呼和浩特市施工扬尘排放因子和粒径分布

按照四维通量法模型要求的施工扬尘排放因子监测方案,2008-2009年对呼和浩特市9个建筑工地和5个背景点进行降尘监测,得出施工降尘量(ΔDF)年均值为31.7t/(km2.30d).采用微孔均匀沉积式碰撞采样器(MOUDI-110)分别采集施工现场大气和工地道路积尘(≤75μm)经实验室再悬浮后的颗粒物,结果表明,施工现场大气颗粒物粒径分布的峰值不确定,再悬浮颗粒物粒径分布呈双峰分布,峰值粒径范围在3.2-5.6μm和10-18μm,PM2.5:PM10:TSP=0.21:0.53:1,施工扬尘是PM2.5的来源之一.呼市施工扬尘PM10排放因子(以建设用地面积表示)为0.133kg/(m2.30d),是美国CARB排放因子的1.42倍,春夏秋冬4季排放因子的比值为1:0.76:0.38:0.36.2006年呼市建筑施工扬尘PM10排放量为2595 t/a.     

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。     

桥头交叉口引道运行状况与排放关系研究

以福州市桔园洲大桥(建平路)与旗山大道交叉口的南进出口道为研究对象,选取交通运行参数(进口道的交通流量流向、出口道的流量)和交通排放数据(PM1、PM2.5、PM4、PM10和总悬浮颗粒物TSP)为实测指标,分析该进出口道与颗粒物体积分数、距停车线位置与颗粒物体积分数,以及交通运行与排放的关系,利用Matlab等软件进行数据关系拟合.结果表明,车辆排放和运行工况影响紧密;PM1、PM2.5和PM4体积分数变化趋势类似,且与交通运行参数的相关关系亦类似,而PM10和TSP体积分数二者亦然;越靠近停车线,PM体积分数波动越明显;PM体积分数与车流量的关系并非是完全的正相关.     

城市隧道机动车细颗粒物排放研究

机动车尾气排放的颗粒物对城市大气污染影响作用日趋明显,本文选取南宁市凤岭南隧道对机动车排放颗粒物的浓度及其成分进行监测分析,结果显示,实验期间隧道内外3个采样点处的PM2.5平均质量浓度值分别为166.869,237.529,111.314μg/m3,且浓度变化趋势基本相似.隧道内机动车排放的PM2.5中含碳物质所占的比重最大,水溶性离子次之,金属元素最少.其中,含碳物质中EC的浓度大于OC,OC/EC的值约为0.511~0.660,而隧道重型车比重并不大,但EC与重型车的相关系数在0.59~0.89间,可见其对颗粒物污染的影响很大.此外,金属元素Ca及其水溶性离子Ca2+的占比均是最大的,表明机动车带起的扬尘加重了颗粒物污染.     

北京城建扬尘解析

随着城市建设规模的扩大,北京建筑扬尘对大气颗粒物的影响越来越显著.监测数据显示:2002~2005年以来北京区域背景条件有所改善,但由于城市建设工地增多,部分市区,特别是奥运工地等周边环境的颗粒物浓度明显升高.ΔPM10/ΔSO2比值作为城市大气污染源结构的指示因子,一定程度上反应了城市建设规模及速度.统计数据显示:ΔPM10/ΔSO2比值与城市建筑面积存在明显正相关,近几年都有明显加速趋势.随着城市的扩张,北京降尘的源与汇也向外围发展,城市近郊区的通州、昌平以及房山等地由于城市建设的快速增长,降尘量成为全市增幅最大区域.     

中国人为源颗粒物排放模型及2001年排放清单估算

颗粒物是影响我国城市空气质量的主要污染物, 且细颗粒物对区域和全球环境系统具有重要影响.了解颗粒物的源排放量及排放特征, 对开展颗粒物研究具有重要意义.文中按经济部门、燃料类型和技术类型对颗粒物排放源进行分类, 建立了一个基于技术的、自下而上的排放模型, 并利用该模型计算出2001年全国主要人为源共向大气排放TSP （总悬浮颗粒物） 2.651×10⁷t, PM₁₀（可吸入颗粒物） 1.712×10⁷t, PM_2.5（细颗粒物）1.210×10⁷t.水泥生产、生物质燃料和燃煤源是最主要的PM2.5排放源, 分别占PM2.5排放总量的35%，26%和20%.颗粒物排放的地区分布极不平衡, 主要集中在东部地区.排放量最大的5个省份为山东、河北、江苏、河南和广东.进一步将排放分配到0.5°×0.5°的网格, 从而为区域大气污染模拟研究提供基础数据.     

京津冀区域颗粒物污染特征研究

京津冀区域是我国环境空气污染频发的重点区域之一.基于中国空气质量在线监测分析平台实时发布的2019年京津冀区域六个典型城市的颗粒物质量浓度数据,分析京津冀区域颗粒物污染特征.结果表明：京津冀区域日均PM2.5质量浓度小于等于60 μg/m3 天数占全年的68.49%-80.00%;PM10质量浓度小于等于140 μg/m3 天数占全年的75.14%-93.70%;京津冀区域颗粒物质量浓度的月分布呈“V”型规律,颗粒物质量浓度冬季最高,秋季和春季次之,夏季最低;颗粒物质量浓度日变化呈双峰型且与人为活动作息时间保持良好的一致性;应用皮尔逊相关分析法探讨不同城市间颗粒物的相关性,总结为东南和西南两条典型的显著相关路径;应用线性回归方法评估PM2.5与PM10的相关性,同一城市的PM2.5与PM10显著相关;应用空间差异率方法分析京津冀区域不同城市间颗粒物质量浓度的差异程度,石家庄和其他城市间的颗粒物空间差异率最高;天津与唐山的PM2.5空间差异最低,其COD值为0.14;天津和廊坊的PM10的空间差异最小,其COD值为0.14.     

南昌一次持续雾霾天气成因分析

使用2013年冬季的1次雾霾持续过程的气象观测数据、L波段雷达观测数据和Grimm180颗粒物检测仪观测数据进行相关性分析,结果表明:南昌地区1月下旬PM10、PM2.5、PM1.0与风速呈明显的负相关关系,即风速越大,颗粒物浓度越小;地面风向为E时,南昌出现霾的次数最多;PM10、PM2.5、PM1.0与能见度呈现明显的负相关性,即气溶胶颗粒物的浓度增加时,能见度明显降低;在未降水日PM10、PM2.5、PM1.0与相对湿度呈明显的正相关性;当产生降水时,降水对PM10、PM2.5、PM1.0的清除作用显著,PM10、PM2.5、PM1.0与相对湿度呈负相关性。     

南京市电力行业大气颗粒物排放及减排对策分析

细颗粒物是雾霾产生的主要来源。电力行业燃煤排放是南京市颗粒物污染重要来源。研究分析南京市电厂颗粒物情况,分析其排放总量和排放特征,对该区域减排颗粒物污染有重要作用和示范意义。该文以2013年为基准年,选取南京市20家电厂,通过调查问卷并结合环境统计资料分析,获取了各电厂活动水平数据;根据物料平衡法计算其分粒径颗粒物(PM2.5、PM10和BC)排放量。在此基础上,分析了各电厂的产污情况、时空分布特征等,并针对性地提出南京市电力行业颗粒物减排措施及建议,以期为南京市电力行业颗粒物排放控制提供参考依据。     

燃煤电厂电除尘PM_(10)和PM_(2.5)的排放控制Ⅰ:电除尘选型及工业应用

针对电除尘细颗粒物(PM2.5)排放控制,提出利用电除尘指数指导电除尘本体和电源设计选型技术的原理和方法,并介绍电除尘改造的应用案例。通过优化电除尘指数、采用三相高压电源开展电除尘改造和选型。通过电除尘和脱硫塔除雾器的同步改造,可以实现烟囱出口颗粒物排放浓度低于5 mg/m3,同时,PM2.5(直径2.5μm以下的颗粒物)排放浓度低于2.5 mg/m3。示范工程还表明当电除尘器出口PM10(直径10μm以下的颗粒物)排放在6~30 mg/m3时,PM2.5占PM10比例为6%至20%;当PM10排放在5~15 mg/m3时,PM2.5排放可低于2.5 mg/m3。     

银川市大气细颗粒物(PM_(2.5))污染现状及影响因素分析

依据2013年银川市城市环境空气质量大气细颗粒物(PM2.5)的监测数据,对银川市环境空气中PM2.5的污染现状、变化趋势及与气象因子关联性进行了系统分析.结果表明,银川市PM2.5的质量浓度变化呈现明显的采暖季和非采暖季2种典型的季节性特征,非采暖季PM2.5的质量浓度与气压呈显著的正相关,与气温、能见度呈显著的负相关,采暖季PM2.5的质量浓度与风向、相对湿度呈显著的正相关,与风速、气温、能见度呈显著的负相关.     

燃煤电厂电除尘PM_(10)和PM_(2.5)的排放控制Ⅲ:电除尘电源及小分区改造与PM_(10)和PM_(2.5)的排放(以44×330MW机组为例)

讨论了4台典型电除尘改造和细颗粒物(PM2.5)排放控制,对四电场电除尘器通过本体小分区和电源改造实现了颗粒物(PM10)和细颗粒物(PM2.5)的超低排放控制。仅对五电场电除尘器进行电源改造,即可实现PM10和PM2.5的超低排放,电除尘出口PM10和PM2.5可分别控制在15和2 mg/m3以下。脱硫塔对PM10有较好的捕集效果,但对PM2.5的去除几乎没有效果。电除尘振打引起的二次飞扬过程及烟气温度也影响PM10和PM2.5的排放,当烟气温度从150~160℃降低到约110℃时,电除尘出口及脱硫塔出口的PM2.5均在2 mg/m3以下。     

道路人工清扫扬尘中PM10污染影响因素研究

目的确定影响道路人工清扫过程扬尘大小的因素之间关系及排放因子量化模型。方法采用模拟实验方法，通过改变路面粉尘负荷q清扫强度Q以及路面粉尘湿度F等条件，对影响道路清扫过程PM10发生的主要影响因素展开研究。结果提出了中国北方城市道路人工清扫过程扬尘中PM10浓度的量化计算模型。结论粉尘含湿量对道路人工清扫扬尘量的影响最大，粉尘负荷次之，清扫强度最小。     

粤东三市PM2.5和PM10质量浓度分布特征

采用在线监测方法于2009年7月8日至22日在广东省汕头、潮州、揭阳三市各选择1个有代表性的空气质量监测点同步进行PM2.5和PM10监测。监测结果表明,粤东三市PM2.5和PM10质量浓度低于部分沿海城市;PM10与PM2.5的质量浓度日变化呈双峰分布,分别处在上午(6:00至10:00)以及下午(18:00至22:00)两个时间段;PM10与PM2.5日平均浓度变化呈周期性波动,周期约为3～4 d;对于粤东三市区域,PM2.5/PM10为0.5215,说明PM10中细颗粒物含量大于粗颗粒物含量。     

贵阳建筑扬尘PM_(10)排放及环境影响的模拟研究

为了研究贵阳建筑扬尘的环境影响,根据对建筑和市政施工工程的调查,估算了贵阳市区2002年建筑扬尘的PM10排放量,并利用CALPUFF模型模拟了建筑扬尘对PM10浓度的贡献,分析了其季节变化及影响因素。结果表明,2002年贵阳城区建筑扬尘的PM10排放量为416t,占PM10排放总量的4%。建筑扬尘对贵阳市区较大范围内的PM10浓度水平均有影响,对整个城区PM10的年均浓度贡献接近12%。受施工强度以及风场和降水等气象因素作用,建筑扬尘排放的影响体现出明显的季节变化。     

深圳PM2.5浓度变化趋势及其月尺度预测方法

基于深圳市环境监测站的PM2.5浓度数据以及深圳市国家气候观象台发布的月度气象监测公报,研究了2012年至2019年深圳市PM2.5浓度的变化规律,分析了PM2.5浓度与月尺度气候要素的关系,并利用多元线性回归分析法建立了PM2.5月均浓度的预测模型。结果表明：2012年至2019年深圳PM2.5浓度呈明显下降趋势,PM2.5浓度有季节性特征,干季(1~3月及10~12月)PM2.5浓度比较高,也是PM2.5污染防控的重要时段。月降水日数、月降水量以及月平均温度与PM2.5浓度的负相关较明显,偏北风频率与PM2.5浓度呈显著正相关,可一定程度上帮助预判月均PM2.5浓度。与前人研究结果相反,月平均相对湿度与PM2.5浓度呈显著负相关。包含气象因素项以及PM2.5浓度项的月平均PM2.5浓度预报模型拟合度较高,偏北风频率、月平均相对湿度是对月平均PM2.5浓度影响最大的气象因素。利用深圳市2020年数据对模型进行检验,结果证明方程对于月平均PM2.5浓度的预报有一定适用性,可较好预报PM2.5浓度月增量。     

微量振荡天平法确定激光粉尘仪大气颗粒物转换系数

本研究确定了某激光粉尘仪测试上海市环境大气颗粒物(PM10和PM2.5)的质量浓度转换系数K值。利用激光粉尘仪和TEOM RP 1400a型监测仪,同时对选定的环境监测站同一监测点的环境大气颗粒物(PM10和PM2.5)进行了测定,得出了该激光粉尘仪测试上海市环境大气颗粒物(PM10和PM2.5)的质量浓度转换系数K值呈基本正态分布,分别为0.00594和0.00158。     

燃煤电厂电除尘PM_(10)和PM_(2.5)的排放控制Ⅵ:以75t/h工业锅炉为例分析讨论电除尘的运行(嘉兴协鑫环保热电分析)

以嘉兴协鑫环保热电75 t/h工业锅炉为例,讨论电除尘器改造和运行降低PM10和PM2.5(粒径低于10和2.5μm的颗粒物)的排放。单室四电场电除尘在传统单相高压电源供电下,电除尘出口PM10和PM2.5的排放可达120.4~219.7和9.6~22.3 mg·Nm-3,在本体检修和采用4台三相高压电源改造后,电除尘出口的PM10和PM2.5出口质量浓度可分别降至6.0~17.0和1.8~3.3mg·Nm-3,电除尘出口PM2.5与PM10的比例通常在35%~52%。     

宝鸡市城区空气细颗粒物(PM2.5)污染特征及源分析

目的研究宝鸡市城区PM2.5的污染特点及成因,为制定控制污染应对策略,改善空气质量提供参考依据。方法利用2013年1月至2014年8月宝鸡市城区7个空气自动监测子站24h对PM2.5的监测数据,结合宝鸡地形特点、同期气象数据以及对颗粒物源解析在线监测资料进行分析与讨论。结果分析结果表明,宝鸡市城区PM2.5及其它污染项目与各气象参数有关,总结了PM2.5时空分布特征,宝鸡市PM2.5的组成和来源随昼夜、季节而变,其主要组成为硫酸盐、硝酸盐、铵盐、有机物、元素碳和土壤尘等化学成分,主要来源为燃煤、汽车尾气排放、扬尘、工业排放、二次气溶胶污染和周边输送等。结论分阶段经常性地分析宝鸡城区PM2.5污染现状与机理,提出治理建议和防控对策,为宝鸡市区空气污染控制提供参考依据。     

北京奥森公园侧柏林空气颗粒物不同季节变化规律

本文通过对北京市奥森公园侧柏林内外,一年四季4种粒径空气颗粒物浓度全天24h监测、并同步观测空气温湿度、风速、光照等气象因子,分析了林内外不同粒径颗粒物浓度的四季变化、日变化和小粒径颗粒物所占比例日变化规律,并对各粒径颗粒物与小气候因子之间的相关性和显著性进行分析,结果表明：1)侧柏林内外空气颗粒物浓度虽然在不同季节表现出不同的变化规律,但总体来说,林缘的均值高于林内均值,且夜间浓度高于白天,且四季均在5:00-7:00时间段不同程度达到峰值;2)从不同粒径颗粒物浓度的四季变化来看,林内TSP、PM10和PM2.5浓度的高低排序为：冬季＞秋季＞夏季＞春季,PM1.0颗粒物浓度的排序为：冬季＞夏季＞秋季＞春季;林缘TSP、PM10和 PM1.0浓度的高低排序与林内一致,而PM2.5浓度的高低排序为：冬季＞夏季＞秋季＞春季;3)林内外小粒径颗粒物所占比例的四季变化：与颗粒物浓度的季节变化相似均是冬季最大,夏季次之,秋季、春季最小;4)在一定范围内,林内外空气颗粒物浓度与相对湿度、光照均呈正相关,温度和风速呈负相关,且林缘的颗粒物浓度与风速呈显著负相关,随着粒径的减小,相关性变大。说明侧柏林内较林缘相比有较好的滞尘效果,适合保健型园林的开发和建设。