2013年中国海域船舶大气污染物排放对空气质量的影响

基于2013年中国海域船舶排放清单和空气质量数值模拟平台（WRF-SMOKE-CMAQ）,利用敏感性分析方法定量识别了中国海域船舶排放对沿海地区空气质量的影响特征. 结果表明：船舶排放对不同污染物的贡献特征空间差异显著,就SO₂、NO₂和PM_2.5而言,在沿海省份的年均贡献率分别为5%、7%、2%（1.1、1.7、0.9 μg·m^-3）,其中,珠三角和长三角地区受影响较大,SO₂、NO₂和PM_2.5贡献分别可达30%、31%、8%（7.7、9.2、2.7 μg·m^-3）和14%、13%、4%（3.7、5.3、1.9 μg·m^-3）.其次,船舶排放对空气质量影响季节性差异显著,尤其表现在PM_2.5的空间分布上,三大城市群中,船舶排放对污染物贡献的季节间最大差异倍数为SO₂（1.3~2.0）,NO₂（1.2~4.0）,PM_2.5（1.8~7.5）.值得关注的是,船舶排放对PM_2.5的浓度贡献表现出了明显的区域性（长距离传输）和复合性.本研究结果,一方面弥补了我国船舶排放对空气质量影响的量化特征认识不足,另一方面可为后续船舶排放的健康影响及控制费效分析等评估研究提供数据支撑.     

国内外空气质量模型研究进展

本文系统总结了国内外空气质量模型的发展历程及最新进展,分析不同时期、不同类别空气质量模型的基本特征及适用条件,重点介绍ISC3、AERMOD、ADMS、CALPUFF四个法规化中小尺度空气质量模型及NAQPMS、WRF-CHEM、CAMx、CMAQ四个综合型区域尺度空气质量模型的基本原理及典型特征,探讨空气质量模型在我国实践应用中存在的主要问题。最后分析我国建设法规化空气质量模型的必要性,并提出法规化模型建设的前置条件及核心内容。     

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.     

抗生素企业VOCs排放清单及影响范围模拟

药品生产要消耗大量的原材料,是公认的"高污染、高耗能"行业.鉴于制药行业排放清单研究匮乏,本研究首先依据典型抗生素企业的实际监测数据及生产信息,采用实测法确定了各VOCs物质的排放因子;然后结合同一园区内抗生素A～G厂的活动水平信息,采用排放因子法计算得到各个厂的排放量,建立排放清单,并运用Monte Carlo法对清单进行了不确定性分析;最后用CALPUFF模型对A～G厂进行春夏秋冬四季的环境影响范围模拟.结果表明,抗生素企业生产中的总VOCs排放因子(以抗生素计,下同)为6 655. 61 g·t-1,其中结晶工序排放因子最大,为3 603. 476 g·t-1. A～G厂每年生产抗生素会分别产生VOCs 6 655. 610、7 454. 283、998. 342、11 980. 098、4 492. 537、42 462. 792和18 302. 928 kg,其中排放量最大的前4种物质依次为乙酸丁酯、正丁醇、正己烷和丙酮.通过对A厂进行Monta Carlo模型验证发现,A厂排放量基本呈对数正态分布,95%置信区间的不确定性为(-60. 62%,131. 78%),处于可接受范围.通过CALPUFF模拟,各季节VOCs扩散方向和扩散范围均不同,夏季出现中心聚集现象.     

焦化行业高污染排放对中国空气质量的影响

为了解焦化行业对中国大气的影响,以地级市为单位收集产焦量等活动水平数据,采用排放因子法建立了我国2020年焦化行业大气污染物的排放清单,并对2021年焦炭产量在1000万t及以上的省份焦化区和非焦化区6种常规污染物的浓度、超标率、作为首要污染物出现的频率和空气质量指数等情况进行了对比分析.结果显示,焦化行业大气污染物的高排放区主要集中在我国山西、陕西、河北、内蒙古、山东等省份(自治区),陕西省榆林市排放量最高.焦化区PM_2.5和PM₁₀的年均浓度(37.7μg·m^-3和82.7μg·m^-3)、超标率(9.78%和9.26%)和作为首要污染物出现的频率(17.82%和35.97%)均高于非焦化区的年均浓度(32.0μg·m^-3和64.6μg·m^-3)、超标率(7.46%和6.74%)和作为首要污染物出现的频率(17.00%和22.33%),SO₂在两个地区均未超标,O₃仅在焦化区的夏季超标,而NO₂     

乙醇柴油车辆排放对空气质量影响分析

为了明晰车用乙醇柴油对空气质量的影响,在乙醇柴油混合燃料理化特性的基础上,分析了乙醇柴油混合燃料常规和非常规污染物的排放特性,并探讨了其应用对空气质量的影响。分析结果表明:与纯柴油相比,乙醇柴油混合燃料改善了碳烟排放,有助于降低大气中的颗粒物含量,但HC排放量增加,且CO和NOX排放结果存在争议,有待进一步研究;乙醛、乙醇等醛酮类非常规排放物增加,对空气质量和人体健康都有负面的影响。     

特别排放限值对石化企业发电锅炉达标排放的影响分析

根据环境保护部新发布的《关于执行大气污染物特别排放限值的公告》和GB13223-2011,结合重点地区石化企业燃煤发电锅炉的大气污染物排放情况,从脱硫、脱硝、除尘、脱汞4个方面对特别排放限值实施后可能对企业环保达标产生的影响进行了分析,并提出对策建议。     

石化企业燃煤电厂二氧化硫控制对策研究

通过对国内外燃煤电厂二氧化硫控制现状、政策及技术的对比分析，提出了石化企业燃煤电厂二氧化硫控制的战略性对策。     

基于CMAQ空气质量模型研究机动车对济南市空气质量的影响

为研究济南市机动车排气对城市区域空气质量的影响,利用环境空气质量监测站点（简称"1号站点"）和路边机动车尾气监测站点（简称"2号站点"）的在线数据,以及基于4种模拟情景的CMAQ空气质量模型预测数据,研究了济南市城市区域大气污染物质量浓度变化规律及不同机动车车型对6种常规大气污染物的贡献.结果表明:①在采暖季,1号站点ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（NO₂）、ρ（CO）、ρ（O₃）和ρ（SO₂）月均值分别为435 μg/m3、702 μg/m3、84.2 μg/m3、6.8 mg/m3、4.5 μg/m3和92 μg/m3.②2015年12月24日（灰霾天）,1号站点ρ（CO）、ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）均明显升高,ρ（SO₂）、ρ（O₃）和ρ（NO₂）均变化不明显.2个监测站点中ρ（NO₂）和ρ（PM₁₀）均呈双峰趋势,2个峰值出现的时间与上、下班高峰期基本一致.除ρ（O₃）和ρ（SO₂）达GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准外,其他污染物均超过GB 3095-2012二级标准限值,采暖季大气污染特征为颗粒物型污染.③机动车对研究区域NO₂和PM₁₀贡献率较大,其中,小型车对CO、NO₂、PM₁₀和PM_2.5贡献率最大,其贡献率分别为85.7%、50.1%、53.4%和52.8%.机动车排放源能降低空气中ρ（O₃）,其总贡献率为-25.5%,其中大型车、中型车、小型车对O₃的贡献率分别为-8.8%、-2.7%和-8.9%.灰霾天下不同机动车车型对空气中污染物质量浓度的总贡献率均比采暖季大.研究显示,济南市采暖季大气污染特征为颗粒物型污染,机动车排放源对空气中NO₂和PM_2.5有较大贡献.      

机动车尾气排放对城市空气质量的影响研究——以乌鲁木齐市春节前后对比分析

随着我国经济的高速发展,机动车尾气逐渐成为城市大气污染物的主要来源之一.在2013年2月5—18日春节前后,乌鲁木齐市节日前3 d大量机动车外流,节日期间2月10—12日滞留市内的机动车停运,通过对比春节前后乌鲁木齐市汽车流出量和油耗减少量,分析该时段5项大气污染物逐小时浓度变化,研究机动车尾气对乌鲁木齐市大气污染的潜在贡献和影响程度.结果表明:春节机动车停运期间,市区机动车流量下降明显,成品油消耗量减少约60%,尽管天气条件以不利于大气污染物扩散为主,但PM2.5、PM10、SO2、NO2和CO等5项大气污染物浓度均降至当月最低值(且均在达标范围内),分别比节日前下降44.2%、49.3%、54.5%、28.2%和3.7%.因此,"煤改气"工程实施后,乌鲁木齐市的煤烟污染得到极大改善,乌市大气污染类型已由煤烟型向机动车尾气混合型转化.提高成品油品质将促进减少城市机动车尾气污染,在当前的油品标准下,重大节假日期间机动车停驶有助于显著改善城市空气质量.     

全国火电行业大气污染物排放对空气质量的影响

基于WRF-CAMx空气质量模型,定量模拟了火电行业主要大气污染物排放对全国城市环境空气质量的影响.结果表明,火电行业对全国城市SO₂、NO₂、PM_2.5、硫酸盐、硝酸盐及一次PM_2.5年均浓度平均贡献率分别为15.6%、19.6%、8.5%、11.7%、12.0%和5.2%,并呈现空气污染越重地区,火电行业污染贡献率越低的总体特征.其中,京津冀鲁豫、长三角、以武汉城市群及长株潭城市群为中心的两湖平原地区、成渝地区中大部分空气污染最为严重的区域,火电行业对PM_2.5年均浓度的贡献率低于8%.因此,火电行业对环境空气质量的影响总体较小,在深化火电行业污染减排的同时,必须强化非电力行业多污染物协同控制.     

长江三角洲区域输送对上海市空气质量影响的特征分析

采用MM5/CMAQ模型模拟了2004年长江三角洲地区大气污染物的输送与扩散对上海地区空气质量的影响,并定量研究了外部源区域输送和本地源对上海市空气质量的贡献.结果表明,上海地区受本地源和外地源的影响程度及相互比例随着季节的变化存在很大差异;一次污染物SO2和二次污染物SO42-所受到的影响也呈现不同的特点.外部源区域输送对上海地区SO2浓度的贡献率为7%~17%,而对SO42-浓度的贡献率在60%~70%.贡献率垂直廓线分析表明,上海地区SO2外部源贡献率随高度存在着明显的变化,总体上随高度的增长呈非线性增长,而SO42－外部源贡献率随高度的变化不明显.     

长距离污染传输对珠江三角洲区域空气质量影响的数值模拟研究

采用CMAQ模型系统对珠江三角洲(以下简称珠三角)区域2006年主要大气污染物浓度进行模拟,获得该区域主要污染物浓度时空分布和大气传输季节变化特征,并结合其它相关研究方法分析长距离传输对珠三角区域空气质量的影响.模型模拟结果揭示了珠三角NO2、SO2、PM10、PM2.5浓度具有秋冬季高、春夏季低的季节变化特征,而珠三角O3浓度的高值出现在秋季.零排放扰动法表明长距离传输对珠三角15个区域监测子站NO2、SO2、PM10和PM2.5浓度平均贡献分别为2.6%、13.9%、24.2%和28.1%,并且秋冬季长距离传输贡献大于春夏季.反向轨迹聚类方法显示珠三角区域代表性站点万顷沙72 h反向控制气团依据其来向可分为沿岸气团、大陆气团、区域环流和海洋气团.万顷沙站点主要污染物小时观测浓度大于150μg·m-3的时段与短距离沿岸气团、短距离大陆气团以及区域环流主导下的污染物传输密切相关.四维传输通量分析结果证实,NO2污染传输通道无法由广东省外延伸至珠三角地区,因此珠三角大气NO2浓度主要来源于广东省内的排放.珠三角在受沿岸气团或大陆气团控制时存在从福建省或江西省一直延伸至珠三角的SO2和PM2.5高通量污染传输通道.因此控制珠三角区域大气污染需考虑区域背景气象条件差异,针对不同污染物采取不同的区域联防联控措施.     

Effect of current emission abatement strategies on air quality improvement in China: A case study of Baotou, a typical industrial city in Inner Mongolia

The nationalAirPollutionPreventionandControlActionPlanrequiredsignificant decreases inPM2.5 levels overChina.Toexploremoreeffectiveemissionabatement strategies inindustrialcities,acasestudywasconductedinBaotoutoevaluatethecurrent national controlmeasures.ThetotalemissionsofSO2, NOX, PM2.5 and NMVOC (non-methanevolatileorganiccompounds)inBaotouwere211.2Gg,156.1Gg,28.8Gg, and 48.5Gg,respectivelyin2013,andtheywouldexperienceareductionof30.4%,26.6%, 15.1%, and8.7%,respectivelyin2017and39.0%,32.0%,24.4%,and12.9%,respectivelyin 2020. TheSO2, NOX and PM2.5 emissionsfromtheindustrialsectorwouldexperiencea greater decrease,withreductionsof37%,32.7and24.3%,respectively.From2013to2020, the concentrationsofSO2, NO2, andPM2.5 are expectedtodeclinebyapproximately30%, 10% and14.5%,respectively.ThereductionrateofSNA(sulfate,nitrateandammonium) concentrationswassignificantlyhigherthanthatofPM2.5 in 2017,implyingthatthecurrent key strategytowardcontrollingairpollutantsfromtheindustrialsectorismorepowerful for SNA.Althoughairpollutioncontrolmeasuresimplementedintheindustrialsector could greatlyreducetotalemissions,constrainingtheemissionsfromlowersourcessuch as residentialcoalcombustionwouldbemoreeffectiveindecreasingtheconcentrationof PM2.5 from 2017to2020.Theseresultssuggestthatevenforatypicalindustrialcity,the reduction ofPM2.5 concentrationsnotonlyrequiresdecreasesinemissionsfromthe industrial sector,butalsofromthelowemissionsources.Theseasonalvariationinsulfate concentrationalsoshowedthatemissionfromcoal-burningisthekeyfactortocontrol during theheatingseason.     

成都市道路移动源减排对空气质量的短期影响

近年来随着经济社会的高速发展,我国的空气污染问题日渐突出.管控污染源以减少污染物排放是改善空气质量的主要手段,且其效率如何会极大地影响空气质量的改善效果.但通常情况下,单一减排手段的实施对空气质量的改善的实际贡献往往在短时间内较难做出客观评价.本研究借助新冠疫情期间以道路移动源为主的各类污染源排放短期内大量下降的机会,通过疫情管控措施实施前后交通条件和空气质量的对比,分析道路移动源减排对空气质量改善的短期影响.结果表明,实施管控措施后,城市范围内道路交通条件明显改善,拥堵路段基本消失.受此影响,各类主要污染物浓度出现不同程度的下降,其中,受道路移动源贡献较大的NO₂浓度下降比例达40%~60%,PM_2.5因受气象条件影响较大而下降幅度较小.结合实时的交通数据估算其相应的尾气排放结果表明,疫情期间道路移动源排放的NO_x、HC、CO分别下降59.7%、59.9%和58.8%.本研究对于分析短时间内急速减排等应急措施对环境改善的效果,以及削减污染物排放对空气质量改善的潜力有重要的实际参考价值.     

船舶大气污染排放的研究进展

船舶是大气污染的重要来源,其排放的NOx占化石燃料源的15%左右,SO2占人为源的4%~9%。国内外从3个方向开展对船舶大气污染的研究:(1)对大气气候影响;(2)源清单计算;(3)排放因子测量。船舶排放的多种污染物可改变空气质量;对大气辐射收支产生直接和间接影响;对海洋大气的成云效应产生影响。船舶源清单主要有2种计算方法:基于燃料消耗的方法,适用于长时间大尺度计算;基于船舶活动情况的方法,适用于高空间分辨率计算。排放因子测量有台架试验和空中烟羽测量2种方法:前者测量结果准确,条件设定自由;后者可行性高,并能提供颗粒物增长转化信息。国内研究尚处于起步阶段,需要建立完整的船舶排放清单,开展排放因子的测试和修正工作。     

北京市能源利用对空气质量的影响分析和预测

为评价能源消耗对未来北京市空气质量的影响,以2000年为基准年,2008年为目标年,建立了北京市城八区能源利用相关的一次PM₁₀、SO₂和Nox的排放清单,采用空气质量模型,模拟城八区内各污染物浓度的时空分布,分析其排放和浓度分布特征及行业分担率,并预测2008年的空气质量.结果表明,对于能源消耗排放的一次PM₁₀和SO₂,工业排放对其浓度的贡献率在40%以上;机动车排放对Nox浓度的贡献率在65%左右;按照现行的政策和发展趋势,2008年北京市城八区的空气质量将有所好转,与能源利用相关的一次PM₁₀、SO₂和NO₂在各监测点的年日均浓度分别约为25,50,51μg/m³.     

飞机LTO排放影响评估耦合模型研究与应用

民航飞机在LTO起降阶段的飞行中,发动机污染物排放的源强和空间位置是动态的.为准确定量评估其影响,构建了飞机LTO污染排放影响评估耦合模型.首先利用飞行动力学模型,模拟飞机LTO飞行轨迹,并获得轨迹中每一位置点的性能参数（实时燃油流量）;再通过排放计算模型,确定每一位置点的污染物排放量（源强）;在此基础上,基于拉格朗日烟团模型,针对飞机烟团排气特点进行修正,实现污染扩散模拟.最后采集了一架典型飞机在一个完整LTO飞行过程中的机载数据,结合实时气象参数,进行了实例应用研究.结果显示.在LTO过程中NO_x、SO₂、CO、PM和HC的平均排放速率分别为17.71、2.21、1.05、0.20和0.03g/s;飞机在起飞离地时刻,烟团扩散范围集中于跑道附近及侧向300m、纵向3000m范围内,NO_x地面最大浓度超过100mg/m³;当飞机爬升至混合层顶完成起飞时,地面污染物扩散至侧向1200m范围,NO_x浓度降至298.5μg/m³,依然较为严重,其他污染物地面浓度相对较低_.