浙江省2008~2018年人为源氨排放清单及分布特征

以浙江省为研究区域,通过收集11个地级市各类氨排放的活动水平数据,采用排放因子法建立了2008~2018年浙江省人为源氨排放清单,并利用ArcGIS进行1 km×1 km空间网格分配.结果表明,2008~2018年浙江省人为源氨排放量总体呈现下降趋势,年均下降率约3.97%;2018年浙江省氨排放量为108.52 kt,其中农业源为90.02 kt,非农业源为18.50 kt,排放强度为1.03 t ·km^-2;杭州市、嘉兴市和温州市的氨排放量高于其他城市,分别占全省总量的14.72%、11.86%和11.80%;空间分布特征显示,氨排放主要分布在浙江省北部区域,呈现出"北高南低"的排放趋势;不确定性分析表明,氨排放量模拟平均值为108.37 kt,在95%置信区间的不确定度范围为-5.40%~5.60%.     

2008—2020年京津冀及周边地区人为源氨排放清单研究

氨可以在大气中转化生成铵根离子,成为PM_2.5中重要的水溶性无机离子组分,长时间序列的氨排放清单是研究PM_2.5污染历史成因的重要基础.为探究京津冀及周边地区人为源氨排放来源和排放特征,根据北京市、天津市、河北省、山西省、山东省和河南省的各类氨排放活动水平,采用排放因子法建立了京津冀及周边地区的氨排放清单.结果表明：(1)2008—2020年京津冀及周边地区的氨排放量总体呈下降趋势,从3 170.21×10³ t降至2 767.59×10³ t.农业源是主要贡献源,其氨排放量(2 551.94×10³～3 061.26×10³ t)占氨排放总量的92.21%～93.38%;非农业源氨排放量介于209.85×10³～232.38×10³ t之间.(2)2020年,河南省的氨排放量最大,为908.57×10³ t,占京津冀及周边地区氨排放总量的32.83%,其次为山东省、河北省和山西省,占比分别...     

四川省2005~2014年农业源氨排放清单及分布特征

根据收集到的四川省2005~2014年农业源氨活动水平数据,采用合理的估算方法和排放因子,建立了该地区2005~2014年农业源氨排放清单,利用GIS建立了3 km×3 km的网格化清单,并分析了农业源氨排放与PM₁₀之间的关系.结果表明2005~2014年间,四川省农业源氨排放总体上呈现出下降趋势,2006年排放量最高;21个市（州）农业源氨变化趋势各不相同,年际变化较大的城市包括成都市、眉山市、自贡市、泸州市、宜宾市、攀枝花市、阿坝州和甘孜州;畜禽养殖和氮肥施用均为农业源氨主要排放来源,研究期间的贡献率分别为72%~79%和20%~27%;畜禽养殖中,绝大部分城市氨排放量较大的为生猪、家禽和牛,而自贡市由于特殊的饮食习惯,兔为氨排放量最高的牲畜,贡献率为39%;成都及周边地区、川东北地区和川南地区是四川省农业源氨排放的主要贡献地区;空间分布上,农业源氨主要分布在四川省东部,且主要来源于城市周边区县;农业源氨排放量与PM₁₀质量浓度的变化趋势呈现出较好的一致性,表明农业源氨排放对颗粒物生成有较大影响.     

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.     

四川省2012年人为源氨排放清单及分布特征

根据收集到的各类人为氨源的活动水平数据,采用合理的估算方法和排放因子,建立了四川省2012年人为源氨排放清单,并分析了氨排放的空间分布特征.结果表明:四川省2012年人为源氨排放总量为994.8×103t,排放强度为2.12 t·km-2;畜禽养殖为最主要的排放源,分担率达62.31%,其次为氮肥施用,分担率为23.14%;生猪和牛是畜禽养殖中主要贡献者,共占畜禽排放总量的64%;成都市和达州市为氨排放量较大的城市,均占四川省排放总量的10%;空间分布特征显示排放量较大的网格主要集中在四川省东部,且多来自于城市周边区县.     

2015~2020年厦漳泉地区大气氨排放清单及分布特征

收集厦漳泉地区各类大气氨排放源的区县活动水平,基于排放因子法建立了2017年大气氨排放清单（1 km×1 km）,同时对2015~2020年大气氨排放趋势进行了分析.结果表明,厦漳泉2017年大气氨排放量为27.40 kt,其中畜禽养殖、农田生态系统、人体排放、燃料燃烧和废物处理占排放总量的比例分别为42.48%、22.04%、14.71%、7.08%和5.69%.大气氨排放密度顺序为：厦门（1.94 t ·km^-2）>泉州（1.07 t ·km^-2）>漳州（0.95 t ·km^-2）,高值区主要分布于人口集中的沿海城区和畜禽养殖业与种植业发达的内陆乡镇地区,氨排放量月度分布与温度变化规律一致.受不同地市经济结构和发展水平的影响,2015~2020年泉州市氨排放表现为下降,而厦门和漳州两市氨排放变化存在一定的波动,氨排放强度整体呈现随人均GDP上升而下降的趋势.     

四川省2008-2014年水泥行业大气污染物排放清单及时空分布特征

根据收集的四川省水泥行业活动水平数据及排放因子,建立了四川省2008-2014年水泥行业大气污染物排放清单,分析其年际变化趋势,识别时间分布特征,并利用GIS建立了高分辨率的网格化清单.此外,对水泥行业污染物排放的不确定性范围进行了定量估算.结果表明,2008-2014年水泥行业SO₂和NO_x排放显著增长,而PM₁₀和PM_2.5排放呈下降趋势;成都及周边地区以及川东北地区是水泥污染排放的主要贡献地区,大部分城市的污染变化与全省的情况基本一致;新型干法水泥产量比重由2008年的41%增长至2014年的88%,随之各污染物排放占比也显著增长,2014年约达到90%;水泥NO_x排放对空气NO₂质量浓度有一定影响,变化趋势较为一致,相比而言,PM₁₀质量浓度受水泥排放影响较小;水泥产量月变化特征不明显,年初1、2月份产量较低,下半年产量高于上半年;在空间分布上,污染物排放主要集中在德阳-绵阳、眉山-乐山及内江-自贡等地;水泥行业排放清单的不确定性主要来源于污染物去除效率及排放因子的选取,其中,PM_2.5不确定性范围较大,约为-64%~103%,SO₂的不确定性范围较小,为-45%~45%.     

长株潭地区人为源氨排放清单及分布特征

根据收集到的长株潭地区各类人为源氨排放的活动水平数据和排放系数,建立了长株潭地区2013年人为源氨排放清单,并根据空间特征数据进行了3 km×3km的空间网格分配.结果表明,长株潭地区2013年人为源氨排放总量为7.27×10~4t,排放强度为2.59 t·km~(-2);其中,畜禽养殖业和农田生态系统为最主要的氨排放源,氨排放分担率分别达58.60%和29.73%;畜禽养殖业中,肉牛、蛋鸡和肉猪是主要贡献源,分别占畜禽养殖业氨排放总量的26.26%、21.40%和18.43%;宁乡县、湘潭县和浏阳市为氨排放量较大的县市,分别占长株潭地区氨排放总量的17.49%、12.82%和12.02%;石峰区和岳塘区的氨排放强度最大,分别达到了9.14 t·km~(-2)和5.01 t·km~(-2).空间分布特征显示排放量较大的网格主要是大型点源.     

南通市人为源大气氨排放清单及特征

根据收集的南通市各类人为氨排放源的活动水平数据,采用合理的估算方法和排放因子,估算了2009年南通市的人为源大气氨排放量。结果表明,2009年南通市人为源大气氨排放量为60.02 kt,其中,畜禽源和氮肥使用是两个最大排放源,氨排放量分别为31.54 kt和23.43 kt,分别占南通市大气氨排放总量的52.5%和39.0%。畜禽源中生猪是NH3排放最大贡献源,占畜禽源排放总量的46.4%,其次是家禽,其贡献率为36.4%。南通市氨平均排放强度为6.59 t.km-2.a-1。     

南通市人为源大气氨排放清单及特征

根据收集的南通市各类人为氨排放源的活动水平数据,采用合理的估算方法和排放因子,估算了2009年南通市的人为源大气氨排放量。结果表明,2009年南通市人为源大气氨排放量为60.02 kt,其中,畜禽源和氮肥使用是两个最大排放源,氨排放量分别为31.54 kt和23.43 kt,分别占南通市大气氨排放总量的52.5%和39.0%。畜禽源中生猪是NH3排放最大贡献源,占畜禽源排放总量的46.4%,其次是家禽,其贡献率为36.4%。南通市氨平均排放强度为6.59 t.km-2.a-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...     

西安市人为源大气氨排放清单及特征

根据西安市各类氨排放源活动水平数据,采用合理的估算方法和排放因子,建立了2013年西安市人为源大气氨排放清单.结果表明,2013年西安市人为源大气氨排放量为47.17×10~3t,排放强度为4.57 t·km~(-2);畜禽养殖和氮肥施用是排放贡献最大的两个人为源,氨排放量分别为20.55×10~3t和17.51×10~3t,占排放总量的80.68%;畜禽养殖中,牛和猪是最大的排放源,占畜禽养殖排放总量的75.03%;临潼区是排放量最大行政区,排放量为10.73×10~3t,分担率为23.22%;阎良区的排放强度最大,达到14.75 t·km~(-2).     

长江三角洲地区人为源氨排放清单及分布特征

根据各类氨排放源的活动水平和排放因子,估算了2004年长江三角洲地区16个城市的氨排放量.结果表明,2004年长三角地区氨排放量为460.68kt,其中,氮肥使用和畜牧源是两个最大排放源,氨排放量分别为227.33kt和203.28kt,分别占长江三角洲地区氨排放总量的49.3%和44.1%,氨排放在长三角地区各城市间有较大差异,排放量超过40kt·a-1的城市为南通市、上海市、嘉兴市和泰州市,这4个城市的氨排放总量约占长三角地区氨排放量的42.5%.长江三角洲地区氨平均排放强度为4.20t·km-2·a-1,排放强度超过6t·km-2·a-1的城市为嘉兴市、南通市、泰州市和上海市,其中,嘉兴市的排放强度最大,为10.83 t·km-2·a-1.     

浙江省人为源氨排放清单建立及分布特征

通过收集各类氨排放源的活动水平数据,选取合适的排放因子以及估算方法,建立了2017年浙江省人为源氨排放清单,分析各排放源的排放分摊率以及浙江省各市的排放情况,并利用ArcGIS对浙江省氨排放量和排放强度的空间分布进行分析.结果表明, 2017年浙江省人为源氨排放量为122.00 kt,以农业源排放为主,其中农田生态系统氨排放量最高,达到36.06 kt,并以氮肥施用贡献最大(87.12%);其次是禽畜养殖,占到人为源氨排放总量的29.44%.非农业源中废物处理和人体排放源贡献最大,分别占到非农业源氨排放量的44.07%和28.49%. 2017年杭州市氨排放量最高,占浙江省氨排放总量的17.83%;但嘉兴市的氨排放强度最大,达到3.82 t·km^-2.从空间分布来看,氨排放量主要集中在浙江省北部和东南部,而浙江省北部和东北部的氨排放强度相对较高.     

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.     

青岛市人为源氨排放清单及分布特征

通过调查收集各类人为源氨排放活动水平数据,选取合适的排放因子,建立了青岛市2019年人为源氨排放清单,分析了青岛市人为源氨排放贡献特征及分布特征.结果表明,2019年青岛市人为源氨排放总量为28.33×10³ t,排放强度为2.51 t·km^-2.其中,畜禽养殖是青岛市最主要的排放源,占全市氨排放总量的比例高达77.80%,其次为农田生态系统和废弃物处理,氨排放量分别占全市总量的7.64%和6.87%.2019年,平度市和莱西市氨排放量较高,分别占青岛市氨排放总量的34.18%和26.23%,而市北区和莱西市排放强度较高,分别达到7.26 t·km^-2和4.74 t·km^-2.从空间分布上,氨排放量较高的镇街主要分布在青岛市北部和西北部,而排放强度较高的镇街则集中在青岛市市区中部和北部地区.     

苏州市人为源氨排放清单及其分布特征

通过调研分析苏州大市范围内的农业、工业、生活及交通等相关活动水平数据,采用排放因子法建立了2013年苏州市人为源氨排放清单. 结果表明:2013年苏州市人为源氨排放总量为22 020.18 t,排放强度为3.06 t/km2;畜禽养殖、工业源、氮肥施用是苏州市氨排放的主要来源,排放量分别为8 080.99、7 103.50、4 841.23 t,共占氨排放总量的90.94%. 其中,工业源的氨排放分担率为32.25%,高于全国平均值,火电行业和化肥制造行业的氨排放占工业源排放总量的90.14%,烟气脱硝过程的氨逃逸值得关注;在畜禽源中,肉鸡和生猪是最大的氨排放源,二者排放量分别占畜禽养殖氨排放总量的42.59%和37.14%. 太仓、张家港、常熟依次为苏州市氨排放量和排放强度最大的3个地区,共占氨排放总量的69.02%,苏州市区氨排放量位列第四但排放强度最低. 空间分布特征表明,苏州市东北部氨排放较集中,中部排放量较小,周边地区特别是沿江县级市的排放量较大. 研究显示,氨排放清单的建立可为苏州市氨排放控制提供基础数据.      

乌鲁木齐市散煤燃烧大气污染物排放清单及时空分布特征

为研究乌鲁木齐市散煤燃烧对大气污染物的贡献情况,根据实地调研收集到的散煤燃烧活动水平数据,利用排放因子法建立2015年乌鲁木齐市散煤燃烧PM_2.5、SO₂和NO_x的排放清单,利用ArcGIS空间分析工具进行空间分布特征分析,使用蒙特卡罗方法进行不确定性分析.结果表明:2015年散煤燃烧排放PM_2.5、SO₂、NO_x分别为1.70×104、4.13×104、2.80×103 t.PM_2.5和SO₂排放的主要贡献区域为乌鲁木齐县,分别占排放总量的27.35%和26.23%,这是由于乌鲁木齐县社区居民和大棚种植耗煤量较大所致;NO_x排放的主要贡献区域为米东区,贡献率高达28.03%,这是因为米东区社区居民所用炉灶为手动炉排层燃炉灶,其排放因子较大所致.空间分布特征表明,污染物主要分布在米东区南部、沙依巴克区北部及乌鲁木齐县中部.不确定性分析表明,村庄、社区、大棚种植、商业和事业单位在95%的置信区间时不确定性分别为-69%~165%、-57%~116%、-68%~171%和-67%~165%.蒙特卡罗预测结果（平均值）高于排放清单的计算结果.研究显示,乌鲁木齐市散煤燃烧对污染物排放贡献较大,并且具有明显的季节性和区域性特征.      

青海东部城市群大气氨排放清单研究

为了掌握青海东部城市群内大气氨的排放来源及排放特征,搜集并整理了各排放源的活动水平数据,利用排放因子法计算了2017年青海省东部城市群大气氨排放清单.结果表明:①青海省东部城市群2017年氨排放量为44.92×103 t,排放强度为2.80 t/km2.②农业源是区域内最大的氨排放源,其中畜禽养殖和农田生态系统氨排放量分别占总排放量的81.07%和7.12%,绵羊、奶牛和肉牛的氨排放量较大.③湟中区和大通回族土族自治县氨排放量较高,占总排放量的53.7%,城中区、大通回族土族自治县、湟中区、湟源县、平安区、乐都区、民和回族土族自治县、互助土族自治县的主要氨排放源均为畜禽养殖源.④污染源分布受地形地势影响,多沿湟水流域分布,同时也与地区经济发展水平有关.研究显示,大气氨排放源以畜禽养殖源为主,且集中于湟中区和大通回族土族自治县.      

监利县大气污染源排放清单及特征研究

根据监利县大气污染源活动水平数据,文章建立了2017年1 km×1 km的大气污染源排放清单,得到监利县SO₂、NO_x、CO、VOCs、NH₃、PM₁₀、PM_2.5、BC和OC的排放量依次为753.3、3 975.5、15 217.5、8 952.2、6 998.6、6 807.7、3 256.2、3 65.2和896.9 t。化石燃料固定燃烧源为SO₂的最大排放源;移动源是主要的NO_x贡献源;NH₃主要来自农业源排放;PM₁₀和PM_2.5主要来自扬尘源和生物质燃烧源;CO、VOCs、BC和OC主要来自生物质燃烧源。空间分布结果显示,NH₃排放集中于农业区且呈片状分布;NO_x、CO和PM₁₀的排放与移动源或道路扬尘排放关系较大,故呈明显带状路网分布。其余污染物的排放高值点则主要集中在监利县北部的容城镇和红...