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北京大气降尘中微量元素的空间变异被引量：8: 2015年; 在北京市六环内均匀布点采集了城市核心区、城市扩展区、近郊区的大气降尘.对降尘中14种稀土元素(Y、Pm除外)以及Cr、Co、Mo、Cd、Pb等5种重金属元素的化学特征进行统计分析,并结合判别分析和Spearman相关分析方法阐释了影响各区域空间变异的主要元素.最后利用三角图解法揭示空间差异的成因.结果表明,各元素含量在空间上具有明显的阶梯变化,Cr、Mo、Cd、Pb含量沿城市核心区向近郊区方向呈递减趋势,Co与14种稀土元素含量的梯度变化特征则恰好相反,由市中心向外围郊区呈递增趋势.轻稀土富集程度表现为城市核心区>城市扩展区>近郊区,Eu亏损程度相反.Mo、Co、Pb元素可用来表征区域降尘的空间差异(68.2%).LaCeSm三角图解表明北京降尘主要来源于壳源物质.PbCoMo和CrCoMo三角图解可以很好地解释不同污染源贡献程度的差别是造成降尘中微量元素在空间尺度上的差异的原因.近郊区降尘受到土壤扬尘、燃煤的影响较大.城市核心区降尘主要受到交通排放的影响.城市扩展区处于过渡带,降尘受到交通、燃煤、土壤扬尘等的影响作用居中.; 郑晓霞赵文吉郭逍宇; 关键词：降尘稀土元素重金属

在滞尘影响下的植被叶片光谱变化特征研究被引量：9: 2013年; 为建立以高光谱数据为基础的叶片滞尘质量反演模型,沿北京市区采集了30个大叶黄杨叶片样本。利用电子分析天平和光谱仪(analytical spectral devices ASD FieldSpec Pro)测定"除尘前"与"除尘后"叶片质量及光谱反射率曲线,以获取叶片尘埃量、光谱信息等数据。随后以传统意义和偏最小二乘(PLS)回归模型为基础,以探究空气尘埃量与光谱曲线之间可能存在的关系,阐述了叶片尺度上尘埃量对植物光谱特征的影响。结果为:除尘前后叶片光谱曲线在350～700,780～1 300,1 900～2 500nm波段区间内有较大差异,同时尘埃量与叶片单波段光谱反射率比值呈负相关,相关度最大值点为737波段,属于近红外波段,相关系数可达-0.8左右。在尘埃量与叶片光谱多波段组合关系研究中得到,948和945波段构成的NDVI指数与尘埃量的相关度最大,相关系数可达0.76。在叶片滞尘量反演研究中,对比传统意义滞尘量回归模型,引进的偏最小二乘算法(PLS)可使叶片滞尘量反演精度略有提高,最后由回归模型精度评定可得偏最小二乘法反演效果较传统回归好。; 罗娜娜赵文吉晏星; 关键词：大叶黄杨偏最小二乘法

京津冀地区大气NO_2污染特征研究被引量：73: 2014年; 京津冀都市圈作为全国主要的重化工业基地,区域性大气污染问题成为关注的焦点。NO2作为二次颗粒物及光化学污染物的重要前体物,了解其在时空尺度的污染特征对于保护公众康健及大气污染综合治理具有重要意义。本研究主要基于OMI遥感反演数据并结合部分地面监测数据,研究了2005—2013年京津冀NO2区域污染特征。结果表明:京津冀NO2柱浓度总体呈现逐年升高的趋势,年平均增长速率可达5.69%。在空间格局上呈东南平原区高、西北山区低的特征,平原的年均柱浓度是山区的3倍多;平原区存在两大NO2高值区域,分别为北京-天津-唐山区域和石家庄-邢台-邯郸区域;9年内,NO2高值范围不断扩大,且呈现明显的连片趋势。各城市大气NO2在9年内的增长趋势也表现出明显的空间差异性。其中石家庄、唐山、邢台等NO2重度污染区域的增长速率最大,衡水、沧州、秦皇岛、廊坊等中度污染区域的增长速率次之,承德、张家口等轻度污染区域的增长速率最小。京津冀NO2柱浓度具有显著的季节变化特征,总体表现为秋冬高、春夏低,但山区与平原区差异较大。人口密度、能源消耗、机动车排放等人为因素与京津冀NO2污染密切相关,不同城市的首要影响因素却不同。北京NO2柱浓度变化主要受机动车排放影响,天津、唐山、石家庄、邯郸、邢台地区主要受工业燃煤的影响,其次为机动车排放。人为因素对平原区NO2柱浓度的影响作用始终占据主导地位,对山区的主导作用从2006年开始突显。此外,京津冀平原区NO2重污染中心的形成还受到特殊地形和不利的气象条件影响。2008奥运年,京津冀空气质量得到迅速且有效的改善,说明北京及周边省市联合开展大气污染治理及监管工作的有效性及必要性。; 郑晓霞李令军赵文吉赵文慧; 关键词：京津冀区域污染

基于小波变换的北京市PM_(2.5)时空分布特征及成因分析被引量：15: 2016年; 收集北京市2014年PM2.5质量浓度数据，利用小波变换探讨北京市各类监测站点PM2.5污染的时间序列特征、主周期、突变特性，并结合气象资料，采用小波相干谱探究气象因子对PM2.5的影响。结果表明，2014年北京市各类监测点PM2.5质量浓度变化呈现波动-平稳-波动的相似变化趋势，其中1—4月和10—12月波动明显，且主周期相同（172d）。采暖期间，南部站点PM2.5质量浓度最高，采暖结束后，交通站点超越南部站点，成为PM2.5质量浓度最高的站点。北京PM2.5突变事件秋冬季节频繁而春夏较少，主要对应于重污染天气的生消过程。5类监测站点的PM2.5质量浓度基本呈现南高北低的分布规律。南部站点PM2.5污染最为严重、突变事件频次最高，该区局地污染排放显著，又是区域传输的重要通道，污染相对复杂；而北部站点污染水平最低、突变频次也最少；市区范围内交通站点污染相对突出。此外，气象因子对PM2.5质量浓度变化影响巨大：在小尺度（0~20d）上，PM2.5与相对湿度相关性最突出；在中等尺度（20~64d）上，PM2.5主要受平均风速和相对湿度制约，但季节变化明显；大尺度（>64d）上，PM2.5与日照时数和相对湿度相关性显著。; 孙春媛李令军赵文吉赵佳茵; 关键词：小波分析

降雨过程后北京城区PM_(2.5)日时空变化研究被引量：38: 2014年; 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。; 郑晓霞赵文吉晏星赵文慧熊秋林; 关键词：降雨 PM2

机动车排放对PM_(2.5)空间分布的影响研究被引量：17: 2015年; PM2.5 的大量存在已对人类生活和大气环境产生了重大影响,而机动车作为城市PM2.5 的主要污染源,已越来越受到人们的广泛关注.文章旨在研究机动车对道路两旁PM2.5 数浓度时空分布和影响情况.选取北京市西三环主干道旁校园、居民区、公园3 类典型区域,分别在水平及垂直方向进行PM2.5 浓度连续监测,分析其分布规律,并采用相关分析方法讨论了交通主干道两旁车流量、车速与PM2.5 浓度分布之间的相关关系.结果表明,空间上,PM2.5 浓度在水平和垂直方向上的分布均呈现一定规律性.水平方向上,PM2.5 浓度变化整体的下降趋势明显.距离道路0-200 m 之间平均下降幅度为5%,但0-50 m 出现反常增大的现象,增大幅度高达8%,随着水平距离的继续增加,均匀下降,平均下降幅度为6.5%.垂直方向上,由于大气垂直结构复杂,不同垂直距离的PM2.5 浓度随高度递增变化不显著,呈波动趋势,其中1-10 m 下降幅度为10%-11%,10-20 m 的增大幅度为7%-11%,20-35 m 的下降幅度不明显,PM2.5 浓度趋于稳定.时间上,PM2.5 浓度在7：00-9：00 时间段受机动车流量影响大幅度上升,午间11：00-13：00 PM2.5 浓度变化不明显,13：00-15：00 逐渐下降至白天的谷值点,19：00 后受交通环境和逆温等大气条件两方面因素影响,PM2.5 又开始大幅度上升,达到峰值,约为白天最低浓度的2倍.数据显示,车流量与PM2.5 浓度在150 m 处的相关性最好,0 m 处相关性最弱;车流量变化与垂直高度上的PM2.5 浓度之间的相关性在10 m 高处相关性最好,0 m 处相关性最差.通过本文实验结果可知,水平方向50 m 处的PM2.5 浓度值最高,垂直方向10 m 处的PM2.5 浓度值最低,并且车流量的大小是影响道路两旁PM2.5 浓度高低的重要因素,尤其是在水平方向上相关关系更为明显,而车速的快慢与道路两旁PM2.5 浓度高低并无明显关系.; 欧阳赵文吉郑晓霞熊秋林孙春媛; 关键词：PM2.5 车流量车速

不对称街谷内PM_(2.5)浓度垂直分布特征及成因被引量：6: 2016年; 当前细颗粒物PM2.5已成为城市环境的主要污染物,研究城市不对称街谷内PM2.5浓度的垂直分布特征,对居民日常生活与健康出行有现实意义。实验选取2013年3个不同阶段对高度在1-35 m范围的街谷进行PM2.5浓度监测,同时引用街谷内流场模型与浓度场模型,对PM2.5浓度垂直分布特征及成因进行探究。结果表明,不对称街谷受大气对流、风速、风向影响,街谷内细颗粒物存在不均匀分布特点,在较高侧随着壁面高度的增加PM2.5浓度大体呈＂S＂型曲线变化。同时在同一阶段监测的4天中街谷内PM2.5浓度分布特征大体一致,而阶段之间差异明显;街谷内PM2.5浓度垂直分布的最高浓度差出现在阶段1,高达75μg/m^3,阶段2与阶段3浓度差相对减弱,仅在20-30μg/m^3之间。通过阶段2与阶段3对比可知,北京冬季供暖燃煤对大气细颗粒物的贡献较大,导致颗粒物浓度偏高;而非采暖期气温回升,大气对流作用较强,有助于大气颗粒物扩散,因而街谷内PM2.5污染程度相对较低。; 陈凡涛赵文吉晏星熊秋林; 关键词：PM2.5 采暖期非采暖期

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国家杰出青年科学基金(41201404)

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