北京市生态涵养区生态服务价值评估与生态补偿机制探讨

在分析北京市生态涵养区在生态补偿制度建设困境的基础上,本文将国内外区域生态系统价值评估模型相结合,运用修正的生态服务价值评估模型,对北京市生态涵养区2016年的生态服务价值进行了估算,并分析了2009-2016年生态服务价值的变动及其影响因素,从科学评估生态服务价值、完善生态补偿标准方法的制定、健全生态保护补偿制度、将绿色GDP纳入生态涵养区绩效考核指标评价体系几个方面探讨了完善生态补偿机制的政策措施。一方面更加直观地揭示了生态涵养区生态服务的重要经济价值,另一方面为建立更加科学的生态补偿机制提供了可参考的依据。     

2017~2018年北京大气PM2.5中水溶性无机离子特征

为探究近年来北京市空气质量持续改善过程中PM_2.5及其中水溶性无机离子（WSIIs）特征,于2017~2018年在北京城区进行了连续1 a的PM_2.5样品采集,对其中9种主要WSIIs进行了全面分析.结果表明,北京市PM_2.5年均浓度为（77.1±52.1）μg ·m^-3,最高和最低值分别出现在春季[（102.9±69.1）μg ·m^-3]和夏季[（54.7±19.9）μg ·m^-3].WSIIs年均浓度为（31.7±30.1）μg ·m^-3,对PM_2.5贡献比例为41.1%,季节贡献特征为：秋季（45.9%） > 夏季（41.9%） > 春季（39.9%） ≥ 冬季（39.2%）.SNA是WSIIs的重要组成,春、夏、秋和冬季在总WSIIs中的占比分别可达86.0%、89.5%、74.6%和73.0%.随温度升高,NO₃^-和SO₄^2-分别呈现出了先升高后降低以及波动性升高的趋势;而当相对湿度低于90%时,2种离子浓度均随相对湿度增加而升高,反映了光化学和液相过程对2种离子组分的贡献差异.随污染加重,WSIIs整体贡献比例大幅升高,且各类WSIIs演化特征各异,其中,NO₃^-浓度和贡献均持续升高,而SO₄^2-和各类源自扬尘的离子组分（Mg²⁺、Ca²⁺和Na⁺）贡献降低.观测期间WSIIs主要来源包括二次转化、燃烧源和扬尘源,对燃煤和机动车的管控是其减排的重要途径.后向轨迹分析表明,源自北京市南部和西部的气团对应着较高的PM_2.5浓度和WSIIs占比,且二次离子贡献显著;而源自西北和北部的气团对应的PM_2.5浓度和WSIIs占比则较低,但Ca²⁺贡献较高.     

2014~2017年北京城区霾污染态势及潜在来源

统计分析2014~2017年北京城区霾污染发生情况,利用HYSPLIT模式对4年内气流来向进行聚类计算,识别区域内的主要污染传输通道和潜在污染源区分布及变化.结果显示,研究期间北京市城区空气质量状况整体呈改善趋势,灰霾时发生率从2014年的50.6%降至2017年33.7%,灰霾日数由165d降至78d,每年10月到次年采暖结束的3月灰霾发生较为集中.不同强度霾发生频率逐年下降,秋、冬季灰霾发生频率及污染强度均逐步降低.冀东南平原区、太行山东麓以及燕山南麓沿线为京津冀地区的3条主要污染传输通道,传输高度均在近地1000m内,期间通道轨迹对应北京城区PM_2.5平均达124.1μg/m³,其出现频率在2014~2017年逐年减小,并且各年当中同类轨迹所对应的北京PM_2.5均呈逐年下降趋势.北京城区PM_2.5的主要潜在源区从华北平原和渤海天津港区域逐渐缩小至冀中南和鲁西北地区,且传输通道区域污染贡献率逐年降低,有利的天气形势和人为的区域减排是近年空气质量改善的2大主因.     

Characterization of aircraft emissions and air quality impacts of an international airport

Beijing Capital International Airport(ZBAA) is the world's second busiest airport. In this study, the emissions of air pollutants from aircraft and other sources at ZBAA in 2015 were estimated using an improved method, which considered the mixing layer height calculated based on aircraft meteorological data relay(AMDAR), instead of using the height(915 m)recommended by ICAO. The yearly emissions of NO_x, CO, VOCs, SO_2, and PM_(2.5) at the airport were 8.76 × 10~3, 4.43 × 10~3, 5.43 × 10~2, 4.80 × 10~2, and 1.49 × 10~2 ton/year, respectively. The spatial–temporal distribution of aircraft emissions was systematically analyzed to understand the emission characteristics of aircraft. The results indicated that NOxwas mainly emitted during the take-off and climb phases, accounting for 20.5% and 55.5% of the total emissions. CO and HC were mainly emitted during the taxi phase, accounting for 91.6%and 92.2% of the total emissions. Because the mixing layer height was high in summer, the emissions of aircraft were at the highest level throughout the year. Based on the detailed emissions inventory, four seasons simulation using WRF-CMAQ model was performed over the domain surrounding the airport. The results indicated that the contribution to PM_(2.5) was relatively high in winter; the average impact was about 1.15 μg/m~3 within a radius of1 km around the airport. Meanwhile, the near surroundings and southwest areas of the airport are the most sensitive to PM_(2.5).     

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.     

A preliminary analysis of the surface chemistry of atmospheric aerosol particles in a typical urban area of Beijing

Atmospheric aerosol particle samples were collected using an Ambient Eight Stage(Non-Viable) Cascade Impactor Sampler in a typical urban area of Beijing from 27 th Sep.to 5th Oct.,2009.The surface chemistry of these aerosol particles was analyzed using Static Time of Flight-Secondary Ion Mass Spectrometry(Static TOF-SIMS).The factors influencing surface compositions were evaluated in conjunction with the air pollution levels,meteorological factors,and air mass transport for the sampling period.The results show that a variety of organic ion groups and inorganic ions/ion groups were accumulated on the surfaces of aerosol particles in urban areas of Beijing;and hydrophobic organic compounds with short-or middle-chain alkyl as well as hydrophilic secondary inorganic compounds were observed.All these compounds have the potential to affect the atmospheric behavior of urban aerosol particles.PM1.1–2.1and PM3.3–4.7had similar elements on their surfaces,but some molecules and ionic groups demonstrated differences in Time of Flight-Secondary Ion Mass Spectrometry spectra.This suggests that the quantities of elements varied between PM1.1–2.1and PM3.3–4.7.In particular,more intense research efforts into fluoride pollution are required,because the fluorides on aerosol surfaces have the potential to harm human health.The levels of air pollution had the most significant influence on the surface compositions of aerosol particles in our study.Hence,heavier air pollution was associated with more complex surface compositions on aerosol particles.In addition,wind,rainfall,and air masses from the south also greatly influenced the surface compositions of these urban aerosol particles.     

2007—2014年北京地区PM2.5质量浓度变化特征

为更好地解析北京地区ρ(PM_2.5)的长期变化特征及气流轨迹聚类分析结果,对2007年8月—2014年7月在中国环境科学研究院实测的ρ(PM_2.5)数据进行了统计分析,分析其年际、季节和月际变化特征;通过计算PM_2.5的AQI分指数,分析了污染等级的时间变化特征;结合后向气流轨迹,对ρ(PM_2.5)年际、季节变化与气团来源的关系进行了分析.结果表明:北京地区2008—2013年ρ(PM_2.5)年均值分别为111.5、95.8、94.8、80.5、75.2、81.3 μg/m3,整体呈逐年下降趋势,但污染水平依然较高;ρ(PM_2.5)由高到低的季节次序为秋季、冬季、春季、夏季,平均值分别为111.6、94.8、77.2、70.5 μg/m3,PM_2.5重污染时段主要出现在秋冬季节,并且冬季ρ(PM_2.5)近年来逐渐呈上升趋势;ρ(PM_2.5)月均值呈单峰型变化,11月最高(为125.3 μg/m3),7月最低(为76.4 μg/m3);轨迹聚类分析发现,途经山西省北部和河北省南部的气流轨迹中ρ(PM_2.5)较高,而来自北方及西北方向的气团相对较清洁,ρ(PM_2.5)较低.北京地区近些年实施的大气污染减排措施对于控制PM_2.5污染取得了一定效果,但针对秋冬季节重污染过程的控制力度仍需要加强,同时也要注意区域污染传输对北京地区ρ(PM_2.5)的影响.      

北京市城市河流中精神活性物质的污染水平及环境风险

为评价北京市城市河流地表水体中5种精神活性物质〔METH(甲基苯丙胺)、AMP(苯丙胺)、KET(氯胺酮)、EPH(麻黄碱)和HA(羟亚胺)〕的环境风险,通过对固相萃取柱(Oasis HLB、Oasis MCX、Oasis WAX和Oasis PRiME HLB)类型、水样酸化、洗脱剂类型及体积等条件的确定,建立了同时测定水环境中精神活性物质的固相萃取-液相色谱-质谱(SPE-LC-MS/MS)联用方法,并对北京市城市河流地表水体中5种精神活性物质的质量浓度水平进行了调查,采用RQ(风险熵)法进行了风险评价. 结果表明,在水样未酸化条件下,Oasis MCX柱对精神活性物质的回收率最高,使用含5%(V/V)氨水的甲醇作为洗脱液,5种精神活性物质的回收率可以达到81.8%~91.1%. 地表水水体基质加标结果表明,5种精神活性物质的加标回收率均大于75.5%,相对标准偏差均小于10.0%. 方法检出限为0.30~0.80 ng/L,定量限为1.00~2.68 ng/L. 北京市7条城市河流中5种精神活性物质的质量浓度在1.00~99.51 ng/L之间. EPH在所有采样点均被检出且质量浓度较高,ρ(EPH)平均值为22.79 ng/L;ρ(AMP)相对较低,在1.54~11.23 ng/L之间,但AMP检出率为97.06%;ρ(METH)较高,平均值为14.63 ng/L,最高值(99.51 ng/L)出现在坝河. 研究显示,北京市地表水中5种精神活性物质的RQ均小于0.1,表明其可能的环境风险较低,但由于精神活性物质本身具有生物活性,它们对城市河流水生生态系统产生的潜在危害不容忽视.      

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.     

Sustainable Development and Transition of Traditional Retailing Centers in Beijing from Consumers' Perspective

Based on the consumer questionnaires of the three traditional retailing centers,Qianmen,Wangfujing and Xidan in Beijing,this article analyzes the present features of consumer composition in the three retailing centers.What is more,the evolution course and function transition of traditional retailing centers is revealed based on the changing of consumer composition in different times.Lastly,the renewal method and development trends of traditional retailing centers are discussed based on the evaluation results in consumers' perspective.