基于OCO-3卫星观测的上海CO2柱浓度特征分析

随着卫星遥感技术的发展，城市内部的二氧化碳柱浓度（XCO₂）时空特征逐渐能够被识别。本研究基于轨道碳观测卫星（OCO-3）快拍（SAM）模式XCO₂观测数据，探讨了上海市2020—2022年XCO₂的时空分布特征以及该数据对于火电厂CO₂烟羽信号来源识别的能力。结果表明，上海市XCO₂呈现春季＞冬季＞夏季的特征，上海市XCO₂年均值为418.3×10^-6，高于华东地区的年平均值。从XCO₂空间分布差异来看，中部和东北部是上海冬季XCO₂的高值区域，这主要是由于城市中部人口密集，北部沿江区域大型电厂较为集中，在冬季盛行风西北风的作用下，CO₂被传输至东部沿江多个行政区域。此外，结合近地面风场、CO₂人为排放清单、电厂点源信息、对流层监测仪器（TROPOMI）卫星观测数据等，证实了OCO-3快拍模式具有探测到重点点源信号的能力。     

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。     

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。     

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。     

南京温室气体监测点位规划方法研究

以南京市为温室气体监测区域，以2021年1月和7月作为冬、夏季的代表，利用拉格朗日粒子扩散模型（LPDM）和K均值（K-Means）聚类算法对南京市已有的高塔点位进行筛选，研究温室气体监测点位布设最优位置。通过计算不同点位的城市CO₂贡献度，最终确定了冬季和夏季各8个温室气体监测建议点位。结果表明，通过聚类算法筛选出的监测站点选址能对南京市大部分城区的温室气体排放具有相对最大的覆盖范围和较高的敏感性，能够有效反映出南京市CO₂排放量的梯度变化，对南京市不同时空尺度上的温室气体排放达到相对最好的监测效果。     

基于地基监测的人为源温室气体排放通量反演研究进展

不同尺度下温室气体的空间分布及变化趋势是研究气候变化的基础,也是评估相关减排政策实施效果的重要依据。当前碳排放核算主要基于排放清单,不确定性较大。基于监测数据的碳排放核算能够有效评估和修正排放清单结果,是对当前方法的有效补充。国内温室气体的监测主要针对污染源和环境浓度,对于人为源温室气体排放通量的监测研究较少。该文分析了近年来国内外基于地基监测的人为源温室气体排放通量研究,主要的研究方法可分为2类:柱浓度空间分布结合三维风场数据反演排放通量;结合实测体积分数、大气扩散模型和统计优化模型修正先验排放通量结果,以获取更准确的后验排放通量。通过分析和对比2种方法的优势和局限,讨论不同通量反演方法的适用场景。建议我国未来应构建适用于不同空间尺度的温室气体通量监测反演体系,综合利用多种监测手段,以校核验证排放清单,并为制定温室气体减排策略和评估应对气候变化工作成效提供技术支撑。     

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。     

西宁市金属冶炼和压延加工业大气颗粒物排放清单

大气污染物排放清单是了解大气污染特征和控制对策的前提。根据排放因子方法,建立了2018年西宁市金属（包括黑色和有色金属）冶炼和压延加工业PM_2.5、PM₁₀大气污染物的排放清单,并对其时空分布特征和清单不确定性进行了分析。结果表明：西宁市黑色金属冶炼和压延加工业PM_2.5、PM₁₀的总排放量分别是4.88×10³、8.37×10³ t;该行业对PM_2.5、PM₁₀排放量贡献率最大的是城北区,分别为58.36%、49.61%。有色金属冶炼和压延加工业PM_2.5、PM₁₀的总排放量分别是1.85×10³、2.78×10³ t,该行业对PM_2.5、PM₁₀贡献率最大的是大通县,分别为53.51%、56.99%。黑色金属冶炼和压延加工业对PM_2.5、PM₁₀贡献率最大的产业是粗钢产业,贡献率分别是38.41%、30.28%。有色金属冶炼和压延加工业对PM_2.5、PM₁₀贡献率最大的是铝行业,贡献率分别是97.33%和98.01%。2个行业PM_2.5和PM₁₀的排放受月份影响较小,一天中09：00—18：00是排放高峰期。蒙特卡罗法模拟结果表明：黑色金属冶炼和压延加工业95%置信区间的不确定性较高,PM_2.5和PM₁₀的不确定性分别为-59.33%~58.55%和-47.51%~47.28%。     

空地协同模式在城市水环境监测中的应用研究

传统水质监测方法耗时且费力，而基于高光谱的水质监测技术可实现对水质的快速、直观、原位监测。以扬州古运河三湾段为研究区域，基于无人机高光谱成像仪与水质走航监测船相配合，采用空地协同模式和偏最小二乘回归算法对总磷（TP）、总氮（TN）、氨氮（NH₃-N）、高锰酸盐指数（I_Mn）4个水质参数进行定量反演研究。结果表明：该反演模型的决定系数（R²）为91%～97%；拟合效果依次为NH₃-N＞I_Mn＞TN＞TP；各指标反演误差绝对值为0.2%～4%。该方法具有较好的反演效果，可快速、准确地获取城市河道水质分布情况，适用于城市水环境监测。     

基于生命周期评价法的条斑紫菜养殖加工产业碳足迹分析

应用生命周期评价法（LCA）对条斑紫菜养殖加工行业进行了全周期的碳足迹分析，明确了各环节中碳排放源的种类和数量。结果表明，100亩条斑紫菜养殖加工过程中碳排放总量为1.25×10⁵~2.47×10⁵ kg CO₂，远高于条斑紫菜100亩养殖形成的可移出碳汇量（9.43×10³ kg CO₂）。基于全产业链的分析，条斑紫菜产业尚不是一个碳汇产业。养殖阶段碳排放量最大，排放源主要来自石油化工材料的大量使用。二次加工阶段碳排放量仅次于养殖阶段，排放源主要来自纸壳包装和塑料包装的大量使用。在一次加工阶段，热源的使用是影响该阶段碳排放的主要影响因素，生物质燃料是碳排放量最低的热源形式。     

基于TROPOMI的扬州市对流层甲醛和二氧化氮时空分布特征分析

以2020年1月—2021年9月对流层观测仪（TROPOMI）卫星观测资料反演获取的对流层甲醛（HCHO）、二氧化氮（NO₂）柱浓度数据为依据,采用统计方法分析了扬州市HCHO和NO₂柱浓度的时空分布特征。结果表明,扬州市对流层HCHO、NO₂平均柱浓度分别为903.01×10¹³, 633.77×10¹³mole/cm²;受太阳紫外辐射影响,HCHO柱浓度变化特征表现为6月最高、1月最低;受气象条件和人为排放强度影响,NO₂则表现为1月最高、8月最低。2021年1—9月扬州市对流层HCHO、NO₂柱浓度月均值同比2020年分别增长4.0%,40.6%。空间分布特征显示,扬州市对流层HCHO和NO₂浓度高值区主要分布在扬州市南部,且浓度高值区域与重点排污企业分布情况较为一致,多为电力供热、工业锅炉、冶金、石化与化工、表面涂层等行业。相关性分析显示,对流层HCHO与气温、臭氧浓度呈显著正相关,而NO₂与气温、臭氧浓度呈显著负相关。     

潍坊市大气环境中PM2.5和PM10的污染特征及来源解析

于2017年1月—2018年1月在潍坊市城区8个监测点位按季节采集了环境空气颗粒物样品，对其组分进行分析；采用电子低压冲击仪（ELPI）稀释采样法和稀释四通道法2种源采样方法同步采集源样品，建立了潍坊市本地化的燃煤源、钢铁源等排放源的颗粒物源成分谱；结合排放源清单，利用化学质量平衡受体模型（CMB）开展不同行业的细颗粒物（PM_2.5）和可吸入颗粒物（PM₁₀）的精细化来源解析。结果表明，各监测点位ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）年均值均超过环境空气质量二级标准；潍坊市城市扬尘、土壤风沙尘、建筑水泥尘特征组分分别为硅（Si）、Si、钙（Ca），燃煤尘和造纸碱回收尘的特征组分均为硫酸根离子（SO₄^2-）；PM_2.5首要的贡献源类为煤烟尘，分担率为36%；其次为机动车尘，分担率为25.4%；扬尘的分担率为21.8%；煤烟尘中分担率最高的是工业燃煤（18%）；机动车尘中以载货汽车分担率最大（14%）。PM₁₀首要的贡献源类也是煤烟尘，分担率为30.9%，其次是扬尘（27.6%）、机动车尘（21.5%）；煤烟尘中分担率最高的是工业燃煤，为15.4%，机动车尘中以载货汽车分担率最大，为11.8%。工艺过程的分担率均较低。     

城市绿地温室气体通量监测与减排研究

采用LGR-密闭式动态通量箱法对城市绿地生态系统温室气体(CO₂、CH₄)通量的日变化、季节变化特征及其影响因子等进行了较为系统的研究。城市绿地花草CO₂通量有明显的日变化和季节变化特征,白天通量值为负,是CO₂的净吸收汇;夜晚为正值,是CO₂的净释放源;7:00左右由源转为汇,17:00左右由汇转为源,不同花卉24 h总通量有正负2种结果。冬季草坪作为源的时间延长,而作为汇的时间缩短。光强和温度是影响CO₂通量日变化和季节变化的主要因素。城市绿地CH₄通量较小,不足以对温室气体总量产生显著影响。从减少温室气体排放的角度对城市绿地花草的选择提出了建议。     

COVID-19疫情对河南省空气质量及社会经济活动短期影响

分析了COVID-19疫情初期河南省空气质量指数（AQI），并探讨了2项重要污染物（PM_2.5和NO₂）分布状况和变化趋势，发现疫情管控后AQI总体趋势向好，MODIS载荷反演PM_2.5浓度下降了22.7%，TropOMI卫星反演NO₂柱浓度同比下降61.95%，环比下降70.25%。另外，对NO₂日遥感监测结果按照"前-中-后"3个时段进行周尺度归一化社会经济活动指数SSEI计算，结果显示疫情管控措施对社会经济活动有明显的抑制作用，在疫情得到基本控制后，大部分地区的工业热源企业虽已逐步有序恢复生产，但经历了缓慢的恢复过程。河南省的经济活动恢复水平在春节后第1周至第5周处于渐进式增长状态，第6周有所回落，第7周继续攀升。     

中国水泥行业2011—2022年二氧化碳和大气污染物排放分析

2011—2021年,熟料产量呈波动上升趋势。水泥行业整体生产运行水平不断提高,熟料单条生产线平均规模由43.8万t/条提升至115.3万t/条,熟料单位产品综合能耗下降14.4%,熟料单位产品CO₂排放强度下降6.3%,但CO₂排放总量增加了13.8%,与氮氧化物减排趋势形成较大反差,碳污治理水平差距明显。熟料生产中石灰石分解和煤炭燃烧过程的CO₂排放合计占比为92.9%~93.8%,是CO₂排放的主要来源。由于熟料系数偏高、非碳酸盐原料替代不足、综合能耗仍然较高等原因,安徽等7个熟料产量大的省份的CO₂排放强度高于全国。建议实行碳酸盐熟料产量总量控制,逐步降低熟料应用比例,加快建材市场熟料产品和非碳酸盐原料替代,降低高标号水泥使用比例。应大力推广水泥行业节能降耗增效技术,加快熟料落后产能淘汰。对熟料产量大、碳排放强度高的地区,应结合当地碳排放特点,实行差别化降碳策略。各大气污染防治重点区域应因地施策推进水泥行业减污降碳工作。     

连云港市冬季霾污染成因分析及应急管控效果评估

针对2022年1月5—14日连云港发生的细颗粒物（PM_2.5）连续污染事件（PM_2.5超标共计5 d），基于常规空气质量参数、气象要素、颗粒物组分参数等数据资料，系统分析了污染期间PM_2.5时空变化特征及污染成因，结合大气化学与天气预测模式（WRF Chem）和敏感性试验方法，定量评估了应急减排措施对连云港各区县PM_2.5浓度的影响。结果表明，5 d超标日中有3 d为轻度污染，2 d为中度污染，全市PM_2.5浓度呈现先上升后下降的趋势。不利的气象条件（静稳、小风、高湿）、本地排放（机动车尾气、工业工艺源）和二次生成共同导致了PM_2.5污染的发生。实施黄色预警管控后，ρ（PM_2.5）平均值下降了4.6μg/m³，降幅为5.2%，其中东海县和灌云县ρ（PM_2.5）的降幅最大，分别为6.1%和8.3%，同时污染天ρ（PM_2.5）峰值平均下降了9.4μg/m³（6.0%）。通过PM_2.5过程分析方法发现，应急减排导致人为排放、化学过程和背景浓度对近地面ρ（PM_2.5）正贡献的减少量要显著大于垂直混合、区域输送和对流过程负贡献的增加量。     

2018年大连海域船舶大气污染物排放特征及影响分析

船舶废气已成为大气污染物的重要来源之一。为掌握大连周边海域船舶大气污染物排放特征,以及大连海域船舶排放对大连市大气环境的影响,基于船舶自动识别系统监测数据,采用基于功率的动力法估算出2018年大连海域船舶排放清单,并利用WRF、SMOKE、CMAQ空气质量数值模拟系统,研究了1月、4月、7月、10月船舶排放对大连市大气环境的影响。研究结果表明,2018年大连海域船舶共排放SO₂ 7 606.23 t、NO_x 30 990.13 t、PM₁₀ 1 212.02 t、PM_2.5 969.58 t、CO 3 339.10 t、HC 1 414.63 t、CO₂ 2 546 299.67 t。其中,客船、散货船、油船和多用途船的排放占比较大,排放区域主要集中在大连湾、大窑湾附近及周边航道。受气候因素影响,不同月份的船舶排放对大连市大气环境的影响不同,其中,1月、4月和10月受影响较大的区域主要是旅顺口区和金州区,而7月受影响较大的区域主要是甘井子区。     

高精度船舶排放清单在城市空气质量管理中的应用

上海港船舶大气污染物排放对城市空气质量的影响不容小觑。基于船舶AIS数据，高精度船舶大气污染物排放清单得以建立并应用。2018年11月5—10日召开的第一届中国国际进口博览会期间，在气象条件不利的情况下，通过提前实施船舶排放控制区政策等措施，使船舶单日SO_x排放量下降28.5%，一次PM_2.5排放量下降25.5%，全市空气质量达到了保障要求。     

天山北坡经济带城市NO2污染的时空分布特征

基于2015—2020年近地面NO₂质量浓度数据和2019年哨兵-5P TROPOMI卫星探测的对流层NO₂柱浓度数据，采用相关性分析、趋势分析等方法探究新疆天山北坡经济带6个城市NO₂污染的时空分布特征。结果表明：（1）从年均值来看，天山北坡经济带NO₂质量浓度总体呈下降趋势，尤其2018—2020年下降明显。其中乌鲁木齐NO₂质量浓度值最高、博乐最低。（2）从季度均值和月均值来看，各城市NO₂质量浓度季节变化明显，其中夏季最低、冬季最高；月均值呈“中间低、两头高”的变化特征。（3）从日均值来看，各城市NO₂质量浓度大多呈现双峰型分布,分别出现在早上10:00和晚上23:00。（4）从空间分布来看，NO₂柱浓度高值区多分布在人口密集和工业发达的城市地区，尤其是乌鲁木齐、昌吉、五家渠、石河子污染最为严重。     

山东省PM2.5污染现状及预报效果对比分析

对2019—2022年山东省16个市的细颗粒物（PM_2.5 ）污染特征进行了分析,并对2021和2022年的4个数值模式［社区多尺度空气质量模拟系统（CMAQ）、扩展综合空气质量模型（CAMx）、区域气象-大气化学在线耦合模式（WRF-Chem）、嵌套网格空气质量预报系统（NAQPMS）］及集合预报模式预测的效果进行评估。结果表明：2019—2022年山东省PM_2.5 年均质量浓度逐年降低,污染程度逐步减轻,但在1—3,11—12月,PM_2.5 质量浓度超标现象较为普遍。2021年底更换污染源清单后,2022年5个模式的24 h级别准确率和相关系数（r）同比升高,均方根误差（RMSE）同比降低,模式预报准确率有所提升,但由于参数调整略大,CMAQ、CAMx、WRF Chem、集合预报模式易漏报或偏轻预报PM_2.5 的中度污染和重度污染天气。由于NAQPMS模式在更换污染源排放清单时,同时改进了非均相化学反应机制,因此对PM_2.5 不同污染类别尤其是中度污染、重度污染的预报准确率明显提升。