缺失烟囱参数估算及其应用对空气质量模拟结果的改进

针对源清单中部分点源烟囱参数缺失而采用源排放模型SMOKE(Sparse Matrix Operator Kernel Emissions)默认的烟囱参数对空气质量模型模拟结果造成的不利影响,综合考虑气象观测数据、空气质量监测数据、源排放强度以及相关标准和规范对烟囱设计的要求,分别基于最大落地浓度法和基于统计方法对2009年珠三角地区源清单中缺失烟囱参数点源的烟囱参数进行了估算,并将估算烟囱参数用在WRF/SMOKE-PRD/CMAQ空气质量模型系统分析其对模型模拟的改善情况.相比于采用SMOKE默认烟囱参数,基于最大落地浓度估算烟囱参数对NO2、NOx、SO2、PM10及O3的模拟结果均具有一定改善作用,而基于统计方法估算烟囱参数仅对SO2、O3的模拟结果有所提高.结果表明,使用基于最大落地浓度法估算得到的烟囱参数更为合理,使污染物的垂直排放分配更加合理,可以应用于空气质量模型输入源清单中缺失烟囱参数点源的估算,从而一定程度上改善空气质量模型的模拟效果.     

利用IVE模型建立成都市轻型汽油客车排放清单

城市机动车污染物排放清单的建立是控制机动车污染的关键.本研究以2012年为基准年,通过对成都市轻型汽油客车技术水平分布、活动水平和保有量等数据的调查,将IVE模型本地化,计算了成都市2012年轻型汽油客车VOCs、PM、NOx、CO的排放清单,并分析了清单的不确定性.结果表明:成都市2012年轻型汽油客车排放的VOCs、PM、NOx和CO分别为2.23×104t、1.6×102t、1.26×104t和2.03×105t;轻型汽油客车中黄标车VOCs、PM、NOx、CO的排放量分别占排放总量的27.5%、18.1%、37.2%和42.5%,表明黄标车是轻型汽油客车污染物排放的主要来源;排放清单的不确定性主要来自于排放因子,VOCs、PM、NOx和CO清单的不确定性分别为-31.67%~32.35%、-54.75%~55.09%、-6.56%~6.76%和-12.22%~12.51%.     

燃煤机组超低排放改造对汞的脱除效果研究

燃煤烟气中汞污染的控制是目前重要的环保课题之一,燃煤电厂利用现有的脱硝、脱硫、除尘设备去除汞,文章分析燃煤电厂烟气净化设备超低排放改造后汞的排放水平,说明现有废气处理设施超低排放改造,既能有效降低烟尘、二氧化硫、氮氧化物排放浓度,也有利于汞的去除,燃煤机组超低排放改造后汞的排放浓度远低于现行0.03 mg/m3的限值;通过分析燃煤电厂现有烟气净化设备对汞的协同去除效果和脱除汞的原理,提出了未来燃煤烟气汞污染控制措施的建议.     

焦炉烟气中苯可溶物分析方法探讨

根据现有国家标准方法，通过改进实验条件，在保证了实验数据准确度的前提下，在样品量大和时间紧的情况下，可缩短回流时间，提高分析效率，作到保质保量。     

基于地基观测及源清单的2017-2019年德州市秋冬季大气污染防治效果评估

为评估污染减排措施实施效果,基于地基观测及排放清单数据,运用WRF中尺度气象模型和CAMx空气质量模型,对德州市2017-2019年秋冬季大气污染攻坚实施效果进行了评估.结果表明,2017-2018年秋冬季,德州市ρ（PM_2.5）同比下降31.7%,高于京津冀及周边地区平均水平（25.6%）,大气污染攻坚措施成效显著;2018-2019年秋冬季,德州市ρ（PM_2.5）同比增加8.5%,高于京津冀及周边地区平均水平（4.2%）,这与不利气象条件及排放量同比减少有关.观测结果显示,2018-2019秋冬季,德州市PM_2.5中无机组分、一次排放示踪物以及SO₂和CO等气态前体物浓度较上一年度呈下降趋势,ρ（SOA）（SOA为二次有机气溶胶）、ρ（NH₄+）同比有大幅增长,增幅分别为53.8%和19.1%,这与大气中VOCs（挥发性有机物,增加46.5%）及大气氧化性（增加6.4%）的增加密切相关,表明德州市复合型大气污染加剧,PM_2.5防控难度加大.综合气象和减排评估结果可知,2017-2018年秋冬季,气象条件（13.4%）和长效措施（9.4%）是德州市PM_2.5改善的两个主要因素;2018-2019年秋冬季,长效措施减排效果较为有限,减排主要来自预警应急（5.0%）和区域减排（5.2%）,若仅考虑不利气象条件的影响,将导致同比约19.9%的反弹.因此,持续深入推进长效减排措施,降低污染物排放水平,是德州市实现空气质量改善的根本途径.      

工业园区恶臭污染源排放特征和健康风险评估

为了深入了解工业园区恶臭污染情况、保障工业园区工作人员的工作环境安全,以珠海市某工业园区为分析对象,采集园区内涉及8种行业类型、14个工业恶臭源的主要工艺流程中通过有组织方式排放的恶臭废气,分析了14个排放源的恶臭VOCs排放特征,测定了感官臭气浓度,应用理论臭气强度法确定了各排放源的特征恶臭物质,并对各排放源的恶臭废气进行了致癌和非致癌风险评估.结果表明:①14个排放源排放的物质种类相同、含量差异较大,纤维和电池制造及烃类、酸酐、酯类和溶剂合成的恶臭VOCs排放以烷烯烃为主;炼油源、PTA合成源和乳胶合成源废气中苯及苯系物含量最高;酯类化合物是活性炭加工、树脂合成源和喷涂源废气排放的主要物质;陶瓷制造源和添加剂合成源排放的废气以羰基化合物和硫化物为主;②14个排放源的废气均具有较为强烈的感官刺激性,润滑油添加剂合成和乳胶类合成排放的废气感官刺激性最严重.其中,添加剂合成源的特征恶臭物质为乙硫醇、乙硫醚、正丁醇和甲苯,乳胶合成源的特征恶臭物质为苯乙烯、丙苯、异丙苯、丙烯酸丁酯和1,3-丁二烯;③14个排放源恶臭废气的终生致癌风险LCR值范围为3. 06×10-7～1. 06×10-2,其中炼油源、PTA合成源、酯类合成源和乳胶合成源排放废气存在较大潜在风险;非致癌风险HI总值范围为0. 02～51. 66,其中乳胶合成、酯类合成、炼油、PTA合成和纤维制造存在一定的非致癌健康风险.乳胶合成源、酸酐合成源和树脂合成源厂界均存在潜在致癌风险.     

基于CSGD的排放清单处理工具研究

CSGD（crowd sourcing geographic data,众源地理数据）是通过互联网向大众或相关机构提供的一种开放地理空间数据,具有易获取、时效性好、准确性高等特点,在排放清单时空分配方面具有应用潜力.然而,现有排放清单处理工具不支持CSGD数据直接输入且难以满足排放清单空间分配和空气质量模式所需清单格式,因此,亟待开发一套可以拓展该类数据在排放清单领域应用的工具.以CSGD中的POI（城市设施兴趣点）数据为主要研究对象,基于QGIS平台、C++语言及Python语言,开发了在Windows系统下的ISAT（inventory spatial allocate tool,排放清单空间分配工具）工具及在Windows或Linux系统下的ISAT.M工具.结果表明:ISAT工具以POI数据为基础制作出的空间分配结果与排放源排放强度的空间分布特征的一致性较好;ISAT.M工具输出的inline清单可以作为CMAQ空气质量模式及其DDM敏感性分析模块的输入文件并开展模拟,通过与SMOKE模型的关闭源法模拟结果对比发现,二者在数据及空间分布上呈较好的一致性.研究显示,CSGD数据应用于排放清单空间分配可较好地反映排放源空间分布特征,同时由于此类数据存在信息冗杂、近郊区数据缺失等问题,在应用过程中应注意数据清洗及数据种类的选取工作.      

利用FLEXPART模式反演中国区域SF6排放量

六氟化硫(SF_6)是一种长寿命卤代温室气体,被列为《京都议定书》限排物种.随着经济高速发展,中国的SF6排放量受到世界各国的关注.采用传统的"自下而上"清单方法估算SF6排放量时,所需排放因子、活动水平数据的准确性和时效性存在较大局限.因此,本文利用拉格朗日粒子扩散模式FLEXPART,结合2009年北京上甸子区域大气本底站SF6浓度观测资料,尝试建立中国区域SF6排放量的反演方法.结果表明,初步反演的2009年中国区域SF6排放量为1.25×103(0.53×103~1.97×103)t·a-1,与文献结果相当,源排放量的不确定性从1.05×103t·a-1减小到0.72×103t·a-1.与先验源相比,反演源的相关系数从0.37提高到0.43,均方根误差减小了2.64%.     

2014~2017北京市气象条件和人为排放变化对空气质量改善的贡献评估

2014～2017年北京地区霾日数和污染日数逐年减少,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2和NO_2年平均质量浓度下降,污染程度缓解,采暖期中的11～12月尤为明显.针对空气质量的显著改善,从气象条件的改善和减排措施两方面进行探讨分析,并结合数值模式和大数据挖掘技术实现气象和排放对大气污染贡献率的定量化研究.结果表明,2017年与过去3 a相比,平均风速增加7. 9%,≥3. 4 m·s~(-1)的风速频次最高(10. 6%),≥70%湿度日占比最小(25. 1%);其中,采暖期与过去3 a同期相比,小风日数减少8. 6%、大气环境容量指数和通风指数平均增加约11%,边界层高度以3. 2%·a~(-1)的速率升高,尤其11～12月各要素改善更显著,且该时段内2014年各因子变化与2017年相似.非采暖期(4～10月)累积降水量558. 3 mm,仅次于2016年,有利于污染物的清除和湿沉降.利用WRF-CHEM对霾和污染频发的12月进行模拟发现,气象要素的改变导致2017年12月北京PM_(2.5)质量浓度较2014～2016年同期分别降低5%、38%和25%.因缺少政府实际施行的减排方案,无法利用WRF-CHEM量化气象和减排的具体贡献率,因此借助大数据挖掘算法,基于K近邻算法(KNN)和支持向量机(SVM)模型对气象和减排对空气质量改善的贡献进行评估,结果显示2017年减少的霾日和重污染日,65. 0%归因于减排的贡献,35. 0%归因为气象条件的改善.可见,气象与生态环境部门应继续加强数据开放共享,科学开展气象条件预报与减排评估.     

长江口崇明东滩潮间带温室气体排放初步研究

采用原位静态箱法对长江口崇明东滩(CM)湿地3种主要温室气体CO2,CH4和N2O的排放、吸收通量进行现场测定。结果表明,春季(5月)崇明东滩湿地是大气CH4的排放源。中潮滩暗箱(CM-2b)CH4的排放通量为394.22μg/m2.h,明箱(CM-2w)为492.58μg/m2.h;低潮滩暗箱(CM-3b)CH4的排放通量为84.89μg/m2.h,明箱(CM-3w)为76.16μg/m2.h,植被和有机质含量的不同是造成中、低潮滩CH4通量差异的主要因素。中潮滩春季草的光和作用可以降低CO2和N2O的排放,明箱内表现为对CO2(-67.45 mg/m2.h)和N2O(-21.79μg/m2.h)的吸收,同时呼吸作用增加了潮滩-大气界面CO2和N2O的排放(CO2,730.27 mg/m2.h;N2O,109.72μg/m2.h)。而低潮滩(CM-3)表现为CO2和N2O的汇,但吸收的通量值较小。