北京市地下水污染源荷载影响评价

在阐述地下水污染源荷载影响基本概念的基础上,介绍了污染源荷载影响评价的3大要素:污染荷载等级、含水层敏感性及地下水价值,说明了评价体系、指标和方法及过程。根据主要污染源荷载分析,结合地下水环境现状,对北京市进行了分区,提出污染源管理措施。     

生态工业园评价方法研究:以北京市为例

建立科学有效的评价方法将有助于稳步推进我国的生态工业园建设．而园区所处区域的特点对于评价指标的选择和评价体系的建立具有重要影响。本研究在借鉴国内外最新研究成果的基础上．针对北京工业开发区的发展现状和特点．考虑相关性、可操作等原则，初步提出了一套生态工业园评价指标体系框架及其计算评价方法。评价指标共分为6大类准则，共计25个具体指标．划分为“控制性”指标和“指导性”指标。前者包括：信息基建共事类指标、管理与发展类指标、减量消耗类指标、园区环保类指标。后者包括：循环利用类指标和产业共生类指标。该指标体系蕴涵的思想和理论方法已成为推进北京生态工业园建设的重要借鉴，也可作为国家生态工业园评价方法研究的有益补充。     

北京市冬季大气细粒子数浓度的粒径分布特征

考虑到对人体的健康危害,大气颗粒物的数浓度值可能比质量浓度值更重要.通过对北京市交通道路边、生活区和远郊背景点大气细粒子数浓度的监测,对北京市大气细粒子数浓度的主要来源、浓度和粒径分布特征进行研究.文章认为交通源是城市大气细粒子数浓度的主要来源.城市生活区的大气细粒子主要是污染源稀释后扩散而来.远郊区既可能存在气象污染物光化学成核生成的超细颗粒物,也存在外部运移而来的细粒子.与国外其他城市相比,北京市大气细粒子数浓度在道路边处于中等偏下水平,但生活区和背景点处于相当或偏高的水平.     

Decomposition Analysis of Sectoral Energy Use in Beijing （1981-2005） Using the LMDI Method

This paper aims to identify the main driving force for changes of total primary energy consumption in Beijing during the period of 1981-2005. Sectoral energy use was investigated when regional economic structure changed significantly. The changes of total primary energy consumption in Beijing are decomposed into production effects, structural effects and intensity effects using the additive version of the logarithmic mean Divisia index （LMDI） method. Aggregate decomposition analysis showed that the major contributor of total effect was made by the production effect followed by the intensity effect, and the structural effect was relatively insignificant. The total and production effects were all positive. In contrast, the structural effect and intensity effect were all negative. Sectoral decomposition investigation indicated that the most effective way to slow down the growth rate of total primary energy consumption （TPEC） was to reduce the production of the energy-intensive industrial sectors and improving industrial energy intensity. The results show that in this period, Beijing＇s economy has undergone a transformation from an industrial to a service economy. However, the structures of sectoral energy use have not been changed yet, and energy demand should be increasing until the energy-intensive industrial production to be reduced and energy intensity of the region reaches a peak. As sequence energy consumption data of sub-sectors are not available, only the fundamental three sectors are considered： agriculture, industry and service. However, further decomposition into secondary and tertiary sectors is definitely needed for detailed investigations.     

2000~2020年京津冀BVOCs排放量估算及时空分布特征

为研究京津冀地区天然源挥发性有机化合物(BVOCs)近20a排放量及时空分布特征,本文基于卫星遥感解译获得的2000年、2005年、2010年、2015年、2020年共5期中国土地利用数据,计算获得了京津冀地区各市县BVOCs排放量及排放组成,同时对京津冀地区近20a的BVOCs排放的时空分布进行了特征分析.结果表明,近20a京津冀地区BVOCs平均排放总量为76.40万t/a,其中河北省、北京市、天津市的平均排放总量分别为59.11万t/a,15.29万t/a,2.00万t/a;按照排放组成分析,ISOP平均排放总量为16.80万t/a,占总排放量的21.99%,TMT平均排放总量为29.62万t/a,占总排放量的38.77%,OVOCs平均排放总量为29.97万t/a,占总排放量的39.23%.根据排放时间特征分析,京津冀地区冬季BVOCs排放量最低、夏季BVOCs排放量最高.BVOCs排放的空间分布与土地利用类型和植被分布密切相关,不同土地利用类型的BVOCs排放贡献具有显著差异,近20a京津冀地区林地、耕地、草地的BVOCs平均排放量分别为60.33万t/a,12.78万t/a,2.31万t/a,分别占总排放量的78.90%,16.79%,3.04%.京津冀地区BVOCs空间排放分布差异比较明显,北部、东北部的整体排放量明显高于南部、东南部.本研究可为BVOCs的计算提供研究思路,同时可为京津冀地区空气污染治理提供有关基础数据.     

北京市河流秋季浮游动物群落特征分析

为了解北京市河流浮游动物群落空间分布特征及其与水环境因子之间的关系,于2017年9月采集了北京市28个水体的81个断面的样品,鉴定出浮游动物4类68种,其中原生动物17种占25%,轮虫36种占53%,枝角类13种占19%,桡足类占3%,主要是桡足幼体和无节幼体. 15种优势种中12种主要来自于轮虫和桡足类.山区河流浮游动物以原生动物和桡足类为主,城郊结合区以桡足类为主,城区以轮虫为主.综合水质标识指数法、Shannon-Wiener指数、Pielou均匀度指数和Margalef丰富度指数计算结果表明,山区河流水质总体上优于城区,城市水质优于城郊结合区;采用单因子水质标识指数法识别出水体主要污染因子为总氮.通过主成分分析(PCA)和典范对应分析(CCA)后发现,NH_4+~-N、BOD_5和COD等对浮游动物特征影响较大.     

气溶胶中不同类型碳组分粒径分布特征

了解气溶胶碳组分粒径分布特征对于研究区域气溶胶生成转化机制、辐射特性等非常重要,但北京地区针对气溶胶碳组分粒径分布特征的相关研究非常少.本研究利用MOUDI-120采样器在北京地区3个季节开展气溶胶分级样品的采集,并分析其中不同类型的碳组分的含量,进而系统研究不同季节及污染状况下,各碳组分的粒径分布特征、来源及相互关系.结果表明,碳组分主要富集在细粒子中,秋冬季细粒子中碳组分的比重高于夏季.碳组分主要分布在两个模态,即积聚模态和粗模态. OC1和OC2主要分布在积聚模态,在0. 056～0. 56μm范围内有较高比例,OC3+OC4在粗模态的分布较为明显.Soot-EC浓度较低,没有明显的粒径分布特征,在0. 10～0. 18μm粒径段浓度较高,表明高温燃烧排放的EC主要分布在超细粒径段. Char-EC浓度远高于Soot-EC,在EC中占绝大部分比重.各主要碳组分在白天和夜晚的分布形态基本一致.夏季和冬季较有利于SOC的形成,OC/EC比值明显高于秋季. OC/EC值在不同粒径区间中差异很大,由于水溶性有机物(WSOC)主要分布在0. 056～0. 10μm,OC/EC值明显高于其他粒径段.白天及高温有利于气态有机物氧化生成SOC,致使夏季白天的OC/EC比值明显高于夜晚.各碳组分之间,EC1和OC1相关性最强,此外EC1和K+也有很强的相关性.     

Floating Population Increase and Its Influence on the Urban Population Situation:A Case Study in Beijing

1 BACKGROUND OF FLOATING POPULATIONIN CHINAChina's urbanization process was influenced mainly bythe government interventions before the adoption of thesocial and economic reform started in 1978. Since thefoundation of the People's Republic of China, thegovernment had strictly controlled the internal migration,especially from rural to urban areas. The ability of thegovernment to make a strong impact on the migrationand urbanization was realized by the household registrationsyste…     

论生态园林及其建设的基本原则

生态园林是城市绿地建设的新思维,也是生态学具体应用的实践.生态园林建设应遵循生态优先、物种多样性保护和重建、因地制宜、处理好种间关系、建立群落自维持机制、重视生态文化内涵等六要素.     

闽中某矿区县茶园土壤和茶叶重金属含量及健康风险

以闽中某矿区县茶园表层土壤（0~20cm）为研究对象,采集了25份茶园土壤样品,分析了土壤中重金属Cr、Ni、Cu、Zn、As、Pb、Cd和Co的含量,分别利用地累积指数法和潜在生态风险指数法对土壤重金属的污染现状和潜在生态风险程度进行评价;同时收集矿区茶叶企业23个商品茶样品,利用美国国家环保署（USEPA）推荐的健康风险评价模型进行人体重金属健康风险评价.结果表明：（1）矿区茶园表层土壤Cr、Ni、Cu、Zn、As、Pb、Cd和Co平均含量分别为110、23.5、23.0、107、50.7、78.0、0.23和14.3mg/kg,均明显高于福建省土壤背景值;（2）茶园土壤地累积指数（I_geo）表现为As > Cd > Cr > Pb > Zn > Co > Ni > Cu,As属于重度污染,Cd和Cr属于中度污染,其它5种重金属元素污染风险较低;（3）单项潜在生态风险系数（E）的大小顺序依次为Cd > As > Pb > Co > Ni > Cr > Cu > Zn,土壤Cd属于很强生态风险,土壤As属于较强生态风险,其余属于轻微生态风险.8种重金属综合潜在生态风险指数（RI）平均值为255.74,属于较强风险级别,Cd和As是最主要的潜在生态风险因子.（4）商品茶中重金属Cr和Cd含量均低于限量标准,个别茶样中Cu、As和Pb含量超标,说明茶叶中重金属含量总体处于安全级别;（5）健康风险评价结果表明,茶叶中重金属元素健康个人年风险总和为1.01×10^-4~9.07×10^-5,乌龙茶的个人年风险总和稍高于美国环境保护署（USEPA）推荐的最大可接受风险水平（1.0×10^-4）,红茶和绿茶低于USEPA推荐的最大可接受风险水平;茶叶中重金属元素健康风险以Cr为主,平均贡献率为90.38%,是主要的风险元素,其余重金属元素处于安全范围之内.