北京市发展CNG汽车的条件与前景分析

北京市汽车排放污染物贡献率已达到：HC73.5％，CO63．4％，NOx46％。用CNG代替汽油作汽车燃料，可使CO减少97％、HC减少72％、NOx减少39％、CO2减少24％、SO2减少90％。建立CNG加气站和CNG汽车改装这两个CNG应用关键问题在技术上、经济上都是可行的。北京市CNG燃料来源有保障。北京市车辆都比较适合使用CNG气体燃料。北京有很强的CNG汽车产业科技力量。对北京市当前发展CNG汽车产业提出了一些建议。     

北京南部城区PM2.5中碳质组分特征

为了解《大气污染防治行动计划》实施后北京市大气PM_2.5中碳质组分特征,于2017年12月至2018年12月在北京污染较重的南部城区进行了PM_2.5连续采样,对其中的有机碳（OC）和元素碳（EC）进行了全面研究.结果表明,北京大气PM_2.5、OC和EC浓度变化范围分别为4.2~366.3、0.9~74.5和0.0~5.5 μg ·m^-3,平均浓度分别为（77.1±52.1）、（11.2±7.8）和（1.2±0.8）μg ·m^-3,碳质组分（OC和EC）整体占PM_2.5的16.1%.OC质量浓度季节特征表现为：冬季[（13.8±8.7）μg ·m^-3] > 春季[（12.7±9.6）μg ·m^-3] > 秋季[（11.8±6.2）μg ·m^-3] > 夏季[（6.5±2.1）μg ·m^-3],EC四季质量浓度水平均较低,范围为0.8~1.5 μg ·m^-3.二次有机碳（SOC）年均质量浓度为（5.4±5.8）μg ·m^-3,四季贡献比例范围为45.7%~52.3%,年均贡献为48.2%,凸显了二次形成的重要贡献.随污染加重,尽管OC和EC贡献比例均降低,但浓度水平却成倍升高,OC和EC浓度在严重污染天分别是空气质量为优天的6.3和3.2倍.与非供暖时段相比,供暖时段PM_2.5、OC和SOC浓度分别增加了14.4%、47.9%和72.1%,体现了OC对供暖季PM_2.5污染的重要贡献.PSCF分析表明,位于北京西南的山西省和河南省部分区域是PM_2.5和OC的主要潜在源区,且PM_2.5潜在源区更为集中;EC的PSCF高值（>0.7）区域较少,主要位于北京南部,如山东省和河南省部分地区,且北京市及周边地区贡献明显.     

珠江口夏季海陆源有机碳的模拟研究——分布特征、贡献比重及其迁移转化过程

基于经过验证的三维水动力-水质模型,对珠江口夏季有机碳进行海陆源区分,并对海陆源有机碳的分布特征、贡献比重及其通量过程进行研究.结果表明,水平方向上,珠江口夏季陆源（海源）有机碳浓度从口门到外海逐渐降低（升高）,在表、底层海水中平均浓度分别为1.45和0.87mg/L（0.97和1.05mg/L）;垂直方向上,在层化水域陆源（海源）有机碳浓度从上到下逐渐递减（升高）,在非层化水域海陆源有机碳浓度垂向分布较为均匀.珠江口夏季海源有机碳贡献率表层海水低于底层海水,平均贡献率为48.26%,沿向海方向海源有机碳贡献率逐渐增加--从内伶仃洋水域的4.43%逐渐提升到外伶仃洋东侧水域的81.20%.珠江口水动力条件复杂,在径流、潮汐、季风等因素的作用下陆源有机碳向海输送且向海输送量逐渐递减;海源有机碳在不同水域动力输送特征不同,西南水域向海输送,向海输送量逐渐递增;东北水域向岸输送,向岸输送量逐渐递减.陆源有机碳生化反应活性较弱,只有小部分被生化过程消耗,其迁移转化主要由沉降过程控制,而海源有机碳的迁移转化,则由口门的动力输送过程主控向外海的生化耗碳过程主控过渡.此外,海源有机碳沉降作用明显低于陆源有机碳,生化作用明显高于陆源有机碳.     

典型西南工业城市春冬季PM2.5来源与潜在源区分析——以柳州市为例

为了揭示柳州城区春冬季PM_2.5的来源及其潜在源区分布和贡献,利用2018年24h自动监测数据和气象数据对柳州市大气污染物浓度变化特征进行了分析,并且使用后向轨迹模型（HYSPLIT）对春冬季柳州市PM_2.5逐日72h气流后向轨迹和前向轨迹进行聚类分析,同时结合潜在源贡献因子分析法（WPSCF）和轨迹浓度权重法（WCWT）对其潜在源区和浓度贡献进行了分析.结果显示,（1）在研究期内,不利的主导风向和工业区布局导致研究区PM_2.5在春冬季污染较严重,且工业源和交通源是其主要本地来源;（2）春冬季PM_2.5高值主要来源于西北和东南方向,其中,西北向PM_2.5主要来源于本地排放,且浓度在空间上呈现西高东低的趋势;（3）春季后向轨迹PM_2.5浓度整体大于冬季,春冬季中对柳州市PM_2.5影响最大轨迹均来自东部的短距离输送,而来自西北的气流轨迹输对PM_2.5贡献最低.春冬季柳州市大气PM_2.5通过气流传输对贵州地区大气环境有较大影响;（4）春季,柳州市PM_2.5的主要潜在源区分布在广西东南部、广东中西部、南海沿岸海域、湖南中部、江西西北部、湖北东部及安徽西北部;冬季,主要分布在广西东南部、广东西南部和南海沿岸海域.     

2018年秋冬季长江三角洲区域PM2.5污染来源数值研究

使用WRF-Chem和WRF-FLEXPART模式定量研究了2018年秋冬季,尤其是在明显冷空气影响时的长江三角洲PM_2.5来源贡献.结果表明：2018年秋冬季长江三角洲以外的跨区域输送对长江三角洲PM_2.5的贡献占15.9%,长江三角洲内部排放贡献占84.1%,长江三角洲区域内部排放及污染相互传输的影响比长江三角洲外跨区域输送的影响更为显著.而在冷空气影响时段中,跨区域输送对长江三角洲PM_2.5的贡献率为33.1%,约为整个秋冬季长江三角洲外部跨区域平均输送贡献率的2倍,输送影响更为明显;输送对长江三角洲三省一市的贡献为46.2%~56.2%,其中跨区域输送的贡献10.2%~38.6%,也明显大于各自秋冬季的平均水平.在冷空气影响时段,长江三角洲四座重点城市（上海、合肥、南京、杭州）的污染潜在输送路径主要以中东路为主;上海、南京受到长江三角洲以外的污染潜在贡献较多,超过30%;杭州受到长江三角洲以外的污染潜在贡献较少,为16.1%.     

大气颗粒物中元素碳的直接测定

对原来用元素分析仪测定大气颗粒物样品中有机碳、元素碳的方法[1 ] 进行改进 ,将差减法间接测定元素碳改为一步直接测定元素碳。有机碳、元素碳的测量标准偏差的平均值分别为 0 35 %、0 34% ,提高了元素碳的测量精度 ,同时避免了误差传递 ,解决了差减法测定元素碳时出现负值的情况。     

和田绿洲沙尘暴物质输送路径及其对大气环境质量的影响

为了研究来自不同方向的沙尘暴对和田绿洲大气环境质量的影响，本文利用HYSPLIT后向轨迹模型和NCEP的GDAS全球气象要素数据，将和田绿洲西北部的墨玉县城作为模拟受点（37.26°N，79.72°E），计算2016年1月1日—2018年12月31日发生的每一次沙尘天气期间逐日18：00（世界时）36 h后向气流轨迹，轨迹计算起始高度设置为500 m，并结合相应的PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO、O₃浓度监测数据进行聚类分析，研究抵达该地区的沙尘暴的主要移动轨迹和污染物输送路径.同时，运用潜在源贡献因子分析法（PSCF）和权重污染轨迹分析法，分析了沙尘暴期间不同气流轨迹对墨玉县污染物浓度的影响，识别大气污染物的潜在源区，揭示不同源区对污染物浓度的贡献差异.结果表明，影响和田绿洲（墨玉县）的沙尘暴主要来自西北（WN）、北（N）、东北（EN）和东（E）4个方向；其中，来自东部的沙尘天气频率最高（60.2%），但主要以浮尘天气为主；扬沙和强沙尘暴主要来自西部方向，54.48%的强沙尘暴和38.53%的扬沙来自西和西北方向.不同沙尘源区和不同传输路径上的沙尘气溶胶对和田绿洲大气环境的影响不一样.沙尘天气期间，大气PM_2.5和PM₁₀的平均浓度相当于无沙尘天气期间的3~5倍，但对SO₂、NO₂、CO、O₃质量浓度的影响不大；由西向东和由北向南的沙尘暴对墨玉县PM_2.5和PM₁₀质量浓度的贡献率最大；由东向西的沙尘暴由于路过和田市和洛浦县等工业污染源区，此簇沙尘暴气团将该区域SO₂、NO₂、CO等污染颗粒携带到墨玉县，因此，东-东南（E-ES）方向的沙尘暴对SO₂、NO₂、CO的贡献率分别为15.56%、20.55%和21.57%.本文定量印证了沙尘暴对和田绿洲大气环境质量的影响，可为绿洲区沙尘暴研究提供参考.     

淮海经济区核心区污染排放对重点区域城市PM2.5贡献研究

基于WRF-CMAQ空气质量模型，采用开关污染源排放的敏感性试验方法，定量分析了淮海经济区核心区污染排放对京津冀区域、"2+26 "大气污染传输通道城市、汾渭平原地区和长三角区域PM_2.5的贡献.结果表明，对京津冀区域，污染贡献比例最大值出现在10月份，同时对不同城市的贡献值在10%以内变化；对" 2+26"大气传输通道城市，影响的时空差异变化明显，其中对聊城市、菏泽市和济南市的贡献值均超过了10%；对汾渭平原地区的贡献总体较弱，最大贡献值低于5%；对长三角区域，贡献值在不同城市间的时空差异变化明显.考虑到淮海经济区地处京津冀和长三角过渡地带，且对京津冀和长三角区域PM_2.5影响较大，建议尽快将淮海经济区核心地区纳入国家大气污染重点控制区.     

特朗普“去气候化”政策对全球气候治理的影响

美国特朗普政府宣布退出《巴黎协定》是当前全球气候治理中最受舆论关注的问题,对事态发展趋势的判断和事件影响的评估是最为亟需的。本文系统分析了特朗普政府上任后推行的一系列"去气候化"政策,以及其退出《巴黎协定》的主要动因和可能形式,同时量化评估了这些内政外交的"倒退"对美国实施国家自主贡献目标以及全球气候治理格局的实质影响,并据此提出了中国应对全球气候治理新形势变化的对策和建议。研究表明,特朗普政府"美国优先"的能源政策根植于复兴制造业和加大基础设施投资的经济利益动机,随着特朗普"去气候化"进程持续发酵,诸多气候政策面临存续风险,美国实施国家自主贡献将面临严峻挑战,"倒行政策"将有可能使美国温室气体排放出现反弹。如果不考虑中、高危气候政策,美国2025年温室气体排放也仅能相对2005年下降11.0%—14.9%,距离下降26%—28%的国家自主贡献目标相去甚远。同时,特朗普政府拒绝继续履行向发展中国家提供气候资金支持的义务,将有可能导致绿色气候基金拖欠资金总额上升117%,并进一步挫伤全球低碳投资的信心。没有美国的全球气候治理3.0时代将呈现出新的复杂特征,并不可避免地造成减排、资金和领导力缺口的持续扩大,也不排除后续会出现消极的跟随者,整体进程将可能进入一个低潮周期。虽然国际社会对中国引领全球气候治理充满期待,但中国仍应审慎对待,长远谋划应对气候变化的内政外交战略,而不应将"气候举旗"看作是一蹴而就的短期策略,对各种要求中国发挥"领导作用"的说法保持清醒头脑。在今后气候谈判中,美国仍有较大可能会二次"要价",中国作为排放大国的压力依然不容小觑,中美气候关系需要再定位。     

常州市臭氧污染传输路径和潜在源区

利用NCEP全球再分析资料和HYSPLIT4模式,计算了2013—2015年常州市臭氧(O_3)超标日的气流后向轨迹。结合聚类分析方法和常州市PM2.5、PM10、SO2、NO2、O_3数据,分析了O_3超标日不同类型气团来源对各污染物浓度的影响,并利用引入权重因子后的潜在污染源贡献函数分析了影响常州市O_3超标的潜在污染源区分布特征。结果表明:常州市O_3超标期间易受到东南和西南方向气流影响,其中从东海和黄海途经浙江东北部、上海、江苏南部等地的东南气流占比达50%以上。自内陆途经黄山-湖州-宜兴到常州的气流对应的O_3平均质量浓度最高,为116μg/m3。自山东经枣庄-宿迁-淮安-泰州-苏州-无锡到常州的气流对应的O_3平均质量浓度最低,为78μg/m3,但该气流对应的SO2和NO2平均值为各聚类中的最高。影响常州市O_3的潜在污染源区主要在常州周边200 km以内的区域,且集中在从南京至上海的长江下游沿线区域和杭州湾区域;其中太湖湖区为重点污染源源区之一。O_3超标日影响常州NO2的潜在污染源区主要集中在江苏南部、浙江东北部和上海3个区域,太湖周边的常州、无锡、苏州和湖州等几个临近城市为潜在的重点污染源区。与影响常州O_3的WPSCF高值区相比,影响NO2的高值区分布范围更大、距离更远。影响常州O_3的潜在污染源区分布,与长江三角洲地区人为源大气污染物的高排放区域较为一致,说明长江三角洲地区的O_3污染与本区域的人为源大气污染物排放有着极为密切的关联。