薛文博,許艷玲,王金南,唐曉龍

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全國(guó)火電行業(yè)大氣污染物排放對(duì)空氣質(zhì)量的影響

薛文博1,許艷玲2,王金南3*,唐曉龍1

(1.北京科技大學(xué)土木與環(huán)境工程學(xué)院,北京 100083；2.北京工業(yè)大學(xué)環(huán)境學(xué)院,北京 100124；3.環(huán)境保護(hù)部環(huán)境規(guī)劃院,北京 100012)

基于WRF-CAMx空氣質(zhì)量模型,定量模擬了火電行業(yè)主要大氣污染物排放對(duì)全國(guó)城市環(huán)境空氣質(zhì)量的影響.結(jié)果表明,火電行業(yè)對(duì)全國(guó)城市SO2、NO2、PM2.5、硫酸鹽、硝酸鹽及一次PM2.5年均濃度平均貢獻(xiàn)率分別為15.6%、19.6%、8.5%、11.7%、12.0%和5.2%,并呈現(xiàn)空氣污染越重地區(qū),火電行業(yè)污染貢獻(xiàn)率越低的總體特征.其中,京津冀魯豫、長(zhǎng)三角、以武漢城市群及長(zhǎng)株潭城市群為中心的兩湖平原地區(qū)、成渝地區(qū)中大部分空氣污染最為嚴(yán)重的區(qū)域,火電行業(yè)對(duì)PM2.5年均濃度的貢獻(xiàn)率低于8%.因此,火電行業(yè)對(duì)環(huán)境空氣質(zhì)量的影響總體較小,在深化火電行業(yè)污染減排的同時(shí),必須強(qiáng)化非電力行業(yè)多污染物協(xié)同控制.

火電行業(yè)；WRF模型；CAMx模型；排放清單；環(huán)境影響

我國(guó)在應(yīng)對(duì)煤煙型污染及酸雨污染等傳統(tǒng)環(huán)境問題的歷程中,一直把火電行業(yè)作為控制重點(diǎn).特別是“十一五”以來,火電行業(yè)污染減排工作取得了顯著成果,脫硫機(jī)組比例由2005年的12%躍升到2013年的87.4%,脫硝機(jī)組比例由2005年的基本為0上升到2013年的49.9%,高效靜電除塵器安裝比例達(dá)到95%以上,袋式、電袋除塵器比例逐步提高,SO2、NO、煙粉塵排放量明顯下降,火電行業(yè)對(duì)環(huán)境空氣質(zhì)量的影響得到有效控制.“十三五”期間國(guó)家將進(jìn)一步投入高額的治理成本,在火電行業(yè)推行“近零排放”政策究竟能否顯著改善空氣質(zhì)量引起爭(zhēng)議.部分學(xué)者甚至認(rèn)為實(shí)施“近零排放”是以較大的經(jīng)濟(jì)成本換取較小的環(huán)境效果,這些質(zhì)疑已成為當(dāng)前推進(jìn)火電行業(yè)“近零排放”政策爭(zhēng)議的焦點(diǎn).由于火電行業(yè)SO2、NO、煙粉塵排放量大,而且是高架污染源,污染物具有遠(yuǎn)距離傳輸?shù)奶卣?一直是大氣環(huán)境科學(xué)研究的重點(diǎn)[1-3].國(guó)內(nèi)外學(xué)者先后采用ISC3、CALPUFF、ATMOS等空氣質(zhì)量模型,模擬了電廠對(duì)局部地區(qū)空氣中SO2濃度、NO2濃度、酸沉降等污染指標(biāo)的影響[4-9].薛文博等[10]應(yīng)用CMAQ模型,基于2008年排放清單分析了電力行業(yè)SO2、NO、煙粉塵協(xié)同控制情景下硫沉降、氮沉降及PM2.5污染的改善效果.伯鑫等[11]利用CALPUFF模型研究了2011年京津冀火電行業(yè)污染物排放對(duì)京津冀地區(qū)環(huán)境空氣質(zhì)量的影響.但火電行業(yè)經(jīng)過10多年的嚴(yán)格控制,當(dāng)前火電排放對(duì)全國(guó)空氣質(zhì)量的影響究竟有多大,這在全國(guó)層面尚缺乏系統(tǒng)性研究.為此,本文基于清華大學(xué)2012年多尺度多污染物排放清單(MEIC),采用WRF氣象模型和第3代空氣質(zhì)量模型CAMx,采用情景分析法,在全國(guó)層面模擬分析了火電行業(yè)SO2、NO、煙塵等大氣污染物排放對(duì)近地面空氣中SO2、NO2、PM2.5、硫酸鹽及硝酸鹽年均濃度的影響.

1 研究方法

1.1 模型選擇

本文采用WRF中尺度氣象模式、CAMx空氣質(zhì)量模式模擬分析火電行業(yè)大氣污染物排放對(duì)空氣質(zhì)量的影響.CAMx是當(dāng)前主流的第3代空氣質(zhì)量模型,是美國(guó)ENVIRON公司在UAM-V模式基礎(chǔ)上開發(fā)的綜合空氣質(zhì)量模式,它將“科學(xué)級(jí)”空氣質(zhì)量模型所需要的各種技術(shù)特征合成為單一系統(tǒng),考慮了實(shí)際大氣中不同物種之間的相互轉(zhuǎn)換和影響,可以用來對(duì)氣態(tài)和顆粒態(tài)的大氣污染物在城市和區(qū)域等多種尺度上進(jìn)行綜合性模擬[12].

1.2 模型設(shè)置

1.2.1 CAMx模型 模擬時(shí)段為2012年1月1日~12月31日,模擬時(shí)間間隔為1h.模擬區(qū)域采用Lambert投影坐標(biāo)系,中心經(jīng)度為103°E,中心緯度為37°N,兩條平行標(biāo)準(zhǔn)緯度為25°N和40°N.水平模擬范圍為方向(-2682~2682km)、方向(-2142~2142km),網(wǎng)格間距36km,共將模擬區(qū)域劃分為150×120個(gè)網(wǎng)格,研究區(qū)域包括中國(guó)全部陸域范圍.模擬區(qū)域垂直方向共設(shè)置9個(gè)氣壓層,層間距自下而上逐漸增大.

1.2.2 WRF模型 CAMx模型所需要的氣象場(chǎng)由中尺度氣象模型WRF提供[13],WRF模型與CAMx模型采用相同的模擬時(shí)段和空間投影坐標(biāo)系,但模擬范圍大于CAMx模擬范圍,其水平模擬范圍為方向(-3582~3582km)、方向(-2502~2502km),網(wǎng)格間距36km,共將研究區(qū)域劃分為200×140個(gè)網(wǎng)格.垂直方向共設(shè)置28個(gè)氣壓層,層間距自下而上逐漸增大.WRF模型的初始輸入數(shù)據(jù)采用美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心(NCEP)提供的6h一次、1°分辨率的FNL全球分析資料[14],并利用NCEP ADP觀測(cè)資料進(jìn)行客觀分析[15].WRF模型模擬結(jié)果通過WRFCAMx程序轉(zhuǎn)換為CAMx模型輸入格式.

1.3 排放清單

表1 2012年主要大氣污染物排放清單[16](104t)Table 1 Emission inventory of major air pollutants in 2012 (104t)

續(xù)表1

省市SO2NOxPM2.5省市SO2NOxPM2.5 合計(jì)火電合計(jì)火電合計(jì)火電合計(jì)火電合計(jì)火電合計(jì)火電 浙江56.020.0115.838.226.34.5陜西125.531.980.730.440.22.7 安徽50.413.1108.334.252.33.4甘肅33.211.447.017.121.71.7 福建49.89.059.918.016.61.9青海6.73.312.83.96.50.3 江西53.513.753.113.726.61.2寧夏45.819.539.423.19.32.0 山東320.765.9304.794.9105.48.2新疆70.221.579.130.722.43.2 河南115.935.6173.557.973.44.5全國(guó)29686852938957119890

CAMx模型所需排放清單的化學(xué)物種主要包括SO2、NO、顆粒物(PM10、PM2.5及其組份)、NH3和VOCS(含多種化學(xué)組份)等多種污染物.電廠及其他行業(yè)污染物SO2、NO、人為源顆粒物(含PM10、PM2.5、BC、OC等)以及NH3、VOCs(含主要組份)等排放數(shù)據(jù)均采用2012年MEIC排放清單[16],生物源VOCs排放清單利用MEGAN天然源排放清單模型計(jì)算[17].根據(jù)MEIC排放清單,2012年火電行業(yè)SO2、NO、PM2.5排放量分別為685萬t、957萬t和90萬t,占全國(guó)排放總量的比例分別為23%、33%和7.5%,具體見表1所示.火電行業(yè)大氣污染物排放強(qiáng)度的空間差異性顯著,內(nèi)蒙古、晉冀魯豫、長(zhǎng)三角、寧夏及云貴地區(qū)排放強(qiáng)度較高,空間特征見圖1所示.

1.4 模擬驗(yàn)證

由于2012年我國(guó)尚未全面開展PM2.5監(jiān)測(cè),缺乏PM2.5實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),因此利用中國(guó)環(huán)境監(jiān)測(cè)總站PM2.5試監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和中科院大氣物理研究所提供的PM2.5監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證模型模擬結(jié)果的準(zhǔn)確性.將CAMx模型模擬的PM2.5年均濃度與監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,結(jié)果表明模擬值和監(jiān)測(cè)值具有較好的相關(guān)性,相關(guān)系數(shù)為0.79.此外,利用NASA中分辨率成像光譜儀(MODIS)觀測(cè)的氣溶膠光學(xué)厚度(AOD)數(shù)據(jù)進(jìn)一步驗(yàn)證了PM2.5模擬結(jié)果的空間分布特征,驗(yàn)證結(jié)果表明113個(gè)環(huán)保重點(diǎn)城市的PM2.5年均柱濃度(指9個(gè)垂直層的平均模擬值)與衛(wèi)星觀測(cè)的年均AOD數(shù)據(jù)具有較高的相關(guān)性,相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.83.因此,本文所選空氣質(zhì)量模型及模擬參數(shù)可較好地模擬我國(guó)區(qū)域性、復(fù)合型PM2.5污染問題.模擬驗(yàn)證具體見作者前期研究成果[18-19].

1.5 情景設(shè)計(jì)

設(shè)置2個(gè)污染物排放情景:(1)2012年所有污染物全口徑排放情景;(2)火電行業(yè)所有污染物排放置零情景,即在全口徑污染物排放清單中扣除火電行業(yè)排放量.利用空氣質(zhì)量模型分別模擬“全口徑排放情景”與“火電排放置零情景”下的環(huán)境影響,將“全口徑排放情景”與“火電排放置零情景”的環(huán)境影響進(jìn)行比較,得到火電行業(yè)大氣污染物排放對(duì)環(huán)境空氣質(zhì)量的定量影響.

2 結(jié)果與討論

2.1 火電行業(yè)SO2平均濃度貢獻(xiàn)

根據(jù)MEIC排放清單,火電行業(yè)SO2排放量約為685萬t,占全國(guó)SO2排放總量的23%.空氣質(zhì)量模型模擬結(jié)果表明,全國(guó)火電行業(yè)SO2排放對(duì)地級(jí)及以上城市SO2年均濃度貢獻(xiàn)值約為4.9μg/m3,平均貢獻(xiàn)率約為15.6%,約占國(guó)家環(huán)境空氣質(zhì)量二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)[20]的8.1%.從區(qū)域SO2年均濃度貢獻(xiàn)來看(圖2a),在“陜西-內(nèi)蒙古-寧夏-山西”部分地區(qū)、云貴局部地區(qū)等西部煤電基地以及江浙等東部火電企業(yè)集中區(qū),火電行業(yè)排放對(duì)SO2年均濃度的貢獻(xiàn)率較高;在京津冀魯、以武漢城市群及長(zhǎng)株潭城市群為中心的兩湖平原地區(qū)、成渝地區(qū)等空氣污染嚴(yán)重的區(qū)域,火電行業(yè)排放對(duì)SO2年均濃度的貢獻(xiàn)率低.

從火電行業(yè)對(duì)各省城市SO2年均濃度貢獻(xiàn)看,在山西、河南、寧夏、山東等火電企業(yè)分布比較密集的地區(qū),SO2排放量大且相對(duì)集中,火電行業(yè)SO2排放對(duì)以上省份SO2年均濃度的貢獻(xiàn)值均超過9μg/m3,占國(guó)家環(huán)境空氣質(zhì)量二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的比例超過15%;對(duì)海南、北京、上海、重慶、湖北、福建、黑龍江、云南等省份城市的貢獻(xiàn)值均低于3μg/m3,占國(guó)家環(huán)境空氣質(zhì)量二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的比例低于5%.火電行業(yè)對(duì)各省份城市SO2年均濃度貢獻(xiàn)率模擬結(jié)果表明,火電行業(yè)排放對(duì)青海、甘肅、浙江、安徽、河南、寧夏等省份城市SO2年均濃度貢獻(xiàn)率較高,均超過20%;對(duì)湖北、北京、重慶、黑龍江、湖南等省份城市SO2年均濃度貢獻(xiàn)率較小,其中湖北省最低,小于7%.火電行業(yè)對(duì)重點(diǎn)區(qū)域SO2年均濃度貢獻(xiàn)見表2,對(duì)各省SO2年均濃度貢獻(xiàn)見表3,對(duì)省會(huì)城市SO2年均濃度貢獻(xiàn)見表4所示.

2.2 火電行業(yè)NO2平均濃度貢獻(xiàn)

MEIC 排放清單表明,火電行業(yè)NO排放量約為957萬t,占NO排放總量的33%,火電行業(yè)NO排放占排放總量的比例高于SO2.但是火電行業(yè)NO排放對(duì)全國(guó)地級(jí)及以上城市NO2年均濃度貢獻(xiàn)值約為6.2μg/m3,平均貢獻(xiàn)率僅為19.6%,占國(guó)家環(huán)境空氣質(zhì)量二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)[20]的15.6%.與SO2相似的是,在“陜西-內(nèi)蒙古-寧夏-山西”部分地區(qū)、云貴局部地區(qū)等西部煤電基地以及安徽等地區(qū),火電行業(yè)排放對(duì)NO2年均濃度的貢獻(xiàn)率較高;與SO2不同的是,由于大城市及其周邊城市群機(jī)動(dòng)車NO排放比較集中,因此火電行業(yè)對(duì)北京、上海、天津、武漢、長(zhǎng)沙、成都、重慶、深圳等大中型城市及其周邊地區(qū)NO2年均濃度貢獻(xiàn)率最小(圖2b).

各省模擬結(jié)果表明,在山西、浙江、河南、山東、寧夏等火電企業(yè)NO排放量大且相對(duì)集中的地區(qū),火電行業(yè)NO排放對(duì)以上省份城市NO2年均濃度的貢獻(xiàn)值均高于8.5μg/m3,占國(guó)家環(huán)境空氣質(zhì)量二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的比例超過20%;對(duì)云南、海南等省份城市NO2年均濃度的貢獻(xiàn)值均低于2μg/m3,約占國(guó)家環(huán)境空氣質(zhì)量二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的比例5%.從火電行業(yè)對(duì)各省份城市NO2年均濃度貢獻(xiàn)率來看,火電行業(yè)NO排放對(duì)山西、寧夏、安徽、內(nèi)蒙古、貴州、江西等省份城市NO2年均濃度貢獻(xiàn)率較高,均超過25%,特別是寧夏、山西等省份城市的貢獻(xiàn)率超過30%.對(duì)北京、天津、重慶、云南、上海等省份城市NO2年均濃度貢獻(xiàn)率較小,均低于12%,其中北京市最低,小于5%.火電行業(yè)對(duì)重點(diǎn)區(qū)域NO2年均濃度貢獻(xiàn)見表2,對(duì)各省NO2年均濃度貢獻(xiàn)見表3,對(duì)省會(huì)城市NO2年均濃度貢獻(xiàn)見表4所示.

表2 火電行業(yè)對(duì)重點(diǎn)區(qū)域空氣質(zhì)量影響(%)Table 2 Impact of the thermal power plants on air quality in key regions (%)

2.3 火電行業(yè)PM2.5平均濃度貢獻(xiàn)

PM2.5具有區(qū)域性(長(zhǎng)距離傳輸)與復(fù)合型(多種大氣污染物經(jīng)物理化學(xué)轉(zhuǎn)化生成)的污染特征,與SO2、NO2污染存在顯著差異.火電行業(yè)排放的SO2、NO進(jìn)入大氣環(huán)境后,經(jīng)過物理化學(xué)轉(zhuǎn)化生成的硫酸鹽、硝酸鹽是PM2.5的重要組分,是影響大氣能見度的關(guān)鍵因素[21].此外,火電行業(yè)排放的煙塵是空氣中一次PM2.5的主要來源之一[22].本研究利用CMAX第3代空氣質(zhì)量模型,系統(tǒng)考慮了SO2、NO、煙塵在大氣中的物理、化學(xué)過程,模擬了火電行業(yè)多污染物排放對(duì)全國(guó)地級(jí)及以上城市PM2.5年均濃度的綜合影響.

模型模擬結(jié)果表明,火電行業(yè)排放的SO2、NO、煙塵等多種大氣污染物對(duì)全國(guó)地級(jí)及以上城市PM2.5年均濃度貢獻(xiàn)值約為5.3μg/m3,綜合貢獻(xiàn)率約為8.5%,占國(guó)家環(huán)境空氣質(zhì)量二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)[20]的15%;對(duì)硫酸鹽、硝酸鹽、一次PM2.5年均濃度的貢獻(xiàn)率分別為11.7%、12.0%和5.2%.可以看出,PM2.5污染貢獻(xiàn)反映了火電行業(yè)排放對(duì)大氣環(huán)境的綜合影響.在“陜西-內(nèi)蒙古-寧夏-山西”部分地區(qū)西部煤電基地及珠三角地區(qū)等火電企業(yè)集中區(qū),火電行業(yè)排放對(duì)PM2.5年均濃度的貢獻(xiàn)率較高;京津冀魯豫、長(zhǎng)三角、以武漢城市群及長(zhǎng)株潭城市群為中心的兩湖平原地區(qū)、成渝地區(qū)中大部分空氣污染最為嚴(yán)重的區(qū)域,火電行業(yè)排放對(duì)PM2.5年均濃度的貢獻(xiàn)率較低(圖2c).火電行業(yè)排放對(duì)硫酸鹽、硝酸鹽年均濃度貢獻(xiàn)的空間分布特征與PM2.5相似，在空氣污染嚴(yán)重地區(qū)，火電行業(yè)對(duì)硫酸鹽、硝酸鹽年均濃度的貢獻(xiàn)率同樣較低(圖2d,圖2e).

各省模擬結(jié)果表明,火電行業(yè)排放對(duì)寧夏、河南等省份城市PM2.5年均濃度的貢獻(xiàn)值均超過于7μg/m3,占國(guó)家環(huán)境空氣質(zhì)量二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的比例超過20%;對(duì)海南、云南、北京等省份城市的PM2.5年均濃度的貢獻(xiàn)值最低,均小于3.6μg/m3,約占國(guó)家環(huán)境空氣質(zhì)量二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的比例7%~ 10%.從火電行業(yè)對(duì)各省份城市PM2.5年均濃度貢獻(xiàn)率來看,火電行業(yè)排放對(duì)寧夏、廣東、福建、甘肅、廣西、海南、內(nèi)蒙古等省份城市PM2.5年均濃度貢獻(xiàn)率較高,均超過11%.對(duì)北京、天津、河北、遼寧、山東、上海等省份城市PM2.5年均濃度貢獻(xiàn)率較小,均低于7%,其中北京市最低,約為4%.火電行業(yè)對(duì)重點(diǎn)區(qū)域PM2.5年均濃度貢獻(xiàn)見表2,對(duì)各省PM2.5年均濃度貢獻(xiàn)見表3,對(duì)省會(huì)城市PM2.5年均濃度貢獻(xiàn)見表4所示.

2.4 討論

由于SO2、NO總量控制政策的實(shí)施,全國(guó)城市SO2年均濃度顯著下降,NO2污染的趨勢(shì)得到有效遏制.2014年全國(guó)空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)表明,地級(jí)及以上城市SO2、NO2年均濃度超標(biāo)率分別為11.8%、37.3%,大部分城市SO2年均濃度已經(jīng)達(dá)標(biāo).然而2014年161個(gè)開展PM2.5監(jiān)測(cè)的城市中,PM2.5年均濃度超標(biāo)率高達(dá)88.8%,PM2.5已經(jīng)成為大氣污染的首要污染物.但火電行業(yè)對(duì)全國(guó)城市PM2.5年均濃度的貢獻(xiàn)率僅為8.5%,因此在強(qiáng)化火電行業(yè)污染減排的同時(shí),必須加大非電行業(yè)的污染控制.

從火電行業(yè)對(duì)PM2.5年均濃度的空間分布特征來看,京津冀魯豫、長(zhǎng)三角、以武漢城市群及長(zhǎng)株潭城市群為中心的兩湖平原地區(qū)、成渝地區(qū)中大部分空氣污染最為嚴(yán)重的區(qū)域,火電行業(yè)對(duì)PM2.5的貢獻(xiàn)率低于8%.因此,要改善重污染地區(qū)空氣質(zhì)量,相比全國(guó)層面控制火電行業(yè)的效果更加有限.火電行業(yè)排放的污染物易于遠(yuǎn)距離傳輸,進(jìn)一步控制火電行業(yè)將有利于降低區(qū)域間的相互影響,改善區(qū)域環(huán)境空氣質(zhì)量,但在重污染地區(qū)強(qiáng)化非電行業(yè)多種污染物的協(xié)同控制至關(guān)重要.

考慮到火電行業(yè)屬于高架源,排放的污染物對(duì)中高層大氣環(huán)境質(zhì)量的影響高于近地面層.本研究基于公眾健康考慮,主要研究了火電行業(yè)污染物排放對(duì)近地面層環(huán)境空氣質(zhì)量的影響,因此有可能對(duì)火電行業(yè)的總體環(huán)境影響有所低估.

3 結(jié)論

3.1 火電行業(yè)排放的SO2、NO、一次PM2.5分別占全國(guó)排放總量的23%、33%、7.5%左右,但對(duì)全國(guó)城市SO2、NO2及PM2.5年均濃度平均貢獻(xiàn)率分別為15.6%、19.6%、8.5%,火電行業(yè)單位污染物排放對(duì)環(huán)境空氣質(zhì)量的影響較小.

3.2 火電行業(yè)對(duì)SO2、NO2及PM2.5年均濃度貢獻(xiàn)的空間差異性顯著,對(duì)京津冀、長(zhǎng)三角、珠三角及成渝地區(qū)SO2、NO2及PM2.5年均濃度的平均貢獻(xiàn)率分別為10.3%、12.8%、7.6%,低于全國(guó)平均貢獻(xiàn),空氣污染越重地區(qū)受火電行業(yè)的影響越小.

3.3 火電行業(yè)排放對(duì)寧夏、河南等省份城市PM2.5年均濃度的貢獻(xiàn)值均超過于7μg/m3,占國(guó)家環(huán)境空氣質(zhì)量二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的比例超過20%;對(duì)海南、云南、北京等省份城市的PM2.5年均濃度的貢獻(xiàn)值最低,約占國(guó)家環(huán)境空氣質(zhì)量二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的比例7%~10%.

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在上述工藝條件下，預(yù)測(cè)相對(duì)脫水率為76.32%，為驗(yàn)證響應(yīng)曲面優(yōu)化設(shè)計(jì)的可靠性，對(duì)其工藝參數(shù)進(jìn)行了3組平行實(shí)驗(yàn)，取平均值為75.66%，與預(yù)測(cè)值相差0.66%，說明實(shí)際值與理論值較吻合。

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* 責(zé)任作者, 研究員, wangjn@caep.org.cn

Ambient air quality impact of emissions from thermal power industry

XUE Wen-bo1, XU Yan-ling2, WANG Jin-nan3*, TANG Xiao-long1

(1.School of Civil and Environmental Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China；2.College of Environmental and Energy Engineering, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China；3.Chinese Academy For Environmental Planning, Beijing 100012, China)., 2016,36(5)：1281~1288

The impact of the air quality from thermal power industry was analyzed quantitatively based on WRF-CAMx model. The results indicated thatto the annual average concentrations of SO2, NO2, PM2.5, sulfate, nitrate and primary PM2.5from thermal power plants were 15.6%, 19.6%, 8.5%, 11.7%, 12.0% and 5.2%, respectively. There was a general characteristic that in regions where air pollutions were more severe, the contribution rates from thermal power plants were reversely lower. Specially, in Beijing-Tianjin-Hebei-Shandong-Henan, Yangtze River Delta, Wuhan and Changsha-Zhuzhou-Xiangtan city clusters located on the Plain and the Chengdu-Chongqing area where air pollutions were the most serious, the PM2.5contribution rates from the thermal power industry were less than 8%. Improvement to the atmospheric quality due to ultra-low emission in thermal power industry was not obvious. In view of this, policy of multi-pollutant control should be also implemented in other industries besides thermal power plants in order to improve atmospheric quality.

thermal power industry；WRF；CAMx；emission inventory；environmental impact

X51

A

1000-6923(2016)05-1281-08

薛文博(1981-),男,陜西寶雞人,副研究員,博士,主要研究方向?yàn)榭諝赓|(zhì)量模型、排放清單及區(qū)域復(fù)合型大氣污染調(diào)控等.發(fā)表論文30余篇.

2015-10-18

環(huán)境保護(hù)公益性行業(yè)科研專項(xiàng)(201509001)