城市机动车排放因子隧道试验研究

选取典型城市隧道进行机动车排放因子测试,应用隧道试验原理,通过连续48h的现场采样监测,获得了隧道内机动车排放污染物NO_x.CO、SO₂、PM₁₀、VOC和HC浓度、交通参数(车型、车速、交通流量)和气象参数(如风速、风量、温度、湿度)等实测数据.通过质量平衡计算出隧道内机动车NO_x.CO、SO₂、PM₁₀和HC的平均排放因子分别为1.379、15.404、0.142、0.637、1.857g·(km·辆)^-1.并在此基础上应用多元回归方法计算出8大类机动车各种排放污染物的单车排放因子.结果反映目前中国城市机动车污染物排放水平及各污染物排放特征.     

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%.     

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%.     

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.     

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.     

中国机动车排放清单的建立

以中国2002年各省统计年鉴中关于机动车及道路信息的数据为基础,并根据COPERTⅢ模型计算出的2002年中国各省区各种机动车类型在城区、郊区和高速公路3种行驶工况下的排放因子,应用GIS技术建立了40km×40km的高空间分辨率的中国机动车排放源清单.结果表明,2002年中国机动车排放CO、NO_x、NMVOC和PM₁₀的排放总量分别为2 815×10⁴、305×10⁴、461×10⁴和111×10⁴t,主要来源于摩托车和汽油小客车的排放.污染物排放量的空间分布显示出其排放集中于经济发达地区,10.8%、2.2%、9.7%和5.3%的国土面积分别排放了84%的CO、55%的NMVOC、48%的NO_x和48%的颗粒物,并呈现出东部高于西部、沿海高于内地的趋势,其中长江三角洲、珠江三角洲和京津地区的排放相对较强.     

河南省2016~2019年机动车大气污染物排放清单及特征

基于城市机动车保有量和高速公路交通流量,结合行驶里程和VOCs源谱,采用排放因子法建立了河南省2016~2019年城市和2016年高速公路机动车高分辨率大气污染物排放清单.结果表明,2016年小型客车和普通摩托车等汽油车是CO、VOCs和NH₃的主要贡献源,SO₂、NO_x和PM主要来自重型和轻型柴油货车,国1、国3和国4标准车对污染物排放贡献突出,郑州、周口和南阳的排放量较大;高速公路8~10月的车流量较高,11月最低,城市主干道周变化和日变化分别呈现出明显的周末效应和双峰特征;排放高值区集中在交通网密集、交通流量大的城市中心及市区附近向外辐射的道路上,连霍高速和京港澳高速是高排放道路;轻型汽油车对臭氧生成潜势（OFP）贡献最大,乙烯和丙烯等5个物种对VOCs排放量和OFP贡献均较大;2016~2019年机动车保有量年均增长率为5.7%;与2016年相比,2019年VOCs排放增加2.8%,SO₂、PM_2.5、PM₁₀、NH₃、CO和NO_x的降幅分别为76.3%、51.7%、50.3%、43.1%、16.7%和5.9%;2019年各污染物在控制政策下的实际排放量相对基准情景的减排比例在15.6%~82.4%之间.     

2015—2017年天水市大气污染物变化特征及来源分析

据天水市2015-2017年大气污染物（SO₂、NO₂、CO、O₃、PM_2.5和PM₁₀）的监测数据及气象资料,分析了天水市大气污染物的浓度变化特征,并利用排放源清单和HYSPLIT模型对污染物来源进行了解析.结果表明：①天水市空气质量有所下降,总体优良率达84.9%.SO₂、NO₂、CO均达标,污染物以颗粒物和O₃为主.②一次污染物SO₂、NO₂、CO、PM_2.5和PM₁₀浓度具有相似的季节变化和日变化特征,冬季最高,夏季最低,日变化呈早晚双峰型.二次污染物O₃夏季浓度最高,冬季最低,日变化呈单峰型.③天水市空气质量主要受污染物的本地排放和外来输送的影响,本地民用和工业部门对SO₂、CO、PM_2.5和PM₁₀的贡献最大,交通和工业部门对NO_x的分担率最高,民用部门是CO的最大排放源;西北和东部气流是污染物外来的最主要输送路径.此外,污染物在城市大气中的稀释、扩散和转移也受当地气象因素（气温、降水、风向等）的影响.     

四川省2008-2014年水泥行业大气污染物排放清单及时空分布特征

根据收集的四川省水泥行业活动水平数据及排放因子,建立了四川省2008-2014年水泥行业大气污染物排放清单,分析其年际变化趋势,识别时间分布特征,并利用GIS建立了高分辨率的网格化清单.此外,对水泥行业污染物排放的不确定性范围进行了定量估算.结果表明,2008-2014年水泥行业SO₂和NO_x排放显著增长,而PM₁₀和PM_2.5排放呈下降趋势;成都及周边地区以及川东北地区是水泥污染排放的主要贡献地区,大部分城市的污染变化与全省的情况基本一致;新型干法水泥产量比重由2008年的41%增长至2014年的88%,随之各污染物排放占比也显著增长,2014年约达到90%;水泥NO_x排放对空气NO₂质量浓度有一定影响,变化趋势较为一致,相比而言,PM₁₀质量浓度受水泥排放影响较小;水泥产量月变化特征不明显,年初1、2月份产量较低,下半年产量高于上半年;在空间分布上,污染物排放主要集中在德阳-绵阳、眉山-乐山及内江-自贡等地;水泥行业排放清单的不确定性主要来源于污染物去除效率及排放因子的选取,其中,PM_2.5不确定性范围较大,约为-64%~103%,SO₂的不确定性范围较小,为-45%~45%.     

工业燃煤链条炉细粒子排放特征研究

链条燃煤锅炉是当前我国工业锅炉的最主要应用炉型,其容量占到了工业锅炉总容量的85%,是重要的大气污染物排放源之一.本研究在3个地区选取了5种典型容量的链条炉,应用自行设计的二级稀释系统现场测试其细粒子（PM_2.5）和各种气态污染物的排放特征.结果表明,链条炉烟气中的PM_2.5质量粒径呈单峰或双峰分布,第1个峰值在0.14 μm处,第2个峰值在1 μm后;湿法除尘和旋风除尘对PM_1.0的细粒子仍具有有效的去除效率;在相同或相似除尘控制技术的条件下,PM_2.5的排放水平随锅炉容量的增大而减小.在PM_2.5中,SO^2-₄是最丰富的离子,质量分数在20%～54%范围内;C是最丰富的元素,质量分数在7.5%～31.8%之间,其次是S,质量分数为8.4%～18.7%.采用碳平衡法计算得出PM_2.5、NO_x和SO₂的排放因子分别为0.046～0.486 　g·kg^-1、 1.63～2.47　g·kg^-1、 1.35～9.95　g·kg^-1,这为建立我国的工业锅炉排放清单及大气污染来源分析提供了必要的基础数据.     

Estimation of VOC emissions

Emissions of volatile organic compounds (VOCs) is a major concern for industry. In order to reduce these, and to apply prevention options, it is necessary to accurately quantify them. A reliable methodology for such quantification does not yet exist. This paper presents an overview of methods currently available, together with some shortcomings. It urges further work to develop reliable techniques, and suggests possible areas for future work.     

中国城市轻型车的排放特性

采用机动车实际上路排放测试系统对北京、重庆和成都3城市27辆轻型车进行了测试和分析;采用发动机比功率VSP、发动机负荷ES和排放单元BIN分析了轻型车瞬态排故的特征及影响排放的主要因素.结果表明.发动机技术和累计行驶里程对排放的影响很大,而VSP等概念还反映了道路坡度对排放因子的影响;由于城市道路坡度的差异,导致同一测试车辆在重庆和成都2个城市的排放水平相差10%～100%.     

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%.     

国Ⅲ柴油公交车尾气排放实际道路测试研究

应用车载式尾气排放测试设备对北京国Ⅲ排放标准的柴油公交车在实际道路上的尾气排放特征进行了实测研究,测试时间为10 552 s,行驶里程达到61.97 km,共获得10 552组有效数据,测试数据能够反映车辆在实际道路上的排放特征。车辆在实际道路上尾气排放NOx、CO、THC和PM的排放因子分别为14.12±2.54g/km、8.04±2.51 g/km、0.158±0.022 g/km和3.16±1.73 g/km。研究结果表明,油耗及污染物排放与各行驶工况下的速度、加速度均密切相关,车辆在高速加速行驶状态下易产生高的排放速率。车速小于10 km/h时排放因子远大于车速较快时的排放因子,车辆在加速时的排放因子最大,减速时最小。车辆在30 km/h～50 km/h速度区间内等速行驶时,油耗与排放因子最为经济且环境友好。测试车辆排放的颗粒形态主要集中在累积模式,属于纳米或超细微粒。     

大气污染物综合排放标准的编制技术方法

我国《大气污染综合排放标准》规定了33种大气污染物的排放限值和执行要求。标准提出了一个污染源必须同时遵守最高允许排放浓度;最高允许排放速率和无组织排放监控浓度限值三项限制指标。以众多企业的排放数据和“最佳实用治理技术”为依据制定排放浓度限值;以环境质量要求和全国大部分地区的中性气象条件为依据,经计算后确定排放速率限值;以污染源周界环境空气浓度达到质量标准要求确定无组织排放限值。经过一定范围的调查检验后,表明该标准具有基本适宜的宽严程度。     

基于在线监测的2015年中国火电排放清单

伴随着超低排放技术在中国火电行业的广泛应用,中国火电行业排放水平已发生了显著变化.故现有火电排放清单排放因子和排放量等无法反映当前火电污染物排放提标情况.基于全国火电在线监测（CEMS）、环境统计和排污许可等数据,提出一种自下而上逐企业建立中国火电行业排放清单的方法.与传统方法相比较,该方法的特点是更加全面的考虑了火电行业超低技术,实际排放浓度与活动水平等综合因素.作为实例,本文基于所提出的火电行业排放清单的方法计算了新的2015年中国火电行业排放清单（HPEC）.结果表明2015年全国火电厂SO₂、NO_x和烟尘平均排放浓度范围分别为7.88~208.57、40.33~238.2和5.86~53.93mg/m³.北京、上海火电排放基本达到《煤电节能减排升级与改造行动计划（2014~2020年）》制定的超低改造目标;绝大部分的省份SO₂、NO_x在线监测均值小于排污许可执行标准均值.中国燃煤机组的SO₂、NO_x、烟尘排放因子平均值分别为0.67、0.76、0.16g/kg（以入炉煤计）.全国火电CO、VOCs、NO_x、SO₂、PM₁₀、PM_2.5总排放量分别为403.87、10.73、122.94、146.68、28.72和22.80万t/a,平均排放绩效值分别为1.06、0.03、0.32、0.39、0.08、0.06g/（kW×h）.     

2013～2017年江苏省人为源氨排放清单的建立及特征

根据江苏省各类氨排放源活动水平数据,采用合理的清单测算方法和排放因子,建立了2013～2017年江苏省人为源氨排放清单,对其历年来人为源氨排放量的变化趋势进行分析.利用Arc GIS软件对江苏省人为源氨排放量及排放强度的分布特征进行分析.结果表明,江苏省的氨排放量由2013年的624. 84 kt减少至2017年的562. 47 kt,年均下降率约为2. 6%.农业源一直是江苏省最主要的氨排放源,2017年时占江苏省氨排放总量的82. 4%;蛋鸡是畜禽养殖源中最大的氨排放源,占畜禽源氨排放量的49. 3%. 2017年江苏省氨平均排放强度为5. 3 t·km~(-2),其中盐城市和徐州市是江苏省人为源氨排放量和排放强度最大的两个城市,镇江市的氨排放量和排放强度最小.     

广州市机动车排放因子隧道测试研究

选取广州城市隧道进行连续48h的监测,获得了隧道内NOx,CO,SO2,PM10和HC等污染物的浓度、交通和气象等实测数据,计算出隧道内机动车NOx,CO,SO2,PM-10和HC的单车平均排放因子分别为1.38,15.40,0.14,0.64和1.86g/(km*辆),并得到了8类机动车各种排放污染物的综合排放因子.      

CEH3段漂白废水的毒性研究

采用发光细菌法对某造纸厂的漂白废水(CEH3段)进行了毒性研究,其中C段废水的毒性最大,其EC50为24.67属于强毒级别;E段、H段以及CEH混合废水的EC50分别为94.10%、98.39%、53.79%,分别属于微毒、微毒、毒性级别;C毒性排放负荷约占废水总毒性排放负荷的78%左右。实验结果表明,漂白废水的毒性排放负荷较大,纸浆废水的TEF(毒性排放因子)约为106.52TU·m3/t,相当于每吨纸浆含10.65gHgCl2的毒性,故对其治理不容忽视。     

基于实时交通信息的道路机动车动态排放清单模拟研究

以上海市为例开展了实际道路车流分布、行驶工况和车辆技术的实地调查,建立了道路车流、VSP分布和车辆技术数据库.在此基础上,基于实时的车流、车速等交通信息,构建了动态化的道路机动车污染物排放清单模拟方法,并开展了城区典型道路的机动车小时排放模拟案例研究.调查结果表明,上海市城区道路车流以轻型客车和出租车为主,分别占各时段车流总量的48%～72%和15%～43%;VSP分布与平均车速存在较好的规律,各车型VSP峰值随平均车速的上升向高负荷去移动,且峰值逐渐降低;当前上海市车辆以国2和国3车型为主,经过年检站调查结果的校正,国2和国3车型分别占各车型的11%～70%和17%～51%.模拟案例结果显示,道路机动车CO、VOC、NOx和PM日排放峰谷比可达3.7、4.6、9.6和19.8左右,CO和VOC排放主要来自轻型客车和出租车,与车流变化的相关性较好,而NOx和PM排放主要来自重型客车和公交车,且主要集中在早晚高峰时段.采用建立的动态排放模拟方法可实时反映实际道路的机动车排放变化,获取高排放路段和时段,为交通环境管理提供重要的技术手段和决策依据.