基于OCO-2卫星观测的浙江省典型城市CO2柱浓度变化特征及碳排放重点源识别应用

为有效制定城市层面的低碳发展政策,实现碳达峰的发展目标,利用碳卫星2号（OCO-2）监测的高分辨率大气CO₂柱浓度数据（XCO₂）,分析浙江省杭州、宁波和嘉兴3个典型城市的XCO₂变化特征,以及人类活动和XCO₂变化的关系;识别城市碳排放热点区域,评估碳排放热点源对XCO₂的影响,并利用拉格朗日粒子扩散模型（LPDM）进行验证。结果表明：（1）2016—2021年3个城市的XCO₂年增长量分别为3.1×10^-6,2.3×10^-6和2.2×10^-6,杭州的增长量最为明显;杭州和宁波在2019—2021年XCO₂增量明显,分别为8.0×10^-6和5.7×10^-6。杭州XCO₂的变化趋势与临安大气本底站CO₂观测数据的变化趋势一致。（2）与2017年相比,3个城市的建筑用地面积都略有增加,分别增加了0.9%,2.2%和4.8%;从人口和GDP数据来看,2016—2021年3个城市也均呈持续增加的变化趋势。表明CO₂浓度升高与人类活动密切相关。（3）XCO₂正距平高值区域基本都对应了碳排放热点源（电力企业）的下风向地区,电力企业CO₂的排放会导致下风向地区的XCO₂出现局地性增长,增量为7×10^-6～9×10^-6。     

基于OCO-2卫星重构的中国地区高覆盖XCO2时空分布特征

卫星遥感技术是深入了解大气二氧化碳（CO₂）时空分布特征的重要手段之一，由于探测技术的限制，目前基于卫星遥感观测数据反演的CO₂产品的空间覆盖度较低，数据缺失严重，不足以反映CO₂浓度的空间分布情况。现基于轨道碳观测卫星-2 （OCO-2）、哨兵5P （Sentinel-5P）、美国CO₂同化模拟系统（Carbon Tracker）和欧洲中期天气预报中心第5代（ERA-5）气象再分析数据，结合时间序列拟合估算模型和随机森林算法，重构了2019—2022年中国地区高精度（0.05°×0.05°）大气CO₂平均干空气混合比（XCO₂），分析了中国地区CO₂时空变化特征。与OCO-2和Carbon Tracker对比结果显示，重构得到的XCO₂与OCO-2的观测结果一致性更高，均方根误差为1.05 ×10^-6，决定系数高达0.96，可以在较高空间分辨率上体现中国地区XCO₂的时空分布情况。基于重构的XCO₂数据得知，中国地区XCO₂呈现明显的季节性波动，XCO₂呈冬春高、夏秋低的特征；2019—2022年，中国地区XCO₂呈现逐年上升的趋势，增长率达到（2.41±0.01）×10^-6/a，但近年来增长速率有所降低；从空间分布来看，中国东部、北部、中部地区的XCO₂显著高于其他地区，且增长率也较高；进一步分析中国典型经济区的XCO₂发现，杭州、天津、成都的XCO₂在各经济区内的增长最为迅速。研究成果可为碳监测研究、碳排放清单验证、碳排放管理、温室气体减排等研究提供重要的数据支撑。     

省级高空间分辨率扬尘源排放清单研究

通过对浙江省统一开展部署和行动，现场调查收集全省7 507个施工工地、3 923个堆场以及不同等级公路和城市道路的真实活动水平数据，并基于点源地理信息和路网信息图层，采用排放系数法和ArcGIS工具构建了浙江省2015年3 km×3 km高空间分辨率扬尘源排放清单。结果表明，2015年浙江省扬尘源PM₁₀和PM_2.5的排放量分别为24.26×10⁴ t和6.00×10⁴ t，其中PM₁₀和PM_2.5排放贡献均主要为施工扬尘和道路扬尘，施工扬尘分别贡献37.7%和39.3%，道路扬尘分别贡献36.5%和39.1%。从城市空间分布来看，杭州市、宁波市、温州市、绍兴市扬尘排放总量居于全省前四，舟山市最低，而城市主城区排放量显著高于郊区。     

大气14CO2的加速器质谱分析技术研究进展

利用加速器质谱技术测定大气¹⁴CO₂以示踪大气化石源CO₂成为当前减污降碳工作的热点。该文从加速器质谱¹⁴C分析基础出发,系统介绍了加速器质谱的工作原理、大气样品的采集及纯化、石墨化样品的制备和测定,阐述了大气碳监测领域14 CO₂测试的研究进展。随着加速器质谱技术的不断发展,大气¹⁴CO₂的研究将会更加广泛和深入,有助于进一步认识大气化石源CO₂的来源,更有针对性地开展减污降碳工作。未来应统一制定¹⁴CO₂监测方法标准,规范操作流程和质控手段,完善实验仪器配套设施,加快提升监测能力和水平。     

北京大气中异戊二烯的季变化、日变化形式及影响因素研究

对2005年北京大气中异戊二烯进行了一年的观测分析。结果表明,异戊二烯体积分数年平均值为0.58×10^-9,月平均值为0.1×10^-9～1.8×10^-9,7月最高,1月最低。春、秋、冬三季,异戊二烯日变化形式呈三峰形,分别在14:00、18:00、02:00;18:00、02:00、08:00;02:00、10:00、16:00出现峰值;夏季异戊二烯体积分数日变化呈现白天高夜晚低且在14:00出现峰值。夏季异戊二烯源排放主要由生物排放控制,其日变化形式受温度、辐射影响大;春季和秋季异戊二烯源排放受汽车尾气和生物排放共同控制,其日变化形式受汽车尾气影响大,温度、辐射也有一定影响;冬季异戊二烯源排放主要由汽车尾气控制,其日变化形式主要受汽车尾气影响。不同季节北京大气中的异戊二烯体积分数日变化形式与PM_2.5浓度日变化形式大致相同。     

工业园区和城区VOCs组成及化学活性的空间差异对清远大气臭氧污染分布的影响

工业化与城镇化交替演进使珠三角及其周边地区土地利用类型较为复杂。快速的城市化进程使城市建成区与大量村镇工业园区互相交错。这种变化势必会增加挥发性有机物(VOCs)在组分构成和空间分布上的复杂性,并对臭氧(O₃)污染的时空变化产生影响。为厘清这种排放的空间异质性特征及其对O₃污染分布的影响,分别选取可以代表清远市典型工业园区和城市建成区的站点开展观测研究。结果表明:工业园区和城市建成区VOCs浓度水平和污染特征有较大的空间差异,其中代表村镇工业园区的龙塘站VOCs日均浓度为30.42×10^-9,高于代表城市建成区的技师学院站(17.32×10^-9)。龙塘站二甲苯和甲苯的臭氧生成潜势(OFP)比技师学院站高57.6×10^-9,且该值相当于技师学院站排名前10位物种OFP的总和。气象分析表明:2个站点之间并非彼此的上、下风向,而是共同受到局地气团的影响。源解析结果表明:源排放是造成这种空间异质性的内因,其中交通源对技师学院的贡献更高,而工业相关排放源对龙塘的贡献更高。该研究进一步比较了周边站点O₃时间序列的一致性,并模拟2个站点的O₃生成速率。研究发现O₃在局地范围内变化较小,高VOCs排放的地点对局地O₃有较高的贡献,局地内不同地点的O₃生成过程也存在较大差异。据此,笔者提出O₃污染防控建议:短期内可通过技术手段和观测数据发现O₃污染的重要贡献点,并进行针对性的"散乱污"清理整治和涉VOCs行业综合整治,长期看应科学合理规划城市发展布局和产业布局,预留城市通风廊道,以有效减少O₃污染。     

北京市废弃物处理温室气体排放特征

基于《2006年IPCC国家温室气体清单指南》推荐的方法，结合《省级温室气体清单编制指南（试行）》和《城市温室气体核算工具指南》的部分数据与核算范围，针对固体废弃物填埋、焚烧和废水处理等过程，核算了北京市2005-2014年废弃物处理过程中温室气体总排放量。结果表明：2005-2014年北京市废弃物处理过程温室气体总排放量呈逐渐上升趋势，2014年温室气体总排放量比2005年增长98%。10年间，固体废弃物填埋过程一直是最主要的温室气体排放源，到2014年排放量达到最大，为416.3×10⁴t二氧化碳当量（CO₂e）。废弃物填埋、废水处理和废弃物焚烧过程占总排放量的比例分别为78.5%（CO₂e质量分数，下同）、13.5%和8%。结合已有研究，系统优化国内7个典型城市废弃物处理温室气体排放因子，核算7个城市排放情况，并对比分析了北京市排放情况。     

遂宁市夏季大气挥发性有机物污染特征及来源解析

2019年7-8月在四川省遂宁市实验学校、遂宁中学、金鱼小学、石溪浩4个点位同步开展为期20d的挥发性有机物(VOCs)离线观测,分析了遂宁市VOCs浓度时空分布特征、臭氧生成潜势(OFP)和VOCs主要来源。遂宁市TVOC体积浓度为39.4×10^-9,占比较高的组分为OVOCs和烷烃,体积浓度分别为15.6×10^-9和13.3×10^-9,占比分别为39.5%和33.6%。遂宁中学、金鱼小学、石溪浩24 h平均体积浓度分别为29.8 ×10^-9、58.4 ×10^-9、30.0×10^-9;加密点实验学校的小时平均浓度为22.9×10^-9。遂宁市总OFP为166.7 μg/m³,占比最大的为烯烃(33.1%)。实验学校、遂宁中学、金鱼小学、石溪浩OFP浓度分别为101.2、134.4、243.6、122.1 μg/m³。金鱼小学采样点位于工业园区下风向,受工业园区企业排放源影响,VOCs浓度和OFP值均明显高于其他点位。PMF模型源解析结果表明:遂宁市VOCs来源占比最大的为工业排放源,达32%;其次为机动车尾气源、燃烧源,占比均达17%;油气挥发源、天然源、溶剂使用源分别占13%、11%、10%。工业源、机动车尾气来源占比最高的均是金鱼小学,分别为39%、30%;天然源占比较高的是实验学校(13%)和石溪浩(10%)。     

黄河流域甘肃段面源污染估算与空间分析

采用遥感分布式面源污染评估模型（DPeRS）,对2018年黄河流域(甘肃段)面源污染空间分布特征进行分析,具体包括多类型污染量产排特征解析和流域优先管控单元识别。结果表明,污染量上,2018年黄河流域（甘肃段）总氮(TN)、总磷(TP)、氨氮(NH₃^-N)、化学需氧量(COD_Cr)的面源污染排放负荷分别为65.6,11.8,19.1和77.2 kg/km²,入河量分别为836.7,33.3,220.2和1 353.3 t;空间分布上,氮型(TN和NH₃^-N)排放负荷高值区主要分布在流域中部和东部局部地区,流域大部分地区TP排放负荷均较高,COD_Cr面源污染排放负荷高值区分布较为零散。与排放负荷相比,黄河流域（甘肃段）面源污染入河负荷并不突出,这与该地区水资源量少有密切关系。筛选出黄河流域（甘肃段）面源污染优先控制单元15个,面积占比为85.2%,I类优控单元主要分布在庆阳市、天水市、兰州市和白银市等地区,II类优控单元主要分布在甘南藏族自治州,且TN、TP、NH₃^-N和COD_Cr面源污染优控单元识别结果的平均精度达到80%。     

威海市秋季VOCs污染特征及来源解析

为探究威海市秋季挥发性有机物（VOCs）污染特征及来源,于2021年9月10—20日采用手工加密监测法对威海市秋季大气中VOCs进行监测,分析了气象因素对臭氧（O₃）及其前体物的影响和VOCs污染特征,并利用正交矩阵因子模型（PMF）方法对VOCs来源进行了研究。结果表明,威海市温度对O₃生成影响明显,尤其是高温、低湿、扩散较差气象条件下,有利于O₃前体物的反应消耗,促使O₃生成及累积。观测期间,威海市秋季φ（VOCs）平均值为47.84×10^-9,VOCs中体积分数占比最高的为含氧挥发性有机物（OVOCs）,占比为58.0%,其次为烷烃（21.6%）、卤代烃（10.2%）。O₃生成潜势（OFP）平均值为393.95μg/m³,对OFP的贡献占比最高的为OVOCs（74.1%）,其次为芳香烃（12.6%）、烷烃（7.0%）和烯烃（5.4%）。PMF源解析结果显示,机动车尾气排放源、工艺过程源、船舶尾气排放源和溶剂使用源是威海市秋季VOCs排放主要来源,贡献占比分别为30.4%,23.9%,21.1%,16.5%。控制机动车排放和工艺过程排放是控制威海市秋季VOCs污染的重要途径。