沙尘天气对我国北方城市大气环境质量的影响

采用2001—2006年沙尘天气的统计数据以及城市空气污染指数(API),分析了沙尘天气对沙尘源区和影响区代表城市的空气质量影响,并分析了2005—2007年兰州和北京春季沙尘天气与非沙尘天气下气溶胶光学厚度与波长指数的变化特征.结果表明:近些年沙尘天气呈先减少后略微增加但总体呈缓慢下降的趋势;春季沙尘天气加重了城市大气污染,对沙尘源区内代表城市的影响超过了区域本底污染指数的50%,使兰州、银川、呼和浩特和包头的春季非沙尘天气API平均值分别增加了64%,53%,86%和90%;使影响区内代表城市,如北京、天津、太原、石家庄、沈阳、济南、西安和郑州的春季非沙尘天气API平均值分别增加了85%,62%,49%,57%,29%,41%,27%和45%;沙尘天气使城市大气气溶胶光学厚度升高,气溶胶波长指数降低.      

2002年北京PM10时间序列及其成因分析

以北京2002年的ρ(PM₁₀₎日平均值和气象要素观测资料为例,根据小波分析的原理,利用Matlab小波分析工具,对逐日ρ(PM₁₀₎时间序列进行分解和重构,分析了该地区ρ(PM₁₀₎的年变化规律和突变特征.结果表明:2002年北京PM₁₀污染季节性变化强,春季最严重,冬季次之,夏、秋季节较好;全年共有4个突变点,均出现在沙尘暴或强沙尘暴期间,并指出沙尘天气是北京ρ(PM₁₀₎发生突变的主要影响因素.在此基础上,根据形成原因及气象资料分析,将2002年PM₁₀重污染天气过程分为沙尘型和排放累积型2类,并阐述了形成各类PM₁₀重污染天气的气象原因.      

生活污水中BOD5与CODCr关系的区域性差异分析

生活污水含有大量可降解有机物,在厌氧条件下可以产生温室气体.IPCC(联合国政府间气候变化专门委员会)指南提供的计算温室气体的方法中,BOD₅和COD_Cr是计算CH₄排放的重要参数.以BOD₅和COD_Cr生化构成特性和数学模型为基础,对2005年347家城镇污水处理厂的ρ(BOD₅)和ρ(COD_Cr)数据进行分析,研究生活污水中ρ(BOD₅)与ρ(COD_Cr)关系的区域性差异.结果表明,生活污水中ρ(BOD₅)与ρ(COD_Cr)间的相关关系存在明显的区域特征,这种区域性差异主要由污水的来源和其理化特性决定.总体来看,ρ(BOD₅)/ρ(COD_Cr)值基本在0.4～0.5之间.在省级温室气体估算过程中,各省区可采用本地特有的ρ(BOD₅)/ρ(COD_Cr)值,进行源自生活污水的CH₄排放计算.      

华北地区能源及交通行业对极端天气的敏感性分析

选取1987─2010年华北五省市区(北京、天津、河北、山西、内蒙古)代表极端天气的HDD(采暖度日)、CDD(降温度日)和P(降水距平百分率)3个指标,通过建立Cobb-Douglas和超越对数2类生产函数,分析极端天气对华北五省市区的能源、交通2个行业产值影响的敏感性. 结果表明:CDD、P对2个行业产值的影响较小,HDD的影响较大. 能源行业产值对HDD、CDD及P的静态敏感系数最大值分别为0.29、0.10、0.07,表明这3个指标对能源行业产值的影响依次降低;交通行业产值对上述3个指标的敏感系数同样也依次减少. 动态敏感性分析表明,能源消费结构和交通运输方式决定了CDD、P对五省市区2个行业产值的影响较小,而HDD的影响相对较大且年际波动也大,即冰雪、寒潮对能源、交通2个行业产值的影响程度远大于高温热浪、洪涝、干旱等极端天气. 山西交通行业产值对极端天气的敏感性在五省市区中表现最为显著,HDD、CDD和P每增加1%,该省交通行业产值将分别变化-0.11%、0.11%、0.03%. 敏感性分析结果与五省市区极端天气事件的分布和2个行业产值的损失相吻合.      

沙尘天气对大气环境质量影响的量化研究

利用沙尘天气年鉴资料和颗粒物浓度监测数据,构建了沙尘天气对大气环境质量影响的量化指标(贡献率和绝对贡献),并利用该量化指标分析了沙尘天气对位于沙尘源区和影响区内典型城市大气环境的影响,同时比较了沙尘天气对北京城、郊区的不同影响. 结果表明:2001—2009年沙尘天气对沙尘源区城市呼和浩特的贡献率年均值为6.84%,对影响区内的城市北京、天津、济南的贡献率年均值分别为5.96%、3.57%、1.66%;沙尘天气对沙尘源区城市(呼和浩特)和影响区城市(北京、天津和济南)的贡献率最大值均出现在3月,其中,对呼和浩特、北京、天津、济南的贡献率最大值分别达到19.21%、15.02%、9.41%和8.69%;2000年4月和2001年3月沙尘天气对北京ρ(PM₁₀)的绝对贡献较大,分别为0.062和0.077mg/m3,占GB 3095—2012《环境空气质量标准》ρ(PM₁₀)二级标准限值(0.15mg/m3)的41.3%和51.3%;沙尘天气过程对于北京城、郊区的影响也不完全一致.      

IPCC第一工作组评估报告分析及建议

2021年8月6日,政府间气候变化专门委员会(IPCC)第一工作组第六次评估报告(AR6)发布,针对气候系统变化科学领域最新研究进展和成果进行了全面、系统的评估. AR6以更强有力的证据进一步确定了近百年全球气候变暖的客观事实,人类活动对气候变暖影响的信号更为清晰. 本文总结了历次IPCC评估报告,并从气候现状、未来可能的气候状态、风险评估和区域适应气候变化信息以及减缓未来气候变化4个方面对AR6进行系统梳理. 结果表明:人类活动产生的温室气体对大气、海洋、冰冻圈和生物圈的影响前所未有,引发了全球许多地区的极端天气和气候极端事件. 未来若温室气体排放没有显著减少,到2100年全球地表温度将至少升高2.1 ℃;如若人类影响得到有效改善,在最低排放情景(SSP1-1.9)中,2055年将变为负碳,到21世纪末气温开始再次下降. 减少CH₄等其他污染物可以为全球气候治理争取时间,并改善空气质量. 建议中国应对气候变化应加强基础科学研究,聚焦模式开发和应用及与各工作组之间的衔接,加快短寿命气候强迫(SLCFs)与温室气体协同控制研究,强化应对气候变化政策措施的科技支撑等.      

中国城市污水处理厂甲烷排放因子研究

污水处理厂CH4排放因子主要取决于处理工艺。根据污水处理厂处理工艺及其对CH4排放的影响,污水处理工艺可分为厌氧工艺、好氧为主处理工艺和非生物处理工艺。经调查和统计分析,中国污水处理厂78.48%的COD是经过好氧为主处理工艺去除,9.78%是经过非生物过程去除,仅11.74%的COD经过完全厌氧工艺处理。因而,针对不同处理类型建立适合中国的排放因子非常重要。根据现场实测和理论分析,建立中国污水处理厂不同处理类型的排放因子,其相比IPCC专家经验建立的排放因子整体偏低。生活和工业的好氧为主处理工艺的排放因子基本都在IPCC缺省范围的低值区间内。厌氧工艺排放因子要明显低于IPCC的缺省值,但和国内国际的实测数据更加接近,主要原因是IPCC的排放因子基于专家经验,基本接近最大产CH4能力,而实际情况很难达到。根据不同工艺排放因子及该工艺在全国COD去除量比例,加权得到中国全国平均排放因子,分别为生活污水处理厂排放因子为0.007 8 kg CH4/kg COD,工业废(污)水处理厂排放因子为0.035 4 kg CH4/kg COD。同时根据各省不同处理工艺COD去除比例,建立中国各省污水处理厂CH4排放因子体系,从而便于各省和国家直接采用COD去除量得到相对准确的CH4排放水平。对于生活污水处理厂,西藏、湖北等省较高,主要是西藏的生活污水处理厂全部采用厌氧工艺,而湖北的生活污水的厌氧工艺处理比例达到了41%。辽宁、福建的工业污水处理厂排放因子较高,因为辽宁工业污水处理厂都采用了厌氧工艺,而福建的工业污水的厌氧工艺处理比例达到了93%。     

中国国际贸易中的内涵CO2排放及其空间特征

国际贸易中的内涵CO2排放成为全球气候变化谈判关注的热点.中国进出口贸易产品中的内涵CO2排放是导致中国温室气体排放总量显著增长的一个重要原因.研究表明,中国国际贸易中的内涵碳排放凸现"国外消费,国内污染"的典型特征;美、日、欧盟等OECD国家是中国国际贸易中内涵CO2净排放的主要集中区;非OECD中的亚洲国家是中国国际贸易中内涵CO2净排放的次集中区.据此提出:①应对全球气候变化应当考虑国际贸易导致的内涵碳排放;②中国出口产品的消费国应对中国的碳排放增长负有一定的责任;③构建消费型温室气体排放核算体系更能体现出减排的公平性;④发展低碳经济是中国从根本上减少温室气体排放的最有效措施.这一研究为重新界定中国温室气体排放和在国际气候谈判中充分争取公平性提供有利的佐证.     

中国CO时空分布的遥感诊断分析

利用2010年9月AIRS(Atmospheric InfraRed Sounder)传感器的CO柱密度数据及地面CO小时浓度监测资料进行对比分析,结果表明,二者具有时间同步特征,相关系数为0.63(显著性水平95%),AIRS观测数据反映了地面CO的污染.通过2004-2010年CO柱密度数据,研究了中国C0的时空分...     

利用卫星观测HCHO柱密度研究中国NMVOC时空分布

利用SCIAMACHY和GOME-2卫星观测的对流层HCHO数据以及INTEX-B(The Intercontinental Chemical Transport Experiment Phase B)污染源清单,探讨了2003—2009年中国非甲烷挥发性有机化合物(NMVOC)的分布特征和变化趋势及其成因.结果表明,中国NMVOC区域分布与其污染源分布不具一致性,具有明显汇聚特征,主要集中在盆地、河谷和山前地区的汇聚带区.中国各区域的NMVOC浓度具有明显的周期性月际变化,华中、华北、华东分别在5月,6月和7月达到各自NMVOC浓度的峰值,该现象同MODIS观测的地面燃烧火点分布具有相关性,生物源的燃烧是造成NMVOC浓度上升并达到峰值的主要原因.