【摘 要】
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利用CAMx（区域空气质量模型）中的PSAT（颗粒物源示踪技术）,分析了重污染天气下分区域、分行业的污染物排放对京津冀地区PM2.5的贡献,设计了分行业排放的环境影响效率系数（EESCR）计算
【机 构】
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山东师范大学地理与环境学院;中国环境科学研究院;国网能源研究院;
【基金项目】
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国家科技支撑计划项目(2014BAC06B05);国家电网公司科技项目(SGHAJYOOGHJS1500029)
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利用CAMx（区域空气质量模型）中的PSAT（颗粒物源示踪技术）,分析了重污染天气下分区域、分行业的污染物排放对京津冀地区PM2.5的贡献,设计了分行业排放的环境影响效率系数（EESCR）计算方法,并对"电能替代"（以电力行业产能替代民用能源消耗）情景方案下的排放进行模拟分析.结果表明:在重污染天气背景下,电力行业排放对京津冀地区ρ(PM2.5)的贡献率较低,各地均低于10%,并且区域排放的贡献次序为京津冀以外地区>京津冀其他城市>当地,这与电力行业高架源排放的特征有关,而工业和民用行业对区域排放的贡献次序相反.PM2.5主要组分和前体物的分行业EESCR计算结果表明,电力行业ESSCR值均在y=1/2x趋势线之下,远低于其他行业,因此优先控制其他行业排放才是改善京津冀地区空气质量的关键.电能替代的情景模拟结果表明,电能替代是有效降低京津冀地区ρ(PM2.5)的可行方式.研究显示,充分利用电力行业高架源排放的特点和便于集中处理的行业优势,尽力降低因产能增长带来的排放增量,实施电能替代可成为改善区域空气质量的有效途径之一.
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