崇明岛中长期碳排放预测及其影响因素分析

为更好地推动崇明低碳生态岛的建设,在应用以自下而上的部门法为基础的区域范围温室气体排放评估核算方法,全面核算崇明岛能源消费及温室气体排放现状的基础上,应用LEAP模型,通过情景分析预测崇明岛中长期能源消费需求以及温室气体排放水平,并进一步应用对数平均指数法(LMDI)对影响崇明岛未来温室气体排放的主要因素进行了定量分析。研究表明:参考情景下,崇明岛能源消费总量从2010年的101万吨标煤增加到2050年的533万吨标煤,净碳足迹从2010年的238万吨CO2e增加到2050年的579万吨CO2e。崇明岛能源消费需求和碳排放增加的主要驱动因素是未来的经济发展、人口增长和生活水平的提高,但是通过一系列的优化,尤其是能源结构的变化和能耗强度的下降,减排情景下,崇明岛能源消费总量有可能在2039年左右达到峰值,并有望在2050年左右实现"零碳岛"的长期发展目标。结合定量分析的结论,进一步提出了实现崇明岛低碳发展中长期目标的可能性和重点发展领域。     

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%。     

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。     

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。     

常州老运河氨氮污染调查分析

根据2009年常州市老运河及支流（污染企业）的水体污染物调查资料,分析了老运河的水质状况,并计算了各河段的氨氮通量。由氨氮通量确定各支流（污染企业）的氨氮贡献。结果表明,关河西段对老运河全程氨氮浓度上升的贡献率最高,占38.9%,其次是凤凰河,江苏新亚化工有限公司对老运河全程氨氮浓度上升的贡献率占9.2%,其余污染企业对老运河的氨氮贡献率均甚小。最后在分析主要支流污染来源的基础上,提出了防治水污染的相应对策和建议。     

金水河流域矿物元素生物地球化学交换模式

通过对金水河流域矿物元素生物地球化学交换模式的研究,得到以下结论：（1）在不同空间位置的矿物元素对河水的水质贡献率不相同。河水成分贡献主要来源于硅酸盐风化,在金水河流域生态系统不同空间位置矿物元素对河水水质贡献率方程为：YRiverwater=0.242＋0.203 XRain＋0172 XLitter＋0.471 XSoilwater（r2=0.55）。（2）固-液相界面（土壤-土壤水溶液）离子交换过程拟合表明：离子交换过程符合二、三次曲线模型。（3）区域内碳酸盐岩含较少的Na＋和K＋,且受酸雨等影响。Na＋在土壤-土壤溶液之间的分配行为可能加重土壤盐碱化的趋势。土壤和枯枝落叶层HCO3-和TDS值均处于稳定的范围内。（4）输入性污染分析表明,流域内土壤基本表现出物理性质改善;但却表现出贫养化和生物地球化学性质恶化的极化趋势。人为活动输入污染物影响显著,在全球变化背景下,酸雨和干旱加剧了水溶液组成的变化。     

滇西北剑湖沉积物磷形态、空间分布及释放贡献

采用连续分级提取法提取了剑湖沉积物中弱吸附态磷(NH_4Cl-P)、可还原态磷(BD-P)、铁铝氧化态磷(NaOH-rP)、有机质结合态磷(NaOH-nrP)、钙结合态磷(HCl-P)和残渣态磷(Res-P)6种形态的磷,并对表层(0~10 cm)沉积物磷形态水平空间分布、沉积柱芯(0~75 cm)磷形态垂向空间分布和释放贡献特征进行了分析.结果表明:表层沉积物6种磷形态平均含量差别较大,其含量由高到低排序为HCl-PRes-PNaOH-rPNaOH-nrPBD-PNH_4Cl-P;HCl-P含量是NH_4Cl-P的72倍,3种稳定磷形态(HCl-P、Res-P和NaOH-rP)含量是3种潜在可移动磷形态(NaOH-nrP、BD-P和NH_4Cl-P)含量的6.5倍.NH_4Cl-P、BD-P、NaOH-nrP和NaOH-rP含量的变异系数明显高于HCl-P和Res-P含量的变异系数.尽管表层沉积物6种磷形态的水平空间分布特征不尽相同,4条主要入湖河流入湖口区6种磷形态含量平均值之和是湖周浅水区的1.40倍,但能指示出入湖河流是外源磷污染物输入的主要通道.虽然沉积柱芯6种磷形态垂向空间分布特征各异,6种磷形态入湖口区表层平均含量分别是底层的1.60、1.87、1.87、1.61、1.18和1.15倍,其他湖区表层平均含量分别是底层的1.18、1.34、1.39、1.41、0.97和0.83倍,但除HCl-P和Res-P在其他湖区为随深度增加而缓慢递增外,基本上能反映出6种磷形态含量在入湖口区随深度增加而递减的程度都远强于其他湖区.外源磷输入和人为活动影响是3种潜在可移动磷形态和NaOH-rP的主要因素,流域地质背景是HCl-P和Res-P的主要影响因素.6种磷形态在入湖口区快释放贡献率多为负值,表示以滞留状态为主,慢释放贡献率全为正值,表示都为释放状态,滞留贡献最大和释放贡献最大的都是NaOH-rP;其他湖区快释放贡献率和慢释放贡献率多为正值,表示都以释放状态为主,NaOH-rP释放贡献最大,Res-P滞留贡献最大.     

基于正定矩阵分解的傍河水源地土壤重金属污染源分析

以宁夏吴忠市金积傍河水源地为研究对象,在综合分析水源地区内土壤介质特征基础上,在水源地区域范围内采集了15个土壤样品,分析了区域范围内土壤重金属砷、镉、铬、铜、铅、镍、锰等7个因子空间分布状况,采用正定矩阵分析方法定性识别土壤重金属来源及各项来源空间污染贡献率。结果显示,金积水源地土壤重金属含量均未超过国家土壤环境二级标准,低于区域土壤背景值,其中土壤重金属污染受自然来源总贡献率为34.1%,受工业污染影响来源贡献率26.2%,受农业污染影响来源贡献率21.1%,受畜禽养殖粪便堆放及施肥作用影响的贡献率为18.6%。污染来源及其污染贡献程度分析结果为水源地供水安全和环境保护提供了重要的科学依据。     

基于增强回归树的城市PM2.5日均值变化分析:以常州为例

利用2014年12月至2015年11月常州市区6个国控监测站空气污染物浓度逐时数据,分析了PM_(2.5)浓度季节变化特征,采用增强回归树模拟分析了PM10、4种气态污染物和7个气象因子对ρ(PM_(2.5))日变化的贡献.结果表明,常州市区PM_(2.5)污染季节差异明显,冬季污染严重且持续时间长,夏季污染较轻.四季ρ(PM_(2.5))空间分布特征存在一定差异,但各季内不同监测站差异较小.增强回归树对ρ(PM_(2.5))日均值进行模拟和验证得到,训练数据的相关性为0.981,交叉验证的相关性为0.957.此外,模拟值与实测值的标准化平均偏差为1.80%,标准化平均误差为10.41%,可见模型拟合效果较好.PM10、气态污染物、气象因子和区域输送及扩散这4种影响类型对全年ρ(PM_(2.5))日均值差异的贡献率分别为23.4%、28%、36.2%和12.6%,表明在对ρ(PM_(2.5))日均值差异的影响上,气象因子二次形成一次源区域输送及扩散.在对ρ(PM_(2.5))日均值差异贡献率大于5%的因子中,ρ(PM_(2.5))日均值与PM10、相对湿度、CO和O3正相关,与温度、SO2和混合层高度负相关,与大气压和NO2关系较复杂.区域输送及扩散方面,东南风向、偏西风向和偏北风向等上风向周边城市的污染物输送对常州市区PM_(2.5)污染存在较大的负面影响.     

2013-2015年上海市霾污染事件潜在源区贡献分析

统计分析2013-2015年上海市每个月不同空气质量等级天数比重,根据HYSPLIT（Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory）后向轨迹模型对3年内的12月份影响上海地区的污染气团进行了综合聚类分析和逐年聚类分析.在综合12次严重霾事件的后向轨迹基础上,结合上海实时公布的PM_2.5小时浓度资料,对潜在源贡献因子PSCF（Potential Source Contribution Function）和浓度权重轨迹CWT（Concentration-weighted Trajectory）进行分析与比较,研究重霾期间影响上海PM_2.5质量浓度的潜在源区及不同源区对PM_2.5质量浓度的贡献差异.结果显示,上海市3年期间12月份霾颗粒物外来源主要输送渠道为西北路径和北方路径,源自于西北方向的气团比重占总气团的50.4%,北方向的气团几乎都经过海洋后进入上海地区.影响上海地区PM_2.5质量浓度的潜在源区主要分布在安徽、江苏和山东地区,此外江西北部、浙江北部、河北南部及山西少部分地区也对重霾事件中的污染物颗粒有一定程度的贡献.