徐州市大气污染的时空分布规律与地面风的关系

进入大气层的污染物随风扩散,已为人们所熟知。通过了解有关风的主要特征,可以掌握污染物在大气中运动规律,为控制大气污染提供依据。本文选用1985年至1987年三年大气监测资料及地面风的统计资料,初步分析徐州市大气污染时空分布与地面风的关系。徐州市东北部为化工工业及冶金工业区,西部为机械工业区,南部为自然风景区,东部为铁路枢纽区。大气主要污染物有TsP、SO_2、NO_x等。由于大气环境质量决定于大气中各种污染物所影响的综合效应,因此采用大气质量指数方法,计算部分监测点的TsP、SO_2、NO_x污染物的综合指     

河北省工业源大气污染物排放清单及减排潜力

为研究河北省典型工业源大气污染物排放特征,通过收集整理河北省及各地市工业源活动水平数据,文章采用"自下而上"的方法建立了2016年河北省工业源大气污染物排放清单。结果显示,2016年河北省工业源SO_2、NO_x、CO、VOCs、PM_(10)、PM_(2.5)排放总量分别为60.1、64.1、1 076.1、69.6、51.4、32.7万t。钢铁是各项工业大气污染物的首要来源,贡献率为30.2%～90.2%,电力是NO_x、SO_2的第二大来源,焦化是颗粒物的第二大来源。唐山、邯郸、石家庄是省内排放量最高的3个城市。对于钢铁行业,各市烧结机SO_2排放浓度均能达到地标的要求,但全省平均浓度是超低限值的1.76倍;对于电力行业,燃煤机组达到SO_2、NO_x超低排放限值的比例分别为83.19%、100%,全省SO_2、NO_x平均排放浓度是深度治理要求的1.02倍、1.53倍。减排潜力测算结果显示,在实施了新的减排政策后,工业源各项污染物排放量预计比2016年下降9.0%～30.5%。     

西安市主要大气污染物的相关性分析及时空分布特征

为深入了解西安市大气污染程度,对2015年西安市主要大气污染物(SO_2、NO_2、CO、PM_(2.5)、PM_(10)、O_3)的空气质量指数进行了逐日变化分析、相关性分析及空间插值分析。结果表明:SO_2、NO_2、CO、PM_(2.5)、PM_(10)空气质量指数春冬季高于夏秋季,而O_3空气质量指数则是春冬季低于夏秋季。11月和12月份污染较为严重。在4个季度中,PM_(2.5)和PM_(10)与气态污染物SO_2、CO、NO_2均呈正相关,说明PM_(2.5)、PM_(10)与这3种气态污染物具有同源性。SO_2与CO、NO_2均呈显著性正相关,三者均受化石燃料燃烧及机动车尾气影响。O_3与CO、SO_2相关性不大,与NO_2在二季度呈现正相关。SO_2、NO_2、PM_(2.5)、CO、PM_(10)多聚集在高新西区、莲湖区、碑林区、经开区、雁塔区、长安区,O_3多聚集在阎良区、未央区和灞桥区。     

长三角城市群机动车污染物排放清单建立及特征研究

为研究长三角城市群机动车污染物排放特征,本研究应用COPERTⅣ模型估算1999—2017年长三角城市群机动车污染物CO、NMVOC、NO_x、PM_(2.5)、PM_(10)、CO_2、CH_4、N_2O、NH_3和SO_2排放因子,建立排放清单,并对其排放特征展开分析,结果表明:1999—2017年不同污染物时间变化趋势存在差异,污染物CO、NMVOC、NO_x、PM_(2.5)、PM_(10)和CH_4排放量呈现先增长后下降的趋势,但开始下降的年份不同,CO_2和NH_3排放量增长趋势显著,2017年相对于1999年分别增加621%和3925%,N_2O和SO_2排放量总体呈上升趋势并在特定年份下降明显;污染物排放空间分布与路网分布基本一致,沿海地区的排放强度要明显大于内陆地区,特别是长江下游、杭州湾和太湖附近的城市最为明显;轻型客车为污染物CO、NMVOC、CO_2、CH_4、N_2O和NH_3的主要贡献车型,重型货车和重型客车为污染物NO_x、PM_(2.5)、PM_(10)和SO_2主要贡献车型;长三角城市群各城市机动车污染物排放量的差别主要与各城市机动车保有量有关,上海市各污染物贡献率下降幅度明显,机动车污染物主要贡献城市除了省会城市和直辖市之外,其余城市的污染物排放也不容忽视.     

金华市人为源大气污染物排放清单

该文基于对金华市大气污染排放源的摸底调查,基础数据收集和分析,结合国内外的研究结果,采用"自下而上"为主的排放系数法,建立了2013年金华市人为源大气污染物排放清单。该清单涉及的污染物包括SO_2、NO_x、CO、PM_(10)、PM_(2.5)、VOC和NH_3。人为污染源种类包括电厂源、工业源、移动源、扬尘源、VOC相关源及其他污染源,农业源,居民生活源等。结果表明,金华市2013年大气污染源SO_2排放总量约为3.83万t,NO_x约为7.75万t、CO约为12.50万t、PM_(10)约为4.10万t,PM_(2.5)约为1.88万t、VOC约为7.66万t、NH_3约为2.63万t。从排放源的分担率来看,工业源是金华市大气污染物的最主要的排放源之一,对SO_2、NO_x、CO、PM_(10)和PM_(2.5)的贡献分别达到了67.31%、34.42%、30.39%、53.02%和50.95%。同样,道路移动源的贡献也不容忽视,对NO_x、CO、PM_(10)和PM_(2.5)的贡献分别达到了42.84%、34.13%、3.31%、6.55%。电厂锅炉、道路扬尘、工业溶剂使用、畜禽养殖对不同污染物分别有着重要贡献。电厂锅炉对SO_2、NO_x、CO的排放量分别贡献了29.06%、17.89%、9.73%。道路扬尘对PM_(10)和PM_(2.5)的贡献分别为25.68%和18.01%。工业溶剂对于VOC的贡献为32.65%。NH_3主要来自畜禽养殖,占了66.57%。该人为源大气污染物排放清单可为当地的污染防控提供重要的基础信息。     

青奥会开幕式空气质量保障绩效评估

青奥会开幕式及其前期南京市处于扩散条件差、大气污染物易积累的大气环境,通过空气质量保障管控措施的执行,工业大气污染物排放降低显著,环境空气质量得到有效改善。对比14日,应急保障管控方案实施期(15日至16日)废气、SO_2、NO_x、烟尘日均排放总量分别下降了14.62%、27.11%、24.04%和23.08%。开幕式前期NO、SO_2、CO积累明显,浓度逐渐上升,应急保障管控方案启动后大气环境中NO、SO_2、CO浓度降低,其污染控制效果明显。大气中NO_x污染控制效果迟缓,可能是由于社会活动强度降低的控制效果较差。开幕式及其前期,颗粒物发生长时间累积,颗粒物污染主要是受二次污染影响。     

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%.     

重庆市北碚大气中PM2.5、NOx、SO2和O3浓度变化特征研究

重庆是我国西南工业重镇,但长期受大气污染困扰.利用全自动在线环境监测仪器,于2012年1月—2014年2月,对重庆市北碚区大气中的典型污染物PM2.5、NO_x、SO_2和O_3进行了观测研究.结果表明:重庆北碚大气首要污染物为PM2.5,2012和2013年平均浓度分别为(67.5±31.9)和(66.6±37.5)μg·m~(-3),是国家环境空气质量一级标准35μg·m~(-3)的1.9倍,两年超过国家二级标准的天数分别为119和126 d,年超标率均大于1/3;两年NO_x,SO_2及O_3的年平均浓度分别为(57.1±24.6)和(55.1±36.6),(43.1±24.0)和(35.0±21.9)及(31.1±24.9)和(48.5±37.4)μg·m~(-3).大气污染物浓度具有明显的季节变化特征,PM2.5和NO_x冬季污染最为严重,两年冬季平均值分别比两年年平均值高33.6%、59.6%和43.2%、8.5%;O_3表现为夏高冬低;SO_2春季最高且污染最轻.大气污染物日变化显示PM2.5和NO_x浓度呈双峰日变化形式,有早晚两个峰值,与城市交通高峰相对应.SO_2和O_3浓度呈单峰日变化,前者峰值出现在午前10∶00—12∶00大气对流层被打破之后,而后者峰值出现在午后16∶00局地光化学最强之时.消减各种污染源的颗粒物直接排放,消减气态污染物SO_2和NO_x的工业排放,消减机动车NO_x和VOCs等的排放,才有可能使重庆北碚的大气污染状况得到改善.     

大气污染物和污染源重要性排序研究

为了在现有大气污染源排放清单建设工作中突出重点,进行有效的调研分析,需判断出区域大气的主要污染源和污染物,因此制定了区域大气污染物和污染源重要性排序的一般原则和计算方法。从现有国内研究中选取北京市、天津市、上海市、杭州市、广东省以及珠三角共6个有NO_x、SO_2、PM_(2.5)、PM_(10)、NH_3、VOCs、CO排放量研究结果的地区进行综合对比分析,根据等标污染负荷比法和狄克松检验法得出区域污染源和污染物重要性排序结果。根据通用方法,以扬州市为例,得出扬州市大气污染源重要性排序结果依次为:工业源、生活源、农业源、移动源和其他源,主要污染源为工业源和生活源;扬州市大气污染物重要性排序结果依次为:NO_x、SO_2、PM_(2.5)、PM_(10)、NH_3、VOCs和CO,主要污染物为NO_x、SO_2、PM_(2.5)和PM_(10)。     

京津冀居民燃煤大气污染排放特征及控制对策

居民燃煤是京津冀地区大气污染物的重要来源之一,尤其在冬季,其对京津冀地区大气污染贡献以及对人体健康的不利影响不容忽视。本文收集和整理了京津冀地区1995—2015年居民燃煤消耗历史活动水平,分析了居民燃煤大气污染物(PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_x、CO、VOCs)排放特征、空间分布情况,有针对性地提出了居民燃煤清洁能源替代,建筑节能保温、优先采用集中供热,优质型煤替代、采用节能环保型先进炉具、相关标准及加强监督管理等大气污染物综合治理控制措施,为降低京津冀地区散煤燃烧污染物排放、改善冬季重污染状况提供参考和支撑。     

南昌市固定燃烧点源大气污染物排放清单及特征

大气污染物排放清单是了解区域污染物排放特征、准确模拟空气质量的重要资料,而工业点源是大气污染的重点排放源.通过收集相关活动水平信息和合理的排放因子,采用"自下而上"的方法建立了南昌市2014年点源大气污染物排放清单.结果表明,SO_2、NO_x、CO、PM_(10)、PM_(2.5)和VOC排放总量分别为29576.2、17115.1、25946.6、4689.4、922.9和1190.4 t,其中,金属炼制行业对SO_2、CO和VOC的贡献最高,分别占37.75%、30.59%和38.45%;火电行业是NO_x的主要来源,其贡献率为47%;水泥等建材制造行业对PM_(10)和PM_(2.5)排放贡献最高,分别为26%和25%.根据排放源污染物排放量及地理坐标信息,建立了0.4 km×0.4 km的污染物排放量空间分布特征图,结果表明,南昌市大气污染物排放较为集中,青山湖区北部和新建区北部是SO_2、NO_x、CO和VOC的主要排放区,而PM_(10)和PM_(2.5)的排放量相对分散,并在安义县出现排放高值区.通过将计算结果与统计数据结果进行对比,了解所估算清单的准确程度.对SO_2和NO_x的计算值和统计值进行统计分析,结果显示,NMB(标准化平均偏差)和NME(标准化平均误差)值均小于50%,清单计算精度较高.同时,为了解清单数据质量,对清单的不确定性进行定量分析,结果显示,SO_2和VOC不确定性较低而PM_(10)和PM_(2.5)的不确定性相对较高,清单整体不确定性与其他研究结果相差不大.建议后期研究可以从提升基础数据质量和建立具有区域代表性的排放因子数据库着手,从而减小排放量的不确定性,获得精准可靠的大气污染物清单并应用于空气质量模型预报等更深入的研究.     

广西工业源大气污染物排放清单及空间分布特征研究

大气污染物排放清单是了解区域污染物排放特征的重要资料,而工业源是大气污染的重点排放源.研究根据收集的工业企业活动水平数据,选择合理的计算方法和排放因子,建立了广西2016年工业源大气污染物排放清单.结果表明,2016年广西工业源SO_2、NO_x、CO、PM_(10)、PM_(2.5)、VOCs排放总量分别为20.7×10~4、21.6×10~4、147.5×10~4、48.4×10~4、25.7×10~4、34.7×10~4 t.其中,电厂和非金属矿物制品业对SO_2、NO_x、PM_(2.5)和VOCs的贡献最高.除此之外,黑色金属冶炼是SO_2、NO_x和PM_(2.5)的主要贡献源;有色金属冶炼是PM_(2.5)的主要贡献源;农副食品加工业是VOCs的主要贡献源.根据排放源污染物排放量及地理坐标信息,建立了污染物排放量空间分布特征图.结果显示,广西工业企业SO_2和NO_x排放主要集中在百色、柳州、防城港和贵港市;颗粒物排放主要集中在贵港、柳州和百色市;VOCs排放主要集中在柳州、贵港和崇左市.研究建立的排放源清单结果具有一定的不确定性,建议进一步完善基础研究.     

中小型锅炉脱硫脱硝技术简述

近年来,SO_2和NO_x被纳入大气污染物总量控制指标,国家环境保护部颁布《锅炉大气污染物排放标准》GB13271-2014,排放标准日趋严格。随着大型火电厂已装备脱硫脱硝设备,削减中小型锅炉的SO_2和NO_x的排放量已是刻不容缓。通过概述中小型锅炉脱硫脱硝技术及现状,对比中小型锅炉脱硫脱硝工艺,对脱硫脱硝工艺中存在问题提出了建议,为中小型锅炉SO_2和NO_x治理提供技术参考。     

锅炉烧型煤时的烟气排污评价

我国现有工业锅炉约十八万台,年耗煤量两亿多吨.燃烧中排放的大量烟尘、BaP、SO_2、NO_x、CO和其他有机、无机污染物,是我国大气污染的主要来源之一.因此,人们在研究大气污染防治对策的同时,首先要了解和研究污染物的来源与特性.国内对烟道     

毕节市区大气污染特征及影响因素分析

根据毕节市2015年大气污染物浓度和气象因子的监测数据,分析了毕节市区大气污染物SO_2、NO_2、PM10、PM2.5、CO及O_3浓度的月、季和年平均变化特征及其影响因素,并对大气污染物浓度之间以及大气污染物浓度与气象因子之间的相关性进行了分析。结果表明:(1)毕节市区2015年空气质量总体良好,空气质量优良天数占95.1%,主要大气污染物为PM10和PM2.5;(2)大气污染物SO_2、PM10、NO_2、PM2.5、CO的月浓度都呈"V"型单谷变化趋势,而O_3的月浓度则为单峰变化趋势;大气污染物SO_2、PM10、NO_2、PM2.5、CO浓度的季节变化为冬季最高、夏季最低,O_3浓度的季节变化则为春季最高、冬季最低,且季节之间的差异性显著(p0.05);大气污染物PM10和PM2.5的年平均浓度分别超过我国《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)中一级标准年平均浓度限值的18.2%和112.4%,SO_2和NO_2的年平均浓度均未超过国家一级标准的年平均浓度限值;(3)大气污染物SO_2、NO_2、CO浓度与颗粒物PM10、PM2.5浓度之间两两呈极显著正相关性(p0.01),其与O_3浓度之间呈极显著负相关性(p0.01);PM2.5浓度与PM10浓度之间呈极显著正相关性,而PM2.5浓度与O_3浓度之间呈显著负相关性,多元线性回归分析得出PM2.5浓度与其他大气污染物浓度之间的拟合方程为:PM2.5=2.718+0.130SO_2+0.747PM10+0.255NO_2-0.077O_3+0.678CO;(4)气压与大气污染物SO_2、NO_2、CO、PM10浓度之间呈显著正相关性,其与O_3浓度之间呈极显著负相关性;温度除与O_3浓度之间呈极显著正相关性外,与其他大气污染物浓度之间呈显著负相关性,且其与O_3浓度的相关性系数最大(r=0.501),说明温度对O_3浓度的影响较大;相对湿度除与CO浓度之间无显著相关性外,与其他大气污染物浓度之间均呈显著性负相关性;风速与O_3浓度之间呈极显著正相关性,其与其他大气污染物浓度之间均呈极显著负相关性。     

用SO2和TSP控制因子综合评价拟建锅炉废气对大气质量的影响

燃煤工业锅炉排放废气中的主要污染物是SO_2和TSP.在一般大气污染源环境影响评价中,多以SO_2单项参数作为烟气排放控制因子,而忽略了对颗粒性污染物的评价.本文采用SO_2和TSP两项控制因子,进行综合评价,评价结果更为真实、客观.     

南京市工业源大气污染物排放清单的建立

通过收集整理南京市工业源活动水平,采用"自下而上"的方法建立了2014年南京市工业源大气污染物排放清单。清单结果显示,2014年南京市工业源SO_2、NO_x、PM_(2.5)、PM_(10)、CO、VOCs和NH_3的一次排放总量分别为6.70、14.45、4.97、7.06、83.03、14.47和0.07万t。电力生产是SO_2和NO_x的主要排放源,占工业源总排放量的40%以上,钢铁行业是PM_(2.5)、PM_(10)和CO的主要排放源,均占55%以上,VOCs排放主要来自石化化工,贡献了约62.6%的工业源排放。工业重点源空间分布结果显示,南京市重点源排放主要集中于长江沿岸一带的2个园区:南京化学工业园区和南京经济技术开发区。该研究建立的排放清单具有一定的不确定性,建议后续研究加强大气污染物排放系数的研究,进一步完善大气污染物排放清单,为该市大气污染预报预警和污染控制措施的制定提供重要基础数据。     

居民区大气污染物污染特征及相关性

本文选用环境自动监测系统大气污染物浓度1986年数据为基础,进行了居民区四季大气申 SO_2、NO_x、CO 污染物的污染特证及相关性的探讨.经分析表明在进行大气污染统计回归预测时,应充分考虑污染源源强特性、气象条件、区域地理位置等环境因素,从而使大气污染预测建立在可靠基础上,以便提高大气污染预测的准确度.     

京津冀地区钢铁企业大气污染影响评估

利用京津冀钢铁行业高分辨率排放清单,结合区域具体淘汰产能设备名单,采用空气质量模式CAMx模拟并分析现状和化解产能情景下京津冀地区钢铁行业大气污染物对区域空气质量的贡献情况.结果表明,现状情景下,冬季钢铁企业对整个区域PM_(2.5)、SO_2、NO_x最高浓度贡献比例分别为14.0%、28.7%、43.2%,夏季分别为13.1%、28.7%、53.4%.化解产能情景下京津冀钢铁行业SO_2、NO_x、烟粉尘、PM_(2.5)与2012年排放现状相比,排放量分别下降了10.75%、10.65%、9.75%、9.75%,排口数量下降了11.74%,钢铁企业对京津冀各城市PM_(2.5)、SO_2、NO_x浓度贡献比例均有减少,冬季贡献比例最多减少了1.4%、2.5%、3.1%,夏季贡献比例最多减少了0.9%、2.0%、3.5%.     

恩施州大气污染物排放量估算及清单构建

该文通过污染源现场调查和部门资料收集,结合全国第二次污染源普查和湖北省污染源自动监控综合管理系统,以2017年为基准年,对恩施州大气污染物排放量进行了估算,并建立了恩施州1 km×1 km大气污染源排放清单,研究分析了清单结果和普查结果的差异。结果显示,2017年恩施州人为源SO_2、NO_x、CO、VOCs、PM_(10)、PM_(2.5)、BC、OC和NH_3排放总量分别为12 702.26、19 610.04、168 721.49、16 709.92、17 382.89、10 789.67、3 593.30、5 848.86和43 778.37 t;天然源挥发性有机物(BVOCs)排放总量为159 239.47 t。其中,固定燃烧源是SO_2、CO、PM_(10)、PM_(2.5)、BC和OC主要来源,移动源是NO_x和VOCs的主要来源,NH_3的主要来源是农业源,PM_(10)、PM_(2.5)排放主要来自扬尘源。阔叶林和针叶阔叶混交林对天然源排放贡献较大。空间分布上,污染物排放主要集中在恩施市、利川市和巴东县。对比清单结果和普查结果,SO_2和VOCs排放量估算较普查结果高,NO_x排放量估算与普查结果相差不大。