江苏省内河船舶大气污染物排放清单及特征

基于船舶签证、过闸数据以及AIS数据,采用船舶引擎功率的方法建立了江苏省内河船舶大气污染物排放清单.结果表明,2014年江苏省内河船舶共排放NO_x18. 71万t、SO_25. 13万t、PM_(2.5)0. 82万t、PM_(10)1. 10万t、HC 0. 64万t、CO 1. 67万t和CO_21 051. 13万t;对于内河船舶(不计长江),干货船污染物排放量最大,吨位范围200～600 t的污染物排放量最高,船舶正常航行工况下污染物排放量最高;对于长江江苏段抵港船舶,非集装箱货轮污染物排放量最高,装卸货工况下污染物排放量最高,其次是巡航状态,对于不同动力单元,主机和辅机是主要排放单元;对于长江江苏段过境船舶,非集装箱货轮的污染物排放量最高,其次为油轮,缓慢行驶状态下各污染物排放量均为最高,对于不同动力单元,SO2、PM_(2.5)和PM_(10)主机排放量高于辅机;京杭运河苏北段航道单位航道长度大气污染物排放量较大,苏南航道次之;江苏省内河船舶排放受时间影响较小,除2月排放占比略小外,其余月份排放占比基本较为均匀,均在8%～10%左右.     

港口自有移动源大气污染物排放清单

基于全面开展大气污染源排放清单编制工作的要求,研究制定了天津市港口自有移动源排放清单.对道路和非道路移动源各源类6种大气污染物建立了分辨率为3 km×3 km的网格化排放清单,并分析其污染物排放时空分布特征,利用蒙特卡罗方法分析了清单的不确定性.结果表明,2020年港口自有移动源共排放PM₁₀ 148.22 t、 PM_2.5 135.34 t、 SO₂ 1 061.04 t、 NO_x 4 027.16 t、 CO 756.60 t和VOCs 237.07 t,其中道路和非道路移动源污染物总排放量占移动源排放量的比例分别为6.66%和93.34%.全港区自有道路移动源机动车污染物排放的主要贡献源是小型、中型、大型载客汽车(汽油)和重型载货汽车(柴油),非道路移动源排放的各污染物的主要贡献源均是船舶和工程机械.不确定性分析结果表明,移动源总体不确定性范围为-13.3%～16.53%.     

天津市非道路移动源污染物排放清单开发

基于天津市非道路移动源污染管控需求,根据调研收集到的2015年非道路移动源活动水平数据,采用环保部《非道路移动污染源排放清单编制技术指南(试行)》推荐的核算方法,建立较为完整的天津市非道路移动源排放清单,分析污染物的时空分布.2015年,天津市非道路移动源排放CO 6.15×10~3t、HC 2.45×10~3t、NO_x2.90×10~4t、PM 1.45×10~3t、SO_21.37×10~4t.船舶污染物排放占比最高,为所有非道路移动源污染物排放总量的73.66%,主要分布于天津港区;其次是非道路移动机械,占21.66%,主要分布于市郊种植业和养殖业区县、城市建设和人群活动较为密集的城区;民航飞机和铁路机车占比较小,分别为3.55%和1.13%,主要分布于机场和铁路沿线.总体上,非道路移动源从3月开始排放量逐渐升高,而年底和年初(冬季)排放量相对较低.     

南昌市移动源排放清单研究

根据收集的南昌市移动源活动水平数据,采用合适的估算方法、排放因子和GIS技术,建立了南昌市2007—2014年移动源排放清单,并对2014年移动源清单进行了空间化处理与分析,空间分辨率为1 km×1 km.结果表明,2007—2014年南昌市移动源共向大气排放CO、HC、NO_x、PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2分别为18.26×10~4、5.07×10~4、18.46×10~4、0.99×10~4、1.08×10~4、3.31×10~4t.其中,2014年移动源向大气中排放的这6种污染物总量分别为2.14×10~4、0.76×10~4、1.97×10~4、0.08×10~4、0.09×10~4、0.55×10~4t.道路移动源中,汽油小型客车是CO、HC和SO_2最大的贡献源,排放量分别占机动车排放总量的55.1%、78.5%和56.1%;柴油重型货车是NO_x、PM_(2.5)和PM_(10)排放贡献率最大的车型,分别占43.2%、40%和40%.非道路移动源中,小型拖拉机对CO、HC、NO_x、PM_(2.5)和PM_(10)的贡献率均较大,分别占非道路移动源排放总量的29.9%、26.9%、23.4%、29.5%和29.8%;SO_2排放主要来源于船舶,占非道路移动源SO_2排放总量的45.1%.高污染排放集中的区域,主要是青山湖区、西湖区和东湖区.     

兰州盆地人为源大气污染物网格化排放清单及其空间分布特征

基于所搜集的兰州盆地各类人为污染源排放大气污染物的活动水平数据及其排放因子,采用"自下而上"的方法建立了2009年兰州盆地(石油化工城市)1 km×1 km的7种(类)大气污染物网格化排放清单,并对其来源和空间分布特征进行了分析研究.结果显示:2009年兰州盆地NOx、SO_2、VOCs、CO、PM_(10)、PM_(2.5)和NH3的排放总量分别为1.2×10~5、8.8×10~4、4.3×10~4、4.1×10~5、9.6×10~4、4.2×10~4和1.4×10~4t;工业燃烧排放是兰州盆地NO_x和SO_2的主要贡献源,分别占其总排放量的85.70%和52.55%;工业非燃烧过程排放是VOCs的最大贡献源,占总排放量的81.25%;工业点源和工业非燃烧过程排放是CO的两大贡献源,分别占其总排放量的33.97%和28.32%;PM_(10)和PM_(2.5)主要来源于工业非燃烧过程,贡献分别为51.09%和55.12%;氮肥使用和禽畜养殖是NH_3排放最大的贡献源,分别占其总排放量的39.20%和30.70%.空间分布特征表现为:以工业源为主要排放源的NO_x、SO_2、VOCs、CO、PM_(10)、PM_(2.5)主要分布在工业和人口最为集中的兰州盆地市区一带,NH_3的排放则主要集中在榆中县和皋兰县交界的农村地区.同时,还对2014年工业燃烧源和道路移动源的7种(类)大气污染物排放量进行了估算,并与2009年进行了排放比较研究.结果表明,2014年工业污染源的7种(类)污染物排放量与2009年相比平均增幅不高,最高不超过30%,但移动源污染物排放量却大幅增加,增幅将近1倍.此外,基于排放因子及活动水平的不确定性,本研究对排放清单的结果进行了不确定性分析,并通过蒙特卡罗模拟对各污染物的排放量进行了评估.本排放清单的建立,不仅填补了兰州盆地大气污染物网格化排放清单的空白,还可为兰州盆地大气污染物排放清单更新、区域环境过程、大气复合污染成因及大气污染预警技术等相关研究提供基本方法手段及基础数据.     

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。     

四川省非道路移动源大气污染物排放清单研究

根据调查收集到的2015年四川省工程机械、农业机械、铁路机车、船舶和民航飞机的保有量、活动水平等数据,采用"排放因子法"计算了非道路移动源大气污染物排放量,分析了2015四川省非道路移动源的尾气污染排放特征,并建立了3km×3km的网格化排放清单.结果表明,2015年四川省非道路移动源排放的PM₁₀为1.38×10⁴t,PM_2.5为1.25×10⁴t,NO_x为1.83×10⁵t,THC为2.98×10⁴t,CO为1.21×10⁵t.工程机械对污染物的贡献率相对较高,占比达到70%;其次为农业机械,对NO_x和PM的贡献占比分别达到15%.工程机械和农业机械的排放主要集中在夏季和秋季,而飞机、铁路机车和船舶的时间变化较不明显;而从空间分布来看,高排放源主要分布于成都平原地区和川南地区.     

长三角地区典型城市非道路移动机械大气污染物排放清单

本研究选取上海和杭州两市开展了非道路移动机械的实地调查,分析了各城市非道路移动机械的种类构成、使用特点、燃料类型、功率分布和排放标准等级,在此基础上建立了城市尺度非道路移动机械排放清单技术方法,编制了上海和杭州市2014年非道路移动机械大气污染物排放清单.结果表明,上海和杭州市非道路移动机械柴油消费分别为6.1×10~5t和3.2×10~5t,NO_x排放分别为3.09×10~4t和1.72×10~4t,PM_(2.5)排放分别为1.41×10~3t和8.1×10~2t,其中,挖掘机等建筑市政施工机械的排放贡献最为突出.非道路移动机械NO_x排放分别占两城市所有源的11.1%和16.1%,占流动源的18.5%和32.2%,已成为城市大气污染的重要来源之一.     

珠江三角洲非道路移动源排放清单开发

根据收集到的珠江三角洲非道路移动源活动水平数据,采用适合各类非道路移动源污染物排放量的估算方法和排放因子,建立了珠江三角洲地区2006年非道路移动源排放清单.结果表明,珠江三角洲地区2006年非道路移动源排放SO2为6.52×104t,NOx为1.24×105t,VOC为4.54×103t,CO为2.67×104t,PM10为4.51×103t.其中船舶为最大的SO2、NOx、CO和PM10排放贡献源,分别占非道路移动源排放总量的96.4%、73.8%、39.4%和50.5%.在船舶排放源中,SO2、NOx、VOC、CO和PM10排放量的89.8%、81.8%、77.3%、79.5%和81.7%来自货轮和散装干货船.非道路移动源已成为该地区第三大SO2和NOx排放贡献源,分别占珠江三角洲大气污染源SO2和NOx排放总量的8.6%和13.5%.     

承德市大气污染源排放清单及典型行业对PM2.5的影响

以承德市为研究对象,基于拉网式实地调查,获得了该地区2013年各类典型行业污染源详细的活动水平数据,以大气污染物排放清单编制指南为参考,辅以排放因子研究的系统梳理,建立了2013年承德市各行业区县分辨率大气污染源排放清单,并结合人口、路网、土地利用等数据进行了1 km×1 km网格分配.在此基础上建立气象-空气质量模型系统(WRFCAMx),应用颗粒物来源识别技术(PSAT),选取2013年典型季节代表月1、4、7、10月,针对承德市电力、建材、冶金等典型行业对PM_(2.5)的影响进行了定量评估.结果表明,2013年承德市SO_2、NO_x、TSP、PM_(10)、PM_(2.5)、CO、VOCs、NH_3的总排放量分别为81 134、72 556、368 750、119 974、51 152、1 281 371、170 642、81 742 t.工业源是SO_2、NO_x、CO、VOCs的主要排放源,分别占总排放量的89.5%、51.9%、82.5%和45.6%,NO_x的主要排放源还包括道路移动源和非道路移动源,分别占总排放量的26.7%和10.8%;TSP、PM_(10)、PM_(2.5)的主要排放源是无组织扬尘,分别占总排放量的76.7%、65.6%、46.5%;畜禽养殖、化肥施用是NH_3的主要排放源,分别占总排放量的67.1%、15.8%.数值模拟结果表明,无组织扬尘、其他行业、冶金、锅炉行业对环境PM_(2.5)影响较大,浓度贡献分别为23.1%、20.6%、13.3%和11.2%,制定具体控制措施时应得到重点关注.     

中国工程机械使用特征及其尾气排放趋势

非道路移动源的尾气排放因其对空气污染的贡献大而日益受到关注.准确估算非道路移动源的尾气排放清单对空气质量管理至关重要.本研究通过收集整理调研获取的工程机械活动水平数据,分析工程机械使用特征,包括:不同机械间的活动水平差异、活动水平的区域性差异及活动水平与机械车龄的关系等;此外,研究使用BP神经网络模型预测2018～2025年中国工程机械保有量,利用便携式尾气测量系统对47台工程机械进行现实工况下的尾气排放测量,量化其污染物排放水平,并最终结合机械活动水平估算2015～2025年中国工程机械的尾气排放清单.结果表明,工程机械的活动水平随着机械种类的不同而不同,年均使用时间在1 439～4 332 h之间变化.同一类机械在不同区域范围内的活动水平也存在较大的地域差异,最大差别可达3倍以上.此外,工程机械的活动水平一般也随机械车龄的增加而减少,据估计,车龄增加一年,其活动水平减少约140～150 h.经估算, 2015年,中国工程机械CO、 HC、 NO和PM_(2.5)的排放量分别为209.9、 46.2、 345.2和57.4万t;由于2015年后工程机械保有量增速放缓,到2020年,CO、 HC和PM_(2.5)排放量比2015年下降2.4%～33.1%不等,到2025年,排放量将进一步下降7.1%～64.7%.而NO排放量在2015年后稍有增加,但2020年后开始下降.然而,虽然工程机械污染物的排放持续下降,但与道路移动源相比,幅度较小,因此,其排放对大气污染的贡献将在未来日益突出,需引起足够重视.     

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。     

江苏省2019年S/IVOCs排放清单及分布特征

通过收集各类S/IVOCs排放源的活动水平数据,选取合适的排放因子和估算方法,建立了2019年江苏省半/中等挥发性有机物(S/IVOCs)排放清单,分析了江苏省各地市以及各排放源的排放特征.结果表明,2019年江苏省排放S/IVOCs约637.31 Gg,其中工业源排放最多,占比达到63.42%,其次为道路移动源(22.23%),非道路移动源占比最少(0.06%).江苏省13地市中,苏州市S/IVOCs排放量最高(161.86 Gg),占江苏省S/IVOCs排放总量的25.40%;单位面积排放强度苏州市最高(18.70 t·km^-2),而单位GDP排放强度连云港市最高(22.45 t·亿元^-1).江苏南部S/IVOCs的排放量较中部和北部地区高,各地市S/IVOCs总排放量、单位面积排放强度和单位GDP排放强度相差均较大.全省S/IVOCs排放量的不确定范围在-88.46%～224.38%,其中生物质燃烧源的不确定范围最大,为-96.40%～277.17%.     

天津市2017年移动源高时空分辨率排放清单

移动源已成为城市地区大气污染的主要贡献源.已有研究多关注道路移动源（机动车）或非道路移动源（工程机械、农业机械、船舶、铁路内燃机车和民航飞机）中单一源类的排放,欠缺对移动源总体排放特征的把握.本研究提出了移动源高时空分辨率排放清单的构建方法,据此建立了天津市2017年移动源排放清单,并分析其排放构成与时空特征.结果表明,天津市移动源CO、VOCs、NO_x和PM₁₀的排放量分别为18.30、6.42、14.99和0.84万t.道路移动源是CO和VOCs的主要贡献源,占比分别为85.38%和86.60%.非道路移动源是NO_x和PM₁₀的主要贡献源,占比分别为57.32%和66.95%.从时间变化来看,移动源所有污染物排放在2月均为最低,CO和VOCs在10月排放最高,而NO_x和PM₁₀则在8月排放最高.节假日（如春节和国庆节等）对移动源排放的时间变化影响显著.从空间分布来看,CO和VOCs排放主要集中于城区和车流量大的公路（高速路和国道）上,NO_x和PM₁₀在城区与港区均具有较高排放强度.污染物的空间分布差异是由其主要贡献源的空间位置决定的.本研究可为天津市大气污染的精细化管控和空气质量模拟提供数据支撑,同时可为其他地区移动源排放清单的建立提供方法参考.     

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.     

长三角区域非道路移动机械排放清单及预测

基于长三角典型城市非道路移动机械实地调查成果,结合长三角各城市非道路移动机械相关指标现状及变化趋势,建立了长三角三省一市非道路移动机械大气污染源排放清单,并开展了2005~2025年区域非道路移动机械保有量、燃油消费量及污染物排放量预测.2014年长三角非道路移动机械总量约为8.23×106台,柴油消费量约9.95×106t,SO_2、NO_x、CO、VOCs、PM10和PM_(2.5)排放分别为5.5×10~3、4.9×10~5、7.6×10~5、1.1×10~5、2.9×10~4和2.7×10~4t,农用机械占长三角机械总量的93%,CO和VOCs排放贡献分别为88%和77%;建筑及市政工程机械的NO_x和PM_(2.5)排放贡献较为突出,分别占49%和35%.长三角中部和北部城市机械排放贡献相对突出.2005~2014年间,长三角地区非道路移动机械保有量、油耗及排放增幅均相对较快,预计到2020和2025年,区域非道路移动机械总量增速明显放缓,柴油消费量分别比2014年增加2%和8%.到2020年,SO_2、NO_x、CO、VOCs、PM10和PM_(2.5)排放分别比2014年下降97%、10%、3%、10%、11%和11%;到2025年分别下降97%、16%、3%、15%、21%和21%.预计未来长三角区域非道路移动机械排放将呈现逐年下降趋势,但相比机动车降幅仍相对较小,其排放贡献将日益突出,加快老旧机械淘汰并进一步提升机械排放标准对削减非道路移动机械排放总量具有十分重要的意义.     

我国钢铁工业一次颗粒物排放量估算

针对我国钢铁工业生产工艺以及颗粒物控制技术的分类,建立了一个细化到排放节点的自下而上的颗粒物排放模型.结合我国钢铁工业各地区活动水平以及颗粒物控制技术分布的历史变化趋势分析,利用此模型计算了2006—2012年我国钢铁工业一次颗粒物的排放系数和排放量.模型计算结果显示,2006年以来,我国钢铁工业颗粒物控制水平不断提高,PM_(2.5)、PM_(2.5)~10和PM10的排放系数分别降低了21.2%、19.3%和19.0%.钢铁工业一次颗粒物排放量在2006—2011年间持续增长,2011年TSP排放量为602×104t,PM10排放量为200×104t,PM_(2.5)排放量为124×104t;2012年排放量出现下降,TSP排放量为561×104t,PM10排放量为187×104t,PM_(2.5)排放量为116×104t.2012年我国钢铁工业一次PM_(2.5)排放量中的有组织排放占39.5%,无组织排放占60.5%;除加严有组织源管控之外,减少颗粒物无组织排放,对于钢铁工业颗粒物排放控制也非常重要.我国钢铁工业颗粒物排放量分布不均衡,河北、山东、江苏、辽宁、山西5个省的排放超过全国总排放的50%.     

成都市非道路施工机械排放清单研究

随着大气污染控制形势的日益严峻,非道路移动源排放日益受到关注.本研究通过软件调研获得了成都市非道路施工机械保有量、功率分布,通过现场及文献调研获得了非道路施工机械活动水平数据.参照《非道路移动污染源排放清单编制技术指南(试行)》中的方法,计算了成都市2018年非道路施工机械排放清单.结果表明,2018年成都市非道路施工机械PM、HC、NO_x和CO的排放量分别为845、2898、16738、11231 t.按机械类型划分,挖掘机4项污染物排放占比最高,PM、HC、NO_x和CO分别占59%、61%、59%和62%;按排放阶段划分,国2机械4项污染物排放占比最高,PM、HC、NO_x和CO分别占55%、66%、68%和65%.排放清单结果的不确定性受到多种因素的影响,其中影响最大的为排放因子.     

深圳港船舶大气污染物排放核算

以深圳港船舶大气污染排放为研究对象,通过自下而上的方法核算深圳远洋船舶和内河船舶的大气污染物排放量。结果表明,2013年深圳港船舶排放可吸入颗粒物1,736t、细颗粒物1,411t、氮氧化物19,992t、二氧化硫13,106t、一氧化碳2,224t、挥发性有机物822t。与全市排放总量相比,船舶排放对细颗粒物、氮氧化物、二氧化硫的排放有重要影响,分担率分别为5.2%、16.4%和58.9%。其中,以远洋船舶为首要来源,占船舶排放总量的90%左右。     

广东省非道路移动机械排放清单及不确定性研究

随着工业源和机动车等重点污染源减排空间的下降,非道路移动机械排放已成为大气污染防治领域的研究热点之一.本研究通过资料收集与实地调研,初步构建了广东省非道路机械基于机型的活动水平数据集、综合排放因子及时空分配因子,采用自下而上的排放因子法,建立了广东省2014年非道路移动机械排放清单.并利用蒙特卡洛方法定量评估清单结果不确定性.结果表明,广东省2014年非道路移动机械的SO_2、NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)、VOCs和CO排放总量分别为4.9、61.1、4.8、4.5、11.6 kt和45.1 kt.其中,农业机械排放以四轮农用运输车和小型拖拉机为主,贡献率分别为38.4%和18.0%,主要分布在非珠三角的农村地区;工程机械排放以建筑运输车和挖掘机为主,贡献率分别为40.1%和33.9%,主要分布在珠三角地区.此外,不确定性分析结果显示VOCs和PM_(2.5)排放结果不确定性较大,不确定性范围分别为-25.2%~41.7%和-23.4%~32.8%.NO_x不确定性较小,不确定性范围为-15.2%~17.5%.