淮海经济区城市用地全要素生产率综合评价与影响因素研究

基于Malmquist指数与收敛性分析对淮海经济区城市用地全要素生产率（TFP）进行综合评价，在此基础上构建Tobit模型研究城市用地TFP及分解效率影响因素。结果显示：(1）2006~2015年城市用地TFP均值在［0.933,1.107］之间波动，年均增长1.9%，技术进步和技术效率均有贡献，但技术进步贡献大，是主要驱动力。(2）城市用地TFP存在σ收敛与绝对β收敛，不存在条件β收敛。提升土地市场化水平能够促进城市用地TFP趋向自身稳态水平，而城市用地空间结构对此具有抑制作用；(3）各因素对城市用地TFP及分解效率影响不同。人口密度对技术效率具有促进作用，城市空间结构对技术效率与技术进步具有抑制作用；外商投资对技术进步与全要素生产率具有抑制作用，而土地市场化水平对其具有促进作用。研究指出促进技术创新与进步，提高土地市场化水平及改善人地关系，规避外商投资风险与优化城市用地空间结构能提升城市用地全要素生产率。     

2000~2020年天津PM2.5质量浓度演变及驱动因子分析

基于中国大气成分实时追踪数据集、天津气象局和生态环境局长序列PM_2.5质量浓度和气象观测,结合MEIC排放清单和环境模式构建的细颗粒气象条件扩散指数,研究2000～2020年天津地区PM_2.5质量浓度演变规律及驱动因子,以期更科学地分析气象对大气环境影响,为“十四五”期间深度环境治理提供支撑.结果表明,2000～2020年天津PM_2.5质量浓度呈现3个阶段变化,第一阶段2000～2007年,呈现持续地上升,其变化速率为4.58μg·（m³·a）^-1,该阶段排放量的快速增加是主导因素,其作用是气象条件年际波动影响的4倍,排放量增加使得PM_2.5质量浓度增加45.3%;第二阶段为2007～2013年,该阶段PM_2.5质量浓度呈现波动变化,出现了两个浓度峰值年（2007年和2013年）,该阶段排放稳定,气象条件年际波动对PM_2.5质量浓度年际波动产生重要影响,两者相关系数0.81;第三阶段为2013～2020年,PM<...     

京津冀城市群冬季二次PM2.5的时空分布特征

二次组分是造成京津冀城市群冬季PM_2.5污染的重要因素.采用CO示踪法,估算2017～2021年冬季京津冀城市群二次PM_2.5浓度,并分析其时空分布特征,探讨区域二次PM_2.5的影响因素.结果表明,2017～2021年冬季京津冀区域PM_2.5浓度下降趋势明显,河北中南部一次PM_2.5下降幅度最大,二次PM_2.5浓度年际波动平稳,北京和天津二次PM_2.5占比明显高于其他城市.随着污染程度加剧,一次PM_2.5和二次PM_2.5质量浓度均有不同程度的增加,二次PM_2.5占比呈显著增大趋势.与直接测量结果相比,CO示踪法获得的结果偏低,与冬季CO浓度较高,一次PM_2.5浓度高估有关,选取合适的一次气溶胶基准值是改进该方法,获取合理估算值的关键.     

天津冬季一次重污染过程颗粒物中水溶性离子粒径分布特征

为研究天津冬季重污染天气过程中颗粒物水溶性离子的粒径谱分布及二次离子生成机制,于2014年1月利用Anderson撞击式分级采样器在中国气象局天津大气边界层观测站内采集颗粒物样品,并使用离子色谱仪分析Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)、Ca~(2+)、Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-)等8种水溶性无机离子(TWSII).结果表明,采样期间PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度均值分别为(138±100)μg·m~(-3)和(227±142)μg·m~(-3),粗、细粒子中TWSII的平均浓度分别为(34.07±6.16)μg·m~(-3)和(104.16±51.76)μg·m~(-3).细粒子中SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+这3种离子的浓度远高于其他离子,且相关性较好,粗粒子中NO_3~-、SO_4~(2-)、Cl~-浓度较高.随着污染程度加剧,细粒子中TWSII浓度增加明显,粗粒子中则变化不大.水溶性离子的粒径谱分布显示,SO_4~(2-)以单模态分布,优良天峰值出现在0.43~0.65μm,NO_3~-在优良日呈现三模态分布,峰值分别出现在0.43~0.65、2.1~3.3和5.8~9.0μm,NH_4~+呈双模态分布,优良日峰值出现在0.43~0.65μm和4.7~5.8μm,污染日3种二次离子峰值均以0.65~1.1μm的单模态分布为主,与三者之间的热动力平衡过程有关.细粒子中NH_4~+除与SO_4~(2-)和NO_3~-结合外,还与部分Cl~-结合,粗粒子中NH_4~+全部与NO_3~-和SO_4~(2-)结合后,剩余的NO_3~-和SO_4~(2-)与其他阳离子结合.     

天津黑碳气溶胶潜在来源分析与健康风险评估

采用2010~2013年BC连续在线观测资料,分析天津地区BC的季节分布、潜在来源及其健康效应.结果表明,2010~2013年BC气溶胶浓度平均值为（4.49±3.26）μg/m³,秋季浓度最高,为6.31μg/m³,冬季和夏季次之,春季最低,为2.59μg/m³.各季节BC浓度的日变化特征类似,均呈早晚双峰分布,早间峰值高于晚间,且夜间高于日间.混合层高度和近地层风从垂直和水平两方面影响BC的时空分布,各季节作用强度并不相同.浓度权重轨迹分析表明天津高浓度BC的主要贡献区域为河北、山东、河南等华北平原地区.此外,秋季内蒙古中部和山西北部等西北区域也会影响天津.天津城区各季节成人和儿童的致癌风险（CR）均高于EPA给定的可接受风险水平（10^-6）,非致癌风险水平较低,秋季因高浓度BC引发的呼吸系统死亡率相对风险为1.118,需要引起高度关注.     

基于天气背景天津大气污染输送特征分析

区域输送是大气污染防治中需要考虑的重要因素,本文利用大气化学模式定量估算2016年10月~2017年9月区域输送对天津的影响,重点基于天气背景分析区域输送影响和气象条件的关系,为京津冀地区大气污染联防联控提供支撑.结果表明,京津冀地区各城市区域输送贡献百分率平原城市显著高于沿山城市,天津一次PM_2.5本地贡献62.9%,区域输送贡献37.1%,主要受沧州、廊坊、河北中南部、北京、唐山和山东等地输送影响,每年4~6月区域输送最显著,7~8月区域输送最弱.区域输送与天气形势、风场和降水等气象条件密切相关,高压后和锋前低压是区域输送占比最高的两种污染天气类型,西南风、西风和南风3个风向下天津大气污染输送影响最为明显,风速2~3 m ·s^-1时最有利于PM_2.5区域传输,降水超过5 mm以上将降低大气污染物区域传输效率.对于不同污染类型和重污染阶段,轻度污染天气时区域输送贡献最为明显,比均值偏高20.5%,重污染天气虽受静稳气团控制,但由于周边区域高浓度的PM_2.5,污染气团迁移对区域内污染聚集传输有显著影响,重污染期间PM_2.5输送贡献占比超过均值,约偏高10%~15%.重污染过程中,开始积累阶段和峰值阶段,输送贡献占比高于其它时期,与暴发阶段相比偏高14.5%和19.5%,重污染暴发阶段本地排放贡献更明显,比均值偏高9.9%.     

天津地区污染天气分析中垂直扩散指标构建及运用

基于255 m气象塔风、温和PM_(2.5)质量浓度数据获取天津地区大气稳定度特征,利用中尺度大气化学模式构建垂直扩散指数β和φ,开展天津地区污染天气预报中垂直扩散分析方法的研究,以期提高天津地区重污染天气预报预警准确率.结果表明,综合运用大气稳定度、基于边界层平均PM_(2.5)质量浓度与近地面PM_(2.5)质量浓度比值构建的垂直扩散指数β,基于数值模式chemdiag功能(以CO为示踪物)构建的垂直扩散指数φ,可以在污染天气预报中较好的进行大气污染物垂直扩散能力分析.当07:00~08:00和18:00~20:00大气稳定度为D及以上时,相比大气稳定为C及以下时,出现重污染天气的概率成10倍的增加;使用垂直扩散指数β和风速双重指标判断重污染天气,比单一的风速指标判断准确率提升67%;垂直扩散指数φ与近地面PM_(2.5)质量浓度相关系数达到0.8,当垂直扩散指数φ小于0.52时,重污染天气概率75%,可识别59%的重污染天气.     

天津大气稳定度和逆温特征对PM2.5污染的影响

利用气象铁塔资料分析了逆温频率和强度,采用温差-风速法计算了天津地区大气稳定度,探讨了其相互关系及对PM_2.5浓度月均值和超标日的影响,并对一次重污染过程中大气稳定度和逆温分布特征进行了分析.结果表明,2015年9月~2017年8月A,B,C,D,E和F类大气稳定度发生频率依次为6.7%,11.4%,22.4%,46.1%,11.1%和2.2%,秋冬季节稳定类天气（E,F类）较多,全年白天各时段均以不稳定类大气为主,夜间大气稳定度以中性为主,秋冬季夜间稳定类高达30%~40%.观测期内冬季逆温频率最高,5：00~8：00和21：00~23：00超过90%,冬季逆温强度也最高.随着稳定类大气层结日数的增多,PM_2.5月均值和污染日数均有所增大,同时逐月PM_2.5均值、污染日发生频率均与逆温发生频率呈正相关关系.2016年12月16~21日的一次重污染天气过程显示,PM_2.5受到大气稳定度和逆温发展的影响,霾形成、雾-霾交替和消散等阶段大气稳定度和逆温特征具有显著的不同.大气持续趋于稳定及逆温强度的逐渐增大,对污染生成和维持起了非常重要的作用,污染过程中大气稳定度和逆温特征的精细化分析有助于提升重污染天气预报预警水平.     

天津夏季郊区VOCs对臭氧生成的影响

挥发性有机物是O₃重要的前体物之一,在O₃生成方面起着决定性作用.为研究天津郊区VOCs特征及其对O₃生成的作用,利用SyntechSpectras GC955在线监测系统监测天津市津南区54种VOCs的浓度,并结合最大增量活性因子计算VOCs的臭氧生成潜力.结果表明,2018年7月津南区VOCs总浓度为（32.33±23.77）μg·m^-3,其中烷烃质量浓度最高,芳香烃和烯烃次之,炔烃最低,丙烷、乙烯和甲苯分列VOCs质量浓度的前3位.观测期间TVOC的OFP为107.81 μg·m^-3,烯烃对OFP的贡献最大,为55.80%,乙烯、异戊二烯和甲苯分列OFP贡献率的前3位.后向轨迹分析表明,不同来向和性质的气团下TVOC及其OFP不同.VOCs/NO_x体积分数比值估算表明,观测期间O₃生成对VOCs较为敏感.乙苯/间,对-二甲苯和乙烷/乙炔等特定物种对浓度比值的变化表明,3次O₃污染过程均伴随VOCs的老化过程.     

天津城区夏冬季典型污染过程中BTEX变化特征及其健康风险评估

利用GC955在线气相色谱仪分别于2019年7月和2020年1月在天津市区开展苯系物（BTEX,包括苯、甲苯、乙苯、间/对-二甲苯和邻-二甲苯）实时在线观测,对典型污染过程中BTEX的浓度水平、组成及演化机制进行了研究,并运用特征物种比值法对BTEX的来源进行了定性分析,最后运用US EPA的人体暴露分析评价方法对BTEX健康风险进行评估.结果表明,臭氧和霾污染过程中BTEX体积分数平均值分别为1.32×10^-9和4.83×10^-9,其中苯的体积分数占比最大,其次是甲苯、乙苯和二甲苯占比最小.2020年1月BTEX体积分数很大程度上受到西南方向短距离传输的影响,而在2019年7月BTEX浓度受到本地排放的影响.BTEX浓度水平在2019年7月受到温度和相对湿度的共同影响,而在2020年1月当温度较低时BTEX浓度对相对湿度的变化更敏感.天津市区BTEX在霾污染过程中受生物质燃烧/化石燃料燃烧/燃煤排放的影响较大,而在臭氧污染过程中除了受到燃烧排放源影响,交通源排放在很大程度上也有影响.臭氧污染和霾污染过程中BTEX的HI分别为0.072和0.29,均处于EPA认定的安全范围内.苯的致癌风险在清洁天和污染过程中均高于EPA规定的安全阈值,需引起高度重视.