长三角地区典型城市非道路移动机械大气污染物排放清单

本研究选取上海和杭州两市开展了非道路移动机械的实地调查,分析了各城市非道路移动机械的种类构成、使用特点、燃料类型、功率分布和排放标准等级,在此基础上建立了城市尺度非道路移动机械排放清单技术方法,编制了上海和杭州市2014年非道路移动机械大气污染物排放清单.结果表明,上海和杭州市非道路移动机械柴油消费分别为6.1×10~5t和3.2×10~5t,NO_x排放分别为3.09×10~4t和1.72×10~4t,PM_(2.5)排放分别为1.41×10~3t和8.1×10~2t,其中,挖掘机等建筑市政施工机械的排放贡献最为突出.非道路移动机械NO_x排放分别占两城市所有源的11.1%和16.1%,占流动源的18.5%和32.2%,已成为城市大气污染的重要来源之一.     

基于实际道路交通流信息的北京市机动车排放特征

通过模型模拟和调查统计方法获取了北京路网的车流量、车型构成和车速基础数据.基于具有时空分布特征的实际道路交通流信息和排放因子,以Arc GIS为平台构建了北京市机动车尾气排放清单,并分析实际道路排放特征及污染物排放的空间分布特征.结果表明,北京市城区各类型道路上小客车比例均在89%以上,郊区道路也为小客车比例最高,但小货车、中货车、大货车、大客车、拖拉机和摩托车均占一定比例.污染物排放强度与车流量呈正相关性,污染物排放强度总体上呈现白天高夜间底的趋势,但是郊区道路PM排放昼夜变化趋势不明显,高速路的PM排放强度夜间大于白天.污染物排放的空间分布为城区、南部、东南以及东北部接近城区的区域排放强度较高,西部山区及北部山区由于路网密度较小排放强度较低,城区环路和郊区高速公路附近由于车流量大,排放强度较高.     

无锡市碳排放的因素分解模型及实证分析

在计算无锡市2000~2011年二氧化碳排放量的基础上,采用对数平均权重Divisia分解法,建立无锡市人均碳排放的因素分解模型,定量分析能源结构、能源效率、经济发展情况等因素对无锡市人均碳排放的影响。结果显示经济发展对拉动无锡人均碳排放的贡献率呈指数增长趋势,相比之下,能源效率及能源结构对碳排放的抑制作用并不明显。据此提出开发可再生能源,转变能源消费结构,发展清洁煤技术,提高能源利用率等对策。     

廊坊市区主要大气污染源排放清单的建立

通过调研、统计廊坊市区工业、城中村及机动车等资料,结合以往清单文献研究结果及清单编制指南中的排放因子,计算了廊坊市区主要大气污染物的排放量,得到廊坊市区2014年主要大气污染源排放清单.结果显示,2014年廊坊市区工业源(固定燃烧)NO_x、SO_2、NMVOC、CO、PM_(10)、PM_(2.5)排放总量分别为6.4×10~3、1.2×10~4、31、1.0×10~4、7.3×10~2、4.4×10~2t,其中热电行业排污贡献率最高,分别占NO_x、SO_2、CO、PM_(10)、PM_(2.5)工业源(固定燃烧)年排放总量的55%、48%、67%、63%、69%;安次区工业企业对气态污染物贡献较高,广阳区及开发区工业企业对颗粒物排污贡献较大.低矮面源(城中村)NO_x、SO_2、NMVOC、CO、PM10、PM_(2.5)年排放总量分别为1.8×10~2、3.6×10~3、3.0、4.9×10~3、1.5×10~2、72 t.道路移动源CO、HC、NO_x、PM_(2.5)年排放总量分别为2.4×10~4、1.9×10~3、2.2×10~3、44 t,其中小型客车对HC和CO贡献率较高,分别为53%和61%;NO_x年排放总量中26%由重型货车贡献;PM_(2.5)则主要由轻型货车和重型货车贡献,占比分别为39%和21%.     

基于COPERT模型的江苏省机动车时空排放特征与分担率

利用COPERT模型和Arc GIS技术建立了江苏省2015年1 km×1 km、小时分辨率的机动车网格化排放清单.采用改进的"标准道路长度"方法,利用路网信息以及拥堵延时指数的月变化、周变化和日变化数据提高清单的时空分辨率.基于COPERT模拟结果分析了分车型、排放标准以及道路类型的机动车污染物排放分担率.结果表明,江苏省2015年NOx、HC、CO、PM_(2.5)、SO_2、OM和BC的排放量分别为49.09、16.63、161.48、1.69、0.19、0.36和0.67万t,其中苏州和徐州排放量占比之和达34%~45%;HC蒸发排放量为2.02万t,占HC排放总量的12%;小型客车和摩托车对于HC和CO排放量的分担率最大,均超过30%;重型柴油货车对NOx、PM_(2.5)、SO_2、OM、BC的分担率在36%~54%之间,远高于其他车型;苏州和徐州的重型和中型柴油货车是NOx、PM_(2.5)的最主要排放源;国Ⅲ标准柴油车对NOx、PM_(2.5)、SO_2和BC的分担率均最大,在42%~55%之间;国Ⅲ标准重型柴油货车和国0标准中型柴油货车是全省NOx、PM_(2.5)、OM和BC的首要和次要贡献车型,两者分担率之和在40%~56%之间.国0标准摩托车对全省HC和CO排放的分担率较高,约为16%.     

基于技术的水泥工业大气颗粒物排放清单

针对我国水泥工业的生产技术及生产过程中的大气颗粒物排放控制技术分类,建立了一个基于技术、自下而上的大气颗粒物排放模型.通过分析我国水泥工业不同生产工艺所占比重的历史变化趋势,以及不同时期水泥工业大气颗粒物控制标准的影响,利用此模型计算了1990-2004年全国水泥工业大气颗粒物的排放系数和排放量.我国水泥工业的大气颗粒物的排放系数由1990年的27.9 kg·t-1水泥下降至2004年的8.05 kg·t-1水泥;大气颗粒物排放量自1990年起逐年增加,于1997年达到最高值l 044×104t,其中PM10排放量为716 X 104 t,PM2 5排放量为436×104t;此后逐年降低,到2001年后又有缓慢增加.我国水泥工业大气颗粒物排放量的地理分布很不均衡,山东、广东、河北、江苏、浙江和河南的排放量超过了全国总排放量的50%.新型干法水泥生产线替代立窑生产线的进程以及2004年<水泥工业大气污染物排放标准>的颁布将很可能大幅降低我国水泥工业的大气颗粒物排放量,从而在很大程度上影响我国的大气颗粒物污染特征.     

港口自有移动源大气污染物排放清单

基于全面开展大气污染源排放清单编制工作的要求,研究制定了天津市港口自有移动源排放清单.对道路和非道路移动源各源类6种大气污染物建立了分辨率为3 km×3 km的网格化排放清单,并分析其污染物排放时空分布特征,利用蒙特卡罗方法分析了清单的不确定性.结果表明,2020年港口自有移动源共排放PM₁₀ 148.22 t、 PM_2.5 135.34 t、 SO₂ 1 061.04 t、 NO_x 4 027.16 t、 CO 756.60 t和VOCs 237.07 t,其中道路和非道路移动源污染物总排放量占移动源排放量的比例分别为6.66%和93.34%.全港区自有道路移动源机动车污染物排放的主要贡献源是小型、中型、大型载客汽车(汽油)和重型载货汽车(柴油),非道路移动源排放的各污染物的主要贡献源均是船舶和工程机械.不确定性分析结果表明,移动源总体不确定性范围为-13.3%～16.53%.     

东北三省能源消费碳排放测度及影响因素

将扩展的Kaya恒等式与对数平均迪氏指数（LMDI）分解法相结合,以2005~2016年东北三省主要能源消费数据为研究对象,构建优化的碳排放分解模型,测度并分解其碳排放与碳排放强度.通过与中国同期能源消费碳排放的定量对比分析,考察各产业（部门）能源结构效应、能源强度效应、产业结构效应、经济产出效应和人口规模效应对东北三省能源消费碳排放的影响.结果显示：2005~2016年,东北三省碳排放总量占中国碳排放总量的8.84%,碳排放强度普遍高于中国碳排放强度.经济产出效应和人口规模效应对东北三省碳排放增长起拉动作用,其中经济产出效应贡献最大为188%,经济发展和城市化进程的加速不利于碳排放的降低.产业能源强度效应、能源结构效应及产业结构效应对东北三省碳排放增长起抑制作用,能源强度效应的抑制作用最大为59%,产业能源强度的调整空间较大.降低能源消耗强度,调整产业内部结构,完善经济政策体制是今后促进东北三省低碳经济发展的重要手段.     

中国城市碳排放核算研究——以无锡市为例

为分析城市温室气体减排潜力、比较不同城市的碳排放水平提供基本方法和数据,将城市温室气体排放源分成工业能源、交通能源、居民生活能源、商业能源、工业过程和废物等6个单元,建立了一套针对城市的温室气体排放核算方法体系,并以无锡市为例,对我国城市碳排放特征进行了探索.结果显示,无锡市工业能源单元碳排放量占全社会温室气体排放量的比例最大,为68%~71%;其次为工业过程单元和交通单元,分别为13%~19%和6%~10%.城市碳排放总量在2004~2008年间增长迅速,人均碳排放量和单位GDP碳排放量均高于世界水平.     

长江三角洲地区秸秆露天焚烧大气污染物排放清单及其在空气质量模式中的应用

基于长江三角洲江苏、安徽、浙江和上海地区2008年粮食产量的统计年鉴,结合作物谷草比、排放因子等估算了上述地区2008年秸秆焚烧排放污染物清单,重点完善了各县级市污染物排放.结果表明2008年江苏、安徽、浙江和上海地区SO2、NOx、CO、CO2、PM2.5、BC、OC、NH3、CH4、NMVOC的排放总量分别为14.28、86.01、1 744.56、36 893.03、517.54、11.74、114.63、19.93、89.37和208.57 kt.江苏中部和北部、安徽北部地区秸秆露天焚烧污染物排放较多,而江苏南部和浙江地区污染物排放量较少.将建立的秸秆露天焚烧排放污染物清单应用于WRF-CMAQ空气质量模式,结果表明,考虑秸秆焚烧排放源后,对PM10、CO等大气污染物的模拟能力大幅提高,模拟浓度比使用原始排放源分别提高42%和28%,模拟浓度与实测浓度的相关系数分别提高0.25和0.17,模拟值较使用原始排放源更加贴近实测值.