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天津市非道路移动源污染物排放清单开发
摘要点击 3507  全文点击 1132  投稿时间:2017-04-26  修订日期:2017-06-02
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中文关键词  非道路移动源  活动水平  排放清单  时空分布  不确定性分析
英文关键词  non-road mobile source  activity level  emission inventory  spatiotemporal distribution  uncertainty analysis
作者单位E-mail
张意 南开大学环境科学与工程学院, 天津 300071
南开大学城市交通污染防治研究中心, 天津 300071 
zy403657583@foxmail.com 
Andre Michel 法国国家交通研究院, 法国里昂 690675  
李东 天津市机动车排污检控中心, 天津 300191  
张欣 新港海事局, 天津 300456  
吴琳 南开大学环境科学与工程学院, 天津 300071
南开大学城市交通污染防治研究中心, 天津 300071 
 
张衍杰 南开大学环境科学与工程学院, 天津 300071
南开大学城市交通污染防治研究中心, 天津 300071 
 
马超 南开大学环境科学与工程学院, 天津 300071
南开大学城市交通污染防治研究中心, 天津 300071 
 
邹超 南开大学环境科学与工程学院, 天津 300071
南开大学城市交通污染防治研究中心, 天津 300071 
 
毛洪钧 南开大学环境科学与工程学院, 天津 300071
南开大学城市交通污染防治研究中心, 天津 300071 
hongjun_mao@hotmail.com 
中文摘要
      基于天津市非道路移动源污染管控需求,根据调研收集到的2015年非道路移动源活动水平数据,采用环保部《非道路移动污染源排放清单编制技术指南(试行)》推荐的核算方法,建立较为完整的天津市非道路移动源排放清单,分析污染物的时空分布. 2015年,天津市非道路移动源排放CO 6.15×103 t、HC 2.45×103 t、NOx 2.90×104 t、PM 1.45×103 t、SO2 1.37×104 t.船舶污染物排放占比最高,为所有非道路移动源污染物排放总量的73.66%,主要分布于天津港区;其次是非道路移动机械,占21.66%,主要分布于市郊种植业和养殖业区县、城市建设和人群活动较为密集的城区;民航飞机和铁路机车占比较小,分别为3.55%和1.13%,主要分布于机场和铁路沿线.总体上,非道路移动源从3月开始排放量逐渐升高,而年底和年初(冬季)排放量相对较低.
英文摘要
      Based on the collected data of activity level in 2015, a non-road mobile source emissions inventory for Tianjin was developed following the recommended method from the Compilation Guide for a Vehicle Emissions Inventory (trial edition) released by the Ministry of Environmental Protection. In 2015, the emissions of CO, hydrocarbons (HC), nitrogen oxides (NOx), particulate matter (PM) and SO2 from non-road mobile sources in Tianjin were 6.15×103 t, 2.45×103 t, 2.90×104 t, 1.45×103 t, and 1.37×104 t, respectively. Marine sources were identified as the largest non-road mobile source contributor accounting for 73.66% of total emissions, followed by non-road mobile machinery (21.66%). Emissions from civil aircraft and locomotives were relatively lower. Generally, emissions from non-road mobile sources increase from March (spring) to November and decrease from the beginning and the end of the year (winter). Emissions are mainly distributed in suburban districts where there is flourishing agriculture, downtown areas with dense populations, urban construction areas, ports, railway lines, and airports. Uncertainty in the inventory results is mainly due to the lack of key data, such as local emission factors and actual activity levels.

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