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.     

COVID-19疫情期间京津冀大气污染物变化及影响因素分析

为了应对COVID-19疫情,京津冀地区采取了一系列严格的管控措施,这些措施导致了大气污染物人为源排量的减少,为探究大气污染受人类活动的影响程度提供了时机.将疫情防控分为前期、初期、中期和后期这4个阶段,并结合气象、交通量和工业数据,综合运用数理统计和空间分析方法,得出各时间段大气污染物的变化情况及影响因素,为京津冀地区进一步治理大气污染提出了合理化建议.结果表明：①京津冀三地在疫情防控期总体的AQI值和6项污染物同比2019年均有下降,其中SO₂、PM₁₀和NO₂的降幅较大（分别为26.5%、24.3%和16.9%）;由初期到后期,各污染物（除O₃）总体处于下降趋势;O₃在初期增幅大（76.2%）,中后期增幅放缓.②防控初期北京市的重污染天气是污染物本地积累、二次转化和区域传输共同作用的结果;北京2月份的PM_2.5浓度同比相似气象条件下的2014年2月偏低近6成;若仅考虑人为减排的影响,则各污染物浓度同比2019年均有下降.③防控中后期,随着交通量和工业复工率进一步扩大,各污染物变化趋于平稳或有微升;重工业城市的热异常辐射强度与主要污染物的灰色关联度大于0.6,即控制工业排量仍是治理大气污染的关键.     

北京冬季雾日大气污染结构特征

运用激光雷达和大气污染监测网络观测了2007年2月北京地区2次平流雾大气污染过程. 通过分析雾生消过程中大气颗粒物消光性的垂直结构、地面大气污染物质量浓度的水平分布及其演变,研究了北京市雾日大气污染的空间结构特征. 结果表明:雾生成前及持续阶段大气扩散条件较差,污染积累明显,但高湿度雾能加速污染物的湿沉降,雾生成后污染会略有回落. 雾生成前后大气污染垂直分布变化显著,但静稳气象条件下,大气污染的水平分布受雾的影响较小. 相对湿度是影响雾日大气污染变化的重要因素,决定了污染物湿沉降量的大小. 在2007年2月21—22日的平流雾过程中,SO₂和NO₂浓度与雾生成前相比分别下降了56%与47%,湿沉降量分别为48.0和30.8 g/km2;而在25—27日的平流雾过程中,SO₂和NO₂湿沉降量分别为16.3和14.3 g/km2.      

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排放现状及动态变化特征分析

以北京地区森林植被为研究对象,基于森林资源清查蓄积资料和逐小时气象数据,采用光温影响模型对2000~2020年北京森林BVOCs排放量进行估算,并分析其对空气质量的影响.结果显示,2020年北京森林BVOCs排放量为39.57×10⁹g C,异戊二烯、单萜烯和OVOCs分别占72.19%、17.48%和10.32%,杨树、栎树等阔叶树是主要的异戊二烯排放源,油松等针叶树是主要的单萜烯排放源.2000~2020年森林BVOCs排放量从20.30×10⁹g C/a增加到39.57×10⁹g C/a,年平均增长率4.75%;BVOCs排放量的变化表现出明显阶段性特征,2000~2010年增长缓慢,2010~2020年出现大幅上升.20年间异戊二烯所占比重呈下降趋势,单萜烯和OVOCs所占比重则呈上升趋势;杨树对BVOCs排放量的贡献逐渐降低,栎树和其他阔叶树的贡献明显增加,北京新增森林更加注重物种多样化.2000~2020年,BVOCs的O₃生成潜势从181.76×10⁹g增加到331.07×10⁹g,异戊二烯占92.70%,是主要的贡献者;SOA生成潜势从1.11×10⁹g增加到2.65×10⁹g,单萜烯和异戊二烯分别占75.40%和24.60%.O₃生成潜势最大的树种是杨树,SOA生成潜势最大的树种是油松.森林BVOCs排放在夏季对O₃污染的贡献最大,未来绿化中应考虑优化树种组成.     

北运河系地表水近10年来水质变化及影响因素分析

北运河系为北京市区最重要的排水系统,其水质优劣对城市环境及下游地区有着重要影响,通过2001～2010年间地表水的监测数据、水资源量的统计数据、社会经济的统计数据以及污水处理厂的监测数据来分析影响北运河系水质的原因.结果表明,北运河各排水支流水质均较差,主要污染指标为耗氧型有机污染物及NH4+-N等,丰水期水质好于枯水期,凉水河、温榆河、通惠河等支流的水质严重影响着北运河的水质;北运河系各河段水质在2006年后出现好转,但2006～2010年之间污染指标浓度稳定在Ⅴ类标准以上,水质的进一步改善变得困难;经济的发展、人口的增加对北京市水环境造成了巨大的压力,是造成水质难以彻底改善的主要原因之一;缺少生态补水是河系水质较差的主要原因,降水可以缓解污染,却与地表水径流造成的非点源污染形成矛盾,但对北运河来说,降水仍起到了稀释作用;污水处理率的提高改善了水质,但进一步的水质改善还需要提高污水处理效率,尤其是郊区污水处理率.     

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.     

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.