华北及其周边地区秋季气溶胶光学性质的星载和地基遥感观测

利用2004～2009年秋季臭氧监测仪的3级观测资料,分析了华北及周边地区的气溶胶光学性质。结果表明:大部分区域气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)和气溶胶紫外吸收指数(Ultra Violet Aerosol Index,UVAI)平均值分别高于0.8和0.75;高气溶胶事件发生频次统计表明,AOD高值(>0.4)频发于北京及其周边地区,UVAI高值(>1.0)频发于河北中部及南部地区;华北及其周边地区绝大多数城市平均AOD和UVAI分别高于0.7和0.60,而张家口、承德和阳泉3个城市的平均AOD和UVAI值分别低于0.6和0.65。作者进一步研究了2006年10月30日的一次霾事件中气溶胶的光学性质以及其时空分布特征。结果表明,霾由华北地区输送至渤海海域,并向东北方向输送;香河地基EZlidar激光雷达的垂直观测结果进一步表明,工业和城市型气溶胶主要集中在1500m以下,其中高浓度部分集中于650m以下,平均峰值位于285m,平均消光系数达2.15km-1;CALIOP卫星观测资料结合后向轨迹分析表明,大气低层气溶胶类型以工业和城市型气溶胶为主,而高层则由于上游大气输送沙尘粒子的混入使气溶胶类型转变为污染—沙尘型。霾事件期间,香河站CE-318太阳光度计观测的AOD平均值(标准差)从背景值0.08(0.04)升高至1.17(0.14);ngstrm指数平均值(标准差)从背景值0.90(0.10)升至1.12(0.09);核模态、积聚模态和粗模态的气溶胶粒子数柱总量均增加,其中细粒子所占比例明显升高。     

吉林省雾霾和雾霾事件的时空特征及评估方法

利用1961~2013年吉林省50站逐日资料,建立了雾霾事件综合指数。在此基础上,采用百分位数、累计距平、耿贝尔极值分布等方法分析了吉林省雾霾和雾霾事件的时空分布特征,建立雾霾事件评估指标。结果表明:吉林省年平均雾霾日数呈由西北向东南增加的空间分布特征;雾霾和雾霾事件8~9月发生频率较高,强雾霾事件主要出现在10~11月;雾霾和雾霾事件1967~1995年为偏多阶段,1996~2013年处于偏少阶段;1990年代以后雾霾和雾霾事件呈减少趋势。利用历史排位、等级评估及历史气候重现期评估指标等方法对雾霾事件进行的评估结果较为客观,便于业务应用。     

走滑断裂叠置拉张区构造变形的物理模拟及启示

走滑断层的走滑量研究是构造分析过程中的关键,本文运用走滑断裂拉张叠置部位的构造物理模拟方法作为走滑量求取的手段,利用与自然界吻合程度较好的脆性-塑性双层模型对走滑拉张叠置部位进行模拟,发现叠置区主要发育与主边界断层呈80°~90°的横向断层(T断层)和呈顺时针45°的斜向断层(R剪切)两种类型的次级断层。通过改变实验中走滑断裂的叠置长度、横向间隔距离以及走滑量,计算不同实验中横向断层与斜向断层数量的比例并对实测数据进行拟合,结果显示:(1)叠置长度以及走滑量的增加或者横向间隔距离的减小,都会导致横向断层与斜向断层数量比的增加;(2)每组实验中的上述四个实测变量之间存在着特定的对数关系,通过对自然界中的走滑断裂拉张叠置区进行同比例缩小的构造物理模拟实验,获得四者之间的函数关系,从而可以确定走滑量。将构造物理模拟计算走滑量方法应用于渤海海域辽东湾地区郯庐断裂带,得到其新构造运动以来约发生了2.1 km的右旋走滑活动。     

琼东南盆地新生代发育机制的模拟研究

琼东南盆地是南海西北陆缘上一个北东走向的伸展裂陷带,向西与北西走向的莺歌海盆地相接,因此其构造演化包含了较多红河断裂走滑活动的信息。综合地质分析与物理模拟实验,我们发现琼东南盆地的发育既受控于南海北部陆缘的南东向—南南东向伸展作用,而且受到红河断裂左行走滑作用的控制和影响。其中,中央坳陷带主要受控于南东至南南东向的伸展作用;南部坳陷带的发育主要受控于琼东南盆地的伸展及其沿北北西向边界断裂右行走滑作用的构造叠加;而北部坳陷带的发育主要受控于北西向断裂左行走滑作用。红河断裂左行走滑作用可能开始于晚始新世,晚于琼东南盆地的伸展裂陷作用,且早期走滑速率应小于琼东南盆地的伸展速率,早渐新世(T70)以后红河断裂左行走滑速率大于琼东南盆地伸展速率,导致琼盆西段的褶皱反转,以及一组北西—北北西走向张剪断裂的发育。     

易县地震台数字化观测与模拟观测资料对比研究

介绍了易县地震台的基本现状及形变数字化仪器改造情况,并从长期趋势、短期趋势和固体潮形态变化等方面对易县地震台形变模拟观测和数字化观测资料进行了对比。对数模两种观测资料的连续性、稳定性、一致性和固体潮观测精度进行了分析,得出数字化资料总体评价,并对数字化资料存在的问题提出具体建议。     

近几年我国霾污染实时季节预测概要

近些年,中国东部经历了严重的霾污染,对人体健康、交通安全、生态系统以及社会经济有巨大的危害。在1周以内的霾污染预报之外,季节尺度的霾污染预测可以给减排治污措施的制定提供更长时间尺度的科学支撑。本文以年际增量为预测对象,选取前期外强迫因子为自变量,分别针对京津冀和长三角区域建立逐月的冬季霾日数季节尺度预测模型,并开展了实时的季节预测。总体来看,京津冀和长三角区域预测模型的性能大体处于相似的水平,均方根误差在2 d左右,对距平符号的捕捉率在80%以上,对霾日数变化的长期趋势具有很好的再现能力。在2016/2017年冬季京津冀霾日数实时预测中,模型预测的结果相对于常年值的定性结论全部准确,相对于前一年污染状况的结论大多数准确。在2017/2018年冬季长三角霾日数实时预测中,12月和1月的预测误差较小,2月的预测误差在2 d左右。     

沙尘和灰霾对西北太平洋浮游植物群落结构变化的影响

通过在西北太平洋黑潮亲潮混合区(E02和E10M)和副热带寡营养区(M1和M1B)开展的船基围隔培养实验,探究了不同海域表层海水中浮游植物对沙尘和灰霾添加的响应,以及浮游植物群落结构的变化。结果表明,黑潮亲潮混合区浮游植物可能受铁(Fe)限制,副热带寡营养区浮游植物主要受氮(N)限制。沙尘和灰霾添加均可以促进浮游植物生长,并可使浮游植物的粒级结构分布发生明显变化。在黑潮亲潮混合区,沙尘添加组使小型浮游植物对总叶绿素a的贡献率(C_Micro)由～10%上升至～55%,超微型浮游植物对总叶绿素a的贡献率(C_Pico)由～70%下降至～20%,但在培养实验过程中,各粒级浮游植物对总叶绿素a贡献率的变化量与沙尘添加量无明显的相关关系,这种现象的原因可能是不同量的沙尘添加均可为浮游植物的生长提供较充足的Fe导致的。在副热带寡营养区,沙尘或灰霾添加组的C_Micro由～10%上升至～35%,C_Pico由～70%下降至～55%～～35%,各粒级浮游植物对总叶绿素a贡献率的变化与沙尘或灰霾添加量呈线性相关关系,表明浮游植物的生长对沙尘或灰霾的N供给量具有较高的敏感性。     

Spatio-temporal evolution and the influencing factors of PM2.5 in China between 2000 and 2015

High concentrations of PM_2.5 are universally considered as a main cause for haze formation. Therefore, it is important to identify the spatial heterogeneity and influencing factors of PM_2.5 concentrations for regional air quality control and management. In this study, PM_2.5 data from 2000 to 2015 was determined from an inversion of NASA atmospheric remote sensing images. Using geo-statistics, geographic detectors, and geo-spatial analysis methods, the spatio-temporal evolution patterns and driving factors of PM_2.5 concentration in China were evaluated. The main results are as follows. (1) In general, the average concentration of PM_2.5 in China increased quickly and reached its peak value in 2006; subsequently, concentrations remained between 21.84 and 35.08 μg/m³. (2) PM_2.5 is strikingly heterogeneous in China, with higher concentrations in the north and east than in the south and west. In particular, areas with relatively high PM_2.5 concentrations are primarily in four regions, the Huang-Huai-Hai Plain, Lower Yangtze River Delta Plain, Sichuan Basin, and Taklimakan Desert. Among them, Beijing-Tianjin-Hebei Region has the highest concentration of PM_2.5. (3) The center of gravity of PM_2.5 has generally moved northeastward, which indicates an increasingly serious haze in eastern China. High-value PM_2.5 concentrations have moved eastward, while low-value PM_2.5 has moved westward. (4) Spatial autocorrelation analysis indicates a significantly positive spatial correlation. The “High-High” PM_2.5 agglomeration areas are distributed in the Huang-Huai-Hai Plain, Fenhe-Weihe River Basin, Sichuan Basin, and Jianghan Plain regions. The “Low-Low” PM_2.5 agglomeration areas include Inner Mongolia and Heilongjiang, north of the Great Wall, Qinghai-Tibet Plateau, and Taiwan, Hainan, and Fujian and other southeast coastal cities and islands. (5) Geographic detection analysis indicates that both natural and anthropogenic factors account for spatial variations in PM_2.5 concentration. Geographical location, population density, automobile quantity, industrial discharge, and straw burning are the main driving forces of PM_2.5 concentration in China.

     

陕西省霾天气变化特征及气候成因分析

通过对比选用14时实测值法利用1981—2016年全省96站14时相对湿度和能见度数据重建全省历史霾数据序列,分析区域内霾天气的特征及相关气象要素的特征,并探讨大范围持续霾天气过程对应的环流形势,研究霾天气过程的成因。结果表明：关中地区是我省霾天气的高发区,其次是陕南的汉中盆地,陕北出现最少。全省霾日数总体呈较明显的上升趋势,2000年后增加显著。从季节变化来看全省及各区域均为冬季霾日数最多,秋季次之,夏季霾日数最少。各区域均在5～8 km能见度、60%～70%相对湿度、静小风时易出现霾天气,西安及关中全年和四季在偏东北风向时霾天气频率较大。冬季地面风速小,相对湿度较大,近地面风场辐合及逆温层的存在,造成关中大气垂直扩散能力较弱,大气污染物发生堆积、累积效应易形成关中地区持续霾天气及严重大气污染。