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基于SOA转化机制的沧州市重点企业秋冬季大气污染模拟
摘要点击 1675  全文点击 716  投稿时间:2018-09-09  修订日期:2018-10-22
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中文关键词  CALPUFF模型  SOA化学转化机制  挥发性有机物(VOCs)  排放清单  精细化源解析
英文关键词  CALPUFF model  SOA transformation mechanism  volatile organic compounds (VOCs)  emission inventory  refined source apportionment
作者单位E-mail
高爽 南京大学环境规划设计研究院股份公司, 南京 210093 1548148844@qq.com 
伯鑫 环境保护部环境工程评估中心, 北京 100012
环境保护部, 国家环境保护环境影响评价数值模拟重点实验室, 北京 100012 
188672200@qq.com 
马岩 环境保护部环境工程评估中心, 北京 100012
环境保护部, 国家环境保护环境影响评价数值模拟重点实验室, 北京 100012 
 
雷团团 环境保护部环境工程评估中心, 北京 100012
河北科技大学环境科学与工程学院, 石家庄 050000 
 
王刚 三捷环境工程咨询(杭州)有限公司, 杭州 310012  
李时蓓 环境保护部环境工程评估中心, 北京 100012
环境保护部, 国家环境保护环境影响评价数值模拟重点实验室, 北京 100012 
 
陆朝阳 南京大学环境规划设计研究院股份公司, 南京 210093  
毛娜 沧州市环境保护科学研究院, 沧州 061000  
郝明亮 河北正润环境科技有限公司, 石家庄 050000  
黄向峰 中科弘清(北京)科技有限公司, 北京 100012  
中文摘要
      基于沧州市2016年排放清单筛选出120家重点企业,采用重新编译代码后的CALPUFF空气质量模型,模拟了2017年秋冬季不同程度污染天气下120家重点企业PM2.5、PM10、SO2、NO2及二次生成硫酸盐、硝酸盐、二次有机气溶胶(SOA)的污染情况.结果表明,120家重点企业PM2.5、PM10、SO2和NO2秋冬季平均模拟浓度占平均观测浓度的比例分别为:3.3%、5.7%、5.6%和2.9%;一次排放的PM10主要集中在沧州市西南部和东南部,二次转化的SOA、硫酸盐和硝酸盐主要集中在主城区和东南部;PM2.5中SOA平均占比约为27.3%,重污染时段比例上升为29.0%;PM2.5中烷烃气溶胶、甲苯气溶胶、二甲苯气溶胶和多环芳烃(PAH)气溶胶占比分别为:12.1%、6.0%、7.0%和2.2%.120家重点企业精细化模拟结果显示,重污染天气以上120家重点企业的PM2.5贡献浓度为3.02μg·m-3,占沧州市"三年作战计划"要求2018年下降浓度(6.00μg·m-3)的50%;PM2.5浓度贡献较大的企业包括某石油化工股份有限公司沧州分公司(0.41μg·m-3)、某碳素有限公司(0.29μg·m-3)、某石化股份有限公司聚海分公司(0.26μg·m-3)、沧州某肥业有限公司(0.23μg·m-3)、沧州某大化有限责任公司(0.19μg·m-3)等,主要位于新华区、沧县和渤海新区.本研究可为开展秋冬季每一家重点企业的错峰生产和应急减排提供科学依据.
英文摘要
      120 main industrial installations were screened based on the emissions inventory of 2016 in Cangzhou City, and the air pollution effect of PM2.5, PM10, SO2, NO2, sulfates, nitrates, and secondary organic aerosol (SOA) was simulated for 2017 autumn-winter season for different levels of pollution using the CALPUFF model after code recompilation. The results showed that the ratios of the modelled and measured concentrations of PM2.5, PM10, SO2, and NO2 were 3.3%, 5.7%, 5.6%, and 2.9%, respectively. The areas most affected by pollution from primary PM10 were the southwest and southeast part of Cangzhou, while sulfate, nitrate, and SOA pollution mainly affected the southeast part. The proportion of SOA in the PM2.5 was around 27.3%, and rose to 29.0% during heavily polluted periods. The aerosols of alkenes, tolune, xylene, and PAH in PM2.5 accouted for 12.1%, 6.0%, 7.0%, and 2.2% of the total aerosols respectively. The result of the simulation of individual enterprises showed that their total contribution to PM2.5 during heavily polluted periods was 3.02 μg·m-3, accounting for 50% of the requirements in the "Three-year Plan" for Cangzhou City (6.00 μg·m-3). The top 5 contributors were 1 Petrochemical industry in Cangzhou (0.41 μg·m-3), 2 Carbon Co. Ltd. (0.29 μg·m-3), 3 Petrochemical industry in Juhai (0.26 μg·m-3), 4 Fertilizer Company (0.23 μg·m-3), 5 Dahua Co. Ltd. (0.19 μg·m-3). These industrial installations were mainly located in Xinhua District, Cangxian, and Bohai New District. This research can provide a scientific ground for production restrictions and limitations and emissions reduction of each industry during heavily polluted periods.

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