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1.
基于排放源清单,采用空气质量模式CAMx模拟现状情景下,鄂尔多斯、宁东与锡林格勒排放污染物扩散对京津冀地区的影响.结合3地区已批复环境影响报告、规划环评与战略环评等污染物排放数据,估算未来情景下3地区能源基地污染物排放对京津冀的影响.结果表明:现状情景下,3地区排放的PM2.5、SO2与NOx对京津冀的贡献浓度范围分别为0.079~1.134,0.012~0.633,0.008~0.852μg/m3,冬季对京津冀地区的影响要高于夏季,对京津冀地区冬季的平均贡献浓度值为0.710,0.339与0.413μg/m3,影响较大的京津冀城市为衡水市、石家庄市、邢台市、邯郸市与保定市;未来情景下3地区能源基地排放的PM2.5、SO2与NOx对京津冀城市浓度贡献范围分别为0.049~0.773,0.003~0.176,0.008~0.731μg/m3,冬季平均贡献浓度值为0.475,0.096与0.357μg/m3.  相似文献   
2.
福建省莆田市作为典型的海滨城市,自2015年以来以O3为首要污染物的天数逐年增加.为了制定科学有效的减排措施,减轻莆田市的O3污染,以2016年莆田市O3污染高发的7—9月为研究时段,通过观测数据分析、空气质量模型敏感性分析和O3来源追踪方法分析了莆田市近地面O3生成控制区,以及O3及其生成前体物NOx与VOCs的区域和行业来源.结果表明:①莆田市西部地区为NOx控制区,而东部沿海地区则为VOCs控制区.②莆田市ρ(NOx)与ρ(VOCs)主要来自本地排放贡献,二者本地排放的贡献率分别为69.4%与64.2%,而本地排放对莆田市ρ(O3)的贡献率仅为21.0%,福建省福州市和泉州市对莆田市ρ(O3)的贡献率之和为37.6%,外来输送贡献率较大的为浙江省,其贡献率为11.6%.莆田市O3的外来输送不仅发生在ρ(O3)较高的时段,在ρ(O3)较低的时段也占了很大的比例.③莆田市工业源对本地排放ρ(O3)贡献率最大,达57%,其次是机动车源.④通过敏感性时间序列分析得出,同时削减10%的NOx和VOCs排放,能使莆田市国控点位平均ρ(O3)峰值下降约5 μg/m3.研究显示,莆田市NOx与VOCs主要来自本地排放,O3受外来输送影响较大,推进本地工业NOx和VOCs污染的治理与加强机动车尾气的污染控制是减轻本地O3污染的有效方法.   相似文献   
3.
利用CAMx(区域空气质量模型)中的PSAT(颗粒物源示踪技术),分析了重污染天气下分区域、分行业的污染物排放对京津冀地区PM2.5的贡献,设计了分行业排放的环境影响效率系数(EESCR)计算方法,并对“电能替代”(以电力行业产能替代民用能源消耗)情景方案下的排放进行模拟分析. 结果表明:在重污染天气背景下,电力行业排放对京津冀地区ρ(PM2.5)的贡献率较低,各地均低于10%,并且区域排放的贡献次序为京津冀以外地区>京津冀其他城市>当地,这与电力行业高架源排放的特征有关,而工业和民用行业对区域排放的贡献次序相反. PM2.5主要组分和前体物的分行业EESCR计算结果表明,电力行业ESSCR值均在y=1/2x趋势线之下,远低于其他行业,因此优先控制其他行业排放才是改善京津冀地区空气质量的关键.电能替代的情景模拟结果表明,电能替代是有效降低京津冀地区ρ(PM2.5)的可行方式. 研究显示,充分利用电力行业高架源排放的特点和便于集中处理的行业优势,尽力降低因产能增长带来的排放增量,实施电能替代可成为改善区域空气质量的有效途径之一.   相似文献   
4.
运用空气质量模型CMAQ模拟评估民用燃煤减排政策对京津冀大气中BaP污染状况的改进效果,模拟包括作为基准情景的2014年和低消减和高消减2个减排情景.模拟结果表明:基准情景下,京津冀BaP年均浓度为2.54ng/m3,超过国家空气质量标准(1ng/m3),呈现1月 > 4月 > 10月 > 7月的季节变化特点,反映出冬季供暖燃煤的影响;京津冀南部BaP浓度高于北部,推测原因是南部BaP排放量较高.1月削减民用燃煤排放量对降低该地区BaP浓度和沉降量效果最显著,低削减和高削减下,北京、保定、廊坊BaP浓度分别比基准情景降低30%和40%以上;4、7、10月削减民用燃煤排放量对该地区BaP浓度和沉降量的变化影响不大.京津冀民用燃煤联防联控能更加有效地降低该地区BaP浓度.  相似文献   
5.
针对京津冀及周边"2+26"城市秋冬季不同大气污染治理措施的减排量进行核算,结果表明,2017~2018年秋冬季"2+26"城市SO2,NOx,VOCs,PM2.5和PM10的总减排量分别为43.26,20.63,18.36,28.00和47.31万t,2018~2019年秋冬季"2+26"城市SO2,NOx,VOCs,PM2.5和PM10的总减排量分别为16.68,18.11,11.03,17.04和25.33万t.基于此,采用CAMx模型对各项措施的减排效果进行模拟评估,采取措施后,2017~2018年秋冬季"2+26"城市SO2,NOx,PM2.5和PM10浓度的平均下降量(下降率)分别为22.69μg/m3(42.67%),33.22μg/m3(37.81%),24.28μg/m3(22.58%)和31.26μg/m3(18.67%),2018~2019年秋冬季"2+26"城市SO2,NOx,PM2.5和PM10浓度的平均下降量(下降率)分别为9.36μg/m3(26.86%),25.73μg/m3(30.62%),16.38μg/m3(16.09%)和20.43μg/m3(12.33%).2017~2018年秋冬季各项措施对PM2.5浓度的平均减排效率排序依次为:"散乱污"企业治理 > 交通运输结构调整 > 企业错峰生产 > 民用散煤替代 > 燃煤锅炉综合整治,2018~2019年秋冬季各项措施对PM2.5浓度的平均减排效率排序依次为:重点行业升级改造 > 企业错峰生产 > "散乱污"企业治理 > 交通运输结构调整 > 民用散煤替代 > 燃煤锅炉综合整治.  相似文献   
6.
北京市冬季典型重污染时段PM2.5污染来源模式解析   总被引:5,自引:0,他引:5       下载免费PDF全文
为了探究近年来北京市PM2.5污染区域来源规律和重污染累积过程中PM2.5的生成途径,利用第三代三维空气质量模型CAMx的颗粒物源示踪(PSAT)和过程分析(PA)技术,模拟计算了北京市2013年和2014两次冬季典型重污染时段PM2.5的源-受体关系和物理、化学过程对PM2.5的生成贡献. 结果表明:在区域来源贡献中,随着空气污染等级由优升至严重污染,外地PM2.5贡献率从42.9%升至67.4%,本地贡献率由57.1%降至32.6%,其中外地二次PM2.5贡献率从20.2%升至39.8%,为北京市重污染时段的主要贡献因子;在外地贡献中,廊坊市、山东省、天津市、唐山市的贡献率较大,分别为3.2%~4.7%、3.8%~7.5%、3.6%~5.8%、2.2%~3.2%. PA分析结果表明:在不利气象条件(持续性的逆温层结)下,南边界的输送在重污染过程中起到了重要作用,对ρ(PM2.5)增长的贡献速率可达10 μg/(m3·h). 此外,本地化学转化在重污染时段对ρ(PM2.5)爆发性增长的贡献率也可以达到40.0%,其中特殊天气条件下二次PM2.5生成贡献的显著增加是造成ρ(PM2.5)出现峰值的主要原因. 研究显示,随着污染程度的加重,北京市受区域性污染的影响逐渐加大;在重污染过程中,不利气象条件下的本地化学转化与水平输送对近地层ρ(PM2.5)峰值的出现与维持发挥了重要作用.   相似文献   
7.
2014年春季山东省PM2.5跨界输送研究   总被引:4,自引:2,他引:2  
利用CAMx模式模拟了2014年春季(3~5月)山东省ρ(PM2.5)浓度空间分布、输送、沉降特征并建立了各市PM2.5跨界输送矩阵.结果表明,山东省ρ(PM2.5)分布呈现明显的空间差异特征,鲁西地区浓度较高,半岛地区浓度较低;垂直方向上ρ(PM2.5)主要集中在2 000 m以下.全省ρ(PM2.5)水平输送通量平均达110μg·(m2·s)-1,全省总沉降量为23.05×104t.全省近地面ρ(PM2.5)外来输送贡献率为21.08%±3.83%,各市外来输送贡献率平均为40.45%±5.96%;随着高度的升高,京津冀、背景及边界等条件对山东省ρ(PM2.5)的贡献率明显上升,分别上升了7.56%、6.18%.  相似文献   
8.
利用2011—2015年星载激光雷达(CALIOP)探测资料分析京津冀地区气溶胶消光系数(AEC)的垂直分布,AEC表征了气溶胶的浓度水平。结果表明:AEC的垂直分布季节变化显著,2 km以下尤为明显;整层气溶胶光学厚度(AOD)在夏季(0.7)高于其他季节,湿度对AEC产生较大的影响;而500 m以下低层的AEC体现的特征与之相反,冬季最大(0.65 km~(-1)),春夏季较小(0.25 km~(-1))。夏秋季低层AEC存在较大昼夜差异,夜间最大为0.65 km~(-1),是白天的2.5倍,低层较大的相对湿度昼夜变化成为消光系数巨大差异的主因。南北向贯穿京津冀地区垂直剖面上AEC的分布显示,在夏季夜间,气溶胶浓度水平在南部地区的低层较高,而在其他季节并没有体现出明显的南北差异。  相似文献   
9.
为评估京津冀及周边“2+26”城市农村居民面源污染控制成效,揭示其对北京市秋冬季重污染天气PM2.5污染的改善作用,及其对PM2.5组分硫酸盐形成机制的影响,采用空气质量模型对北京市2018—2019年秋冬季5次重污染事件进行了模拟. 结果表明:①在“2+26”城市平原地区民用散煤削减90%的控制情景下,区域PM2.5浓度最大值由324 μg/m3降至251 μg/m3,下降了23%. 北京市城区PM2.5浓度由139 μg/m3降至124 μg/m3,下降了11%;同时,北京市城区SO2、硫酸盐浓度分别降至6.2、14.9 μg/m3,分别下降了45%、24%. ②农村居民面源污染控制前北京市硫酸盐浓度的正贡献来源主要受水平平流输送过程影响,控制后水平平流输送过程仍起主导作用,但该过程在水平平流输送、垂直平流输送、水平扩散、垂直扩散这4个物理过程中的绝对重要性上升了2%;此外,农村居民面源污染控制后垂直扩散清除过程对硫酸盐浓度的贡献下降了33%,气溶胶二次转化过程的贡献下降了25%,但SO2向硫酸盐转化的速率加快,其小时转化率上升了1.44%. ③ISAM源解析方法结果表明,控制情景下区域工业过程是影响北京市SO2浓度的最主要行业源因素,平均贡献率为65%,硫酸盐工业过程源的平均贡献率为82%. 区域来源分析表明,北京市SO2来源主要为外地源输送,硫酸盐主要来源与SO2一致,其中河北省贡献较大,其对SO2、硫酸盐的平均贡献率分别达43%、40%. 研究显示,控制情景下污染期间北京市PM2.5污染改善,且污染物浓度、形成过程和来源贡献均发生明显变化.   相似文献   
10.
针对重污染应急中快速响应的需求,基于区域空气质量模型,建立了可依据PM_(2.5)监测事实进行调整的控制措施效果评估方法。计算过程中,设计了多种PM_(2.5)组分分配方案和响应系数,得到了该控制措施实施效果范围。利用建立的方法,对重污染应急中最常采用的控制措施——机动车限行在北京地区的实施效果进行定量评估。该方法能够迅速评估各行业减排方案的实施效果,为管理部门提供参考。  相似文献   
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