北京市混凝土搅拌站风蚀扬尘排放特征

混凝土搅拌站是北京市一类典型扬尘源,本研究以北京市2座混凝土搅拌站为例,采用美国沙漠所的便携式风洞(PISWERL)测试搅拌站料堆和道路风蚀扬尘排放特征,结合搅拌站料堆和道路表面扰动频次以及当地气象数据,建立搅拌站料堆和道路风蚀扬尘PM_(2.5)本地化排放因子.结果表明:(1)搅拌站骨料大棚进口、混凝土装载区、社会道路进口和搅拌站进口道路风蚀扬尘PM_(2.5)日均排放因子差异不明显,分别为0.45、0.41、0.31和0.30 kg·(hm~2·d)~(-1),降水对道路风蚀扬尘PM_(2.5)年排放因子的削减率仅为4%;(2)搅拌站粗石、细石、粗砂和细砂料堆风蚀扬尘PM_(2.5)日均排放因子分别为0.10、0.12、0.26和2.02 kg·(hm~2·d)~(-1),细砂料堆风蚀扬尘排放因子是粗石、细石和粗砂料堆的20.5、16.8和7.7倍,细砂料堆春季排放因子是夏秋冬季的6.4、3.4和1.3倍;(3)北京市搅拌站料堆和道路风蚀扬尘PM_(2.5)日均排放因子分别为1.13 kg·(hm~2·d)~(-1)和0.37 kg·(hm~2·d)~(-1),是AP-42文件(c11s12混凝土,1995年版)料堆风蚀扬尘排放因子推荐值的3.9和1.3倍,搅拌站风蚀扬尘排放因子的不确定性范围为34%~92%;(4)建议搅拌站加强道路洒水和清扫保洁,对料堆尤其细砂料堆实施全封闭储存和喷雾降尘.     

北京市沥青搅拌站VOCs排放清单研究

定量化的排放清单是环境管理和研究工作的重要抓手,由于行业规模小、活动水平数据匮乏、测试难度大,沥青混合料生产过程的VOCs排放研究国内文献报导极少.本文构建了一套沥青混凝土搅拌站VOCs排放量核算方法,依据排放特点分环节分别核算VOCs排放量,分析排放量的时空分布特征,定量分析排放清单的不确定性,并基于目前的污染控制水...     

北京市农业机械排放因子与排放清单

利用车载排放测试技术对典型的联合收割机、拖拉机、农用运输车和农田建设机械实际工况下的尾气进行测试,建立了实际工况下农业机械的排放因子和2017年北京市农用机械排放清单.结果表明,不同的工作状态对农业机械尾气排放有较大的影响,怠速和行走时CO、NO_x、HC和PM排放趋于平稳;而切地和翻地模式下的波动较为明显.根据各类机械的分类和排放标准对排放因子进行细化,建立了较为完整的实际工况下的排放因子.根据农业机械排放因子和燃油消耗量计算出2017年北京市CO、NO_x、HC和PM的排放量分别是2 566.60、 1 239.29、 563.08和538.32 t.拖拉机、运输机械和联合收割机的污染物总量占CO、NO_x、HC和PM这4种污染物总量的98%、 95%、 95%和98%.因此,农用拖拉机、运输机械和联合收割机在农业机械污染减排中应作为重点控制对象.     

北京市土壤风蚀扬尘排放因子本地化

土壤风蚀扬尘源是细颗粒物(PM_2.5)的来源之一,对比国内典型省市扬尘源排放清单,发现土壤风蚀扬尘源对本地扬尘源PM_2.5排放清单的贡献率最大差别为4个数量级.本研究改进一种土壤风蚀扬尘排放因子公式及参数值确定方法,利用遥感影像、中国土壤数据集和各区气象数据,分别获得北京市平原区植被覆盖因子(V)、土壤风蚀指数(I)和气候因子(C)空间分布,并估算土壤风蚀扬尘PM_2.5排放因子空间分布.结果表明:①以北京市2017年为例,发现国内学者计算的C值都存在不同程度低估,PM_2.5排放因子存在高估或低估;②V、I和C值都具有明显空间差异,V、I和C值平均值分别为0.63±0.09、 188±73和0.029±0.009,各区V、I和C值的最大值分别是最小值的1.5、 2.1和4.5倍;③北京市土壤风蚀扬尘PM_2.5排放因子呈现西北和东南方向较高的空间分布,全市平均排放因子为(0.001 8±0.000 8) t·(hm²·a)^-1,是最高区(...     

北京市混凝土搅拌站颗粒物排放特征研究

随着北京市经济发展和人口增长,城市建设规模及居民住房需求加大,全市施工面积不断上升,对商用混凝土的需求量也在逐年增加.混凝土生产过程中会排放大量颗粒物,对周边空气质量造成较大的影响,但目前对其污染物排放的时空特征还缺乏系统研究.本研究采用排放因子法,核算了1991~2012年北京市混凝土搅拌站颗粒物排放量,分析了污染物排放的时空分布特征,采用蒙特卡罗分析方法定量评估了颗粒物排放量不确定性范围,并基于相关经济和环境发展规划,预测了北京市2020年混凝土搅拌站颗粒物排放情况.结果表明:①北京市混凝土搅拌站颗粒物排放在时间变化上呈现"前高后低"趋势在2005年达到最大,此后随着环境管理水平的提高和绿色生产,搅拌站颗粒物排放增长势头得到一定的控制.②在空间分布上,污染排放仍集中在城区,主要为人口活动密集的六环以内,其中又以五环到六环之间最为集中.③通过情景设置和分析本研究认为要使2020年污染排放得到较好地削减,应实施更加严格的绿色生产标准和环境监管.     

珠江三角洲地区铺装道路扬尘排放因子与排放清单研究

对珠江三角洲地区不同等级道路共采集了65个道路扬尘样品,并调研了道路的车流量、车辆构成和道路长度等有关活动水平数据,采用美国环保署推荐的AP-42方法估算了该地区不同等级道路扬尘排放因子和排放量,并分析了道路扬尘排放的时空特征与不确定性范围.结果表明:高速公路、一级、二级、三级和四级道路尘负荷分别为1.05 g·m^-2、0.99 g·m^-2、1.30 g·m^-2、1.35 g·m^-2和1.45 g·m^-2;不同等级道路扬尘总悬浮颗粒物(Total Suspended Particulate,TSP)、PM₁₀和PM_2.5的平均排放因子分别为8.32 g·VKT^-1 (Grams per Vehicle Kilometer Traveled)、1.60 g·VKT^-1和0.39 g·VKT^-1,对应的排放量分别为2755.1×10³ t、528.8×10³ t和127.9×10³ t,其定量不确定性范围分别为-91.7%~175.1%、-91.6%~178.9%及-91.5%~176.5%.     

北京市建筑施工扬尘排放特征

颗粒物是北京市首要空气污染物,其排放控制是大气污染防治的重要内容,施工扬尘是北京市大气颗粒物的重要来源.由于人口增长及经济的发展,住宅及办公场地的需求不断增加,使得北京市房屋建筑施工面积居高不下,建筑施工扬尘污染受到越来越多的关注,但有关量化施工扬尘排放量及其对北京市空气污染贡献的研究相对较少.本文建立一套建筑施工扬尘排放量的估算方法,采用本地化排放因子估算了北京市2000~2015年建筑施工扬尘排放量,识别施工扬尘的排放特征和规律,并定量了排放量的不确定性范围.采用WRF/CMAQ模式系统模拟量化建筑施工扬尘对空气质量的影响,提出施工扬尘污染控制对策和建议,为环境决策提供参考.结果表明,多年来北京市建筑施工扬尘排放量呈波浪式上升,近年来施工面积有所回落,但仍处于高位,颗粒物排放量仍然较大,需要引起足够的重视;在时间分布上,夏季和秋季的施工扬尘排放量较大,在空间分布上,施工扬尘主要集中在城市功能拓展区和近郊区,与人类活动的外延和城镇化的逐步向外发展有关.建筑施工扬尘对全市环境空气中PM_(10)和PM2.5浓度贡献可达31.3μg·m~(-3)和9.6μg·m~(-3).通过污染控制情景设置和分析,本研究认为要使2030年施工扬尘排放得到较好地削减,应执行更加严格的绿色施工管理规程和加强施工环境监管.     

呼和浩特交通扬尘排放清单研究

颗粒物污染是影响中国城市空气质量的首要因素,交通扬尘是城市大气颗粒物污染的主要来源之一,排放清单及排放特征研究是进行环境影响分析、控制措施成本效益分析、控制方案制定以及进行环境管理的基础。本文对呼和浩特城区典型道路路面尘负荷进行采样分析,现场调研不同类型道路车流量和车辆构成,应用AP-42排放因子计算典型道路交通扬尘排放因子,建立了基于G IS的排放清单数据库。结果显示:胡同的PM10排放因子最大,其次分别为环城路、支路、次干道和主干道;环城路的PM10排放强度最大,其次为主干道、次干道、支路和胡同;基准年2006年呼和浩特城区交通扬尘PM10排放量为22 715 t;从空间分布看,环城路以内网格排放源强较高,中心城区排放强度最大。     

北京市交通扬尘PM2.5排放清单及空间分布特征

为建立一种自下而上的交通扬尘PM_2.5排放清单方法,对北京市不同区域、不同类型道路的路面积尘负荷进行了采样和实验室分析,对各类路网的道路车流量和车辆类型进行了调查和统计,建立了北京市道路交通扬尘PM_2.5排放清单,并对其空间分布进行了分析. 结果表明:北京市城区快速路、主干道、次干道、支路和胡同的交通扬尘PM_2.5排放因子分别为(0.05±0.03)(0.09±0.05)(0.11±0.05)(0.16±0.14)和(0.27±0.20)g/(km·辆),相应各类型道路的交通扬尘PM_2.5排放强度分别为(7.21±4.66)(5.27±3.03)(3.34±1.49)(2.84±2.49)和(0.54±0.40)kg/(km·d);郊区高速路、国道、省道、县道、乡道和城市道路的交通扬尘PM_2.5排放因子分别为(0.10±0.03)(0.50±0.33)(0.39±0.37)(0.41±0.41)和(0.65±0.31)(0.19±0.08)g/(km·辆),各类型道路交通扬尘的PM_2.5排放强度分别为(3.82±1.31)(10.00±6.58)(3.93±3.74)(1.64±1.63)(0.65±0.31)和(0.74±0.32)kg/(km·d). 北京市道路交通扬尘PM_2.5的年排放量为13 565 t,从空间分布上看,郊区交通扬尘PM_2.5年排放量、单位道路长度排放量以及排放因子均高于市区,而城区单位行政区面积的交通扬尘PM_2.5排放量高于远郊区县. 从交通扬尘PM_2.5排放的空间分布特征看,在继续加强城区交通扬尘控制的同时,应采取措施控制远郊区县公路的扬尘排放. 自下而上的交通扬尘PM_2.5排放清单提高了排放的时空分辨率,能够识别路网中高排放的区域和路段,为交通扬尘总量管理和减排目标考核提供了一种技术手段.      

呼和浩特市工业料堆扬尘排放清单研究

颗粒物污染是影响中国城市空气质量的首要因素。工业料堆扬尘是城市大气颗粒物污染的主要来源之一。本文通过对呼和浩特市建成区内典型行业风蚀、作业及交通运输扬尘进行采样分析,应用美国AP-42提供的模型,以2006年作为基准年,建立了呼和浩特市工业料堆排放清单。研究结果表明:呼和浩特市建成区内工业料堆扬尘排放量为TSP:5 305 t/a,PM10:1 012 t/a,PM2.5:267 t/a。从空间分布看玉泉区工业料堆扬尘排放量最大,其次是赛罕区。行业分布上排放最大的行业是建材工业,其次是电力热力工业,最少的是化工工业。在各行业类别的工业料堆排放量中,交通运输扬尘排放量是最大的。     

西安市典型道路扬尘排放清单及化学组分

道路扬尘是城市大气颗粒的主要来源之一,扬尘中含有的重金属、碳质组分和水溶性离子会危害人体健康 . 为研究西安市道路扬尘的排放量及颗粒物的化学组分,在西安市环路、主干路、次干路和支路设监测点,采集了 141个道路积尘样品,估算了不同类型道路的积尘负荷 . 采用 AP-42 模型估算了不同类型道路的扬尘排放因子,建立了 2018 年西安市道路扬尘 PM_2.5和 PM₁₀的排放清单,分析了道路扬尘颗粒物的化学组分 . 基于西安市路网分布、GIS信息和车流量对道路扬尘 PM_2.5和 PM₁₀的排放量进行了空间分配 . 结果表明,西安市机动车道、非机动车道和人行道的积尘负荷分别为（0.88±0.83）、（2.62±2.23）和（1.41±1.42）g·m^-2. 按道路长度加权平均的扬尘中 PM_2.5和 PM₁₀的排放因子分别为 0.22和0.93 g·km^-1·veh^-1. 2018 年西安市道路扬尘...     

北京市延庆区道路扬尘排放特征及影响因素

采用AP-42方法对北京市延庆区不同等级道路采集了56个道路扬尘样品,调研了道路的车流量、车辆构成和道路长度等有关活动水平数据,计算了道路扬尘的排放因子和排放量,建立了延庆区道路扬尘的排放清单,并对道路扬尘的影响因素进行了分析。结果表明:高速路、国道、省道、县道、乡道和村道的平均积尘负荷分别为0.54、0.56、0.71、0.97、1.35和2.55 g/m ²;TSP、PM₁₀和PM_2.5的平均排放因子分别为16.95、3.25和0.78 g/(辆·km),排放量分别为48 507、9 311和2 255 t/a;路肩、稳定的路沿石和良好的路面条件会导致道路扬尘量减少,行驶里程较高的区域集中在城区和主要干道,这与道路扬尘日排放量分布几乎吻合。     

道路交通扬尘排放因子测量系统研发及应用

道路交通扬尘排放是城市大气环境颗粒物(PM_(10)和PM_(2.5))的主要来源之一,对其排放测量研究是进行排放清单建立、环境影响分析和制定控制方案的依据.本研究设计了一种道路交通扬尘排放因子测量系统,通过测量行驶中车辆尾羽不同位置的颗粒物浓度,应用浓度剖面积分的方法计算单车行驶过程中扬尘PM_(10)排放量.在北京市典型道路测量了小汽车和大客车在不同车速下的交通扬尘颗粒物排放因子,结果显示,车辆尾羽的颗粒物浓度特征呈明显的"层状"分布,距离路面越近浓度越高,在车辆行驶方向中心浓度最高,向两侧浓度逐渐降低,车速越快浓度越高.在试验车速范围内,排放因子与车速呈幂函数关系,幂指数为2.7~2.8.排放因子与积尘负荷呈幂函数关系,幂指数为0.85.不同路段或同一路段的不同区域排放因子空间变异性较大,应用排放因子测量系统进行实测的结果更加准确可靠.     

建筑施工扬尘排放因子定量模型研究及应用

选择天津某建筑施工工地,现场采集大气中PM10、气象、路面积尘及机动车数等数据,并确定施工扬尘排放的主要影响因素.利用FDM模型,计算施工扬尘排放因子,将计算得到的扬尘排放因子和各影响因素进行非线性拟合,建立施工扬尘PM10排放因子定量模型,并结合ISC3模型,模拟计算2003年11~12月间,天津市建筑施工过程中的PM10排放浓度.结果表明,施工产生的PM10平均浓度为20.3μg/m3,占大气PM10浓度的13.3%.     

国内外建筑施工扬尘排放因子测试方法概述

大气颗粒物来源解析技术包括源清单法、源模型法、受体模型法及组合方法,源模式法解析结果受源清单影响较大,导致源模型法和受体模型法的结果存在较大差异,尤其是建筑施工扬尘的贡献存在较大争议。对比分析了国内外建筑施工扬尘排放因子测试方法,结果发现:1)国内外现场测试建筑施工扬尘排放因子的方法较多,但不同测试方法比较的案例较少; 2)国内外建筑施工扬尘排放因子差异较大,缺乏造成差异原因的深入分析; 3)建议在某一典型建筑工地开展施工扬尘排放因子测试方法对比研究,确定最佳的测试方法,并在不同地区、不同季节和不同施工阶段开展排放因子研究,为编制建筑施工扬尘排放清单提供技术支撑。     

成都市铺装道路扬尘排放清单及空间分布特征研究

对成都市城区和郊区不同等级铺装道路共采集了96个道路扬尘样品,通过调研得到了不同等级道路车流量、平均车重和道路长度等有关活动水平数据,采用AP-42法估算该地区不同等级道路扬尘排放因子和排放量,并利用Arc GIS软件得到了道路扬尘PM10和PM2.5排放量的空间分布图。结果表明:成都市城区道路和郊区公路积尘负荷平均值分别为0.50,0.94 g/m2;郊区等外级公路的PM10和PM2.5的排放因子最大,分别为2.59,0.63 g/VKT,城区支路的PM10和PM2.5的排放因子最大,分别为1.15,0.28 g/VKT;基准年2012年道路扬尘PM10和PM2.5的排放总量分别为48 745.46,11 793.26 t。从空间分布看,中心城区每一网格道路扬尘PM10和PM2.5排放量最大,分别达到300,70 t以上。     

北京市不同功能区冬季道路扬尘排放特征

以北京市东城区、朝阳区、顺义区、平谷区分别代表首都功能核心区、城市功能拓展区、城市发展新区、生态涵养区,分析四大功能区冬季道路扬尘排放特征。采用AP-42方法和移动式检测系统对各功能区不同类型道路采集扬尘数据,建立各功能区道路扬尘排放清单,并利用ArcGIS中的北京市路网数据制作各功能区道路扬尘排放空间分布图。结果表明:核心区、拓展区的各类型道路积尘负荷平均值为支路>次干道>主干道>快速路;发展新区、生态涵养区的各类型道路积尘负荷平均值为村道>乡道>县道>省道>国道。核心区、拓展区的道路扬尘排放总量较小,而单位面积道路扬尘排放量较大;发展新区、生态涵养区的道路扬尘排放总量较大,而单位面积道路扬尘排放量较小。     

道路扬尘排放因子建立方法与应用

排放因子是分析污染源排放特征和建立排放清单的基础数据,本研究对典型道路进行积尘负荷采样和实验室筛分分析,通过再悬浮系统和颗粒物粒径谱仪对道路扬尘粒径分布和粒径乘数进行测量,调查道路车型构成并计算车重,以北京市通州区为例应用模型法建立本地化的道路扬尘PM_2.5排放因子.结果表明,不同类型道路的扬尘颗粒物粒径分布在<2.5 μm范围内的质量比例较为接近,道路扬尘中PM_2.5与PM₁₀比值在0.28~0.32之间;不同类型道路的PM_2.5粒度乘数在0.18~0.20 g·（km·辆）^-1之间,高速路、国道、省道、县道和乡道的PM_2.5排放因子分别为0.06、0.14、0.31、0.30和0.39 g·（km·辆）^-1.积尘负荷采样、再悬浮粒径分布测量和排放因子模型计算,是道路扬尘排放因子本地化的可行方法.在建立道路扬尘排放因子过程中,粒径乘数可以应用默认值,由于不同类型道路的积尘负荷差异较大,需要分道路类型或按车流量级别进行积尘负荷采样分析,对排放因子进行本地化.     

粤港澳大湾区飞机LTO污染排放因子及排放清单

针对2018~2019航季年粤港澳大湾区机场群,通过实际滑行时间修正和大气混合层高度对爬升/进近时间的修正,获得飞机主发动机排放因子和区内机场加权排放因子,同时考虑飞机辅助动力装置的排放,建立了区内飞机起飞着陆（LTO）污染排放清单.结果表明,区域内各机场污染物排放因子存在较大差异,主要来源于实际运行时间的修正以及各个机场不同的机型占比,其中NO_x、CO、HC、SO₂、PM 5类污染物的加权排放因子区内均值分别为17.58,8.60,0.79,1.37,0.15kg.排放量分别为15327.4,8066.7,728.4,1186.1,121.9t,绝大部分来自飞机主发动机排放.研究期内,NO_x排放量在年内呈现夏秋季高、冬春季低的变化趋势,其他污染物排放量变化较为平缓.所有污染物在各机场排放量的次序较为一致,香港、广州白云分列前两位.各机型中,区内NO_x及SO₂主要来自A320排放,所占比例分别为19.5%、17.1%;CO及HC排放占比最大的机型均为A321,分别为25.4%、27.2%;PM排放量占比最大的机型是B738,约为23.1%.     

粤港澳大湾区飞机LTO污染排放因子及排放清单

针对2018~2019航季年粤港澳大湾区机场群,通过实际滑行时间修正和大气混合层高度对爬升/进近时间的修正,获得飞机主发动机排放因子和区内机场加权排放因子,同时考虑飞机辅助动力装置的排放,建立了区内飞机起飞着陆（LTO）污染排放清单.结果表明,区域内各机场污染物排放因子存在较大差异,主要来源于实际运行时间的修正以及各个机场不同的机型占比,其中NO_x、CO、HC、SO₂、PM 5类污染物的加权排放因子区内均值分别为17.58,8.60,0.79,1.37,0.15kg.排放量分别为15327.4,8066.7,728.4,1186.1,121.9t,绝大部分来自飞机主发动机排放.研究期内,NO_x排放量在年内呈现夏秋季高、冬春季低的变化趋势,其他污染物排放量变化较为平缓.所有污染物在各机场排放量的次序较为一致,香港、广州白云分列前两位.各机型中,区内NO_x及SO₂主要来自A320排放,所占比例分别为19.5%、17.1%;CO及HC排放占比最大的机型均为A321,分别为25.4%、27.2%;PM排放量占比最大的机型是B738,约为23.1%.