前寒武纪气候演化中的三个重要科学问题

自地球形成至寒武纪将近40亿年（距今46亿～5.4亿年,通常称为前寒武纪）的气候演变是一个具有特殊难度和挑战性的研究领域,同时也是基础和前沿的研究领域。文章选择了前寒武纪气候演化中的三个重要科学问题进行综述：大气演化、两次全球性的冰川期以及暗弱太阳问题。关于大气演化,本文首先描述了大气成分的演化历史,然后简述了影响大气成分演化的三个基本过程：大气逃逸、两次大气氧含量突然增加、碳酸盐-硅酸盐循环及其对气候系统的负反馈作用。两次全球性的冰川期分别发生在古元古代（距今24亿～21亿年）和新元古代（距今8亿～5.8亿年）,文章简述了其成因以及相关的气候模拟结果。暗弱太阳问题是地球历史气候演化的一个经典问题,论文简要地综述了一些最新的研究成果和观点。     

物种大灭绝

35亿(3500 Ma)年以来地球上生存过大约40亿种生物,其中99%现在已经不存在了。这表明物种灭绝是很正常的。但是有的时期物种灭绝率相对较高,被称为大灭绝(mass extinction)[1]。公认的大灭绝共有5次,都发生在古生代(540～250 MaBP)     

国际防灾减灾面临的一些问题和我国气象防灾减灾工作的基本思路

1国际防灾减灾面临的一些问题众所周知,自然灾害已成为制约人类社会和经济可持续发展的潜在因素。联合国曾经公布的1947～1980年全球造成人员伤亡最严重的10种自然灾害(热带气旋、地震、洪涝、雷暴与龙卷、雪暴、火山爆发、山体滑坡、风暴潮与海啸、热浪、雪崩),其中大部分是气象灾害引起的。根据世界气象组织的统计,由气象现象引起的灾害占整个自然灾害的70％,每年由气象现象引起的自然灾害造成的经济损失是500亿美元,1965年以来全球受自然灾害影响达20亿人口,有300万人失去了生命。当今世界,经济的发达与社会的发展,使得气象灾害…     

冰期－间冰期旋回

第四纪(2.5 Ma BP)气候的一个重要特征就是冰期-间冰期旋回.目前我们正处于间冰期中,气候温暖.这个间冰期地质学家称为全新世,是从11.5 kaBP开始的,至今已延续了1万年以上.而在此之前是距我们最近的一次冰期,称为末次冰期.     

北京两次沙尘污染过程中PM2.5浓度变化特征

利用北京市空气质量监测数据和气象资料,对2013年2月28日和3月9日两次沙尘污染过程PM2.5(空气动力学当量直径小于等于2.5μm的颗粒物,即细颗粒物)、PM10(空气动力学当量直径小于等于10μm的颗粒物,即可吸入颗粒物)浓度及PM2.5浓度/PM10浓度比值的变化特征进行了分析,研究结果表明:(1)沙尘开始影响北京时,PM2.5与PM10浓度表现出反位相变化,PM10浓度在两次沙尘过程中2 h内分别上升50.8%与202.4%,最高达800μg m-3以上;PM2.5浓度分别下降58.3%与50.9%,直至下降至35μg m-3以下,PM2.5有明显改善现象。(2)虽然PM2.5浓度在沙尘到达前有缓升的迹象,但沙尘抵达后,PM2.5浓度持续快速下降,PM2.5浓度/PM10浓度比值由沙尘影响前的0.75以上降至0.25以下。沙尘影响前,PM2.5日均值均超过150μg m-3,北京地区处于重度污染水平。这说明沙尘来临前以人为污染为主,主要由细粒子"贡献",沙尘来临后的空气污染,主要由巨、大粒子的沙尘"贡献"。     

上海地区空气污染变化特征及其气象影响因素

利用2013—2014年上海地区6种空气污染物小时浓度和逐日空气质量分指数(IAQI)的监测资料,统计分析了上海地区空气污染的变化特征及其气象影响因子。结果表明:2014年上海地区空气质量优良率达77.0%,空气质量总体较2013年明显好转。2013—2014年上海地区AQI具有季节性特征,表现为冬季空气质量较差、秋季空气质量较好的特征,其中12月空气质量最差。由首要污染物分布可知,上海地区最主要的污染物为PM_(2.5),其中冬季PM_(2.5)污染出现最多;O_3则为夏季的主要污染物。由污染物浓度的周循环变化可知,上海地区PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2和O_3浓度均存在周末低于工作日的"周末效应",但PM_(10)和NO_2浓度的"周末效应"更显著。由2014年上海地区霾日与PM_(2.5)浓度的变化可知,当PM_(2.5)浓度达到轻度及以上污染时,霾天气出现的概率大幅提高,但二者并非对应的关系。天气形势对PM_(2.5)污染影响较大,基于上海地区天气形势特点可以将PM_(2.5)污染的地面形势分为7种类型,其中高压中心型和高压楔型为PM_(2.5)污染的主要天气型。由于上海地区冬季冷空气活动频繁,西北风将上游地区颗粒物输送至本地,易造成较严重的污染天气;同时在冷高压的控制下,高压中心型和高压楔型天气频繁出现,导致颗粒物不易扩散,也易造成空气污染。夏季和秋季在副热带高压的控制下,水平和垂直扩散条件均较好,不易出现PM_(2.5)污染,但由于气温较高,光照条件较好,易出现O_3污染。     

京津冀地区霾健康气象服务社会经济效益评价研究

采用统计调查分析方法,对京津冀地区2014年霾气象服务情况进行调查。在此基础上,统计分析了公众对霾的认知程度、防护措施及预报服务评价等情况,并利用直接损失评估法和疾病成本法等方法,对北京地区2014年霾健康气象服务减少的健康人口损失和经济损失进行了估算。研究发现,京津冀地区的公众对霾的认知度和关注度极高,但公众对霾预报气象服务满意程度仍有较大的提升空间;七成以上的公众会根据霾预报服务信息采取适当的防护措施。经估算,北京市2014年由于PM_(2.5)造成的健康人口损失数为3085人,占总死亡人数的2.3%,造成的健康经济损失值为24.52亿元;未来在与2014年同等的PM_(2.5)暴露浓度之下,公众采用相应气象服务后,在不同的情景下所接受的PM_(2.5)年平均暴露浓度减少5%和10%的情况下,北京市每年可能减少的健康人口损失数为113～226人,可能减少健康经济损失值为0.9～1.8亿元。     

人类走出非洲

人类属于哺乳动物。哺乳动物是在65 MaBP(6500万年前)恐龙大灭绝之后逐渐发展起来的,在第三纪已经有了古猿,进入第四纪之后发展为直立人。大约20万年前出现了智人,进入新石器时代才进化为与现代人解剖学上完全一致的智人(Homo     

早期宇宙中的烟雾是如何消散的?

大爆炸之后,宇宙就像一个充满烟雾的房间,这种烟雾实际上是由质子和电子结合生成的氢原子,由于阻拦光线,年轻的宇宙进入了"黑暗时期"。当宇宙10亿岁的时候,烟雾全部消散,恒星和星系显露出来。然而,究竟是什么驱散了烟雾?这一直是天体物理学上的重大问题     

Trends of surface PM_(2.5) over Beijing–Tianjin–Hebei in 2013–2015 and their causes: emission controls vs. meteorological conditions

文章以2013年为基准年对京津冀地区2014–15年的PM_(2.5)浓度变化趋势作了分析,并结合区域空气质量模式NAQPMS研究了气象条件和大气控制措施对PM_(2.5)浓度变化的贡献。研究结果表明:京津冀地区2014–15年PM_(2.5)年平均浓度较2013年有明显下降,其中:南部城市(邢台、邯郸、石家庄和沧州)PM_(2.5)浓度下降由气象条件和排放源控制共同作用,排放源控制起主导作用;天津市和廊坊市2014年PM_(2.5)浓度下降有赖于排放源控制,气象条件总体不利于污染物扩散,2015年则由气象条件和排放源控制共同作用,以排放源控制为主导作用;受制于不利气象条件影响,北京市PM_(2.5)浓度下降幅度较其它污染城市更小(2014和2015年分别为4%和9%)。在采暖季和非采暖季的对比中,2015年采暖季期间,整个区域重污染下的PM_(2.5)浓度下降幅度显著大于其它时期,这表明当前该区域大气污染治理正朝精细化的方向发展。     

山东省气象灾害分析与对策

我省是历史上多灾的省份,干旱、水涝、风雹、霜冻等气象灾害年年都有发生,尤以旱涝灾害最为频繁、最为严重。据省民政厅资料统计,1949～1989年的四十年里,全省农作物受灾面积(减产一成以上的)平均每年5169.4万亩,成灾面积(减产三成以上的)3195.9万亩,分别占全省每年平均播种面积的30.5％和19.0％,因灾平均每年减产粮食30.2亿斤,减     

Terra和Aqua卫星MODIS 3 km AOD与北京PM_(2.5)对比分析

本文利用2014年全年北京市12个空气质量监测站的逐小时PM_(2.5)地面观测资料,以及Terra卫星和Aqua卫星的MODIS 3 km气溶胶光学厚度(AOD)产品,分析了地面PM_(2.5)和两颗卫星AOD的时空分布特征,并在时空匹配的基础上,建立了AOD与PM_(2.5)浓度之间的回归模型。结果表明:PM_(2.5)浓度在城区高、郊区低,最低值位于定陵站,城区站和郊区站的逐时PM_(2.5)浓度的日变化分别呈"双峰型"和"单峰型";两颗卫星AOD数值也均是城区高、郊区低,沿山区的边界有明显的AOD梯度,且城区上午Terra卫星的AOD高于下午Aqua卫星的AOD,而郊区上、下午的AOD基本相同;Aqua卫星AOD与PM_(2.5)的确定系数(R2)较Terra卫星AOD与PM_(2.5)的确定系数平均高0.11,且城区站点两颗卫星AOD与PM_(2.5)相关性均较郊区站点AOD与PM_(2.5)相关性偏高;综合来看,Aqua卫星的AOD与城区的PM_(2.5)相关系数最高,即Aqua卫星的AOD更适于监测和反演城区地面的PM_(2.5)。     

首届联合国世界地理信息大会的空气质量应急管理研究

首届联合国世界地理信息大会(UNWGIC)于2018年11月19日在浙江德清召开,利用德清常规气象资料、PM_(2.5)、PM_(10)数据和HYSPLIT模式,对比分析德清输入性污染物变化特征并结合污染系数的分布对大会的空气质量应急管理方案做出调整建议,结果表明:1)11月中下旬霾天气出现的概率较高且该时段气象条件不利于污染物扩散;2)自2015年来PM_(2.5)、PM_(10)浓度均有明显下降并控制在二级浓度限值内;3)污染较为严重的年份分析表明,本地的污染物浓度增大是因为西北气流将外地污染物传输经过本地,并配合不利于污染物扩散的天气条件,最终造成大气污染事件;4)根据污染系数的分布特点,修订原有的环境质量保障大气保障区域方案,建议相关部门采取在时间长度、地理范围、参与主体范围和减排强度上的由"轻"到"重"、由"少"到"多"的差别化应急措施。本项研究结论呈交大会筹委会,并被采纳为大会的空气保障方案,该项研究成果获得浙江省彭佳学副省长批示。     

全新世的气候最适宜期可作为廿一世纪初的全球气候模式

采用放射性碳方法测定年代的各种间接资料(古生物学的、氧同位素的、冰川学的等)研究了最近16000年全球气候事件,可看出冰后期(全新世)气候变化的复杂性。极为明显地划分出两个气候最适宜期:早期北部气候最适宜期(距今8900—8800年)和晚大西洋气候最适宜期(距今6200—5500年)。本文给出上述后一个气候最适宜期(距今6200—5500年)与现代两个时期之间的夏季气温和平均年总降水量差值图。     

吐鲁番市颗粒物浓度变化特征及与气象要素的关系

依据吐鲁番市2015年3月—2016年2月的PM_(10)、PM_(2.5)和气象资料,利用统计分析,探讨吐鲁番市PM_(10)和PM_(2.5)浓度的变化特征及其与气象要素的关系。结果表明:冬季PM2.5与PM10浓度的平均值最高(106 ug/m3、184 ug/m~3),春季次之(63 ug/m~3、163 ug/m~3),夏季最低(33 ug/m~3、95ug/m~3),且冬季二者浓度的平均值比夏季分别高大约69%、48%。11月至次年2月,每个月中PM_(2.5)和PM_(10)的污染程度在轻度污染以上的天数相比其它月份较多。PM_(10)与PM_(2.5)的日变化曲线特征呈现"双峰双谷"的特点;PM_(2.5)与PM_(10)的比值在冬季达到了60%~80%,这说明吐鲁番冬季主要以PM2.5污染为主;PM_(2.5)和PM_(10)与能见度之间存在极其显著的相关性,相关系数分别为-0.904、-0.792,与单一气象要素(如相对湿度、风速、温度等)的相关性不明显,但不同气象要素的共同作用对其有显著影响。     

吐鲁番市颗粒物浓度变化特征及其与气象要素的关系

依据吐鲁番市2015年3月—2016年2月的PM_(10)、PM_(2.5)和气象资料,利用统计分析,探讨吐鲁番市PM_(10)和PM_(2.5)浓度的变化特征及其与气象要素的关系。结果表明:冬季PM2.5与PM10浓度的平均值最高(106 ug/m3、184 ug/m~3),春季次之(63 ug/m~3、163 ug/m~3),夏季最低(33 ug/m~3、95ug/m~3),且冬季二者浓度的平均值比夏季分别高大约69%、48%。11月至次年2月,每个月中PM_(2.5)和PM_(10)的污染程度在轻度污染以上的天数相比其它月份较多。PM_(10)与PM_(2.5)的日变化曲线特征呈现"双峰双谷"的特点;PM_(2.5)与PM_(10)的比值在冬季达到了60%~80%,这说明吐鲁番冬季主要以PM2.5污染为主;PM_(2.5)和PM_(10)与能见度之间存在极其显著的相关性,相关系数分别为-0.904、-0.792,与单一气象要素(如相对湿度、风速、温度等)的相关性不明显,但不同气象要素的共同作用对其有显著影响。     

多尺度气象条件对济南PM2.5污染的影响

长时间序列空气质量数据和气象数据分析济南大气污染与气象条件关系的研究相对较少。利用2010-2016年济南市环境空气质量监测数据、气象再分析和观测数据,分析了济南市PM_(2.5)污染特征、PM_(2.5)浓度与2 m温度(T)、2 m相对湿度(RH)、10 m高度U和V风速(U和V)、10 m风速(WS)、K指数(K)、A指数(A)和边界层高度(BLH)的相关性、天气类型对PM_(2.5)浓度的影响,并基于逐步回归分析方法构建统计模型,利用解释方差量化气象条件对PM_(2.5)浓度变化的影响。分析发现,济南PM_(2.5)浓度存在显著的季节变化和年际变化特征,年均PM_(2.5)浓度呈下降趋势;近地面PM_(2.5)浓度与T、RH、K和A显著正相关,与WS和BLH显著负相关,U和V与PM_(2.5)浓度相关性不显著(p0. 05);不同天气类型对应的PM_(2.5)浓度均值存在显著差异;基于回归模型分析发现气象条件可以解释10%～40%的PM_(2.5)浓度逐日变化,气象条件的影响有明显的季节变化。     

不同SO_2排放情景下PM_(2.5)对NO_x和NH_3的敏感性（英文）

随着大气污染防治计划的实施,我国SO_2排放量从2013年的25.4 Tg下降至2018年的10.5 Tg。SO_2排放的大幅变化是否会影响PM_(2.5)对NO_x和NH_3排放的敏感性尚不清楚。为此,本研究采用GEOSChem全球大气化学传输模式,评估了中国东部不同SO_2排放水平下PM_(2.5)对NO_x和NH_3敏感性的变化。结果表明:2013年, PM_(2.5)对NH_3的敏感性(0.31)比NO_x(0.21)更强。2013～2018年,由于SO_2排放大幅下降, PM_(2.5)对NO_x的敏感性上升至0.33,而对NH_3的敏感性则下降到0.22。因此,在较低的SO_2排放情景下,考虑到PM_(2.5)对NH_3的敏感性降低,进一步消减NO_x排放可能对降低PM_(2.5)浓度有更好的效果。     

中国主要城市群在灰霾污染下的近地面风场特征

利用2015—2016年全国PM_(2.5)质量浓度站点资料及CCMP(Cross Calibrated Multi-Platform)风场再分析资料,对中国华北、长三角、珠三角以及四川盆地主要城市在PM_(2.5)污染下的近地面风场及其影响进行统计分析。结果表明:(1)近地面风速与PM_(2.5)质量浓度表现为负相关,低风速有利于PM_(2.5)的积累,但是该相关关系并不完全显著,体现出"冬强夏弱"的季节性差异;(2)不同地区PM_(2.5)质量浓度对不同风向的反应不同,华北地区在偏南风主导下PM_(2.5)质量浓度较高,长三角则是在偏西风主导下PM_(2.5)质量浓度较高,而珠三角地区冬季PM_(2.5)质量浓度较高,主导风向为偏北风;(3)通过分析地面散度场发现不同地区主导的污染类型不同,华北地区、长三角以及珠三角污染类型主要为区域性污染,四川盆地主要为局地型污染。     

广东“龙舟水”降水分型分析

利用1972—2012年广东省86个地面观测站逐日降水资料、NCEP/NCAR 2.5°×2.5°再分析资料,采用EOF分解、Morlet小波分析等方法,分析了广东"龙舟水"近41年的时空特征及环流特征。结果表明:(1)EOF主要模态有全区一致型和东西反位相型,全区一致型周期为8~12年,东西反位相型从20世纪80年代起周期以2~4年为主。(2)广东"龙舟水"期间,在EOF第一模态正(负)极值年,华南上空200 h Pa层有(无)明显辐散异常;西太副高脊线偏南(偏北);500 h Pa层的上升运动较强(弱);850 h Pa上西南风强(弱);在EOF第2模态正、负极值年的环流异常特征表现出明显的反相特征,尤其是在南海北部-华南地区。