北京市“十四五”时期大气污染物与温室气体协同控制效果评估研究

面对国家碳达峰、碳中和战略目标,“十四五”时期,北京市提出推进大气污染物和温室气体排放协同控制,因此,开展协同控制效果评估对于持续改善空气质量和减少碳排放具有重要意义 .本研究在减排措施筛选和减排量测算的基础上,分析了主要大气污染物和 CO₂的减排潜力,采用协同控制效应坐标系法、协同控制交叉弹性分析法和协同评估指数法,对减排措施主要大气污染物 SO₂、NO_x、PM₁₀、VOCs 和温室气体CO₂的协同控制效果进行评估 . 结果表明,减排措施对于 SO₂、NO_x的减排潜力均在 20% 以上,对于 CO₂的减排潜力约为 7%. 各项措施对 NO_x、PM₁₀、VOCs和 CO₂排放具有协同控制效果 .从坐标系法和评估指数法分析结果来看,浅山区煤改清洁能源和压减本地火力发电量对 SO₂和 CO₂的协同控制效果较好...     

基于多源碳卫星融合产品的中国地区XCO2与人为CO2排放时空变化

准确评估大气CO₂浓度和人为CO₂排放时空变化对于减缓温室气体排放导致的气候变化至关重要,因此,本文基于GOSAT和OCO-2卫星数据融合生成的全球长时间序列、时空连续的Mapping-XCO₂产品,研究2010～2020年中国大气CO₂柱浓度(XCO₂)时空变化特征以及卫星监测人为CO₂排放能力.结果表明:Mapping-XCO₂与中国大气本底站观测存在较高的一致性,具有良好的适用性;2010～2020年中国XCO₂呈现东高西低的空间分布,年均XCO₂为400.4×10^-6,年增长速率为2.47×10^-6;非生长季XCO₂异常可刻画人为CO₂排放时空变化,各省级行政区非生长季XCO₂异常与人为排放清单EDGAR和ODIAC的相关系数分别为0.71、0.67;2010～2020年京津...     

云南省二氧化碳与大气污染物控制协同效应分析

以2011—2020年云南省二氧化碳(CO₂)与主要大气污染物二氧化硫(SO₂)、氮氧化物(NO_X)及颗粒物排放情况为基础,采用灰色关联度模型对CO₂和主要大气污染物进行关联度测算,再运用拓展的KAYA恒等式及LMDI分解模型对各驱动效应进行分解。结果表明,工业和建筑业为云南省CO₂及大气污染物排放的主要领域,协同减排效应为减少大气污染物排放的主要驱动效应,在工业领域的重点行业中黑色金属冶炼及压延加工业的污染减排潜力最大,通过减少该行业化石能源消耗所占比例可对其SO₂与CO₂协同减排效果起显著作用。     

长三角地区大气NO2和CO2浓度的时空变化及驱动因子分析

以长三角城市群为研究对象,利用卫星遥感观测数据协同分析长三角地区大气NO₂和CO₂浓度的时空变化特征和驱动因子,揭示了长三角地区污染物和CO₂高浓度地区空间格局.结果表明长三角城市群地区大气NO₂和CO₂浓度的时空分布及变化特征呈现了受化石燃料燃烧和机动车排放等人为活动以及区域地形、地表覆盖、气候等自然条件的综合影响结果.大气NO₂和CO₂高浓度值围绕太湖明显呈口对西南向的U字形分布,一致于围绕太湖分布的杭州、上海、苏州、无锡、常州和南京等大型城市区域,以及安徽铜陵地区的工业排放区.大气NO₂浓度值呈现秋冬时期较高,夏季最低的季节分布特征.大气CO₂浓度受植被CO₂吸收和CO₂的积累影响,8~9月最低,4~5月最高.此外,随着人为排放活动的急剧减少,2020年1~3月的大气NO₂浓度比2019年同时期降低了50%以上,其中分布了以钢铁厂、燃煤厂为主的大型工业热源的城市NO₂浓度下降最多,如镇江、南京、马鞍山.     

广东省CO2排放变化的社会经济影响因素

作为我国经济最为发达的省份之一,广东省社会经济可持续发展面临CO₂排放量增长的挑战.从多角度分析广东省CO₂排放变化的社会经济影响因素,有助于其实现低碳发展.基于投入产出模型,从生产、需求和供应角度分析1987—2015年广东省CO₂排放量的变化;此外,采用结构分解分析方法,从需求和供应角度量化广东省各种社会经济因素对CO₂排放变化的相对贡献.结果表明:①与生产端相比,需求侧和供给侧的研究有助于识别不同的关键行业,如建筑业（需求侧）、金融和保险业（供给侧）.②降低碳排放强度是减少广东省CO₂排放的主要因素,而人均最终需求水平和人均初始投入增加是推动广东省CO₂排放增加的主要因素.③生产结构、最终需求结构和初始投入结构变化导致CO₂排放量略有增加,表明广东省具有较大的通过调整结构性因素减排CO₂的潜力.综上,建议除了生产端CO₂减排措施外,广东省还应采取需求侧和供给侧相关措施,如优化消费行为、产品分配行为和初始投入结构等.      

基于不同排放清单的长三角人为CO2排放模拟

目前基于排放清单估算的区域和城市尺度上的人为CO₂排放不确定性较大.为了我国实现碳达峰和碳中和的目标,亟需对我国的区域尺度,特别是大城市群的人为CO₂排放进行准确估算.分别利用两种先验人为CO₂排放数据(EDGAR v6.0清单和EDGAR v6.0联合GCG v1.0的改进清单)作为输入数据,采用WRF-STILT大气传输模型模拟长三角地区2017年12月至2018年2月大气CO₂摩尔分数,再以安徽全椒高塔观测的大气CO₂摩尔分数作为参考值,通过贝叶斯反演方法得到的比例因子改进了模拟结果,并实现了长三角人为CO₂排放通量的估算.结果表明：(1)在冬季,相对于基于EDGAR v6.0模拟的大气CO₂摩尔分数值而言,基于改进清单模拟的大气CO₂摩尔分数与观测值更为一致;(2)模拟的大气CO₂摩尔分数在夜间高于观测值,白天则相反,主要因为排放清单的CO₂排放数据不能表征人为...     

东莞市低碳路径下加速电气化对CO2和污染物协同减排影响

城市是能源消耗的中心，电气化可以整合城市能源结构，实现清洁能源高效利用，探究城市低碳路径下加速电气化的协同减排影响对实现城市减污降碳至关重要.基于长期能源替代规划模型(LEAP-DG),设置了基准情景、低碳情景和加速电气化情景等3类情景，评估电气化措施在不同电力结构下的减排潜力，量化重点部门的措施贡献，探讨广东省典型制造业城市东莞的协同减排效果.结果表明，电力结构优化促进了电气化措施的协同减排效果，低碳路径下加速电气化将进一步降低电力污染物排放强度，2050年，东莞市CO₂、 NO_x、 VOC和CO减排7.35×10⁶、 1.28×10⁴、 1.62×10⁴和8.13×10⁴ t, SO₂和PM_2.5消费侧减排量和生产侧增排量达到平衡.电气化渗透速率和电力结构优化协调发展是电气化措施实现减排效益的关键，工业和交通部门加速电气化将同时降低CO₂和大气污染物排放，交通部门得益于燃油车和电动车的高...     

广东省经济结构转型对协同减污降碳的影响

在经济快速发展和减污降碳的双重压力下,通过经济结构转型实现协同减污降碳,是广东省可持续发展的迫切需要. 本研究利用减排量弹性系数评估SO₂、NO_x、烟粉尘与CO₂排放量变化的协同性,基于环境投入产出模型和结构分解分析方法探究广东省经济结构转型对协同减污降碳的影响. 结果表明:①从生产端看,电力热力的生产和供应业以及非金属矿物制品业的大气污染物和CO₂排放量较大;从消费端看,建筑业同时排放了大量大气污染物和CO₂. ②2007—2017年生产结构变化和最终需求产品结构变化对减污降碳的影响存在不协同性,未来可通过优化生产结构和最终需求产品结构促进协同减污降碳. 研究显示,应以生产结构和最终需求产品结构转型为重要抓手,提高广东省减污降碳的协同性,实现高质量可持续发展.      

北京市制造业减污降碳协同效应分析和驱动因素

基于北京市2013～2020年制造业大气污染物和CO₂排放数据计算结果,分析了制造业排放变化特征,采用协同效应系数评估了制造业减污降碳的协同效果,并利用LMDI模型量化分析了人口规模、经济发展、产业结构、能耗强度、能源结构和排放强度对于大气污染物排放、CO₂排放以及二者综合的驱动影响程度.结果表明,北京市制造业排放总体呈下降趋势,2013～2020年,大气污染物排放减少了79.2%～92.5%,CO₂排放减少了60.3%,各项排放在“清空五年”和“蓝天三年”时期呈现不同的阶段性特征.从减污降碳协同效果来看,各项大气污染物和CO₂的协同效应系数均在0～1之间,对于大气污染物的减排作用大于CO₂.从各驱动因素影响来看,能耗强度降低和能源结构优化对于排放的负向拉动作用较大,排放强度降低对于大气污染物排放具有抑制作用;从协同减排综合驱动影响来看,能耗强度降低的协同效果最为明显,产业结构调整在“蓝天三年”时期的协同效果最佳.     

基于BP神经网络的甘肃省二氧化碳排放预测及影响因素研究

基于排放因子法估算2000—2020年甘肃省三大产业及生活能源消费直接CO₂排放量,描述分析其时序演变特征。建立BP神经网络模型并预测2021—2030年甘肃省CO₂排放量。构建甘肃省CO₂排放影响因素的STIRPAT拓展模型,利用多元回归分析定量探究了各因素对CO₂排放量的影响程度和内在作用机理,并结合随机森林进一步识别重要影响因素。结果表明：甘肃省产业及生活能源消耗直接CO₂排放总体呈波动增长趋势,且第二产业占比在70%以上,是主要的CO₂排放源;BP神经网络模型的预测误差为2×10^-4,相关系数>0.99,对于预测甘肃省CO₂排放具有较高精度,并得出2026年的甘肃省能源消耗直接CO₂排放量达到最大;甘肃省CO₂排放的驱动因素作用差异显著,CO₂排放强度、经济发展、城乡消费对CO₂排放的正向作用较大,城镇居民人均消...     

工业城市人为源VOCs排放特征及典型行业控制对策:以聊城市为例

近年来以PM_2.5和臭氧(O₃)为特征污染物的大气复合污染问题频发,VOCs是工业城市O₃和PM_2.5产生的重要前体物之一,明确VOCs排放来源及特征有利于精准减排以及PM_2.5和O₃协同控制措施的制定. 聊城市是山东省典型工业城市,PM_2.5和O₃分别是秋冬季、夏季的首要污染物. 本研究以聊城市为例,运用排放因子法构建2020年聊城市人为源VOCs排放清单,分析VOCs排放来源及特征并提出控制对策. 结果表明:①2020年聊城市VOCs排放总量为28 434.5 t,溶剂使用源(10 551.5 t)、工艺过程源(6 504.9 t)和移动源(6 311.1 t)为主要排放来源,总占比为82%,与其他工业城市情况相似. ②从空间分布来看,VOCs排放明显集中于城区,与工业企业及人口分布等具有密切联系. 茌平区及东昌府区VOCs排放量较大,分别为6 800.1、6 333.4 t. ③从三级排放源看,机动车(5 748.4 t)、木材生产及胶粘剂使用(4 586.7 t)、橡胶和塑料制品业(2 849.2 t)等VOCs排放量较大,且排放的特征组分对大气中O₃及二次有机气溶胶的生成影响较显著. ④通过对典型行业原辅材料和末端设施使用情况进行分析,发现建筑涂料使用、工业涂装和印刷印染行业溶剂型涂料使用量占比分别为49%、91%和56%,同时工业涂装、印刷印染以及石化与化工行业的高效末端设施使用数量占比总体不足20%,具有较大的减排潜力. 研究显示,聊城市工业VOCs排放源减排潜力较大,应尽快推进典型行业低挥发性溶剂和高效末端设施的替代升级.      

基于燃煤电厂“近零排放”的大气污染物排放限值探讨

针对神华集团典型“近零排放”燃煤机组,考察了大气污染物（烟尘、SO₂、NO_x、汞及其化合物）的排放特征,提出了更加契合绿色发展生态环保要求的燃煤电厂大气污染物排放限值,即烟尘、SO₂、NO_x和汞及其化合物排放限值分别为1、10、20和0.003 mg/m3（简称“‘1123’排放限值”）.评估了新建“近零排放”燃煤机组的长期运行排放状态,并研究了“近零排放”机组汞污染协同减排效果.结果表明,2017年1—10月新建机组烟尘、SO₂、NO_x排放质量浓度平均值分别在0.69~0.77、6.04~6.63、16.56~16.79 mg/m3之间,排放绩效可低至0.0023、0.022、0.057 g/（kW·h）,污染减排已达到国际领先水平;“1123”排放限值下烟尘、SO₂和NO_x的达标率分别超过92.06%、85.43%和77.46%,“近零排放”原则性技术路线可实现更好、更优的生态环保排放指标.燃煤机组通过“近零排放”技术改造,可提高烟气中Hg0的氧化效率和汞化合物的捕获效率,环保设施组合协同脱汞效率提升至75.3%~90.9%（平均值为82.8%±8.1%）,汞排放水平降至0.51~1.45 μg/m3〔平均质量浓度为（0.94±0.47）μg/m3〕,基本达到国际先进煤电机组的协同控制水平.研究显示,清洁煤电大气污染物新排放限值总体上比GB 13223—2011《火电厂大气污染物排放标准》中燃煤电厂大气污染物排放限值小1个数量级,可为加快推进生态文明建设、制订先进的燃煤电厂大气污染物排放新标准提供科学依据.      

中国服务业能源消费CO2排放及其因素分解

基于IPCC温室气体排放清单指南中的CO₂排放因子与核算方法,估算了1995—2010年中国服务业能源消费与CO₂排放量,并对其总体变化趋势进行时间序列分析;以LMDI(对数平均迪氏指数)法辨识与分解3个时段(1995—2000年、2000—2005年和2005—2010年)中影响中国服务业CO₂排放量变动的关键因素及其对CO₂排放量的贡献值. 结果表明:1995—2010年中国服务业能源消费CO₂排放量增长态势明显,累计排放总量为853197.55×104t;服务业能源消费主要依赖于高碳化能源燃料,各年度油品和煤品分别占能源消费总量的67%~74%和5%~27%;LMDI分析结果显示,1995—2010年产业规模和人口效应引起CO₂排放增加量分别为133357.10×104和7691.25×104t,能源效率和能源结构引起CO₂排放减少量分别为59034.50×104和23898.60×104t. 提出CO₂减排对策:①以经济、政策和监管手段促进服务业节能减排;②依托科技创新提高能源综合利用效率,降低服务业CO₂排放量.      

21世纪源排放与大气CO2体积分数预测

简要介绍了IPCC在2000年3月正式公布的21世纪温室气体排放方案,利用一维全球碳循环模式及7种代表性方案对21世纪的大气CO₂体积分数进行预测.研究发现:21世纪,大气CO₂体积分数增长速率将高于20世纪,化石燃料源仍然是引起大气CO₂体积分数增长的主要原因;如果化石燃料仍为主要能源且它的碳排放量逐年增加,大气的碳吸收比例将不断升高,21世纪末大气CO₂体积分数可能超过1 000×10-6;只有积极开发新能源,使化石燃料源源强逐年减小,才有可能使大气的碳吸收比例下降,若进一步改善土地利用状况,21世纪末大气CO₂体积分数有望出现下降趋势.      

传动比对汽车实际行驶排放试验动力学特性与排放的影响

为研究传动比对轻型车CO₂、CO、PN、NO_x排放以及动力学参数的影响,选择4辆7挡干式双离合变速器轻型车作为试验车辆在相同道路上进行实际行驶排放(real driving emission,RDE)试验,依据传动比对数据进行划分. 结果表明:①随着传动比、相对正加速度(relative positive acceleration,RPA)的升高,CO₂、CO、NO_x排放因子以及未装汽油机颗粒捕集器(gasoline particulate filter,GPF)车辆的PN排放因子均呈增加趋势. 其中,CO₂、CO、PN (未装GPF)的排放因子与传动比的相关系数平均值分别为0.963、0.933、0.949,与RPA的相关系数平均值分别为0.971、0.955、0.975,均呈显著正线性相关;NO_x排放因子与传动比、RPA的相关系数平均值分别为0.567、0.543,相关性均较弱. ②以传动比作为变量的轻型车排放因子分析方法表明,随着传动比的升高,单位里程中发动机的工作循环与排放次数均增加,CO₂与污染物排放因子呈增加趋势,这解释了CO₂、CO、PN (未装GPF)、NO_x的排放因子均与传动比呈正线性相关的原因. ③RPA与传动比的相关系数平均值为0.953,二者呈显著正线性相关. v·a_pos_[95](车速与大于0.1 m/s2正加速度乘积的第95个百分位)与传动比的相关系数平均值为?0.487,呈负线性相关,且相关性较弱. 增加低速挡使用时间,RPA呈升高趋势,v·a_pos_[95]呈降低趋势,可远离行程无效判定界限,从而提高RDE试验动力学检验通过几率. 研究显示,传动比、RPA与CO₂、CO、PN (未装GPF)的排放因子均呈显著相关,借助调节传动比对碳和污染物排放进行控制,为减少汽车实际行驶排放提供了新的途径.      

中国分省道路交通二氧化碳排放因子

基于本地化的综合移动源排放模型（Motor Vehicle Emission Simulator,MOVES）模型模拟典型机动车的CO₂排放因子,并建立排放因子与速度变化关系的评估方程,结合各省路网平均速度与区域电网排放因子核算中国31个省份分车型的CO₂排放因子.同时,综合考虑载客汽车的载客量和客座率,载货汽车的载重量和载货率,建立各省单位客运,货运周转量的机动车CO₂排放因子库.结果表明,各类机动车的平均CO₂排放因子分别为：柴油公交车0.880kgCO₂/km,重型货车0.877kgCO₂/km,电动公交车0.676kgCO₂/km,中型货车0.508kgCO₂/km,轻型货车0.374kgCO₂/km,柴油小客车0.227kgCO₂/km,微型货车0.216kgCO₂/km,汽油小客车0.203kgCO₂/km,电动小客车0.108kgCO₂/km,摩托车0.062kgCO₂/km.车辆满载时,柴油公交车和电动公交车的人均CO₂排放量比汽油小客车分别降低了63%和73%,电动小客车的人均CO₂排放量较汽油和柴油小客车分别下降了46%和51%.较高的机动车保有量,频繁的道路拥堵导致上海,北京和重庆等市的机动车CO₂排放因子相对较高.倡导公共交通,提高客座率,降低私家车使用频率,推广纯电动汽车并通过减少道路拥堵以提高车速是降低道路交通CO₂排放量的有效途径.     

碳协同减排视角下广东省PM2.5实现WHO-Ⅱ目标策略研究

CO₂排放和大气污染物排放具有同根同源性,二者的排放控制措施常常具有一定程度的协同减排效应.为降低政策成本、提高政策效率,政策制定者在制定空气质量改善策略时,应充分考虑其对CO₂减排的协同效益.以大气污染物与CO₂协同减排为指引,分析产业、交通运输、能源的结构优化调整和末端治理水平提升策略,通过空气质量模型方法分析并提出广东省在2025年PM_2.5实现世界卫生组织第二阶段过渡目标（简称“WHO-Ⅱ目标”）的政策建议.结果表明:在2017年基准条件下,按经济社会活动发展趋势和现有末端治理要求,模拟预测广东省2025年PM_2.5年均浓度将达26.9 μg/m3,难以达到WHO-Ⅱ目标（25.0 μg/m3）.在可进一步采取的减排措施中,产业结构调整、在用车辆更新、发电结构调整、交通运输结构调整、工业用能变化和工业末端治理对大气污染物减排的分担率分别为55.5%、17.7%、6.8%、3.8%、3.9%和12.2%,对CO₂减排的分担率分别为20.8%、14.0%、11.9%、9.3%、33.9%和0.在基于协同性制定的达标策略情景下,优先采取了产业结构调整、在用车辆更新等协同性较好、减排潜力较大的措施.在该情景下,2025年全省SO₂、NO_x、PM、VOCs和CO₂的排放总量较2017年的变化率分别为-13.7%、-19.4%、-21.8%、-20.3%和13.6%,模拟预测广东省2025年PM_2.5年均浓度可达24.6 μg/m3,达到WHO-Ⅱ目标.研究显示,为确保2025年广东省PM_2.5年均浓度达到WHO-Ⅱ目标,应进一步强化大气污染物减排,建议优先考虑产业结构调整、在用车辆更新等与CO₂减排协同性较好、减排潜力较大的措施.      

我国城市生活垃圾处理温室气体排放特征

CH₄和CO₂是大气中主要的温室气体,研究我国城市生活垃圾处理过程中二者的排放情况,对制订温室气体减排政策和应对气候变化有着至关重要的意义. 利用IPCC(政府间气候变化专门委员会)提供的废弃物处理排放CH₄和CO₂的计算方法,对1979—2011年我国城市生活垃圾处理CH₄和CO₂排放量(不含港澳台数据)进行统计分析. 结果表明:①2011年我国城市生活垃圾人均清运量为0.46 t,比2000年增加了53.3%. ②1979—2011年,我国城市生活垃圾处理仍以填埋为主,焚烧和堆肥处理方式相对较少,但近年来焚烧处理量呈逐年增加趋势,其中2011年焚烧处理量是2001年的16.8倍. ③我国城市生活垃圾处理产生的CH₄和CO₂排放量均呈逐年增长趋势,至2011年,二者分别达到7 024.03×104 (以CO₂当量计,下同)和706.22×104 t;其中,2011年CH₄排放量是1990年的20.0倍,CO₂排放量是2001年的16.8倍. ④城市生活垃圾产生的温室气体排放具有明显的地域特性,其中华东地区CH₄和CO₂排放总量高达2 570.98×104 t;西北地区最小,仅为482.3×104 t. 该差异与城市发展规模、人们生活习惯和城市化进程等影响因子紧密相关.      

上海市居民出行方式与城市交通CO2排放及减排对策

以上海市居民出行方式为研究对象,利用联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)温室气体排放计算指南中关于交通能源消费碳排放量的计算方法,探讨2002—2006年上海市居民出行选择的不同交通方式对CO₂排放的影响和规律,并提供应对策略.结果表明,2002年以来上海市因居民出行导致的交通CO₂排放总量呈显著增长趋势.私家车的CO₂排放量增加速度最快,截至2006年私家车CO₂排放量约相当于出租车、轨道交通和公交车3种公共交通方式之和.公共交通中,出租车的CO₂年排放量和人均CO₂排放量都最大,轨道交通的CO₂年排放量和人均CO₂排放量最小.公交车和出租车的CO₂排放量所占比例减少,轨道交通的CO₂排放量所占比例增加,这种排放结构的变化有利于减少CO₂排放总量.CO₂减排的具体措施包括限制私家车数量,设计合理的道路交通方案,使汽车尽可能接近其经济车速,改变汽车燃料种类等,其中限制私家车数量最为关键.      

基于电力大数据的钢铁企业大气污染物排放核算模型构建及应用

近年来,各级生态环境部门与国家电网公司积极签署战略合作协议,促进电力大数据在生态环境管理信息化平台的应用.本研究通过梳理电力大数据在大气污染防治中的应用,以唐山市钢铁行业为例构建基于电力大数据的大气污染物高时间精度排放核算模型,进一步挖掘电力大数据在大气污染排放控制中的应用潜力.结果表明：(1)模型核算的2019年唐山市17家钢铁企业的大气污染物排放量与2019年唐山市大气污染物排放清单(简称“城市清单”)结果一致性较好,SO₂、NO_x和PM_2.5排放量分别为1 017.90、2 047.75、1 141.81 t,误差介于-0.46%～4.27%之间.(2)基于工序而言,以PM_2.5为例,模型预测结果与城市清单结果的相对误差在-17.34%～10.60%之间.(3)唐山某钢铁企业2022年SO₂、NO_x、PM_2.5月排放量受钢铁市场价格影响较大,1月和6月分别为最高和最低污染物排放月,而其日排放受行业特征影响较为平稳,小时排放可能受...