轻型汽油车尾气PM2.5的排放特征

为研究轻型汽油车尾气PM_2.5的排放特征,利用整车测试台架和颗粒物稀释采样系统,对12辆轻型汽油车尾气的PM_2.5进行了采集,并进一步分析了PM_2.5排放因子及其碳质组分——OC(有机碳)和EC(元素碳)的排放特征;在此基础上,参考文献研究结果,计算了我国轻型汽油车分阶段PM_2.5排放因子,结合活动水平数据估算轻型汽油车PM_2.5排放量.结果表明:测试的国Ⅰ前~国Ⅳ轻型汽油车PM_2.5平均排放因子分别为(73.2±3.8)(50.5±45.4)(34.7±18.4)(22.6±10.3)和(1.0±0.2)mg/km,随排放阶段升级而显著降低.OC是轻型汽油车尾气PM_2.5中的主要碳质组分,在TC(总碳)中所占比例超过90%. 2012年我国轻型汽油车PM_2.5排放量为21 828.7 t,占机动车颗粒物排放总量的3.5%,其中仅占轻型汽油车保有量17%的国Ⅰ及以前车辆排放了约43%的PM_2.5. 研究显示,轻型汽油车尤其是国Ⅰ及国Ⅰ前车辆颗粒物排放不容忽视,在机动车颗粒物减排工作中应给予足够重视.      

电力行业减污降碳发展状况及目标展望

减污降碳是党中央在新发展阶段作出的重大战略部署。电力行业是减污降碳的主力军,合理确定电力行业的减污降碳目标意义重大。本文从电力行业发电装机容量与发电量、污染物排放量和二氧化碳排放量三个方面总结了电力行业近10年减污降碳发展状况。结果表明,2012—2021年,我国发电装机容量翻了一番多,发电量增长了58.2%,其中非化石能源发电量占比从21.3%提高到34.5%;烟尘、二氧化硫和氮氧化物排放量均下降了90%及以上;2006—2020年,通过发展非化石能源、降低供电煤耗和线损率等措施,电力行业累计减少二氧化碳排放约185.3亿t。在此基础上,结合我国富煤贫油少气的资源禀赋,展望了我国2025年与2030年的减污降碳目标。     

考虑“双碳”目标与健康损失的区域现役火电机组有序退役研究

火电行业是我国经济社会发展的重要基础和保障，但也是碳排放的主要源头之一。在“双碳”目标约束下，新能源装机将持续增长，而火电机组则面临降碳和退役的压力。以安徽省为研究区域，考虑“双碳”目标与污染导致的健康损失等因素，对全省现役火电机组的计划退役与有序退役方案进行对比分析，为火电行业实现低碳发展提供路径参考。在有序退役方案下，结合初始投资、使用年限、年度发电收益与污染物排放计算出现役机组每年的净现值，并且根据未来安徽省碳排放削减目标，得到优化后的机组退役时间和顺序。结果表明：与常规的计划退役方案相比，有序退役方案使安徽省火电机组退役时间平均提前约5 a，在2060年碳中和之前可实现现役机组全部退役。2020—2060年，现役机组有序退役可累计减少碳排放量12.76亿t；累计减少SO₂、NO_x、PM_2.5排放量分别为1.44万t、2.13万t、0.17万t，比计划退役方案减少8.66亿元的健康损失。机组的有序退役不仅能带来巨大的环境效益与社会效益，也为“双碳”目标的实现提供了有力保障。     

煤炭消费与大气污染影响下的燃煤火电分区发展策略

我国区域性复合型大气污染日益严重,以燃煤火电为代表的煤炭消费相关产业已经成为最为重要的大气污染源,并已成为制约燃煤火电行业发展的重要因素. 应用RAMS(区域大气模式系统)-CMAQ(多尺度空气质量模式系统)模拟和评估全国燃煤火电对区域大气环境的影响,并分析了近地面风场对燃煤火电布局的影响;基于煤炭消费总量增长趋势与控制目标,预测燃煤火电的发展规模,提出全国燃煤火电分区布局策略. 结果表明:燃煤电厂对我国东部地区NO_x、SO₂、PM_2.5以及PM₁₀排放通量的贡献较大,但燃煤电厂对ρ(SO₂)、ρ(O₃)、ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁₀)年均值的贡献率较小,基本维持在10%以下,仅对ρ(NO_x)年均值贡献达到了10%～20%;考虑到盛行风向对污染物传输的影响,需谨慎在京津冀西北方向、长三角周边以及珠三角以北方向的较近区域新建燃煤电厂或大型燃煤火电基地;按照既定的煤炭消费总量控制目标(42×108 t)估算,2020年新增燃煤电厂容量可以满足电力消费需求增量的70%,“十三五”期间仍需要进一步开发其他替代能源,煤炭消费总量控制对煤电发展的影响逐渐减弱;中东部地区可增加燃煤火电装机容量较小,华北平原、长三角、珠三角和四川盆地等地区应禁止新建煤电机组,新疆维吾尔自治区、内蒙古自治区西部、宁夏回族自治区、陕西省北部等西部地区将是未来燃煤火电发展空间最大的区域.      

机动车源和民用燃料源颗粒物中有机碳和元素碳的排放特征

为了获取机动车源尾气和主要民用燃料源燃烧过程排放的颗粒物中含碳气溶胶的排放特征,使用多功能便携式稀释通道采样器和Model 5L-NDIR型OC/EC分析仪,采集分析了典型机动车源(汽油车、轻柴油车、重柴油车)、民用煤(块煤和型煤)和生物质燃料(麦秆、木板、葡萄树树枝)的PM₁₀和PM_2.5样品中的有机碳(OC)和元素碳(EC).结果表明,不同排放源释放的PM₁₀和PM_2.5中含碳气溶胶的质量分数存在显著差异.总碳(TC)在不同源PM₁₀和PM_2.5中的质量分数范围分别为40.8%～68.5%和30.5%～70.9%,OC/EC范围分别为1.49～31.56和1.90～87.57.不同源产生的含碳气溶胶均以OC为主,OC在PM₁₀和PM_2.5中的质量分数范围分别为56.3%～97.0%和65.0%～98.7%.在PM₁₀和PM_2.5的含碳气溶胶中OC质量分数按照从高到低...     

土壤修复产业碳达峰碳中和路径研究

土壤修复产业迎来爆发式增长,未来即将突破万亿市场,是环保产业中最具发展潜力的行业。CO₂排放影响世界气候变化,关乎人类生存。中国提出在2030年实现碳排放达到峰值,2060年达到碳中和这一目标,旨在优化能源结构,维护全球CO₂平衡,保护地球家园。土壤修复产业中碳排放量随土壤修复市场发展逐渐增加,若不采取碳减排措施,势必会增加实现"双碳"目标的压力。通过土壤修复产业碳达峰碳中和路径研究,对土壤修复产业中"双碳"时间节点进行预测,分析了土壤修复产业中的碳排放量,并提出土壤修复产业中实现"双碳"目标的路径。     

基于在线监测的2015年中国火电排放清单

伴随着超低排放技术在中国火电行业的广泛应用,中国火电行业排放水平已发生了显著变化.故现有火电排放清单排放因子和排放量等无法反映当前火电污染物排放提标情况.基于全国火电在线监测（CEMS）、环境统计和排污许可等数据,提出一种自下而上逐企业建立中国火电行业排放清单的方法.与传统方法相比较,该方法的特点是更加全面的考虑了火电行业超低技术,实际排放浓度与活动水平等综合因素.作为实例,本文基于所提出的火电行业排放清单的方法计算了新的2015年中国火电行业排放清单（HPEC）.结果表明2015年全国火电厂SO₂、NO_x和烟尘平均排放浓度范围分别为7.88~208.57、40.33~238.2和5.86~53.93mg/m³.北京、上海火电排放基本达到《煤电节能减排升级与改造行动计划（2014~2020年）》制定的超低改造目标;绝大部分的省份SO₂、NO_x在线监测均值小于排污许可执行标准均值.中国燃煤机组的SO₂、NO_x、烟尘排放因子平均值分别为0.67、0.76、0.16g/kg（以入炉煤计）.全国火电CO、VOCs、NO_x、SO₂、PM₁₀、PM_2.5总排放量分别为403.87、10.73、122.94、146.68、28.72和22.80万t/a,平均排放绩效值分别为1.06、0.03、0.32、0.39、0.08、0.06g/（kW×h）.     

石家庄市采暖前后大气颗粒物及其碳组分特征

为研究石家庄市大气颗粒物、碳组分特征和污染来源,采集2016年11月1日—12月31日石家庄市大气颗粒物（PM₁₀、PM_2.5和PM₁）样品,分析采暖前后PM₁₀、PM_2.5和PM₁及其中OC（有机碳）、EC（元素碳）和WSOC（水溶性有机碳）浓度水平,计算颗粒物与碳组分间相关性,进行OC/EC（质量浓度之比,下同）特征比值法和8个碳组分（OC1、OC2、OC3、OC4、OPC、EC1、EC2和EC3）研究.结果表明:①采暖后ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）比采暖前分别增加了26.4%和32.1%,而采暖后ρ（PM₁）比采暖前降低了12.2%.采样期间ρ（PM₁₀）与ρ（PM_2.5）显著相关,而ρ（PM₁）分别与ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）相关性差.采暖后散煤燃烧造成ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）增加,区域机动车限行和工业限产/停产导致ρ（PM₁）降低.②Pearson相关系数计算可知,ρ（OC）与ρ（EC）强相关;ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）分别与ρ（OC）和ρ（WSOC）强相关,而ρ（PM₁）分别与ρ（OC）和ρ（WSOC）中等相关;ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）分别与ρ（EC）弱相关,ρ（PM₁）与ρ（EC）中等相关.③采暖后PM₁₀、PM_2.5和PM₁中ρ（OC）比采暖前分别增加了215.1%、97.2%和18.5%;采暖后PM₁₀和PM_2.5中ρ（EC）比采暖前分别增加了65.2%和5.3%,而采暖后PM₁中ρ（EC）比采暖前降低了10.9%.集中供热和散煤燃烧排放了大量OC;PM₁₀和PM_2.5中EC主要来源于散煤燃烧,PM₁中EC主要来源于工业排放和机动车尾气.④采暖前PM₁₀、PM_2.5和PM₁中OC/EC平均值分别为4.5、4.5和4.3;采暖后PM₁₀和PM_2.5中OC/EC平均值分别为9.8和9.7,而PM₁中OC/EC平均值为7.4.采暖前后SOC/OC（质量浓度之比,下同）平均值的范围为0.36~0.65,石家庄市冬季大气中SOC污染严重;⑤8个碳组分分析发现,石家庄市机动车限行导致PM₁中ρ（EC1）降低,而采暖后集中供暖和散煤燃烧的增加,导致ρ（OC2）明显增加.研究显示,大气颗粒物中碳组分采暖前主要来源于机动车尾气,而采暖后主要来源于燃煤燃烧,尤其是散煤燃烧.      

国Ⅴ公交车燃用生物柴油的颗粒物碳质组分排放特性

以一辆国Ⅴ柴油公交车为研究对象,在重型底盘测功机上运行中国典型城市公交循环,研究了纯柴油（D100）,体积混合比例分别为5%,10%和20%餐厨废弃油脂制生物柴油-柴油混合燃料（即B5,B10,B20）的颗粒物（PM）碳质组分排放特性.结果表明：国Ⅴ柴油公交车尾气颗粒物碳质组分包括有机碳（OC）和元素碳（EC）,OC占73%~82%,OC的主要组分是OC2和OC3,生物柴油对车辆尾气颗粒物OC组成比例没有影响;随着生物柴油混合比例的增加,公交车尾气颗粒物OC和OC+EC排放呈降低的趋势,EC排放增加,且B10的OC排放较高;PM_0.05~0.1,PM_0.1~0.5,PM_0.5~2.5,PM_2.5~18 4个粒径段颗粒物中,PM_0.1~0.5的OC和EC排放最高,PM_2.5~18的EC排放几乎为零,生物柴油可改善公交车尾气超细颗粒（PM_0.05~0.1）的OC排放,对公交尾气颗粒物EC排放基本没有影响;公交使用生物柴油混合燃料尾气颗粒物OC/EC减小,且PM_0.05~0.1和PM_0.5~2.5OC/EC降低幅度明显,对大气二次气溶胶的影响减弱.     

沈阳市冬季不同污染程度PM2.5中OC和EC污染特征

于2018年12月~2019年1月对沈阳市PM_2.5进行持续在线浓度监测,使用有机碳/元素碳分析仪对PM_2.5中有机碳（OC）和元素碳（EC）的质量浓度进行分析,研究了不同污染程度下PM_2.5及其碳组分的污染特征和来源.结果表明,沈阳地区冬季碳组分污染较为严重,不同污染程度下的总碳气溶胶（TCA）约占PM_2.5的36.3%~42.8%.中/重度污染天气下PM_2.5、OC和EC的平均质量浓度达到148.6,29.6,6.6μg/m³,是清洁天的3.1~3.3倍.PM_2.5、OC和EC的日变化均表现为早晚高、午后低,任一时刻其浓度均为中/重度污染>轻度污染>清洁天.不同污染程度下的OC/EC值均大于2,其中污染天比值分布在2.1~25.3区间内,表明燃煤和机动车尾气排放是污染天碳质气溶胶的主要来源.二次有机碳（SOC）随污染程度增加表现出升高趋势,清洁天、轻度污染和中/重度污染下其平均浓度依次为2.9,6.5,10.6μg/m³.后向轨迹聚类结果表明,沈阳地区冬季污染天主要受偏北和西北方向气团影响.     

我国燃煤电厂PM2.5减排潜力预测与分析

为研究燃煤电厂在燃煤发电机组结构优化调整和不同末端控制措施条件下PM_2.5的排放情况,以2012年为基准年,设计了分阶段、分地区不断优化的控制情景(基准、适中、加严和最严情景),并依据《大气细颗粒物一次源排放清单编制技术指南(试行)》建立的减排潜力模型对2017年、2020年和2030年我国燃煤电厂PM_2.5减排潜力及空间分布进行预测分析. 结果表明:通过燃煤发电机组结构优化调整,2017年、2020年和2030年我国燃煤电厂PM_2.5排放量与调整前相比可分别减少3.62×104、8.52×104和24.43×104 t,但相对于基准年而言,PM_2.5排放量并未减少;进一步结合末端控制措施优化进行控制,PM_2.5最大减排潜力(相对于基准年而言)可分别达到59.42×104±7.83×104、82.83×104±5.82×104和81.89×104±6.76×104 t,最高减排比例分别达到66.5%±8.8%、92.8%±6.5%和91.6%±7.6%. 我国各省(市/区)燃煤电厂PM_2.5减排潜力与其煤耗量和采取的控制措施有关,燃煤量越大,控制措施越严格,则减排潜力越大. 京津冀、长三角和珠三角地区燃煤电厂在实现超低排放,即最严情景下2017年PM_2.5减排潜力分别为5.93×104、12.04×104和4.70×104 t;2017年、2020年和2030年这3个区域PM_2.5总减排潜力分别为22.68×104、22.36×104和22.07×104 t. 内蒙古、江苏、山东、广东、河北和山西等地在实施超低排放后,其PM_2.5减排潜力均超过4×104 t,并且在全国范围内实施超低排放可显著降低我国燃煤电厂PM_2.5排放量.      

北京市燃煤源排放控制措施的污染物减排效益评估

为分析北京市燃煤源排放控制措施的污染物减排效益,基于MEIC（中国多尺度排放清单模型）,采用情景分析法,评估了北京市电厂能源清洁化与末端治理、燃煤锅炉改造和城区平房区居民采暖改造等措施的污染物减排效益.结果表明,相对于无控情景,2013年北京市电厂能源清洁化与末端治理减少PM_2.5、PM₁₀、SO₂和NO_x排放量为1.28×104、2.10×104、5.13×104和4.98×104 t,分别占无控情景的85%、86%、87%、74%;北京市燃煤锅炉改造减少PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO_x排放量为1.09×104、2.68×104、11.64×104和5.81×104 t,分别占无煤改气情景的83%、89%、83%、83%;北京市老旧平房区的居民采暖改造减少PM_2.5、PM₁₀、SO₂和NO_x排放量分别为630、870、2 070和790 t,均占无煤改电情景的8%.研究显示,北京市从1998年开始采取的各种减排措施有效地减少了污染物的排放,对北京市空气质量改善具有重要意义.      

海峡西岸地区人为源大气污染物排放特征研究

采用以"自下而上"为主的方法建立了2007年海峡西岸地区的人为源大气污染物排放清单.计算结果显示,海西地区人为源SO2、NOx、CO、PM10、PM2.5、VOCs和NH3排放总量分别为69.5×104、96.1×104、413.1×104、93.9×104、40.6×104、85.0×104和28.5×104t.电厂和工业燃烧设施分别占SO2排放的48%和39%,以及NOx排放的51%和25%.水泥、砖瓦等制造过程贡献了约51%的PM10排放和36%的PM2.5排放.秸秆燃烧、加油站和涂料等VOCs面源分别占到其排放总量的27%、15%和4%.NH3的主要排放源为畜禽养殖和氮肥施用等农业部门,占到总排放量的89%.海西地区的单位面积大气污染物排放量仅相当于长三角地区的25%左右,略高于全国平均水平.该地区人为源和天然源VOCs排放比重分别占56%和44%,人为源VOCs排放比重低于全国大部分地区.海西大气污染高排放地区主要集中在沿海一带,以泉州、潮汕、福州和温州等地区为主,建议"十二五"发展过程中,重点关注上述高排放地区,限制重点排放源的发展,开发低耗能、低污染的发展模式.     

四川省人为源大气污染物排放清单及特征

在收集四川省各城市人为污染源活动水平数据基础上,基于自下而上和自上而下结合的清单构建方法,选取排放因子并结合GIS技术,建立了该地区2015年1 km×1 km人为源大气污染物排放清单.结果表明,2015年四川省人为源SO_2、NO_x、CO、PM_(10)、PM_(2.5)、BC、OC、VOCs和NH_3排放量分别为444.9×10~3、820.0×10~3、3 773.1×10~3、1 371.6×10~3、537.5×10~3、28.7×10~3、53.1×10~3、923.6×10~3和988.0×10~3t.电厂和工业锅炉等燃煤排放贡献了95%以上的SO_2,移动源、化石燃料燃烧源和工艺过程源分别贡献了54%、23%和20%的NO_x,以钢铁和建材制造为主的工艺过程源分别贡献了20%的PM_(10)和34%的PM_(2.5),以道路扬尘为主的扬尘源分别贡献了60%的PM_(10)和35%的PM_(2.5),生物质燃烧分别贡献了33%的BC和51%的OC,以机械加工、建筑装饰、电子设备制造、印刷和家具等行业为主的溶剂使用源贡献了46%的VOCs,NH_3主要来自畜禽养殖和氮肥施用等农业部门排放,分别占总排放量的70%和25%.污染物空间分布结果显示,四川省各项大气污染物主要集中分布于人口最为密集,农业和工业均较为发达的四川盆地和攀枝花部分区域,其中,以成都、德阳和绵阳为代表的成都平原城市群为四川盆地内的主要排放高值区域.所建立的排放清单存在一定不确定性,后续研究中应针对活动水平数据获取的不足开展数据收集工作,加强排放贡献较大典型污染源的排放因子本地化研究工作,逐步完善四川省大气污染物排放清单,为四川省复合型大气污染研究和防治提供科学支撑.     

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.     

双碳约束下煤化工行业节煤降碳减污协同

在碳达峰碳中和背景下,煤化工行业应采取更为积极的二氧化碳减排措施.基于煤化工行业原料结构调整、燃料结构调整、节能技术改造、末端捕集技术和产业结构调整五大节煤降碳措施力度不同,采用下游部门需求法和项目法以及大气污染物减排模型,核算预测3种情景(基准、政策和强化)煤化工行业煤炭消耗和二氧化碳排放变化,以及大气污染物协同减排效应.结果表明,煤化工行业基准和政策情景下煤炭消费量预计在“十四五”后期达峰,峰值分别为9.6亿t和9.3亿t;强化情景下有望在“十四五”前期达峰,峰值约为9.1亿t.二氧化碳排放量在基准、政策和强化情景下分别于“十五五”末期、“十四五”末期和“十四五”前期达峰,达峰量分别为6.4亿、 5.7亿和5.5亿t.控制现代煤化工项目建设规模、挖掘原料替代的空间以及节能技术改造是减少煤化工行业煤耗和二氧化碳排放的重要措施手段.实施煤化工行业节煤降碳措施,政策情景下预计到2035年每年可协同减少SO₂、 NO_x、 PM和VOCs等大气污染物排放3.7万、 4.3万、 1.1万和2.8万t.     

基于达标约束的南京市环境空气质量情景模拟

以2030年南京市6项污染物达标为约束,在2015年大气污染物排放清单基础上,利用CMAQ模型分析了PM_(2.5)对南京本地不同前体物排放的敏感性,通过情景分析预测排放清单,模拟了4种减排情景的空气质量变化,最终获得达标约束下大气污染物总量控制指标.模拟结果显示,减少一次颗粒物PPM (primary particulate matter)排放对降低大气中的PM_(2.5)浓度最为有效;在周边地区减排的基础上,本地减少PPM排放对PM_(2.5)年均浓度下降的相对贡献可达88%,其次为NH_3、NOx、SO_2与VOCs减排,其相对贡献分别为10. 3%、5. 5%、3. 2%与0. 5%;相比2015年,4种情景下南京市主要大气污染物减排比例在22%～53%,未来控制活动水平对减排SO_2、NH_3与CO较有效,而NOx和VOCs末端治理方面还有较大空间;将SO_2、NOx、PM10、PM_(2.5)、BC、OC、CO、VOCs及NH_3的排放量分别控制在2. 43×104、8. 47×10~4、9. 42×10~4、3. 74×10~4、0. 19×10~4、0. 30×10~4、26. 56×10~4、13. 08×10~4及1. 50×10~4t以内时,预计南京市6项污染指标可以达到国家环境空气质量二级标准.     

廊坊市区主要大气污染源排放清单的建立

通过调研、统计廊坊市区工业、城中村及机动车等资料,结合以往清单文献研究结果及清单编制指南中的排放因子,计算了廊坊市区主要大气污染物的排放量,得到廊坊市区2014年主要大气污染源排放清单.结果显示,2014年廊坊市区工业源(固定燃烧)NO_x、SO_2、NMVOC、CO、PM_(10)、PM_(2.5)排放总量分别为6.4×10~3、1.2×10~4、31、1.0×10~4、7.3×10~2、4.4×10~2t,其中热电行业排污贡献率最高,分别占NO_x、SO_2、CO、PM_(10)、PM_(2.5)工业源(固定燃烧)年排放总量的55%、48%、67%、63%、69%;安次区工业企业对气态污染物贡献较高,广阳区及开发区工业企业对颗粒物排污贡献较大.低矮面源(城中村)NO_x、SO_2、NMVOC、CO、PM10、PM_(2.5)年排放总量分别为1.8×10~2、3.6×10~3、3.0、4.9×10~3、1.5×10~2、72 t.道路移动源CO、HC、NO_x、PM_(2.5)年排放总量分别为2.4×10~4、1.9×10~3、2.2×10~3、44 t,其中小型客车对HC和CO贡献率较高,分别为53%和61%;NO_x年排放总量中26%由重型货车贡献;PM_(2.5)则主要由轻型货车和重型货车贡献,占比分别为39%和21%.     

Observation of black carbon aerosol in Beijing,2003

The objective of this study was to determine the black carbon concentration in Beijing in 2003. The aerosol properties were measured using an Aethalometer and a tapered element oscillating microbalance (TEOM) on the roof of the Physics Building of Peking University (39.99° N, 116.31° E) from July to August 2003 and from November 2003 to January 2004. The average black carbon (BC) concentrations in the summer and winter were 8.80 and 11.4 μg/m³, respectively. During winter, two different cyclone cut offs were installed at the inlet of an aethalometer. The BC mass concentration in TSP, PM₁₀, and PM_2.5 were obtained. The results indicated that in winter aerosol, 90% of BC exited in PM₁₀ and 82.6% of BC exited in PM_2.5. The BC in PM₁₀ accounted for 5.11% of the PM₁₀ mass. Translated from Acta Scientiae Circumstantiae, 2005, 25(1): 17–22 [译自: 环境科学学报]     

基于本地污染源调查的杭州市大气污染物排放清单研究

基于实地调查数据并辅以统计数据,采用物料衡算法和排放因子法,估算了杭州市2015年大气污染物排放清单,并选取经纬度坐标、路网、航道、土地类型和人口等数据作为权重因子,研究了该地区各类排放源污染物排放空间分布特征.结果表明,杭州市2015年SO_2、NO_x、CO、VOCs、PM_(10)、PM_(2.5)和NH_3年排放总量分别为22.20×10~3、108.17×10~3、192.10×10~3、134.94×10~3、78.12×10~3、27.65×10~3和59.75×10~3t.工业源是杭州市SO_2排放的主要来源,移动源对NO_x和CO的排放贡献最为显著,扬尘源是杭州市PM_(10)和PM_(2.5)排放的最主要来源,其次为工业源;VOCs排放的主要来源依次为工业源、天然源和移动源;NH_3排放主要来自农业源.从空间分布来看,排放主要集中在中心城区及其周边的萧山、下沙、大江东、余杭和富阳等工业企业相对密集的区域.本研究建立的排放清单在污染源覆盖范围和排放因子方面仍然存在一定的不确定性,建议在后续研究中重点开展低、小、散企业及本地化排放因子调查研究工作,进一步提升大气污染物排放清单的准确度.