APEC期间北京市PM_(2.5)时空分布与过程分析

运用Models-3/CMAQ模式系统,模拟分析了2014年11月3~11日APEC会议期间北京市PM_(2.5)污染的时空分布特征,并利用过程分析工具IPR研究了会期两次短时间污染过程(4日13:00~5日12:00和10日13:00~11日12:00)中各种大气物理化学过程对城区官园和郊区定陵两个代表性站点近地面PM_(2.5)生成的贡献.结果表明,CMAQ模型合理地再现了北京市PM_(2.5)的浓度水平和时间变化.北京地区4日和10日发生不利于污染物扩散的气象条件,导致PM_(2.5)小时浓度出现高值(分别为188,124μg/m~3),但受减排措施和冷高压的作用,PM_(2.5)高值维持时间较短.4日13:00~5日12:00,水平传输是官园和定陵站点PM_(2.5)的主要贡献者,贡献率分别为49.6%和90.9%.此次污染过程北京地区受南部污染传输影响较强.10日13:00~11日12:00,官园站点PM_(2.5)主要来自源排放在本地的积累(78.8%),定陵站点PM_(2.5)主要来自较弱的水平传输(93.9%).此次过程体现出更加明显的局地性污染特征.两次过程中,PM_(2.5)的主要去除途径均为垂直传输.     

北京市内到郊区氮沉降时空变化特征

对北京市区到远郊梯度带上的4个采样点(北京师范大学(BNU)、奥林匹克森林公园(AS)、减河公园(JH)、延庆上辛庄(YQ))降雨和针叶树穿透雨雨量及其化学成分进行了监测,分析了从市中心到远郊的氮沉降时空变化规律.结果表明:梯度带上各点铵态氮(NH+4-N)与硝态氮(NO-3-N)均为5、6月最大,7月开始迅速减小,雨季降雨的稀释作用是主要原因.在空间上,NH+4-N与NO-3-N沉降量大小为BNUJHASYQ,4个样点对应的可溶性无机氮(铵态氮与硝态氮)总沉降量分别为22.6、13.7、12.1、5.42 kg·hm~(-2)a-1(以N计).无机氮沉降以湿沉降为主,4个样点上湿沉降所占比例分别为BNU 72.44%、AS 65.97%、JH 62.78%、YQ 93.86%;沉降成分以铵态氮为主,所占比例分别为BNU56.41%、AS 59.47%、JH 61.21%、YQ 63.33%,从城区到远郊逐次增大.国内外同类研究综合表明,湿沉降中无机氮浓度均是工业区市区郊区远郊区,北京降雨中无机氮浓度相对较高.大多数研究区的城区与郊外大气氮沉降均是以铵态氮为主,与市区交通及生活源氮氧化物排放较高的实际并不一致,其成因与机制尚不明确.     

北京西北郊降尘和降雨中稀土元素的浓度分布和来源的初步分析

应用ICP－MS测定了从1998年10月至1999年9月共12个月的北京西北郊降尘中稀土元素的浓度，同时测定了从1999年4月至6月间8次降雨中的稀土元素的浓度，对降尘和降雨中稀土元素的分布模式进行了初步分析，结果表明降尘和降雨中稀土元素的分布与我国土壤稀土元素的分布模式基本一致，说明降尘和降雨中的稀土元素主要来源于地表土壤。     

北京冬季奥运会历史同期大气PM2.5污染特征分析

基于2015~2021年的1~3月北京市大气PM_2.5浓度与化学组成长期观测数据,分析了2022年北京冬季奥林匹克运动会（冬奥会）和北京冬季残疾人奥林匹克运动会（冬季残奥会）历史同期的PM_2.5污染态势、化学组成特征以及潜在源区.2015~2018年的1~3月重污染［日均ρ（PM_2.5）>75 μg·m^-3］天数以及重污染期间PM_2.5平均值下降十分显著,之后这两者未发生明显改变.2018~2021年的1~3月每年平均发生重污染23 d,重污染天ρ（PM_2.5）平均值约为120.0 μg·m^-3.2015~2021年的1~3月超长重污染过程（连续重污染超过5 d）平均每年发生2~3次,其中2021年发生3次,且持续时间最长达到8 d.历年冬奥会历史同期发生重污染的天数为2~9 d,春节期间烟花爆竹大量燃放可能是该时期重污染发生的重要原因之一;冬季残奥会历史同期重污染天数一般为1~5 d,但2021年受频繁出现的静稳天气影响,重污染天数高达9 d.在同时段重污染期间,PM_2.5化学组成均以二次组分为主,例如在PM_2.5可测组分中,2020年NO₃^-质量分数高达46%,较同年清洁天（11%）显著增加;SO₄^2-质量分数为12%~19%,说明当前硫酸盐污染仍不容忽视.北京市1~3月PM_2.5主要贡献区域包括内蒙古自治区中西部、河北省、天津市、山西省、陕西省、山东省中西部和河南省北部.研究结果将为北京市冬季空气质量持续改善以及2022年冬奥会与冬季残奥会期间北京市环境空气质量保障提供科学依据.     

北京市水环境中精神活性物质污染特征

为评价北京市水环境中精神活性物质的污染水平和生态环境风险,利用高效液相色谱-质谱联用法检测了该地区地表水和地下水中6种典型精神活性物质[甲基苯丙胺(METH)、苯丙胺(AMP)、氯胺酮(KET)、麻黄碱(EPH)、甲卡西酮(MC)和羟亚胺(HY)]的质量浓度.结果表明,北京市地表水中共检测出3种目标药物,其质量浓度范围为低于检出限n.d.~70.9ng·L~(-1).EPH的检出频率和质量浓度平均值最高,分别为42%和10.1 ng·L~(-1);其次为METH,检出频率为25%,质量浓度平均值为1.8 ng·L~(-1).地下水样品中只检测到了AMP,检出频率21%,质量浓度水平在n.d.~2.2 ng·L~(-1)之间.与国内外其他研究相比,北京市水环境中精神活性物质的污染浓度总体处于较低水平.METH和EPH浓度最高值均出现在北京市第二大排污河和南城主要污灌渠凉水河.风险评估结果显示,北京市地表水中6种目标药物的风险熵值均小于0.10,表明存在较低的环境风险,但考虑到精神活性物质具有较强的生物活性,它们对水生生态系统的长期和综合风险值得关注.     

改革开放30年来中国主要城市扩展时空动态变化研究

改革开放30年来,城市化速度明显加快,城市扩展是城市化空间上表现最明显的特征之一。论文选取我国大陆地区直辖市、省和自治区政府所在地及其他50万人口以上共135个城市作为研究对象,利用2007年北京一号小卫星多光谱数据,结合20世纪70年代、80年代和21世纪初的美国陆地卫星数据,采用面向对象分割和人机交互的信息提取方法对城市的主建成区进行动态监测,采用扩展面积、扩展强度、分维数、聚集度等指标分析城市扩展的规模、程度及形态等空间格局的变化,同时根据我国区域发展特点选取7个典型区进行扩展动态分析比较,并且结合社会经济统计数据等,概括分析了中国城市扩展的主要驱动因子。     

北京市灰水足迹评价

北京市属于重度资源型缺水地区,加上严重的水污染情况,使得水问题成为制约当地社会经济发展和生态安全的关键性因素。研究采用灰水足迹理念将北京市1995-2009年间不同部门产生的污染物以"稀释水"的形式进行量化。研究表明:①北京市2009年灰水足迹为49.5×10⁸ m³,约为北京当年水资源量的2.3倍;②生活部门的灰水足迹最大,农业部门次之,工业部门的灰水足迹最小;③北京市灰水足迹呈现逐年下降的趋势,农业、生活和工业部门的灰水足迹在1995-2009年间分别下降了45%、62%和93%;④虽然北京市灰水足迹逐年减小,水体水质却呈现逐年恶化的趋势,剩余灰水足迹(即灰水足迹与水资源的差值)累积值的增加,是北京市水质逐年恶化的直接原因。严格控制灰水足迹是实现水环境总体改善的重要途径。     

北京城区水体中PPCPs的分布特征及潜在风险

采集北京城区河流34个表层水样和23个沉积物样品,采集后海、前海和西海这3个城市湖泊10个表层水样和5个沉积物样品,应用HPLC-MS/MS技术对表层水样及沉积物样品中10种药物及个人护理品(PPCPs)进行检测分析,发现河流表层水样和城市湖泊表层水样中PPCPs的浓度范围分别为N.D.~655 ng·L~(-1)和N.D.~252 ng·L~(-1).在河流表层水样中,10种PPCPs的检出率范围为0~100%,其中咖啡因的检出率为100%,磺胺甲唑、地尔硫卓和泰乐菌素均未检出;在湖泊表层水样中,10种PPCPs的检出率范围为0~100%,其中对乙酰氨基酚、林可霉素、咖啡因和阿奇霉素的检出率为100%,磺胺甲唑、地尔硫卓、泰乐菌素及卡马西平都未检出;河流沉积物和城市湖泊沉积物中PPCPs的含量范围分别为N.D.~1 709ng·g~(-1)和N.D.~35.9 ng·g~(-1),在河流表层沉积物中,10种PPCPs的检出率范围为4%~96%,其中甲氧苄啶的检出率最高,泰乐菌素的检出率最低;在湖泊表层沉积物中,10种PPCPs的检出率范围为0~100%,其中地尔硫卓的检出率最高,咖啡因、泰乐菌素和卡马西平均未检出.从各河流看,永定引水渠、凉水河、通惠河及坝河表层水体及沉积物中PPCPs的含量较高,永定河、昆玉河表层水体中PPCPs的含量较低.应用风险商值(RQ)模型评价北京城区各河流及湖泊表层水体与沉积物中PPCPs残留对生态环境的影响,发现北京城区河流及湖泊表层水体中的10种PPCPs的RQ值均低于0.1,对河流生态环境具有低风险.城区河流及湖泊沉积物中,对乙酰氨基酚对永定引水渠、通惠河及坝河底栖生态环境具有中等风险;林可霉素对永定引水渠、温榆河、通惠河、护城河、坝河、凉水河及后海底栖生态环境具有中等风险;甲氧苄啶对永定引水渠、清河、温榆河、通惠河、护城河、坝河、亮马河、凉水河及后海底栖生态环境具有中等风险;阿奇霉素对亮马河及凉水河底栖生态环境具有中等风险,对永定引水渠、清河、温榆河、通惠河、坝河及后海底栖生态环境具有高风险.     

北京市机动车污染分担率的研究

研究建立了以GIS为平台的北京市机动车排放清单,获得了北京市规划市区内分车型以及分区域的机动车排放分担率.在此基础上,采用修正的ISCST3模型模拟了1995年规划市区CO和NO_x浓度的时空分布情况,并分析了机动车排放对北京市大气浓度的贡献率.结果表明,1995年北京市规划市区CO和NO_x的年排放分担率分别达到了76.8%和40.2%;相应的年浓度分担率则分别为76.5%和68.4%,在城市中心区以及道路边2种污染物的浓度分担率则更高.因此,在北京市对机动车排放污染实施控制是有效削减CO和NO_x的主要途径.     

中国华北区域城市间污染物输送研究

通过对华北地区城市间大气污染监测资料分析发现,城市之间存在着大气污染的相互影响和输送问题,大气污染是一个区域性的环境问题。治理和改善北京地区的大气环境,需要考虑周边地区影响,并实施综合性的污染控制和治理对策。使用二维欧拉统计模式,以SO2,SO42-,PM₁₀为模拟对象,模拟其远距离输送和沉降过程。对2002年的区域空气污染状况进行了模拟,模拟区域包括了所要研究的北京市、天津市、河北省等地区。利用实测资料对模式计算结果的检验显示,二者的相关系数平均为0 55。对资料的综合分析表明,北京大气环境中20%的PM₁₀及23%左右的SO2都是来自北京周边地区。