汉邦(HIKVISION)

正嵌入式高清云DVR公司全称:北京汉邦高科数字技术股份有限公司公司网址:www.hbgk.net公司电话:010—57985798传真:010—57985799邮编:100089公司地址:中国·北京海淀区长春桥路11号万柳亿城中心C座4层产品名称:一点通嵌入式高清硬盘录像机产品型号:HB-DVR5104-S     

北京一次混合型重污染过程大气颗粒物元素组分分析

针对北京2013年1月的一次混合型大气重污染过程,于2012年12月31日—2013年1月18日在中国环境科学研究院大气环境研究所楼顶采集了TSP和PM₁₀样品,分析了其中的元素组分. 结果表明,逆温和静稳天气是导致此次大气污染的主要气象条件. 重污染期(2013年1月11—15日)北京大气ρ(TSP)和ρ(PM₁₀)的日均值分别为426.34和363.46 μg/m3,分别是非污染期(2013年1月2—6日)的3.5和3.4倍;而重污染期TSP和PM₁₀中ρ(无机元素)分别为36.38和18.67 μg/m3,是非污染期的2.2和1.6倍,低于颗粒物质量浓度升幅. 元素质量浓度特征和EF(富集因子)分析表明,Na、Mg、Al、K、Ca、Fe的质量浓度之和占总元素质量浓度的90%以上,其EF均小于10,属地壳类元素,重污染期各元素质量浓度未明显升高;Mn、Cr和Ni 3种元素的EF在研究过程中无明显变化;重污染期PM₁₀中w(Cd)(0.05%)、w(Zn)(3.34%)、w(As)(0.22%)、w(Pb)(3.54%)、w(Mo)(0.03%)、w(Sn)(0.14%)和w(Tl)(0.03%)明显升高,并且这7种元素重污染期与非污染期的质量浓度比值和EF都较高,其来源主要为燃煤、移动源、工业源和垃圾焚烧等人为源. 重污染期本地源对TSP和PM₁₀的贡献略有增加.      

北京秋季大气气溶胶光学厚度与Angstr?m指数观测研究

利用2010年10~11月CE318太阳光度计观测资料,得出了北京市秋季气溶胶光学厚度(AODλ=500nm),Angstr?m波长指数(α)和浑浊度(β).结果显示,气溶胶AOD,Angstr?m指数,浑浊度平均值分别为0.5(±0.69)、0.95(±0.33)、0.24(±0.31),变异系数分别为139%、35%和132%.非污染天,AOD变化较小,峰值出现在15:00,但大气中细粒子组分相对较高;污染天,AOD波动很大,没有明显的日变化,颗粒物以细粒子为主.非污染天,当α1.0,两者呈现正相关;污染天,两者无明显关系,但当AOD>1.0,α随AOD的增大而变小.当Vmax4m/s,AOD和α均出现小值,α与AOD呈负相关.风向也是影响α和AOD变化的重要因素,尤其ENE为主导风向时,α与AOD呈明显正相关.温度的变化并未对α和AOD的变化造成很大影响.局地扬尘或沙尘气溶胶呈非亲水性,但当α>0.5,AOD随相对湿度(RH)的增大有一定程度的增大.     

建立安全管理长效机制是特殊企业可持续发展的重要保障 --记北京印钞厂安全保卫工作

北京印钞厂始建于1908年,是中国历史上第一家采用雕刻钢版凹印工艺印制纸币和邮票的官办印钞企业.     

北京城市人口增长调控研究

北京城市人口的增长是必然的 ,但必须对人口规模进行必要的调控 ,这是北京实现可持续发展的需要。北京城市人口增长调控要运用市场化的方式 ,辅之以必要的行政措施 ,以结构调整为导向 ,适度控制城市人口数量的增长 ,重点优化城市人口结构 ,合理调整城市人口空间布局     

北京南郊平原地下水化学特征及成因分析

地下水是旱区重要的供水水源,水化学组成是决定地下水可利用性的关键因素之一。以北京南郊平原为研究对象,通过系统调查浅层地下水和深层地下水化学组成,利用水文地球化学图解、多元统计及空间插值分析等多种方法,探讨了快速城镇化及剧烈农业活动条件下旱区地下水化学空间演变特征及其成因机制。结果表明:研究区地下水均为弱碱性低矿化水,水化学类型主要为HCO₃-Ca和Cl-Mg·Ca,并有少量HCO₃-Na·Ca型。浅层地下水和深层地下水均存在不同程度的硝酸盐浓度偏高现象,二者水化学演变与NO₃-浓度升高密切相关,随着NO₃-浓度升高优势阴离子逐渐由HCO₃-转变为SO₄2-、Cl-。浅层地下水和深层地下水化学组成受自然因素和人为因素双重作用控制,含水层结构控制着水化学主导因素的空间分布,人为因素主导的水化学区主要分布在单一含水层结构的西北部城镇地区,而自然因素主导的水化学区主要分布于多层含水结构的东南部农业区。水化学组分的自然来源机制包括岩石风化溶解和阳离子交替吸附作用等;人为来源主要为城镇地区地表污染物输入,再生水灌溉对水质影响较小。     

北京河流大型底栖动物空间格局及其环境响应研究

大型底栖动物群落结构及多样性对于区域河流环境状况具有重要的指示意义。基于2014年5月—2015年8月间北京市河流大型底栖动物群落结构调查数据,分析底栖动物的生物多样性特征和空间格局。调查共发现大型底栖动物151种(或分类单元),隶属于5门9纲67科127属,水生昆虫占绝对优势。聚类分析表明76个采样点可被分为4组,组1主要包含北部山区的潮白河水系,具有较为典型的山溪型河流底栖动物特征,组2主要包含永定河山峡段和北运河水系的清河,组3主要包含大清河水系和北运河水系的温榆河、北沙河、南沙河等,二者具有城市河流兼有山溪型河流底栖动物的特征,组4主要包含北运河水系,具有典型的城市河流底栖动物特征。优势种分析表明:组1的优势种为热水四节蜉(Baetis thermicus)、秀丽白虾(Exopalaemon modestus)和网栖石蛾(Cheumatopsyche sp.),组2为直突摇蚊(Orthocladius sp.)、钩虾(Gammarus sp.)和长足摇蚊(Tanypus sp.),组3为摇蚊科幼虫(larvae of Chironomidae)和寡毛类(Oligochaeta),组4是以中华摇蚊(Chironomus sinicus)为代表的摇蚊幼虫。功能摄食类群研究表明:组1以收集者和滤食者占绝对优势,相对丰度分别为60%和29.6%;组2、组3、组4均以收集者占绝对优势,相对丰度分别为97.7%、90%、97.5%。物种数、Shannon-Wiener多样性指数、Pielou均匀度指数和Margalef丰富度指数的组间差异性显著(P0.05)。研究表明,北京河流大型底栖动物受河流自然环境变化的影响显著,形成了典型的山区-城市底栖动物空间格局,山区河流中保持了较高的生物多样性,城市河流及其过渡区的大型底栖动物退化明显,大型底栖动物能够明显指示环境状况的变化并可指导河流环境的保护与恢复。     

北京市2020年春节期间空气质量影响因素分析

2020年春节期间由于新冠肺炎疫情的大范围暴发,包括北京在内的多个城市经济社会活动较长时间处于低水平状态。但是在此期间,北京市出现了两次(农历正月初二至初六、正月十六至十九)污染水平不逊于往年的重污染天气,成为社会各界关注的焦点。本文以北京市2016-2020年春节期间的空气质量为研究对象,首先运用多元线性回归法判断了气象因素以及经济和社会活动因素对四类污染物(PM_2.5、PM₁₀、NO_2和SO₂)的影响程度,进一步研究了在2020年春节期间的两次重污染时段内各个因素对PM_2.5的影响程度,最后运用双重差分法评估春节期间的疫情管控措施对北京市空气质量产生的影响。多元线性回归结果显示在2016-2020年春节期间:(1)气象因素对北京市的PM_2.5、PM₁₀、NO₂和SO₂四类污染物浓度的影响占主导地位,其中温度、湿度与四类污染物浓度变化均显著正相关,气压和降水与四类污染物浓度变化均显著负相关;(2)经济活动水平与NO₂浓度水平有显著正相关关系,说明随着经济活动水平强度的降低和交通流量的下降,NO₂浓度呈现出降低趋势,而PM_2.5、PM₁₀和SO₂与经济活动水平分别有正相关、正相关和负相关关系,但并不显著;(3)从社会活动来看,燃放烟花爆竹会增大PM_2.5、PM₁₀和SO₂浓度,同时假期变量对PM_2.5和SO₂的浓度变化也存在显著正向影响。对于2020年春节期间的两次重污染过程来说,气象依然是主要影响因素,但是各因素的贡献值有所不同;春节期间经济活动水平对正月初二至初六重污染过程的贡献较小(2%),而对正月十六至十九有明显的负影响(-20%)。双重差分法评估结果显示,疫情管控对PM₁₀和NO₂有缓解效果,而对PM_2.5和SO₂未见明显影响,这表示疫情管控措施对空气质量施加了影响。本文不仅识别出了春节期间气象因素、经济社会活动与北京市四类污染物浓度之间的关系,有助于厘清各因素对空气质量产生影响的方式,而且对进一步改善北京市及京津冀地区的空气质量具有重要启示意义。     

北京与成都大气污染特征及空气质量改善效果评估

近年来我国空气质量持续改善,大气颗粒物浓度明显降低.为探究气象条件和减排措施对细颗粒物（PM_2.5）浓度的相对贡献,选取两个典型代表城市——北京和成都,对比分析两城市所处的地理环境条件、污染排放以及气象扩散条件.结果表明,北京与成都2013~2018年重污染天数及污染过程显著减少,SO₂和PM_2.5浓度降幅明显,与2013年相比,两城市2018年SO₂浓度的降幅分别为77.8%和70.9%,PM_2.5浓度分别降低了42.7%和48.5%.冬季PM_2.5浓度下降速率最大,每年分别以13.5μg·m^-3和14.1μg·m^-3的速率降低.2013~2018年成都较北京风速偏小,温度偏高约3℃,静小风日数偏多,冬季静小风频率高,混合层高度、大气容量指数以及通风系数明显偏小,大气扩散条件较差.综合静稳天气指数（SWI）和环境气象指数（EMI）结果表明北京大气扩散条件优于成都,但近几年的变化程度有所不同.2014~2018年两城市的EMI呈减小趋势,2018年成都地区EMI降幅最显著,气象条件明显好转.与2014年相比,2018年北京与成都全年大气污染减排对PM_2.5浓度的贡献分别为33.5%和24.0%,气象条件的贡献分别为7.2%和11.1%;冬季减排贡献分别为31.7%和32.5%,气象条件的贡献比全年的大.     

北京PM2.5背景值定值方法及其变化特征研究

通过气团识别方式,确定了较强气团判别指标,定量评估了较强气团对北京上甸子区域大气本底站PM2.5浓度影响.结果显示,偏北风过程中PM2.5的背景值介于10.3~13.5μg/m3,平均值为(11.7±1.3)μg/m3;偏南风过程中PM2.5的背景值介于60.2~92.6μg/m3,平均值为(76.2±12.8)μg/m3.偏北风过程中,PM2.5背景值变化趋势不明显;偏南风过程中,PM2.5背景浓度呈线性下降趋势,下降速率为5.5μg/(m3×a).2009~2012年期间,区域本底站观测到的PM2.5年均值变化不大,这与北京地区的局地产生的二次PM2.5逐步增大有关,在一定程度上抵消了区域背景值下降的影响.当出现系统性偏南风时,北京以南区域输送对北京当地PM2.5浓度增加的平均贡献接近60%,但是自2009年开始逐步下降,截止2012年该贡献降低到44%.