不同类型建筑垃圾堆场大气降尘中水溶性离子污染特征

为了解建筑垃圾长期堆放产生的扬尘对大气的影响,选择北京市两个拆迁建筑垃圾堆放场,于2019年夏季、秋季进行降尘连续采样.共收集拆迁原地堆放有效降尘样品11个,异地集中堆放有效降尘样品11个,利用离子色谱法对大气降尘中水溶性离子组分及质量浓度进行分析.结果表明：阳离子中质量浓度最高的是Ca²⁺,其次是K⁺,NH₄⁺浓度最低;阴离子中质量浓度最高的是SO₄^2-,其次是Cl^-,NO₃^-最低,降尘样品呈碱性.建筑垃圾拆迁原地堆放场地Ca²⁺、Mg²⁺、SO₄^2-、Cl^-、Na⁺、NH₄⁺平均浓度高于异地集中堆放场地对应各离子浓度.拆迁原地堆放场地中Ca²⁺、SO₄^2-、Na⁺、Cl^-受局地风向影响较大,空间分布情况与风向扩散趋势大致相同;异地集中堆放场地各离子浓度高值区域分布较原地堆放远,Ca²⁺、K⁺、SO₄^2-、Cl^-、Mg²⁺这5种离子空间分布与次主导风向较为相符.同时,两个场地水溶性离子平均浓度与距建筑垃圾堆放地的距离有一定的关系,采样点在距堆放中心200 m范围之内离子平均浓度最大,总体来说,距离堆放中心近的采样点位离子浓度高于距离较远的采样点位离子浓度.     

2015-2019年成渝城市群臭氧浓度时空变化特征及人口暴露风险评价

近年来O₃污染给人类健康带来了很大威胁.本文利用2015—2019年中国环境监测总站的O₃地表监测数据,通过Global Moran''s I和Getis-Ord G^*指数等方法,分析了成渝城市群O₃浓度的时空变化特征,并利用空间插值和LandScan人口格网分布数据,基于人口暴露风险模型对该地区的O₃人口暴露风险进行了评价.结果表明：①2015—2019年成渝城市群O₃浓度总超标比例为6.9%,年际变化呈先上升后下降趋势,逐月变化呈"双峰型",5月和8月达到峰值,12月最低,季节变化表现为夏季>春季>秋季>冬季,日变化呈"单峰型",8：30左右开始升高,16：00左右达到峰值;②2015—2019年成渝城市群O₃浓度呈现出由成都及周边城市为污染中心向以成都市和重庆市为首尾的"带状"污染空间格局发展的趋势,且空间自相关性较强,逐步形成以成都市和重庆市为双中心的高浓度集聚特征;③2015—2019年成渝城市群平均O₃人口暴露风险指数处于较低风险,但空间分布差异较大,人口暴露高风险地区主要集中于成都市、内江市、自贡市、德阳市、泸州市北部及重庆市主城区,低风险地区主要集中于东西片区、绵阳市北部及成渝城市群边界,中部高风险区域有向西南方向转移的趋势,重庆市南部有高风险向极高风险转化的趋势,同时,成都市和重庆市存在显著的高风险指数集聚特征.     

中国三大城市群PM2.5浓度非线性变化分析

以三大城市群为研究区,基于PM_2.5浓度数据,利用ITA和Beast方法定量分析PM_2.5时间序列的非线性变化过程.结果表明：①三大城市群PM_2.5污染程度下降明显,高浓度区域明显缩小;PM_2.5浓度空间极化程度降低,空间差异缩小.大多数地区的PM_2.5浓度都具有下降的趋势,但变化程度并不相同.京津冀PM_2.5浓度相较于长三角和珠三角,仍处于较高水平.②三大城市群PM_2.5浓度具有冬春季高、夏秋季低的季节变化特征.冬季与夏季PM_2.5浓度差异明显, PM_2.5浓度在夏季的收敛性大于冬季.PM_2.5浓度高的区域下降趋势明显,但珠三角的PM_2.5浓度下降趋势相较于长三角和京津冀不明显.③三大城市群PM_2.5浓度时间序列均具有显著下降趋势,且京津冀>长三角>珠三角;PM_2.5浓度在冬季下降趋势最大.PM_2.5污染等级越高,下降趋势越明显.④京津冀PM_2.5浓度时间序列趋势分量具有两个突变点,季节分量中具有一个突变点;长三角PM_2.5浓度时间序列的趋势分量和季节分量均无突变点;珠三角PM_2.5浓度时间序列的季节分量无突变点,趋势分量具有一个突变点.结果可为区域空气污染治理相关工作的开展提供科学的参考.