基于OMI数据的四川盆地对流层甲醛时空分布特征

基于OMI卫星遥感反演的对流层甲醛柱浓度资料,对2005—2016年四川盆地对流层甲醛柱浓度的时空分布特征及其影响因素进行了分析.结果表明,12年间甲醛柱浓度年际变化总体呈上升趋势,年均增长率为1.17%.12年间甲醛柱浓度具有波动性,年均最低值和年均最高值分别出现于2005年和2012年.2005—2008年四川盆地甲醛柱浓度相对较低;2011年对流层甲醛柱浓度达到最大且高值区范围最大,2012年后浓度逐渐降低.四川盆地甲醛柱浓度季节变化表现为夏季春季秋季冬季.一年之中,月均甲醛柱浓度最小值基本出现在每年的11—12月,最大值则出现在6—8月.甲醛柱浓度空间分布的高值区主要分布在盆地内西南部的成都平原地区,低值区则多处于人为源排放较低的重庆东北部山区.能源消耗、生产总值及机动车保有量与对流层甲醛柱浓度具有显著的正相关关系.工业源、居民源和交通源排放对甲醛柱浓度具有重要贡献.四川盆地独特的地形及区域内风场对甲醛的扩散也有重要影响.     

基于OMI数据研究中国对流层甲醛时空分布特征及变化趋势

利用OMI卫星遥感反演的甲醛柱浓度数据,结合MEGAN模式和MEIC排放清单研究了2005—2016年中国对流层甲醛柱浓度的时空特征和长期变化趋势,以及甲醛柱浓度的季节差异与排放源和地面风场的关系.结果表明,中国对流层甲醛柱浓度呈西低东高的空间分布特征,且高值区域主要分布在华北平原、长江三角洲、珠江三角洲及四川盆地等人为源排放较高的中东部地区.中国甲醛柱浓度存在明显的季节差异,表现为夏季秋季春季冬季.天然源VOCs和人为源VOCs排放均对甲醛柱浓度季节变化具有重要影响,光化学反应与气象条件在其中所起到的作用也不可忽略.生物源排放变化对甲醛年际变化趋势的影响不显著,中国东部地区甲醛柱浓度呈上升趋势主要是由于气候变率和人为因素的共同影响所致.     

宁波人为源VOC清单及重点工业行业贡献分析

宁波是我国华东地区的重要工业城市,也是长江三角洲南翼的经济中心.近年来,宁波工业活动的VOC排放及其对空气质量和人体健康的不利影响越来越受到关注.通过收集宁波市各类VOC人为源的活动水平数据,采用"自下而上"的估算方法,建立了宁波地区2010年人为源VOC的排放清单,并进一步分析了宁波市排放VOC的重点工业行业及其贡献大小.研究结果表明,宁波市2010年人为源的VOC排放总量为17.6万t,其中工业源、机动车排放源和居民源是宁波市人为排放VOC的主要来源,分别占总排放量的62.0%、17.2%和15.5%.而在工业源中,合成材料制造业、精炼石油产品制造业是宁波市两个重点VOC排放工业行业,其排放量分别占宁波VOC总量的18.6%和13.1%,反映出石油化工企业对宁波市VOC排放的影响程度.     

辽宁省近12年对流层甲醛柱浓度时空变化及其影响因素

基于OMI遥感反演的对流层甲醛柱浓度资料,研究了辽宁省2005—2016年对流层甲醛柱浓度的时空分布特征,并分析了对流层甲醛柱浓度的主要影响因素.结果表明:近12年辽宁省对流层甲醛柱浓度整体上波动较大,2005—2013年逐渐增大,平均增速为0.74×1015molec·cm-2,空间分布上整体表现为低值区主要分布在辽西山地丘陵地区,高值区分布在沈阳以东大部分地区,浓度在12×1015~13×1015molec·cm-2之间;2005—2008年辽宁省甲醛污染相对较轻,对流层甲醛柱浓度整体多在3级水平以下;2009—2013年之间,对流层甲醛柱浓度的3级分布区域逐渐缩小,4级分布区域不断扩大,并在2010年出现5级水平污染区域且于2013年达到最大.春季各个区域对流层甲醛柱浓度相对于其它季节较低,夏季各个地区对流层甲醛柱浓度值整体上高于其它季节,以4级及5级水平污染为主,秋、冬季各个区域的对流层甲醛柱浓度值分布居于春、夏两季之间.辽宁省对流层甲醛柱浓度的月变化特征大致符合正弦曲线分布特征,即对流层甲醛柱浓度自1月不断上升,于6月达到峰值后又不断下降.能源消耗及工业生产与大气中甲醛的浓度的变化息息相关,人口数量及生产总值与对流层甲醛柱浓度也具有显著的正相关关系.高温利于甲醛的扩散和挥发,辽宁省独特的地形地理位置对甲醛的扩散与传播产生影响.     

我国人为源挥发性有机物排放清单的建立

以2000 年为基准年,使用排放因子法估算了75 种人为源挥发性有机物(VOC)的年排放量,建立了我国VOC 人为源的县级排放清单.研究表明,我国2000 年VOC 的排放总量为8273Gg,其中流动源排放2710Gg、溶剂使用排放2150Gg、固定燃烧源排放1600Gg、工艺过程排放1190Gg、石油精炼及运储排放量为498Gg、混杂源125Gg.排放量最高的5 个省依次为广东、山东、江苏、河北、河南.     

基于卫星遥感的湖南省甲醛时空分布及影响因素分析

利用OMI遥感的甲醛逐日数据、MODIS传感器监测的NDVI数据以及湖南省能源消耗和氮氧化物排放量数据,对2009～2017年湖南省对流层大气中甲醛柱浓度时空变化特征及其影响因素进行了探究。结果表明：湖南省甲醛柱浓度总体空间分布具有西部山区低、北部洞庭湖平原和南部南岭地区高的特征;近九年湖南省甲醛柱浓度时间分布呈先增加后减小的趋势,最高值出现在2012年,最低值出现在2017年;年内甲醛柱浓度值夏季最高,秋季、春季次之,冬季最低,最低值出现在12月,最高值出现于9月;影响因素中地形与风向因素对甲醛柱浓度的空间分布有一定的影响,甲醛柱浓度与温度的相关性较高,降水次之,植被对甲醛的产生有很大的贡献,能源消耗与氮氧化物排放是湖南省甲醛柱浓度变化的重要人为因素。     

基于实地调研的广东省工业VOC排放清单改进研究

工业源是人为源挥发性有机物(VOC)排放的重要贡献源,然而现有基于统计年鉴数据建立的工业VOC排放清单仍然存在排放源缺失、排放量低估、空间分配精度不足等问题.为了提高清单表征及空间分配的精细度,本文在2014年基于统计年鉴数据建立的广东省工业VOC排放清单的基础上,利用问卷调研方式获取了12000多家工业企业的详细活动水平数据,对工业VOC排放表征与空间分配进行改进,进而建立了基于实地调研和统计年鉴数据相结合的2014年广东省工业VOC排放改进清单.结果表明,改进后广东省工业VOC清单排放量由500927 t增至716470 t,珠三角地区行业VOC排放量增加30%左右,非珠三角地区增加90%左右,其中,炼油及石化行业VOC排放量变化最为明显.改进前清单借助人口密度等空间地理信息为空间分配依据,导致部分VOC排放分配到工业源较少的居民区或市中心;改进后的空间分配优先采用基于经纬度信息的点源分配方法,点源调研数据使得分配后的工业VOC主要集中在工业园区,少数工业VOC排放分配给人类活动有限的偏远农村地区,分配结果更为合理、精细.利用CAMx模型结合实际观测站点监测结果评估此次改进对O_3生成的影响,总体上改进后清单提高了广州、东莞、惠州和茂名等城市的O_3峰值期的模拟浓度,降低了东莞及广州O_3污染时期的模拟偏差,部分被低估的模拟峰值可以提高6～9μg·m~(-3);同时,空间分配的改进也影响了城市间O_3传输模拟.     

基于OMI数据的兰州地区对流层甲醛时空变化研究

基于OMHCHO遥感数据产品,对兰州地区2006—2016年对流层甲醛柱浓度的时空分布进行了分析,并对与其排放相关的因素进行了探讨,结果表明:2006—2016年对流层甲醛柱浓度整体呈上升趋势,其中2006—2011年甲醛柱浓度增加迅速,最大增长率为21.0%,2012—2016年甲醛柱浓度平缓波动上升,11年中年均增长率为5.4%;空间上甲醛柱浓度整体呈现由兰州市区西部及与其相邻的永登县部分区域向周边区域递增的趋势,2006—2011年表现为浓度级的增加和区域的扩大,2012—2015年浓度级及其区域基本不变,2016年在东南部出现高值甲醛柱浓度区;每年的最高值出现在6—8月份,11年中最大的柱浓度值出现在2011年的7月份,最低值基本出现在2—4月份,11年中最低的柱浓度值出现在2006年的2月份;四季对流层甲醛柱浓度水平为:夏季冬季秋季春季;影响因素中气温和风向对大气中甲醛的生成和分布有着促进作用,兰州地区生产总值及各产业增加值,尤其是工业产值和机动车保有量的增加,与甲醛柱浓度升高密切相关,这些人为因素是对流层中甲醛柱浓度变化的主要原因.     

近14年西北地区甲醛柱浓度的时空变化研究

基于臭氧监测仪（OMI）卫星反演数据,对2005~2018年西北4省区域大气甲醛柱浓度数据进行提取及分析,探讨其时空变化特征及影响因素.结果表明：在时间变化上,14a甲醛柱浓度整体呈先上升后下降的波动变化趋势,夏秋季显著高于冬春季,且冬季均值略高于春季.在空间分布上,甲醛柱浓度自西向东、自北向南逐渐升高,高值区集中于陕西和甘肃东南部及青海西南部;低值区集中于宁夏、青海和甘肃的西北部;稳定性呈现出东部分散、西部集聚、差异显著的分布格局.影响甲醛柱浓度变化的因素包括自然和人为因素,自然因素中,甲醛柱浓度受地形影响显著,与风向、气温均呈现显著正相关;人为因素中,甲醛柱浓度与人口密度、地区生产总值、工业废气排放量及建筑房屋竣工面积均表现出正相关关系,与工业废气排放量的相关度最高.大气中甲醛分子与气溶胶粒子二者间呈显著正相关关系,这进一步说明甲醛浓度受到了诸多因素的综合影响,但气溶胶粒子、气温及工业废气的排放是主导因素.     

2005～2013年中国地区对流层二氧化氮分布及变化趋势

利用OMI探测器资料反演的对流层NO2柱浓度,结合REAS东亚地区NOx排放清单,ECMWF地面10m风场数据和中国统计年鉴中相关统计数据,研究了2005~2013年中国地区对流层NO2柱浓度的空间分布和长期变化趋势,NO2柱浓度的季节差异与排放源和地面风场的关系,以及国家政策实施情况与NO2柱浓度的关系.结果表明:中国地区NO2对流层柱浓度的高值区主要分布在华北地区、长江三角洲、珠江三角洲以及四川盆地等人口密集、人类活动频繁的大型城市和地区.NO2对流层柱浓度的变化存在东西部差异,值得注意的是东部在2011年之前基本表现为增加,但在2011年以后表现为下降,且与2011年相比年平均浓度下降了7.1%.工业氮氧化物排放总量的下降是2011年后NO2浓度下降的一个重要原因.西部浓度低于东部,但近9a浓度基本表现为增长.对流层柱浓度存在明显的季节差异,东部地区及大型城市基本表现为冬季高、夏季低.NOx人为排放源的季节差异是NO2浓度季节差异的重要因素之一,同时气象条件的作用不可忽视.     

基于多区域CGE模型的水污染间接经济损失评估——以长江三角洲流域为例

通过构建长江三角洲流域多区域CGE模型,模拟了2011年水污染对长江三角洲流域内部地区（上海、流域内浙江、流域内江苏）造成的间接经济损失.并且构建间接影响系数来反映流域内不同区域和行业受水污染的间接波及程度.研究结果表明：水污染对流域内区域的经济影响差异明显,从GDP绝对值减少量来看,上海GDP损失最大（161.3亿元）,但从GDP百分比变化来看,流域内浙江损失更为显著（2.84%）;上海经济对长江三角洲流域水污染最为敏感,其间接经济损失将是其直接经济损失的3.5倍左右,而流域内江苏、流域内浙江仅为0.92倍和1.98倍.     

土地经济密度的区域差异特征及动态演变格局——基于长江三角洲地区的实证分析

基于长江三角洲地区25个城市的土地经济密度数据,利用泰尔指数、空间自相关等方法对1995-2007年长江三角洲地区土地经济密度的区域差异特征及动态演化格局进行了初步探索。研究表明：①该区域的土地经济密度总体呈不断上升趋势,但是城市间差异明显,其高值点主要集中于沪苏锡常地区;②土地经济密度的总体差异和区间差异呈现波动性缩小趋势,江苏省内部差异和区间差异是总体差异的主要组成部分;③土地经济密度总体上趋于空间集聚,但局部的空间集聚中心从环杭州湾城市转移到苏南地区和上海。可见,高投入、低效率的土地利用方式已不适合长江三角洲地区的发展,未来必须统筹区域土地利用,合理配置土地资源,促进区域合理分工和协调发展。     

基于OMI数据的长三角地区NOx排放清单校验

近年来伴随着我国经济的持续增长,人为源氮氧化物排放居高不下,导致我国区域大气复合污染日趋严重. NO_x排放清单对于大气复合污染研究具有极为重要的意义.为了降低NO_x排放清单的不确定性,基于OMI卫星观测的对流层NO₂柱浓度资料,结合WRF-CMAQ模型系统,对2014年长三角区域NO_x排放清单进行了校验,对于该清单的不确定性进行了初步评估.结果表明,基于长三角地区2014年大气污染物排放清单,利用WRF-CMAQ系统模拟所获得的区域NO₂柱浓度平均值（4.66×1015~10.58×1015 mole/cm2）与OMI卫星数据（3.49×1015~11.47×1015 mole/cm2）较为接近,并且相关性较好（平均R=0.65）,归一化平均偏差（NMB）在-7.71%~33.52%之间,平均偏差（Bias）在0.06~0.28之间,可以在一定程度上说明2014年长三角区域NO_x排放总量基本能够反映区域NO₂污染状况.对比分析了OMI卫星遥感资料与CMAQ模型模拟结果,二者NO₂柱浓度空间分布情况总体一致,然而,苏南、上海和浙北等工业较发达地区OMI卫星NO₂柱浓度低于CMAQ模型模拟值,周边经济欠发达地区OMI卫星数据高于CMAQ模型模拟值,表明空间分布仍有进一步优化的空间.利用近地面卫星观测数据与CMAQ模型模拟结果对比,可得近地层观测ρ（NO₂）高于模拟结果,说明仅仅利用地面观测数据验证模型模拟结果存在一定偏差.研究显示,NO_x排放清单模型模拟结果在总量和时间变化方面与OMI卫星资料一致,在空间分配方面存在一定偏差.      

长江三角洲2014年天然源BVOCs排放、组成及时空分布

基于遥感解译植被,结合WRF气象场模拟,利用MEGAN模型估算了2014年长三角地区天然源VOCs（BVOCs）排放清单,分析其化学组成及时空分布特征.结果表明,2014年长三角江浙沪皖三省一市BVOCs排放总量为188.6万t,其中异戊二烯70.42万t（37.3%）,单萜烯30.3万t（16.1%）,其他VOCs为87.88万t（46.6%）.BVOCs季节变化十分显著,夏季最高,冬季最低;夏季排放占年排放量的60.9%（108.8万t）,冬季仅占3.2%（5.7万t）.受植被覆盖影响,BVOCs排放存在空间分布差异,南高北低,浙江、安徽、江苏和上海市的BVOCs排放量依次为84.2万t（44.6%）、76万t（40.3%）、27.2万t（14.4%）和1.2万t（0.7%）,这主要与植被类型分布有关.     

长江三角洲地区秸秆露天焚烧大气污染物排放清单及其在空气质量模式中的应用

基于长江三角洲江苏、安徽、浙江和上海地区2008年粮食产量的统计年鉴,结合作物谷草比、排放因子等估算了上述地区2008年秸秆焚烧排放污染物清单,重点完善了各县级市污染物排放.结果表明2008年江苏、安徽、浙江和上海地区SO2、NOx、CO、CO2、PM2.5、BC、OC、NH3、CH4、NMVOC的排放总量分别为14.28、86.01、1 744.56、36 893.03、517.54、11.74、114.63、19.93、89.37和208.57 kt.江苏中部和北部、安徽北部地区秸秆露天焚烧污染物排放较多,而江苏南部和浙江地区污染物排放量较少.将建立的秸秆露天焚烧排放污染物清单应用于WRF-CMAQ空气质量模式,结果表明,考虑秸秆焚烧排放源后,对PM10、CO等大气污染物的模拟能力大幅提高,模拟浓度比使用原始排放源分别提高42%和28%,模拟浓度与实测浓度的相关系数分别提高0.25和0.17,模拟值较使用原始排放源更加贴近实测值.     

基于卫星和地面观测的中国典型城市群对流层内臭氧时空变化特征

为了探明近年来中国典型城市群(京津冀城市群、长三角城市群和珠三角城市群)臭氧(O₃)污染的发生规律,利用2005—2020年OMI-MLS (臭氧监测仪-微波临边探测器)对流层O₃柱总量探测数据以及2015—2020年地面O₃浓度监测数据分析我国三大城市群O₃的时空分布特征及其演变趋势,结果表明:①对流层O₃柱总量月峰值和年均值均呈京津冀城市群>长三角城市群>珠三角城市群的特征,京津冀和长三角城市群对流层O₃柱总量均在夏季〔分别为50.0和44.4 DU (dobson unit)〕最高,而珠三角城市群在春季(42.2 DU)最高. ②三大城市群对流层O₃柱总量在空间分布上具有不同的特征,京津冀城市群对流层O₃柱总量呈东南高于西北的特征,长三角城市群对流层O₃柱总量随纬度升高而增大,珠三角城市群对流层O₃柱总量南北局地差异较小;海拔对对流层O₃柱总量的空间分布有一定影响,海拔越高,对流层O₃柱总量越低. ③京津冀、长三角和珠三角城市群对流层O₃柱总量均呈逐年显著升高的趋势,年均增长量分别为0.25、0.28和0.27 DU,其中,京津冀城市群在对流层O₃柱总量较低的秋冬季年均增长(0.29 DU)最快,而长三角和珠三角城市群分别在对流层O₃柱总量最高的夏季和春季增长最快,均为0.39 DU. ④卫星探测的对流层O₃柱总量与地面监测的O₃日最大8 h滑动平均浓度(简称“O₃-8 h浓度”)在京津冀和长三角城市群相关性明显,而在珠三角城市群相关性较差. ⑤O₃-8 h浓度呈京津冀城市群>长三角城市群>珠三角城市群的特征,其中,京津冀城市群O₃-8 h浓度在2018年(110.9 μg/m3)最高,空间上由2016年之前的北高南低转变为南高北低,多数城市O₃污染较重且达标率较低;长三角城市群2017年O₃-8 h浓度(106.7 μg/m3)最高,2016年起O₃-8 h高浓度中心由东北逐渐向西部内陆迁移,沿海城市达标率增加;珠三角城市群O₃污染程度最轻,达标城市较多,但O₃-8 h浓度呈逐年上升趋势,并在2019年达最高值(100.4 μg/m3),且中心城市上升速率远大于外围城市. 研究显示,中国三大城市群对流层O₃柱总量和O₃-8 h浓度的时空分布特征存在显著差异,造成差异的因素也不同.      

长三角城市群CO2排放达峰影响研究

利用柯布-道格拉斯函数,结合新冠肺炎疫情对中国GDP的影响,预测了2025年长三角城市群CO₂排放量,基于历史和未来长三角CO₂排放情况,通过CO₂排放达峰判断方法,对长三角城市群41个城市达峰进行判断。结果表明:上海市,江苏省南京市、苏州市、无锡市、常州市、镇江市,浙江省杭州市、嘉兴市、湖州市、宁波市、温州市,安徽省池州市、黄山市、芜湖市等城市已经具备达峰的条件,建议这些城市在"十四五"期间提出达峰行动方案,探索CO₂排放总量控制制度。     

基于基尼系数方法的长三角区域绿色发展状况均衡性探析

本文采用主成分分析方法,测算了长三角一体化区域经济发展与环境负荷系统综合指数;运用耦合协调模型,对两系统耦合协调度进行了考察;依据耦合协调度,构建了绿色发展能力判别标准,据此对绿色发展状态进行了识别;基于基尼系数方法,对绿色发展状况均衡性进行了探索。结果表明:(1)安徽、浙江、江苏、上海的经济发展指数分别由2005年的0.41、0.41、0.46、0.44跃升至2017年的0.81、0.72、0.85、0.84,环境负荷指数分别由2005年的0.91、0.91、0.90、0.84降至2017年的0.58、0.51、0.55、0.44;(2)研究时段内,安徽、浙江、江苏、上海的耦合协调度均值分别为0.7677、0.7667、0.7688、0.7691,均呈准绿色发展状态;(3)考察时序内,长三角一体化区域绿色发展能力基尼系数均值为0.0129,准绿色发展能力均衡。基于研究结果,提出了提升长三角一体化区域绿色发展能力的政策建议。     

中国机动车排放清单的建立

以中国2002年各省统计年鉴中关于机动车及道路信息的数据为基础,并根据COPERTⅢ模型计算出的2002年中国各省区各种机动车类型在城区、郊区和高速公路3种行驶工况下的排放因子,应用GIS技术建立了40km×40km的高空间分辨率的中国机动车排放源清单.结果表明,2002年中国机动车排放CO、NO_x、NMVOC和PM₁₀的排放总量分别为2 815×10⁴、305×10⁴、461×10⁴和111×10⁴t,主要来源于摩托车和汽油小客车的排放.污染物排放量的空间分布显示出其排放集中于经济发达地区,10.8%、2.2%、9.7%和5.3%的国土面积分别排放了84%的CO、55%的NMVOC、48%的NO_x和48%的颗粒物,并呈现出东部高于西部、沿海高于内地的趋势,其中长江三角洲、珠江三角洲和京津地区的排放相对较强.     

中国PM2.5跨区域传输特征数值模拟研究

基于CAMx空气质量模型的颗粒物来源追踪技术(PSAT)定量模拟了全国PM2.5及其化学组分的跨区域输送规律,建立了全国31个省市(源)向333个地级城市(受体)的PM2.5及其化学组分传输矩阵.基于此传输矩阵,从区域、省、城市3个空间尺度解析了PM2.5及其主要组分,包括一次PM2.5、硫酸盐、硝酸盐和铵盐的空间来源.结果表明,跨区域传输对重点区域、省及京津冀典型城市的PM2.5污染均有显著贡献,其中京津冀、长江三角洲、珠江三角洲区域及成渝城市群PM2.5年均浓度受区域外省市的贡献分别达到22%、37%、28%、14%;海南、上海、江苏、浙江、吉林、江西等省PM2.5年均浓度受省外源贡献超过45%;北京、天津、石家庄PM2.5年均浓度受省外源影响分别达到37%、42%、33%.