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周颖 (周颖.) | 程水源 (程水源.) (学者:程水源) | 韩力慧 (韩力慧.) | 陈东升 (陈东升.) (学者:陈东升) | 郎建垒 (郎建垒.) (学者:郎建垒) | 王海 (王海.)

摘要:

  区域大气污染直接影响到环境质量、人体健康与经济发展,已成为人们高度关注和亟待解决的重大环境问题.掌握翔实、可靠的区域高分辨率污染源清单,筛选识别单位排放污染源强对环境平均浓度贡献较大的敏感排放地区和敏感源,可为区域大气污染控制和环境管理决策提供科学依据.在我国排放源基础信息较为稀缺的条件下,本研究基于典型城市拉网式调查得到的详细排放源及活动水平基础数据,利用统计回归方法研究建立了一套适于我国统计体系的区域高分辨率排放清单建立技术方法,得到了基于区县分辨率的PM10、SO2、NOX、VOCS 和CO 五种污染物的拟合模型,并在有关地区开展了示范应用.结果显示,各污染物地市分辨率误差在-42.0%-17.0%之间,区县分辨率平均误差在30.4%-77.7%之间,说明模型拟合效果较好.将上述技术方法在北京、天津、石家庄和保定等典型地区进行了示范,并与国外INTEX-B 清单进行了对比.基于拟合模型得到的排放清单较INTEXB清单更接近调查值,且拟合模型所需的基础数据更易于获取,得到的清单分辨率更高.在此基础上,综合利用数值模拟系统、线性优化技术,建立了污染源清单优化模型系统,实现了排放清单的进一步改善.基于相对完善的排放清单,利用基于MM5-CAMx-PSAT 耦合模式系统的敏感源筛选新技术,分别以北京和京津冀地区作为目标区域,研究确定了北京18 个区县及北京周边不同区域排放的敏感性.结果显示,北京中心城区与大兴、房山等区县,北京周边地区偏西南、南部地区单位排放对北京地区环境污染物浓度贡献较大;京津冀中部、西南地区单位排放对京津冀地区污染物浓度贡献较大.在此基础上,综合考虑单位排放源强的环境平均浓度贡献、污染源负荷及污染物毒性等因素,建立了敏感源分级识别方法,针对重点行业排放源进行了敏感性分级识别,并从大气污染防治的角度初步提出了需优先控制的行业排放源.敏感源筛选与分级识别结果可为大气污染控制由结构减排、管理减排向科学减排、效果减排推进提供重要科技支撑.

关键词:

大气污染控制 排放清单 效果减排 敏感源筛选 统计回归

作者机构:

  • [ 1 ] [周颖]北京工业大学环境与能源工程学院 北京 100124
  • [ 2 ] [程水源]北京工业大学环境与能源工程学院 北京 100124
  • [ 3 ] [韩力慧]北京工业大学环境与能源工程学院 北京 100124
  • [ 4 ] [陈东升]北京工业大学环境与能源工程学院 北京 100124
  • [ 5 ] [郎建垒]北京工业大学环境与能源工程学院 北京 100124
  • [ 6 ] [王海]北京工业大学环境与能源工程学院 北京 100124

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年份: 2012

页码: 221-221

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