基于燃料特性的汽油机颗粒物排放预测关系式

汽油机的颗粒物排放与所用燃料的性能密切相关.为评价燃料特性对汽油机颗粒物排放的影响,建立了一个简化PN指数(SPNI)关系式并进行了统计学检验.该指数包含T70(70%蒸馏温度)、重芳烃(碳数≥9)含量、终馏点温度和烯烃含量4个关键的燃料参数.在试验和分析过程中配制了代表不同地区市场油的20种模型燃料,并对其燃料参数进行了相关性分析和多元线性回归.发动机试验结果表明,各种典型运行模式下的发动机实际颗粒物数量(PN)排放均与SPNI呈现高度的相关性.与已有的详细PM指数相比,该模型计算更为简便,可操作性强.该简化PN指数可用于工程上评价不同汽油燃料的颗粒物排放潜势.     

2011~2019年中国工业源挥发性有机物排放特征

为阐明近年来我国工业源挥发性有机物（volatile organic compounds,VOCs）排放特征,对排放源分类体系进行完善并采用动态排放因子法,建立了2011~2019年中国工业源VOCs排放清单.结果表明,全国工业源VOCs排放量从2011年11122.7 kt增长到2017年13397.9 kt,而后增长势头得到遏制并略有下降,到2019年下降至13247.0 kt.4个环节的排放结构发生改变,基础化学原料制造、汽油储运、涂料、油墨、颜料及类似产品和工业防护涂料涂装等排放源对相应环节的排放贡献不断上升,相反汽车、集装箱制造与石油和天然气加工等行业排放贡献有所下降.2019年全国工业源VOCs排放中,工业涂装、印刷和基础化学原料制造排放量大（共占总量的39.2%）,且近9年排放占比不断增加,是今后需关注的重点排放源;空间上,华东和华南地区VOCs排放最多,山东、广东、江苏和浙江是贡献最大的4个省份,合计占总量的40.6%.     

SO_2和NO_x基准线排放因子的计算研究

根据清洁发展机制(CDM)执行理事会(EB)公布的电力系统排放因子计算工具,结合文献调研数据,计算了全国7个电网的SO2和NOx基准线排放因子,比较了不同电网CDM项目的污染物减排效益以及不同类型CDM项目的减排效益.结果表明,华中电网的CDM项目单位供电量的SO2减排效益最高,东北电网的最低;而对于项目单位供电量的NOx减排效益,最高的是东北电网,最低的是南方电网和海南电网.目前,CDM项目在各电网的分布与其单位供电量的污染物减排效益存在着不平衡的状况.如南方电网开发CDM项目较多,其项目单位供电量的污染物减排效益并不高.对于不同类型的CDM项目,风电及太阳能发电项目的污染物减排效益相对较高.     

中国农村居民食品消费碳排放的时空格局及其影响因素

在全球气候变化背景下,研究居民食品消费碳排放具有重要的意义。本文基于全国和地区农村居民家庭食品消费量调查数据及其人均食品消费碳排放的测算,运用ArcGIS空间统计分析、地理探测器因子探测等方法,分析2000—2019年中国农村居民家庭食品人均碳排放的时空格局及其驱动因素。结果表明：①碳排放结构中升降因素叠加,人均碳排放量增速不明显。②人均碳排放量存在空间集聚效应,但集聚程度呈下降趋势。③人均碳排放量、直接与间接排放量空间分异的影响因素不同。其中,人均碳排放量主要受到猪牛羊肉消费量、食品消费支出的影响。建议从优化农村居民的饮食结构,适度减少猪牛羊肉的消费量、增加综合碳折算系数较低的禽肉、蛋类、牛奶和鱼类等动物性食品的消费量,以及加强人均碳排放量较高地区饮食结构调整和优化的指导等方面,减少农村居民食品消费的人均碳排放量。     

典型农药制造企业废气污染物排放特征及风险评估

选取2家典型农药制造企业为研究对象,探究农药制造行业废气排放特征、环境影响和人体健康风险.结果表明,不同企业由于产品、生产环节的不同产生的污染物存在一定差异,A企业污染物以氨、含氧有机物和卤代烃为主,B企业污染物以卤代烃为主.臭氧生成潜势(OFP)范围在1.96～107.24 mg·m^-3之间,二次有机气溶胶生成潜势(SOAFP)范围为0.94～74.72 mg·m^-3,对OFP和SOAFP贡献较大为含氧有机物、芳香烃和卤代烃.农药企业恶臭物质较为复杂,主要恶臭物质涵盖了硫化物、含氧有机物、含氮化合物和芳香烃.农药企业所有排气筒废气的LCR均高于10^-6,存在一定的致癌风险,A企业LCR范围为4.10×10^-6～5.34×10^-3之间,B企业LCR范围在1.23×10^-3～4.35×10^-1之间,卤代烃,特别是1,2-二氯乙烷是农药企业主要的致癌风险物质,需要企业加以重视.     

机动车源和民用燃料源颗粒物中有机碳和元素碳的排放特征

为了获取机动车源尾气和主要民用燃料源燃烧过程排放的颗粒物中含碳气溶胶的排放特征,使用多功能便携式稀释通道采样器和Model 5L-NDIR型OC/EC分析仪,采集分析了典型机动车源(汽油车、轻柴油车、重柴油车)、民用煤(块煤和型煤)和生物质燃料(麦秆、木板、葡萄树树枝)的PM₁₀和PM_2.5样品中的有机碳(OC)和元素碳(EC).结果表明,不同排放源释放的PM₁₀和PM_2.5中含碳气溶胶的质量分数存在显著差异.总碳(TC)在不同源PM₁₀和PM_2.5中的质量分数范围分别为40.8%～68.5%和30.5%～70.9%,OC/EC范围分别为1.49～31.56和1.90～87.57.不同源产生的含碳气溶胶均以OC为主,OC在PM₁₀和PM_2.5中的质量分数范围分别为56.3%～97.0%和65.0%～98.7%.在PM₁₀和PM_2.5的含碳气溶胶中OC质量分数按照从高到低...     

施肥后土壤HONO排放特征及排放因子研究

近年发现土壤可以排放亚硝酸（HONO）,对大气氧化性具有潜在的重要影响.施肥能增加土壤含氮气体的排放,通常用排放因子表征气体排放量对化肥的响应关系.但HONO的相关研究尚为空白,制约了对这一新的地气交换机制的环境效应的评估.为此,在珠三角对一块菜地施用3种化肥（复合肥、碳酸氢铵和尿素）,利用动态箱测量施肥前后的HONO排放通量.结果表明,土壤施用3种氮肥后的最大HONO排放通量分别为23.1、19.5和57.4 ng·m-2·s-1,分别是施肥前最大值的3.5、3.2和9.4倍;3种氮肥的HONO排放因子分别为8.60×10-5、1.44×10-4和2.48×10-4;施肥后HONO排放通量呈现白天高夜间低的特征,且与土壤温度、土壤孔隙含水量（WFPS,在低含水量区间）呈正相关关系.证实了施肥对HONO排放具有显著促进作用,通过外场实测获得的3种化肥HONO排放因子,将为编制HONO排放清单等后续研究提供依据.     

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%.     

饮用水处理过程中全氟化合物的分布、转化及去向

全氟和多氟烷基物质(PFASs)存在于地表水、自来水甚至商业饮用水中,对人类健康构成威胁.在以太湖为源头的某大型饮用水处理厂(DWTPs)中研究了14种PFASs的检出和转化.结果表明,共有10种PFASs在水样中被检测到,说明PFASs在饮用水中分布广泛.原水中的PFASs总浓度为127.4ng·L^-1,其中最高浓度为全氟辛酸(PFOA, 49.8ng·L^-1).预臭氧会导致PFASs的浓度反向升高,这可能是由于前体物的存在或由短链向长链进行转化导致.常规处理工艺无法有效去除PFASs, O₃-BAC在DWTPs的处理过程中对PFASs的去除(20.74%)具有主导作用.O₃-BAC作为DWTPs的主要去除工艺,其反冲洗水中含有浓度较高的PFASs,分布特征与原水相似.利用中试装置,对比了5种常见的滤池反冲洗水处理工艺,结果表明,GAC-超滤可以在保证浊度较高去除率(99.08%)的基础上,吸附并截留一定量的PFASs.从三维荧光分析可得,GAC-超滤也可去除大部分荧光微污染物,对于原水含有较高浓...     

淄博市涂装行业VOCs排放水平及减排潜力

为了评估淄博市涂装行业的挥发性有机物（VOCs）排放水平和减排潜力,对3个具有代表性的涂装行业：汽车制造涂装行业、木制家具涂装行业和金属表面涂装行业的8个典型企业展开实地调研;在此基础上采用实测法、物料衡算法和排放因子法核算企业的VOCs排放量,建立本地化排放因子,并与包括AP-42在内的国内外其他研究进行对比,评估企业排放水平;基于物料衡算法核算减排潜力;并采用显著性差异分析法研究各环节管控的影响程度.结果表明,淄博市汽车制造行业VOCs的排放因子为4.38 kg ·辆^-1,木制家具涂装行业的排放因子（以涂料计）为212.52 g ·kg^-1,金属表面涂装行业的排放因子（以涂料计）为42.79 g ·kg^-1;家具企业C的源头减排潜力及金属G和F的过程减排潜力能够达到50%以上;各环节管控的影响程度从高到低依次为：源头>过程>末端.