某钢铁企业颗粒物无组织排放核算与监测对比分析

以济南东部老工业区一家大型钢铁企业为例,通过前期调研和排放系数核算出颗粒物(TSP)排放总量,再运用公式计算出厂区周边不同距离颗粒物(TSP)的落地浓度。将该落地浓度与厂区周边颗粒物(TSP)的监测值进行对比分析,充分印证了连续点源扩散的高斯模式的准确性和可行性。随着气流经过该厂区,对比上下风向监测点位颗粒物(TSP)浓度迅速升高(增大1.04倍),下风向颗粒物(TSP)浓度超出二级标准1.32倍;颗粒物(TSP)的落地浓度在厂区不同距离上的浓度变化明显,从0.1到10 km其落地浓度稀释了约3 500倍,距离>4 km时,无组织排放的颗粒物(TSP)对周围空气质量直接影响有限。     

建立空气监测点位应注意高架源影响

2005～2006年阜新监测站在监测大气清洁区时SO2浓度偏高,通过对这异常数据规律的统计,确定了SO2污染源方位。并对数千米外SO2高架源的影响进行了分析,确定清洁区SO2浓度偏高的主要原因,是由于该点处在SO2高架源主导风下风向最大浓度落地的高发距离内。说明选择大气环境监测点位时,高架源的影响不容忽视。     

不同排放标准下的燃煤电厂烟囱高度与落地浓度关系研究

燃煤电厂全面实施超低排放后,烟气污染物排放浓度及落地浓度得到较大程度降低,是否仍需采用高烟囱排放已引起各方关注.以西北某电厂为例,采用SCREEN3估算模式,对烟气污染物执行超低排放、特别排放及一般排放限值时,不同烟囱高度对应的最大落地浓度及落地距离进行预测.结果表明,执行超低排放限值后,SO2、NO2和PM10的最大落地浓度均显著降低,落地距离不发生变化;最大落地浓度受烟囱高度的影响较小,通过增加烟囱高度降低污染物落地浓度的效益不显著.     

缺失烟囱参数估算及其应用对空气质量模拟结果的改进

针对源清单中部分点源烟囱参数缺失而采用源排放模型SMOKE(Sparse Matrix Operator Kernel Emissions)默认的烟囱参数对空气质量模型模拟结果造成的不利影响,综合考虑气象观测数据、空气质量监测数据、源排放强度以及相关标准和规范对烟囱设计的要求,分别基于最大落地浓度法和基于统计方法对2009年珠三角地区源清单中缺失烟囱参数点源的烟囱参数进行了估算,并将估算烟囱参数用在WRF/SMOKE-PRD/CMAQ空气质量模型系统分析其对模型模拟的改善情况.相比于采用SMOKE默认烟囱参数,基于最大落地浓度估算烟囱参数对NO2、NOx、SO2、PM10及O3的模拟结果均具有一定改善作用,而基于统计方法估算烟囱参数仅对SO2、O3的模拟结果有所提高.结果表明,使用基于最大落地浓度法估算得到的烟囱参数更为合理,使污染物的垂直排放分配更加合理,可以应用于空气质量模型输入源清单中缺失烟囱参数点源的估算,从而一定程度上改善空气质量模型的模拟效果.     

昆明市空气质量影响因素的灰色关联分析

应用灰色关联分析方法,对昆明市2007—2012年空气质量数据与空气质量影响因素数据进行关联度计算,定量识别影响空气质量的主要因素。结果表明:PM10与7项空气质量影响因素的关联度均>0.8,属高关联;SO2排放总量与SO2浓度的关联最大,其余影响因素与SO2浓度的关联程度分别属于高关联与较高关联;与NO2浓度关联最密切的为城区人口、SO2排放总量、人均公园绿地面积和建成区面积;要总体提高昆明市空气质量可以优先从减少城区人口、增加人均公园绿地面积和减少SO2排放总量等方面做起。     

基于监测及Kriging方法的京津冀地区大气污染物暴露分布研究

为了实现充分利用已有环境监测站点数据进行人群精细化暴露评估的目的,同时解决某些待测人群社区周边无监测站点时数据的选择问题,以保定市作为大气高污染研究城市,基于现场监测和Kriging（克里金插值）空间分析方法,明确了在研究大气污染物人群暴露时,某一个固定监测站污染物数据的代表性问题.研究表明:对于大气中φ（SO₂）、φ（NO₂）、颗粒物及其组分,空气质量监测点位的代表性一般为5~6 km;对于φ（CO）、φ（O₃）和φ（VOCs）,它们在城市不同地区的空间分布更为均匀,空气质量监测点位的代表性范围更大.通过使用Radial Basis Functions（径向基函数,RBF）、Local Polynomial Interpolation（局部多项式插值,LPI）、Inverse Distance Weighting（反距离权重插值,IDW）、Kriging、Kernel Smoothing（内核平滑插值,KS）和Diffusion Kernel（内核扩散插值,DK）等6种空间分析方法对大气污染物浓度进行预测发现,Kriging方法对大气污染物浓度预测时可使预测值和实测值间的偏差小于10%,准确度最高.因此,在进行某城市某点位的污染物人群暴露浓度预测时,若该点位周边5 km以内有空气质量监测点位,则可用该点位的监测值代替;若5 km以内没有空气质量监测点位,则可基于最近监测点位的污染物浓度进行Kriging空间插值,从而获得该点位的污染物暴露水平.      

重庆夏季工业区DOAS监测及环境影响模拟研究

利用被动差分吸收光谱(DOAS)监测仪于2012年夏季对重庆市及周边重点工业园区开展连续移动观测,获取园区内SO2,NO2柱浓度空间分布,结合排放特征和特定气象场确定污染源月排放通量,以判断不同园区污染物排放大小,结果表明广安电厂当月排放的SO2量最大,合川电厂排放的NO2量最大,九龙坡电厂区排放SO2量和NO2量最小。利用Calpuff模型模拟各重点工业园排放对重庆市主城区2012年7月空气质量SO2、NO2影响,结合主城区空气质量自动监测站点浓度均值,研究各污染源对主城区空气质量的贡献率。研究表明,各工业园区对主城区SO2、NO2的贡献率为九龙坡区电厂区域>合川工业园>珞璜电厂>广安电厂。     

CFB锅炉多点排放二氧化硫污染预测

循环流化床锅炉（CFB）多点排放时,直接测量分析对环境的影响较为困难。为了确定其中SO2对环境的影响,通过对鼢在CFB锅炉生产过程中的生成、转化和大气中的扩散分析,建立了多点排放的SO2污染预测正态分布模型。模型结果表明,多点排放时大气SO2的浓度分布仍满足正态分布特征,并较好地反映了最大落地浓度及位置,这对于依据区域大气SO2总量控制,确保和提高设备与工艺系统的清洁生产能力提供了可行依据。     

文山铝产业园区对城区环境空气质量影响分析

根据文山州环境保护监测站对铝产业园区至文山城区沿线布设的4个监测点位连续5d的监测数据,与同期文山城区2个国控监测点位监测结果比较,结合同期文山城区风向进行了关联性分析,得出文山城区环境空气质量总体优于甲马石铝产业片区周边环境空气质量,甲马石铝产业片区企业排放的废气污染物对文山城区环境空气质量影响较小的结论。     

大气例行点位常规监测污染物的相关性分析及防控措施研究

根据济南市历下区5个大气例行监测点位2015年上半年PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2、O3逐小时浓度的监测数据,通过SPSS软件对各项污染物的相关性进行分析得出:CO与PM2.5、PM10、SO2、NO2强相关性出现次数最多,表明CO排放源是引起颗粒物污染的主要原因之一.对监测点位周边2 km范围内机动车尾气和餐饮燃煤两项污染源进行排放量估算得出:机动车尾气CO、NOx、PM2.5和PM10年排放量分别为388.18吨、111.18吨、4.35吨和4.72吨;餐饮燃煤CO、SO2、NOx年排放量分别为36.0吨、24.0吨和9.6吨.因此,控制CO排放源对改善济南市大气环境质量至关重要.     

中国华北地区冬季大气污染物航空测量(I)—空中气态污染物污染特征研究

为掌握致酸大气污染物SO₂和NO_x的空间浓度分布,并探讨上述污染物扩散、迁移和传输规律,进而研究其在酸性降水形成过程中的作用,在“八五”期间酸性降水的研究中,针对中国华北地区城市和工业集中以及S0₂和NO_x等酸性大气污染物排放量大的特点,以石家庄及其以东地区为飞行区域,进行了华北地区冬季空中S0₂和NO_x污染特征的航空测量。通过测定发现在华北地区1.5km左右的空中存在着S0₂和NO_x高浓度污染空域,同时S0₂存在着高浓度汇集区。      

中国华北地区冬季大气污染物航空测量(Ⅰ)——空中气态污染物污染特征研究

为掌握致酸大气污染物ＳＯ２ 和ＮＯｘ 的空间浓度分布，并探讨上述污染物扩散、迁移和传输规律，进而研究其在酸性降水形成过程中的作用，在“八五”期间酸性降水的研究中，针对中国华北地区城市和工业集中以及ＳＯ２ 和ＮＯｘ 等酸性大气污染物排放量大的特点，以石家庄及其以东地区为飞行区域，进行了华北地区冬季空中ＳＯ２ 和ＮＯｘ 污染特征的航空测量。通过测定发现在华北地区１－５ ｋｍ 左右的空中存在着ＳＯ２ 和ＮＯｘ 高浓度污染空域，同时ＳＯ２ 存在着高浓度汇集区     

被动采样监测珠江三角洲NOx、SO2和O3的空间分布特征

为获得珠江三角洲区域污染特征,采用被动扩散采样技术,在珠江三角洲200 km×200 km网格区域内测量11月两周暴露的NO2、SO2和O3浓度水平,采用克里格空间插值法(Kriging)获取NOx、SO2和O3的空间分布特征,并与源清单和已有模型结果比对.采用反向轨迹方法模拟了O3的输送途径.结果表明,采样期间珠江三...     

珠江三角洲一次大范围灰霾天气下的空气污染特征分析

利用粤港珠江三角洲区域空气监控网络的监测结果,对2006年10月珠江三角洲一次大范围灰霾过程进行分析,研究灰霾天气下珠江三角洲的空气污染特征。研究表明：灰霾引起空气质量恶化,细颗粒物在可吸入颗粒物中比重上升,多项污染物发生超标,臭氧是首要污染物。时间分布上,PM2.5和O3日均值浓度出现峰值相比SO2、NO2、PM10滞后数日,各站污染物的逐时变化曲线随着各自的主要影响因素不同而表现出不同的特征。空间分布上,珠三角空气污染的区域性特征比较明显,其中佛山-广州-东莞一带是珠三角的污染核心区。     

重庆市大气污染物的空间统计分析

利用空间统计分析方法(spatial statistics analysis),借助GIS,分析了重庆市3种主要大气污染物TSP,SO₂和NO_x质量浓度在空间上的分布特点.研究表明,在"九五"期间和2002年2个时期,重庆市大气污染物在空间上均呈不均衡分布.整体上,SO₂的空间自相关性很强,属集中分布模式;TSP的空间自相关性较弱,属于随机分布模式;NO_x处于二者之间.局部相关性分析表明,大部分区县的大气污染物之间相关性较弱.此外,利用缓冲区和内插浓度表面法分析了2个时期的污染物质量浓度随离行政中心距离变化的趋势,发现ρ(TSP)和ρ(SO₂)在各地带内均有明显削减,而ρ(NO_x)削减不显著;ρ(SO₂)和ρ(NO_x)随距行政中心距离增大下降,但ρ(TSP)随距离增大而增加.3种污染物质量浓度都在离行政中心50～60 km的地带发生明显变化,由此得出目前重庆市大气污染物空间分布的特征距离为50～60km.      

珠江三角洲大气面源排放清单及空间分布特征

估算了珠江三角洲地区2006年大气面源污染物的排放清单,并利用2006年珠江三角洲人口分布栅格数据作为代用空间分配权重因子,建立了该地区大气面源3km′3km的SO2、NOx、PM10和VOC网格化排放清单.结果表明,2006年珠江三角洲大气面源排放的SO2为1.12′105 t, NOx为5.25′104 t, PM10为1.6′105 t, VOC为3.14′105 t.SO2、NOx和PM10排放量较大的区域集中在广州市区、佛山、东莞和中山,而VOC排放量较大的区域位于广州市区、东莞和深圳.     

地表参数设置对高架点源大气污染物扩散预测的影响研究

以某火电厂高架点源为例,运用AERMOD进行预测,对扇区进行粗划分和细划分,设置两组地表参数,分析SO2、NO2、PM10在敏感点的小时浓度、日均浓度和期间平均浓度最大值的差异.变化幅度分析方法表明,PM10的小时浓度、日均浓度、期间平均浓度最大值的变化幅度最大,NO2次之,SO2最小.高端值比较法分析表明,NO2小时浓度最大值的差异最大,SO2次之,PM10最小;NO2日均浓度最大值的差异最大,PM10次之,SO2最小;NO2期间平均浓度最大值的差异最大,SO2次之,PM10最小.     

北京市一次沙尘过程中降水化学组分的监测分析

2010-4-5北京市出现了罕见的沙尘过程中降水,在市中心采集了雨水样品,用离子色谱方法分析了样品中9种离子组分浓度,结果表明:该次降水pH值较高(7.33)、电导率偏高(24.50mS/m)、可溶性离子浓度普遍高,9种离子浓度总和为3080meq/L;降水中离子当量浓度之比SO42-/NO3-为1.27, Ca2+/NH4+为1.25.为了进一步研究沙尘对降水化学组成的影响,统计了2005年至2010年全市3个监测点每年4月(沙尘高发期)监测的39次降水,得到其平均pH值为6.84、电导率为9.20 mS/m;降水中当量浓度之比SO42-/NO3-和Ca2+/NH4+分别为2.37和1.87.比较2组数据可见,发生在沙尘过程中的这次降水NO3-离子浓度的增加较为突出.而与历年年平均水平相比,4月降水均凸显了Ca2+和NO3-大幅增加的特征.进一步分析该次过程中同一监测点酸根离子前体物SO2、NO2的浓度变化特征发现:在沙尘和降水持续期间NO2浓度较低,在降水持续的时段SO2浓度显著降低,表明大气湿度对于SO2气粒转化起到了制约作用.