河谷城市大气环境容量的研究

科学核算大气环境容量,对于合理确定污染物总量控制指标,进而实施大气污染管控措施、治理区域大气污染问题有重要意义.以河谷城市兰州市中心城区为研究区域,利用WRF模式模拟了研究区域的边界层高度及混合层平均风速,并根据地形条件,从污染气象角度给出了扩散单元面积,利用A值法（A为地理区域性总量控制系数）计算兰州市中心城区SO₂、NO_x及VOCs的大气环境容量;同时,将兰州市中心城区2016年SO₂和NO_x的排放总量与SO₂和NO_x的环境容量进行对比,结合区域环境质量监测资料说明大气环境容量设置的合理性.结果表明:①兰州市中心城区的A值具有季节性变化特征,其在春、夏两季较大,在秋、冬两季较小,春、夏两季A值较大的主要原因是边界层高度及边界层内的平均风速较大,而冬季则相反.②兰州市中心城区SO₂、NO_x和VOCs的大气环境容量分别为4.05×104、1.81×104和5.44×104 t/a.③2016年SO₂的实际年排放量（1.62×104 t）未超过大气环境容量限值（4.05×104 t）,尚有余量（2.43×104 t）,这与兰州市2016年4个环境空气质量监测点ρ（SO₂）年均值均达到GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准的现状一致;NO_x的实际年排放量（3.16×104 t）已超过大气环境容量限值（1.81×104 t）,无环境容量（-1.35×104 t）,这与兰州市2016年4个环境空气质量监测点ρ（NO_x）年均值均超过GB 3095-2012二级标准值的现状一致.研究显示,采用A值法计算的兰州市大气环境容量符合区域污染扩散特征.      

深圳市SO2污染来源及其特征分析

以珠江三角洲地区2004年SO₂源排放清单、国家级气象站及深圳市气象站气象资料和空气质量监测数据为基础, 采用基于扩散模式的污染源解析技术对深圳市SO₂污染来源进行研究. 利用非稳态气象和空气质量(CALPUFF)模拟系统,模拟外来污染源及深圳市局地污染源排放扩散行为,定量计算2类污染源对深圳市SO₂浓度的贡献率,并分析其时空变化特征. 结果表明:珠江三角洲地区2004年SO₂排放总量为72.9×104 t, 深圳市局地排放量约4.65×104 t;深圳市SO₂污染是由局地污染源和外来污染源排放共同作用的结果, 对SO₂的贡献率分别约为75%和25%, 表明局地污染源排放是深圳市SO₂污染的最主要来源.      

中国省际SO2排放的环境学习曲线及减排潜力

基于2005年SO₂排放量,对人均SO₂排放量和万元产值SO₂排放量的区域分布格局及其成因进行了定量分析;同时,基于1992—2005年SO₂排放量和经济发展数据,建立了28个省区万元产值SO₂排放量随人均GDP变化的环境学习曲线;并以所建立的环境学习曲线为依据,分析了1992,1995,2000和2005年4个时段的环境负荷变化及SO₂的减排潜力.结果表明:经济发展水平越高的地区,万元产值SO₂排放的负荷越小,万元产值SO₂减排的潜力越小;反之,经济发展水平越低的地区,万元产值SO₂排放的负荷越大,万元产值SO₂减排的潜力越大.      

基于气象分型的大气环境允许排放量测算方法

本文提出一种基于气象条件分型的城市大气环境允许排放量测算方法,该方法基于环境空气质量和颗粒物组分数据,对气象条件进行分污染天气类型的二次转化规律研究,并确定不同天气类型下的迁移扩散系数.基于扩散理论,建立了污染物排放强度、不同天气类型迁移扩散系数和目标控制浓度之间的关系,在特定区域排放布局和排放方式基本不变的前提下,测算不同天气类型达空气质量标准下的一次PM_2.5,PM₁₀,NO_x和SO₂的允许排放量.以沧州市为例,结合空气质量从优到严重污染程度将对应气象要素依次划分为7种天气类型,测算7种天气类型达空气质量目标下的主要污染物允许排放量.基于2018年基准年的排放量,在天气类型7最不利气象条件下,沧州市一次PM_2.5,PM₁₀,NO_x和SO₂排放量削减率应分别在82.62%,81.17%,75.05%和74.54%以上,才能达到空气质量标准.结果表明,不利气象条件下大气环境允许排放量很小,需要更大力度减少污染物排放,才能避免发生重污染天气.     

亚洲季风强弱年蒙自市大气环境容量差异估算

利用区域空气质量模式WRF-Chem,对亚洲季风气候变化背景下云南省蒙自市大气环境容量进行模拟评估.根据标准化南亚夏季风指数分别选取2005年和2015年为强、弱季风年.对2015年四季（以1月、4月、7月和10月为代表月）和2005年夏季（7月为代表月）的主要大气污染物浓度进行模拟.结果表明蒙自市2015年全年CO、NO₂、SO₂、PM_2.5、PM₁₀的大气环境容量分别为120.31、1.127、1.875、1.267、1.688（×10⁴t/a）,其中各污染物冬季大气环境容量最小,春季的最大（PM₁₀除外）,且PM_2.5在冬季排放量已饱和.强季风年相对弱季风年夏季CO、NO₂、SO₂、PM_2.5、PM₁₀的大气环境容量分别提升4.81%、3.86%、12.6%、18.4%、8.7%,其中PM_2.5的容量提升最高.亚洲季风年际变化对云南高原空气质量及大气环境容量具有重要的调制作用.     

长江三角洲冬季电厂排放对大气污染的影响

分析了长江三角洲地区电厂排放的基本特征并利用WRF-Chem模拟冬季大气污染状况,研究了冬季电厂排放主要污染物的特征及其对空气质量的影响,结果显示,长三角电厂排放的主要大气污染物为SO₂、NO_x及PM_2.5,2010年排放量可分别达到826.8、1475.6和137.3Gg,分别占长三角地区人为源总排放量的34%、38%和14%.冬季主要大气污染物（SO₂、NO₂、PM_2.5）浓度高值区分布在南京-上海,杭州-宁波一带.电厂对SO₂浓度贡献量（率）的空间分布与SO₂排放的空间分布较为一致,而NO₂、PM_2.5,其贡献量（率）的高值区主要分布在安徽、浙江和江西的交界处以及浙江省的东海岸.相对SO₂、NO₂,电厂对PM_2.5贡献量（率）较低,各地均在20μg/m³（15%）以下.污染时期电厂排放对模拟的PM_2.5和SO₂贡献率（6.9%、34.2%）较清洁时期（4.9%、20.7%）大,而对于NO₂,清洁和污染时期的贡献量没有明显差别,均在10μg/m³左右.冬季气温低、风速小及边界层高度低的特征不利于低层污染物的扩散,易导致重污染事件的发生.     

济南市大气燃煤污染诊断

根据对济南市大气环境质量的分析,通过多源数值模式的模拟试验,导出不同污染源类型对污染物浓度的贡献率,作出大气SO₂污染来源分析,得出如下结果:济南市SO₂浓度空间分布表现为2个高中心的特点,主要由中架源与低矮源共同作用造成的;低矮源与中架源SO₂排放量之和约占排放总量的1/3,对SO₂浓度贡献之和占主要地位;高架源污染物排放量大,但对整个研究区域的质量浓度贡献较小,如果考虑城市污染对周边的影响,高大的污染源应引以重视;防治和规划济南市SO₂污染最主要的是对中架源和低矮源加以控制.      

近周边电厂源对北京市采暖期间SO2的贡献分析

应用中尺度气象模式(MM5)与区域多尺度空气质量模型(CAMx)的耦合模型系统,模拟研究了2005年采暖期间近北京地区电厂源排放对北京市空气质量的影响;采用SO₂贡献来源识别技术筛选了对北京市空气质量影响大的区域电厂源. 结果表明:近北京地区电厂源对北京市ρ(SO₂)的影响从南到北呈递减趋势,其对北京城区、北京全市ρ(SO₂)月均贡献值分别为6.97和6.40 μg/m3;影响北京城区ρ(SO₂)的电厂排放源主要来自张家口、唐山、天津、石家庄、廊坊和衡水等地区,占ρ(SO₂) 总贡献值的83.2%;为缓解北京采暖期间SO₂污染压力,应首先控制和削减张家口、天津、唐山、石家庄地区SO₂排放量大的电厂源.      

佛山市中心城区工业污染源排放的数值模拟

以广东省佛山市中心城区为研究区域,在分析城区工业污染源排放与分布特征的基础上,应用中尺度气象模式MM5耦合空气质量模式CALPUFF的方法,模拟了中心城区工业污染源排放SO₂的扩散传输过程. 在考虑周边污染源及本地污染物的情况下,发现ρ(SO₂)模拟值与实测值的变化趋势一致,表明模拟方案可较好地反映ρ(SO₂)的时空分布特征. 分析中心城区工业源排放时空分布模拟结果发现,工业污染源排放与分布特征和气象环境是影响城区工业源排放SO2的时空分布的重要因素.      

成渝经济区火电发展的大气环境影响

基于CALPUFF模型,以2007年为基准年,根据成渝经济区基准年火电SO₂排放量、2008—2009年国家核定的火电SO₂减排量(20.9×104 t)、“十二五”年地方计划火电SO₂减排量(18.5×104 t)以及地方愿景下的“十二五”期间新增火电SO₂排放量,设计3种不同排放情景,并且对不同情景下的ρ(SO₂)分布特征进行了模拟. 结果表明:2008年和2009年成渝经济区的火电SO₂减排使成渝经济区的ρ(SO₂)年均值比2007年平均降低了18.9%;“十二五”新增火电装机将会使成渝经济区的ρ(SO₂)年均值比2007年平均升高20.7%. 虽然通过工程减排及“上大压小”的方式减缓了新增火电机组带来的影响,但从空间分布来看,ρ(SO₂)增加的局部地区与酸雨严重的地区高度重合,导致该区域酸雨污染风险依然存在.      

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.     

京津冀及周边地区区域贸易隐含二氧化硫排放

京津冀及周边地区(包括北京、天津、河北、山东、山西和河南)是我国大气污染重点控制区域,厘清这一地区内部各省各行业之间贸易隐含污染物排放是加强区域产业协作、推进区域大气污染联防联控的重要前提.本研究以二氧化硫(SO_2)为对象,结合自下而上排放清单与中国多区域投入产出(MRIO)模型,估算了2012年京津冀及周边地区各省(直辖市)和各行业之间的贸易隐含污染排放,并基于产业链分析了区域贸易对重点行业SO_2的排放贡献,识别了主导排放的区域贸易产业链.研究结果表明,在京津冀及周边地区六省市之间,河北和山西是主要隐含排放输出区域,北京和天津是主要的隐含排放输入区域.京津冀及周边地区SO_2排放主要来源于能源动力行业、金属冶炼和制品制造业、非金属矿物制品和化学工业,而装备制造业、建筑业和服务业是拉动四类重点行业SO_2排放的主要产业.进一步分析六省市内部排放与区域产业链之间的关系发现,山西省是主要的能源消费SO_2排放输出区域;河北省是主要的金属冶炼和金属制品隐含排放输出区域;河北和河南是主要的非金属矿物制品隐含排放输出区域;山西是主要的石化与化工隐含排放输出区域.以上结果有助于理解京津冀及周边地区大气污染排放与产业结构的关系,为制定区域环境管理政策,优化区域产业结构提供支撑.     

基于SO2总量控制探讨我国煤电发展的环境空间

以电力环保数据库、中国电力年鉴和中国环境统计数据为基础,根据我国火电行业的发展特点,SO₂排放特征和全国SO₂环境承载能力状况,探讨2010─2030年我国SO₂总量控制目标的发展趋势和电力行业的SO₂总量控制要求.以此为基础,采用情景分析方法,系统分析了我国不同阶段SO₂总量控制目标对煤电发展装机容量的影响约束,提出了不同阶段为实现总量控制目标和保证煤电持续发展能够获得必要的环境空间所应采取的重要手段和措施;根据我国不同区域硫沉降的环境空间状况,按照东部、中部、西南和西北4个区域有针对性地分析了未来我国煤电发展的环境空间,提出相应布局建议.      

北京市大气污染减排潜力及居民健康效益评估

北京市能源消费正面临着污染物减排和保障居民健康的双重约束. 针对未来城市能源消费设计BAU(基准情景)和2个分别基于近期和中长期节能环保要求的受控情景(EC1、EC2),模拟预测了3个情景下主要大气污染物(SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5)在目标年(2020年)的排放水平,以确定大气污染减排潜力. 分别采用综合暴露-反应关系模型(IER)和泊松回归模型,评估北京市居民对PM_2.5暴露的健康风险,估算健康损失的经济价值. 结果表明:相较BAU情景,在EC1情景下, SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5减排率分别达到52.95%、49.77%、32.82%、41.41%,可减少PM_2.5暴露下居民死亡和发病219 783例,其中死亡1 295例、住院3 920例、门诊182 558例、患病32 011例,获得健康效益111.87×108元;在EC2情景下,SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5的减排率分别达到66.61%、63.42%、54.96%、57.44%,可减少PM_2.5暴露下居民死亡和发病519 234例,其中死亡2 930例、住院9 248例、门诊427 070例、患病79 986例,获得健康效益290.10×108元. 相较EC1情景,EC2情景可产生更大的减排潜力和居民健康效益. 从空间分布上来看,北京主城区因能源方案优化获得的健康效益较大,约占总健康经济效益的60%.      

太原市居民生活燃煤大气污染物排放清单研究

为了科学计算居民生活燃煤对大气污染物排放的贡献率,建立了太原市居民生活燃煤的大气污染物排放清单.利用高分辨率遥感卫星影像、DEM（数字高程模型）和GIS（地理信息系统）对太原市平房空间分布及面积进行了解译,得到2016年太原市平原、山区、城乡区域平房面积.对平原农村、山区农村、城中村典型区域进行实地调查,统计不同区域户均平房面积和生活燃煤使用量,估算得到了平原农村、山区农村、城中村的生活燃煤使用量.结合相关文献测算的排放因子,计算太原市居民生活燃煤散烧的PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO_x、VOCs、CO、OC、EC排放总量.结果表明:2016年太原市有22.8×104户燃煤散烧居民,2016年燃煤消耗量为109.6×104 t,平原和城乡居民是主要的生活燃煤用户也是居民生活燃煤大气污染物的主要排放源;太原市居民生活燃煤散烧的PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO_x、VOCs、CO、OC、EC排放总量分别为9 666.7、7 518.6、8 110.4、1 753.6、657.6、153 549.6、3 419.5、2 882.5 t;2016年太原市清徐县和太原市城区居民煤炭消耗量合计达97.9×104 t,占全年燃煤总消耗量的88%.研究显示,太原市应加快煤改气、煤改电和集中供热建设,进一步推广清洁能源以期减小居民生活燃煤大气污染.      

中国“十一五”期间污染减排费用-效益分析

为了定量评估“十一五”期间COD、SO2两项主要污染物减排的综合绩效,采用费用-效益分析方法对COD、SO2的减排费用和减排效益进行了计算.减排费用的计算主要基于现有的统计数据,包括工业污染源治理投入、城市环境基础设施建设投入、污染治理设施运行费用3部分.减排效益的计算思路则为:由于污染减排的直接效果体现为污染物排放量的减少,而污染排放量的减少将导致环境污染损失的减少,因此,将由于实施污染减排政策减少污染排放而降低的“环境污染损失”来等同“污染减排效益”.经过计算可知,“十一五”期间,COD、SO2的静态削减率分别为12.45％和14.29％,动态削减率分别为59.05％和86.83％.采用费用-效益分析方法计算得到“十一五”期间全国污染减排的总费用为6324.87亿元,总效益为33284.86亿元,净效益为26959.48亿元,费用效益比为5.26.结果表明,“十一五”期间,全国2项污染物减排的环境效益和经济效益显著.     

广州PM2.5化学组分特征及其与气象因子的关系

于2012年12月—2013年12月在广州城区(市站)和东部郊区(九龙)开展为期一年的PM2.5样品采集,并同步收集气象因子和气态污染物质量浓度等数据.结果表明,PM2.5中主要化学组分为有机质(OM)和硫酸盐(SO2-4),分别占市站和九龙PM2.5质量浓度的49.4%和15.2%及57.0%和17.3%.碳质气溶胶(OM和EC)贡献接近50%,二次无机气溶胶(SO2-4、NO-3和NH+4总和,SIA)贡献超过30%.由于以机动车尾气为代表的移动污染源在城市区域贡献较大,市站[NO-3]/[SO2-4]比值显著高于九龙.两个站点[NH+4]/[SO2-4]摩尔质量比均高于1.5,表明观测期间广州市干季大气处于富铵状态.市站和九龙站硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)的时空变化趋势与O3类似,表明大气光化学过程是影响广州市SOR和NOR的重要因素.相对湿度低于65%时,SOR和NOR均较高;温度对SOR和NOR的影响有显著的城郊差异.降雨对PM2.5及各化学组分浓度有显著去除作用.     

东亚地区的硫沉降特征分析

利用一个硫沉降模式讨论了东亚地区的硫沉降特征。大多数地区,干沉降是硫沉降的主要形式,在降水区,湿沉降可占总沉降的20%~95%。干沉降以SO₂的沉降为主,SO₂的干沉降占总干沉降的70%~90%。降水引起的湿沉降主要是SO₄2-的沉降,SO₄2-的湿沉降量一般为SO₂湿沉降量的1~9倍。干沉降与排放量之比的大值区与排放的大值区相对应,但其中心与排放的大值中心不重合,而是在其附近。      

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.