乌鲁木齐市散煤燃烧大气污染物排放清单及时空分布特征

为研究乌鲁木齐市散煤燃烧对大气污染物的贡献情况,根据实地调研收集到的散煤燃烧活动水平数据,利用排放因子法建立2015年乌鲁木齐市散煤燃烧PM_2.5、SO₂和NO_x的排放清单,利用ArcGIS空间分析工具进行空间分布特征分析,使用蒙特卡罗方法进行不确定性分析.结果表明:2015年散煤燃烧排放PM_2.5、SO₂、NO_x分别为1.70×104、4.13×104、2.80×103 t.PM_2.5和SO₂排放的主要贡献区域为乌鲁木齐县,分别占排放总量的27.35%和26.23%,这是由于乌鲁木齐县社区居民和大棚种植耗煤量较大所致;NO_x排放的主要贡献区域为米东区,贡献率高达28.03%,这是因为米东区社区居民所用炉灶为手动炉排层燃炉灶,其排放因子较大所致.空间分布特征表明,污染物主要分布在米东区南部、沙依巴克区北部及乌鲁木齐县中部.不确定性分析表明,村庄、社区、大棚种植、商业和事业单位在95%的置信区间时不确定性分别为-69%~165%、-57%~116%、-68%~171%和-67%~165%.蒙特卡罗预测结果（平均值）高于排放清单的计算结果.研究显示,乌鲁木齐市散煤燃烧对污染物排放贡献较大,并且具有明显的季节性和区域性特征.      

水泥-电力行业的产业共生网络构建及区域案例研究

水泥工业作为工业生态系统的汇,能够多样化地利用其他行业的副产物,这种典型的产业共生模式可以通过减少资源和能源的消耗带来显著的CO₂减排效果.由于产业共生在水泥行业具有一定的普遍性及巨大的CO₂减排潜力,所以对水泥工业产业共生现状的了解与分析就显得尤为重要;而通过对产业共生现状的全面了解,才能对现有水泥行业产业共生的程度进行分析,并以此为参照,对未来不同政策与情景下的CO₂减排潜力进行量化与评估.为实现对产业共生实际情况的模拟,以水泥-电力行业的产业共生为例,采用最优化的方法,提出了一套基于一般统计数据来模拟产业共生实际情况的系统方法,将技术、经济与政策3类不同的决策变量影响纳入模型,以模拟出最接近真实情景的产业共生情况.为验证模型的有效性,对新乡市水泥-电力行业实际的产业共生情况进行分析.结果表明:新乡市水泥-电力行业间存在普遍的产业共生现象,实地调查中有77.8%（21家）的水泥制造企业利用粉煤灰作为水泥制造的原材料.将一般统计数据与实地调查数据对比发现,一般统计数据能较好地反映企业实际物质投入产出情况;利用一般统计数据,模型对新乡市产业共生网络结构模拟的准确率高达92.6%,显示该模型能较为有效地对产业共生的实际情况进行模拟.      

自上而下的城市能源消耗碳排放估算方法

快速的城镇化进程带来城市碳排放的快速增长,准确的城市水平碳排放数据对于制定科学合理的碳减排政策极为关键,明确碳排放源的关键类别可以做到有的放矢和精准管控.但是目前中国碳排放数据的研究主要集中在国家、地区和省级层面,城市水平由于所需基础数据的不透明和不准确,长久以来缺乏完整的碳排放清单.为解决该问题,在以前相关研究的基础上,通过省级能源平衡表,尝试利用合理的分配指标从省级碳排放数据估算出下属城市的碳排放,构建了一套自上而下的城市能源消耗碳排放估算方法.通过与现有可获得的城市水平数据进行对比,发现估算差距均在10%以内,证明了该方法的可行性和准确性,并尝试在时间尺度进行了扩展.为获取在时间和空间上均连续的中国城市能源消耗碳排放数据提供了科学的方法和合理的思路,也能为各城市分配减排任务和城市间进行减排协商提供可靠的数据支撑.     

2015~2018年中国代表性城市PM2.5浓度的城乡差异

选取中国6大城市群中的11座代表性城市为研究区域,将监测站点划分为城区、郊区和乡村站,进而分析各城市间PM_2.5浓度的城乡差异规律.结果表明,同一城市群各城市之间,或同一城市的城区、郊区、乡村站间PM_2.5日变化皆较为相似.京津冀和长三角地区的城市城区PM_2.5浓度最高,高于郊区7.8%~9.7%,高于乡村11.3%~16.9%,而粤港澳大湾区和内陆城市群（成渝、长江中游、关中平原城市群）的城市郊区PM_2.5浓度最高,高于城区2.6%~11.2%,高于乡村16.7%~26.5%.各城市间城乡PM_2.5浓度差值的日变化规律不尽相同,可呈单峰（如上海）或双峰（如杭州）变化,极值可出现在白天（如广州）,亦可在夜间（如深圳）.PM_2.5的排放与传输扩散共同对11城市城乡PM_2.5浓度分布产生影响.     

Morphology and composition of particles emitted from a port fuel injection gasoline vehicle under real-world driving test cycles

Traffic vehicles, many of which are powered by port fuel injection (PFI) engines, are major sources of particulate matter in the urban atmosphere. We studied particles from the emission of a commercial PFI-engine vehicle when it was running under the states of cold start, hot start, hot stabilized running, idle and acceleration, using a transmission electron microscope and an energy-dispersive X-ray detector. Results showed that the particles were mainly composed of organic, soot, and Ca-rich particles, with a small amount of S-rich and metal-containing particles, and displayed a unimodal size distribution with the peak at 600?nm. The emissions were highest under the cold start running state, followed by the hot start, hot stabilized, acceleration, and idle running states. Organic particles under the hot start and hot stabilized running states were higher than those of other running states. Soot particles were highest under the cold start running state. Under the idle running state, the relative number fraction of Ca-rich particles was high although their absolute number was low. These results indicate that PFI-engine vehicles emit substantial primary particles, which favor the formation of secondary aerosols via providing reaction sites and reaction catalysts, as well as supplying soot, organic, mineral and metal particles in the size range of the accumulation mode. In addition, the contents of Ca, P, and Zn in organic particles may serve as fingerprints for source apportionment of particles from PFI-engine vehicles.     

四川省典型工业行业PM2.5成分谱分析

利用荷电低压颗粒物撞击器(ELPI+)对四川省水泥行业、玻璃行业、陶瓷行业、砖瓦行业、燃煤锅炉、生物质锅炉、电厂、钢铁行业等典型行业开展排放特征测试,通过组分分析,获取各行业PM_(2.5)成分特征谱.结果表明:①水泥、玻璃、陶瓷、砖瓦等建材行业均以Si、Ca、Mg等元素为主要排放组分,双碱法脱硫SO_4~(2-)排放占比高于其他脱硫工艺;②电厂PM_(2.5)中SO_4~(2-)、Ca~(2+)、NH_4~+、Mg和Si为特征组分;燃煤锅炉中OC、Al、Si和Ca等为特征组分;③OC和EC是生物质锅炉PM_(2.5)主要排放组分,成型生物质燃料锅炉中K排放占比也较高,非成型生物质燃料锅炉中Cl~-排放占比为所有行业中最高;④钢铁行业中Ca含量最高,为18. 11%,其次为SO_4~(2-)、Na~+和Fe.     

高指数晶面TiO2对铬的吸附及光催化去除

由工业生产引起的铬污染是环境领域面临的一大挑战.二氧化钛(TiO_2)材料因其吸附催化的双重作用在铬的去除方面具有潜在应用前景.利用溶剂热法合成高指数晶面TiO_2{201},对其进行SEM、TEM、XRD及XPS表征,并用于Cr(Ⅲ/Ⅵ)的吸附及Cr(Ⅵ)的光催化还原,以达到从水体中去除铬的目的.所合成的TiO_2{201}为锐钛矿相,呈蒲公英状的层级结构. Langmuir吸附等温线结果表明,TiO_2{201}对Cr(Ⅲ)和Cr(Ⅵ)的最大吸附量分别为22. 7 mg·g-1和13. 2 mg·g-1,Freundlich模型拟合结果表明TiO_2{201}对Cr(Ⅲ)和Cr(Ⅵ)的吸附均易于进行,其1/n均小于0. 5.在紫外光照条件下,TiO_2{201}作为光催化剂可将毒性较强且吸附去除效果较差的Cr(Ⅵ)还原成Cr(Ⅲ),并以Cr(OH)3及Cr2O3的形式沉淀在TiO_2表面,XPS表征结果进一步证实了表面沉淀的存在.为探明TiO_2{201}光催化还原Cr(Ⅵ)的机制,分别研究光生空穴淬灭剂(EDTA-2Na)和光生电子淬灭剂(KBr O3)对Cr(Ⅵ)还原效率的影响,证明Cr(Ⅵ)的还原是由光生电子引起.     

天津隧道机动车VOCs污染特征与排放因子

应用隧道测试方法在天津市五经路隧道于工作日和非工作日对机动车挥发性有机物(VOCs)污染特征及排放因子(EFs)进行研究,采用3.2 L真空采样罐采集隧道内气体样品,应用气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)对罐内VOCs组分进行分析,得到99种组分的定量结果.对VOCs浓度水平与变化特征、EFs进行了分析,计算隧道内VOCs的臭氧生成潜势(OFPs)和二次有机气溶胶生成潜势(SOAFPs),并与已发表的研究数据进行了对比.结果表明,隧道入口VOCs平均浓度为(190.85±51.15)μg·m~(-3),中点平均浓度为(257.44±62.02)μg·m~(-3).隧道总排放因子为(45.12±10.97) mg·(km·辆)-1,烷烃、烯烃、炔烃、芳香烃、卤代烃和含氧VOCs(OVOCs)的EFs分别为(22.79±7.15)、(5.04±1.20)、(0.78±0.34)、(9.86±2.81)、(0.26±0.17)和(6.25±2.27) mg·(km·辆)-1,与2009年测试结果相比下降明显.其中,异戊烷、甲苯、乙烯、甲基叔丁基醚(MTBE)和乙烷是机动车排放VOCs中排放因子较高的组分;甲基叔丁基醚/苯(MTBE/B)、甲基叔丁基醚/甲苯(MTBE/T)比值分别为1.07和0.77,说明蒸发排放对机动车排放VOCs的贡献不可忽视.隧道内VOCs的OFPs和SOAFPs分别为(145.50±37.85) mg·(km·辆)-1和(43.87±12.75) mg·(km·辆)-1,较2009年天津测试结果分别降低94.23%和90.88%,OFPs和SOAFPs的锐减与排放标准加严和油品升级密切相关.     

高速公路路面雨水径流下渗系统性能研究

为了分析径流下渗系统在径流削减和污染控制方面的性能,本文对一个高速公路路面雨水径流下渗系统性进行了监测.结果表明,降雨量、径流量、径流削减量和径流排放量之间存在明显的正相关性(r=0.82～0.97,p0.05).该系统表现出高效的径流削减能力,当降雨量小于20 mm时,可以削减70%以上的径流量.与径流削减相比,该系统在污染物负荷控制方面更为有效.当降雨量在0～10 mm之间时,污染负荷的削减率几乎为100%;而当降雨在10～20 mm之间时,污染负荷的削减率仍然可以超过60%.相对总氮(TN)和总磷(TP)而言,下渗系统对悬浮物(SS)和化学需氧量(COD_(Cr))的去除能力要更高、更稳定.研究表明,径流下渗系统作为雨水管理的工具,在径流削减和改善水质方面具有良好的性能.     

珠江三角洲轻型汽油车匀速状态挥发性有机物排放特征研究

以18辆轻型汽油车(LDGVs)为研究对象,利用底盘测功机搭建挥发性有机物(VOCs)采样系统.利用气相色谱-质谱仪(GC-MS)和高效液相色谱(HPLC)识别了匀速25 km·h~(-1)时尾气VOCs化学成分谱和排放因子,并在分析时考虑了排放标准、行驶工况和车辆属性等因素的影响.结果表明,轻型汽油车低速匀速工况下尾气组成以烷烃(40.8%,C_5～C_7烷烃较多)为主,其次是芳香烃(29.5%)和含氧VOCs(26.0%),烯炔烃(3.6%)和卤代烃(0.1%)较少.其中,甲醛、异戊烷、甲苯、苯、间/对二甲苯、丙酮、2-甲基戊烷、正戊烷、1,2,4-三甲基苯和壬醛是比例最高的物质(52.01%).低速匀速行驶中生成了比例更低的烯烃和比例更高的C_5～C_7烷烃和OVOCs.排放标准为国III、IV和V的轻型汽油车在低速匀速工况下,VOCs排放因子分别为(50.12±46.83)、(40.26±31.15)和(3.25±0.65) mg·km~(-1).国IV到国V车的烷烃、烯炔烃、芳香烃、卤代烃和总VOCs降幅均超过88%,而OVOCs降幅只有约55%,说明OVOCs在国V车的排放富集程度更高.总体来讲,国V车排放的VOCs反应活性约为国IV车排放的VOCs反应活性的11%.车辆属性对VOCs排放的影响表现为:年份、里程和排量的增加会促进VOCs排放的整体增加,而基准质量对VOCs排放的影响相对较小.