青奥会期间基于δ13C观测的大气CO2来源解析

开展城市冠层大气CO_2及其δ~(13)C的观测有助于解析自然源与人为源在区域碳循环中的作用.本研究于南京青奥会期间开展了大气CO_2及其δ~(13)C高频原位观测,在小时尺度至日尺度上对比了有无临时排放管制期间大气CO_2及其δ~(13)C的差异.研究发现,短期减排对降低区域尺度大气CO_2浓度有明显的短期效应(21×10-6),在整个青奥会临时管控期间长三角地区实际削减燃煤排放5%.本研究进一步采用Miller-Tans方法确定了长三角地区的CO_2排放源同位素组分;基于文献调查,提供了长三角地区主要人为源和自然源的δ~(13)C信息;量化了长三角夏季CO_2地表净通量、植被通量及人为排放通量.结果表明,水泥工业过程排放是长三角地区夏季大气δ~(13)C富集的主要人为原因(2.36‰).夏季长三角地区植被作用可以抵消23%~39%的人为CO_2排放.本文旨在通过采用自上而下的观测数据与传统IPCC的排放源清单相结合的方案,为城市区域碳源解析提供新的拆分方案.     

我国人为源挥发性有机物反应性排放清单

以我国人为源挥发性有机物(VOCs)为研究对象,使用具有代表性的VOCs总量排放清单、各污染源成分谱及物种最大增量反应活性值(MIR),建立了2010年我国人为源VOCs基于臭氧生成潜势(OFP)的反应性排放清单.结果表明,2010年我国人为源挥发性有机物总OFP为84 187.61 kt,其中,烷烃6 882.53 kt,烯炔烃41 496.92 kt,芳香烃32 945.32 kt,卤代烃161.45kt,含氧有机化合物2 701.40 kt.OFP贡献前10种物种分别为丙烯、乙烯、间/对-二甲苯、甲苯、1-丁烯、邻-二甲苯、1,2,4-三甲苯、1,3-丁二烯、间-乙基甲苯和乙苯,占人为源总OFP的63.95%,仅占VOCs排放总量的31.84%.人为源三大污染源中,工业源贡献了49.29%的OFP,为最大贡献源,其次是交通源28.31%和农业源22.40%.建筑装饰、石油炼制、储存与运输、机械设备制造、交通设备制造和包装印刷为工业OFP主要贡献源;轻型载客汽车、重型载客汽车及摩托车为交通源OFP污染控制的重点;生物质燃烧两类子源均为农业源OFP重点控制对象.山东、江苏、广东、浙江和河南是我国人为源OFP贡献最大的省份,占人为源总OFP的39.65%.该反应性清单的建立,对我国基于反应性臭氧(O3)控制对策的制定具有重要意义.     

宁波人为源VOC清单及重点工业行业贡献分析

宁波是我国华东地区的重要工业城市,也是长江三角洲南翼的经济中心.近年来,宁波工业活动的VOC排放及其对空气质量和人体健康的不利影响越来越受到关注.通过收集宁波市各类VOC人为源的活动水平数据,采用"自下而上"的估算方法,建立了宁波地区2010年人为源VOC的排放清单,并进一步分析了宁波市排放VOC的重点工业行业及其贡献大小.研究结果表明,宁波市2010年人为源的VOC排放总量为17.6万t,其中工业源、机动车排放源和居民源是宁波市人为排放VOC的主要来源,分别占总排放量的62.0%、17.2%和15.5%.而在工业源中,合成材料制造业、精炼石油产品制造业是宁波市两个重点VOC排放工业行业,其排放量分别占宁波VOC总量的18.6%和13.1%,反映出石油化工企业对宁波市VOC排放的影响程度.     

基于受体模型和地统计学相结合的土壤镉污染源解析

研究了武汉市东湖高新技术开发区约150km2范围内土壤重金属Cd元素的含量分布和潜在来源情况. 并利用主成份分析/绝对主成分分数(PCA/APCS)受体模型定量解析了土壤中Cd的来源, 结果表明土壤中Cd的来源以源1为主(来源分担率为:源167%、源28%、源316%,其他源9%).同时利用该受体模型得到了在每个采样点的源贡献量, 并用地统计学方法插值了Cd的源贡献量的空间分布状况.结果显示, Cd各个源贡献量具有不同的空间分布状况, 其中最大源1的高贡献值主要集中在研究区中部. 结合PCA分析和源贡献量空间分布状况, 初步推断源1可能为电子工业源,源2为城市大气沉降,源3应为成土母质. 研究结果表明, 将PCA/APCS受体模型和地统计学方法相结合可以有效地对土壤重金属隐性污染源进行定性识别及定量解析.     

基于PMF量化工业排放对大气挥发性有机物(VOCs)的影响:以南京市江北工业区为例

挥发性有机物(VOCs)在臭氧(O3)和二次有机气溶胶(SOA)生成中起着关键作用.南京市江北地区工业密集,为评估工业排放对大气VOCs的影响,本研究于2017年3月在工业区受体点南京信息工程大学(南信大)开展了为期近1个月的VOCs采样和测量.监测数据显示南信大站点大气VOCs浓度波动大,范围(体积分数)在10.3×10-9~200.5×10-9之间,烯烃、芳香烃和卤代烃等组分(例如:乙烯、丙烯、苯、苯乙烯、二氯甲烷等)存在明显的异常高值.利用正交矩阵因子模型(PMF)对VOCs进行来源解析,结果显示在观测期间与工业排放相关源的平均贡献为50.0%,其中石化源、化工源以及涂料和溶剂使用源的贡献分别为14.9%、19.3%和15.8%.在VOCs高污染时段,与工业排放相关源的占比高达74.9%.进一步结合风速和风向数据,确定了不同类型工业源的主导方位,追溯排放源的潜在位置.     

长三角区域人为源活性挥发性有机物高分辨率排放清单

基于长三角区域41个城市本地实测,结合美国EPA的SPECIATE 4.4数据库,建立了长三角区域人为源活性挥发性有机物(VOCs)高分辨率排放清单,分析了区域内VOCs的排放特征和组分构成;计算了VOCs的臭氧生成潜势(OFP)和二次有机气溶胶生成潜势(SOAP).结果表明,2017年,长三角区域人为源VOCs排放总量为4.9×10⁶ t,其中工艺过程源、工业溶剂使用源、移动源、生活源、储运源、农业源和废弃物处理源排放贡献分别为：34.3%、27.1%、19.5%、9.7%、6.1%、2.5%和0.4%.芳香烃和烷烃是VOCs的主要种类,均各占长三角VOCs排放总量的25%.工艺过程源、工业溶剂使用源、移动源和生活源OFP贡献率分别为38.3%、21.5%、16.4%和13.2%,SOAP贡献率分别为26.2%、34.1%、18.1%和17.9%,与VOCs排放量的主要贡献源基本一致.各城市VOCs重点排放行业存在较大差异,重点城市群以石化化工和装备制造为主,区域北部则以木材家具等涂装行业为主.计算表明,丙烯、间/对-二甲苯和乙烯是臭氧主要贡献源;甲苯、1,2,...     

成都市区夏季大气挥发性有机物污染特征及来源解析

2019年6~9月在成都市区对挥发性有机物（VOCs）进行在线观测,研究夏季VOCs浓度水平、变化特征、臭氧生成贡献（OFP）及来源贡献.结果表明,成都市区夏季TVOCs（总挥发性有机物）平均质量浓度为112.66 μg·m^-3,烷烃（29.51%）和卤代烃（23.23%）为主要组分;VOCs日变化峰值主要出现在上午10：00~11：00,受城市机动车、油气挥发和工业排放影响;夏季VOCs的OFP贡献中芳香烃贡献率（42.7%）最高,其次为烯烃（27.4%）,关键活性物种为间/对-二甲苯、乙烯、丙烯、邻-二甲苯、异戊烷、环戊烷和丙烯醛等;使用PMF受体模型进行来源解析表明,移动源为成都市区夏季VOCs的主要贡献源,贡献率为34%,其次为工业源（17%）和油气挥发（14%）,溶剂使用源和天然源分别贡献11%和13%.因此,机动车和工业排放为成都市区VOCs的重点控制源,同时溶剂使用及油气挥发等污染源的管控也不可忽视.     

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.     

珠江三角洲人为氨源排放清单及特征

根据收集的珠江三角洲(珠三角)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,建立了该地区2006年人为氨源分类别和分城市的排放清单.结果表明:①2006年珠三角地区人为氨源NH3排放总量约为194.8kt;②农业源是珠江三角洲地区人为氨源的主要排放贡献源,其中畜禽源排放的NH3占总排放量的62.1%,其次是氮肥施用源,其贡献率为21.7%;③畜禽源中肉鸡是NH3排放最大贡献源,占畜禽源NH3排放总量的43.4%,其次是肉猪,其贡献率为32.1%;④广州是珠三角地区2006年人为氨源排放量最大的城市,其次是江门,分别占NH3总排放量的23.4%和19.1%,主要的排放源均为畜禽和氮肥施用源.     

山东省大气细颗粒物来源解析的研究现状与展望

对目前公开发表的39项山东省PM_2.5源解析研究进行了梳理与总结,综述了山东省各地级市PM_2.5源解析的研究现状和进展,概括了其时空分布特征,并对其影响因素进行了分析.结果表明,受体模型法是山东省PM_2.5源解析工作中使用最多的方法;二次源（（36.1±8.5）%）是山东省PM_2.5的首要贡献源,其次是尘源（（18.4±8.6）%）,燃煤源（（18.2±7.0）%）和机动车源（（17.7±11.7）%）;不同年间济南市和青岛市PM_2.5源解析结果表明,近年来二次源和机动车源的相对贡献有所增加.对山东省PM_2.5源解析提出了几点展望：不同地区宜采用统一或有地区针对性的源解析技术;亟需综合源清单或空气质量模型等解析分摊二次源贡献,区分本地源与区域传输贡献,提供更为精细的源解析结果;加强长期及多地同步观测,以了解该地区PM_2.5及其来源的时空与历史变化趋势.     

水质模型与CMB相耦合的河流污染源源解析技术

开发了水质模型与化学质量平衡模型(CMB)相耦合的河流污染源源解析技术,用于解析上游断面、直排工业源、支流源和未知源对河流受体断面的污染贡献。该技术可解析具体污染源对环境受体的相对贡献率和绝对贡献值,并附有诊断指标以判断拟合结果的优劣。利用开发出的源解析模型对山东省小清河主要断面进行了解析,发现解析结果与实际情况相符且满足诊断指标要求。扩散模型与受体模型的有机结合,提高了解析结果与实际情况的符合程度。     

结合WRF/Chem和PMF方法的邯郸市PM_(2.5)源解析

<正>向源模型法和反向受体模型法是进行城市PM_(2.5)源解析的2种方法,两者各有所长。该研究应用三维空气质量模型Weather Research and Forecasting Model with Chemistry(WRF-Chem)模型和受体模型Positive Matrix Factorization(PMF),以2014年10月为研究时段,分别对邯郸市的细微颗粒物(PM_(2.5))进行源解析。PMF模型的解析结果表明,邯郸市PM_(2.5)来源为二次源30.2%,燃煤源25.4%、金属冶炼源15.1%、机动车源14.4%、扬尘源9.8%,生物质燃烧源5.2%。应用WRF-Chem模型,Brute-Force方法解析出的结果为,在本地源贡献中,工业源贡献了49.0%,民用源11.9%、农业源9.6%、交通源3.8%和电厂源-1.5%(负值由于PM_(2.5)前体物之间的非线性反应所致)。应用源模型对二次成分(SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+)进行再解析,结果显示,燃煤源源贡献率最大,达到25.7%,其次分别为农业源(24.0%)、工业源(6.5%)、生物质源(1.8%)和机动车(0.03%)。结合2种方法得出,邯郸市的PM_(2.5)中,本地燃煤源贡献了37.1%,其次分别为金属冶炼源(18.4%)、机动车源(15.1%)、扬尘源(13.3%)、生物质燃烧源(6.2%)。     

基于CALPUFF-CMB复合模型的燃煤源精细化来源解析

为了反映燃煤源对环境受体的影响情况,利用扩散模式（CALPUFF模式）对燃煤源多种子源类的排放、扩散过程进行模拟,得到燃煤源各子源类对环境受体中PM₁₀的影响权重,进而构建更具代表性的燃煤源成分谱.然后将受体颗粒物化学成分和两套源成分谱（基于环境影响构建的燃煤源成分谱和基于各子源类煤烟尘排放量加权平均的传统源成分谱）,分别纳入CMB模型进行乌鲁木齐市采暖季环境受体中PM₁₀的来源解析.结果表明：基于CALPUFF模拟结果,得到燃煤源的3类子源类­电厂、供热、工业燃煤源的影响权重分别为0.02、0.39和0.59.基于传统方法构建的源成分谱进行源解析的结果显示,各源类的贡献大小依次为：集中燃煤（27.2%） > 城市扬尘（19.1%） > 二次硫酸盐（15.7%） > 民用散煤（9.9%） > 二次硝酸盐（9.5%） > 机动车尾气尘（7.6%） > 钢铁尘（1.2%） > 建筑水泥尘（0.2%）;而基于环境影响构建的源成分谱获得的结果显示：二次硫酸盐（20.1%） > 城市扬尘（20%） > 集中燃煤（18.9%） > 民用散煤（11.5%）二次硝酸盐（10.5%） > 机动车尾气尘（9%） > 钢铁尘（1.7%） > 建筑水泥尘（1.4%）.基于不同燃煤源子源类对受体环境的影响权重,将乌鲁木齐市颗粒物来源解析结果进一步细分,得到相对精细化的来源解析结果.结果显示,民用散煤的贡献为11.5%,电厂燃煤源为0.4%,供热燃煤源为7.4%,工业燃煤源为11.1%.     

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%.     

山西省人为源VOCs排放清单及其对臭氧生成贡献

根据统计年年鉴中主要的人为挥发性有机物(VOCs)排放源的行业活动水平和文献中查阅到的VOCs排放因子和组分特征,计算了山西省2013年的人为源VOCs的排放量,计算了臭氧生成潜势.计算结果显示山西省2013年人为源VOCs排放量为72.37万t,最主要的排放行业是工业排放源和移动源,分别占总排放量的36.47%和24.28%;在工业源中,焦炭生产和化学品生产的VOCs排放量分别为19.06万t和3.88万t,分别占工业排放行业总排放量的72.22%和14.72%,是工业排放行业中最大的排放源;2013年山西省各个排放源排放的臭氧前驱VOCs共43.59万t,所产生的臭氧生成潜势总量为176.99万t,对总臭氧生成潜势贡献最大的是移动源、燃烧源和工业排放,分别占总臭氧生成潜势总量的40.35%、26.43%和24.95%.结果表明:煤化工行业VOCs排放量显示了山西省独特的以煤为主的单一化、重型化的产业结构;机动车保有量快速增长导致了机动车的VOCs排放量巨大;移动源和工业排放源排放的VOCs所产生的臭氧生成潜势巨大.总之控制山西省的VOCs排放及其带来的臭氧污染应主要关注于控制工业排放和机动车排放.     

基于UNMIX模型的矿区周边农田土壤重金属源解析

采集了云南省会泽县铅锌矿区周边42个农田土壤样品,测定了14种元素的含量,应用UNMIX模型进行了土壤重金属源解析的研究,并利用Arc GIS地统计分析模块中的反距离加权插值法分析了污染严重的6种重金属的空间分布,进一步验证源解析结果.结果表明:(1)研究区土壤中Pb、Zn、Cd污染较为严重,均超过当地土壤背景值的数十倍.(2)UNMIX模型解析出的3个土壤重金属污染来源分别为工业活动造成的人为污染源(源1),源贡献率为16.32%;燃煤和施肥导致的污染源(源2),源贡献率为68.26%;矿山开采导致的人为污染源及土壤母质造成的自然污染源的综合污染源(源3),源贡献率为15.42%.(3)研究区的农田土壤重金属污染的空间分布格局与当地的土地利用类型和UNMIX模型解析的结果基本吻合,表明UNMIX模型可以很好地应用于矿区周边农田土壤重金属源解析研究.     

大气中挥发性有机化合物(VOCs)的人为来源研究

在2002年春、夏、秋、冬四季对环境大气中挥发性有机化合物的组成和变化规律进行了研究,在此基础上运用CMB8.0受体模型对各类污染源进行了源解析,得到受体点各人为污染源的年平均贡献率分别为:汽车尾气62%,汽油挥发9%,石油液化气10%,涂料6%,石油化工6%,未知源6%.对不同物种贡献的分析显示,环境大气中的乙烯、苯和甲苯等化合物主要来自于汽车尾气的排放,异戊烷来自于汽油的挥发,石油液化气、涂料、石油化工分别对大气中的异丁烷、正己烷和2,4-二甲基戊烷贡献量最大.     

基于曲面响应建模的PM2.5可控人为源贡献解析

以东莞市PM_(2.5)重污染月份为例,使用强力法(Brute Force)和RSM/CMAQ曲面响应模型法分别解析了珠三角地区人为源排放对东莞PM_(2.5)的贡献,以及区域传输的可控人为源SO_2、NO_x和一次颗粒物(PM)在不同控制比例下(25%、50%、75%和100%)对东莞PM_(2.5)的累积浓度贡献.强力法研究结果表明,2014年1月珠三角地区人为源二次转化对东莞市PM_(2.5)的贡献(约58.10%)大于一次PM排放贡献(约41.90%),其中,人为源NH_3排放贡献最大,约占总量的21.66%.RSM/CMAQ动态源贡献结果显示,东莞市PM_(2.5)的人为可控源排放贡献(SO_2、NO_x和一次PM)占比为82.17%,受本地排放影响较大,且叠加区域排放的影响;一次PM减排对PM_(2.5)环境浓度的贡献高于仅减排SO_2和NO_x.在减排比例较低时,一次PM减排可有效削减东莞市PM_(2.5)浓度;随控制比例加大,二次前体物(SO_2和NO_x)减排对东莞市PM_(2.5)浓度削减率的影响加大.进一步使用HYSPLIT模式和轨迹聚类分析方法研究了2014年1月东莞市PM_(2.5)污染传输过程.结果显示,该时段共有6条长、短距离污染传输路径,污染物主要来自东莞市东、东北及东南方向,途经其上风向区域(惠州、深圳和广州等)传输至东莞;惠州是各主导上风向出现频率最高的城市,因而其区域传输对东莞PM_(2.5)的贡献也较大,深圳次之.     

重庆主城区夏秋季挥发性有机物（VOCs）浓度特征及来源研究

利用在线GC-MS/FID,对重庆主城区2015年夏、秋季大气挥发性有机物(VOCs)开展了为期1个月的观测.结果发现,监测期间主城区总挥发性有机物(TVOCs)体积分数为41.35×10-9,烷烃占比最大,其次是烯炔烃、芳香烃和含氧性挥发性有机物(OVOCs),卤代烃占比最小.将本次研究结果同以往研究结果比较发现,高乙炔浓度可能受交通源排放的影响,而乙烯和乙烷浓度的大幅度降低则得益于主城区化工企业的大举搬迁.通过最大增量反应活性(MIR)估算VOCs的臭氧生成潜势(OFP)发现,芳香烃(32.1%)和烯烃(30.6%)对臭氧生成的贡献最为显著,其中以乙烯、乙醛和间/对二甲苯的OFP最强,因此,对烯烃和芳香烃的削减能有效控制大气中O3的生成.通过PMF模型共解析出5个因子,主要为生物源及二次生成、其他交通源、天然气交通源、溶剂源和工业源.从5个因子对VOCs的贡献百分比可以看出,重庆城区交通源贡献最大(50.4%),其次是工业源和溶剂源的贡献(30%),生物源及二次生成的贡献最小.     

不同人为源排放对珠江三角洲地区O3生成贡献的数值模拟

利用改进的二维欧拉空气质量模式对珠江三角洲地区不同类型人为源排放对该区域臭氧生成的贡献进行了模拟研究.结果表明,珠江三角洲区域臭氧生成受VOCs排放控制,流动源排放VOC最多,对臭氧生成的贡献也最大,分别占臭氧最大小时浓度和平均小时浓度的44%和67%;其次是溶剂和油漆挥发的贡献.点源和面源排放VOC较少,但排放NOx量大,二者对臭氧生成影响是负的.控制所有类型人为源排放,珠江三角洲区域臭氧日均浓度和最大浓度将分别减少78%和90%.模拟结果还显示,受气象场和光化学反应共同影响,珠江三角洲南部区域是臭氧浓度高值区.