基于区域环境空气质量和碳排放数据的减污降碳协同效果评估

化石燃料燃烧产生的温室气体与大气污染物具有同根同源性,但具体治理中减污降碳的协同效果尚不明确。以浙江省11个设区市为研究样本,对环境空气质量和二氧化碳(CO₂)排放数据进行分析研究,结果显示：2016—2020年浙江省环境空气质量持续改善,但CO₂排放总量仍处于增长阶段。11个设区城市PM_2.5年均浓度降幅在26%～41%之间,二氧化氮(NO₂)年均浓度下降趋势不明显,大部分城市呈现碳排放增加、NO₂浓度下降的特征,只有杭州和温州两市呈现碳排放总量和NO₂、PM_2.5浓度协同下降的趋势。因子相关性分析结果表明,各设区市呈现NO₂浓度与碳排放相关性较大、协同性强,PM_2.5浓度与碳排放相关性较小的特点。进一步通过减污降碳协同定量评价分析表明,浙江地区在环境空气质量改善和温室气体减排已表现出一定成效,但各设区市因产业结构、环境基础条件、协同程度等不同导致减污降碳综合绩效有明显差异。从源头减排实现...     

大气污染物排放调查监测研究进展

系统总结了当前大气污染物排放调查监测的主要方法及其在全球、区域、局地等不同尺度的典型应用,分析了地面监测、模型模拟与遥感反演3种方法受排放源多样、成分复杂、时空变异显著等因素影响,在尺度效应、成分解析等方面存在的问题。从优化监测方法、改进监测模式、融合监测技术等角度,提出了构建现代化大气污染物排放调查监测网络、开展污染物在不同排放阶段的变化解析研究及在不同圈层间的迁移全过程研究等建议。     

大连市近三十年大气环境变化及可持续发展对策

介绍了近三十年来大连市在经济快速发展 ,能源不断增加的情况下 ,空气质量得到明显改善 ,同时针对目前仍然存在的由能源结构不合理、机动车尾气、工业废气及二次扬尘等污染问题提出了发展循环经济、进行结构和布局调整、推进清洁生产、深化环境综合整治及加强立法执法和全民参与等可持续发展对策     

湖南省工业领域碳减排与空气质量改善协同

气候变暖和空气污染是我国当前面临的主要环境问题.综合使用中国碳核算数据库、能源经济模型和空气质量模型,研究我国湖南省工业领域潜在碳达峰路径及其空气质量协同改善增益.基于中国碳核算数据库和相关工业/能源统计年鉴分析指出,湖南省2019年CO₂排放总量为310.6 Mt,其中工业领域排放占比超70%,主要来自于电力、蒸汽、热力的生产和供应业,非金属矿物制品业及黑色金属的冶炼和压延业等行业.综合考虑未来各工业行业经济增长速率、能源技术进步程度和能源结构优化调整等因素,使用LEAP能源经济模型设置并分析了3种潜在的工业碳达峰情景,包括趋势照常情景（2030年达峰）、中度减排情景（2028年达峰）和强化减排情景（2025年达峰）.进一步结合人为源大气污染物排放清单和区域空气质量模型WRF-Chem,以排放行业-部门的同源对应关系为桥梁,模拟分析不同碳达峰路径下空气质量改善响应.结果指出,在3种碳达峰情景中,主要大气污染物浓度均有所降低,长株潭地区尤为显著;强化减排情景力度最大,中度减排情景次之,趋势照常情景相对最弱.制造业减污降碳的协同效果最佳,在不同情景实现碳达峰时,可分别减少ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）年均值0.6~1.8 μg·m^-3和1.8~8.9 μg·m^-3.研究可为国家和区域的减污降碳协同实践提供参考和决策依据.     

基于深度学习的大数据空气污染预报

为了更好地反映环境污染变化趋势,为环境管理决策提供及时、全面的环境质量信息,预防严重污染事件发生,开展城市空气质量预报研究是十分必要的.本文针对环境大数据时代下的城市空气质量预报,提出了一种基于深度学习的新方法.该方法通过模拟人类大脑的神经连接结构,将数据在原空间的特征表示转换到具有语义特征的新特征空间,自动地学习得到层次化的特征表示,从而提高预报性能.得益于这种方式,新方法与传统方法相比,不仅可以利用空气质量监测、气象监测及预报等环境大数据,充分考虑污染物的时空变化、空间分布,得到语义性的污染物变化规律,还可以基于其他空气污染预测方法的结果(如数值预报模式),自动分析其适用范围、优势劣势.因此,新方法通过模拟人脑思考过程实现更充分的大数据集成,一定程度上克服了现有方法的缺陷,应用上更加具有灵活性和可操作性.最后,通过实验证明新方法可以提高空气污染预报性能.     

京津冀及周边地区秋冬季大气污染物排放变化因素解析

基于大气污染源排放清单技术方法,定量分析2016~2017年秋冬季"跨年霾"至2019~2020年秋冬季"疫情霾"期间京津冀及周边地区主要大气污染物排放量变化,解析大气污染防治政策实施带来的减排和疫情造成的活动水平下降对主要污染物排放的贡献,并利用空气质量模型模拟分析不利气象条件下措施减排和疫情影响对空气质量改善的贡献.结果表明,从"跨年霾"（2016-12-16~2017-01-14）至"疫情霾"（2020-01-22~2020-02-14）该区域主要大气污染物排放量大幅下降50%左右,不利气象条件下,区域PM_2.5平均浓度可削减40%以上.措施减排主要来自火电、钢铁等重点工业行业提标改造和工业锅炉、民用燃煤等燃煤源治理,对SO₂和PM_2.5排放量的削减贡献较大,贡献率分别为67.1%和53.4%;疫情主要影响移动源和轻工业活动水平,对NO_x和VOCs排放量的削减贡献较大,贡献率分别为71.9%和68.2%.措施减排对区域空气质量改善贡献突出,有效抑制了重污染过程的强度和范围.在"跨年霾"的不利气象条件下,措施减排使区域PM_2.5平均浓度下降26%,重度及以上污染天数减少44%.受疫情影响,区域PM_2.5平均浓度继续下降24%,重污染持续时间和范围进一步缩减.     

区域用水环境经济综合效率及其影响因素——基于DEA和Malmquist指数模型

仅考虑经济效益而忽略环境损害的水资源利用效率指标不能全面反映区域用水的真实效果.本文基于DEA和Malmquist指数模型,提出区域用水环境经济综合效率(WEEE)概念及其评价方法,分析了2001~2012年河南省主要地市的WEEE及其影响因素.结果表明,研究时段内水资源利用保持了较高经济效率,但环境效率相对较差并由此拉低全省WEEE平均约2%;2012年WEEE未达到DEA有效的地市水资源投入平均冗余率约为18%,COD和NH₃-N平均超排率分别约为49%和49.2%,说明这些地市存在水资源利用低效和水污染物排放较高的问题.通过分析水资源利用的全要素生产率(TFP)发现,技术变化指数在研究时段内下降了2%,是抑制WEEE增长的最主要因素.为了在水资源利用过程中取得更好的环境和经济综合效益,河南省应加大对工农业节水和水污染防治的科技投入,并在严格控制用水总量的同时进一步加强水污染物的减排工作.     

上游阻挡建筑间距对街谷内空气环境的影响

城市中的大部分街谷都存在上游阻挡建筑.为考察阻挡建筑对街谷内空气环境的影响,通过数值计算方法研究分析了上游阻挡建筑对街谷内空气品质的影响作用,结果表明,在常规建筑间距范围内,街谷湍流强度、平均风速和风速波动范围均随着上游阻挡建筑间距增大而减小,这将导致当上游阻挡建筑与街谷建筑间距从15m增加到60m时,街谷空间污染物平均浓度增大36%,近地空间增大41%.因此,实际设计中街谷上游阻挡建筑与临街建筑间的距离不应过大.     

太湖流域典型河流含氮物消减速率研究

采用自主研发的原位培养装置,开展了太湖流域典型河流水体含氮物消减速率及其影响因素研究.结果表明,总氮和氨氮消减速率呈现显著的空间差异性（P<0.05）,消减速率分别为（280.6±180.0）~（1458.8±725.7）mg/（m³·d）、（35.2±3.7）~（343.6±88.4）mg/（m³·d）,但硝态氮消减速率（44.3±7.6）~（521.2±19.2）mg/（m³·d））无显著的空间差异性（P>0.05）.微生物作用下氮素消减速率为95.0~733.1mg/（m³·d）,分别占含氮物总消减速率和总负荷的12.9%~50.3%和2.0%~13.4%,非微生物作用下氮素消减速率为180.0~996.7mg/（m³·d）,占含氮物总消减速率和总负荷的49.8%~87.0%和7.4%~25.7%,说明污染物进入水体,短期内微生物作用对含氮物消减速率的贡献较低.氮素消减速率与TN、NO₃^-、SS均呈线性相关关系（P<0.05）,说明TN、NO₃^-、SS在一定程度上是氮素消减作用的影响因素.     

基于星地同步观测的华北平原中部背景地区冬季霾污染过程

利用地基观测结果和多源卫星遥感观测,结合气象数据及HYSPLIT4后向轨迹模式,对华北平原中部背景地区(河南省郑州市中牟县东南郊)冬季霾事件的污染物特征和形成过程进行分析.综合观测时间为2014年12月13日~2015年1月16日,共有5次霾过程,占观测总天数的82%.地面监测结果显示,不同的污染过程污染物浓度变化曲线相似,O₃浓度在清洁天浓度较高;NO_x、SO₂、PM₁₀、PM_2.5呈较强正相关性,NO_x、SO₂与 PM₁₀相关系数0.64、0.57,与PM_2.5相关系数0.56、0.45;近地面污染物以细粒子污染物为主,其中又以气态污染物二次生成的细粒子为主.AMPLE地基激光雷达和CALIPSO数据表明,华北平原霾层中上部受浮尘影响,以粗粒子污染物为主.气象探空数据表明该地区冬季大气对流层稳定利于霾的维持,假相当位温垂直差、K指数、露点差与能见度相关系数分别为0.52、0.56和 0.38.分析近地面风速风向对霾过程的影响表明,该地区冬季以南方向静小风为主,风速与能见度相关系数为0.32 ,PM₁受东北方向污染源影响,PM_1~2.5及PM_2.5~10受西北方向污染源影响;结合高空风场分析,霾过程1受西北浮尘影响,霾过程5受南来水汽影响.通过后向轨迹分析,该地区冬季的低空污染传输主要来自东北和西北方向,其中东北方向区域传输来自河北与山东,占来源比例的14%,近距离污染传输主要来自站点以西的郑州、洛阳,约占来源比例的33%.