烟雾箱模拟乙炔和NOx的大气光化学反应

利用自制光化学烟雾箱进行了一系列表征实验并模拟了乙炔和氮氧化物NO_x在室温（20±1）℃下的大气光化学反应．讨论了乙炔与NO_x的协同作用对光化学反应产生O₃的影响．实验得到了O₃和NO₂的壁损失分别为5.80×10^-6 s^-1和2.41×10^-6 s^-1,相对于模拟实验中的O₃和NO₂,该损失可以忽略．测得了单支40 W黑光灯的有效光强为0.64×10^-3 s^-1（以NO₂的光解速率表示）．经过净化空气的本底校正后,讨论了不同乙炔浓度、NO_x浓度以及光照强度对体系产生O₃的影响,计算了乙炔的增强反应活性值（incremental reactivity, IR）,4组实验的IR最大值分别为1.76×10^-2、2.68×10^-2、2.04×10^-2和2.84×10^-2．并发现IR值与乙炔的初始浓度以及光照强度关系密切,与NO_x初始浓度关系不大．     

基于CMAQ模式的自适应“nudging”源反演方法的中国主要污染区排放特征分析

中国中东部地区的空气污染主要集中在京津冀、长三角、珠三角、东北地区及汾渭平原等区域，各区域的污染排放特征各异.本文应用基于CMAQ（The Community Multiscale Air Quality）模式的自适应"nudging"源反演方法，反演中国中东部地区2016年12月—2017年1月逐日NO_x污染源，分析上述主要污染区的污染物排放强度空间分布特征，并与2016年MEIC（The Multi-resolution emission inventory for China）排放源进行比较，检验反演源的可靠性.结果表明，2016年冬季各个区域反演源NO_x排放强度空间分布特征与2016年MEIC排放源基本一致.京津冀地区高强度排放区域形成沿山前区域东北-西南走向的NO_x高强度排放带；长三角地区NO_x高强度排放区域位于常州、苏州、上海和湖州等城市构成的城市群；珠三角地区NO_x高强度排放区域位于以广州为中心的大范围城市群且排放强度呈现向四周逐渐降低的放射状分布；东北地区NO_x高强度排放区域空间分布特征呈现以城市为中心且稀疏分布；汾渭平原排放区域呈现以城市为中心且向峡谷中间集中分布，排放区域轮廓与汾渭平原狭长的新月状相符.     

北京大气中NO、NO2和O3浓度变化的相关性分析

臭氧（O₃）是城市污染大气中的首要光化学污染物,其变化规律与氮氧化物(NO_x=NO+NO₂)关系密切.采用49C臭氧分析仪和42CTL氮氧化物分析仪对北京城区O₃和NO_x浓度进行了连续观测,时间为2004-08～2005-07.结果显示,O₃和OX（O₃+NO₂）浓度在午后15:00左右出现峰值,NO_x呈双峰态日变化,在07:00和23:00左右出现峰值.不同季节污染物的浓度变化存在差异,O₃和NO_x浓度分别在夏季和冬季达到最大.NO_x浓度存在100×10^-9(体积分数)的“分界点”,NO_x低浓度时以NO₂为主,NO_x高浓度时NO占大部分.OX区域贡献和局地贡献存在明显的季节变化,前者主要受区域背景O₃的影响,在春季最大,后者主要受局地NO_x光化学反应的制约,在夏季最强,同时OX组分呈现显著的昼夜差异.     

2013年1月华北地区重霾污染过程SO2和NOx的CMAQ源同化模拟研究

以2006年中国地区的INTEX-B排放清单为基础,采用CMAQ模式污染源同化方法,反演更新了2013年1月重霾污染过程华北地区的SO₂和NO_x排放源;应用WRF-CMAQ模式以及2006年INTEX-B初始排放源和2013年1月改进的排放源,分别模拟了1月9-15日和28-31日两次持续重霾污染过程的SO₂和NO₂浓度,并与华北地区47个环境监测站点实测值进行对比,重点分析了基于初始源和同化反演源的模拟效果及其改进原因;本文亦采用2012年清华大学编制的东亚地区MEIC排放清单评估了SO₂和NO_x同化反演源的合理性.分析结果表明:①CMAQ模式污染源同化方法可适用于重霾污染过程,即采用同化反演源模拟的SO₂、NO₂浓度时空变化特征与实测值较一致,而且可反映SO₂、NO_x排放源强的动态变化特征;②基于同化反演源的SO₂、NO₂浓度模拟效果明显优于2006年INTEX-B排放源,其时间变化趋势与实测值较一致,而且可模拟重霾污染过程SO₂、NO₂浓度的峰值;③采用反演源模拟的SO₂、NO₂浓度空间区分布特征与实测值较一致,而且可较好反映重污染区的极值分布特征;④经污染源同化改进后SO₂、NO₂模拟浓度与实测值的相关系数有所提高,误差明显减小;SO₂的改进效果略优于NO₂,这与污染源对两种污染物浓度的影响差异有关;⑤初始源中SO₂、NO_x排放源的空间分布和强度与2012年清华大学编制的排放源强差异较大,而同化反演源的空间分布和强度均接近于上述2012年排放源,较好反映出重点地区的高污染源分布特征.本文研究结果将为改进重霾污染过程的空气质量预报、减小自下而上建立的排放源清单不确定性、评估SO₂、NO_x等排放源的影响效应以及不同气象条件下区域排放源的动态调控等提供新技术途径和研究思路.     

2006～2017年京津冀大气污染传输通道城市NO2浓度时空变化分析

利用OMI传感器反演获取的全球对流层NO₂垂直柱浓度数据,分析了2006～2017年京津冀大气污染传输通道城市的对流层NO₂垂直柱浓度时空变化。结果表明,通过线性拟合得出,OMI反演NO₂垂直柱浓度与地面实测NO₂浓度呈显著正相关;京津冀大气污染传输通道城市NO₂柱浓度月均值变化具有周期性,最高值和最低值多出现在1月和7月;NO₂柱浓度在季节变化上特征明显,表现为冬季最高,秋、春季次之,夏季最低。在年际变化上,NO₂柱浓度主要表现为2006～2010年波动增长,2011～2013年基本持平,2014年后开始迅速下降;NO₂垂直柱浓度空间分布,整体呈现出西北部低、中部和东部高的空间格局;季节空间分布与这12年均NO₂柱浓度空间分布相似。     

基于观测数据的石家庄交通干线附近臭氧光化学敏感性分析

为确定石家庄东部郊区交通干线附近O₃生成光化学敏感性,利用2019年1月1日—2020年10月31日在线观测的NO_x、NO_y和O₃等数据计算并分析了O₃生成效率(OPE)及O₃光化学敏感性的NO_x临界浓度.结果表明:1交通干线附近O₃光化学敏感性存在季节差异,春季主要受VOCs控制,整体OPE为2.6±0.3,夏、秋季节主要受NO_x与VOCs协同控制,整体OPE分别为5.3±0.4和5.1±0.8;2NO_x体积分数>11×10^-9时,O₃生成主要为VOCs控制;NO_x体积分数介于6×10^-9~11×10^-9时,O₃生成主要受VOCs与NO_x协同控制;NO_x体积分数<6×10^-9时,O₃生成主要为NO_x控制;3O₃生成敏感性存在日变化特征,10:00之前O₃生成主要受VOCs控制,10:00—11:00是O₃生成由VOCs控制转变为VOCs和NO_x协同控制的过渡时段,12:00之后O₃生成主要由VOCs和NO_x协同控制,且午后14:00—16:00之间NO_x对O₃控制比例凸显.因此,石家庄O₃治理不但要重视NO_x与VOCs排放源的协同管控,尤其午后还需要对NO_x排放源进行分时段精细化管控.     

邯郸市PM2.5-O3复合污染特征及相互影响研究

本研究在河北工程大学监测站点开展了大气中56种VOCs、NO_x以及气象参数的长期在线监测,结合2013—2019年国控站的在线监测数据,对邯郸市PM_2.5-O₃复合污染特征进行分析.结果表明,邯郸市2013—2019年复合污染天数波动较大,近几年呈现增加趋势,且集中在每年的春夏季.2013—2017年复合污染天数峰值均出现在6月,2018年和2019年出现在3月和4月.气象因素分析结果表明,温度、湿度和气压对邯郸市复合污染影响较明显,当温度为21.0~29.0℃、湿度较高、气压偏低的条件下,更容易发生复合污染,而风速对邯郸市复合污染影响较小.对PM_2.5与O₃相互作用分析发现,冬季高浓度PM_2.5对O₃有抑制作用,夏季PM_2.5浓度不超标时,O₃浓度随其升高而上升,PM_2.5浓度超标后变化趋势相反,当PM_2.5浓度大于125 μg·m^-3时不再出现PM_2.5-O₃复合污染.虽然近年来PM_2.5、SO₂和NO₂浓度下降,但二次转化率依然较高甚至有加强趋势.利用VOCs/NO_x值分析邯郸市O₃生成敏感性,结果显示邯郸市春冬季属于VOCs控制到NO_x控制的过渡区,夏秋季属于NO_x控制区,且复合污染日VOCs/NO_x值（6.3）最小,清洁日（9.3）最大.复合污染时NO₃^-和OC浓度较高,OC/EC值与其他污染日相比最大,说明复合污染时二次污染严重,有效治理PM_2.5-O₃复合污染必须减排能同时形成O₃和二次有机气溶胶的高活性有机物.     

珠江三角洲大气光化学氧化剂(Ox)与PM2.5复合超标污染特征及气象影响因素

基于粤港澳珠江三角洲区域空气监测网络12个监测子站的大气污染物数据,梳理2013~2017年大气光化学氧化剂O_x（NO₂+O₃）与PM_2.5质量浓度的变化趋势.O_x+PM_2.5复合超标污染定义为NO₂和PM_2.5质量浓度日平均值以及O₃浓度日最大8 h平均值（O₃ MDA8）同时超过二级浓度限值,分析了不同类型站点复合超标污染的时空分布特征以及气象因素影响.结果表明,2013~2017年珠三角PM_2.5年均质量浓度由（44±7）μg·m^-3下降至（32±4）μg·m^-3,实现PM_2.5连续3 a达标.O_x年均质量浓度由2013年（127±14）μg·m^-3下降至2016年（114±12）μg·m^-3,2017年反弹至（129±13）μg·m^-3,O₃浓度上升明显（10 μg·m^-3）.以O₃为首要污染物的污染过程占比由2013年33%增多至2017年78%,多个城市同时发生污染的区域特征明显.研究时段内O_x+PM_2.5复合超标污染事件共发生60次,主要在城区站点（78%）和郊区站点（22%）.秋季发生复合超标污染天数最多（52%）,是因为强太阳辐射有利于臭氧生成,大气氧化性增加,进而促进了PM_2.5二次生成.造成珠三角复合超标污染的天气形势主要为高压出海型（43%）、高压控制型（30%）和热带低压型（27%）.就具体气象因素而言,气温在20~25℃且相对湿度在60%~75%的范围内时,复合超标污染事件发生占比最高（22%）.在O₃重污染过程中,夜间高湿和低风速使得NO₂和PM_2.5浓度显著上升,日间高温加剧了复合超标污染.     

成渝地区典型城市O3污染对人为源前体物排放敏感性模拟研究

以2019年3—4月臭氧（O₃）污染小高峰为例，应用空气质量模型CAMx-DDM法分析了成渝地区O₃浓度对人为源前体物排放敏感性，并用2020年"新冠"疫情防控及生产恢复导致的污染排放同比变化情景进行模拟验证.模拟结果表明成渝地区O₃对NO_x的敏感性为负、对VOCs的敏感性为正，其中，重庆市主城区、主城区以西地区、川南城市群和成都平原西部地区敏感性较高，与其自身污染排放源分布密集有关.以典型城市重庆市主城区为例，2019年3—4月O₃小时浓度对NO_x和VOCs的敏感性平均值分别为-19.14 μg·m^-3和7.25 μg·m^-3，两者表现出相反的日变化规律，且主要受到本地及周边区域的影响，模拟结果显示在所有区域VOCs排放均削减25%的情况下，3月和4月月均O₃日最大8 h浓度分别下降2.62 μg·m^-3和3.59 μg·m^-3.敏感性模拟得到2020年3月四川省和重庆市NO_x排放量同比下降8.00%和22.40%，VOCs同比下降1.00%和7.92%；4月NO_x排放量同比上升5.00%和9.50%，四川省VOCs同比持平，重庆市上升3.63%，与同期"新冠"疫情防控及生产恢复导致的实际排放情况非常一致.     

华东地区对流层O3和前体物HCHO及NO2的时空特征

通过OMI遥感卫星数据分析华东地区2005~2021年大气对流层臭氧（O₃）、二氧化氮（NO₂）和甲醛（HCHO）柱浓度的时空特征,利用后向轨迹模型（HYSPLIT）探究其来源.结果表明：① 17年间,对流层O₃柱浓度平稳增加,2010年上升到最大值,之后呈现一种波动起伏的状态;NO₂在2005~2012年呈增加趋势,2012~2021年缓慢下降;HCHO柱浓度由2005年的1.15×10¹⁶ molec ·cm^-2呈现增长趋势,上升到2021年的1.8×10¹⁶ molec ·cm^-2.②在空间上,3种污染物柱浓度总体上呈现北高南低的空间格局,北部为高高聚集区域,中部为无特征区域,南部为低低聚集区域.③ O₃的敏感性呈现为：春季η<2.3,属于VOCs控制区;夏季η<4.2,表现为大部分地区是NO_x-VOCs协同控制区,少部分地区是VOCs控制区;秋季η<4.2,主要为VOCs控制,极少部分为NO_x-VOCs协同控制区;冬季η<2.3,为VOCs控制区,山东省以VOCs控制为主.④因2005~2021年O₃在山东省呈现为高高聚集,所以选取2021年山东省的省会城市济南市进行O₃来源解析,2021年济南市的O₃浓度增加有两个方面,一是通过远距离的气团输送主要来自于江苏省的连云港市和河北省的沧州市;二是近距离的气团输送来自于济南市附近城市的污染和黄海、渤海经济区,且聚集性分析与潜在源贡献因子算法（PSCF）和权重轨迹分析法（CWT）有相同的结果.     

中国西部人为源NO2污染的时空分布及影响因素研究

利用臭氧监测仪卫星遥感反演获得对流层NO_2柱浓度数据,分析了2005—2016年中国西部地区NO_2污染的时空演变特征及影响因素.首先,根据NO_2污染的季节特性,剔除了自然源NO_2后得到人为源NO_2柱浓度信息;然后,利用小波变换分解方法对西部地区NO_2柱浓度的长期趋势和季节特性进行提取,并对比了东西部的NO_2增长情况;最后,结合经济社会数据分析了西部各省NO_2污染的主要驱动因素.结果发现,西部地区的NO_2浓度在2005—2012年期间呈快速增长趋势,西北各省份的增速均超过了10%a~(-1).然而,2012年之后,西部各省的NO_2浓度开始下降.结合"十二五"计划中的各省氮氧化物减排目标,发现大多数西部省份都较好地完成了减排任务.此外,煤炭消费是西部各省NO_2污染的最主要因素.然而,对于云南和四川而言,虽然水电发展替代了部分火电,使得煤炭消费增速减缓,但交通排放成为这两个省份NO_2污染的最主要驱动因素.西部地区是国家"一带一路"新战略的重要区域,本研究结果将为政府制定有效的控制排放政策,以及促进西部区域可持续发展提供重要的科学参考.     

基于“质心”迁移的典型城市群氮排放-干沉降输送过程研究

含氮化合物的排放、输送和沉降是生物地球化学氮循环的关键过程，对生态系统和气候变化具有重要影响.其中输送过程的定量化表征一直是困扰沉降来源识别的突出难点之一.为此，本研究采用WRF-EMEP模型模拟2015年我国大气氮干沉降时空分布特征，通过标准差椭圆（SDE）"质心"迁移法定量分析京津冀地区（BTH）、长江三角洲（YRD）和珠江三角洲（PRD）3大典型城市群的氮排放-干沉降输送过程，评估不同区域大气氮干沉降输送过程的季节差异和影响因素.研究结果表明，我国典型城市群氮干沉降通量呈现出散布于城市群周边50~200 km地区的空间分布格局，其中氧化态氮（NO_y）和还原态氮（NH_x）沉降的年平均通量水平分别为8.5 （6.0~22.0） kg ·hm^-2·a^-1和10.2 （6.0~31.0） kg ·hm^-2·a^-1.氧化态氮和还原态氮的输送方向均受大气环流运动主导：在同一城市群，各季节氧化态氮和还原态氮的输送方向保持一致；在不同城市群，二者的输送方向具有季节性差异：京津冀地区氮沉降春秋冬三季多向东及东南方向迁移，夏季向南迁移；受西太平洋副热带反气旋环流影响，长三角地区春夏季氮沉降向西迁移；珠三角地区氮沉降在春夏季往偏北方向迁移，秋冬两季向西南方向迁移.氧化态氮和还原态氮的输送距离受其化学性质主导：在相同气象条件下，氧化态氮传输距离约为还原态氮传输距离的1~2倍，使得氧化氮多沉降在城市群的域外，而还原态氮主要沉降在排放源周边区域.其中，不同城市群氮沉降的输送距离有一定差异，除夏季外，京津冀地区（127~541 km）和长三角地区（108~374 km）的输送距离高于珠三角地区（57~285 km），其中京津冀地区和珠三角地区沉降主要在域外，即两地的氮排放更易输送到周边地区.因此，在开展氮沉降生态效应相关研究时，应关注周边地区对本地氧化态氮输送的影响.     

光腔衰荡光谱法走航连续观测海表大气中氧化亚氮

基于最新型Picarro G5101i型光腔衰荡光谱仪,自行设计并集成了适用于海表大气氧化亚氮的船基走航连续观测系统.实验室测试结果显示,该系统准确度优于1.4×10-9mol·mol-1,精密度优于0.2×10-9mol·mol-1.通过搭载2017年春季黄海和东海综合调查航次,首次在我国开展了海表大气中氧化亚氮的船载走航式连续观测研究.实践证明,该系统操作简便,运行稳定可靠,可获取高频率高精度的海表大气氧化亚氮摩尔分数数据.同时,基于实际观测工作,初步优化建立了相应的数据质量控制和处理方法,为获取具有国际可比性的观测数据奠定了基础.观测结果显示,春季黄海和东海海表大气中氧化亚氮的摩尔分数范围为(331.0~345.1)×10-9mol·mol-1,平均值为(333.5±1.4)×10-9mol·mol-1.     

京津冀与长三角区域大气NO2污染特征

基于地面监测及遥感反演数据,研究了京津冀与长三角区域大气NO2污染特征,并进行了对比分析.从2005～2011年的平均近地面质量浓度和垂直柱浓度来看,京津冀与长三角中心城市大气NO2基本处于同一污染水平;其区域背景站的NO2浓度也差异不大,且与两大区域过渡地带的合肥市大致相同.区域NO2高浓度中心夏季较为分散,秋冬季高浓度范围明显扩大,冬季全部连为一片.近年来随着中心城区污染企业的外迁,北京、上海等城市核心区NO2近地面污染有所缓解,但区域背景站NO2近地面浓度和垂直柱浓度都有所升高,京津冀与长三角NO2整体污染水平形势依旧严峻.从区域分布看,北京、上海等城市NO2浓度较高,NO2柱浓度高出区域背景的50%左右,大约是欧亚大陆背景水平的3倍;近地面NO2浓度地域差异更大,北京、上海等中心城市NO2近地面质量浓度是城市清洁区的2倍,是区域背景的10倍以上,达欧亚大陆背景站瓦里关的上千倍.北京奥运及上海世博等大型活动之前及期间大气污染集中整治效果较为明显,但活动结束后,城市大气NO2污染都出现反弹.结果表明,区域空气质量的持续改善需要区域内各省市常抓不懈的联防联控,仅靠短期内运动式的污染治理难以从根本上解决大气环境问题.     

中国超大城市不透水面扩张对对流层NO2柱浓度的影响

基于Aura卫星的臭氧检测仪(OMI)数据及Landsat卫星影像,分别分析了中国7座超大城市2005—2017年的对流层NO_2柱浓度(TroNO_2浓度)时空变化规律和不透水面扩张模式,并探讨了二者之间的联系,结果表明:①7座城市总体表现为TroNO_2浓度先升高后降低、高值区域先扩大后收缩甚至消失的趋势.变化存在显著的周期性,冬季浓度远高于夏季.②各城市不透水面面积分别扩张至120%～200%,扩张模式多表现为由中心向四周辐射式扩张,不透水面的空间分布和扩张趋势与TroNO_2浓度高度相关.③各城市市辖区TroNO_2浓度与不透水面覆盖率(ISC)呈高度正相关,二者冷热点空间分布规律一致,松散型、紧凑型、密集型、高度密集型市辖区的TroNO_2浓度均值依次增加,发生不透水面扩张的区域标准化TroNO_2指数呈上升趋势.④自然条件、经济产业结构、机动车尾气排放、重大赛会的举办及相关政策等因素均与TroNO_2浓度密切相关.     

基于卫星遥感的海南地区对流层NO2长期变化及成因分析

利用OMI卫星反演的较高分辨率(0.125°×0.125°)对流层NO_2(Tro NO_2)柱浓度数据,分析了近12年海南岛TroNO_2柱浓度的时空变化,同时,结合MODIS卫星反演的气溶胶光学厚度(AOD)资料、海口市空气质量指数(AQI)、GDP、SO_2排放总量,以及民用汽车保有量等探究其长期变化与成因.结果表明:海南地区TroNO_2柱浓度空间分布表现为北半部高于南半部、四周沿海高于中部山区的特征,其中,北部地区最大值可达20×1014molec·cm~(-2)以上.近12年来海南地区TroNO_2柱浓度表现为上升的变化趋势.季节变化表现为冬季高于夏季,夏季浓度偏低和雨水的冲刷作用有关,而冬季偏高与旅游过冬人口增多和外源输送作用有密切联系.四季TroNO_2柱浓度均有不同程度的上升,而且季节差异在2010年以后有增大的趋势.海南地区TroNO_2柱浓度分布与岛上经济水平和人口分布关系密切,海南地区民用机动车拥有量近10年呈现快速的增加趋势,机动车尾气NO_2排放也不容忽视.     

辽宁中部城市群一次灰霾天气过程的外来影响程度研究

利用中国科学院大气物理研究所自主开发的嵌套网格空气质量模式系统(NAQPMS)及其污染源在线追踪技术,对2011年10月27—30日辽宁中部城市群发生的一次灰霾过程的外来影响贡献率进行了模拟计算和分析.研究结果表明:NAQPMS模式能较好地模拟辽宁中部城市群PM10浓度的时空演化,特别是代表性城市沈阳的PM10浓度的时间变化,这为利用污染源在线追踪技术研究外来影响的贡献率奠定了基础;在此次辽宁中部城市群灰霾天气期间(10月27—30日),外来贡献率随着城市与京津冀地区距离的增加而减小,从营口的61%减小到铁岭的23%,而辽宁省本地贡献率则逐渐增大;京津冀城市群相对于胶东半岛城市群是主要的外来影响源地;在辽宁中部城市群近地层PM10浓度先后达到峰值时段,京津冀地区对营口、鞍山、沈阳、本溪、抚顺和铁岭的贡献率分别为60.6%、42.8%、31.8%、34.9%、30.7%和19.7%,因此,至少可以说京津冀地区对此次灰霾过程中营口、鞍山、沈阳和本溪等地的空气质量恶化具有决定性的作用.本文研究表明,虽然开展区域调控是解决区域灰霾污染的有效措施,但也要注意灰霾污染的跨控制区影响问题.     

2010~2015年我国水泥工业NOx排放清单及排放特征

基于我国2011~2015年水泥企业逐条生产线基础信息、活动水平及控制技术等数据,建立了水泥工业NO_x排放量计算方法和动态排放数据库.利用该方法,计算了2011~2015年逐条水泥生产线NO_x排放量,分析了2010~2015年我国水泥工业NO_x排放特征.结果表明,我国水泥工业NO_x排放量变化范围为168~199万t,自2010年的169万t增加到2012年的199万t,达到排放峰值,随后逐年下降,到2015年与2010年基本持平.水泥工业NO_x排放的地区分布不均衡,2015年安徽、四川、河南、湖南、云南、山东是排放量最大的省份,占全国排放总量的40%,上海、内蒙、山西、新疆、湖南、云南、四川是单位熟料NO_x排放强度最大的省份.从生产线规模来看,规模≥ 4000 t·d^-1的熟料生产线产量占比和NO_x排放量占比均最大,分别为68.5%和66.5%,单位熟料NO_x平均排放强度最低.水泥生产工艺结构的转变及水泥工业降氮脱硝工作的开展是影响水泥工业大气NO_x排放特征的主要因素.     

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.     

基于电化学传感器的大气NO2与O3监测研究

利用四电极电化学传感器开展大气NO₂和O₃监测研究.为解决温度和湿度对传感器响应的影响问题,提出了一种具有温湿度补偿与零点校正功能的大气NO₂和O₃测量结果校准模型,通过活性炭吸附特性获得干净的背景气体,实现传感器准确的零点校正,并利用实验系统实测数据结合多元线性回归方法获得校准模型参数.首先对传感器线性响应特性进行了测试,发现O₂和O₃的测量灵敏度分别为3.889 ppbv·mV^-1和4.107 ppbv·mV^-1.同时,在合肥西郊科学岛开展了为期2 d的大气NO₂和O₃连续观测,发现两者的浓度分别为0~30 ppbv和2~100 ppbv.最后将传感器观测结果与NO_x/O₃分析仪测量结果进行了回归分析,发现两者测得的NO₂线性拟合斜率为0.9701±0.0182,R²为0.8378,测得的O₃线性拟合斜率为0.9850±0.0101,R²为0.9431.研究表明,校准后的电化学传感器可用于大气NO₂和O₃的长期监测,可为推动大气环境监测技术发展提供新的思路.