北京市不同功能区机动车排放特征研究

以东城区、顺义区、朝阳区、平谷区为例分析北京四大功能区的机动车排放特征并构建排放清单,通过调查统计各区路网分布、机动车类型、行驶里程等,运用COPERT模型计算不同车型各污染物的排放因子并分析污染物空间分布。结果表明,小客车数量均占据各区主导地位。CO、碳氢化合物主要由小客车贡献,而大客车及各类货车是PM2.5、PM10及NOx的主要贡献来源。顺义区和朝阳区的污染物年排放量明显高于其他两区。基于功能区划分来讨论机动车排放特征并建立排放清单能为城市规划及污染防治提供有效途径。     

北京市农业机械排放因子与排放清单

利用车载排放测试技术对典型的联合收割机、拖拉机、农用运输车和农田建设机械实际工况下的尾气进行测试,建立了实际工况下农业机械的排放因子和2017年北京市农用机械排放清单.结果表明,不同的工作状态对农业机械尾气排放有较大的影响,怠速和行走时CO、NO_x、HC和PM排放趋于平稳;而切地和翻地模式下的波动较为明显.根据各类机械的分类和排放标准对排放因子进行细化,建立了较为完整的实际工况下的排放因子.根据农业机械排放因子和燃油消耗量计算出2017年北京市CO、NO_x、HC和PM的排放量分别是2 566.60、 1 239.29、 563.08和538.32 t.拖拉机、运输机械和联合收割机的污染物总量占CO、NO_x、HC和PM这4种污染物总量的98%、 95%、 95%和98%.因此,农用拖拉机、运输机械和联合收割机在农业机械污染减排中应作为重点控制对象.     

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.     

人为排放及气象因素对空气质量影响的定量分析——以疫情期间邢台市为例

选择河北省邢台市作为研究对象,将2020疫情作为一个极限管控措施下的极限减排实验情景,把2021疫情作为未来常态化疫情防控实验分析情景.与疫情前期对比,两次疫情期间臭氧浓度均有提升且2021疫情时期颗粒物浓度同样有提高,2020疫情时期其他污染物浓度均有不同程度的改善,而与2019历史同期相比,两次疫情期间臭氧浓度同样有升高现象,除此以外,2021疫情时期污染物改善较好.利用长短期记忆网络（LSTM）算法和空气质量预报模式系统（WRF-CMAQ）量化了两次疫情时期气象因素对于污染物浓度变化的影响,根据空气质量模拟法反推了不同污染物受人为影响的浓度变化.实验结果表明,LSTM算法在两次疫情期间的模拟均显示人为影响对污染物产生了负影响（降低了污染物浓度）且在总变化影响中占比较高,而CMAQ模式模拟结果中的气象因素影响占比远高于LSTM算法.CMAQ模式在两次疫情模拟中表现出了不同的结果,在2020疫情中人为影响占据了主导,而在2021疫情中,相比较2020疫情时期,除NO₂外,人类活动对其他污染物的影响均为正值（促进了污染物浓度升高）.     

透水铺装类型对径流重金属去除效能的影响机制

研究了不同类型透水铺装系统对径流重金属的去除效能和机制。在实验室搭建了3种典型透水铺装系统（陶瓷透水砖、透水沥青和透水混凝土）,研究了其对5种常见径流重金属（Cu、Zn、Cd、Mn、Ni）的去除效能和机制,并分析了不同降雨重现期（2,3,5年）对透水铺装系统去除径流重金属的影响。结果表明:3种透水铺装系统对5种径流重金属都有较好去除效果,其中陶瓷透水砖的去除效果最好,且去除效果最稳定。比较而言,陶瓷透水砖与透水沥青能够在短时间内降低重金属的浓度,透水混凝土达到吸附点位的速度较慢并有一定波动,特别是在不同降雨重现期下波动更加明显。在不同重现期下,各设施表现出不同性能,影响程度为2年＞5年＞3年,即整体在重现期为3年的降雨条件下有着较为优异且较为稳定的去除性能,而过大或过小的流量都会使透水铺装去除重金属的性能有所降低。     

北京城市副中心道路扬尘排放清单与控制情景

为了分析北京城市副中心区域道路扬尘排放现状和未来的控制情景,文章基于自下而上的方法建立的高分辨率道路扬尘排放清单,综合考虑路网密度、车流量、路面积尘负荷等相关参数变化趋势,分析2020和2025年道路扬尘的控制情景。结果显示,2015年城市副中心区域高速路、国道、省道、县道、乡道、城市道路积尘负荷分别为0.11、0.18、0.37、0.50、0.79和0.48 g/m~2,道路扬尘PM_(2.5)排放量为1 374 t,维持目前控制措施随着机动车活动水平增加,道路扬尘PM_(2.5)排放量逐年增加,2020年的排放量约为2015年的1.75倍,2025年排放量为2015年的2倍。通过源头控制减少尘土进入路面,并采取道路清扫、冲洗等控制措施后,积尘负荷显著下降。预测了未来年份的路网分布和车流量变化趋势,通过控制情景设置和类比法预测积尘负荷下降比例,到2020年道路扬尘PM_(2.5)排放量比2015年降低约23%,到2025年减少约43%。     

京津冀植被类型对典型城市夏季O3和PM2.5贡献

以京津冀地区BVOCs排放清单为基础,采用WRF-CMAQ模型模拟与情景分析相结合的方式研究了2018年7月京津冀地区BVOCs排放对O₃和PM_2.5浓度贡献,解析了北京、邯郸、承德、保定等典型城市不同植被类型BVOCs排放对O₃和SOA浓度的影响水平,并应用O₃和SOA生成潜势核算结果对模拟结果进行验证.结果显示,BVOCs排放对北京、邯郸、承德、保定O₃生成贡献率分别为30.19%、24.77%、35.56%、26.73%,对SOA生成贡献率为2.55%、3.32%、4.17%、3.59%;北京、承德的乔木与果园BVOCs排放对O₃和SOA浓度贡献最大,邯郸、保定的草地与庄稼BVOCs排放对O₃和SOA浓度贡献最大;数值模拟结果与O₃、SOA生成潜势表征的潜在影响基本符合.     

基于多模型和多源数据的京津冀地区BVOCs排放清单

为系统研究京津冀地区天然源挥发性有机物(BVOCs)排放量及时空分布特征,基于蓄积量产量、土地利用遥感解译数据、MEGAN模型,计算获得了2018年京津冀地区各区县BVOCs排放量及排放组成.结果表明,基于蓄积量产量、遥感解译和Megan数值模型的2018年京津冀地区BVOCs排放总量分别为74.14万t,84.48万t和77.73万t.北京、天津和河北平均排放总量分别为11.8万t、3.2万t和63.7万t;异戊二烯、单萜烯和其他VOCs平均排放量分别为29.19万t、22.58万t和27.41万t,林地、耕地和草地占比分别为68.42%、23.07%和3.89%.从时间分布来看,京津冀地区BVOCs排放呈显著单峰型,其中夏季排放最高,达到52.64万t,占全年总排放量的66.64%,而冬季平均排放量最低,仅有1.59万t,占全年总排放量的2.01%.从空间分布来看,基于多源清单的BVOCs空间分布均呈现出北高南低的趋势,高排放地区沿太行山脉及燕山山脉走势较为明显,这些地区主要以林地草地排放为主,而冀东南平原地区主要以耕地排放为主.从方法差异来看,基于遥感解译的光温模型获得的排放量相...