2016—2018年北京城市湿地遥感监测分析

为全面了解北京城市湿地的现状及近年来的动态变化情况，利用高分辨率卫星遥感数据，综合运用GIS技术与景观生态学方法，定量分析了北京市6环内的湿地空间格局。结果表明，北京6环内城市湿地以河流湿地和湖库湿地为主；2016—2018年间湿地面积有所下降，2年间减少了126.58 hm²，主要转化为草地，少量转化为建设用地和林地；由于城市外围的开发建设强度较大，5-6环湿地被侵占面积相对较大，而4环内湿地面积的波动较小；2016—2018年，北京城市湿地的斑块密度增加，平均斑块面积有所减小，表明湿地斑块随时间变化呈破碎化的趋势，且从城市中心向城市边缘，湿地斑块的破碎化程度增强。     

阿什河丰水期氮污染特征及其来源分析

对阿什河丰水期典型时段进行采样监测,研究了阿什河氮的污染特征,并采用稳定氮同位素示踪技术,解析了河水中氮的来源。结果表明:阿什河丰水期氨氮总的来说浓度较低,总氮的浓度较高,溶解态的硝酸盐氮对总氮的贡献较大。阿什河22个采样点δ15N-NO3-值集中分布在1.94‰~3.27‰、4.62‰~7.80‰、8.38‰~9.89‰、15.17‰~15.35‰4个区间。经分析上游部分点受大气沉降和人工化肥影响较大,部分点受畜禽养殖和生活污水的影响;中游主要受人工化肥影响较大;下游主要受土壤有机氮和工业污水的影响。无论从氨氮、总氮和硝酸盐氮的污染特征,还是从氮素的来源解析中,均体现出降雨造成的非点源氮污染对阿什河的影响。     

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.     

北京市秋冬大气污染传输特征遥感研究

综合地基遥感、卫星遥感与地面监测数据对北京市2016年10月—2017年3月的污染来源及传输特征进行分析,并结合气象数据对污染形成的气象条件进行研究.结果表明,冬季重污染发生频率最高,2016年12月和2017年1月发生频率均超过30%.平缓型污染以本地来源为主,单峰型和多峰型污染由本地污染与区域传输共同导致.平缓型和单峰型本地污染集中在北京中南部,多峰型扩散至全市.区域传输方向均以西南为主,单峰型和多峰型存在东南传输.单峰型以1次传输为主,多峰型均为多次传输.传输层的高度差异较大,但均在0.3～0.5 km高度存在低空传输层,并且存在高于1.0 km的高空传输.平缓型、单峰型和多峰型污染的垂直延伸高度分别为0.5、0.7和1.0 km.研究污染发生时的气象条件,发现污染发生时风向均以西南风为主,发生频率高于60%,其次为东南风.相对湿度和消光系数随污染等级提升逐渐升高,当相对湿度高于70%时,多峰型污染消光系数高于2.0 km~(-1)的频率达到63.33%.3种类型污染发生时的逆温频率均高于75%,高强度的贴地逆温是造成本地污染的成因之一.     

北京大气PM2.5遥感监测业务化方法探讨

为探索卫星遥感监测大气ρ(PM_2.5)业务化方法,以北京为例,利用2013年MODIS卫星资料和北京35个地面自动监测站(下称自动站)的实时观测数据,以目前国内外应用最广泛的3种卫星反演大气气溶胶的方法——AOD(气溶胶光学厚度)、K_drya,0(气溶胶干消光系数)和R_a(气溶胶表观反照率)反演地面ρ(PM_2.5)的方法(分别称为AOD法、K_drya,0法和R_a法)为基础,结合地面ρ(PM_2.5)实测数据,建立了气溶胶反演参数与ρ(PM_2.5)统计关系,进一步测算了全市区域ρ(PM_2.5)的分布情况.结果表明:3种方法都具有较高的反演精度,其获取的全年ρ(PM_2.5)与地面实测数据的相关系数分别达到0.80、0.81和0.85,其中R_a法结果精度最高.从季节来看,R_a法在除夏季外的其他季节与地面监测数据相关系数都在0.70以上,优于其他2种方法.建议在春、秋、冬三季以R_a法,夏季以AOD法或K_drya,0法为基础进行北京PM_2.5业务化遥感监测.基于R_a法探讨了在2013年11月20—23日区域性大气重污染过程中北京PM_2.5区域分布特征和变化过程,卫星反演结果相对误差低于20%,直观地反映了区域大气颗粒物污染的时空分布规律.研究显示,三者都可以用来反演北京地区ρ(PM_2.5),其中R_a法最简便易行,尤其适用于业务化遥感监测.      

京津冀一次污染过程的星地同步动态监测分析

京津冀地区大气污染监管逐渐走向区域联防联控模式,卫星遥感可实现大范围实时动态监测,地基监测能够获取精细的网点信息.结合卫星和地基数据,可对区域污染的生消过程进行三维立体的跟踪.本文通过综合分析卫星遥感数据、地面PM_(2.5)浓度数据、激光雷达垂直污染监测数据以及气象数据,分析了2018年3月8～10日京津冀区域污染的形成过程、传输路径、影响范围以及气象因子变化.结果发现,本次污染覆盖范围面积达20万km~2左右,区域内以四级中度污染为主,区域间的污染传输过程非常典型. 3月8～9日北京-保定偏南风频率为50%左右,冀南部分地区到达100%,在持续偏南风作用下,北京-保定一带空气质量由一级优迅速升至四级轻度污染,气溶胶光学厚度高值区由京津冀南部的邯郸-邢台西部山前推至北部燕山前. 3月10日该区域转以弱偏北风为主,湿度明显升高,京津冀南部形成污染辐合,污染重心南移至邯郸-邢台东部;午后,北京转偏东风,空气质量由东向西递次转好.从激光雷达垂直观测结果看,重污染期间北京地区污染层主要出现在1 000 m以下.近地面800 m以下,1 200～1 500 m多次出现双逆温层,且逆温强度高达4～7℃,非常不利于污染物垂直扩散.由此可见,在区域能源消耗和污染排放量依旧很大的背景下,一旦气象条件转差,很容易形成区域性重污染.     

北京建筑施工裸地时空变化及扬尘污染排放

近年来北京城市格局逐步调整,伴随城市扩张与功能疏解,大规模建设工程使建筑施工裸地广泛分布于城市内部,施工扬尘带来的颗粒物污染已经成为影响空气质量的重要因素.选取北京平原区为研究区域,遥感反演了2013~2017年的建筑施工裸地,并分析了其时空分布特征.结合地面颗粒物浓度进行相关性分析,探讨城市建筑施工裸地对空气质量的影响.在此基础上,估算北京平原区2013~2017年建筑施工裸地的扬尘排放量.结果表明,北京建筑施工裸地沿中心城区向四周辐射,呈现出环形的带状分布,以城乡结合部最为集中.2013~2017年建筑施工裸地面积呈现先减后增的变化趋势,2015年后重心向东南偏移,逐步呈现出不均衡的分布特征.建筑施工裸地面积与PM10呈正相关,23个地面自动监测站点的相关系数均在0.80以上.2017年北京平原区建筑施工裸地颗粒物排放量核算结果如下:TSP排放量为39.5×10~4t、PM10排放量为19.4×10~4t、PM_(2.5)排放量为4.0×10~4t.单元网格的建筑施工裸地颗粒物排放强度向两级化发展,建筑施工裸地的局部集中导致高污染单元网格排放强度进一步增大.以标准化的PM10网格排放量为依据,将北京平原区分为低污染排放区、较低污染排放区、中污染排放区、较高污染排放区及高污染排放区5个级别,分级管控可以更有效地减轻扬尘污染影响.     

2015～2017年北京及近周边平房燃煤散烧及其污染排放遥感测算

利用2015~2017年8~9月2 m级高分辨率遥感影像，对北京市平原区平房面积和分布进行遥感监测，其中2017年增加北京周边地区（廊坊、保定）的监测，获取平房信息，并利用平房采暖面积调查、燃煤量入户抽样调查等技术手段，估算了北京及周边地区平房燃煤总量，同时结合排放因子，测算了燃煤PM_2.5、SO₂、NO_x的排放量.结果表明2015~2017年，北京市平原区平房燃煤量大幅度下降，燃煤总量下降了75%，煤改电（气）措施效果显著.现阶段（2017年）北京城六区、南部平原城乡地区基本实现"无煤化"，燃煤散烧主要集中在北部平原区，其中昌平、顺义区燃煤量均超过30万t，平谷、延庆区的燃煤量在15万t以上.从空间分布来看，2015年燃煤量空间呈环状分布，2016年呈半环状，燃煤集中在位于环面区域的昌平、顺义、通州、大兴区.2017年各区平房燃煤所产生的大气污染物排污量差别明显，其中昌平区的SO₂和NO_x排放量最高，分别为1113.3 t和279.2 t.2017年保定、廊坊市煤改清洁能源工作初见成效，但燃煤总量依然较大，煤质差、使用方式粗放，燃煤强度由北至南逐渐增大.保定、廊坊市平原区燃煤量分别约为1043万t和407万t.保定市近郊村庄燃煤量普遍较少，北市、南市和新市区村庄燃煤量均低于5万t.廊坊市平原区燃煤量空间分布较为平均，其中文安县平原区燃煤量最多，为69万t，大厂回族自治县燃煤量最低.     

北京市农业大棚冬季燃煤散烧污染排放估算

选取北京农业种植的典型区域,使用高分辨率影像对2013年冬季、2014年夏季及2014年冬季的三期农业大棚进行了精细化提取,分析了污染物空间分布特征.在此基础上,通过现场调查的方式获取了蔬菜、瓜果、水果、花卉以及其他类五种不同种植类别农业大棚的燃煤系数,估算了北京市典型区农业大棚的燃煤散烧量及污染物排放量.结果表明:以面积为衡量指标,北京市农业大棚主要集中在城乡结合部,南部区域量多面广,而北部区域分布集中、规模较大,受城市扩张影响,农业大棚呈现重心向外转移的变化趋势.选取大兴、通州、昌平以及海淀4个区作为典型区,通过实地调查发现其他类农业大棚燃煤系数最大,达到15.0 kg/(m2·a),瓜果、水果、蔬菜及花卉燃煤系数依次为8.2、3.5、3.4及1.7 kg/(m2·a).北京典型区农业大棚燃煤量为3.4×104 t,全市农业大棚的燃煤总量约为5.2×104 t.结合农业大棚活动水平与污染物排放因子估算2014年北京市农业大棚燃煤散烧的PM₁₀、PM_2.5、NO_x及SO₂排放量分别为623.7、516.2、98.3及184.0 t.将2013—2014年冬季持续存在、夏季未被拆除的大棚定义为长期持续性大棚,核算发现,长期持续性大棚PM₁₀、PM_2.5、NO_x及SO₂排放量分别为399.7、482.9、76.1及142.5 t.