京津冀地区散烧煤与电采暖大气污染物排放评估

散烧煤供暖是一种污染物排放量大、一次能源利用效率低的供暖方式,亟需寻找一种新的供暖方式替代散烧煤供暖.在对比评估散烧煤与电煤各种主要污染物排放量的基础上,提出直接电采暖和低温空气源热泵两种替代散烧煤供暖方案,以缓解京津冀地区大气污染,并对改造前后的污染物排放量和技术经济性进行分析;从区域污染物综合减排的战略角度提出对京津冀地区原散烧煤采暖用户进行低温空气源热泵供暖改造和燃煤电厂执行“超净排放”改造两种方案,并对两种方案的污染物减排效果进行了对比.结果表明:单位散烧煤的污染物排放量远高于电煤,其中散烧煤的SO₂、NO_x、烟尘和综合PM_2.5排放因子分别为17.12、2.80、6.37和9.80 g/kg,电煤的SO₂、NO_x、烟尘和综合PM_2.5排放因子分别为0.43、0.85、0.17和0.47 g/kg,散烧煤对综合PM_2.5的贡献是电煤的20.9倍;直接电采暖和低温空气源热泵供暖均能有效减少污染物排放量,其中直接电采暖可使每户每年采暖期的SO₂、NO_x、烟尘和综合PM_2.5分别减排66.38、7.15、24.79和36.96 kg,而采用低温空气源热泵的减排量分别为67.79、9.97、25.35和38.52 kg,但直接电采暖方式的一次能源利用效率(仅为33.7%)极低,因此不适合大面积推广;京津冀地区原散烧煤采暖用户在进行低温空气源热泵供暖改造后,其SO₂、NO_x、烟尘和综合PM_2.5年减排量分别为24.47×104、3.60×104、9.15×104和13.91×104 t,燃煤电厂执行“超净排放”改造后相应年减排量分别为1.28×104、4.25×104、1.30×104和2.31×104 t,其中低温空气源热泵供暖改造后的综合PM_2.5减排量达到燃煤电厂改造的6.0倍,并且年投资也较燃煤电厂改造低约4×108元.研究显示,采用低温空气源热泵供暖在污染物减排量、技术经济性和实施可行性等方面均具有优势.      

中国电力行业多污染物控制成本与效果分析

利用情景分析法建立了2010—2030年我国电力行业SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5的排放控制情景,分析了发电技术结构调整、加严及进一步加严末端控制措施(脱硫、脱硝、除尘等)的减排成本和效果. 结果表明:到2030年,相对于趋势照常情景,若加严末端控制设施,将新增336×108元投资,SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5排放量可分别减少121×104、852×104、18×104、10×104 t;若进一步加严末端控制措施,将再新增25×108元投资,NO_x、PM₁₀、PM_2.5可分别进一步减排45×104、23×104、15×104 t;若进行发电技术结构调整,将新增2 383×108元投资,SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5排放量分别减少248×104、420×104、18×104、10×104 t;2020年和2030年发电技术结构调整带来的单位污染物减排成本分别为15 374和34 239元/t,是末端控制措施加严的3倍以上,但其能提供更大的SO₂减排空间并具有降低能耗和减排温室气体等协同效益. 从成本效果角度考虑,建议采用加严末端控制措施方案,同时调整发电技术结构、合理发展清洁发电技术,以为污染物减排提供更大空间.      

我国水泥工业大气污染物排放量估算

水泥工业是粉尘,SO₂和NO_x等多种大气污染物的重要排放源.根据各地水泥工业的工艺现状、活动水平、除尘器的除尘效率和污染物排放因子,估算了1995—2005年我国水泥工业生产过程中排放的粉尘,PM₁₀,PM_2.5,SO₂,NO_x,氟化物和CO等的排放量,并给出了2005年分省区、分工艺的排放清单.结果表明,污染物排放量与水泥活动水平呈正相关.1995年以来,随着水泥产量增加,污染物排放量增长迅速,2005年我国水泥工业排放排放粉尘520.69×104 t,PM₁₀437.24×104 t,PM_2.5301.06×104 t,SO₂ 86.09×104 t,NO_x286.67×104 t,氟化物57.72×104t,CO1 987.97×104 t;山东、浙江、江苏、河北和广东等水泥生产大省污染物排放量较大,污染物排放总量占全国总排放量的46.6%,新型干法的推广应用有助于大气污染物的减排.      

我国燃煤电厂PM2.5减排潜力预测与分析

为研究燃煤电厂在燃煤发电机组结构优化调整和不同末端控制措施条件下PM_2.5的排放情况,以2012年为基准年,设计了分阶段、分地区不断优化的控制情景(基准、适中、加严和最严情景),并依据《大气细颗粒物一次源排放清单编制技术指南(试行)》建立的减排潜力模型对2017年、2020年和2030年我国燃煤电厂PM_2.5减排潜力及空间分布进行预测分析. 结果表明:通过燃煤发电机组结构优化调整,2017年、2020年和2030年我国燃煤电厂PM_2.5排放量与调整前相比可分别减少3.62×104、8.52×104和24.43×104 t,但相对于基准年而言,PM_2.5排放量并未减少;进一步结合末端控制措施优化进行控制,PM_2.5最大减排潜力(相对于基准年而言)可分别达到59.42×104±7.83×104、82.83×104±5.82×104和81.89×104±6.76×104 t,最高减排比例分别达到66.5%±8.8%、92.8%±6.5%和91.6%±7.6%. 我国各省(市/区)燃煤电厂PM_2.5减排潜力与其煤耗量和采取的控制措施有关,燃煤量越大,控制措施越严格,则减排潜力越大. 京津冀、长三角和珠三角地区燃煤电厂在实现超低排放,即最严情景下2017年PM_2.5减排潜力分别为5.93×104、12.04×104和4.70×104 t;2017年、2020年和2030年这3个区域PM_2.5总减排潜力分别为22.68×104、22.36×104和22.07×104 t. 内蒙古、江苏、山东、广东、河北和山西等地在实施超低排放后,其PM_2.5减排潜力均超过4×104 t,并且在全国范围内实施超低排放可显著降低我国燃煤电厂PM_2.5排放量.      

基于LEAP模型的京津冀地区钢铁行业中长期减排潜力分析

京津冀地区是我国钢铁行业集中布局的地区,也是大气污染最突出的地区.分析京津冀地区钢铁行业各类治污工具的中长期减排影响,对于选择最优减排措施、加快推动该地区大气污染治理意义重大.构建基于LEAP模型的京津冀地区钢铁行业模型,以2015年为基准年,以每5 a为一个时间节点,结合规模减排、结构减排、技术减排、末端治理4种减排措施,模拟计算了4种单一政策情景及4种组合政策情景下2015-2030年京津冀地区钢铁行业主要污染物（SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5、CO₂）排放量及相应的减排影响.结果表明:在单一政策情景下,规模减排情景对5种污染物减排效果均十分显著.在组合政策情景下,4种减排措施叠加的综合减排情景效果最好,在该情景下京津冀地区钢铁行业到2030年SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5、CO₂排放量将分别削减27.73×104、17.85×104、42.94×104、27.35×104、23.15×107 t;在规模-末端治理情景下,除CO₂外其余污染物减排效果仅次于综合减排情景;规模-结构减排情景对PM₁₀和PM_2.5的减排效果相对明显;规模-技术减排情景对CO₂、SO₂、NO_x的减排效果相对明显.研究显示,京津冀地区钢铁行业需要在大力淘汰落后过剩产能、缩减产量等源头治理措施的基础上,持续加强末端治理、提高废钢比例、提升节能减排技术水平等协同治理能力,以提高治污减排效果.      

北京市大气污染减排潜力及居民健康效益评估

北京市能源消费正面临着污染物减排和保障居民健康的双重约束. 针对未来城市能源消费设计BAU(基准情景)和2个分别基于近期和中长期节能环保要求的受控情景(EC1、EC2),模拟预测了3个情景下主要大气污染物(SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5)在目标年(2020年)的排放水平,以确定大气污染减排潜力. 分别采用综合暴露-反应关系模型(IER)和泊松回归模型,评估北京市居民对PM_2.5暴露的健康风险,估算健康损失的经济价值. 结果表明:相较BAU情景,在EC1情景下, SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5减排率分别达到52.95%、49.77%、32.82%、41.41%,可减少PM_2.5暴露下居民死亡和发病219 783例,其中死亡1 295例、住院3 920例、门诊182 558例、患病32 011例,获得健康效益111.87×108元;在EC2情景下,SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5的减排率分别达到66.61%、63.42%、54.96%、57.44%,可减少PM_2.5暴露下居民死亡和发病519 234例,其中死亡2 930例、住院9 248例、门诊427 070例、患病79 986例,获得健康效益290.10×108元. 相较EC1情景,EC2情景可产生更大的减排潜力和居民健康效益. 从空间分布上来看,北京主城区因能源方案优化获得的健康效益较大,约占总健康经济效益的60%.      

中美贸易间隐含的大气污染物排放估算

随着中国能源消耗和国际贸易的快速增长,中国国际贸易尤其是中美贸易对气候变化的影响受到了广泛关注,但国际贸易对于大气污染的影响却鲜见系统研究. 基于环境投入产出法和结构分解分析法,采用基于技术的、自下而上的大气污染物排放清单,探讨了中美贸易隐含的大气污染物排放问题. 结果表明:由于中国对美国出口贸易顺差较大且商品污染物排放强度较高,造成了中国对美国的出口贸易隐含着较大的污染物排放逆差. 2007年中国对美国出口贸易隐含的SO₂、NO_x和PM_2.5的排放逆差分别为174.26×104、131.15×104和46.88×104t. 有行业针对性的污染物减排措施可以降低中美贸易隐含的污染物排放量;1997—2007年污染物燃烧排放因子和非燃烧直接排放强度的下降就可使出口贸易隐含的SO₂和PM_2.5排放量降低96.41%和226.26%. 占出口份额最高的机械类制造品的SO₂、NO_x和PM_2.5排放强度分别为72.63、58.38和20.74t/108元,低于所有出口商品的污染物排放强度的平均值, 中国应加强这种高附加值、低污染物排放的商品出口.      

京津冀大气污染传输通道城市燃煤大气污染减排潜力

以京津冀大气污染传输通道城市为研究对象,建立了燃煤电厂、燃煤锅炉、农村散煤三大污染源主要大气污染物排放计算方法,以2015年为基准年,梳理现有燃煤污染减排政策措施,对2017年“2+26”城市燃煤污染源SO₂、NOx、PM、PM₁₀、PM_2.5的减排潜力进行了分析.结果表明：实施燃煤电厂超低排放改造、燃煤锅炉淘汰或改造、散煤改电（气）等措施后,“2+26”城市2017年燃煤SO₂、NOx、PM、PM₁₀、PM_2.5排放量分别达到87×10⁴t、56×10⁴t、64×10⁴t、45×10⁴t、32×10⁴t,预计比2015年分别减少44%、48%、33%、32%、30%.燃煤电厂、燃煤锅炉、农村散煤替代各项污染物减排比例分别在55%~70%、31%~38%、18%~21%,未来农村散煤治理的减排潜力还较大.从各城市情况来看,多数城市燃煤SO₂、NO_x减排主要来自燃煤电厂超低排放改造;保定、廊坊等城市燃煤颗粒物减排量较大,得益于散煤治理工作的大力推进.     

京津冀地区非道路机械清单建立与政策情景分析

非道路机械是大气污染物的重要来源,已经逐渐引起了人们的关注.本研究旨在建立2020年京津冀地区典型非道路机械排放清单,分析排放控制政策和成本.结果表明：2020年京津冀地区典型非道路机械CO、HC、NO_x、PM_2.5、SO₂的排放量分别为286.96×10³、232.17×10³、364.30×10³、34.15×10³、4.14×10³ t.农业机械的排放量明显大于建筑机械的排放量,约占总量的46.36%～91.62%.在综合情景(IS)下,2030年CO、HC、NO_x、PM_2.5、SO₂的排放量与2020年基准情景(BAU)相比分别增加了-54.16%、-33.76%、-42.46%、-54.07%、-10.37%.在单一控制措施下,更新排放标准(UES)对5种污染物的减排效果最好,淘汰老旧非道路机械(CIV)对NO_x和P...     

荆州开发区高分辨率大气源排放清单构建研究

为准确掌握荆州开发区大气污染物排放状况,该研究采用排放因子法,基于资料收集与实地调查结合的方式获取活动水平、文献调研选取排放系数,结合ArcGIS平台,建立了荆州开发区2019年1 km×1 km 10类排放源9种大气污染物排放清单。结果表明：开发区SO₂、NO_x、CO、VOCs、NH₃、PM₁₀、PM_2.5、BC和OC的排放量分别为850.4、2 407.1、4 584.0、4 848.3、107.7、8 602.1、4 485.3、57.8和159.6 t。移动源是NO_x的主要来源,占NO_x总排放量的43.8%。固定燃烧源是CO的主要来源,占CO总排放量的81.5%。工艺过程源是SO₂、VOCs、PM₁₀、PM_2.5和OC的主要来源,分别占SO₂、VOCs、PM₁₀、PM_2.5和OC总排放量的50.9...     

长三角区域非道路移动机械排放清单及预测

基于长三角典型城市非道路移动机械实地调查成果,结合长三角各城市非道路移动机械相关指标现状及变化趋势,建立了长三角三省一市非道路移动机械大气污染源排放清单,并开展了2005~2025年区域非道路移动机械保有量、燃油消费量及污染物排放量预测.2014年长三角非道路移动机械总量约为8.23×106台,柴油消费量约9.95×106t,SO_2、NO_x、CO、VOCs、PM10和PM_(2.5)排放分别为5.5×10~3、4.9×10~5、7.6×10~5、1.1×10~5、2.9×10~4和2.7×10~4t,农用机械占长三角机械总量的93%,CO和VOCs排放贡献分别为88%和77%;建筑及市政工程机械的NO_x和PM_(2.5)排放贡献较为突出,分别占49%和35%.长三角中部和北部城市机械排放贡献相对突出.2005~2014年间,长三角地区非道路移动机械保有量、油耗及排放增幅均相对较快,预计到2020和2025年,区域非道路移动机械总量增速明显放缓,柴油消费量分别比2014年增加2%和8%.到2020年,SO_2、NO_x、CO、VOCs、PM10和PM_(2.5)排放分别比2014年下降97%、10%、3%、10%、11%和11%;到2025年分别下降97%、16%、3%、15%、21%和21%.预计未来长三角区域非道路移动机械排放将呈现逐年下降趋势,但相比机动车降幅仍相对较小,其排放贡献将日益突出,加快老旧机械淘汰并进一步提升机械排放标准对削减非道路移动机械排放总量具有十分重要的意义.     

珠江三角洲非道路移动源排放清单开发

根据收集到的珠江三角洲非道路移动源活动水平数据,采用适合各类非道路移动源污染物排放量的估算方法和排放因子,建立了珠江三角洲地区2006年非道路移动源排放清单.结果表明,珠江三角洲地区2006年非道路移动源排放SO2为6.52×104t,NOx为1.24×105t,VOC为4.54×103t,CO为2.67×104t,PM10为4.51×103t.其中船舶为最大的SO2、NOx、CO和PM10排放贡献源,分别占非道路移动源排放总量的96.4%、73.8%、39.4%和50.5%.在船舶排放源中,SO2、NOx、VOC、CO和PM10排放量的89.8%、81.8%、77.3%、79.5%和81.7%来自货轮和散装干货船.非道路移动源已成为该地区第三大SO2和NOx排放贡献源,分别占珠江三角洲大气污染源SO2和NOx排放总量的8.6%和13.5%.     

长沙市人为源大气污染物排放清单及特征研究

根据收集的长沙市人为源活动水平数据,建立了该地区2014年1 km×1 km人为源大气污染物排放清单.结果显示,2014年长沙市SO_2、NO_x、CO、PM_(10)、PM_(2.5)、BC、OC、VOCs和NH_3排放总量分别为53.5×10~3、78.3×10~3、284.6×10~3、102.3×10~3、42.1×10~3、4.0×10~3、7.2×10~3、64.2×10~3、27.1×10~3t.化石燃料固定燃烧源为最大的SO_2排放贡献源,道路移动源是主要的NO_x贡献源,CO排放主要来自化石燃料固定燃烧源和道路移动源,长沙市VOCs的最大贡献源是溶剂使用源,PM_(10)、PM_(2.5)最主要的排放源是扬尘源,BC最大的排放贡献源为化石燃料固定燃烧源,生物质燃烧源是最大的OC贡献源,NH_3排放主要来源于畜禽养殖和农业施肥.空间分布结果显示,长沙市NH_3的排放在宁乡县、望城区、长沙县、浏阳市分布较多,主要呈现片状分布.其他污染物排放高值区则主要分布在中心城区、工业区及道路分布区域.     

四川省人为源大气污染物排放清单及特征

在收集四川省各城市人为污染源活动水平数据基础上,基于自下而上和自上而下结合的清单构建方法,选取排放因子并结合GIS技术,建立了该地区2015年1 km×1 km人为源大气污染物排放清单.结果表明,2015年四川省人为源SO_2、NO_x、CO、PM_(10)、PM_(2.5)、BC、OC、VOCs和NH_3排放量分别为444.9×10~3、820.0×10~3、3 773.1×10~3、1 371.6×10~3、537.5×10~3、28.7×10~3、53.1×10~3、923.6×10~3和988.0×10~3t.电厂和工业锅炉等燃煤排放贡献了95%以上的SO_2,移动源、化石燃料燃烧源和工艺过程源分别贡献了54%、23%和20%的NO_x,以钢铁和建材制造为主的工艺过程源分别贡献了20%的PM_(10)和34%的PM_(2.5),以道路扬尘为主的扬尘源分别贡献了60%的PM_(10)和35%的PM_(2.5),生物质燃烧分别贡献了33%的BC和51%的OC,以机械加工、建筑装饰、电子设备制造、印刷和家具等行业为主的溶剂使用源贡献了46%的VOCs,NH_3主要来自畜禽养殖和氮肥施用等农业部门排放,分别占总排放量的70%和25%.污染物空间分布结果显示,四川省各项大气污染物主要集中分布于人口最为密集,农业和工业均较为发达的四川盆地和攀枝花部分区域,其中,以成都、德阳和绵阳为代表的成都平原城市群为四川盆地内的主要排放高值区域.所建立的排放清单存在一定不确定性,后续研究中应针对活动水平数据获取的不足开展数据收集工作,加强排放贡献较大典型污染源的排放因子本地化研究工作,逐步完善四川省大气污染物排放清单,为四川省复合型大气污染研究和防治提供科学支撑.     

一次航班飞行全过程大气污染物排放特征

飞机发动机以航空煤油为燃料,在运行过程中会排放多种大气污染物,对空气质量和人体健康存在较大影响.选择A320作为典型机型,提取了一次真实航班飞行过程中的机载飞行数据,基于BM2及BM2-FOA耦合模型,获得了其在飞行全过程中每一时刻CO、UHC、NO_x及PM_(2.5)的排放指数,并计算了CO、UHC、NO_x、SO_2、CO_2及PM_(2.5)的精确排放量.结果表明,飞行过程中CO和UHC排放指数与推力变化趋势相反,数值范围分别为0.67~595.34 g·kg~(-1)和0.05~0.43 g·kg~(-1).NO_x排放指数与燃油流量变化趋势一致,数值范围是0.96~114.25 g·kg~(-1).PM_(2.5)排放指数全过程变化较小,约为0.25~0.36 g·kg~(-1).飞行全过程中,CO_2排放总量最大,约为2.0×10~4kg.同时,NO_x的排放量约为213.4 kg,SO_2也排放了24.5 kg.CO、PM_(2.5)和UHC的排放量分别为7.5、2.2和0.5 kg.将本次精确计算结果与使用ICAO基准模型对LTO起降阶段的估算结果进行对比后发现,基准模型LTO飞行时间较真实时间偏长37%.基准模型估算LTO阶段CO、UHC污染物排放量偏高,NO_x偏低,且偏差较大;而SO_2、CO_2和PM_(2.5)的排放量估算结果偏差相对较小.与机动车相比,A320飞机的一次LTO起飞着陆飞行,NO_x排放量约等于一辆小客车行驶8.6×10~4km,或相当于1274辆小客车1 d的排放量.     

辽宁省人为源大气污染物排放清单及特征研究

为全面评估辽宁省关键大气污染物排放状况,系统收集和整理全省基础活动水平信息,采用排放因子法建立了该省2012年人为源大气污染物排放清单.结果显示,2012年辽宁省SO_2、NO_x、CO、PM10、PM_(2.5)、BC、OC及NH_3排放总量分别为1434.8×10~3、1632.3×10~3、6682.9×10~3、1529.9×10~3、1087.8×10~3、74.5×10~3、176.1×10~3t及880.4×10~3t.BC和OC最大贡献源为生物质燃烧源,排放集中分布在辽宁中、西部;NH_3主要来自畜禽养殖与化肥施用,排放高值区位于辽宁中部农业畜牧业发达地区;其他污染物主要来自固定燃烧源和工艺过程源,集中分布在辽宁中部城市群以及大连金州区、甘井子区和普兰店区.大连、沈阳是SO_2、NO_x、NH_3和颗粒物主要排放城市,鞍山和本溪由于钢铁行业发达,成为CO排放量最大的城市.基于卫星观测获得的NO_2垂直柱浓度对NO_x排放空间分布进行评估,两者相关性系数为0.57(p0.01).辽宁省级排放清单与国家尺度排放清单在一定程度存在差异,主要原因在于采用的活动水平和污染物控制效率的不同,基于详细本地化污染源信息建立的省级排放清单可以较好地反映实际情况.建议完善点源排放特征信息并加强本地化测试,进一步降低省级排放清单不确定性.     

基于达标约束的南京市环境空气质量情景模拟

以2030年南京市6项污染物达标为约束,在2015年大气污染物排放清单基础上,利用CMAQ模型分析了PM_(2.5)对南京本地不同前体物排放的敏感性,通过情景分析预测排放清单,模拟了4种减排情景的空气质量变化,最终获得达标约束下大气污染物总量控制指标.模拟结果显示,减少一次颗粒物PPM (primary particulate matter)排放对降低大气中的PM_(2.5)浓度最为有效;在周边地区减排的基础上,本地减少PPM排放对PM_(2.5)年均浓度下降的相对贡献可达88%,其次为NH_3、NOx、SO_2与VOCs减排,其相对贡献分别为10. 3%、5. 5%、3. 2%与0. 5%;相比2015年,4种情景下南京市主要大气污染物减排比例在22%～53%,未来控制活动水平对减排SO_2、NH_3与CO较有效,而NOx和VOCs末端治理方面还有较大空间;将SO_2、NOx、PM10、PM_(2.5)、BC、OC、CO、VOCs及NH_3的排放量分别控制在2. 43×104、8. 47×10~4、9. 42×10~4、3. 74×10~4、0. 19×10~4、0. 30×10~4、26. 56×10~4、13. 08×10~4及1. 50×10~4t以内时,预计南京市6项污染指标可以达到国家环境空气质量二级标准.     

乌鲁木齐市散煤燃烧大气污染物排放清单及时空分布特征

为研究乌鲁木齐市散煤燃烧对大气污染物的贡献情况,根据实地调研收集到的散煤燃烧活动水平数据,利用排放因子法建立2015年乌鲁木齐市散煤燃烧PM_2.5、SO₂和NO_x的排放清单,利用ArcGIS空间分析工具进行空间分布特征分析,使用蒙特卡罗方法进行不确定性分析.结果表明:2015年散煤燃烧排放PM_2.5、SO₂、NO_x分别为1.70×104、4.13×104、2.80×103 t.PM_2.5和SO₂排放的主要贡献区域为乌鲁木齐县,分别占排放总量的27.35%和26.23%,这是由于乌鲁木齐县社区居民和大棚种植耗煤量较大所致;NO_x排放的主要贡献区域为米东区,贡献率高达28.03%,这是因为米东区社区居民所用炉灶为手动炉排层燃炉灶,其排放因子较大所致.空间分布特征表明,污染物主要分布在米东区南部、沙依巴克区北部及乌鲁木齐县中部.不确定性分析表明,村庄、社区、大棚种植、商业和事业单位在95%的置信区间时不确定性分别为-69%~165%、-57%~116%、-68%~171%和-67%~165%.蒙特卡罗预测结果（平均值）高于排放清单的计算结果.研究显示,乌鲁木齐市散煤燃烧对污染物排放贡献较大,并且具有明显的季节性和区域性特征.      

兰州盆地人为源大气污染物网格化排放清单及其空间分布特征

基于所搜集的兰州盆地各类人为污染源排放大气污染物的活动水平数据及其排放因子,采用"自下而上"的方法建立了2009年兰州盆地(石油化工城市)1 km×1 km的7种(类)大气污染物网格化排放清单,并对其来源和空间分布特征进行了分析研究.结果显示:2009年兰州盆地NOx、SO_2、VOCs、CO、PM_(10)、PM_(2.5)和NH3的排放总量分别为1.2×10~5、8.8×10~4、4.3×10~4、4.1×10~5、9.6×10~4、4.2×10~4和1.4×10~4t;工业燃烧排放是兰州盆地NO_x和SO_2的主要贡献源,分别占其总排放量的85.70%和52.55%;工业非燃烧过程排放是VOCs的最大贡献源,占总排放量的81.25%;工业点源和工业非燃烧过程排放是CO的两大贡献源,分别占其总排放量的33.97%和28.32%;PM_(10)和PM_(2.5)主要来源于工业非燃烧过程,贡献分别为51.09%和55.12%;氮肥使用和禽畜养殖是NH_3排放最大的贡献源,分别占其总排放量的39.20%和30.70%.空间分布特征表现为:以工业源为主要排放源的NO_x、SO_2、VOCs、CO、PM_(10)、PM_(2.5)主要分布在工业和人口最为集中的兰州盆地市区一带,NH_3的排放则主要集中在榆中县和皋兰县交界的农村地区.同时,还对2014年工业燃烧源和道路移动源的7种(类)大气污染物排放量进行了估算,并与2009年进行了排放比较研究.结果表明,2014年工业污染源的7种(类)污染物排放量与2009年相比平均增幅不高,最高不超过30%,但移动源污染物排放量却大幅增加,增幅将近1倍.此外,基于排放因子及活动水平的不确定性,本研究对排放清单的结果进行了不确定性分析,并通过蒙特卡罗模拟对各污染物的排放量进行了评估.本排放清单的建立,不仅填补了兰州盆地大气污染物网格化排放清单的空白,还可为兰州盆地大气污染物排放清单更新、区域环境过程、大气复合污染成因及大气污染预警技术等相关研究提供基本方法手段及基础数据.