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.     

基于实地调研的广东省工业VOC排放清单改进研究

工业源是人为源挥发性有机物(VOC)排放的重要贡献源,然而现有基于统计年鉴数据建立的工业VOC排放清单仍然存在排放源缺失、排放量低估、空间分配精度不足等问题.为了提高清单表征及空间分配的精细度,本文在2014年基于统计年鉴数据建立的广东省工业VOC排放清单的基础上,利用问卷调研方式获取了12000多家工业企业的详细活动水平数据,对工业VOC排放表征与空间分配进行改进,进而建立了基于实地调研和统计年鉴数据相结合的2014年广东省工业VOC排放改进清单.结果表明,改进后广东省工业VOC清单排放量由500927 t增至716470 t,珠三角地区行业VOC排放量增加30%左右,非珠三角地区增加90%左右,其中,炼油及石化行业VOC排放量变化最为明显.改进前清单借助人口密度等空间地理信息为空间分配依据,导致部分VOC排放分配到工业源较少的居民区或市中心;改进后的空间分配优先采用基于经纬度信息的点源分配方法,点源调研数据使得分配后的工业VOC主要集中在工业园区,少数工业VOC排放分配给人类活动有限的偏远农村地区,分配结果更为合理、精细.利用CAMx模型结合实际观测站点监测结果评估此次改进对O_3生成的影响,总体上改进后清单提高了广州、东莞、惠州和茂名等城市的O_3峰值期的模拟浓度,降低了东莞及广州O_3污染时期的模拟偏差,部分被低估的模拟峰值可以提高6～9μg·m~(-3);同时,空间分配的改进也影响了城市间O_3传输模拟.     

珠江三角洲地区工业排放变化对SO2和NOx及其二次污染物浓度的影响

在2000年珠江三角洲工业排放清单基础上,利用2003年工业能源消耗量,结合文献和实测排放系数,建立了珠江三角洲2003年工业排放清单. 比较2个工业排放清单发现,2003年珠江三角洲SO₂,NO_x的工业总排放量比2000年分别增加60%与50%;排放增加主要在东莞、佛山、广州和珠海. 利用在线大气化学模式(WRF-Chem)分别对2个工业排放清单进行数值模拟,结果表明: ρ(SO₂),ρ(NO_x)变化趋势与污染源排放的变化有较好的对应关系,ρ(SO₂)在东莞、广州和佛山增加最多,最大增值分别为180,150和150 μg/m3;ρ(NO_x)增加最多的地区也在东莞、广州和佛山,最大增值分别为60,30 和30 μg/m3. SO₄2－与NO₃－和一次污染物的高值中心不对应且变化趋势有差异,表明二次污染物的分布不仅受排放影响,同时也受污染物输送与转化的影响.      

基于POI兴趣点的排放清单空间分配方法

基于商业住宅、农林牧渔企业、交通设施等类型的城市设施兴趣点(POI)数据建立了针对居民生活源、农业源、交通源等非点源的排放清单分配方法.以北京市为例,基于2015年高德地图的POI数据对清华大学MEIC排放清单进行了3km×3km及1km×1km的高空间分辨率分配,并基于分配后的排放清单,采用CMAQ空气质量模式对2015年1月5个市内监测站点PM_(2.5)的模拟值及监测数据进行对比,以检验该分配方法的准确性.结果表明,利用POI数据进行空间分配可以更加有效地反映出排放源的空间分布特征;CMAQ空气质量模式模拟结果中,采用该方法分配后的排放清单较直接面积插值的排放清单标准化平均偏差(NMB)降低40%左右,标准化平均误差(NME)降低10%左右.     

秦皇岛市工业行业挥发性有机物排放特征

根据2016年收集的秦皇岛全市609家工业企业的产品产量、原料使用量、挥发性有机物(VOCs)排放浓度、排放流量、排放方式等活动水平数据,采用直接测量法和排放因子法建立秦皇岛市工业源VOCs排放清单,结果表明,秦皇岛市全年的工业源VOCs排放总量为8 420.07 t,其中,经济技术开发区为秦皇岛市VOCs排放的主要区域,VOCs排放量为4 120.51 t,占总排放量的48.9%;石油加工、炼焦和核燃料加工业,化学原料和化学制品制造业是秦皇岛重点VOCs排放的主要行业,分别占总排放量的30.35%和14.42%;从VOCs种类分析,不同行业中苯类,脂类与烷烃,酮类相对较多,其他几种成分均含量较少;溶剂使用是VOCs排放环节中的主要环节,排放贡献率达到37%;在调研609家企业中共有109家企业有VOCs控制设施,其中吸附法占比最大,占69%.     

北京市园林绿地植被挥发性有机物排放的估算

根据北京市2000年城市园林绿化普查结果,对北京市园林绿地植被挥发性有机物(VOCs)的排放情况进行研究,建立了北京市园林绿地天然源VOCs排放清单.结果表明,2000年北京市园林绿地VOCs的年总排放量(以C计)约为3.85万t,其中异戊二烯为3.09万t,单萜烯为0.59万t,其他VOCs(OVOC)为0.16万t.排放具明显的季节依赖性,其中夏季排放量最大,为2.49万t,占全年的64.7%;冬季最少,为0.0086万t,占全年的0.2%.城八区总排放量比远郊区县高,排放量最高的是朝阳区,为1.37万t,占全市的36.0%,其次为海淀、丰台、石景山区,分别占16.2%、13.8%、4.7%.     

我国PCDD/Fs网格化大气排放清单

PCDD/Fs排放清单是进行PCDD/Fs控制、环境归趋行为研究和健康风险评估的基础.本研究基于我国官方发布的2004年各行业PCDD/Fs排放清单的基础上,结合联合国环境规划署(UNEP) 2013年发布的最新《鉴别及量化PCDD/Fs类排放标准工具包》中PCDD/Fs排放因子,估算了我国2016年各省各行业PCDD/Fs大气排放量,并结合各行业网格化指代数据,建立了我国PCDD/Fs大气网格化排放清单(1/4°×1/4°经纬度),最后利用蒙特卡洛模型分析了清单的不确定性.结果表明,2016年我国PCDD/Fs大气排放量(以TEQ计,下同)为10 366 g,与2004年相比增加了约2倍.从排放行业来看,金属生产是我国大气中PCDD/Fs的主要来源,2016年排放量为5 333 g,其次为垃圾焚烧(2 469 g),供热和发电(1 290 g)和矿物产品生产(933 g),以上4个行业排放量占我国PCDD/Fs大气总排放的97%.从空间来看,我国大气PCDD/Fs排放主要集中在京津冀、长三角和珠三角地区,其中京津冀和长三角地区PCDD/Fs排放主要来自钢铁生产,珠三角地区主要来自垃圾焚烧.     

深圳市温室气体排放清单研究

根据深圳市相关统计资料收集到的活动水平数据,参照《2006年IPCC国家温室气体清单指南》温室气体核算方法,建立了深圳市温室气体排放清单,并且与其他城市的温室气体排放水平进行了对比. 结果表明:2008年深圳市温室气体总排放量(以CO₂排放当量计)为6 569.4×104 t,能源部门的温室气体排放量占总排放量的比例最大,达80.8%;工业过程、废物处理处置部门和农林和其他土地利用(AFOLU)部门排放所占比例分别为16.5%、5.1%和-2.4%. 深圳市温室气体人均排放量为7.49 t/人,单位GDP的温室气体排放量为0.84 t/104元,二者均低于北京、上海、天津和无锡的平均排放水平,但高于重庆市.      

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.     

太原市多环芳烃(PAHs)排放清单与分布特征分析

根据太原市11种主要排放源的排放因子和活动量数据,估算了美国国家环境保护局(US EPA)优先控制污染物清单中16种多环芳烃(PAHs)的年排放量.结果表明2010年太原市16种PAHs的排放量约为332.10t,其中7种致癌性PAHs排放总量为35.11t.从排放源看,生活燃煤和炼焦煤是太原市排放PAHs的主要来源,占总排放量的65%以上.从各地区的PAHs排放情况看,排放量最大的地区是清徐县(87t/a),占总排放的27%.其次为古交市(54t/a)、晋源区(44t/a)、尖草坪区(40t/a).各地区人均收入与单位GDP排放量之间呈负相关 (R2=0.727);各地区PAHs排放量与农村人口之间呈正相关(R2=0.813),从排放谱看,排放以低环PAHs为主(81%),致癌性PAHs占总排放量的10.6%.结果表明,太原市PAHs的排放与太原市特殊的能源结构和人群结构有关.     

江门市人为源挥发性有机物排放清单

将江门市人为源挥发性有机物(VOCs)排放分为工业源、移动源、生活源和农业源四大类,以2014年为基准年,根据江门市的统计数据和实地调研结果,采用"自上而下"和"自下而上"结合的排放因子法建立了江门市人为源VOCs排放清单.结果显示江门市2014年人为源VOCs排放总量约为75.09 kt,工业源、移动源、农业源和生活源VOCs排放量为41.37、19.16、11.07和3.50 kt,占比分别为55.09%、25.51%、14.74%和4.65%.工业源中摩托车制造、集装箱制造、涂料、油墨、颜料及类似产品制造、印刷及包装印刷、塑料及橡胶制品、人造革制造、皮革鞣制加工、化石燃料燃烧、基础化学原料制造、电子制造、胶黏剂制造、家具制造等行业的VOCs排放量均超过1 000 t,为江门市重点VOCs排放行业.江门市蓬江区、江海区、鹤山市这3地以工业源排放为主,占比均超过50%,而恩平市、台山市等地则以农业源排放为主.各区和县级市在进行VOCs减排政策制定时要针对本土化的VOCs清单特征,进行精细化管控,才能取得较好减排效果.     

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平和未来行业管控规划,预估2030年北京市沥青混合料生产行业的VOCs排放量,以期为北京市VOCs总量减排和精细化管理提供依据.结果表明：2017年北京市沥青搅拌站VOCs总排放量为25.9 t,不确定度为25.6%,其中,沥青储罐的排放量最大,占总排放量的87.2%;顺义、昌平、通州3个区的排放量位居前三,分别占行业总排放量的16.2%、14.4%和14.1%;在时间分布上,5—7月沥青混合料产量最高、VOCs排放量最大;通过情景分析,本研究认为通过出台行业标准和绿色生产技术指南,可大幅削减沥青混合料生产行业的VOCs排放量.     

基于大数据分析的杭州市农业源高分辨率氨排放清单研究

基于实地调查并辅以统计的方法获得大数据,采用排放因子法,估算了杭州市2015年农业源氨排放清单,并选取经纬度坐标、土地类型和人口等数据作为权重因子,建立1 km×1 km高精度网格化空间分布,研究了该地区农业排放源氨排放空间分布特征.结果表明:杭州市2015年农业源NH3排放总量为54787.9 t,其中畜禽养殖和农田种植是最主要的氨排放来源,分别占农业源总排放量的86.7%和12.8%.在畜禽养殖各主要环节的氨排放过程中,圈舍固态粪便的氨排放贡献量最大,占总氨排放量的52.8%;其次是存储固态,占总氨排放量的35.1%.氮肥施用主要集中在萧山区、建德市、临安市和余杭区.秸秆堆肥和秸秆焚烧与秸秆综合利用率高低密切相关,两者氨排放量占有率不高,占杭州市农业源氨排放总量的1%以下.     

中国油气系统甲烷逸散排放估算

为实现碳达峰碳中和目标,中国正致力于推动能源低碳化转型,这促进能源由煤炭向油气资源的转变.因此,中国石油和天然气系统（油气系统）的甲烷（CH₄）排放日益受到关注.逸散排放包括设备泄漏、排空和火炬燃烧,涉及油气资源的开发、生产、运输、储存和分配等过程.但目前油气系统CH₄逸散排放缺乏统一的核算方法,逸散排放量亦未被纳入国家温室气体清单统计之中.基于相关方法,评估了1980~2020年中国油气系统的CH₄逸散排放.结果表明,油气系统的CH₄逸散排放随着油气资源的生产和消费增长而快速增加,由1980年不足60万t增长至2020年的超过260万t.石油系统和天然气系统在2020年的CH₄逸散排放分别达到约60万t和200万t,是1980年的1.38倍和16.6倍.油气系统的CH₄逸散主要源于天然气生产、石油生产、天然气分配、天然气运输和储存,分别占总排放的41%、20%、18%和13%.天然气管道是主要的逸散设施.相比于常规油气资源开发,非常规油气资源开发的排放强度更高.研究完善了CH₄逸散排放清单,可为CH₄减排提供重要科学数据支持.     

基于多源数据融合的河南省建材行业排放清单

建材行业是典型的资源和能源消耗型产业,也是大气污染的主要排放源之一.中国作为全球最大的建材产品生产国和消费国,目前针对建材行业排放特征的研究总体较少,数据来源较为单一.以河南省建材行业为研究对象,首次将应急减排清单应用到排放清单构建中,通过对应急减排清单、排污许可和环境统计等多源数据的融合研究,完善和细化了建材行业活动水平数据,建立了更为精准的河南省建材行业排放清单.结果表明,2020年河南省建材行业的SO₂、 NO_x、一次PM_2.5和PM₁₀的排放量分别为21 788、 51 427、 10 107和14 471 t.其中,水泥和砖瓦是河南省建材行业大气污染物排放占比最高的2个行业,合计超过50%,水泥行业NO_x排放问题较为突出,砖瓦行业整体治理水平比较落后.豫中和豫北是河南省建材行业排放贡献最高的地区,合计超过全省的60%.建议加快推进水泥行业超低排放改造,针对砖瓦等行业完善地方排放标准,持续提升建材行业大气污染治理水平.     

我国日用玻璃行业碳排放特征及减排措施

玻璃行业是我国能源消耗和碳排放量较大的行业之一,为分析占玻璃行业30%以上产量的日用玻璃行业的碳排放特征,本文基于排放系数法对2015—2020年行业碳排放量进行了核算,在此基础上,提出了相应的碳减排措施. 结果表明:我国日用玻璃行业碳排放量由2015年的2 617.04×104 t逐步降至2020年的2 149.95×104 t,且随着行业技术进步、清洁燃料的推广使用,单位产品碳排放量不断下降;从排放构成看,行业碳排放主要包括化石燃料燃烧产生的直接排放和外购电力及热力产生的间接排放,其排放量占排放总量的88.75%~92.27%,原料碳酸盐分解产生的过程排放相对较少,占比为7.73%~11.25%. 研究显示,降低日用玻璃生产过程中的能源消耗是减少碳排放的重要方向,调整能源结构、提高能源利用效率和优化原料结构是减少碳排放的主要措施.      

我国工业源VOCs排放的源头追踪和行业特征研究

按照“源头追踪”思路,采用排放因子法,对我国工业源VOCs排放量进行了计算.工业VOCs污染产生于4个环节:VOCs的生产,储存和运输,以VOCs为原料的工艺过程,含VOCs产品的使用和排放.结果表明, 2009年我国工业源VOCs排放量约为1206万t.4个环节的污染排放贡献分别为18.1%、6.8%、24.7%和50.3%.合成材料生产、石油炼制和石油化工、机械设备制造等17个排放源的年排放量达20万t以上,其排放量之和占全国总排放量的94.9%.2007~2009年我国工业源VOCs排放量分别为1023,1079,1206万t,年均增长率8.6%.     

2000～2020年天津市机动车全过程VOCs排放特征及演变

机动车排放已成为城市地区人为源挥发性有机物(VOCs)的重要来源,排放清单是量化其环境影响的重要手段.针对已有研究中存在的过程区分不清、排放因子测试不全和气象参数考虑不细等问题,基于文献调研与实验测试完善了排放因子库,在月尺度上提出了涵盖尾气排放和蒸发排放(包括运行损失、昼间排放、热浸排放和加油排放)的机动车全过程VOCs逐月排放清单构建方法,并应用此方法建立了2000～2020年天津市机动车全过程VOCs排放清单.研究期内,天津市机动车VOCs排放总量呈现出先缓慢上升后逐步下降的趋势,2020年排放总量为2.14万t,小型客车是对排放总量贡献最大的车型,贡献率达75.00%.排放标准升级对不同过程VOCs排放的影响存在差异.与尾气排放量的持续下降不同,蒸发排放量呈现出先升后降的倒U型走势,且对总排放量的贡献逐年上升,2020年时贡献率为31.69%.机动车排放的月度变化受活动水平与排放因子的双重影响.VOCs排放量呈现出秋冬季高和春夏季低的特点,2020年新冠疫情期间,封控措施限制了机动车活动水平,使得VOCs排放量显著低于往年同期.计算方法和数据结论可为大气污染防治工作提供技术参考...     

江苏省温室气体排放研究

根据IPCC Guidelines(1995)提供的方法,对1990年江苏省温室气体排放清单统计计算,分析该地区能源、工业及农业CO_2、CH_4等温室气体排放量的状况.江苏省年人均排放CO_2为1970kg、CH_4为22.65kg、N_2O为0.11kg,与全国平均水平接近、为全球均值一半.能源消耗是江苏省各项活动中CO_2的排放主要因素,占总排放量的91.6%;CH_4的排放主要来自水稻田,占总排放量的44.1%.     

西宁市农牧源氨排放清单及其分布特征

以西宁市为研究区域,通过实地调研获得西宁市农牧源活动水平数据,利用排放因子法编制了西宁市2018年农牧源氨排放清单.分析了西宁市农牧源氨排放特征,利用ArcGIS进行3 km×3 km的空间网格化分配,利用蒙特卡罗模拟对畜禽养殖和氮肥施用氨排放清单进行不确定性分析.结果表明,西宁市2018年农牧源氨排放总量为4 644...