疫情管控期间深圳市城区VOCs的变化特征及减排效果评估

2022年3月为防止新冠肺炎疫情(COVID-19)的传播扩散,深圳市采取了严格的管控措施,这为研究深圳市环境空气中人为源挥发性有机物(AVOCs)变化对减排的响应,以及评估当前减排措施的有效性提供了检验机会.基于2022年3月7～27日深圳市莲花站污染物的在线观测数据,对疫情管控前、管控期间和解除管控后AVOCs的变化进行了分析,并利用基于观测的模型(OBM)研究了臭氧生成的敏感性变化,开展了前体物减排效果的评估.结果表明,受区域影响及气象条件的干扰,深圳市城区AVOCs的平均值在疫情管控期间并没有较管控前明显下降;但疫情管控期间“海陆风”影响下早高峰AVOCs的峰值较非管控期间平均下降了46%,且以芳香烃的降幅最大,下降了59%;在持续偏东风影响下或受区域传输影响AVOCs累积升高过程中,芳香烃也分别平均下降了25%和21%.深圳市疫情管控期间城区仍处于AVOCs控制区,短期内要使O₃下降,提高AVOCs的减排比例是最有效的措施,建议AVOCs与NO_x的协同减排比例大于1∶2;长期NO_x需深度减排到60%以上才有可能...     

COVID-19管控前后不同污染阶段PM2.5中二次无机离子变化特征

为探讨新冠肺炎疫情(COVID-19)管控前后不同污染阶段PM_2.5中二次无机离子变化特征,使用高分辨率(1 h)在线仪器对2019年12月15日至2020年2月15日郑州冬季气象、污染气体浓度和PM_2.5中水溶性离子水平进行在线监测,分析此次COVID-19管控前后霾过程的成因、大气污染物的日变化特征和在霾不同阶段下大气污染物的分布特征.结果表明,郑州主要受到高压脊控制,天气形势稳定,有利于大气污染物累积,二次无机气溶胶(SNA,包括SO₄^2-、NO^-₃和NH⁺₄)是水溶性离子的主要组分,占比高达90%以上,COVID-19期间居家隔离措施对霾不同阶段下大气污染物的分布特征产生不同的影响,COVID-19期间PM_2.5在干净、发生和消散阶段的浓度比COVID-19前有所提高,但是发展阶段明显降低,居家隔离明显使PM_2.5高值降低了;NO₂、SO<...     

新冠疫情管控措施对郑州市PM2.5浓度、粒径分布、组分和来源的影响

新冠肺炎疫情（COVID-19）管控期间是一次典型的极限减排情景,是研究管控措施对大气颗粒物影响的重要机会.本研究于2020年1月16～31日利用在线观测仪器对郑州市PM_2.5进行观测,分别探究管控前（2020年1月16～23日）与管控期间（2020年1月24～31日）PM_2.5浓度、粒径分布、化学组分、来源解析和传输影响的变化特征.结果表明,相较于管控前,管控期间郑州市大气PM_2.5浓度下降4.8%.粒径分布特征表明,管控期间0.06～1.6μm的颗粒物质量浓度和数浓度下降显著. PM_2.5组分特征表明,SO₄^2-、 NO^-₃和NH⁺₄等二次无机离子是PM_2.5中占比最大的组分,管控期间NO^-₃浓度的下降对PM_2.5的下降有显著贡献.采用正定矩阵因子分解模型（PMF）解析PM     

面向疫情危机的城市公共卫生系统韧性

为有效应对城市公共卫生危机,公共卫生系统韧性至关重要。以武汉新冠肺炎(COVID-19)疫情防控成功经验为例,运用扎根理论分析政府、社区、医疗机构、媒体、非政府组织在COVID-19疫情防控中的观念与行为,解析出反映系统韧性特征的疾病监测体系、防疫资源管理、合作治理能力等10个主范畴及对应的52个子范畴,由此将系统韧性细分为功能韧性、过程韧性和整体韧性。运用解释结构模型(ISM)构建提升公共卫生系统韧性的层次结构模型,揭示多元社会主体通过前述韧性要素集合:社会防疫基础、防疫科技与文化、疫情风险综合治理的层级递进应急准备,实现城市公共卫生系统韧性提升目标。     

疫情管控期间公共场所火灾疏散研究*

为探究新冠疫情管控期间公共建筑安全出口开放状态对人员疏散影响,通过实地调研了解公共建筑疏散管理及安全出口开放状态,利用Pathfinder模拟疫情管控前后某高校办公楼人员火灾疏散,分析人员疏散过程中个人拥堵总时长、最长连续拥堵时长、人员疏散路径,提出3种推荐出口开放方案,并通过Pathfinder模拟得到最优方案。研究结果表明:疫情管控期间,各公共建筑均关闭部分安全出口,以便于体温检测;疫情管控期间人员拥堵时长显著增大,常规情况下人均拥堵时长为16.01 s、个人拥堵时长最大为120.45 s,疫情管控期间人均拥堵时长为23.92 s、个人拥堵时长最大为168.23 s;区域A部分人员汇合至区域B中,导致楼梯2人员密度增大,在2~3层楼梯发生拥堵;同时开放出口Ⅰ和Ⅳ的方案Ⅲ为最优开放方案。     

疫情前后太原市主城区空气质量时空变化特征及影响因素研究

深入探讨城市新冠疫情管控期间大气环境质量及影响因素,对空气质量的改善与治理具有重要意义。以太原市主城区为研究对象,采用克里金插值法、Pearson相关性分析、HYSPLIT轨迹模型对太原市主城区2022年疫情前后空气质量时空变化特征及影响因素进行研究。结果表明：（1）在时间上,O₃浓度呈逐月递增趋势。其他污染物在管控期间浓度有所下降,与2021年同期相比,PM_2.5下降了23.6%,PM₁₀下降了32.7%,NO₂下降了2.6%。（2）在空间分布上,PM_2.5、CO、SO₂呈“西北低、东南高”的分布特点,PM₁₀浓度则呈“西部低、东部高”的特点。（3）太原市污染物在疫情前及管控期间主要受来自西北方向长距离传输及山西省内晋中地区短距离传输影响。在常态化时期,气流轨迹更分散,来自晋中市和临汾市的短距离传输占比最高,为21.45%。（4）管控期间重点工业企业仍保持较快增长,工业用电量达到28.33亿kW·h,工业活动受管控影响较小;但移动源污染排放减少,缓解了大气污染。     

A systems-theoretic approach for two-stage emergency risk analysis

Coronavirus disease (COVID-19) is an infectious disease that has dramatically spread worldwide. Regarding the safety issues of industries, there is a requirement of dealing with the emergency risk in the period of urgent situations. In this work, we proposed a systems-theoretic approach of the two-stage emergency risk analysis (ERA) based on the systems theory, that is the System-Theoretic Accident Model and Processes (STAMP). The two-stage ERA includes the normal to emergency risk analysis (N2E-RA) and emergency to normal risk analysis (E2N-RA). Besides N2E-RA, we advocate that E2N-RA is also an important and indispensable part of ERA. We elaborated the characteristics of N2E-RA and E2N-RA, separately. Eventually, based on our analysis, we provided recommendations for decision makers in preventing and controlling industrial accidents in the period of COVID-19.     

武汉市社会经济发展与生态环境变化趋势分析

基于2011-2020年武汉市社会经济发展、环境质量和污染源排放数据,采用相关性分析、秩排序和主成分分析等方法,分析经济指标与环境状况指标的变化趋势和相互关系。结果表明:武汉市社会经济发展呈现持续健康发展态势,工业废水、废气和固废排放量年均变化率为-6.7%~1.5%,工业主要污染物排放总量显著下降,年均变化率为-24%~-16%,与主要社会经济指标显著负相关。环境质量整体状况持续好转,空气质量综合指数、河流综合污染指数显著下降,年均变化率为-9.0%和-6.3%。主要环境质量指标浓度均显著下降,但河流中化学需氧量浓度下降趋势不显著。新冠肺炎疫情期间环境质量显著好转,其中环境空气改善水平高于地表水。主成分分析结果显示:武汉市环境空气质量与社会经济发展的关系处于良性促进、持续好转的阶段,但地表水环境质量好转趋势相对平缓,改善过程中有波动,改善难度相对更大。     

2018~2020年北京市交通监测站点大气污染特征分析

基于北京市34个空气质量监测站点收集的5种主要污染物浓度（NO₂、CO、O₃、PM_2.5、PM₁₀）数据,对2018~2020年北京市5个交通站点污染物浓度进行分析,并与11个城市评价站点及2个背景点（密云水库、定陵）进行对比.结果表明：（1）3a间各污染物浓度年际变化总体呈下降趋势,除PM₁₀外,交通站点各污染物浓度降幅均大于城市评价站点.2020年交通站点NO₂降幅最大,比2018年下降了31.37%.除个别时期外,5种污染物浓度在交通站点比城市评价站点普遍高出3%~50%.且以NO₂最为突出.（2）2018~2020年各监测站点不同污染物浓度的季节变化特征表现不同.O₃夏季高、冬季低,最高值出现在2018年6月;其余4种污染物浓度基本表现为冬季高、夏季低;2018年3月受沙尘及不利气象条件影响,污染物浓度出现了极高值.（3）为研究新冠肺炎疫情对交通污染排放的影响,比较了5种污染物的浓度变化.与2019年同期相比,疫情后三个阶段的NO₂下降最为显著.交通站点NO₂、CO、PM_2.5平均降幅比城市评价站点高出了4.81%、10.21%、4.38%.     

Significant concurrent decrease in PM2.5 and NO2 concentrations in China during COVID-19 epidemic

The strict control measures and social lockdowns initiated to combat COVID-19 epidemic have had a notable impact on air pollutant concentrations. According to observation data obtained from the China National Environmental Monitoring Center, compared to levels in 2019, the average concentration of NO₂ in early 2020 during COVID-19 epidemic has decreased by 53%, 50%, and 30% in Wuhan city, Hubei Province (Wuhan excluded), and China (Hubei excluded), respectively. Simultaneously, PM_2.5 concentration has decreased by 35%, 29%, and 19% in Wuhan, Hubei (Wuhan excluded), and China (Hubei excluded), respectively. Less significant declines have also been found for SO₂ and CO concentrations. We also analyzed the temporal variation and spatial distribution of air pollutant concentrations in China during COVID-19 epidemic. The decreases in PM_2.5 and NO₂ concentrations showed relatively consistent temporal variation and spatial distribution. These results support control of NO_x to further reduce PM_2.5 pollution in China. The concurrent decrease in NO_x and PM_2.5 concentrations resulted in an increase of O₃ concentrations across China during COVID-19 epidemic, indicating that coordinated control of other pollutants is needed.