京津冀及周边地区秋冬季大气污染物排放变化因素解析

基于大气污染源排放清单技术方法,定量分析2016~2017年秋冬季"跨年霾"至2019~2020年秋冬季"疫情霾"期间京津冀及周边地区主要大气污染物排放量变化,解析大气污染防治政策实施带来的减排和疫情造成的活动水平下降对主要污染物排放的贡献,并利用空气质量模型模拟分析不利气象条件下措施减排和疫情影响对空气质量改善的贡献.结果表明,从"跨年霾"（2016-12-16~2017-01-14）至"疫情霾"（2020-01-22~2020-02-14）该区域主要大气污染物排放量大幅下降50%左右,不利气象条件下,区域PM_2.5平均浓度可削减40%以上.措施减排主要来自火电、钢铁等重点工业行业提标改造和工业锅炉、民用燃煤等燃煤源治理,对SO₂和PM_2.5排放量的削减贡献较大,贡献率分别为67.1%和53.4%;疫情主要影响移动源和轻工业活动水平,对NO_x和VOCs排放量的削减贡献较大,贡献率分别为71.9%和68.2%.措施减排对区域空气质量改善贡献突出,有效抑制了重污染过程的强度和范围.在"跨年霾"的不利气象条件下,措施减排使区域PM_2.5平均浓度下降26%,重度及以上污染天数减少44%.受疫情影响,区域PM_2.5平均浓度继续下降24%,重污染持续时间和范围进一步缩减.     

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_x和PM₁₀在城区与港区均具有较高排放强度.污染物的空间分布差异是由其主要贡献源的空间位置决定的.本研究可为天津市大气污染的精细化管控和空气质量模拟提供数据支撑,同时可为其他地区移动源排放清单的建立提供方法参考.     

基于WRF-Chem和EMI指数的新冠肺炎疫情期间沈阳市大气污染物浓度变化原因分析

利用2015—2020年沈阳市空气质量监测数据、地面气象观测资料、环境气象评估指数（EMI）产品、NCEP再分析资料及WRF-Chem数值模式,分析新冠肺炎疫情防控期间沈阳市主要大气污染物和气象要素的变化情况,研究空气质量对污染物减排和气象要素变化的响应.结果表明：疫情防控导致沈阳市PM_2.5、PM₁₀和NO₂质量浓度下降,但O₃质量浓度小幅增加;PM_2.5和NO₂对人为减排的响应更敏感;防控期内沈阳市气象条件有利于污染物的清除,气象条件使PM_2.5质量浓度下降16.37%,防控减排措施导致PM_2.5质量浓度下降22.96%;在疫情防控的背景下,不利的气象条件和污染物排放的突然增加共同造成重污染天气发生,其中不利气象条件的贡献大于排放增加的贡献;减排措施对防控期间重污染天气过程污染物峰值浓度有明显的削弱作用.     

疫情前后太原市主城区空气质量时空变化特征及影响因素研究

深入探讨城市新冠疫情管控期间大气环境质量及影响因素,对空气质量的改善与治理具有重要意义。以太原市主城区为研究对象,采用克里金插值法、Pearson相关性分析、HYSPLIT轨迹模型对太原市主城区2022年疫情前后空气质量时空变化特征及影响因素进行研究。结果表明：（1）在时间上,O₃浓度呈逐月递增趋势。其他污染物在管控期间浓度有所下降,与2021年同期相比,PM_2.5下降了23.6%,PM₁₀下降了32.7%,NO₂下降了2.6%。（2）在空间分布上,PM_2.5、CO、SO₂呈“西北低、东南高”的分布特点,PM₁₀浓度则呈“西部低、东部高”的特点。（3）太原市污染物在疫情前及管控期间主要受来自西北方向长距离传输及山西省内晋中地区短距离传输影响。在常态化时期,气流轨迹更分散,来自晋中市和临汾市的短距离传输占比最高,为21.45%。（4）管控期间重点工业企业仍保持较快增长,工业用电量达到28.33亿kW·h,工业活动受管控影响较小;但移动源污染排放减少,缓解了大气污染。     

2010~2017年四川省机动车污染物排放趋势分析

四川省机动车保有量日益增加,本研究基于特定的清单计算方法及多口径的活动水平数据,得到四川省2010~2017年机动车尾气污染物排放量.结果表明,四川省小型载客汽车的保有量增长最快,不管是机动车还是小型载客车保有量的增速,均高于全国平均增速;2017年四川省机动车共排放CO、NO_x、SO₂、NH₃、HC、PM_2.5、PM₁₀、BC和OC分别为706.9、275.3、0.3、5.7、164.8、8.1、8.9、4.1和1.4 kt,除NH₃以外,四川省所排放的其他污染物呈现波动中下降的趋势,在2014~2016年前后达到高值.柴油车的保有量变化与NO_x的变化显示出较强的相关性;新车排放标准加严是最具有减排潜力的措施之一,同时随着实施年份的增长,显示的减排潜力越大,燃油品质的提升对于污染物的减排每年也会有6%以上的减排效力.未来应将HC和NO_x减排作为四川省机动车管控的重要内容.     

基于机器学习算法的新冠疫情管控对河南省空气质量影响的模拟分析

全国各地为了减少新冠疫情对社会和人民生活的影响,采取了必要的防疫防控措施,这些措施对空气质量的变化产生了重要的影响,此外空气质量的变化与气象条件也存在很大的关系.通过对河南省疫情前（1月1~26日）和疫情管控期（1月27日~2月29日）这两阶段的空气质量分析对比发现,整个河南省除了O₃浓度上升了69.64%外,PM_2.5、PM₁₀、SO₂、CO和NO₂分别降低了36.89%、34.18%、19.43%、29.85%和58.51%;通过机器学习算法中的长短期记忆型网络（LSTM）模拟显示,气象条件引起污染物浓度的降幅大部分在15%~30%之间;人为排放减少引起的污染物浓度的降幅大部分在6%~40%之间.O₃在疫情期间上升过程中,气象条件和人为排放两种因素分别占了34.84%和34.81%.结果表明,疫情管控期间,河南省空气质量总体上有所改善,但是也有重污染发生,其中O₃的浓度对于疫情管控减排的影响不明显,呈负相关,需要进一步探索引起臭氧浓度上升的原因,以此帮助政府合理控制臭氧等前体污染物的减排比例.     

2013年1月华北地区重霾污染过程SO2和NOx的CMAQ源同化模拟研究

以2006年中国地区的INTEX-B排放清单为基础,采用CMAQ模式污染源同化方法,反演更新了2013年1月重霾污染过程华北地区的SO₂和NO_x排放源;应用WRF-CMAQ模式以及2006年INTEX-B初始排放源和2013年1月改进的排放源,分别模拟了1月9-15日和28-31日两次持续重霾污染过程的SO₂和NO₂浓度,并与华北地区47个环境监测站点实测值进行对比,重点分析了基于初始源和同化反演源的模拟效果及其改进原因;本文亦采用2012年清华大学编制的东亚地区MEIC排放清单评估了SO₂和NO_x同化反演源的合理性.分析结果表明:①CMAQ模式污染源同化方法可适用于重霾污染过程,即采用同化反演源模拟的SO₂、NO₂浓度时空变化特征与实测值较一致,而且可反映SO₂、NO_x排放源强的动态变化特征;②基于同化反演源的SO₂、NO₂浓度模拟效果明显优于2006年INTEX-B排放源,其时间变化趋势与实测值较一致,而且可模拟重霾污染过程SO₂、NO₂浓度的峰值;③采用反演源模拟的SO₂、NO₂浓度空间区分布特征与实测值较一致,而且可较好反映重污染区的极值分布特征;④经污染源同化改进后SO₂、NO₂模拟浓度与实测值的相关系数有所提高,误差明显减小;SO₂的改进效果略优于NO₂,这与污染源对两种污染物浓度的影响差异有关;⑤初始源中SO₂、NO_x排放源的空间分布和强度与2012年清华大学编制的排放源强差异较大,而同化反演源的空间分布和强度均接近于上述2012年排放源,较好反映出重点地区的高污染源分布特征.本文研究结果将为改进重霾污染过程的空气质量预报、减小自下而上建立的排放源清单不确定性、评估SO₂、NO_x等排放源的影响效应以及不同气象条件下区域排放源的动态调控等提供新技术途径和研究思路.     

苏州市初夏臭氧污染成因及年际变化

以2017~2021年的5~6月苏州市城区站点的大气污染物浓度为研究对象,分析了臭氧（O₃）、氮氧化物（NO_x）、总氧化剂（O_x）、一氧化碳（CO）和挥发性有机物（VOCs）等污染物的变化特征,利用基于观测的模型（OBM）研究了O₃污染成因及其年际变化,解析了环境空气VOCs的主要来源及其变化趋势.结果表明：①近年来苏州O_x平均体积分数以及NO_x和CO平均浓度整体呈下降趋势,但VOCs的体积分数整体呈上升趋势;O₃污染天光化学反应前体物浓度水平仍较高,且显著高于优良天.②近年来苏州O₃生成处于VOCs控制区;苏州市VOCs和NO_x长期减排比例应不低于5∶1,在VOCs控制方面应注重对芳香烃和烯烃的减排.③源解析结果显示,工业排放、汽油车尾气和柴油机尾气是苏州市VOCs的主要排放源;近年来工业排放源和溶剂使用源有所下降,但汽油车尾气源和油气挥发源贡献率上升明显,且上述两类污染源排放VOCs的O₃生成潜势较高.④综合分析各排放源对O₃生成潜势的贡献发现,溶剂使用源和汽油车尾气源的VOCs排放是影响苏州市O₃生成的关键因素.     

基于工序工艺的精细化工业源排放清单编制及应用研究

以天津市津南区为例,采用自下而上的方式基于工序工艺建立了2017年精细化工业源排放清单,并深入探讨其对于工业源管理治理的实践应用意义.结果表明,津南区全年排放SO₂ 1778.50 t、NO_x 3972.40 t、PM 2331.35 t、VOCs 933.49 t.津南区涉气工业企业入园率为68.55%,园区内企业SO₂、NO_x、PM、VOCs排放总量分别占到全区的92.77%、80.70%、89.34%、72.06%,可极大便利推行网格化等管理模式,提高工业源管理治理效率.本研究基于精细化源排放清单中污染物工序工艺及末端治理特征,参考国家、地方环境保护相关标准,设计NO_x、PM、VOCs减排情景,保守计算NO_x、PM、VOCs可在现有基础上分别减排约10.32%、19.88%、18.74%.本研究探索了基于工序工艺建立精细化源排放清单的意义、可行性以及存在的问题,可以为大、中尺度排放清单的建立提供有益的参考.     

2013-2017年珠江三角洲主要大气污染控制措施减排效果评估

自2013年《大气污染防治行动计划》发布以来,珠江三角洲（PRD）地区实施了严格的大气污染防控政策,在全国率先实现PM_2.5浓度连续3年达标,然而,已实施的控制措施对污染物的减排效果尚不清楚.因此,本研究通过广泛收集2013—2017年珠三角地区大气污染源活动水平数据与控制措施,建立2013—2017年实际控制与未控制情景的污染物趋势排放清单,对主要控制措施的减排效果进行了量化.结果表明,2013—2017年珠三角地区SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5和VOCs 5种污染物排放分别下降了55%、24%、55%、54%和10%.相比于未控制情景,实际控制情景下2017年5种污染物分别实现61%、40%、68%、70%和41%的减排.在各类管控措施中,工业提标对5种污染物减排分别贡献了39%、46%、66%、69%和25%;销号整治对VOCs减排贡献最大（32%）,对其它污染物减排贡献约10%;清洁能源改造主要对SO₂和PM减排有所贡献,其中,煤改气、低硫煤、低硫油对SO₂减排有主要贡献（均为15%左右）,低灰分煤对PM₁₀（12%）和PM_2.5（19%）减排有较大贡献;机动车提标、淘汰黄标车对NO_x（22%、17%）和VOCs（23%、12%）减排有较大贡献.本研究可为珠三角和其它地区针对不同大气污染物科学制定防控政策与措施提供基础数据和科学支撑.     

深圳市2022年春季新冠疫情管控期间空气质量分析

短期减排是我国城市应对大气污染事件的重要应急管控手段,但短期减排的效益尚未得到完善分析.2022年3月14～20日,广东省深圳市为抑制新冠疫情传播实施了全市管控,为评估短期减排对华南城市春季空气质量的影响提供独特机会.结合深圳市高精度环境空气质量监测与气象观测等多源数据,分析了深圳市管控期间前后的空气质量变化.此次管控前和管控期中均有部分日期天气形势静稳,局地污染水平主要反映本地排放,有利于分析本地减排的影响.观测与WRF-GC区域化学模拟都表明,与珠三角周边城市相比,深圳市管控期间由于市内交通源排放显著减少,深圳市二氧化氮(NO₂)浓度降低(-26±9.5)%,可吸入颗粒物(PM₁₀)浓度降低(-28±6.4)%,细颗粒物(PM_2.5)浓度降低(-20±8.2)%,但臭氧(O₃)浓度无显著变化[(-1.0±6.5)%].TROPOMI卫星观测的甲醛和二氧化氮柱浓度数据对比表明,2022年春季珠三角臭氧光化学主要受挥发性有机物(VOCs)浓度控制,对氮氧化物浓度降低不敏感,反而可能因氮氧化物对臭氧滴...     

Traffic source emission and street level air pollution in urban areas of Guangzhou,South China (P.R.C.)

Street level air pollution due to traffic emission is a cause of concern in Guangzhou City. During the winter and summer of 1988, the traffic-related air pollutant concentrations, wind field, traffic volume and vehicle speed were measured extensively in three types of street canyons in Guangzhou City. Various types of motor vehicle emission in idle condition were measured and the composite emission factors of vehicles were derived. The variation of traffic volume and vehicle speed in 223 mainstreets were also investigated. The annual air pollutant concentration levels of traffic source emission were calculated. Using CO as a traffic emission tracer for air pollution on the street, the contributions of traffic emission to street level air pollution were determined by the receptor method. Ground level air pollution in Guangzhou has changed from coal combustion emission type into traffic source emission type. The average contributions of traffic source emission to the concentration of CO and NO_x on the street in 1988 are about 87% and 67%. The most significant pollutant of ambient air quality that traffic source emission influences in NO_x.     

Impacts of pollution heterogeneity on population exposure in dense urban areas using ultra-fine resolution air quality data

Traditional air quality data have a spatial resolution of 1 km or above, making it challenging to resolve detailed air pollution exposure in complex urban areas. Combining urban morphology, dynamic traffic emission, regional and local meteorology, physicochemical transformations in air quality models using big data fusion technology, an ultra-fine resolution modeling system was developed to provide air quality data down to street level. Based on one-year ultra-fine resolution data, this study investigated the effects of pollution heterogeneity on the individual and population exposure to particulate matter (PM_2.5 and PM₁₀), nitrogen dioxide (NO₂), and ozone (O₃) in Hong Kong, one of the most densely populated and urbanized cities. Sharp fine-scale variabilities in air pollution were revealed within individual city blocks. Using traditional 1 km average to represent individual exposure resulted in a positively skewed deviation of up to 200% for high-end exposure individuals. Citizens were disproportionally affected by air pollution, with annual pollutant concentrations varied by factors of 2 to 5 among 452 District Council Constituency Areas (DCCAs) in Hong Kong, indicating great environmental inequities among the population. Unfavorable city planning resulted in a positive spatial coincidence between pollution and population, which increased public exposure to air pollutants by as large as 46% among districts in Hong Kong. Our results highlight the importance of ultra-fine pollutant data in quantifying the heterogeneity in pollution exposure in the dense urban area and the critical role of smart urban planning in reducing exposure inequities.     

VOC emission caps constrained by air quality targets based on response surface model: A case study in the Pearl River Delta Region, China

Because of the recent growth in ground-level ozone and increased emission of volatile organic compounds (VOCs), VOC emission control has become a major concern in China. In response, emission caps to control VOC have been stipulated in recent policies, but few of them were constrained by the co-control target of PM_2.5 and ozone, and discussed the factor that influence the emission cap formulation. Herein, we proposed a framework for quantification of VOC emission caps constrained by targets for PM_2.5 and ozone via a new response surface modeling (RSM) technique, achieving 50% computational cost savings of the quantification. In the Pearl River Delta (PRD) region, the VOC emission caps constrained by air quality targets varied greatly with the NO_x emission reduction level. If control measures in the surrounding areas of the PRD region were not considered, there could be two feasible strategies for VOC emission caps to meet air quality targets (160 µg/m³ for the maximum 8-hr-average 90th-percentile (MDA8-90%) ozone and 25 µg/m³ for the annual average of PM_2.5): a moderate VOC emission cap with <20% NOx emission reductions or a notable VOC emission cap with >60% NO_x emission reductions. If the ozone concentration target were reduced to 155 µg/m³, deep NO_x emission reductions is the only feasible ozone control measure in PRD. Optimization of seasonal VOC emission caps based on the Monte Carlo simulation could allow us to gain higher ozone benefits or greater VOC emission reductions. If VOC emissions were further reduced in autumn, MDA8-90% ozone could be lowered by 0.3-1.5 µg/m³, equaling the ozone benefits of 10% VOC emission reduction measures. The method for VOC emission cap quantification and optimization proposed in this study could provide scientific guidance for coordinated control of regional PM_2.5 and O₃ pollution in China.     

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.     

基于前体物多情景排放的兰州市2030年夏季臭氧预测

近年来,兰州市夏季臭氧污染问题日渐凸显,已成为影响当地环境空气质量达标的首要污染因子和制约环境空气质量持续改善的突出短板.解决臭氧污染问题需结合城市经济发展的实际情况定量评估前体物减排量并提出切实可行的减排对策,为环境管理的中长期规划提供科学依据.在2015年本地排放清单的基础上,通过情景分析法预测了兰州市2030年3种梯度城市发展与污染控制情景下臭氧的两类主要前体物氮氧化物（NO_x）和挥发性有机物（VOCs）的排放量,利用WRF-Chem模型对不同情景下的2030年夏季臭氧污染程度进行了数值模拟,分析了臭氧浓度与生成敏感性的时空变化情况,并提出了兰州市臭氧前体物的总量控制参考和针对不同行政区的减排对策建议.结果表明,3种不同的城市发展与污染控制情景下兰州市2030年NO_x排放量为4.57×10⁴～12.14×10⁴ t, VOCs排放量为5.30×10⁴～7.69×10⁴ t, NO_x排放可通过调整能源结构,加强末端治理和限制机动车...     

关中盆地NO2和SO2对颗粒物污染的协同效应

基于WRF-Chem模式模拟了关中盆地2019年1月2—14日一次颗粒物污染事件,评估了NO_x和SO₂减排及其在颗粒物污染中的协同作用对PM_2.5污染的影响。敏感性实验结果表明：NO_x减排可使PM_2.5中硝酸盐含量下降,但大气中O₃浓度上升,大气氧化能力增强,其他二次组分上升,导致PM_2.5下降不明显;SO₂人为源减排可使硫酸盐质量浓度下降,但由于硫酸盐在PM_2.5中占比较低,当SO₂减排75%时,PM_2.5仅下降1.74%;当减排比例较高时,NO_x和SO₂同时减排更有利于颗粒物污染防治。PM_2.5质量浓度在NO_x和SO₂同时减排75%时比分开减排75%时多下降0.75%,主要是硫酸盐下降所致;对气溶胶含水量进行分析,发现NO_x<...