中国重要旅游城市雾霾时空特征

依托中国15个重要旅游城市,基于雾霾主导因素PM2.5观测数据、遥感气溶胶数据,运用土地利用回归方法模拟绘制PM2.5时空分布图,分析中国重要旅游城市PM2.5质量浓度的时空分异特征。结果表明：1）2013―2015年中国重要旅游城市PM2.5年均质量浓度总体呈逐年下降趋势,且明显呈现夏季低、冬季高、春秋季居中的季节变化特征;2）重要旅游城市PM2.5质量浓度在不同等级城市中存在明显差异,其PM2.5质量浓度整体规律为副省级市＞直辖市＞地级市;3）月均尺度上各重要旅游城市的宜游时间主要集中在4―9月,且2015年春冬季月份宜游城市明显增多;宜游时间较长的城市主要分布在空气质量优良的东南部沿海和森林覆盖率较高地区的地级市和部分副省级市,中西部地区和长三角地区的城市宜游时间则相对较短。     

绿色金融如何影响中国城市环境污染？——以雾霾污染为例

文章将绿色金融纳入环境规制的分析框架,以2016－2019年中国289个地级以上城市雾霾污染为例,使用空间杜宾模型探讨绿色金融、环境规制、产业结构、技术水平对雾霾治理的影响,侧重分析了绿色金融与其他因素的交互作用。结果表明：绿色金融具有空间溢出效应,本地绿色金融可以降低周边地区雾霾污染;绿色金融能够与环境规制协同互补,以优化产业结构、提升技术水平的方式促成雾霾治理。绿色金融的结构效应弱于环境规制,在中部地区并不显著;绿色金融的技术效应强于环境规制,能够激励不同地区技术创新。文章启示,绿色金融与环境规制能够相互增益,应建立区域间绿色金融合作机制,增强绿色金融的普惠性,助力区域产业转型和污染治理。     

自贡市一次重雾霾过程天气特征及高发原因分析

目前中国存在四个雾霾严重的地区,分别是京津冀地区、长江三角洲、珠江三角洲和川渝一带,而自贡市是四川雾霾最严重的区域,研究自贡雾霾高发原因十分必要。文章以2005～2016年自贡地面观测数据为基础,以2017年12月21日～2018年1月3日自贡持续性雾霾天气过程为例,借助空气质量数据、地面气象要素、高空观测数据,分析了地形、气象因素与环境污染之间的关系。结果表明:当自贡为偏东偏北气流时,污染物在风的输送作用下易在山前的平原地区汇聚,再加上四川盆地南部易形成气旋式流场使大气污染物难以远距离扩散输送并形成涡旋,自贡恰处于污染物滞留中心区,造成市区污染物累积浓度升高。自贡受到本身地理位置和自然气候特征的限制,气象条件先天不足,大气环境承载力低,大气自净能力不强,容易出现雾霾。      

京津冀一次重度雾霾天气能见度及边界层关键气象要素的模拟研究

本文利用GRAPES_CUACE大气化学模式对京津冀地区2015年12月重度雾霾过程进行了模拟和评估。京津冀地区能见度和PM_2.5模拟值与观测值的对比表明:该模式能较好地模拟京津冀地区能见度和PM_2.5的逐日变化情况,但模式存在对伴随着重污染发生的低能见度模拟偏高的问题。以12月5~10日的重度雾霾过程为重点,针对地面风速、边界层高度、相对湿度、PM_2.5及其对能见度的影响进行了详细分析,研究结果表明:污染过程中大部分地区过程平均风速低于2 m s-1,边界层平均高度低于600 m,相对湿度较高。模式低能见度模拟偏高可能因为:（1）模式模拟重雾霾时段的PM_2.5极大值浓度偏低。（2）模拟相对湿度存在系统性偏低的误差,这一误差对能见度的影响表现为两方面,一是相对湿度会通过影响可溶性气溶胶的吸湿增长过程影响气溶胶质量浓度,导致气溶胶消光系数的计算偏低;二是目前模式中采用的能见度的参数化公式考虑了相对湿度对气溶胶吸湿增长的影响,没有考虑雾滴的直接消光作用。     

热带山区高时空分辨率NDVI融合精度及其影响因素分析

高时空分辨率NDVI时序数据作为遥感应用中的重要数据源,对土地覆被动态变化监测具有重要意义,特别是在地表高程变化显著、气候条件复杂、景观异质性强烈的热带山区。虽然当前学者们提出了诸多时空数据融合模型,但针对这些模型在热带山区的NDVI数据融合精度及其影响因素分析尚不多见。对此,本文选取3类时空数据融合方法(权重函数法、概率统计法和多种混合法)中具有代表性的4个模型:STARFM(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)、RASTFM(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)、ESTARFM(Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)、BSFM(Bayesian Spatiotemporal Fusion Model)(STARFM、ESTARFM为权重函数法;BSFM为概率统计法;RASTFM为多种混合法),选择位于我国热带山区的纳板河流域作为研究区。对融合模型的...     

京津冀城市群大气污染的时空特征与影响因素解析

京津冀城市群是中国雾霾最严重的区域,在京津冀协同发展背景下,探究该地区大气污染的时空分布和影响因素具有重要意义。运用空间自相关分析和三种空间计量模型,分析了京津冀202个区县PM_2.5的时空分异特征,创新性地对自然与人文影响因素贡献及其空间溢出效应进行系统地甄别和量化。结果表明：2000-2014年来京津冀城市群PM_2.5浓度整体呈上升趋势,季节上呈秋冬高、春夏低,空间上呈东南高、西北低的特点,且城市建成区PM_2.5浓度比周围郊区和农村平均高10~20 μg/m³;2014年仅有13.9%的区县空气质量达标,PM_2.5浓度存在显著的空间集聚性与扩散性,城市间交互影响距离平均为200 km,邻近地区的PM_2.5每升高1%,将导致本地PM_2.5至少升高0.5%;社会经济内因对PM_2.5主要是正向影响,自然外因主要是负向影响;影响因素中对本地大气污染的直接效应贡献强度依次是：年均风速>年均气温>人口密度>地形起伏度>第二产业占比>能源消费>植被覆盖度,人均GDP、年降水量和相对湿度对本地PM_2.5没有显著影响;对邻近地区大气污染具有显著空间溢出效应的因素排序是：植被覆盖度>地形起伏度>能源消费>人口密度;对于自然和人文影响因素应分别采取针对性的适应策略和调控策略,加强区域间联防联控与合作治理,在城市群规划中注重环保规划与立法。     

汕尾市雾霾天气的能见度多时间尺度特征分析

根据汕尾气象台1961～2003年共43 a的常规气象观测资料,对汕尾市雾霾天气的能见度多时间尺度特征进行了分析.结果表明,汕尾市雾霾天气能见度的时次变化都是在08时次出现最多,在08～14时次逐渐减少,在14时次出现最少;霾天气逐月变化不明显,轻雾和雾主要出现在冬春季节,以春季为多;霾在80年代后出现次数明显增多,而雾则在70年代以后出现次数多,但雾天气年代变化不明显,主要原因可能是城市污染的逐年加重,引起雾霾天气次数明显增多.     

基于空间面板计量模型的雾霾对中国城市旅游流影响的空间效应

以中国342个市域单元为研究对象,借助双变量LISA模型、空间面板杜宾模型等方法,探究了1998-2016年雾霾与中国城市旅游流的空间关联特征,分析了雾霾对旅游流的影响及其空间溢出效应。结果表明,在中国雾霾PM_2.5与城市旅游流有东高西低的分布特点,在胡焕庸线两侧的空间分布呈现出与地形和城市发展等因素的空间耦合性;雾霾与城市旅游流（含国内和入境旅游流）均表现出显著的空间集聚和空间依赖特征,雾霾污染对旅游流产生明显的影响并形成相应的空间效应;雾霾对旅游流的抑制区域在不断扩大,H-L型城市数量的增加、L-H型集聚区的片状扩张和华北、华中地区的L-H型集聚的“空心化”现象均表明旅游流具有低雾霾指向性;雾霾污染与旅游流的倒“U”型曲线关系表明经典的EKC假说对中国城市旅游流同样适用,且雾霾污染的显著负向影响主要存在于入境旅游方面;雾霾和旅游流均具有明显的正向空间溢出效应,将雾霾治理同经济发展、对外联系、旅游开发、生态保护和交通建设等因素结合起来进行综合治理,才能为旅游发展创造美好的环境,实现国际、国内旅游健康、协调、可持续的高质量发展。     

北京冬季雾霾事件的气象特征分析

利用观测的气象要素和细颗粒物(即PM2.5)浓度资料,并结合中尺度数值天气模式WRF(Weather Research and Forecasting Model),对2013年1月北京地区雾霾污染期间天气条件和边界层气象特征进行了分析。模拟与观测对比表明,WRF模式可以较好地反映北京—天津—河北地区地面和高空主要气象要素的时空分布。对1月10~14日、27~31日两次重雾霾天气的分析表明,雾霾的形成是高浓度的大气颗粒物和特殊的气象条件共同作用的结果。小风或静风、稳定的大气层结,使大气扩散能力减弱,造成污染物堆积,偏南气流将周边污染物和水汽输送到北京,不仅增加了污染物浓度,而且有利于气溶胶吸湿增长,消光增强,使能见度下降,进而形成雾霾。     

中国东部海陆热力差异与华南冬季雾霾的气候学关联

根据中国东部冬季海陆热力分异和耦合作用关系,构建了纬向海陆热力差异指标。从大气环流和降水角度,揭示了局地海陆热力差异对中国东部相对湿度变化的影响。基于此,探讨了局地海陆热力差异与华南地区冬季雾霾形成、转化和趋势变化的气候学关联。结果表明：冬季海陆热力对比显著的耦合区位于华南地区和菲律宾海东部海域,形成的局地海陆热力差异具有约17 a左右的年代际变化,20世纪80年代初其由强转弱的趋势突变明显。局地海陆热力差异增强时,华南地区冬季东北风异常加强,由东中国海（渤海、黄海和东海）及日本海向华南地区的水汽输送和降水也呈现增强趋势,这有利于华南地区相对湿度的异常增加。受局地海陆热力差异调控,华南地区偏湿期和偏干期约以17 a的周期交替出现。20世纪80年代之前的偏湿期,华南地区雾日条件湿度基本保持不变,之后环境相对湿度逐渐降低,引起雾日偏少。由于华南地区本底（平均）相对湿度更利于霾的形成,在污染物排放或迁移累积增强的情形下,相对湿度的降低抑制霾向雾的转化,使得雾日持续减少,而霾日趋于增加,特别在21世纪初的偏干峰值期霾日增加速率达到最高。21世纪20年代华南地区相继进入偏干期,气候变暖导致饱和比湿加大,未来霾天气趋多趋强、持续时间长等极端特性和高危险性特点将更为突显。