区域高时空分辨率VOC天然源排放清单的建立

将中尺度气象模式MM5应用于估算VOC天然源排放的研究 ,建立了高时空分辨率VOC天然源排放清单的估算方法 .根据方法需要 ,确定了我国部分树木排放异戊二烯和萜烯的标准排放因子 ,各植被类型排放各种VOC的标准排放因子 ,以及各植被类型季节平均的叶生物量密度 .应用该方法估算了华南地区满足区域空气质量数值模拟要求的高时空分辨率VOC天然源排放清单 .结果表明 ,华南地区夏季典型日的VOC天然源排放总量约 1 .1 2× 1 0 4 t,VOC排放速率具有明显的时空分布 ,其中地理分布取决于植被类型及其分布 ,日变化规律则依赖于太阳辐射和温度的高低 .

武汉市道路扬尘源排放清单及空间分布特征研究

参考AP-42方法的采样规范(USEPA,2011),对武汉市13个城区的不同类型道路采集了137个扬尘样,并记录采样面积、车流情况、车道状况、地理位置、周围环境以及气象数据要素信息,得到了不同类型道路的积尘负荷,估算了其扬尘排放因子和排放量.结果表明:武汉总城区尘负荷由大到小顺序为支路>次干道>主干道>快速路,其中支路平均尘负荷为2. 396 g/m2,快速路为0. 852 g/m^2,远城区平均尘负荷是主城区平均尘负荷的2倍左右.各类型道路不同粒径范围的道路交通扬尘排放因子大小顺序为支路>次干路>主干路>高速路,与尘负荷大小趋势一致.2016年道路交通扬尘源TSP的年排放量为156 931. 4 t,PM10的年排放量为39 868. 7 t,PM_(2.5)的年排放量为11 574. 8 t,其不确定性范围分别为-24. 7%～31. 4%、-31. 3%～32. 9%、-31. 8%～30. 5%.其中主干道扬尘排放量最大,其TSP、PM_(10)和PM_(2.5)的年排放量分别为64 447. 1、16 372. 9和4 753. 4 t.

基于遥感数据的秸秆焚烧源排放清单及时空分布特征

分析秸秆焚烧事件引起的空气污染状况,常使用CMAQ、NAQPMS、WRF-CHEM等模型进行空气质量模拟,而污染源排放清单是模拟模型的关键输入.为满足模型清单输入要求,以2014年5月7日四川盆地内发生的一次由油菜秸秆焚烧引起的重污染事件为例,采用排放因子法进行污染物年排放量估算,结合卫星火点数据、土地利用数据对其进行空间特征分析,并使用Bluesky CONSUME模型估算了污染物的烟羽抬升,结合激光雷达获取了气溶胶消光系数以分析其时间特征.结果表明:以2013年为基准年,全年区域内CO、NOx、SO2、PM2. 5、PM10及NMVOC (非甲烷挥发性有机化合物)的年排放量分别为5 791. 022、193. 842、43. 268、574. 602、1 495. 350和1 495. 350 t,成都市、德阳市、绵阳市、眉山市、资阳市各污染物排放量占比分别为13. 90%、22. 39%、31. 81%、12. 11%、19. 79%.各污染物排放量均在地面层呈3个大值中心、2个空值带的分布趋势.采用环境1B卫星和MODIS火点数据结合提取焚烧火点分析发现,5月7日四川盆地内5个城市均存在不同程度的秸秆焚烧情况.经空间分配后发现,此次排放的重点在德阳市及绵阳市南部,污染物排放量最大值出现在德阳市中部,成都市秸秆焚烧火点最少,污染物排放量也最小.受当天大气边界层高度的影响,污染物垂直分布主要集中在35 m以下,并在30 m左右形成污染物极大层.另外,受秸秆焚烧管制影响,在16:00—翌日04:00排放量呈逐渐上升趋势,09:00—16:00排放量较少.研究显示,秸秆焚烧源排放清单与前人研究结果较为一致,排放清单的烟羽抬升结果与气溶胶消光系数的垂直分布较为吻合.

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。

天津市大气污染源排放清单的建立

通过调研天津市工、农业生产和居民生活的统计资料,研究分析文献报道的各种污染源排放因子,计算出天津市各行业、各区县NOx、SO2、NMVOC、CO、NH3、PM10、PM2.5等污染物的排放量,发展了天津市2003年排放源清单.结果显示,天津市2003年各类污染物质的排放量NOx为1.77×105t,SO2为2.59×105t,NMVOC为2.24×105t,CO为1.33×106t,NH3为7.40×104t,PM10为2.52×105t,PM2.5为1.10×105t.从排放源的行业分布来看,燃煤源、汽车移动源、秸秆燃烧源是天津市大气污染物的重要排放源,燃煤源对各污染物的贡献分别为NOx46%,SO284%,NMVOC1%,CO58%,PM1018%,PM2.524%.火电、水泥、钢铁、炼焦、原油加工等行业依然是重要的工业污染排放源,火电对SO2的贡献为13%,钢铁对SO2的贡献为24%,对CO的贡献为30%.2003年天津市区对NOx、SO2、NMVOC、CO等污染物的贡献均高于其它区县,对PM10、PM2.5的贡献也很高;塘沽区对NOx、SO2、NMVOC、CO等污染物的贡献很大,蓟县、武清区、宝坻区对NH3、PM10、PM2.5的贡献很大.

浙江省部分地区大气工业污染源排放清单的建立

依据2010年浙江省污染源普查数据，结合实地调研，计算了浙江省宁波市、湖州市、绍兴市和嘉兴市工业大气污染源中的NOx、SO2、CO，PM2.5、PM10以及VOC的排放量，建立了2010年浙江省部分地区大气工业污染源排放清单。结果显示，2010年4市合计排放：NOx45．33万t，S0238．91万t。CO167．12万t，PM1015．14万t，PM2.57．53万t，VOC7．53万t；其中，宁波市在总排放量的分担率最大。电力热力的生产和供应业对于该地区大气污染源的贡献度最大。

不同人为源排放清单对大气污染物浓度数值模拟的影响:以浙江省为例

应用大气化学模式WRF-Chem(Weather Research and Forecast-Chemistry),分别选用亚洲排放源清单INTEX-B(Intercontinental Chemical Transport Experiment-Phase B)、REASv2.1(Regional Emission inventory in Asia version 2.1)以及全球排放源清单HTAP_v2(Hemispheric Transport of Air Pollution version 2),对浙江省2013年12月进行模拟,分别记为IN、RE和HT试验,研究人为源排放清单对大气污染物浓度数值模拟的影响。结果表明,3组试验合理的反映出PM2.5(空气动力学当量直径小于等于2.5μm的颗粒物,即细颗粒物)、PM10(空气动力学当量直径小于等于10μm的颗粒物,即可吸入颗粒物)和NO_2近地面浓度的时空分布特征,相关系数为0.5~0.8,85%以上的模拟值落在观测值的0.5~2倍范围内,但对SO_2近地面浓度模拟较差。IN、RE、HT试验对PM2.5和PM10的模拟偏差均成递减趋势,约为30%、16%和6%,HT试验的模拟值更加接近观测。INTEX-B清单中PM2.5的一次排放与二次气溶胶前提物SO_2均高于REAS与HTAP清单,因此会导致更多的硫酸盐生成,从而进一步增加PM2.5浓度。HTAP_v2清单中较低的NH3排放会抑制硝酸盐的生成,从而有助于降低PM2.5浓度。3个清单的基准年与模拟年的差异对SO_2浓度模拟的准确性影响更大,INTEX-B清单中SO_2排放量明显高于REASv2.1与HTAP_v2清单,尤其在浙北和沿海工业发达地区,导致IN试验模拟的SO_2在这些地区存在明显高估。3组试验模拟的NO_2浓度偏差最小且更为接近(-8%~4%),主要原因是3个清单在浙江省的NOx排放十分一致。从3组试验结果之间的差异程度来看,浙江省范围内PM2.5、PM10、SO_2和NO_2逐日浓度模拟值之间的平均差异程度分别约为14%、15%、51%和16%,最大差异程度分别为69%、78%、137%和132%。月均浓度与逐日浓度的平均差异程度基本一致,但最大差异程度明显更低。总体来看3组试验模拟的PM2.5、PM10与NO_2的差异程度明显低于SO_2。

基于人为源排放与空气质量响应关系的源排放清单动态更新方法

污染源排放清单是分析污染成因、源解析以及科学制定大气污染防控策略的基础.目前清单构建方法主要关注清单的准确度和时空分辨率的提高,污染源排放清单存在明显的滞后性,迫切需要研究动态更新方法解决滞后性问题.为设计一种计算成本低,高效和高准确度的源排放动态清单更新方法,选择随机森林的气象标准化方法,捕捉污染物与人为源排放变化之间的响应关系,根据该响应关系以及所选取的基础清单设计了基于人为源排放与空气质量响应关系的多尺度排放清单更新构建方法(REQEI),以MEIC清单为例进行方法的验证和应用评估:首先,计算得到基于2015年MEIC清单的2016~2021年人为源排放与空气质量响应关系多尺度排放清单(REQEI_MEIC),通过横向比较法和模式验证法检验了REQEI_MEIC清单的适用性和合理性,从而证明该清单构建方法的可行性.结果表明,REQEI_MEIC清单和MEIC排放量与各地实际排放量偏差以及两清单的模式验证效果总体较为一致,在部分地区,REQEI_MEIC的排放量更接近实际排放量,并且污染物模拟效果也能得到一定改善.该清单构建方法在大大节省工作量的基础上,可以构建具有同等效果的污染物排放清单,并且可拓展性强,根据基础清单的特点进行优化,可用于构建不同时空尺度、不同精度以及各种污染物类型的排放清单;该方法通过人为源排放与空气质量响应关系以及空气质量变化特征快速推算清单,加快了清单更新速度,适用于实现现有清单的快速动态更新,能够在一定程度上减小排放清单时空局限性对污染成因分析带来的限制.

大气环境中易挥发性有机物(VOCs)排放源清单研究

随着社会发展步伐的迅速加快,大气环境污染的问题日渐突出,给人们健康带来较大的危害。现在人们对生活质量的要求逐渐变高,大气中有害组分如PM_(2.5),NO_(x),臭氧,VOCs等被人们所重视。近年来很多企业或高校对易挥发性有机物(VOCs)的研究越来越注重,但由于VOCs产生环节及排放特征复杂多变,因此易挥发性有机物排放源清单的工作较为滞后。介绍了污染源清单研究的三种主要方法,并着重介绍了污染源调查法以及在工业园区具体的实施案例,最终给出了VOCs排放源清单研究对工业园区大气污染防治的意义。

兰州市高分辨率人为源排放清单建立及在WRF-Chem中应用评估

城市尺度高分辨率人为源大气污染物排放清单是城市空气质量预报预警、污染成因分析和减排措施制定的重要基础数据,目前我国西部地区城市尺度的人为源排放清单研究仍然相对薄弱,能对接于空气质量模式的排放清单更为缺乏.本文整合已发表的清单文献,建立了可对接于空气质量模式的2016年兰州市城市尺度的人为源清单模型(HEI-LZ16),将之应用于WRF-Chem模式,评估HEI-LZ16的准确性和适用性.结果表明:兰州市2016年人为源排放的SO_(2)、NO_(x)、CO、NH_(3)、VOCs、PM_(10)、PM_(2.5)、BC和OC总量分别为25642、53998、319003、10475、35289、49250、19822、2476和1482 t·a^(-1).在模拟时间内,HEI-LZ16相比于MEIC,O_(3)和PM_(2.5)的NME值分别减小了140.2%和28.8%,HEI-LZ16更加准确适用.分析了HEI-LZ16情景下模拟的PM_(2.5)和O_(3)时空分布,兰州市臭氧MDA8呈现冬春季城区低而郊区高,夏秋季河谷城区西部及其下风向地区高的分布特征,夏秋季高浓度区的分布受偏东风和光化学反应的共同影响,冬季城区O_(3)浓度受NO_(x)排放的抑制作用浓度反而降低.PM_(2.5)浓度的高值区主要集中在黄河河谷盆地,本研究表明沿白银—兰州黄河河谷盆地走向的西侧存在一个污染物传输通道,其对兰州市环境空气质量具有较大的影响.

乌海市高分辨率大气污染源排放清单构建及其在臭氧污染成因探究中的应用

乌海市是我国典型的煤焦化工业基地,大气污染物排放总量较大且近年来夏季O_(3)污染问题逐渐突出,明确大气污染物排放特征,探究O_(3)污染形成机制是客观认识其O_(3)污染现状,科学制定污染控制措施的基础.基于“系数法”采用自下而上的方式构建了2018年乌海市高分辨率大气污染源排放清单(HEI-WH18),利用WRF-Chem对HEI-WH18的适用性和准确性进行评估,并结合模式诊断模块探究了乌海市夏季O_(3)污染形成的原因.排放清单结果表明,2018年乌海市SO_(2)、NO_(x)、CO、PM_(10)、PM_(2.5)、VOCs、NH_(3)、BC和OC的排放总量分别为65943、40934、172867、159771、47469、69191、1407、1491和1648 t·a^(-1).与MEIC清单相比,利用HEI-WH18能更好地捕捉到O_(3)及其前体物的排放变化规律和量级,适用于乌海市夏季O_(3)的模拟及其来源分析研究.从O_(3)及前体物的空间分布来看,乌海市海勃湾城区白天为O_(3)高值区,3个工业园区无论白天和夜间均为O_(3)低值区和NO_(2)高值区,CO的空间分布特征与煤层及矸石堆自燃源一致.根据对O_(3)污染过程的诊断分析,边界层中高层O_(3)浓度的升高主要是平流输送和化学过程共同作用的结果,低层O_(3)浓度的升高是垂直混合和平流输送导致的,化学过程在低层的贡献较为复杂,其正贡献起到了维持高O_(3)浓度的作用,负贡献结合平流输送造成了O_(3)污染的最终消散.

大气污染物排放源清单不确定性定量分析方法及案例研究

大气污染物排放源清单由于在数据收集过程中存在的不可避免的监测误差、随机误差、关键数据缺乏以及数据代表性不足等因素而具有不确定性,而排放源清单的不确定性指的是人们对排放清单的真实值缺乏认识和了解.介绍了目前大气排放源清单定量不确定性方法框架,并使用电厂NOx在线监测数据,通过实际案例量化排放源清单中的不确定性.结果表明:即使对被认为具有较高准确性的火电厂点源排放清单,案例中NOx的排放源清单来自随机误差的不确定性在±15%左右.对排放源清单的不确定性量化有助于决策者确定污染物排放削减目标的可达性和科学制定大气污染物控制策略,指导排放源清单的改进和数据收集工作.同时,对我国排放源清单开发中不确定性分析提出建议.

长江三角洲固定燃烧源排放SO_2,NO_x,CO和HC的分布

本文应用全国排污申报数据 ,按 1 /6°× 1 /6°网格精度估算了 1 995年长江三角洲地区固定燃烧源SO2 、NOx、CO和HC的排放分布。

南宁市大气PM_(2.5)排放源清单研究

收集2012年南宁市工业、交通、能源、农业等部门的环境统计数据,结合PM_(2.5)排放源活动水平和排放因子,建立南宁大气PM_(2.5)污染源排放清单,明确南宁市大气PM_(2.5)各个污染源的排放总量及其贡献率。

中国机动车排放清单的建立

以中国2002年各省统计年鉴中关于机动车及道路信息的数据为基础,并根据COPERTⅢ模型计算出的2002年中国各省区各种机动车类型在城区、郊区和高速公路3种行驶工况下的排放因子,应用GIS技术建立了40km×40km的高空间分辨率的中国机动车排放源清单.结果表明,2002年中国机动车排放CO、NOx、NMVOC和PM10的排放总量分别为2 815×104、305×104、461×104和111×104t,主要来源于摩托车和汽油小客车的排放.污染物排放量的空间分布显示出其排放集中于经济发达地区,10.8%、2.2%、9.7%和5.3%的国土面积分别排放了84%的CO、55%的NMVOC、48%的NOx和48%的颗粒物,并呈现出东部高于西部、沿海高于内地的趋势,其中长江三角洲、珠江三角洲和京津地区的排放相对较强.

中国区域氮氧化物排放清单

本文使用最新的国民经济统计资料、最新的排放资料文献中的能源消耗量与不同经济部门、不同燃料类型氮氧化物的排放因子,计算了2005年中国大陆排放的氮氧化物的总量及各省市分行业、分燃料品种的排放清单,分析了主要排放源及其贡献份额。

天津市EC和OC气溶胶排放源的估算

通过调研天津市污染源,在原有NOx,SO2,NMVOC,CO,NH3,PM10和PM2.5等污染物的基础上,从工农业生产和居民生活方面计算了天津市各行业、各区县的元素碳(EC)和有机碳(OC)排放量,对天津市2003年大气污染源排放清单进行了发展和补充.结果表明:天津市2003年EC排放量为1.30×104t,OC为2.40×104t.从排放源的行业分布来看,燃煤源是天津市EC和OC的重要排放源,对EC和OC排放量的贡献均为42%.移动源与秸秆燃烧也是较大排放源,移动源对EC和OC排放量的贡献分别为43%和35%,秸秆燃烧对EC和OC的贡献分别为15%和23%.炼焦、钢铁行业是EC和OC的主要工业源,炼焦行业的EC和OC排放量分别占工业源排放量的47%和23%,钢铁行业的EC和OC排放量分别占工业源排放量的24%和18%.2003年天津市区对EC和OC的贡献均高于其他区县,其次,武清区、塘沽区对2种污染物的贡献也很高.民用源的EC排放量在PM2.5中占33.7%.集中供热的OC排放量在PM2.5中占67.6%,在各行业中最高.EC和OC排放量在PM2.5中所占比例最高的区域均在市区,最高值分别为25.0%和43.3%,其次是大港区和塘沽区.秸秆燃烧和移动源的估算误差较小,工业燃煤源的估算误差较大.秸秆燃烧的正负误差分别为+18%和-16%,工业燃煤源的正负误差分别为+300%和-50%.

2014年乌鲁木齐市PM_(2.5)排放清单研究

根据乌鲁木齐环境统计数据,获得乌鲁木齐市2014年工业生产情况统计,参照《大气颗粒物一次源排放清单编制技术指南》(试行)确定排放因子,并通过数据处理得到乌鲁木齐市PM_(2.5)排放源清单。乌鲁木齐PM_(2.5)排放总量约为4 631.16t,工业源贡献约占57.51%,其中固定燃烧源排放占34.27%,工艺过程源排放占23.25%;移动源贡献量42.49%。米东区、头屯河区贡献率较大,分别为1 093.36t、1 009.40t。在企业类型中,以黑色金属冶炼和压延加工业、电力、热力生产和供应业对乌鲁木齐PM_(2.5)排放量的贡献量较大,分别为1 081.61t、668.58t。

近十年中国土壤重金属污染源解析研究进展

基于不同源解析方法中所采用的数据类型的差异性,归纳总结了常用于土壤中重金属来源解析的源排放清单法以及不同受体模型,结果表明:现阶段我国土壤中的重金属源解析研究仍主要以定性的传统多元统计方法为主,且不同源解析方法得到的源解析结果基本一致,能够相互印证、互相支持。现阶段,我国土壤中的主要重金属污染元素为Cd,同时也普遍存在Cu、Zn、Pb、Hg的污染。其中,Cd、Cu、Zn主要来自于施肥等农业活动,部分地区还来源于工业活动,甚至以其为主;Hg则主要来源于工业活动及其产生的大气沉降,局部地区叠加高Hg农药的贡献;Pb的来源则比较复杂多样;As、Cr、Ni则主要受土壤母质控制。总体看来,源排放清单法具有适用于不同尺度的优势,应加强源排放量数据和重金属土壤淋滤量数据的收集,以便计算重金属浓度在土壤中的动态变化;先进的统计学方法在土壤重金属源解析中的应用研究应进一步开展,以便探讨这些方法的应用前景。将上述多种源解析方法联用并加强污染源贡献的定量研究仍是未来开展土壤重金属源解析工作的方向。此外,大气沉降作为很多重金属的重要来源,应加强对不同区域大气沉降中重金属初始来源的解析研究,为进一步从源头控制土壤重金属污染提供理论支持。

火电厂湿式通风冷却塔向大气排放氯离子问题研究

冷却塔风吹损失的液滴携带较高浓度氯离子,排放至大气后会生成氯盐细颗粒物。通过对某燃煤电厂循环水系统的补水率、排污损失率、总溶解固形物浓缩倍率进行分析计算,得到风吹损失率是经验取值的2.6倍,冷却塔氯离子排放质量浓度折合烟气排放质量浓度为39.5 mg/m^3,氯离子排放因子为138.5 mg/(kW·h),折合472.7 g/t标煤,推算出2018年全国火电厂冷却塔排放的氯离子量为46万t。火电厂普遍通过湿式通风冷却塔排放水溶性离子是大气污染物监管的一个漏洞。