四川省大气固定污染源排放清单及特征

根据收集到的四川省电厂、工业及民用部门的活动水平数据,采用合理的估算方法和排放因子,建立了四川省2010年大气固定污染源排放清单.结果表明:12010年四川省固定源共排放SO₂ 84.1万t、NO_x 44.9万t、CO 318.8万t、PM₁₀ 44.1万t、PM_2.5 25.5万t、VOC 17.9万t;2电厂和工业过程是固定源排放的主要贡献源;3燃煤是固定燃烧排放的主要贡献源,煤矸石、焦炭、天然气对污染物的贡献也不容忽视,水泥、钢铁、轻工业制造是本地区主要的工业过程排放源;4宜宾、成都及攀枝花是固定源污染物的主要贡献城市,约占四川省总排放量的20%~40%;5电厂、能源工业燃烧清单的不确定性主要来自排放因子,而工业过程涉及排放源种类繁多且复杂,排放测试研究较少,不确定性较高.     

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.      

The comparison of source contributions from residential coal and low-smoke fuels,using CMB modeling,in South Africa

D-grade residential coal is being widely used as a fuel source for heating and cooking by most of the lower-income urban communities in South Africa. Emissions from residential coal combustion have been a major cause of elevated air pollution levels in the industrialized areas of South Africa. The adverse health effects resulting from exposure to residential coal combustion emissions have been a major public concern for many years. To address this, the Department of Minerals and Energy of South Africa conducted a macro-scale experiment in the township of Qalabotjha during the winter of 1997 to assess the technical and social benefits of combusting low-smoke fuels.This paper reports the PM_2.5 and PM₁₀ chemical mass-balance (CMB) source apportionment results from Qalabotjha during a 30-day sampling period, including a 10-day period when a large proportion of low-smoke fuels was combusted. Though emission rates of D-grade coal and low-smoke fuels may vary, their chemical abundances are too similar to be separated in CMB calculations. The source apportionment study confirmed that residential coal combustion is by far the greatest source of air pollution, accounting for 62.1% of PM_2.5 and 42.6% of PM₁₀ at the three Qalabotjha sites. Biomass burning is also a major source, accounting for 13.8% of PM_2.5 and 19.9% of PM₁₀. Fugitive dust is only significant in the coarse particle fraction, accounting for 11.3% of PM₁₀. Contributions from secondary ammonium sulfate are three–four times greater than from ammonium nitrate, accounting for 5–6% of PM mass. Minor contributions (less than 1%) were found for power plant fly ash, motor vehicle exhaust, and agricultural lime. Average PM_2.5 and PM₁₀ mass decreased by 20 and 25%, respectively, from the D-grade coal combustion period (days 1–10) to the majority of the low-smoke fuel period (days 11–20). Relative source contribution estimates (SCE) were quite similar among the three sampling periods for PM_2.5, and were quite different for PM₁₀ during the second period when 14% higher residential coal combustion and 9% lower biomass burning source contributions were found.     

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.      

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.     

The photo-oxidation of automobile emissions: measurements of the transformation products and their mutagenic activity

Dilute mixtures of automobile emissions (comprising 50% exhaust and 50% surrogate evaporative emissions) were irradiated in a 22.7 m³ smog chamber and tested for mutagenic activity by using a variant of the Ames test. The exhaust was taken from a single vehicle, a 1977 Ford Mustang equipped with a catalytic converter. Irradiated and nonirradiated gas-phase emissions were used in exposures of the bacteria, Salmonella typhimurium, strains TA100 and TA98. A single set of vehicular operating conditions was used to perform multiple exposures. The mutagenic activities of extracts from the particulate phase were also measured with the standard plate incorporation assay. (In most experiments only direct-acting mutagenic compounds were measured.) The gas-phase data for TA100 and TA98 showed increased activity for the irradiated emissions when compared to the nonirradiated mixture, which exhibited negligible activity with respect to the control values. The particulate phase for both the irradiated and nonirradiated mixtures showed negligible activity when results were compared to the control values for both strains. However, the experimental conditions limited the amount of extractable mass which could be collected in the particulate phase. The measured activities from the gas phase and particulate phase were converted to the number of revertants per cubic meter of effluent (i.e. the mutagenic density) to compare the contributions of each of these phases to the total mutagenic activity for each strain. Under the experimental conditions of this study, the mutagenic density of the gas-phase component of the irradiated mixture contributed approximately two orders of magnitude more of the total TA100 activity than did the particulate phase. For TA98 the gas-phase component contributed approximately one order of magnitude more. However, caution must be exercised in extrapolating these results to urban atmospheres heavily impacted by automotive emissions, because the bacterial mutagenicity assay was used as a screening method, and additional assays using mammalian systems have not yet been conducted. In addition, only limited number of conditions were able to be tested. The significance and limitations of the results are discussed.     

基于重庆本地碳成分谱的PM2.5碳组分来源分析

为了解重庆主城PM2.5中碳组分特征和来源,2012-05-02~2012-05-10日在商业区、工业区和居民区进行了PM2.5采样.利用TOR方法分析了8种碳组分,对3个不同功能区大气环境PM2.5以及燃煤尘、尾气尘(机动车尾气、船舶尾气、施工机械尾气)、生物质燃烧尘、餐饮油烟尘这6类源PM2.5中的8种碳组分进行了特征分析.在源的碳成分谱基础上,利用化学质量平衡(CMB)模型得到重庆本地PM2.5的碳来源指示组分,利用因子分析法解析出各类源对不同功能区内PM2.5碳组分的贡献率.结果表明,重庆地区燃煤尘、机动车尾气尘、船舶尾气尘、施工机械尾气尘、生物质燃烧尘、餐饮油烟尘的OC/EC值分别为6.3、3.0、1.9、1.4、12.7和31.3.EC2、EC3的高载荷指示柴油车尾气排放,OC2、OC3、OC4、OPC的高载荷指示燃煤排放,OC1、OC2、OC3、OC4、EC1指示汽油车尾气排放,OC3指示餐饮业排放,OPC指示生物质燃烧排放.商业区OC/PM2.5为17.4%,EC/PM2.5为6.9%,估算得到,二次有机碳(SOC)/OC为40.0%;工业区OC/PM2.5为15.5%,EC/PM2.5为6.6%,SOC/OC为37.4%;居民区OC/PM2.5为14.6%,EC/PM2.5为5.6%,SOC/OC为42.8%.工业区PM2.5中碳组分的主要来源为燃煤和汽油车尾气、柴油车尾气;商业区PM2.5中碳组分的主要来源为汽油车尾气、柴油车尾气和餐饮业油烟;居住区PM2.5中碳组分的主要来源为汽油车尾气、餐饮业油烟、柴油车尾气.     

厦门海沧区PM2.5中金属元素污染评价及来源分析

为了了解金属元素的污染特征和潜在来源,以及重金属元素的风险水平,本研究于2015年4月至2016年1月采集了厦门海沧区不同类型站点四季大气PM_(2.5)样品348份,用X射线荧光分析仪(XRF)测定了其中K、Ca、Na、Mg、Al、Zn、Cu、Fe、Ti、As、V、Mn、Ba、Co等14种金属元素的质量浓度.本研究分析了码头、生活区、工业区和背景区这4个类型站点PM_(2.5)中金属元素的时空分布特征,综合利用富集因子法和健康风险评价模型进行了金属元素的污染评价,并采用相关性分析、主成分分析和后向气团轨迹初步探讨了金属元素的来源.结果表明,采样期间厦门海沧区PM_(2.5)中14种金属元素总质量浓度在PM_(2.5)中的占比为5.4%~10.6%.金属元素总质量浓度的时空变化特征与PM_(2.5)的较为一致,均表现为春冬季浓度高于夏秋季,海润码头和新阳工业区高于海沧分局和市委党校.而夏季海润码头和海沧分局PM_(2.5)日均值超标率较高的现象,与海润码头作业以及风向有关.新阳工业区Zn的质量浓度最高,市委党校次之;海润码头V的质量浓度最高,夏季海沧分局易出现V的浓度高值;均说明污染源站点(新阳工业区和海润码头)排放的污染物对其附近站点的金属元素质量浓度产生了影响.K质量浓度冬季最高,As超标现象出现在冬季和春季,说明冬季生物质燃烧以及燃煤等燃烧排放对大气污染的影响较为严重.Cu、Zn、As、Co、Na和Mn在各站点的富集因子范围为67~8449,富集均较严重.非致癌重金属Zn、Cu、Mn风险值之和低于一般可接受的风险水平(1×10~(-6)a~(-1)),其中Mn对总风险值的贡献范围为74%~88%.综合相关性分析和主成分分析结果表明,厦门海沧区PM_(2.5)中金属元素主要来源于地面扬尘、机动车排放、燃煤和工业排放以及船舶排放,各来源分别可以解释变量的34.5%、12.5%、10.6%、7.8%.后向气团轨迹表明春、秋和冬季均受到局地气团的影响,而夏季气团运动相对较强;春冬季途经长三角内陆的气团可能导致PM_(2.5)浓度偏高.     

北京市大气环境PM2.5和PM1及其碳质组分季节变化特征及来源分析

大气颗粒物是影响我国大多数城市环境空气质量的首要污染物,近年来随着监测技术的进步和采样设备的改进,相关研究对象逐渐从大粒径的PM_10、PM_(2.5)转移到更小粒径的PM_1上.碳质组分是大气颗粒物的重要组成部分.以北京市为研究区域,选取2016年7月、10月及2017年1月、4月作为4个季节的代表月,对大气环境中的PM_(2.5)和PM_1进行采集,分析了二者的质量浓度和季节变化特征.采用两层嵌套气象-空气质量模型系统(WRF-CMAQ)耦合模型对采样时段进行了模拟,分析观测期间PM_(2.5)和PM_1的来源贡献,并使用因子分析法解析了碳质组分的来源.结果表明,PM_(2.5)和PM_1的质量浓度均呈现春、夏、秋、冬这4个季节递增的趋势;PM_1是PM_(2.5)中的主要组成,而且秋冬季节随着灰霾发生频率的增加,PM_1质量浓度占PM_(2.5)的比值明显升高;北京市大气环境中存在明显的二次污染,且SOC更容易在粒径更小的PM_1中积聚.散煤燃烧、机动车尾气排放、居民面源及生物质燃烧排放是北京市大气颗粒物的重要贡献来源;汽油车尾气、柴油车尾气、生物质燃烧和燃煤排放是北京市大气颗粒物中碳质组分的主要来源.     

重庆主城区春季大气PM10及PM2.5中多环芳烃来源解析

于2012年春季采集了重庆主城区和缙云山共6个环境采样点的大气PM₁₀、PM_2.5样品,同步采集了燃煤尘、机动车尾气尘、施工机械尾气尘、船舶尾气尘、餐饮油烟尘、生物质燃烧尘及土壤尘等7类污染源,采集到有效受体样品139个、有效源样品233个,使用GC-MS分析样品中18种PAHs的质量浓度(ρ),分析了PM₁₀、PM_2.5上载带PAHs的污染特征,并分别运用比值法、主成分分析法及CMB(化学质量平衡)受体模型法对PM₁₀、PM_2.5中的PAHs进行来源解析,所得源解析结果较为一致. 结果表明:重庆主城区大气PM₁₀、PM_2.5中ρ(PAHs)较低,ρ(PAHs)分别为22.03~31.71、19.02~29.92 ng/m3,其中位于工业区新山村采样点的ρ(PAHs)最高. PM₁₀载带的PAHs有86%~99%集中在PM_2.5中,说明PAHs主要富集在PM_2.5中. 重庆主城区大气PM₁₀、PM_2.5载带的PAHs主要来自机动车尾气尘和燃煤尘的贡献,这2类源对PM₁₀的贡献率分别为25.89%、32.80%;而在PM_2.5中,机动车尾气尘的贡献率较高,可达62%左右.      

Comprehensive and high-resolution emission inventory of atmospheric pollutants for the northernmost cities agglomeration of Harbin-Changchun, China: Implications for local atmospheric environment management

Using a bottom-up estimation method, a comprehensive, high-resolution emission inventory of gaseous and particulate atmospheric pollutants for multiple anthropogenic sectors with typical local sources has been developed for the Harbin-Changchun city agglomeration (HCA). The annual emissions for CO, NOx, SO₂, NH₃, VOC_S, PM_2.5, PM₁₀, BC and OC during 2017 in the HCA were estimated to be 5.82 Tg, 0.70 Tg, 0.34 Tg, 0.75 Tg, 0.81Tg, 0.67 Tg, 1.59 Tg, 0.12 Tg and 0.26 Tg, respectively. For PM₁₀ and SO₂, the emissions from industry processes were the dominant contributors representing 54.7% and 49.5%, respectively, of the total emissions, while 95.3% and 44.5% of the total NH₃ and NOx emissions, respectively, were from or associated with agricultural activities and transportation. Spatiotemporal distributions showed that most emissions (except NH₃) occurred in November to March and were concentrated in the central cities of Changchun and Harbin and the surrounding cities. Open burning of straw made an important contribution to PM_2.5 in the central regions of the northeastern plain during autumn and spring, while domestic coal combustion for heating purposes was significant with respect to SO₂ and PM_2.5 emissions during autumn and winter. Furthermore, based on Principal Component Analysis and Multivariable Linear Regression model, air temperature, relative humidity, electricity and energy consumption, and the urban and rural population were optimized to be representative indicators for rapidly assessing the magnitude of regional atmospheric pollutants in the HCA. Such indicators and equations were demonstrated to be useful for local atmospheric environment management.     

海峡西岸地区人为源大气污染物排放特征研究

采用以"自下而上"为主的方法建立了2007年海峡西岸地区的人为源大气污染物排放清单.计算结果显示,海西地区人为源SO2、NOx、CO、PM10、PM2.5、VOCs和NH3排放总量分别为69.5×104、96.1×104、413.1×104、93.9×104、40.6×104、85.0×104和28.5×104t.电厂和工业燃烧设施分别占SO2排放的48%和39%,以及NOx排放的51%和25%.水泥、砖瓦等制造过程贡献了约51%的PM10排放和36%的PM2.5排放.秸秆燃烧、加油站和涂料等VOCs面源分别占到其排放总量的27%、15%和4%.NH3的主要排放源为畜禽养殖和氮肥施用等农业部门,占到总排放量的89%.海西地区的单位面积大气污染物排放量仅相当于长三角地区的25%左右,略高于全国平均水平.该地区人为源和天然源VOCs排放比重分别占56%和44%,人为源VOCs排放比重低于全国大部分地区.海西大气污染高排放地区主要集中在沿海一带,以泉州、潮汕、福州和温州等地区为主,建议"十二五"发展过程中,重点关注上述高排放地区,限制重点排放源的发展,开发低耗能、低污染的发展模式.     

中国人为源颗粒物排放现状与趋势分析

利用排放因子法,基于电力、工业、民用、交通等部门的活动水平和排放因子,建立了2000年和2005年中国分省、分部门、分粒径的颗粒物（PM）排放清单.利用情景分析法,基于能源预测,分析了在不同颗粒物控制方案下2010～2030年中国颗粒物的排放趋势.结果表明,我国2005年的总悬浮颗粒物（TSP）、可吸入颗粒物（PM₁₀）和细颗粒物（PM_2.5）的排放量分别是29.98、15.30和9.79 Mt, 2000～2005年间的排放增长率分别是3.4%、4.7%和5.4%.在现有政策情景下,我国2030年TSP和PM_2.5的排放量分别是23.06和10.59 Mt,工业锅炉成为最大的颗粒物排放源.通过提高能源利用效率,2030年可在基准情景基础上TSP和PM_2.5分别减排15%和16%;通过增大执法力度,2015年可再减排25%的TSP和10%的PM_2.5排放,之后通过加严排放标准,推广高效除尘装置的应用,2030年TSP和PM_2.5可再减排21%和19%,其排放量分别达到13.81和6.88 Mt.颗粒物的综合控制措施应覆盖电厂、工业、民用等各个领域,从提高能效、保证执法、强化政策3个方面着手.     

基于快速聚类方法分析常州市区PM2.5的统计特性

运用统计方法研究常州市区2013~2014年6个国控点六项基本污染物(SO_2、NO_2、CO、O_3、PM_(2.5)和PM_(10))月平均浓度变化,结果表明,除O_3外,其它五项污染物月平均浓度夏季较低冬季较高.颗粒物与风速之间的关系为PM_(2.5)浓度随风速的升高一直降低,PM_(10)随风速的升高浓度先降低后升高.采用快速聚类分析(k-means)并运用SWV和DIV指数对六项基本污染物进行分类,得到4个样本分类.与依据颗粒物化学成分或粒径谱对PM进行源解析方法不同,本研究更多是从PM_(2.5)与其它污染物相关关系以及污染程度等角度按照欧式距离进行分类.不同类中PM_(2.5)来源明显不同,类1中PM_(2.5)与化石燃料燃烧排放密切相关,类2与O_3密切相关,类3与城市不完全燃烧排放、区域灰霾污染密切相关,类4可以归类于城市"背景"类.快速聚类分析结果也表明常州市区PM_(2.5)有着复杂的来源.     

2013年1月中国东部地区重污染过程中上海市细颗粒物的来源追踪模拟研究

大气PM_2.5是当前我国城市和区域面临的最突出的大气污染问题,然而PM_2.5及其关键组分污染的来源不清,严重制约了人们对PM_2.5 的科学认知和污染防控的步伐.本研究以2013年1月中国东部地区一次典型重污染过程为研究案例,利用CAMx三维模型中耦合了物种示踪机制的颗粒物来源追踪方法,探讨和揭示了中国东部地区代表性城市上海及周边地区共4个源区(上海、苏南、浙北、大区域)、8类污染源(包括燃烧源、生产工艺过程、流动源、生活面源、挥发源、扬尘源、农业源、天然源)对上海城区大气中PM_2.5及其关键组分包括水溶性无机离子(SO^2-₄、NO^-₃、NH⁺₄)、元素碳(EC)和有机碳(OC)的污染贡献.研究结果表明,2013年1月份中国东部出现严重灰霾污染期间,上海城区PM_2.5的主要区域贡献为上海本地污染源排放累积(PM_2.5浓度贡献平均为55.4%±22.3%)和长距离输送(38.4%±20.0%).上海地区8类主要排放源中,扬尘源贡献均值最大,达到30.7%±31.8%,其次为燃烧源18.2%±15.6%、流动源18.6%±17.5%、挥发类源16.9%±18.0%.对上海市PM_2.5组分的源解析研究发现,燃烧源对细颗粒物中硫酸盐和硝酸盐的浓度贡献最大,其浓度贡献分别达到56.2%和55.9%.铵盐中72.4%来源于挥发类源贡献,元素碳约78.3%来自于交通源贡献.挥发类源排放和流动源是主要的有机气溶胶贡献源,浓度贡献分别为36.2%和32.5%.     

京津冀燃煤工业和生活锅炉的技术分布与大气污染物排放特征

燃煤工业和生活锅炉(下称燃煤锅炉)是京津冀地区大气污染控制的重点,分析其污染物排放特征对燃煤锅炉的污染控制具有重要意义. 对京津冀地区燃煤锅炉的容量、锅炉种类、除尘方式、实际除尘效率等技术分布信息进行了统计,在此基础上建立了基于技术分布信息的2012年京津冀地区燃煤锅炉大气污染物排放清单,并分析了技术特征对燃煤锅炉大气污染物排放的影响. 结果表明:京津冀地区燃煤锅炉以10 t/h及以下的小容量锅炉为主,主要炉型为层燃炉,除尘方式以湿式除尘及多管旋风除尘为主;2012年京津冀地区燃煤锅炉的SO₂、NO_x、颗粒物、PM₁₀和PM_2.5排放量分别为90.81×104、30.88×104 、31.46×104、14.64×104和8.07×104 t,排放主要集中于10 t/h及以下和35 t/h以上的锅炉;天津、石家庄、保定、唐山是锅炉污染物排放量最大的城市;供热、食品、化工、造纸是燃煤锅炉排放最集中的行业. 京津冀地区不同城市锅炉的容量及行业分布差异明显,各城市对燃煤锅炉应因地制宜采取天然气替代、集中供热等措施,以控制燃煤锅炉的污染物排放.      

长江三角洲地区人为源大气污染物排放特征研究

在收集整理长江三角洲地区（简称＂长三角＂）各城市人为大气污染源资料的基础上,采用以＂自下而上＂为主的方法建立了2007年长三角地区人为源大气污染物排放清单.清单结果显示,2007年长三角地区的SO2、NOx、CO、PM10、PM2.5、VOCs和NH3等大气污染物排放总量分别达到2391.8、2292.9、6697.1...     

海峡西岸经济区大气污染物排放清单的初步估算

以2009年为基准年,结合污染源普查数据、统计年鉴及工业活动、居民生活等多个方面对海峡西岸经济区包括SO2、NOx、PM2.5、VOCs和NH3在内的大气污染物的排放量进行了估算,建立了海西区大气污染物排放清单.结果发现,上述5类污染物基准年的排放量分别为40.67×104、55.84×104、50.57×104、152.26×104和26.18×104t.其中,SO2、NOx及PM2.5的排放主要来自电厂,占排放总量的比例分别为25.58%、34.89%和38.75%;VOCs和NH3的主要排放源分别来自植被排放和养殖业,其贡献量分别为49.12%和47.07%.采用GIS对排放清单进行网格化处理,得出SO2、NOx及PM2.5的高排放强度区域与固定源的空间分布较为一致.此外,结合国家和地方"十二五"发展规划,采用情景分析方法估算了2015年海西区大气污染物的排放清单.与基准年相比,SO2、NOx和NH3的排放量呈下降趋势,PM2.5和VOCs的排放量呈大幅度增加.基准年排放清单的不确定性分析显示,VOCs排放估算的不确定度最大,为225%.     

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、604.41、167.80、209.72、1 617.97、2 054.04、2 135.04、281.07和 1 224.78 t.秸秆露天焚烧 CO、NOx、VOCs、PM2.5、PM10、BC 和OC 的排放对生物质燃烧源的排放贡献率最高;其中,秸秆露天焚烧NOx、VOCs和CO的贡献率分别为72.35％、63.94％和53.18％.户用生物质炉NH3和SO2的排放对生物质燃烧源的贡献率最大,分别为41.49％和42.05％.生物质燃烧源大气污染物排放地区分布不均衡,主要集中于大通县和湟中区.生物质燃烧源9项污染物的排放量在1、2、3、10、11和12月较大,占比在5％～33％.蒙特卡罗模拟结果表明,在95％置信区间下,不确定度最高的是森林和草原火灾的PM2.5排放,不确定度为-26.71％～29.78％.     

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.