计算流体力学模拟街道峡谷特征和风向对细颗粒物污染扩散的影响

街道峡谷结构和风向会对街道峡谷内的污染物浓度和扩散特征带来一定影响。利用计算流体力学(CFD)软件,针对街道峡谷高宽比、建筑物间隔(建筑物间空隙与街道总长度的比值)和风向对街道峡谷内细颗粒物扩散的影响进行数值模拟。模拟结果表明,建筑物间隔为20%,风向为北风,风速为3m/s,街道峡谷高宽比分别为1∶2、1∶1和2∶1时,街道中心线距地面1.5m高度细颗粒物最大质量浓度分别位于-19.3、-88.0、-19.3m(以与街道中心点的距离计,正值表示在街道中心点以东,负值表示在街道中心点以西,下同)位置,为37.5、46.4、28.4μg/m3。街道峡谷高宽比为1∶1,风向为北风,风速为3m/s,建筑物间隔分别为0、20%和40%时,街道中心线距地面1.5m高度的细颗粒物最大质量浓度分别位于148.0、-92.3、-186.7m位置,为88.1、31.6、33.7μg/m3。街道峡谷高宽比为1∶1,建筑物间隔为20%,风速为3m/s,且分别处于西风、北风和西南风时,街道中心线距地面1.5m高度的细颗粒物最大质量浓度分别位于165.3、58.0、1.5m位置,为10.6、11.2、16.0μg/m3。可见,CFD模拟近地面污染物扩散时应考虑街道峡谷结构和风向的影响。

乌鲁木齐市固定燃烧点源大气污染物排放清单

通过现场调研结合物料衡算法、排放因子法,建立了2015年乌鲁木齐市固定燃烧点源大气污染物CO、NOx、SO2和PM2.5排放清单。结果表明,2015年乌鲁木齐市CO、NOx、SO2、PM2.5的排放量分别为4.41×10^4、6.20×10^4、4.61×10^4、1.57×10^4t;从排放污染物的行业来看,采矿与制造业对4种污染物排放的贡献最大,其对CO、NOx、SO2、PM2.5排放的贡献率分别为49.02%、42.17%、48.40%、78.55%。从地区分布来看,米东区污染物排放量最大,其对CO、NOx、SO2、PM2.5排放的贡献率分别为46.99%、45.90%、51.69%、29.68%。从排放时间来看,供暖季污染物的排放量明显高于非供暖季,白天的污染物排放量高于夜晚。采用蒙特卡罗统计法分析预测的污染物排放量与排放清单计算结果较为接近。

天津冬季PM_(2.5)中水溶性无机离子污染特征研究

2015年12月3—21日对天津冬季 PM2.5进行了采样分析,重点分析了 Na^+、Mg^(2+)、NH_4^+ 、Ca^(2+)、K^+、Cl^-、SO_4^(2-) 、NO_3^-8种水溶性无机离子,结合风速、相对湿度、温度等气象资料,并利用主成分分析对水溶性无机离子来源进行了解析。结果表明,风速小、气温高和相对湿度大的天气条件以及冬季燃煤的人为原因是引起霾天的重要原因。采样期间PM_(2.5)平均质量浓度为104.22μg/m^3。霾天中,轻微霾天、轻度霾天、中度霾天、重度霾天的PM_(2.5)中总离子平均质量浓度分别为27.63、26.89、105.03、143.92μg/m^3,远高于非霾天的15.43μg/m^3。SO_4^(2-)是水溶性无机离子中含量最高的离子,约占总离子的1/3,SO_4^(2-)、NO_3^-、Cl^-和NH_4^+浓度之和占总离子的90%以上。随着霾程度加重,NH_4NO_3占比增加,(NH_4)_2SO_4占比减少。水溶性无机离子主要来源于海盐粒子、生物质燃烧、机动车尾气排放和燃煤等。

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PM2. 5、SO_2和NOx的排放清单,利用Arc GIS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PM2. 5、SO_2、NOx分别为1. 70×10~4、4. 13×10~4、2. 80×10~3t. PM2. 5和SO_2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;NOx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.

乌昌石区域的非金属矿物制品业大气污染物排放清单研究

建立了乌昌石区域非金属矿物制品业CO、NOx、SO2、PM2.5和PM105种大气污染物的排放清单,并进行了时空分布特征分析,初步探究了估算的不确定性。结果显示,乌昌石区域非金属矿物制品业CO、NOx、SO2、PM2.5和PM 10总排放量分别为3.71×10^4、2.76×10^4、3.10×10^4、3.04×10^4、1.29×10^5t。熟石膏行业是CO的主要排放源;水泥(干法)行业是NOx、SO2、PM2.5和PM 10的主要排放源。乌鲁木齐市是CO、NOx和SO2排放量的最大贡献源;石河子市是PM2.5和PM 10排放量的最大贡献源。乌昌石区域5月至9月是一年中污染物排放的高峰期,11:00至20:00是一天中污染物排放的高峰期。空间上,乌昌石区域的污染物排放主要分布在乌鲁木齐市中部、西南部以及石河子市。

乌昌石区域化石燃料固定燃烧点源大气污染物排放清单及时空分布

建立了2015年乌昌石区域化石燃料固定燃烧点源大气污染物(NOx、SO2、PM2.5和PM10)的排放清单,并对污染物的时空分布特征进行了分析。结果表明,2015年乌昌石区域化石燃料固定燃烧点源NOx、SO2、PM2.5和PM10的年排放量分别为2.10×105、1.52×105、4.28×104、8.35×104 t。从行业上来看,电力生产与供应行业对NOx、SO2、PM2.5和PM10的贡献率最大,分别为70.78%、66.56%、51.10%、49.98%;从化石燃料上来看,煤炭对NOx、SO2、PM2.5和PM10的贡献率最大,分别为95.63%、99.84%、99.70%、99.84%;从锅炉类型上来看,煤粉炉对NOx、SO2、PM2.5和PM10的贡献率最大,分别为84.20%、85.09%、83.43%、84.06%。固定燃烧点源污染物排放呈现出明显的时间变化特征,采暖季污染物排放量明显高于非采暖季,一天中白天的污染物排放量高于夜晚。空间分布显示,大气污染物的排放源主要集中在乌鲁木齐市、五家渠市和昌吉市。

道路空气颗粒物污染与骑行流的相关性研究

为研究道路交叉口、公交车站的PM_(2.5)和PM_(10)的浓度与骑车人、行人的相关性,2017年4月,利用OPS测量颗粒物浓度,在天津选择采样点进行了采样分析。结果表明,采样期间PM_(2.5)和PM_(10)浓度与风速、能见度呈负相关,而与相对湿度和温度呈正相关。PM_(2.5)/PM_(10)比值的频率分布在0.10~0.30,占比为76.88%。在道路交叉口,相对机动车和行人,骑车人对PM_(2.5)浓度的影响大;在公交车站,相比骑车人,上下车乘客对颗粒物浓度的影响大。研究结果对城市颗粒物污染控制、道路交通规划等有一定指导意义。

乌鲁木齐市非金属矿物制品业大气污染物排放清单与时空分布

基于乌鲁木齐市各类非金属矿物制品业的活动水平数据及其排放因子,建立了2015年乌鲁木齐市3种大气污染物的排放清单。2015年乌鲁木齐市非金属矿物制品业大气污染物NO_x、SO_2和PM_(2.5)的排放总量分别为1.17×10~4 t、1.63×10~4 t和8.35×10~3 t。混凝土配料行业是NO_x和SO_2的主要排放源,占比分别为56.77%和71.72%;PM_(2.5)的排放源主要是水泥(干法)行业,占比为70.23%。米东区是对NO_x、SO_2和PM_(2.5)排放量的最大贡献区域,头屯河区是NO_x和SO_2的第二大贡献区域,达坂城区是PM_(2.5)的第二大贡献区域。污染物在5～9月处于排放高峰期。蒙特卡罗法模拟结果表明,混凝土配料制品行业95%置信区间的不确定性最高,为-72%～157%。

乌鲁木齐市非道路移动源排放清单研究

为研究2015年乌鲁木齐市非道路移动源排放状况,根据调研收集得到的乌鲁木齐市非道路移动源活动水平数据和排放因子方法建立非道路移动源排放清单。结果表明2015年乌鲁木齐市非道路移动源CO、NOx、VOCs、PM2.5的排放量分别为3 033.59、5 143.39、761.63、338.41 t。乌鲁木齐市非道路移动源污染物排放新市区的贡献最大,贡献率分别为53.16%、55.46%、60.04%、33.85%;各区县非道路移动源排放贡献中,除新市区外其余7个区县最大贡献源均为农业机械及工程机械,而新市区最大贡献源为飞机。