中国露天生物质燃烧的温室气体排放及秸秆禁燃政策的协同减排效应

露天生物质燃烧是温室气体（CO₂、CH₄、N₂O）的重要排放源之一,这些排放可影响本地、区域和全球的大气化学和气候变化,并带来一系列生态环境问题,进而对人类及其他生物的生存环境产生影响.本研究采用卫星火点排放清单（FINN）,对2010—2019年中国露天生物质燃烧温室气体排放进行研究,并分析秸秆禁燃政策对温室气体排放的影响,对后续秸秆禁燃政策的制定具有重要参考价值.结果表明,我国2010—2019年平均年温室气体排放量为1.53×10⁸ t（将CH₄和N₂O的温室效应换算为同等效应的CO₂当量单位）,总体呈波动性下降趋势.温室气体排放量最大的植被类型是森林（7.43×10⁷ t）和农作物（3.19×10⁷ t）,分别占总排放量的48.7%和20.9%.从月分布来看,露天生物质燃烧排放的温室气体集中在2—6月,3月是高峰值.从空间分布上看,排放主要集中在华南、西南和华东地区,占总排放量的72.9%.从2013年以来,秸秆禁燃政策的加强在一定程度上降低了露天农作物秸秆燃烧排放的温室气体和PM_2.5.从变化量看,28个省份实现了秸秆燃烧排放的温室气体与PM_2.5同步下降.     

浙江2001—2016年露天生物质燃烧排放污染物时空格局

生物质露天燃烧排放烟气颗粒物对大气环境、生态系统和人类健康有重要影响. 该研究基于MODIS - MCD64A1数据提取2001—2016年浙江省森林、灌丛、草地火灾面积和作物秸秆火点数据,结合植被类型、生物质密度和燃烧效率,运用排放因子法,估算16年间浙江区域露天生物质燃烧排放污染物总量. 结果表明,2001—2016年浙江区域露天生物质燃烧总量为58.78 mt,其中乔木、灌木、草本、水稻、小麦、玉米、豆类和油菜燃烧总量分别为202.18 kt、10.43 kt、300.10 t、46.66 mt、1.94 mt、2.45 mt、3.45 mt和4.06 mt. 森林和秸秆火次数分别为1783次和23257次,森林火灾多集中在浙江南部区域,秸秆火多集中在浙江北部区域. 森林和草地火灾次数主要集中在3月和10月,作物秸秆火点主要集中在5、7和8月份,占全年75%以上. 各污染物CO₂、CO、NO_x、VOCs、PM_2.5、TC、OC和EC排放总量分别为667.20、26.40、1.13、4.92、5.12、2.85、2.59和0.23 mt. 该研究揭示了浙江地区生物质露天燃烧排放污染物的时空变化,为深入揭示生物质燃烧对区域环境影响提供数据支持.     

南京江北2014-2016年PM2.5质量浓度分布特征及气象和传输影响因素分析

利用2014-2016年南京江北地区PM_2.5质量浓度和气象要素的小时数据,并结合HYSPLIT模式后向轨迹聚类分析和PSCF法分析了PM_2.5质量浓度的污染特征及其主要影响因素和主要来源特征.结果表明：2014-2016年PM_2.5质量浓度呈逐年下降趋势,下降幅度约为17.40%,由2014年的62.1 μg·m^-3下降至2016年的51.2 μg·m^-3,能见度由2014年的5.8 km上升至2016年6.6 km.PM_2.5质量浓度存在显著的月变化和季节变化特征,1月浓度最高,可达93.0 μg·m^-3;8月浓度最低,仅为38.8 μg·m^-3;冬季浓度最高,可达76.8 μg·m^-3,夏季浓度最低,仅为47.1 μg·m^-3.不同季节日变化均为单峰型分布.气象要素对PM_2.5质量浓度的影响较大,不同相对湿度下能见度和PM_2.5质量浓度具有较好的拟合关系.霾和非霾天PM_2.5质量浓度的阈值为15 μg·m^-3.不同季节的主导气团不同,春季主导气团为偏北气流和偏东气流,占比分别为43.50%和30.80%;夏季主导气团以东部气流为主,占比约为68.22%;秋季和冬季主导气团为来自北方的气流,总占比分别为83.52%和100%;偏北内陆气团PM_2.5质量浓度较大,偏东海洋性气团PM_2.5质量浓度较低.PM_2.5质量浓度潜在源区春冬季潜在源区范围较大,夏秋季潜在源区范围较小,季节变化显著.春季潜在来源主要分布在安徽、江西北部、江苏南部和浙江北部等地区,夏秋季分布在安徽东部、浙江北部和江苏南部等地区,冬季分布在安徽、河南东部,山东和江苏等地区.     

长三角区域性PM2.5污染的空间分型及其大气环流特征研究

本文提出了一种长三角区域性PM_2.5污染日的判别方法，以出现5个、8个连片污染城市为检验阈值，分别覆盖了96%和100%的区域污染日.然后利用T-mode斜交旋转分解方法（PCT）对2015—2018年11—2月长三角地区260个区域性PM_2.5污染日进行分型，揭示了4种不同的PM_2.5的空间分布形态（整体型、西部型、西北型和东北型），其影响范围、持续时间和污染程度存在显著差异.其中，整体型污染受L型高压控制，出现日数最多（139 d）、覆盖范围最广（31个城市）、区域平均浓度最高（104.3 μg·m^-3），是影响长三角地区PM_2.5环境质量的最重要的污染类型.西部型和西北型分别受东路冷空气、西路冷空气影响，PM_2.5分别呈现"西高东低"、"北高南低"的分布形态，前者主要影响安徽大部和浙江北部，后者主要影响安徽北部和江苏西北部.东北型是长三角本地排放在弱气压场和高压中心下混合产生，主要影响江苏大部和上海，基本不受跨区域输送影响.针对不同类型的污染影响范围和程度可以采取差异化的大气污染联防联控措施.     

中国亚热带地区2000-2014年林火排放颗粒物时空动态变化

林火是森林生态系统重要干扰因子并对大气环境和人类健康有显著影响.该研究基于2000-2014年中国亚热带地区卫星火点数据,结合林业统计年鉴,估算各区域林火燃烧生物量,运用排放因子法,估算15年间中国亚热带地区林火排放颗粒物总量.研究结果表明,亚热带地区林火存在季节性差异,福建、广东、广西、湖南和江西林火主要集中在春、秋两季;贵州和云南林火主要集中在春季;浙江林火集中在春、夏两季.亚热带地区森林可燃物总燃烧量为333.92 Mt,污染物PM_2.5、OC、EC和TC总量分别为：698.33、338.18、40.04和378.22 kt,此外,各污染物排放在时间和空间上不均衡,各污染物排放量多集中在云南南部和东南部,湖南、贵州和广东交汇处,广东东南部和福建中部等区域;PM_2.5、OC、EC和TC在浙江、云南、贵州、湖南和江西呈显著增长趋势.林火释放PM_2.5与工业粉尘的排放比变化趋势总体呈上升趋势,说明森林火灾导致的颗粒物排放对大气环境影响力呈逐年增长趋势.该文通过对中国亚热带地区林火释放污染物的时空变化研究,为深入揭示林火对区域环境的影响提供数据支持.     

京津冀及周边MAIAC AOD和PM2.5质量浓度特征及相关性分析

基于2014~2018年京津冀及周边地区MAIAC AOD和PM_2.5质量浓度数据,探讨AOD和PM_2.5质量浓度的时空差异,并利用线性回归探讨两者之间的相关性.结果表明,PM_2.5日均浓度超标天数分别占33%和57%（执行世界卫生组织IT.1和IT.2日均标准值）,污染较为严重.Terra、Aqua MAIAC AOD和PM_2.5年均浓度均呈下降趋势,PM_2.5浓度呈现出冬春季高、夏秋季低的特点,而Terra、Aqua AOD则表现为春夏季高、秋冬季低.PM_2.5及AOD的季均和年均浓度均呈现"北低南高"的区域分布特征,高值区主要位于河北南部、山西南部、山东西部以及河南北部,低值区主要位于山西北部、河北北部以及山东东部.PM_2.5年均浓度介于27~99μg·m^-3,AOD年均值介于0.20~0.69.Aqua AOD与PM_2.5浓度的相关性更高,且不同季节Terra、Aqua AOD与PM_2.5相关性差异显著,总体均表现为春冬季良好,夏秋季相对较差.对卫星AOD进行垂直和湿度订正后,其与PM_2.5的相关性显著提高.     

2013-2015年上海市霾污染事件潜在源区贡献分析

统计分析2013-2015年上海市每个月不同空气质量等级天数比重,根据HYSPLIT（Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory）后向轨迹模型对3年内的12月份影响上海地区的污染气团进行了综合聚类分析和逐年聚类分析.在综合12次严重霾事件的后向轨迹基础上,结合上海实时公布的PM_2.5小时浓度资料,对潜在源贡献因子PSCF（Potential Source Contribution Function）和浓度权重轨迹CWT（Concentration-weighted Trajectory）进行分析与比较,研究重霾期间影响上海PM_2.5质量浓度的潜在源区及不同源区对PM_2.5质量浓度的贡献差异.结果显示,上海市3年期间12月份霾颗粒物外来源主要输送渠道为西北路径和北方路径,源自于西北方向的气团比重占总气团的50.4%,北方向的气团几乎都经过海洋后进入上海地区.影响上海地区PM_2.5质量浓度的潜在源区主要分布在安徽、江苏和山东地区,此外江西北部、浙江北部、河北南部及山西少部分地区也对重霾事件中的污染物颗粒有一定程度的贡献.     

2013年1月中国东部地区重污染过程中上海市细颗粒物的来源追踪模拟研究

大气PM_2.5是当前我国城市和区域面临的最突出的大气污染问题,然而PM_2.5及其关键组分污染的来源不清,严重制约了人们对PM_2.5 的科学认知和污染防控的步伐.本研究以2013年1月中国东部地区一次典型重污染过程为研究案例,利用CAMx三维模型中耦合了物种示踪机制的颗粒物来源追踪方法,探讨和揭示了中国东部地区代表性城市上海及周边地区共4个源区(上海、苏南、浙北、大区域)、8类污染源(包括燃烧源、生产工艺过程、流动源、生活面源、挥发源、扬尘源、农业源、天然源)对上海城区大气中PM_2.5及其关键组分包括水溶性无机离子(SO^2-₄、NO^-₃、NH⁺₄)、元素碳(EC)和有机碳(OC)的污染贡献.研究结果表明,2013年1月份中国东部出现严重灰霾污染期间,上海城区PM_2.5的主要区域贡献为上海本地污染源排放累积(PM_2.5浓度贡献平均为55.4%±22.3%)和长距离输送(38.4%±20.0%).上海地区8类主要排放源中,扬尘源贡献均值最大,达到30.7%±31.8%,其次为燃烧源18.2%±15.6%、流动源18.6%±17.5%、挥发类源16.9%±18.0%.对上海市PM_2.5组分的源解析研究发现,燃烧源对细颗粒物中硫酸盐和硝酸盐的浓度贡献最大,其浓度贡献分别达到56.2%和55.9%.铵盐中72.4%来源于挥发类源贡献,元素碳约78.3%来自于交通源贡献.挥发类源排放和流动源是主要的有机气溶胶贡献源,浓度贡献分别为36.2%和32.5%.     

北京及周边6个城市大气PM2.5中左旋葡聚糖及其异构体的时空分布特征

采集北京及周边6个城市春、夏、秋、冬这4个季节大气PM_2.5样品,用离子色谱法测定其中的左旋葡聚糖（LG）、甘露聚糖（MN）和半乳聚糖（GT）,对比这3种脱水聚糖与PM_2.5及有机碳（OC）的浓度水平和时空分布特征,应用SPSS 24.0软件分析了数据间的显著性差异.结果表明,6个城市PM_2.5、OC和LG浓度水平的季节分布规律高度相似,呈现冬季 > 春季 > 秋季 > 夏季,4个季节3种脱水聚糖的浓度水平有显著性差异.从空间角度分析3种脱水聚糖浓度水平,北京与天津、保定、石家庄无显著性差异,但北京与济南、郑州有显著性差异.根据6个城市的LG/MN和LG/（MN+GT）等浓度水平的比较,初步判断该区域PM_2.5中的生物质燃烧源主要来源于农作物秸秆和硬木.春季的PM_2.5污染过程中,北京、天津、石家庄和济南的左旋葡聚糖在PM_2.5中的含量变化基本保持稳定,显示该污染过程受生物质燃烧排放的影响较弱.     

郑州市PM2.5组分、来源及其演变特征

为探究郑州市PM_2.5主要来源以及季节差异特征,本研究于2019年进行PM_2.5周期采样,并分析PM_2.5中的无机水溶性离子、碳组分和元素浓度.结果表明,郑州市2019年采样膜样品的PM_2.5平均浓度为（67.0±37.2）μg·m^-3,冬季浓度最高,夏季最低.PM_2.5中主要组分依次为：硝酸根、铵根、硫酸根、有机物（OM）、地壳物质和元素碳,春秋季节受地壳物质影响较大,夏季主要受硫酸盐影响,冬季有机物与硝酸盐浓度显著增高.二次转化是硫酸盐和硝酸盐的主要来源,夏季受光化学反应贡献显著,冬季受高湿条件下的液相反应影响明显.NO₃^-/SO₄^2-和OC/EC的值表明郑州市PM_2.5受汽车尾气排放、煤炭燃烧以及生物质燃烧影响较大.源解析结果表明,2019年二次源贡献最高（49.8%）,其中在冬季贡献达到56.5%;一次源中,扬尘在春季（15.2%）和秋季（11.4%）占比略高,机动车源在夏季贡献最大（12.3%）,冬季受燃煤源影响较大（13.2%）.2014~2019年郑州市PM_2.5受二次源影响逐年升高;工业源、生物质燃烧源和燃煤源整体呈下降趋势.     

长江三角洲地区秸秆露天焚烧大气污染物排放清单及其在空气质量模式中的应用

基于长江三角洲江苏、安徽、浙江和上海地区2008年粮食产量的统计年鉴,结合作物谷草比、排放因子等估算了上述地区2008年秸秆焚烧排放污染物清单,重点完善了各县级市污染物排放.结果表明2008年江苏、安徽、浙江和上海地区SO2、NOx、CO、CO2、PM2.5、BC、OC、NH3、CH4、NMVOC的排放总量分别为14.28、86.01、1 744.56、36 893.03、517.54、11.74、114.63、19.93、89.37和208.57 kt.江苏中部和北部、安徽北部地区秸秆露天焚烧污染物排放较多,而江苏南部和浙江地区污染物排放量较少.将建立的秸秆露天焚烧排放污染物清单应用于WRF-CMAQ空气质量模式,结果表明,考虑秸秆焚烧排放源后,对PM10、CO等大气污染物的模拟能力大幅提高,模拟浓度比使用原始排放源分别提高42%和28%,模拟浓度与实测浓度的相关系数分别提高0.25和0.17,模拟值较使用原始排放源更加贴近实测值.     

长三角地区秸秆焚烧污染物排放清单及其在重霾污染天气模拟中的应用

根据2008年长三角地区江苏、安徽、浙江3省各地级市及上海市水稻、小麦、玉米、油菜4种农作物的年产量,结合谷草比、秸秆焚烧比例及排放因子建立了长三角地区秸秆焚烧大气污染物排放清单.结果表明：长三角地区秸秆焚烧产生的PM10、PM2.5、SO2、NOx、CO、EC、OC分别为36.8×104、14.4×104、1.5×104、9.2×104、20.8×104、2.6×104、12.2×104t.秸秆焚烧污染物排放量较大的区域主要集中在江苏中北部和安徽北部.在区域大气环境模拟系统RegAEMS中考虑秸秆焚烧源的影响,针对2008年10月底江苏一次重霾污染天气事件进行模拟,发现考虑秸秆焚烧源后模拟结果有较大的改善.秸秆焚烧可以导致区域PM10、CO浓度上升30%以上,黑碳和有机物的消光贡献明显增强.区域输送研究表明,苏中地区、外省秸秆焚烧排放源对此次重霾污染的贡献分别达到32.4%、33.3%.     

应用WRF/Chem模拟河南冬季大气颗粒物的区域输送特征

基于WRF/Chem模式,设置多组区域排放源的情景实验定量估算河南、京津冀、山东、山西、安徽和江苏、湖北6个区域人为源排放对河南省2015年12月PM_(2.5)和PM_(10)浓度贡献率,并结合气象资料研究3个代表性城市的污染输送特征.结果表明:河南省冬季PM_(2.5)和PM_(10)主要来源为本省排放,平均贡献率分别为54.83%、61.32%.区域污染输送对河南颗粒物的贡献也占有很大比例,京津冀、安徽和江苏、山东、山西以及湖北对PM_(2.5)平均贡献率分别为11.95%、11.69%、7.95%、7.40%、4.30%,对PM_(10)平均贡献率分别为10.42%、10.03%、7.00%、6.89%、3.80%.PM_(2.5)外来输送率比PM_(10)要高,表明细颗粒物比粗颗粒物更易跨区域长距离输送.冬季长持续时间的污染过程大多受静风或小风控制,省内污染贡献最大,过程结束时伴随着大风,周边区域的污染贡献有所增加.不同城市的颗粒物来源与其地理位置、风速、风向等气象条件密切相关.区域污染来源具有复杂性,改善河南省空气质量是需要整个区域共同面对和解决的问题.     

生物质燃烧排放PM2.5中无机离子及有机组分的分布特征

为探讨生物质在明火和阴燃两种不同条件下PM_(2.5)及主要成分的排放差异,选取了7种具有代表性的生物质样品(小麦、水稻、马尾松叶、马尾松枝、杂草、玉米、棉花)进行了燃烧实验,并对PM_(2.5)样品中的7种主要水溶性离子(Na~+、NH_4~+、K~+、Ca~(2+)、Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-))及有机碳(OC)、元素碳(EC)、水溶性有机碳(WSOC)、有机酸和左旋葡聚糖(LG)等有机成分进行了分析.结果表明,明火和阴燃条件下PM_(2.5)的排放因子分别为2.82~7.74 mg·g~(-1)和3.24~22.56 mg·g~(-1),阴燃时的排放因子偏高,不同燃料类型也存在一定差异.燃烧排放PM_(2.5)中水溶性离子以Cl~-为最高,占总离子的比例为72%~94%,且与NH_4~+存在显著正相关关系,水溶性离子整体表现为明火条件下的浓度显著高于阴燃条件下的浓度.受阴燃条件下氧气不足的影响,PM_(2.5)中有机组分的浓度表现为阴燃高于明火,进而导致阴燃时PM_(2.5)的排放因子增加.水稻秸秆燃烧烟尘中3种来源特征比值(LG/PM_(2.5)、LG/OC和LG/WSOC)仅为小麦和玉米秸秆燃烧排放相应比值均值的0.34、0.24和0.27倍,表明在不同农作物的收获季节采用上述特征比值进行生物质燃烧来源估算时,应区别对待.     

河南省冬季3次重污染过程的数值模拟及输送特征分析

利用WRF-Chem模式模拟2015年11月27日—12月1日、12月5—14日、12月19—25日河南3次重污染过程,结合空气污染资料和ERA-Interim再分析资料,对比分析了这3次重污染过程的开始、持续和结束及污染物的输送特征.结果表明,静稳天气有利于污染的发展持续,3次重污染过程的结束均是由西路冷空气入侵造成的.第1次重污染过程平均风场上的风速均为小风或静风,从湖北到河南南部风向为偏南风;而第2和第3次重污染过程平均风场分别以偏东和偏北风为主.第2和第3次重污染过程中均存在明显的由北向南的污染物输送过程.3次重污染过程中,河南省本地排放对本省PM_(2.5)浓度的平均贡献率最大,而河南省周边区域对河南PM_(2.5)浓度的平均贡献率在这3次过程中不一样,第1次重污染过程,河南南部主要受偏南风影响,湖北对河南PM_(2.5)浓度的平均贡献率最大,为20.7%;第2和第3次重污染过程主要受偏东风影响,安徽和江苏对河南PM_(2.5)浓度的平均贡献率最大,分别为17.7%和18.5%.3次重污染过程中,安阳的主要污染输送源均不相同,分别来自河北、江苏和安徽、本省.     

基于调查的中国秸秆露天焚烧污染物排放清单

基于2010年初农村能源消费情况的问卷调查,获得全国分省秸秆露天焚烧比例,在此基础上确定秸秆露天焚烧的活动水平,采用排放因子法建立中国秸秆露天焚烧的污染物排放清单. 结果表明,中国农村秸秆露天焚烧平均比例为20.8%. 2009年全国28个省区(不包括西藏自治区、天津市、上海市、港澳台地区,下同)秸秆露天焚烧的PM_2.5、BC、OC、SO₂、NO_x、CO、NMVOC、NH₃、CH₄和CO₂排放量分别138.1×104、6.4×104、41.1×104、8.7×104、41.8×104、594.6×104、94.4×104、8.0×104、44.2×104和14 355.4×104 t. 稻谷、玉米和小麦是露天焚烧的三大作物秸秆,其对污染物排放的贡献合计约为87%. 秸秆露天焚烧排放量最高的前3位分别为湖南省、河南省和安徽省, 秸秆露天焚烧比例分别43.1%、20.8%和39.7%. 污染排放的高值区主要集中在华北和华中地区. 95%置信区间下的不确定性分析结果显示,PM_2.5、BC、OC、SO₂、NO_x、CO和NMVOC排放的不确定性范围分别为-60%~83%、-78%~147%、-73%~135%、-48%~75%、-49%~78%、-91%~155%和-67%~94%. 2015年初对六省(湖南省、广东省、江苏省、河南省、黑龙江省和辽宁省)农村能源消费调查的结果显示,2014年江苏省、湖南省和广东省的秸秆露天焚烧比例较2009年均有下降,而辽宁省、黑龙江省和河南省则相对上升. 研究显示,秸秆禁烧政策已取得初步成效,建议国家有关部门进一步加大秸秆禁烧政策的推行力度,完善相关政策措施.      

2001~2019年气象条件对江苏省PM2.5分布的影响

利用区域在线空气质量模式WRF-Chem模拟研究了2001～2019年气象条件对江苏省PM_2.5浓度分布的影响.在排放源不变的情况下,气象条件引起的江苏省PM_2.5年均浓度的最强正、负异常分别出现在2008和2001年,它们的异常值相对于多年平均值分别占比10.5%和-14.3%,表明气象条件对PM_2.5浓度年际变化有明显影响.经验正交函数分解的结果表明,气象条件对江苏省PM_2.5浓度的空间分布的影响具有一致性.边界层高度、温度、相对湿度、风速和降水整体上都与江苏省PM_2.5浓度呈现显著负相关关系.以上气象因子所构建的线性回归方程能较好地描述PM_2.5浓度和气象条件之间的关系,其拟合值与模拟值相关性为0.73,通过了99%的信度水平检验.     

长三角地区火电行业主要大气污染物排放估算

以2012年为基准年,利用排放因子法估算了长三角地区火电行业主要大气污染物(SO2、NOx、烟尘、PM10、PM2.5)排放.其中,SO2、NOx、烟尘、PM10、PM2.5的排放量分别为473 238、1 566 195、587 713、348 773、179 820 t.对于SO2和NOx,300 MW以上机组的贡献分别为85%和82%;烟尘、PM10和PM2.5方面,100 MW以下的机组贡献占比分别为81%、53%和40%.地区贡献方面,由大到小依次为江苏、浙江和上海.另通过对上海地区多家电厂不同等级机组污染排放数据进行统计计算,得出上海地区300 MW以上等级机组的污染物排放因子,对比分析可知,上海地区火电厂污染物排放因子水平总体较低.假设长三角地区火电行业同等级机组均与现在上海地区机组排放水平相当,则行业排放SO2可削减55.8%~65.3%,NOx可以削减50.5%~64.1%,烟尘可以削减3.4%~11.3%.若能提高较小等级机组的发电技术和污染控制水平,各污染物排放削减量可进一步提高.然而,根据长三角地区实际污染情况,应综合因素考虑火电行业削减排放,以促进区域空气质量不断改善.