构建京津冀协同发展公共消防安全大格局

本文根据京津冀协同发展形势下的消防安全工作需要,对进一步提高区域消防安全服务保障水平、推进区域消防警务合作和建强区域消防力量体系等进行了探讨,就如何构建京津冀协同发展公共消防安全大格局提出了建议。     

数字

64个 目前,作为京津冀应对大气污染联防联控的重要一部分,在首都周边等64个县都已建成了空气自动监测站,而在京津冀三地联防联控方面,三地每月定期会商各自情况和措施,今年将着重统一执法、信息共享等。     

京津冀机场群飞机LTO大气污染物排放清单

基于国际民航组织(ICAO)标准排放模型,调查搜集京津冀机场群9个机场实际航班情况,充分考虑了大气混合层高度的影响,采用EPA方法修正运行时间,精确估算了2018～2019航季年(364 d)京津冀机场群飞机起飞着陆循环(LTO)大气污染物排放清单.结果表明, 2018～2019航季年京津冀机场群飞机LTO循环NO_x、 CO、 SO_2、 HC和PM排放总量分别为10 720.5、 3 972.2、 407.8、 508.0和53.7 t.其中,冬春航季排放量分别为4 290.2、 1 646.7、 168.3、 220.1和22.4 t;夏秋航季排放量分别为6 430.3、 2 325.5、 239.5、 287.9和31.3 t.从空间分布来看,北京首都机场是该机场群大气污染物排放量最多的机场.从时间分布来看,07:00～08:00处于排放量最高峰, 12:00～20:00处于中等偏高排放水平, 21:00之后排放量相对较低.飞机在LTO循环中NO_x和CO排放量较多,PM排放量最少.各污染物不同工作模式下的排放情况差异明显.在该机场群起降所有机型中,B777单位LTO循环排放污染物最多,B737最少,B787单位LTO循环排放HC最低.     

京津冀电子废弃物回收利用潜力预测及环境效益评估

电子废弃物是京津冀区域重要的"城市矿山"之一,全面系统地评估该地区电子废弃物产生量及其回收利用的资源环境效益,可为该区域通过电子废弃物协同精准管理来解决资源环境问题提供科学依据和方法支撑.基于改进的保有量系数法、物料系数法、市场价值法及污染系数法,通过估算废弃电视、电冰箱、空调、洗衣机和计算机5类主要产品（"四机一脑" ）的产生量、资源可回收量、资源回收价值及资源环境效益等,对2010~2025年京津冀电子废弃物的回收利用潜力及环境效益进行预测和评估.结果表明,2010~2025年京津冀废弃"四机一脑"产生量不断增加,2010~2018年期间年均增长率为7.75%,此后预计将以年均3.07%的速度递增,2025年废弃"四机一脑"总量将达到1861.74万台,可回收普通金属27.19万t、塑料12.75万t和贵金属19.45 t.2019~2025年期间,废弃空调和计算机的资源回收经济价值较高,二者之和占年回收总价值的77.22%;铜和金的回收经济价值贡献比分别为43.37%和19.82%,显著高于其他资源.预计2025年资源回收总价值达50.24亿元,是2010年的3.13倍,其中普通金属、贵金属和塑料的回收价值分别为28.68、13.27和8.29亿元.若2025年产生的电子废弃物全部被规范回收利用,能够减少原生矿石开采913.23万t,减少标准煤利用122.71万t,减少废水、废气、废渣及重金属排放量分别为1231.19、473.89、785.10和6.08万t,减少温室气体排放32.92万t （以CO₂-eq计）.废弃空调的回收利用潜力最大,但资质处理企业废弃空调回收处理能力亟待提高.为高效回收利用京津冀电子废弃物,未来应尽快完善基金补贴制度,加强对非正规拆解部门的监督与管理,通过建立区域信息共享平台,实现电子废弃物全生命周期区域协同管理.     

2019年京津冀重污染天气应急响应经济损失评估

基于多区域投入产出模型,测算了2019年京津冀地区13个城市重污染天气应急响应对本地区造成的直接经济损失、通过产业链传导造成的间接经济损失和区域间溢出效应.研究发现,应急响应对地区经济的影响具有明显的间接性和溢出性.河北省承担的经济损失高于天津和北京,其中石家庄市面临的经济损失规模最高（97.51亿元）,邢台市面临的经济损失占地区经济总产值的比重最高（2.60%）.天津和北京承担的经济损失分别为56.89,56.61亿元,占地区经济总产值比重分别为0.40%和0.16%.重污染天气应急响应对于高能耗、高污染部门造成的冲击较大,例如,化学工业、石油加工、炼焦及核燃料加工业等.研究结果对于京津冀大气污染联防联控有一定的借鉴意义,现行的空气质量奖惩问责制度的“以偿代补”效果并不理想,建议尽早建立京津冀跨区域空气质量横向补偿机制.     

风域视角京津冀生态廊道空间格局识别

在风域视角下,分析大尺度生态廊道形成的关键因子,构建最小累计阻力模型和通风效益评测模型,以京津冀为研究区,利用气象、遥感及其他基础地理数据等,阐述研究区近地面风场特征,识别区域内生态廊道空间格局,结果表明：研究区全域近地面多年平均风速为2.07m/s.冬季,研究区多年平均风速呈张家口坝上—北京—天津沿海高两侧低格局,主导风向为偏北风;夏季,多年平均风速呈现西北部和东南部高,中东部和西南部低的格局,主导风向为偏南风.冬季,在研究区筛选出34个社会经济源地,识别出5条一级生态廊道,走向从西北向东南或从北向南,7条二级生态廊道,走向主要从西向东;夏季,在研究区筛选出68个生态源地,识别出5条一级生态廊道,走向从东南向西北或从南向北,6条二级生态廊道,走向主要从东向西.合并精简冬夏连通性能较好的生态廊道,优选出5条一级生态廊道,总长度3073.04km,以南北向为主,5条二级生态廊道,总长度1582.06km,以东西向为主,初步形成京津冀“五纵五横”生态廊道格局.     

京津冀区域臭氧时空分布特征及其背景浓度估算

为研究京津冀区域臭氧时空分布特征,并估算区域传输贡献,对2017~2019年京津冀区域68个国控站点资料进行主成分分析,并采用TCEQ法估算京津冀区域及细分的次区域内O₃背景浓度.结果表明,京津冀区域O₃浓度整体上呈现南高北低态势,地理位置的差异及其距离对于各城市臭氧浓度的均匀性分布影响较大.经最大方差法旋转后,主成分分析结果可将京津冀区域划分为河北省中南部、京津冀北部以及渤海西岸地区等3个稳定的次区域.对3个次区域分别采用TCEQ法估算O₃背景浓度,计算得到3个次区域本地生成O₃浓度依次为71,60,59μg/m³,区域背景浓度占O₃日最大8h浓度的比值依次为34.3%,39.4%,42.2%.京津冀区域O₃本地生成占主导,区域传输也不容忽视.     

基于PCT方法的京津冀冬季PM2.5重污染天气型分析

T模态斜交主成分分析法（PCT）分析的天气过程时间尺度越长,该算法的优势越明显,天气分型结果也更完整,可信度越高.利用京津冀地区2014年冬季-2019年冬季（每年12月-翌年2月）的环境监测资料,以区域平均PM_2.5日均值大于150 μg·m^-3为标准,筛选出72个京津冀地区PM_2.5重污染日,采用ERA5提供的0.25°×0.25°气象再分析资料,应用PCT算法将72个PM_2.5重污染日海平面气压场客观地分为高压前部型、锋前低压型、高压后部型、均压场型和弱低压型5种类型,分别占总PM_2.5重污染天数的34.72%、20.83%、16.67%、16.67%和11.11%.另外,对2017年2月12-16日京津冀地区PM_2.5重污染过程的分析表明,重污染天气过程中随着逐日天气型的演变,污染物浓度特征、近地面风场和大气污染物污染传输路径均发生相应变化.     

基于生态系统服务价值的京津冀城市群湿地主导服务功能研究

湿地是地球三大生态系统之一,在气候调节、水资源供给、净化环境等方面具有重要的价值和作用。基于1990-2015年6期土地生态遥感解译数据和社会经济数据,通过修正生态系统服务价值当量因子和计算湿地价值的内外部贡献率,利用GIS定量研究了京津冀城市群及各个城市25年间不同湿地类型、不同功能生态系统服务价值的变化,并基于此进行功能定位。结果表明：（1）京津冀城市群湿地的生态系统服务价值呈现先上升后波动下降的趋势,2015年湿地价值较1990年上升了29.3亿元,主要是由于河渠、水库坑塘价值的增加,以及水文调节、水资源供给价值的增加;（2）京津冀城市群的13个城市中,天津市生态系统服务价值最高,且东部沿海区域湿地价值有增加趋势,南部内陆城市不仅湿地面积少且价值逐年下降;（3）水文调节、水资源供给和净化环境是京津冀城市群大部分城市湿地的主导功能,而河渠、水库坑塘、滩地则是提供服务功能的主要湿地类型。生态系统服务价值的减少与增加都与人类活动密切相关,因此了解湿地价值的变化趋势及变化原因,明确湿地的功能定位,不仅可以增强人们对湿地生态的保护意识,同时也为未来京津冀地区湿地的修复、恢复及可持续利用提供科学依据。     

霾天气影响下的京津冀气候变化特征与成因

利用1961~2016年京津冀90个国家级气象站的霾数据集、日平均相对湿度、14：00能见度、日平均气温、日累计降水、日平均风速、辐射等数据,采用MASH方法、线性趋势分析方法、曼-肯德尔（Mann-Kendall）法以及相关分析等方法研究了京津冀地区霾天气影响下的气候变化特征.结果表明：京津冀地区年平均霾日数呈明显的增长趋势,增长率为5d/10a以上,大中城市年平均霾日数明显高于其他地区,霾日数突变增多发生在1992~1993年,在国家大气污染防治专项资金注入以后年平均霾日数增长趋势减缓;京津冀地区霾日和非霾日年平均气温呈上升趋势,年平均能见度呈下降趋势;年平均降水日数总体趋势减少,但是霾日降水日数逐年增加,而非霾日呈现减少趋势,两者呈现对称相反关系;京津冀霾日和非霾日年平均风速均呈逐年下降趋势;霾日数具有随着GDP、能源消耗的增加逐年递增趋势.京津冀地区霾日和非霾日年平均总辐射和散射辐射都是逐年下降,霾日比非霾日下降趋势更加明显,年平均总辐射比散射辐射下降明显;年平均霾日数与年平均总辐射、年平均风速、年平均降水呈负相关,但是与年平均气温、GDP、能源消耗呈正相关.