北京市混凝土搅拌站颗粒物排放特征研究

随着北京市经济发展和人口增长,城市建设规模及居民住房需求加大,全市施工面积不断上升,对商用混凝土的需求量也在逐年增加.混凝土生产过程中会排放大量颗粒物,对周边空气质量造成较大的影响,但目前对其污染物排放的时空特征还缺乏系统研究.本研究采用排放因子法,核算了1991~2012年北京市混凝土搅拌站颗粒物排放量,分析了污染物排放的时空分布特征,采用蒙特卡罗分析方法定量评估了颗粒物排放量不确定性范围,并基于相关经济和环境发展规划,预测了北京市2020年混凝土搅拌站颗粒物排放情况.结果表明:①北京市混凝土搅拌站颗粒物排放在时间变化上呈现"前高后低"趋势在2005年达到最大,此后随着环境管理水平的提高和绿色生产,搅拌站颗粒物排放增长势头得到一定的控制.②在空间分布上,污染排放仍集中在城区,主要为人口活动密集的六环以内,其中又以五环到六环之间最为集中.③通过情景设置和分析本研究认为要使2020年污染排放得到较好地削减,应实施更加严格的绿色生产标准和环境监管.     

大气污染物排放清单的建立及不确定性

本文在调研国内外大气污染物排放清单的基础上,总结了清单编制的基本程序,介绍大气污染物排放清单的建立,包括技术路线和计算方法,以及清单的管理、改善及质量保证与控制计划。不确定性分析是完善清单的重要方面,本文阐述了清单不确定性的来源及定量、定性的评价方法。     

采用热重方法分析不同含盐条件下的好氧颗粒特性

采用热重分析方法对不同含盐条件下形成的好氧颗粒污泥进行分析.结果表明,含盐量为1%(质量分数)(反应器R1)、2.5%( R2)、5%( R3)条件下所形成的颗粒污泥,在105℃之前损失的结合水的质量分数分别为4.48%、3.72%、3.25%.这表明,含盐量的提高降低了颗粒污泥中强物理结合的水分含量.3个反应器的VSS与灰分质量之比分别为2.71、1.15、1.05,表明随着含盐量的增加,微生物的活性下降.3个反应器吸收峰峰值温度R1﹥R2﹥R3,表明R1中的物质最为复杂,同时DTA曲线的复杂程度显示R1的颗粒污泥物质最丰富;由此推断,随着含盐量的增加,微生物代谢产物复杂程度减小.因此,热重分析法能够很好的描述好氧颗粒污泥的结合水、生物活性、微生物代谢产物、密实度等特性,是一种很有潜力的分析方法.     

2015年春季北京市一次沙尘天气过程分析

采用观测数据与轨迹模拟相结合的方法,综合分析了2015年3月26日-4月1日北京市一次沙尘天气过程中沙尘输送路径、天气形势、污染物浓度的变化特征,结果发现:此次外来沙尘路径为西北路径,沙尘源地位于蒙古国南部的戈壁地区;沙尘在冷空气和地面低压系统作用下快速移动,造成延庆、奥体中心、永乐店3站点PM_(10)2 h左右浓度维持1 000μg/m~3,能见度低于1 km,空气质量急剧恶化;沙尘过境时PM_(10)浓度明显上升,PM_(2.5)浓度受到的影响相对较小,SO_2、NO_2、CO浓度变化不明显;沙尘回流时携带区域污染物进入北京,各项污染物及颗粒物组分浓度出现一定程度的上升;受沙尘影响,Mg~(2+)、Ca~(2+)、Na~+浓度明显上升,峰值浓度分别为0.13、1.29、0.70μg/m~3,分别是年均浓度的1.86倍、2.80倍、2.06倍;沙尘天气过后,扩散条件转差,沙尘与污染天气相继共造成北京市空气质量连续4 d维持中度污染级别。     

民用燃料燃烧碳质组分及VOCs排放特征

选取北京市地区典型生物质燃料（玉米芯、玉米秆、黄豆秆、草梗、松木、栗树枝、桃树枝）以及民用煤（烟煤、蜂窝煤）在实验室内进行了模拟燃烧实验,对燃烧产生的颗粒物及气体样品进行采集,采用Model 2001A热/光碳分析仪对不同粒径段颗粒物中的有机碳、元素碳进行测定,采用AgilentGC-MS 5977/7890B气质联用仪对燃烧烟气中的挥发性有机物进行分析.研究表明：除蜂窝煤OC、EC的排放因子在2.5~10μm粒径范围内达到最大,其他8种固体燃料燃烧产生的OC、EC的排放因子最大值均在0~2.5μm粒径范围内.薪柴（栗树枝、桃树枝、松木）、秸秆（玉米芯、玉米秆、黄豆秆、草梗）和民用煤（蜂窝煤、烟煤）3类物质燃烧排放VOCs的物种分类差异较大.薪柴和民用煤燃烧排放的卤代烃以及含氧有机物的质量分数明显高于秸秆的质量分数;在同一类别中VOCs物质分布趋势一致.3种薪柴平均总VOCs的排放系数为2.02g/kg,4种秸秆平均总VOCs的排放系数为6.89g/kg,2种民用煤平均总VOCs的排放系数为2.03g/kg,秸秆类的排放因子最大.玉米芯、玉米秆、黄豆秆和草梗的臭氧生成潜势较高,而栗树枝、桃树枝、松木、烟煤以及蜂窝煤的臭氧生成潜势较低,且分布类似.烯烃类、烷烃类、芳香烃类是固体燃料燃烧臭氧生成潜势贡献较大的VOCs物质.     

民用燃料烟气中气态污染物及水溶性无机离子的排放

选取北京市地区典型生物质燃料（玉米芯、玉米秆、黄豆秆、草梗、松木、栗树枝、桃树枝）以及民用煤（烟煤、蜂窝煤）在实验室内进行了模拟燃烧实验,采用Thermo Fisher 42i型化学发光NO-NO₂-NOx分析仪、43i型脉冲荧光SO₂分析仪、48i型CO分析仪对烟气中的NO_x、SO₂、CO进行全程在线监测;对燃烧产生的颗粒物样品进行采集,采用ICS 90A、ICS2000离子色谱仪对不同粒径段颗粒物中的水溶性无机离子进行测定.研究表明：3类民用燃料排放因子均值由大到小的顺序,SO₂为民用煤 > 薪柴 > 秸秆;CO为秸秆 > 民用煤 > 薪柴;NO_x为薪柴 > 民用煤 > 秸秆.薪柴燃烧产生的PM_2.5中SO₄^2-含量最高,占总水溶性无机离子的22%~30%;秸秆类燃烧产生PM_2.5中的水溶性无机离子K⁺占绝对优势,占总水溶性无机离子的36%~49%,其次为Cl^-或SO₄^2-,两者之和占总水溶性无机离子的35%~44%.3类民用燃料中秸秆类燃烧排放的颗粒物中水溶性无机离子的排放因子最高,其次为薪柴类燃料,民用煤最低.本实验对不同粒径段颗粒物中9种水溶性无机离子进行了分析（Na⁺、K⁺、Mg²⁺、Ca²⁺、NH₄⁺、F^-、Cl^-、NO₃^-、SO₄^2-）,薪柴类燃料燃烧排放的颗粒物中,Na⁺、K⁺、NH₄⁺、F^-的排放因子在0~2.5μm粒径段内最大,Mg²⁺和Ca²⁺的排放因子在2.5~10μm粒径段内最大.秸秆类燃料除Ca²⁺、Mg²⁺外,其余离子的排放因子均在0~2.5μm粒径段内达到最大.对于烟煤而言,除了K⁺、Mg²⁺和Ca²⁺外,其余离子的排放因子均在0~2.5μm粒径段内达到最大;蜂窝煤中Na⁺、K⁺、Cl^-、NO₃^-、SO₄^2-的排放因子均在0~2.5μm粒径段内达到最大.     

基于COPERT模型北京市机动车大气污染物和二氧化碳排放研究

机动车大气污染物及CO₂减排对于改善空气质量和缓解气候变化具有重要的作用。综合利用北京市机动车保有量、道路行驶工况、气象、燃料组分及燃料消耗量等数据,应用COPERT模型计算得到北京市机动车主要大气污染物和CO₂排放量,并识别其污染排放特征和不同车型、排放标准等级车辆的排放贡献,采用ADMS-Urban模型模拟了机动车污染排放对周边环境的影响。结果表明:2019年北京市机动车4项主要大气污染物CO、NO_x、PM_2.5和VOCs排放量分别为12.15万、4.06万、0.18万和2.57万t。车辆结构得到优化,国四及以上排放标准车辆占比达86.97%,数量占4%的柴油客货车排放贡献大,分别占机动车NO_x和PM_2.5排放总量的84%和60%;非末端排放占机动车VOCs排放量的20%,需要引起关注。机动车尾气排放对5个交通监测站点贡献的NO₂平均浓度为15.7 μg/m³,其对环境质量影响较大;机动车CO₂排放量为1 683万t,其中柴油车排放贡献约21%。对北京市机动车大气污染物和碳排放需要进一步协同控制。