焦化行业高污染排放对中国空气质量的影响

为了解焦化行业对中国大气的影响,以地级市为单位收集产焦量等活动水平数据,采用排放因子法建立了我国2020年焦化行业大气污染物的排放清单,并对2021年焦炭产量在1000万t及以上的省份焦化区和非焦化区6种常规污染物的浓度、超标率、作为首要污染物出现的频率和空气质量指数等情况进行了对比分析.结果显示,焦化行业大气污染物的高排放区主要集中在我国山西、陕西、河北、内蒙古、山东等省份(自治区),陕西省榆林市排放量最高.焦化区PM_2.5和PM₁₀的年均浓度(37.7μg·m^-3和82.7μg·m^-3)、超标率(9.78%和9.26%)和作为首要污染物出现的频率(17.82%和35.97%)均高于非焦化区的年均浓度(32.0μg·m^-3和64.6μg·m^-3)、超标率(7.46%和6.74%)和作为首要污染物出现的频率(17.00%和22.33%),SO₂在两个地区均未超标,O₃仅在焦化区的夏季超标,而NO₂     

国内外空气质量模型研究进展

本文系统总结了国内外空气质量模型的发展历程及最新进展,分析不同时期、不同类别空气质量模型的基本特征及适用条件,重点介绍ISC3、AERMOD、ADMS、CALPUFF四个法规化中小尺度空气质量模型及NAQPMS、WRF-CHEM、CAMx、CMAQ四个综合型区域尺度空气质量模型的基本原理及典型特征,探讨空气质量模型在我国实践应用中存在的主要问题。最后分析我国建设法规化空气质量模型的必要性,并提出法规化模型建设的前置条件及核心内容。     

北京市空气质量分析

整理2014—2018年北京市主要大气污染物排放数据,分别从年际间、交通流量较大的监测点间的污染物浓度指标变化分析空气质量.结果表明:2014—2017年,除O3外,PM2.5,PM10,SO2,NO2,CO浓度指标值均呈下降趋势,2018年各指标变化不明显;2014年、2015年奥体中心空气质量相对较差,2016年、...     

北京市机动车污染分担率的研究

研究建立了以GIS为平台的北京市机动车排放清单,获得了北京市规划市区内分车型以及分区域的机动车排放分担率.在此基础上,采用修正的ISCST3模型模拟了1995年规划市区CO和NO_x浓度的时空分布情况,并分析了机动车排放对北京市大气浓度的贡献率.结果表明,1995年北京市规划市区CO和NO_x的年排放分担率分别达到了76.8%和40.2%;相应的年浓度分担率则分别为76.5%和68.4%,在城市中心区以及道路边2种污染物的浓度分担率则更高.因此,在北京市对机动车排放污染实施控制是有效削减CO和NO_x的主要途径.     

北京市与呼和浩特市空气质量对比分析

为了对比北京市和呼和浩特市空气质量,探讨其差异性成因及防治对策,收集2市2014—2019年的空气质量常规监测数据,对空气污染物浓度、首要污染物变化及空气质量指数等特征进行分析。结果表明：北京和呼和浩特2市空气中PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO₂、CO这5种污染物浓度表现出相似的季节变化特征,空气质量冬季最差,夏季最好;2市空气中污染物都是以颗粒物为主,其中北京市以PM_2.5为主,呼和浩特市以PM₁₀为主;长期监测数据显示,2市在经济社会快速发展的同时,污染物浓度大多呈持续下降的趋势,但O₃浓度有所增加。从2市各经济指标和污染物浓度变化的相关性看出,城市高质量发展越来越受到城市空气质量的约束,而改善城市经济结构在空气污染防治中具有极大作用。

     

北京市2020年春节期间空气质量影响因素分析

2020年春节期间由于新冠肺炎疫情的大范围暴发,包括北京在内的多个城市经济社会活动较长时间处于低水平状态。但是在此期间,北京市出现了两次(农历正月初二至初六、正月十六至十九)污染水平不逊于往年的重污染天气,成为社会各界关注的焦点。本文以北京市2016-2020年春节期间的空气质量为研究对象,首先运用多元线性回归法判断了气象因素以及经济和社会活动因素对四类污染物(PM_2.5、PM₁₀、NO_2和SO₂)的影响程度,进一步研究了在2020年春节期间的两次重污染时段内各个因素对PM_2.5的影响程度,最后运用双重差分法评估春节期间的疫情管控措施对北京市空气质量产生的影响。多元线性回归结果显示在2016-2020年春节期间:(1)气象因素对北京市的PM_2.5、PM₁₀、NO₂和SO₂四类污染物浓度的影响占主导地位,其中温度、湿度与四类污染物浓度变化均显著正相关,气压和降水与四类污染物浓度变化均显著负相关;(2)经济活动水平与NO₂浓度水平有显著正相关关系,说明随着经济活动水平强度的降低和交通流量的下降,NO₂浓度呈现出降低趋势,而PM_2.5、PM₁₀和SO₂与经济活动水平分别有正相关、正相关和负相关关系,但并不显著;(3)从社会活动来看,燃放烟花爆竹会增大PM_2.5、PM₁₀和SO₂浓度,同时假期变量对PM_2.5和SO₂的浓度变化也存在显著正向影响。对于2020年春节期间的两次重污染过程来说,气象依然是主要影响因素,但是各因素的贡献值有所不同;春节期间经济活动水平对正月初二至初六重污染过程的贡献较小(2%),而对正月十六至十九有明显的负影响(-20%)。双重差分法评估结果显示,疫情管控对PM₁₀和NO₂有缓解效果,而对PM_2.5和SO₂未见明显影响,这表示疫情管控措施对空气质量施加了影响。本文不仅识别出了春节期间气象因素、经济社会活动与北京市四类污染物浓度之间的关系,有助于厘清各因素对空气质量产生影响的方式,而且对进一步改善北京市及京津冀地区的空气质量具有重要启示意义。     

全国火电行业大气污染物排放对空气质量的影响

基于WRF-CAMx空气质量模型,定量模拟了火电行业主要大气污染物排放对全国城市环境空气质量的影响.结果表明,火电行业对全国城市SO₂、NO₂、PM_2.5、硫酸盐、硝酸盐及一次PM_2.5年均浓度平均贡献率分别为15.6%、19.6%、8.5%、11.7%、12.0%和5.2%,并呈现空气污染越重地区,火电行业污染贡献率越低的总体特征.其中,京津冀鲁豫、长三角、以武汉城市群及长株潭城市群为中心的两湖平原地区、成渝地区中大部分空气污染最为严重的区域,火电行业对PM_2.5年均浓度的贡献率低于8%.因此,火电行业对环境空气质量的影响总体较小,在深化火电行业污染减排的同时,必须强化非电力行业多污染物协同控制.     

北京市燃气工业锅炉NO_x排放及空气质量影响分析

多年来北京市一直致力于改善能源结构,推行燃煤锅炉清洁能源改造等举措,不断提高天然气使用比例,天然气占一次能源的比例从2000年3.1%上升到2012年的16.7%,燃气锅炉的数量、总蒸吨数初具规模。相对燃煤工业锅炉,燃气工业锅炉的主要环境问题是NOx排放,NOx又是二次污染物O3和PM2.5的前体物,从而对空气质量产生影响。该研究选择典型燃气锅炉,对其NOx实际排放浓度进行监测,获取排放因子。结合活动水平,采用排放因子法估算排放量,利用WRF-CMAQ模拟其对空气质量的影响。结果表明:北京市燃气工业锅炉NOx排放因子为2.19 g/m3天然气,采用排放因子法估算全市燃气工业锅炉NOx排放量为9 339 t。对于空气质量影响,不同季度略有差异,全年NOx浓度上升明显,贡献7.2%NO2平均浓度,二次转化为PM2.5不明显,而且夏季由于气温较高,在光化学反应作用下二次转化成臭氧趋势明显。     

北京市控制大气污染四期紧急措施环境有效性分析

对北京市控制大气污染的四期紧急措施进行量化,分别计算出各项控制措施实施后的排放削减量,建立排放清单.采用空气质量模型,模拟了紧急措施实施的各阶段市区内一次大气污染物SO₂、NO_x和PM10浓度的时空分布情况,分析和评价了四期紧急措施的环境有效性.结果表明,四期紧急措施对SO₂和NO_x的控制效果较好,PM10的环境浓度下降不明显.     

冬季电力行业对长江中游城市群空气质量影响

为分析长江中游城市群电力行业对区域冬季空气质量的影响,本研究基于自下而上建立的高分辨率排放清单,以污染最严重的典型月份1月为模拟时段,采用WRF-CAMx-PSAT模型模拟现状下电力行业对长江中游城市群的空气质量影响,并另设置关停小机组和大机组替代小机组两种减排情景,对区域空气质量影响进行评估.结果表明,电力行业小机组对区域污染物浓度贡献占整个电力行业对区域污染物浓度贡献比例较大.关停小机组和大机组替代小机组情景下,SO2、NOx和PM_(2.5)的区域浓度贡献相对于关停前削减了36.2%~39.8%、30.5%~33.5%和25.9%~30.7%,且两种减排情景的效果相近.鄂西北地区、湘西地区、襄荆宜经济带和江淮城市群四个地区的小机组污染物排放对区域电力行业污染物贡献影响最为明显,两种减排情景下污染物贡献率相对于现状情景降幅在40%~70%.因此,冬季小机组对长江中游城市群的区域影响较为明显,应加强对长江中游城市群小机组的管控.     

Analysis and prediction of the influence of energy utilization on air quality in Beijing

This work evaluates the influence of energy consumption on the future air quality in Beijing, using 2000 as the base year and 2008 as the target year. It establishes the emission inventory of primary PM₁₀, SO₂ and NO_x related to energy utilization in eight areas of Beijing. The air quality model was adopted to simulate the temporal and spatial distribution of each pollutant concentration in the eight urban areas. Their emission, concentration distribution, and sectoral share responsibility rate were analyzed, and air quality in 2008 was predicted. The industrial sector contributed above 40% of primary PM₁₀ and SO₂ resulting from energy consumption, while vehicles accounted for about 65% of NO_x. According to the current policy and development trend, air quality in the eight urban areas could become better in 2008 when the average concentrations of primary PM₁₀, SO₂ and NO₂ related to energy utilization at each monitored site are predicted to be about 25, 50 and 51 μg/m³, respectively. Translated from China Environmental Science, 2005, 25(6): 746–750 [译自: 中国环境科学]     

工业园区能量梯级利用节能减排效益分析及其对城市空气质量影响评估

工业园区由于资源能源消耗和污染排放总量大,能量梯级利用水平普遍较低,在我国推进生态文明建设的过程中受到了重点关注.本研究以河南省一个典型的高能耗工业园区（永城经济技术开发区）为研究对象,对能量梯级利用措施带来的节能效果和大气污染物减排效益进行了定量的研究,并且结合CALPUFF模型分析园区能量梯级利用措施对周边城市大气环境质量的影响.结果表明：①通过应用能量梯级利用措施,有效地提高了能源的使用效率,并减少了SO₂、NO_x以及颗粒物等主要大气污染物的排放量.园区12条能量梯级利用链条的节能总量为10000 TJ, SO₂和NO_x排放量分别减少为611 t和1407 t, PM₁₀ 和PM_2.5分别减少为82 t和45 t.②CALPUFF模拟结果显示园区采用能量梯级利用措施在一定程度上改善了城市大气环境的空气质量.永城市2017年4种污染物的最大1 h平均浓度在有能量梯级利用措施情景（S2）下和无能量梯级利用情景（S1）相比均有所降低,其中NO_x降幅最为明显,在春秋两季为70 μg·m^-3左右.     

基于投入产出法的北京能源消耗温室气体排放清单分析

城市是一个巨大能源物资消耗体和温室气体排放体,相关研究受到广泛关注.本文以2007年为例基于投入产出法研究北京市能源消耗的温室气体排放量,计算得出CH4和N2O这两种常规温室气体排放量.结果表明,北京市2007年能源消耗温室气体排放量为3531.72万tCO2当量,其中CO2排放量为3514.40万t,CH4排放量为1734.32t,N2O排放量为435.83t.北京市工业部门仍然是主要的温室气体排放部门,其排放的温室气体占CO2总量的98.96%,CH4总量的88.48%和N2O总量的98.99%.不同最终使用部门中,政府部门消费产生的温室气体排放量超过总量的15%,高于城镇消费和农村消费之和;调出和出口部门的碳排放量超过总量的40%,所占比例最大.贸易中,隐含在调出和出口部门中温室气体排放量是隐含在调入和进口部门的十几倍.北京市不同行业的温室气体排放强度略优于全国水平.降低北京市温室气体排放量可从进一步优化产业结构,发挥科技减排的作用,提高不同产业的能源利用率等方面采取措施.     

北京机动车尾气排放特征研究

近年来随着机动车保有量的快速增加,北京市机动车排放污染受到越来越多的关注。本研究应用COPERTⅣ模型计算了北京不同类型机动车排放因子,根据保有量和年均行驶里程等基础数据计算了2009年机动车尾气污染物排放量;调查了北京典型道路车流量和车辆运行速度等参数,计算机动车尾气排放强度,得出了典型道路不同污染物的综合排放因子;应用COPERTⅣ模型分析了车速对不同污染物排放的影响,将基于G IS的机动车活动强度、行驶速度和排放因子结合在一起,得到了北京机动车尾气排放网格分布清单。结果表明:CO排放量为71.58×104t,HC排放量为7.95×104t,NOx排放量为8.77×104t,PM排放量为0.38×104t。北京城区高峰小时CO排放量为143.9 t/h,HC排放量为18.6 t/h,NOx排放量为12.5/h,PM10排放量为1.14 t/h。     

典型石化企业排放空气质量影响模拟研究

基于惠州市大亚湾区2017年大气污染源排放清单,利用WRF-CMAQ模型系统量化评估了大亚湾区某典型石化企业在关停和增产排放情景下对周边空气质量的影响.清单结果显示该企业2017年SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5、CO和VOCs的排放量分别为212 、1744 、455 、359 、1458 和6446 t,在严格落实等量替代及减排措施后,该石化企业虽然产能翻倍,但VOCs排放量同比2017年显著减少了30%,其它污染物排放量增加了6%~19%.模拟结果显示2017年该石化企业排放对大亚湾区NO₂、PM₁₀、PM_2.5和O₃的浓度贡献分别为0.91、0.64、0.54和-0.08 μg·m^-3,完全关闭该企业排放后对周边站点NO₂改善效果最大（可使邻近管委会子站NO₂浓度下降1.24 μg·m^-3,下降百分比为5.10%）,但由于NO的滴定效应,该企业NO_x减排对周边管委会子站和霞涌子站的O₃浓度均有轻微负贡献;该石化企业的增产改造对周边O₃浓度降低影响明显,周边站点中O₃浓度最高可下降2.45 μg·m^-3（下降幅度为1.72%）,大亚湾区O₃浓度整体也可下降1.45 μg·m^-3.此外,受秋冬季不利扩散条件以及主导上风向污染传输影响,该企业在1月和10月对管委会子站NO₂、PM₁₀和PM_2.5的浓度贡献较大,由于冬季低温导致光化学反应自由基活性降低,该企业在1月对管委会子站O₃浓度负贡献显著.     

华北地区典型机场清单建立及空气质量影响

基于利用AMDAR数据确定大气混合层高度进而对飞机不同工作状态下的时间进行修正的计算方法,核算了2017年华北地区6座典型机场大气污染物排放量.结果显示,6座机场NO_x、CO、VOC、SO₂与PM_2.5的排放总量分别为21504.2,7074.8,1424.0,1283.6和323.2t.飞机源NO_x、CO、VOC与SO₂的排放量远高于机场内其他污染源,而对PM_2.5的排放贡献相差较小.HC与CO的排放主要集中在滑行阶段,占比分别为90.6%与90.2%,而NO_x、SO₂与PM_2.5的排放主要集中在爬升阶段,排放占比分别为58.9%、38.7%和43.5%.6座机场1月份污染物排放量较低,在8月份达到峰值.基于本研究建立的天津滨海国际机场大气污染物排放清单,利用WRF-CAMQ模型研究机场排放对周边区域PM_2.5浓度的影响.结果表明机场区域小时最大贡献浓度为3.24μg/m³;距离机场5km处的年均贡献浓度与小时最大贡献浓度分别为0.08和2.84μg/m³.     

Road transport and urban air quality in China

１　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＴｈｅＣｈｉｎｅｓｅｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔｈａｓｔａｋｅｎｔｈｅａｕｔｏｍｏｂｉｌｅｉｎｄｕｓｔｒｙａｓｏｎｅｏｆｉｔｓｐｉｌｌａｒｉｎｄｕｓｔｒｉｅｓｏｆＣｈｉｎａ．Ｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｐｅｒｃｅｎｔａｇｅｏｆａｕｔｏｍｏｔｉｖｅｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｏｆｐａｓｓｅｎｇｅｒｓｉｓ４５％,ｗｈｉｌｅｔｈａｔｏｆｃａｒｇｏｉｓａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｌｙ１５％．Ａｕｔｏｍｏｂｉｌｅｎｏｗｐｌａｙｓａｍｏｒｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｏｌｅｉｎｓｈｏｒｔｒａｎｇｅｔｒａｎｓ…     

北京森林BVOCs排放特征及对区域空气质量的影响

利用林业二类调查蓄积资料广泛调研植物源挥发性有机物(BVOCs)排放因子的最新研究成果,运用光温影响模型对北京森林BVOCs排放特征进行研究,并分析其对区域空气质量的影响.结果显示,2015年北京森林BVOCs排放量平均值为27.97× 109g C/a,变化域值范围为(9.46～76.45)× 109g C/a,其中...