空气资源评估方法及其在城市环境总体规划中的应用

从空气污染气候学的角度,提出了空气资源禀赋的概念、评估方法、等级划分及分区管控的理念.同时,以宜昌城市环境总体规划为例,利用MM5耦合CALMET模式对大气环境系统进行解析,计算了宜昌市域范围高时空分辨率(1 km×1 km)通风系数A值分布,并作为空气资源禀赋等级分区的依据.在此基础上,将空气资源分区的结果与地理信息系统相结合,给出其空间分布,强化了分区管控政策的空间落地.评估结果表明,宜昌地区空气资源禀赋等级共分为4级,A值在8以上的空气资源禀赋充裕的地区,约占市域面积的30.3%;较好和一般的地区,A值分别在5~8和3~5之间,约占34.1%和34.8%;A值在1~3之间空气资源禀赋稀少的地区,仅占0.8%.本研究提出的空气资源禀赋分区方法具有较强的合理性,预期在城市中长期发展过程中的产业布局与分级调控中具有较好的应用前景.     

2014-2017年四川盆地与京津冀地区冬季空气停滞特征及大气质量改善评估对比分析

对2014-2017年四川盆地和京津冀地区气象数据和污染物浓度数据进行综合评估,在原有全球空气停滞日判别标准基础上发展出本地化空气停滞指数阈值,并以提高两个区域空气质量优良天数为目的建立模型,计算各城市空气停滞发生时PM_2.5污染上限浓度参考值.本研究得出,四川盆地和京津冀地区本地化空气停滞日判别标准分别为地面风速 < 2.5 m·s^-1、边界层高度 < 500 m和地面风速 < 3 m·s^-1、边界层高度 < 300 m.四川盆地冬季空气停滞发生频率四周高,中心小,空气停滞对空气质量的影响西部高于东部;京津冀中部和南部空气停滞频率发生高,空气停滞对空气质量的影响呈现显著的南北差异.四川盆地以成都为中心城市群及京津冀中部和南部地区的高污染排放强度和高空气停滞频率导致重污染事件的频发.本文对我国两个冬季重污染高发的区域进行深入研究,更为客观、量化地评估4年来区域空气质量实际改善程度并初步建立空气质量目标管理模型,以期为区域空气质量达标管理提供可靠的科学依据.     

基于ESDA的省域空气污染空间特征研究

运用探索性空间数据分析(ESDA)方法,对中国31个省份的空气质量指数和PM2.5进行了空间分布和时空演化分析,结果显示,中国省域空气综合污染存在较强的空间自相关性,可对相邻区域空气质量造成影响.PM2.5污染与空气综合污染的空间相关趋势保持了高度的一致性,体现主导污染物的地位.辽宁与华北省份北京、天津、河北、山东,以及部分华中省份河南、湖北及江苏形成了较为稳定的高污染集聚区,较轻污染的集聚大多分布在西部、西南和东南沿海区域.基于空间特征的污染治理措施,可实现功效发挥的最大化.     

MM5/CALMET模式系统在风能资源评估中的应用

论文建立了一个适用于区域性风能资源评估的数值模式系统,该系统由中尺度气象模式MM5和微尺度模块Calm et以及风能资源参数计算模块组成。运用该模式系统分别对代表我国沿海风能丰富区的江苏省沿海地区和复杂地形条件下的北部风能丰富区的甘肃省酒泉地区的风能资源进行1 km×1 km高分辨率的逐时模拟,并通过与模拟范围内测风塔观测资料的对比检验该模式系统对我国不同地形条件下的风能资源评估能力。对比结果表明该模式系统可以很好地模拟出这两个地区的风能资源分布情形,不仅各测风塔处的年平均风速模拟值与实测值较为接近,风向频率和风功率密度方向频率也与观测值较为吻合。总体来看,该模式系统对甘肃省酒泉地区的模拟值与实测值的对比结果要优于江苏省沿海地区的对比结果。因此,该模式系统可以用来对我国不同地形条件下的风能资源进行高分辨率的评估。同时通过分析这两个地区70 m高度处的年平均风速、年平均风功率密度、年有效小时数、年发电量的水平分布结果发现,江苏省沿海地区海面上风能资源比陆上沿岸区域丰富,且风能资源沿海岸线往南逐步增加;甘肃省酒泉地区中部的盆地区域由于受南北高山形成狭管效应的作用,风能资源非常丰富。     

船舶排放及不确定性对中国空气质量的影响

船舶排放是我国沿海地区重要的人为排放源,但现有的船舶排放评估研究大多只关注区域尺度的影响分析,而且忽视了排放清单的不确定性,这在一定程度上削弱了评估结果的可靠性.为此,本文利用WRF-SMOKE-CAMQ空气质量模型,定量评估了船舶排放及其不确定性对我国七大沿海港口城市夏季空气质量的影响,结果表明：船舶排放对我国主要沿海港口城市的SO₂、NO_x和PM_2.5浓度贡献范围分别为16.5%~62.5%、21.9%~72.9%和5.9%~26.0%,尤其对宁波、青岛和深圳等港口城市空气质量的影响显著,主要是由于港口较高的船舶排放以及气象传输两方面原因造成的;如果考虑船舶排放清单的总量不确定性,船舶排放对沿海港口城市夏季SO₂、NO_x和PM_2.5的影响分别呈现1.0~3.1,2.1~5.5,0.3~0.9μg/m³的波动;考虑船舶排放清单的时空分配不确定性,船舶排放对沿海港口城市夏季SO₂、NO_x和PM_2.5的影响分别呈现1.9~15.7,5.1~29.3,0.6~2.5μg/m³的波动.可见,船舶排放清单的不确定性对沿海城市船舶排放贡献影响量化有明显的影响.所以在评估船舶排放对港口城市空气质量的影响时,要考虑船舶排放清单的不确定性,尤其是时空分配的不确定性.而合理的时空分配能够提高船舶排放清单的质量和对沿海空气质量模拟的准确性.     

基于空间网格尺度的中国PM2.5污染健康效应空间分布

以全国城市空气质量实时发布平台的监测数据为基础，运用空间插值法模拟中国PM_2.5在10kmx10km空间网格尺度上的暴露水平，利用BenMap工具估计2017年中国PM_2.5污染的健康损失，在城市尺度上对PM_2.5污染的健康经济损失进行空间分析.结果表明，在统计意义层面上，2017年PM_2.5污染共计造成我国321435例早逝、746078例住院、14877551例患病，健康经济损失约为12625亿元，占当年全国GDP的1.53%.从城市尺度来看，健康效应呈现出一定的空间聚集效应，京津冀地区城市较为严重.在空间分布上，主要以“高-高”型和“低-低”型分布为主，即健康经济损失高值城市相互聚集、健康经济损失低值城市也相互聚集，并且存在高值城市之间相互影响并逐渐向四周扩散，进而影响周围低值城市的现象.     

城市空气质量监测网络评估方法

通过研究借鉴多个国家/城市的研究实践,提出了城市空气治理监测网络（UAAMNA）评估管理的方法,包括评估思路与流程,评估关键指标,针对不同污染物的评估方法等.以沈阳市及周边6个城市共46个国控监测站点的监测网络为背景,基于2013~2018年日尺度空气质量数据,考虑监测成本,对沈阳市PM_2.5监测网络进行评估,结果表明,沈河区增加1个最高浓度站点,大东区增加1个高人口密度区站点,皇姑区增加1个跨界传输点;在沈阳-铁岭,沈阳-本溪,沈阳-辽阳方向增设跨区域站点.未来建立空气质量监测网络定期评估制度、加强跨区域边界站点布设、实施区分监测点位类型评估、区分污染物类型评估是UAAMN的发展方向.     

中国空气污染指数变化特征及影响因素分析

以2001～2010年我国42个城市逐日空气污染指数、主要污染因子、空气质量级别和空气质量状况资料为基础,分析了近10 a我国空气质量的变化特征.结果表明,我国城市大气受燃煤影响较为严重,可吸入颗粒物为主要污染因子,空气质量状况以优、良和轻微污染居多;空气质量季节变化明显,冬季空气污染最严重,夏季最轻;从年际变化看,空气质量表现出逐年好转趋势;城市大气环境质量在区域上存在显著差异,表现为由南到北、从沿海到内陆逐渐变差的趋势.对空气污染影响因素的分析表明,局地污染和西北地区沙尘传输造成的自然降尘是我国城市空气质量的主要污染源;气象要素对大气污染物有制约关系,空气污染指数与降水量、风速、逆温线性相关;地形的空间差异影响着气象条件的分布,进而对空气质量的空间变化产生影响;人类活动对城市空气质量也存在一定的影响,且具有双重作用.     

基于移动激光雷达观测的徐州市区气溶胶分布特征

将微脉冲激光雷达与GPS等仪器集成在车辆上组成移动观测系统,以徐州市为研究区域,开展大气环境立体走航式观测获取了2015年1月11日（重度污染）、12日（空气质量良好）、17日（轻度污染）3d的市区不同路线的1.5km以下的气溶胶消光廓线信号.结果表明,空气质量良好和轻度污染情况时,徐州市近地面气溶胶消光系数相对高值点主要位于商业区域和工业区域.商业区域的污染物主要来自车辆尾气的排放,车流量的大小决定了消光系数值的高低;工业区域的污染物主要来自火电厂的排放,占比达到70%以上.重度污染天气情况下,近地面气溶胶消光系数主要受污染过程的时间演变控制.气溶胶的垂直分布与边界层的演变密切相关,下午的边界层高度比上午普遍要高,晴朗且空气质量良好的情况下,边界层最高,达到1km以上.气溶胶消光系数高值基本出现在250m以下的近地面.工业区域火电厂排放的烟尘主要出现在1km左右.使用不同的仪器测量得到的气溶胶光学厚度趋势大致相同,激光雷达反演的气溶胶光学厚度波动最大.微脉冲激光雷达与GPS等仪器组成的移动观测平台能够有效地探测城市小范围的气溶胶时空分布,而且便捷有效,具有灵活机动性和推广应用价值.     

淮阴区空气质量时空变化特征分析

应用统计方法分析了淮阴区空气质量SO2、NO2、TSP的浓度时空分布的季节变化特征.研究表明,淮阴区空气质量状态存在鲜明的冬春高、夏秋低的季节差异.空间上,经济活跃、人口密集点污染物浓度高.TSP污染物是造成淮阴空气环境质量下降的主要污染源,但其他两种污染物对淮阴区空气环境质量的影响也不能忽视.     

中国沿海地区大气污染特征及其聚类分析

为识别我国沿海地区的大气污染分布特征,基于2015—2016年我国沿海12个省（自治区、直辖市）的115个地级以上城市ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（NO₂）、ρ（O₃）、ρ（CO）和ρ（SO₂）监测数据,在分析其时空分布特征的基础上,结合主成分分析和AIC（改进赤池信息准则）开展我国沿海地区大气污染聚类分析研究.结果表明:我国沿海地区颗粒物污染严重,其中70%和54%的城市未达到GB 3095—2012《环境空气质量标准》中ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）二级标准,ρ（PM_2.5）在空间上以浙江省金华市为界呈“北高南低”、金华市以北地区“西高东低”的分布特征;环渤海带及长三角地区ρ（O₃）处于相对较高水平,山东省中部ρ（SO₂）突出,最高值达71.3 μg/m3.根据6种大气污染物监测值,可将115个地级以上城市聚为3类:类Ⅰ包括河北省南部和山东省西部在内的21个城市,空间分布连续且相对集中,受本地源和扩散条件的影响,各项大气污染物质量浓度均处于较高水平;类Ⅱ包括辽宁省、山东省东部和长三角等地区的42个城市,各项大气污染物质量浓度较类Ⅰ有所降低,ρ（PM_2.5）降低（比类Ⅰ低34.2%）明显,更多表现为受工业和散煤燃烧影响的SO₂污染,和受海运船舶和陆路交通源影响的NO₂污染;类Ⅲ包括福建省、广东省和广西壮族自治区沿海一带的52个城市,大气污染物质量浓度相对较低,空气质量较优,受季风和外来源影响的秋季O₃污染特征明显.3类城市ρ（O₃）平均值相近但季节性变化有所差异,类Ⅰ和类Ⅱ ρ（O₃）峰值均出现在6月,类Ⅰ ρ（O₃）季节性差异更为显著,类Ⅲ峰值出现在10月,全年变幅相对较小.研究显示,我国沿海地区山东省西部、江苏省北部与京津冀地区南部呈较为相似的污染特征,广西壮族自治区柳州市与周边城市呈不同聚类特征,ρ（PM）和ρ（SO₂）相对较高,为大气污染热点.      

区域气象条件和减排对空气质量改善的贡献评估

区域气象条件和减排与空气质量的变化关系密切.区域污染天气的发生不只受人为排放的影响,其与气象条件也密切有关.我国地处全球的主要季风气候区,大气环流具有明显的季风气候变化特征,区域气象条件受年际气候变化影响显著.研究通过分析不同气候条件下京津冀地区、成渝地区、长三角和珠三角城市群2001～2018年主要气象要素及其污染天...     

基于时间序列模型残差的中国东部地区空气质量指数（AQI）空间自相关特征分析

空间自相关分析可以揭示变量的空间聚集性质.基于中国东部城市群的日空气质量指数(AQI)数据,研究了AQI的空间自相关特征.同时,考虑到日AQI的空间非平稳性,分析分成两步进行.首先,对每个城市的日AQI序列建立时间序列模型,进而获得其标准残差序列;然后再基于残差项进行空间自相关分析,计算其全局Moran's I指数和局域Moran's I指数.结果表明,全局Moran's I指数体现出明显的季节变化特征,呈现出冬季高而夏季低的以年为周期的循环变化.通过分析局域Moran's I指数,发现中国东部城市群存在2个值得重视的高空间自相关区域:京津冀地区和长三角地区.由于残差项体现的是气象条件的影响,因此,大面积的高自相关区体现了邻近城市群空气质量对气象条件变化的同步响应特征.     

珠江三角洲海岸背景区大气VOCs污染特征与来源

挥发性有机物（volatile organic compounds,VOCs）是臭氧（O₃）污染防控备受关注的重要前体物.本研究基于2019年8月~2020年7月在杨梅坑生态环境监测站开展的VOCs连续在线观测数据,对珠江三角洲海岸背景区大气VOCs的时间变化规律、物种组成进行了分析,并利用受体模型和后向轨迹模型分析了VOCs的来源特征.结果表明,珠江三角洲海岸背景区人为源VOCs年平均浓度（体积分数）为9.30×10^-9,呈秋、冬季高,夏季低的特点.与一般城市和背景点的日变化规律不同,珠江三角洲海岸背景区人为源VOCs峰值主要出现在10：00~11：00;凌晨和15：00之后浓度会维持在较低水平.乙烯、丙烯、甲苯、异戊烷、异戊二烯、间/对-二甲苯、正丁烷和乙炔是影响珠江三角洲海岸背景区VOCs化学组成的关键物种.影响珠江三角洲海岸背景区的气团主要来源：省内短距离气团（25%）、海洋气团（27%）、沿海气团（31%）和省外内陆气团（17%）,其中海洋气团影响下VOCs平均浓度水平最低,主要受到船舶排放与老化VOCs混合源、汽油挥发与汽车排放源影响;其他气团影响下平均较海洋气团影响下VOCs浓度升高了70.1%~148.8%,以工业源、LNG与LPG挥发源、石化源这三类源的传输影响较为突出.     

基于污染损害指数的环境空气质量评价与分析

采用基于污染损害指数的普适公式,对粤港珠江三角洲区域2007年环境空气质量进行了评价,并对污染损害指数空间分布与时间变化进行了分析和探讨。研究结果表明,粤港珠江三角洲区域环境空气污染损害指数为5．79,环境空气质量为二级,属于轻污染,并且夏季优于秋冬和春季,与气象条件密切相关。粤港珠江三角洲区域首要污染物为PM10,其次为NO2。珠海、香港、深圳空气质量较好,东莞、佛山空气质量最差,这与污染源分布、污染物扩散条件以及城市间空气污染的相互影响有关。     

基于CMAQ模式的自适应“nudging”源反演方法的中国主要污染区排放特征分析

中国中东部地区的空气污染主要集中在京津冀、长三角、珠三角、东北地区及汾渭平原等区域，各区域的污染排放特征各异.本文应用基于CMAQ（The Community Multiscale Air Quality）模式的自适应"nudging"源反演方法，反演中国中东部地区2016年12月—2017年1月逐日NO_x污染源，分析上述主要污染区的污染物排放强度空间分布特征，并与2016年MEIC（The Multi-resolution emission inventory for China）排放源进行比较，检验反演源的可靠性.结果表明，2016年冬季各个区域反演源NO_x排放强度空间分布特征与2016年MEIC排放源基本一致.京津冀地区高强度排放区域形成沿山前区域东北-西南走向的NO_x高强度排放带；长三角地区NO_x高强度排放区域位于常州、苏州、上海和湖州等城市构成的城市群；珠三角地区NO_x高强度排放区域位于以广州为中心的大范围城市群且排放强度呈现向四周逐渐降低的放射状分布；东北地区NO_x高强度排放区域空间分布特征呈现以城市为中心且稀疏分布；汾渭平原排放区域呈现以城市为中心且向峡谷中间集中分布，排放区域轮廓与汾渭平原狭长的新月状相符.     

2015—2016年中国城市臭氧浓度时空变化规律研究

为探究中国大陆城市O₃污染状况时空变化的总体特征,运用时空统计分析和GIS技术对2015—2016年全国开展O₃常规监测的336个城市进行分析,揭示近两年O₃浓度及不同等级污染天数的时空变化格局,并着重对比分析"三区十群"区域内外O₃浓度的变化差异.结果表明：2015—2016年期间,全国336个城市中,有258个城市2016年年均O₃浓度值较2015年升高,形成了新的O₃污染空间格局;京津冀及周边地区、长三角地区、中部的河南、武汉污染较重,东南沿海和西南地区的云南、西藏污染相对较轻;长三角地区和山东城市群是中国O₃核心污染区域,陕西、山西及安徽三省O₃浓度较2015年有大幅升高.O₃的空间分布与NO_x排放量、生成控制型等因素密切相关.已有的研究区域中除华北平原和四川盆地等地区的郊区点位以外,我国大多数地区的O₃生成控制型属于VOCs控制型.研究结果有利于从宏观上直接对比评估国家大气污染重点防控区内外O₃污染特征变化的差异,从而针对性地开展环境污染防控.     

1960~2012年长江三角洲地区雾日与霾日的气候特征及其影响因素

利用1960~2012年长江三角洲地区气象观测资料,对长江三角洲区域雾和霾的时空分布及其影响因素进行了分析.结果表明:长江三角洲地区雾、霾分布不均匀,雾日大值区主要分布在江苏省盐城中部沿海地区、安徽省黄山地区、浙江东部沿海地区,霾日大值区主要分布在以南京、杭州、合肥、衢州为中心的周边城市.时间变化上,城市化水平高的大城市年雾日数在20世纪80年代之前呈增加趋势,之后呈减少趋势;城市化水平低的小城市年雾日数也呈先升后降的趋势,但下降时间滞后于大城市.大城市雾日月平均分布冬季最多,春秋季次之,夏季最少,小城市雾日月平均分布呈双峰型特征,即春季和冬季较多.大城市和小城市年平均霾日数一直呈增加趋势且20世纪90年代之后差距变大.区域气候变化和城市化导致的温度上升,空气污染加剧导致的气溶胶增加,是造成长江三角洲雾日、霾日不同变化特征的原因,但它们之间的相互作用效应复杂,值得深入研究.     

2005~2016年中国大气边界层SO2的时空变化趋势

利用臭氧观测仪（OMI）卫星遥感反演的大气边界层（PBL）SO₂柱含量（PBL SO₂）数据分析了自2005年以来中国PBL SO₂柱含量数据的空间分布特征、变化趋势及其影响的原因.从长时间尺度上,PBL SO₂柱含量呈现明显的下降趋势.2005年中国区域年平均PBL SO₂柱含量为0.317DU,2016年为0.276DU,减少了0.041DU,大约为13.2%.SO₂柱含量呈现明显的周期变化特征.冬季浓度较高,夏季较低,最小值和最大值分别出现在7和12月,分别为0.246和0.404DU.小波分析显示SO₂的变化在10个月的尺度水平上存在明显的主振荡周期,在40个月的尺度水平上存在明显的次周期变化.中国区域SO₂污染严重的高值区主要出现在京津冀鲁环渤海地区、关中平原（山西省和陕西省）、河南省大部分地区、四川盆地、长江三角洲地区和珠江三角洲.最大的SO₂柱含量值可达1.1DU以上.京津冀鲁环渤海地区的高值区已经延伸到长江三角洲地区,有向南延伸和珠江三角洲连在一起的趋势.由于地形和天气特征的影响,四川盆地地区SO₂出现次高值区.在青藏高原和西北地区,SO₂浓度较低,呈现背景值特征,多年平均的SO₂约在0.05DU的水平.中国区域SO₂变化趋势在空间分布上存在明显的区域差异,变化的范围在-0.70~0.15DU之间.SO₂出现逐渐减少的地区主要是在高值区,如京津冀鲁环勃海地区、关中平原、四川盆地,长江中下游和珠江三角洲.减幅最大的是四川盆地和珠江三角洲,大约减少了61%.四川盆地2005~2016年约减少了0.55DU;珠江三角洲约减少了0.45DU.出现增长的地区主要是西部和北部地区,以及东南沿海除珠三角外的大部分区域,最大增长大约为0.15DU.