为了规范 《环境影响评价技术导则大气环境》(HJ 2.2—2018)发布后的大气环境影响评价技术复核工作,本研究结合2018版大气导则要求,制定了大气环境影响评价技术复核路线图,总结了基础数据、模型参数、预测结果等方面的复核要点,建立了大气环评技术复核体系,并以A市、H市、Q市、R市垃圾焚烧厂环评报告为案例,开展大气环境影响评价技术复核研究,归纳了复核案例中的常见问题,以期为评估机构、环评单位提供技术参考.

采用CALPUFF模型,评估铸造行业提升改造后对沧州市空气质量的改善效果.以2017年为基准年进行核算,从炉窑改造、 末端治理技术升级、 无组织排放管控三个角度进行情景分析.在执行减排策略下,沧州市铸造行业SO2、NOx、PM2.5、VOCs减排量分别达224.4 t/a、282.1 t/a、5631.9 t/a、245.6 t/a,较现状排放情景减排效率分别为50.95％、41.13％、80.28％、55.74％.模拟结果显示,现状情景下SO2、NOx、PM2.5、VOCs对国控点的年均浓度贡献值分别为0.09μg/m3、0.12μg/m3、1.58μg/m3、0.08μg/m3,优化情景下SO2、NOx、PM2.5、VOCs对国控点的年均浓度贡献值分别为0.05μg/m3、0.08μg/m3、0.40μg/m3、0.04μg/m3,PM2.5浓度下降1.18μg/m3,改善效果显著.

本文提出一种基于气象条件分型的城市大气环境允许排放量测算方法,该方法基于环境空气质量和颗粒物组分数据,对气象条件进行分污染天气类型的二次转化规律研究,并确定不同天气类型下的迁移扩散系数.基于扩散理论,建立了污染物排放强度、不同天气类型迁移扩散系数和目标控制浓度之间的关系,在特定区域排放布局和排放方式基本不变的前提下,测算不同天气类型达空气质量标准下的一次PM2.5,PM10,NOx和SO2的允许排放量.以沧州市为例,结合空气质量从优到严重污染程度将对应气象要素依次划分为7种天气类型,测算7种天气类型达空气质量目标下的主要污染物允许排放量.基于2018年基准年的排放量,在天气类型7最不利气象条件下,沧州市一次PM2.5,PM10,NOx和SO2排放量削减率应分别在82.62％,81.17％,75.05％和74.54％以上,才能达到空气质量标准.结果表明,不利气象条件下大气环境允许排放量很小,需要更大力度减少污染物排放,才能避免发生重污染天气.

为分析生物气溶胶释放对人群潜在影响风险的情况,利用CALPUFF模型定量模拟了2019年7月24～8月20日中牧兰州生物药厂含菌气溶胶扩散、浓度空间分布、对人群潜在健康风险,并结合公开报道的检测数据开展验证.结果显示:生物药厂的含菌气溶胶排放源附近高值区主要集中于厂区四周,影响范围主要以厂区为中心,并向四周逐渐扩散;检测结果中兰州兽研所1#,兰州大学2#地区健康风险比例41.49:1,在模拟的相对风险大小的误差区间(36.15±8.48)范围内,说明本研究含菌气溶胶对人群潜在影响风险的模拟结果可信.

为提高"三线一单"大气环境管控分区划定的科学性,本研究以陕西省"三线一单"编制工作为案例,分析了大气环境管控分区划定过程中优先保护区、受体敏感区、弱扩散区以及分区叠加中存在的问题,分别提出了规范矢量数据、多源数据校核、同化气象数据以及定制空间数据转换处理系统(FME)程序的处理方法,并进行验证,形成了大气环境管控单元的划分体系,最终划定了陕西省大气环境管控单元.本研究针对大气环境管控分区划定过程中存在的问题提出解决方案,可为其他省(区、市)的"三线一单"大气环境管控单元划定工作提供参考与借鉴.

基于排污许可、环评等环境管理数据,对沧州市2017年大气污染源排放清单中企业自主填报数据的准确性进行校核,通过填报数据对比筛选出33家疑似问题企业进行实地调研,根据调研结果及污染源在线监测(简称CEMS)数据对清单排放浓度与排放量进行校核,做到清单建立的“事中控制”及“事后校核”.结果 显示,事中校核中多数企业在活动水平填报上存在误差,产品产量为主要错误类型,误差率为45.5％;校核前后SO2、PM10、PM2.5排放量变化最为明显,排放差量分别为572.1 t/a、1 368.6 t/a、399.5t/a,误差率分别为53.1％、49.6％、32.4％.通过这种“事中事后校核”的方法,可指导地方在排放清单数据收集过程进行质控,确保清单的准确性.

大气环境管理平台是目前我国城市大气环境管理的重要手段.利用气象、空气质量、污染源等多源异构数据资料,以模型集成分析的方法,针对沧州市的消峰和污染减排问题,开发了大气环境管理平台(APP),并对沧州市大气污染过程进行综合分析和验证.以沧州市2019年1月27-30日两次大气污染过程为例进行分析,结果表明:①污染过程1(2019年1月27日14:00-1月28日02:00)中ρ(PM2.5)/ρ(PM10)平均值为0.59,ρ(SO2)、ρ(NO2)和ρ(CO)平均值分别为37.0 μg/m3、66.7 μg/m3和1.5mg/m3;污染过程2(1月29日10:00-1月30日09:00)中ρ(PM2.5)/ρ(PM10)平均值为0.61,ρ(SO2)、ρ(NO2)和ρ(CO)平均值分别为38.5 μg/m3、67.7 μg/m3和1.8 mg/m3,说明加强对前体物的控制是削弱重污染时段ρ(PM2.5)的重要途径.②污染过程1的相对湿度在重度污染时段增长显著,污染过程2中相对湿度有10 h在70％以上;同时,在此期间风速较小,近地面逆温层较厚,从而加速了颗粒物吸湿增长和二次转化,说明高湿、低风速等气象条件是形成重污染天气的主要原因之一.③源解析结果表明,外来源的平均贡献率为44.73％,本地源的平均贡献率为55.27％,本地工业源、民用源、交通源和电力源贡献率分别为42.20％、11.97％、1.00％和0.10％,说明重污染期间沧州市受到周边区域传输具有一定的可能性,本地源的贡献主要来自工业源和民用源.

以在线监测、例行监测、物料衡算和现场调研等为基础,核算沧州市主城区四大重点企业2017年污染排放源强,采用WRF-CALPUFF空气质量模型模拟四大重点企业秋冬季(2017年10月—2017年12月)和一次重污染过程的SO2、NOx、PM10以及PM2.5污染贡献情况.以PM2.5为大气环境质量改善核心进行分析,四大重点企业对控制点秋冬季平均贡献浓度和一次重污染过程最大日均贡献浓度的排序一致,即某化工厂>某炼油厂>某热电厂>某热力厂.其中,秋冬季PM2.5平均贡献浓度分别占年平均标准的0.63％、0.57％、0.20％和0.03％,一次重污染过程PM2.5最大日均贡献浓度分别占日均标准的1.27％、1.15％、0.40％和0.05％.采取秋冬季应急减排措施,从计算角度,可优先考虑某炼油厂和某化工厂,某热电厂和某热力厂环境影响较小.