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％.     

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.     

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。     

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.     

基于AIS数据的长江口船舶排放清单研究

为了研究繁忙水域的船舶排放清单,基于船舶自识别系统(Automatic Identification System,AIS)的数据建立了针对不同船型的船舶排放计算模型。先根据AIS数据中包含的船舶尺度数据计算各类船型的发动机功率,然后运用基于AIS数据的模型计算船舶排放清单及排放分担率,最后对船舶排放的空间分布进行分析。以2010年长江口水域的船舶交通流数据为基础,计算该水域的船舶排放清单,结果表明:1)在各类船舶废气排放物中,CO2排放量最多,NOx和SOx次之,N2O最少,结果合理可信;2)各类船型的排放分担率分别为5.36%(客船)、6.59%(散货船)、51.47%(集装箱船)、15.95%(油船)、5.37%(渔船)、15.27%(其他船型);3)船舶排放聚集区主要是长江口的南、北槽航段及其附近的码头水域。     

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.     

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。     

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.     

广东省典型内河港区主要大气污染物排放特征研究

以广东省珠江三角洲地区某内河港区为对象,选取港区内船舶、作业机械、运输车辆的大气污染物排放计算方法,结合保有量、活动水平、燃油品质等基础信息计算了该港区在2013年的大气污染物排放量,并分析了其排放特征.结果表明,在内河港区及周边水域,船舶排放的SO2占比超过80％;其他污染因子方面,船舶排放占比32％～47％,作业机械排放占比36％ ～ 48％,运输车辆排放占比10％ ～32％.在内河港区及其周边水域,船舶及港区作业机械的排放均有突出污染贡献.     

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。     

PODE掺混比对电控共轨柴油机排放特性的影响

为了降低柴油机排放、提高热效率,将体积分数为10%、20%、30%和70%的聚甲氧基二甲醚(PODE)掺混于柴油中制得PODE/柴油混合燃料,标记为P10、P20、P30和P70,在一台四缸增压中冷电控共轨柴油机上开展了PODE掺混比对混合燃料燃油经济性与排放特性的试验,并采用热重分析仪研究了混合燃料的蒸发性能。结果表明:随PODE掺混比增加混合燃料的初始失重温度、终止失重温度和峰值失重温度均向低温区域偏移,峰值失重率增大;随PODE掺混比增加,柴油机的排气温度降低,有效热效率显著提升,混合燃料的HC、CO和烟度排放逐渐降低,而NOx排放有所增加;在ESC试验循环下P30的HC、CO和PM排放量较柴油分别降低了25%、16%和51%,均低于国V排放限值,且CO2排放量也明显减小。     

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%.     

区间化AIS数据驱动的抵泊过程多维控制模型

为提高船舶靠泊安全,对接智能靠泊,实现船舶抵泊过程中的姿态控制,运用切比雪夫拟合法、95%置信度区间法、最小二乘法及上述组合方法的2次拟合等优化策略,拟合区间化船舶自动识别系统(AIS)数据中速度、航向、艏向和船位等靠泊控制参数,构建区间化AIS数据驱动的多维抵泊姿态控制模型,并采用某轮靠泊南京龙潭港一年的AIS数据测试模型可靠性。研究结果表明:模型拟合方法优于现有拟合方法,且输出结果符合相关规则规定,所提出的模型满足抵泊过程船舶姿态安全控制要求。     

风浪流影响下的船舶废气排放测度模型研究

船舶速度是船舶废气排放量计算的重要影响因子。为更加准确地测度船舶废气排放量,考虑海洋环境场对船舶速度的影响,分析了风、浪、流影响下的船舶运动,利用获取的实时风、浪、流信息对船舶AIS提供的航速进行修正,在此基础上建立了风、浪、流影响下的船舶废气排放测度模型,并介绍了船舶引擎功率的估算方法,以及排放因子和负荷因子的确定。最后,选取某散货船和客滚船的两个航次,分别采用传统模型和风、浪、流影响下的船舶废气排放计算模型进行计算,以CO2排放量反推油耗,并计算其与实际油耗的误差,结果表明,与传统模型计算结果相比,基于风、浪、流影响下的船舶废气排放测度模型得到的误差均有所减小,分别减小16.90%、18.60%、21.59%、21.94%,验证了模型的有效性。     

京津冀电力结构调整大气污染物及CO2减排效应研究

基于2014年京津冀地区电力统计数据,引入多情景分析方法设定了不同的燃煤发电、燃气发电和可再生能源装机比例情景,测算了相应情景下的SO_2、NO_x和CO_2排放量,分析了该地区电力行业装机比例与大气污染物和温室气体减排潜力的关系。结果表明,在发电总装机容量一定的情况下,对燃煤发电和燃气发电来说,随其装机比例增加,SO_2、NO_x和CO_2排放量呈现逐渐增加的趋势。但相对于燃煤发电机组,燃气发电机组在一定程度上减少了SO_2、NO_x和CO_2的排放量,减排效果显著。对可再生能源发电来说,随其装机比例增加,SO_2、NO_x和CO_2的排放量呈现逐渐下降的趋势。     

北京市城市街区PM10浓度日变化特征及其影响因子

为了解北京城市街区PM10浓度日变化特征及其影响因素,利用2003年10月BECAPEX(Beijing City Air Pollution Experiment)街道、街区及周边小区4个测点PM10浓度的对比观测试验资料和同期街道机动车流量、采样点附近自动气象站风速及探空资料进行了综合对比分析.通过天气诊断和统计学分析相结合,初步分析了北京市城区街道大气污染物PM10浓度日变化特征及机动车排放污染、气象条件对PM10浓度日变化的影响.结果表明,试验期间北京市城区街道PM10浓度日变化特征存在明显差异,交通源污染物PM10浓度日变化具有单峰与双峰型差异的特殊性.工作日PM10浓度日变化出现双峰,周末PM10浓度日变化仅有单峰出现; 交通污染源和气象条件对城市街区PM10浓度日变化特征的影响程度存在空间差异.离交通污染源较近的街区PM10浓度日变化受机动车排放污染的影响程度较大,而离交通源较远的小区PM10浓度受机动车排放污染的影响相对较小; 不稳定天气条件下交通污染源影响范围较小,在特定天气条件下,气象条件的影响强度可显著超过交通污染源的影响.