南昌市固定燃烧点源大气污染物排放清单及特征

大气污染物排放清单是了解区域污染物排放特征、准确模拟空气质量的重要资料,而工业点源是大气污染的重点排放源.通过收集相关活动水平信息和合理的排放因子,采用"自下而上"的方法建立了南昌市2014年点源大气污染物排放清单.结果表明,SO_2、NO_x、CO、PM_(10)、PM_(2.5)和VOC排放总量分别为29576.2、17115.1、25946.6、4689.4、922.9和1190.4 t,其中,金属炼制行业对SO_2、CO和VOC的贡献最高,分别占37.75%、30.59%和38.45%;火电行业是NO_x的主要来源,其贡献率为47%;水泥等建材制造行业对PM_(10)和PM_(2.5)排放贡献最高,分别为26%和25%.根据排放源污染物排放量及地理坐标信息,建立了0.4 km×0.4 km的污染物排放量空间分布特征图,结果表明,南昌市大气污染物排放较为集中,青山湖区北部和新建区北部是SO_2、NO_x、CO和VOC的主要排放区,而PM_(10)和PM_(2.5)的排放量相对分散,并在安义县出现排放高值区.通过将计算结果与统计数据结果进行对比,了解所估算清单的准确程度.对SO_2和NO_x的计算值和统计值进行统计分析,结果显示,NMB(标准化平均偏差)和NME(标准化平均误差)值均小于50%,清单计算精度较高.同时,为了解清单数据质量,对清单的不确定性进行定量分析,结果显示,SO_2和VOC不确定性较低而PM_(10)和PM_(2.5)的不确定性相对较高,清单整体不确定性与其他研究结果相差不大.建议后期研究可以从提升基础数据质量和建立具有区域代表性的排放因子数据库着手,从而减小排放量的不确定性,获得精准可靠的大气污染物清单并应用于空气质量模型预报等更深入的研究.     

重庆市主城区大气细颗粒物污染特征与来源解析

重庆市主城区大气细颗粒物(PM_(2.5))浓度从1990s的100μg·m~(-3)下降至当前的约70μg·m~(-3),但仍高于环境标准限值.为探讨重庆市主城区PM_(2.5)化学组成与来源特征,于2012—2013年在渝北区大气超级站利用四通道采样仪连续采集了颗粒物样品,分析了其中水溶性离子、碳质组分和无机元素含量.采样期间,重庆市主城区大气PM_(10)和PM_(2.5)的年日均浓度分别为103.9和75.3μg·m~(-3),扩散条件不利的冬季,细颗粒物污染较为严重.受静稳天气影响的1月和2月,受沙尘影响的3月,及二次转化显著的6月是重庆市细颗粒物污染较重的月份.重庆市PM_(2.5)组成以有机物(OM,30.8%)为主,其次为硫酸盐(SO_4~(2-),23.0%)、硝酸盐(NO_3~-,11.7%)、铵盐(NH_4~+,10.9%)、地壳物质(Soil,8.2%)、元素碳(EC,5.2%)、K~+(1.1%)、Cl~-(1.0%)和微量元素(Trace,0.6%).较高的SO_4~(2-)浓度和逐步上升的[NO_3~-]/[SO_4~(2-)]比值反映了重庆市燃煤污染较重,同时机动车污染比例逐步增加.采用主因子分析/绝对主因子得分法解析了重庆城区细颗粒物5类主要来源是:二次粒子(41.7%)、燃煤(15.6%)、建筑/道路尘(12.4%)、土壤尘(11.0%)和工业尘(10.4%),通过各污染源季节变化及与其他结果对比,该源解析结果能够较可靠反映重庆市细颗粒物的来源信息.     

纳米TiO2添加剂对DMDF发动机大负荷燃烧及PM排放影响的试验研究

在一台电控增压中冷四缸柴油机的进气道上加装一套电控喷射装置,使其运行柴油/甲醇双燃料(DMDF)模式.研究了甲醇中Ti O_2添加剂的添加量及同一添加剂添加量在不同甲醇分散系喷射量时对发动机大负荷工况的燃烧和颗粒物(PM)排放的影响.结果表明,在甲醇中添加适量(30和100 mg·kg~(-1))的纳米Ti O_2能够使爆发压力升高,对燃烧有一定的促进作用,但添加过量(100 mg·kg~(-1))会对燃烧产生不利影响.加入纳米Ti O_2后,干炭烟烟度排放和积聚态颗粒数明显降低,在添加剂添加量为1000 mg·kg~(-1)时,最大降幅分别达到26.8%和29.4%,而核态颗粒物排放变化不大.在相同添加剂添加量下,增加甲醇分散系替代率R_m会使放热始点后移,放热更加集中,爆发压力增大,干炭烟烟度和颗粒物排放均大幅度降低.在添加剂添加量为100 mg·kg~(-1)时,与R_m=10%相比,R_m=40%时爆发压力增加0.94 MPa,放热率峰值增加53.5%,烟度、核态颗粒数、积聚态颗粒数和颗粒物总数的降幅分别达66.9%、42.3%、67.0%和58.0%.     

TiO2/g-C3N4在泡沫陶瓷表面的负载及光催化空气净化性能增强

以市售P25(TiO_2)和g-C_3N_4为原料,以多孔氧化铝泡沫陶瓷为载体,进行了负载型光催化组件的设计与环境应用.运用浸渍提拉-热处理法制备负载P25/g-C_3N_4的泡沫陶瓷组件,对其微结构进行了表征测试,并将其应用于空气中NO的去除.结果表明,P25/g-C_3N_4在氧化铝泡沫陶瓷表面负载牢固,P25/g-C_3N_4禁带结构匹配有利于光生电荷的分离.研究了P25/g-C_3N_4比例对光催化性能的影响,当g-C_3N_4占P25的量为30%时,负载组件的光催化性能最佳,对NO的去除率达到79.6%.在5次循环反应后,负载型光催化剂表现出良好的稳定性.本研究为P25/g-C_3N_4复合光催化剂的空气净化应用提供了思路和技术基础.     

南昌市移动源排放清单研究

根据收集的南昌市移动源活动水平数据,采用合适的估算方法、排放因子和GIS技术,建立了南昌市2007—2014年移动源排放清单,并对2014年移动源清单进行了空间化处理与分析,空间分辨率为1 km×1 km.结果表明,2007—2014年南昌市移动源共向大气排放CO、HC、NO_x、PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2分别为18.26×10~4、5.07×10~4、18.46×10~4、0.99×10~4、1.08×10~4、3.31×10~4t.其中,2014年移动源向大气中排放的这6种污染物总量分别为2.14×10~4、0.76×10~4、1.97×10~4、0.08×10~4、0.09×10~4、0.55×10~4t.道路移动源中,汽油小型客车是CO、HC和SO_2最大的贡献源,排放量分别占机动车排放总量的55.1%、78.5%和56.1%;柴油重型货车是NO_x、PM_(2.5)和PM_(10)排放贡献率最大的车型,分别占43.2%、40%和40%.非道路移动源中,小型拖拉机对CO、HC、NO_x、PM_(2.5)和PM_(10)的贡献率均较大,分别占非道路移动源排放总量的29.9%、26.9%、23.4%、29.5%和29.8%;SO_2排放主要来源于船舶,占非道路移动源SO_2排放总量的45.1%.高污染排放集中的区域,主要是青山湖区、西湖区和东湖区.     

厦门湾流域河流氮污染综合溯源与水体达标策略

全球变化背景下海岸带地区面临多种环境压力,快速城镇化和人类活动导致河流与海湾营养盐污染和富营养化问题加重,污染溯源是水体达标方案编制与实施的重要环节.兼顾科学性与操作性,本文基于综合溯源思路,以厦门湾河流为例,于水质较差的枯水期开展水系沿程梯度调查,进行氮的生物地球化学过程解析,结合硝酸盐氮氧双位素及土地利用统计分析,探明氮污染关键源区和氨氮超标成因.结果表明,研究区63%的站位水中氨氮占无机氮的50%以上,沿下游方向氨氮污染加重,且与城镇与农村宅基地、渔塘的面积占比均呈正相关.土壤氮、粪肥及污水和化肥贡献了硝酸盐89%~91%的来源.最后,提出了污染减排(控源)、生态修复(增容)、以海定陆(统筹)的水体达标策略,为我国水污染防治与管理提供方法示范.     

湟水河流域水质时空变化特征及其污染源解析

基于2012—2014年水质数据,综合应用多元统计分析与一维水质模型(Qual2Kw),系统分析了湟水河水质时空变化及其污染物来源.结果表明:湟水河河流水质主要受化学需氧量、生化需氧量、铜、六价铬、水温、溶解氧、总氮、氨氮等8项水质指标影响,且氨氮和总氮污染严重;湟水河水质时间上可划分为3个时段:时段1(6—10月)、时段2(5月和11月)和时段3(12月—4月),时段1水质明显优于时段2和时段3,湟水河水体受工业生活排放污水的影响显著,面源污染对河流水质的影响低于点源污染;空间上可分为3大区段:湟水河上游、中游和下游,中游西宁市段污染较重;基于Qual2Kw模型的污染物贡献比例计算结果揭示了湟水河民和桥断面的氨氮负荷主要来源于扎马隆(S2)-西钢桥(S3),总氮主要来源于报社桥(S5)-小峡桥(S6),其中支流点源是氨氮的主要污染源,普通点源即城镇生活污水和工业废水排放是总氮的主要污染来源,上游干流农田地表径流、畜禽养殖废水、农村生活污水等污染源氨氮、总氮排放也不容忽视.研究结果可以为湟水河流域水环境管理提供科学依据.     

太湖上游城市宜兴城区主干道路径流污染特征解析

通过监测2015年8月—2016年9月7场典型降雨事件,系统分析太湖上游城市宜兴城区3个不同功能区(环科园、新城区和老城区)主干道路径流污染特征.研究表明:宜兴市城区主干道路径流浊度、COD、TN、NH_3-N、TP浓度分别为(77.2±66.9)NTU、(97.2±79.7)、(3.0±1.9)、(0.93±0.59)和(0.35±0.36)mg·L~(-1).COD和TN超出地表水环境Ⅴ类标准,是该地区径流特征污染物.降雨过程中污染物浓度整体呈下降趋势,伴随有不同程度的波动,主要受地表残留污染物及降雨强度的影响.3个区域TN浓度差异不大,且主要以溶解态存在(60%);环科园、新城区TP浓度差异不大,且主要以颗粒态存在(70%);然而,受居民生活活动的影响,老城区TP主要以溶解态存在(60%).此外,受交通及道路坡度影响,新城区道路径流浊度和COD污染最为严重.不同降雨事件径流污染物浓度变化较大,主要受干期长度和降雨强度的影响.干期长度越长、降雨强度越小,污染物累积量及可冲刷量越大.因此,加强控制宜兴市道路初期径流、路面颗粒物、径流颗粒物和TN以及老城区TP,对保护径流主要受纳水体南溪水系及太湖水体具有重要意义.     

基于本地污染源调查的杭州市大气污染物排放清单研究

基于实地调查数据并辅以统计数据,采用物料衡算法和排放因子法,估算了杭州市2015年大气污染物排放清单,并选取经纬度坐标、路网、航道、土地类型和人口等数据作为权重因子,研究了该地区各类排放源污染物排放空间分布特征.结果表明,杭州市2015年SO_2、NO_x、CO、VOCs、PM_(10)、PM_(2.5)和NH_3年排放总量分别为22.20×10~3、108.17×10~3、192.10×10~3、134.94×10~3、78.12×10~3、27.65×10~3和59.75×10~3t.工业源是杭州市SO_2排放的主要来源,移动源对NO_x和CO的排放贡献最为显著,扬尘源是杭州市PM_(10)和PM_(2.5)排放的最主要来源,其次为工业源;VOCs排放的主要来源依次为工业源、天然源和移动源;NH_3排放主要来自农业源.从空间分布来看,排放主要集中在中心城区及其周边的萧山、下沙、大江东、余杭和富阳等工业企业相对密集的区域.本研究建立的排放清单在污染源覆盖范围和排放因子方面仍然存在一定的不确定性,建议在后续研究中重点开展低、小、散企业及本地化排放因子调查研究工作,进一步提升大气污染物排放清单的准确度.     

G20峰会期间杭州地区空气质量特征及气象条件分析

利用空气质量和气象要素的监测资料与再分析资料,分析了2016年G20峰会期间(2016年8月10日—9月20日)杭州及周边地区空气质量演变及区域特征,探讨了气象条件对G20峰会期间杭州空气质量的影响.结果表明:G20峰会管控期间,由于机动车排放大幅度降低,杭州NO_2浓度较管控前有所下降,对比周边城市降幅居于首位;而由于不利气象条件的影响,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、CO和O_3浓度比管控前有不同程度的增长,但增幅相比周边城市较小,说明管控措施对杭州空气质量有一定的改善效果.9月7日管控措施结束后污染反弹现象明显.气象条件对杭州的空气质量有重要影响:在管控前,杭州晴热高温天气有利于O3的生成,偏东风相对洁净,污染传输较少;在管控期,杭州虽受到静稳天气和外来污染传输的影响,但得益于减排应急管控措施的有效实施,NO_2浓度下降幅度最大,其他污染物的增幅也较周边城市偏小;在管控后,气象条件不利于污染物的垂直扩散,受静稳天气和污染源恢复常态的影响,PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2和CO出现了整个研究时段的最大值,而台风"莫兰蒂"使得杭州PM_(2.5)、PM_(10)和O_3浓度出现了整个研究时段的最低值.