广州市区县环境竞争力评价研究

近年来环境在城市竞争中的作用日益凸显,城市在经济转型升级的关键时期,迫切需要提升环境竞争力,以优良的环境质量和利用环境资源创造价值的能力来参与国际竞争.而城市的整体环境竞争力是在各区、县环境竞争力的基础上形成的,提升各区(县)环境竞争力有利于提升城市环境竞争力.首先论述了环境竞争力的概念及内容,构建了广州区县环境竞争力评价模型,然后对评价结果进行详细的分析,并提出有关建议.     

2012-2014年广州能见度变化特征及与PM2.5关系研究

根据广州市2012年1月-2014年4月的大气能见度,PM2.5、O3、SO2、NO2、NOx、CO等大气污染物,以及气象要素的实时监测资料,分析了近年来广州市大气能见度变化特征,探究了能见度与大气污染物、气象要素之间的关系,并对PM2.5、相对湿度等主要因素对能见度的综合影响进行定量分析,并基于以上综合分析建立了高精度的能见度统计模型.结果表明:2012年1月-2013年12月广州市大气能见度呈好转趋势,到2013年能见度年均值约为13.01 km,为1973-2007年平均水平的约1.2倍;广州市大气能见度及灰霾日频率季节特征明显,其中春、冬季节是低能见度时期,也是灰霾多发季节,灰霾日频率达到50％左右;PM2.5、相对湿度为近年影响广州市能见度的主要因子,相关系数分别达-0.556、-0.335 (p ＜0.01).研究表明,最终所建立的多函数拟合统计模型对能见度模拟效果较好,相关系数达到0.90(p＜0.01),平均绝对误差、平均相对误差、均方根误差分别为1.281 km、13.3％、1.767 km.     

2011—2013年广州市道路交通噪声监测与分析

在2013年10—12月期间,选取了广州市58条道路和20栋噪声敏感建筑物进行噪声监测,与2011—2012年监测数据相比较,综合分析了广州市道路交通噪声的现状和变化规律。分析表明:广州市昼夜道路交通噪声以71 d B和70 d B为中心上下波动。对于2013年监测数据,噪声敏感建筑物昼夜噪声均值为65.1 d B和64.6 d B,夜间最大突发噪声均值为80.7 d B。此外还计算了每条道路的昼夜噪声频率重心,结果显示,广州市道路昼夜交通噪声频率重心分布基本相同,以1 000~2 000 Hz最为集中。     

广州地区SO42-、NO3-、NH4+与相关气体污染特征研究

本文获得了2009年12月1日至2011年12月31日广州二次无机离子(SO2-4、NO-3、NH+4)及相关反应性气体(NOx/SO2/HNO2/HNO3等)的小时浓度数据,并分析了其污染特征.研究结果表明:PM2.5的浓度季节变化特征为冬秋春夏,SO2-4的浓度季节变化特征为秋冬春夏,NH+4的为冬秋春夏,NO-3则为冬春秋夏,SO2-4、NO-3和NH+4之和占PM2.5的比重大小为秋夏春冬;硫氧化率(SOR)均大于0.1,秋冬季节的值高于春夏季节,与SO2-4的浓度变化趋势一致;氮氧化率(NOR)日变化呈单峰形式,最大值出现在06时,最小值出现在14时,春冬季节的值高于夏秋季节,与NO-3的浓度变化趋势一致;广州地区NH3/NH+4除10—12月外,其月均值均大于1;在典型过程中,SO2-4、NO-3、NH+4、SOR、NOR和NH3/NH+4与能见度的变化都存在较好的对应关系,说明广州地区低能见度与二次离子(SO2-4、NO-3、NH+4)的生成有关.     

广州市主要地质灾害成灾机制与时空分布

广州经济高速发展,人口、资源和环境的矛盾日益突出,地质环境渐趋恶化,地质灾害频繁发生,崩塌、滑坡和地面塌陷等严重阻碍了城市的可持续发展.就这些地质灾害而言,活动断裂纵横交错是其地质构造基础,强烈风化与疏松地表是其物质来源,降水与径流量丰沛是其动力条件,暴雨、洪水则是其诱发因素.人类活动,如过量抽取地下水、乱采滥伐森林植被等增加了地质环境的压力,破坏了生态平衡,成为重要的致灾因子.广州城市地质灾害在过去10年里呈波浪状上升态势,1998年以来尤为严重;空间上主要集中在老城区、广花盆地和低山丘陵区.     

基于气象因子的PM_(2.5)回归预测模型研究

采用Pearson相关系数分析了2013—2016年3大典型城市北京、南京和广州的ρ(PM_(2.5))与各气象因子的关系。结果表明,3个城市ρ(PM_(2.5))与各风速因子最大的相关系数依次为-0.44,-0.29和-0.37,与各气温因子最大的相关系数依次为-0.44,-0.33和-0.37,气压与南京和广州的ρ(PM_(2.5))正相关,气压因子最大的相关系数分别为0.25和0.34,湿度与北京ρ(PM_(2.5))正相关,与广州ρ(PM_(2.5))负相关,湿度因子最大的相关系数分别为0.49和-0.36,日照时数与北京ρ(PM_(2.5))相关系数为-0.46,降水量与南京和广州ρ(PM_(2.5))相关系数分别为-0.20和-0.24;采用逐步线性回归方法建立城市次日ρ(PM_(2.5))与气象因子的预测模型,复合相关系数分别为0.722 8,0.770 6和0.809 9。模型预测3个城市2016年PM_(2.5)年均值分别偏高4,5和3μg/m3,日均值平均相对误差为±45.6%,±32.9%和±26.0%,模型对高ρ(PM_(2.5))普遍低估。     

广州白云国际机场噪声污染评价

通过对广州白云国际机场噪声污染现状的分析和评价,表明,飞机起飞和降落时产生的噪声污染严重。地处航线下的荔湾区10多家中小学的教学活动、医院的医疗活动以及居民的生活、学习、工作由于飞机的频繁升降,均受到了不同程度的影响。对拟建的新白云国际机场噪声污染的预测表明,2005年在LWECPN>85dB环境下生活的人数约1.35万,80dB～85dB环境下生活的人数约2.3万,75dB～80dB环境下生活的人数约5.1万,70dB～75dB环境下生活的人数约10.1万。     

Urban Air Pollution Patterns, Land Use, and Thermal Landscape: An Examination of the Linkage Using GIS

This article investigates the relationship of local air pollution pattern with urban land use and with urban thermal landscape using a GIS approach. Ambient air quality measurements for sulfur dioxide, nitrogen oxide, carbon monoxide, total suspended particles, and dust level were obtained for Guangzhou City in South China between 1981 and 2000. Landsat TM images and aerial photo derived maps were used to examine city's land use and land cover at different times and changes. Landsat thermal infrared data were employed to compute land surface temperatures and to assess urban thermal patterns. Relationships among the spatial patterns of air pollution, land use, and thermal landscape were sought through GIS and correlation analyses. Results show that the spatial patterns of air pollutants probed were positively correlated with urban built-up density, and with satellite derived land surface temperature values, particularly with measurements taken during the summer. It is suggested that further studies investigate the mechanisms of this linkage, and that remote sensing of air pollution delves into how the energy interacts with the atmosphere and the environment and how sensors see pollutants. Thermal infrared imagery could play a unique role in monitoring and modeling atmospheric pollution.     

Chemical Composition and Sources of PM10 and PM2.5 Aerosols in Guangzhou, China

Aerosol samples of PM10 and PM2.5 are collected in summertime at four monitoring sites in Guangzhou, China. The concentrations of organic and elemental carbons (OC/EC), inorganic ions, and elements in PM10 and PM2.5 are also quantified. Our study aims to: (1) characterize the particulate concentrations and associated chemical species in urban atmosphere (2) identify the potential sources and estimate their apportionment. The results show that average concentration of PM2.5 (97.54 μg m⁻³) in Guangzhou significantly exceeds the National Ambient Air Quality Standard (NAAQS) 24-h average of 65 μg m⁻³. OC, EC, Sulfate, ammonium, K, V, Ni, Cu, Zn, Pb, As, Cd and Se are mainly in PM2.5 fraction of particles, while chloride, nitrate, Na, Mg, Al, Fe, Ca, Ti and Mn are mainly in PM2.5-10 fraction. The major components such as sulfate, OC and EC account for about 70–90% of the particulate mass. Enrichment factors (EF) for elements are calculated to indicate that elements of anthropogenic origins (Zn, Pb, As, Se, V, Ni, Cu and Cd) are highly enriched with respect to crustal composition (Al, Fe, Ca, Ti and Mn). Ambient and source data are used in the multi-variable linearly regression analysis for source identification and apportionment, indicating that major sources and their apportionments of ambient particulate aerosols in Guangzhou are vehicle exhaust by 38.4% and coal combustion by 26.0%, respetively.     

广州市不同人群硒摄入量研究

通过酸消解、原子荧光-氢化物发生法测定了广州市市售109种常见食物中硒的含量,结合膳食结构计算了广州市不同人群的每日硒摄入量.结果表明,广州市不同食品硒含量有较大差异,均值为4.97～457.3 μg·kg-1,其中动物性食品硒含量明显高于植物性食品硒含量,硒含量较高的食品有动物内脏、鱼虾类、蛋及蛋制品、猪肉等,均大于150 μg·kg-1.广州市不同人群膳食硒摄入量有明显差别,不同收入人群的摄入量为高收入人群(102.6 μg·d-1)＞中收入人群(83.8 μg·d-1)＞低收入人群(66.6 μg·d-1);老人硒摄入量为73.3 μg·d-1,儿童为44.3 μg·d-1,大学生为86.8 μg·d-1,工人为69.7 μg·d-1;标准人摄入量为98.5 μg·d-1.动物性食品是广州居民硒摄入量的主要来源;其次是大米;蔬菜、水果和豆类及制品等植物性食品贡献很小.广州市不同人群每日硒摄入量处于良好水平.