2016—2020年沙尘天气对陕西省空气质量的影响特征

基于2016—2020年陕西省环境空气质量监测数据,分析沙尘天气对陕西省空气质量的影响特征。结果表明：(1)陕西省域沙尘天气过程每年发生9—19次,沙尘影响日每年20—46 d;春季为沙尘天气高发季,5月和3月为高发月;沙尘天气过程发生频数空间分布整体表现为自北向南、自东向西递减。(2)各城市沙尘天气过程持续时间2—120 h,关中城市持续时长总体高于陕北和陕南城市;不同沙尘天气过程PM10峰值浓度变化范围大,最高值出现在榆林(3 219μg·m^-3)。(3)2018年沙尘天气对陕西省PM₁₀年均浓度影响最大,2020年影响最小,年均浓度绝对贡献分别为9.3μg·m^-3和2.9μg·m^-3;各城市沙尘影响日超标占比66.7%—89.7%,污染等级以轻度和中度污染为主,严重和重度污染较少;榆林、延安和商洛的严重污染100%来源于沙尘天气,关中5市的严重污染20.5%—66.7%来源于沙尘天气。     

2018年春季中国北方大范围沙尘天气对城市空气质量的影响及其天气学分析

利用多源卫星数据、空气质量数据和再分析资料ERA-Interim分析了2018年春季中国北方一次沙尘天气过程中沙尘气溶胶的光学特性及垂直结构、沙尘天气对颗粒物浓度及空气质量的影响及其机制。结果表明：（1）2018年3月27-30日中国北方地区气溶胶光学厚度、吸收性气溶胶光学厚度和气溶胶指数分别大于0.4、0.035和1.0。沙尘气溶胶主要分布在地面至8 km的范围内,且体积退偏比大部分在0.06~0.4,色比0.6~1.2。（2）各城市颗粒物浓度在一定程度上均受到沙尘天气的影响。3月27-28日,PM_2.5和PM₁₀的平均值分别是国家一级标准的4.1倍和4.3倍。29-30日,PM_2.5和PM₁₀的平均值分别是国家一级标准的3.5倍和3.4倍。28日河北张家口PM₁₀/PM_2.5达4 d之最,最大比值为10.9。（3）低层贝加尔湖高压南压对内蒙古西南部及河西走廊地区的起沙有重要影响,河套地区地面气旋和低层切变是造成华北西部起沙的关键因素,鄂海地区高压脊和东北地区地面的低压系统有利于东北地区的起沙。     

沙尘天气过程对中国北方城市空气质量的影响

2014年4月23-25日中国北方地区经历了一次大范围的强沙尘天气过程.利用13个城市的空气质量和气象数据结合后向轨迹模式和MODIS deep-blue气溶胶光学厚度数据,研究沙尘天气过程对中国北方城市空气质量的影响,特别是对PM_2.5质量浓度的贡献。结果表明:来源于塔克拉玛干沙漠及其周边地区的沙尘途经甘肃西北部和内蒙古中西部的沙漠区进而影响下游城市。MODIS deep-blue气溶胶光学厚度的空间分布能够较好地反映出沙尘的水平运动特征。沙尘天气过程可以使中国北方城市PM_2.5和PM₁₀质量浓度分别增加7.5%～1 141.2%和344.0%～2 562.1%,可以有效地降低SO₂、NO₂和CO气体污染物的浓度,而对O₃的浓度影响较小。银川、大同和库尔勒沙尘天气过程期间平均SO₂、NO₂和CO浓度较非沙尘天气过程期间降低最明显,分别降低约80.0%、78.7%和62.1%。     

沙尘天气对榆林市环境空气质量的影响

基于2013-2018年榆林市沙尘天气和环境空气质量逐日数据,定量分析了沙尘天气对榆林市空气质量指数(AQI)、可吸入颗粒物(PM10)和细颗粒物(PM2.5)的绝对贡献和相对贡献率.结果表明:沙尘天气对榆林市AQI的贡献率为0.7％-11.1％(平均值±标准差6.4％±3.8％);对PM10的绝对贡献为 1.0-13...     

中国沙尘天气的区域特征

利用筛选的1954~2000年中国338个站沙尘天气资料及相关气候资料,从沙尘天气区划方面着重分析研究了我国沙尘天气的区域特征。结果表明： 1) 我国沙尘天气多发区分别位于以民丰至和田为中心的南疆盆地和以民勤至吉兰泰为中心的河西地区。不同类型沙尘天气的空间分布范围不尽相同,其中沙尘暴主要发生在与北方沙漠及沙漠化土地相联系的极干旱、干旱和半干旱区内。扬沙和浮尘天气除了在沙尘暴发生区的绝大部分地区出现外,还向其它邻近地区扩展,如扬沙可向东北地区和东南的黄淮海平原及以南地区扩展;而浮尘天气则主要向东南方向扩展,可涉及整个黄淮海平原和长江中下游地区。相比之下,上风方向的中高纬地区,如北疆和东北北部地区,浮尘天气发生甚少。2) 全国沙尘暴天气易发区可划分为北疆、南疆、河西、柴达木盆地、河套、东北和青藏等7个亚区。沙尘暴和浮尘在南疆区发生日数最多,而扬沙在河西区发生日数最多。     

沙尘天气等对西安市空气污染影响的研究

通过对西安市1981—2000年TSP、SO2和NOx年平均浓度资料,1998—2000年周报和日报环境监测资料以及相应的地面、高空常规气象观测资料的统计分析,研究了该市空气污染的时间变化特点以及沙尘天气等几种气象条件对其浓度变化的影响。结果表明:(1)颗粒污染物(TSP和PM10)是西安市的首要污染物,其次是SO2。1981—2000年期间,TSP年平均浓度降低了75%,SO2年平均浓度降低了77%,NOx年平均浓度总体上变化不大;这三种污染物月平均浓度的年变化都呈单周期型,冬季1月份最高,夏季最低(TSP是7月份最低,SO2和NOx是8月份最低)。(2)2001年春季3～4月份沙尘天气的频繁发生,使西安市空气污染日出现全年的第二个多发期(23d·月-1),这有别于正常年份仅在冬季1月份出现一个浓度峰值的特点;强沙尘暴天气过程会使西安市PM10浓度在非常短的时间内提高3倍左右,造成严重的颗粒物污染。(3)西安市冬半年出现轻度污染以上级别的几率明显大于夏半年。影响西安市的地面天气系统可归纳为12类,当受不同天气系统控制时,其污染状况会有较大差异。(4)西安市一年四季都有逆温存在,100m平均逆温强度为0.90℃;全年以低层逆温出现日数最多,但冬季贴地逆温出现日数最多,厚度最厚,强度最大,是造成西安市冬季空气污染严重的最重要气象因素之一。(5)西安     

古尔班通古特沙漠积雪覆盖、沙尘天气特征及其相互关系

利用TERRA/MODIS MOD10A2雪盖产品数据和地面观测积雪日数、冻土深度和沙尘天气日数等数据,从不同时间尺度分析古尔班通古特沙漠地表积雪覆盖与沙尘天气的特征及其相互关系。结果表明:①沙尘天气主要发生在4—10月,春季（4—5月）沙尘天气最多,夏秋季逐渐减少。从年际变化看,20世纪80年代前,沙尘天气发生日数呈逐年增加趋势,而积雪日数增减波动较大,二者间关系不明显,80年代后,沙尘天气逐年减少,积雪日数呈波动增加趋势。②冬春季积雪覆盖率、≥1 cm积雪日数、≥5 cm积雪日数、≥10 cm积雪日数与翌年春季沙尘天气发生均呈显著负相关关系,冬春季≥1 cm积雪日数每超过常年平均积雪日数1 d,翌年春季沙尘天气日数则减少4.3 d,而平均冻土深度与沙尘天气呈显著正相关关系。③积雪覆盖使沙漠地表形成冷源性下垫面和近地层逆温层结,增加了大气稳定度,同时春季积雪消融增加了土壤湿度,为荒漠植被生长提供充足的水分,使表层土壤为强风提供沙尘的可能性降低,从而对沙尘天气的发生起到阻碍、消弱作用。     

新疆沙尘天气的演化特征及影响因子

利用1961-2003年新疆90个气象站地面观测资料,分析了新疆沙尘天气的空间分布特征及演变规律,并构建多元线性回归沙尘因子模型,探讨了气温、气温日较差、气压、平均风速、降水量对沙尘天气的影响程度.新疆沙尘天气的高发区在塔克拉玛干沙漠及南缘,年沙尘日数南疆是北疆的7倍.沙尘天气的高发时段在3～9月,43年内呈明显递减趋势.北疆、南疆沙尘天气的历史演变有着较好的10～15年和8～10年的振荡周期.北疆沙尘天气的主要影响因子是平均风速和气温日较差、降水量,春季明显受气温和平均风速的影响,夏季主要受平均风速和气温日较差的影响.南疆平均风速和降水量的影响占主导地位,春季气温日较差的影响也比较显著.另外,南疆春季沙尘天气对日照时数有着显著的影响.     

天山北麓一次沙尘天气污染过程剖析

2004年4月19日天山北麓出现的沙尘天气,造成天山北麓各城镇空气质量严重污染。天山北麓地面至700hPa的水平风、上升运动为沙尘暴发生的驱动力,气温回升和近地层干燥丰富了沙尘物质,天山北麓地面至850hPa对流性不稳定是沙尘暴发生的局地热力不稳定条件。这次沙尘天气的沙尘来源于艾比湖的盐末、北疆耕作土壤和城市自身浮土,上游沙尘的输送与城市自身扬尘的叠加造成城镇颗粒物污染严重超标。     

兰州市沙尘和非沙尘天气降尘的粒度特征比较

选择兰州市典型沙尘天气和非沙尘天气收集两类降尘,并对其进行粒度测定。结果表明：两种类型降尘粒度特征差别明显。总体上看沙尘天气和非沙尘天气降尘都以粉砂为主,但沙尘天气降尘粒度比非沙尘天气降尘偏粗,分选更差。非沙尘天气降尘粒度频率曲线呈双峰态分布。而沙尘天气降尘则呈单峰正偏态分布特征,说明沙尘天气沉降物来源比较单一。沙尘天气和非沙尘天气降尘的粒度分布曲线与兰州黄土的十分相似,说明现代降尘是地质时代风尘活动的继续,现代风积作用仍在进行。而它们粒度参数之间的差异可能与降尘堆积物的粘土化过程有关。     

西北地区沙尘天气的时空特征及影响因素分析

利用1960—2005年西北地区135个台站的沙尘日数、月降水和气温资料,以及500 hPa高度场和太平洋海表温度资料,通过常规统计和诊断方法,分析了沙尘天气的时空特征及其影响因素。结果表明,除北疆北部外,西北地区大部分地方年平均沙尘日数在5 d以上,沙尘日数25 d以上的地方主要在南疆、青海西部、甘肃河西及中部地区以及宁夏、内蒙古中西部和陕北一带,而50 d以上沙尘高频区主要集中在塔克拉玛干沙漠周边地区以及巴丹吉林沙漠、腾格里沙漠和毛乌素沙地一带。沙尘天气在春季发生最频繁,而很少发生在秋季。近46 a年沙尘日数总体上呈显著下降趋势,在沙尘天气高发区的下降趋势更为明显。20世纪70年代中期开始,沙尘天气发生频数由较多期跃变为一个相对较少期。当北太平洋地区位势高度偏低,青藏高原至新疆500 hPa高压脊异常偏强,亚洲大陆中高纬高度场较常年偏高时,西北地区沙尘日数偏少,反之亦然。当春季太平洋海温表现为厄尔尼诺(拉尼娜)典型态时,同期沙尘日数偏少（多）。     

沙尘对兰州市大气环境质量的影响

利用1951-2010年甘肃省气象局地面观测站沙尘气象资料和2006-2010年兰州环保局PM₁₀、SO₂、NO₂质量浓度资料,分析了兰州市沙尘天气时间变化特征及其对SO₂、NO₂、PM₁₀等大气污染物浓度的影响。结果表明:近60年来兰州市沙尘天气总体上呈现振荡性减少的趋势,沙尘暴、扬沙和浮尘年变化倾向率分别为-0.15 d、-0.72 d和-0.97 d,这与上游沙尘源区沙尘天气振荡性减少有关。沙尘对兰州地区SO₂和NO₂质量浓度影响不大,对PM_2.5质量浓度和PM_1.0数浓度的变化有一定的贡献,但对PM₁₀质量浓度影响非常大,沙尘对春季PM₁₀质量浓度的贡献率在18.4%～43.1%。对2007年5月10日一次强沙尘天气过程研究发现,随着沙尘天气的侵入,兰州市不同粒径气溶胶的浓度陡然上升,然后达到较高的浓度水平,之后由于沙尘天气的减弱、消退或离境,不同粒径气溶胶浓度也逐渐降低并缓慢恢复到正常水平。     

中国区域降雪量和降雪频率对沙尘天气的影响作用分析

1970—2000年间气象台站降雪量和沙尘天气统计结果显示,在中国冬春季主要积雪覆盖区域,沙尘天气发生频次相对较低,各类沙尘天气基本发生在积雪覆盖率低、年降雪量少的区域。时间序列分析结果进一步显示,年降雪量和沙尘天气之间存在显著的负相关,降雪量的增多对沙尘天气的年发生次数具有明显的抑制作用。同时,年降雪频率也是影响沙尘天气爆发频次的重要因素之一。对于中国西北干旱少雪的地区,尤其体现在新疆北部地区,年降雪频率的增加能够显著地减少各类沙尘天气的发生次数。     

基于GFI模型的西安市能源消费碳排放因素分解研究

基于2000-2015年西安市能源消费量数据,采用碳排放模型和GFI模型,分析区域能源消费碳排放量的变化趋势及影响因素,探讨西安市能源消费碳排放的拉动与抑制要素的互动关系及影响。结果表明：（1）西安市能源消费碳排放量总体呈现上升趋势,煤炭、原油消费为主要碳源。（2）能源利用结构正在发生转变,低能耗低碳排的能源消费量逐年上升,传统能源利用量正日趋减少。（3）经济发展要素和人口要素是西安市能源消费碳排放的主要拉动因素,能源结构要素拉动效应不显著,短期内不易改变;能源强度对能源消费碳排放具有抑制作用,且呈现增强态势,但效果不明显。最后提出西安市能源消费碳排放减排建议。     

时域组合模型与西安市城区地下水污染预测

基于系统层次性的分解与综合,将区域环境质量的时间序列变化概括为趋势项、周期项和随机项,提出了用于环境预测的时域组合模型及其检验方法;以20年来西安市地下水污染预测为例,在电子表格软件Lotus1-2-3forWindows的支持下,完成了西安市地下水总固体、总硬度、硝酸盐、氯化物、氟化物、六价铬6种污染及样本超标率、平均污染指数和超标区面积3个指标的数学建模。该方法事物变化规律清晰,预测精度远高于传统方法,同时也为西安市地下水污染的预测防治提供了科学依据。     

西安市土地利用空间分异研究

如何有效、合理、可持续利用有限的土地资源,成为当今社会研究的热点。通过对西安市土地利用多样化程度、动态度,建设用地信息熵、均衡度,各类用地变化速度,耕地占补平衡的研究,分析西安市土地利用及变化情况,以探寻最合理有效的土地利用空间分异研究方法。研究表明,西安市土地利用类型分布是以林地、耕地和居民点及工矿用地三大用地类型为基本框架,大量土地正在被激活,建设用地将大幅增加。将多种参数结合起来分析土地利用空间分异情况,能够更有效地预测土地利用的发展趋势,为土地利用分区提供数据基础。     

城市化对西安市降水及河流水文过程的影响

为探究城市化对西安市降水机制及城市河流灞河下游水文过程的影响,根据西安市及灞河1970-2015年水文气象资料以及由遥感影像解译得到的土地利用数据,在分析西安市降水、土地利用特征及灞河下游降水、径流变化特征的基础上,运用水文特征参数时间序列法分析城市化对西安市降水的影响以及灞河水文过程的影响。结果表明：1970-2015灞河降水量呈不显著下降趋势,而径流量呈显著下降趋势;西安市土地利用程度较高,土地利用变化表现为耕地及林地向建设用地转移;受城市化影响,西安市降水机制发生了改变,强降水频次呈增加趋势,且城区增幅大于郊区;降水年内分配不均匀,越来越集中于夏季,增加了城市内涝的威胁;城市化对灞河下游降水-径流关系产生了影响,降水对径流的影响呈减弱趋势,而城市化对径流的影响呈增强趋势;此外,受城市化影响,灞河下游径流量年内波动趋缓,特别是汛期;城市化是影响径流变化的主要因素（61.5%）,降水变化是影响径流变化的次要因素（38.5%）;灞河下游径流量的减流主要是水利工程的作用及过量开采傍河地下水。     

基于无人机航拍照片的西安城市形象感知研究

随着消费级无人机技术的快速发展,无人机航拍摄影资料成为城市形象感知研究的重要数据来源。论文基于社交平台“天空之城”获取的西安市无人机航拍照片、简介文本和拍摄地位置等信息,综合运用计算机视觉图片分析、计算机文本情感分析、社会网络分析和GIS空间分析等方法,探究无人机视角下的西安城市形象。研究发现:① 无人机航拍照片主要集中在主城区,周边郊县较为疏散,呈现“内密外疏”的空间格局,其核密度最高值区位于三区交界的城市中心地带,为南北向的“哑铃型”布局;② 视觉形象侧重对现代城市景观的描述,以人文景观类照片为最;③ 情感评价整体趋于积极正向,在主城区热门景点两极分化明显。最后,探索了无人机视角下城市形象建构与提升的综合机制,并对西安城市形象建设和无人机使用政策提出优化建议。     

西安市典型区域城市生境制图与自然保护规划研究

城市自然保护已成为城市生态建设的重要内容。城市自然保护有赖于相关数据采集、评价方法的建立和规划途径的支持。本文结合西安市典型区域,运用RS和G IS技术,探讨了城市生境制图的一般方法与程序,主要工作包括以下方面的:城市生境分类体系的建立;城市生境制图及数据库的建立;城市生境保护价值评价;城市生境链的规划。主要结论:①城市生境制图是一种多学科结合的综合性研究,为城市生态建设提供了新的数据源;②通过生境单元综合评价,有价值的生境单元及空间格局可被识别出来;③基于生境制图及评价的生境链规划为城市自然保护提供了一条极富操作性的途径。