长江三角洲地区基于喷涂工艺的溶剂源VOCs排放特征

了解挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs)的溶剂源排放特征是制定长江三角洲地区PM2.5和臭氧防控策略的关键.本研究通过罐采样-GC-MS/FID测定了长江三角洲地区重点喷涂行业(集装箱喷涂、造船喷涂、木器喷涂和汽车喷涂业)的VOCs排放特征.结果表明,长江三角洲地区喷涂行业排放的主要VOCs组分为甲苯、二甲苯、乙苯等芳香烃类物质,三者之和占总VOCs的质量分数为79%~99%.生产工艺的不同对VOCs的排放组成影响并不大,废气处理装置中活性炭吸附对VOCs的组成并无明显影响,而催化燃烧的处理过程会使VOCs的排放组成产生显著变化,乙烯排放明显增大,同时也使得催化燃烧处理最大增量反应活性(maximum increment reactivity,MIR)值高于活性炭吸附处理后的MIR值,说明不同的处理措施的使用将影响VOCs对臭氧的生成作用.     

遗体火化二(口恶)英类排放水平及影响因素

采用现场监测方式调查了国内13台火化机烟气中PCDD/Fs排放情况,分析火化炉型、烟气处理设施和随葬品等因素对其排放水平的影响,提出相关污染控制措施和管理措施的建议. 结果表明,各样品的PCDD/Fs毒性当量浓度(以I-TEQ计,下同)差异较大,范围为0.027~15.8 ng·m^-3,平均值为3.2 ng·m^-3. PCDD/Fs排放因子范围为45.9~22236 ng·具^-1,均值为4738 ng·具^-1. 平板炉PCDD/Fs排放水平总体低于捡灰炉,达标率高于捡灰炉. 火化烟气中17种PCDD/Fs异构体分布特征存在一定差异. 部分火化机PCDD/Fs排放浓度仍处于较高水平,有必要从源头上减少污染、提高污染控制技术、加强政府监管,如将随葬品另炉火化、增设二燃室、配备布袋除尘器和活性炭喷射处理设施等.     

京津冀天然源挥发性有机物排放研究

为探明2017年京津冀地区天然源挥发性有机物(BVOCs)的空间分布,将研究区划分成3 km分辨率的格网,并通过WRF模型提供气象驱动数据,MODIS影像提供植被功能类型和叶面积指数,最终利用MEGAN模型进行模拟研究.结果表明,该模型将BVOCs分成147个细类,其中主要有异戊二烯、单萜烯41类、半萜烯32类、其他VOC73类.2017年京津冀地区BVOCs排放总量为426.26×10~3 t,四大类别的排放比例依次为29.38%、12.32%、6.24%、52.05%.单萜烯中排放较高的类别是α-蒎烯、β-蒎烯、t-β-罗勒烯,而半萜烯中排放较高的是α-法呢烯和β-石竹烯.整个研究区域内BVOCs排放较高的区域位于北部森林与灌丛分布密集的燕山山脉和西南的太行山山脉,其中主要的城市有承德、北京、张家口、保定、石家庄等.排放量较低的地区为廊坊、衡水、天津等地.本研究通过模型模拟得到了京津冀地区2017年高时空分辨率BVOCs排放清单,同时可为以后的大气环境研究提供基础数据.     

成都市典型非道路工程机械排气烟度分析

采用不透光烟度计采集了成都市典型工程机械(挖掘机、装载机、叉车和压路机)排气烟度,研究了机械功率对其活动水平(燃油消耗量和年均工作时间)的影响,同时也研究了机械发动机构造和机械排放标准对其排气烟度的影响;同时,采用氮硫测定仪分析了机械油品硫含量,研究了硫含量对其排气烟度的影响.试验结果表明:机械功率越大的工程机械,燃油消耗量和年均工作时间数越高.成都典型工程机械排气烟度排放水平最低的为装载机,最高的为压路机;同时,超高排放装载机与叉车的占比较高.工程机械排气烟度受机械发动机排量、机械发动机构造、机械发动机排放标准和机械用油的综合影响,通过对工程机械装配电控发动机、提高原机排放标准和使用低硫燃油均能直观反映出机械排气烟度不同程度的改善.此外,油品中硫含量越高,机械排气烟度越大.     

柑橘/大球盖菇套作下土壤CO2排放及其效率对秸秆还田量的响应

以柑橘/大球盖菇套作模式为研究对象,利用秸秆作为大球盖菇的培养基原料,通过原位试验,连续监测大球盖菇生长期内,不同秸秆还田量(半量、全量和倍量)下土壤CO_2排放规律,并进一步对比栽培大球盖菇(HSM、ASM和DSM)和未栽培大球盖菇(HS、AS和DS)处理下土壤CO_2排放量变化及其影响因素,结合大球盖菇产量及土壤碳排放效率,分析不同秸秆还田量所产生的环境及经济效益,为合理利用柑橘园林下土地提供理论依据.结果表明:①秸秆还田处理的土壤CO_2累积排放量均高于常规种植(CK),随着秸秆还田量的增加呈增加趋势;且栽培大球盖菇处理的土壤CO_2累积排放量大于未栽培大球盖菇,表现为:DSM(52. 09 t·hm-2) ASM(41. 10 t·hm-2) HSM(33. 20 t·hm-2) DS(27. 15 t·hm-2) AS(25. 34t·hm-2) HS(18. 94 t·hm-2) CK(12. 16 t·hm-2);其中,倍量秸秆填埋还田+栽培大球盖菇(DSM)处理的土壤CO_2累积排放量增加最为显著,较CK增加了328. 37%;②对于栽培了大球盖菇的处理,土壤CO_2排放量最大时段均集中在大球盖菇菌丝生长期,其次为出菇后和出菇期;其中DSM处理在菌丝生长期的土壤CO_2累积排放量占其总累积排放量的43. 27%,其次为全量秸秆填埋还田+栽培大球盖菇(ASM,42. 63%)和半量秸秆填埋还田+栽培大球盖菇(HSM,40. 57%);③栽培大球盖菇处理降低了温度敏感系数Q10; 5cm土壤温度能解释27%～71%的土壤CO_2排放速率变化(P 0. 01),而土壤体积含水量单因子对土壤CO_2排放速率不存在显著影响;但双因子拟合发现,5 cm土壤温度和体积含水量可以解释土壤CO_2排放速率变化的36%～82%;④对于栽培了大球盖菇的处理,各处理产量分别为:DSM(49. 7 t·hm-2) ASM(47. 0 t·hm-2) HSM(23. 3 t·hm-2),其中ASM的土壤碳排放效率最高(CEE=1. 14).综上,柑橘/大球盖菇套作模式短期内会显著促进土壤CO_2排放,但同时也提高了柑橘园综合经济效益,其中全量秸秆还田能较好地协调其产生的经济及环境效益.     

基于热异常遥感的冀南城市群工业能耗及大气污染

选取冀南城市群为研究区,基于2012~2016年VⅡRS卫星数据热异常点产品,结合工业能源消耗量、工业废气排放量以及空气质量数据,利用统计分析和空间分析探讨热异常点辐射强度的变化规律及其与工业能源消耗、污染物排放之间的关系.结果表明,热异常点的辐射强度可以表征工业能源消耗量,并间接反映工业生产规模与污染排放水平.辐射强度越大,工业生产规模越大.辐射强度与工业SO₂排放量呈较高的正相关,与NO_x排放量呈中度线性相关.PM₁₀、SO₂及NO₂浓度与工业能源消耗和热异常点辐射强度灰色关联度均较高.工业生产活动产生的污染物中,颗粒物对大气污染的贡献最高,其次为SO₂.2012~2016年,邯郸、石家庄以及廊坊的工业生产空间分布呈逐年收缩聚集的趋势,保定和沧州的工业生产分别出现向南、向西迁移趋势.     

2015~2018年中国代表性城市PM2.5浓度的城乡差异

选取中国6大城市群中的11座代表性城市为研究区域,将监测站点划分为城区、郊区和乡村站,进而分析各城市间PM_2.5浓度的城乡差异规律.结果表明,同一城市群各城市之间,或同一城市的城区、郊区、乡村站间PM_2.5日变化皆较为相似.京津冀和长三角地区的城市城区PM_2.5浓度最高,高于郊区7.8%~9.7%,高于乡村11.3%~16.9%,而粤港澳大湾区和内陆城市群（成渝、长江中游、关中平原城市群）的城市郊区PM_2.5浓度最高,高于城区2.6%~11.2%,高于乡村16.7%~26.5%.各城市间城乡PM_2.5浓度差值的日变化规律不尽相同,可呈单峰（如上海）或双峰（如杭州）变化,极值可出现在白天（如广州）,亦可在夜间（如深圳）.PM_2.5的排放与传输扩散共同对11城市城乡PM_2.5浓度分布产生影响.     

农村生活污水处理设施优先控制区域识别与监管策略

选取嘉兴市秀洲区和海宁市为研究对象,以乡镇区划为研究单元,采用综合源强估算法和GIS软件,对处理设施的氨氮（NH₃-N）、总磷（TP）、化学需氧量（COD）排放强度进行定量估算和空间分析.结果表明,秀洲区处理设施的NH₃-N和COD排放强度高于海宁市,而TP排放强度与海宁市差不多.秀洲区内,洪合镇各污染物的排放强度均最高;海宁市内,盐官镇NH₃-N排放强度最高,许村镇TP和COD排放强度最高.采用因子分析法和加权指数法计算排污权重,再结合生态敏感性评价和环境功能区划,筛选出运维和监管优先控制区.秀洲区内,洪合镇、王江泾镇、油车港镇被划分为优先控制区,该优先控制区内处理设施数量占比27.87%,排污权重占比72.42%,通过重点监管17.66%的设施,可监管秀洲区59.98%的污染物排放.海宁市内,长安镇、许村镇、海洲街道、盐官镇、袁花镇被划分为优先控制区,该优先控制区内设施数量占比69.10%,排污权重占比71.23%,通过重点监管16.85%的设施,可监管海宁市43.54%的污染物排放.研究结果可为提高设施的运维监管效率提供技术支撑.     

钢铁企业单元生产工序中PCBs排放特征及对周边空气质量影响评价

采用智能便携式采样器,对钢铁企业生产工艺中的烧结、焦化、炼铁和炼钢4种单元生产工序外排的烟尘进行采样,同步在企业厂区及相邻2个周边村庄采集了3种不同粒径颗粒物(TSP、PM_(10)、PM_(2.5)),运用气相色谱-质谱(GCMS)联用技术分析了7种指示性PCBs和12种类二噁英类PCBs(记作DL-PCBs)质量浓度。分析结果发现:不同生产工序,PCBs的排放特征不同,焦化工序排放的Σ_7PCBs和Σ_(12)DL-PCBs质量浓度最高,分别为647. 85,1422. 62 ng/m~3,其次为烧结工序,Σ_7PCBs质量浓度最低的是炼铁工序,Σ_(12)DL-PCBs质量浓度最低的是炼钢工序。检出的PCBs单体中,质量浓度最高的单体出现在不同的生产工序,烧结工序是PCB81,焦化工序是PCB123,炼铁工序是PCB167,炼钢工序是PCB52。钢铁企业厂址及周边的2个采样点不同粒径颗粒物载带的PCBs与4个工序外排烟尘中检出的单体数目和浓度高低顺序基本一致,说明该地区周边环境空气中PCBs的来源在一定程度上受到钢铁企业外排烟气的影响。颗粒物粒径越细,其所载带的Σ_7PCBs和Σ_(12)DL-PCBs质量浓度越高。由主成分分析可知:钢铁企业周围环境空气颗粒物中PCBs主要来自焦化和烧结工序。钢铁企业内以及周边环境空气颗粒物中的Σ_(12)PCBs的毒性当量值略高于已有报道,存在潜在风险。     

乌鲁木齐市散煤燃烧大气污染物排放清单及时空分布特征

为研究乌鲁木齐市散煤燃烧对大气污染物的贡献情况,根据实地调研收集到的散煤燃烧活动水平数据,利用排放因子法建立2015年乌鲁木齐市散煤燃烧PM_2.5、SO₂和NO_x的排放清单,利用ArcGIS空间分析工具进行空间分布特征分析,使用蒙特卡罗方法进行不确定性分析.结果表明:2015年散煤燃烧排放PM_2.5、SO₂、NO_x分别为1.70×104、4.13×104、2.80×103 t.PM_2.5和SO₂排放的主要贡献区域为乌鲁木齐县,分别占排放总量的27.35%和26.23%,这是由于乌鲁木齐县社区居民和大棚种植耗煤量较大所致;NO_x排放的主要贡献区域为米东区,贡献率高达28.03%,这是因为米东区社区居民所用炉灶为手动炉排层燃炉灶,其排放因子较大所致.空间分布特征表明,污染物主要分布在米东区南部、沙依巴克区北部及乌鲁木齐县中部.不确定性分析表明,村庄、社区、大棚种植、商业和事业单位在95%的置信区间时不确定性分别为-69%~165%、-57%~116%、-68%~171%和-67%~165%.蒙特卡罗预测结果（平均值）高于排放清单的计算结果.研究显示,乌鲁木齐市散煤燃烧对污染物排放贡献较大,并且具有明显的季节性和区域性特征.