亚洲免费av电影一区二区三区,日韩爱爱视频,51精品视频一区二区三区,91视频爱爱,日韩欧美在线播放视频,中文字幕少妇AV,亚洲电影中文字幕,久久久久亚洲av成人网址,久久综合视频网站,国产在线不卡免费播放

        ?

        農村清潔供暖對大氣環(huán)境質量的影響評價及預測

        2021-10-19 01:51:08中國電力科學研究院有限公司天津大學嶺中國電力科學研究院有限公司郭炳慶
        暖通空調 2021年9期
        關鍵詞:模型

        中國電力科學研究院有限公司 天津大學 成 嶺中國電力科學研究院有限公司 郭炳慶 鐘 鳴

        0 引言

        關于農村清潔供暖及其影響,眾多學者進行了研究。周淑慧等人對北方農村地區(qū)主要的清潔供暖方式進行了對比分析并提出了建議[1];孫賦敏等人以山東農村地區(qū)為例計算了清潔供暖的環(huán)境效益[2]。本文通過農村清潔供暖實施情況,建立了供暖排放對大氣環(huán)境質量影響的因子模型(A-H模型),分析清潔供暖對京津冀及周邊地區(qū)空氣質量的影響程度,并綜合考慮人口、建筑面積、清潔能源等發(fā)展趨勢,預測清潔供暖技術推廣對空氣質量的改善。

        1 模型的建立

        1.1 A-H模型的建立

        本研究建立了A-H模型,以分析散煤替代對空氣質量的改善程度,模型中考慮的因素包括氣象條件、城市特性累積污染物的二次生成和城市的自凈能力[3]。

        因城市自凈能力而減少的細顆粒物(PM2.5)的濃度ρ1可通過下式計算:

        ρ1=me-nt

        (1)

        式中m為城市最大凈化能力,μg/m3;n為凈化能力衰減系數(shù);t為時間,s。

        供暖產(chǎn)生的PM2.5的濃度ρh為

        ρh=AH(t)

        (2)

        式中A為直接排放因子;H(t)為燃煤消耗量,萬t。

        PM2.5的二次生成濃度ρ2為

        ρ2=ξ(AH(t)-me-nt)

        (3)

        式中ξ為城市再生系數(shù)。

        供暖燃煤減少與去除其他因素的PM2.5濃度之間的關系為

        ρ′h=ρh-ρ1+ρ2

        (4)

        式中ρ′h為供暖燃煤減少而降低的PM2.5濃度,μg/m3。

        排放空氣污染物的行業(yè),例如交通行業(yè)和工業(yè)等對PM2.5濃度有直接影響。但是,這類行業(yè)空氣污染物的排放基本不隨季節(jié)發(fā)生明顯變化[3]。因此,本研究以過渡季節(jié)的PM2.5濃度ρb為基準,并假定PM2.5濃度在供暖季的上升是由建筑供暖引起的。因此,去除城市特性干擾的PM2.5濃度根據(jù)下式計算:

        ρh=ρs-ρb

        (5)

        式中ρs為供暖季實際PM2.5濃度,μg/m3。

        與城市特性的影響不同,氣象因素變量彼此相關。初始數(shù)據(jù)包括風向、風速、壓力、降水和相對濕度。因此,本研究引入主成分分析方法,以減少氣象參數(shù)變量。以天津市為例,經(jīng)計算,5個氣象研究變量可以轉化為3個主成分因子,其相關的因子得分矩陣如表1所示。

        表1 氣象因素的3個主成分及其系數(shù)

        為了消除主成分對PM2.5濃度的影響,使用灰色關聯(lián)投影法對其進行分解。每個主成分都可以分解為2個正交向量f和s。向量f與PM2.5濃度有關,向量s與PM2.5濃度無關,因此3個主成分定義式為

        (6)

        式中 cosα、cosβ、cosγ分別為R、P、F與ρh之間的相關系數(shù)。本研究引入綜合影響因子CIF表征3個主成分對PM2.5濃度的總影響,其表達式為

        CIF=fR+fP+fF=Rcosα+Pcosβ+Fcosγ

        (7)

        cosα、cosβ和cosγ用皮爾遜相關系數(shù)進行計算,通過計算,fR、fP、fF與ρh之間的皮爾遜相關系數(shù)分別為-0.262、-0.34和-0.2。因此CIF可以通過下式計算:

        CIF=0.262R+0.34P+0.2F

        (8)

        為了消除氣象條件的影響,可計算ρh在氣象條件最差時的值ρ′h,即CIF最小的情況。

        (9)

        式中CIF,max和CIF,min分別為綜合影響因子的最大值和最小值;ρh,max和ρh,min分別為PM2.5濃度的最大值和最小值,μg/m3。

        利用1stopt軟件通用全局優(yōu)化(UGO)計算直接排放因子A、城市最大凈化能力m、凈化能力衰減系數(shù)n和城市再生系數(shù)ξ。本文利用2006—2017年的逐月數(shù)據(jù)計算上述值,計算結果見表2;利用2018年的監(jiān)測數(shù)據(jù)驗證模型。

        表2 A、m、n和ξ計算結果

        直接排放因子A的擬合公式為

        A=1.445 42e-0.128 28t(R2=0.979)

        (10)

        城市最大凈化能力m的擬合公式為

        m=7.880 8e0.001 38x(R2=0.93)

        (11)

        式中x為每年的供暖消耗煤量,萬t。

        凈化能力衰減系數(shù)n的擬合公式為

        n=-0.000 7t2+0.004 1t+0.093 78

        (R2=0.84)

        (12)

        城市再生系數(shù)ξ的擬合公式為

        ξ=0.008 22e0.002 053x(R2=0.913)

        (13)

        1.2 A-H模型的驗證

        利用2018年發(fā)布的PM2.5濃度值驗證A-H模型的準確性。實際值與模擬值的比較如圖1所示。引入平均絕對誤差EMA評估模型的準確性,其定義為

        圖1 模型計算結果的驗證

        (14)

        式中yi為觀測值;y′i為計算值;p′為測試數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)數(shù)。

        EMA為3.78 μg/m3,約為測試值的6%,說明A-H模型的整體性能較好,可以較準確評價供暖排放量對環(huán)境的影響。

        2 結果與討論

        2.1 “2+26”城市空氣質量的改善

        圖2顯示了截至2018年京津冀大氣污染傳輸通道“2+26”城市清潔供暖改造情況。6個省/直轄市總計1 130萬戶完成了清潔供暖改造,散煤消耗量減少了2 024萬t。其中,天然氣、熱泵、直接電加熱和集中供暖改造占比分別為52.6%、14.1%、17.4%和15.9%。

        圖2 截至2018年“2+26”城市的散煤替代改造情況

        在2016年和2017年,分別有100萬戶和530萬戶的家庭從傳統(tǒng)的散煤燃燒供暖改造為清潔供暖,減少PM2.5排放超過20萬t,從而顯著改善了京津冀及其周邊地區(qū)的空氣質量。圖3顯示了2015年和2018年供暖季6個省/直轄市的PM2.5濃度分布。在大多數(shù)省份,PM2.5濃度得到明顯改善。

        本研究利用犃A-H犎模型分析了到2018年由供暖燃煤消耗量減少引起PM2.5濃度下降的情況。如圖4所示,北京、石家莊、保定等城市的PM2.5濃度降低量較大,其余大部分城市的PM2.5濃度減少量也都約為20ug/m3。由供暖造成的空氣污染逐漸減少,清潔供暖對改善空氣環(huán)境具有積極的作用。

        圖4 2018年“2+26”城市的PM2.5濃度減少量

        2.2 區(qū)域層面空氣質量的改善

        對于經(jīng)濟發(fā)達、人口密集的城市群體,其空氣污染不再局限于一個城市,城市之間的空氣污染變化具有明顯的同步性和區(qū)域污染特征[4]。因此,為了研究“2+26”城市區(qū)域性的空氣污染相關性,基于地理相關性方法對城市群進行了劃分,這些城市群的詳細信息及其2018年的散煤替代情況如表3所示。

        表3 城市群的詳細信息

        圖5給出了6個城市群2018年的平均散煤替代量、平均PM2.5濃度減少量和實際PM2.5濃度。其中城市群A和B的散煤替代量最多,平均替代量都超過了450萬t,其他城市群的替代量平均為150萬t左右。這是因為A和B城市群中的大多數(shù)城市屬于京津冀地區(qū),這些地區(qū)的清潔供暖改造要求最為嚴格[5]。6個城市群的PM2.5濃度減少量與各自的散煤替代量密切相關,城市群A和B的PM2.5濃度減少量最大。

        從圖5可以看出,6個城市群體的實際PM2.5濃度差異很大。以散煤替代量相近的城市群A和B為例進行分析,城市群A中北京和天津是最早進行空氣污染治理的城市,并在2018年之前就取得了很大進展,因此,城市群A在2018年供暖季的平均PM2.5濃度最小。城市群B包括石家莊、保定等城市,大規(guī)模的散煤替代已在一定程度上改善了空氣質量,但受工業(yè)等因素影響,PM2.5濃度仍處于較高水平。

        圖5 2018年6個城市群空氣質量的改善情況

        2.3 空氣質量改善潛力分析

        為了研究京津冀及其周邊地區(qū)清潔供暖政策對空氣質量的深遠影響,在考慮人口變化情況和可再生能源電力發(fā)展的情況下,本文利用A-H模型對空氣質量進行預測分析,并參考了清潔供暖政策設定的到2021年城市城區(qū)全部實現(xiàn)清潔供暖、縣城和城鄉(xiāng)結合部清潔供暖率達到80%以上、農村地區(qū)清潔供暖率達到60%以上的目標。在改造方式上,煤改電所需的電力終端燃煤量計入,而天然氣的燃燒被認為只會對CO2的排放量產(chǎn)生影響,對于PM2.5的濃度影響不大。

        人口變化趨勢會影響建筑供暖面積和供暖能源消耗,根據(jù)文獻[6],本文利用人口-發(fā)展-環(huán)境(PDE)模型預測未來人口,并假定城鄉(xiāng)人口比率(本文取1.33)不變。到2030年能源清潔化率達到40%[7],因此在本研究中,設定非化石能源的平均年增長率為8.2%。

        清潔供暖可以有效減少散煤的消耗,提高煤炭利用效率,減少污染物排放,但與之相對應的用電需求也大大增加。根據(jù)計算,由于2018年的清潔供暖改造,“2+26”城市的平均電力需求增加了約20億kW·h。根據(jù)電力增長情況分析,本文分別從燃煤電力(場景1)和清潔電力(場景2)2個場景進行對比分析。

        圖6顯示了2個場景PM2.5濃度與供暖消耗有關的趨勢,以開始實施清潔供暖改造的2016年作為基準年,2016年供暖季北京、天津、河北及其周邊地區(qū)的PM2.5濃度分別為96.6、100.6、128.9和109.7 μg/m3。在場景1中,PM2.5濃度呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢。這一趨勢與這些地區(qū)的人口變化趨勢相吻合,由于沒有考慮清潔電力的發(fā)展,PM2.5濃度將主要受供暖面積和人口的影響。相比2016年供暖季,預計到2030年,4個地區(qū)PM2.5濃度將分別下降48%、35%、29%和23%,主要原因是后期人口的下降及清潔供暖。在場景2中,考慮清潔電力的發(fā)展,4個地區(qū)的PM2.5濃度比場景1平均低3~4 μg/m3,而且這一差距在后期還會繼續(xù)增大;場景2的PM2.5濃度幾乎不存在場景1先上升的情況,也就是說清潔電力的推廣基本能抵消人口增長的壓力。到2030年,4個地區(qū)供暖季PM2.5濃度相比基準年將分別下降55%、40%、32%和27%??梢妶鼍?治理空氣污染的效果有明顯的提升。

        本研究只對供暖相關的因素進行了分析,因此所得的PM2.5濃度只考慮了供暖因素造成的污染排放降低,若2030年實現(xiàn)年平均PM2.5質量濃度35 μg/m3的目標[8],在考慮其他行業(yè)如交通運輸業(yè)和重工業(yè)等的空氣污染防治計劃之后,實際的PM2.5濃度將會得到更加明顯的降低,可能完成這一目標。

        3 結論

        1) 通過推行散煤替代政策,京津冀及其周邊地區(qū)的散煤消耗已大大減少。到2018年,6個省/直轄市的1 130萬戶家庭已經(jīng)實施了清潔供暖改造,通過用天然氣、電力和集中供暖取代散煤燃燒,使煤炭消耗減少了2 024萬t,減少PM2.5排放超過20萬t。

        2) 清潔供暖改造可以明顯改善空氣質量。通過A-H模型預測,京津冀及其周邊地區(qū)的大多數(shù)城市的供暖季平均PM2.5質量濃度減少量達到20 μg/m3。

        3) 對PM2.5濃度的預測表明,考慮到人口的變化,充分發(fā)展利用清潔能源電力有利于更好地控制空氣污染,提升空氣質量??紤]清潔能源電力比傳統(tǒng)燃煤電力PM2.5質量濃度低3~4 μg/m3,北京、天津、河北及其周邊地區(qū)在采用傳統(tǒng)燃煤電力時PM2.5濃度將分別下降48%、35%、29%和23%。

        猜你喜歡
        模型
        一半模型
        一種去中心化的域名服務本地化模型
        適用于BDS-3 PPP的隨機模型
        提煉模型 突破難點
        函數(shù)模型及應用
        p150Glued在帕金森病模型中的表達及分布
        函數(shù)模型及應用
        重要模型『一線三等角』
        重尾非線性自回歸模型自加權M-估計的漸近分布
        3D打印中的模型分割與打包
        精品亚洲国产成人av| 白嫩少妇高潮喷水av| 日韩av精品视频在线观看| 国产农村乱辈无码| 国产亚洲亚洲精品777| 国产西西裸体一级黄色大片| 一区二区中文字幕在线观看污污| 天天爽夜夜爽人人爽| 无码一区二区三区老色鬼| 国产高清在线91福利| 国产亚洲3p一区二区| 在线观看老湿视频福利| 亚洲av手机在线网站| 亚洲日韩成人无码| 日本aⅴ大伊香蕉精品视频| 色窝窝无码一区二区三区2022| 校花高潮一区日韩| 国产熟女白浆精品视频二| 国产成人av综合色| 精品一区二区三区在线观看视频| 经典女同一区二区三区| 亚洲国产熟女精品传媒| 区二区三区玖玖玖| 日本韩国一区二区三区| 亚洲激情视频在线观看a五月| 极品粉嫩小仙女高潮喷水操av| 狠狠色狠狠色综合| 久久中文字幕无码一区二区| 精品奇米国产一区二区三区| 国产在线无码不卡影视影院| 中文字幕亚洲乱码熟女在线萌芽| 亚洲色欲久久久综合网| 亚洲中文字幕一区高清在线 | 日本一区二区三区在线视频播放| 久久精品国产亚洲av麻豆长发| 久久亚洲av成人无码国产 | 少妇人妻系列中文在线| 在教室伦流澡到高潮hgl动漫| 欧美丰满熟妇bbbbbb百度| 国产自产自现在线视频地址 | 国产18禁黄网站免费观看|