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焦炉炼焦产生多环芳烃物质(PAHs)具有较强毒性和致癌作用,本研究以某大型钢铁企业焦炉为例,采用AERMOD扩散模式来预测分析焦炉排放PAHs共13种污染物在大气中迁移扩散情况,采用BREEZE Risk Analyst根据人体健康风险评价导则HHRAP计算评价范围内受体人群PAHs污染物致癌和危害指数,对焦炉排放PAHs的健康风险进行了定量评价.结果表明,应重点关注焦炉排放萘危害指数值影响(最大值为0.97).焦炉排放各污染物单因子致癌风险均小于1.0E-06,而综合考虑多环芳烃总致癌风险值最大达到2.65E-06,对当地居民的人体健康可能存在一定的影响. 相似文献
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京津冀地区钢铁行业高时空分辨率排放清单方法研究 总被引:13,自引:0,他引:13
针对目前京津冀地区钢铁行业大气污染物排放量基数不清,排放清单缺失的现状,以钢铁行业调研、企业在线监测、污染源调查等数据为基础,综合考虑钢铁行业具体工艺设备、环保措施、产能等信息,按照自下而上的方法建立了一套高时空分辨率排放清单.经计算,2012年京津冀地区钢铁企业排放SO2为47.16万t,NOx为37.22万t,烟粉尘为34.15万t,其中烧结和高炉工艺为京津冀钢铁行业污染物的主要来源;从空间分布来看,唐山、邯郸两地区集中了整个京津冀地区一半以上的钢铁企业,其污染物排放量占到了整个区域钢铁企业排放总量的一半以上. 相似文献
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基于空气质量模型模拟结果,利用0~1整数规划算法,建立了排放量与污染物环境浓度的多情景快速反应决策模型,实现了大气污染管控目标下大气污染物排放源调整方案的快速决策。以大气环境考核重点关注区域河北省沧州市高速合围区为例,采用AERMOD模拟分析了各排放源一次PM10对国控点贡献排名情况,利用0~1整数规划模型求解了在贡献浓度调整下各排放源组的最优控制方案。结果表明:沧州市高速合围区内颗粒物排放源对国控点的污染浓度贡献中,道路源排放占比最高,其次为非道路移动源;此外,在实现合围区内排放总量调整最小且对国控点(市环保局、沧县城建局、电视转播站站点)贡献浓度均降低至少1.5 μg/m3的目标下,对\"新华区省道\"\"运河区土壤扬尘\"源组的管控方案达到最优,源组总排放量为791.30 t/a,下降幅度为15.66 t/a,对各国控点年均贡献浓度为7.80,10.09,7.87 μg/m3,分别下降了1.75,2.00,1.52 μg/m3。该方法可实现在既定的大气污染源调整方案下的快速效果评估,并提供最优减排方案。 相似文献
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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%. 相似文献
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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. 相似文献
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自下而上建立2018年中国高分辨率钢铁企业大气污染物排放清单(HSEC,2018),定量模拟中国钢铁企业2018年和未来年情景下排放各种大气污染物对环境的影响情况.结果表明:2018年,中国钢铁行业共排放SO2、NOx、PM10、PM2.5、PCDD/Fs、VOCs、CO、BC、OC、EC、氟化物分别为29.02万t、66.57万t、28.73万t、11.69万t、2.24kg、89.21万t、4057.49万t、0.45万t、0.61万t、0.06万t、0.88万t,焦化、烧结、球团、高炉4个铁前工序是中国钢铁行业大气污染物主要排放环节,中国钢铁行业对各省份SO2、NOx、PM2.5年均浓度贡献比例平均值分别为2.85%、3.37%、1.54%;未来年,中国钢铁企业SO2、NOx、PM10排放量分别为4.94万t、7.58万t、4.11万t,分别下降了82.98%、88.61%、85.69%,中国钢铁行业对各省份SO2、NOx、PM2.5年均浓度贡献比例平均值分别为0.31%、0.22%、0.02%. 相似文献
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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。 相似文献
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基于火电企业在线监测数据、环境统计数据、排污许可及火电排放清单等,分析各统计口径下的海南火电大气污染物排放量差异,并基于在线监测数据分析海南省火电排放时间变化规律.分别设置现状、排污许可及超低排放3种情景,采用CALPUFF模型分析3种情景下火电厂对海南大气环境的影响.结果显示,不同统计口径下火电厂各污染物排放量差异较大,最大差值可达到5.65倍;在时间维度上,海南省火电行业污染物排放量月际分布较平稳,每月污染物排放量约占全年的7%~10%,24h变化呈现明显“两峰两谷”特征.在大气环境影响方面,火电企业大气SO2、NOx、PM2.5、PM10浓度分布总体呈现西部高东部低的趋势.现状情景下火电企业对各城市年均浓度影响范围为SO2 0.001~0.015μg/m3、NOx 0~0.01μg/m3、PM10 0.001~0.006μg/m3、PM2.5 0~0.003μg/m3,最高浓度基本出现在东方市、临高县.火电厂对大气环境的影响程度为许可情景>现状情景>超低情景,执行排污许可时火电厂排放PM10和NOx对各城市均值年均浓度较现状情景分别增加50%和38%;全面实施超低排放后,火电厂对大气环境影响有明显改善,SO2和PM2.5对各城市均值年均浓度较现状情景分别降低57%和69%. 相似文献
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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SO2、NOx、CO、PM2.5、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SO2主要排放源为化石燃料固定燃烧源(分担率66.67%),NOx主要排放源为交通源(分担率51.18%),CO、PM10、PM2.5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%),NH3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。SO2、NOx年均最大浓度均出现在海口市,PM10、PM2.5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PM2.5治理。 相似文献