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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。 相似文献
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基于2018年现场实测数据,以山东省为典型案例研究,综合考虑现有生产技术、生产规模、炉型工艺及年垃圾焚烧量等因素,自下而上构建山东省垃圾焚烧发电厂PCDD/Fs排放清单,并采用空气质量模型CALPUFF定量评估现状及不同情景下垃圾焚烧PCDD/Fs排放及其环境影响.结果表明:PCDD/Fs排放因子范围为24.68~290.90ngTEQ/t,平均值为75.11ngTEQ/t,年排放量为1.07gTEQ,排放因子、排放量均低于已有研究.从炉型维度分析:炉排炉排放因子低于循环流化床,表明其PCDD/Fs排放控制水平较好;从空间分布维度分析:潍坊市,济宁市和淄博市的垃圾焚烧量最大,其排放量与大气模拟浓度也相对较高;从情景对比维度分析:标准加严、垃圾焚烧率提高的未来情景更符合山东省垃圾焚烧电厂的未来发展规划要求,同时也可达到降低PCDD/Fs排放及其环境影响的目标;相比2018年基准情景,该情景下的年排放量以及年均浓度贡献将分别下降22.73%,24.19%. 相似文献
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超低改造下中国火电排放清单及分布特征 总被引:1,自引:1,他引:1
本研究基于2018年火电在线监测和环境统计等数据,自下而上编制了中国高分辨率火电行业排放清单,并核算了排放浓度、排放因子和排放量.结果表明超低排放政策效果显著:2018年火电SO2、NOx和烟尘平均排放浓度分别为37.57、 56.71和7.41mg·m-3.比2015年分别下降58.71%、 43.12%和60.79%;中国燃煤机组的SO2、 NOx和烟尘平均排放因子分别为0.30、 0.48和0.06 g·kg-1,比2015年分别下降55.2%、 36.84%和62.5%;中国火电SO2、 NOx、烟尘和PM2.5总排放量分别为72.14、 118.38、 14.90和13.59万t·a-1,比2015年分别下降41.32%、 19.29%、 48.12%和40.39%. 相似文献
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基于海南省2016年工业环境统计数据,通过自下而上的方法建立海南省2016年工业大气污染源排放清单,并利用中国多尺度排放清单模型(MEIC)排放清单进行背景源补充,使用CALPUFF模型进行大气污染模拟。污染物排放清单结果显示,2016年海南省SO_2、NO_x、CO、PM_(2.5)、PM(10)、黑碳(BC)、有机碳(OC)、挥发性有机物(VOCs)和NH3的排放量分别为1.50×10~4、5.10×10~4、4.56×10~5、2.34×10~4、2.10×10~4、3.50×10~3、1.20×10~4、4.96×10~4、6.50×10~4 t,其中SO_2主要排放源为化石燃料固定燃烧源(分担率66.67%),NO_x主要排放源为交通源(分担率51.18%),CO、PM_(10)、PM_(2.5)主要排放源为生活源(分担率分别59.01%、81.28%和87.62%),VOCs主要排放源为工业溶剂使用源(分担率75.91%),NH_3主要排放源为农业源(分担率93.54%)。排放量较大的区域集中在儋州市、澄迈县一带。SO_2、NO_x年均最大浓度均出现在海口市,PM_(10)、PM_(2.5)年均最大浓度均出现在定安县。交通源对全省污染物浓度贡献突出,工业源虽然对颗粒物浓度贡献率较低,但仍需加强PM_(2.5)治理。 相似文献
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基于火电企业在线监测数据、环境统计数据、排污许可及火电排放清单等,分析各统计口径下的海南火电大气污染物排放量差异,并基于在线监测数据分析海南省火电排放时间变化规律.分别设置现状、排污许可及超低排放3种情景,采用CALPUFF模型分析3种情景下火电厂对海南大气环境的影响.结果显示,不同统计口径下火电厂各污染物排放量差异较大,最大差值可达到5.65倍;在时间维度上,海南省火电行业污染物排放量月际分布较平稳,每月污染物排放量约占全年的7%~10%,24h变化呈现明显“两峰两谷”特征.在大气环境影响方面,火电企业大气SO2、NOx、PM2.5、PM10浓度分布总体呈现西部高东部低的趋势.现状情景下火电企业对各城市年均浓度影响范围为SO2 0.001~0.015μg/m3、NOx 0~0.01μg/m3、PM10 0.001~0.006μg/m3、PM2.5 0~0.003μg/m3,最高浓度基本出现在东方市、临高县.火电厂对大气环境的影响程度为许可情景>现状情景>超低情景,执行排污许可时火电厂排放PM10和NOx对各城市均值年均浓度较现状情景分别增加50%和38%;全面实施超低排放后,火电厂对大气环境影响有明显改善,SO2和PM2.5对各城市均值年均浓度较现状情景分别降低57%和69%. 相似文献
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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(PM2.5)/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(PM2.5)/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(PM2.5)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. 相似文献
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伴随着超低排放技术在中国火电行业的广泛应用,中国火电行业排放水平已发生了显著变化.故现有火电排放清单排放因子和排放量等无法反映当前火电污染物排放提标情况.基于全国火电在线监测(CEMS)、环境统计和排污许可等数据,提出一种自下而上逐企业建立中国火电行业排放清单的方法.与传统方法相比较,该方法的特点是更加全面的考虑了火电行业超低技术,实际排放浓度与活动水平等综合因素.作为实例,本文基于所提出的火电行业排放清单的方法计算了新的2015年中国火电行业排放清单(HPEC).结果表明2015年全国火电厂SO2、NOx和烟尘平均排放浓度范围分别为7.88~208.57、40.33~238.2和5.86~53.93mg/m3.北京、上海火电排放基本达到《煤电节能减排升级与改造行动计划(2014~2020年)》制定的超低改造目标;绝大部分的省份SO2、NOx在线监测均值小于排污许可执行标准均值.中国燃煤机组的SO2、NOx、烟尘排放因子平均值分别为0.67、0.76、0.16g/kg(以入炉煤计).全国火电CO、VOCs、NOx、SO2、PM10、PM2.5总排放量分别为403.87、10.73、122.94、146.68、28.72和22.80万t/a,平均排放绩效值分别为1.06、0.03、0.32、0.39、0.08、0.06g/(kW×h). 相似文献
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