昆明市人为源大气污染物排放清单研究

Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, Vol. 61, No. 2 (Mar. 2025)

昆明市人为源大气污染物排放清单研究

刘展芸1 龚元均1,2,† 陈云波2 徐怡蕾2 叶海云2 李丽珍2 刘跃辉1 佟磊3 卞雅慧3 陆克定1,†

1.国家环境保护大气臭氧污染防治重点实验室, 北京大学环境科学与工程学院, 北京 100871; 2.昆明市生态环境科学研究院, 昆明 650032; 3.中国科学院城市环境研究所, 厦门 361021; †通信作者, E-mail: gongyj09@pku.edu.cn (龚元均), k.lu@pku.edu.cn (陆克定)

摘要为准确地掌握昆明市人为源大气污染物排放情况, 利用统计年鉴和各市级部门统计数据, 结合企业填报、实地采样和走访调研, 建立昆明市 2018 年人为源大气污染物排放清单。通过重点企业挥发性有机化合物(VOCs)排口检测和文献调研, 得到昆明市的 VOCs 源谱数据, 并编制昆明市 VOCs 分物种清单, 计算其臭氧生成潜势。结果表明, 2018 年昆明市人为源二氧化硫(SO2)、氮氧化物(NOx)、一氧化碳(CO)、VOCs、氨气(NH3)、可吸入颗粒物(PM10)、细颗粒物(PM2.5)、黑碳(BC)和有机碳(OC)排放量分别为 13476.92, 53327.85, 397383.83, 55514.73, 20465.41, 75473.99, 29405.57, 1947.53 和 4405.39 吨。其中, NOx 的主要排放源为移动源(50.7%); NH3 的主要排放源为农业源(88.5%); PM10 的主要排放源为扬尘源(44.1%)和工艺过程源(43.1%); CO, VOCs 和 PM2.5 的主要排放源为工艺过程源, 在不同污染物排放量中的占比分别达到 68.2%, 41.7%和 51.2%; SO2, BC 和 OC 的主要排放源为化石燃料固定燃烧源, 其排放占比分别为 53.0%, 45.0%和 35.9%。污染物集中在主城 5 区和安宁市, 主城 5 区中, 以青年路和人民中路为中心向外辐散, 呈贡区污染物相对较少。SO2, BC和 OC 以高值点源分布为主, NOx, CO, VOCs 和 PM2.5 是线源和点源分布相结合, PM10 呈现点源和面源相结合的空间分布特征, NH3 呈现显著的面源空间分布特征。VOCs 分物种清单中排放量占比最多的是芳香烃和烷烃, 主要来源为机动车排放、建筑涂料和工业溶剂等溶剂使用行业。臭氧生成潜势(OFP)中, 芳香烃类的占比高达 49.9%, 且占比较高的 VOCs 物种为(间、对)二甲苯、甲苯、乙烯等。

关键词 人为源排放清单; VOCs 分物种清单; 昆明市; 排放特征; 臭氧生成潜势(OFP)

近年来, 随着大气污染防治工作的深入推进, 我国的空气质量显著改善[1], 二氧化硫(SO2)和二氧化氮(NO2)等多种污染物的浓度呈现下降趋势, 污染特征由单一的煤烟型污染转向以细颗粒物(PM2.5)和臭氧(O3)为主的复合型大气污染[2]。二次污染物的生成机制非常复杂。为了探索如何有效地治理PM2.5 和 O3, 需要更加清晰地认识本地污染物的排放特征, 尤其是二次污染物形成前体物 NOx 和挥发性有机物(volatile organic compounds, VOCs)的排放特征, 其中大气污染源排放清单是一种有效识别本地污染物排放特征的手段。

大气污染源排放清单是在某一特定的时空尺度上各类污染物排放的清单列表[3], 是分析空气质量污染成因、制定“基于证据”(evidence-based)的大气污染政策措施和实现大气污染防治精细化管理的重要基础。其中, 基于传统排放清单编制的高分辨率排放清单, 既是空气质量预报的重要部分, 也是减排情景模拟分析的核心, 编制高精准度排放清单有利于空气数值模拟与污染治理决策制定等。目前, 多个地区已相继开展人为源大气污染物排放清单的编制工作, 例如潘月云等[2]、黄成等[4]、祝胜男等[5]、付柳淑等[6]、袁梦晨等[7]和黄浩瑜等[8]分别建立广东省、长江三角洲地区、沈阳市、衡阳市、辽宁省和聊城市的人为源大气污染物排放清单。部分研究针对不同污染物构建排放清单, 如田贺忠等[9]根据能源消费历史状况和 NOx 排放因子, 估算近 20 年来中国 NOx 的排放变化; 余宇帆等[10]针对珠江三角洲地区, 建立重点排放行业和分城市的VOC 排放清单; Wang 等[11]也在珠江三角洲地区进行重点行业的人为源 VOC 清单编制工作。此外, 一些研究基于自下而上的方法建立区域和城市尺度的排放清单[12–18]。这些研究为我国大气污染防控提供了重要的数据支持和科学依据。

昆明市位于云贵高原, 是国内少有的低纬度高原省会城市, 其产业结构以旅游服务业为主, 工业为辅, 三大产业结构比例为 4.3:39.1:56.6① https://www.km.gov.cn/c/2019-05-13/4125123.shtml。昆明市近年来陆续出现空气污染, 尤其是臭氧污染[19]。由于昆明市目前尚未开展大气污染物排放清单的研究, 本地大气污染物排放特征不够明晰, 导致政府在实施管控时采取统一的无差别管理措施, 因此有必要建立一份系统的全面的排放清单来支撑昆明市污染防治工作。本研究通过收集整理资料, 利用统计年鉴和各市级部门统计数据, 结合企业填报、实地采样和走访调研等方法, 编制 2018 年昆明市人为源大气污染物排放清单, 初步了解昆明市大气污染物排放的整体特征和空间分布, 并通过重点行业企业的手工采样分析以及汇总文献得到的 VOCs 源谱结果, 构建昆明市人为源 VOCs 分物种清单, 进一步计算不同 VOCs 物种对应的臭氧生成潜势(ozone formation potentials, OFP), 以期为昆明市制定减污降碳策略和污染防治决策提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究对象

本研究的基准年为 2018 年, 研究区域为昆明市全域(图 1), 包含 7 个区(五华区、盘龙区、官渡区、西山区、东川区、呈贡区和晋宁区)、1 个县级市(安宁市)和 6 个县(富民县、宜良县、嵩明县、石林彝族自治县、禄劝彝族苗族自治县和寻甸回族彝族自治县)。

1.2 大气污染物种类及源清单分类

昆明市大气污染物排放源分类基于本研究组的前期调研情况, 并根据《城市大气污染物排放清单编制技术手册》[20](简称《技术手册》)和系列污染物清单编制指南①中华人民共和国环境保护部. 大气细颗粒物一次源排放清单编制技术指南(试行), 大气氨源排放清单编制技术指南(试行), 大气氨源排放清单编制技术指南(试行). https://www.mee.gov.cn/gkml/hbb/bgg/201408/t20140828_288364.htm②中华人民共和国环境保护部. 扬尘源颗粒物排放清单编制技术指南(试行), 道路机动车大气污染物排放清单编制技术指南(试行), 非道路移动源大气污染物排放清单编制技术指南(试行), 生物质燃烧源大气污染物排放清单编制技术指南(试行), 大气可吸入颗粒物一次源排放清单编制技术指南(试行). http://www.mee.gov.cn/gkml/hbb/bgg/201501/t20150107_293955.htm等, 针对 SO2, NOx, CO, VOCs, NH3, PM10, PM2.5, 黑碳(BC)和有机碳(OC)共9 种污染物构建昆明市本地化排放源分类体系, 其中人为源大气污染源包括一级排放源 10 类和二级排放源49 类, 体现本地污染源特征, 详细分类见表 1。

1.3 排放清单建立方法

本清单使用排放因子法和物料衡算法结合的方式, 计算 SO2, NOx, CO, VOCs, NH3, PM10, PM2.5, BC和 OC 的排放情况。

使用排放因子法计算主要排放源的污染物排放量, 所需数据包括活动水平、排放因子、末端处理设施类型及去除效率, 计算方法为

式中, E 为污染物排放量(t); a, b 和 c 分别为污染物、排放源以及技术类型; A 为排放源活动水平, 如燃料使用量、产品年产量和年均行驶里程等; η 为末端设施去除效率; EFa,b,c 为 a 种污染物 b 种排放源 c 种技术类型的排放因子。排放因子和末端设施去除效率两类数据的来源以《技术手册》为主。对《技术手册》中不合理或缺少的排放因子和末端设施去除效率, 通过文献比对及检测报告估算等方法获得, 从中优先选用昆明市本地数据。

化石燃料固定燃烧源中的燃煤电厂与工业部门燃煤源 SO2, PM10, PM2.5, BC 和 OC 的排放量采用物料衡算法进行计算, 计算方法为

式中, EF 为对应污染物排放因子, S 为平均燃煤收到基硫分, sr 为硫分进入底灰比例, Aar 为燃煤收到基灰分, ar 为灰分进入底灰比例, fPM 为排放源产生某粒径范围颗粒物占总颗粒物比例, EFa中的 a 在此处特指 BC 和 OC 两种污染物, fa 为 BC 和 OC 在 PM2.5 中的占比。

1.3.2 活动水平获取

工业企业活动水平主要依托《昆明市第二次全国污染源普查》①昆明市生态环境局. 内部报告和《昆明市生态环境局环境统计数据》②昆明市统计局, 昆明统计年鉴2019. https://tjj.km.gov.cn/2019tjnj/zk/indexch.htm, 汽修溶剂活动水平主要由云南省汽修协会组织昆明市汽修企业填报, 共计 331 家汽修企业; 干洗行业通过实地走访, 调研 52 家企业的活动水平(占总干洗店数量的 12%左右), 估算得出昆明市干洗店 VOCs 排放总量; 其他活动水平数据主要来源于昆明市统计年鉴以及各市级部门的统计数据。

1.4 空间分配方法

使用 ArcGIS 软件, 根据不同排放源的特点, 对污染源进行空间分配。工业企业等点源需要将矫正后的经纬度参数转化为投影坐标系中的位置数据, 并将污染物的排放量分配到点源所属网格中; 道路移动源等基于路网空间特征表征数据处理得到的空间分配因子, 将排放量分配到各网格中; 农业源等面源则基于人口分布、土地利用类型等数据, 将排放量分配到各个网格中[21–23]。

1.5 重点企业VOCs离线采样分析

针对昆明市代表性排放单元(如电力、石化与化工、塑料制品、制药、喷涂、冶金、印刷和固体废物), 选取 8 个典型工业区域进行污染源 VOCs 排放监测(图 2)。在每个工业区选取 2～4 家代表性VOCs 排放企业, 于 9 月 24—25 日集中开展一次工业源 VOCs 采样调查, 共计 19 家企业, 采样时所有企业均在正常生产状态下。VOCs 监测主要依据《环境空气臭氧前体有机物手工监测技术要求(试行)》(环办监测函〔2018〕240 号)。采样点位于各企业主要废气排口, 采样时间为企业常规工作时段, 采样工具为 Teflon 材质气袋, 采样结束后立即保存在不透光密闭容器内。基于 PAMS 和 TO-15 标准样品, 在实验室利用预浓缩–气相色谱/质谱方法(GC/ MS)对样品中对近地表臭氧贡献较大的 57 种 VOCs臭氧前体物和 65 种工业有毒有害化合物进行定性和定量分析。

1.6 OFP计算方法

OFP 可以表征不同 VOCs 组分生成 O3 的潜能。OFP 的计算采用某 VOCs 物种的大气环境浓度与其最大增量反应活性(maximum incremental reactivity, MIR)的乘积:

其中, i 为 VOCs 物种, OFPi 表示物种 i 的 O3 生成贡献, [VOCs]i 表示物种 i 的排放量, MIRi 表示在不同的 VOC/NOx 的比值下单位 VOCs 的物种 i 浓度的增加最大可产生的 O3 浓度(单位为 g O3/g VOCs)。不同 VOCs 物种的 MIR 值来自文献[24–25]。

2 结果与分析

2.1 人为源大气污染物排放清单

根据对昆明市化石燃料固定燃烧源、工艺过程源、移动源、溶剂使用源、农业源、扬尘源、储存运输源、生物质燃烧源、废弃物处理源及其他排放源(餐饮业)共 10 类一级排放源的大气污染源排放清单的初步测算, 2018 年各类污染物的排放总量如下: SO2, 13476.92 吨; NOx, 55327.85 吨; CO, 397383.83吨; VOCs, 55514.73 吨; NH3, 20465.41 吨; PM10, 75473.99 吨; PM2.5, 29405.57 吨; BC, 1947.53 吨; OC, 4405.39 吨。各类型污染源排放量见表 2。

2.2 排放特征分析

2018 年昆明主要人为源大气污染物 SO2, NOx, CO, VOCs, NH3, PM10, PM2.5, BC 和 OC 的排放源贡献率如图 3 所示。分析结果表明, 工艺过程源是CO, VOCs 和 PM2.5 的主要来源, 其贡献率分别为68.2%, 41.7%和 51.2%; 扬尘源是 PM10 的主要来源, 贡献率为 44.1%; 移动源是 NOx 的主要来源, 贡献率为 50.7%; 农业源是 NH3 的主要来源, 贡献率高达 88.5%; 化石燃料固定燃烧源是 SO2, BC和 OC 的主要来源, 贡献率分别为 53.0%, 45.0%和 35.9%。

从排放结果来看, 昆明市 SO2 排放最主要的来源为化石燃料固定燃烧源, 贡献率为 53.0%, 与中山市 60.0%的贡献率较为接近[21]。化石燃料固定燃烧源 SO2 排放较高的原因是昆明市能源类型以燃煤为主, 且云南本地煤中含硫率相对较高。

昆明市 NOx 最主要的排放源为移动源(贡献率为 50.7%), 其次为化石燃料固定燃烧源(贡献率为29.0%)。昆明市移动源 NOx 的贡献率显著高于西南地区其他地级市[26–29]。随着经济发展, 昆明市机动车持续增长, 截至 2018 年, 机动车保有量超 300 万辆, 导致移动源对 NOx 排放贡献处于较高水平。

昆明市 CO 最主要的排放源为工艺过程源, 贡献率为 68.2%, 其次为化石燃料固定燃烧源、移动源和生物质燃烧源, 贡献率分别为 19.0%, 11.0%和1.8%。工艺过程源对 CO 的贡献率与资阳市[30]较为接近, 主要是昆明市钢铁和水泥行业在生产过程中贡献了大量的 CO。

昆明市 VOCs 最主要的排放源为工艺过程源, 贡献率为 41.7%, 其次为移动源和溶剂使用源贡献率, 分别为 21.2%和 16.2%。其他地区[26,29,31]的研究结果为主要来自溶剂使用源, 昆明市排放特征与这些研究存在差异, 主要是因为昆明市轻工业(如纺织印染涂装等)大量使用溶剂的企业较少。

对 NH3 而言, 农业源为第一排放源, 贡献率高达 88.5%。农业源中畜禽养殖产生的动物排泄物和农业含氮化肥施用均是造成 NH3 排放的重要原因。此外, 废弃物处理源中的固废处理和烟气脱硝也产生部分 NH3, 贡献率为 5.9%; 道路移动源贡献 NH3排放总量的 4.9%, 主要为汽油小客车尾气排放。

PM10 最主要的排放源为扬尘源和工艺过程源, 贡献率分别为 44.1%和 43.1%, 近些年大量道路施工和建筑施工是造成扬尘源 PM10 高的主要原因, 工艺过程源中水泥贡献了较多的 PM10。其他化石燃料固定燃烧源、其他排放源(餐饮业)、生物质燃烧源和移动源的贡献率分别为 7.0%, 2.5%, 2.0%和1.4%。

PM2.5 最主要的排放源为工艺过程源, 占比达51.21%; 其次为扬尘源、化石燃料固定燃烧源和其他排放源, 分别占 25.0%, 10.5%, 5.1%和 4.9%。工艺过程源的 PM2.5 主要来自水泥行业贡献, 占工艺过程源排放贡献率的 67.4%。

BC 主要来源于燃烧过程, 其最主要排放源为化石燃料固定燃烧源, 贡献率为 45.0%, 其次为移动源、工艺过程源和生物质燃烧源, 贡献率分别为30.1%, 13.9%和 9.4%。

OC 最主要排放源为化石燃料固定燃烧源, 贡献率为 35.9%, 其次为其他排放源、工艺过程源和生物质燃烧源, 贡献率分别为 23.9%, 18.5%和17.9%。其他排放主要来自餐饮行业, 这是由于在餐饮油烟中 OC 含量较高, 且由于大多数餐饮企业或居民饮食油烟缺少控制措施, 因此餐饮油烟对OC 的贡献较大。

2.3 空间分布情况分析

根据已建立的昆明市人为源大气排放源清单空间分配方法, 对 SO2, NOx, CO, VOCs, NH3, PM10, PM2.5, BC 和 OC 的污染物进行空间分析, 结果见图4。可以看出, 昆明市 2018 年污染物在空间上集中在主城区。其中, SO2, BC 和 OC 呈现明显的单一的点源分布特征, NOx, CO, VOCs 和PM2.5 呈现点源和线源相结合的分布特征, PM10 呈现点源和面源分布特征, NH3 呈现显著的面源分布特征。

具体来看, SO2 排放以化石燃料固定燃烧源和工艺过程源为主, 且呈现明显的点源分布特征, 其中以安宁市、宜良县、五华区、富民县和官渡区等地的点源高值分布特征最为明显, 而城区的 SO2 密集主要为移动源贡献。

与 SO2 类似, NOx 排放在安宁市、五华区、富民县和寻甸等地出现高值点源分布, 主要是受这些地区的工业点源排放影响, 与化石燃料固定燃烧源、工艺过程源是 NOx 排放的主要贡献源有关。此外, NOx 排放的空间分布呈现明显的沿中心城区向四周辐射的网状分布特征, 主要为移动源贡献。

CO 排放的空间分布特征也呈现明显的线源和部分地区高值点源分布特征, 高值点源地区主要在五华区、盘龙区、西山区和官渡区的交接处, 安宁区、富民县和宜良县等地。这一空间分布特征与工艺过程源、化石燃料固定燃烧源及移动源为主要贡献源的排放特征相符。

PM10 排放的空间分布呈现以五华区、盘龙区、官渡区和西山区交接处为主的中心城区点源排放特征, 且安宁区、宜良县、五华区和寻甸等地也零星分布排放量较大的点源, 伴随这些高值点源, 出现面状排放特征。原因为 PM10 排放受施工扬尘和工业企业的影响, 呈现点源分布及面源排放特征。

PM2.5 排放特征与 PM10 相似, 但 PM2.5呈现更明显的点源分布, 且沿道路排放的线源排放特征更明显, 这是因为相较于 PM10, 工艺过程源 PM2.5 的排放贡献增加较多, 且移动源的排放贡献有所上升。

BC 排放的空间分布呈现单一的点源高值分布特征, 安宁市、富民县、五华区、盘龙区、官渡区、嵩明县和宜良县为主要的点源高值分布地区, 与工业企业分布的一致性较好。OC 排放的空间分布同样表现出单一的点源高值分布特征, 与企业点源特征相匹配。

VOCs 排放呈现明显的点源和线源分布特征, 点源高值排放区域主要分布在安宁市、西山区、晋宁区、呈贡区、官渡区、盘龙区和五华区等。由于VOCs 排放的主要贡献源为工艺过程源和移动源, 二者对 VOCs 的贡献率均为 35%, 与排放空间分布特征相符。

NH3 排放的空间分布呈现明显的面状排放的空间分布特征。这些面状集中分布在五华区、盘龙区、西山区、呈贡区、官渡区和晋宁区, 在石林、嵩明县、宜良县和东川区也有部分面状排放。由于 NH3 的排放主要来自农业源, 耕地主要呈现面源分布, 畜牧发达的地区通常在郊区, 但离城市区域较近, 与空间分布特征匹配较好。

2.4 VOCs组分排放清单

本研究对重点行业进行企业排污口采样分析, 并采用文献调研得到其他源类的排放源谱情况, 汇总得到昆明市 VOCs 源谱, 各行业或各源类的主要排放物种(总占比大于 80%或前 10 个物种)如表 3 所示。可以看出, 固废发电和燃煤发电以乙酸乙酯为主, 与 Shi 等[32]和 Tsai 等[51]中以各种苯系物为主的结论存在差异; 制药行业以低碳烷烃、乙酸乙酯和丙酮为主, 与周子航等[52]和 Zhang 等[40]的研究中以乙醇、丙酮、丁酮、乙酸乙酯和二甲基丁烷等物种为主要排放物种的结论, 有些许差异; 印刷印染行业中以乙酸乙酯排放为主, 与 Zhang 等[40]、He 等[47]、方莉等[53]、Zheng 等[41]和梁小明[54]结论一致, 但其他物种占比略有差异; 石油与化工以氯乙烯、乙酸乙酯为主, 与 Zhao 等[15]、周子航等[52]、Zhang 等[40]、He 等[47]和毛攀[55]的研究结果存在差异; 冶金行业中以苯系物和烷烃为主, 其中二氯甲烷和甲苯与 Shi 等[32]、梁小明[54]和 Han 等[56]的研究结果较为一致; 工业喷涂以苯系物为主要排放物种, 与高宗江[57]的研究结果较为一致; 塑料制品以乙酸乙酯、醇酮类为主要排放物种, 与 He 等[47]、王伯光等[58]以及对郑州市典型工业部门[40]的研究结论较为一致。

说明: 其他 VOC 指除烷烃、烯烃、炔烃、芳香烃、卤代烃和含氧 VOC 外的 VOC 物种。

根据表 3 中的 VOCs 源谱结果, 编制昆明市人为源 VOCs 分物种清单(表 4)。由于 VOCs 种类众多, 表 4 仅展示 VOCs 单个组分排放量大于总排放量0.1%的物种的排放结果。

VOCs 的分物种清单中, 排放量排前十的 VOCs物种分别为甲苯(4591.10 吨)、(间、对)二甲苯(3117.89 吨)、乙苯(2957.15 吨)、丙酮(2333.86吨)、异戊烷(1808.88 吨)、邻-二甲苯(1625.04 吨)、苯(1573.63 吨)、苯乙烯(1471.85 吨)、乙烯(1457.11吨)和丁酮(1155.97 吨), 排放占比分别为 8.3%, 5.6%, 5.3%, 4.2%, 3.3%, 2.9%, 2.8%, 2.7%, 2.6%和2.1%, 这 10 个物种累计占比为 39.80%, 主要为甲苯、乙苯和二甲苯等苯系物以及丙酮、丁酮等含氧挥发性有机物(oxygenated volatile organic compound, OVOC), 主要来源为机动车排放、建筑涂料和工业溶剂等溶剂使用行业。分物种清单中, 各类 VOCs污染物总排放量占比分布如图 5(a)所示, 排放量占比最多的物质类别为芳香烃(34.3%), 其次为烷烃(28.9%), 然后是 OVOC(21.7%)、烯烃(7.2%)、卤代烃(4.1%)、炔烃(2.0%)和其他 VOCs (0.45%)。

经计算, 昆明市 2018 年 VOCs 所产生的 OFP 总量为 188609.3 吨, 其中排名前十的 VOCs 物种如下: (间、对)二甲苯, 24319.55 吨; 甲苯, 18386.07 吨; 乙烯, 13106.74 吨; 邻-二甲苯, 12415.51 吨; 甲醛, 10585.27 吨; 乙苯, 8983.15 吨; 丙烯, 8722.15 吨; 1,2,4-三甲苯, 7419.21 吨; 1-丁烯, 4739.36 吨; 乙醛, 4620.09 吨。前 10 个物种累计占比为 60.1%。各类VOCs 的 OFP 占比分布情况如图 5(b)所示, 占比最多的物质类别为芳香烃(49.9%), 接下来依次为烯烃(20.1%)、OVOC(19.4%)、烷烃(9.7%)、炔烃(0.6%)、卤代烃(0.2%)和其他 VOCs(0.1%)。在 OFP 中的占比与 VOCs 排放量的排序有所差异, 其中芳香烃和烯烃在 OFP 中的占比均高于其排放量占比, 因此对这两类物种应予以关注。同时, 由于 OVOC 的 OFP占比较大, 也应多加关注。

3 不确定性分析

本研究中工业源的活动水平数据以第二次污染普查调研为主, 尽管调研采用点源方式, 但仍然存在一定的填报误差, 进而导致与实际活动水平产生偏差。由于民用源的部分活动水平数据无法直接获取, 本研究根据常住人口的人均消耗系数[20]进行估算, 得到的结果与实际生活源排放存在出入。移动源的活动水平数据较难获取, 通过经验估算来获取活动水平, 与实际活动水平存在偏差。对于道路扬尘源, 城市道路全市的活动水平目前仅获取主干道路长数据, 但车流量数据会直接影响道路扬尘源的精确程度。溶剂使用源中, 工业溶剂采取工业企业填报为主, 非工业溶剂的使用为面源, 一般来源于统计年鉴。以上因素均会导致活动水平的不确定性, 从而造成排放清单的不确定性。

利用蒙特卡洛法对主要 VOCs 排放源开展不确定性定量分析[59–60], 结果见表 5。在二级排放源中, 钢铁行业的不确定性最高, 原因可能是钢铁企业较少, 且活动水平跨度较大, 造成利用蒙特卡洛法计算的不确定性较高; 加油站和油气运输的不确定性较大, 可能与活动水平的可靠性以及 VOCs 排放因子的适用性和准确性有较大的关系, 影响排放量的准确估算。为了减少清单的不确定性, 应多开展实地调查, 加强对昆明市本地化数据的获取, 并尽快建立本地化的排放因子库和源谱数据库, 为昆明市污染防控防治工作提供更精确的基础数据。

4 结论

本研究通过收集整理资料, 结合技术指南和企业排污口采样, 首次完成昆明市大气污染物排放清单及 VOCs 组分清单的编制, 并得到以下主要结论。

1) 2018 年昆明市化石燃料固定燃烧源、工艺过程源、移动源、溶剂使用源、农业源、扬尘源、储存运输源、生物质燃烧源、废弃物处理源及其他排放源(餐饮业)等 10 类一级排放源的各类大气污染物的排放总量分别为 SO2,13476.92 吨; NOx, 55327.85吨; CO, 397383.83 吨; VOCs, 55514.73 吨; NH3, 20465.41 吨; PM10, 75473.99 吨; PM2.5, 29405.57 吨; BC, 1947.53 吨; OC, 4405.39 吨。清单存在一定程度的不确定性和延后性, 后续应定期开展清单编制工作, 并尽快建立昆明市本地化的排放因子库和源谱数据库, 为当地污染防控防治工作提供更精确的基础数据。

2)不同污染物的主要贡献源有所不同。其中, NOx 的主要排放源为移动源(50.7%); NH3 的主要排放源为农业源(88.5%); PM10 的主要排放源为扬尘源(44.1%)和工艺过程源(43.1%); CO, VOCs 和 PM2.5 的主要排放源为工艺过程源, 在不同污染物排放量中的占比分别达到 68.2%, 41.7%和 51.2%; SO2, BC 和OC 的主要排放源为化石燃料固定燃烧源, 占比分别为 53.0%, 45.0%和 35.9%。这说明 NOx 和 VOCs减排工作应首先针对工艺过程和移动源展开。

3)各种污染物集中在主城 5 区和安宁市, 在主城 5 区中, 以青年路和人民中路为中心向外辐散, 呈贡区的污染物源相对较少。SO2, BC 和 OC 的空间分布特征呈现明显的部分地区高值点源, NOx, CO, VOCs 和 PM2.5 呈现线源和部分地区高值点源的空间分布特征, PM10 呈现点源和面源相结合的空间分布特征, NH3呈现显著的面源空间分布特征。

4)排放量居前十的 VOCs 物种分别是甲苯、(间、对)二甲苯、乙苯、丙酮、异戊烷、邻-二甲苯、苯、苯乙烯、乙烯和丁酮, 排放量占比分别为8.3%, 5.6%, 5.3%, 4.2%, 3.3%, 2.9%, 2.8%, 2.7%, 2.6%和 2.1%, 芳香烃占总体排放量的 34.3%, 为主要的物种类别。OFP 排前十的 VOCs 物种分别是(间、对)二甲苯、甲苯、乙烯、邻-二甲苯、甲醛、乙苯、丙烯、1,2,4-三甲苯、1-丁烯和乙醛, 芳香烃在总 OFP 中占比高达 49.9%, 相比其排放量占比明显上升。由于苯系物和 OVOC主要来自机动车排放源和溶剂使用源, 应重点关注相关行业的排放。

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LIU Zhanyun1, GONG Yuanjun1,2,†, CHEN Yunbo2, XU Yilei2, YE Haiyun2, LI Lizhen2, LIU Yuehui1, TONG Lei3, BIAN Yahui3, LU Keding1,†

1. State Environmental Protection Key Laboratory of Atmospheric Ozone Pollution Prevention and Control, College of Environmental Sciences and Engineering, Peking University, Beijing 100871; 2. Kunming Institute of Ecological and Environmental Sciences, Kunming 650032; 3. Institute of Urban Environment, Chinese Academy of Sciences, Xiamen 361021; †Corresponding authors, E-mail: gongyj09@pku.edu.cn (GONG Yuanjun), k.lu@pku.edu.cn (LU Keding)

Abstract In order to accurately grasp the emission characteristics of anthropogenic air pollutants in Kunming, this study utilizes statistical data from the statistical yearbook and various municipal departments, integrating enterprise surveys, field sampling, and on-site interviews and investigations to establish an anthropogenic emission inventory for Kunming in 2018. The source spectrum data for volatile organic compounds (VOCs) in Kunming were obtained through emission outlet testing at key enterprises and literature research. A detailed list of VOCs sub-species in Kunming was compiled, and their ozone formation potential was calculated. The results showed that the emissions of sulfur dioxide (SO2), nitrogen oxides (NOx), carbon monoxide (CO), VOCs, ammonia (NH3), particulate matter (PM10), fine particulate matter (PM2.5), black carbon (BC) and organic carbon (OC) in Kunming during 2018 were 13476.92 tons, 53327.85 tons, 397383.83 tons, 55514.73 tons, 20465.41 tons, 75473.99 tons, 29405.57 tons, 1947.53 tons, 4405.39 tons, respectively. Among these, the primary emission sources for NOx were mobile sources (50.7%), NH3 were agricultural sources (88.5%), PM10 were dust sources (44.1%) and process sources (43.1%). The main emission sources of CO, VOCs and PM2.5 were process sources, which accounted for 68.2%, 41.7%, and 51.2% of the emissions of different pollutants, respectively. The primary emission sources for SO2, BC and OC were stationary combustion sources of fossil fuel, with emission shares of 53.0%, 45.0% and 35.9%, respectively. Pollutants were mainly concentrated in the 5 districts of the main city as well as in Anning City. Within the 5 districts of the main city, pollutants were distributed outward from the center along Youth Road and Renmin Middle Road, with relatively few pollutants found in Chenggong District. SO2, BC, and OC were mainly distributed by high-value point sources, NOx, CO, VOCs, and PM2.5 were distributed by a combination of line and point sources. PM10 presented a spatial distribution characterized by a combination of point and surface sources. NH3 showed a significant spatial distribution characteristics of surface sources. VOCs sub-species inventory emissions were dominated by aromatic hydrocarbons and alkanes, with the main sources being vehicle emissions and architectural coatings, as well as the industrial solvent. Ozone formation potentials (OFP) for aromatic hydrocarbons accounted for up to 49.9%, with species such as (m- and p-) xylene, toluene, and ethylene comprising a relatively high proportion of the VOCs species.

Key words anthropogenic emission inventory; VOCs sub-species inventory; Kunming; pollution characteristics; ozone formation potentials (OFP)