北京三次产业演变与PM2.5排放的动态关系研究

基于三次产业经济增长与PM2.5排放关系视角回答PM2.5排放源争议以及减排措施的有效性问题,文章基于2008-2014年季度数据,利用X-12-ARIMA方法分析PM2.5排放数据的季节性波动,并构建向量自回归模型,实证结果显示,PM2.5排放数据不存在稳定季节性和移动季节性特征;第二、三产业经济增长是PM2.5排放的格兰杰原因;第二产业是PM2.5排放的长期主要来源,累计效应稳定在15,短期波动对PM2.5排放产生较强促排效应,但在滞后3期出现抑排效应,表明减排措施存在滞后效应;第三产业长期为抑排效应,累计效应稳定在-3,但在滞后3期出现促排效应,表明存在PM2.5排放部门;方差分解结果显示,三次产业经济增长对PM2.5排放的贡献比例为45.2%,其中第二产业>第三产业>第一产业,贡献率分别为33.82%,11.04%,0.36%;其余为区域传输和生活排放,区域传输贡献为28%-36%,生活排放包括私家车、生活消耗燃煤,以及居民烹饪的油烟,比例可达到20%左右。研究结果支持了PM2.5排放源中存在31.1%的机动车和14.1%的餐饮业排放,而不存在高比例的生物质燃烧排放。据此明确了当前第二产业减排措施的有效性和滞后性,以及加强第三产业减排、顶层设计京津冀区域协同减排和控制生活排放的相应措施。

区域产业结构演变对PM2.5排放的影响机理研究

以北京为样本,基于三次产业PM2.5排放数据的研究,对不同层次不同类型结构演变的影响机理进行实证分析。结果表明,区域产业结构演变的减排效应来源于三条路径:调整高能耗部门的直接减排效应;高技术化的工业结构升级产生的间接技术减排效应;以中高技术产业规模增长促使经济增长与PM2.5排放脱钩,产生的规模减排效应。基于样本三种情景下的工业结构演变效应,提出工业化进程中工业结构与PM2.5排放演变的三阶段模型。

农作物秸秆燃烧对PM2.5排放影响因子的研究

农作物秸秆燃烧后会向空气中释放大量颗粒物,不仅对大气环境及生态系统产生影响,也对人们健康造成危害。因此文中以秸秆燃烧后颗粒物排放水平作为研究方向,探究秸秆燃烧情况对PM2.5排放因子的影响水平。首先,针对河南主要两种农作物玉米秸秆和小麦秸秆进行燃烧模拟实验,获取秸秆燃烧后颗粒物排放水平,从而得到颗粒物中PM2.5的排放因子含量及化学组成;然后,利用两种农作物,通过改变燃烧条件、秸秆水分含量等条件获取燃烧后的排放因子数据,并分析不同条件对PM2.5排放因子比例的影响;最后,利用排放因子法根据不同农作物燃烧时产生的排放因子估算该区域PM2.5排放总量水平,并与近5年秸秆燃烧PM2.5排放总量提供数据进行对比。实验证明,通过该实验可较好地反映秸秆燃烧对区域环境产生的影响。

燃油添加剂对柴油机PM2.5排放影响的试验研究

利用柴油机排放仪和微粒计数器对柴油机燃用含添加剂的正丁醇柴油的颗粒物PM2.5进行净化分析试验。优化实验表明,相同工况下,在相同醇基液情况下,添加剂TJ-03净化效果更好,适当改变0号柴油和添加剂比例,燃油添加剂为CJ-0215-0201的排放PM2.5颗粒物最少;通过全工况实验,总体分析,无论是高功率、大扭矩还是小怠速工况,有燃油添加剂CJ-0215-0201比无任何添加剂0#柴油燃料净化效果好。

基于峡谷模型淮安市城市道路PM2.5排放研究

选取中小城市道路-淮安市淮海北路段作为典型路段,设计并实施了街道峡谷实验;根据现场监测的风速风向、交通量、车型、车速、PM2.5浓度及气象条件,运用峡谷模型求解了不同动力源机动车对PM2.5的贡献。得出了在晴天和小雨两种天气情况下雨天各类车排放因子较晴天均有不同程度的下降,动力源为柴油、汽油和天然气的车排放因子依次下降。结论符合定性分析的结果,说明用峡谷模型研究中小城市道路PM2.5排放因子是适用的。结论表明柴油对PM2.5的贡献最大,城市交通应尽量采用天然气为动力源。

简述高炉炼铁工艺细颗粒物PM2.5排放特性

在我国加快城市化和工业化的进程中,因为VOC_8、NO_X、SO_X、汽车尾气、工业粉尘、工业烟尘等大气污染物的大量排放造成PM_(2.5)的污染问题越发严重。本文通过ELPI(静电低压撞击器)分析高炉炼铁工艺中细颗粒物PM_(2.5)的质量浓度和粒径等排放特性。分析结果表明,矿槽除尘之后PM_(2.5)的粒数浓度大概在10~5cm^(-3)左右,其颗粒物的主要粒径低于1μm,质量浓度的分布是单峰;而出铁场进行除尘之后PM_(2.5)的粒数浓度大概在10~6cm^(-3)左右,其颗粒物的粒径比0.1μm要小。

煤粉炉PM_(10)/PM_(2.5)排放规律的试验研究

采用冲击式尘粒分级仪对煤粉锅炉电除尘器前后细灰组成进行测量,研究表明除尘器后PM10和PM2.5占总灰的比例为92.47%和35.56%,比除尘器前均有大幅度提高。除尘器对细灰捕集效率不高,PM2.5除尘效率为90.6%。煤粉细度、制粉系统投运方式、锅炉负荷是影响粉尘颗粒特性的主要因素。煤粉越细,乏气全部投入将使排放的粉尘组成越细,锅炉负荷越低,除尘效率会有所提高,但粉尘组成也将变细。

燃煤电厂PM_(2.5)超细颗粒物排放测试方法研究

分析了燃煤电厂PM2.5超细颗粒物的排放特征,介绍了目前主要的PM2.5超细颗粒物的排放测试方法。其中较为成熟的燃煤电厂PM2.5排放测试方法主要是美国国家环境保护局(USEPA)推荐的201A,202法和国际标准化组织(ISO)发布的ISO23210:2009法。近年来开发的稀释采样原理PM2.5排放测试方法及ELPI法表现出良好的发展应用前景。最后结合我国燃煤电厂大气污染物减排经验提出了建议。

燃煤锅炉烟尘颗粒物中PM_(2.5)排放规律研究

为澄清发电厂和工业锅炉联合除尘设备的烟尘排放特征,特别是PM2.5排放规律,选取太原市6台不同类型、容量和除尘方式的燃煤锅炉,采用激光粒度分析仪对采集的烟尘（颗粒物）进行粒径测定,讨论分析PM2.5的排放规律。结果表明,除尘设施前后颗粒物分布规律不同,除尘器前PM2.5呈单峰分布,最大峰值为60-70μm;除尘器后PM2.5呈多峰分布,最大峰值为12-17μm;除尘设施对粒径较大颗粒物的去除率明显高于细颗粒物,对细小颗粒物的除尘效率随锅炉容量的增大而增大;电袋复合除尘器对PM2.5去除率最高,其次为布袋除尘器、静电除尘器;太原市燃煤锅炉PM2.5排放因子范围为0.06-0.52kg/t,锅炉负荷越大,除尘率越高,PM2.5排放因子越小。研究结果可为山西省煤烟尘污染控制提供重要的数据支撑,为获知影响燃煤锅炉烟尘颗粒物中PM2.5排放的因素及采取相应技术提供了理论依据。

长三角地区秸秆焚烧PM_(2.5)排放量估算与分析研究

根据长三角地区的实际情况,对该地区两省一市的秸秆焚烧PM2.5排放量状况进行估算。通过长三角地区2002年-2012年主要农作物产量、草谷比、焚烧比例和PM2.5排放因子,估算了该地区内秸秆焚烧量,同时对由秸秆焚烧引起的PM2.5排放量进行了估算,并进行了分析。结果表明:长三角地区2002年-2012年秸秆焚烧量最高的为农业发达的江苏省,高峰都集中在每年的10月份前后,由秸秆焚烧引起的PM2.5排放量呈逐年上升趋势,2012年达到55 218.96 t,其中江苏省每年的PM2.5排放量占到该地区的75%以上,2012年占到80%。研究结果将为制定该地区污染控制政策,改善区域环境空气质量提供科学理论依据。

汽油车PM_(2.5)排放特性分析

我国未来的排放法规将重点关注颗粒物排放数量。基于NEDC工况,利用仪器ELPI和MEXA-1000SPCS对GDI,MPI汽油车及CNG汽车进行了PM2.5排放特性研究,选取典型GDI车型进行了冷热启动对比和三元催化器前后颗粒物排放对比试验。结果表明:满足国Ⅴ标准的GDI汽油车颗粒物排放数量级(1012)超过法规限值(6.0×1011粒/km),冷启动、大负荷及瞬态加速工况是造成汽油车PM2.5排放的主要工况。GDI汽油机的PM2.5排放均为数量浓度占比大,质量浓度占比小,传统的颗粒物称重法不足以描述汽油车PM2.5排放特征。

基于社会经济因素的中国PM2.5排放的区域差异分解分析

研究目标:探究东、中、西部区域因终端能源消费产生的PM2.5排放区域差异、驱动因素。研究方法:运用能源消费统计因子表、Theil指数法、LMDI模型分解法。研究发现:经济增长是PM2.5排放的决定性因素,区域间PM2.5排放量差异与经济发展具有较高的单一趋势性;东、中、西部区域内差异是区域差异的主要来源;中西部区域有着更低的技术水平,有着更高的PM2.5边际减排潜力;区域间煤炭的消耗量差异直接决定了区域间PM2.5排放水平差异;中国目前排放强度效应、产业结构效应主要发生在工业部门,工业部门是PM2.5增排或减排的主要部门。研究创新:以终端能源消费产生的PM2.5排放量为研究对象,探究东、中、西部区域PM2.5排放差异及背后的驱动因素与经济学机理。研究价值:有助于制定政策以缩小区域PM2.5排放差距,并为中国各区域制定PM2.5减排任务和减排目标提供建议。

改进ARRB法下考虑PM2.5排放的交叉口多目标信号控制优化

机动车尾气排放已成为城市PM2.5污染中不可忽视的一部分,车辆的运行工况直接影响着交通PM2.5的排放量,运用交通管理与控制手段优化机动车运行工况对提高交通效率和控制交通PM2.5排放具有重要意义。本文综合考虑城市大型交叉口待行/转区信号设置及最短行人过街时间,以交通效率和PM2.5排放指标为多重目标,建立了改进ARRB法下的信号控制优化模型。以成都市某十字交叉口为算例构建基于实际路网的VISSIM＆MOVES联合仿真平台,实现各信号控制方案的评估,验证模型优化效果。仿真结果表明,优化后交通效率指标平均提高40%以上,PM2.5排放总量下降127.78克。

2016年乌昌石区域燃煤工业企业PM_(2.5)排放清单

建立乌昌石区域燃煤工业企业2106年PM_(2.5)排放清单和燃煤消耗清单,分析不同地区和不同行业排放情况。结果表明:2016年乌昌石区域工业企业燃煤消耗总量为5.85×10~7 a/t。从地区来看,石河子市消耗燃煤量最高,占比32.80%;从行业来看,火力发电和热力生产供应业消耗量最高,占比67.21%。2016年乌昌石区域燃煤工业企业的PM_(2.5)排放量总共2.4×10~3 a/t,其中固定燃烧源排放15.37 t,工艺过程源排放2.41×10~3 a/t。PM_(2.5)的排放昌吉州和石河子市贡献较大,分别占总量的37.35%和36.61%;分行业非金属矿物制造业贡献最大,占总量的62.22%。

江苏省水泥行业PM_(2.5)排放模拟与分析

采用系统动力学方法构建水泥行业PM_(2.5)排放的系统动力学仿真模型,识别和分析水泥行业PM_(2.5)排放的主要驱动力,并设置了基准情景、产业政策调控情景、环境政策强化调控情景进行预测与分析。结果表明,目前水泥消费已达到饱和点,进入平稳增长时期。基准情景下PM_(2.5)的直接排放量与水泥消费具有相同的规律,而产业政策情景及环境政策强化调控情景下水泥行业PM_(2.5)的排放量将出现缓慢下降并逐渐平稳的趋势。除尘设施除尘率提升对PM_(2.5)的直接排放影响最大,在产业政策实施的同时,应尽快更新替代对PM_(2.5)有高去除率的除尘器比例。

汽车排气PM2.5对大气环境的影响及对策研究

针对我国汽车保有量逐年上升,汽车带给人们便利出行的同时也导致了大气环境污染日益严重的问题,首先对汽车尾气排放PM2.5对大气环境污染的贡献情况进行了分析,然后对我国汽油机和柴油机的PM2.5检测方法和检测仪器进行了研究,针对我国目前没有对汽油车进行PM2.5检测的现状,从PM2.5的检测和发动机的机内、机外净化两个方面的提出了改进措施。

中式烹饪对环境PM2.5的影响研究(英文)

中式烹饪活动是PM2.5的来源之一,人们在厨房做菜时所产生的PM2.5正在危害着自己的健康。对中式烹饪过程中PM2.5有害物质的浓度进行研究,并对比抽油烟机对PM2.5浓度的影响。结果表明抽油烟机能将厨房等工作场所的PM2.5浓度降低60%。

基于ELPI测量法的燃煤电厂WEST PM2.5测试方法研究

针对燃煤电厂PM2.5超细颗粒物的排放特征,介绍了ELPI法测试原理。通过对某燃煤电厂WEST的进出口超细颗粒物的测试,进一步说明了这种方法的可靠性。

我国燃煤电厂颗粒物排放特征

基于我国燃煤电厂（不含港、澳、台数据,下同）的燃烧技术及颗粒物控制技术分类,建立了燃煤电厂颗粒物排放计算方法.利用该方法,分析了2000─2010年我国燃煤电厂颗粒物排放量及分布特征.结果表明：我国燃煤电厂颗粒物排放量自2000年起持续增加,于2005年达到最高值（375×10^4t）,其中PM10、PM2.5排放量分别为237×10^4、129×10^4t;此后逐年降低,2010年降至166×10^4t,其中PM10、PM2.5排放量分别降至126×10^4、85×10^4t.随着静电除尘及湿法脱硫的普及,颗粒物中PM2.5所占比例由2005年的34.3%升至2010年的51.2%.我国燃煤电厂颗粒物排放地区分布不均衡,2010年内蒙古、山东、河南、江苏、山西和广东六省区的排放量占全国排放总量的44%.PM2.5排放因子也因各省燃煤电厂颗粒物排放控制技术不同而产生差异,其中煤粉炉、循环流化床锅炉的PM2.5排放因子分别为0.35-0.75、0.27-0.90 kgt.从机组规模影响来看,单台容量在30×10^4k W以下的燃煤机组是粗颗粒（PM〉10）的主要来源,而在30×10^4k W以上的燃煤机组对PM2.5排放贡献（64.6%）较大,这主要与这类燃煤机组静电除尘和湿法脱硫的安装比例高有关.

融合PM_(2.5)排放量和运输路程的区域农产品配送路径决策

随着强制性碳排放量控制目标的确立,如何通过路径优化实现区域农产品配送系统的节能减排,已成为刻不容缓的问题。为了实现区域农产品配送系统的节能减排,提出融合PM_(2.5)排放量和运输路程的区域农产品配送路径决策方法。首先建立农产品配送系统中PM_(2.5)排放量最少和运输路程最短的路径决策模型;然后提出基于相似性选择的演化算法,求解融合PM_(2.5)排放量和运输路程的区域农产品配送路径决策问题,该算法避免了演化算法的早熟现象,提高了种群的多样性;针对配送过程中存在部分客户急需供货的情况,通过引入虚拟任务点建立满足这部分用户需求的路径决策模型;最后运用测试实例验证了所提出算法的有效性,并给出满意度指标来衡量算法的优越性。研究结果表明:与传统的蚁群算法和演化算法相比,基于改进演化算法的双目标路径决策不仅减小了PM_(2.5)排放量,而且缩短了运输路程,满意度分别提高了约2.3%和1.4%;针对满足急需供货客户需求的双目标路径决策,虽然增加了PM_(2.5)排放量和运输路程,但能及时满足这部分客户的需求,并且满意度也提高了约1.9%和2.7%。提出的算法降低了PM_(2.5)排放量,缩短了运输路程,可为农产品配送车辆调度服务提供参考。