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.      

山西省农业源PM10排放清单及特征研究

文章采用排放因子法计算了山西省2014-2018年农业源PM₁₀的排放量,分析了PM₁₀的变化趋势及排放特征,并编制了2018年山西省农业源PM₁₀的排放清单。结果表明：(1)2018年山西省农业源PM₁₀年排放总量为6.1×10⁴t,运城市和临汾市是排放量最大的2个地区,分别贡献了总量的16.85%和16.70%。秸秆焚烧和整地环节是产生PM₁₀的主要来源,贡献率为42%和37%。2014-2018年山西省农业源PM₁₀年平均排放量为6.3×10⁴t,且年际变化小。(2)山西省农业源PM₁₀排放量空间分布特征整体呈南北高,中部低的态势,运城市、临汾市和忻州市为高排放区,平均排放量为0.94×10⁴t。晋城市、太原市和阳泉市是低排放区,其他各市为中度排放区。山西省各市农业源PM₁₀排放密度范围在14.5～18.7 kg/hm²...     

乌鲁木齐道路扬尘PM2.5粒度乘数特征

粒度乘数用来表征道路扬尘中不同粒径颗粒物的分布情况,是构建道路扬尘排放清单的一个重要参数,直接影响排放清单的不确定性.2016年5—6月采用样方吸尘法采集乌鲁木齐市不同区域、不同类型道路积尘样品,通过再悬浮和便携式气溶胶粒径谱仪（Grimm1.109）分析得到样品的粒径数据,并利用校正公式计算得到道路扬尘K_2.5（PM_2.5粒度乘数）.结果显示:快车道K_2.5中位值为0.079 g/VKT,略大于慢车道（0.074 g/VKT）,非参数检验结果P=0.56（>0.05）,表明两种车道之间K_2.5差异无统计学意义;次干道、高速路、支路、主干道、快速路、环线、省道、县道和国道的道路扬尘K_2.5范围分别为0.083~0.112、0.063~0.093、0.055~0.154、0.047~0.107、0.065~0.090、0.697~0.090、0.060~0.080、0.046~0.118和0.051~0.069 g/VKT,这与车流量、车速和平均车质量等因素有关;K_2.5中位值存在区域差异,天山区最大（0.091 g/VKT）,其次是米东区（0.083 g/VKT）、水磨沟区（0.082 g/VKT）和头屯河区（0.081 g/VKT）,乌鲁木齐县最小（0.064 g/VKT）,利用单因素方差分析对其差异显著性进行检验,结果为P=0.107（>0.05）,表明不同区域间K_2.5中位值无显著性差异.乌鲁木齐市各地区道路扬尘K_2.5中位值（0.064~0.091 g/VKT）小于美国AP-42中推荐的经验参数（0.15 g/VKT）.研究显示,在建立乌鲁木齐市道路扬尘排放清单时,若直接采用美国AP-42推荐值,会加大排放清单的不确定性,因此需要通过校正公式对道路扬尘K_2.5进行校正,获得本地化粒度乘数值.      

天津郊区土壤风蚀源PM10排放清单不确定性分析

运用课题组自主开发的空气颗粒物风蚀源排放清单构建模型软件（PMEI-WES）,估算2016年天津市郊区土壤风蚀源颗粒物排放清单.采用蒙特卡罗模拟,分析了主要气象参数和土壤参数输入不确定性对排放量的影响,量化排放清单的不确定性.结果表明：2016年天津市郊区土壤风蚀源PM₁₀排放总量为22025.1731t.风速是影响排放量的最主要参数,排放量随风速增加呈指数增长,土壤碳酸钙与排放量呈正相关关系,土壤有机质与排放量呈负相关关系.排放总量95%概率范围为（15237.7581t,37434.8873t）,不确定度为（-37.48%,53.60%）;90%概率范围排放量为（16111.8606t,36104.7554t）,不确定度为（-33.89%,48.14%）.各区排放量不确定度大小与风速误差大小最显著.土壤参数对不确定度极值的影响较大.     

京津冀地区钢铁行业污染物排放清单及对PM2.5影响

以京津冀地区为研究区域,采取自下而上的方法,建立京津冀地区钢铁行业细化至焦化、烧结和球团、炼铁、炼钢、轧钢等工序的多污染物排放清单.清单估算结果显示,2015年京津冀地区钢铁行业SO₂、NO_x、TSP、PM₁₀、PM_2.5、CO、VOC的排放量分别为38.82、27.23、79.19、53.15、38.68、823.38、26.53万t,其中烧结和球团工序是最主要的污染物排放工序（17.0%~72.0%）,其次为炼铁工序（4.6%~42.4%）和轧钢工序（3.5%~35.7%）.采用具有污染物来源示踪功能的双层嵌套气象-空气质量模型系统（WRF-CAMx）耦合模型模拟京津冀地区钢铁行业污染物排放对区域大气PM_2.5浓度的影响.模拟结果显示：钢铁行业在春夏秋冬这4个季节对京津冀地区PM_2.5浓度贡献率分别达到14.0%、15.9%、12.3%、8.7%.各地市中,钢铁行业对唐山市PM_2.5影响最大,年均PM_2.5浓度贡献率高达41.2%,其次为秦皇岛市、石家庄市、邯郸市,年均PM_2.5浓度贡献率分别达到19.3%、15.3%、15.1%.     

双级虚拟撞击采样器应用于固定污染源PM10和PM2.5排放测量

为贯彻落实《大气污染防治行动计划》,环境保护部指导各地开展大气污染源排放清单编制工作,其中包括固定源PM_(10)和PM_(2.5)的排放清单.但目前国内尚无固定源PM_(10)和PM_(2.5)标准采样方法.本研究提出了适合我国固定源PM_(10)和PM_(2.5)测量的双级虚拟撞击采样方法,开发了相应的分级采样系统,并用该方法对各类固定源进行了现场测试.测试结果表明,所测试的煤粉炉电厂的烟囱入口PM_(2.5)质量浓度为(0.93±0.03)mg·m~(-3),PM_(10)质量浓度为(1.13±0.11)mg·m~(-3).所测试的垃圾焚烧电厂的烟囱排放口PM_(2.5)质量浓度为(3.3±0.65)mg·m~(-3),PM_(10)质量浓度为(6.9±0.86)mg·m~(-3).所测试的大型循环流化床发电厂的烟囱排放口PM_(2.5)质量浓度为(0.59±0.04)mg·m~(-3),PM_(10)质量浓度为(1.12±0.16)mg·m~(-3).所测试的钢铁转炉的烟囱排放口PM_(2.5)质量浓度为(0.15±0.04)mg·m~(-3),PM_(10)质量浓度为(0.43±0.15)mg·m~(-3).     

2010~2015年中国燃煤电厂NOx排放特征

基于中国2011~2015年发电企业逐台燃煤机组基础信息、活动水平及控制技术等,建立了燃煤电厂NO_x排放量计算方法和排放数据库.利用该方法,计算了2011~2015年逐个机组NO_x排放量,分析了2010~2015年中国燃煤电厂NO_x排放特征.结果表明：中国燃煤电厂NO_x排放量自2010年的1073万t增加到2011年的1132万t,达到排放峰值,随后逐年下降,到2015年下降到522万t.燃煤电厂NO_x排放地区分布不均衡,2015年内蒙、山东、江苏、江西、河南、河北、辽宁是排放量最大的省份,占中国燃煤电厂排放总量的48.8%.上海、江苏、天津、宁夏、山东、浙江和山西是排放强度最大的省份.从机组规模来看,单台容量在300~≤600MW之间的燃煤机组是NO_x排放的主要来源,当机组装机容量从100MW提高到1000MW时,NO_x平均排放绩效从2.91g/kWh降至0.48g/kWh,下降了近84%,这主要是由于装机容量越大的燃煤发电机组,电力工业技术水平和污染治理水平越高,NO_x平均绩效越低,环境行为越好.     

苏州市大气细颗粒物(PM2.5)工业源排放清单

通过发放调查表、现场咨询等形式,获得苏州市2012年工业企业基本信息,参照国内外已有研究成果,确定排放因子,并根据实际情况对钢铁行业进行了系数修订,得到苏州市工业源大气细颗粒物排放清单.结果表明:苏州地区工业源PM_(2.5)排放总量约为6.57×10~4t,工艺过程源和固定燃烧源分别占94%和6%;张家港地区贡献率最大,为51%,其次为常熟13.8%;姑苏区贡献率最小,为0.13%;苏州市平均排放强度为10.42 t·km~(-2),张家港排放强度最大,达到了43.57 t·km~(-2),其次为新区12.38 t·km~(-2);钢铁与炼焦、火电、水泥行业是PM_(2.5)的主要贡献者,分别为50%、17%和14%;空间分布显示苏州北部相对细颗粒污染较大,重点企业多集中在张家港、常熟地区,东部污染较少.     

2010~2015年我国水泥工业NOx排放清单及排放特征

基于我国2011~2015年水泥企业逐条生产线基础信息、活动水平及控制技术等数据,建立了水泥工业NO_x排放量计算方法和动态排放数据库.利用该方法,计算了2011~2015年逐条水泥生产线NO_x排放量,分析了2010~2015年我国水泥工业NO_x排放特征.结果表明,我国水泥工业NO_x排放量变化范围为168~199万t,自2010年的169万t增加到2012年的199万t,达到排放峰值,随后逐年下降,到2015年与2010年基本持平.水泥工业NO_x排放的地区分布不均衡,2015年安徽、四川、河南、湖南、云南、山东是排放量最大的省份,占全国排放总量的40%,上海、内蒙、山西、新疆、湖南、云南、四川是单位熟料NO_x排放强度最大的省份.从生产线规模来看,规模≥ 4000 t·d^-1的熟料生产线产量占比和NO_x排放量占比均最大,分别为68.5%和66.5%,单位熟料NO_x平均排放强度最低.水泥生产工艺结构的转变及水泥工业降氮脱硝工作的开展是影响水泥工业大气NO_x排放特征的主要因素.     

中国城市PM2.5时空动态变化特征分析:2015-2017年

近年来我国雾霾事件频发.采用2015-2017年全国329个地级及以上城市PM_2.5浓度每小时监测数据,利用全域空间自相关法、自然正交函数和空间描述统计分析的方法,从时空视角来揭示PM_2.5浓度的时间动态变化规律以及空间分布特征.研究发现：①从全国范围内来看,PM_2.5浓度均值逐年降低,降幅最高为夏季,最低为冬季,PM_2.5浓度位于40~60 μg·m^-3之间的城市降幅较大.PM_2.5浓度年内表现为"冬高夏低,春秋居中"的时间动态变化规律,且各年PM_2.5浓度达优良率不断提高.②细颗粒物污染改善程度最大的为德州,京津冀城市群和长三角城市群改善程度居中.全国PM_2.5污染范围逐年缩小,但新疆西部和冀鲁豫仍为高污染区,西南和东南沿海地区为低污染区.各区域污染的空间集聚逐年缩小.优良达标率在空间分布特征上无显著变化.③"大气十条"部分指标已完成,未来细颗粒物污染治理重点区域仍以京津冀地区为核心.在防治空气污染方面,必须加强区域联防联控机制.     

料堆风蚀扬尘排放量的一个估算方法

以美国环境保护局(EPA)推荐的计算料堆风蚀扬尘排放因子的方法为基础,探讨料堆风蚀扬尘排放量的估算,包括计算所需参数及其估算方法和计算过程.并估算了北京市石景山地区圆锥或椭圆形煤堆和平坦形煤灰料堆的扬尘排放量。结果表明,北京石景山地区1999年12月,1个高度7.8m、底面直径21.3m的圆锥形煤堆可排放817g PM₁₀,1个平坦的直径15.6m的圆形煤灰料堆可排放1612g PM₁₀.     

2015年中国地区大气甲烷排放估计及空间分布

CH₄是仅次于CO₂的重要温室气体,也是重要的化学活性气体.定量估算我国甲烷的排放量及分析其空间分布特征,对于控制温室气体排放,减缓温室效应具有重要意义.本文以2015年中国官方统计年鉴资料为基础,利用IPCC排放清单指南、国内外排放因子研究结果及动力学模型方法,从能源活动（煤炭开采和油气系统）、农业活动（反刍动物、稻田排放和秸秆露天燃烧）、自然源排放（自然湿地和植被排放）、废弃物处理（固体废弃物、工业污水和生活污水）和人工湿地等几个主要方面,对中国地区的CH₄排放进行定量估计.结果表明：中国地区2015年CH₄排放总量为61.59 Tg,其中以农业活动和能源活动为主要排放源,排放量分别达到20.42 Tg和20.39 Tg,占总排放量比例分别约为33.2%和33.1%.CH₄自然源考虑了植被和自然湿地排放,排放量为11.77 Tg,占比为19.1%;废弃物处理产生的CH₄排放量为8.64 Tg,占比为14.0%;人工湿地排放量为0.37 Tg,占比为0.6%.从空间分布来看,CH₄排放具有较明显的不均匀性,大值区主要集中在华北、西南及东南地区,而西北地区的排放量则相对较低,主要与各地的资源环境、人口密度和经济情况密切相关.     

我国钢铁工业一次颗粒物排放量估算

针对我国钢铁工业生产工艺以及颗粒物控制技术的分类,建立了一个细化到排放节点的自下而上的颗粒物排放模型.结合我国钢铁工业各地区活动水平以及颗粒物控制技术分布的历史变化趋势分析,利用此模型计算了2006—2012年我国钢铁工业一次颗粒物的排放系数和排放量.模型计算结果显示,2006年以来,我国钢铁工业颗粒物控制水平不断提高,PM_(2.5)、PM_(2.5)~10和PM10的排放系数分别降低了21.2%、19.3%和19.0%.钢铁工业一次颗粒物排放量在2006—2011年间持续增长,2011年TSP排放量为602×104t,PM10排放量为200×104t,PM_(2.5)排放量为124×104t;2012年排放量出现下降,TSP排放量为561×104t,PM10排放量为187×104t,PM_(2.5)排放量为116×104t.2012年我国钢铁工业一次PM_(2.5)排放量中的有组织排放占39.5%,无组织排放占60.5%;除加严有组织源管控之外,减少颗粒物无组织排放,对于钢铁工业颗粒物排放控制也非常重要.我国钢铁工业颗粒物排放量分布不均衡,河北、山东、江苏、辽宁、山西5个省的排放超过全国总排放的50%.     

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。     

广东省船舶排放源清单及时空分布特征研究

分别采用基于船舶引擎功率和耗油量的排放因子法,估算了广东省地区2010年的船舶排放清单,并选取客货运输吞吐量、航道通航能力因子和港口地理坐标等数据作为权重因子,研究了该地区各类船舶排放的时空分布特征.结果表明,广东省各类船舶在2010年的SO2、NO x、CO、PM10、PM2.5和VOCs排放总量分别为14.6×104t、23.1×104t、3.0×104t、7.9×103t、7.2×103t和9.3×103t.广东省客货运输船舶月排放波动较小;渔业船舶在1月、4月和11月份的排放比例最高.广东省客货运输船舶水域排放集中在西江干线水道和珠江三角洲高等级航道网内,港口排放主要分布在广东省珠江三角洲沿海发达城市地区;渔船港口排放量呈显著的沿海条带状空间分布特征.     

长沙市人为源大气污染物排放清单及特征研究

根据收集的长沙市人为源活动水平数据,建立了该地区2014年1 km×1 km人为源大气污染物排放清单.结果显示,2014年长沙市SO_2、NO_x、CO、PM_(10)、PM_(2.5)、BC、OC、VOCs和NH_3排放总量分别为53.5×10~3、78.3×10~3、284.6×10~3、102.3×10~3、42.1×10~3、4.0×10~3、7.2×10~3、64.2×10~3、27.1×10~3t.化石燃料固定燃烧源为最大的SO_2排放贡献源,道路移动源是主要的NO_x贡献源,CO排放主要来自化石燃料固定燃烧源和道路移动源,长沙市VOCs的最大贡献源是溶剂使用源,PM_(10)、PM_(2.5)最主要的排放源是扬尘源,BC最大的排放贡献源为化石燃料固定燃烧源,生物质燃烧源是最大的OC贡献源,NH_3排放主要来源于畜禽养殖和农业施肥.空间分布结果显示,长沙市NH_3的排放在宁乡县、望城区、长沙县、浏阳市分布较多,主要呈现片状分布.其他污染物排放高值区则主要分布在中心城区、工业区及道路分布区域.     

成都市大气污染物排放清单高分辨率的时空分配

传统的污染物时空分配方法由于分辨率较低而常无法满足空气质量模拟的需要.本研究根据各污染源的排放特点,确定可用于高分辨率时空分配的识别因子和建立时空分配权重的估算方法,并以成都市为例,建立了2012年成都地区高分辨率时空分配清单.结果表明,根据清单的时空分配结果,成都市的污染物排放主要集中在成都市区、成都周边的工业区(特别是东部城区)及交通流量大的高速路地区,且排放时间大部分集中在冬季和春季.这与实际的污染排放来源及环境空气质量的实际监测结果较为一致.说明本研究提出的高分辨时空分配方法较为合理可靠,可以有效降低传统方法空间分配的偏差和提高分配结果的精度,可满足后续的空气质量模拟的需要.     

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%.     

湖南省天然源挥发性有机物排放时空特征研究

基于MEGANv3.1模型,结合WRF3.4.1气象数据、MODIS数据提取的叶面积指数、J4置信度下不同植被排放因子、生态功能类型数据及植被生长因子数据,估算了湖南省范围内2018年植被挥发性有机物(Biogenic Volatile Organic Compounds,BVOCs)排放情况.结果显示,湖南省BVOC...     

广东省人为源大气污染物排放清单及特征研究

本研究根据收集的广东省人为源活动水平数据,采用合理的估算方法、排放因子和GIS技术,建立了该地区2010年3 km×3 km人为源大气污染物排放清单.结果显示,2010年广东省SO2、NOx、CO、PM10、PM2.5、BC、OC、VOCs和NH3排放总量分别为867.8×103、1607.0×103、7476.0×103、1397.6×103、633.2×103、50.5×103、98.3×103、1436.5×103和578.3×103t.固定燃烧源是SO2和NOx的最大排放贡献源,CO排放主要来自道路移动源、固定燃烧源和生物质燃烧源,扬尘源和工业过程源是主要的PM10和PM2.5排放源,生物质燃烧源是最大的BC和OC贡献源,VOCs排放主要来自有机溶剂使用源、道路移动源和工业过程源,NH3排放主要来源于畜禽养殖和氮肥施用.东莞、佛山和广州是主要的SO2、NOx、CO和VOCs排放城市,广州、清远和梅州是最主要的PM10和PM2.5排放城市,BC排放集中在广州、深圳、东莞、佛山等珠三角城市,OC的重要排放城市为湛江和茂名,NH3排放主要分布在茂名、湛江和肇庆.空间分布结果显示,广东省NH3排放高值区分布在粤西和粤东地区,其他污染物排放高值区则主要分布在珠三角城市群.本研究建立的排放源清单仍具有一定的不确定性,建议后续研究加强大气污染源排放的基础研究,进一步完善该地区的排放源清单,以期为区域大气污染预报预警和污染控制措施的制定提供重要基础数据.