关中地区人为源大气污染物排放清单研究

首次以关中地区为研究对象,通过收集各排放源的活动水平数据,选取国内外研究中的排放因子,采用排放因子法“自上而下”建立了2011年关中地区人为源大气污染物排放清单.结果表明:2011年关中地区人为源SO2、NOx、CO、PM10、VOCs、NH3的排放量分别为400.254×103 t、342.412×103 t、2 731.302×103 t、573.193×103 t、350.523×1 03 t、323.312×103t.其中渭南是SO2、NOx、CO的主要排放城市,西安是VOCs的主要排放城市,咸阳是NH3的主要排放城市,咸阳、铜川同为PM10的主要排放城市;SO2、NOx、CO的主要排放源为工业用煤炭燃烧,VOCs的主要排放源为炼焦、涂料等工业生产过程,PM10的主要排放源为农田秸秆燃烧,NH3的主要排放源为农业化肥施用.清单的不确定性来自活动水平数据的不完善及排放因子缺乏本地特征两方面.为提高清单的可信度,将研究结果与其他排放清单进行比较,结果表明差异度较小.     

应用EDMS模型建立机场大气污染物排放清单

介绍应用EDMS模型计算机场大气污染物排放并建立排放清单的方法,并以首都国际机场为例,根据不同机型起降架次构成、地面保障机械使用情况、停车场机动车数量及行驶状况等确定了模型所需参数,建立以2007年为基准年的大气污染物排放清单.结果表明,首都机场NOx、CO、VOCs和PM10排放量分别为4 197.72 t、5 795.15 t、543.03 t和49.01 t,以飞机、地面保障机械和停车场排放为主,辅助动力设备排放比例较小.在飞机LTO循环过程排放中,CO和VOCs主要在滑行模式下排放,其他模式下的排放比例较低;NOx排放主要集中于爬升阶段,占62%;PM10排放集中于起飞和爬升阶段,分别占35%和41%.减少滑行时间可以较大比例地减少LTO过程的排放.     

北京市工业污染源大气污染物排放特征

北京市工业污染源大气污染物排放比较严重，其TSP，PM10，PM2．5，SO2，NOx和CO的排放量均占北京市固定污染源排放量的54％以上，煤烟型污染是工业污染的主要部分，占源污染物排放量比面源大，污染物排放主要集中在电力行业和冶金行业，污染源主要分布在城八区中的外四区，特别是工业比较集中的石景山地区和朝阳区，工业污染源排放的颗粒物中细颗粒物比例较高。     

基于燃油消耗的北京农用机械排放清单建立

农业机械作为重要的非道路移动源之一,排放的尾气是氮氧化物(NOx)和可吸入颗粒物(PM10)的主要来源之一.介绍了基于燃油消耗量的排放清单建立方法,排放因子为单位质量燃料消耗的污染物排放量,活动水平为燃料消耗量.根据NON-ROAD模型,农用柴油机械CO、THC、NOx和PM10排放因子分别为37.71 g·kg-1、9.38 g·kg-1、51.58 g·kg-1和8.23 g·kg-1,汽油机械CO、THC、NOx和PM10排放因子分别为405.25 g·kg-1、236.05 g·kg-1、3.88 g·kg-1和5.01 g·kg-1.根据燃料消耗量估算了北京2007年农用机械尾气排放量,HC、CO、NOx和PM10排放量分别为1 643.6 t、4 615.4 t、4 296.2 t和701.6 t.与道路机动车排放量相比,农用机械排放分别占1.26%、0.50%、2.91%和4.33%.基于GIS的北京农用耕地分布,建立了农机污染物排放的空间分布.根据不同月份的燃油消耗量分析时间分布,1-2月份排放较低,3-4月份排放较高.     

大型碳化硅生产园区面源源强及减排指标核算

以某年产25万吨大型碳化硅园区无组织排放面源为例,提出基于多个地面站气象数据的CALPUFF模型地面浓度反推方法,优化流场模拟,使得无组织面源源强核算结果更加准确,并以环境保护目标空气质量达标为原则,核算其大气污染物减排指标,得出具体结论:园区大气污染物SO2、NOX、CO、PM10年排放量分别为449.06t、86.98t、5158.58t、115.06t;无组织排放SO2、CO及PM10的减排比例分别为63.5%、19.2%、42.44%,对应减排量分别为285.16 t/a、990.45 t/a、48.83 t/a。     

首都国际机场移动源大气污染物排放清单研究

根据收集到的首都国际机场飞行区活动水平数据,采用适合估算各类移动源污染物排放量的方法和排放因子,建立了2013年首都国际机场移动源排放清单。结果表明,首都国际机场2013年移动源NO_x、CO、HC、SO2和PM_(2.5)排放总量为6 287.1 t、3 596.1 t、364.2t、373.4 t和185.0 t,分别占北京市各污染物总体排放的3.4%、0.3%、0.1%、0.4%和0.2%。其中非道路移动源是各污染物排放的最大贡献源,NO_x、CO、HC、SO2和PM_(2.5)排放量的90.7%、86.7%、79.4%、97.4%和81.3%来源于飞机,中型窄体客机及大型宽体客机贡献突出。相较而言,道路移动源排放比例较低,对HC、CO、PM_(2.5)和NO_x各污染物的贡献率为9.1%、8.6%、6.7%和4.4%。通过标准LTO循环方法估算飞机逐月排放,对LTO循环次数与各污染物排放量进行拟合,发现飞机排放的HC、CO、NO_x、SO2和LTO循环次数之间呈现较为明显的正相关关系,从而提出一种本地化的基于LTO循环次数估算飞机污染气体排放量的简单方法。此外,减少滑行时间可有效降低飞机在LTO循环过程中的污染物排放。     

基于STEAM的靠港船舶大气污染物排放清单研究

随着我国船舶排放控制区的设立,船舶大气污染物排放成为社会广泛关注的热点。以对城市影响显著的内河靠港船舶为研究对象,采用本土化的船舶交通排放估算模型(STEAM),结合船舶自动识别系统(AIS)中的船舶轨迹信息、船舶档案数据库信息及调研信息,实现基于船舶活动的"自下而上"的排放清单编制。将上述研究成果应用于南京龙潭集装箱港区,得到2014年该港区船舶大气物排放量分别为PM103.452 9 t、PM2.52.762 3 t、NOx196.004 4 t、SOx2.896 6t、CO 20.624 5 t、HC 8.127 8 t以及CO212 554.289 5 t。与整个港区排放相比,靠港船舶是SOx和NOx排放的重要来源,占比分别达到70.76%和58.16%。基于排放特性分析提出靠港船舶减排路径。     

上海港船舶大气污染物排放清单研究

建立可靠的船舶排放清单不仅是大气环境科学领域对船舶排放影响进行定量研究的重要基础,也是管理部门制定污染减排措施和政策的重要依据.以常规大气污染物和温室气体为研究对象,采用由下而上的动力法对进出上海港船舶排放进行了研究.通过对上海港船舶进出签证数、船舶种类、吨位分布、运行工况、排放因子和燃油校正因子等多要素开展调查和分析,获得了上海港外港和内河9种船种和4种运行工况条件下大气污染物和温室气体排放总量,并结合船舶自动识别系统(AIS)确定了1 km×1 km网格精度的大气污染物和温室气体的排放空间分布.结果表明:2010年,上海港船舶排放PM100.46万t,PM2.5 0.37万t,柴油颗粒物(DPM)0.44万t,NOx5.73万t,SOx3.54万t,CO 0.49万t,碳氧化合物(HC)0.21万t;排放温室气体CO2 288.55万t,N2O 0.01万t,Cn4 0.004万t.与全市排放清单总量相比,上海港船舶排放对SO2、NOx和PM2.5的排放影响最为显著,分担率分别达到12.0％、9.0％和5.3％.其中,以远洋船为首要来源,其排放量对全市排放清单的分担率分别为12.0％、8.4％和5.1％.     

冬季减排对广东省空气污染的影响分析

使用WRF-SMOKE-CAMx模型模拟了2017年1月广东省各市的主要大气污染物,模型对SO 2,O 3,PM 10和PM 2.5的模拟效果较好,但对NO 2存在低估,目前的排放源清单可能普遍低估了NO x的排放量。与基准年2015年相比,预测2020年广东省人为源的SO 2,NO 2,CO,PM 10,PM 2.5,VOCs,NH 3排放分别下降40%,32%,37%,23%,25%,31%,18%。在气象场与2017年1月一致的假设下,2020年同期广东省各市平均NO,NO 2,SO 2,PM 10,PM 2.5月均值下降率分别为31%,19%,17%,14%,14%。O 3平均浓度出现反弹,涨幅均值为11%,主要是由NO滴定效应减弱导致,显示了广东省臭氧污染防治的难度。不同地区气态污染物浓度变化率存在较大差异,2020年冬季珠三角地区的臭氧浓度上升显著,粤东与粤北的上升幅度相对较低;各市气溶胶的变化率相对较接近。     

佛山禅城区机动车尾气排放特征及分布

通过对禅城区不同道路类型交通流进行调查分析,运用COPERT模式计算出2008年佛山地区机动车排放因子,分析出禅城区机动车尾气排放的主要来源及主要特征,得到了禅城区机动车尾气排放总量及排放分担率.根据佛山市辖区区间出行车辆较多的特点,采用源强估算总量的方法计算区内机动车污染排放.结果表明,禅城区2008年CO、NOx、VOC、PM的排放量分别为72 356.86 t、7 288.38 t、9 991.68 t和366.80 t.不同车型对不同污染物的排放贡献率差别明显,尤以摩托车的CO、VOC排放贡献较高,分别占机动车排放污染物总量的85%和77%.道路局部污染最严重的道路类型为国道,整体污染最为严重的为主干路.区内机动车劣化严重,占机动车总量37%的国0车的CO、NOx、VOC、PM排放分担率分别占机动车排放总量的68%、45%、58%、63%.不同车型、不同排放标准的排放因子存在较大差别,轻型车的CO、VOC较高而重型车的NOx、PM排放因子较高.     

长江江苏段船舶大气污染物排放清单及时空分布特征研究

为了明晰长江江苏段船舶的污染排放特征,支撑长三角船舶排放控制区建设工作,选取4个典型断面,利用船舶自动识别系统数据(AIS)、实地观测调研数据和劳氏船级社(LR)等机构的船舶特征信息,采用船舶交通排放估算模型(STEAM2),建立了2017年长江江苏段4个典型断面的船舶排放清单,分析了各断面船舶污染源排放的空间分布和时间变化规律。结果表明:长江江苏段各断面船舶大气污染物排放均以SO2和NOx为主;排放量高值区为镇江润扬大桥和江阴长江大桥断面;3—4月为船舶排放的高峰期,2月和9月为低谷期;普通货船、集装箱船的污染物排放贡献率最高,超过总污染物排放的90%。     

基于发动机活动的集装箱港作机械排放清单研究

随着我国集装箱港口吞吐量持续增长,港区大气污染物排放亦日益增加,港作机械等非道路移动源排放更逐渐成为公众关注的焦点。借鉴OFFROAD模型的基本方法,通过调查分析集装箱港区作业机械的保有量、活动水平和设备参数等,修正排放因子,采用"自下而上"基于集装箱港作机械发动机活动水平的动力法建立集装箱港作机械大气污染物排放清单。并以南京港龙潭集装箱港区(NPLC)为案例,构建排放清单。结果表明:2014年NPLC港作机械排放总量为PM_(10) 4.25 t、PM_(2.5) 3.91 t、NO_x 82.98 t、SO_x 1.06 t、CO 23.84 t和HC16.39 t;集装箱拖车为最大排放贡献源,NO_x为高值排放污染物;与港区其他排放源相比,港作机械为颗粒物质(PM)与碳氢化合物(HC)的最大排放源。相较NPLC 2013年基于燃油消耗的研究,基于活动的排放量较低。     

北京市2019年工程机械排放污染测算

为了建立北京市工程机械排放清单,测算北京市工程机械气体污染物排放,在获得北京市工程机械保有量、功率分布、排放阶段分布和使用强度等数据之后,通过对不同机械类别、不同排放阶段的工程机械进行PEMS排放试验获得机械排放因子,最终依据《非道路移动源大气污染物排放清单编制技术指南》中的方法,测算北京市2019年工程机械排放总量.结果显示:NOx排放因子整体呈现下降趋势,相比国I排放阶段,国Ⅱ、国Ⅲ、京Ⅳ阶段挖掘机排放因子削减比例分别为51％、65％、74％;叉车削减比例分别为29％、54％、62％;装载机削减比例分别为29％、60％、79％.CO排放因子削减比例没有显示出持续下降或上升趋势.相比国I排放阶段,国Ⅱ、国Ⅲ、京Ⅳ阶段挖掘机排放因子削减比例分别为18％、28％、21％;叉车削减比例分别为8％、12％、31％;装载机削减比例分别为52％、29％、73％.2019年北京市非道路工程机械NOx、CO、CO2的排放量分别是6 222 t、1 635 t、56.7万t.按机械类别划分,挖掘机、装载机、叉车对污染排放量贡献最大,此三种机械污染物之和在NOx、CO、CO2排放总量中占比分别达到94.7％、93.8％、95.4％.     

秦皇岛市重点工业企业VOCs排放及分布特征

工业企业挥发性有机物(VOCs)污染排放对大气环境影响日益突出,工业源VOCs污染防治成为环境保护的重点工作。为进一步提高秦皇岛市工业源挥发性有机物(VOCs)治理的科学性、针对性和有效性,对2019年秦皇岛市重点排污企业VOCs的排污量、区域分布、排放行业等进行了详细调查分析:秦皇岛市重点工业源VOCs排放总量为6875.83t,排放量最大的区域是秦皇岛经济技术开发区,占比51.1%;排放量最大的行业是交通运输设备制造业,占总排放量的33.5%;溶剂使用源的排放量最大,占比52.3%。     

北京铁路机车尾气排放清单的建立

排放清单是空气质量模拟和环境管理的基础.介绍了铁路运输尾气排放清单建立方法.基于美国环保局(USEPA)的排放因子,根据我国和美国排放标准的比较以及国内测试数据,确定了我国铁路机车尾气排放因子,并以北京为例,基于GIS铁路线路分布、内燃机车功率、运行车次和运行路线计算了铁路运输大气污染物NO_x、CO、HC和PM_(10)排放量,建立了排放清单.结果表明,基准年2007年北京铁路运输尾气排放量NO_x、CO、HC和PM_(10)分别为7 232 t、728 t、316 t和181 t,与2002年机动车排放量相比,4种污染物火车机车排放量分别占4.90%、0.08%、0.24%和1.12%.     

唐山市典型行业SO2、NOx排放控制潜力研究

以唐山市电力与钢铁行业为例,开展了SO2、NOx的控制潜力研究。通过大量实地调研,获取了唐山市2012年电力及钢铁行业产品年产量、年耗煤量、主要生产过程污染物排放量及配套污染物控制措施等基础数据。采用产污系数法核算各机组生产过程SO2、NOx的产污量。设置两种情景,并通过文献调查选取先进控制技术,计算了控制技术实施后的排放量及控制潜力,给出了不同控制效率下污染物排放与控制潜力的分布。结果表明,唐山市2012年电力行业及钢铁行业SO2相比最先进控制技术有87.6%的减排潜力,相比唐山市目前已有控制技术的较高水平仍具有18.1%的减排潜力;NOx排放基本未得到削减,相比最先进控制技术具有88.6%的减排潜力,相比唐山市目前已有控制技术的较高水平仍具有14.2%的减排潜力。     

“三线一单”大气管控单元划分法在上海的应用

本研究基于“三线一单”编制技术要求计算了上海市2017年大气污染物排放量,其中SO2排放量为6. 28万吨、NOX排放量为31. 50万吨、VOCs排放量为33. 38万吨、一次PM2. 5排放量为5. 09万吨、NH3的排放量为8. 17万吨。根据上海市污染源排放特征,划分了大气环境管控单元,其中包括6个大气优先保护区、115个大气重点管控区以及1个大气环境一般管控区,其中大气重点管控区分为高排放区和受体敏感区。     

船舶废气排放扩散模拟计算方法研究

基于船舶AIS数据的船舶废气排放评估计算模型,以高斯烟团扩散模型为核心,结合船舶航行和排放特征,构建移动船舶源排放烟团扩散模型。利用控制变量法,在其他变量参数相同条件下,分别设定不同风向、不同大气稳定度、不同高程平面,仿真模拟航行状态下的船舶排放烟团扩散至空间环境中的质量浓度分布情况,分析船舶在不同环境参数下的扩散特征。结果表明,仿真模拟结果与实际气体空间质量浓度分布情况相符。通过在深圳市盐田港区布设船舶废气排放岸基固定嗅探监测设备,对港区进、离港和过往船舶进行大气污染物排放组分(SO2、CO2、NO、NO2)全天在线实时监测,以SO2作为试验样本气体,船舶排放的SO2排放至监测站的模拟质量浓度与实际监测质量浓度标准误差为19.81%,在合理的误差范围内,验证了船舶废气排放扩散模拟计算方法的科学有效性。     

基于修正A值法的吉林市城区控制区大气环境容量研究

为了解吉林市城区的大气容量,以2018年吉林市气象数据和污染物质量浓度数据为基础,分别采用单箱模型法和保证达标率法对A值进行修正,同时对吉林市城区控制区内大气环境容量和低架源年允许排放总量进行估算.结果表明:单箱模型法修正A值为6.600,概率公式达标率保证法得到 SO2、NO2、PM10和 PM2.5的A值分别为5.600、5.600、5.665、5.777;单箱模型法修正A值日分布呈单峰分布,月变化无明显规律;两种方法修正A值得到的大气环境容量Qa和低架源年允许排放总量限值Qb有一定差异.研究可为控制吉林市大气污染物排放总量和产业结构优化与调整提供依据.     

某加油站VOCs排放溯源及源强反演研究

为了计算加油站无组织挥发性有机污染物(Volatile Organic Compounds, VOCs)排放的强度，将扩散模型反推法应用于加油站的无组织VOCs排放溯源研究。对加油站区域建立笛卡尔空间坐标系，并构建监测站实测值和基于大气污染物高斯扩散模式预测值之间的代价函数，进而使用有条件约束的最优化方法求解该代价函数，得到该加油站VOCs无组织排放源强的反演模型。研究结果显示，加油站无组织VOCs的排放速率反演结果为1.8～3.8 g/s,该结果与加油站给车辆加油时未采取二次油气回收系统情形下的挥发量相符，反映了加油站无组织排放源强反演模型合理可信。模型参数分析结果表明，大气稳定度的不确定性对模型收敛和反演结果的影响较大，无组织排放溯源和源强反演需要高质量的气象扩散风场观测数据。