空气质量指数(AQI)的社会经济影响因素分析——基于指数衰减效应视角

中国面临着严重的环境恶化问题,其中空气污染问题尤为突出.基于中国2014年全国城市空气质量数据,利用自然正交函数分析城市空气质量指数的时空演变特征,并采用基于衰减效应的矩阵指数空间设定模型探讨了空气污染的影响因素.研究结果表明:(1)AQI以京津冀为高值中心向周边地区呈衰减变化,污染核心区由京津冀逐渐向豫北地区和鲁西北地区扩散,年内AQI在1—9月呈现下降趋势,然后逐渐上升;(2)150个城市的空气质量指数呈现出明显的空间集聚;(3)矩阵指数空间设定模型优于空间滞后模型,并且城市间空气污染呈现出显著的空间衰减效应;(4)人均地区生产总值的提高、SO_2排放量和PM_(2.5)浓度增加是导致空气污染加剧的重要原因,而外商直接投资和环保意识的提高有助于改善中国的空气质量.     

2014年APEC期间北京市空气质量改善分析

利用2014年11月1~12日(APEC会议期间)北京市大气污染物、PM_2.5组分及气象、遥感监测数据,结合CMB受体模型,综合分析了APEC会议期间北京市空气质量与气象条件变化并初步评估了减排措施对APEC会议期间PM_2.5浓度的贡献及影响. 结果表明,APEC会议期间北京市PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂的浓度分别为43、62、8和46 μg ·m^-3,比近5年平均浓度(PM_2.5为2012~2013年平均浓度)降低45%、43%、64%和31%; 空间分布上PM_2.5在城区及北部山区改善效果最明显,下降幅度在30%~45%之间,南部地区降幅在25%以下; 不同类别的站点降幅在27.4%~35.5%之间; APEC会议期间PM_2.5的主要组分SO₄^2-与同期(2013年11月1~12日)相比下降50%,地壳物质同比下降76%,NO₃^-同比下降35%; CMB模型源解析结果显示APEC会议期间燃煤锅炉贡献2%左右,扬尘贡献7%左右,机动车贡献30%左右; APEC会议期间北京市及周边地区针对可能发生的污染过程采取的减排保障措施对PM_2.5浓度具有明显的削峰降速作用.     

2015年北京市两次红色预警期间PM2.5浓度特征

利用北京市及周边地区大气污染物监测数据,综合分析了2015年北京市两次空气重污染红色预警期间PM_2.5浓度变化特征并初步评估了减排措施对PM_2.5浓度的影响.结果表明:第1次红色预警期间,北京市PM_2.5平均最高小时浓度出现在12月9日19:00,为282μg·m^-3,单站最高小时值出现在京东南市界永乐店站,浓度达496μg·m^-3.第2次红色预警期间,PM_2.5全市平均最高小时浓度出现在12月22日20:00,为421μg·m^-3;单站最高小时值出现在京西南市界琉璃河站,浓度达831μg·m^-3.两次红色预警累积持续时间均呈现出南部站 > 城区站 > 北部站的特征,且第2次红色预警期间PM_2.5浓度南北差异明显大于第1次,PM_2.5平均浓度在150μg·m^-3以上的面积明显大于第1次,第2次红色预警期间重污染面积可达总面积的93%.两次预警期间气象条件均不利于污染物的扩散,均存在不同程度的二次转化和区域输送现象,极端气象条件是重污染形成的外因,区域污染物排放量大才是导致重污染形成的内因.初步评估结果显示红色预警应急措施实施后,北京市PM_2.5环境浓度下降约20%~25%,减排效果显著.     

融雪期城市河流中溶解性有机物的时空分布特征

以沈阳市新开河为研究对象,考察了河水中溶解性有机物(DOM)含量的月份变化,以及融雪期河水中DOM含量和特性的时空变化规律.利用XAD树脂将DOM分为5个部分:疏水性有机酸(HPO-A),疏水性中性有机物(HPO-N),过渡亲水性有机酸(TPI-A),过渡亲水性中性有机物(TPI-N)和亲水性有机物(HPI).结果表明,融雪期河水中的溶解性有机碳(DOC)浓度较高,HPO-N和TPI-N是融雪期河水中的主要DOM组分,并且DOM中的荧光物质主要为类芳香族蛋白质荧光物质和类腐植酸荧光物质.融雪期水体中的DOC、波长254nm处的紫外吸光度(UV-254)和三卤甲烷生成势(THMFP)呈先降低然后波动最后升高的变化趋势.特征紫外吸光度(SUVA)和三卤甲烷生成活性(STHMFP)与以上三者的变化规律相反.融雪期河水中的DOC受污水排放影响大,有排污口处的DOC含量明显大于其他区域.污水排放也使受纳水体中UV-254对THMFP的指示作用减弱.     

中国二氧化硫污染治理分析:基于卫星观测数据和空间计量模型的实证

中国经济的快速增长伴随着严重的环境污染问题,已经成为阻碍中国实现可持续发展的桎梏.为了客观地反映中国的SO₂污染状况,本文利用中国2005-2017年的卫星观测SO₂柱浓度数据来表征SO₂污染状况.首先,采用探索性空间数据分析方法进行SO₂污染的时空演变分析;然后,基于环境库兹涅茨曲线框架纳入社会经济驱动因素及环境规制,采用空间计量模型探究SO₂污染是否越过拐点,并借此探索环境规制对于中国SO₂污染治理的重要意义.结果表明：1华北地区是中国SO₂污染最严重的区域,但污染状况逐年改善.从长期时间趋势来看,尽管空气污染在个别年份中有所加剧,但整体上呈现向好的趋势.从空间上来看,SO₂污染在空间上明显存在正向的空间自相关现象.2环境库兹涅茨曲线实证结果显示,尽管回归结果呈现显著的倒N型曲线,但无实根解,说明无实质性的经济意义.从另一方面来说,在研究环境库兹涅茨曲线时,除了统计学意义之外,经济意义更为重要.3空间计量模型回归结果显示,经济增长与SO₂污染在样本期内存在单调递减关系.换言之,中国已经越过了环境库兹涅茨曲线的拐点.此外,严格的环境规制有利于降低SO₂浓度.地区技术水平的进步及先进外资的“光环效应”都可以有效地改善SO₂污染.然而,人口密度增加、第二产业发展、电力消耗及固定资产投资增加是造成SO₂污染加剧的重要因素.     

中国省域经济、资源与环境协调分析——兼论三系统耦合公式及其扩展形式

为了实现中国经济发展模式的转型,资源、环境与经济水平协调发展是社会经济可持续发展的根本途径之一。耦合度用来衡量两个或者两个以上系统相互作用和相互影响的协调发展程度,得到了广泛的应用。然而,在实证分析中,耦合度公式出现取值范围判断的错误。论文着重讨论并修正了耦合度公式出现的错误,并将之推广到n个系统。运用修正后的耦合度公式,建立经济发展-资源禀赋-生态环境综合评价指标体系,然后计算中国大陆31个省域单元2003—2014年三系统耦合度和协调度,最后进行空间分析。研究发现,在2003—2014年间,从总体来看,耦合度和协调度呈现逐年上升态势。从耦合度的时空演变来看,空间分布变化较小。31个省域单元耦合度具备明显的空间集聚现象。然而,协调度在空间上呈现随机分布。     

长江中游城市群PM2.5时空特征及影响因素研究

近年来，伴随着工业化和城市化进程的加快，长江中游城市群灰霾天气持续增多，空气污染问题日益突出。基于2015年1月至2016年2月长江中游城市群189个空气质量监测站点的PM2.5逐时监测数据，采用普通克里金插值、探索性空间数据分析法和相关系数法，从年、季、月尺度上分析了PM2.5的空间分布格局及其影响因素。结果表明：（1）在年尺度上，长江中游城市群PM2.5浓度空间分布总体呈现出明显的北部高南部低，局部地区略有突出的特征，该区PM2.5浓度年均值为55.28 μg/m3，其中湖北省PM2.5的年均值为三省市最高，为68.17 μg/m3；其次为湖南省，年均值为53.66 μg/m3；江西省PM2.5的年均值较小，为44.01 μg/m3。（2）在季节尺度上，长江中游城市群PM2.5浓度表现出冬春季高，夏秋季低的现势性，这与区域内夏季高温多雨、冬季低温少雨的气候条件密切相关。（3）长江中游城市群PM2.5月浓度变化大致呈U形分布，1月份PM2.5浓度最高， 1~6月份，PM2.5浓度呈逐步下降趋势， 6~8月份，区域PM2.5浓度处于“U”字的谷底。（4）NO2、CO是影响PM2.5浓度的两项主控大气污染物，而降水量和相对湿度则是影响PM2.5浓度的两个重要气象因素。 关键词： PM2.5浓度；时空特征；气象因素；长江中游城市群     

基于Himawari-8卫星的中国东北秸秆焚烧监测及其对空气质量的影响研究

利用Himawari-8卫星的AHI成像仪于2016年3月下旬对中国东北进行秸秆焚烧火点监测,结合气溶胶光学厚度(AOD)与地面空气质量数据分析了秸秆焚烧对空气质量的影响。结果显示,研究期间共监测到秸秆焚烧火点425次。齐齐哈尔市、哈尔滨市、呼伦贝尔市、黑河市、绥化市和大庆市火点数较多,分别为116、75、52、50、41、20次。火点数早晚少、中午多。秸秆焚烧对空气质量有很大影响,火点及其下风向的空气质量指数(AQI)和AOD往往较高。秸秆焚烧产生的主要空气污染物是CO和PM10,但它们的峰值滞后于秸秆焚烧的时间。     

2016年北京市春节大气颗粒物污染特征激光雷达监测分析

基于激光雷达大气颗粒物消光系数实时数据以及PM_2.5和PM₁₀自动在线监测数据对北京市2016年春节期间（2月7~13日）大气污染进行系统分析.除夕夜间受燃放烟花爆竹影响,大气颗粒物浓度在短时间内急剧攀升,市中心的官园站PM_2.5浓度最大值达到639.3 μg·m^-3,9 h内增长了近30倍,城郊的琉璃河站及定陵站颗粒物最大小时浓度均超过1000 μg·m^-3,显著高于市中心的官园站.初三至初五存在持续的颗粒物高浓度污染且城郊的颗粒物浓度均高于市中心.激光雷达的监测结果表明,除夕燃放时段内3个站点105 m处的消光系数显著高于405 m,呈现出明显的鞭炮燃放排放污染特征.3个站点的垂直消光特性存在显著差异,大气清洁时1.0 km下定陵、车公庄及琉璃河的背景极值分别为0.09、0.20和0.19 km^-1,2月8日00：00的消光系数最大值分别为0.23、1.36和1.19 km^-1,为同时刻同高度背景值的2.6倍、6.8倍和6.0倍,燃放烟花爆竹使得颗粒物的消光系数短时间内急剧增大.     

北京市农业大棚冬季燃煤散烧污染排放估算

选取北京农业种植的典型区域,使用高分辨率影像对2013年冬季、2014年夏季及2014年冬季的三期农业大棚进行了精细化提取,分析了污染物空间分布特征.在此基础上,通过现场调查的方式获取了蔬菜、瓜果、水果、花卉以及其他类五种不同种植类别农业大棚的燃煤系数,估算了北京市典型区农业大棚的燃煤散烧量及污染物排放量.结果表明:以面积为衡量指标,北京市农业大棚主要集中在城乡结合部,南部区域量多面广,而北部区域分布集中、规模较大,受城市扩张影响,农业大棚呈现重心向外转移的变化趋势.选取大兴、通州、昌平以及海淀4个区作为典型区,通过实地调查发现其他类农业大棚燃煤系数最大,达到15.0 kg/(m2·a),瓜果、水果、蔬菜及花卉燃煤系数依次为8.2、3.5、3.4及1.7 kg/(m2·a).北京典型区农业大棚燃煤量为3.4×104 t,全市农业大棚的燃煤总量约为5.2×104 t.结合农业大棚活动水平与污染物排放因子估算2014年北京市农业大棚燃煤散烧的PM₁₀、PM_2.5、NO_x及SO₂排放量分别为623.7、516.2、98.3及184.0 t.将2013—2014年冬季持续存在、夏季未被拆除的大棚定义为长期持续性大棚,核算发现,长期持续性大棚PM₁₀、PM_2.5、NO_x及SO₂排放量分别为399.7、482.9、76.1及142.5 t.