城市大气臭氧柱浓度时空变化研究——以天水为例

城市臭氧发生发展规律的研究将为城市环境管理提供理论依据。文章利用卫星OMITO3e数据产品,解译和分析了天水市2006~2014年臭氧柱浓度的时空动态信息。结果表明:(1)空间分布呈现东北、西北高,中部、南部低的倒"V"字形;(2)年变化呈单峰曲线,从2006年至2010年为上升期,每年的增长率为3.98%,2010年至2014年为下降期,年均下降率为2.52%;(3)四季变化明显分为两个阶段,前三年为冬季春季夏季秋季;后六年以夏、春季变化为主,冬、秋季为辅,夏季春季冬季秋季。夏、春两季在第二阶段明显升高与当地经济的快速发展有密切的关系;(4)9年间臭氧柱浓度平均值为301.177 DU,最大值为325.829 DU,最小值为279.093 DU,臭氧柱浓度指示的多年空气质量等级为良好。     

基于镶嵌数据集的海量数据存储管理 ——以青海湖流域为例

如何对多源、多尺度和不同分辨率的海量影像数据进行高效存储与管理已成为当前地理信息数据库建库的关键。镶嵌数据集是当前管理栅格影像数据的新技术。本文详细阐述了镶嵌数据集管理海量数据的处理方法与入库技术流程。同时以青海湖流域为研究区,选择最新的Landsat 8遥感影像数据与Aster DEM两种数据格式为例,应用新的镶嵌数据集数据处理与入库技术,实现了不同格式影像数据的镶嵌处理、数据系列产品的生成以及不同格式栅格数据的标准统一与数据建库工作。实验结果表明,使用镶嵌数据集可以高效地处理不同来源、不同时期以及不同格式的影像数据,可以实现多种类型影像数据及相关数据产品的实时构建、快速查询以及大容量数据的高效存储,说明应用镶嵌数据集在多源数据集成管理、数据显示以及网络并发访问等方面具有巨大的优势。     

江苏地区MODIS LST产品重建研究

地表温度(LST)是评价地表热环境的重要指标,但受云等大气状况影响,MODIS LST时间序列产品存在大量噪音像元,严重影响LST数据使用。以江苏省为研究区,用2003-2011年MYD11A1 LST日时间序列产品为基础,结合质量控制信息(QC,quality control),基于改进时空滤波(mTSF,modified Temporal Spatial Filter)方法和最小二乘滑动滤波(S-G,Savitzky-Golay)方法逐步判断,建立LST背景数据库,综合考虑时空尺度效应,提出基于背景数据和mTSF原理的温度重建方法,重建了2009-2011年LST日产品,并校正云覆盖下重建结果。结果表明,江苏地区LST日产品全年受云污染像元(QC=2)比例较高,重建后的LST和0 cm实测地表温度平均相关系数为0.87,同时重建前后平均绝对误差变小。说明重建技术重构LST日产品保证了时空尺度的连续性,提高了原始LST数据的质量和使用效率。     

基于站点观测和模式模拟的北京市土壤湿度

为了获取全面的地面表层的时空变化信息,研究行政区域尺度内的水循环和能量循环,必需结合模型模拟和站点观测。基于国家气象局开发的时空连续的CLDAS土壤湿度产品,结合已获取的北京市区域内82个监测站点的逐日土壤湿度监测数据,评估CLDAS土壤湿度产品在行政区域尺度内的准确性与一致性,进一步获取北京市行政区域内的精确、全面、连续的土壤湿度时空变化信息,并在此基础上分析北京市土壤墒情时空变异特征。对比分析CLDAS产品和站点观测两种土壤湿度数据显示,北京市2013年10月1日至12月31日范围内CLDAS产品具有以下特点：CLDAS产品基本与观测数据具有一致变化的趋势,除顺义外CLDAS产品均高于观测数据。当日20∶00的土壤湿度均高于8∶00的土壤湿度,在平均气温降为0 ℃后,土壤湿度波动剧烈,20∶00与8∶00的土壤湿度出现显著差异。在时间尺度上,随着降水的减少,北京市的土壤湿度在逐渐降低。在空间尺度上,北京市干旱范围在逐渐扩大,并且呈现以昌平为中心的极旱逐渐蔓延至多个区。由于顺义区土壤相对湿度较高,呈现另外一个以顺义为中心的土壤相对湿度逐渐变小的区域,但空间范围变化较小。     

基于GRACE数据的中国水储量变化特征分析

论文以中国2003—2015年GRACE水储量数据、GLDAS-Noah地表蒸散发数据、地面实测降水数据为数据源,基于Theil-Sen Median 趋势分析和Mann-Kendall检验法,分析了中国水储量、降水量以及蒸散发量的变化趋势及相关关系,并利用经验正交函数（EOF）分析了中国水储量变化时空分布特征,结果表明：1） 2006年以后中国整体水储量年际变化剧烈,且降水和蒸散发可以识别水储量异常时段内的特征信息;2） 2003—2015年全国各地水储量、降雨量和蒸散发量变化空间分布差异明显;3） 全国共有18.6%的地区气候因素对水储量变化的方差解释量超过50%,主要位于中国东北、东南沿海、四川盆地、青海高原以及新疆西北部地区;4） EOF分解的GRACE水储量各主成分信息可以表征研究时段内中国地区整体和局部的水储量时空变化特征。     

基于HJ-1 CCD数据的海冰时空特征分析——以渤海辽东湾为例

基于环境减灾卫星(HJ-1)CCD数据,对比分析了CCD数据4个波段的不同地物波谱特征,构建了海冰遥感信息提取指数(SII),并将该指数作为一个特征参量与CCD数据的其他4个波段进行支持向量机分类,提取了2012/2013年海冰发展关键期的海冰时空变化信息,在此基础上,结合气象数据分析了2012/2013年冬季渤海辽东湾海冰灾害的时空分布特征。结果表明:海冰的冻结、融化、增长和减弱与冬季气候时空变化特征有密切关系;HJ-1CCD数据能有效提取海冰信息,是海冰监测的一种有效的数据源;基于SII指数的支持向量机遥感图像海冰分类方法对海冰的识别具有较高的精度,能够为海冰监测提供新的技术支撑。     

AIRS遥感观察三峡库区甲烷浓度变化特征

本文采用AIRS仪器遥感观察获得的2003至2010年CH4产品L3数据的月平均结果．分析了三峡库区CH4浓度的时空变化特征。将空间分辨率为1°×1°的CH4数据产品联合成20X20，选取三峡库区周边12个网格点。结果表明2003至2010年三峡库区周边区域CH4浓度有明显的季节变化．未发现显著的年变化。不同地区cH4浓度与平均浓度的偏差均在仪器测量误差范围以内。未发现不同地区CH4浓度分布和变化规律有明显的差异。     

基于时空XGBoost的中国区域PM2.5浓度遥感反演

为了提高PM_2.5估算精度,获得连续的PM_2.5浓度空间分布,本文提出了一种时空XGBoost模型（STXGB）.STXGB模型引入克里金法,将地理信息和时间信息融合到XGBoost算法体系中,通过集成遥感数据、气象数据和地理信息数据建立了基于STXGB模型的PM_2.5质量浓度空间估算方法.最后,以2019年中国区域PM_2.5质量浓度月数据为例,采用基于样本、站点和时间的十折交叉验证法,评估了STXGB模型的性能,并与BP神经网络（BPNN）、随机森林（RF）、XGBoost、反距离加权XGBoost （XGBIDW）模型结果进行对比.结果表明,STXGB模型的预测精度优于其它模型,其中,STXGB模型验证的决定系数为0.92,均方根误差为6.51 μg·m^-3,平均预测误差为4.26 μg·m^-3,利用该模型生成的中国区域PM_2.5浓度空间分布更为合理.     

中国环保重点城市API指数的时空模态区域分异

从区域空气污染监测、分析、预报研究与综合管理需求出发,利用经验正交函数EOF方法,将全国47个环保重点城市2004年7月1日～2006年6月30日2年逐日API指数(Air Pollution Index)时空分布资料分解为模态特征向量和时间系数,并对模态间差异性进行了Morlet小波分析,研究其频谱差异.在此基础上,建立了全国环保重点城市API指数时空模态区域分异体系.结果表明:以API指数作为评价指标,中国主要城市空气污染存在明显的区域分异,全国47个重点城市可分为10个区域,分别代表不同的污染时空模态.EOF及Morlet小波方法将全国47个环保重点城市API指数的时空分布清晰地表达出来,为空气污染区域分异研究提供了新的方法与思路.由于城市空间分布稀疏,难以涵盖全国所有城市的空气污染信息,因此,区域划分体系合理性有待进一步验证.     

滁州市震害预测项目中地图数据处理方法研究

本文以滁州市震害预测项目为例,介绍了将DWG格式数据转换成SHAPE格式数据的方法和整个数据处理流程。总结了在数据处理过程中摸索出的数据错误检查和修改方法。     

利用SAGE Ⅱ卫星资料分析青藏高原上空臭氧垂直廓线

利用1985-2002年SAGE Ⅱ卫星资料获取青藏高原地区上空大气臭氧垂直廓线,分析其变化规律.结果表明:①卫星资料与地面臭氧探空资料有很好的一致性;②青藏高原上空大气臭氧垂直廓线存在南北间的差异和季节变化,夏秋季臭氧廓线极大值出现的位置比冬春季高出1～2 km(高原南部)和2～3 km(高原北部);③臭氧数浓度在10～20 km的高度存在明显季节和南北区域差异;④与同纬度其他地区的平均值相比,夏季(6-9月)臭氧低值主要出现在15～20 km的高原对流层顶附近,最低值出现在18 km附近,而冬季这种差异相对较小.      

利用地面观测资料和AIRS卫星资料评估MACC再分析臭氧数据中国地区的适用性

用10 a(2003～2012年)的MACC(monitoring atmospheric composition and climate)再分析臭氧资料与同期中国大陆6个地面观测站的臭氧数据,以及AIRS(atmospheric infrared sounder)卫星资料反演的大气臭氧数据进行对比分析.结果表明,MACC臭氧柱浓度与所有地面站臭氧柱浓度相对偏差基本控制在17%之内,相关系数在0. 79～0. 97之间,MACC臭氧柱浓度与地面站臭氧柱浓度具有很好的一致性.对于多年平均臭氧柱浓度空间分布,MACC再分析与AIRS卫星反演臭氧柱浓度的相对偏差在-3%～5%之间,MACC臭氧柱浓度相比AIRS柱浓度在青藏高原、南部沿海地区偏高,在东北地区偏低.各季节空间变化,MACC臭氧柱浓度与AIRS基本一致.在瓦里关站,MACC近地面臭氧与地面观测臭氧浓度月平均变化趋势存在一致性. MACC再分析近地面臭氧数据可以反映春季、夏季和秋季地面臭氧浓度的变化趋势,但冬季MACC近地层臭氧资料出现了较大的偏差.     

兰州地区大气臭氧时空变化及影响因素研究

本文采用OMI臭氧遥感数据,结合甲醛垂直柱浓度、气象数据以及经济数据,分析了2005~2015年兰州地区臭氧柱浓度时空变化格局,并探索了影响臭氧的新气象因子,总结达到臭氧污染的日照、气压等气象条件,确定影响臭氧柱浓度的主要人为源并确定其限域。结果表明:1)2005~2015年夏季柱浓度值最高,冬季、秋季次之,春季最低;夏季波动幅度最大,其余三季波动幅度较小且平稳。2)11年中,臭氧柱浓度具有较大的波动。2005年至2010年快速增长到最高值331.997 DU。2010年之后,臭氧柱浓度缓慢下降,2014年起有回升趋势。3)OMI遥感数据具有较高的可靠性,并根据AQI的线性关系划分了臭氧柱浓度的污染等级。结果指示了11年大气臭氧空间变化,2005~2009年5年间研究区全区空气质量一直处于良,2010年全区轻度污染,后两年污染逐渐减弱,2013~2015年全区恢复至良。4)根据兰州发展的趋势以及周边城市的关系,划分了兰州经济圈及功能区,并结合臭氧柱浓度空间分布图得出臭氧污染与经济特征的密切关系。5)正弦模型拟合后臭氧柱浓度变化趋势呈不明显的周期性,说明臭氧的人为来源贡献较大。6)创新探索影响臭氧污染的新气象因子(日照、气压等参数),并确定其重要人为源限域。     

Ozone sensitivity analysis with the MM5-CMAQ modeling system for Shanghai

Ozone has become one of the most important air pollution issues around the world. This article applied both O3/(NOy-NOx) and H2O2/HNO3 indicators to analyze the ozone sensitivity in urban and rural areas of Shanghai, with implementation of the MM5-CMAQ modeling system in July, 2007. The meteorological parameters were obtained by using the MM5 model. A regional emission inventory with spatial and temporal allocation based on the statistical data has been developed to provide input emission data to the MM5-CMAQ modeling system. Results showed that the ozone concentrations in Shanghai show clear regional differences. The ozone concentration in rural areas was much higher than that in the urban area. Two indicators showed that ozone was more sensitive to VOCs in urban areas, while it tended to be NOx sensitive in rural areas of Shanghai.     

气象因素和前体物对中国东部O3浓度分布的影响

采用重心模型、空间自相关分析和地理探测器,研究了2016年中国东部O₃浓度的时空变化规律,揭示了气象因素和前体物对中国东部O₃浓度空间分布格局及其演变的影响.结果表明：（1）O₃浓度变化可分为3个阶段：1~3月为低值上升阶段、4~9月为高值波动阶段、10~12月为低值下降阶段,O₃污染主要发生在高值波动阶段,超标天数占全年的96.0%.（2）气象因素是影响O₃年均浓度空间分布格局的主导因素,受降水、相对湿度南高北低和日照时数北高南低的影响,O₃年均浓度总体呈北高南低的态势;前体物对O₃年均浓度分布也有显著影响,是城市群核心城市形成局部O₃污染中心的原因.（3）O₃月均浓度分布格局经历了由北高南低到南高北低的演变过程,1~6月O₃浓度总体重心和高值重心向北迁移,6月达到最北,北高南低的特征最强,环渤海地区成为O₃污染最严重的区域;7~12月,O₃浓度总体重心和高值重心向南迁移,12月达到最南,O₃浓度分布格局演变为南高北低.3~9月雨季期间,O₃浓度分布主要受降水和相对湿度的影响,其余时间主要受气温的影响.（4）前体物对O₃浓度分布的影响主要通过气象条件实现,气温越高,光化学反应越强,前体物的正向影响力越大;气温越低,光化学反应越弱,NO_x、CO、SO₂等化学性质活跃的前体物对O₃可能起消耗作用.     

我国典型钢铁工业城市夏季臭氧污染来源解析研究

邯郸与其周边城市相比,臭氧(O3)污染最为严重.基于观测数据分析夏季邯郸O3浓度的时空特征,结果显示:观测期间邯郸O3超标天数比率为86.7％,各区县O3浓度分布存在差异,高温、低湿和偏南贴地气团传输是此次O3连续污染的主要成因.继而,以CAMx-OSAT模型模拟方法进行O3来源解析,溯源分析显示:邯郸O3污染具有明显...     

中国臭氧污染的空间分布和健康效应

基于2017年全国1365个监测站点的实时监测数据，运用空间数据统计模型揭示近地面臭氧（O₃）污染的时空分布格局，并利用BenMap工具在10km×10km空间网格尺度上估计O₃污染的健康损失和健康经济价值.结果表明，O₃浓度具有较强的季节性变化，呈倒"V"型变化趋势，在空间分布上呈现明显的集聚性，即高值或低值区域集中分布，具有较强的空间正相关性；通过O₃暴露系数模拟人群室内、室外O₃暴露情况，在统计意义上估计得到2017年O₃污染共计造成我国全因早逝人数98473例（95%置信区间：53419~143292），其中心血管疾病早逝风险约占45%，以不同学者估算得到的单位统计生命价值为基础，估计得到的健康经济损失在197~978亿元之间，约占2017年全国GDP的0.05%~0.26%.     

兰州市CMAQ近地面臭氧模拟结果的订正方法——基于机器学习方法

为能更加准确地模拟出兰州市近地面臭氧浓度,在CMAQ （社区多尺度空气质量建模系统）的基础上,利用机器学习方法中的XGBoost （极限梯度提升）模型及LSTM （长短期记忆）神经网络模型建立近地面臭氧模拟结果的订正模型,并以两种方法为基础,利用误差变权倒数组合方法构建LSTM-XGBoost组合模型,以期进一步提高订正效果.本文选取兰州市4个国控站点（兰炼宾馆,铁路设计院,榆中校区,生物制品所）2019年7、8月环境空气质量监测数据及兰州市气象站同期气象数据,对CMAQ模拟的同时段兰州市近地面臭氧浓度进行订正.结果表明,CMAQ能够模拟出兰州市近地面臭氧浓度的空间及时间分布特征,但整体上对浓度有所低估.利用上述方法构建的订正模型中,LSTM-XGBoost组合模型的订正效果最好,臭氧相关性由CMAQ模拟的0.61~0.76提升至0.89~0.95,臭氧8h平均相关性由0.65~0.79提升至0.81~0.88,臭氧RMSE由44.83~70.17mg/m³提升至15.21~26.53mg/m³,臭氧8h平均RMSE由40.07~67.57mg/m³提升至14.24~28.54mg/m³.该研究表明利用机器学习方法对CMAQ模拟结果订正可行,可以改善环境空气质量模式模拟结果.     

2020年中国大气臭氧对慢性阻塞性肺病死亡影响的疾病负担分析和健康经济学评价

大气臭氧暴露对人群慢性阻塞性肺病(chronic obstructive pulmonary disease, COPD)的影响不断加剧.为评价大气臭氧暴露对COPD的不良影响,量化与大气臭氧暴露相关的COPD死亡负担以及相应的健康经济损失,本研究收集了2020年我国31个省(自治区、直辖市)臭氧浓度高峰季(4—9月)数据、社会经济及人口数据,基于已有研究中确立的大气臭氧暴露与COPD死亡的暴露-反应关系,以世界卫生组织2021年提出的臭氧浓度高峰季平均值(60μg/m³)为参考,分别估算我国大气臭氧暴露的COPD归因死亡人数和经济损失.结果表明：(1) 2020年我国大气臭氧暴露的COPD总死亡风险比为1.12[95%CI (95%置信区间)为1.00～1.21].(2) 2020年我国大气臭氧暴露的COPD归因死亡人数为10.12×10⁴人(95%CI为0.00～17.49×10⁴人).(3) 2020年我国大气臭氧暴露造成的COPD的健康经济损失为2 131×10⁸元,占GDP的0.21%.研...