天津市非道路移动源污染物排放清单开发

基于天津市非道路移动源污染管控需求,根据调研收集到的2015年非道路移动源活动水平数据,采用环保部《非道路移动污染源排放清单编制技术指南(试行)》推荐的核算方法,建立较为完整的天津市非道路移动源排放清单,分析污染物的时空分布.2015年,天津市非道路移动源排放CO 6.15×10~3t、HC 2.45×10~3t、NO_x2.90×10~4t、PM 1.45×10~3t、SO_21.37×10~4t.船舶污染物排放占比最高,为所有非道路移动源污染物排放总量的73.66%,主要分布于天津港区;其次是非道路移动机械,占21.66%,主要分布于市郊种植业和养殖业区县、城市建设和人群活动较为密集的城区;民航飞机和铁路机车占比较小,分别为3.55%和1.13%,主要分布于机场和铁路沿线.总体上,非道路移动源从3月开始排放量逐渐升高,而年底和年初(冬季)排放量相对较低.     

四川省非道路移动源大气污染物排放清单研究

根据调查收集到的2015年四川省工程机械、农业机械、铁路机车、船舶和民航飞机的保有量、活动水平等数据,采用"排放因子法"计算了非道路移动源大气污染物排放量,分析了2015四川省非道路移动源的尾气污染排放特征,并建立了3km×3km的网格化排放清单.结果表明,2015年四川省非道路移动源排放的PM₁₀为1.38×10⁴t,PM_2.5为1.25×10⁴t,NO_x为1.83×10⁵t,THC为2.98×10⁴t,CO为1.21×10⁵t.工程机械对污染物的贡献率相对较高,占比达到70%;其次为农业机械,对NO_x和PM的贡献占比分别达到15%.工程机械和农业机械的排放主要集中在夏季和秋季,而飞机、铁路机车和船舶的时间变化较不明显;而从空间分布来看,高排放源主要分布于成都平原地区和川南地区.     

贵州省生物质燃烧源大气污染物排放清单

为准确掌握贵州省生物质燃烧源大气污染物的排放状况,基于收集资料和实地调查结合的方式获取活动水平,引用文献和本地实测数据结合的方式选取排放系数,采用排放系数法结合GIS技术,建立了贵州省2019年3 km×3 km生物质燃烧源9种大气污染物排放清单.结果表明：(1)全省生物质燃烧源CO、 NO_x、 SO₂、 NH₃、 VOCs、 PM_2.5、 PM₁₀、 BC和OC的排放量分别为：293 505.53、 14 781.19、 4 146.11、 8 501.07、 45 025.70、 39 463.58、 41 879.31、 6 832.33和15 134.74 t.户用生物质炉具CO、 SO₂、 NH₃和BC的排放量贡献率最大,秸秆露天焚烧NO_x、 VOCs、 PM_2.5、 PM₁₀和OC的排放量贡献率最大.(2)各市(州)生物质燃烧源排放的大气污染物分布不均衡,主...     

西宁市生物质燃烧源大气污染物排放清单

本研究根据调查的西宁市生物质燃烧源活动水平数据,采用排放因子方法,建立了 2018年西宁市生物质燃烧源9种大气污染物的排放清单,并分析了清单的时空分布特征和不确定性.结果表明,西宁市2018年生物质燃烧源CO、NOx、SO2、NH3、VOCs、PM2.5、PM10、BC 和OC 的排放量分别为 11 718.34、60...     

渭南市道路移动源高分辨污染物排放清单及特征研究

应用MOVES-2014a模型并对其输入参数进行了本地化修正,计算了 2018年渭南市道路移动源污染物的排放因子和排放总量.基于渭南市路网分布和GIS信息及车流分布对污染物总排放量进行了空间和时间分配,建立了 1 km×1 km和l h分辨率的排放清单.结果表明,渭南市机动车排放CO、NMVOCs、NOx、NO2、NO...     

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.     

南京市工业源大气污染物排放清单的建立

通过收集整理南京市工业源活动水平,采用"自下而上"的方法建立了2014年南京市工业源大气污染物排放清单。清单结果显示,2014年南京市工业源SO_2、NO_x、PM_(2.5)、PM_(10)、CO、VOCs和NH_3的一次排放总量分别为6.70、14.45、4.97、7.06、83.03、14.47和0.07万t。电力生产是SO_2和NO_x的主要排放源,占工业源总排放量的40%以上,钢铁行业是PM_(2.5)、PM_(10)和CO的主要排放源,均占55%以上,VOCs排放主要来自石化化工,贡献了约62.6%的工业源排放。工业重点源空间分布结果显示,南京市重点源排放主要集中于长江沿岸一带的2个园区:南京化学工业园区和南京经济技术开发区。该研究建立的排放清单具有一定的不确定性,建议后续研究加强大气污染物排放系数的研究,进一步完善大气污染物排放清单,为该市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。     

阜新市化石燃料燃烧源大气污染物排放源清单及特征分析

为了向阜新市化石燃料燃烧源大气环境管理工作提供排放清单的理论依据,通过对阜新市(5区、2县、2园区)环境统计数据的收集和实地调查,结合本地化大气排放因子,建立了2017年阜新市化石燃料燃烧源涵盖SO_2、NO_x、PM_(2. 5)、PM_(10)、挥发性有机物(VOCs)、CO、黑碳(BC)、有机碳(OC) 8类大气污染物的排放清单。利用Arc Gis 10. 2遥感技术,分析了大气污染物时空分配特征。研究结果表明:8类污染物排放量分别为11 915. 49、7 215. 33、3 607. 78、2 002. 96、4 594. 72、4 277. 05、384. 15、16. 62 t;各类污染物的贡献率以及区域空间分布特征均存在差异,但其在时间上表现出一致性(除PM_(2. 5)),即在时间上均表现出两个峰值,高峰分别出现在夏季的七、八月和冬季的十一月至一月;县区中彰武县污染物排放较多,市区中太平区污染物排放较多;火力发电和热力供应企业对阜新市大气污染贡献较大,应当重点管控。     

南昌市移动源排放清单研究

根据收集的南昌市移动源活动水平数据,采用合适的估算方法、排放因子和GIS技术,建立了南昌市2007—2014年移动源排放清单,并对2014年移动源清单进行了空间化处理与分析,空间分辨率为1 km×1 km.结果表明,2007—2014年南昌市移动源共向大气排放CO、HC、NO_x、PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2分别为18.26×10~4、5.07×10~4、18.46×10~4、0.99×10~4、1.08×10~4、3.31×10~4t.其中,2014年移动源向大气中排放的这6种污染物总量分别为2.14×10~4、0.76×10~4、1.97×10~4、0.08×10~4、0.09×10~4、0.55×10~4t.道路移动源中,汽油小型客车是CO、HC和SO_2最大的贡献源,排放量分别占机动车排放总量的55.1%、78.5%和56.1%;柴油重型货车是NO_x、PM_(2.5)和PM_(10)排放贡献率最大的车型,分别占43.2%、40%和40%.非道路移动源中,小型拖拉机对CO、HC、NO_x、PM_(2.5)和PM_(10)的贡献率均较大,分别占非道路移动源排放总量的29.9%、26.9%、23.4%、29.5%和29.8%;SO_2排放主要来源于船舶,占非道路移动源SO_2排放总量的45.1%.高污染排放集中的区域,主要是青山湖区、西湖区和东湖区.     

大气污染物排放源清单不确定性定量分析方法及案例研究

大气污染物排放源清单由于在数据收集过程中存在的不可避免的监测误差、随机误差、关键数据缺乏以及数据代表性不足等因素而具有不确定性,而排放源清单的不确定性指的是人们对排放清单的真实值缺乏认识和了解.介绍了目前大气排放源清单定量不确定性方法框架,并使用电厂NO_x在线监测数据,通过实际案例量化排放源清单中的不确定性.结果表明:即使对被认为具有较高准确性的火电厂点源排放清单,案例中NO_x的排放源清单来自随机误差的不确定性在±15%左右.对排放源清单的不确定性量化有助于决策者确定污染物排放削减目标的可达性和科学制定大气污染物控制策略,指导排放源清单的改进和数据收集工作.同时,对我国排放源清单开发中不确定性分析提出建议.      

珠江三角洲非道路移动源排放清单开发

根据收集到的珠江三角洲非道路移动源活动水平数据,采用适合各类非道路移动源污染物排放量的估算方法和排放因子,建立了珠江三角洲地区2006年非道路移动源排放清单.结果表明,珠江三角洲地区2006年非道路移动源排放SO2为6.52×104t,NOx为1.24×105t,VOC为4.54×103t,CO为2.67×104t,PM10为4.51×103t.其中船舶为最大的SO2、NOx、CO和PM10排放贡献源,分别占非道路移动源排放总量的96.4%、73.8%、39.4%和50.5%.在船舶排放源中,SO2、NOx、VOC、CO和PM10排放量的89.8%、81.8%、77.3%、79.5%和81.7%来自货轮和散装干货船.非道路移动源已成为该地区第三大SO2和NOx排放贡献源,分别占珠江三角洲大气污染源SO2和NOx排放总量的8.6%和13.5%.     

天津市2017年移动源高时空分辨率排放清单

移动源已成为城市地区大气污染的主要贡献源.已有研究多关注道路移动源(机动车)或非道路移动源(工程机械、农业机械、船舶、铁路内燃机车和民航飞机)中单一源类的排放,欠缺对移动源总体排放特征的把握.本研究提出了移动源高时空分辨率排放清单的构建方法,据此建立了天津市2017年移动源排放清单,并分析其排放构成与时空特征.结果表明,天津市移动源CO、 VOCs、 NO_x和PM₁₀的排放量分别为18.30、 6.42、 14.99和0.84万t.道路移动源是CO和VOCs的主要贡献源,占比分别为85.38%和86.60%.非道路移动源是NO_x和PM₁₀的主要贡献源,占比分别为57.32%和66.95%.从时间变化来看,移动源所有污染物排放在2月均为最低,CO和VOCs在10月排放最高,而NO_x和PM₁₀则在8月排放最高.节假日(如春节和国庆节等)对移动源排放的时间变化影响显著.从空间分布来看,CO和VOCs排放主要集中于城区和车流量大的公路(高速路和国道)上,NO     

长三角地区典型城市非道路移动机械大气污染物排放清单

本研究选取上海和杭州两市开展了非道路移动机械的实地调查,分析了各城市非道路移动机械的种类构成、使用特点、燃料类型、功率分布和排放标准等级,在此基础上建立了城市尺度非道路移动机械排放清单技术方法,编制了上海和杭州市2014年非道路移动机械大气污染物排放清单.结果表明,上海和杭州市非道路移动机械柴油消费分别为6.1×10~5t和3.2×10~5t,NO_x排放分别为3.09×10~4t和1.72×10~4t,PM_(2.5)排放分别为1.41×10~3t和8.1×10~2t,其中,挖掘机等建筑市政施工机械的排放贡献最为突出.非道路移动机械NO_x排放分别占两城市所有源的11.1%和16.1%,占流动源的18.5%和32.2%,已成为城市大气污染的重要来源之一.     

四川省人为源大气污染物排放清单及特征

在收集四川省各城市人为污染源活动水平数据基础上,基于自下而上和自上而下结合的清单构建方法,选取排放因子并结合GIS技术,建立了该地区2015年1 km×1 km人为源大气污染物排放清单.结果表明,2015年四川省人为源SO_2、NO_x、CO、PM_(10)、PM_(2.5)、BC、OC、VOCs和NH_3排放量分别为444.9×10~3、820.0×10~3、3 773.1×10~3、1 371.6×10~3、537.5×10~3、28.7×10~3、53.1×10~3、923.6×10~3和988.0×10~3t.电厂和工业锅炉等燃煤排放贡献了95%以上的SO_2,移动源、化石燃料燃烧源和工艺过程源分别贡献了54%、23%和20%的NO_x,以钢铁和建材制造为主的工艺过程源分别贡献了20%的PM_(10)和34%的PM_(2.5),以道路扬尘为主的扬尘源分别贡献了60%的PM_(10)和35%的PM_(2.5),生物质燃烧分别贡献了33%的BC和51%的OC,以机械加工、建筑装饰、电子设备制造、印刷和家具等行业为主的溶剂使用源贡献了46%的VOCs,NH_3主要来自畜禽养殖和氮肥施用等农业部门排放,分别占总排放量的70%和25%.污染物空间分布结果显示,四川省各项大气污染物主要集中分布于人口最为密集,农业和工业均较为发达的四川盆地和攀枝花部分区域,其中,以成都、德阳和绵阳为代表的成都平原城市群为四川盆地内的主要排放高值区域.所建立的排放清单存在一定不确定性,后续研究中应针对活动水平数据获取的不足开展数据收集工作,加强排放贡献较大典型污染源的排放因子本地化研究工作,逐步完善四川省大气污染物排放清单,为四川省复合型大气污染研究和防治提供科学支撑.     

厦门市船舶控制区大气污染物排放清单与污染特征

以船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)数据,结合大量厦门港口实地调查信息,采用自下而上的动力法对在控制区内航行的船舶进行逐艘计算,得出2018年厦门市船舶控制区大气污染物排放清单,并详细分析了其污染物排放特征及时空分布.结果表明, 2018年厦门市船舶控制区内船舶污染物排放总量共16 413 t,其中进出港船舶污染物排放占82.2%,未进港船舶占17.8%,各污染物中以NO_x的排放量最大,占比达64.2%,不同航行状态下污染物排放量的顺序为停泊>巡航>低速巡航>机动操控>锚泊,控制区内船舶的主要污染来源于货船,并以集装箱船的污染物排放量为最大; 1 d中09:00～16:00处于船舶污染物排放高峰期,1 a中以2月的排放量为最低, 3月和5月出现排放峰值;空间特征上各污染物排放高值主要分布于主航道和港区海岸线.     

码头港作机械大气污染物排放清单研究

目前,国内对于港口港作机械的大气污染物排放计算方法尚未开展深入研究。在国内外文献综合分析的基础上,结合上海港各类港作机械现状调研结果,对港作机械污染物排放计算方法进行了上海本地化校正,建立了2010年上海港码头港作机械大气污染物排放清单,并提出相应的排放减排措施和进一步完善排放计算方法的思路。     

我国大气污染源排放清单发展历程和对策建议

为进一步推动我国大气污染源排放清单的发展,详细回顾了我国大气污染源排放清单的发展历程及面临的挑战.我国大气污染源排放清单起步于20世纪80年代,2000年之后尤其是2014年,原环境保护部发布了一系列大气污染源排放清单编制技术指南,使我国大气污染源排放清单工作得到了迅速发展.30多年来基本形成了结合我国实际情况的大气污染源分类、大气污染物排放系数、大气污染物排放量确定方法等大气污染源排放清单相关技术方法.但目前我国尚未建立起排放清单编制的规范化工作程序,国家、省级和城市级环保部门在大气污染源排放清单工作中的分工尚不明晰,清单编制没有融入日常环境管理工作中,现有排放清单工作和研究成果相对分散、缺乏系统性,排放清单对环境管理的支撑作用尚未得到充分发挥.在综合分析了我国大气污染源排放清单取得的进展和面临挑战的基础上,提出如下建议:进一步完善我国大气污染源排放清单技术体系,使排放清单工作制度化、程序化、规范化,明确国家、省级和城市级环保部门在大气污染源排放清单工作中发挥的作用,使大气污染源排放清单成为各级环保部门每年必须完成的工作;进一步推广结合网格化管理、基于区县和乡镇调研的城市大气污染源排放清单编制技术;加强排放清单校核和不确定性分析研究等.      

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.