珠江三角洲地区重点VOC排放行业的排放清单

根据收集的珠江三角洲(珠三角)重点挥发性有机物(VOC)排放行业的活动水平数据,采用近年来VOC估算方面的研究成果及估算方法,建立了该地区2006年重点挥发性有机物排放行业和分城市的VOC排放清单.结果表明:珠江三角洲地区2006年重点挥发性有机物排放行业VOC排放总量为416.9kt,其不确定性(95%置信区间)为302.5~689.6kt(-31%~58%);家具制造业、建筑涂料使用、制鞋业是珠江三角洲重点VOC排放行业的主要来源,分别占总排放量的23.3%,21.2%和17.5%;东莞是珠江三角洲地区2006年重点挥发性有机物排放行业VOC排放量贡献最大的城市,其次是深圳,两者排放量分别占总排放量的23.6%和21.9%,主要的排放亦来源于家具制造业、建筑涂料使用与制鞋业.缺乏本地排放因子和良好的活动水平数据是本研究VOC排放量估算中主要的不确定性来源.     

宁波人为源VOC清单及重点工业行业贡献分析

宁波是我国华东地区的重要工业城市,也是长江三角洲南翼的经济中心.近年来,宁波工业活动的VOC排放及其对空气质量和人体健康的不利影响越来越受到关注.通过收集宁波市各类VOC人为源的活动水平数据,采用"自下而上"的估算方法,建立了宁波地区2010年人为源VOC的排放清单,并进一步分析了宁波市排放VOC的重点工业行业及其贡献大小.研究结果表明,宁波市2010年人为源的VOC排放总量为17.6万t,其中工业源、机动车排放源和居民源是宁波市人为排放VOC的主要来源,分别占总排放量的62.0%、17.2%和15.5%.而在工业源中,合成材料制造业、精炼石油产品制造业是宁波市两个重点VOC排放工业行业,其排放量分别占宁波VOC总量的18.6%和13.1%,反映出石油化工企业对宁波市VOC排放的影响程度.     

成都市道路移动源排放清单与空间分布特征

以成都市为例开展了路网、交通流、道路行驶工况和机动车保有量等数据的收集工作,运用自下而上的方法,基于实测校正和本地化的IVE模型计算了不同区域机动车在高速路、主干道、次干道和支路的排放因子,应用GIS技术建立了1 km×1 km的成都市高时空分辨率道路移动源排放清单.结果表明,2016年成都市道路移动源CO、VOCs、NO_x、SO_2、PM_(10)和NH_3排放量分别为4.2×10~5、4.5×10~4、7.2×10~4、0.4×10~3、1.1×10~4和6.2×10~3t.CO排放主要贡献车型为小型客车、中型客车和大型客车,VOCs排放主要源于小型客车和摩托车,NOx和SO2排放主要产生于小型客车和重型货车,PM10排放主要贡献车型为重型货车,NH3排放主要由小型客车贡献.污染物排放量空间分布呈现出由城市中心向卫星城市、远郊区递减趋势,中心城区和二圈层区域路网密集,排放呈片状分布,三圈层则呈带状分布.排放清单机动车技术分布数据可靠性较高,而交通流数据和排放因子存在一定不确定性.     

广西工业源大气污染物排放清单及空间分布特征研究

大气污染物排放清单是了解区域污染物排放特征的重要资料,而工业源是大气污染的重点排放源.研究根据收集的工业企业活动水平数据,选择合理的计算方法和排放因子,建立了广西2016年工业源大气污染物排放清单.结果表明,2016年广西工业源SO_2、NO_x、CO、PM_(10)、PM_(2.5)、VOCs排放总量分别为20.7×10~4、21.6×10~4、147.5×10~4、48.4×10~4、25.7×10~4、34.7×10~4 t.其中,电厂和非金属矿物制品业对SO_2、NO_x、PM_(2.5)和VOCs的贡献最高.除此之外,黑色金属冶炼是SO_2、NO_x和PM_(2.5)的主要贡献源;有色金属冶炼是PM_(2.5)的主要贡献源;农副食品加工业是VOCs的主要贡献源.根据排放源污染物排放量及地理坐标信息,建立了污染物排放量空间分布特征图.结果显示,广西工业企业SO_2和NO_x排放主要集中在百色、柳州、防城港和贵港市;颗粒物排放主要集中在贵港、柳州和百色市;VOCs排放主要集中在柳州、贵港和崇左市.研究建立的排放源清单结果具有一定的不确定性,建议进一步完善基础研究.     

成都市铺装道路扬尘排放清单及空间分布特征研究

对成都市城区和郊区不同等级铺装道路共采集了96个道路扬尘样品,通过调研得到了不同等级道路车流量、平均车重和道路长度等有关活动水平数据,采用AP-42法估算该地区不同等级道路扬尘排放因子和排放量,并利用Arc GIS软件得到了道路扬尘PM10和PM2.5排放量的空间分布图。结果表明:成都市城区道路和郊区公路积尘负荷平均值分别为0.50,0.94 g/m2;郊区等外级公路的PM10和PM2.5的排放因子最大,分别为2.59,0.63 g/VKT,城区支路的PM10和PM2.5的排放因子最大,分别为1.15,0.28 g/VKT;基准年2012年道路扬尘PM10和PM2.5的排放总量分别为48 745.46,11 793.26 t。从空间分布看,中心城区每一网格道路扬尘PM10和PM2.5排放量最大,分别达到300,70 t以上。     

杭州市工业源VOCs排放清单及排放特征

杭州市作为2016年国际峰会、2022年亚运会等一系列重大活动的举办地,对VOC源排放清单的研究,尤其是工业源VOCs的影响越来越受到管理部门和当地居民的重视.通过采取自下而上的方式,首次对杭州市涉及VOCs排放的30多个行业的3 518家企业逐一进行了详细的调查和估算,并在此基础上建立了杭州市工业源VOCs排放清单.从区域排放、排放强度、空间分布等不同角度对杭州市工业源VOCs排放特征进行了系统分析.研究结果表明,2015年杭州市工业源VOCs排放量为36 839.5 t;印刷和记录媒介复制、化学原料和化学制品制造、金属制品、纺织、橡胶和塑料制品行业是杭州市工业源VOCs排放量最大的五个行业;排放总量最大是萧山区,其次是富阳区和大江东产业集聚区;工业源VOCs排放强度最高的区域为富阳区、建德市和临安市;工业源VOCs排放主要集中在萧山区、大江东、富阳区、余杭区等工业企业较为密集的区域.     

珠江三角洲大气面源排放清单及空间分布特征

估算了珠江三角洲地区2006年大气面源污染物的排放清单,并利用2006年珠江三角洲人口分布栅格数据作为代用空间分配权重因子,建立了该地区大气面源3km′3km的SO2、NOx、PM10和VOC网格化排放清单.结果表明,2006年珠江三角洲大气面源排放的SO2为1.12′105 t, NOx为5.25′104 t, PM10为1.6′105 t, VOC为3.14′105 t.SO2、NOx和PM10排放量较大的区域集中在广州市区、佛山、东莞和中山,而VOC排放量较大的区域位于广州市区、东莞和深圳.     

基于实地调研的广东省工业VOC排放清单改进研究

工业源是人为源挥发性有机物(VOC)排放的重要贡献源,然而现有基于统计年鉴数据建立的工业VOC排放清单仍然存在排放源缺失、排放量低估、空间分配精度不足等问题.为了提高清单表征及空间分配的精细度,本文在2014年基于统计年鉴数据建立的广东省工业VOC排放清单的基础上,利用问卷调研方式获取了12000多家工业企业的详细活动水平数据,对工业VOC排放表征与空间分配进行改进,进而建立了基于实地调研和统计年鉴数据相结合的2014年广东省工业VOC排放改进清单.结果表明,改进后广东省工业VOC清单排放量由500927 t增至716470 t,珠三角地区行业VOC排放量增加30%左右,非珠三角地区增加90%左右,其中,炼油及石化行业VOC排放量变化最为明显.改进前清单借助人口密度等空间地理信息为空间分配依据,导致部分VOC排放分配到工业源较少的居民区或市中心;改进后的空间分配优先采用基于经纬度信息的点源分配方法,点源调研数据使得分配后的工业VOC主要集中在工业园区,少数工业VOC排放分配给人类活动有限的偏远农村地区,分配结果更为合理、精细.利用CAMx模型结合实际观测站点监测结果评估此次改进对O_3生成的影响,总体上改进后清单提高了广州、东莞、惠州和茂名等城市的O_3峰值期的模拟浓度,降低了东莞及广州O_3污染时期的模拟偏差,部分被低估的模拟峰值可以提高6～9μg·m~(-3);同时,空间分配的改进也影响了城市间O_3传输模拟.     

区域高时空分辨率VOC天然源排放清单的建立

将中尺度气象模式MM5应用于估算VOC天然源排放的研究,建立了高时空分辨率VOC天然源排放清单的估算方法.根据方法需要,确定了我国部分树木排放异戊二烯和萜烯的标准排放因子,各植被类型排放各种VOC的标准排放因子,以及各植被类型季节平均的叶生物量密度.应用该方法估算了华南地区满足区域空气质量数值模拟要求的高时空分辨率VOC天然源排放清单.结果表明,华南地区夏季典型日的VOC天然源排放总量约1.12×10⁴t,VOC排放速率具有明显的时空分布,其中地理分布取决于植被类型及其分布,日变化规律则依赖于太阳辐射和温度的高低.并讨论了VOC天然源排放估算过程中误差的来源     

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.     

中国农业机械的使用特征及其尾气排放的时空分布

我国农业机械保有量巨大且其尾气排放不容忽视.了解其使用特征、分析其尾气排放的时空分布,对提高非道路机械尾气排放清单准确性、制定减排政策具有重要意义.本研究通过实际调研获取我国农业机械的活动水平,并在此基础上分析其活动水平与机械类型、车龄、分布地区之间的关系,以此量化其使用特征;使用BP神经网络的方法预测我国2020—2025年农业机械保有量,结合调研的活动水平和收集的排放因子数据,估算我国2020—2025年农业机械尾气污染物排放清单;基于各省份农业机械保有量、活动水平的差异,探讨我国农业机械尾气排放的空间分布.研究结果表明：①我国农业机械的使用因机械类型、车龄、分布地区等因素的影响存在较大的变化性.农业机械的年均工作时间可在217~1721 h·a^-1之间变化,单台机械年均耗油量可在0.2~10.5 t·a^-1之间变化.②据本研究预测,2020年后,我国农业机械保有量将持续增长,受排放标准提升、老旧机械淘汰等减排措施的影响,其尾气排放呈下降趋势,到2025年,农业机械CO、HC、NO_x和PM_2.5排放将比2020年下降0.1%~26.2%.③与地区的农业机械保有量密切相关,河南、山东、安徽的农业机械尾气排放量最大.与春季相比,秋季各省份农业机械尾气排放更为显著.     

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.     

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.     

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.     

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.     

2000~2020年京津冀BVOCs排放量估算及时空分布特征

为研究京津冀地区天然源挥发性有机化合物(BVOCs)近20a排放量及时空分布特征,本文基于卫星遥感解译获得的2000年、2005年、2010年、2015年、2020年共5期中国土地利用数据,计算获得了京津冀地区各市县BVOCs排放量及排放组成,同时对京津冀地区近20a的BVOCs排放的时空分布进行了特征分析.结果表明,近20a京津冀地区BVOCs平均排放总量为76.40万t/a,其中河北省、北京市、天津市的平均排放总量分别为59.11万t/a,15.29万t/a,2.00万t/a;按照排放组成分析,ISOP平均排放总量为16.80万t/a,占总排放量的21.99%,TMT平均排放总量为29.62万t/a,占总排放量的38.77%,OVOCs平均排放总量为29.97万t/a,占总排放量的39.23%.根据排放时间特征分析,京津冀地区冬季BVOCs排放量最低、夏季BVOCs排放量最高.BVOCs排放的空间分布与土地利用类型和植被分布密切相关,不同土地利用类型的BVOCs排放贡献具有显著差异,近20a京津冀地区林地、耕地、草地的BVOCs平均排放量分别为60.33万t/a,12.78万t/a,2.31万t/a,分别占总排放量的78.90%,16.79%,3.04%.京津冀地区BVOCs空间排放分布差异比较明显,北部、东北部的整体排放量明显高于南部、东南部.本研究可为BVOCs的计算提供研究思路,同时可为京津冀地区空气污染治理提供有关基础数据.