2000~2014年北京市SO2时空分布及一次污染过程分析

根据2000~2014年北京市SO2监测数据,系统分析了SO2时空分布特征并采用数值模式(CAMx)模拟分析了一次重污染过程中北京市SO2来源.结果表明,2014年与2000年相比北京市SO2年均浓度累计约降低69%,SO2年均浓度的变化率为-3.5μg·(m3·a)-1;北京市SO2的月均浓度呈U型分布,季节分布上整体呈现出冬季春季秋季夏季的特征,采暖季SO2浓度明显高于非采暖季;空间分布上北部及西部山区SO2浓度水平明显低于中心城区及西南、东南部地区,受减排措施影响较大的石景山、东四、通州监测点的SO2浓度降低明显;在2014年1月14~18日一次重污染过程中北京SO2存在明显的区域输送,PAST源示踪技术初步计算显示外来源对北京SO2浓度的贡献率为83%,其中北京周边高架点源电厂贡献占21%,北京4家主要燃煤电厂对全市SO2浓度贡献率约为3.5%.     

2014年APEC会议期间北京市空气质量分析

为研究区域性大气污染物减排措施对北京市空气质量的影响,结合地面观测的气象数据、能见度、常规污染物浓度和PM_2.5化学组分,对APEC会议期间北京市的空气质量进行分析.结果表明,APEC期间的11月4日和8-10日两个过程,大气污染物扩散条件较不利,易出现污染过程.APEC期间,密云、榆垡、昌平、奥体中心和西直门北大街5个站点SO₂、NO₂、O₃、PM₁₀和PM_2.5平均浓度分别为(8.0±8.0)、(37.4±21.6)、(36.0±22.5)、(67.7±43.4)和(48.6±42.2) μg·m^-3.与近5年同期(PM_2.5为去年同期)相比,SO₂、NO₂、PM₁₀和PM_2.5日均浓度分别下降了61.5%、40.8%、36.4%和47.1%,O₃日均浓度上升了101.8%.从污染物日变化规律来看,减排措施的环境效果在大气污染物扩散条件较有利的时段体现的更明显.在APEC期间,PM_2.5浓度在前半夜保持平稳,未出现积累峰值.与秋季非APEC期间相比,PM_2.5中大部分组分浓度均有明显下降,二次离子组分降幅尤为明显.同时,本文测算了APEC期间减排措施的"净环境效益",发现减排措施使得SO₂、NO₂、PM₁₀和PM_2.5浓度分别降低了74.1%、48.0%、66.6%和64.7%,O₃浓度上升了189.2%.与10月份的大气污染过程相比,同样在不利气象条件下,实施减排措施后PM_2.5浓度峰值明显降低,积累速度明显减缓.     

细颗粒物(PM2.5)可溶性提取液对发光细菌的光抑制与组分浓度的相关性分析

为科学评估PM_(2.5)对生物体的综合生物效应,利用费氏弧菌检测了PM_(2.5)水溶性提取液的光抑制效应,统计分析了227组PM_(2.5)主要组分与发光抑制率的相关关系.实验结果表明:PM_(2.5)水溶性提取液的发光抑制率值与OC、NO-3、EC和微量元素等组分浓度显著相关,相关系数从高到低的排序为:OC微量元素ECNO-3(p0.01).PM_(2.5)中,主要来自燃煤、交通燃油、生物质燃烧及冶金工业污染源排放的组分(苯并(a)芘、Cl-、OC、Cu、K+、Mn、Zn、EC、Pb、Se、F-等)浓度与发光抑制率显著相关.此外,二次来源的NO-3、NH+4等组分浓度与发光抑制率在冬季和春季显著相关.     

基于模糊层次分析法的集装化生活垃圾转运系统后评估

生活垃圾集装化转运系统将生活垃圾压缩至标准化垃圾集装箱内进行运输,与传统方式相比更加先进、环保。通过对集装化垃圾转运系统全流程进行分析,选取系统中关键运行因素,构建针对集装化转运系统的后评估评价指标体系。采取模糊层次分析法,结合专家意见,对体系中各项指标进行权重分析,便于量化对各项指标的评价。以上海市生活垃圾集装化转运系统为例,根据评价模型中各层次的权重分布和分析现状所得的平均评价值,可以求得5个主要评价因素压缩中转、调度管理、设备运行、环境保护、作业安全的平均评价值分别为83.71、92.36、73.37、77.82、95.00。结合各因素的权重,得到上海市市区生活垃圾集装化转运系统的综合评价值为87.10,隶属于优秀评语集分数区间[80,90],故上海市生活垃圾集装化转运系统综合评价等级为优秀。     

2015年北京大气VOCs时空分布及反应活性特征

2015年在北京市城区东四、东南边界点永乐店、以及背景点定陵进行了全年连续VOCs监测,其中市区的大气VOCs年均摩尔分数为（48.93±31.03）×10^-9,东南边界的年均摩尔分数为（54.55±39.64）×10^-9,背景点定陵年均摩尔分数为（28.25±21.26）×10^-9.组分中烷烃占比最高,之后依次是含氧VOCs,烯烃、芳香烃、卤代烃和乙炔等物质.VOCs浓度整体呈现冬天高,夏天低,夜间高,白天低的特点.城区乙炔在春、夏、秋季浓度较高,冬季东南边界点乙炔浓度较高.在人为源干扰较小的背景点,含氧VOCs每天的中午以及每年的夏天阳光充足时浓度较高.VOCs中年均摩尔分数较高的物种主要是乙烷、乙炔、乙烯、乙醛、丙烷、丙酮、正丁烷、二氯甲烷等低碳物质.高碳物质中苯和甲苯年均摩尔分数相对较高.从甲苯/苯比值发现北京VOCs除交通源外受到其他多种源的共同影响.而乙烷/乙炔比值发现北京受到气团老化影响较严重,尤其东南边界受到周边老化气团传输的影响较大.从异戊烷占总VOCs比例变化上发现夏季高温使汽油挥发情况比其他季节严重.从活性上分析,东南边界的臭氧生成潜势最高,市区其次,定陵较低.对臭氧生成潜势贡献较大的物种是乙烯、丙烯、乙醛、间/对-二甲苯和甲苯,而摩尔分数较高的烷烃对臭氧生成潜势贡献不大.     

基于Himawari-8卫星的中国东北秸秆焚烧监测及其对空气质量的影响研究

利用Himawari-8卫星的AHI成像仪于2016年3月下旬对中国东北进行秸秆焚烧火点监测,结合气溶胶光学厚度(AOD)与地面空气质量数据分析了秸秆焚烧对空气质量的影响。结果显示,研究期间共监测到秸秆焚烧火点425次。齐齐哈尔市、哈尔滨市、呼伦贝尔市、黑河市、绥化市和大庆市火点数较多,分别为116、75、52、50、41、20次。火点数早晚少、中午多。秸秆焚烧对空气质量有很大影响,火点及其下风向的空气质量指数(AQI)和AOD往往较高。秸秆焚烧产生的主要空气污染物是CO和PM10,但它们的峰值滞后于秸秆焚烧的时间。     

地表水高锰酸盐指数自动监测仪差异性研究

针对地表水高锰酸盐指数自动监测仪质量控制合格率偏低及样品和试剂消耗量大的问题,分别选择3种国产及3种进口的不同型号监测仪,通过工艺比较、性能测试、低浓度及较高浓度实际水体环境下的质量控制测试及长时间连续在线监测4个方面进行差异性研究。结果表明:不同仪器采用不同工艺,影响标准物质核查结果及运行维护成本和便捷性;不同仪器性能测试结果基本符合要求;不同仪器质量控制合格率差异显著,标准物质核查合格率(低浓度的为32%~57%,高浓度的为44%~80%)低于实际水体比对(低浓度实际水体为66%~79%,较高浓度实际水体为71%~100%),国产仪器质量控制合格率与进口仪器整体相当;不同仪器连续在线监测数据有效率及相对偏差±20%内的数据量占比差异显著,而国产仪器与进口仪器在这2个方面整体差异较小。     

AQI标准下北京市空气质量数值预报系统及其在重大活动保障中的应用

围绕新AQI标准下环境空气重污染预报预警工作的需求,全面优化升级了北京市空气质量数值预报系统。该系统集成了新一代天气模式WRF,并进一步发展污染源处理模型SMOKE,实现了点源、面源、机动车源等排放源高时空分辨率制作,同时紧追空气质量模型(CMAQ、CAMx、NAQPMS)新发展,实现在线源解析模块的业务应用。这一系统不仅在日常业务预报中有效提升了北京市空气重污染过程的预报准确率,还成功应用于2014年APEC会议、2015年纪念中国人民抗日战争暨世界反法西斯战争胜利70周年阅兵等重大活动空气质量保障工作中,满足了重大活动对空气质量预报预警的特殊需求,为进一步提高城市空气质量预报预警技术的发展做出有益尝试,并积累了丰富的经验。     

基于在线观测的北京冬季一次PM2.5重污染过程特征分析

选取2017年1月初北京一次典型PM_(2.5)重污染过程为研究对象,应用污染物在线监测仪器并结合气象要素对地面PM_(2.5)及化学组分质量浓度污染特征进行了分析,采用微脉冲激光雷达对垂直方向进行观测,分析边界层及消光系数的变化特征。结果表明,从PM_(2.5)质量浓度的演变过程来看,本次污染可大致分为爬升、重污染、清除3个阶段。重污染时期的气象特征为高湿、低压、低风速;南部琉璃河((336.8±118.6)μg/m~3)、永乐店((323.1±86.2)μg/m~3)PM_(2.5)污染水平相近,均高于城区车公庄((278.7±138.7)μg/m~3);碳组分和二次水溶性离子是PM_(2.5)的主要组分,占到PM_(2.5)质量浓度的58.09%(车公庄)、71.43%(琉璃河)、76.57%(永乐店);SO2-4质量浓度上升显著,在总组分中比例由非重污染时期的16.73%升高到重污染时期的22.29%;3处监测点SOR和NOR均值分别为0.57和0.24,表明重污染期间二次转化明显。垂直方向观测结果表明,重污染时期边界层高度明显降低;气溶胶近地面消光系数高,表明污染物主要集中在近地面层。     

2015年1月下旬北京市大气污染过程成因分析

采用地面观测和数值模拟相结合的方式,对2015年1月下旬北京市两次PM_2.5污染过程进行分析。研究表明,在第1次过程中PM_2.5浓度经过3个抬升阶段达到峰值,过程前期区域传输的作用明显,随后区域传输和本地污染积累、化学反应共同加重了污染的程度;3个浓度抬升阶段中均出现过PM_2.5浓度“跃升式”增长,且污染水平越重,浓度跃升的幅度越大。第2次过程是一次典型的静风、高湿度下的PM_2.5持续性增长过程,主要是本地污染物积累和发生化学反应二次生成导致的。大气氧化性分析和SOR、NOR分析均验证了对两次污染过程特征和成因的推断。数值模拟结果表明,第1次污染过程中区域传输对不同站点PM_2.5的贡献率在15.2%~68.7%之间;第2次过程区域传输的贡献率在12.8%~46.3%之间。