小尺度精细化大气污染源排放清单的建立——以上海宝山区为例

工业密集区域具有复杂的排放特征,是目前排放清单建立的难点之一.以上海市宝山区为研究区域,采用自下而上的方式建立了工业密集区域的精细化大气污染物排放清单.通过整合多套现有的污染源数据库,对排放量估算进行质量控制,提高各污染物排放量估算的准确性;运用现场勘查和GPS定位对排放口进行定位,以弥补数据库中定位数据的缺失,并提高排放口定位数据的精确度.结果表明:工业区污染排放特征不同于一般区域,建议在小尺度排放清单的研制中需要特别关注.同时探索了在小尺度区域建立精细化污染源排放清单的可行性以及可能存在的问题,将为大尺度排放清单的建立提供有益的参考.     

天津津南区大气污染物小尺度精细化源清单

以天津市津南区空气站周边3 km为研究对象,基于拉网式实地调查,获得了该地区2016年各类典型行业污染源详细的活动水平数据,以大气污染物排放清单编制指南为参考,建立了2016年天津市津南区空气站周边3 km大气污染源排放清单,并构建了PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_x、CO和VOCs等6项污染物的100 m×100 m空间网格分布图。结果表明,2016年天津市津南区空气站周边3 km大气污染源的排放总量为:PM_(2.5)(212.72 t)、PM_(10)(529.79 t)、SO_2(101.97 t)、NO_X(1 181.93 t)、CO(3 272.10 t)、VOCs(423.62 t);PM_(2.5)、NO_X、CO、VOCs的最大排放源都是道路机动车,贡献率分别为22.10%、92.84%、71.15%、74.52%;SO_2的最大排放源是散煤(43.25%);PM_(10)的最大排放源是裸地(29.33%)。天津市津南区改善空气质量应从道路交通优化、控制散煤、锅炉改燃3方面入手。     

南京市工业源大气污染物排放清单的建立

通过收集整理南京市工业源活动水平,采用"自下而上"的方法建立了2014年南京市工业源大气污染物排放清单。清单结果显示,2014年南京市工业源SO_2、NO_x、PM_(2.5)、PM_(10)、CO、VOCs和NH_3的一次排放总量分别为6.70、14.45、4.97、7.06、83.03、14.47和0.07万t。电力生产是SO_2和NO_x的主要排放源,占工业源总排放量的40%以上,钢铁行业是PM_(2.5)、PM_(10)和CO的主要排放源,均占55%以上,VOCs排放主要来自石化化工,贡献了约62.6%的工业源排放。工业重点源空间分布结果显示,南京市重点源排放主要集中于长江沿岸一带的2个园区:南京化学工业园区和南京经济技术开发区。该研究建立的排放清单具有一定的不确定性,建议后续研究加强大气污染物排放系数的研究,进一步完善大气污染物排放清单,为该市大气污染预报预警和污染控制措施的制定提供重要基础数据。     

沈阳市人为源大气污染物排放清单研究

为全面评估沈阳市大气污染物排放状况,文章收集和整理了相关活动水平信息和排放因子数据并采用排放因子法建立了2016年沈阳市人为源大气污染物排放清单。结果显示：2016年沈阳市人为源CO、NO_x、SO₂、NH₃、VOCs、PM2.5、PM10、BC和OC的排放总量分别为38.64×10⁴、10.63×10⁴、3.17×10⁴、5.28×10⁴、14.03×10⁴、5.54×10⁴、10.59×10⁴、0.57×10⁴和1.82×10⁴ t。按照排放源分类,CO、NO_x和BC主要来自移动源,SO₂主要来自化石燃料固定燃烧源,NH₃主要来自农业源,VOCs主要来自工艺过程源,PM_2.5和PM₁₀主要来自扬尘源,OC主要来自其他...     

广西工业源大气污染物排放清单及空间分布特征研究

大气污染物排放清单是了解区域污染物排放特征的重要资料,而工业源是大气污染的重点排放源.研究根据收集的工业企业活动水平数据,选择合理的计算方法和排放因子,建立了广西2016年工业源大气污染物排放清单.结果表明,2016年广西工业源SO_2、NO_x、CO、PM_(10)、PM_(2.5)、VOCs排放总量分别为20.7×10~4、21.6×10~4、147.5×10~4、48.4×10~4、25.7×10~4、34.7×10~4 t.其中,电厂和非金属矿物制品业对SO_2、NO_x、PM_(2.5)和VOCs的贡献最高.除此之外,黑色金属冶炼是SO_2、NO_x和PM_(2.5)的主要贡献源;有色金属冶炼是PM_(2.5)的主要贡献源;农副食品加工业是VOCs的主要贡献源.根据排放源污染物排放量及地理坐标信息,建立了污染物排放量空间分布特征图.结果显示,广西工业企业SO_2和NO_x排放主要集中在百色、柳州、防城港和贵港市;颗粒物排放主要集中在贵港、柳州和百色市;VOCs排放主要集中在柳州、贵港和崇左市.研究建立的排放源清单结果具有一定的不确定性,建议进一步完善基础研究.     

甘肃省餐饮源大气污染物排放清单研究

餐饮源作为重要大气污染源,为研究甘肃省餐饮源大气污染物排放特征,以2017年为基准年,建立甘肃省餐饮源大气污染物排放清单.结果 表明,2017年甘肃省餐饮源PM10、PM2.5、黑碳(BC)、有机碳(OC)和挥发性有机化合物(VOCs)排放总量分别为10384.6、8307.7、168.7、5815.4和7269.2t...     

厦门市船舶控制区大气污染物排放清单与污染特征

以船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)数据,结合大量厦门港口实地调查信息,采用自下而上的动力法对在控制区内航行的船舶进行逐艘计算,得出2018年厦门市船舶控制区大气污染物排放清单,并详细分析了其污染物排放特征及时空分布.结果表明, 2018年厦门市船舶控制区内船舶污染物排放总量共16 413 t,其中进出港船舶污染物排放占82.2%,未进港船舶占17.8%,各污染物中以NO_x的排放量最大,占比达64.2%,不同航行状态下污染物排放量的顺序为停泊>巡航>低速巡航>机动操控>锚泊,控制区内船舶的主要污染来源于货船,并以集装箱船的污染物排放量为最大; 1 d中09:00～16:00处于船舶污染物排放高峰期,1 a中以2月的排放量为最低, 3月和5月出现排放峰值;空间特征上各污染物排放高值主要分布于主航道和港区海岸线.     

港口自有移动源大气污染物排放清单

基于全面开展大气污染源排放清单编制工作的要求,研究制定了天津市港口自有移动源排放清单.对道路和非道路移动源各源类6种大气污染物建立了分辨率为3 km×3 km的网格化排放清单,并分析其污染物排放时空分布特征,利用蒙特卡罗方法分析了清单的不确定性.结果表明,2020年港口自有移动源共排放PM₁₀ 148.22 t、 PM_2.5 135.34 t、 SO₂ 1 061.04 t、 NO_x 4 027.16 t、 CO 756.60 t和VOCs 237.07 t,其中道路和非道路移动源污染物总排放量占移动源排放量的比例分别为6.66%和93.34%.全港区自有道路移动源机动车污染物排放的主要贡献源是小型、中型、大型载客汽车(汽油)和重型载货汽车(柴油),非道路移动源排放的各污染物的主要贡献源均是船舶和工程机械.不确定性分析结果表明,移动源总体不确定性范围为-13.3%～16.53%.     

天津市环城某区小尺度VOCs排放清单及特征

在天津市环城某区VOCs污染源活动水平数据基础上,选取相应排放因子,构建该区2017年0.5 km×0.5 km小尺度VOCs排放清单。结果表明:2017年天津市环城某区VOCs排放3563.35 t。小型客车、轻型货车和重型货车为主的道路移动源贡献了32.14%,工业溶剂为主的溶剂使用源贡献了31.05%,钢铁和非金属矿物制品为主的工艺过程源贡献了21.57%。空间分布结果显示,排放源主要分布在主干道路、涂料制造、钢铁和非金属矿物制品密集的区域,排放前3的街镇为葛沽镇、咸水沽镇和北闸口镇,分担率依次为21.47%、19.17%和13.82%。该清单可为区域污染防治策略的制定提供参考,但仍存在一定不确定性因素,道路车流量等活动水平数据需进一步翔实,排放因子本地化研究应进一步开展。     

长沙市人为源大气污染物排放清单及特征研究

根据收集的长沙市人为源活动水平数据,建立了该地区2014年1 km×1 km人为源大气污染物排放清单.结果显示,2014年长沙市SO_2、NO_x、CO、PM_(10)、PM_(2.5)、BC、OC、VOCs和NH_3排放总量分别为53.5×10~3、78.3×10~3、284.6×10~3、102.3×10~3、42.1×10~3、4.0×10~3、7.2×10~3、64.2×10~3、27.1×10~3t.化石燃料固定燃烧源为最大的SO_2排放贡献源,道路移动源是主要的NO_x贡献源,CO排放主要来自化石燃料固定燃烧源和道路移动源,长沙市VOCs的最大贡献源是溶剂使用源,PM_(10)、PM_(2.5)最主要的排放源是扬尘源,BC最大的排放贡献源为化石燃料固定燃烧源,生物质燃烧源是最大的OC贡献源,NH_3排放主要来源于畜禽养殖和农业施肥.空间分布结果显示,长沙市NH_3的排放在宁乡县、望城区、长沙县、浏阳市分布较多,主要呈现片状分布.其他污染物排放高值区则主要分布在中心城区、工业区及道路分布区域.     

基于LEAP模型的厦门交通能耗及大气污染物排放分析

交通部门能源消耗和污染物排放的比例较大,增长迅速,因此研究交通部门的节能减排措施显得尤为迫切。文章以厦门市城市交通部门为例,基于LEAP模型构建Xiamen-2008Tra交通模型,研究从基准年2008年到2030年的能源消费量以及CO2、SO2、NOx和PM10的排放量,评估各种节能减排措施的效果。模型设定了基准情景和最佳情景,前者作为参考情景假设政府没有采取任何措施来抑制交通部门能源增长,后者作为最乐观情景包括私家车控制、燃料经济性调整、新能源车推广、燃料税和生物燃料推广五个节能减排子情景。研究结果表明:2030年最佳情景要比基准情景节能36.08%,CO2、SO2、NOx和PM10的排放量分别减少40.46%、47.06%、32.07%和44.91%;在各种节能减排措施中,私家车控制措施节能减排效果最好。     

码头港作机械大气污染物排放清单研究

目前,国内对于港口港作机械的大气污染物排放计算方法尚未开展深入研究。在国内外文献综合分析的基础上,结合上海港各类港作机械现状调研结果,对港作机械污染物排放计算方法进行了上海本地化校正,建立了2010年上海港码头港作机械大气污染物排放清单,并提出相应的排放减排措施和进一步完善排放计算方法的思路。     

厦门市工业源VOCs排放清单及控制对策分析

根据收集厦门市所辖6个区的工业源活动水平数据和厦门市环境统计数据等相关资料,运用排放因子法计算得到2019年厦门市6个辖区的8个行业的工业源VOCs排放清单,分析了厦门市各辖区VOCs排放强度的空间分布格局.在工业源VOCs排放清单的基础上结合企业调研,分析排放清单企业VOCs污染处理技术情况并提出相应的控制对策建议.结果表明,2019年厦门市工业源VOCs产生总量为16 027.88 t,排放总量为5 514.58 t,其中厦门岛外的海沧区、同安区、翔安区和集美区VOCs排放量分别为1 648.35、2 111.13、667.52和750.48 t,岛内的湖里区和思明区VOCs排放量较少,分别为292.42 t和44.68 t.除了湖里区,厦门市排放强度呈现岛外大于岛内的空间分布特点.厦门市8个行业中,VOCs排放主要来自于涂装、印刷、化工和橡胶行业,分别占厦门市总排放量的51.21%、20.18%、13.63%和10.67%.厦门市VOCs废气处理工艺情况分析结果表明,从源头控制层面,企业使用低(无)产生VOCs的原辅材料,可有效地从源头控制VOCs产生和排放;从末端处理工艺层面,...     

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.      

基于GIS的常州市区大气污染排放清单分析

长三角地区以煤烟型污染向区域性复合型大气污染转变的趋势日益突出。该文以常州市区为案例地区,借助于空间地理信息系统(GIS)对各类大气污染贡献源进行分析。研究表明:根据《环境空气质量标准》(GB3095-2012),2012年常州市区空气质量达到二级标准的天数比例为64.5%,较2011年达标天数比例降低了7.3%。从污染物贡献源来看,工业污染是常州市区最主要的大气污染源,主要污染因子为SO2、NOx、颗粒物(PM10、PM2.5),分别占排放总量的99.80%、72.53%、83.01%;交通线源次之,主要污染因子为NOx、CO、VOCs,分别占总量的24.35%、72.89%和67.35%以上;农业面源和生活燃气燃烧对总量贡献相对较小;在此基础上通过GIS叠加分析SO2、NOx、CO、PM10、PM2.5空间排放格局,为有针对性地制定污染控制对策提供科学依据。     

邯郸市大气污染源排放清单建立及总量校验

邯郸作为"2+26"城市主要的重工业城市之一,位于京津冀南北传输通道的核心位置,在京津冀地区大气污染协同调控中处于重要地位.为改善当地空气质量,以邯郸市为研究对象,基于拉网式调查获取详细活动水平数据,结合相关排放因子,得到2016年邯郸市大气污染源排放清单;采用WRF-CMAQ（气象-空气质量）数值模型,模拟了2016年典型季节代表月（1月、4月、7月、10月）的空气质量,验证了数值模型的准确性;最后基于总量校验方法,反向估算了邯郸市典型污染物的排放总量,对初始大气污染源排放清单进行校验.结果表明:①2016年邯郸市SO₂、NO_x、TSP、PM₁₀、PM_2.5、CO、VOCs、NH₃的总排放量分别为78 533、183 126、497 466、258 940、124 637、3 735 355、200 309、187 299 t.②工业源是SO₂、NO_x、PM_2.5、CO和VOCs的主要排放源,分别占总排放量的74.5%、54.5%、30.6%、76.7%和28.1%;无组织扬尘源对TSP、PM₁₀、PM_2.5的贡献较大,分别占总排放量的58.5%、43.6%、30.3%;NH₃的主要排放源为农畜氨及人体和其他氨,二者排放的NH₃占总排放量的96.9%.③总量模型估算得到邯郸市PM_2.5、SO₂、NO₂年排放量分别为152 739、79 405、206 549 t;对比分析校验前、后典型污染物排放发现,校验前的大气污染源排放清单可能低估了PM_2.5和NO_x的排放量.研究显示,邯郸市污染物排放量较大,工业源为主要排放源,建议相关部门加强对工业源的管控力度.      

民用燃煤大气污染物排放清单的建立方法及应用

民用燃煤是大气污染的重要来源,虽然其消耗总量不大,但由于缺乏污染控制措施,多为直接排放,对周边大气环境造成较大的影响。因此建立民用燃煤大气污染物排放清单,识别民用燃煤大气污染时空分布规律,量化民用燃煤在不同污染天气等级下的排放贡献及作用,掌握民用燃煤污染排放特征,能够为环境管理部门提供决策依据和参考,因此具有重要的作用。根据民用燃煤污染排放特点,本文阐述了民用燃煤大气污染物排放清单建立方法,介绍了排放因子法中活动水平和排放因子两个重要因素的获取途径及数据质量控制和保证,排放清单的验证和评估,排放清单的应用等方面内容,为各地开展区域内民用燃煤大气污染物排放清单提供参考。