中国城市尺度典型行业局域大气污染物和温室气体排放的耦合机理、核算体系与实证研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71673051
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    47.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0314.资源与环境经济
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

China is faced with increasing dual pressure to control both local air pollutants and Green House Gases (GHGs) simultaneously. In recent years, the co-effect of local air pollutants and GHGs reduction is attracting more and more attention from scholars, international organizations and governments, and becoming one of the hot research fields in atmospheric environmental management. In this project, a comprehensive approach including site investigation, literature search and numerical simulation, will be employed, and the thermal power sector, iron and steel sector, petro-chemical sector in Shanghai will be chosen as the typical industries for research. The research contents of this project includes: the coupling mechanism of local air pollutants and GHGs emissions of the industries mentioned above; the co-effect of different emission abatement measures; building the database of emission reduction technologies of typical industries; establishing the comprehensive counting system of local air pollutants and GHGs of typical industries. Based on the research work above, the emission inventories of local air pollutants and GHGs of typical industries in Shanghai City will be built according to the four different scenarios, and the co-effects of emission abatement of these scenarios will be analyzed; and integrating mitigation measures of air pollutants and greenhouse gases for co-control in Shanghai will be proposed.
中国面临着局域大气污染物减排与温室气体减排的双重压力。近年来,大气污染物与温室气体减排的协同效应日益引起学者、国际组织和政府的高度重视,成为大气环境管理的热点研究领域之一。本项目将综合采用现场调研、文献检索、数值模拟等方法,选择在上海地区的电力热力生产行业、钢铁、石化和交通运输行业,研究局域大气污染物和温室气体排放的耦合机理;研究各项减排措施的协同效应,建立符合中国实际的典型行业大气污染物和温室气体控制减排技术数据库和减排协同效应评估基础数据库。在此基础上,建立典型行业局域大气污染物和温室气体排放综合核算体系。以上海为例,通过设置未来不同的减排情景,编制典型行业大气污染物和温室气体排放清单,在典型行业和城市(典型行业综合)两个尺度上,分析其减排的协同效应。提出上海市气候友好型城市空气污染物削减政策/技术集成清单。

结项摘要

大气污染物与温室气体减排的协同效应是当前环境管理领域研究的热点之一,对于企业、行业与区域的节能减排以及编制应对气候变化,减少温室气体排放的相关规划具有重要意义。本项目选择火电、钢铁、化工等高能耗行业或典型企业,在调研能源消耗、原辅料消耗、工艺过程及产排污环节、污染治理过程的基础上,研究局域大气污染物减排与温室气体排放的协同关系和协同效应。以上海为例,通过建立上海市能源-环境优化模型,探讨上海在不同政策情景下,能源系统的发展及CO2和主要大气污染物的减排情况,以CO2达峰和大气污染物减排为目标,结合协同减排因子分析,对上海能源-环境系统提出优化方案。研究长三角区域温室气体减排政策和措施对局域大气污染物减排的影响,并通过数值模拟进一步揭示其对区域环境空气质量改善的效益。. 研究表明,结构减排措施对局域大气污染物和温室气体减排的协同效应非常明显;末端减排技术对目标污染物的减排效果显著,但都会消耗电能,产生二氧化碳的间接排放。脱硝和脱硫工艺使用尿素和石灰石作为脱除剂去除氮氧化物和二氧化硫的同时都会协同排放二氧化碳。除脱硫工艺对烟尘具有一定的正协同效应以外,末端减排技术对节能和减少二氧化碳排放方面都表现为负协同效应。研究还表明,石化行业中不同生产企业针对不同污染物采用不同的末端治理技术和设施,其减排的协同系数存在极大差异。上海能源-环境优化模型的模拟结果表明,能源政策能通过促进电力部门技术升级,工业、服务业及居民生活的能源结构优化和能效的提高,实现大气污染物的减排,并且“中控政策情景”下的能源政策的边际减排量最大。并且只有在“严控政策情景”下,上海2030年前CO2排放达峰的目标才能实现。. 为减少末端减排设施的额外能耗和CO2排放量,中国需降低脱除技术运维的成本和能耗,研发适用于多污染物协同控制的污染物控制系统;上海需逐年对CO2的排放量进行清单测算,及时调整并制定包括碳税在内的更为严格的减排行动方案。

项目成果

期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
CO2 and Air Pollutants Emissions under Different Scenarios Predicted by a Regional Energy Consumption Modeling System for Shanghai, China
中国上海区域能源消耗模型系统预测不同情景下的二氧化碳和空气污染物排放
  • DOI:
    10.3390/atmos11091006
  • 发表时间:
    2020-09
  • 期刊:
    Atmosphere
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Jing Wang;Yan Zhang;Libo Wu;Weichun Ma;Limin Chen
  • 通讯作者:
    Limin Chen
Analysis of Co-Effects on Air Pollutants and CO2 Emissions Generated by End-of-Pipe Measures of Pollution Control in China’s Coal-Fired Power Plants
我国燃煤电厂污染治理末端措施对大气污染物和CO2排放的协同影响分析
  • DOI:
    10.3390/su9040499
  • 发表时间:
    2017-03
  • 期刊:
    Sustainability
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Haijun Zhao;Weichun Ma;Hongjia Dong;Ping Jiang
  • 通讯作者:
    Ping Jiang
System dynamic modeling of urban carbon emissions based on the regional National Economy and Social Development Plan: A case study of Shanghai city
基于区域国民经济和社会发展规划的城市碳排放系统动态建模——以上海市为例
  • DOI:
    10.1016/j.jclepro.2017.10.128
  • 发表时间:
    2018-01-20
  • 期刊:
    JOURNAL OF CLEANER PRODUCTION
  • 影响因子:
    11.1
  • 作者:
    Du, Lili;Li, Xianzhe;Jiang, Ping
  • 通讯作者:
    Jiang, Ping

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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