環(huán)境科學(xué)技術(shù)及資源科學(xué)技術(shù)

環(huán)首都圈霾和霧的長(zhǎng)期變化特征與典型個(gè)例的近地層輸送條件

吳兌，廖碧婷，吳蒙，等

摘要：目的：氣溶膠粒子對(duì)大氣輻射傳輸和水循環(huán)均有重要的影響。氣溶膠對(duì)氣候變化、云的形成、能見(jiàn)度的改變、環(huán)境質(zhì)量變化、大氣微量成分的循環(huán)及人類(lèi)健康有著重要影響。工業(yè)化以來(lái)，人類(lèi)活動(dòng)直接向大氣排放大量粒子和污染氣體，污染氣體通過(guò)非均相化學(xué)反應(yīng)亦可轉(zhuǎn)化形成氣溶膠粒子。1999年歐美科學(xué)家發(fā)現(xiàn)，在亞洲南部上空經(jīng)?；\罩著一層3 km厚的棕色氣溶膠云，并稱(chēng)其為亞洲棕色云，其組成主要包括：黑碳、粉塵、硫酸鹽、銨鹽、硝酸鹽、有機(jī)碳等，后來(lái)發(fā)現(xiàn)各大洲都存在類(lèi)似現(xiàn)象，因而又將其稱(chēng)為大氣棕色云。氣溶膠因其重要的環(huán)境效應(yīng)問(wèn)題：大氣污染，而令人廣泛關(guān)注。大氣污染也是當(dāng)前大多數(shù)發(fā)展中國(guó)家在城市化、工業(yè)化過(guò)程中普遍面臨的一個(gè)難題。Schichtel和Doyle曾分別分析了美國(guó)和英國(guó)霾與能見(jiàn)度的長(zhǎng)期變化趨勢(shì)。環(huán)首都圈的京津冀晉作為近30年全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展最快的地區(qū)之一，也是國(guó)內(nèi)氣溶膠導(dǎo)致大氣污染相當(dāng)嚴(yán)重的區(qū)域之一。這里聚集了北京、天津、唐山、石家莊、太原這樣擁有數(shù)百萬(wàn)以上人口的國(guó)際化城市和幾十個(gè)人口在幾十萬(wàn)左右的中等城市，在大量土地被工業(yè)化利用、植被減少、交通工具迅猛增加、鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)工廠蓬勃發(fā)展的情況下，這一地區(qū)頻繁發(fā)生的大氣污染事件已經(jīng)引起政府和公眾的廣泛關(guān)注。尤其是2011年入秋之后，連續(xù)兩年出現(xiàn)了嚴(yán)重的霾天氣過(guò)程。空氣污染不僅對(duì)居民的身體健康構(gòu)成威脅，而且導(dǎo)致的能見(jiàn)度下降也給城市經(jīng)濟(jì)活動(dòng)和市民生活帶來(lái)顯著影響，并使一個(gè)地區(qū)或城市的景觀給人以很負(fù)面的形象，高頻多發(fā)的惡劣能見(jiàn)度事件對(duì)其有非常不利的影響，當(dāng)?shù)卣矊⒚媾R改善空氣質(zhì)量、美化城市景觀的艱巨任務(wù)。而進(jìn)行環(huán)境影響因子和合理的改善措施建議的研究關(guān)系到京津冀晉整個(gè)地區(qū)城市群的協(xié)調(diào)、可持續(xù)發(fā)展。在京津冀地區(qū)有大量關(guān)于與氣溶膠相關(guān)聯(lián)的區(qū)域污染的研究成果，尤其是任陣海在分析北京地區(qū)重污染形勢(shì)的形成原因時(shí)明確指出了太行山與燕山對(duì)顆粒物污染的聚集作用。蘇福慶等認(rèn)為太行山前西南風(fēng)是北京邊界層外來(lái)污染物的輸送通道之一。徐祥德認(rèn)為，北京地區(qū)污染的來(lái)源不僅有本地排放源，而且周邊地區(qū)（河北、山西、天津、唐山等）也有相當(dāng)?shù)挠绊?，北京市及其周邊地區(qū)大氣污染物遷移、轉(zhuǎn)化、擴(kuò)散影響及其總體效應(yīng)，是調(diào)控首都經(jīng)濟(jì)圈區(qū)域環(huán)境空氣質(zhì)量水平的“瓶頸”問(wèn)題。朱凌云通過(guò)數(shù)值試驗(yàn)也得到了山西排放的氣溶膠可以影響北京的結(jié)果。但未見(jiàn)該地區(qū)20年以上顆粒物污染長(zhǎng)期變化趨勢(shì)的分析，對(duì)于典型個(gè)例的近地層輸送特征也需要使用新工具進(jìn)一步深入分析。為了解過(guò)去60年該區(qū)域霾和霧的長(zhǎng)期變化特征，本文使用環(huán)首都圈京津冀晉長(zhǎng)期的能見(jiàn)度等氣象資料分析其長(zhǎng)期變化趨勢(shì)，討論能見(jiàn)度惡化的原因。亦使用時(shí)間空間矢量和工具分析了典型個(gè)例的近地層輸送特征。方法：本文主要使用了環(huán)首都圈京津冀晉氣象臺(tái)站1954—2012年的能見(jiàn)度、相對(duì)濕度、天氣現(xiàn)象資料，原始資料是每天4時(shí)次（夜間守班站）或者3時(shí)次（夜間不守班站）。和2013年1月518個(gè)稠密自動(dòng)氣象站的風(fēng)向與風(fēng)速資料。定義當(dāng)日均能見(jiàn)度小于10 km，日均相對(duì)濕度小于90%，并排除降水等其它能導(dǎo)致低能見(jiàn)度事件的情況為一個(gè)出現(xiàn)霾的日子；日均能見(jiàn)度小于10 km，日均相對(duì)濕度大于90%，并排除降水等其它能導(dǎo)致低能見(jiàn)度事件的情況為一個(gè)出現(xiàn)霧的日子。本文對(duì)近地層風(fēng)求一定范圍一段時(shí)間內(nèi)的矢量和，是為了更清晰的了解一段時(shí)間內(nèi)環(huán)首都圈近地層空氣流動(dòng)的總合效果，從而更為直觀的分析近地層風(fēng)對(duì)霾天氣的影響。近地層風(fēng)的矢量和分布圖是一定范圍n個(gè)小時(shí)風(fēng)的矢量和分布，其具體方法是，首先分別對(duì)自動(dòng)氣象站逐時(shí)風(fēng)資料進(jìn)行客觀分析，即先把逐時(shí)u、v分量的原始資料經(jīng)客觀分析插值到網(wǎng)格點(diǎn)上，其中，客觀分析采用了Cressman逐步訂正法，分析范圍是109.0°E～120.0°E，33.0°N～43.0°N，網(wǎng)格大小為0.05°×0.05°經(jīng)緯度。分析過(guò)程中風(fēng)場(chǎng)資料經(jīng)過(guò)了基本的資料預(yù)處理，去除野點(diǎn)后再分別對(duì)每個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)上的逐時(shí)u、v資料按照吳兌的方案5點(diǎn)求和作為每個(gè)格點(diǎn)上周?chē)^(qū)域內(nèi)的水平空間矢量和，最后把每個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)上nh的水平空間矢量和再進(jìn)行加和，成為風(fēng)的nh累積水平空間矢量和。矢量和分布圖中的每一個(gè)風(fēng)矢代表了nh大約60 km2范圍內(nèi)空氣流動(dòng)的總合效果。風(fēng)的矢量和分布圖與風(fēng)的平均流場(chǎng)圖的物理意義不同。風(fēng)的nh累積水平空間矢量和分布圖表示小區(qū)域某段時(shí)間內(nèi)當(dāng)?shù)乜諝饬鲃?dòng)的累積效應(yīng)，而風(fēng)的平均流場(chǎng)圖表示的是某段時(shí)間內(nèi)空氣流動(dòng)的平均情況。結(jié)果：為環(huán)首都圈京津冀晉過(guò)去60余年霾日的區(qū)域分布圖，可以看到，在1950—1960年代，區(qū)域內(nèi)霾日非常少，1970年代開(kāi)始增多，1980年代以后明顯增多，并形成幾個(gè)霾日集中區(qū)，比較明顯的是邯鄲—邢臺(tái)—石家莊—保定—北京—天津的帶狀分布，與任陣海等指出沿太行山東側(cè)的污染帶分布相一致。還有太原及以南的帶狀分布，最為嚴(yán)重的情況出現(xiàn)在1996—2000年，2000年以后有一定減少。從北京過(guò)去近60年霾日與霧（輕霧）日的長(zhǎng)期變化趨勢(shì)圖，我們看到1950年代霾日比較多，最多達(dá)到1年有160天以上霾日，與同期沙塵天氣偏多相關(guān)聯(lián)，這主要與周邊地區(qū)的揚(yáng)沙有關(guān)，隨著在首都周邊地區(qū)的大規(guī)模植樹(shù)造林，尤其是在西部永定河流域和北部山區(qū)及河北、內(nèi)蒙古的壩上地區(qū)的植樹(shù)造林，以及北京城區(qū)道路硬化改造，到1967年，霾日已經(jīng)減少到1年不足10 d，治理?yè)P(yáng)沙和浮塵的效果顯著；1970年代以后北京的能見(jiàn)度急劇惡化導(dǎo)致霾日迅速增加，到1980年代初增加到220 d以上，一直到1999年前后北京的霾日維持在每年160～200 d左右；2000年以后到北京奧運(yùn)會(huì)前后，霾日持續(xù)下降，到2010年霾日僅有56 d，2012年有所反彈，增加到91 d。同期我們看到，霧（輕霧）日在60余年中沒(méi)有明顯的趨勢(shì)性變化，反映了年季和年代季的氣候波動(dòng)。北京不同月份霾日和霧（輕霧）日的長(zhǎng)期變化特征，一個(gè)突出的特點(diǎn)是除去采暖季有較多的霾日外，在盛夏季節(jié)霾日也明顯多，集中出現(xiàn)在6—9月，尤其是盛夏季節(jié)的7—8月，與所謂的桑拿天同期出現(xiàn)，這與全國(guó)大部分城市的變化趨勢(shì)完全不同，可能與盛夏季節(jié)華北平原特殊的邊界層結(jié)構(gòu)，和在高濕度背景下氣溶膠的吸濕增長(zhǎng)使得消光明顯增加造成能見(jiàn)度明顯惡化有關(guān)，值得深入研究。從環(huán)首都圈京津冀晉代表性城市過(guò)去60余年霾天和霧（輕霧）出現(xiàn)的天數(shù)。我們看到，華北北部的張家口和唐山霾日較少，除去個(gè)別年份霾日均不超過(guò)每年50 d；天津在1980—1990年代霾日較多，最多可達(dá)每年250 d以上，20世紀(jì)霾日緩慢增加，近年達(dá)到100 d以上，較北京明顯偏多；塘沽近10余年的情況與天津類(lèi)似；太原自1970年代以來(lái)，霾日呈穩(wěn)步增加趨勢(shì)，近年已經(jīng)超過(guò)每年200 d；保定在1980年代曾經(jīng)出現(xiàn)霾日峰值，接近每年300 d，近年維持在每年100～150 d左右；石家莊霾日自1970年代開(kāi)始增加，至1990年代末期達(dá)到峰值，每年有霾日200余d，本世紀(jì)呈下降趨勢(shì)，2012年霾日不足50 d；邢臺(tái)霾日也是自1970年代開(kāi)始增加，1980—2004年長(zhǎng)期維持高位震蕩，每年霾日超過(guò)300余d，而后開(kāi)始明顯下降。以上各地的霧（輕霧）日均沒(méi)有明顯的趨勢(shì)性變化，反映了年季和年代季的氣候波動(dòng)?？傮w來(lái)看，是華北南部霾日明顯多于北部，不同城市之間在趨勢(shì)上可以看到明顯差異，重霾日段出現(xiàn)的年份也不一樣，造成這種差異的原因與其所處的地理位置與污染物排放強(qiáng)度都有關(guān)系。當(dāng)然，中長(zhǎng)期天氣氣候背景的波動(dòng)也會(huì)對(duì)能見(jiàn)度的變化產(chǎn)生影響，但這個(gè)問(wèn)題非常復(fù)雜，研究難度很大。以上分析有所體現(xiàn)，而且還發(fā)現(xiàn)京津冀晉各個(gè)城市的一個(gè)突出的特點(diǎn)是除去采暖季有較多的霾日外，在盛夏季節(jié)霾日也明顯多，集中出現(xiàn)在6—9月，尤其是盛夏季節(jié)的7—8月，與所謂的桑拿天同期出現(xiàn)，與前面分析北京的情況類(lèi)似。2013年1月北京霾日數(shù)較常年異常偏多，顯著特點(diǎn)是連續(xù)出現(xiàn)霾的持續(xù)過(guò)程次數(shù)多、持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)。1月，北京共出現(xiàn)4次持續(xù)時(shí)間超過(guò)3 d（含3 d）的霾天氣過(guò)程，持續(xù)時(shí)間最長(zhǎng)的一次過(guò)程是1月10—14日，連續(xù)5 d出現(xiàn)霾天氣，12日最小能見(jiàn)度不足500 m，僅為350 m?？梢钥吹剑本?月份能見(jiàn)度最差共有3個(gè)階段，即10—14日，18—23日，27—31日。能見(jiàn)度最低僅有200 m，出現(xiàn)于2013年1月29日的02時(shí)和05時(shí)；其間除31日短暫時(shí)間外相對(duì)濕度均低于90%，是3個(gè)典型的霾天氣過(guò)程。能見(jiàn)度最高的時(shí)段出現(xiàn)于2013年1月1—3日，可以作為清潔對(duì)照過(guò)程。同期在黃淮海平原、長(zhǎng)江三角洲亦出現(xiàn)了嚴(yán)重的霾天氣過(guò)程。最長(zhǎng)的持續(xù)近20 d。利用京津冀晉近地層自動(dòng)站網(wǎng)的風(fēng)向風(fēng)速資料，采用矢量和方法分析2013年1月華北四省區(qū)域近地層流場(chǎng)特征。通過(guò)3個(gè)霾過(guò)程和一個(gè)清潔過(guò)程的矢量和可以看出，霾過(guò)程的發(fā)生和矢量和的大小存在較為明顯的正相關(guān)關(guān)系?？煽闯?，10—14日，18—23日，27—31日3個(gè)霾過(guò)程中，在華北平原均出現(xiàn)明顯的氣流停滯區(qū)，華北四省市大部處于氣流停滯區(qū)中，區(qū)域矢量和很小，不利于空氣中污染物的水平擴(kuò)散，導(dǎo)致了1月份華北四省市多次出現(xiàn)持續(xù)時(shí)間久的嚴(yán)重霾過(guò)程?？梢钥吹?，該期華北地區(qū)冷空氣活動(dòng)比較頻繁，1—3日，華北四省市尤其是北京地區(qū)受明顯的西北氣流影響，風(fēng)矢量和為較一致的偏北方向，72 h區(qū)域矢量和較大，尤其在北京小平原風(fēng)矢量和風(fēng)速較大，水平擴(kuò)散條件較好，不利于污染物的積累，較利于污染物的擴(kuò)散，對(duì)應(yīng)同期能見(jiàn)度較高，空氣質(zhì)量較好。表1分別具體給出了以上四個(gè)過(guò)程的區(qū)域平均矢量和，可以看到1月1—3日清潔過(guò)程的矢量和高達(dá)596.53 m/s，為霾過(guò)程區(qū)域平均矢量和的2～2.5倍。從圖9中可看出華北四省市區(qū)域矢量和與北京能見(jiàn)度的時(shí)間變化趨勢(shì)較為一致，能見(jiàn)度與區(qū)域風(fēng)場(chǎng)矢量和風(fēng)速呈明顯的正相關(guān)。圖中的紅色 虛線處的能見(jiàn)度為10 km，對(duì)應(yīng)區(qū)域矢量和日均值為 100 m/s左右，說(shuō)明當(dāng)華北四省市區(qū)域矢量和日均值小 于100 m/s時(shí)，北京地區(qū)較容易出現(xiàn)霾天氣過(guò)程。依據(jù)2013年1月典型霾天氣過(guò)程近地層流場(chǎng)，總結(jié)了環(huán)首都圈霾天氣過(guò)程的近地層輸送概念模型，京津冀西側(cè)、北側(cè)靠山、東鄰渤海，尤其是北京小平原三面環(huán)山。太行山、燕山和軍都山形成的“弓狀山脈”對(duì)冷空氣活動(dòng)起到了阻擋和削弱作用，導(dǎo)致山前暖區(qū)空氣流動(dòng)性較小形成氣流停滯區(qū)、污染物和水汽容易聚集從而有利于霾和霧的形成。由于受太行山的阻擋和背風(fēng)坡氣流下沉作用的影響，使得沿北京、保定、石家莊、邢臺(tái)和邯鄲一線的污染物不易擴(kuò)散，形成一條西南—東北走向的高污染帶；山西省的高濃度污染物亦在低空偏南氣流輸送下沿桑干河河谷和洋河河谷以及滹沱河—拒馬河河谷向北京輸送，任陣海、徐祥德等在分析周邊地區(qū)包括山西大氣污染物向北京輸送時(shí)也指出了類(lèi)似的輸送通道。河北中南部與山西諸河谷的累積污染帶疊加近地層輸送流場(chǎng)是造成北京嚴(yán)重霾天氣過(guò)程的重要原因之一。此外，在山谷風(fēng)、城市熱島環(huán)流和海陸風(fēng)環(huán)流的共同影響下，環(huán)首都圈低層大氣環(huán)流具有特殊性，因此污染物的輸送過(guò)程也較復(fù)雜，值得進(jìn)一步深入研究。結(jié)論：（1）在1950—1960年代，環(huán)首都圈京津冀晉四省市霾日極少，1970年代開(kāi)始增多，1980年代以后明顯增多，并形成幾個(gè)霾日集中區(qū)，比較明顯的是邯鄲—邢臺(tái)—石家莊—保定—北京—天津的帶狀分布，還有太原及以南的帶狀分布，最為嚴(yán)重的情況出現(xiàn)在1996—2000年，2000年以后有減少趨勢(shì)。（2）北京1950年代霾日比較多，最多時(shí)年霾日有160 d以上，與同期沙塵天氣偏多相關(guān)聯(lián)，主要與周邊地區(qū)的揚(yáng)沙有關(guān)，隨著在首都周邊地區(qū)的大規(guī)模植樹(shù)造林，尤其是在西部永定河流域和北部山區(qū)及河北、內(nèi)蒙古的壩上地區(qū)的植樹(shù)造林，以及北京城區(qū)道路硬化改造，到1967年，霾日已經(jīng)減少到1年不足10 d，治理?yè)P(yáng)沙和浮塵的效果明顯；1970年代中后期北京能見(jiàn)度急劇惡化導(dǎo)致霾日迅速增加，到1980年代初增至220 d以上，到1999年北京的霾日維持在每年160～200 d左右；2000年后到北京奧運(yùn)會(huì)前后，霾日持續(xù)下降，到2010年霾日僅有56 d，2012年有所反彈，增加到91 d。（3）北京及華北地區(qū)霾日季節(jié)分布突出的特點(diǎn)是，除采暖季有較多的霾日外，在盛夏季節(jié)霾日也明顯偏多，出現(xiàn)在6—9月，尤其是盛夏季節(jié)的7—8月，與所謂的桑拿天同期出現(xiàn)。這與全國(guó)大部分城市的變化趨勢(shì)完全不同，可能與盛夏季節(jié)華北平原特殊的邊界層結(jié)構(gòu)，造成在高濕度背景下氣溶膠的吸濕增長(zhǎng)使得消光明顯增加使得能見(jiàn)度明顯惡化有關(guān)。（4）華北地區(qū)霾日有南部多于北部的顯著特點(diǎn)。北部張家口和唐山霾日較少，除個(gè)別年份霾日均不超過(guò)每年50 d；天津在1980—1990年代霾日較多，最多可達(dá)每年250 d以上，本世紀(jì)霾日緩慢增加，近年達(dá)到100 d以上，較北京明顯偏多；太原自1970年代以來(lái)，霾日呈穩(wěn)步增加趨勢(shì)，近年已超過(guò)每年200天；保定在1980年代曾經(jīng)出現(xiàn)霾日峰值，接近每年300天，近年維持在每年100～150天左右；石家莊霾日自1970年代開(kāi)始增加，至1990年代末期達(dá)到峰值，每年有霾日200余d，本世紀(jì)呈下降趨勢(shì)，2012年霾日不足50 d；邢臺(tái)霾日也是自1970年代開(kāi)始增加，1980—2004年長(zhǎng)期維持高位震蕩，每年霾日超過(guò)300余d，而后開(kāi)始明顯下降。（5）霾過(guò)程的發(fā)生和矢量和的大小存在較明顯的正相關(guān)關(guān)系。霾過(guò)程中，華北平原均出現(xiàn)明顯的氣流停滯區(qū)，區(qū)域矢量和很小，不利于空氣中污染物的水平擴(kuò)散，導(dǎo)致了1月份華北四省市多次出現(xiàn)持續(xù)時(shí)間久的嚴(yán)重霾過(guò)程。清潔過(guò)程時(shí)華北四省市尤其是北京地區(qū)受明顯的西北氣流影響，風(fēng)矢量和為較一致的偏北方向，區(qū)域矢量和較大，尤其在北京小平原風(fēng)矢量和明顯較大，水平擴(kuò)散條件較好，不利于污染物的積累，對(duì)應(yīng)同期能見(jiàn)度較高，空氣質(zhì)量較好。（6）華北四省市區(qū)域風(fēng)矢量和與北京能見(jiàn)度的時(shí)間變化趨勢(shì)相關(guān)明顯，能見(jiàn)度與區(qū)域風(fēng)矢量和呈明顯的正相關(guān)。（7）京津冀西、北側(cè)靠山、東鄰渤海，尤其是北京小平原三面環(huán)山，太行山、燕山和軍都山形成的“弓狀山脈”對(duì)冷空氣活動(dòng)起到阻擋和削弱作用，導(dǎo)致山前暖區(qū)空氣流動(dòng)性較小形成氣流停滯區(qū)，污染物和水汽容易聚集從而有利于霾和霧的形成。由于受太行山的阻擋和背風(fēng)坡氣流下沉作用的影響，使得沿北京、保定、石家莊、邢臺(tái)和邯鄲一線的污染物不易擴(kuò)散，形成一條西南—東北走向的高污染帶；山西省的高濃度污染物亦在低空偏南氣流輸送下沿桑干河河谷和洋河河谷以及滹沱河—拒馬河河谷向北京輸送。河北中南部與山西諸河谷的累積污染帶疊加近地層輸送流場(chǎng)是造成北京嚴(yán)重霾天氣過(guò)程的重要原因之一。

來(lái)源出版物：環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào), 2014, 34(1): 42746

入選年份：2015

北京城市道路灰塵重金屬污染的健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

唐榮莉，馬克明，張育新，等

摘要：目的：道路灰塵是城市中一類(lèi)重要的環(huán)境介質(zhì)，人群可通過(guò)吸入、攝食及皮膚接觸3種途徑攝入灰塵中的污染物，長(zhǎng)期暴露在灰塵環(huán)境中會(huì)對(duì)人體造成慢性傷害。本研究調(diào)查了北京市六環(huán)內(nèi)道路地表灰塵重金屬含量特征，旨在探討北京市居民暴露在街道灰塵環(huán)境中的潛在的健康風(fēng)險(xiǎn)；以及北京市不同行政區(qū)街道灰塵健康風(fēng)險(xiǎn)的差異以及與社會(huì)因子的聯(lián)系。方法：本研究于2009年對(duì)北京六環(huán)內(nèi)城市道路網(wǎng)絡(luò)地表灰塵進(jìn)行調(diào)查并獲得有效樣品225個(gè)。研究測(cè)定了樣品中常見(jiàn)重金屬Cd、Cr、Cu、Mn、Ni和Pb的總含量，并應(yīng)用U.S.EPA所提出的土壤健康風(fēng)險(xiǎn)模型為基本框架對(duì)北京居民暴露在灰塵中的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)。六種重金屬均具有慢性非致癌風(fēng)險(xiǎn)，其中Cd、Cr、Ni還具有致癌風(fēng)險(xiǎn)。模型假設(shè)街道附近的居民主要通過(guò)手-口攝食、經(jīng)皮膚接觸和通過(guò)呼吸系統(tǒng)吸入灰塵這3種暴露途徑攝入街道灰塵中的重金屬。簡(jiǎn)單認(rèn)為整個(gè)非致癌暴露風(fēng)險(xiǎn)可以通過(guò)不同元素在3條暴露途徑的風(fēng)險(xiǎn)簡(jiǎn)單加和算出，不考慮各種金屬進(jìn)入人體的相互作用以及污染物的毒性差異。本研究中攝取率、粒子釋放量，揮發(fā)因子和生物暴露參數(shù)等數(shù)據(jù)參考國(guó)內(nèi)場(chǎng)地環(huán)境評(píng)價(jià)指南，美國(guó)環(huán)境保護(hù)署所提出的土壤健康評(píng)價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)。結(jié)果：研究區(qū)域道路地表灰塵中重金屬M(fèi)n、Ni的平均含量略低于北京市的土壤背景值，Cr含量略高于土壤背景值，Cu、Pb均值為背景值的2～3倍，Cd含量幾乎超出背景值的5倍。不同途徑重金屬慢性每日平均暴露量排序?yàn)椋菏?口攝食途徑＞皮膚接觸途徑＞吸入途徑。重金屬成人非致癌風(fēng)險(xiǎn)排序?yàn)镃r＞Mn＞Pb＞Cu＞Ni＞Cd，兒童非致癌風(fēng)險(xiǎn)排序?yàn)镃r＞Pb＞Mn＞Cu＞Ni＞Cd，均小于非致癌風(fēng)險(xiǎn)閾值；重金屬致癌風(fēng)險(xiǎn)排序?yàn)镃r＞Ni＞Cd，均低于致癌風(fēng)險(xiǎn)閾值。對(duì)比采樣涉及的各行政區(qū)內(nèi)兒童非致癌風(fēng)險(xiǎn)均值發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險(xiǎn)值隨城市功能區(qū)定位呈現(xiàn)梯度變化，即首都功能核心區(qū)＞城市功能拓展區(qū)＞城市發(fā)展新區(qū)。兒非致癌健康風(fēng)險(xiǎn)從城區(qū)到郊區(qū)總體呈現(xiàn)降低的趨勢(shì)，主城四區(qū)的特點(diǎn)是Pb的總致癌風(fēng)險(xiǎn)高于Cr，其余區(qū)域則相反。結(jié)論：重金屬污染健康風(fēng)險(xiǎn)總體較低，Cr，Pb是城市中具有最高潛在健康風(fēng)險(xiǎn)的元素。單元素對(duì)人體不構(gòu)成非致癌和致癌健康威脅，兒童的健康風(fēng)險(xiǎn)高于成人，經(jīng)手-口接觸行為直接攝入是兒童地表灰塵暴露風(fēng)險(xiǎn)的主要途徑。兒童的各種重金屬多途徑疊加非致癌風(fēng)險(xiǎn)接近安全限。街道灰塵中的Pb含量可能受到舊建成區(qū)歷史遺留在環(huán)境中的Pb輸入和交通輸入的共同影響，在老城區(qū)的風(fēng)險(xiǎn)高于其他區(qū)域。Cu、Ni和Pb的健康風(fēng)險(xiǎn)與人口密度、建筑用地等因子顯著相關(guān)，其含量受人為活動(dòng)的影響較大，應(yīng)加強(qiáng)管理控制其風(fēng)險(xiǎn)。

來(lái)源出版物：環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào), 2012, 32(8): 2006-2015

入選年份：2015

湖南省不同土地利用方式的碳排放效應(yīng)及時(shí)空格局分析

趙先超，朱翔，周躍云

摘要：目的：土地利用變化是造成碳排放量增長(zhǎng)的主要原因。隨著當(dāng)前城市化、工業(yè)化的加速推進(jìn)，土地利用變化所導(dǎo)致的碳排放量也呈現(xiàn)出進(jìn)一步增多趨勢(shì)。研究不同土地利用方式的總體碳排放效應(yīng)，有助于更好地進(jìn)行未來(lái)碳排放量的預(yù)測(cè)。以中部典型省份-湖南省為例，從不同土地利用方式所具有的碳源或碳匯作用入手，以土地利用類(lèi)型與結(jié)構(gòu)變化來(lái)分析省域土地利用的碳排放效應(yīng)及時(shí)空特征，旨在為湖南省優(yōu)化土地利用結(jié)構(gòu)、加快區(qū)域低碳轉(zhuǎn)型發(fā)展提供參考。方法：基于簡(jiǎn)化分類(lèi)方法，主要測(cè)算耕地與建設(shè)用地的碳排放以及林地和草地的碳吸收。其中，對(duì)耕地、林地、草地碳排放（碳吸收）的計(jì)算采用基于用地類(lèi)型的碳排放（碳吸收）系數(shù)進(jìn)行；將建設(shè)用地碳排放等同為建設(shè)用地利用過(guò)程中能源消耗產(chǎn)生的碳排放，并采用美國(guó)橡樹(shù)嶺國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室碳排放系數(shù)法進(jìn)行計(jì)算，結(jié)果：2003—2009年，湖南省不同土地利用方式的碳排放效應(yīng)差異較大：（1）從湖南省不同土地利用方式的碳排放比例來(lái)看，建設(shè)用地碳排放從3329.35萬(wàn)t增加到6711.70萬(wàn)t，年均增加約483.19萬(wàn)t，對(duì)凈碳排放量的年均貢獻(xiàn)率超過(guò)84%，林地碳吸收量從763.82萬(wàn)t增加到794.83萬(wàn)t，林地為主要碳匯，其碳匯量年均可達(dá)769.67萬(wàn)t；（2）從湖南省土地利用凈碳排放量增長(zhǎng)趨勢(shì)來(lái)看，土地利用凈碳排放量從2729.52萬(wàn)t增加至6076.57萬(wàn)t，年均增加478.15萬(wàn)t；（3）從湖南省土地利用單位GDP凈碳排放量與人均GDP關(guān)系來(lái)看，單位GDP碳排放強(qiáng)度呈下降趨勢(shì)，單位GDP碳排放量與人均GDP呈現(xiàn)出倒U型曲線關(guān)系，曲線拐點(diǎn)在人均GDP達(dá)到0.97～1.00 t萬(wàn)元·人-1附近；（4）從湖南省土地利用凈碳排放量的區(qū)域差異來(lái)看，岳陽(yáng)市凈碳排放量最高（853.33萬(wàn)t），其次是婁底（694.17萬(wàn)t）、衡陽(yáng)（438.34萬(wàn)t）、郴州（397.35萬(wàn)t）、湘潭（334.13萬(wàn)t）、長(zhǎng)沙（310.00萬(wàn)t）、常德（269.74萬(wàn)t）、益陽(yáng)（251.70萬(wàn)t）、株洲（242.85萬(wàn)t）、邵陽(yáng)（73.04萬(wàn)t）、吉首（21.84萬(wàn)t）、張家界（13.56萬(wàn)t）、懷化（12.84萬(wàn)t），最小的是永州（10.74萬(wàn)t），總體上呈現(xiàn)出從東到西、從北到南逐漸減小的趨勢(shì)；（5）從湖南省土地利用碳排放-效率的組合空間差異類(lèi)型來(lái)看，婁底、岳陽(yáng)、湘潭與郴州4市屬于高排放-低效率類(lèi)型，永州、懷化、吉首與張家界4市屬于低排放-高效率類(lèi)型，邵陽(yáng)、長(zhǎng)沙、常德、株洲、衡陽(yáng)與益陽(yáng)6市屬于中排放-中效率類(lèi)型。結(jié)論：運(yùn)用相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，測(cè)算分析了湖南省不同土地利用方式的碳排放效應(yīng)及時(shí)空差異。鑒于湖南省土地利用凈碳排放量呈現(xiàn)逐年增加的現(xiàn)狀，預(yù)計(jì)短期內(nèi)湖南省建設(shè)用地碳排放量及對(duì)凈碳排放的貢獻(xiàn)將進(jìn)一步提高。湖南省土地利用單位GDP凈排放強(qiáng)度與人均GDP之間存在著倒U型曲線關(guān)系，短期內(nèi)湖南省多數(shù)城市會(huì)表現(xiàn)出碳排放強(qiáng)度隨人均GDP增加而增加的趨勢(shì)。與湖南省人均GDP區(qū)域差異類(lèi)似，湖南省凈碳排放量也呈現(xiàn)出從東至西，從北到南逐漸減小的趨勢(shì)。鑒于上述嚴(yán)峻現(xiàn)狀，建議湖南省采取 “適度限二與積極促三”的產(chǎn)業(yè)發(fā)展新思路，提高能效與開(kāi)發(fā)清潔能源并重的能源開(kāi)發(fā)利用新舉措，優(yōu)化空間功能與土地利用結(jié)構(gòu)的新途徑。

來(lái)源出版物：環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào), 2013, 33(3): 941-949

入選年份：2015

大氣細(xì)顆粒物的污染特征及對(duì)人體健康的影響

陶燕，劉亞夢(mèng)，米生權(quán)，等

摘要：目的：大氣顆粒物已成為影響大氣環(huán)境質(zhì)量和人體健康的主要危害因素之一。而不同粒徑大氣顆粒物的來(lái)源和組成不盡相同，其污染特征及產(chǎn)生的健康效應(yīng)也有所不同，為此，本文以蘭州市為研究區(qū)域，探討不同粒徑大氣顆粒物（TSP、PM10、PM2.5和PM1.0）的污染特征及其對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病和心腦血管疾病入院人數(shù)的影響。方法：首先應(yīng)用SPSS13.0軟件探討蘭州市2005—2007年不同粒徑大氣顆粒物污染特征及其與氣象因素的相關(guān)關(guān)系。其次，采用時(shí)間序列半?yún)?shù)廣義相加模型（GAM），在排除星期幾（day of week）效應(yīng)，用樣條平滑函數(shù)排除長(zhǎng)期趨勢(shì)、氣象因子等混雜因素影響的基礎(chǔ)上，將當(dāng)天（lag0）、1 d前至7 d前PM10、PM2.5、PM1.0濃度分別引入模型，分析不同粒徑大氣顆粒物與呼吸系統(tǒng)疾病和心腦血管疾病日入院人次的暴露反應(yīng)關(guān)系，并采用Akaike信息標(biāo)準(zhǔn)（AIC）作為評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)行模型優(yōu)度檢驗(yàn)。最后，根據(jù)GAM模型估算出大氣顆粒物的回歸系數(shù)β，計(jì)算相對(duì)危險(xiǎn)度（RR）及其95%的可信區(qū)間（95%CI）。結(jié)果：（1）從不同粒徑大氣顆粒物的污染特征看出，蘭州市2005—2007年期間TSP、PM10和PM2.5年際變化呈先升后降，且年均值均高于國(guó)家空氣質(zhì)量二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)（GB3095—2012），而PM1.0則呈逐年下降趨勢(shì)；季節(jié)變化TSP與PM10呈冬春明顯高于夏秋且春季較高，而PM2.5與PM1.0則呈秋冬遠(yuǎn)高于春夏且冬季較高；年變化TSP和PM10呈典型雙峰型，PM2.5和PM1.0則呈“U”型曲線；粒徑分布表現(xiàn)為2.5～10 μm的顆粒物最多，10～100 μm次之，≤2.5 μm最少，分別占TSP的46.83%、39.67%和13.50%。（2）不同粒徑大氣顆粒物與氣象因素相關(guān)分析表明，除平均氣壓外，TSP和PM10與其他氣象因素均顯著相關(guān)，僅與平均風(fēng)速呈正相關(guān)，與其余氣象因素均呈負(fù)相關(guān)；而PM2.5和PM1.0與各氣象因素均顯著相關(guān)，僅與平均氣壓呈正相關(guān)，與其余氣象因素呈負(fù)相關(guān)；其中，TSP與露點(diǎn)溫度的相關(guān)性較強(qiáng)，而PM10、PM2.5和PM1.0與能見(jiàn)度的相關(guān)性較強(qiáng)。（3）不同粒徑大氣顆粒物的人體健康效應(yīng)表明，對(duì)于呼吸系統(tǒng)疾病來(lái)說(shuō)，PM10、PM2.5和PM1.0在滯后4～5 d具有顯著的健康效應(yīng)，PM10和PM2.5每升高10 μg·m-3，入院危險(xiǎn)分別增加0.052%（0.035%～0.069%）和0.604%（0.441%～0.789%），PM1.0每升高10粒子數(shù)·m-3，入院危險(xiǎn)增加0.652%（0.425%～0.850%）。而對(duì)于心腦血管疾病來(lái)說(shuō)，PM10在滯后5～6 d有較為的顯著健康效應(yīng)，每升高10 μg·m-3，入院危險(xiǎn)增加0.046%（0.029%～0.063%）；而PM2.5和PM1.0均在當(dāng)天和5～7 d有較為顯著的健康效應(yīng)，且均在當(dāng)天影響最顯著，PM2.5每升高10 μg·m-3，入院危險(xiǎn)增加0.697%（0.464%～0.906%），PM1.0每升高10粒子數(shù)·m-3，入院危險(xiǎn)增加0.935%（0.680%～1.190%）。結(jié)論：2005—2007年蘭州市不同粒徑大氣顆粒物具有不同程度的污染，且具有明顯的季節(jié)性，TSP和PM10春季最高，PM2.5和PM1.0則冬季最高，年變化TSP和PM10呈雙峰曲線，而PM2.5和PM1.0則為“U”型曲線。不同粒徑顆粒物健康效應(yīng)不盡相同，PM10對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病和心腦血管疾病入院人次的影響具有顯著滯后效應(yīng)，而PM2.5和PM1.0在當(dāng)天即可對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病和心腦血管疾病入院人次產(chǎn)生影響，且PM10對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病的影響較心腦血管疾病明顯，而PM2.5和PM1.0則正好相反。

來(lái)源出版物：環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào), 2014, 34(3): 592-597

入選年份：2015

重慶市PM2.5濃度空間分異模擬及影響因子

吳健生，廖星，彭建，等

摘要：目的：近年來(lái)，PM2.5成為社會(huì)各界關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題。受自然和人為因素影響，重慶是中國(guó)空氣污染較嚴(yán)重的城市之一。本文以重慶市為研究區(qū)域，嘗試?yán)碚撆c實(shí)踐相結(jié)合實(shí)現(xiàn)PM2.5濃度高空間分辨率全域覆蓋模擬，同時(shí)定量分析PM2.5濃度空間分異影響因子。方法：從重慶市環(huán)保局網(wǎng)上獲取17個(gè)空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的PM2.5數(shù)據(jù)，利用16個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)，結(jié)合土地利用數(shù)據(jù)、路網(wǎng)數(shù)據(jù)、DEM數(shù)據(jù)和人口數(shù)據(jù)建立土地利用回歸模型，利用剩余的1個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)回歸映射結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)。模型基于ARCGIS強(qiáng)大空間分析能力和SPSS統(tǒng)計(jì)分析能力討論變量和PM2.5、變量和變量之間的相關(guān)性，并得到回歸映射結(jié)果。模型的構(gòu)建分為了模型變量的生成、模型函數(shù)形式與先驗(yàn)假定、模型算法設(shè)置、回歸映射和模型檢驗(yàn)5個(gè)部分。其中，模型算法的過(guò)程包括以下7步：（1）計(jì)算各變量與PM2.5的相關(guān)性；（2）剔除變量與PM2.5的正負(fù)相關(guān)性與先驗(yàn)假定不一致的變量；（3）找出每個(gè)子類(lèi)別中排序最高的變量；（4）去除每個(gè)子類(lèi)別中與最高排序變量相關(guān)的變量（皮爾森檢驗(yàn)r＞0.6）；（5）將剩余變量代入Stepwise線性回歸；（6）將不滿(mǎn)足t檢驗(yàn)（α＝0.05）的變量從有效性庫(kù)中剔除；（7）重復(fù)步驟（5）和（6），直至再去掉一個(gè)變量，對(duì)模型R2貢獻(xiàn)率小于1%。結(jié)果：按照模型設(shè)置的變量生成方法，對(duì)監(jiān)測(cè)點(diǎn)建立多種尺度的緩沖區(qū)，提取變量數(shù)據(jù)，最終生成了56個(gè)變量。按照土地利用回歸模型的設(shè)置，56個(gè)自變量最終有3個(gè)變量進(jìn)入PM2.5的回歸方程，模型的R2逐步增大，且最終R2為0.84，模型擬合程度非常好。回歸方程中，與研究區(qū)PM2.5濃度空間分布相關(guān)性最大的因素是空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)站點(diǎn)500 m范圍內(nèi)的農(nóng)用地面積，然后依次是DEM和1000 m范圍內(nèi)一級(jí)公路總長(zhǎng)度，它們與PM2.5的皮爾森相關(guān)系數(shù)依次是：0.695，-0.599和0.394?；貧w映射檢驗(yàn)結(jié)果顯示，檢驗(yàn)點(diǎn)的誤差率為2.7%，誤差可以接受?；貧w映射結(jié)果顯示，PM2.5濃度以高值分布于主城區(qū)，沿一級(jí)公路分布趨勢(shì)明顯，與高層緊密相關(guān)，模擬結(jié)果與實(shí)際情況相符。回歸方程如公式（1）PM2.5＝48.202+0.00004614דcropland_500”+0.003דprimary_1000”-0.024דdem”（2）式中，“cropland_500”是指監(jiān)測(cè)站點(diǎn)500 m范圍內(nèi)農(nóng)用地面積，“primary_1000”是指監(jiān)測(cè)站點(diǎn)1000 m范圍內(nèi)的一級(jí)公路總長(zhǎng)度，“dem”是指監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的DEM。根據(jù)回歸映射結(jié)果，檢驗(yàn)點(diǎn)楊家坪模擬濃度是41.7 μg·m-3，同時(shí)根據(jù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算，平均濃度是40.6 μg·m-3。誤差率＝（模擬值-監(jiān)測(cè)值）/監(jiān)測(cè)值×100%（3）根據(jù)公式檢驗(yàn)點(diǎn)楊家坪誤差率為2.7%，誤差可接受。結(jié)論：（1）應(yīng)用土地利用回歸模型，模擬PM2.5平均濃度，其多元線性逐步回歸方程的最后模型R2達(dá)到0.840，模型的擬合程度非常好，解釋能力非常強(qiáng)。（2）回歸方程中，與PM2.5平均濃度空間分布關(guān)系最大的因素是監(jiān)測(cè)點(diǎn)的500 m范圍內(nèi)的農(nóng)用地面積、然后依次是DEM和1000 m范圍內(nèi)一級(jí)公路總長(zhǎng)度。（3）研究區(qū)PM2.5平均濃度分布，以高值分布于主城區(qū)中心，沿道路分布趨勢(shì)明顯，與高程緊密相關(guān)，高值分布于谷底，低值分布于山脈，模擬結(jié)果與實(shí)際情況相符。（4）檢驗(yàn)點(diǎn)楊家坪的誤差率為2.7%，本研究基本實(shí)現(xiàn)了對(duì)城市尺度區(qū)域的PM2.5濃度空間分布高辨率模擬。

來(lái)源出版物：環(huán)境科學(xué), 2015, 36(3): 759-767

入選年份：2015

北京冬季霧霾天氣下顆粒物及其化學(xué)組分的粒徑分布特征研究

常清，楊復(fù)沫，李興華，等

摘要：目的：近幾年冬季，北京市乃至華北、華東地區(qū)霧霾天氣頻發(fā)，其引發(fā)的環(huán)境效應(yīng)和氣候效應(yīng)已成為大氣科學(xué)與環(huán)境科學(xué)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。本研究針對(duì)北京一次典型霧霾形成和消退過(guò)程中顆粒物濃度及化學(xué)組分的粒徑分布分析，探究顆粒物的來(lái)源、化學(xué)形成和增長(zhǎng)機(jī)制。方法：利用13級(jí)低壓撞擊器（Dekati公司，芬蘭）在北航校園采集不同粒徑段的顆粒物樣品。自2013-01-07至2013-01-20連續(xù)采樣，獲得10組共130個(gè)樣品。采樣期間包括晴、多云、雨雪、霧霾四種天氣，以及二級(jí)良、三級(jí)輕度污染、四級(jí)中度污染、六級(jí)嚴(yán)重污染四種污染狀態(tài)。使用百萬(wàn)分之一的微量天平對(duì)對(duì)采樣后樣品進(jìn)行稱(chēng)重；使用ICS-2000、ICS-1000離子色譜儀（美國(guó)Dionex公司）分別分析樣品中的陰、陽(yáng)離子；采用熱光碳分析儀（Thermal/Optical Carbon Analyzer，DRI Model 2001），應(yīng)用IMPROVE熱光反射法分析樣品的有機(jī)碳（OC）和元素碳（EC）。結(jié)果：（1）霧霾天的PM10、PM2.5和PM1日均濃度在4種天氣中最高，最大值分別為691.8 μg·m-3，522.2 μg·m-3和190.4 μg·m-3，平均質(zhì)量濃度分別為（369.4±223.9）μg·m-3，（299.6±175.8）μg·m-3，（128±49.2）μg·m-3。PM10和PM2.5日均濃度值均遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)（GB3095-2012）中規(guī)定的日均二級(jí)濃度限值（150 μg·m-3和75 μg·m-3）。多云天和雪天的PM10質(zhì)量濃度接近二級(jí)濃度最高限值，PM2.5達(dá)到三級(jí)輕度污染，多云天PM10、PM2.5和PM1濃度分別為132.4、104.6和68 μg·m-3，雪天分別為91.9、79.1、56.8 μg·m-3。晴天空氣質(zhì)量為二級(jí)良，顆粒物質(zhì)量濃度最低，PM10、PM2.5和PM1濃度分別為65.7、48.4和34.6 μg·m-3。只有空氣質(zhì)量為二級(jí)良時(shí)，空氣質(zhì)量濃度譜呈現(xiàn)雙模態(tài)分布，一個(gè)位于0.48～0.76 μm（積聚模態(tài)），一個(gè)位于5.13 μm（粗粒子模態(tài)）；當(dāng)霧霾發(fā)生時(shí)，大氣顆粒物的質(zhì)量濃度譜分布呈現(xiàn)單模態(tài)、細(xì)模態(tài)分布，僅在積聚模態(tài)出現(xiàn)峰值，并主要集中于液滴模態(tài)，峰值粒徑隨污染的加重從0.76 μm右移至1.22 μm。（2）10種水溶性離子的粒徑分布規(guī)律大致可以分為4類(lèi)：（1）在0.76 μm出現(xiàn)單峰的細(xì)粒子主要存在于液滴模態(tài)；（2）在0.31和5.13～8.09 μm出現(xiàn)雙峰，并以粗模態(tài)為主的Ca2+和Mg2+；（3）在0.76和5.13 μm出現(xiàn)雙峰，并以細(xì)模態(tài)為主的Cl-和K+；（4）濃度較低，在0.12、0.31、0.76、1.94 μm、5.13 μm多處出現(xiàn)峰值的（3）OC、EC均主要富集于細(xì)粒子，分別占86%和94%，粒徑分布呈單峰結(jié)構(gòu)，OC峰值出現(xiàn)在0.76～1.22 μm，EC峰值出現(xiàn)在0.48～0.76 μm，且其峰值粒徑始終小于OC；二者在不同污染下的粒徑分布及變化趨勢(shì)與PM10的質(zhì)量濃度譜分布相似，峰值粒徑均隨污染加重向大粒徑方向偏移，特別是OC與霧霾發(fā)生時(shí)顆粒物質(zhì)量濃度譜的峰值變化一致。結(jié)論：（1）4種天氣下PM2.5/PM10均大于74%，說(shuō)明重污染主要是由細(xì)顆粒物污染引起。（2）空氣質(zhì)量二級(jí)良時(shí)，顆粒物質(zhì)量濃度譜分布呈雙模態(tài)。霧霾發(fā)生時(shí)，呈細(xì)模態(tài)分布，且隨污染加劇，粒徑峰值向大粒徑方向偏移。（3）和Ca2+是顆粒物中最主要的水溶性離子，除Ca2+隨污染加重質(zhì)量濃度降低外，其余四種主要離子質(zhì)量濃度均明顯升高。六級(jí)污染時(shí)，占水溶性離子總質(zhì)量的比例增加至二級(jí)良的2倍，說(shuō)明二次無(wú)機(jī)物是污染的主要來(lái)源，燃煤污染的區(qū)域輸送對(duì)重污染的發(fā)生有重要貢獻(xiàn)，土壤揚(yáng)塵對(duì)此次污染基本沒(méi)有貢獻(xiàn)。（4）均呈細(xì)模態(tài)分布，主要分布在液滴模態(tài)。主要是采暖燃煤排放的SO2在高濕、穩(wěn)定的氣象條件下，通過(guò)氣粒轉(zhuǎn)化及非降水的云滴或者霧滴反應(yīng)不斷累積造成的。主要來(lái)自于機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放NOX的二次轉(zhuǎn)化。分析的粒徑分布發(fā)現(xiàn)，機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣對(duì)愛(ài)根核模態(tài)及凝結(jié)模態(tài)的亞微米模態(tài)（＜1 μm）貢獻(xiàn)突出；在積聚態(tài)粒徑段，燃煤貢獻(xiàn)大于機(jī)動(dòng)車(chē)。空氣質(zhì)量越好，流動(dòng)源貢獻(xiàn)越大；污染越嚴(yán)重時(shí)，固定源貢獻(xiàn)越大。（5）OC、EC均主要富集于細(xì)粒子，顯單峰結(jié)構(gòu)。OC粒徑分布對(duì)顆粒物的質(zhì)量濃度譜分布有很大影響，是污染的主要成分。二次有機(jī)物在嚴(yán)重霧霾事件的爆發(fā)過(guò)程中發(fā)揮了重要作用。在霧霾持續(xù)期，機(jī)動(dòng)車(chē)排放的EC等一次污染物貢獻(xiàn)增加。

來(lái)源出版物：環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào), 2015, 35(2): 30-37

入選年份：2015

2050年中國(guó)能源消費(fèi)的情景預(yù)測(cè)

沈鐳，劉立濤，王禮茂，等

摘要：目的：能源消費(fèi)與氣候變化、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)高度相關(guān)，是關(guān)系到中國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的全局性、戰(zhàn)略性問(wèn)題。從人均能耗與人均累計(jì)能耗視角出發(fā)，對(duì)中國(guó)能源消費(fèi)峰值作出理性和科學(xué)的判斷，是積極應(yīng)對(duì)全球氣候變化談判，保障中國(guó)能源安全和促進(jìn)中國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)與前提。本文的目的：是參考主要發(fā)達(dá)國(guó)家社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中人均能耗與人均累計(jì)能耗的變化規(guī)律，設(shè)置情景預(yù)測(cè)中國(guó)未來(lái)能源消費(fèi)需求，并對(duì)各情景合理性進(jìn)行探討。方法：本文假設(shè)某一時(shí)期，一國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定發(fā)展階段，其人均能耗與人均累計(jì)能耗呈相似變化規(guī)律。選取美國(guó)、德國(guó)、英國(guó)、法國(guó)、日本、韓國(guó)作為研究對(duì)象，在揭示其能源消耗總量、人均能耗、人均能耗與人均GDP、人均累計(jì)能耗變化規(guī)律的基礎(chǔ)上，分別設(shè)置美國(guó)情景、德國(guó)情景、英國(guó)情景、法國(guó)情景、日本情景、韓國(guó)情景以及中國(guó)基準(zhǔn)情景，以2012年為起始年，對(duì)我國(guó)2050年前能源需求進(jìn)行預(yù)測(cè)。中國(guó)人均能耗情景模擬假定某一時(shí)期一國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展（人均GDP）達(dá)到一定水平需要消耗相似的人均累計(jì)能耗，且人均累計(jì)能耗和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相似的國(guó)家，人均能耗增速變化規(guī)律趨同。依據(jù)中國(guó)人均GDP假定、人均能耗基準(zhǔn)情景和國(guó)別情景開(kāi)展中國(guó)人均能耗情景預(yù)測(cè)?；诖耍Y(jié)合中國(guó)人口預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)開(kāi)展中國(guó)基準(zhǔn)情景和國(guó)別情景下能源需求的總量預(yù)測(cè)。比較本文與國(guó)內(nèi)外具有代表性的中國(guó)能源消費(fèi)預(yù)測(cè)成果，對(duì)各種情景的合理性進(jìn)行分析。結(jié)果：研究表明：（1）中國(guó)人均能耗、總量和人均累計(jì)消費(fèi)量均有較大的發(fā)展?jié)摿Α?050年中國(guó)人均能耗分布在4.75～9.31 tce之間，上限也只相當(dāng)于美國(guó)人均能耗峰值的76%；中國(guó)能源消費(fèi)總量還將持續(xù)增長(zhǎng)，2050年中國(guó)能源消費(fèi)總量分布在61.91×108～121.33×108tce之間；1870—2050年，中國(guó)人均累計(jì)能耗最佳分布區(qū)間為207～294 tce，僅相當(dāng)于1870—2012年美國(guó)人均累計(jì)能耗的46%、德國(guó)人均累計(jì)能耗的56%、英國(guó)人均累計(jì)能耗的57%。（2）當(dāng)前大多數(shù)研究成果預(yù)測(cè)表明，中國(guó)能源消費(fèi)峰值分布區(qū)間為62×108～79×108tce，而峰值年份則出現(xiàn)在2035—2045年，本文研究表明除美國(guó)、英國(guó)和德國(guó)情景將出現(xiàn)峰值外，其他情景尚無(wú)峰值；（3）中國(guó)未來(lái)能源消費(fèi)預(yù)測(cè)采用法國(guó)、日本、韓國(guó)情景較為合理，美國(guó)、英國(guó)和德國(guó)情景存在低估，基準(zhǔn)情景則偏高；（4）法國(guó)情景下中國(guó)能源消費(fèi)“零”增長(zhǎng)將于2040年左右出現(xiàn)；日本、韓國(guó)以及基準(zhǔn)情景預(yù)測(cè)顯示，2035年以后中國(guó)能源消費(fèi)將進(jìn)入到2%左右的低速增長(zhǎng)期。結(jié)論：（1）過(guò)早過(guò)于樂(lè)觀提出中國(guó)能源消費(fèi)峰值，并不利于我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)建設(shè)和長(zhǎng)遠(yuǎn)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，并有可能對(duì)我們應(yīng)對(duì)國(guó)際氣候變化談判戰(zhàn)略的制定造成負(fù)面影響，易于使中國(guó)參與全球氣候變化談判陷入被動(dòng)；（2）中國(guó)人均收入不高，人均能耗、尤其是人均累計(jì)能耗低，需給社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展留有能耗空間；（3）促進(jìn)能源資源的節(jié)約集約使用，積極倡導(dǎo)節(jié)能型生產(chǎn)生活方式，是促進(jìn)中國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展、保障能源安全、積極應(yīng)對(duì)全球氣候變化的現(xiàn)實(shí)需要。

來(lái)源出版物：自然資源學(xué)報(bào), 2015, 30(3): 361-373

入選年份：2015

畜禽糞便生物處理與土地利用全過(guò)程中抗生素和重金屬抗性基因的賦存與轉(zhuǎn)歸特征研究進(jìn)展

張俊亞，魏源送，陳梅雪，等

摘要：目的：我國(guó)是世界上最大的抗生素生產(chǎn)和使用國(guó)。據(jù)統(tǒng)計(jì)2013年，我國(guó)抗生素的使用量為162000噸，位居世界第一，是美國(guó)的9.05倍，英國(guó)的152.83倍，而我國(guó)DID（每1000常住人口每天的抗生素使用量）也是世界最高，是美國(guó)的近6倍。這導(dǎo)致了我國(guó)醫(yī)院中篩選出的致病菌約41%為耐藥菌，并且以26%的速率在增加，位居世界第二。因此，我國(guó)的抗生素抗性污染問(wèn)題應(yīng)該引起足夠的重視。越來(lái)越多的證據(jù)顯示抗生素和重金屬對(duì)抗生素抗性基因在環(huán)境中的分布和傳播起到了重要作用。畜禽糞便是環(huán)境中抗生素和重金屬的主要污染源之一，并已成為抗生素抗性基因重要的蓄積庫(kù)。生物處理（如厭氧發(fā)酵和好氧堆肥）和土地利用是畜禽糞便廣泛應(yīng)用的處理與處置方式。在控制、治理和資源化利用畜禽養(yǎng)殖糞便中常規(guī)C、N、P污染物的基礎(chǔ)上，如何有效控制和削減抗生素與重金屬的復(fù)合污染及其抗性基因的水平傳遞，降低畜禽養(yǎng)殖糞便土地利用的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)將是本領(lǐng)域的技術(shù)難題和前瞻性課題。方法：本文通過(guò)文獻(xiàn)調(diào)研，綜述國(guó)內(nèi)外抗生素抗性基因和重金屬抗性基因在畜禽糞便生物處理及土地利用全過(guò)程中的傳播、分布及控制的研究進(jìn)展，并對(duì)今后的研究重點(diǎn)和方向提出建議和展望，以期為我國(guó)畜禽養(yǎng)殖糞便的風(fēng)險(xiǎn)控制和資源化利用提供借鑒。結(jié)果：盡管?chē)?guó)內(nèi)外開(kāi)展了大量的研究，但已有研究主要針對(duì)畜禽糞污、生物處理或土地利用的單一過(guò)程進(jìn)行，缺乏對(duì)畜禽糞污—生物處理—土地利用的全過(guò)程進(jìn)行考察，導(dǎo)致人們對(duì)全過(guò)程的抗生素和重金屬及其抗性基因的遷移轉(zhuǎn)化缺乏全面、系統(tǒng)的認(rèn)識(shí)，難以進(jìn)行全面的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，進(jìn)而難以提出有效的抗性基因污染削減與控制策略。例如，在全過(guò)程中，抗生素是如何一步步降解？哪一步是抗生素降解的關(guān)鍵步驟？全過(guò)程中重金屬形態(tài)的變化規(guī)律？復(fù)合污染條件下對(duì)抗性基因在全過(guò)程中的遷移轉(zhuǎn)化有何影響？如何在全過(guò)程中有效削減和控制抗生素抗性基因？現(xiàn)階段不僅抗生素和重金屬抗性基因在環(huán)境中復(fù)合分布特征的研究較少，而且非常缺乏在畜禽糞便生物處理過(guò)程中的遷移轉(zhuǎn)化規(guī)律、工藝參數(shù)對(duì)抗性基因削減、復(fù)合分布形態(tài)的影響等方面的研究。結(jié)論：（1）目前人們尚未對(duì)畜禽糞便中抗生素和重金屬抗性基因的控制和削減提出明確的策略和出臺(tái)相關(guān)的規(guī)定。針對(duì)以上情況，可在以下幾個(gè)方面開(kāi)展研究：針對(duì)畜禽糞便處理處置全過(guò)程中抗性基因的削減與控制，深入研究畜禽糞便生物處理及其土地利用全過(guò)程中抗生素抗性基因和重金屬抗性基因的分布特征及其影響因素，并對(duì)其進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。（2）深入研究畜禽糞便生物處理及其工藝操作參數(shù)對(duì)抗生素、重金屬、抗生素和重金屬抗性基因、微生物群落結(jié)構(gòu)的影響，尤其是高溫厭氧消化和堆肥工藝。（3）加強(qiáng)畜禽養(yǎng)殖糞便風(fēng)險(xiǎn)控制與資源化利用的綜合管理研究，從源頭上削減抗生素和重金屬的使用量，進(jìn)而削減和控制抗性基因污染。（4）從前端（飼料獸藥）、過(guò)程（糞污處理）和末端（土地利用）控制入手，研發(fā)適于全過(guò)程抗生素、重金屬及其抗性基因的協(xié)同控制關(guān)鍵技術(shù)，為控制和削減畜禽養(yǎng)殖糞污中抗生素、重金屬及其抗性基因提供科學(xué)依據(jù)和技術(shù)支撐。

來(lái)源出版物：環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào), 2015, 35(4): 935-946

入選年份：2015

基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的生態(tài)承載力：概念、內(nèi)涵與評(píng)估模型及應(yīng)用

曹智，閔慶文，劉某承，等

摘要：目的：近年來(lái)，隨著科學(xué)技術(shù)和經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，全球和區(qū)域性環(huán)境問(wèn)題加劇，人類(lèi)與自然的關(guān)系越來(lái)越受到學(xué)者關(guān)注。生態(tài)承載力作為研究人與自然關(guān)系的理論之一，反映自然能夠承受人類(lèi)活動(dòng)的干擾程度，對(duì)緩解環(huán)境問(wèn)題、實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展具有指導(dǎo)意義。然而，生態(tài)承載力比之前出現(xiàn)的資源承載力、環(huán)境承載力等更為復(fù)雜和綜合，是生態(tài)學(xué)研究的難點(diǎn)之一。目前，生態(tài)承載力研究主要集中在評(píng)估區(qū)域可持續(xù)發(fā)展程度，脫離了承載力關(guān)注增長(zhǎng)極限的初衷，本文從生態(tài)系統(tǒng)出發(fā)分析生態(tài)承載力的內(nèi)涵，試圖從生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)角度研究生態(tài)承載力，回歸承載力研究的增長(zhǎng)極限問(wèn)題。方法：（1）以傳統(tǒng)承載力研究的增長(zhǎng)極限為指導(dǎo)，從生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的角度提出以“生態(tài)系統(tǒng)-生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)-人口和經(jīng)濟(jì)（承載力）”為研究主線的基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的生態(tài)承載力的概念及評(píng)估模型?；谏鷳B(tài)系統(tǒng)服務(wù)的生態(tài)承載力（Ecosystem-Services-based Ecological Carrying Capacity，ESECC）的定義是某個(gè)區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、過(guò)程及其空間格局決定的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)所能支撐的具有一定發(fā)展水平的人口數(shù)量和經(jīng)濟(jì)規(guī)模。ESECC評(píng)估模型是將所有與人類(lèi)密切相關(guān)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)納入評(píng)估模型，把生態(tài)系統(tǒng)和人類(lèi)活動(dòng)看作“黑箱”，針對(duì)每種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)分別評(píng)估其承載力，并根據(jù)“短板效應(yīng)”取最小值作為區(qū)域生態(tài)承載力。（2）評(píng)估模型按照人類(lèi)活動(dòng)與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的關(guān)系程度及對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的消耗特征重新劃分生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)類(lèi)型，ESECC的限制因素主要集中在直接消耗性服務(wù)，當(dāng)前主要包括食物供給、生物原材料供給、薪柴供給、水資源供給、污水凈化、廢氣吸收、固廢容納7種服務(wù)。7種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的估算方法采用物質(zhì)量估算法。結(jié)果：結(jié)合云南省紅河縣實(shí)際情況，選取食物供給、生物原材料供給、水資源供給、污水凈化、廢氣吸收和固廢容納6種服務(wù)，利用基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的生態(tài)承載力評(píng)估模型對(duì)云南省紅河縣生態(tài)承載力計(jì)算結(jié)果為：基于食物供給服務(wù)的生態(tài)承載力的人口規(guī)模為251189人，經(jīng)濟(jì)規(guī)模為115755.6萬(wàn)元；基于生物原材料供給服務(wù)的生態(tài)承載力的人口規(guī)模為331089人，經(jīng)濟(jì)規(guī)模為152575.9萬(wàn)元；基于廢氣吸收服務(wù)的生態(tài)承載力的人口規(guī)模為10495054人，經(jīng)濟(jì)規(guī)模為4836440.1萬(wàn)元；基于污水凈化和水資源供給服務(wù)的生態(tài)承載力的人口規(guī)模為1448637人，經(jīng)濟(jì)規(guī)模為667576.0萬(wàn)元；基于固廢容納服務(wù)的生態(tài)承載力的人口規(guī)模為386680人，經(jīng)濟(jì)規(guī)模為178193.7萬(wàn)元。根據(jù)“短板效應(yīng)”以基于食物供給服務(wù)的生態(tài)承載力作為紅河縣生態(tài)承載力，紅河縣生態(tài)承載力人口為251189人，經(jīng)濟(jì)規(guī)模為115755.6萬(wàn)元。結(jié)論：紅河縣實(shí)際人口數(shù)量為296480人，經(jīng)濟(jì)規(guī)模為136627萬(wàn)元，說(shuō)明當(dāng)前生態(tài)承載力處于超載狀況，當(dāng)前的發(fā)展需從外地進(jìn)口一部分食物以滿(mǎn)足需要。除食物供給服務(wù)外，其他生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)都能滿(mǎn)足當(dāng)前發(fā)展需求，環(huán)境狀況良好。

來(lái)源出版物：自然資源學(xué)報(bào), 2015, 30(1): 42746

入選年份：2015