基于整数规划算法的大气排放源优化方案快速效果评估

基于空气质量模型模拟结果,利用0~1整数规划算法,建立了排放量与污染物环境浓度的多情景快速反应决策模型,实现了大气污染管控目标下大气污染物排放源调整方案的快速决策。以大气环境考核重点关注区域河北省沧州市高速合围区为例,采用AERMOD模拟分析了各排放源一次PM₁₀对国控点贡献排名情况,利用0~1整数规划模型求解了在贡献浓度调整下各排放源组的最优控制方案。结果表明:沧州市高速合围区内颗粒物排放源对国控点的污染浓度贡献中,道路源排放占比最高,其次为非道路移动源;此外,在实现合围区内排放总量调整最小且对国控点(市环保局、沧县城建局、电视转播站站点)贡献浓度均降低至少1.5 μg/m3的目标下,对"新华区省道""运河区土壤扬尘"源组的管控方案达到最优,源组总排放量为791.30 t/a,下降幅度为15.66 t/a,对各国控点年均贡献浓度为7.80,10.09,7.87 μg/m3,分别下降了1.75,2.00,1.52 μg/m3。该方法可实现在既定的大气污染源调整方案下的快速效果评估,并提供最优减排方案。     

基于气象分型的大气环境允许排放量测算方法

本文提出一种基于气象条件分型的城市大气环境允许排放量测算方法,该方法基于环境空气质量和颗粒物组分数据,对气象条件进行分污染天气类型的二次转化规律研究,并确定不同天气类型下的迁移扩散系数.基于扩散理论,建立了污染物排放强度、不同天气类型迁移扩散系数和目标控制浓度之间的关系,在特定区域排放布局和排放方式基本不变的前提下,测算不同天气类型达空气质量标准下的一次PM_2.5,PM₁₀,NO_x和SO₂的允许排放量.以沧州市为例,结合空气质量从优到严重污染程度将对应气象要素依次划分为7种天气类型,测算7种天气类型达空气质量目标下的主要污染物允许排放量.基于2018年基准年的排放量,在天气类型7最不利气象条件下,沧州市一次PM_2.5,PM₁₀,NO_x和SO₂排放量削减率应分别在82.62%,81.17%,75.05%和74.54%以上,才能达到空气质量标准.结果表明,不利气象条件下大气环境允许排放量很小,需要更大力度减少污染物排放,才能避免发生重污染天气.     

基于多源异构数据的沧州市大气环境管理APP平台的构建与应用

大气环境管理平台是目前我国城市大气环境管理的重要手段.利用气象、空气质量、污染源等多源异构数据资料,以模型集成分析的方法,针对沧州市的消峰和污染减排问题,开发了大气环境管理平台（APP）,并对沧州市大气污染过程进行综合分析和验证.以沧州市2019年1月27-30日两次大气污染过程为例进行分析,结果表明:①污染过程1（2019年1月27日14:00-1月28日02:00）中ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）平均值为0.59,ρ（SO₂）、ρ（NO₂）和ρ（CO）平均值分别为37.0 μg/m3、66.7 μg/m3和1.5 mg/m3;污染过程2（1月29日10:00-1月30日09:00）中ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）平均值为0.61,ρ（SO₂）、ρ（NO₂）和ρ（CO）平均值分别为38.5 μg/m3、67.7 μg/m3和1.8 mg/m3,说明加强对前体物的控制是削弱重污染时段ρ（PM_2.5）的重要途径.②污染过程1的相对湿度在重度污染时段增长显著,污染过程2中相对湿度有10 h在70%以上;同时,在此期间风速较小,近地面逆温层较厚,从而加速了颗粒物吸湿增长和二次转化,说明高湿、低风速等气象条件是形成重污染天气的主要原因之一.③源解析结果表明,外来源的平均贡献率为44.73%,本地源的平均贡献率为55.27%,本地工业源、民用源、交通源和电力源贡献率分别为42.20%、11.97%、1.00%和0.10%,说明重污染期间沧州市受到周边区域传输具有一定的可能性,本地源的贡献主要来自工业源和民用源.