基于WRF–CMAQ的晋城市PM_(2.5)与O_(3)复合污染协同控制

利用WRF-CMAQ模式对晋城市一次复合污染事件进行了模拟和源解析.通过设计49组不同比例的VOCs和NO_(x)减排情景,并结合EKMA曲线评估其前体物的科学减排比例.结果显示工业源和交通源是晋城市VOCs和NO_(x)的主要来源.O_(3)污染主要由NO_(x)控制,而PM_(2.5)污染则主要由VOCs控制.不考虑极端减排情景,仅针对O_(3)污染时,最佳的VOCs/NO_(x)减排比例为1:2;仅针对PM_(2.5)污染时,最佳减排比例为2:1.综合考虑PM_(2.5)和O_(3)的协同治理时,最佳前体物VOCs/NO_(x)减排比为2:1.

关于O_(3)和PM_(2.5)协同控制的一些思考

细颗粒物(PM_(2.5))和臭氧(O_(3))是影响我国环境空气质量持续改善的两个关键污染物,具有一定的同根同源性,具备协同控制的基础条件。通过对现阶段我国实施O_(3)和PM_(2.5)协同控制的政策管理、科学机理、技术措施和能力建设等方面的系统分析,建议从国家层面科学划定O_(3)联防联控区域,优化区域联防联控机制;摸清O_(3)关键前体物VOCs和NOx的排放基数,建立VOCs分物种清单;量化协同方案,有序开展污染物、区域、行业多角度协同控制;开展O_(3)和PM_(2.5)协同机理研究,强化科学研究的支撑作用;开展VOCs综合治理,提高监管执法能力建设。以期实现O_(3)和PM_(2.5)短期削峰,长期达标。

植物吸滞PM_(2.5)研究进展——从宏观到微观

PM_(2.5)严重危害环境安全和人体健康,虽然国内外大气PM_(2.5)状况已有好转,但雾霾天气仍然时有发生。植物能有效吸附和净化大气中PM_(2.5),其净化作用受到生态学广泛关注。随着研究内容的深入,该领域研究尺度由宏观尺度转向微观尺度,研究对象由植被区转向植物个体,研究方法由野外监测转向人工控制法。因此在区域尺度上对比了植被、非植被区PM_(2.5)浓度差异及不同树种单位叶面积PM_(2.5)吸滞量,以风洞、熏气法两种研究方法归纳了人工控制条件下植物净化PM_(2.5)的研究成果,在大气PM_(2.5)浓度和气象因素两方面探讨了环境因素对植物净化PM_(2.5)的影响机制。得出宏观研究方面很多城市缺乏植被区与非植被区PM_(2.5)浓度监测数据,微观方面植物个体吸滞PM_(2.5)机理研究不够深入,缺乏植物吸滞PM_(2.5)过程与机理的室内模拟外界环境的高精度对比试验,更缺乏环境因素直接影响植物吸收、分配PM_(2.5)过程的研究。未来应加强植被区、非植被区PM_(2.5)动态特征研究,完善某些地区环境监测站点布局,可适当增加典型植被区对照的非植被区站点并提升站点设备可靠性;加强植物性状与其净化PM_(2.5)作用相关性的研究,并通过一次性熏气法量化植物在一次污染事件中对PM_(2.5)的实际净化作用,解析植物各器官对吸收PM_(2.5)的贡献率;增加不同环境因素影响植物吸滞PM_(2.5)能力与过程研究,可利用人工控制试验结合模型提高研究可靠性,揭示环境因素与植物各器官吸收、分配PM_(2.5)之间的耦合规律。

数字经济与大气PM_(2.5)环境效率的影响关系探索——基于浙江省11个地级市的实证分析

数字经济与环境治理效率提升是关乎新时代经济高质量发展的重要手段。基于浙江省11个城市2006-2019年的面板数据,首先运用非期望产出SBM-DEA模型测度了PM_(2.5)的环境效率,进而利用面板固定效应模型、双重差分法等多维度实证检验了数字经济等社会因素对城市PM_(2.5)的环境效率的影响机理。结果发现:(1)研究期内浙江省的PM_(2.5)格局呈现浓度不断降低、环境质量不断改善的特征;杭州、嘉兴和绍兴等城市PM_(2.5)污染相对较为严重;(2)研究期内浙江省整体PM_(2.5)环境效率的平均值为0.6430,距离生产前沿面还有较大的改进空间,并且各个城市的整体PM_(2.5)环境效率呈现了一定的波动增长趋势;PM_(2.5)环境效率较高的城市主要是舟山、杭州、宁波;(3)数字经济发展是PM_(2.5)环境效率变化的格兰杰原因,研究期内数字经济发展水平对城市PM_(2.5)环境效率具有显著的促进作用,并通过了稳健性检验。同时,污染控制水平和科技创新水平也有显著的正向影响,相比之下,工业产值比重越高对PM_(2.5)环境效率具有一定的负向作用。未来,可以加快发展数字经济,提高政府污染治理的高效性;依托创新技术进步,提升PM_(2.5)治理的技术效率。

中国城市PM_(2.5)减排效率的区域差异及其影响机制

为打好环境污染防治攻坚战,促进经济高质量发展,中国各级政府不断加大环境污染的防治力度。首先,文章采用2003—2018年中国260个地级市的面板数据,运用共同前沿技术和Hybrid-Dynamic-DEA模型测算了中国城市层面的PM_(2.5)减排效率。其次,在考察了不同城市要素禀赋结构存在异质性的基础上,深入分析了经济发展水平对中国城市PM_(2.5)减排效率的影响。研究结果显示:①中国PM_(2.5)减排效率整体偏低,年均值仅为0.126,大气污染减排压力巨大。②样本期内中国PM_(2.5)减排效率呈现出缓慢上升再下降的过程。区域间PM_(2.5)减排效率存在明显的区域异质性,表现为东部地区最高,其次是东北部,再次是西部,中部地区最低。③从整体来看经济发展水平对PM_(2.5)减排效率具有显著的促进作用。从异质性角度来看,在10%到90%分位数之间经济发展水平对PM_(2.5)减排效率的影响随着分位点的升高而升高。在考虑了PM_(2.5)减排效率的指标更换、外生工具变量的构造等方面后,结果依然稳健。④机制研究结果表明城市要素禀赋结构的差异会作用于地区经济发展水平,进而影响到PM_(2.5)减排效率。因此,各地政府要结合各自城市的要素禀赋结构和比较优势,制定适应的大气污染环境治理政策,不能纯粹依靠政府的行政化管理手段,避免采取“一刀切”或“照搬照抄”的环境治理方式;要实施差异化的大气污染环境治理政策,对于东部沿海城市应不断完善产业发展政策,提高自身的环境治理能力。中西部地区城市应加快引进沿海城市的先进管理经验,激励企业进行绿色技术或工艺的改造升级,努力提高经济增长的质量。

基于伴随模式的典型PM_(2.5)和O_(3)双高污染事件减排措施

为了探讨PM_(2.5)和O_(3)双高污染及其有效控制措施,运用GRAPES-CUACE伴随模式对2019年4月19~25日北京市的一次典型双高污染事件进行“源-浓度”敏感性分析,定量评估了本地及周边地区前体物排放对北京市24h平均PM_(2.5)(24-hr PM_(2.5))和MDA8O_(3)浓度峰值的贡献,并利用伴随模式开展相应的减排措施试验.伴随敏感性分析结果表明,此次北京市双高污染事件的24-hr PM_(2.5)和MDA8O_(3)浓度峰值受到本地及周边地区的前体物排放的共同影响.一次PM_(2.5)(PPM_(2.5))排放源对24-hr PM_(2.5)浓度峰值的主要贡献在前48h,其中河北源贡献最大(49.7%),其次是山东源(24.4%)和北京源(20.1%).O_(3)的生成由VOCs控制,NO_(x)和VOCs排放源的主要贡献时段分别为前30h和前38h.其中河北贡献最大,NO_(x)和VOCs分别贡献了27.0%和23.8%,北京源(20.9%和4.9%)次之.双高污染的减排试验结果显示,当北京市24-hr PM_(2.5)浓度峰值达标时,NO_(x)、VOCs和PPM_(2.5)减排比例相近,各省市的减排力度依次为:河北(55.8%、59.1%和61.3%)、北京(60.0%,47.4%和60.4%)、山东(44.0,51.2%和61.3%)、天津(42.7%,42.7%和42.7%)及山西(44.0%,40.9%和42.7%).而MDA8O_(3)浓度峰值在迭代过程中先上升后下降,达标时需减排较多NO_(x)和VOCs.各省市减排力度依次为河北(67.8%和67.1%)、北京(66.0%和56.3%)、山东(57.3%和59.5%)、天津(50.9%和52.4%)及山西(55.4%和46.0%).

“城市双修”试点对PM_(2.5)和臭氧协同控制的效果评估:以三亚市为例

我国大气环境进入PM_(2.5)污染依然严峻和臭氧(O_(3))污染日益突出的新阶段,“十四五”规划纲要提出要推进PM_(2.5)和臭氧(O_(3))污染协同控制.在大气污染防治领域,减排长期以来被视作污染防治的唯一出路.本文借鉴应对气候变化问题所采用的减排与适应的两种治理模式,探索适应模式的污染防治效果.选取我国首个“生态修复、城市修补”(简称“城市双修”)试点城市——三亚市作为研究对象,以城市月均空气质量作为评价指标,采用准试验法评估试点效果.以海口市作为三亚市的空间对照,以试点前1.5年作为试点后1.5年的时间对照,采用依次添加气象、固定效应、1阶、2阶时间趋势控制的双倍差异模型,识别“城市双修”试点对三亚市空气污染的防治效果.结果表明:①“城市双修”试点大幅降低了三亚市的PM和O_(3)污染,其中,O_(3)浓度降低约30μg/m^(3),PM_(2.5)、PM10浓度分别降低约7、10μg/m^(3),三者降幅分别达47%、39%、28%;②“城市双修”对O_(3)浓度的影响是持续的,对PM浓度的影响滞后半年;③将“城市双修”试点分别提前6、9、12个月的安慰剂试点均未发现对三亚市空气质量有任何显著影响.研究显示,“城市双修”试点对三亚市PM_(2.5)和O_(3)协同控制具有意外显著的效果;甄别“城市双修”在不同时段所采取的修复细节有助于实现PM_(2.5)和O_(3)的精准治理,推广这些修复措施至其他城市有利于缓解我国当前面临的大气环境问题.

沈阳市环境空气中PM_(2.5)与O_(3)关联性分析

以东北地区典型城市沈阳市为例,运用多种监测手段,分析了沈阳市环境空气中PM_(2.5)和O_(3)的浓度及其组分的关联性,以期为PM_(2.5)与O_(3)的协同控制提供技术支撑。结果表明:春季和秋季O_(3)最大8 h滑动平均值浓度随PM_(2.5)日均浓度的升高而呈现先升高后降低的趋势;夏季两者浓度在0.01水平上呈显著正相关;冬季两者浓度在0.01水平上呈显著负相关关系。春季和秋季昼间PM_(2.5)浓度越高,O_(3)小时浓度上升速率越快,夜间PM_(2.5)浓度越高,O_(3)小时浓度下降速率越快。夏季昼间、夜间O_(3)小时浓度均随PM_(2.5)浓度的升高而升高。冬季昼间、夜间O_(3)小时浓度均随PM_(2.5)浓度的升高而降低。随光化学活性水平的增强,PM_(2.5)和O_(3)的相关性逐渐减弱。中度光化学活性水平下,白天PM_(2.5)/CO的值明显高于其他光化学活性水平,但中度、重度光化学水平下,白天PM_(2.5)/CO的变化速率明显大于低、轻度光化学水平。且PM_(2.5)/CO的峰值与O_(3)峰值具有高度一致性。夏、秋2季SNA(SO_(4)^(2-)、NO_(3)^(-)、NH_(4)^(+))在PM_(2.5)中所占比例与O_(x)在0.01水平上呈显著正相关。春、夏、秋季SOA在PM_(2.5)中所占比例与O_(x)在0.01水平上呈显著正相关。

进气流量对PM_(2.5)切割器捕集效率的影响

市面上常见的切割器均规定了固定的工作流量,当进入切割器的气流量不符合其标准工作流量时,就会带来捕集效率的偏差。通过搭建基于静态箱法的切割器捕集效率评价系统,对国产、进口的旋风式PM_(2.5)切割器的捕集效率进行了评价,研究了切割器标准工作流量及该值的70%、80%、120%、130%作为抽气流量时对PM_(2.5)切割器的捕集效率的影响。实验结果表明,PM_(2.5)切割器的D_(a50)会随着进气流量的改变呈现相反的变化趋势,D_(a50)值分布范围为标准工作流量下该值的140%至80%;但捕集效率曲线的几何标准偏差在不同进气流量下几乎不变,对比标准工作流量下的偏移量不超过0.9%。该研究结果对于进一步规范切割器的制造及使用提供参考。

PM_(2.5)与O_(3)协同控制视角下深圳市工业VOCs源谱特征

选取深圳8类典型工业行业开展VOCs样品采集,检测分析了100种VOCs组分,从PM_(2.5)和O_(3)协同控制的角度分析了不同污染源的成分谱特征和对环境的影响.结果表明:加油站源谱组成以烷烃(48.4%)占主导,OVOCs(27.6%)占比突出,乙酸乙酯(14.1%)、异戊烷(13.0%)、正戊烷(12.0%)为其优势排放物种;涂料制造、胶黏剂生产、油墨制造、化工制品、纺织印染、医药制造行业排放组成均以OVOCs(42.3%~97.1%)占主导,丙酮为大多数行业的优势物种,且乙腈在部分行业中占比突出.垃圾发电行业以OVOCs(33.9%)和卤代烃(28.3%)占主导,乙醛(13.4%)、丙酮(11.0%)、一氯甲烷(6.1%)为该行业排放的优势物种.以PM_(2.5)和O_(3)协同控制为导向,芳香烃和烯烃是储存运输源需要控制的重点;OVOCs和芳香烃都应成为工艺过程源和废弃物处理源控制的关键.涂料制造行业的源反应活性SRO_(3)和SR_(SOA)值分别为6.0g/g和1.2g/g,削减单位质量排放的VOCs所减少的PM_(2.5)和O_(3)生成潜势最多,应成为深圳市PM_(2.5)和O_(3)协同控制下的优先控制行业.

串联式PM_(10)-PM_(2.5)切割器评价研究

在环境监测中,为更好将不同粒径粒子分离开,会将不同切割粒径的切割器串联使用。目前串联式切割器缺乏评价标准或规范,该研究以模式最简单的串联PM_(10)-PM_(2.5)切割器为对象,研究串联PM_(10)切割器对PM_(2.5)捕集效率曲线的影响,并研究不同粒径分布的颗粒物对两个品牌的PM2.5切割器评价的影响,包括ISO A1尘、Da50分别为2.67μm和7.73μm的多分散聚苯乙烯微球。结果表明,PM_(2.5)切割器的捕集效率曲线是切割器独立的计量特性,不受环境中颗粒物的粒径分布影响,也不受串联PM_(10)切割器的影响。该结论对于串联式切割器或分级器的评价具有重要参考意义,推荐单级独立评价的方法。

光散射法与空气动力学法粒径谱仪在PM_(2.5)切割器评价中的差异研究

环境标准HJ 93—2013采用气溶胶粒径谱仪检测切割器,但是对选用哪种原理的粒径谱仪未明确要求。该文分别利用光散射法和空气动力学法粒径谱仪对同一台旋风式PM_(2.5)切割器进行检测,结果发现使用8个粒径单分散聚苯乙烯微球时,两种仪器都能得到预期的捕集效率曲线,相关参数也都合格。光散射粒径谱仪测量结果受颗粒种类影响显著,相比之下,动力学粒径谱仪测量结果基本不受颗粒物种类影响。结果表明,如果采用8个粒径单分散聚苯乙烯微球检测切割器,光散射或动力学法粒径谱仪都可以,结果差异不大,但是如果为了提高检测效率,采用混合多分散粒子,则只有动力学法粒径谱仪能满足要求。

2019—2023年徐州市PM_(2.5)和臭氧复合污染特征分析

基于2019—2023年国家空气质量监测网和徐州市大气超级站组分监测数据,对徐州市PM_(2.5)和O_(3)的污染特征及相互关系进行分析,评估O_(3)生成潜势(OFP)和二次有机气溶胶生成潜势(SOA),筛选出对O_(3)和二次有机组分生成贡献较大的VOCs关键组分。结果表明:徐州市大气呈现春夏季O_(3)污染和秋冬季PM_(2.5)污染的复合污染特征。O_(3)-8h与PM_(2.5)存在相关性;ρ(PM_(2.5))≤35μg/m^(3)时,呈弱正相关;35μg/m^(3)<ρ(PM_(2.5))≤115μg/m^(3)时,呈弱负相关;夏季,二者呈正相关。PM_(2.5)存在明显的二次生成,大气氧化性对PM_(2.5)有重要影响。挥发性有机物(VOCs)组分中烷烃占比最高;芳香烃和烯烃对OFP贡献率较大;芳香烃对SOA贡献最为显著。通过对PM_(2.5)、O_(3)以及前体物VOCs的污染特征进行分析,为PM_(2.5)和O_(3)的协同治理提供了参考,明确了VOCs减排的关键组分。

大气PM_(2.5)与臭氧的作用机制与协同控制策略研究

近年来,中国环境污染问题日趋严重,污染物不断趋于多样化,受雾霾天气影响的城市和地区也日趋增多,这受到了大众和科学界的高度关注。其中,PM_(2.5)与臭氧是目前影响中国环境空气质量最重要的污染物,二者协同作用是改善空气质量的关键性因素,两者之间具有密切的关联性,相互作用,相互影响。基于此,就大气PM_(2.5)与臭氧作用关系进行详细分析,讨论两者之间的协同控制策略,为未来大气污染预防和应对措施的制订提供了一定的帮助。

大气细颗粒物PM_(2.5)监测及污染控制分析

为实时监控空气质量情况,改善空气质量,分析了监测PM_(2.5)的几种方法,即重量法、微量振荡天平法、β射线吸收法、光散射法。提出了大气细颗粒物PM_(2.5)污染控制措施:密切监控PM_(2.5)数据,关注重点行业控制,严格控制市区排放,展开污染物协同控制,增加绿化建设,充分利用自动化监测设备实时监控,不断完善治理措施,提高空气治理效果。

关于PM_(2.5)与臭氧的作用机制及二者协同控制的思考

PM_(2.5)颗粒物中含有多种化学成分,其中包括一些有机物和无机物。当这些物质与大气中的氮氧化物和挥发性有机化合物发生反应时,就会产生臭氧,这是因为大气中的氮氧化物和挥发性有机化合物是臭氧的前体物质。因此,了解PM_(2.5)和臭氧之间的相互作用机制,对于寻找有效的协同控制策略至关重要。只有控制和减少污染物的排放,改善空气质量,才能有效降低PM_(2.5)和臭氧的浓度,并最终改善人们的生活环境。

PM_(2.5)滤膜称重数据质量控制

针对PM_(2.5)滤膜称重法相关技术标准中的称量数据质量控制要求,提出增加再平衡重复称量次数以加强滤膜称重数据质量控制的思路。试验采用自动化滤膜称量系统,通过多次再平衡重复称量,比较研究各种数据质量控制方案的称量结果。结果表明,在天平未内校状态下,称量系统尚未稳定,按相关技术标准会得到不可靠、不应被采信的称量数据;连续3~5次重复称量的数据质量控制方案可以取得较好的称量数据结果;如果样本较少,可以采用连续3~5次重复称量的数据质量控制方案;在大样本的称量应用中,建议采用连续3次数据质控方案。该研究可有效避免按相关技术标准会得到不可靠、不应被采信称量数据的问题,可为PM_(2.5)滤膜称重法的称量数据质量控制提供参考。

PM_(2.5)的来源及污染控制对策

大气细颗粒物PM_(2.5)污染危害大、成因复杂,因此,对其进行控制与治理具有重要意义。本文通过对PM_(2.5)的定义、主要组成、危害和影响以及PM_(2.5)的溯源进行分析,并进行了相关研究总结。其中,在对PM_(2.5)的溯源分析中,解析了各类重要污染源对PM_(2.5)的形成的贡献及比重。同时,通过分析PM_(2.5)的来源及贡献率,明确了主次顺序,再结合具体的分析情况,从源头管控、过程管控两个方面提出了合理控制PM_(2.5)的对策,从而为空气环境治理提供参考。

燃煤电厂污染物脱除设备对PM_(2.5)排放影响的研究进展

对燃煤电厂传统的静电除尘技术进行改造是满足我国日益严格的污染物排放标准的必要前提。针对燃煤细颗粒物的生成机理、气体污染物脱除技术对细颗粒物排放影响及高效除尘技术进行了较全面的总结,其中高效除尘技术部分主要包括对强化尾部除尘技术原理、优点和局限性及投运情况和源头控制技术机理,发展趋势等方面的介绍。煤中无机矿物的气化凝结、异相作用和破碎是PM_(2.5)的主要形成机理。电厂NO x和SO_(x)等污染物控制技术对PM_(2.5)的排放有复杂的影响作用。燃煤电厂可从强化尾部除尘、烟气预处理和燃烧源控制3个方面对PM_(2.5)排放加以控制。强化尾部除尘技术通过对传统除尘设备进行技术改造,从而改善其对细颗粒物的脱除效果,如高频电源除尘技术、湿电除尘技术、电袋复合除尘技术等。烟气预处理技术通过外加条件对进入除尘器之前的烟气进行处理,使烟气中的细颗粒物发生团聚长大或降低烟温以提高除尘效率,目前常用的有团聚技术和低低温电除尘技术。团聚技术又主要包括化学团聚、湍流团聚、蒸汽相变团聚、声波团聚等。燃烧源头控制细颗粒物生成技术可解决传统除尘设备存在的穿透窗口问题,且无需增加额外设备,经济型较高,主要包括混煤燃烧技术和添加剂技术。深入理解气体污染物脱除技术对细颗粒物排放的影响将为燃煤细颗粒物排放控制提供一种新思路。

PM_(2.5)和臭氧对前体物减排和气象变化的响应及其政策启示

《大气污染防治行动计划》实施以来,我国重点区域PM_(2.5)浓度快速下降,但臭氧(O_(3))浓度逐步上升,大气污染控制形势已由单一的PM_(2.5)控制转变为PM_(2.5)和O_(3)的协同控制.了解PM_(2.5)和O_(3)对前体物排放变化和气象条件变化的响应,对制定PM_(2.5)和O_(3)协同控制策略具有重要意义.本文通过使用FNL全球再分析资料和自下而上的排放清单ABaCAS-EI,结合三维空气质量模式和响应曲面模型,评估前体物变化和气象条件变化后PM_(2.5)和O_(3)浓度的响应,并依据解析的响应关系提出了前体物减排、联防联控区域划分和目标设定等方面的政策建议.结果表明:(1)VOCs减排对降低各省份PM_(2.5)和O_(3)浓度均有利,NO_(x)的减排量不足会导致京津冀、长三角地区的O_(3)浓度和京津冀地区的PM_(2.5)浓度增加,为避免PM_(2.5)和O_(3)年评价值反弹需要的VOCs与NO_(x)减排比分别为15%~25%(PM_(2.5))和5%~90%(O_(3)).(2)O_(3)污染防治需要更大范围的联防联控,对于京津冀地区,需要考虑引入河南省和山东省的联合控制,对于长三角和珠三角地区,还需要联合江西省、福建省进行控制.(3)气象条件对PM_(2.5)和O_(3)背景值的影响较大,使用3年或5年滑动平均值可以有效降低气象条件年际变化对PM_(2.5)和O_(3)浓度的影响(对于PM_(2.5),2008—2019年其背景值极差的降幅分别为35%~81%或60%~86%;对于O_(3),极差的降幅分别为40%~67%或53%~87%).采用多年滑动平均有助于科学设定和考核PM_(2.5)和O_(3)的控制目标.研究显示:PM_(2.5)和O_(3)的协同控制依赖于NO_(x)和VOCs的协同减排,其减排比例在不同地区存在差异;此外,科学的PM_(2.5)和O_(3)的协同控制还需要更大范围的联防联控和评价指标的持续更新.