾渭平原AAI高值受大气扩散条件、气温和降水量变化影响显著.③利用后向轨迹和潜在源贡献模型得出西安极和临汾极污染物的远距离输送气团来自西北方向,近距离输送气团来自偏东和偏南方向,结合源区下垫面类型确定两个远距离沙尘传输源区（西北风源、北风源）、两个碳质源区（东风源和南风源）和一个沙尘和碳质共同作用源区（黄土高原源）.其中西北风源、黄土高原源和南风源对西安极影响显著,东风源和黄土高原源对临汾极影响显著,临汾极虽受一定程度西北风源和北风源沙尘影响,但影响较小,结合CO空间分布和其与AAI相关性系数的空间分布得出,临汾极吸收性气溶胶为碳质主导,西安极为沙尘和碳质共同作用.     

Chemical characteristics, oxidative potential, and sources of PM2.5 in wintertime in Lahore and Peshawar, Pakistan

The chemical characteristics, oxidative potential, and sources of PM_2.5 were analyzed at the urban sites of Lahore and Peshawar, Pakistan in February 2019. Carbonaceous species, water soluble ions, and metal elements were measured to investigate the chemical composition and sources of PM_2.5. The dithiothreitol (DTT) consumption rate was measured to evaluate the oxidative potential of PM_2.5. Both cities showed a high exposure risk of PM_2.5 regarding its oxidative potential (DTT_v). Carbonaceous and some of the elemental species of PM_2.5 correlated well with DTT_v in both Lahore and Peshawar. Besides, the DTT_v of PM_2.5 in Lahore showed significant positive correlation with most of the measured water soluble ions, however, ions were DTT-inactive in Peshawar. Due to the higher proportions of carbonaceous species and metal elements, Peshawar showed higher mass-normalized DTT activity of PM_2.5 compared to Lahore although the average PM_2.5 concentration in Peshawar was lower. The high concentrations of toxic metals also posed serious non-carcinogenic and carcinogenic risks to the residents of both cities. Principle component analysis coupled with multiple linear regression was applied to investigate different source contributions to PM_2.5 and its oxidative potential. Mixed sources of traffic and road dust resuspension and coal combustion, direct vehicle emission, and biomass burning and formation of secondary aerosol were identified as the major sources of PM_2.5 in both cities. The findings of this study provide important data for evaluation of the potential health risks of PM_2.5 and for formulation of efficient control strategies in major cities of Pakistan.     

基于物种敏感度分布的不同岩溶地下河中多环芳烃分布特征及生态风险评价

为明确重庆青木关和老龙洞地下河流域地下水中多环芳烃(PAHs)的含量及其污染水平,全年共采集两流域地下河水样品84个,利用气相色谱质谱联用系统(GC-MS)分别测定了地下水中的16种PAHs含量,分析了PAHs在两条地下河流域中的空间分布特征,并应用物种敏感度分布法(species sensitivity distribution, SSD)评价了单体PAH生态风险和联合生态风险,分别应用浓度加和模型和效应加和模型计算了两条地下河流域水中单体PAH潜在影响比例(potential affected fractions, PAFs)及∑PAHs潜在累积影响比例(msPAF)。结果表明,青木关地下河水中∑PAHs浓度为73.8~480 ng/L,均值为224 ng/L,老龙洞地下河中∑PAHs浓度变化较大,为81.5~15 200 ng/L,均值为1 648 ng/L。应用效应加和模型计算出青木关地下河中∑PAH₈的msPAF_RA范围为0.145 9%~2.745 3%,均值为1.369 2%;老龙洞流域msPAF_RA范围为1.001 1%~2.866 5%,均值为1.774 7%,整体高于青木关地下河流域。单体PAH的PAFs在两条地下河流域均呈现Bap>Ant>Pyr>Fla>Flu>Ace>Phe>Nap的趋势,并且小于5%。两条地下河流域水体PAHs含量及生态风险均呈现入口大于出口的趋势,且生态风险的分布特征表明青木关和老龙洞地下河流域水生生态风险主要受BaP的影响,所以应避免工业及生活污水直接排入地下河以及直接饮食地下河水和生物。     

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。     

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。     

基于SOA和O3生成潜势的杭州市PM2.5和O3协同控制

2019年3月1日～2019年5月31日期间采用Syntech Spectras GC955在线气相色谱仪对杭州市大气环境中挥发性有机物（VOCs）进行了在线连续监测,分析了VOCs体积分数的组成特征、 PM_2.5和O₃协同控制的优控VOCs物种和VOCs特征污染物比值.结果表明,烷烃是VOCs体积分数中最重要的组分,贡献了62.40%. C2～C6的烷烃、苯系物、乙烯和乙炔是VOCs关键物种.烯烃和芳香烃是OFP的主要贡献组分,贡献率分别为41.35%和37.50%.芳香烃是SOA的主要贡献者,贡献率超过90%.低碳的烷烃、低碳烯烃和苯系物是OFP的关键贡献物种,控制好甲苯、间/对-二甲苯和邻-二甲苯这3种苯系物,是O₃和PM_2.5协同控制的关键.采样点大气中VOCs除了受机动车尾气的影响外,溶剂使用等工业排放的影响也较为显著.     

“京津冀”地区煤炭相关产业链的体现能核算与政策分析

目前,我国面临的大气污染问题愈发严重,尤其在"京津冀"地区更为突出。而煤炭相关产业链的能源消耗结构及其污染物排放是导致此问题的重要原因之一。本研究基于2012年"京津冀"地区各省、市的能源平衡表,通过区域间能源调配模型,绘制了煤流和能流桑基图,厘清了"京津冀"地区2012年煤炭相关产业链的物质与能量走向,并运用了投入产出法系统核算了"京津冀"地区煤炭相关产业链的体现能与24种污染物排放量。研究结果表明:(1)"京津冀"地区的原煤主要依赖调运,属于净煤炭进口地区。(2)原煤的直接使用在"京津冀"地区的煤炭相关产业链中占有非常大比重。将体现能角度分析的结果与能量角度分析的结果对比,可以发现煤化工产业在煤炭相关产业链中的潜在能量消耗仍然具有较大的贡献。(3)焦炭是终端消费能量的主要来源,也是体现能的主要贡献源。(4)在煤炭转化能源利用效率上,"京津冀"地区2012年煤炭相关产业链洗选煤、煤制品加工、炼焦三个环节的效率分别为87.77%、92.46%、90.97%,稍低于中国2012年96.16%的利用效率。(5)原煤、焦炭的直接消费和炼焦过程对"京津冀"地区2012年煤炭相关产业链七种主要污染物的贡献率最大。为了有效减少"京津冀"地区煤炭相关产业链的污染物排放,需要对原煤、焦炭的直接消费和炼焦过程采取相应的减排政策和措施。本研究可以为"京津冀"地区煤炭相关产业链提高能源利用效率、减少体现能和污染物排放、采取改进措施提供一定的理论支持和政策建议。     

优化施肥模式对我国热带地区水稻-豇豆轮作系统N2O和CH4排放的影响

选择海南典型的水稻-豇豆轮作系统进行氧化亚氮(N_2O)和甲烷(CH_4)排放的原位监测,探究不同施肥模式下该系统土壤温室气体排放特征.试验设当地常规施肥对照(CON)、优化施肥量(OPT)、有机无机配施(ORG)、缓控肥替代优化(SCOPT)及不施氮对照(CK)共5个处理,采用静态箱-气相色谱法监测整个种植季土壤N_2O和CH_4排放,并估算增温潜势(GWP)和温室气体排放强度(GHGI).结果表明,各处理水稻季N_2O累积排放量为0. 19～1. 37 kg·hm~(-2),相较于CON处理,优化施肥处理N_2O减排50%～86%;豇豆季N_2O累积排放量为1. 29～3. 55 kg·hm~(-2),除ORG增加14%,其他处理减排16%～59%.各处理水稻季CH_4累积排放量为4. 67～14. 23 kg·hm~(-2),CK、OPT和ORG处理分别较CON增加116%、22%和102%,而SCOPT减少了29%;豇豆季CH_4累积排放量为0. 03～0. 26 kg·hm~(-2),期间出现CH_4吸收.比较两个作物季和休闲期对农田土壤直接排放的温室气体GWP的贡献率,豇豆季在CH_4排放极低的情况下,仍有44. 7%～54. 5%的占比;两种温室气体比较中,N_2O对GWP的贡献率为66. 7%～77. 2%. SCOPT处理的GWP和两季作物GHGI均显著低于CON处理.3个优化施肥处理中,SCOPT的增产减排效果最显著,为最优的施肥方案.     

三峡库区蓄水运用期表层沉积物重金属污染及其潜在生态风险评价

为全面了解蓄水运用期三峡库区表层沉积物中重金属含量及其潜在生态危害程度,在三峡库区干流及支流共采集了24个沉积物样品,测定了Cu、Pb、Zn、Cd、Ni、Cr、As和Hg的含量,并采用地积累指数法和潜在生态风险指数法对沉积物中的重金属污染进行了评价.结果表明,三峡库区重金属元素Cu、Pb、Zn、Cd、Ni、Cr、As和Hg的平均含量分别为:76.03、59.40、137.63、0.75、46.81、86.31、18.07和0.109 mg.kg-1,均高于长江沉积物背景值.地积累指数法评价结果显示:重金属元素污染程度顺序为:Cd>Pb>Cu>As>Zn>Ni>Hg>Cr.潜在生态风险指数法评价结果表明,各重金属污染对三峡库区构成的潜在生态危害由强至弱依次为:Cd>Hg>Cu>As>Pb>Cr>Zn,其中Cd的贡献因子最大.总体上讲,三峡库区蓄水运用期处于轻微生态危害等级,并未受到明显的重金属污染.