黑龙江海伦农业区冬春PM2.5和气态污染物污染特征

2011~2012年冬春期间(11月到翌年4月),通过设置在海伦农田生态系统国家野外科学观测研究站内的在线监测仪器获取了PM2.5和气态污染物(NOx、O3和SO2)质量浓度的时间变化,同时结合地面气象资料和HYSPLIT后向气团轨迹模型分析了该地大气污染物的污染水平、可能来源及传输过程.结果表明:观测期间PM2.5、NOx和SO2的24h均值(范围)分别为(54.7±45.7)(8.0~217.8),(23.0±11.5)(4.5~59.6), (10.0±10.3)(0.3~56.0)μg/m3, O3的日最大8h平均值(范围)为(62.4±18.7)(24.1~173.5)μg/m3,其中除O3在4月份超过国家一级标准8d外,其它气态污染物均未超过国家一级标准;PM2.5超过国家二级标准的天数为40d,占整个观测期间的22.5%.PM2.5和SO2各月质量浓度变化较大,最高值出现在12月份,是冬季采暖的高峰期.NOx、PM2.5和SO2日变化呈双峰型,峰值出现在07:00和17:00左右;O3为单峰型,峰值出现13:00~15:00.通过对海伦地区72h内HYSPLIT后向气团轨迹模拟结果和该站点的气象数据进行分析,表明该农业区大气污染受本地源和区域输送共同影响,偏南气流易造成污染物积累,而偏北气流有利于污染物扩散.     

天津市PM_（2.5）排放源构成分析及防治措施评估

以天津市2010年污染源普查为主要数据源建立天津市大气污染源排放清单,采用MM5/CMAQ模式,以1、4、7、10为各季节代表性月份,模拟研究天津市各季节PM2.5来源构成变化以及＂十二五＂期间天津市大气污染治理重点工程实施对天津市PM2.5空气质量改善的贡献。结果显示,热力供应、工业燃煤及居民生活源是天津市PM2.5污染主要贡献来源。重点工程全部实施完成后,天津市PM2.5空气质量浓度值与2010年相比约有11.5%的下降,对改善天津市空气质量效果显著。     

降雨过程后北京城区PM2.5日时空变化研究

随着人类环境意识的增强,人们对城市雾霾天气的忧虑与日俱增,PM2.5的时空变化和对人体健康的影响已成为关注的焦点。以往的研究多集中在不同季节或年际的变化,本文通过统计环保局发布的位于北京城区13个逐时浓度监测点降雨前后PM2.5质量浓度,并在城区布设14个采样点昼夜连续监测一次降雨后72 h内PM2.5质量浓度变化情况,研究北京市城区降雨后PM2.5日变化规律及空间分布特征,由此分析降雨对PM2.5日变化规律的影响。同时对比PM2.5与同步气象数据（温度、相对湿度）和交通数据（车辆量、车速）最值频率分布情况,进而对PM2.5日变化特征进行成因分析。随后利用GIS空间分析方法,分析了PM2.5的日空间分布特征。结果表明,降雨对颗粒物的去除作用明显,一次降雨可使PM2.5质量浓度平均下降56.3%。雨后72 h内PM2.5质量浓度均小于60μg·m-3,降雨后1 h内PM2.5质量浓度处于稳定状态,在随后的12 h内PM2.5浓度值都处于下降状态。降雨过程只降低PM2.5的质量浓度值,并不影响其日变化规律。PM2.5的日变化规律以19时为界,表现出明显的昼夜差异。白天的变化规律呈现凹型,夜间的变化规律呈现拱型。PM2.5质量浓度峰值多出现在23时或0时,谷值多出现在下午15时,该特征受气象因素影响较大,受交通源的影响作用不明显。早高峰期间,PM2.5质量浓度变化主要受交通源的影响;晚高峰期间,交通源和气象因素共同影响PM2.5质量浓度。研究区PM2.5日空间分布特征同样存在明显的昼夜差异。白天PM2.5空间分布特征为南部高北部低;PM2.5在夜间的空间分布特征则多表现为四周高、中心低,三环外围区域多为高值区。     

Spatial aggregation and the value of natural capital

Location matters for the value of capital assets. The value of changes in natural capital wealth can depend on whether natural capital asset prices are measured locally and then aggregated or whether average values are applied over aggregate representative areas. Spatial heterogeneity of resource characteristics and institutions impact approximations of the intertemporal welfare function and accounting price function because when spatial aggregation precedes valuation it implies greater arbitrage opportunities leading to more inelastic shadow (accounting) price functions than when valuation is done locally and then aggregated. Aggregation of observed values across varying resource and institutional characteristics can lead to omitted variables bias. We illustrate these results in the context of groundwater in the Kansas High Plains Aquifer and demonstrate that the accounting price function is less elastic when the accounting price is measured locally. Failure to measure locally and then aggregate could lead to undervaluing scarce resources and overvaluing plentiful ones, which biases wealth accounts in favor of passing the non-declining wealth sustainability test.     

2017年江苏省PM2.5数值模拟及内外源解析

根据江苏省72个国控点监测数据,采用了区域大气模式和多尺度空气质量模式系统(RAMS-CMAQ)模拟了2017年江苏省ρ(PM_2.5)的时空分布,耦合综合源追踪算法(ISAM)分析了不同地区排放源对ρ(PM_2.5)的贡献特征。结果表明,PM_2.5模拟与观测值的相关系数(r)=0.76,标准平均偏差(NMB)=5.2%,均方根误差(RMSE)=23.4μg/m₃,模拟结果落于观测结果0.5~2倍的比例(FAC2)=84.2%。源追踪模块结果显示,夏季主要受东南风控制,本地排放的贡献更大(省内贡献为52.34%),其他季节受偏北风输送影响,外源输送的影响较大(省外贡献为53.48%~56.84%);冬季苏北5市的排放贡献比沿江8市的更大,而春、夏季沿江8市排放贡献较大。     

Understand the local and regional contributions on air pollution from the view of human health impacts

• PM_2.5-related deaths were estimated to be 227 thousand in BTH & surrounding regions. • Local emissions contribute more to PM_2.5-related deaths than PM_2.5 concentration. • Local controls are underestimated if only considering its impacts on concentrations. • Rural residents suffer larger impacts of regional transport than urban residents. • Reducing regional transport benefits in mitigating environmental inequality. The source-receptor matrix of PM_2.5 concentration from local and regional sources in the Beijing-Tianjin-Hebei (BTH) and surrounding provinces has been created in previous studies. However, because the spatial distribution of concentration does not necessarily match with that of the population, such concentration-based source-receptor matrix may not fully reflect the importance of pollutant control effectiveness in reducing the PM_2.5-related health impacts. To demonstrate that, we study the source-receptor matrix of the PM_2.5-related deaths instead, with inclusion of the spatial correlations between the concentrations and the population. The advanced source apportionment numerical model combined with the integrated exposure–response functions is used for BTH and surrounding regions in 2017. We observed that the relative contribution to PM_2.5-related deaths of local emissions was 0.75% to 20.77% larger than that of PM_2.5 concentrations. Such results address the importance of local emissions control for reducing health impacts of PM_2.5 particularly for local residents. Contribution of regional transport to PM_2.5-related deaths in rural area was 22% larger than that in urban area due to the spatial pattern of regional transport which was more related to the rural population. This resulted in an environmental inequality in the sense that people staying in rural area with access to less educational resources are subjected to higher impacts from regional transport as compared with their more resourceful and knowledgeable urban compatriots. An unexpected benefit from the multi-regional joint controls is suggested for its effectiveness in reducing the regional transport of PM_2.5 pollution thus mitigating the associated environmental inequality.     

南京冬季雾天颗粒物中PAHs分布与气象条件的关系

为研究南京冬季雾天PM10、PM2.5中PAHs的分布特征以及雾天气条件对其影响,2007年11月15日至12月30日分别于雾天和晴天采集了大气气溶胶PM10分级样品,测定了样品中的16种优控PAHs.结果表明,雾天PM10和PM2.5中Σ16PAHs质量浓度较晴天分别高出34.72,35.35ng/m3,且昼夜变化没有晴天明显.低环PAHs在所在粒径段内占有比例逐渐递减,而高环PAHs逐渐增大.雾天苯并(a)芘(BaP)等效质量浓度(BaPE)超出BaP居民区标准(5.0ng/m3)1.48ng/m3.分析气象条件看出,雾天逆温层结稳定、相对湿度较大,且0.65~2.10μm粒子中PAHs质量浓度有增加的趋势,呈现出积聚模态颗粒物富集;雾天有东南暖湿气流和西南气流存在,为雾的发展提供了丰富水汽来源,带来的污染颗粒充当雾凝结核;同时弱风条件使上下层空气发生交换,雾体变厚,维持雾发展,加重了PAHs污染.     

北京PM2.5背景值定值方法及其变化特征研究

通过气团识别方式,确定了较强气团判别指标,定量评估了较强气团对北京上甸子区域大气本底站PM2.5浓度影响.结果显示,偏北风过程中PM2.5的背景值介于10.3~13.5μg/m3,平均值为(11.7±1.3)μg/m3;偏南风过程中PM2.5的背景值介于60.2~92.6μg/m3,平均值为(76.2±12.8)μg/m3.偏北风过程中,PM2.5背景值变化趋势不明显;偏南风过程中,PM2.5背景浓度呈线性下降趋势,下降速率为5.5μg/(m3×a).2009~2012年期间,区域本底站观测到的PM2.5年均值变化不大,这与北京地区的局地产生的二次PM2.5逐步增大有关,在一定程度上抵消了区域背景值下降的影响.当出现系统性偏南风时,北京以南区域输送对北京当地PM2.5浓度增加的平均贡献接近60%,但是自2009年开始逐步下降,截止2012年该贡献降低到44%.     

北京地区多气溶胶遥感参量与PM2.5相关性研究

利用卫星和地基遥感气溶胶数据分析了北京地区多气溶胶性质参量与PM2.5的相关性,提出了计算粒子直径小于2.5μm的气溶胶体积浓度和光学厚度(AOD)的方法,并用该方法对2012年3～9月北京地区地基遥感气溶胶体积浓度和光学厚度进行了尺度校正.结果表明:多种气溶胶遥感参量如气溶胶光学厚度、体积浓度和质量浓度等均与PM2.5存在一定的相关性;相比于卫星遥感参量,地基遥感参量与PM2.5的相关性更好;各波段的总气溶胶光学厚度与PM2.5的相关性随波长的增加而减小;经粒子尺度校正后,气溶胶的体积浓度和长波段总气溶胶光学厚度与PM2.5的相关性明显增加.     

沙尘天气PM10对多种心血管疾病日门诊人数的影响

为研究沙尘天气大气可吸入颗粒物(PM10)与心血管系统疾病每日门诊人数的联系,采用半参数广义相加泊松回归模型(GAM),在排除了混杂因素如季节趋势、日历效应、气象因素和时间长期趋势等作用的前提下,分析2004年3月1日~5月31日沙尘暴频发区——甘肃省武威市大气PM10与多种心血管疾病每日门诊相对危险度(RR)的关系.结果表明,PM10与男、女总心血管系统疾病门诊RR均在滞后第2d(lag2)的联系有统计学意义.PM10分别在lag3和lag4对男、女性风湿性心脏病门诊RR的影响有统计学意义; PM10(lag2)与男性高血压门诊RR的联系有统计学意义.PM10在lag2对男性缺血性心血管疾病门诊RR的影响有统计学意义;PM10对男、女性心律失常以及充血性心力衰竭门诊RR的影响均无统计学意义.在调整了SO2和/或NO2后,PM10对男、女性心血管系统疾病门诊RR的作用有所下降,但在统计学上仍有意义.然而在分别调整了其他污染物后,SO2和NO2变得无统计学意义.沙尘天气PM10浓度分类模型分析表明,从正常清洁天、轻度污染天到扬沙天气、沙尘暴天气,随着PM10浓度水平的增大,心血管系统疾病(缺血性心血管疾病、充血性心力衰竭、心律失常、高血压、风湿性心脏病)门诊RR也随之增高,呈现一定的剂量效应关系.沙尘天气可吸入颗粒物可引起暴露居民多种心血管系统疾病(缺血性心血管疾病、充血性心力衰竭、心律失常、高血压、风湿性心脏病)门诊人数增多,且均呈现滞后效应. PM10浓度与心血管系统疾病门诊RR表现为一定的剂量效应关系.PM10浓度与沙尘天气强度有密切关系, 随着PM10浓度与沙尘天气强度的增大,暴露居民心血管系统多种疾病日门诊RR也增大,具体为:正常清洁天＜轻度污染天＜扬沙天＜沙尘暴天.