宁波市机动车污染物排放特征研究

在实地调研了宁波市机动车一系列参数的基础上,应用IVE模型计算获得了当地机动车CO、HC、NOX和PM10的排放因子,计算了基于行驶里程的机动车4种污染物的排放量,并分析了不同车型对于污染物排放的分担率。结果表明:宁波市2008年机动车CO、HC、NOX和PM104种污染物的排放量分别为125467.4t、8736.9t、22393.0t和487.0t,乘用车对CO和HC排放量的贡献最大,分别占57%和48%,大型车辆(包括公交车和重型货车)对NOX和PM10的贡献率较大,占约70%～80%。

基于AERSCREEN模式的山西省焦化企业苯并[a]芘防护距离估算及影响分析

以2012年山西省焦化企业为研究对象,采用AERSCREEN模式估算了249个焦化企业的苯并[a]芘(BAP)防护距离,并结合舆情数据分析了焦化企业BAP排放对周边人群的影响。结果显示,山西省11个地级市都有焦化企业分布,主要集中在中部和西南部地区,其中运城市焦化企业数最多、吕梁市BAP年排放量最大、太原市舆情条数最多。山西省土地总面积为15.98万km^2,其中焦化企业BAP防护距离内面积为1.79万km^2,占比为11.20%,其中太原市、临汾市、长治市、晋中市和吕梁市5个地级市的BAP防护距离内面积占比超过平均水平。舆情点位及条数不仅与本地焦化企业(包括BAP年排放量和BAP防护距离)分布有关,而且还与人群的环保意识以及周边地区的焦化企业(包括BAP年排放量和BAP防护距离)分布有关。此外,还对结果的不确定性进行了讨论。

AERMOD模型中高空数据在多地理时区下的应用

我国从西到东横跨5个地理时区,而行政时区统一采用首都北京所在东八区作为标准时间。常规高空观测气象数据为一天两测,分别对应我国的早8时和晚20时,均距离各时区的日出时间较远,在AERMOD模型中难以反映白天真实的边界层发展状况。采用统一的地面和高空气象数据,通过改变高空数据中的经度设置各地理时区气象数据情景,并设置三类典型污染源,在AERMOD中模拟分析了采用常规一天两测高空数据和日出时刻高空数据时,大气污染物的浓度变化规律。结果表明,采用常规数据计算的对流混合层高度偏高,预测的大气污染物浓度偏低,建议在AERMOD模型中选用逐时高空数据,并开启AERMET中的Sunrise选项以采用最接近日出时间的高空数据。

AERMOD模型中地表参数对大气污染物最大小时浓度的影响规律

针对不同高度污染源，研究地表参数对污染物最大小时浓度的影响规律。研究结果表明：（1）当粗糙度增加时，距低架源350m外最大小时浓度先降低后增加；距中等高度源350m外最大小时浓度先增加后降低；高架污染源最大小时浓度逐渐降低。（2）当反照率增加时，距低架源300m外最大小时浓度保持不变；距中等高度源300m外最大小时浓度先增大再减少最后保持不变；距高架源150～450m最大小时浓度逐渐增加，其他范围内保持不变。（3）当波文比增加时，在邻近低中高度污染源区域，最大小时浓度逐渐减小，其他范围保持不变；高架源最大小时浓度保持不变。

我国环境影响评价VOCs模拟研究进展

VOCs污染防治是目前我国大气污染治理的重点工作之一。通过收集、整理、分析我国重点行业建设项目环评报告书,并与美国VOCs模拟研究现状进行对比,从模拟因子、评价标准、模拟程度等方面出发,分析了建设项目环评VOCs模拟工作中存在问题,提出建议对策,旨在为规范我国环境影响评价领域VOCs模拟提供参考。