2014年10月上旬北京市大气重污染分析

使用垂直观测、地面观测和PM2.5化学组分观测等手段,对2014年10月上旬北京市一次重污染过程进行分析.结果表明,本次大气重污染发生时北京市近地面后散射激光强度变强,气溶胶消光系数升高,说明污染物在近地面层积累.重污染期间气象要素特征为:风场弱,湿度大,地面受弱气压场控制.从PM2.5浓度变化趋势来看,这次重污染过程大体分为四个阶段:“两个台阶”型的浓度爬升阶段(P1和P2)、高浓度维持阶段(P3)和迅速清除阶段(P4).结合地面观测、遥感反演和PM2.5组分分析可发现,区域传输是导致本次重污染的诱因,其中秸秆焚烧是影响因素之一,随后区域传输和本地污染物排放共同维持并加重了重污染过程.大气氧化剂OX与PM2.5浓度、二次离子浓度均表现出显著正相关性,表明较强的大气氧化性能促进PM2.5浓度增长.     

北京平原区城乡结合部燃煤散烧及污染物排放量估算

利用2013年秋季(8─10月)多景镶嵌的高分辨率遥感卫星数据,解译得到2013年北京市平原区居住平房的空间分布及面积,并结合典型区实地调查,细化平房面积. 在此基础上,利用调查统计数据(包括平房面积、散煤与蜂窝煤用量等指标)估算了居住平房区散煤和蜂窝煤用量,并结合相关文献调研的无烟煤排放因子,测算北京平原区平房燃煤PM、SO₂、NO_x、PAHs、BC(黑碳)和OC(有机碳)的排放量. 结果表明:2013年在北京城市发展新区,居住平房分布较为集中,并且燃煤总量最大,达到225.3×104 t,特别是房山、顺义和通州,三者均在3.5×105 t以上;在城市拓展区,居住平房密度相对较小,但燃煤总量相对较大,为79.4×104 t. 北京市平原区(不包括核心区)居住平房燃煤消耗共排放PM、SO₂、NO_x、BC、OC、PAHs分别为 4 882.1、14 200.0、7 614.9、18.0、132.3和0.5 t. 位于北京西南、东南部的房山、大兴和通州等地大气污染排放水平较高,其中房山区的PM和NO_x排放量最高,分别达到760.5和1 162.6 t. 针对城市发展新区和生态涵养区每年高达3.0×106 t的高用煤量和3 000 t以上颗粒物的高排放量,应加快煤改气和集中供热建设,进一步推广清洁能源.      

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.     

第二阶梯湖泊富营养化自然地理因素及效应

为了明晰影响我国地形地貌第二级阶梯湖泊富营养化的主要自然地理驱动因素,为湖泊富营养化的有效治理提供参考,采用曲线回归方法分析了位于我国第二级阶梯的云南和新疆湖泊中Chl-a以及营养状态综合指数(TLI)与自然地理特征的相关性.结果表明,平均水深、海拔以及年均温与TLI指数具有较好的相关性,拟合模型分别符合三次/对数模型、二次模型和三次模型.Chl-a与年平均日照时数具有较好的相关性,拟合模型符合二次/三次模型.分析富营养化效应,藻类生长对透明度的影响以及营养物质对浮游藻类的生态效应(Chl-a/TP),结果发现,新疆湖泊中Chl-a与透明度呈倒数关系,云南湖泊中Chl-a与透明度呈幂函数关系;Chl-a与总磷的线性方程的斜率分别为177.595(云南)和222.758(新疆).影响我国第二级阶梯湖泊富营养化的主要自然地理驱动因素是湖泊的平均水深、海拔、年均温度及年平均日照时数,透明度与Chl-a含量的相关性以及营养物质TP对浮游藻类的生态效应存在区域差异.     

2018～2022年北京市施工裸地扬尘排放估算

在原有利用遥感影像获取施工裸地活动水平的基础上,提出了利用遥感数据获取裸地管控率参数的遥感解译方法,建立了基于遥感数据的施工裸地扬尘排放估算方法,并应用于2018～2022年北京市施工裸地扬尘污染排放估算中,分析了施工扬尘排放变化原因以及影响因素的时空分布特征.结果显示,2018～2022年北京市施工裸地扬尘排放呈下降趋势,由37000t下降至27000t左右.其中2019～2020年施工裸地扬尘排放下降最多,下降了30%.每年春季为施工裸地扬尘排放高值时段,排放水平明显高于其他月份.施工裸地TSP排放季度均值呈现春季>冬季>夏季>秋季的特征.2018年施工裸地扬尘排放处于高位,主要是由于施工裸地面积较大,裸地管控政策刚起步,全市裸地管控率处于较低水平.2018年施工裸地主要以拆迁平整阶段裸地为主,主要分布在东南和部分西南部城乡结合部地区,源于“疏解整治促提升”专项行动以及棚户区改造和环境整治工作的开展.其次来自于建设类裸地,如通州城市副中心建设区域、延庆世博园建设区域和大兴机场建设区域.2018年7月至2022年6月北京市施工裸地扬尘排放整体呈下降趋势主要有3个重原...     

北京森林BVOCs排放特征及对区域空气质量的影响

利用林业二类调查蓄积资料,广泛调研植物源挥发性有机物（BVOCs）排放因子的最新研究成果,运用光温影响模型对北京森林BVOCs排放特征进行研究,并分析其对区域空气质量的影响.结果显示,2015年北京森林BVOCs排放量平均值为27.97×10⁹g C/a,变化域值范围为（9.46~76.45）×10⁹g C/a,其中异戊二烯、单萜烯和其他VOCs贡献率分别为75.09%、15.62%和9.29%.不同树种间BVOCs排放量差异较大,杨树和栎树是主要的异戊二烯排放源,贡献率分别为63.16%和25.92%;油松是主要的单萜烯排放源,贡献率为40.90%.不同龄级林对BVOCs排放的贡献不同,中龄林贡献率最大,占总量的39.14%.BVOCs排放呈夏季高、冬季低的特征,春、夏、秋、冬排放量分别占全年的12.55%、77.48%、9.76%和0.21%.BVOCs对O₃生成潜势的贡献量为240.51×10⁹g,其中异戊二烯占92.66%,是主要的贡献者;对二次有机气溶胶（SOA）生成潜势的贡献量为1.73×10⁹g,异戊二烯和单萜烯分别占24.26%和75.73%.研究表明,北京森林BVOCs排放会导致大气年均SOA浓度增加0.94μg/m³,O₃浓度上升9.01μg/m³,特别是对夏季O₃污染具有较大贡献.建议城市绿化时应从有助于空气质量改善的角度考虑树种的VOCs排放能力.     

絮凝控制高浓度藻华对水质和植被恢复的影响

模拟了叶绿素a浓度为1001.63μg/L的高浓度蓝藻水华,选用聚合氯化铝(PAC),氯化铁(FeCl₃),阳离子淀粉-壳聚糖(CSC)3种絮凝剂实施应急控藻,探究其对水质和沉水植被恢复的影响.研究发现, FeCl₃和CSC处理后水体DO分别降至1.35, 0.61mg/L,氨氮则高达24.93, 45.74mg/L,引发水体持续的重度黑臭;相比之下, PAC处理后ORP、DO、氨氮明显改善,分别为-76.00mV、3.64mg/L、9.25mg/L,且优于空白处理的-140.43mV、2.34mg/L、13.10mg/L,水体重度黑臭持续时长从15d减少至4d,沉水植被恢复潜力提升,其中伊乐藻(Elodea canadensis)的生物量显著增加,优于无藻华对照(P<0.05);FeCl₃和CSC处理未能缓解苦草(Vallisneria natans),伊乐藻受到的生长胁迫,甚至加剧了对伊乐藻的生长胁迫,且CSC处理显著抑制了伊乐藻的叶数,株高,生物量的增长(P<0.05).结果表明,絮凝沉降可以快速控制湖...     

2014年APEC期间北京市空气质量改善分析

利用2014年11月1~12日(APEC会议期间)北京市大气污染物、PM_2.5组分及气象、遥感监测数据,结合CMB受体模型,综合分析了APEC会议期间北京市空气质量与气象条件变化并初步评估了减排措施对APEC会议期间PM_2.5浓度的贡献及影响. 结果表明,APEC会议期间北京市PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂的浓度分别为43、62、8和46 μg ·m^-3,比近5年平均浓度(PM_2.5为2012~2013年平均浓度)降低45%、43%、64%和31%; 空间分布上PM_2.5在城区及北部山区改善效果最明显,下降幅度在30%~45%之间,南部地区降幅在25%以下; 不同类别的站点降幅在27.4%~35.5%之间; APEC会议期间PM_2.5的主要组分SO₄^2-与同期(2013年11月1~12日)相比下降50%,地壳物质同比下降76%,NO₃^-同比下降35%; CMB模型源解析结果显示APEC会议期间燃煤锅炉贡献2%左右,扬尘贡献7%左右,机动车贡献30%左右; APEC会议期间北京市及周边地区针对可能发生的污染过程采取的减排保障措施对PM_2.5浓度具有明显的削峰降速作用.     

2015年北京市两次红色预警期间PM2.5浓度特征

利用北京市及周边地区大气污染物监测数据,综合分析了2015年北京市两次空气重污染红色预警期间PM_2.5浓度变化特征并初步评估了减排措施对PM_2.5浓度的影响.结果表明:第1次红色预警期间,北京市PM_2.5平均最高小时浓度出现在12月9日19:00,为282μg·m^-3,单站最高小时值出现在京东南市界永乐店站,浓度达496μg·m^-3.第2次红色预警期间,PM_2.5全市平均最高小时浓度出现在12月22日20:00,为421μg·m^-3;单站最高小时值出现在京西南市界琉璃河站,浓度达831μg·m^-3.两次红色预警累积持续时间均呈现出南部站 > 城区站 > 北部站的特征,且第2次红色预警期间PM_2.5浓度南北差异明显大于第1次,PM_2.5平均浓度在150μg·m^-3以上的面积明显大于第1次,第2次红色预警期间重污染面积可达总面积的93%.两次预警期间气象条件均不利于污染物的扩散,均存在不同程度的二次转化和区域输送现象,极端气象条件是重污染形成的外因,区域污染物排放量大才是导致重污染形成的内因.初步评估结果显示红色预警应急措施实施后,北京市PM_2.5环境浓度下降约20%~25%,减排效果显著.     

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.