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Nature子刊:清华大学张强研究组发文揭示全球高污染发电机组的排放情况

摘要 : 2018年1月8日,国际学术权威刊物自然出版集团旗下子刊《Nature Sustainability》杂志在线发表了清华大学地球系统科学系张强教授研究组和美国加州大学欧文分校Steven J. Davis副教授研究组合作的题为《全球高污染发电机组的靶向治理》 (“Targeted emission reductions from global super-polluting power plant units”)论文

2018年1月8日,国际学术权威刊物自然出版集团旗下子刊《Nature Sustainability》杂志在线发表了清华大学地球系统科学系张强教授研究组和美国加州大学欧文分校Steven J. Davis副教授研究组合作的题为《全球高污染发电机组的靶向治理》 (“Targeted emission reductions from global super-polluting power plant units”)论文,论文首次在全球尺度上建立了以机组为单元的电力行业大气污染物排放数据库,并在此基础上识别出高污染发电机组及其对全球大气污染物排放的重要贡献。《Nature Sustainability》同期发表了题为《小机组,高排放》(“small and bad”)的评述,对这一工作给予了高度评价。清华大学地学系五年级博士生同丹为论文第一作者,张强教授与Steven J. Davis教授为论文共同通讯作者。

化石能源使用过程中排放的温室气体及大气污染物对气候变化、空气质量和人体健康造成严重影响。电力行业的化石能源消费量约占全球消费总量的50%左右,是全球温室气体减排和大气污染控制的最主要目标之一。可监测、可报告、可核查是国际社会对于污染源排放和减排监测的基本要求,然而由于相关基础数据长期不透明、不公开,目前绝大多数针对全球电厂排放及气候环境影响的研究只能在行业尺度开展,难以支撑当前精准治理的决策需求。

张强研究组长期致力于区域和全球大气污染物高分辨率排放数据库的研发工作,此前建立的一系列中国及亚洲地区大气污染物排放数据库被国内外研究者广泛使用。在此次发表的论文中,张强研究组通过对全球和区域尺度多个电力行业数据库开展大数据挖掘研究,整理出全球7万多个在役火电机组的基础信息,并在此基础上利用大数据分析模型开发了统一的火电机组排放表征算法,首次在机组水平上建成了全球火电厂大气污染物排放数据库(简称GPED)。该数据库包含了全球3万多个火电厂共计7.2万个机组的能耗、技术和排放信息,为未来开展相关研究打下了坚实的数据基础。

研究进一步利用数据库剖析了全球现役火电机组的能效、技术水平和排放分布特征,发现不同机组的排放水平存在巨大差异。在全球主要国家和地区,装机容量小、服役年限长的老旧机组的排放污染物水平都要远高于当地平均水平。以一次PM2.5为例,占全球不足1%装机容量的高污染燃煤机组造成了全球电力行业14.5%的一次PM2.5排放。未来以这部分高污染机组作为减排的抓手和突破口开展靶向治理,加速推进高污染机组的改造和淘汰,对于全球电力行业清洁化发展具有重要意义。

全球火电厂分布

原文链接:

Targeted emission reductions from global super-polluting power plant units

原文摘要:

There are more than 30,000 biomass- and fossil-fuel-burning power plants now operating worldwide, reflecting a tremendously diverse infrastructure, which ranges in capacity from less than a megawatt to more than a gigawatt. In 2010, 68.7% of electricity generated globally came from these power plants, compared with 64.2% in 1990. Although the electricity generated by this infrastructure is vital to economic activity worldwide, it also produces more CO2 and air pollutant emissions than infrastructure from any other industrial sector. Here, we assess fuel- and region-specific opportunities for reducing undesirable air pollutant emissions using a newly developed emission dataset at the level of individual generating units. For example, we find that retiring or installing emission control technologies on units representing 0.8% of the global coal-fired power plant capacity could reduce levels of PM2.5emissions by 7.7–14.2%. In India and China, retiring coal-fired plants representing 1.8% and 0.8% of total capacity can reduce total PM2.5emissions from coal-fired plants by 13.2% and 16.0%, respectively. Our results therefore suggest that policies targeting a relatively small number of ‘super-polluting’ units could substantially reduce pollutant emissions and thus the related impacts on both human health and global climate.

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