基于AIS数据的渤海湾地区海运排放测算

将船舶活动状态分为港口邻近区域的机动操纵工况和停泊工况以及海上航路的定速巡航工况;采用基于船舶活动的方法,建立了区域性海运排放测算模型.根据中国船级社船舶数据库,确定了不同类型船舶主、副机标定功率和设计航速与船舶总吨之间的关系;通过对船舶自动识别系统(AIS)船舶流量轨迹图的统计分析,得到了2014年渤海湾地区船舶流量数据;基于所确定的模型参数,计算得到了渤海湾地区海运排放清单.结果表明,2014年渤海湾地区海运NO_x、CO、HC、CO₂、SO₂和PM排放量分别为173808、14436、6144、7208919、120748和15292t;货船、危险品船和客船对海运排放的贡献占比分别约为73%、21%和6%;海上航路定速巡航工况对海运排放的贡献占比约为90%;其中,成山头至老铁山水道和老铁山水道至渤海中部航路排放之和约占海上航路排放的50%;天津港和大连港分别约占港口邻近区域排放的30%和20%.基于AIS统计数据的自下而上方法对区域性海运排放的测算具有可操作性.     

大连海域远洋船舶排放清单

为准确评估船用柴油机实际排放,利用船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)采集远洋船舶的船速、航行时间、地理位置信息等实时航行数据,采用动力法对2012年大连港远洋船舶的排放清单进行计算. 结果表明:2012年大连港远洋船舶PM₁₀、NO_x、SO_x、CO、HC、CO₂总排放量分别为5 785(包括4 628 t PM_2.5)、51 451、49 437、4 677、2 010及2 885 388 t. 在4种运行工况中系泊工况排放量最大,受船舶类型和污染物种类影响,系泊工况污染物排放所占比例有所不同,但其分担率均在75.0%左右. 船舶排放污染物的空间分析表明,船舶系泊停靠的港口区域是污染物排放最密集的区域. 从船舶类型来看,散货船、集装箱船、邮轮和油轮是污染物主要排放船型,在整个船舶排放清单中,这4类船舶对DPM(柴油机颗粒物)、NO_x、SO_x、CO、CO₂的排放分担率之和分别为90.9%、91.4%、91.9%、91.5%、91.9%. 在船舶的主机、辅机和锅炉3种排放源中,主机是主要排放源,集装箱船和滚装船的主机分担率为90.0%,货船和邮轮的辅机排放分担率达到40.0%.      

中国水路运输业能源消耗与废气排放测算

采用基于运输周转量的自下而上方法建立了中国水路运输业能源消耗和废气排放测算模型.根据GDP增长预测得到未来一段时间内中国内河、沿海和远洋货运周转量,结合IMO(International Maritime Organization)温室气体研究采用的废气排放因子,测算得到2001~2030年中国水路运输业的能源消耗和废气排放.研究结果表明:2001年,中国水路运输业燃油消耗量及NO_x、CO、NMVOC(非甲烷挥发性有机物)、CO₂、SO₂和PM排放量分别为790.9,63.6,5.9,1.9,2483.2,37.2,4.6万t,到2030年,将分别为5951.8,405.1,16.5,18.3,18743.2,15.5,6.1万t;2001~2030年,中国水路运输业燃油消耗及CO₂和NO_x排放呈逐年增长趋势,年均增长率分别为7.2%、7.2%和6.6%;受国际公约的限制,与硫含量密切相关的SO₂和PM排放量自2020年之后显著下降;2001年,中国水路运输业CO₂排放量占世界航运排放量的比重在3.2%左右,此后呈逐渐上升趋势,到2020和2030年,将分别增长至11.5%和15.3%.     

中国民用航空机场大气污染物及碳排放清单

基于 2017～2020 年中国民用航空局飞机起降数据、机队配置数据和国际民航组织(ICAO)飞机发动机排放因子数据库等数据,自下而上编制了2017～2020 年中国民用航空机场高分辨率飞机起飞着陆(LTO)循环大气污染物及碳排放清单,在此基础上探究中国民用航空机场大气污染物和碳排放时空分布特征.分析 2000～2020 年 3 次疫情(2003 年非典、2012 年中东呼吸症、2020 年新冠疫情)对机场大气污染物及碳排放影响.结果表明,2020 年中国民航机场 LTO 循环 NO_x、CO、HC、SO₂、PM 和 CO₂排放量分别为 10.90, 8.22, 0.96, 0.28, 0.06, 1360.27 万 t; HC、CO、SO₂、CO₂在滑行阶段排放量最大,分别占总排放量的 92.80%、91.56%、41.81%、41.81%.NO_x、PM 在爬升阶段排放量最大,分别占总排放量的 47.93%、37.39%;2017～2019 年我国民航机场...     

环渤海经济区海域船舶大气污染物排放特征

环渤海经济区是我国重点打造的7个跨省（区、市）的经济区域之一,也是我国北方大气污染控制重点区域和主要航运发展区域.随着陆上污染物减排力度的不断加强,环渤海经济区周边海域船舶大气污染日益受到各界关注.为分析环渤海经济区周边海域船舶大气污染物排放特征,采用船舶AIS（Automatic Identification System,自动识别系统）数据、国内外船舶登记注册数据,利用基于AIS的动力法计算了环渤海经济区周边海域船舶大气污染物排放清单.结果表明:2017年环渤海经济区船舶SO_x、NO_x、PM₁₀、HC和CO的排放量分别为26.18×104、41.12×104、3.48×104、1.13×104和2.66×104 t;船舶大气污染物排放主要在低速航行、巡航和系泊工况下产生,低速航行下SO_x、NO_x、PM₁₀、HC、CO的分担率较大,分别为45.56%、48.79%、46.55%、48.68%、47.00%,系泊工况下SO_x、NO_x、PM₁₀、HC和CO的排放量分别为5.06×104、6.86×104、0.67×104、0.19×104和0.51×104 t,因此,推进靠港船舶使用岸电等举措具有良好的减排效果.船舶使用硫含量（以质量分数计）为0.5%和0.1%的燃料油后,SO_x排放量分别减少81.47%和96.29%,可见船舶使用低硫油时SO_x减排效果显著.研究显示,禁止船舶在航行时使用高硫油、要求船舶靠港前换烧低硫油、提高港口岸电覆盖率、加大靠港船舶使用岸电力度是环渤海经济区周边海域船舶大气污染物减排的有效措施.      

华北地区典型机场清单建立及空气质量影响

基于利用AMDAR数据确定大气混合层高度进而对飞机不同工作状态下的时间进行修正的计算方法，核算了2017年华北地区6座典型机场大气污染物排放量.结果显示，6座机场NO_x、CO、VOC、SO₂与PM_2.5的排放总量分别为21504.2，7074.8，1424.0，1283.6和323.2t.飞机源NO_x、CO、VOC与SO₂的排放量远高于机场内其他污染源，而对PM_2.5的排放贡献相差较小.HC与CO的排放主要集中在滑行阶段，占比分别为90.6%与90.2%，而NO_x、SO₂与PM_2.5的排放主要集中在爬升阶段，排放占比分别为58.9%、38.7%和43.5%.6座机场1月份污染物排放量较低，在8月份达到峰值.基于本研究建立的天津滨海国际机场大气污染物排放清单，利用WRF-CAMQ模型研究机场排放对周边区域PM_2.5浓度的影响.结果表明机场区域小时最大贡献浓度为3.24μg/m³；距离机场5km处的年均贡献浓度与小时最大贡献浓度分别为0.08和2.84μg/m³.     

首都国际机场飞机排放清单的建立

将基于标准起飞着陆（LTO）循环各阶段工作时间的飞机排放量计算方法加以改进,利用AMDAR资料计算飞机的有效排放高度,进而准确计算出基于逐架飞机的大气污染物排放总量.结果表明,首都国际机场2013年飞机NO_x、CO、HC、SO₂和PM_2.5排放总量分别为7042.1t、3189.9t、295.3t、429.4t和150.4t.与传统的基于LTO循环的方法相比,修正后的首都机场飞机NO_x、CO、HC和SO₂排放增加了23.5%、2.3%、2.1%和18.1%.飞机排放的CO、HC、SO₂和PM_2.5月变化较小,NO_x排放受飞机有效排放高度影响月波动较大.1～2月飞机污染物排放量处于全年最低水平,8月各污染物排放达到峰值.此外,飞机在爬升和滑行/慢车两种模式下污染物排放比例最大,分别占排放总量的37.7%与36.8%.     

中国民航飞机LTO循环的污染物排放评估

文章基于国际民航组织标准排放模型,细化了飞机 LTO 循环的运行阶段及不同阶段下推力设置变化的影响,同时利用机场跑道、年起降架次等信息修正了飞机的滑行时间,建立了 2016 年中国机场群飞机 LTO 循环的大气污染排放清单。结果表明,2016年中国民航飞机在LTO循环阶段产生的温室气体和污染物排放量分别为CO₂8 082.7万t、NO_x33 527.9 t、CO 31 003.8 t、SO₂3 901.9 t、HC 2 819.5 t和PM 901.9 t。空间分布总体上呈南方高于北方的状态,其中华东和中南地区的排放量占主体。日排放量的最高值通常出现在07:00-08:00,而05:00-06:00则为最低值。在LTO循环中,86%的HC和CO来自滑进、滑出和保持等低推力模式,NO_x和PM则主要在爬升、初始爬升等高推力模式排放,分别占45%和64%。     

内河船舶柴油机的实际排放特征

利用由SEMTECH-DS和ELPI组成的PEMS(车载排放测试系统),对京杭运河江苏段具有代表性的12艘内河船舶进行实际排放测试,分析不同工况下CO、HC、NO_x和PM的排放. 结果表明:巡航工况下CO、HC和PM排放速率分别为0.093、0.019、0.018g/s,低于进、出港工况;而NO_x排放速率为0.347g/s,分别为出港和进港工况的1.66和2.90倍;不同工况外排NO占NO_x比例不同,其中巡航工况中外排NO所占比例最大(达到96.7%),而出港和进港工况则分别为93.6%和93.1%. 随着负荷增加,船舶 CO、HC、NO和PM的排放浓度增大,高负荷下CO、HC、NO_x、PM的排放浓度比低负荷分别增高89.23%、29.51%、44.72%和229.49%. 由颗粒物的粒径分布可知,3种工况下颗粒物数浓度的粒径分布呈双峰分布,分别对应核模态和积聚模态,粒径<120nm的颗粒物数浓度占总浓度的99.84%以上,PM_2.5数浓度占PM₁₀比例均超过99.9%.      

厦门港船舶排放清单及港口生态效率评价

采用基于船舶活动的排放因子法,测算了2018年进出厦门港的船舶排放清单,并在排放数据的基础上,借助外部成本评估工具,从环境和社会两类指标层面上评估了港口的生态效率.结果表明：2018年厦门港船舶排放SO_x、NO_x、HC、CO、PM_2.5、PM_2.0和CO₂e（二氧化碳当量）的总量分别为3222,11977,490,1118,411,542和710374t;集装箱船为最大贡献船型,船舶主机排放比例最大;对于不同运行工况,巡航工况排放的污染气体最多,停泊工况（包括港内停泊和港外锚泊）排放的温室气体最多;8~12月份的船舶排放量较高.船舶排放的外部总成本约为19.95亿元（约为港口年收入的7.6%）,其中NO_x、PM₁₀和SO_x的外部成本较高.港口生态效率的评估反映了港口生产运营对环境和社会的影响.船舶使用低硫油和岸电能够减少船舶排放,同时能够提高港口的生态效率.     

木薯乙醇-汽油混合燃料生命周期排放多目标优化研究

建立了木薯乙醇-汽油混合燃料生命周期排放单目标和多目标优化模型.以生命周期CO,NO_x,PM,HC,SO_x,CO₂排放为优化目标,对木薯乙醇-汽油混合燃料生命周期排放进行了单目标及多目标优化,并进行了灵敏度分析.结果表明:多目标优化后木薯乙醇-汽油混合燃料的混合比例为63%.与原始值相比,多目标优化后生命周期CO排放略有升高,NO_x升高15%,PM升高19%;生命周期HC、SO_x和CO₂分别降低8%、50%和21%.     

辽宁省2000~2030年机动车排放清单及情景分析

机动车排放已经成为城市地区大气污染的主要来源.基于COPERT模型和ArcGIS技术,建立了2000~2030年辽宁省机动车排放清单,分析6类污染物（CO、NMVOC、NO_x、PM₁₀、SO₂和CO₂）排放的总体趋势与空间演变特征,同时以2016年为基准年,基于情景分析法设置8类控制措施情景并评估不同控制措施对污染物的减排效果.结果表明2000~2016年,机动车的CO、NMVOC、NO_x和PM₁₀排放量呈现先增后降的趋势,SO₂排放量呈现波动变化,而CO₂排放量则呈现持续增长态势.轻型载客车和摩托车是CO和NMVOC排放的主要贡献车型,重型载客车和重型载货车是NO_x和PM₁₀的主要排放源,SO₂和CO₂则主要是由轻型载客车排放.辽宁省中部及南部机动车排放量明显高于辽东和辽西.从城市层面来看,排放主要集中在沈阳市和大连市.情景分析表明,实施更加严格的排放标准可以增强减排效果,且升级排放标准的时间越提前减排效果越好.综合情景将实现减排最大化,强化综合情景对CO、NMVOC、NO_x、PM₁₀、CO₂和SO₂的削减率达到了30.7%、14.3%、81.7%、29.4%、12.3%和12.1%.     

北京市农业机械排放因子与排放清单

利用车载排放测试技术对典型的联合收割机、拖拉机、农用运输车和农田建设机械实际工况下的尾气进行测试,建立了实际工况下农业机械的排放因子和2017年北京市农用机械排放清单.结果表明,不同的工作状态对农业机械尾气排放有较大的影响,怠速和行走时CO、NO_x、HC和PM排放趋于平稳;而切地和翻地模式下的波动较为明显.根据各类机械的分类和排放标准对排放因子进行细化,建立了较为完整的实际工况下的排放因子.根据农业机械排放因子和燃油消耗量计算出2017年北京市CO、NO_x、HC和PM的排放量分别是2 566.60、 1 239.29、 563.08和538.32 t.拖拉机、运输机械和联合收割机的污染物总量占CO、NO_x、HC和PM这4种污染物总量的98%、 95%、 95%和98%.因此,农用拖拉机、运输机械和联合收割机在农业机械污染减排中应作为重点控制对象.     

超低改造下中国火电排放清单及分布特征

本研究基于2018年火电在线监测和环境统计等数据,自下而上编制了中国高分辨率火电行业排放清单,并核算了排放浓度、排放因子和排放量.结果表明超低排放政策效果显著：2018年火电SO₂、NO_x和烟尘平均排放浓度分别为37.57、56.71和7.41mg ·m^-3.比2015年分别下降58.71%、43.12%和60.79%;中国燃煤机组的SO₂、NO_x和烟尘平均排放因子分别为0.30、0.48和0.06 g ·kg^-1,比2015年分别下降55.2%、36.84%和62.5%;中国火电SO₂、NO_x、烟尘和PM_2.5总排放量分别为72.14、118.38、14.90和13.59万t ·a^-1,比2015年分别下降41.32%、19.29%、48.12%和40.39%.     

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%.     

基于燃料生命周期的中国铁路排放趋势

铁路运输是现代运输的主要方式之一,在空气质量改善和"双碳"目标的双重约束下,厘清铁路运输CO₂和污染物排放趋势,对于交通领域的减污降碳工作具有重要意义.基于燃料生命周期法分析了中国火车2001~2018年的CO₂和污染物排放特征,在此基础上,结合情景分析评估了2019~2030年的铁路排放趋势.结果表明,随着铁路电气化进程的推进、内燃机车新车投入使用和燃油标准的不断升级,铁路运输燃料生命周期的CO₂和污染物排放整体分别呈上升和下降趋势,而其上游阶段的排放占比逐年升高.2018年铁路运输的CO₂、NO_x、CO、BC和SO_x排放总量分别为3780.29万t、11.98万t、3.94万t、0.20万t和3.08万t.情景分析表明,加快电力结构改善和降低单位运输能耗分别是降低铁路CO₂、SO_x和NO_x、BC、CO排放的最佳单一控制手段.积极应对铁路减污降碳工作的综合情景下,CO₂、NO_x、CO、BC和SO_x的减排率可分别达35%、37%、39%、32%和45%.电力结构改革和铁路电气化进程的停滞均会造成铁路运输排放总量的显著增加,铁路减污降碳工作仍需高度重视.     

一次航班飞行全过程大气污染物排放特征

飞机发动机以航空煤油为燃料,在运行过程中会排放多种大气污染物,对空气质量和人体健康存在较大影响.选择A320作为典型机型,提取了一次真实航班飞行过程中的机载飞行数据,基于BM2及BM2-FOA耦合模型,获得了其在飞行全过程中每一时刻CO、UHC、NO_x及PM_(2.5)的排放指数,并计算了CO、UHC、NO_x、SO_2、CO_2及PM_(2.5)的精确排放量.结果表明,飞行过程中CO和UHC排放指数与推力变化趋势相反,数值范围分别为0.67~595.34 g·kg~(-1)和0.05~0.43 g·kg~(-1).NO_x排放指数与燃油流量变化趋势一致,数值范围是0.96~114.25 g·kg~(-1).PM_(2.5)排放指数全过程变化较小,约为0.25~0.36 g·kg~(-1).飞行全过程中,CO_2排放总量最大,约为2.0×10~4kg.同时,NO_x的排放量约为213.4 kg,SO_2也排放了24.5 kg.CO、PM_(2.5)和UHC的排放量分别为7.5、2.2和0.5 kg.将本次精确计算结果与使用ICAO基准模型对LTO起降阶段的估算结果进行对比后发现,基准模型LTO飞行时间较真实时间偏长37%.基准模型估算LTO阶段CO、UHC污染物排放量偏高,NO_x偏低,且偏差较大;而SO_2、CO_2和PM_(2.5)的排放量估算结果偏差相对较小.与机动车相比,A320飞机的一次LTO起飞着陆飞行,NO_x排放量约等于一辆小客车行驶8.6×10~4km,或相当于1274辆小客车1 d的排放量.     

天然气-汽油双燃料车实际道路排放特性研究

为研究使用天然气对轻型汽车排放的影响,利用便携式排放测试系统（PEMS）,对25辆压缩天然气-汽油双燃料出租车在实际道路上分别使用汽油和天然气时的CO2、CO、NOx和THC排放进行了对比测试.研究结果表明：实际道路上,原装车使用天然气相比汽油时,CO2、CO的排放平均分别降低22%和24%,NOx和THC的排放平均分...     

廊坊市区主要大气污染源排放清单的建立

通过调研、统计廊坊市区工业、城中村及机动车等资料,结合以往清单文献研究结果及清单编制指南中的排放因子,计算了廊坊市区主要大气污染物的排放量,得到廊坊市区2014年主要大气污染源排放清单.结果显示,2014年廊坊市区工业源(固定燃烧)NO_x、SO_2、NMVOC、CO、PM_(10)、PM_(2.5)排放总量分别为6.4×10~3、1.2×10~4、31、1.0×10~4、7.3×10~2、4.4×10~2t,其中热电行业排污贡献率最高,分别占NO_x、SO_2、CO、PM_(10)、PM_(2.5)工业源(固定燃烧)年排放总量的55%、48%、67%、63%、69%;安次区工业企业对气态污染物贡献较高,广阳区及开发区工业企业对颗粒物排污贡献较大.低矮面源(城中村)NO_x、SO_2、NMVOC、CO、PM10、PM_(2.5)年排放总量分别为1.8×10~2、3.6×10~3、3.0、4.9×10~3、1.5×10~2、72 t.道路移动源CO、HC、NO_x、PM_(2.5)年排放总量分别为2.4×10~4、1.9×10~3、2.2×10~3、44 t,其中小型客车对HC和CO贡献率较高,分别为53%和61%;NO_x年排放总量中26%由重型货车贡献;PM_(2.5)则主要由轻型货车和重型货车贡献,占比分别为39%和21%.