成都西南城郊黑碳和PM2.5 浓度变化特征及其影响因子

四川盆地是我国灰霾和大气污染易发和频发区之一,目前关于本地区黑碳气溶胶（black carbon,BC）的相关研究较少。利用2017年11月—2018年12月成都西南城郊地区黑碳气溶胶以及PM_2.5观测资料,结合气象资料和其他污染物浓度资料,分析BC和PM_2.5浓度,BC浓度在PM_2.5浓度中所占比例（黑碳占比）的季节、月、日变化特征及其影响因子。结果表明：（1）BC逐小时浓度范围为0.18—40.51 μg?m^?3,平均值为(5.26±4.68) μg?m^?3,本底浓度为3.34 μg?m^?3。PM_2.5逐小时浓度范围为1.00—344.50 μg?m^?3,平均值为(60.02±46.91) μg?m^?3,本底浓度为33.38 μg?m^?3。日变化均呈“白天低,早晨、夜间高”的变化特征,其中冬季浓度最高,春、秋季次之,夏季浓度最低。（2）黑碳占比均值为9.16%±5.13%,白天黑碳占比低,夜间黑碳占比高,且夏季最高,冬季最低。随着空气污染加重,冬季占比缓慢增加,其他三季占比减小。（3）BC与NO₂和CO相关性较好,表明西南城郊BC排放主要受机动车尾气、生物质燃烧影响。BC和SO₂相关系数偏小,燃煤等工业源排放对西南城郊BC的贡献较小。（4）风速、温度和湿度与BC浓度均有很好的相关性,其中风速对BC浓度的影响最大,当风速小于2.0 m?s^?1时,BC浓度值明显偏高;BC浓度大于20.00 μg?m^?3的高值区主要集中在西北、西南以及东北风向上,即：偏东北方向市中心大气中的污染物,以及西南方向远郊地区的污染物可能对西南城郊高浓度黑碳的贡献更大。     

“大气十条”实施对2013—2017年大气气溶胶-辐射相互作用的影响

为应对严重的大气污染问题，我国于2013年颁布并实施了严格的《大气污染防治行动计划》（"大气十条"）.本研究利用在线耦合的区域大气化学传输模型WRF-Chem进行数值模拟，研究了2013—2017年"大气十条"实施期间大气气溶胶-辐射相互作用（Aerosol-Radiation Interaction，ARI）强度的变化及其对空气质量的影响，并量化分析了排放和气象条件变化对气溶胶-辐射相互作用强度变化和空气质量改善的相对贡献.研究发现，"大气十条"实施后ARI对PM_2.5质量浓度的增强效应明显减弱，ARI效应的减弱导致2017年全国平均PM_2.5浓度相较2013年下降了2.7 μg·m^-3，占PM_2.5浓度总降幅的9.1%.在这一过程中污染减排起了主导作用，约占ARI效应减弱导致全国平均PM_2.5浓度下降的88%，气象条件变化的贡献约占12%.在季节尺度上，冬季ARI效应减弱最为明显，使得2017年冬季全国月平均PM_2.5浓度同比2013年下降了12.1%.在区域尺度上，ARI效应的减弱对京津冀区域PM_2.5浓度的影响最为显著，使得2017年该区域平均PM_2.5浓度相较2013年下降了2.8 μg·m^-3，占该区域PM_2.5浓度总降幅的9.9%.2013—2017年，ARI效应对京津冀区域冬季重污染天气的影响程度也明显降低.以2013年1月和2017年1月为例，ARI效应使得这两个月内强霾事件期间区域日平均PM_2.5浓度峰值分别增加了47.6 μg·m^-3和33.7 μg·m^-3.研究表明"大气十条"实施后ARI对PM_2.5质量浓度的增强效应明显减弱，从而进一步推动了全国及重点区域PM_2.5浓度的下降，带来了额外的空气质量改善效益.     

关中地区PM2.5时空演化及人口暴露风险

近年来以细颗粒物PM_2.5为代表的大气污染已给人体健康带来严重风险.基于PM_2.5遥感反演数据和人口格网分布数据,测度关中地区人口暴露于PM_2.5的风险程度,并采用Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall检验和空间自相关分析等方法,探索2000~2016年关中地区PM_2.5及人口暴露风险的时空演化过程.结果表明：①2006、2007和2013年关中地区污染重且范围广,这3 a在40%以上区域PM_2.5年均质量浓度超过了35 μg·m^-3的限值,2000~2016年关中地区PM_2.5空间分布范围不断扩大,形成了自中部向东北部的连续带状集中分布区;②2000~2016年,关中地区几乎每年都有超过60%的人口暴露在PM_2.5年均35 μg·m^-3质量浓度限值以上,且人口暴露风险不断加剧,尤其是2011年后,人口暴露的高风险区范围持续增加;③2000~2016年关中地区PM_2.5人口暴露风险格局大体相似,较高等级以上风险区主要集中在关中地区中部,东西方向上形成连续的带状分布区,高值区集中在几个主要城市的中心城区,低值区则主要分布在关中地区周边广大区域.     

北京与成都大气污染特征及空气质量改善效果评估

近年来我国空气质量持续改善,大气颗粒物浓度明显降低.为探究气象条件和减排措施对细颗粒物（PM_2.5）浓度的相对贡献,选取两个典型代表城市——北京和成都,对比分析两城市所处的地理环境条件、污染排放以及气象扩散条件.结果表明,北京与成都2013~2018年重污染天数及污染过程显著减少,SO₂和PM_2.5浓度降幅明显,与2013年相比,两城市2018年SO₂浓度的降幅分别为77.8%和70.9%,PM_2.5浓度分别降低了42.7%和48.5%.冬季PM_2.5浓度下降速率最大,每年分别以13.5μg·m^-3和14.1μg·m^-3的速率降低.2013~2018年成都较北京风速偏小,温度偏高约3℃,静小风日数偏多,冬季静小风频率高,混合层高度、大气容量指数以及通风系数明显偏小,大气扩散条件较差.综合静稳天气指数（SWI）和环境气象指数（EMI）结果表明北京大气扩散条件优于成都,但近几年的变化程度有所不同.2014~2018年两城市的EMI呈减小趋势,2018年成都地区EMI降幅最显著,气象条件明显好转.与2014年相比,2018年北京与成都全年大气污染减排对PM_2.5浓度的贡献分别为33.5%和24.0%,气象条件的贡献分别为7.2%和11.1%;冬季减排贡献分别为31.7%和32.5%,气象条件的贡献比全年的大.     

基于数值模拟的2015年11月东北极端重污染过程成因的定量评估

2015年11月中上旬,我国东北地区经历了一系列连续重污染过程,其污染程度之高、影响范围之广、持续时间之长历史罕见.本文综合利用空气质量监测资料、遥感卫星资料、数值模式等方法手段探究了此次连续重污染事件的成因,并运用敏感性分析方法首次定量评估了各污染原因对PM_2.5浓度的贡献比重.结果表明,受阻塞高压控制、中低层强逆温、地面高湿度低风速等不利扩散条件可使PM_2.5浓度在污染过程中升高30%~50%;采暖季污染排放显著增强可使PM_2.5浓度整体升高100~200 μg·m^-3,重污染过程中对局部地区贡献达50%~70%;污染传输通道上游捕捉到的秸秆焚烧也可使局部地区PM_2.5浓度增加75~100 μg·m^-3,对PM_2.5浓度的平均贡献率为10%~20%.研究表明,不利扩散条件、采暖季污染源的加强排放及冬季的秸秆焚烧是引发此次高浓度PM_2.5的三大原因.本研究可为我国东北地区大气污染问题治理提供有益参考,也可帮助民众认知污染成因.     

2013年1月邯郸市严重霾天气的污染特征分析

利用河北工程大学大气环境监测站点的PM₁₀、PM_2.5、SO₂和NO_x在线监测数据,并结合能见度、湿度数据,对邯郸市2012年12月1日到2013年1月31日的大气污染状况进行分析,特别是2013年1月持续发生的霾天气,以探讨严重霾污染的过程特征.结果表明,2013年1月,SO₂与NO_x的平均浓度分别为225.3 μg·m^-3和217.8 μg·m^-3,PM₁₀和PM_2.5的平均浓度分别为328.5 μg·m^-3和229.4 μg·m^-3,均超过新颁布的环境空气质量标准,是2012年12月平均浓度的1.4~3.5倍.重污染过程分析结果显示,污染峰值附近几天内PM₁₀、PM_2.5的时均浓度变化无明显规律.累积阶段的PM_2.5/PM₁₀在0.42~0.52之间,峰值前后上升并超过0.70,扩散阶段PM_2.5/PM₁₀降到0.70以下,且呈波动式变化.当PM_2.5/PM₁₀小于0.40时,能见度基本位于2~18 km之间;当PM_2.5/PM₁₀在0.40~0.60之间时,能见度在0.7~8 km之间;当PM_2.5/PM₁₀大于0.60时,能见度分布于2 km以下.     

南京江北2014-2016年PM2.5质量浓度分布特征及气象和传输影响因素分析

利用2014-2016年南京江北地区PM_2.5质量浓度和气象要素的小时数据,并结合HYSPLIT模式后向轨迹聚类分析和PSCF法分析了PM_2.5质量浓度的污染特征及其主要影响因素和主要来源特征.结果表明：2014-2016年PM_2.5质量浓度呈逐年下降趋势,下降幅度约为17.40%,由2014年的62.1 μg·m^-3下降至2016年的51.2 μg·m^-3,能见度由2014年的5.8 km上升至2016年6.6 km.PM_2.5质量浓度存在显著的月变化和季节变化特征,1月浓度最高,可达93.0 μg·m^-3;8月浓度最低,仅为38.8 μg·m^-3;冬季浓度最高,可达76.8 μg·m^-3,夏季浓度最低,仅为47.1 μg·m^-3.不同季节日变化均为单峰型分布.气象要素对PM_2.5质量浓度的影响较大,不同相对湿度下能见度和PM_2.5质量浓度具有较好的拟合关系.霾和非霾天PM_2.5质量浓度的阈值为15 μg·m^-3.不同季节的主导气团不同,春季主导气团为偏北气流和偏东气流,占比分别为43.50%和30.80%;夏季主导气团以东部气流为主,占比约为68.22%;秋季和冬季主导气团为来自北方的气流,总占比分别为83.52%和100%;偏北内陆气团PM_2.5质量浓度较大,偏东海洋性气团PM_2.5质量浓度较低.PM_2.5质量浓度潜在源区春冬季潜在源区范围较大,夏秋季潜在源区范围较小,季节变化显著.春季潜在来源主要分布在安徽、江西北部、江苏南部和浙江北部等地区,夏秋季分布在安徽东部、浙江北部和江苏南部等地区,冬季分布在安徽、河南东部,山东和江苏等地区.     

两湖盆地冬季区域大气颗粒物污染特征及独特的风场和下垫面影响

为认识近年来长江流域中游两湖（湖南-湖北）盆地大气环境变化特征,本文利用两湖盆地2015~2019年冬季近地面PM_2.5和PM₁₀观测数据,结合风速、地形和植被指数等资料,探讨两湖盆地冬季大气颗粒物PM_2.5和PM₁₀的变化特征及其与风速、地形和下垫面的关联.结果表明：①两湖盆地2015~2019年冬季PM_2.5污染频发,其中两湖盆地西北部的襄阳和荆门的冬季平均分别多达62 d和61 d出现PM_2.5污染（PM_2.5>75 μg·m^-3）,襄阳重污染（PM_2.5>150 μg·m^-3）多达19 d,表明两湖盆地是长江流域中游地区一个区域性PM_2.5污染中心.②在空间上,两湖盆地污染呈现出西北重东南轻、城市群污染较重的特征,这主要与冬季风驱动的大气污染物的区域传输和两湖盆地城市地区的强排放有关.③近地面风速与PM_2.5和PM₁₀地面浓度变化呈现特殊的"U"型非线性关系,PM_2.5和PM₁₀浓度拐点值分别为153 μg·m^-3和210 μg·m^-3,揭示了两湖盆地局地大气颗粒物累积主导了轻/中度污染,大气污染物区域传输决定了重度污染的独特区域特征.④两湖盆地冬季PM_2.5和PM₁₀地面浓度与地形高度和植被指数均呈显著负相关,反映了两湖盆地地形和城市化下垫面变化的大气环境效应.     

基于RAMS-CMAQ模拟的2019年初威海市大气污染反弹成因研究

威海市是山东省东部最典型的沿海城市,也是中国、日本、韩国大气污染相互传输影响的重要通道.虽然威海市大气质量已连续4年达标,但其污染仍时有反弹.2019年1-2月威海市大气NO₂和PM_2.5浓度反弹率分别达48.5%和35.0%,明显高于山东省内陆地区和京津冀地区平均水平.通过对同期空气质量例行监测数据和气象资料统计分析、空气质量模型RAMS-CMAQ模拟和后向轨迹聚类等方法定量剖析了威海市大气污染反弹的原因.结果表明,威海市2019年1-2月空气污染反弹与气象条件及其相关联的污染物区域输送有较大的相关性,与2018年同期相比,冷空气活动弱、降水量偏少、风速偏低、受来自山东内陆和京津冀相对高污染区污染输送影响偏多是造成本次污染反弹的主要诱因.RAMS-CMAQ模拟显示,相同排放源假定下,由气象条件及其引起的区域传输造成的PM_2.5和NO₂浓度反弹,2019年1、2月较2018年同期PM_2.5浓度增加值分别为8、3 μg·m^-3,分别占总反弹率的53%、37.5%,NO₂浓度增加值分别为10、7.5 μg·m^-3,分别占总反弹率的58.8%、40%.说明威海市空气质量受外来输送明显、扩散条件及区域污染输送是空气质量评估不容忽视的重要因素.     

北京2015年大气细颗粒物的空间分布特征及变化规律

近年来,随着雾霾事件的频发,人们逐渐提高了对雾霾的关注度,PM_2.5作为其首要污染物对大气能见度及人体健康造成了严重影响.因此,本文利用2015年北京12个环境监测站点的PM_2.5、PM₁₀、NO₂、SO₂、CO和O₃的浓度数据和气象数据,综合研究了北京2015年大气细颗粒物的空间变化特征及分布规律.同时,利用空间差异率（COD）统计方法评估了不同地区细颗粒物浓度的差异程度,并结合2015年2次特殊事件（春节和阅兵）,对大气污染特征及其与排放源控制的关系进行了深入对比分析.结果发现,重污染天气集中发生在秋冬季,且污染程度高、持续时间长.城区PM_2.5浓度比郊区高约12 μg·m^-3.东城区与对照区差异最大,COD值为0.24;东城区与西城区差异最小,COD值为0.05.春、夏、秋季颗粒物PM_2.5、PM₁₀浓度日变化较为平稳,在中午有所升高,冬季颗粒物质量浓度明显呈现出夜间高于日间的污染模式.近3年PM_2.5与PM₁₀保持显著的相关性,但PM_2.5/PM₁₀比值呈降低趋势.阅兵期间采取的空气质量管控措施和气象要素共同作用导致PM_2.5浓度下降约72%,市中心的首要污染物为NO₂,郊区首要污染物为O₃和PM₁₀.春节期间烟花燃放对PM_2.5的瞬时贡献量很大,对比春节假期和非假期2个阶段的大气污染特征发现,人口和机动车减少及餐馆暂停营业并没有使北京局地空气质量得到明显改善.该研究结果提示在进行PM_2.5控制的同时也要对O₃浓度有所关注,同时也进一步支撑了北京空气质量改善需要京津冀协同控制这一重要结论.     

环境与人口、经济和科技发展的协同探析

本文从环境与人口、经济和科技之间的相依关系出发,探讨了诸因素相互关联的内在协同机理,简析了IPAT模型的建构与应用.嗣后,利用IPAT模型解析了中国近15年来人口、经济和科技发展对环境影响的贡献差异;指出经济规模的迅速扩展和落后技术支持下的传统生产方式是加剧环境恶化的元凶,且技术转型期的负面影响也是不可忽视的重要因素;进而提出了中国未来环境与人口、经济和科技协同演化的对策措施.     

环境与人口、经济和科技发展的协同探析

本文从环境与人口、经济和科技之间的相依关系出发，探讨了诸因素相互关联的内在协同机理，简析了IPAT模型的建构与应用。嗣后，利用IPAT模型解析了中国近15年来人口、经济和科技发展对环境影响的贡献差异；指出经济规模的迅速扩展和落后技术支持下的传统生产方式是加剧环境恶化的元凶，且技术转型期的负面影响也是不可忽视的重要因素；进而提出了中国未来环境与人口、经济和科技协同演化的对策措施。     

黄河断流对三角洲附近海域生态环境影响的研究

本文根据多年调查监测数据研究成果，以及经济和社会统计资料，论述了黄河断流的历史与现状，定性定量地评价了黄河断流对三角洲附近海域生态环境的影响，并提出了缓解和预警对策。     

论西部大开发中高等级公路建设与环境的协调发展问题——以西(宁)湟(源)一级公路为例

本文从目前我国西部大开发中所面临的各种约束条件出发，以青海省西宁市至湟源县一级公路工程为例，简要阐述了西部大开发中高等级公路在路线设计，施工过程中保护好沿线生态环境的重要性和紧迫性，初步讨论了在西部大开发中如何协调高等级公路建设与环境之间的关系。     

论新时期中国共产党在经济发展中的执行力

执行力对执政的中国共产党来说至关重要,关乎其执政地位的巩固。中国目前是党领导一切。要认识到政党政府在宏观调控、微观参与、经济发展配套设施提供方面对经济发展不可或缺的作用,接下来的问题就是如何提升政府执行力,使政党政府通过宏观调控、微观参与行为在经济领域达到更好的效果。本文在分析我党在执行力方面存在的问题的基础上,提出了提高我党执行力的若干建议。     

上游阻挡建筑间距对街谷内空气环境的影响

城市中的大部分街谷都存在上游阻挡建筑.为考察阻挡建筑对街谷内空气环境的影响,通过数值计算方法研究分析了上游阻挡建筑对街谷内空气品质的影响作用,结果表明,在常规建筑间距范围内,街谷湍流强度、平均风速和风速波动范围均随着上游阻挡建筑间距增大而减小,这将导致当上游阻挡建筑与街谷建筑间距从15m增加到60m时,街谷空间污染物平均浓度增大36%,近地空间增大41%.因此,实际设计中街谷上游阻挡建筑与临街建筑间的距离不应过大.     

论新时期中国共产党在经济发展中的执行力

执行力对执政的中国共产党来说至关重要，关乎其执政地位的巩固。中国目前是党领导一切。要认识到政党政府在宏观调控、微观参与、经济发展配套设施提供方面对经济发展不可或缺的作用，接下来的问题就是如何提升政府执行力，使政党政府通过宏观调控、微观参与行为在经济领域达到更好的效果。本文在分析我党在执行力方面存在的问题的基础上，提出了提高我党执行力的若干建议。     

徐州地区水质自动监测系统质量保证与控制现状

介绍了徐州市水质自动监测系统建成后,为保证水质自动监测系统的长期稳定运行和各项自动监测数据的准确可靠,在日常工作中所采取的质量保证与控制措施。     

胶州湾海洋动物体中重金属含量及评价

本文主要研究了胶州湾海水、海洋动物体中重金属含量，分析结果表明：沿岸河口地区海水中重金属含量较高，其重金属污染主要受沿岸工业排放废水的影响；海洋动物体中重金属含量为底栖动物大于鱼类；海洋动物体中重金属含量不仅受其所栖息海水中重金属含量的支配，而且受季节的影响；海洋动物对于铜比其它重金属具有较强的富集能力。     

应用分子全息QSAR技术预测硝基芳烃的遗传毒性

分子全息是一种新的分子结构表征技术，基于分子全息的结构．活性关系(HQSAR)技术具有高效、快速、预测能力高等优点，非常适合于分析大量数据样本．本文应用这一最新的QSAR技术，采用偏最小二乘回归技术，研究了54种硝基芳烃的致突变毒性，建立了QSAR定量预测模型．交叉验证和非交叉验证结果表明，模型具有良好的拟合效果和显著的预测能力，进一步的测试数据检验表明，模型具有高度的预测能力和很好的稳健性，可以用来对这一类典型的有毒有机污染物的毒性进行预测．