降水对江浙沪PM_(2.5)的清除效率研究

为了解不同程度的降水对江浙沪地区大气PM_(2.5)的清除作用,搜集了2014—2016年该地区41个城市的降水和PM_(2.5)观测数据,通过对比2 a非降水和全时段PM_(2.5)平均浓度的差异,发现前者显著高于后者,说明降水对该地区PM_(2.5)具有清除作用。利用降水前与降水期间PM_(2.5)的浓度差异作为降水对PM_(2.5)的清除率,降水后与降水期间的浓度差异作为雨后浓度回升的增加率,分别研究了目标区域不同时期、不同降雨量以及不同降雨时长对PM_(2.5)的清除效果。结果显示:(1)与江浙沪南部地区不同的是,北部地区降水清除率与降水前浓度存在正相关,降水后浓度的增加与当地的排放量呈正相关。(2)当降水量为30 mm或者降水时长为36 h时,清除率增幅减缓,说明降水对PM_(2.5)的清除效率存在着阈值。     

京津冀周边秸秆燃烧对PM2.5无机组分影响

华北平原是我国主要农作物产区,田间秸秆焚烧现象普遍存在,选取秋收季节（2014年10月）分析了秸秆燃烧的排放特征,利用区域化学传输模型WRF-Chem模拟研究了燃烧排放对气态前体物及其氧化产物的影响,以及最终导致的PM_2.5中硫酸盐、硝酸盐和铵盐的变化。研究表明:2014年秋收季节,河南和山东等省份的秸秆燃烧排放会在东南风的输送作用下影响京津冀地区;秸秆燃烧排放大量挥发性有机物（VOCs）,导致火点源及周边地区大气中主要氧化剂浓度上升,提升了区域大气氧化能力;当携带大量VOCs的秸秆燃烧烟羽与以化石燃料排放为主的城市气团相混合时,大气氧化性增强会加速城市地区人为源排放的NO_x和SO₂等气态前体物的氧化过程,提高硫酸盐和硝酸盐的形成速率、促进二次无机气溶胶的生成。     

可吸入颗粒物(PM10)浓度时空变异性及影响因素分析

本文以厦门市为例,首先对PM10平均浓度数据进行趋势性、周期性和空间变异性进行分析,然后分析了气温、降水强度、降水日数、风向等气候因子对PM10浓度变化在时间上的影响,同时使用了交叉相关分析的方法对月平均降水日数和PM10大气污染指数(API)为优(PM10浓度<0.05mg/m3)的月内天数百分比的相关性进行分析,最后利用从遥感影像获取的地表覆盖数据,分析了土地利用类型与局部PM10年平均浓度的关系。分析结果表明：厦门市PM10浓度年内变化无明显的上升和下降的趋势,但有显著的周期性,分别为3、7和29天,气候因素对PM10浓度的变化有显著的影响,其中月平均降水日数对API为优的月内天数百分比的影响有明显的滞后性,滞后周期大约为3个月,局部PM10年均浓度与该地区的土地覆盖类型有明显的相关性,并且植被覆盖的比例越大,该地区的PM10年平均浓度就越小。     

基于微粒群优化算法的空间优化决策

空间优化决策是GIS应用中复杂而又常见的问题。由于涉及到大量的组合,使用穷举法等方法难以找到最优的解决方案,因此需要运用新的理论方法来解决这类问题。微粒群优化算法是近年来新兴的一种优化技术,与GIS相结合可解决空间优化决策问题。首先,对微粒群优化算法和空间优化决策问题作了简单介绍;然后,基于人口密度、最短距离约束条件下,通过GIS技术,对微粒群优化算法用于空间优化决策的方法、实施过程作了详细阐述;接着,用4×4方格单元对PSO方法的正确性、有效性进行了验证;最后,以广州市芳村区为例,对该方法进行实例验证。通过实验,证明微粒群优化算法具有较好的收敛速度、较高的结果精度,是解决空间优化决策问题的一种有效方法。     

序言

气溶胶是指悬浮在空气中的纳米及微米级固体或液体微粒, 对大气能见度、人体健康、气候变化和生物地球化学循环都有重要影响.2020 年以来, 新冠疫情的全球蔓延也吸引了众多不同领域科学家更加关注气溶胶科学研究.越来越多的证据表明, COVID-19存在气溶胶传播的可能.     

重庆市荣昌区冬季PM2.5污染的气象因素及区域传输特征

利用2016—2018年重庆市荣昌区冬季PM2.5质量浓度监测数据,结合地面气象观测资料、L波段探空雷达资料、ERA-Interim再分析资料及全球资料同化系统(GDAS)数据,并与HYSPILT模型相结合,分析荣昌区冬季PM2.5污染的气象影响因素及区域传输特征.结果表明:(1)2016—2018年荣昌区冬季PM2....     

气象条件对京津冀地区O3和PM2.5双高污染的影响及对减排的启示作用

近年来,京津冀地区频繁发生O₃和PM_2.5同时超标的双高污染(CP)过程,给大气污染协同控制带来了严峻挑战.京津冀地区50%以上的CP事件发生在4～5月,并且在2018年达到了最高的11天. CP事件期间的O₃和PM_2.5浓度略低于但接近仅发生O₃和PM_2.5污染时的浓度,这表明双高污染会造成更为严重的危害.由斯堪的纳维亚遥相关型的两个中心与华北上空的异常反气旋环流中心组成的Rossby波波列导致京津冀地区出现高温、潮湿和静稳的气象条件,这同时增加了O₃和PM_2.5的浓度,有利于CP事件的发生.在2018年之后CP日数急剧减少,而气象条件并没有明显的趋势变化.因此,气象条件的变化并没有真正促成2019年和2020年CP日数的下降.这其中隐含着是PM_2.5相关排放的减少导致了CP日数的减少(2019年和2020年共减少约11天).本文所揭示的不同污染事件之间大气条件的差异有助于在日-周的时间尺...     

基于GWR模型的中国城市雾霾污染影响因素的空间异质性研究

基于全国城市的PM_2.5监测数据,识别PM_2.5的时空分布特征,并着重利用地理加权回归模型分析自然和社会经济因素对PM_2.5影响的空间异质性。结果显示：2015年全国PM_2.5的年均浓度为50.3 μg/m3,浓度变化呈现冬高夏低,春秋居中的“U型”特征;PM_2.5的空间集聚状态明显,其中京津冀城市群是全国PM_2.5的污染重心。地理加权回归结果显示：影响因素除高程外,其余指标均呈现正负两种效应,且影响程度具有显著的空间差异性特征。从回归系数的贡献均值来看,自然因素对城市PM_2.5浓度影响强度由高到低依次是高程、相对湿度、温度、降雨量、风速、植被覆盖指数;各类社会经济指标对城市PM_2.5浓度影响强度排名依次是人口密度、研发经费、建设用地比例、产业结构、外商直接投资、人均GDP。由于各指标对城市PM_2.5浓度变化的影响程度存在着空间异质性,因此在制定大气治理对策时可以考虑不同指标影响程度的空间差异,从而使得治霾对策更具针对性。     

东北地区大气污染物源排放时空特征：基于国内外清单的对比分析

基于国内外4类常用的污染源排放清单数据（EDGAR：全球大气研究排放数据库;CEDS：社区排放数据系统;MIX：亚洲排放清单;PKU-FUEL：全球燃料排放数据）,对东北区域5类人为排放源（工业源、能源、交通运输源、生活民用源和农业源）的8种污染物（PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO_x、NMVOCs、NH₃、OC和BC）从排放总量、来源贡献和时空分布特征等方面进行对比分析。结果表明：东北污染物排放主要以SO₂、NO_x和NMVOCs为主,工业、能源和交通运输为主要贡献源;PM_2.5和PM₁₀主要来自生活民用源和工业源,贡献率前者大于后者。辽宁省污染物（除NH₃外）排放最大,其次为黑龙江省、吉林省和内蒙古东四盟市,冬季排放强度明显高于其他季节。NH₃主要来自农业源,排放峰值发生在5~7月;各清单间排放总量和来源贡献差异明显,EDGAR和PKU清单对NH₃估算差异度为170.3%;SO₂、NO_x、BC和OC的排放差异度均在30%以上。不同活动水平和排放因子的使用是造成清单差异的主要原因。本研究可以掌握东北污染状况,了解清单差异,为本地化清单工作开展提供研究方向,同时也可为模式模拟合理选择清单数据提供参考。     

基于GIS的石家庄市雾霾分析

为了得出雾霾气象成因机制、影响因素和时空分布特征,以石家庄市区与郊县为研究区域,将2013年9月至2016年12月石家庄市各市区、郊县的PM2.5历史监测数据中的有效数据进行了数据分析处理得到雾霾浓度数据,还有温度、降水、风速、地形和人口密度等数据,运用GIS分析的方法,模拟绘制石家庄雾霾的时空分布图、雾霾与各影响因子的专题对比图,得到雾霾形成机制的因子、雾霾的时空分布规律、雾霾季节变化特征、雾霾与地形间的关系等;运用数据分析软件OriginPro8.SR3分析雾霾浓度与风速数据、降雨数据、温度数据间的相关性。