我国典型钢铁工业城市夏季臭氧污染来源解析研究

邯郸与其周边城市相比,臭氧(O₃)污染最为严重.基于观测数据分析夏季邯郸O₃浓度的时空特征,结果显示:观测期间邯郸O₃超标天数比率为86.7%,各区县O₃浓度分布存在差异,高温、低湿和偏南贴地气团传输是此次O₃连续污染的主要成因.继而,以CAMx-OSAT模型模拟方法进行O₃来源解析,溯源分析显示:邯郸O₃污染具有明显区域性特征,本地源对市域O₃贡献为43.9%,对主城区贡献明显增加(46.5%),但对O₃污染最严重郊县成安却有所下降(37.4%),来自河南地区的贡献占有重要比例;O₃污染过程中,本地源对主城区贡献显著升高(54.0%).本地源排放中,移动源对月均O₃贡献最高,而钢铁源是O₃污染过程最大贡献源.邯郸主城区光化学O₃生成主要受VOCs敏感区控制;O₃污染过程在NO_x敏感区内生成的O₃占比相对月均情况有所升高.     

基于光化学指标法的邯郸市臭氧生成敏感性

邯郸市近年来O₃污染状况越发严峻,2018年夏季（6~8月）,邯郸市O₃日最大8 h平均浓度为175μg·m^-3,超标天数达54 d,超标率59%,最高浓度达257μg·m^-3.本研究应用WRF-CMAQ模式系统和光化学指标法对邯郸市夏季O₃生成敏感性特征进行分析.结果表明,用H₂O₂/HNO₃表征O₃生成敏感性较其他指标在理论和模拟效果方面均更合适.基于精细化的源清单和网格分辨率,CMAQ对H₂O₂和HNO₃有较好的模拟效果.对H₂O₂/HNO₃的模拟结果显示,邯郸市VOCs控制区范围逐月减少,6月协同控制区范围占比最大,7月和8月以NO_x控制区为主.邯郸市各区县VOCs和NO_x排放量比值显著的空间差异,是O₃生成敏感性差别的主要原因.VOCs/NO_x<1.7的区域,其O₃生成趋向于受VOCs控制,邯郸南部VOCs/NO_x>6.9的区域,NO_x是O₃生成的主控因子,1.7x<6.9的区域更易受到VOCs和NO_x的协同控制.当HCHO/NO₂、O₃/HNO₃和O₃/NO_x过渡范围分别为0.35~0.6、20~35和10~25时,可以得到与H₂O₂/HNO₃较为一致的敏感性空间分布,H₂O₂/（O₃+NO₂）不能指示出与其他指标一致的结果,表明该指标可能不适用于邯郸市.     

典型耦合优化算法在源项反演中的对比研究

突发大气污染事故中,污染源的快速、准确确定是应急处置的基础.为研究有效的源项评估方法,本文基于美国草原外场SO₂释放实验,利用GA-PSO、GA-NM、PSO-NM 3种耦合算法,分别与高斯点源烟羽扩散模型结合,对源强和位置等污染源参数进行反演与对比,并从算法结构与大气扩散条件方面进行反演效果差异分析.结果表明,从源强反演角度看,PSO-NM反演结果的准确性最高、稳定性最强,平均误差（11.3%）与平均标准偏差（0.7g/s）明显低于GA-NM（16.4%、13.3g/s）与GA-PSO（29.0%、26.6g/s）.从位置反演角度看,PSO-NM的反演结果最为稳定,反演的平均标准偏差（0.29m）明显低于GA-NM（3.20m）与GA-PSO（3.03m）算法;在不稳定和中性扩散条件下,PSO-NM算法的位置反演准确性最高,误差为4.97m;但在稳定扩散条件下,GA-NM的位置反演误差（7.69m）最小.从反演效率角度看,PSO-NM与GA-NM反演时间最短,更适用于污染源的快速确定.     

标准件行业VOCs排放特征及环境影响分析

为研究标准件行业VOCs排放特征及其环境影响,选取了典型标准件企业进行现场调研与采样,运用GC-MS/FID测定了废气中102种VOCs物种,建立了标准件行业VOCs源成分谱,并估算了行业VOCs的环境污染影响、排放因子及排放量.结果表明,标准件行业各工序VOCs均以烷烃(29.58％～68.94％)为主要排放组分.正...     

末端治理对工业涂装行业VOCs排放的影响

选取河北省4类典型工业涂装行业开展车间与末端排口VOCs样品采集,检测分析了102种VOCs组分,获得了4类行业车间与排口处VOCs排放特征.结果表明,不同行业由于涂料类型、使用量等因素影响,VOCs排放浓度存在较大差异;芳香烃与含氧挥发性有机物(OVOCs)是家具制造、车辆制造与专用设备制造行业的主要组分,占比分别为...     

华北地区典型机场清单建立及空气质量影响

基于利用AMDAR数据确定大气混合层高度进而对飞机不同工作状态下的时间进行修正的计算方法，核算了2017年华北地区6座典型机场大气污染物排放量.结果显示，6座机场NO_x、CO、VOC、SO₂与PM_2.5的排放总量分别为21504.2，7074.8，1424.0，1283.6和323.2t.飞机源NO_x、CO、VOC与SO₂的排放量远高于机场内其他污染源，而对PM_2.5的排放贡献相差较小.HC与CO的排放主要集中在滑行阶段，占比分别为90.6%与90.2%，而NO_x、SO₂与PM_2.5的排放主要集中在爬升阶段，排放占比分别为58.9%、38.7%和43.5%.6座机场1月份污染物排放量较低，在8月份达到峰值.基于本研究建立的天津滨海国际机场大气污染物排放清单，利用WRF-CAMQ模型研究机场排放对周边区域PM_2.5浓度的影响.结果表明机场区域小时最大贡献浓度为3.24μg/m³；距离机场5km处的年均贡献浓度与小时最大贡献浓度分别为0.08和2.84μg/m³.