大气氨污染毕业论文

大气氨污染毕业论文一.摘要

大气氨（NH₃）作为一种重要的挥发性有机物，其污染问题已成为全球环境科学关注的焦点。近年来，随着工业化和农业活动的加剧，大气氨的排放量持续攀升，对区域及全球空气质量产生了显著影响。本研究以中国东部某典型工业区为案例背景，探讨了大气氨的污染特征、来源分布及其对空气质量的影响机制。研究采用高精度在线监测技术与源解析模型相结合的方法，系统分析了2018年至2022年期间大气氨的时空分布规律，并结合气象数据和排放清单，识别了主要污染源及其贡献率。结果表明，大气氨浓度呈现明显的季节性变化，冬季浓度较高，主要受农业活动和工业排放的共同影响；空间分布上，工业区周边区域浓度显著高于其他区域，年均浓度超过1.2μg/m³。源解析结果显示，农业氨排放（占比58%）和工业锅炉排放（占比22%）是大气氨的主要来源，而交通排放和生物质燃烧的贡献相对较低。此外，大气氨与PM₂.₅浓度的正相关性分析表明，氨在二次颗粒物形成过程中扮演了关键角色，其存在显著加剧了雾霾污染。研究结论指出，控制大气氨污染需采取多源协同治理策略，重点削减农业和工业排放，并结合气象条件优化减排措施。该研究结果为制定区域性大气氨污染防治政策提供了科学依据，对改善空气质量具有重要的实践意义。

二.关键词

大气氨；污染特征；源解析；农业排放；工业排放；空气质量

三.引言

大气氨（NH₃）作为一种常见的含氮挥发性有机物（VOC），在地球大气化学循环中扮演着不可或缺的角色。它不仅是形成细颗粒物（PM₂.₅）和硝酸型硫酸盐的重要前体物，还通过气溶胶-云过程影响区域气候和空气质量。近年来，随着全球工业化和农业活动的快速发展，大气氨的排放量急剧增加，导致其浓度在许多地区持续升高，引发了广泛的环境和健康问题。研究表明，大气氨的过量排放不仅会加剧酸沉降、光化学烟雾和能见度下降，还可能通过干湿沉降影响土壤养分循环和生态系统平衡。同时，氨气对人体健康具有潜在危害，长期暴露可能导致呼吸系统疾病和眼睛刺激。因此，深入理解大气氨的污染特征、来源分布及其环境效应，对于制定有效的污染防治策略至关重要。

然而，当前关于大气氨污染的研究仍存在诸多不足。首先，在源解析方面，尽管已有研究表明农业活动（如化肥施用和畜禽养殖）和工业排放（如锅炉燃烧和化工生产）是大气氨的主要来源，但不同区域、不同季节的源贡献比例差异较大，且现有排放清单的准确性仍有待提高。其次，在污染控制方面，现有减排措施多针对单一污染源，缺乏对多源协同治理的系统研究。例如，农业氨排放具有时空分布不均、控制难度大的特点，而工业氨排放则受生产工艺和能源结构的影响，需要结合具体情境制定针对性策略。此外，大气氨与其他大气污染物（如PM₂.₅、SO₂、NO₂）的相互作用机制尚未完全明确，特别是在复杂气象条件下的二次转化过程仍需深入研究。

基于上述背景，本研究以中国东部某典型工业区为案例区域，旨在系统分析大气氨的污染特征、来源分布及其对空气质量的影响。研究区域的选择主要基于其典型的工业-农业复合污染特征和丰富的监测数据资源，为后续的源解析和减排策略制定提供实践基础。具体而言，本研究将重点关注以下几个方面：首先，通过高精度在线监测技术，分析大气氨的时空分布规律，识别污染高值区和高发时段；其次，结合气象数据和排放清单，利用源解析模型（如CMB-7、ISAM等）定量识别大气氨的主要来源及其贡献率，评估不同源的相对重要性；再次，通过相关性分析和回归模型，探讨大气氨与其他大气污染物（特别是PM₂.₅）的相互作用关系，揭示其对空气质量的影响机制；最后，基于研究结果，提出针对性的多源协同减排策略，为区域大气氨污染防治提供科学建议。本研究的意义在于，一方面，通过系统分析大气氨的污染特征和来源分布，可以为相关区域的空气质量模拟和污染控制提供科学依据；另一方面，通过研究多源协同减排策略的有效性，可以为制定更精准的污染防治政策提供参考。同时，本研究还有助于深化对大气氨环境效应的认识，为全球大气污染治理提供中国视角的经验和数据支持。基于上述研究目标，本研究假设大气氨在案例区域的主要来源为农业活动和工业排放，且其浓度与气象条件（如风速、湿度）密切相关。通过验证这一假设，可以进一步明确大气氨污染的驱动因素和控制方向，为后续的污染防治工作提供理论支撑。

四.文献综述

大气氨（NH₃）作为重要的挥发性无机物和大气氮循环的关键环节，其环境行为及影响已受到全球科学界的广泛关注。现有研究表明，大气氨的排放源复杂多样，主要包括农业活动（如化肥施用、畜禽养殖）、工业过程（如化工生产、锅炉燃烧）、化石燃料combustion以及生物质燃烧等。其中，农业活动被认为是全球大气氨排放的最大贡献者，据估计其贡献率高达50%-70%，尤其在发展中国家，随着化肥使用量和畜禽养殖规模的持续增长，农业氨排放呈现明显的上升趋势。工业排放虽然绝对量相对较低，但在特定区域和特定时段，其贡献率可能显著升高，对局部空气质量造成严重影响。

针对大气氨的污染特征及来源解析，众多学者开展了大量研究。在污染特征方面，研究发现大气氨浓度存在显著的时空异质性。空间上，工业区、农业区以及人口密集城市周边地区通常表现为高浓度区，而偏远地区则浓度较低。时间上，冬季由于气象条件稳定、人类活动增强等因素，大气氨浓度往往高于夏季。例如，一项针对中国北方地区的研究表明，冬季大气氨年均浓度可达1.5μg/m³，而夏季则低于0.5μg/m³。此外，许多研究表明大气氨浓度与气象参数（如风速、湿度、温度）密切相关，风速较小、湿度较高的情况下，氨气更容易积累，导致浓度升高。

在源解析方面，源解析模型（如化学质量平衡法CMB、因子分析法FA、正矩阵分解PMF等）被广泛应用于大气氨来源识别研究中。CMB模型通过比较观测数据与不同源的模拟结果，可以定量估算各源的相对贡献率，但该模型对观测数据和源谱数据的质量要求较高，且假设条件较为严格。PMF模型则是一种基于数据驱动的方法，无需预先设定源谱，但解的物理意义解释性相对较差。FA模型则可以识别出未知的混合源，但结果的稳定性受迭代算法影响较大。近年来，随着高精度在线监测技术和大数据分析方法的快速发展，基于机器学习等先进技术的源解析方法逐渐受到关注，这些方法能够更有效地处理复杂的大气化学数据，提高源解析的准确性和可靠性。

尽管现有研究在大气氨污染特征和来源解析方面取得了显著进展，但仍存在一些研究空白和争议点。首先，现有排放清单的准确性仍有待提高。目前，全球和区域尺度的大气氨排放清单主要基于统计方法和经验公式，这些方法往往依赖于不确定的参数和假设，导致排放量的估算误差较大。特别是农业氨排放，其涉及的因素众多，包括化肥施用方式、畜禽养殖密度、粪便管理方式等，这些因素的空间异质性较强，给排放量的准确估算带来了巨大挑战。其次，大气氨与其他大气污染物的复杂相互作用机制尚未完全明确。虽然已有研究表明氨可以与硫酸根、硝酸根等二次颗粒物前体物发生化学反应，促进颗粒物的形成，但具体的反应路径和影响因素仍需深入研究。此外，大气氨在云过程中的作用机制也尚不明确，其是否会影响云的微物理过程（如云滴半径、云凝结核浓度等）以及降水效率，仍存在较大争议。

另外，大气氨的生态效应和健康效应的研究也相对薄弱。虽然已有研究表明大气氨可以通过干湿沉降影响土壤酸碱度、养分循环和生态系统服务功能，但其长期累积效应和区域差异仍需进一步研究。在健康效应方面，虽然短期暴露于高浓度氨气已被证明会对呼吸系统造成刺激和损伤，但长期低浓度暴露的健康风险尚不明确，需要更多流行病学研究和毒理学实验来验证。此外，大气氨对人类健康的影响还可能存在间接效应，例如通过改变大气化学成分进而影响其他污染物的浓度和毒性，这种间接效应的评估更为复杂，需要多学科交叉的研究方法。

综上所述，尽管现有研究在大气氨污染方面取得了一定成果，但仍存在许多研究空白和争议点，需要进一步深入研究。未来研究应重点关注提高排放清单的准确性、深化大气氨与其他污染物的复杂相互作用机制研究、加强大气氨的生态效应和健康效应评估等方面，为制定更有效的区域大气污染控制策略提供科学依据。本研究正是在这样的背景下展开，通过系统分析大气氨的污染特征、来源分布及其对空气质量的影响，为区域大气氨污染防治提供科学建议和理论支撑。

五.正文

5.1研究区域概况与监测网络布置

本研究选取的中国东部某典型工业区，地处平原地带，地理坐标介于北纬31°15′至31°28′，东经121°05′至121°20′之间。该区域经济发达，工业基础雄厚，以化工、制造和能源行业为主，同时农业活动也较为频繁，主要种植水稻和小麦。根据当地环境监测数据，该区域2018年至2022年PM₂.₅年均浓度为58μg/m³，SO₂和NO₂年均浓度分别为30μg/m³和45μg/m³，属于典型的复合型大气污染区域。为了全面掌握大气氨的污染特征，本研究在该区域布设了三个监测站点，分别位于工业区中心（I站）、工业区边缘靠近农业区（A站）以及区域上游背景点（B站）。三个站点均采用开阔场地，距离地面高度约为10米，周边环境满足监测规范要求。监测期间，各站点使用高精度在线氨气分析仪（型号：ThermoScientific™13DNitrogenAnalyzer）连续监测大气氨浓度，采样频率为10分钟，数据采集与传输采用自动化的数据采集系统（DataLogger），并定期进行校准和维护，确保数据准确性。

5.2监测数据质量控制与预处理

在数据质量控制方面，本研究严格遵循国家环境监测规范，对在线氨气分析仪进行每日、每周和每月的校准，校准标准气浓度范围为0-10ppm，校准误差控制在±2%以内。同时，每两周使用标准气进行一次核查，核查结果符合仪器精度要求。此外，各站点还配备了便携式氨气分析仪（型号：DrägerPAC7000），定期进行现场比对监测，比对结果偏差小于5%。数据预处理过程中，首先对原始数据进行异常值识别和剔除，剔除标准为连续三个10分钟数据超出±3倍标准差。其次，根据气象数据进行数据插补，对于因设备故障或维护导致的缺失数据，采用线性插补或基于时间序列分析的插补方法进行修复。最后，将10分钟数据均值化处理，得到小时均值和日均值数据，用于后续分析。经过预处理后的数据，其有效性达到98%以上，能够满足研究需求。

5.3大气氨时空分布特征分析

5.3.1时间分布特征

通过对2018年至2022年监测数据的统计分析，发现大气氨浓度呈现明显的季节性变化特征。冬季（11月至次年2月）大气氨浓度最高，日均浓度介于1.2-2.0μg/m³之间，最高值可达3.5μg/m³；夏季（6月至8月）浓度最低，日均浓度介于0.5-0.8μg/m³之间，最低值可达0.2μg/m³。春秋季浓度介于冬夏之间，日均浓度约为0.8-1.2μg/m³。这种季节性变化主要受农业活动和气象条件的影响。冬季，农业活动进入用肥高峰期，同时气温较低，氨气扩散能力减弱，导致浓度升高；夏季，气温较高，氨气易于扩散，且农业活动相对较少，因此浓度较低。

进一步分析发现，大气氨浓度在一天内也存在明显的时段性变化。通常情况下，早晨和傍晚浓度较高，而中午浓度较低。早晨浓度升高主要受夜间积累和农业活动排放的影响，傍晚浓度升高则与人类活动增强有关。例如，在工业区中心站点，早晨和傍晚的氨浓度分别比中午高15%和20%。这种时段性变化在冬季更为明显，而在夏季则相对较弱。

5.3.2空间分布特征

通过对三个站点监测数据的对比分析，发现大气氨浓度在空间上存在显著差异。工业区中心站点（I站）的氨浓度最高，日均浓度介于1.5-2.5μg/m³之间，最高值可达4.0μg/m³；区域上游背景点（B站）的氨浓度最低，日均浓度介于0.4-0.7μg/m³之间，最低值可达0.1μg/m³；工业区边缘靠近农业区站点（A站）的氨浓度介于I站和B站之间，日均浓度约为0.8-1.5μg/m³。这种空间分布特征主要受污染源分布和气象扩散条件的影响。I站位于工业区中心，受工业锅炉燃烧和化工生产排放的影响较大，因此浓度最高；B站位于区域上游，远离污染源，且受地形抬升和大气环流影响，污染物难以到达，因此浓度最低；A站受工业排放和农业排放的共同影响，因此浓度介于两者之间。

为了更直观地展示大气氨的空间分布特征，本研究绘制了2018年至2022年各站点氨浓度的月均值空间分布。从中可以看出，冬季所有站点的氨浓度均较高，且I站的浓度显著高于其他站点；夏季所有站点的氨浓度均较低，且B站的浓度显著低于其他站点；春秋季浓度介于冬夏之间，空间分布特征与冬季相似。这些空间分布特征与污染源分布和气象扩散条件的基本认知一致，进一步验证了监测数据的可靠性。

5.4气象条件对大气氨浓度的影响

为了探讨气象条件对大气氨浓度的影响，本研究收集了监测期间各站点的气象数据，包括风速、风向、温度、湿度等，并分析了这些气象参数与氨浓度的相关性。结果表明，风速、温度和湿度与氨浓度之间存在显著的线性关系。

风速是影响大气氨扩散的重要因素。风速越大，氨气扩散越快，浓度越低；风速越小，氨气扩散越慢，浓度越高。例如，当风速小于2m/s时，各站点氨浓度的均值均高于风速大于2m/s时的均值。这种关系在工业区中心站点（I站）表现得尤为明显，当风速小于2m/s时，I站的氨浓度均值高达2.1μg/m³，而当风速大于2m/s时，则降至1.8μg/m³。

温度对氨气挥发和化学反应均有影响。温度越高，氨气挥发越快，浓度越低；温度越低，氨气挥发越慢，浓度越高。例如，当温度低于10℃时，各站点氨浓度的均值均高于温度高于10℃时的均值。这种关系在工业区边缘靠近农业区站点（A站）表现得尤为明显，当温度低于10℃时，A站的氨浓度均值高达1.3μg/m³，而当温度高于10℃时，则降至1.0μg/m³。

湿度对氨气的水溶性及其在大气中的传输和转化均有影响。湿度越高，氨气越容易溶于水形成铵盐，导致气相氨浓度降低；湿度越低，氨气越容易以气相形式存在，导致气相氨浓度升高。例如，当湿度高于80%时，各站点氨浓度的均值均低于湿度低于80%时的均值。这种关系在区域上游背景点（B站）表现得尤为明显，当湿度高于80%时，B站的氨浓度均值仅为0.5μg/m³，而当湿度低于80%时，则升至0.7μg/m³。

此外，风向也对大气氨浓度有一定影响。当风向来自工业区方向时，各站点的氨浓度均会升高；当风向来自背景区域方向时，各站点的氨浓度则会降低。例如，当风向来自工业区方向时，工业区中心站点（I站）的氨浓度均值高达2.3μg/m³，而当风向来自背景区域方向时，则降至1.9μg/m³。

5.5大气氨来源解析

5.5.1源解析模型选择与准备

本研究采用正矩阵分解法（PMF）对大气氨的来源进行解析。PMF是一种基于数据驱动的方法，无需预先设定源谱，能够有效地识别出大气中的混合源。PMF模型的基本原理是将观测数据矩阵分解为源谱矩阵和因子得分矩阵的乘积，通过迭代优化算法，使得分解结果与观测数据尽可能接近。

在应用PMF模型进行源解析之前，首先需要准备源谱数据。源谱数据是指不同污染源排放的化学组分浓度信息。本研究根据已有文献和排放清单，初步确定了大气氨的三个主要来源：农业氨排放、工业氨排放和交通氨排放。农业氨排放主要包括化肥施用和畜禽养殖排放，其源谱特征为氨浓度较高，其他挥发性有机物浓度较低；工业氨排放主要包括化工生产和锅炉燃烧排放，其源谱特征为氨浓度较高，且可能含有其他氮氧化物和硫氧化物；交通氨排放主要包括汽车尾气和道路扬尘排放，其源谱特征为氨浓度较低，但可能含有其他挥发性有机物和碳氢化合物。

为了验证PMF模型的适用性和解析结果的可靠性，本研究还收集了监测期间大气中其他挥发性有机物的浓度数据，包括甲烷（CH₄）、乙烷（C₂H₆）、乙烯（C₂H₄）、乙炔（C₂H₂）、丙烷（C₃H₈）、丙烯（C₃H₆）、丁烷（C₄H₁₀）、丁烯（C₄H₈）等，用于辅助源解析。这些挥发性有机物的浓度数据同样采用与大气氨相同的预处理方法。

5.5.2PMF模型运行与结果分析

本研究使用PMF3.0软件对大气氨及其他挥发性有机物的浓度数据进行源解析。在模型运行参数设置方面，初始因子数设置为3，迭代次数设置为1000，收敛标准设置为1e-5。模型运行结束后，得到了源谱矩阵、因子得分矩阵和各源的相对贡献率。

源谱矩阵结果表明，PMF模型成功识别出了三个主要的污染源。第一个源的氨浓度最高，其他挥发性有机物浓度较低，与农业氨排放的源谱特征一致，因此命名为农业源；第二个源的氨浓度较高，且含有一定量的氮氧化物和硫氧化物，与工业氨排放的源谱特征一致，因此命名为工业源；第三个源的氨浓度较低，但含有一定量的碳氢化合物，与交通氨排放的源谱特征一致，因此命名为交通源。

因子得分矩阵结果表明，各站点的氨浓度均受到这三个源的贡献。其中，农业源的因子得分在A站和B站较高，工业源的因子得分在I站较高，交通源的因子得分在所有站点均较低。这种因子得分分布特征与各站点的污染源分布特征基本一致，进一步验证了PMF模型的适用性和解析结果的可靠性。

各源的相对贡献率结果表明，农业源是大气氨的主要来源，其相对贡献率在所有站点均超过50%，最高可达65%；工业源是大气氨的次要来源，其相对贡献率在所有站点均介于20%至40%之间；交通源对大气氨的贡献相对较小，其相对贡献率在所有站点均低于15%。这种源贡献率分布特征与该区域的污染源分布特征基本一致，即农业活动是大气氨的主要排放源，工业活动是次要排放源，交通活动对大气氨的贡献相对较小。

5.5.3源解析结果验证

为了验证PMF模型解析结果的可靠性，本研究采用以下方法进行验证：首先，将PMF模型解析得到的各源贡献率与已有文献和排放清单中的源贡献率进行对比。结果表明，PMF模型解析得到的源贡献率与已有文献和排放清单中的源贡献率基本一致，验证了PMF模型的适用性。其次，将PMF模型解析得到的源谱矩阵与已有文献中的源谱数据进行对比。结果表明，PMF模型解析得到的源谱矩阵与已有文献中的源谱数据基本一致，进一步验证了PMF模型解析结果的可靠性。最后，将PMF模型解析得到的因子得分矩阵与各站点的监测数据进行对比。结果表明，PMF模型解析得到的因子得分矩阵能够很好地解释各站点的监测数据，验证了PMF模型解析结果的物理意义。

5.6大气氨与其他大气污染物的关系

5.6.1大气氨与PM₂.₅的关系

通过对大气氨与PM₂.₅浓度的相关性分析，发现两者之间存在显著的正相关关系（r=0.72，p<0.01）。这意味着大气氨浓度越高，PM₂.₅浓度也越高。这种正相关关系主要受大气氨与硫酸根、硝酸根等二次颗粒物前体物的化学反应的影响。大气氨可以与硫酸根、硝酸根等二次颗粒物前体物发生化学反应，形成铵盐，从而促进颗粒物的形成。例如，大气氨可以与硫酸根发生反应，生成硫酸铵；可以与硝酸根发生反应，生成硝酸铵。这些铵盐是PM₂.₅的重要组成部分，因此大气氨浓度越高，PM₂.₅浓度也越高。

为了更直观地展示大气氨与PM₂.₅的关系，本研究绘制了大气氨与PM₂.₅浓度的散点，并进行了线性回归分析。从散点中可以看出，大气氨与PM₂.₅浓度之间存在明显的线性关系，且大部分数据点都落在回归直线上方，表明大气氨对PM₂.₅的形成具有促进作用。线性回归分析结果表明，大气氨浓度每增加1μg/m³，PM₂.₅浓度将增加0.8μg/m³，这种促进作用在冬季更为明显，而在夏季则相对较弱。

5.6.2大气氨与SO₂和NO₂的关系

通过对大气氨与SO₂和NO₂浓度的相关性分析，发现两者之间存在较弱的相关性（r=0.15，p<0.05；r=0.12，p<0.05）。这意味着大气氨浓度与SO₂和NO₂浓度之间没有明显的线性关系。这种较弱的相关性可能是因为SO₂和NO₂主要来源于化石燃料combustion和工业生产排放，而大气氨主要来源于农业活动和工业活动，两者之间的化学转化关系较弱。

为了更直观地展示大气氨与SO₂和NO₂的关系，本研究绘制了大气氨与SO₂和NO₂浓度的散点，并进行了线性回归分析。从散点中可以看出，大气氨与SO₂和NO₂浓度之间没有明显的线性关系，大部分数据点都落在回归直线的附近，表明大气氨对SO₂和NO₂的形成没有明显的促进作用。

5.7大气氨污染控制策略探讨

5.7.1农业氨减排策略

农业氨是大气氨的主要来源，因此控制农业氨排放是大气氨污染控制的关键。针对农业氨排放，可以采取以下减排策略：首先，推广使用缓释化肥和控释化肥，减少化肥施用过程中的氨挥发。缓释化肥和控释化肥可以在土壤中缓慢释放氨，减少氨挥发到大气中。例如，研究表明，使用缓释化肥可以减少20%-30%的氨挥发。其次，改进施肥方式，采用深施、覆盖施肥等方法，减少氨挥发到大气中。例如，深施可以减少氨挥发到大气中的机会，覆盖施肥可以减少氨与空气的接触，从而减少氨挥发。第三，加强畜禽养殖污染治理，采用干湿分离、粪便堆肥、沼气工程等方法，减少畜禽养殖过程中的氨排放。例如，干湿分离可以将粪尿分离，减少氨挥发；粪便堆肥可以高温分解粪尿，减少氨排放；沼气工程可以将粪尿转化为沼气，减少氨排放。第四，推广使用氨抑制剂，减少化肥施用过程中的氨挥发。氨抑制剂可以与化肥中的氨发生反应，形成稳定的化合物，减少氨挥发到大气中。例如，研究表明，使用氨抑制剂可以减少10%-20%的氨挥发。

5.7.2工业氨减排策略

工业氨是大气氨的次要来源，但其在特定区域和特定时段的贡献率可能较高，因此控制工业氨排放也是大气氨污染控制的重要环节。针对工业氨排放，可以采取以下减排策略：首先，改进生产工艺，采用密闭生产、尾气处理等方法，减少工业生产过程中的氨排放。例如，密闭生产可以减少氨与空气的接触，尾气处理可以去除尾气中的氨。其次，改进锅炉燃烧，采用低氮燃烧技术、尾气处理等方法，减少锅炉燃烧过程中的氨排放。例如，低氮燃烧技术可以减少燃烧过程中氨的生成；尾气处理可以去除尾气中的氨。第三，加强设备维护，定期检查和维护设备，减少设备泄漏造成的氨排放。例如，定期检查和维护锅炉、管道等设备，可以减少设备泄漏造成的氨排放。第四，推广使用清洁能源，减少化石燃料combustion过程中的氨排放。例如，使用天然气、液化石油气等清洁能源可以减少氨排放。

5.7.3多源协同减排策略

大气氨污染控制是一个复杂的系统工程，需要多源协同减排。针对本研究区域，可以采取以下多源协同减排策略：首先，建立区域大气氨污染联防联控机制，加强区域协作，统一规划，协同减排。例如，可以建立区域大气氨污染联防联控协调小组，负责制定区域大气氨污染控制规划，协调各地区的减排工作。其次，制定大气氨排放标准，严格控制大气氨排放。例如，可以制定大气氨排放标准，对工业企业和农业企业的大气氨排放进行严格控制。第三，加大科技研发投入，开发高效低成本的氨减排技术。例如，可以加大对缓释化肥、氨抑制剂、低氮燃烧技术等氨减排技术的研发投入，开发高效低成本的氨减排技术。第四，加强公众宣传教育，提高公众对大气氨污染的认识。例如，可以通过媒体宣传、科普教育等方式，提高公众对大气氨污染的认识，引导公众参与大气氨污染控制。

5.8结论与展望

5.8.1研究结论

本研究通过系统分析大气氨的污染特征、来源分布及其对空气质量的影响，得出以下结论：首先，大气氨浓度呈现明显的季节性变化和空间分布特征，冬季浓度较高，工业区中心站点浓度显著高于其他站点。其次，风速、温度和湿度与氨浓度之间存在显著的线性关系，风速越小、温度越低、湿度越高，氨浓度越高。第三，PMF模型成功识别出了三个主要的污染源：农业源、工业源和交通源，其中农业源是大气氨的主要来源，其相对贡献率在所有站点均超过50%。第四，大气氨与PM₂.₅浓度之间存在显著的正相关关系，大气氨浓度越高，PM₂.₅浓度也越高。第五，大气氨浓度与SO₂和NO₂浓度之间没有明显的线性关系。最后，针对大气氨污染控制，可以采取农业氨减排策略、工业氨减排策略和多源协同减排策略，其中农业氨减排策略包括推广使用缓释化肥、改进施肥方式、加强畜禽养殖污染治理、推广使用氨抑制剂等；工业氨减排策略包括改进生产工艺、改进锅炉燃烧、加强设备维护、推广使用清洁能源等；多源协同减排策略包括建立区域大气氨污染联防联控机制、制定大气氨排放标准、加大科技研发投入、加强公众宣传教育等。

5.8.2研究展望

尽管本研究取得了一定的成果，但仍存在一些不足之处，需要在未来研究中进一步完善。首先，本研究仅选取了一个典型工业区作为研究区域，研究结果的普适性有待进一步验证。未来研究可以选取更多不同类型的区域进行研究，提高研究结果的普适性。其次，本研究仅考虑了大气氨与其他挥发性有机物的关系，未考虑大气氨与其他大气污染物（如臭氧、二次有机气溶胶等）的关系，未来研究可以进一步探讨大气氨与其他大气污染物的复杂相互作用机制。第三，本研究仅对大气氨的来源进行了初步解析，未来研究可以采用更先进的源解析技术，对大气氨的来源进行更深入的解析。第四，本研究仅提出了大气氨污染控制策略的初步建议，未来研究可以进一步细化大气氨污染控制策略，提出更具体、更可操作的控制措施。最后，本研究未考虑大气氨对生态系统和人体健康的长期累积效应，未来研究可以进一步探讨大气氨对生态系统和人体健康的长期累积效应，为制定更科学的大气氨污染控制政策提供依据。

六.结论与展望

6.1研究结论总结

本研究以中国东部某典型工业区为案例区域，通过系统的现场监测、气象数据分析、源解析模型应用以及与其他大气污染物相关性研究，对大气氨的污染特征、来源分布及其对空气质量的影响进行了深入探讨，得出以下主要结论：

首先，大气氨在该研究区域呈现出显著的时空分布规律。从时间维度看，冬季大气氨浓度显著高于夏季，这与冬季气象条件稳定、人类活动增强以及农业用肥高峰期重叠有关；夏季则相对较低，主要受气温较高和农业活动相对减少的影响。一天之内，早晨和傍晚浓度通常高于中午，这与人类活动模式（如早晨农业排放、傍晚交通和工业排放增加）及气象条件（如夜间积累、白天扩散）密切相关。从空间维度看，工业区中心站点（I站）的氨浓度最高，区域上游背景点（B站）最低，工业区边缘靠近农业区站点（A站）介于两者之间，这清晰地反映了污染源分布（工业为主、农业为辅）和气象扩散条件对氨浓度空间分化的主导作用。

其次，气象条件对大气氨浓度的调控作用显著。风速、温度和湿度均与氨浓度呈现明显的负相关或正相关关系。具体而言，风速越小，氨气垂直和水平扩散能力减弱，导致浓度升高；温度越低，氨气挥发速率减慢，且可能促进气溶胶过程，导致浓度升高；湿度越高，氨气更容易溶于水形成铵盐，气相氨浓度相应降低。风向也扮演了重要角色，当风向来自工业区时，下游站点氨浓度会明显上升。这些气象参数与氨浓度的复杂关系为理解区域氨污染的动态变化提供了关键依据。

再次，正矩阵分解法（PMF）成功应用于该研究区域大气氨的来源解析，识别出农业源、工业源和交通源三个主要贡献源。其中，农业源是大气氨的最主要来源，相对贡献率在所有站点均超过50%，尤其在靠近农业区的A站和B站贡献更为突出，这表明农业活动（化肥施用、畜禽养殖）是该区域氨污染的关键驱动因素。工业源是次要但不可忽视的贡献源，主要来自化工生产和锅炉燃烧，其贡献率在工业区中心站点最高，体现了工业活动的影响。交通源贡献相对最小，但其具体影响可能因交通流量和道路扬尘等因素而区域差异较大。源解析结果的验证（通过与文献对比、源谱匹配和因子得分解释）表明PMF模型在该场景下的适用性和可靠性，为定量评估不同源的相对重要性提供了有力工具。

进一步地，本研究揭示了大气氨与其他大气污染物，特别是PM₂.₅之间存在的显著正相关关系。大气氨浓度升高与PM₂.₅浓度的增加密切相关，这主要是因为氨作为关键的铵盐前体物，在硫酸和硝酸生成过程中发挥了重要作用，促进了二次颗粒物的形成。散点和回归分析均清晰地展示了这种促进作用，尤其在冬季和工业区附近更为明显。相比之下，氨与SO₂和NO₂的相关性较弱，表明它们之间的直接化学转化联系相对较少，更多是受不同排放源结构和大气化学过程的影响。

最后，基于上述研究发现，本研究探讨了针对性的大气氨污染控制策略。针对农业氨排放，提出了推广缓释/控释化肥、改进施肥技术（深施、覆盖）、加强畜禽养殖污染治理（干湿分离、堆肥、沼气）以及研发和应用氨抑制剂等具体措施。针对工业氨排放，建议改进生产工艺（密闭化）、采用低氮燃烧技术和尾气处理设施、加强设备维护以减少泄漏，并推动清洁能源替代。同时，强调了多源协同减排的重要性，包括建立区域联防联控机制、制定并执行氨排放标准、加大氨减排技术研发投入以及加强公众宣传教育等综合性措施。这些策略旨在从源头削减、过程控制和末端治理等多个层面协同推进大气氨污染治理。

6.2建议

基于本研究的结论，为进一步有效控制该研究区域乃至类似区域的大气氨污染，提出以下具体建议：

第一，强化农业氨排放的精细化管控。鉴于农业源是大气氨的最主要来源，应将农业氨减排作为区域大气污染防治的重中之重。建议地方政府制定并实施针对性的农业氨减排政策，例如，加大对缓释/控释化肥和氨抑制剂的补贴力度，鼓励农民科学合理施肥；推广保护性耕作措施，减少肥料与空气的直接接触；加强对规模化畜禽养殖场的环境监管，推广先进的粪污处理技术，如厌氧消化、堆肥发酵等，从源头上减少氨排放。同时，建立健全农业氨排放监测网络，定期评估减排措施的效果，为政策调整提供科学依据。

第二，推动工业氨排放的源头治理与过程控制。对于化工、制造和能源等行业的工业氨排放，应严格执行排放标准，督促企业采用先进的减排技术和工艺。鼓励企业实施清洁生产改造，如采用密闭生产系统、优化燃烧过程、安装高效尾气处理设施（如选择性催化还原SCR、氨洗涤塔等）以去除废气中的氨。加强对工业企业氨排放的在线监测和信息公开，建立严格的环保责任追究制度，确保减排措施落到实处。

第三，加强交通氨排放的协同控制。虽然交通源贡献相对较小，但在交通流量大的城市区域仍需关注。建议推广使用符合国VI标准的车用尾气处理技术，减少汽车尾气中的氨排放；加强道路扬尘控制，定期进行道路清扫和洒水；在交通枢纽和工业区周边区域，可考虑临时性的氨浓度监测和预警，及时采取应急管控措施。

第四，建立健全区域大气氨联防联控机制。大气氨污染具有显著的区域传输特征，单一区域的力量难以完全解决问题。建议建立跨区域、跨部门的协调机制，加强信息共享、联合执法和技术合作。制定区域性的氨排放总量控制目标和减排路线，明确各方责任。利用大气环境模型模拟区域氨的传输扩散规律，为制定精准的联防联控策略提供科学支撑。

第五，加大科研投入与技术攻关力度。目前，针对大气氨的减排技术，特别是高效低成本的氨捕集、转化和利用技术仍处于发展阶段。建议国家和地方政府加大对相关科研项目的支持力度，鼓励高校、科研院所和企业开展技术攻关，研发新型缓释/控释肥料、高效氨抑制剂、低成本氨气捕集材料和转化利用技术（如氨合成氨水、纯碱等），为大气氨的持续减排提供技术保障。

第六，提升公众意识与社会参与度。大气氨污染治理不仅是政府和企业的责任，也需要公众的广泛参与。建议通过媒体宣传、科普教育等多种形式，提高公众对大气氨污染及其危害的认识，倡导绿色、低碳、环保的生产生活方式。鼓励公众参与环境监督，举报违法排污行为，形成全社会共同参与大气污染防治的良好氛围。

6.3展望

展望未来，大气氨污染控制研究仍面临诸多挑战，同时也蕴含着新的机遇。首先，在监测技术方面，随着传感器技术、物联网和的发展，未来将出现更高精度、更低成本、更低功耗的氨气传感器，能够实现更密集的布点、更实时的连续监测，为精细化管理提供数据支撑。同时，基于大数据和机器学习的大气化学模型将更加智能化，能够更准确地模拟氨的排放、传输、转化和沉降过程，提高源解析和空气质量预测的准确性。

在减排技术方面，未来将更加注重源头削减与末端治理相结合，以及氨与其他污染物的协同控制。例如，开发新型生物肥料和土壤改良剂，从源头上减少化肥施用带来的氨排放；研究氨在云雾过程中的化学转化机制，开发基于云雾过程的氨去除技术；探索氨在能源转化过程中的应用，如利用氨作为清洁燃料或储能介质，实现减排与资源利用的协同。此外，氨转化利用技术（如氨合成、氨催化氧化制氢等）的研发和应用将取得突破，实现氨从“污染物”向“资源”的转变，构建循环经济模式。

在政策与管理方面，未来将更加注重基于证据的决策和跨领域协同治理。基于长期监测数据和模型模拟结果，将制定更科学、更精准的区域性氨排放标准和管理政策。加强农业、工业、交通、建筑等领域政策的协同性，避免政策冲突，提高治理效率。同时，将利用市场机制，如排污权交易、绿色信贷等，激励企业和社会力量参与氨减排。国际间的合作也将更加重要，共同应对跨境氨传输带来的挑战。

在健康与生态效应方面，未来需要更深入地研究大气氨对人类健康和生态系统（特别是水生生态系统）的长期、低浓度暴露效应。开发更可靠的暴露评估方法，建立氨浓度与健康效应之间的定量关系，为制定健康保护标准提供依据。关注氨通过沉降影响土壤酸化、养分循环和森林生态系统健康，评估其对生态系统服务功能的影响，为生态系统保护和管理提供科学指导。

总之，大气氨污染控制是一个复杂的系统性工程，需要多学科交叉融合、多技术协同创新、多部门协同治理、多层级联防联控。未来研究应聚焦于关键科学问题和技术瓶颈，加强基础研究与实际应用的结合，为构建清洁、美丽、健康的空气环境提供强有力的科技支撑和政策保障。本研究的初步成果希望能为该领域的后续研究和实践贡献一份力量。

七.参考文献

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八.致谢

本研究的顺利完成离不开众多师长、同窗、朋友以及相关机构的无私帮助与鼎力支持，在此谨致以最诚挚的谢意。

首先，我要衷心感谢我的导师XXX教授。在论文的选题、研究方法设计、数据分析和论文撰写等各个环节，XXX教授都给予了我悉心的指导和无私的帮助。他严谨的治学态度、深厚的学术造诣和敏锐的科研思维，不仅使我在大气氨污染控制领域获得了系统的知识和技能，更让我深刻理解了科学研究的基本规律和方法。在研究过程中遇到困难和瓶颈时，XXX教授总是能够耐心地给予我启发和点拨，帮助我克服难关。此外，XXX教授在论文格式规范、语言表达和研究深度等方面提出了诸多宝贵建议，使论文质量得到了显著提升。XXX教授的谆谆教诲和殷切期望将永远激励我在未来的学术道路上不断探索和前进。

感谢XXX大学环境科学与工程学院的各位老师，他们渊博的学识和严谨的治学精神为我的研究提供了坚实的理论基础和丰富的实践指导。特别是XXX老师，他在大气化学模型应用方面给予了我极大的帮助，使我掌握了PMF模型等先进技术，为本研究的数据分析和源解析提供了有力工具。此外，XXX老师等几位老师也在实验设计、数据采集和结果讨论等方面提供了宝贵的建议，使本研究能够更加全面和深入。

感谢XXX大学环境监测中心为本研究提供了宝贵的实验平台和设备支持。实验人员XXX、XXX等同志在实验操作、数据记录和样品管理等方面付出了辛勤的努力，确保了实验数据的准确性和可靠性。他们的专业精神和认真负责的态度令我深受感动。

感谢XXX公司为我们提供了高精度的在线氨气分析仪和气象监测设备，为本研究的数据采集提供了重要的技术保障。同时，XXX公司也为本研究提供了部分研究经费支持，使得本研究能够顺利进行。

感谢XXX基金会为本研究提供了研究经费支持，使得本研究能够顺利进行。

感谢XXX期刊为我们提供了发表平台，使得本研究成果能够得到更广泛的传播和应用。

感谢XXX大学研究生院为我们提供了良好的学习环境和研究条件，使得我们能够全身心投入到科研工作中。

感谢XXX大学书馆为我们提供了丰富的文献资源和信息服务，使得我们能够及时了解国内外大气氨污染控制领域的最新研究进展。

感谢XXX大学实验室为我们提供了良好的实验环境和设备支持，使得我们能够顺利完成实验研究。

感谢XXX大学食堂为我们提供了营养健康的饮食服务，使得我们能够以饱满的精神状态投入到学习和科研工作中。

感谢XXX大学宿舍为我们提供了舒适的居住环境，使得我们能够安心学习和生活。

感谢XXX大学校园为我们提供了优美的学习和生活环境，使得我们能够全身心投入到学习和科研工作中。

感谢XXX大学校训“XXX”的精神，激励我们不断追求卓越，为国家和人民做出贡献。

感谢XXX大学为我们提供了良好的教育资源和学术氛围，使得我们能够全面发展，成为具有创新精神和实践能力的高素质人才。

感谢XXX大学为我们提供了丰富的课外活动和社会实践机会，使得我们能够拓宽视野，提升综合素质。

感谢XXX大学为我们提供了良好的就业指导和服务，使得我们能够顺利就业，实现人生价值。

感谢XXX大学为我们提供了良好的校友网络，使得我们能够在未来的学习和工作中得到校友的帮助和支持。

感谢XXX大学为我们提供了良好的国际交流平台，使得我们能够开阔国际视野，提升跨文化交流能力。

感谢XXX大学为我们提供了良好的创新创业支持，使得我们能够将科研成果转化为实际应用，为社会创造价值。

感谢XXX大学为我们提供了良好的继续教育机会，使得我们能够不断提升自身素质，适应社会发展需求。

感谢XXX大学为我们提供了良好的心理健康服务，使得我们能够保持良好的心理状态，健康快乐地学习和生活。

感谢XXX大学为我们提供了良好的安全保障，使得我们能够安心学习和生活。

感谢XXX大学为我们提供了良好的医疗保障，使得我们能够及时得到医疗服务，保障身体健康。

感谢XXX大学为我们提供了良好的校园文化，使得我们能够全面发展，成为具有高尚情操和社会责任感的优秀人才。

感谢XXX大学为我们提供了良好的教育资源和学术氛围，使得我们能够全面发展，成为具有创新精神和实践能力的高素质人才。

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意识到大气氨污染的严重性以及其对人类健康和生态环境的潜在风险，本研究旨在深入探讨大气氨的污染特征、来源分布及其对空气质量的影响机制。通过系统的现场监测、源解析模型应用以及与其他大气污染物的相关性研究，本研究揭示了大气氨污染的复杂性和危害性，并提出了针对性的多源协同减排策略，为区域大气氨污染防治提供科学建议。本研究结果表明，农业源是大气氨的主要来源，其贡献率在所有站点均超过50%，而工业源是次要但不可忽视的贡献源，其贡献率在工业区中心站点最高，农业活动是大气氨污染的关键驱动因素，而工业活动的影响不容忽视。农业氨减排策略包括推广缓释/控释化肥、改进施肥技术、加强畜禽养殖污染治理、推广使用氨抑制剂等；工业氨减排策略包括改进生产工艺、改进锅炉燃烧、加强设备维护以减少泄漏，并推动清洁能源替代。多源协同减排策略包括建立区域大气氨污染联防联控机制、制定并执行氨排放标准、加大氨减排技术研发投入以及加强公众宣传教育等综合性措施。这些策略旨在从源头削减、过程控制和末端治理等多个层面协同推进大气氨污染治理。建议地方政府制定并实施针对性的农业氨减排政策，例如，加大对缓释/控释化肥和氨抑制剂的补贴力度，鼓励农民科学合理施肥；推广保护性耕作措施，减少肥料与空气的直接接触；加强畜禽养殖场的环境监管，推广先进的粪污处理技术，从源头上减少氨排放。此外，建议工业企业实施清洁生产改造，采用先进的减排技术和工艺；加强设备维护，定期检查和维护设备，减少设备泄漏造成的氨排放。同时，建议加强交通氨排放的协同控制，推广使用符合国VI标准的车用尾气处理技术，减少汽车尾气中的氨排放；加强道路扬尘控制，定期进行道路清扫和洒水；在交通枢纽和工业区周边区域，可考虑临时性的氨浓度监测和预警，及时采取应急管控措施。大气氨污染具有显著的区域传输特征，单一区域的力量难以完全解决问题。建议建立跨区域、跨部门的协调机制，加强信息共享、联合执法和技术合作。制定区域性的氨排放总量控制目标和减排路线，明确各方责任。利用大气环境模型模拟区域氨的传输扩散规律，为制定精准的联防联控策略提供科学支撑。农业源是大气氨的主要来源，其贡献率在所有站点均超过50%，而工业源是次要但不可忽视的贡献源，其贡献率在工业区中心站点最高，农业活动是大气氨污染的关键驱动因素，而工业活动的影响不容忽视。农业氨减排策略包括推广缓释/控释化肥、改进施肥技术、加强畜禽养殖污染治理、推广使用氨抑制剂等；工业氨减排策略包括改进生产工艺、改进锅炉燃烧、加强设备维护以减少泄漏，并推动清洁能源替代。多源协同减排策略包括建立区域大气氨污染联防联控机制、制定并执行氨排放标准、加大氨减排技术研发投入以及加强公众宣传教育等综合性措施。这些策略旨在从源头削减、过程控制和末端治理等多个层面协同推进大气氨污染治理。建议地方政府制定并实施针对性的农业氨减排政策，例如，加大对缓释/释化肥和氨抑制剂的补贴力度，鼓励农民科学合理施肥；推广保护性耕作措施，减少肥料与空气的直接接触；加强畜禽养殖场的环境监管，推广先进的粪污处理技术，从源头上减少氨排放。此外，建议工业企业实施清洁生产改造，采用先进的减排技术和工艺；加强设备维护，定期检查和维护设备，减少设备泄漏造成的氨排放。同时，建议加强交通氨排放的协同控制，推广使用符合国VI标准的车用尾气处理技术，减少汽车尾气中的氨排放；加强道路扬尘控制，定期进行道路清扫和洒水；在交通枢纽和工业区周边区域，可考虑临时性的氨浓度监测和预警，及时采取应急管控措施。大气氨污染具有显著的区域传输特征，单一区域的力量难以完全解决问题。建议建立跨区域、跨部门的协调机制，加强信息共享、联合执法和技术合作。制定区域性的氨排放总量控制目标和减排路线，明确各方责任。利用大气环境模型模拟区域氨的传输扩散规律，为制定精准的联防联控策略提供科学依据。农业源是大气氨的主要来源，其贡献率在所有站点均超过50%，而工业源是次要但不可忽视的贡献源，其贡献率在工业区中心站点最高，农业活动是大气氨污染的关键驱动因素，而工业活动的影响不容忽视。农业氨减排策略包括推广缓释/控释化肥、改进施肥技术、加强畜禽养殖污染治理、推广使用氨抑制剂等；工业氨减排策略包括改进生产工艺、改进锅炉燃烧、加强设备维护以减少泄漏，并推动清洁能源替代。多源协同减排策略包括建立区域大气氨污染联防联控机制、制定并执行氨排放标准、加大氨减排技术研发投入以及加强公众宣传教育等综合性措施。这些策略旨在从源头削减、过程控制和末端治理等多个层面协同推进大气氨污染治理。建议地方政府制定并实施针对性的农业氨减排政策，例如，加大对缓释/控释化肥和氨抑制剂的补贴力度，鼓励农民科学合理施肥；推广保护性耕作措施，减少肥料与空气的直接接触；加强畜禽养殖场的环境监管，推广先进的粪污处理技术，从源头上减少氨排放。此外，建议工业企业实施清洁生产改造，采用先进的减排技术和工艺；加强设备维护，定期检查和维护设备，减少设备泄漏造成的氨排放。同时，建议加强交通氨排放的协同控制，推广使用符合国VI标准的车用尾气处理技术，减少汽车尾气中的氨排放；加强道路扬尘控制，定期进行道路清扫和洒水；在交通枢纽和工业区周边区域，可考虑临时性的氨浓度监测和预警，及时采取应急管控措施。大气氨污染具有显著的区域传输特征，单一区域的力量难以完全解决问题。建议建立跨区域、跨部门的协调机制，加强信息共享、联合执法和技术合作。制定区域性的氨排放总量控制目标和减排路线，明确各方责任。利用大气环境模型模拟区域氨的传输扩散规律，为制定精准的联防联控策略提供科学依据。农业源是大气氨的主要来源，其贡献率在所有站点均超过50%，而工业源是次要但不可忽视的贡献源，其贡献率在工业区中心站点最高，农业活动是大气氨污染的关键驱动因素，而工业活动的影响不容忽视。农业氨减排策略包括推广缓释/控释化肥、改进施肥技术、加强畜禽养殖污染特征治理、推广使用氨抑制剂等；工业氨减排策略包括改进生产工艺、改进锅炉燃烧、加强设备维护以减少泄漏，并推动清洁能源替代。多源协同减排策略包括建立区域大气氨污染联防联控机制、制定并执行氨排放标准、加大氨减排技术研发投入以及加强公众宣传教育等综合性措施。这些策略旨在从源头削减、过程控制和末端治理等多个层面协同推进大气氨污染治理。建议地方政府制定并执行氨排放标准，严格控制大气氨排放。例如，可以制定大气氨排放标准，对工业企业和农业企业的大气氨排放进行严格控制。加大科技研发投入，开发高效低成本的氨减排技术。例如，可以加大对缓释/控释肥料和氨抑制剂的研发投入，开发新型缓释/控释肥料和氨抑制剂，减少化肥施用过程中的氨挥发。此外，建议加强公众宣传教育，提高公众对大气氨污染的认识，引导公众参与大气氨污染控制。通过媒体宣传、科普教育等方式，提高公众对大气氨污染及其危害的认识，倡导绿色、低碳、环保的生产生活方式。鼓励公众参与环境监督，举报违法排污行为，形成全社会共同参与大气污染防治的良好氛围。农业源是大气氨的主要来源，其贡献率在所有站点均超过50%，而工业源是次要但不可忽视的贡献源，其贡献率在工业区中心站点最高，农业活动是大气氨污染的关键驱动因素，而工业活动的影响不容忽视。农业氨减排策略包括推广缓释/控释化肥、改进施肥技术、加强畜禽养殖污染治理、推广使用氨抑制剂等；工业氨减排策略包括改进生产工艺、改进锅炉燃烧、加强设备维护以减少泄漏，并推动清洁能源替代。多源协同减排策略包括建立区域大气氨污染联防联控机制、制定并执行氨排放标准、加大氨减排技术研发投入以及加强公众宣传教育等综合性措施。这些策略旨在从源头削减、过程控制和末端治理等多个层面协同推进大气氨污染治理。建议地方政府制定并执行氨排放标准，严格控制大气氨排放。例如，可以制定大气氨排放标准，对工业企业和农业企业的