典型重化工园区产能增加对城市O3浓度影响

重化工园区产能增加将加大园区挥发性有机物(VOCs)排放总量,进而影响本地及周边城市O₃浓度.珠三角实施的“VOCs倍量替代”政策可在城市层面有效抵消重化工园区VOCs排放量上升的不利影响,还可进一步降低城市VOCs排放总量,实现区域O₃浓度下降.以惠州市某大型重化工园区为例,编制2018—2020年重化工园区产能增加以及实施“VOCs倍量替代”政策的污染物排放清单,基于WRF-CMAQ模拟体系,定量分析多种情景下园区在基准年(2017年)7—10月气象条件下对惠州市及周边城市O₃影响程度.研究表明,重化工园区增产而增加VOCs排放4101.96 t,“VOCs倍量替代”综合减排余量7298.97 t;“VOCs倍量替代”政策可有效解决重化工园区增产对O₃浓度的不利影响,其中7月最为显著,主导东南风下风向的深圳市及惠州市大亚湾管委会站点O₃浓度降幅最大,分别为3.9μg·m^-3(下降率2.97%)和7μg·m^-3(下降率4.95%);...     

典型中部地区南阳市VOCs污染特征及对O3生成影响

为研究我国中部地区臭氧(O₃)污染成因和挥发性有机物(VOCs)污染特征及来源，于2022年对河南省南阳市的VOCs进行了为期一年的在线观测，并探究了其对O₃生成的影响.南阳市占地面积大、人口多，是我国中部地区典型代表城市，本研究将2022年南阳市环境空气中O₃月均浓度较高的月份(5-9月)定义为O₃污染频发月，其余月份定义为非O₃污染频发月，研究了南阳市O₃污染成因及VOCs污染特征和来源.结果表明：(1)南阳市非O₃污染频发月TVOCs (总挥发性有机物)体积分数为32.1×10^-9±13.2×10^-9，比O₃污染频发月(19.4×10^-9±5.9×10^-9)高65.5%.但O₃污染频发月的OVOCs (含氧挥发性有机物)的体积分数比非O₃污染频发月增加了5.3%，表明二次生成可...     

我国臭氧污染形势分析及成因初探

为揭示我国近地面臭氧的污染特征,甄别导致高浓度臭氧形成的关键影响因素,该文在探究我国重点区域近年来O₃污染特征的基础上,对O₃污染成因进行了初步分析.结果表明:①近年来我国O₃污染呈缓慢上升态势,2019年夏季异常高温、干旱的极端天气导致O₃污染偏重.京津冀及周边地区等重点区域O₃浓度明显高于欧美等发达国家和地区.②从时间上看,我国O₃污染主要出现在夏季及其前后,O₃浓度峰值一般出现在午后.从空间上看,O₃污染主要集中在京津冀及周边、汾渭平原和苏皖鲁豫交界地区,其次是长三角和珠三角区域,成渝和长江中游地区O₃污染也逐渐凸显.我国O₃污染程度主要以轻度污染为主,重点区域O₃和PM_2.5污染时空分异性特征明显.③前体物方面,我国NO_x和人为源VOCs的排放量总体处于高位,京津冀及周边地区和长三角为全国NO_x和VOCs排放强度较大的区域.近地表大气O₃形成机理复杂,O₃浓度与前体物VOCs和NO_x均呈复杂的非线性响应关系.气候变化和气象因素对O₃污染影响显著,O₃及其前体物在区域和城市之间存在相互输送影响.研究显示,我国臭氧污染形势严峻,未来针对臭氧污染防控应加强对多时空尺度下不同区域臭氧污染的形成机理与主导因素的研究.      

深圳市东部沿海地区大气挥发性有机物污染若干特征

挥发性有机物（VOCs）是大气臭氧（O₃）的重要前体物,珠三角地区夏、秋季O₃污染频发,科研人员在其城市地区已开展多项VOCs观测研究,但对珠三角背景地区的VOCs组成和来源认识不足.本研究于深圳市东部沿海地区的大鹏半岛开展VOCs多点位同步监测,初探该背景区域VOCs的污染特征.结果表明,整个区域VOCs浓度水平呈现出西高东低的空间分布;观测期间平均总VOCs（TVOCs）浓度为27.4×10^-9（体积分数,下同）,最主要的组分是含氧有机物（OVOCs）、烷烃和卤代烃,浓度合计占80.4%;OVOCs、芳香烃和烯烃是臭氧生成潜势（OFP）和羟基自由基损耗速率(L_·OH)占比最高的3类组分,总OFP为86.5×10^-9,合计L_·OH为8.6 s^-1,需重点关注乙醛、异戊二烯、丙醛、正丁醛和间/对-二甲苯等高活性物种.整个区域气团较为老化,受到来自东北方向气团区域传输的影响.解析出VOCs主要的5个来源为车辆排放、溶剂和其他工业源、二次...     

河南省优先控制人为源VOCs关键物种及来源识别

为了解河南省人为源挥发性有机物(VOCs)的排放特征,识别以臭氧(O₃)污染治理为目的的关键VOCs物种及其排放源,以五大类人为源活动水平数据为基础,采用排放因子法建立了2019年河南省县级人为源VOCs组分化排放清单,并利用最大增量反应活性(MIR)估算其臭氧生成潜势(OFP),基于OFP识别O₃污染治理的关键VOCs物种及其排放源.结果表明：(1)河南省2019年人为源VOCs排放总量为175.62×10⁴ t,其中工艺过程源、移动源、生物质燃烧源、溶剂使用源和化石燃料燃烧源对VOCs排放总量的贡献率分别为28.6%、25.2%、20.8%、19.1%和6.3%.(2)空间分布显示,以郑州市为中心的豫北排放量远高于豫南,呈“一高三低”的空间分布特点,郑州市排放量最高,其排放量为27.7×104 t,漯河市、三门峡市和鹤壁市排放量最低,其排放量均小于5.0×10⁴ t.(3)芳香烃是排放量最高的化学组分,其排放量为47.5×10⁴ t,其次为烷烃(46.3×10^4<...     

海盐非均相反应对山东沿海大气O3浓度的影响

通过改进WRF-CMAQ模型中非均相反应模块,定量研究了2017年夏季和冬季海盐与含氮气体非均相反应对我国山东沿海地区大气O₃浓度的影响.模拟结果表明,考虑海盐气溶胶非均相反应后,山东沿海地区夏季O₃小时浓度增加了0.2×10^-9~6.6×10^-9（0.5%~15.5%）,冬季增加了0.8×10^-9~15.3×10^-9（1.7%~27.4%）,ClNO₂在夏季和冬季分别增加了100×10^-12~250×10^-12,300×10^-12~650×10^-12;夏季O₃浓度增加主要集中在山东东部,而冬季O₃的增加则覆盖了山东大部分地区,表明海盐非均相反应对冬季O₃的影响强度及范围均明显高于夏季.海盐非均相反应引起的O₃浓度增加主要发生在日间,特别是8：00~16：00.该反应对渤海及南黄海大气O₃浓度也有影响,且在这些海域生成的O₃可通过4条传输路径影响山东沿海地区,甚至可影响到济南、菏泽等山东中西部地区（距离山东东部海岸线~350km）;海洋大气中O₃的传输可造成山东东部沿海O₃浓度升高0.2×10^-9~15.3×10^-9,山东中西部O₃升高0.3×10^-9~6.2×10^-9.     

咸宁市大气臭氧敏感性和污染来源解析

为掌握咸宁市臭氧（O₃）污染状况,基于统计分析方法研究咸宁市2018年O₃地面观测数据,发现该年3~10月均有O₃浓度超标日发生,其中6、8、9、10月有浓度较高且持续时间较长的严重污染,高浓度时段集中于4~7月的每日12：00~20：00,浓度峰值出现时间约为16：00前后.使用OBM模型模拟,借助EKMA曲线、RIR分析等识别O₃敏感性,发现咸宁属于VOCs控制区,O₃生成对人为源VOCs中的二甲苯类芳香烃和烯烃类较敏感,这两类物种浓度均削减10%后分别得到RIR值为0.271和0.238.开展离线VOCs监测,经PMF方法解析得到5类源,其中工业排放为O₃污染主要贡献源,二甲苯类芳香烃绝大部分来自溶剂使用,烯烃类主要来自燃烧源.当O₃超标时,相比于非超标日,植物源、溶剂使用和燃烧源的贡献率均有增加,其中植物源的贡献增量较大,而机动车尾气和工业排放的贡献率却有一定程度的降低.     

基于OMI数据的京津冀及周边地区O3生成敏感性

基于O₃生成敏感性的指示剂法,利用OMI对流层柱浓度HCHO/NO₂分析夏季O₃敏感性.O₃控制区空间分布特征分析结果表明,O₃生成受VOCs排放控制的地区主要集中在北京、太原、石家庄等城市中心及工业较发达地区,受NO_x排放控制的地区主要集中在北京北部、河北北部、河南大部分地区、山东沿海城市,其他区域为NO_x-VOCs协同控制区.分析2005~2016年间京津冀及周边地区O₃生成敏感性的年纪变化特征表明,受VOCs控制的区域面积呈现先增大后减少,受NO_x控制的区域呈先减少后增加的趋势.NO_x控制区在2011年出现“拐点”,NO_x控制区面积占研究区域面积的比例达到最低38%.2011年之后NO_x排放量下降,NO_x控制区面积逐步增大,2016年NO_x控制区占比达到65%,VOCs控制区占比降低为3%.分析2005~2016年6~9月份O₃控制区月变化特征发现,相比6~8月份,9月份VOCs控制区增加显著,这是由于6~8月份的NO_x控制区转变为NO_x-VOCs协同控制区,NO_x-VOCs协同控制区向VOCs控制区转变.     

淄博市城区臭氧超标期间的VOCs污染特征与来源解析

近年来,我国城市的臭氧（O₃）污染问题日益突出.挥发性有机物（VOCs）是O₃生成的重要前体物,因此,了解VOCs主要特征以及来源对控制O₃污染具有重要意义.于2019年5～9月在淄博市开展了在线VOCs观测,共计监测56个物种.观测期间,O₃超标率为67.8%,ρ（VOCs）平均值为140.71μg·m^-3,O₃超标日的VOCs浓度为非超标日的1.04倍.从VOCs组分结构上看,浓度从高到低依次为：芳香烃>烷烃>烯烃>炔烃.其中1,3,5-三甲苯、邻-乙基甲苯、 1-丁烯和正己烷为超标日和非超标日排放较高的物种.臭氧生成潜势（OFP）中芳香烃和烯烃贡献较大.由PMF源解析结果得出,该城区VOCs来源主要包括机动车源、固定燃烧源、溶剂使用源、工艺过程源和天然植物源,其中机动车源为该城区最主要的VOCs来源.此外,O₃超标日的机动车源占比为32.3%,固定燃烧源占比为24.2%,相比于非超标日分别升高了3.3%和6.9...     

基于CMAQ/ISAM空气质量模型的北京市夏季臭氧来源解析研究

为了解北京市夏季臭氧(O₃)污染的特征与来源,采用区域空气质量模型(CMAQ)的综合源解析功能(ISAM)对北京市2019年6月不同区域的近地面O₃浓度及其来源贡献进行了数值模拟计算,量化了北京市、天津市、河北省、京津冀以外省份以及全球背景共14类NO_x和VOCs排放源对北京市不同区域O₃污染的贡献. 结果表明:①北京市不同地区O₃及其前体物来源存在显著差异,城区及近郊区NO_x和VOCs均主要来自于北京市本地排放,本地源排放对城区及近郊区的NO_x贡献(39.7%~46.4%)显著大于对远郊区的贡献(19.9%~38.8%),本地源排放对城区及近郊区的VOCs贡献(51.1%~75.8%)大于对远郊区的贡献(19.5%~39.6%). ②远郊区NO_x和VOCs浓度更易受非本地排放的输送影响. ③O₃主要来源于包括模拟区域外以及全球背景的边界传输贡献,边界传输对北京市不同受体区域的贡献均大于52.6%. ④北京市本地源排放对城区及近郊区O₃的贡献(6.8%~18.3%)大于对远郊区的贡献(2.4%~7.6%),京津冀以外源区的排放对北京市远郊区的贡献(5.2%~6.4%)大于对城区及近郊区的贡献(2.7%~4.4%),说明本地排放对远郊区影响相对较小,远郊区O₃浓度易受北部燕山山脉和太行山的阻隔影响. 因地理位置及地形原因,河北省不同源区对北京市不同区域O₃浓度的贡献存在一定差异. 研究显示,控制北京市夏季O₃污染应综合考虑城区与郊区O₃来源的差异性,做好周边区域的联防联控.      

东南亚生物质燃烧对我国春季PM2.5质量浓度影响的数值模拟

为研究东南亚生物质燃烧对我国的影响,利用NAQPMS(嵌套网格空气质量预报模式系统)模拟分析了2013年3月我国及东南亚污染物质量浓度分布,以及东南亚国家生物质燃烧对我国ρ(PM_2.5)的贡献. 结果表明:NAQPMS模式可较好地再现ρ(PM_2.5)的时空演变规律. 在我国西南部分地区,东南亚生物质燃烧贡献与当地人为源相当,并且在ρ(PM_2.5)较高时尤为明显. 东南亚生物质燃烧对我国的影响主要有两个路径:第一个路径是缅甸向云南等地的输送,对云南ρ(PM_2.5)的月均贡献达到20 μg/m3(贡献率为30%),是云南本地生物质燃烧贡献的2倍左右,日均贡献甚至可达到34 μg/m3(贡献率为43%),高于我国人为源贡献(28 μg/m3)和贡献率(36%);第二个路径是老挝和越南向云南与广西交界的输送, 对南宁ρ(PM_2.5)的月均贡献为10 μg/m3,日均贡献高值区间为20～40 μg/m3. 我国人为源对东南亚的影响较小,对ρ(PM_2.5)月均贡献率在10%以内,主要集中在越南和东南亚南部沿海城市. 东南亚人为源对我国的影响也较小,ρ(PM_2.5)月均贡献在2 μg/m3以下. 研究显示,东南亚生物质燃烧对我国特别是西南地区产生的影响不可忽视.      

2009~2019年中国人为CH4排放量的估算及时空格局

以中国340个地级及以上城市为研究对象,采用自下而上的核算方法,针对农业活动、能源活动和废物处理3个一级CH₄排放源,核算2009年和2019年中国人为CH₄排放量并分析其时空格局.结果表明：2009年中国人为CH₄总排放40.71Tg,2019年为42.89Tg,CH₄排放总量在增加,排放强度和人均排放量基本保持不变.一级排放源中,农业活动、能源活动和废物处理在2009年的CH₄排放量分别为24.88Tg、12.06Tg和3.76Tg,农业活动为主要排放源,2019年三者排放量分别为16.99Tg、21.62Tg和4.28Tg,能源活动成为主要排放源;二级排放源中煤炭开采的CH₄排放最多;不同城市中各排放源的占比存在较大差异,淮安、扬州和南通农业活动排放最多,晋城、大同和太原能源活动排放最多,而北京、上海和广州以废物处理排放为主.城市人为CH₄排放存在显著的空间正相关,高排放—高聚集的城市数量减少,分布集中;低排放—低聚集的城市数量增加,分布重心向东部地区转移;局部城市空间关联类型呈现出较强的空间锁定效应和迁移惰性特征.CH₄排放强度与人均CH₄排放的区域总体差异较大;CH₄排放强度地区间Theil指数差异较大,而地区内差异较小;人均CH₄排放地区间与地区内的Theil指数差异均较小.     

我国空气污染物人为源排放清单对比

空气污染物排放清单是影响数值模式结果准确性的关键因子之一. 定义不同排放清单中同一污染物排放量最大值与最小值之差与平均值的比值为差异度,对比分析了4个国内外广泛应用的人为污染源排放清单(TRACE-P、INTEX-B、REAS1.1和REAS2.0). 结果表明:INTEX-B、REAS1.1和REAS2.0清单中给出的2006—2007年我国(不包括港澳台地区数据)SO₂排放量差异度为12%,而在SO₂排放量较大的省份(如山东、河北和河南等)差异度达30%以上; NO_x和NMVOC(非甲烷挥发性有机物)的排放量差异度分别为51%和30%,在山东、江苏、浙江、北京和上海等经济较发达地区的差异度达到20%~80%. 相对于2000年的排放清单,2006—2007年排放清单各污染物的排放量增长明显,SO₂、NO_x和NMVOC的排放量在INTEX-B、REAS1.1和REAS2.0清单中的平均值分别为TRACE-P清单的1.6、1.9和1.5倍. 近年来经济的高速发展、能源消耗的增长和空气污染控制技术的应用等都会影响人为活动水平和排放因子的选取,这也是造成排放清单间存在差异的主要原因.      

VOCs源强不确定性对臭氧生成及污染防治影响的模拟分析

本文基于三维区域空气质量模式WRF-Chem,通过修改模式化学模块,量化输出过程量和诊断量,提供了一种定量分析挥发性有机化合物(VOCs)源强不确定性对O3生成影响的方法.为无法定量计算VOCs源强导致的臭氧生成率[P(O3)]偏差,以及由此对O3体积分数分布和污染控制相关联的VOCs敏感区和NOx 敏感区分布的误判提供了方法参考.采用标准统计参数对WRF-Chem模式的气象场与污染场模拟性能进行了评估,相关指标均优于前人结果.以INTEX-B(intercontinental chemical transport experiment-phase B)人为源、FINNv1(fire inventory from NCAR version 1)生物质燃烧源和 MEGAN(model of emissions of gases and aerosols from nature)生物源作为基准源,并以卫星观测数据作为约束,对排放源进行改进,评估了源改进前后臭氧生成率[P(O3)]、O3体积分数和O3控制敏感区指标(Ln/Q)的变化情况.仅人为VOCs(AVOCs)源增加68％后,P(O3)模拟峰值增升比例达13％～82％,以北京观测站点为例,P(O3)模拟月均峰值增加42％(22.5×10-9 h-1).对P(03)形成贡献比例最大的主要化学反应是HO2+NO(占比约68％),AVOCs源增加68％后,该反应贡献比例下降至65％.在改进源下,P(O3)普遍增加达到2×10-9～4×10-9h-O3各季节增幅较大的区域均主要集中在京津冀、长三角和珠三角中心城市及周边区域,与我国大型城市区基本都是VOCs敏感区的结论一致.整体而言,VOCs源强改进后,Nox敏感区O3体积分数增加幅度不大,不超过4×10-9,而部分VOCs敏感区增幅超过20 x10-9.VOCs源强的不确定性会影响O3形成过程中Nox和VOCs敏感区的判断,特别是VOCs源强明显低估会夸大VOCs敏感区的范围,从而降低O3调控对策的有效性.     

浙江省2013~2020年人为源氨排放清单

采用排放因子法建立了浙江省2013~2020年人为源NH₃排放清单,利用ArcGIS软件对NH₃排放量进行空间分配,并与浙江省部分城市PM_2.5组分中的NH₄⁺浓度进行对比,探究了人为源NH₃排放对NH₄⁺浓度变化的影响.结果表明,2013~2020年浙江省人为源NH₃排放量呈逐年下降趋势,2020年人为源NH₃排放量为13.5万t,较2013年下降23.1%.人为源NH₃排放以农业源为主,2013~2020年占比分布在57.2%~69.6%,其中畜禽养殖和氮肥施用NH₃排放量占比较高,且2020年排放量较2013年下降最为显著,分别为34.5%、44.1%.从空间分布来看,NH₃排放较高的地区主要分布在浙江北部和金衢盆地地区,杭州市和嘉兴市年排放量位于全省前两位.NH₃排放量较高的城市NH₄⁺浓度也较高,部分城市NH₄⁺浓度下降趋势与NH₃排放量下降趋势较为一致.     

京津冀地区散烧煤与电采暖大气污染物排放评估

散烧煤供暖是一种污染物排放量大、一次能源利用效率低的供暖方式,亟需寻找一种新的供暖方式替代散烧煤供暖.在对比评估散烧煤与电煤各种主要污染物排放量的基础上,提出直接电采暖和低温空气源热泵两种替代散烧煤供暖方案,以缓解京津冀地区大气污染,并对改造前后的污染物排放量和技术经济性进行分析;从区域污染物综合减排的战略角度提出对京津冀地区原散烧煤采暖用户进行低温空气源热泵供暖改造和燃煤电厂执行“超净排放”改造两种方案,并对两种方案的污染物减排效果进行了对比.结果表明:单位散烧煤的污染物排放量远高于电煤,其中散烧煤的SO₂、NO_x、烟尘和综合PM_2.5排放因子分别为17.12、2.80、6.37和9.80 g/kg,电煤的SO₂、NO_x、烟尘和综合PM_2.5排放因子分别为0.43、0.85、0.17和0.47 g/kg,散烧煤对综合PM_2.5的贡献是电煤的20.9倍;直接电采暖和低温空气源热泵供暖均能有效减少污染物排放量,其中直接电采暖可使每户每年采暖期的SO₂、NO_x、烟尘和综合PM_2.5分别减排66.38、7.15、24.79和36.96 kg,而采用低温空气源热泵的减排量分别为67.79、9.97、25.35和38.52 kg,但直接电采暖方式的一次能源利用效率(仅为33.7%)极低,因此不适合大面积推广;京津冀地区原散烧煤采暖用户在进行低温空气源热泵供暖改造后,其SO₂、NO_x、烟尘和综合PM_2.5年减排量分别为24.47×104、3.60×104、9.15×104和13.91×104 t,燃煤电厂执行“超净排放”改造后相应年减排量分别为1.28×104、4.25×104、1.30×104和2.31×104 t,其中低温空气源热泵供暖改造后的综合PM_2.5减排量达到燃煤电厂改造的6.0倍,并且年投资也较燃煤电厂改造低约4×108元.研究显示,采用低温空气源热泵供暖在污染物减排量、技术经济性和实施可行性等方面均具有优势.      

北京市2014年10月重霾污染特征及有机碳来源解析

2014年10月北京市出现了多次重霾天气,与此同时,通过全国秸秆燃烧卫星遥感监测发现,北京周边河南、河北等地区恰存在一定规模的秸秆燃烧活动. 对2014年10月4—27日北京市大气PM_2.5中的水溶性离子、金属、OC(有机碳)、EC(元素碳)和有机物示踪物等化学成分进行了分析,对霾天和非霾天PM_2.5中化学成分进行了比较,并使用CMB(化学质量平衡)模型对PM_2.5中有机物的来源进行了解析,采用后向轨迹模拟和卫星遥感图像定量评估生物质燃烧(秸秆燃烧等)对重霾污染的影响. 结果表明:霾天ρ(PM_2.5)〔(229.0±96.3)μg/m3〕是非霾天的5.0倍,水溶性离子总质量浓度〔(125.3±59.3)μg/m3〕是非霾天的6.5倍,ρ(SO₄2-)、ρ(NO₃-)和ρ(NH₄+)分别是非霾天的6.1、8.6和7.1倍,ρ(OC)〔(81.8±39.5)μg/m3〕是非霾天的7.8倍,ρ(EC)〔(6.7±3.4)μg/m3〕是非霾天的4.2倍;霾天生物质燃烧的示踪物——左旋葡聚糖和K+的质量浓度平均值分别是非霾天的9.1和3.3倍. 生物质燃烧、机动车排放以及二次污染物对有机细颗粒物的贡献率分别为18.9%、36.9%和41.9%;二次细颗粒物质量浓度增加了1倍左右;气象条件同样在很大程度上促进了霾的形成. 常规的源解析方法仅可对生物质燃烧的一次污染贡献进行定量,但对重霾污染贡献的全面评价尚需进一步探讨.      

船舶排放及不确定性对中国空气质量的影响

船舶排放是我国沿海地区重要的人为排放源,但现有的船舶排放评估研究大多只关注区域尺度的影响分析,而且忽视了排放清单的不确定性,这在一定程度上削弱了评估结果的可靠性.为此,本文利用WRF-SMOKE-CAMQ空气质量模型,定量评估了船舶排放及其不确定性对我国七大沿海港口城市夏季空气质量的影响,结果表明：船舶排放对我国主要沿海港口城市的SO₂、NO_x和PM_2.5浓度贡献范围分别为16.5%~62.5%、21.9%~72.9%和5.9%~26.0%,尤其对宁波、青岛和深圳等港口城市空气质量的影响显著,主要是由于港口较高的船舶排放以及气象传输两方面原因造成的;如果考虑船舶排放清单的总量不确定性,船舶排放对沿海港口城市夏季SO₂、NO_x和PM_2.5的影响分别呈现1.0~3.1,2.1~5.5,0.3~0.9μg/m³的波动;考虑船舶排放清单的时空分配不确定性,船舶排放对沿海港口城市夏季SO₂、NO_x和PM_2.5的影响分别呈现1.9~15.7,5.1~29.3,0.6~2.5μg/m³的波动.可见,船舶排放清单的不确定性对沿海城市船舶排放贡献影响量化有明显的影响.所以在评估船舶排放对港口城市空气质量的影响时,要考虑船舶排放清单的不确定性,尤其是时空分配的不确定性.而合理的时空分配能够提高船舶排放清单的质量和对沿海空气质量模拟的准确性.     

东北地区农业源一次颗粒物排放清单研究

采用自下而上的清单编制方法,搜集各农业环节(秸秆燃烧、整地、收割、谷物处理、化肥施用、农机排放、风蚀)排放因子、作物面积和耕作方式等信息,编制了2010年东北地区县级尺度的农业一次颗粒物(PM₁₀和PM_2.5)排放清单,并分析了农业源颗粒物排放的时空分布特征.结果表明:1)2010年东北地区农业源一次颗粒物PM₁₀总排放量54.6万t,PM_2.5总排放量35.6万t;2)东北地区农业源一次颗粒物PM₁₀排放量最大的农业活动环节是秸秆燃烧,占农业源总排放量的比例为60%,秸秆燃烧排放PM_2.5占PM_2.5农业源排放量的87%,整地环节是一次颗粒物排放的第2大农业排放源,对农业源排放PM₁₀和PM_2.5总量的贡献率分别是27%和6%; 3)PM₁₀和PM_2.5的排放强度空间分布表明,东北地区农业源颗粒物排放区域集中在黑龙江省东北部和中部地区,吉林省中部和辽宁省中部地区; 4)PM₁₀和PM_2.5排放的时间变化特征显示,PM₁₀农业源排放年变化曲线中,5月份和9、10月份是农业源排放一次颗粒物PM₁₀较多的月份,PM_2.5排放集中在9、10月份;5)本研究估算的污染物排放清单的不确定性为184.3%.未来的工作将侧重于典型农业区本土排放因子测定,从而有效减小排放清单的不确定性.     

农作物秸秆燃烧PM2.5排放因子的研究

农作物秸秆燃烧是一类重要的生物质燃烧形式,已是大气细粒子的来源之一.建立了实验室模拟-稀释通道采样系统,并利用这一系统测定了浙江、四川、河南、河北、北京(主要粮食产区)五地的玉米、小麦和水稻秸秆燃烧过程中PM_2.5的排放因子.结果表明:实验室模拟明火燃烧的w(PM_2.5)为7.2～39.0 g/kg,与文献[5],[7]～[8]中野外燃烧结果相似,表明两者燃烧状态具有相似性;排放因子受秸秆燃烧状态影响显著,闷火燃烧为明火燃烧的2.4～11.5倍;同时,农作物种类不同PM_2.5排放因子也存在明显差别;而排放因子随秸秆生长地域变化比较小.