中国生物质燃烧排放SO2、NOx量的估算

根据各地区生物质燃料消耗状况和SO2、NOx排放因子，估算了20世纪90年代中国生物质能源利用过程中的SO2、NOx排放量，并给出了分省区，分生物质燃料类型的排放清单，研究表明，中国生物质燃料消耗及其排放的SO2，NOx量分别从1991年的38.1万t和54.9万下降为1999年的33.2万t和45.3万t，在地区，燃料类型上分布不平衡；SO2和NOx排放量均较大的包括山东，江苏、河北，内蒙古，湖北等，其中，内蒙古SO2排放量最大而山东省NOx排放量最 ；秸杆是SO2和NOx排放的最主要来源，薪柴次之；牲畜粪便对SO2贡献率接近30%，而对NOx贡献率仅3%-4%。     

广州港船舶停泊工况排放因子实测及排放量初步估算

为获取大型船舶停泊工况下排放因子,选取在广州港停泊的3艘总吨位40×10~3t的大型货柜船为研究对象,登船采集其辅机尾气样品进行分析,并利用"碳平衡法"计算得到基于燃油消耗量的污染物排放因子.实测3艘大型货柜船CO_2排放因子分别为3 096、3 031和3 028 g·kg~(-1);NO_x排放因子分别为61.8、19.9和27.0 g·kg~(-1);CO排放因子分别为8.0、4.0和5.3 g·kg~(-1);SO_2排放因子分别为31.4、41.9和56.7 g·kg~(-1);PM_(2.5)排放因子分别为2.4、1.1和1.5 g·kg~(-1);VOCs排放因子分别为0.13、0.09和0.17 g·kg~(-1).结合广州港进出港船舶类型、船舶抵港次数、船舶停泊时间等调查数据,初步估算2014年广州港船舶停泊工况NO_x、CO、SO_2、PM_(2.5)和NH3的排放量分别为1 231、226、1 229、47.6和0.04 t,其中总吨位为10×10~3~50×10~3t的船舶对NO_x、CO、SO_2、PM_(2.5)和NH3的分担率最大,其次是总吨位50×10~3t的船舶;VOCs的排放量为33.6 t,总吨位3×10~3t的船舶分担率最大.     

畜禽源氨气排放因子估算方法研究

畜禽养殖过程中产生的氨气(NH_3)在人为源NH_3排放中所占的比重较大,对二次气溶胶的形成起重要作用.由于我国畜禽饲养品种多样,各地气候条件和饲养规模存在较大差异,且影响NH_3排放的因素复杂多变,因此,获得准确的畜禽NH_3排放因子较为困难.本文以山西省太原市及其周边地区典型猪场、鸡场、牛场、羊场为实验场所,以杜洛克猪与长白猪的杂交猪、海兰褐蛋鸡、白羽肉鸡、杜泊羊与晋中绵羊的杂交羊、中国黑白花奶牛、金色阿奎丹与西门塔尔杂交肉牛为研究对象,通过3种方法估算它们的NH_3排放因子.结果表明:基于日粮成分和氮代谢沉积率的粗蛋白估算法过程简单、计算便捷、适合所有种类的畜禽,但未考虑NH_3挥发过程中的吸收转化及施肥利用,因而误差较大;基于排泄物含氮率和NH_3挥发率的物质流法涉及粪肥管理的不同阶段,全面考虑了NH_3产生、损失的全过程,与实际情况接近,但参数较多、周期较长、计算过程复杂;基于畜禽舍内NH_3浓度的直接测量法数据来源可靠、参数少,但只能用于相对封闭的环境,不适合牛场和羊场等敞开或半敞开的圈舍,且该方法没有考虑粪尿离开畜禽舍以后的储藏、还田过程,计算结果偏小.通过3种方法的互相印证和比对,猪、奶牛、肉牛、羊、蛋鸡、肉鸡6种实验动物的NH_3排放因子分别为6.90、36.53、22.99、3.94、0.54、0.46 kg·头(只)~(-1)·a~(-1).本研究可以为我国畜禽源NH_3排放因子的本地化测定提供一定的参考,并为准确估算畜禽NH_3排放量、做好农业源NH_3排放清单编制和污染防治工作提供参考.     

生物质和煤混合燃烧污染物排放特性研究

在试样的质量以及其他的试验条件基本相同的情况下，在恒温下对一种典型的生物质以及它们以一定的比例所得的混合燃料进行污染物排放特性分析。结果表明，在试验用煤中加入生物质（质量比为1：1）后，燃料NOx转变率降低了2%-33%。燃料SOx转变率降低了10-17%。     

燃烧源中可吸入颗粒物排放特征及测量方法的研究进展

介绍了大气中可吸入颗粒物的来源分析,并对工业燃烧源和小型燃烧源的排放因子、排放测量方面的研究进行了总结。最后进一步探讨了燃烧源中可吸入颗粒物的未来研究重点和研究方向。     

农作物秸秆燃烧PM2.5排放因子的研究

农作物秸秆燃烧是一类重要的生物质燃烧形式,已是大气细粒子的来源之一.建立了实验室模拟-稀释通道采样系统,并利用这一系统测定了浙江、四川、河南、河北、北京(主要粮食产区)五地的玉米、小麦和水稻秸秆燃烧过程中PM_2.5的排放因子.结果表明:实验室模拟明火燃烧的w(PM_2.5)为7.2～39.0 g/kg,与文献[5],[7]～[8]中野外燃烧结果相似,表明两者燃烧状态具有相似性;排放因子受秸秆燃烧状态影响显著,闷火燃烧为明火燃烧的2.4～11.5倍;同时,农作物种类不同PM_2.5排放因子也存在明显差别;而排放因子随秸秆生长地域变化比较小.      

民用燃煤排放分级颗粒物中重金属排放因子

基于室内模拟燃烧和稀释通道采样,采用FA-3型9级撞击采样器采集了3种蜂窝煤（考虑明烧和闷烧）和4种块煤燃烧排放的不同粒径颗粒物,并分析其中V、Cr、Mn、Co、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Sb和Pb等11种重金属含量,计算得到分级颗粒中重金属的排放因子.结果如下：①Zn和Pb是民用煤燃烧排放颗粒物中主要的重金属成分,4种块煤燃烧排放Zn和Pb共占重金属总量的53.16%~65.76%;3蜂窝煤明烧排放Zn和Pb所占重金属含量最高可达96.08%（0.43 μm）;蜂窝煤闷烧使得Ni排放因子大幅度增加,Ni成为主要成分之一,共占重金属总量30.70%~52.36%.因此燃烧方式影响颗粒物中重金属组分含量.②蜂窝煤明烧与块煤重金属排放因子最高的粒径段都分布在1.1 μm以下,而蜂窝煤闷烧排放的重金属则主要分布在5.8~10 μm粒径段,因此在低温闷烧燃烧方式下,重金属多富集于粗颗粒物上,而在高温明烧状态下重金属多富集于细颗粒物上.③根据重金属富集粒径段的不同,可以将11种重金属分为三类,各自对应的峰值粒径段分别为5.8~10 μm（As和V）,1.1~2.1 μm（Cr、Mn、Cu、Ni和Co）和 ≤ 0.43 μm（Pb、Sb、Cd和Zn）,其中第二类元素均属于第四周期过渡金属元素,表现出相似的燃烧释放特征.④蜂窝煤使用会降低颗粒物的排放,但添加剂、氧化剂、黏合剂等的使用,在不同燃烧条件下,使颗粒物富集不同有毒物质,因此蜂窝煤可能不利于某些重金属的减排,蜂窝煤对多污染物的减排效果（尤其重金属）有待系统评估.     

树木模拟燃烧排放烟尘中水溶性离子的组成

模拟林火中生物质的两种燃烧方式,明燃和闷燃,对10种乔木的干树枝和绿树枝进行室内燃烧试验,测定了排放烟尘中的水溶性离子.结果表明,干树枝明燃烟尘中水溶性离子的平均总含量为(28.88±17.54)g·kg~(-1).SO_4~(2-)、Cl~-、K~+是主要组分,其平均排放因子为101.0~118.2 mg·kg~(-1).干树枝闷烧烟尘中水溶性离子的平均总含量为(6.38±2.79)g·kg~(-1).Na~+、SO_4~(2-)、K~+、Cl~-是主要组分,其平均排放因子为101.1~245.7 mg·kg~(-1).绿树枝明燃烟尘中水溶性离子的平均总含量为(22.13±13.52)g·kg~(-1).SO_4~(2-)、Cl~-、K~+是主要组分,其平均排放因子为136.4~197.6 mg·kg~(-1).绿树枝闷燃烟尘中水溶性离子的平均总含量为(15.71±19.09)g·kg~(-1).Cl~-、SO_4~(2-)、Na~+是主要成分,其平均排放因子为298.6~869.1 mg·kg~(-1).两类树枝在每种燃烧条件下产生的烟尘中,Cl~-与K~+的含量均显著正相关.干树枝闷烧时Cl~-的排放因子与含水率显著正相关.燃烧条件、树种及含水率均对森林生物质烟尘中水溶性离子的组成及排放因子有明显的影响.这对估算大气中林火来源的污染物有参考意义.     

长三角地区火电行业主要大气污染物排放估算

以2012年为基准年,利用排放因子法估算了长三角地区火电行业主要大气污染物(SO2、NOx、烟尘、PM10、PM2.5)排放.其中,SO2、NOx、烟尘、PM10、PM2.5的排放量分别为473 238、1 566 195、587 713、348 773、179 820 t.对于SO2和NOx,300 MW以上机组的贡献分别为85%和82%;烟尘、PM10和PM2.5方面,100 MW以下的机组贡献占比分别为81%、53%和40%.地区贡献方面,由大到小依次为江苏、浙江和上海.另通过对上海地区多家电厂不同等级机组污染排放数据进行统计计算,得出上海地区300 MW以上等级机组的污染物排放因子,对比分析可知,上海地区火电厂污染物排放因子水平总体较低.假设长三角地区火电行业同等级机组均与现在上海地区机组排放水平相当,则行业排放SO2可削减55.8%~65.3%,NOx可以削减50.5%~64.1%,烟尘可以削减3.4%~11.3%.若能提高较小等级机组的发电技术和污染控制水平,各污染物排放削减量可进一步提高.然而,根据长三角地区实际污染情况,应综合因素考虑火电行业削减排放,以促进区域空气质量不断改善.     

长三角地区秸秆燃烧排放因子与颗粒物成分谱研究

为获取长三角地区秸秆燃烧污染物排放因子及其颗粒物成分谱,利用自行设计开发的开放式燃烧源排放测试系统,选取小麦、水稻、油菜、豆秸和薪柴等5类典型作物秸秆,分别采用露天焚烧和炉灶燃烧2种燃烧方式,实测其气态污染物和颗粒物排放特征.结果表明,露天燃烧各类秸秆的CO、NOx和PM2.5平均排放因子约为28.7、1.2和2.65 g·kg-1,由于炉灶氧含量相对较低,燃烧不充分,其污染物排放因子总体高于露天燃烧,分别为81.9、2.1和8.5 g·kg-1.各类秸秆中,油菜的排放水平相对较高.含碳组分(OC和EC)是生物质秸秆燃烧产生PM2.5的主要组成,在露天燃烧中OC和EC的质量分数分别占(38.92±13.93)%和(5.66±1.54)%;炉灶燃烧中OC和EC分别为(26.37±10.14)%和(18.97±10.76)%.Cl-、K+等水溶性离子也有较大贡献,在露天燃烧中分别为(13.27±6.82)%和(12.41±3.02)%;在炉灶燃烧中分别为(16.25±9.34)%和(13.62±7.91)%.小麦、水稻、油菜和豆秸等作物秸秆露天燃烧排放颗粒物的K+/OC值分别为0.30、0.52、0.49和0.15,这些特征值可用于判断长三角区域空气质量受秸秆燃烧排放影响的程度,为大气污染来源解析提供直接的判断依据.     

四川省秸秆露天焚烧污染物排放清单及时空分布特征

根据收集的活动水平数据,采用排放因子法建立了四川省2012年秸秆露天焚烧污染物排放清单,并分析了污染排放的时空分布特征.结果表明,2012年四川省秸秆露天焚烧共排放SO2、NOx、NH3、CH4、NMVOC、CO、PM2.5、EC以及OC分别为1 210、12 185、2 827、20 659、40 463、292 671、39 277、1 984以及10 215 t;水稻、小麦、玉米、油菜是四大主要的焚烧作物秸秆,对污染物的总贡献率约为88%~94%;秸秆露天焚烧受农作收获的影响,全年的排放主要集中在7~8月,而5月是上半年的一个排放小高峰;秸秆焚烧排放的高值地区主要分布在成都平原、川北地区以及川南地区,川西地区排放分布相对较少;本清单的不确定性主要来自排放因子及秸秆焚烧量.     

中国燃煤N2O排放量监测和总量估算

对我国不同行业典型燃煤设备－电站锅炉,工业锅炉,工业窑炉和用民灶具燃煤烟气中Ｎ２Ｏ的排放量进行了实际监测,测定的Ｎ２Ｏ浓度为１．５－５７．４ｍｇ／ｍ＾３,通过对燃煤煤质分析和烟灰,炉渣中Ｃ含量测定,计算了不同炉具燃煤煤的氧化和烟气量,进而得到了各种炉具燃煤Ｎ２Ｏ的排放因子。     

基于调查的中国秸秆露天焚烧污染物排放清单

基于2010年初农村能源消费情况的问卷调查,获得全国分省秸秆露天焚烧比例,在此基础上确定秸秆露天焚烧的活动水平,采用排放因子法建立中国秸秆露天焚烧的污染物排放清单. 结果表明,中国农村秸秆露天焚烧平均比例为20.8%. 2009年全国28个省区(不包括西藏自治区、天津市、上海市、港澳台地区,下同)秸秆露天焚烧的PM_2.5、BC、OC、SO₂、NO_x、CO、NMVOC、NH₃、CH₄和CO₂排放量分别138.1×104、6.4×104、41.1×104、8.7×104、41.8×104、594.6×104、94.4×104、8.0×104、44.2×104和14 355.4×104 t. 稻谷、玉米和小麦是露天焚烧的三大作物秸秆,其对污染物排放的贡献合计约为87%. 秸秆露天焚烧排放量最高的前3位分别为湖南省、河南省和安徽省, 秸秆露天焚烧比例分别43.1%、20.8%和39.7%. 污染排放的高值区主要集中在华北和华中地区. 95%置信区间下的不确定性分析结果显示,PM_2.5、BC、OC、SO₂、NO_x、CO和NMVOC排放的不确定性范围分别为-60%~83%、-78%~147%、-73%~135%、-48%~75%、-49%~78%、-91%~155%和-67%~94%. 2015年初对六省(湖南省、广东省、江苏省、河南省、黑龙江省和辽宁省)农村能源消费调查的结果显示,2014年江苏省、湖南省和广东省的秸秆露天焚烧比例较2009年均有下降,而辽宁省、黑龙江省和河南省则相对上升. 研究显示,秸秆禁烧政策已取得初步成效,建议国家有关部门进一步加大秸秆禁烧政策的推行力度,完善相关政策措施.      

中小型烟煤层燃炉NOx排放因子的研究

以86台中小型烟煤层燃炉(额定出力≤65 MW)的燃料特性和NO_x排放实测数据为基础,采用统计分析方法,分析了锅炉出力、过量空气系数、燃煤挥发分〔w(挥发分)〕和燃煤含氮量〔w(N)〕对NO_x排放因子的影响,研究了NO_x排放因子的确定方法. 结果表明:中小型烟煤层燃炉基于燃料消耗量、低位发热量和燃煤w(N)的NO_x排放因子EF_C,EF_H和EF_N的平均值分别为3.87 g/kg,185.01 ng/J和0.47 kg/kg;锅炉出力对NO_x排放因子没有显著影响;NO_x排放因子随燃煤w(挥发分)增高而降低;随过量空气系数和燃煤w(N)增大,NO_x排放因子的EF_C和EF_H增高,而EF_N并不受影响.      

遗体火化二(口恶)英类排放水平及影响因素

采用现场监测方式调查了国内13台火化机烟气中PCDD/Fs排放情况,分析火化炉型、烟气处理设施和随葬品等因素对其排放水平的影响,提出相关污染控制措施和管理措施的建议. 结果表明,各样品的PCDD/Fs毒性当量浓度(以I-TEQ计,下同)差异较大,范围为0.027~15.8 ng·m^-3,平均值为3.2 ng·m^-3. PCDD/Fs排放因子范围为45.9~22236 ng·具^-1,均值为4738 ng·具^-1. 平板炉PCDD/Fs排放水平总体低于捡灰炉,达标率高于捡灰炉. 火化烟气中17种PCDD/Fs异构体分布特征存在一定差异. 部分火化机PCDD/Fs排放浓度仍处于较高水平,有必要从源头上减少污染、提高污染控制技术、加强政府监管,如将随葬品另炉火化、增设二燃室、配备布袋除尘器和活性炭喷射处理设施等.     

中国森林生态系统的异戊二烯排放研究

植被的非甲烷碳氢化合物(non-methane hydrocarbon,NMHC)排放对大气环境变化有重要的影响,异戊二烯是对流层最主要的NMHC之一.本文应用Guenther的光温影响模型,对1993年中国森林生态系统的异戊二烯排放量进行了估算.结果发现:中国森林生态系统异戊二烯总的排放量约为0.03～8.6Tg/a,对全球碳的贡献量以碳计为0.026～7.589Tg/a,年最大可能排放量约占全球年排放总量的1.5%～4.3%;排放有较大的空间(地域)差异,年排放大值区分布在南方多林区和东北地区,以云南和黑龙江2省最大,对全国排放的贡献率分别为22%和11%;不同植被对总排放量的贡献率有较大差异,贡献率较大的杨树和栎类分别达到52.28%和44.29%.     

广东省秸秆燃烧大气污染物及VOCs物种排放清单

基于广东省粮食产量的统计年鉴,建立了广东省2008~2016年秸秆燃烧污染物排放清单和2016年广东省秸秆燃烧VOCs物种清单,并对VOCs臭氧生成潜势进行评估.结果表明,2013~2016年广东省秸秆燃烧各大气污染物排放量较2008~2012年有所降低.这主要是由于禁止秸秆露天燃烧政策的出台及农村生活水平的提高降低了秸秆燃烧比例.2016年各类大气污染物SO_2、NO_x、NH_3、CH_4、EC、OC、NMVOC、CO和PM_(2.5)的排放量依次为2 443.7、16 187.9、6 943.8、29 174.4、3 625.5、14 830.7、65 612.6、591 613.9和49 463.0 t.稻谷秸秆燃烧是最主要的秸秆燃烧污染物来源,占据了污染物总排放量的约68.55%.污染物贡献最大的5个市分别为湛江、茂名、梅州、肇庆和韶关,约占总排放量的58.63%.2016年广东省秸秆燃烧VOCs物种排放清单中,排放量贡献前10的物种分别为:乙烯、乙醛、甲醛、苯、乙炔、丙烯、乙烷、甲苯、正丙烷和丙醛,占总VOCs量的67.91%.在VOCs物种清单的基础上估算了其臭氧生成潜势(OFP),OFP贡献前10 VOCs物种分别为:乙烯、甲醛、乙醛、丙烯、1-丁烯、丙醛、甲苯、丙烯醛、异戊二烯和丁烯醛,占总OFP量的80.83%.     

基于台架测试的我国船用柴油机废气排放因子

基于燃油消耗和基于船舶活动两种方法准确测算我国水路运输行业的废气排放量,对我国生产的分别满足国际海事组织(International Maritime Organization,IMO)NO_xTierⅠ、TierⅡ标准的76台和113台船用柴油机母型机排放测试报告进行了统计分析,研究确定了二冲程主机、四冲程主机和四冲程副机NO_x、CO、HC和CO_2基于燃油的排放因子和基于做功的排放因子.结果表明,不同类型柴油机NO_x、CO、HC和CO_2基于燃油的排放因子分别为30.67~76.55、3.01~6.13、1.25~2.24和3 141.15~3 165.63 kg·t~(-1);不同类型柴油机NO_x、CO、HC和CO_2基于做功的排放因子分别为6.83~13.64、0.61~1.35、0.21~0.50和534.04~745.18 g·(k W·h)~(-1).不同类型柴油机基于做功的排放因子与柴油机负荷密切相关,并可用幂函数或二次多项式来表达其关系;另外,通过对国外机构采用的排放因子进行简单的修正难以真实反映我国船用柴油机排放技术水平.相关研究结果为我国船舶排放清单的测算提供了具有适用性的基础数据.     

基于遥感数据的秸秆焚烧源排放清单及时空分布特征

分析秸秆焚烧事件引起的空气污染状况,常使用CMAQ、NAQPMS、WRF-CHEM等模型进行空气质量模拟,而污染源排放清单是模拟模型的关键输入.为满足模型清单输入要求,以2014年5月7日四川盆地内发生的一次由油菜秸秆焚烧引起的重污染事件为例,采用排放因子法进行污染物年排放量估算,结合卫星火点数据、土地利用数据对其进行空间特征分析,并使用Bluesky CONSUME模型估算了污染物的烟羽抬升,结合激光雷达获取了气溶胶消光系数以分析其时间特征.结果表明:以2013年为基准年,全年区域内CO、NO_x、SO₂、PM_2.5、PM₁₀及NMVOC（非甲烷挥发性有机化合物）的年排放量分别为5 791.022、193.842、43.268、574.602、1 495.350和1 495.350 t,成都市、德阳市、绵阳市、眉山市、资阳市各污染物排放量占比分别为13.90%、22.39%、31.81%、12.11%、19.79%.各污染物排放量均在地面层呈3个大值中心、2个空值带的分布趋势.采用环境1B卫星和MODIS火点数据结合提取焚烧火点分析发现,5月7日四川盆地内5个城市均存在不同程度的秸秆焚烧情况.经空间分配后发现,此次排放的重点在德阳市及绵阳市南部,污染物排放量最大值出现在德阳市中部,成都市秸秆焚烧火点最少,污染物排放量也最小.受当天大气边界层高度的影响,污染物垂直分布主要集中在35 m以下,并在30 m左右形成污染物极大层.另外,受秸秆焚烧管制影响,在16:00-翌日04:00排放量呈逐渐上升趋势,09:00-16:00排放量较少.研究显示,秸秆焚烧源排放清单与前人研究结果较为一致,排放清单的烟羽抬升结果与气溶胶消光系数的垂直分布较为吻合.