临沂市区主要大气污染物的污染特征及其对居民健康的影响

大气污染是全球性的公共环境健康问题.本研究基于临沂市区2015年6种大气污染物（PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO、O₃）的逐日监测数据,分析了污染物的污染特征及其与气象因子的相关性,通过构建广义相加模型,模拟分析了单个污染物与居民呼吸、循环系统疾病门诊人次的暴露-反应关系.结果表明,PM_2.5和PM₁₀是临沂市区首要大气污染物,NO₂和SO₂次之,O₃和CO浓度较低;除O₃外,其它5种污染物之间呈显著正相关,与风速、温度、相对湿度3个气象因子呈负相关,浓度水平冬季高、夏季低;O₃与温度呈显著正相关.对于呼吸系统疾病,单个污染物每增加10 μg·m^-3（CO每增加0.1 mg·m^-3）的最大效应情况是：PM₁₀、SO₂、NO₂、CO均在当天（lag0）使得门诊人次分别增加0.36%、1.77%、1.29%、0.69%,PM_2.5和O₃分别在累积滞后6 d（lag05）和单日滞后3 d（lag3）使得门诊人次分别增加0.6%和1.07%;对于循环系统疾病,单个污染物每增加10 μg·m^-3（CO每增加0.1 mg·m^-3）的最大效应是：PM_2.5、PM₁₀均在累积滞后5 d（lag04）使得门诊人次分别增加0.72%、0.80%,SO₂、NO₂均在累积滞后6 d使得门诊人次分别增加3.55%、3.54%,CO和O₃则分别在当天和单日滞后3 d使得门诊人次分别增加0.77%、1.39%.对于呼吸、循环系统疾病,PM_2.5、PM₁₀、CO、O₃对男性的影响均大于女性,SO₂则反之;NO₂对男性呼吸系统和女性循环系统影响较大.大气污染物对少年（7~17岁）呼吸系统和对中年（41~65岁）循环系统影响较大.临沂市区6种大气污染物存在不同程度的污染,对居民呼吸、循环系统疾病均有不同程度的影响,且存在性别和年龄的差异.     

中国钢铁行业大气环境影响

本研究基于2015年在线监测等数据,分析中国钢铁行业主要工序(烧结和球团)排口烟气浓度情况,自下而上建立了2015年中国高时空分辨率钢铁行业大气污染物排放清单(HSEC, 2015),使用CAMx模型,定量模拟钢铁行业排放对区域大气污染物浓度贡献.结果表明, 2015年中国钢铁行业共排放SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5、PCDD/Fs、VOCs、CO、BC、OC、EC和F分别为37.48万t、 72.05万t、 33.48万t、 15.03万t、 1.91 kg、 84.29万t、 3 478.85万t、 0.64万t、 0.83万t、 0.08万t和0.77万t.从区域角度:上海和天津钢铁行业单位面积污染排放强度最大,对区域大气污染贡献比例较高.从工序角度:2015年烧结和球团烟气排口月平均浓度降低.从污染物角度:2015年钢铁行业排放NO_x对区域污染物浓度贡献最大,NO_x具有较大的减排潜力.     

重点煤电基地大气污染物扩散对京津冀的影响

基于排放源清单,采用空气质量模式CAMx模拟现状情景下,鄂尔多斯、宁东与锡林格勒排放污染物扩散对京津冀地区的影响.结合3地区已批复环境影响报告、规划环评与战略环评等污染物排放数据,估算未来情景下3地区能源基地污染物排放对京津冀的影响.结果表明：现状情景下,3地区排放的PM_2.5、SO₂与NO_x对京津冀的贡献浓度范围分别为0.079~1.134,0.012~0.633,0.008~0.852μg/m³,冬季对京津冀地区的影响要高于夏季,对京津冀地区冬季的平均贡献浓度值为0.710,0.339与0.413μg/m³,影响较大的京津冀城市为衡水市、石家庄市、邢台市、邯郸市与保定市;未来情景下3地区能源基地排放的PM_2.5、SO₂与NO_x对京津冀城市浓度贡献范围分别为0.049~0.773,0.003~0.176,0.008~0.731μg/m³,冬季平均贡献浓度值为0.475,0.096与0.357μg/m³.     

海南省大气污染源排放清单及环境影响研究

基于海南省2016年工业环境统计数据,通过自下而上的方法建立海南省2016年工业大气污染源排放清单,并利用中国多尺度排放清单模型(MEIC)排放清单进行背景源补充,使用CALPUFF模型进行大气污染模拟。污染物排放清单结果显示,2016年海南省SO_2、NO_x、CO、PM_(2.5)、PM(10)、黑碳(BC)、有机碳(OC)、挥发性有机物(VOCs)和NH3的排放量分别为1.50×10~4、5.10×10~4、4.56×10~5、2.34×10~4、2.10×10~4、3.50×10~3、1.20×10~4、4.96×10~4、6.50×10~4 t,其中SO_2主要排放源为化石燃料固定燃烧源(分担率66.67%),NO_x主要排放源为交通源(分担率51.18%),CO、PM_(10)、PM_(2.5)主要排放源为生活源(分担率分别59.01%、81.28%和87.62%),VOCs主要排放源为工业溶剂使用源(分担率75.91%),NH_3主要排放源为农业源(分担率93.54%)。排放量较大的区域集中在儋州市、澄迈县一带。SO_2、NO_x年均最大浓度均出现在海口市,PM_(10)、PM_(2.5)年均最大浓度均出现在定安县。交通源对全省污染物浓度贡献突出,工业源虽然对颗粒物浓度贡献率较低,但仍需加强PM_(2.5)治理。     

地面气象观测资料在空气法规模型的标准化研究

以云量、风速、风向、温度3类地面气象观测数据的获取方法为研究对象,探讨如何规范地面气象观测数据在模型中的标准化应用.结合我国2008年颁布的《环境影响评价技术导则 大气环境》推荐的模型AERMOD对所需要的地面气象数据需求,并以内蒙古自治区正蓝旗上都电厂SO2实测数据为验证数据,在模型其他输入参数不变的情况下,利用试验站10min和1h地面气象数据,并分别以低云量和总云量代替蔽光云量,设置4种情景.其中,情景一使用试验站10min地面气象数据,并用低云量代替蔽光云量.与情景一相比,情景二使用总云量代替蔽光云量,情景三使用1h地面气象数据,情景四使用试验站1h地面气象数据,并用总云量代替蔽光云量.4种情景除了上述不同点,其他地面气象参数均相同.结果表明,在4种情景中,情景二、三、四的FB值均小于情景一,更靠近0.关于RHCR值,情景三和四更靠近于1,分别为1.33和1.41,表明在预测高端值时,情景三和四的效果更好.情景二的RHCR值为1.51,大于情景三,说明风相较于云对模型模拟结果影响更大.由FB值、RHCR值以及Q—Q图的综合分析得出,情景四的模拟值更接近实际监测值,其采用的地面气象数据全面符合本研究所推荐的数据标准化应用方法, 规范了模型数据标准化应用,提升了大气环境影响评价预测精度.     

AERMOD模型中高空数据在多地理时区下的应用

我国从西到东横跨5个地理时区,而行政时区统一采用首都北京所在东八区作为标准时间。常规高空观测气象数据为一天两测,分别对应我国的早8时和晚20时,均距离各时区的日出时间较远,在AERMOD模型中难以反映白天真实的边界层发展状况。采用统一的地面和高空气象数据,通过改变高空数据中的经度设置各地理时区气象数据情景,并设置三类典型污染源,在AERMOD中模拟分析了采用常规一天两测高空数据和日出时刻高空数据时,大气污染物的浓度变化规律。结果表明,采用常规数据计算的对流混合层高度偏高,预测的大气污染物浓度偏低,建议在AERMOD模型中选用逐时高空数据,并开启AERMET中的Sunrise选项以采用最接近日出时间的高空数据。     

中国水泥排放清单及分布特征

本研究基于2018年在线监测数据等,分析中国水泥行业主要工序(窑头和窑尾)排口烟气浓度情况,自下而上建立了2018年中国高时空分辨率水泥行业大气污染物排放清单(high resolution cement emission inventory for China, HCEC).结果表明, 2018年中国水泥行业的PM、 SO₂和NO_x排放量分别为72 893、 92 568和878 394 t.从时间维度:2018年中国水泥行业主要工序烟气排口月均浓度逐步降低,蓝天保卫战成效显著.从区域维度:2018年京津冀及周边地区、长三角地区和汾渭平原,水泥窑年均排放浓度整体低于全国平均水平,但各城市排放浓度存在差异. 2018年安徽省水泥行业排放量最大,北京市和天津市水泥行业的单位面积污染排放强度最大.     

基于不同空气质量模型的二噁英沉降效果研究

为评估不同空气质量模型（AERMOD、ADMS和CALPUFF）在复杂地形-气象场条件下的干湿沉降模拟效果,利用上述模型模拟我国西南某代表性山地的医废、垃圾焚烧项目的二噁英环境影响,并通过土壤实测数据进行模型分析验证.结果表明：AERMOD、ADMS和CALPUFF模拟的空气中年均浓度依次为1.53×10^-8~4.14×10^-6,5.23×10^-9~3.28×10^-6和2.66×10^-9~2.59×10^-7ngTEQ/m³;AER MOD、ADMS和CALPUFF模拟的固定点位总沉降量依次为4.41~285.72,3.07~268.02和0.02~1.35ngTEQ/m².在扩散、沉降形态上,CALPUFF的模拟结果与其他两种模型均表现出较大差异,AERMOD和ADMS的沉降形态相似,空气中的扩散形态却存在差异.利用土壤监测值验证模型效果发现,AERMOD、ADMS和CALPUFF的相关系数r分别为0.66、0.70和0.83,CALPUFF的模拟结果在空间分布上表现更为优越,可作为相关项目的布点指导模型.     

首都国际机场大气污染模拟研究

针对我国目前缺乏机场大气污染贡献模拟研究现状,以首都国际机场为例,应用EDMS模型和AERMOD模型展开了大型机场污染排放及扩散模拟研究。综合考虑飞机发动机、辅助动力设备(APU)、地面保障设备(GSE)、场内机动车等污染源,以2012年为基准年,计算首都国际机场大气污染物年排放量及对周围大气环境质量的影响。结果表明:首都国际机场的CO、NO_x、VOC、SO_2和PM_(10)排放量分别为2 497.36,3 117.93,259.87,188.12,27.78 t,飞机发动机是机场最主要的污染源。机场造成的NO_x年均贡献浓度较大,NO_x年均浓度超标主要集中在机场内。     

山东省垃圾焚烧电厂PCDD/Fs排放清单及其环境影响

基于2018年现场实测数据,以山东省为典型案例研究,综合考虑现有生产技术、生产规模、炉型工艺及年垃圾焚烧量等因素,自下而上构建山东省垃圾焚烧发电厂PCDD/Fs排放清单,并采用空气质量模型CALPUFF定量评估现状及不同情景下垃圾焚烧PCDD/Fs排放及其环境影响.结果表明:PCDD/Fs排放因子范围为24.68～290.90ngTEQ/t,平均值为75.11ngTEQ/t,年排放量为1.07gTEQ,排放因子、排放量均低于已有研究.从炉型维度分析:炉排炉排放因子低于循环流化床,表明其PCDD/Fs排放控制水平较好;从空间分布维度分析:潍坊市,济宁市和淄博市的垃圾焚烧量最大,其排放量与大气模拟浓度也相对较高;从情景对比维度分析:标准加严、垃圾焚烧率提高的未来情景更符合山东省垃圾焚烧电厂的未来发展规划要求,同时也可达到降低PCDD/Fs排放及其环境影响的目标;相比2018年基准情景,该情景下的年排放量以及年均浓度贡献将分别下降22.73%,24.19%.