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2010-2022年陕西省人为源大气氨排放清单及未来减排潜力
1
作者
高可心
马正权
+8 位作者
郑怡
贾宏涛
努尔麦麦提·艾尔肯
麦麦提·斯马义
王国航
黄梓豪
苏麦耶·亚森
玛依努尔·莫沙
苏麦亚·乌斯曼
《环境科学研究》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期1680-1693,共14页
为了解陕西省人为源氨(NH_(3))的排放特征,基于排放因子法和“自上而下”的县级活动水平收集方法,建立2010-2022年陕西省及其地级市的人为源NH_(3)排放清单,运用STIRAT模型、基于LSTM滑动窗口的BP神经系统模型和情景模拟法,预测2023-203...
为了解陕西省人为源氨(NH_(3))的排放特征,基于排放因子法和“自上而下”的县级活动水平收集方法,建立2010-2022年陕西省及其地级市的人为源NH_(3)排放清单,运用STIRAT模型、基于LSTM滑动窗口的BP神经系统模型和情景模拟法,预测2023-2035年人为源和畜禽养殖的NH_(3)排放变化趋势,量化分析不同发展结构和排放控制措施对NH_(3)排放影响的差异性。结果表明:①2022年陕西省NH_(3)排放总量为24.48×10^(4)t,畜禽养殖和氮肥施用是该省NH_(3)排放的主要贡献者,贡献率分别为63.2%和19.5%,其他人为源贡献率为17.3%。2022年陕西省人为源NH_(3)排放量最高和最低的城市分别为榆林市和铜川市,对全省排放总量的贡献率分别为23.7%和2.1%。②2010-2022年陕西省人为源NH_(3)排放总量呈明显下降趋势,年均下降率为2.9%,NH_(3)排放量时间变化趋势主要受畜禽养殖活动的影响。③2023-2035年陕西省NH_(3)排放总量在粗放发展状态下呈增长态势,2035年排放量较2020年增长约110%。基于2020年控制政策下的基准发展模式,人为源和畜禽养殖NH_(3)排放量均于2030年左右达到高峰(分别为33.01×10^(4)和18.90×10^(4)t),与“碳达峰”时间一致,其2035年排放量较2020年分别增加39.9%和18.3%;在绿色发展情景下,2035年人为源NH_(3)排放量较2020年下降14.42×10^(4)t;在GAINS模型建立的政策加强(PR)减排情景下,2035年人为源和畜禽养殖的NH_(3)排放量较2020年分别下降36.4%和16.9%~37.8%。研究显示,当前NH_(3)排放控制措施支持陕西省2030年前完成“碳达峰”目标,但之后的减排效果不明显;PR情景假设中,通过建设低排放房舍、粪便覆盖储存和低NH_(3)施用等多种减排措施相互组合可以提高减排效果,从而达到重点控制畜禽养殖源NH_(3)排放的目的。
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关键词
NH_(3)排放清单
STIRPAT情景模拟
BP神经网络
NH3减排潜势
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职称材料
题名
2010-2022年陕西省人为源大气氨排放清单及未来减排潜力
1
作者
高可心
马正权
郑怡
贾宏涛
努尔麦麦提·艾尔肯
麦麦提·斯马义
王国航
黄梓豪
苏麦耶·亚森
玛依努尔·莫沙
苏麦亚·乌斯曼
机构
新疆农业大学资源与环境学院
新疆农业大学
出处
《环境科学研究》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期1680-1693,共14页
基金
新疆维吾尔自治区重点实验室开放课题(No.23XJTRZW13)
新疆维吾尔自治区“天池英才”引进计划-青年博士项目
环境模拟与污染控制国家重点联合实验室(北京大学)开放基金项目(No.22K02ESPCP)。
文摘
为了解陕西省人为源氨(NH_(3))的排放特征,基于排放因子法和“自上而下”的县级活动水平收集方法,建立2010-2022年陕西省及其地级市的人为源NH_(3)排放清单,运用STIRAT模型、基于LSTM滑动窗口的BP神经系统模型和情景模拟法,预测2023-2035年人为源和畜禽养殖的NH_(3)排放变化趋势,量化分析不同发展结构和排放控制措施对NH_(3)排放影响的差异性。结果表明:①2022年陕西省NH_(3)排放总量为24.48×10^(4)t,畜禽养殖和氮肥施用是该省NH_(3)排放的主要贡献者,贡献率分别为63.2%和19.5%,其他人为源贡献率为17.3%。2022年陕西省人为源NH_(3)排放量最高和最低的城市分别为榆林市和铜川市,对全省排放总量的贡献率分别为23.7%和2.1%。②2010-2022年陕西省人为源NH_(3)排放总量呈明显下降趋势,年均下降率为2.9%,NH_(3)排放量时间变化趋势主要受畜禽养殖活动的影响。③2023-2035年陕西省NH_(3)排放总量在粗放发展状态下呈增长态势,2035年排放量较2020年增长约110%。基于2020年控制政策下的基准发展模式,人为源和畜禽养殖NH_(3)排放量均于2030年左右达到高峰(分别为33.01×10^(4)和18.90×10^(4)t),与“碳达峰”时间一致,其2035年排放量较2020年分别增加39.9%和18.3%;在绿色发展情景下,2035年人为源NH_(3)排放量较2020年下降14.42×10^(4)t;在GAINS模型建立的政策加强(PR)减排情景下,2035年人为源和畜禽养殖的NH_(3)排放量较2020年分别下降36.4%和16.9%~37.8%。研究显示,当前NH_(3)排放控制措施支持陕西省2030年前完成“碳达峰”目标,但之后的减排效果不明显;PR情景假设中,通过建设低排放房舍、粪便覆盖储存和低NH_(3)施用等多种减排措施相互组合可以提高减排效果,从而达到重点控制畜禽养殖源NH_(3)排放的目的。
关键词
NH_(3)排放清单
STIRPAT情景模拟
BP神经网络
NH3减排潜势
Keywords
NH_(3)emission inventory
STIRPAT scenario simulation
BP neural network
NH3 emission reduction potential
分类号
X511 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
2010-2022年陕西省人为源大气氨排放清单及未来减排潜力
高可心
马正权
郑怡
贾宏涛
努尔麦麦提·艾尔肯
麦麦提·斯马义
王国航
黄梓豪
苏麦耶·亚森
玛依努尔·莫沙
苏麦亚·乌斯曼
《环境科学研究》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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