北京清洁区大气颗粒物污染特征及长期变化趋势

清洁对照区表征了区域环境的影响,是全面评价城市大气环境质量变化的基础.本研究分析了北京清洁区定陵不同粒径颗粒物质量的历史监测数据,包括1980～2009年大气降尘、1991～2009年总悬浮颗粒物(TSP)、2000～2009年可吸入颗粒物(PM10).结果表明,北京清洁区大气颗粒物总体呈下降趋势,年际短期变化受沙尘天...     

中国SO_2排放对日本SO_2浓度及硫沉降的影响

利用相关文献及来自酸沉降网的中、日两国各观测站点的SO2监测资料,分析了近十年来中国SO2的污染现状、趋势及排放量对下风向日本各观测站点SO2浓度及硫沉降量的影响。结果表明,通过文献分析可知,2001—2009中国的SO2年均质量浓度分布在40~50μg/m3,总体呈下降趋势;中国部分城市的SO2年均浓度与中国SO2排放量的相关性总体高于日本各观测站点的SO2年均浓度与中国SO2排放量的相关性,中国的SO2排放对日本各观测站点的SO2年均浓度影响总体较小;情景模拟分析发现,中国SO2排放量对日本各观测站点SO2年均浓度的贡献率在7.5%~44.0%,平均贡献率为22.6%;中国SO2排放量对日本各观测站点硫沉降的贡献率在8%~41%,平均贡献率为22.1%。     

基于热异常遥感的冀南城市群工业能耗及大气污染

选取冀南城市群为研究区,基于2012~2016年VⅡRS卫星数据热异常点产品,结合工业能源消耗量、工业废气排放量以及空气质量数据,利用统计分析和空间分析探讨热异常点辐射强度的变化规律及其与工业能源消耗、污染物排放之间的关系.结果表明,热异常点的辐射强度可以表征工业能源消耗量,并间接反映工业生产规模与污染排放水平.辐射强度越大,工业生产规模越大.辐射强度与工业SO₂排放量呈较高的正相关,与NO_x排放量呈中度线性相关.PM₁₀、SO₂及NO₂浓度与工业能源消耗和热异常点辐射强度灰色关联度均较高.工业生产活动产生的污染物中,颗粒物对大气污染的贡献最高,其次为SO₂.2012~2016年,邯郸、石家庄以及廊坊的工业生产空间分布呈逐年收缩聚集的趋势,保定和沧州的工业生产分别出现向南、向西迁移趋势.     

火电厂大气污染物排放标准对区域酸沉降影响的数值模拟

设计了火电厂实施2003版排放标准和2011版排放标准两种排放情景,运用Models-3/CMAQ模型系统分别模拟各情景到2015年的硫、氮沉降量,探讨2011版火电排放标准对我国大陆地区酸沉降的影响.研究表明,2011版火电标准能够有效改善我国的硫沉降状况,相比于实施2003版标准,2011版标准实施后至2015年我国大陆硫沉降总量降低了18.58%,年均硫沉降强度大于3.2t/km2的面积减少了86.40%;2011版火电标准对我国氮沉降状况也起到了一定的改善作用,标准实施后到2015年我国大陆氮沉降总量降低了9.28%,年均氮沉降强度大于4.0t/km2的面积减少了27.27%.     

2013年1月北京市一次空气重污染成因分析

采用数值模式与观测资料相结合的方式,对北京市2013年1月9日至15日一次空气重污染过程的大气环境背景、气象条件和形成原因进行了初步分析.结果表明,重污染过程期间10日至14日PM2.5平均值为323μg·m-3;重污染过程与当地气象条件密切相关,稳定的大气环流形势为污染的持续提供了大气环流背景,风速较小、湿度较大、边界层较低、持续逆温是造成重污染的主要原因;重污染过程中区域输送对北京PM2.5贡献率在53%~69%之间且存在明显的二次转化,区域输送起着更为重要的作用;气象条件对持续性重污染的形成和破坏起到了关键性的作用,因此需要加强对重污染预警预报研究,以有效预防和控制空气重污染.     

北京电动出租车与燃油出租车生命周期环境影响比较研究

燃油机动车尾气排放是导致城市包括雾霾在内的大气环境问题的主要来源之一.以电动汽车替代传统燃油车是当前各国解决城市大气污染问题的重要举措.北京于2011年启动了电动出租车推广计划.为比较北京市迷迪电动汽车和现代燃油车生命周期的环境影响,运用生命周期评价方法,基于Ga Bi4.4软件,选用CML2001和EI99影响评价模型对两款车的生产、使用和报废回收全生命周期过程的环境影响进行了定量评价,并针对汽车报废里程和电力能源结构进行了敏感性分析.结果表明,从全生命周期视角,根据EI99评价模型,迷迪电动汽车环境影响总体上优于现代燃油车,尤其在削减化石能源消耗方面优势凸显,但在生态系统质量影响及人体健康影响方面却略有增大的趋势;利用CML2001模型对比分析得出迷迪电动汽车比燃油出租车在对非生物资源消耗、全球变暖以及臭氧层损耗等方面有明显改善;但在生产阶段尤其是动力系统生产方面在非生物资源消耗、酸化、富营养化、全球变暖、光化学臭氧合成、臭氧层损耗、生态毒性等生态环境影响却均有增大趋势.使用阶段电力生产是迷迪电动汽车非生物资源消耗、酸化、富营养化、全球变暖、光化学臭氧合成、生态毒性等环境影响的主要来源;而现代燃油出租车使用阶段的环境影响主要来源于尾气排放和汽油生产,其中尾气排放是造成现代燃油车在富营养化和全球变暖等方面影响潜值较大的主要原因;基于清单数据库,针对致霾因子影响分析得出,在2010年北京市电力能源驱动下,迷迪电动车明显增加了超细颗粒物(PM2.5)、氮氧化物(NOx)、硫氧化物(SOx)、挥发性有机物(volatile organic compouds,VOCs)等因子的全生命周期的排放,而同时降低了氨气(NH3)的排放量,使用阶段排放的差别是造成上述趋势的主要原因.对关键因素敏感性分析发现,随着报废里程以及清洁能源比例的增加,迷迪电动汽车相对现代燃油车的单位里程碳减排量呈现增加的趋势.清洁电力能源的使用可大幅降低迷迪电动汽车致霾污染物的排放量.根据分析结果,为北京市电动车的推广提出了对策建议.     

北京冬奥会同期空气污染数值模拟

第24届冬季奥运会将于2022年2月4—20日在我国北京市和河北省张家口市联合举办,主要会场有北京奥体中心、北京延庆县和张家口市崇礼县.为了模拟分析冬奥会空气质量情况,利用冬奥会同期(2006—2016年2月)北京市和张家口市空气质量资料及韩国气象厅天气图资料(2013—2016年2月),分析该时段重污染发生的频次,统计不利于污染物扩散的天气形势出现概率及污染传输路径,并结合嵌套网格空气质量预报模式(NAPQMS),评估不同减排方案对ρ(PM_2.5)的影响.结果表明:① 2006—2016年冬奥会同期,北京奥体中心和延庆县发生重污染天气的概率分别为17%和9%,污染发生的风险频率为北京奥体中心>延庆县>张家口市,并且北京奥体中心和延庆县在2月13—16日易出现持续的重污染天气过程;② 2013—2016年2月不利于污染扩散的天气形势出现概率较为频繁,尤其在850 hPa高度和地面,不利天气形势出现的概率分别为35%和41%;地面偏南风易将在北京西南方滞留较长时间的污染气团沿太行山输送至北京;③ 冬奥会期间,若于2月2—12日及17—20日将京津冀及周边城市污染物排放量在当前的基础上减排50%、2月13—16日减排75%,将可能不出现重污染日.严格控制北京及周边地区的大气污染物排放是保障冬奥会期间空气质量的必要措施.      

2013年北京市细颗粒物时空分布特征研究

根据2013年北京市PM2.5监测数据,系统分析了北京市PM2.5污染的时空分布特征,并利用克里格插值统计了四季PM2.5不同浓度区间的国土面积。结果显示:2013年全市PM2.5年均浓度为89.5μg/m3,超过年均35μg/m3的国标1.56倍;PM2.5浓度由高到低的季节依次是冬季、春季、秋季和夏季;空间分布上PM2.5呈现明显的南北梯度分布特征;2013年PM2.5平均浓度达标对应的国土面积占比夏季最大为73%,冬季最小为22%。     

北京市PM_(2.5)主要化学组分浓度水平研究与特征分析

为研究北京市大气环境PM_(2.5)中主要化学组分特征,于2012年8月—2013年7月期间,在北京市定陵、车公庄、东四、石景山、通州、房山、亦庄和榆垡等8个点位开展为期1年的样品采集,共计采集472组样品,分析每组样品中OC、EC、水溶性离子和18种无机元素等组分.研究结果表明,本次研究的组分重建后和实际PM_(2.5)浓度相关性显著,相关系数为0.94,所测组分平均占PM_(2.5)总量的90%;各点位不同季节PM_(2.5)中主要的组分均为OC、NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+,呈南高北低的趋势,冬季OC是夏季的1.7倍,NO_3~-和SO2--4在四季呈交替状态,除榆垡点位的SO_4~(2-)NO_3~-外,其他点位均是NO_3~-SO_4~(2-),4种主要的组分质量浓度分别为(23.1±21.4)、(20.3±23.4)、(19.4±22.2)、(13.6±15.2)μg·m-3,占PM_(2.5)总含量的18.5%、16.3%、15.6%、10.9%;研究水溶性离子发现,8个点位全年SNA/PM_(2.5)比例为42.8%,其中,夏季最高(49.9%),秋季较低(31.1%),NO_3~-/SO_4~(2-)比值平均为1.05,相对往年研究结果 NO_3~-/SO_4~(2-)比值有增加的趋势.     

北京市土地利用分布与水质响应空间关系研究

以北京市16个水质监测断面和饮用水源地作为研究对象,利用2009—2010年16个水质监测自动站监测数据与2009年北京市土地利用数据,分析不同缓冲区内土地利用与过境水质之间的响应关系。研究结果表明,耕地产生的农业非点源污染对水质影响明显;在大尺度区域增加林地面积比例有利于改善水质;离水源近的农村居民用地对水质产生负面影响;工业建设用地对水质影响在较大尺度上更为显著。