船舶排放及不确定性对中国空气质量的影响

船舶排放是我国沿海地区重要的人为排放源,但现有的船舶排放评估研究大多只关注区域尺度的影响分析,而且忽视了排放清单的不确定性,这在一定程度上削弱了评估结果的可靠性.为此,本文利用WRF-SMOKE-CAMQ空气质量模型,定量评估了船舶排放及其不确定性对我国七大沿海港口城市夏季空气质量的影响,结果表明：船舶排放对我国主要沿海港口城市的SO₂、NO_x和PM_2.5浓度贡献范围分别为16.5%~62.5%、21.9%~72.9%和5.9%~26.0%,尤其对宁波、青岛和深圳等港口城市空气质量的影响显著,主要是由于港口较高的船舶排放以及气象传输两方面原因造成的;如果考虑船舶排放清单的总量不确定性,船舶排放对沿海港口城市夏季SO₂、NO_x和PM_2.5的影响分别呈现1.0~3.1,2.1~5.5,0.3~0.9μg/m³的波动;考虑船舶排放清单的时空分配不确定性,船舶排放对沿海港口城市夏季SO₂、NO_x和PM_2.5的影响分别呈现1.9~15.7,5.1~29.3,0.6~2.5μg/m³的波动.可见,船舶排放清单的不确定性对沿海城市船舶排放贡献影响量化有明显的影响.所以在评估船舶排放对港口城市空气质量的影响时,要考虑船舶排放清单的不确定性,尤其是时空分配的不确定性.而合理的时空分配能够提高船舶排放清单的质量和对沿海空气质量模拟的准确性.     

粤港澳大湾区PM2.5本地与非本地污染来源解析

粤港澳大湾区（简称"大湾区"）建设是我国新时代重大国家战略之一.虽然大湾区空气质量在我国处于领先地位，但与世界先进湾区相比还有较大差距.制定大湾区PM_2.5精细化防控策略，需要在识别大湾区各城市PM_2.5污染来源的基础上，量化PM_2.5本地和非本地贡献及时空变化规律.基于此，本研究首次在大湾区15个站点同步开展持续一年的PM_2.5采样和组分分析，并将正定矩阵因子分析模型与后向轨迹结合，建立一种定量识别PM_2.5本地与非本地贡献的新方法.通过对大湾区不同季节所属空气域进行划分，厘清大湾区各城市PM_2.5本地与非本地贡献的动态化特征.结果发现，在2015年，大湾区15个站点共解析出9种PM_2.5污染源，分别为机动车、重油、老化海盐、扬尘源、二次硫酸盐、二次硝酸盐、金属冶炼、生物质燃烧和新鲜海盐.其中，二次硫酸盐和机动车是大湾区最主要的两个PM_2.5污染源.不同站点非本地贡献占比为51%~72%，表明外来传输是大湾区 PM_2.5污染的主要来源.内陆和沿海站点污染源的本地与非本地贡献差异较为显著，主要原因是气象条件和排放特征的差异.值得注意的是，2015年大湾区超过一半的时间处于同一个空气域，而有43%的时间处于两个不同空气域.进一步在每个季节划分空气域，发现大湾区处于两个空气域时，秋、冬季节沿海站点易形成单独的空气域，此时非本地贡献较强（68%~72%）；春季内陆站点易形成单独的空气域，此时本地贡献较强（94%）.基于对PM_2.5本地和非本地贡献变化情况的定量识别，能够为大湾区各城市制定动态的PM_2.5排放控制策略提供科学支撑.     

Fenton氧化法处理石化含油废水生化出水

采用Fenton氧化法处理石化含油废水生化出水,通过正交实验和单因素实验优化了反应工艺条件。正交实验得到各因素对COD去除率的影响大小顺序为:溶液初始pHH_2O_2投加量n(H_2O_2)∶n(Fe~(2+))反应温度。实验最佳工艺条件为:初始溶液pH 4.0,H_2O_2投加量3.00 mL/L,n(H_2O_2)∶n(Fe~(2+))=10,反应温度35℃,反应时间60 min。在此最佳工艺条件下COD可降至60.33 mg/L,COD去除率达61.33%。在最佳工艺条件下,分别采用超声(US)-Fenton氧化和紫外光(UV)-Fenton氧化技术处理含油废水生化出水,COD去除率分别达76.77%和80.23%。但单一Fenton氧化、US-Fenton氧化和UV-Fenton氧化工艺对NH_3-N的去除效果均并不明显。     

轻型汽油车稳态工况下的尾气排放特征

选取不同排放标准的127辆轻型汽油客车和10辆轻型汽油货车为研究对象,利用便携式车载测试系统(portable emission measurement system, PEMS)结合台架稳态工况(acceleration simulation mode, ASM),探究了不同工况与车辆参数对轻型汽油车气态污染物二氧化碳(CO_2)、一氧化碳(CO)、氮氧化物(NO_x)、碳氢化合物(HC)和甲烷(CH_4)排放的影响.结果表明,轻型汽油车气态污染物在怠速工况下的排放率较低,仅为加速工况和匀速工况的22.9%和25.8%.污染物排放特征与工况密切相关,CO_2和NO_x在加速工况时的排放率小于匀速工况,而CO、HC和CH_4在加速工况时的排放率却大于匀速工况.在低速稳态下,轻型汽油客车和轻型汽油货车CO_2、CO、NO_x、HC和CH_4的排放因子分别为383.20、 2.98、 1.60、 0.14和0.03 g·km~(-1)和360.66、 2.64、 1.61、 0.005 5和0.002 7 g·km~(-1).排放标准的加严带来了明显减排效果,CO、NO_x、HC和CH_4的排放因子从国Ⅰ～国Ⅴ分别下降了87.5%、 97.3%、 97.9%和86.4%.车龄、行驶里程和基准质量与车辆污染物的排放存在非线性关系,发动机排量与机动车的尾气污染物的排放呈正相关.     

内河船舶大气污染物排放特征实测研究

为获得内河船舶航行时的大气污染物排放特征,本研究基于船舶尾气测试系统测试了珠三角西江水域内航行的5艘内河船舶,识别了内河船舶气态污染物瞬时排放特征及基于燃油消耗量的排放因子,并探讨了船舶排放的PM_(2.5)化学组分特征及来源.结果表明:船舶在巡航行驶状态下气态污染物的排放浓度变化都较为平稳,货船污染物排放浓度明显高于快艇.CO_2、CO、NO、NO_2、NO_x、SO_2与PM_(2.5)的排放因子范围分别是3135.90～3149.90、3.10～12.03、30.87～41.18、3.90～7.43、36.36～48.61、0.08～5.50、0.32～4.17 g·kg~(-1).内河船舶排放的PM_(2.5)中碳组分、水溶性离子和金属元素的贡献占比分别为43.8%～64.2%、9.7%～39.0%和0.6%～3.4%,其中,有机碳/元素碳(OC/EC)比值范围为0.40～2.69,OC可能受船舶制动影响较大,润滑油损耗是重要来源.     

民用固体燃料燃烧大气污染物排放稀释采样器的研制与应用

为研究民用固体燃料燃烧大气污染物的排放特征,研制开发了一套紧凑型稀释采样器,主要由烟气进气部分、稀释空气部分、稀释混合部分及采样部分四部分组成.结果表明,该采样器可测量排放的一次PM_(2.5)、CO_2、CO、SO_2、NO_x等气态污染物排放浓度,并可根据碳平衡法获得各污染物的排放因子.稀释采样器的稀释比在20∶1～30∶1范围内,样气在稀释器内的停留时间为10 s.性能评价表明,稀释器气密性良好,稀释空气中颗粒物浓度低于3μg·m~(-3),气流混合均匀,理论稀释比与实际稀释比的偏差均小于2%,细颗粒在采样器内的损失小.利用稀释器测试了两种典型民用炉具和煤种组合的大气污染物的排放,发现高效反烧炉与无烟煤球组合的PM_(2.5)的排放因子要显著低于传统正烧炉与烟煤组合,且前者CO和NO_x的排放因子也要低于后者,两种CO_2排放因子相当.     

PM1切割器性能测试系统的搭建与应用

为对PM_1切割器的性能进行准确评估,本文设计搭建了两套PM_1切割器性能测试系统.结果发现,多分散气溶胶测试系统发生的气溶胶稳定、均匀,符合对数正态分布;单分散气溶胶测试系统发生的气溶胶稳定,单分散性良好.采用上述两套系统对5种PM1旋风切割器进行了性能评价,结果表明,两套系统测试结果基本一致,5种旋风切割器的切割粒径D50均在(1.0±0.1)μm之间,sharp-cut和Stairmand两类结构设计的切割器几何标准偏差σg分别在1.2±0.1和1.4±0.1之间.     

PM2.5旋风切割器的性能测试与模拟

切割器是PM_(2.5)采样器的关键部件,其性能的优劣将直接影响到采样结果的准确性,对其性能进行测试有助于评估PM_(2.5)采样器采样结果的准确性和可比性.因此,本研究选取两种应用广泛的BGI公司和URG公司生产的PM_(2.5)旋风切割器,分别采用多分散气溶胶和单分散气溶胶标定装置对其性能进行了测试.结果表明,两种装置的测试结果基本一致.BGI和URG切割器的切割粒径D50为(2.5±0.2)μm,能够满足环境空气PM_(2.5)采样要求(HJ 93-2013);BGI切割器的捕集效率几何标准偏差δg为1.2±0.1,满足要求;而URG切割器的δg超出规定范围.同时,本研究获得了切割器采样流量Q与D50的关系式,可通过该关系式改变切割器的Q获得所需的D50;为使BGI切割器的D50在规定的范围内,其流量偏差需限定在设计流量(即16.7 L·min-1)的-1.0%~16.7%之间,而URG切割器的流量偏差需限定在设计流量的-1.3%~16.2%之间.其次,获得了切割器流动雷诺数Ref与无量纲切割粒径D50/DC的关系式,利用该关系式可在保持设计流量不变的情况下,通过改变切割器的出口管尺寸,得到所需的D50.最后,获得了切割器Q与压力损失△P的关系式,采用5种模型对两种切割器的无量纲阻力系数KL进行模拟计算,并与测试计算结果进行比较,发现CasalMartinez模型、Coker模型和Demir模型更适用于BGI旋风切割器的△P预测,而ShepherdLapple模型和CasalMartinez模型更适用于URG旋风切割器的△P预测.