京津冀及周边区域PM2.5叠加沙尘重污染过程特征及预报效果分析

选取京津冀及周边区域2018年11月23日至12月4日一次大范围、长时间且PM_(2.5)叠加两次沙尘传输的复合型重度污染过程开展特征研究,分析了首要污染物PM_(2.5)和PM_(10)浓度的发展演变,以及污染气象影响因素;结合激光雷达地基和车载走航监测结果,以及HYSPLIT后向轨迹结果,讨论了区域污染传输的情况;并对重污染期间NAQPMS、CMAQ和CAMx这3个空气质量模式的预报效果进行了回顾分析.结果表明,研究时段PM_(2.5)叠加两次沙尘传输导致区域中南部多数城市达到重至严重污染水平,张家口、北京、石家庄、邯郸和郑州PM_(10)小时峰值分别为1 589、864、794、738和766μg·m~(-3),PM_(2.5)小时峰值浓度分别为239、319、387、321和380μg·m~(-3).地面弱气压场、高湿、逆温等静稳条件和沙尘是重要的污染气象和天气因素.激光雷达地基和车载走航监测数据结合HYSPLIT后向轨迹分析表明重污染期间区域西南和东南方向发生了PM_(2.5)传输;区域两次沙尘过程主要受西北路径传输影响.此外,NAQPMS、CMAQ和CAMx这3个模式均可较好地预测到京津冀及周边区域的重污染过程,但对个别城市预报略有偏差.该次重污染过程中模式对PM_(2.5)的预报效果要好于PM_(10),这与气象模式预报、大气化学反应机制、污染源清单的不确定性,以及重污染应急措施导致的污染源排放的改变有一定关系.     

京津冀区域PM2.5污染相互输送特征

基于CAMx-PSAT空气质量模型,对2015年京津冀区域PM_(2.5)污染及相互输送特征进行定量模拟,建立了京津冀13个城市的PM_(2.5)传输矩阵.结果表明,在年均尺度上京津冀区域PM_(2.5)以本地污染源贡献为主(21.49%~68.74%),传输贡献为辅,其中区域内传输贡献约为13.31%~54.62%,区外贡献约为13.32%~45.02%.PM_(2.5)传输特征呈现显著的时空差异性,区域中部城市唐山、北京、天津、保定和石家庄PM_(2.5)受本地贡献主导,在冬季尤其明显,而受传输影响较大的城市多分布在区域边界且在南部集中.区内作为汇的城市有廊坊、衡水、承德、秦皇岛和邢台,作为源的城市有天津、沧州、唐山、北京、石家庄和邯郸,张家口和保定对区内城市输出和受区内输入基本持平.典型城市分析证明城市间PM_(2.5)污染交互影响,北京与廊坊、保定、承德、天津和沧州等城市之间,天津与廊坊、唐山、北京、沧州和保定等城市之间,石家庄与邢台、衡水、保定、邯郸和廊坊之间均存在显著的PM_(2.5)相互输送.     

2008~2011年夏季京津冀区域背景大气污染变化分析

2008～2011年夏季京津冀区域大气背景兴隆站大气污染观测结果表明,4 a夏季NOx的平均浓度分别为(9.1±5.1)、(5.9±2.6)、(12.2±4.6)、(14.1±5.0)μg·m-3,O3日小时最大浓度平均分别为(163.3±42.7)、(175.2±48.8)、(199.6±52.6)、(207.2±62.1)μg·m-3,PM2.5的平均浓度分别为(59.8±44.6)、(44.4±28.0)、(58.1±34.2)、(52.5±36.7)μg·m-3;其中,2010年污染物上升的幅度最大,NOx、O3、PM2.5平均浓度比2009年分别上升了106%、14%、31%.2010年京津冀地区机动车保有量的激增以及工业的快速发展,使得京津冀地区背景大气污染物浓度显著上升.区域大气氧化性同样显著升高,2010年Ox比2009年上升了20%,达到(155.3±40.2)μg·m-3,区域高浓度臭氧与高浓度细粒子大气复合污染正在进一步加剧.     

京津冀地区大气环境容量时空变化特征研究

本研究利用中国地区污染物浓度和气象再分析数据集,分析“十三五”(2016—2020年)期间京津冀地区PM_2.5污染趋势和大气环境容量系数的时空分布特征.结果表明,近年来京津冀地区空气质量不断改善,PM_2.5年均浓度在2016年(61μg·m^-3)—2020年(45μg·m^-3)间逐年降低.对这期间京津冀地区边界层高度、风速以及干、湿沉降速度的分析发现,京津冀地区年均大气环境容量系数呈上升趋势,表明该区域大气扩散条件逐渐好转,利于污染物的稀释和扩散.大气环境容量系数呈现春季高、秋季低的分布特征,峰值出现在15:00左右,2020年的年均大气环境容量系数超过3000 m²·s^-1.研究结果对于了解京津冀地区大气扩散条件的改变以及加强对空气污染成因的理解具有借鉴意义.     

国土空间规划框架下“生态券”核算方法与交易机制——以京津冀地区为例

促进生态产品的价值实现是国土空间规划难以回避且亟需探索解决的问题。厘清国土空间规划框架下耕地占补平衡向生态占补平衡转型的制度演进逻辑,尝试构建基于“生态券”的生态产品市场化交易机制,并以京津冀地区为例开展实证。结果显示:(1)国土空间规划为核定“生态券”提供了制度基础,“生态券”交易可弥补因国土空间规划而导致的土地发展权的损失。(2)“生态券”是区域生态用地保护量在基准年和目标年的变化量,提出以县级地方政府为交易主体、由国家年度计划管理确定交易总量、采取政府确定底价和市场定价相结合的交易机制。(3)将生态用地类型确定为林地、草地、湿地与水域四类,使用区域自然条件、GDP和人口密度校正后计算的“标准林”面积核算该区域“生态券”。(4)2010—2018年,京津冀“生态券”需求量为142.02×10⁴hm²,主要为海淀、西青、津南、武清、昌黎等地;供应量为74.73×10⁴hm²,主要来自房山、赵县、兴隆、隆化、承德等地。研究结果为生态产品价值实现提供了新思路和相对简单易操作的方法,可以为国土空间规划及...     

2015～2021年京津冀及周边地区PM2.5和臭氧复合污染时空特征分析

为了解京津冀及周边地区“2+26”城市PM_2.5和O₃复合污染时空分布特征,利用ArcGIS和SPSS软件对2015～2021年京津冀及周边地区“2+26”城市空气质量数据和气象数据进行关联性分析.结果表明：(1) 2015～2021年PM_2.5污染持续减缓,污染集中在区域中南部;O₃污染呈波动上升趋势,空间分布呈现“西南低,东北高”的格局.季节变化来看,PM_2.5浓度主要为：冬季>春季≈秋季>夏季,O₃-8h浓度为：夏季>春季>秋季>冬季.(2)“2+26”城市PM_2.5超标天数持续下降,O₃超标天数波动上升,复合污染日下降趋势显著;PM_2.5和O₃污染在夏季呈强正相关,相关系数最高达0.52,冬季呈强负相关.(3)对比典型城市臭氧污染时期与复合污染时期气象条件,复合污染发生的温度区间集中在23.7～26.5℃、湿度48%～65%和S～S...     

京津冀及周边地区采暖季PM2.5化学组分变化特征

利用京津冀及周边地区大气污染综合立体监测网,在京津冀大气污染传输通道城市（“2+26”城市）开展了PM_2.5及其化学组分长期连续观测,并对数据进行深入分析.结果表明:①2017年、2018年和2019年采暖季“2+26”城市PM_2.5浓度平均值分别为（84±62）（95±63）和（80±61）μg/m3,达到了京津冀及周边地区2019—2020年秋冬季PM_2.5平均浓度同比下降4%的目标;与PM_2.5浓度变化相似,其主要化学组分——有机物（OM）浓度最大值出现在2018年采暖季,但二次无机盐（硝酸盐、硫酸盐和铵盐）浓度呈逐年上升趋势,而元素碳、氯盐、地壳物质和微量元素浓度均呈逐年下降趋势.②OM、硝酸盐、硫酸盐、铵盐、地壳物质、元素碳、氯盐和微量元素浓度空间分布存在明显差异.受污染物排放、气象条件以及地形因素的共同影响,PM_2.5及其化学组分浓度高值区主要出现在太行山传输通道城市（保定市、石家庄市、邢台市、邯郸市、安阳市和新乡市）.③不同空气质量状况下,“2+26”城市PM_2.5化学组分浓度年际变化相似,即随空气污染的加重,硝酸盐、硫酸盐和铵盐占PM_2.5的比例均上升,而OM占比下降.研究显示,采暖季“2+26”城市空气质量总体得到改善,但需进一步加强对PM_2.5中二次组分的科学管控.      

京津冀地区臭氧浓度时空变化特征

为研究京津冀地区臭氧浓度的时空变化,文章利用2014年6月-2018年5月中国环境监测总站臭氧浓度数据进行分析。结果表明:(1)京津冀地区臭氧浓度平均水平不断增高,不同区域增速差异明显,高值区出现由单中心向双中心的转变且逐渐形成了日益明显的沿海臭氧高浓度分布带;(2)臭氧浓度的季节性差异显著,春、夏两季较秋、冬两季臭氧浓度高,其中夏季最高,冬季则缺乏高值区;(3)不同城市的年均臭氧浓度分布模式不同,大部分城市核密度估计峰值对应臭氧浓度20μg/m~3;(4)臭氧浓度的日内变化基本遵循周期性单峰型变化规律;(5)不同城市臭氧浓度超标天数差异显著,变化趋势可分为稳定增长型、突变增长型和稳定型。     

基于LEAP模型的京津冀地区钢铁行业中长期减排潜力分析

京津冀地区是我国钢铁行业集中布局的地区,也是大气污染最突出的地区.分析京津冀地区钢铁行业各类治污工具的中长期减排影响,对于选择最优减排措施、加快推动该地区大气污染治理意义重大.构建基于LEAP模型的京津冀地区钢铁行业模型,以2015年为基准年,以每5 a为一个时间节点,结合规模减排、结构减排、技术减排、末端治理4种减排措施,模拟计算了4种单一政策情景及4种组合政策情景下2015-2030年京津冀地区钢铁行业主要污染物（SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5、CO₂）排放量及相应的减排影响.结果表明:在单一政策情景下,规模减排情景对5种污染物减排效果均十分显著.在组合政策情景下,4种减排措施叠加的综合减排情景效果最好,在该情景下京津冀地区钢铁行业到2030年SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5、CO₂排放量将分别削减27.73×104、17.85×104、42.94×104、27.35×104、23.15×107 t;在规模-末端治理情景下,除CO₂外其余污染物减排效果仅次于综合减排情景;规模-结构减排情景对PM₁₀和PM_2.5的减排效果相对明显;规模-技术减排情景对CO₂、SO₂、NO_x的减排效果相对明显.研究显示,京津冀地区钢铁行业需要在大力淘汰落后过剩产能、缩减产量等源头治理措施的基础上,持续加强末端治理、提高废钢比例、提升节能减排技术水平等协同治理能力,以提高治污减排效果.      

京津冀地区居民采暖"煤改电"的大气污染物减排潜力与健康效益评估

散煤燃烧等低矮面源的排放对京津冀等地区采暖季ρ（PM_2.5）贡献较大,是重污染天气形成的重要原因之一.针对京津冀地区居民采暖“煤改电”治理工程,以2025年为目标年,以不做任何散煤治理工作为基准情景,同时设计2种不同的控制情景（控制情景1、控制情景2）,评估不同控制情景下“煤改电”带来的健康效益.通过综合考量民用散煤占燃煤消费量的比例、散煤PM_2.5排放强度,结合京津冀地区各城市PM_2.5源解析结果,确定民用散煤对大气环境ρ（PM_2.5）的贡献系数,计算空气质量改善情况.在此基础上,综合流行病学相关研究成果,运用环境健康风险评估方法,预测不同控制情景中京津冀地区居民采暖“煤改电”带来的健康效益.结果表明:①京津冀地区在控制情景1中ρ（PM_2.5）年均值分别下降4.9、4.9和1.1 μg/m3,在控制情景2中分别下降5.4、5.6和2.0 μg/m3;②在控制情景1、控制情景2中京津冀地区居民采暖“煤改电”带来的健康效益分别为266.55×108和352.34×108元,分别约占京津冀地区2015年GDP的0.38%和0.51%.研究显示,通过实施”煤改电”,京津冀地区可实现的健康效益相当可观,其中,北京市获得的健康效益最大,其次是河北省和天津市.