嘉兴双桥农场大气颗粒物的物理化学特征

为了对长三角地区大气污染进行防治和控制,了解长三角地区大气环境质量变化规律,有必要对其颗粒物的组成及特征进行分析,以揭示其形成机制。采用Partisal plus2025 型连续空气采样机在嘉兴双桥农场（长三角中心）进行采样,利用对采样样品化学分析的结果,分析了PM10、PM25的化学组成、质量浓度的分布特征及其相对关系。 PM25和PM10中19种无机元素质量浓度的总和约占其质量浓度的23%和25%,其中Al、Si、Ca是主要贡献元素;8种水溶性离子质量浓度总和约占PM25和PM10质量浓度的51%和43%,其中NO-3和SO2-4是主要贡献成分;有机碳的质量浓度约占PM25和PM10质量浓度的1612%和1743%,元素碳的质量浓度约占PM25和PM10质量浓度的1697%和1584%,可见该地区存在较严重的二次有机碳污染和元素碳污染。研究结果为揭示大气颗粒物的形成机制和对其污染进行防治和控制提供了基础性的研究数据。     

上海崇明岛近三年PM_(2.5)浓度变化特征与气象条件的关系

利用2011年1月~2014年2月上海崇明岛地区颗粒物(PM_(2.5)、PM_(10))的连续监测资料,研究了PM_(2.5)总体分布、季节变化、日变化及浓度频率分布规律,初步分析了逆温、相对湿度、风向风速等气象要素对颗粒物浓度的影响。结果表明:2011~2013年该地区PM_(2.5)平均值分别为24.7,33.6和28.3μg/m~3,均低于PM2.5的年平均浓度限值35μg/m~3,细粒子污染程度较轻。PM_(2.5)浓度日变化幅度不大,呈微弱的单峰型分布,9∶00左右达到一天中的最大值,15∶00左右达到最小值。PM_(2.5)浓度的季节分布特征明显,呈现出冬季春季秋季夏季,一般情况下5月份PM_(2.5)月均浓度值最高,8月份浓度最低。PM_(2.5)日平均浓度有57.9%达到国家空气质量一级标准,有93.4%达到国家空气质量二级标准,超标率为6.6%。对PM_(2.5)与各气象要素进行分析后发现:PM_(2.5)质量浓度在逆温层结稳定、风速小、高湿以及近地面盛行西北到西风这样的静稳天气条件配合高空西北方向上的外来污染物输送,容易造成高浓度的PM_(2.5)污染。     

基于多源遥感数据的中国PM2.5变化趋势与影响因素分析

基于长时间序列的遥感反演PM_(2.5)数据,采用Theil-Sen median趋势分析、Mann-Kendall、R/S和相关系数分析法,分析了1998～2014年我国PM_(2.5)时空格局、空间变化特征以及污染来源。结果表明:1998～2014年期间,最高只有24.67%的国土面积上,PM_(2.5)浓度达到世界卫生组织(WHO)的年平均准则值10μg/m~3的要求;PM_(2.5)浓度小于10μg/m~3地区主要是青藏高原、台湾、北疆,内蒙古北部和黑龙江西北部,年均PM_(2.5)浓度大于95μg/m~3的地区主要是南疆和华北平原。1998～2014年期间,全国61.84%的国土面积PM_(2.5)浓度呈上升趋势,平均上升了3.91μg/m~3,上升最大值为39.1μg/m~3。其中,呈显著上升的地区主要分布在中西部地区和华北平原,且未来部分地区仍呈增长的趋势。PM_(2.5)浓度上升的驱动因素包括自然因素与人类活动排放,其中,南疆的PM_(2.5)主要来自塔克拉玛干沙漠的沙尘气溶胶,而其他地区PM_(2.5)主要来自人类活动排放。     

长江经济带PM_(2.5)时空特征及影响因素研究

大气细颗粒物(PM_(2.5))因其对空气环境质量乃至人类健康的巨大危害而逐渐引起学者们的关注。本文以我国综合实力最强、战略支撑作用最为突出的区域之一——长江经济带为研究对象,基于城市级空气质量监测数据,运用地理学时空分析与GIS可视化方法探索并呈现了2015年长江经济带PM_(2.5)的时空分布特征及其演变规律;在此基础上,结合空间回归模型考察了PM_(2.5)浓度与区域城市发展之间的内在关系。结果表明,就空间特征而言,长江中下游地区PM_(2.5)污染较长江上游地区更为严重,长江北岸地区比长江南岸地区更为严重;PM_(2.5)高浓度集聚地带主要位于鄂皖苏大部分地区,与空气质量较佳的云南及其周边地区呈"对角"分布状态。长江经济带内城市间PM_(2.5)浓度存在着显著的正向空间自相关,且自相关性随距离增大而不断减弱,其门槛尺度约为900 km;在这一范围内,PM_(2.5)空间集聚效应较为明显。就时间特征而言,冬季PM_(2.5)浓度相对较高,春秋两季次之,夏季空气质量最好;各地区浓度分布在年初相对离散,后有所趋同。此外,PM_(2.5)与其他类型的大气污染物(如SO2、NO2、O3)浓度两两之间均存在着显著的正相关性,暗示大气污染物从原发污染演变为二次污染,形成恶性循环。空间回归分析结果表明,PM_(2.5)污染随经济发展水平的提高呈现先上升后下降的趋势,在一定程度上支持了"环境库兹涅兹曲线"假说;且人口密度、公共交通运输强度均在不同程度上导致长江经济带PM_(2.5)浓度的升高。最后,从区域性联防联控、不同类型大气污染物协同治理、促进经济发展方式转型等方面为长江经济带的大气环境治理提出切实可行的政策建议。     

煤制天然气发电对中国碳排放和区域环境的影响

PM2.5治理与低碳发展具有显著的协同效应,然而并非所有的PM2.5治理措施都达到低碳的效果,煤制天然气项目是其中最为突出的一类。本文梳理了煤制天然气产业政策与现状,采用全生命周期评价法,对煤炭和煤制天然气发电过程中的CO2、SO2、NOx排放进行了分析。研究结果表明,用煤制天然气替代煤炭,每发1 k Wh电可以减少SO2排放9.73 g,减少NOx排放0.45 g;但同时将多消耗142 g标准煤,增加CO2排放406.2 g。煤制天然气项目对天然气使用地的大气污染防治具有正面作用,但却给煤制天然气生产地带来严重的环境负外部性问题。从而,煤制天然气的生产与消费是一种资源消耗和环境排放的转嫁,而且从整体上提高了我国的煤炭使用量和CO2排放量。定量评估显示,如果将各地建成、在建或拟建的所有煤制天然气项目全部投入生产,每年约消耗8.1亿t原煤,用这部分煤制天然气替代煤炭发电所增加的CO2排放将占2010年全国CO2排放量的3%-6%。因此一味地使用煤制天然气替代煤炭来达到雾霾治理这一目的,忽视其将长期存在的严重的资源环境效率损失和公平损失问题,我国环境保护与低碳发展将陷入"头痛医头,脚痛医脚"的恶性循环。改善我国环境质量的根本途径在于推动能源生产和消费革命,而控制能源消费总量是最为优先的措施。煤制天然气应该用来替代分散的煤炭使用,以此来达到煤炭清洁高效利用的目标。在发电行业,应该大力进行技术改造,实现比使用煤制天然气更好的环境效益。从全生命周期内的资源消耗和环境影响来看,煤制天然气项目建设必须高度重视,慎重决策。     

长三角PM2.5和O3变化特征及与气象要素的关系

依据2017年长三角地区的空气质量小时数据,结合同期ECMWF气象资料,采用GIS空间分析、相关性分析和数理统计研究了区域O3、PM2.5的时空变化特征及其与气象因素的关系.结果 表明:(1)长三角城市群O3浓度在5和9月值最高,O3_8 h日变化特征呈拉伸型S曲线,在19:00、20:00达到浓度峰值,峰值浓度最大的地区是滁州,为111 μg/m3;O3空间分布由北到南逐渐降低,并且春季(136.57 μg/m3)＞夏季(117.35μg/m3)＞秋季(83.23 μg/m3)＞冬季(77.06 μg/m3);O3与其前体物CO、NO2相关性较强;当15＜T≤20℃,100＜PRS≤100.5 kpa时,O3浓度超标最严重.(2)PM2.5浓度月均值呈不规则U型分布,低谷期在7、8月;上海浙江区域日均浓度第一个峰值在9:00～10:00,安徽江苏区域是11:00～12:00,第二个峰值均在21:00;PM2.5空间分布内陆城市高于沿海城市,冬季(62.21 μg/m3)＞春季(44.70μg/m3)≈秋季(44.14 μg/m3)＞夏季(31.33μg/m3);与NO2、SO2相比,PM2.5和CO相关性更强;O3与温度、相对湿度是正相关,与风速、风向、气压、边界层高度、降水量则是负相关,PM2.5与风向、气压是正相关,与其他因素是负相关;当温度低于5℃,100＜PRS≤100.5 kpa时,长三角城市群PM2.5超标率最高.     

1998～2016年长江经济带PM2.5时空演化的多尺度分析

基于全球大气PM_(2.5)年均浓度栅格数据集,采用重力模型、变异系数和探索性空间数据分析等方法,从区域、省域、市域、县域和栅格等多个尺度,对长江经济带PM_(2.5)时空演化特征进行系统分析。结果发现:(1)1998～2016年,长江经济带PM_(2.5)年均浓度均高于全国平均水平,且大体呈"倒U型"变化趋势,2005年是长江经济带PM_(2.5)年均浓度变化的重要拐点;(2)长江经济带PM_(2.5)的时空演化表现出显著的空间尺度效应,在不同空间尺度上,PM_(2.5)年均浓度的空间分异特征具有明显差别,但其空间差异均呈扩大态势;(3)长江经济带PM_(2.5)年均浓度存在显著的空间正相关性,且主要表现为高值集聚特征。     

中国省域PM_(2.5)污染的空间实证研究北大核心CSCDCSSCI

由于我国空气污染状况的日趋恶化,研究空气污染的形成因素并制定相应的污染治理政策对于我国生态文明建设有着重要的意义。基于STIRPAT环境效应分析模型,文中利用空间分析工具对选取的31个样本区域的PM2.5排放污染进行了空间探索性分析与空间计量检验。空间探索性分析结果表明:通过计算全局空间Moran’s I指数测算出样本区域PM2.5排放污染具有较强的空间自相关性,局部空间聚集检验则显示出样本区域PM2.5排放污染除具有自相关性外还表现出一定的空间异质性。进一步的空间计量检验结果显示样本区域GDP总量的增长将使得PM2.5污染继续恶化,而提高样本区域人均GDP水平则能有效的降低污染水平。样本区域在能耗上的空间交互影响也较为明显,对于选取的三个能耗指标,煤炭消耗的增加无论对于区域自身还是邻接区域都已成为加剧PM2.5排放污染的主要因素,原油消耗的增长只对邻接区域污染水平产生了影响,而电力消耗的提高缓解了区域自身的PM2.5排放污染但加剧了邻接区域的污染。由于空间溢出效应的影响,样本区域PM2.5污染表现出了很强的空间相关性,这就要求在相关污染治理政策的制定上要充分考虑到空间因素的影响,不仅要从经济发展方式和能源消耗结构的改变等环节入手,同时还要加强省域之间的协调促进,最终实现对污染的有效治理。     

基于LUR模型探究城市景观格局对PM2.5浓度的影响——以长株潭城市群为例

随着城市化进程的加快,空气污染问题已成为中国最主要城市问题之一,严重影响公众健康。当前微观尺度下空气监测点周围景观格局对PM25浓度影响的研究较少,以长株潭城市群为例,选取地形、污染源、人口、道路交通、土地利用与城市景观格局6大类预测变量,其中城市景观格局选取边缘密度、连续度、形状指数、斑块平均面积、蔓延度、均匀度指数7个景观指数,运用逐步线性回归模型,探究城市景观格局对PM25浓度的影响。研究结果显示：（1）所选取的土地景观格局指数可以解释研究区PM25浓度的732%的变异,模型拟合较好;（2）影响PM25浓度的土地利用类型包括建设用地、林地、草地与水体。微观尺度下城市各类型景观格局中连续度和形状指数对PM25影响显著,建设用地连续度越高,分布越集聚,PM25浓度越高;水体形状指数越小,形状越简单规则,越易降低PM25浓度;（3）城市整体景观格局中,景观聚集程度与景观多样性等因素对PM25浓度产生重要影响。减少景观内各类型斑块的离散分布,使各景观类型均匀分布于整体景观内,有助于降低PM25浓度。研究结果可为未来大气防治与城市规划提供参考依据。〖HJ1〗〖HJ〗〖JP+1〗     

常州市大气PM_(2.5)中水溶性离子组成及来源

于2013年3月~2014年4月采集常州市郊区、工业区、居民区和背景点的春季、秋季大气PM_(2.5)样品,用离子色谱法分析其中水溶性离子成分,对其组成、分布特征及来源等进行研究。结果表明:SO_4~(2–)、NO_3~–和NH_4~+是常州市PM_(2.5)中的主要水溶性离子,3种离子在PM_(2.5)中占比为18%~33%。不同功能区之间水溶性离子的占比和差异较小,常州背景点可能受到周边城市污染输送的影响。在PM_(2.5)中,NH_4~+与SO_4~(2–)和NO_3~–主要以(NH_4)_2SO_4和NH_NO_3存在;硫转化率(SOR)和氮转化率(NOR)是衡量二次无机粒子转化的有效手段,常州市各功能区的SOR均大于NOR;春季SOR0.25,NOR0.1,满足发生强烈光化学氧化反应的条件。     

2015年长三角地区城市PM2.5时空格局及影响因素分析

PM_2.5浓度值增加对大气能见度、人体健康和气候变化有着重要影响。采用2015年长三角地区监测数据,运用探索性空间数据分析法和相关系数法,分析长三角地区城市PM_2.5污染的时空格局和影响因素,结果表明：（1）2015年长三角地区城市PM_2.5年均浓度值为54.54 μg/m³,季节变化总体呈现春冬高夏秋低的季节性周期变化规律,1月和12月为一年中PM_2.5污染最严重的月份,污染范围最广,5~9月是PM_2.5浓度值优良时段,日均值春季和冬季的波动周期较短而剧烈,夏季和秋季波动周期相对较长而平缓。（2）2015年长三角地区城市PM_2.5年均浓度值整体上从江苏到浙江呈减少趋势,具有北高南低,局部突出的特征。（3）长三角地区城市PM_2.5浓度空间上存在集聚现象,低值集聚主要分布在浙江沿海地区,高值集聚主要分布在苏南地区。（4）燃烧排放的烟尘和前体物的二次转化对长三角地区PM_2.5浓度有显著影响。风速和降水量是影响PM_2.5浓度的两个重要气象因素。     

长江中游地区不同林地覆盖率下PM2.5的综合影响因素及比较研究

空气质量与人类健康和社会经济可持续发展密切相关,探究不同用地形态下大气污染物浓度变化的影响因素具有重要理论和实证意义。以长江中游地区为例,采用空间回归模型,以林地覆盖率作为划分研究区域的基准因子,以林地景观格局作为挖掘PM_2.5变化驱动的关键因子,综合考虑区域社会经济和自然条件状况,从PM_2.5的来源、扩散和清除3个方面选取影响因子,探索不同林地覆盖率下PM_2.5的综合影响因素并对其进行比较分析。研究结果表明：(1)不同林地覆盖率下的影响因素对于PM_2.5在影响模式上类似,但在作用方式和作用强度上有所不同;(2)PM_2.5的空间异质性明显,随着林地覆盖率的提高,PM_2.5浓度明显减低;(3)降低林地斑块分离度有利于降低PM_2.5浓度;(4)DEM是影响PM_2.5的主要因素,其对PM_2.5的削弱作用随着林地覆盖率的增加而增加。基于以上研究结果,建议根据不同等级林地覆盖区的特点,加强长江中游地区...     

PM_(2.5)污染对京津冀地区人群健康影响和经济影响

京津冀地区是中国工业最为发达的地区之一和空气污染最严重的地区之一,也是国家控制空气污染的重点区域。空气污染导致的健康影响不仅会增加额外健康支出,还会导致过早死亡和工作时间减少,进而影响宏观经济发展。为了评估该地区PM_(2.5)污染引起的健康问题对宏观经济的影响,以及控制空气污染后带来的经济效益和福利的影响,本研究结合可计算一般均衡模型(Computable General Equilibrium)、温室气体与大气污染物协同效益模型(The Greenhouse Gas and Air Pollution Interactions and Synergies-Model,GAINS-Model)和健康影响模型对2020年京津冀地区PM_(2.5)污染引起的健康影响和经济影响进行评估。模型结果表明,2020年Wo Pol情景下PM_(2.5)污染引起的额外健康支出分别为北京44.2亿元、天津27.5亿元、河北97.5亿元。PM_(2.5)污染引起人均每年劳动时间损失分别为北京81.3小时、天津89.6小时、河北73.1小时。而劳动力供给和劳动时间减少所造成GDP和福利损失依次为天津(GDP和福利损失分别为2.79%和8.11%),其次为北京(2.46%和5.10%)、河北(2.15%和3.44%)。如果采取积极的控制空气污染物排放政策,在2020年WPol情景下,PM_(2.5)污染引起的额外健康支出分别为北京8.8亿元、天津4.9亿元、河北2.0亿元,较Wo Pol情景下显著下降。PM_(2.5)污染引起人均劳动时间损失分别下降为北京22.0小时、天津23.2小时、河北22.4小时。空气污染物控制政策给北京、天津和河北带来的经济效益分别相当于GDP的1.75%、2.02%和1.46%。因此,本研究显示控制京津冀地区PM_(2.5)污染带来的经济效益非常可观,其中天津效益最高,其次为北京,河北最低。空气污染物的迁移扩散会影响周边省市的空气质量,因此京津冀地区联合控制空气污染效果更好。     

创新驱动、知识产权保护与空气质量提升

十二五”以来，大范围长时间的雾霾污染问题已经成为制约中国高质量发展和生态文明建设的主要瓶颈。面对经济发展和环境治理的压力，创新和技术进步是实现经济增长和空气质量提升的双赢选择。该研究基于2004—2019年282个地级以上城市的专利存量和PM_2.5浓度数据，通过构建知识产权行政保护和公共创新环境两个工具变量，采用两阶段最小二乘法分析了创新对雾霾污染的影响效应和作用机制。研究表明：使用空气流动系数、逆温天数和降雨量等气候因素控制雾霾的空间扩散后，绿色创新和非绿色创新均能显著地减轻雾霾污染。纳入工具变量后发现，发明专利和实用新型专利的治霾效果更为明显，非绿色专利的治霾效应超过了绿色专利。异质性分析显示，东中部城市创新的雾霾治理效果相对较为强劲，2012年以后创新抑制雾霾的效应得以强化；人力资本丰富、市场化程度更高的城市，创新更有助于降低PM_2.5。中介机制检验表明，绿色专利能够通过工业绿色转型和能源效率提升两种途径实现创新治霾的前端防治与末端治理，而非绿色专利借助配置效率改进发挥作用。上述结论在更换指标、考虑雾霾污染的空间溢出效应等一系列稳健性检...     

淮海经济区PM2.5时空特征及影响因素

PM2.5对区域环境和人体健康有着重要影响,淮海经济区作为东部沿海经济发展带的重要支撑部分,剖析其PM2.5时空特征及其影响因素对于京津冀和长三角城市群开展区域空气污染的联防有着重要意义.首先采用时间序列分析对研究区PM2.5浓度特征进行分析,其次利用空间分析方法分析了淮海经济区PM2.5时空特征,最后基于淮海经济区PM2.5空间自相关特征,进一步采用地理加权回归模型探究了PM2.5浓度的影响因素及其空间异质性.结果 表明:(1)淮海经济区逐日PM2.5浓度值呈现出周期性的脉冲型起伏变化规律,整体呈现出冬秋季高、春夏低的"U"型趋势.逐日PM2.5浓度振荡周期短周期为2～3d,长周期为6～7d.(2)淮海经济区PM2.5浓度的空间局部相关性呈现出周期性的变化规律.全年热点区域主要集中在研究区西北的菏泽市和西南的徐州市,冷点区则主要集中在沿海区域.(3)淮海经济区PM2.5浓度影响因素主要包括平均气温、平均降水、平均风速、林地比例和路网密度等因素,不同因素对PM2.5浓度影响存在显著的空间异质性.     

京津冀PM_(2.5)的主要影响因素及内在关系研究

大气污染物的源排放是形成灰霾天气的内因,气象条件是形成灰霾天气的外因。本研究通过构建PM_(2.5)浓度的两段式分布滞后模型,结合自然环境因素及经济因素对PM_(2.5)的影响因素进行了综合分析。在第一段模型中构建了PM_(2.5)和大气污染物排放量的分布滞后模型,第二段模型中构建了不同的大气污染源对大气污染物排放量的影响因素模型。大气污染物排放源主要包括工业源、生活源、机动车源、集中式污染治理设施源。在工业源中,工业废气重度污染行业是大气污染物排放主要的贡献者;在生活源中,燃煤消费量对大气污染物排放影响很大,这也是冬季供暖期间PM_(2.5)剧增的原因;在机动车源中,尽管黄标车的保有量仅占汽车保有量的10%左右,但却占据了颗粒物排放量的绝大部分。利用京津冀代表性城市PM_(2.5)日度数据研究得出平均气温、平均风速、日照时数、平均气压、降雨量、平均相对湿度、沙尘暴等因素对PM_(2.5)浓度的负向与正向作用。研究发现,大气污染物排放量对PM_(2.5)浓度具有聚集的滞后效应,当期大气污染物排放量、滞后一期、滞后两期、滞后三期大气污染物对PM_(2.5)浓度具有显著的正向作用,且影响依次递减。构建的大气污染物排放量的污染源影响因素模型揭示一个地区煤炭消费量、工业废气重度污染行业工业增加值、黄标车保有量对该地区大气污染物排放量具有显著影响。本研究对优化能源消费结构和产业结构,减少空气污染物排放提出了对策建议。     

西南地区PM2.5人口暴露风险时空演变及与景观格局关联分析

大气PM_2.5污染是我国重大的生态环境问题之一,分析PM_2.5污染及其人口暴露风险时空演变特征,揭示景观格局对大气PM_2.5浓度变化的影响,对揭示大气污染格局,进而改善人居环境具有重要意义。以PM_2.5、人口格网数据为基础,采用暴露风险模型、趋势分析模型探究西南地区2000～2020年PM_2.5人口暴露风险的时空演变特征,并基于3期土地利用数据,在最佳移动窗口的基础上测算景观格局指数,运用相关系数法揭示景观格局与PM_2.5及其人口暴露风险关系。结果表明：(1)研究期内西南地区及各省年均PM_2.5浓度整体呈先缓慢上升再快速下降的特点,其空间分布存在显著的东西差异。(2)PM_2.5人口暴露风险空间分布格局各年均较为相似,较高、高和极高风险区多分布于人口集中的城镇地区。从空间变化看,PM_2.5人口暴露风险极显著下降区多出现在各地级市中心城区,极显著上升区多出现在城区边缘及中小城镇。(3)在各类型景...     

基于地面监测数据的2013~2015年长三角地区PM2.5时空特征

近年来,长三角地区灰霾天气持续增多,空气细颗粒物污染问题日益突出。基于2013年1月至2015年5月长三角地区及周边缓冲区内共214个空气质量监测站点PM_2.5逐时监测数据,运用普通克里金插值方法,从年、季、月尺度上分析了PM_2.5的空间分布格局和时间动态变化。结果表明:(1)2 a来,长三角地区PM_2.5浓度空间分布明显呈现整体北部高南部低,局部地区略有突出的分布特征;长三角地区PM_2.5浓度年均值为57.08μg/m³;其中,江苏省PM_2.5的年均值为三省市最高,为65.84μg/m³;其次为上海市,年均值为53.87μg/m³;浙江省PM_2.5的年均值较小,为51.53μg/m³。(2)从季节尺度分析,长三角地区PM_2.5浓度变化表现出冬春季高,夏秋季低的变化趋势;这与区域内冬季风向来源、降水稀少、气象扩散条件差有着密切的关系; (3)长三角地区月浓度变化大致呈U形分布; 12月份PM_2.5浓度最高; 3月份以后, PM_2.5浓度开始呈逐步下降趋势;在5~9月份,区域PM_2.5处于"U"字的谷底,其中6月份夏收时期秸秆焚烧、气象等因素导致PM_2.5浓度有略微升高;进入10月份后迅速攀升,且11、12月份呈现持续升高态势。