城市内部尺度PM2.5传输关联方法研究—以北京市为例

基于数据驱动思想,以城市内部环境空气质量监测站点为研究对象,建立了目标站点与周边站点间PM_2.5浓度、风向、风速、欧几里得距离等参数的多元线性关联回归模型,使用梯度下降算法学习得到各参数权重系数,计算得出周边站点对目标站点PM_2.5传输贡献,并评估了模型的可行性.以北京市丰台花园（FT）为目标站点的应用研究结果显示,2016年FT站点PM_2.5浓度为82μg/m³,周边站点大兴（DX）、房山（FS）、亦庄（YZ）、东四环（DS）、古城（GC）和万柳（WL）浓度分别为93,82,80,79,77,71μg/m³;FT站点PM_2.5浓度与上一时刻周边站点WL、GC、DX、YZ的相关性分别为0.634、0.631、0.608和0.601,显示其对FT站点PM_2.5污染传输显著;建立的4个季节关联回归模型RMSE值分别为13.22、11.74、12.51和13.22,PM_2.5模拟浓度与监测浓度变化趋势一致,验证了模型的可行性;WL、DX、YZ、GC分别是对应春、夏、秋、冬4个季节对FT站点PM_2.5污染传输贡献较大的站点,其贡献值分别为1.61%、1.71%、2.20%和8.57%.该模型解析的结果可为北京市未来城市规划、建设提供依据,提出的PM_2.5传输多元线性关联回归方法同样可用来解析其他城市内部尺度PM_2.5传输关联,为挖掘城市内部PM_2.5传输路径、精准溯源提供基础.     

滇中高原水库外源污染负荷贡献解析与环境容量核算

为探究高原型水库上游流域的污染负荷来源及其贡献率,并计算水库的水环境容量,以云南高原柴石滩水库为研究对象,应用排污系数法估算了水库上游流域污染来源,运用水文和水质同步监测资料计算入库污染负荷,采用富营养化模型核算了不同水质目标情景下水库TN和TP的最大容量.结果表明：(1)柴石滩水库及其以上流域主要特征污染物为TN和TP;(2)水库上游流域的COD和TP主要来源于农村面源污染,贡献率分别为49.40%和50.11%; NH⁺₄-N和TN主要来源于城镇生活污染,贡献率分别为45.76%和33.77%;农村面源污染贡献中,陆良县COD和TP贡献率最大,分别为34.82%和36.82%;城镇生活污染贡献中,麒麟区COD、 NH⁺₄-N、 TN和TP贡献率最大,均高达65%.(3)COD、 NH⁺₄-N、 TN和TP污染负荷入河量分别为28 050.90、2 465.16、4 680.54和870.93 t·a^-1,TN和TP污染负荷入库量分...     

太原市工、商业区PM10中PAHs碳同位素组成及来源

利用中流量大气综合采样仪采集太原市工业区和商业区PM₁₀样品,使用GC/IRMS技术分析了PAHs的δ13C值(碳同位素组成),并根据碳同位素质量平衡计算了煤烟尘和机动车尾气对2类功能区的贡献率. 结果表明:工业区PM₁₀中PAHs的δ13C值在-26.0‰~-24.5‰之间,随环数增加呈贫13C趋势,与煤烟尘δ13C值的变化趋势一致,表明煤烟尘是工业区的一个主要污染源;商业区PAHs的δ13C值在-26.6‰~-26.2‰之间,较工业区显著贫13C,商业区与工业区的污染源有明显差异;除机动车尾气和煤烟尘外,工业区和商业区还有其他污染源输入,其中工业区有生物质燃烧排放输入,商业区有机动车曲轴箱润滑油残渣输入;煤烟尘和生物质燃烧对工业区的贡献率分别为59.3%~70.8%和29.2%~40.7%,表明工业区煤烟污染严重;机动车对商业区PAHs的贡献率在86.1%~95.8%之间,是商业区PM₁₀中PAHs的主要排放源,其中润滑油残渣的贡献率(在40.9%~85.3%之间)最大,机动车尾气的贡献率在8.3%~54.9%范围内,而煤烟尘的贡献率(在4.2%~13.9%之间)最小.      

长江流域污染负荷核算及来源分析

为研究长江流域污染物输出的时空变化特征和来源,将长江流域划分为114个排污单元,195个纳污河段,应用污染物“产生-排放-入河-消减-输出”模型,结合长江流域2004—2007年的社会经济、水文监测资料,利用朱坨、寸滩、宜昌、大通4个监测断面2004—2007年逐月的水量和水质数据,通过连续演算核算长江流域各河段的污染物输出过程,进行区间污染物输出平衡分析,估算出姚港断面污染物输出过程. 结果表明,各断面计算数据与实测数据相对误差不超过20%,模型及参数组合的可靠性较好. 点源对COD_Mn输出贡献较大,占56.4%;非点源对TN、TP的贡献大,分别占74.3%和92.1%. 从污染物输出分布来看,江西、四川、湖南、湖北四省占流域污染物输出总量的60%以上,贡献率较大,是流域污染物输出的重要区域.      

黄山顶夏季气溶胶数浓度特征及其输送潜在源区

利用轨迹聚类方法对2011年6~8月黄山光明顶的气团轨迹进行聚类分组,得到2011年夏季到达黄山顶的主要气团输送轨迹,结合黄山顶的气溶胶数浓度观测资料,分析不同类型输送轨迹与黄山顶积聚模态颗粒物数浓度的关系.利用潜在源贡献因子分析法PSCF(potential source contribution function analysis)定性分析了不同气团背景下黄山顶积聚模态颗粒物数浓度的潜在源区,最后结合浓度权重轨迹分析法CWT(concentration weighted field)定量分析不同潜在源区对黄山顶积聚模态颗粒物数浓度的贡献.结果表明,积聚模态颗粒物(0.5~1μm)数浓度约占0.5~20μm颗粒物数浓度的94.9%;黄山顶6~8月大陆气团的发生频率最高,约43.4%;影响黄山光明顶积聚模态颗粒物数浓度的潜在源区主要来自一些工业发达人口密集的城市群:湖北东部、安徽中部、河南、江西境内、两广交界处、湖南南部以及浙江北部地区.而垂直方向上,来自西北和西南方向高度约2~5km的自由对流层气团对黄山顶积聚模态粒子数浓度贡献较大.     

碳中和目标下中国省域碳平衡能力与城镇化的关系

厘清碳平衡能力与城镇化的关系对实现碳中和目标和推动新型城镇化发展具有重要的理论价值及实践意义。采用温室气体清单法、碳吸收清查法、碳平衡指标法和多元城镇化测量法分别测算1999—2018年中国省域碳平衡能力与各类城镇化指标,利用空间自然断点分级法和Granger因果检验法分别分析中国省域碳平衡能力与城镇化的时空演变特征及互动关系。主要结论如下：（1）中国碳排放不断增多,碳吸收不断减少,碳平衡能力呈上升、下降、先减后增和先增后减四种趋势,碳排放呈“东多西少”分布,碳吸收与碳平衡能力分别呈“西多东少”和“西强东弱”分布。（2）中国人口、经济、空间、生态城镇化和城镇化综合指标不断提升,其中空间城镇化大致呈“西高东低”分布,其余则呈“东高西低”分布。（3）除空间城镇化外,中国整体碳平衡能力与各类城镇化的关系均为反馈型,而各省域增长保护型数量最多,中立型数量最少。     

珠江口夏季海陆源有机碳的模拟研究——分布特征、贡献比重及其迁移转化过程

基于经过验证的三维水动力-水质模型,对珠江口夏季有机碳进行海陆源区分,并对海陆源有机碳的分布特征、贡献比重及其通量过程进行研究.结果表明,水平方向上,珠江口夏季陆源（海源）有机碳浓度从口门到外海逐渐降低（升高）,在表、底层海水中平均浓度分别为1.45和0.87mg/L（0.97和1.05mg/L）;垂直方向上,在层化水域陆源（海源）有机碳浓度从上到下逐渐递减（升高）,在非层化水域海陆源有机碳浓度垂向分布较为均匀.珠江口夏季海源有机碳贡献率表层海水低于底层海水,平均贡献率为48.26%,沿向海方向海源有机碳贡献率逐渐增加--从内伶仃洋水域的4.43%逐渐提升到外伶仃洋东侧水域的81.20%.珠江口水动力条件复杂,在径流、潮汐、季风等因素的作用下陆源有机碳向海输送且向海输送量逐渐递减;海源有机碳在不同水域动力输送特征不同,西南水域向海输送,向海输送量逐渐递增;东北水域向岸输送,向岸输送量逐渐递减.陆源有机碳生化反应活性较弱,只有小部分被生化过程消耗,其迁移转化主要由沉降过程控制,而海源有机碳的迁移转化,则由口门的动力输送过程主控向外海的生化耗碳过程主控过渡.此外,海源有机碳沉降作用明显低于陆源有机碳,生化作用明显高于陆源有机碳.     

中国旅游业绿色发展效率时空演变特征及影响机理

绿色发展是旅游业可持续发展理念的重要组成部分,是旅游业奉行以人为本、生态至上和全面发展的新价值观。在梳理旅游业绿色发展概念及内涵基础上,构建旅游业绿色发展效率评价体系,运用SBM-Undersirable模型、核密度估计、空间马尔科夫链等方法,探讨2008—2018年中国31个省（市、自治区）旅游业绿色发展效率（TGDE）时空演化特征及影响机理。研究发现：（1）时间和空间变化方面,TGDE总体处于中等偏下水平,时间上呈“W”型变化形态,“下降—上升—调整”阶段特征显著;空间呈“东—中—西”递减分布,内部差异为西部地区>东部地区>中部地区,低、中、高效率由“金字塔”向“菱形”结构转变,高效率地区集中于东部沿海,中等效率多分布于中西部地区,低效率位于胡焕庸线两侧。（2）动态演进方面,TGDE始终存在两极分化现象,但区域协调性逐步增强,具有较强平稳性,难以实现跨越式发展,空间向上转移省份比较集中,以中西部为主,向下调整省份较少,且存在明显的空间溢出效应,溢出影响具有不对称性。（3）影响机理方面,总体上,经济水平、产业结构、政府规制、教育水平和旅游资源影响因子与TGDE间存在显著的正向关系,对外开放程度的作用不显著,但各因子的影响程度、作用机理及条件具有较强地域性。     

山区农村居民点时空格局演变特征及蚁群仿真优化——以重庆澄江镇为例

山地农村居民点系统因受自然因素及人类活动等多重扰动而处于深刻转型中,探索山区农村居民点时空格局特征及其优化策略,对于优化山区国土空间格局、推进山区国土空间综合治理与乡村振兴具有重要意义。基于构建理论框架,集成运用景观格局指数法、栅格权重叠加评价法、改进蚁群算法（ACO）等,以重庆澄江镇为例,探索山区农村居民点时空格局演变特征及优化过程,提出优化调控策略。结果表明：（1）研究区农村居民点空间格局演变特征呈现集中、靠拢的演化发展趋势,总体呈现匀质、线状、向心、院落四种分布形态;同时高程、坡度、水域、城镇、道路、基础设施等自然—经济社会因素均对山区农村居民点时空格局演化产生重要影响。（2）改进蚁群算法优化后,研究区农村居民点斑块面积（CA）减少10.07%,居民点斑块数量（NP）和密度（PD）分别减少83.12%和81.16%,平均斑块面积（MPS）增加了4.3倍,平均最近邻体距离（MENN）增加了42.82%。优化后69.1%的农村居民点斑块都集中在适宜区和较适宜区内,且重点向交通便利、公共设施完善、生产便利和中心村庄集中。优化后的农村居民点空间格局更加紧凑有序,土地集约节约效率更高。（3）基于仿真优化结果,综合考虑村庄振兴“产业—人口—土地”互动耦合机制,提出城郊融合、产业集聚、景村融合、搬迁撤并四类农村居民点格局优化方案,助推山区乡村振兴。（4）优化结果同时表明改进的蚁群算法非常适用于复杂环境条件下的较小尺度要素空间布局优化,能够为山区国土空间规划编制提供技术支撑。     

重污染天气下电力行业排放对京津冀地区PM2.5的贡献

利用CAMx(区域空气质量模型)中的PSAT(颗粒物源示踪技术),分析了重污染天气下分区域、分行业的污染物排放对京津冀地区PM_2.5的贡献,设计了分行业排放的环境影响效率系数(EESCR)计算方法,并对“电能替代”(以电力行业产能替代民用能源消耗)情景方案下的排放进行模拟分析. 结果表明:在重污染天气背景下,电力行业排放对京津冀地区ρ(PM_2.5)的贡献率较低,各地均低于10%,并且区域排放的贡献次序为京津冀以外地区>京津冀其他城市>当地,这与电力行业高架源排放的特征有关,而工业和民用行业对区域排放的贡献次序相反. PM_2.5主要组分和前体物的分行业EESCR计算结果表明,电力行业ESSCR值均在y=1/2x趋势线之下,远低于其他行业,因此优先控制其他行业排放才是改善京津冀地区空气质量的关键.电能替代的情景模拟结果表明,电能替代是有效降低京津冀地区ρ(PM_2.5)的可行方式. 研究显示,充分利用电力行业高架源排放的特点和便于集中处理的行业优势,尽力降低因产能增长带来的排放增量,实施电能替代可成为改善区域空气质量的有效途径之一.