珠江三角洲天然源VOCs排放量估算及时空分布特征

利用实际观测的气象数据和基于遥感图像解译的土地利用现状和植被资料,运用GloBEIS模型,对珠江三角洲2006年度天然源VOCs排放总量进行了估算.结果表明,该区天然源VOCs的年度排放总量达29.6万t,其中异戊二烯7.30万t,占24.7%,单萜10.2万t,占34.4%.其排放量具有夏季高冬季低的典型特征,夏季占全年排放量的40.5%,冬季占11.1%.其空间特征与土地利用和植被分布密切相关,天然源VOCs排放主要集中在城镇化程度较低和林区较密集的区域.此外,对天然源VOCs排放估算过程中可能的不确定性来源进行了讨论.     

长江三角洲2014年天然源BVOCs排放、组成及时空分布

基于遥感解译植被,结合WRF气象场模拟,利用MEGAN模型估算了2014年长三角地区天然源VOCs（BVOCs）排放清单,分析其化学组成及时空分布特征.结果表明,2014年长三角江浙沪皖三省一市BVOCs排放总量为188.6万t,其中异戊二烯70.42万t（37.3%）,单萜烯30.3万t（16.1%）,其他VOCs为87.88万t（46.6%）.BVOCs季节变化十分显著,夏季最高,冬季最低;夏季排放占年排放量的60.9%（108.8万t）,冬季仅占3.2%（5.7万t）.受植被覆盖影响,BVOCs排放存在空间分布差异,南高北低,浙江、安徽、江苏和上海市的BVOCs排放量依次为84.2万t（44.6%）、76万t（40.3%）、27.2万t（14.4%）和1.2万t（0.7%）,这主要与植被类型分布有关.     

湖南省天然源挥发性有机物排放时空特征研究

基于MEGANv3.1模型,结合WRF3.4.1气象数据、MODIS数据提取的叶面积指数、J4置信度下不同植被排放因子、生态功能类型数据及植被生长因子数据,估算了湖南省范围内2018年植被挥发性有机物(Biogenic Volatile Organic Compounds,BVOCs)排放情况.结果显示,湖南省BVOC...     

乌鲁木齐市天然源VOCs排放量估算与时空分布特征

通过统计乌鲁木齐市2015年土地利用,气象数据,叶面积指数和帕尔默干旱指数等数据,利用GLOBEIS模型估算天然源VOCs的排放量,建立了天然源VOCs的排放清单.结果表明:2015年天然源VOCs的排放总量为13750.72t,VOCs的排放强度为1.82t/(km~2.a);其中,异戊二烯、单萜烯、其他VOCs排放量分别为77.00t、5057.51t、8616.20t,占总排放量的0.56%、36.78%和62.66%.VOCs的排放量随季节变化为:夏季春季秋季冬季.天然源VOCs排放的空间分布主要集中在乌鲁木齐县中部,达坂城区以及米东区南部.     

陕西省天然源挥发性有机物排放清单及时空分布特征研究

基于Guenther提出的天然源性有机化合物(BVOCs)公式计算模型,利用高精度土地利用遥感资料,模拟估算了2000—2020年陕西省107个区县BVOCs的排放量、排放组成及时空分布规律.测算结果显示,陕西省近20年来BVOCs排放量呈上升趋势,总排放量从101.17×10⁴ t·a^-1上升至111.43×10⁴ t·a^-1.近20年陕西省年平均BVOCs排放量为106.01×10⁴ t·a^-1,其中,异戊二烯排放量为31.65×10⁴ t·a^-1,占比为29.86%;单萜烯排放量为35.61×10⁴ t·a^-1,占比为33.60%;其他VOCs排放量为38.75×10⁴ t·a^-1,占比为36.54%.BVOCs排放总量存在季节性变化,呈夏季高、冬季低的规律,夏、冬两季排放量分别为69.0×10⁴、...     

四川省典型人为污染源VOCs排放清单及其对大气环境的影响

基于四川省环境统计调查数据和相关统计资料,利用排放因子法计算得到2011年四川省典型人为源VOCs的排放量及其地区分布情况,同时还估算了各污染源排放的VOCs的臭氧生成潜势与二次有机气溶胶生成潜势.四川省典型人为污染源VOCs排放总量为482 kt,其中生物质人为燃烧源、溶剂使用源、工业过程源、化石燃料分配源、固定化石燃料燃烧源排放量分别为174、153、121、21和13 kt;溶剂使用源中,建筑墙壁涂料使用、家具、木器装修以及人造板制造为主要排放行业;工业过程源中,19.4%的VOCs排放量来自于制酒行业.四川省各地区排放数据中,成都市排放量最高为112 kt.四川省臭氧生成潜势总量为1 930 kt.二次有机气溶胶生成潜势中,溶剂使用排放源贡献50.5%,生物质人为燃烧源与工业过程源的贡献均为23%左右,化石燃料分配和固定化石燃料燃烧源分别贡献1.0%和1.4%.     

河南省优先控制人为源VOCs关键物种及来源识别

为了解河南省人为源挥发性有机物(VOCs)的排放特征,识别以臭氧(O₃)污染治理为目的的关键VOCs物种及其排放源,以五大类人为源活动水平数据为基础,采用排放因子法建立了2019年河南省县级人为源VOCs组分化排放清单,并利用最大增量反应活性(MIR)估算其臭氧生成潜势(OFP),基于OFP识别O₃污染治理的关键VOCs物种及其排放源.结果表明：(1)河南省2019年人为源VOCs排放总量为175.62×10⁴ t,其中工艺过程源、移动源、生物质燃烧源、溶剂使用源和化石燃料燃烧源对VOCs排放总量的贡献率分别为28.6%、25.2%、20.8%、19.1%和6.3%.(2)空间分布显示,以郑州市为中心的豫北排放量远高于豫南,呈“一高三低”的空间分布特点,郑州市排放量最高,其排放量为27.7×104 t,漯河市、三门峡市和鹤壁市排放量最低,其排放量均小于5.0×10⁴ t.(3)芳香烃是排放量最高的化学组分,其排放量为47.5×10⁴ t,其次为烷烃(46.3×10^4<...     

工业VOCs排放源废气排放特征调查与分析

在大量调研工业挥发性有机物(VOCs)排放源案例的基础上,将工业VOCs排放源分为溶剂产品使用源、化工产品生产源、废物处理源和存储输送源4类,并对不同类型工业VOCs源的废气排放特征进行了分析.结果表明,大多数有组织排放的工业VOCs源的废气流量>1000m3/h,总挥发性有机物(TVOC)浓度100000m3/h的VOCs源以溶剂产品使用源为主;流量10000mg/m3或<100mg/m3的工业VOCs源,均以化工产品生产源为主.在工业VOCs源排放的各种VOCs组分中,以苯系物最为常见     

基于遥感数据的秸秆焚烧源排放清单及时空分布特征

分析秸秆焚烧事件引起的空气污染状况,常使用CMAQ、NAQPMS、WRF-CHEM等模型进行空气质量模拟,而污染源排放清单是模拟模型的关键输入.为满足模型清单输入要求,以2014年5月7日四川盆地内发生的一次由油菜秸秆焚烧引起的重污染事件为例,采用排放因子法进行污染物年排放量估算,结合卫星火点数据、土地利用数据对其进行空间特征分析,并使用Bluesky CONSUME模型估算了污染物的烟羽抬升,结合激光雷达获取了气溶胶消光系数以分析其时间特征.结果表明:以2013年为基准年,全年区域内CO、NO_x、SO₂、PM_2.5、PM₁₀及NMVOC（非甲烷挥发性有机化合物）的年排放量分别为5 791.022、193.842、43.268、574.602、1 495.350和1 495.350 t,成都市、德阳市、绵阳市、眉山市、资阳市各污染物排放量占比分别为13.90%、22.39%、31.81%、12.11%、19.79%.各污染物排放量均在地面层呈3个大值中心、2个空值带的分布趋势.采用环境1B卫星和MODIS火点数据结合提取焚烧火点分析发现,5月7日四川盆地内5个城市均存在不同程度的秸秆焚烧情况.经空间分配后发现,此次排放的重点在德阳市及绵阳市南部,污染物排放量最大值出现在德阳市中部,成都市秸秆焚烧火点最少,污染物排放量也最小.受当天大气边界层高度的影响,污染物垂直分布主要集中在35 m以下,并在30 m左右形成污染物极大层.另外,受秸秆焚烧管制影响,在16:00-翌日04:00排放量呈逐渐上升趋势,09:00-16:00排放量较少.研究显示,秸秆焚烧源排放清单与前人研究结果较为一致,排放清单的烟羽抬升结果与气溶胶消光系数的垂直分布较为吻合.      

广东省船舶排放源清单及时空分布特征研究

分别采用基于船舶引擎功率和耗油量的排放因子法,估算了广东省地区2010年的船舶排放清单,并选取客货运输吞吐量、航道通航能力因子和港口地理坐标等数据作为权重因子,研究了该地区各类船舶排放的时空分布特征.结果表明,广东省各类船舶在2010年的SO2、NO x、CO、PM10、PM2.5和VOCs排放总量分别为14.6×104t、23.1×104t、3.0×104t、7.9×103t、7.2×103t和9.3×103t.广东省客货运输船舶月排放波动较小;渔业船舶在1月、4月和11月份的排放比例最高.广东省客货运输船舶水域排放集中在西江干线水道和珠江三角洲高等级航道网内,港口排放主要分布在广东省珠江三角洲沿海发达城市地区;渔船港口排放量呈显著的沿海条带状空间分布特征.     

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%.     

成都市大气污染物排放清单高分辨率的时空分配

传统的污染物时空分配方法由于分辨率较低而常无法满足空气质量模拟的需要.本研究根据各污染源的排放特点,确定可用于高分辨率时空分配的识别因子和建立时空分配权重的估算方法,并以成都市为例,建立了2012年成都地区高分辨率时空分配清单.结果表明,根据清单的时空分配结果,成都市的污染物排放主要集中在成都市区、成都周边的工业区(特别是东部城区)及交通流量大的高速路地区,且排放时间大部分集中在冬季和春季.这与实际的污染排放来源及环境空气质量的实际监测结果较为一致.说明本研究提出的高分辨时空分配方法较为合理可靠,可以有效降低传统方法空间分配的偏差和提高分配结果的精度,可满足后续的空气质量模拟的需要.     

中国植被VOC排放清单的建立

应用《1:1000000 中国植被图集》数据,按照 Guenther 等提出的最新算法,结合土地使用情况,对中国植被 VOC 的排放情况进行了比较全面和系统的研究.结果表明,全国植被 VOC 的年总排放量约为 17.1TgC,其中异戊二烯为 4.85TgC,单萜烯为 3.29TgC,其它 VOC(OVOC)为8.94TgC.植被 VOC 的排放量分布情况与中国植被的分布情况有一定的相关性,并且 VOC 的排放情况具有明显的季节依赖性.     

基于遥感资料的中国东部地区植被VOCs排放强度研究

本研究充分基于遥感资料获取中国东部地区叶面积指数和叶生物量的最新信息,并广泛调研了植被VOCs排放因子的最新研究进展,以2008—2010年的植被和气象的平均状态为背景,基于MEGAN排放模型,研究了中国东部地区植被VOCs(BVOCs)排放的时空分布特征.结果表明,我国东部地区BVOCs年排放总量为11.3×106t(以C计,下同),其中异戊二烯(ISOP)、单萜烯(MON)和其它VOC(OVOC)质量分数(下同),分别为44.9%、31.5%、23.6%.BVOCs排放呈现明显的季节变化特征,春、夏、秋、冬4个季节分别占全年的11.2%、71.8%、14.1%和3.0%.空间分布上,排放高值区主要分布于大小兴安岭、长白山脉、秦岭大巴山脉、东南丘陵、海南等植被茂密的区域,年均排放强度一般在1500～6000kg·km-·2a-1之间,福建、广东、江西、浙江、湖南、湖北等省份BVOCs的排放总量与平均排放强度均较高.本研究所得到的高时空分辨率的BVOCs排放清单,可以为区域环境与气候的数值模拟研究提供基础.     

京津冀天然源挥发性有机物排放研究

为探明2017年京津冀地区天然源挥发性有机物(BVOCs)的空间分布,将研究区划分成3 km分辨率的格网,并通过WRF模型提供气象驱动数据,MODIS影像提供植被功能类型和叶面积指数,最终利用MEGAN模型进行模拟研究.结果表明,该模型将BVOCs分成147个细类,其中主要有异戊二烯、单萜烯41类、半萜烯32类、其他VOC73类.2017年京津冀地区BVOCs排放总量为426.26×10~3 t,四大类别的排放比例依次为29.38%、12.32%、6.24%、52.05%.单萜烯中排放较高的类别是α-蒎烯、β-蒎烯、t-β-罗勒烯,而半萜烯中排放较高的是α-法呢烯和β-石竹烯.整个研究区域内BVOCs排放较高的区域位于北部森林与灌丛分布密集的燕山山脉和西南的太行山山脉,其中主要的城市有承德、北京、张家口、保定、石家庄等.排放量较低的地区为廊坊、衡水、天津等地.本研究通过模型模拟得到了京津冀地区2017年高时空分辨率BVOCs排放清单,同时可为以后的大气环境研究提供基础数据.     

四川省2012年人为源氨排放清单及分布特征

根据收集到的各类人为氨源的活动水平数据,采用合理的估算方法和排放因子,建立了四川省2012年人为源氨排放清单,并分析了氨排放的空间分布特征.结果表明:四川省2012年人为源氨排放总量为994.8×103t,排放强度为2.12 t·km-2;畜禽养殖为最主要的排放源,分担率达62.31%,其次为氮肥施用,分担率为23.14%;生猪和牛是畜禽养殖中主要贡献者,共占畜禽排放总量的64%;成都市和达州市为氨排放量较大的城市,均占四川省排放总量的10%;空间分布特征显示排放量较大的网格主要集中在四川省东部,且多来自于城市周边区县.     

内蒙古沙漠化草原生物源挥发性有机物排放特征

2017年7月,采用动态箱采样法对内蒙古沙漠化草原的生物源挥发性有机物（BVOC）进行了研究,同时记录了温度、湿度和光合有效辐射等参数.结果表明：沙漠化草原羊草和冰草均排放了异戊二烯、α-蒎烯、β-蒎烯、α-水芹烯、3-蒈烯、α-萜品烯、对伞花烃、柠檬烯、γ-萜品烯、萜品油烯、罗勒烯和崁烯等12种挥发性有机化合物,羊草和冰草排放的BVOC平均排放通量分别为：（578.76±92.39）,（35.51±20.23）,（23.62±5.62）,（380.48±206.97）,（15.70±4.72）,（36.21±10.53）,（62.46±10.36）,（36.63±22.83）,（85.44±48.33）,（5.59±5.33）,（17.62±3.32）,（173.39±201.97）μg/（m²·h）和（587.36±298.57）,（7.24±0.28）,（80.09±0.32）,（204.49±122.10）,（4.64±0.83）,（9.96±3.32）,（18.86±5.73）,（4.49±4.37）,（63.02±27.51）,（7.26±5.09）,（23.06±1.86）,（32.30±26.29）μg/（m²·h）;羊草和冰草BVOC排放通量与温度和光合有效辐射变化规律呈现一致性,但各草种所受影响因子不尽相同,且其排放过程复杂,除冰草异戊二烯排放通量在15：00和17：00达到峰值外,其余BVOC排放通量与羊草BVOC排放通量均在11：00和15：00达到峰值.