我国大气污染源排放清单发展历程和对策建议

为进一步推动我国大气污染源排放清单的发展,详细回顾了我国大气污染源排放清单的发展历程及面临的挑战.我国大气污染源排放清单起步于20世纪80年代,2000年之后尤其是2014年,原环境保护部发布了一系列大气污染源排放清单编制技术指南,使我国大气污染源排放清单工作得到了迅速发展.30多年来基本形成了结合我国实际情况的大气污染源分类、大气污染物排放系数、大气污染物排放量确定方法等大气污染源排放清单相关技术方法.但目前我国尚未建立起排放清单编制的规范化工作程序,国家、省级和城市级环保部门在大气污染源排放清单工作中的分工尚不明晰,清单编制没有融入日常环境管理工作中,现有排放清单工作和研究成果相对分散、缺乏系统性,排放清单对环境管理的支撑作用尚未得到充分发挥.在综合分析了我国大气污染源排放清单取得的进展和面临挑战的基础上,提出如下建议:进一步完善我国大气污染源排放清单技术体系,使排放清单工作制度化、程序化、规范化,明确国家、省级和城市级环保部门在大气污染源排放清单工作中发挥的作用,使大气污染源排放清单成为各级环保部门每年必须完成的工作;进一步推广结合网格化管理、基于区县和乡镇调研的城市大气污染源排放清单编制技术;加强排放清单校核和不确定性分析研究等.      

城市尺度VOCs污染源排放清单编制方法的构建

 基于国内外文献调研和北京市VOCs污染源普查结果,总结出一套较为完整的城市尺度VOCs污染源排放清单编制方法,该方法概括VOCs污染源排放清单的编制范围、各类VOCs污染源排放量的估算方法、VOCs污染源的空间定位方法和不确定性分析方法.同时较为全面地分析了各类污染源排放清单建立过程中,需要使用的排放因子和排放模型,需要收集的活动水平数据、相关模型参数及其获取途径,可以为研究者和环境管理部门建立排放清单提供指导.     

空气污染源排放清单编制基本程序及其运行机制

空气污染源排放清单编制工作的基本程序包括建立坐标系、建立空气污染源数据库、编制排放清单和排放报告；排放清单编制工作必须建立领导机构、工作机构和运行机制。     

环境管理数据在大气污染物排源放清单编制中的应用及改进对策

编制大气污染物源排放清单(以下简称"排放清单")需要获取大量污染源活动水平及污染物排放量数据,整个过程的人力、物力耗费巨大。目前,我国已建立了包含环境统计、污染源监测和排污许可三大数据体系在内的多来源环境管理数据体系,可考虑将其运用到排放清单编制工作中。然而,当前环境管理数据体系下的污染源类别和污染物种类涵盖不全,时间分辨率不高,空间分辨率不足,难以满足精细化排放清单编制要求,本文建议可扩大环境统计年报调查范围、细化调查指标,促进现有环境管理数据融合共享,创新大气污染源清单编制手段。     

重庆夏季工业区DOAS监测及环境影响模拟研究

利用被动差分吸收光谱(DOAS)监测仪于2012年夏季对重庆市及周边重点工业园区开展连续移动观测,获取园区内SO2,NO2柱浓度空间分布,结合排放特征和特定气象场确定污染源月排放通量,以判断不同园区污染物排放大小,结果表明广安电厂当月排放的SO2量最大,合川电厂排放的NO2量最大,九龙坡电厂区排放SO2量和NO2量最小。利用Calpuff模型模拟各重点工业园排放对重庆市主城区2012年7月空气质量SO2、NO2影响,结合主城区空气质量自动监测站点浓度均值,研究各污染源对主城区空气质量的贡献率。研究表明,各工业园区对主城区SO2、NO2的贡献率为九龙坡区电厂区域>合川工业园>珞璜电厂>广安电厂。     

中国工业源挥发性有机物排放清单

以工业源挥发性有机物(VOCs)为研究对象,在前期建立的工业源典型污染源分类系统基础上,对污染源系统和重要污染源排放系数进行修正和更新,采用排放系数法建立了2018年我国工业源VOCs排放清单.结果表明, 2018年我国工业源VOCs排放量为12 698 kt.含VOCs产品的使用环节贡献最大,占工业源排放总量的59%.工业涂装、印刷和包装印刷、基础化学原料制造、汽油储存与运输和石油炼制是排放量贡献最大的5大污染源,占工业源排放总量的54%;广东、山东、浙江和江苏是工业VOCs贡献最大的4个省份,排放总量占工业源VOCs总量的41%.海南、宁夏、西藏、黑龙江和新疆这5个省单位工业增加值VOCs排放强度最大,均超过了80 t·(亿元)^-1.大多数省份工业VOCs排放主要来自含VOCs产品的使用环节;采用Monte Carlo模拟2018年我国工业源VOCs排放清单95%置信区间不确定度为[-32%, 48%].     

小尺度精细化大气污染源排放清单的建立——以上海宝山区为例

工业密集区域具有复杂的排放特征,是目前排放清单建立的难点之一.以上海市宝山区为研究区域,采用自下而上的方式建立了工业密集区域的精细化大气污染物排放清单.通过整合多套现有的污染源数据库,对排放量估算进行质量控制,提高各污染物排放量估算的准确性;运用现场勘查和GPS定位对排放口进行定位,以弥补数据库中定位数据的缺失,并提高排放口定位数据的精确度.结果表明:工业区污染排放特征不同于一般区域,建议在小尺度排放清单的研制中需要特别关注.同时探索了在小尺度区域建立精细化污染源排放清单的可行性以及可能存在的问题,将为大尺度排放清单的建立提供有益的参考.     

欧盟大气污染物排放清单管理经验及启示

大气污染排放清单是欧洲大气污染防治的重要抓手。本文介绍了欧盟大气污染排放清单的法律基础,分析了欧盟通过建立清单管理流程、统一规范技术方法、协同管理和使用排放数据、公开污染源信息等措施,总结了欧盟对大气污染物排放清单进行科学管理和精准管控的经验,为我国大气污染防治工作提供参考。     

MEIC清单对兰州市西固区臭氧污染预测的适用性研究

近年来我国臭氧污染问题日益凸显,西固区是兰州市石化工业主要集中区域,其排放的包括挥发性有机物、氮氧化物、一氧化碳等在内的大气污染物经光化学反应可生成二次污染物臭氧.文章利用ArcGIS技术精细化处理中国多尺度排放清单模型(MEIC),经污染源排放模式(SMOKE)获得基于MEIC清单的西固区精细化大气污染源排放清单,通...     

空气污染源对鞍山市区尘污染影响分析

利用鞍山市空气污染源排放清单和ADMS——城市模型,从不同类型、不同高度两个角度分析了鞍山市区及周边的污染源（包括清单污染源和非清单污染源）对市区空气中尘污染的影响,并初步分析了背景及外来尘、各尾矿库及排岩场扬尘和市区二次扬尘产生量及对市区空气质量的影响,并提出了尘污染的解决重点。     

基于空气质量模式和数学规划模型的城市PM2.5达标策略——以临汾为例

为了改善城市空气质量,降低PM_2.5浓度,需要制定科学的控制策略,同时兼顾污染物减排量与减排成本效益.本文基于区域大气环境模型RegAEMS与数学规划模型,采用多目标遗传算法,探究城市大气PM_2.5污染的最优控制策略,并应用于临汾市（14类行业源、17个区域源）的PM_2.5浓度达标规划,实现污染物排放量最大和减排成本最小的双目标优化.结果表明,在PM_2.5平均浓度近200 μg/m³的重污染天气条件下,为达到PM_2.5浓度目标（75μg/m³）,临汾市最大污染物允许排放量为356.7t/d,最小减排成本为3.36亿元.NO_x、SO₂、NH₃、VOCs和一次颗粒物的减排量分别为98.1,49.9,44.3,155.7和105.5t/d,减排成本分别为11.7,6.8,6.2,5.5和3.5千万元.对VOCs、NO_x、PM_2.5、NH₃和SO₂减排潜力最大的行业分别为焦化源、移动源、扬尘源、农业源和民用燃烧源,分别占所有行业5种污染物减排量的21.6%、14.1%、11%、8.6%和3.8%.钢铁行业的减排成本最高（39%）;襄汾县的减排量最大,减排成本最高（达7218万元）.     

粤港澳大湾区飞机LTO污染排放因子及排放清单

针对2018~2019航季年粤港澳大湾区机场群,通过实际滑行时间修正和大气混合层高度对爬升/进近时间的修正,获得飞机主发动机排放因子和区内机场加权排放因子,同时考虑飞机辅助动力装置的排放,建立了区内飞机起飞着陆（LTO）污染排放清单.结果表明,区域内各机场污染物排放因子存在较大差异,主要来源于实际运行时间的修正以及各个机场不同的机型占比,其中NO_x、CO、HC、SO₂、PM 5类污染物的加权排放因子区内均值分别为17.58,8.60,0.79,1.37,0.15kg.排放量分别为15327.4,8066.7,728.4,1186.1,121.9t,绝大部分来自飞机主发动机排放.研究期内,NO_x排放量在年内呈现夏秋季高、冬春季低的变化趋势,其他污染物排放量变化较为平缓.所有污染物在各机场排放量的次序较为一致,香港、广州白云分列前两位.各机型中,区内NO_x及SO₂主要来自A320排放,所占比例分别为19.5%、17.1%;CO及HC排放占比最大的机型均为A321,分别为25.4%、27.2%;PM排放量占比最大的机型是B738,约为23.1%.     

粤港澳大湾区飞机LTO污染排放因子及排放清单

针对2018~2019航季年粤港澳大湾区机场群,通过实际滑行时间修正和大气混合层高度对爬升/进近时间的修正,获得飞机主发动机排放因子和区内机场加权排放因子,同时考虑飞机辅助动力装置的排放,建立了区内飞机起飞着陆（LTO）污染排放清单.结果表明,区域内各机场污染物排放因子存在较大差异,主要来源于实际运行时间的修正以及各个机场不同的机型占比,其中NO_x、CO、HC、SO₂、PM 5类污染物的加权排放因子区内均值分别为17.58,8.60,0.79,1.37,0.15kg.排放量分别为15327.4,8066.7,728.4,1186.1,121.9t,绝大部分来自飞机主发动机排放.研究期内,NO_x排放量在年内呈现夏秋季高、冬春季低的变化趋势,其他污染物排放量变化较为平缓.所有污染物在各机场排放量的次序较为一致,香港、广州白云分列前两位.各机型中,区内NO_x及SO₂主要来自A320排放,所占比例分别为19.5%、17.1%;CO及HC排放占比最大的机型均为A321,分别为25.4%、27.2%;PM排放量占比最大的机型是B738,约为23.1%.     

邯郸市大气污染源排放清单建立及总量校验

邯郸作为"2+26"城市主要的重工业城市之一,位于京津冀南北传输通道的核心位置,在京津冀地区大气污染协同调控中处于重要地位.为改善当地空气质量,以邯郸市为研究对象,基于拉网式调查获取详细活动水平数据,结合相关排放因子,得到2016年邯郸市大气污染源排放清单;采用WRF-CMAQ（气象-空气质量）数值模型,模拟了2016年典型季节代表月（1月、4月、7月、10月）的空气质量,验证了数值模型的准确性;最后基于总量校验方法,反向估算了邯郸市典型污染物的排放总量,对初始大气污染源排放清单进行校验.结果表明:①2016年邯郸市SO₂、NO_x、TSP、PM₁₀、PM_2.5、CO、VOCs、NH₃的总排放量分别为78 533、183 126、497 466、258 940、124 637、3 735 355、200 309、187 299 t.②工业源是SO₂、NO_x、PM_2.5、CO和VOCs的主要排放源,分别占总排放量的74.5%、54.5%、30.6%、76.7%和28.1%;无组织扬尘源对TSP、PM₁₀、PM_2.5的贡献较大,分别占总排放量的58.5%、43.6%、30.3%;NH₃的主要排放源为农畜氨及人体和其他氨,二者排放的NH₃占总排放量的96.9%.③总量模型估算得到邯郸市PM_2.5、SO₂、NO₂年排放量分别为152 739、79 405、206 549 t;对比分析校验前、后典型污染物排放发现,校验前的大气污染源排放清单可能低估了PM_2.5和NO_x的排放量.研究显示,邯郸市污染物排放量较大,工业源为主要排放源,建议相关部门加强对工业源的管控力度.      

京津冀燃煤锅炉大气污染物精细化排放清单

基于环境统计数据,采用排放因子法建立2020年京津冀地区燃煤工业锅炉县级大气污染物排放清单.结果表明,2020年京津冀地区燃煤工业锅炉常规大气污染物SO₂、NO_x、颗粒物(PM)、PM₁₀、PM_2.5排放量分别为6351,7399,2952,825,399t.,其中PM₁₀和PM_2.5分别占PM排放总量的27.9%和13.5%.重金属Hg、Pb、Cd、Cr、As的排放量分别为197.9,1391.3,32.0,1214.2,362.4kg.65t/h及以上燃煤工业锅炉为主要的排放贡献源,各类污染物的排放量占京津冀地区工业锅炉各类污染物排放总量的比重为51.1%~81.2%,是污染控制及监管的重点.河北省承德市、唐山市、张家口市为污染物排放量最大的3个城市,3个城市各类污染物排放量占京津冀地区工业锅炉各类污染物排放总量的14.6%~71.9%.污染物排放强度大的区域主要集中在天津市、河北省廊坊市、唐山市的一些区县.     

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.     

甘肃省冬季颗粒物浓度的数值模拟

颗粒物浓度的数值模拟能够反映颗粒物的空间分布特征,对于防治大气颗粒物污染具有一定意义.利用MEIC清单和第二次全国污染源普查（简称“二污普”）数据统计的甘肃省工业源、电力源、农业源、民用源和交通源五类源的主要污染物排放量,分析了污染源排放的空间分布特征,利用WRF-Chem模式模拟了甘肃省2019年1月PM₁₀和PM_2.5浓度,将模拟结果与甘肃省33个环境空气质量国控监测点颗粒物日均监测数据进行对比,检验WRF-Chem模式模拟的性能,进一步分析了甘肃省颗粒物浓度的空间分布特征.结果表明:①甘肃省SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5、VOCs、NH₃和CO在1月的排放量分别为2.12×104、2.96×104、2.97×104、2.43×104、3.18×104、1.27×104和3.04×105 t,除NH₃外,其他污染物排放高值主要分布在兰州市、嘉峪关市等工业发达地区.②33个环境空气质量国控监测点模拟与监测的PM₁₀和PM_2.5浓度的相关系数分别为0.544和0.597,颗粒物的模拟值与监测值有较好的相关性;WRF-Chem模式模拟结果显示,PM₁₀和PM_2.5浓度高值分布在兰州市,次高值分布在天水市和庆阳市,甘南藏族自治州以及河西地区颗粒物浓度较低,这是甘肃省工业布局、扩散条件和地形条件综合作用的结果.研究显示,WRF-Chem模式可以较好地模拟甘肃省区域颗粒物浓度时空分布特征.      

垃圾分类政策对垃圾焚烧大气污染排放的影响

基于江浙沪三省(市)垃圾焚烧发电厂2018~2019年的3种大气污染物逐日排放数据,运用双重差分法,通过比较上海市垃圾分类政策实施前后焚烧废气变化,定量估计了垃圾分类的政策影响并开展了政策效应的稳健性检验.研究发现,实施垃圾分类虽然促进了SO₂旬均排放浓度显著下降1.49mg/m³(降幅13.8%),但也导致NO_x的旬均排放浓度上升5.96mg/m³(增幅4.1%),且NO_x的排放存在明显的”节假日效应”,节假日每增加1d,旬均浓度上升3.32mg/m³.TSP排放浓度未发生显著变化.此外,3种污染物排放浓度变异系数的下降,说明分类后垃圾组分均质性的提高降低了排放波动.基于研究结果从垃圾焚烧排放标准,技术改进和垃圾分类政策制定三方面提供了固废管理的政策建议.     

深圳市城区VOCs对PM2.5和O3耦合生成影响研究

为了探究珠江三角洲城市大气PM_2.5和O₃的协同污染特征,在深圳市大学城开展了秋季光化学反应活跃季大气污染加强观测.发现O₃日最大8h平均值(O₃_8h)和PM_2.5在日间具有较强的正相关关系,且O₃_8h与典型挥发性有机物(VOCs)甲醛的相关性显著高于NO₂.利用气溶胶质谱仪在线测量了亚微米气溶胶化学组成,并利用正交矩阵因子模型(PMF)对其中有机气溶胶进行来源解析,解析出5类因子,其中二次有机气溶胶(SOA)占总有机物浓度的50%.通过对污染物之间的相关性分析发现,O₃_8h和SOA具有良好的相关性,但与硝酸盐(NO₃^-)未表现出相关性,说明VOCs在深圳城区大气PM_2.5和O₃耦合生成过程中的作用比NOx明显,VOCs减排是深圳市协同控制PM_2.5和O₃污染的关键.     

京津冀大气污染传输通道城市燃煤大气污染减排潜力

以京津冀大气污染传输通道城市为研究对象,建立了燃煤电厂、燃煤锅炉、农村散煤三大污染源主要大气污染物排放计算方法,以2015年为基准年,梳理现有燃煤污染减排政策措施,对2017年“2+26”城市燃煤污染源SO₂、NOx、PM、PM₁₀、PM_2.5的减排潜力进行了分析.结果表明：实施燃煤电厂超低排放改造、燃煤锅炉淘汰或改造、散煤改电（气）等措施后,“2+26”城市2017年燃煤SO₂、NOx、PM、PM₁₀、PM_2.5排放量分别达到87×10⁴t、56×10⁴t、64×10⁴t、45×10⁴t、32×10⁴t,预计比2015年分别减少44%、48%、33%、32%、30%.燃煤电厂、燃煤锅炉、农村散煤替代各项污染物减排比例分别在55%~70%、31%~38%、18%~21%,未来农村散煤治理的减排潜力还较大.从各城市情况来看,多数城市燃煤SO₂、NO_x减排主要来自燃煤电厂超低排放改造;保定、廊坊等城市燃煤颗粒物减排量较大,得益于散煤治理工作的大力推进.