广东省雾霾天气能见度的时空特征分析Ⅰ:季节变化

雾霾已经成为一种新的气象及环境灾害性现象,分析雾霾天气下低能见度的时空分布特征,对掌握雾霾的发生规律和减灾预报具有重要意义。文章利用1980—2003年广东省沿海地区26个地面气象观测站23年的气象观测资料,分析了广东省雾霾天气下能见度的时空分布特征。分析结果发现,1980—2003年广东地区雾霾天气下能见度的季节变化规律与雾天气时能见度的季节变化规律大体一致,即广东地区低能见度天气主要受雾天气的影响;另一方面,雾、霾天气时能见度的季节变化规律有很大不同,雾天气时能见度观测值在冬、春两季相对较高,最低值出现在3月份,最高值出现在9月份,其年变化表现为峰—谷型、稳定型和不规则波动型三种变化;霾天气时能见度的值在秋、冬两季相对较高,最低值出现在6月份,而且在5、6、7三个月中能见度值都很低;受广东沿海地形特征影响,雾天能见度的空间分布从西到东呈低—高—低—高的波列状分布,而霾天气时能见度的空间分布则没有明显的区域差异。     

北京地区灰霾污染特征

灰霾天气能见度较低,除影响人们日常生产活动和交通运输外,空气中携带的有毒有害细粒子严重危害人们的生命健康。近几年,北京市加大治霾力度,虽取得一定成绩,但灰霾天气仍然频发。为进一步更好地治理北京灰霾,为制定政策提供依据,须了解北京地区灰霾污染特征,因此,对北京市2013年6月到2014年5月的气象观测数据和PM2.5质量浓度进行了统计分析。文章统计了不同强度灰霾的分布,分析了PM2.5质量浓度与能见度的相关关系,在此基础上,研究了PM2.5质量浓度影响能见度变化程度的分界点。研究结果表明:研究期间,北京地区出现灰霾时总计4 572 h,发生频率为56.2%,灰霾日总计233 d,频率为64.4%,呈冬季春季夏季秋季;湿霾最易发生在夏季,干霾最易发生在冬季,分别占当季灰霾时的17.6%和59.0%;全年不同强度霾发生小时数呈现轻微霾重度霾轻度霾中度霾,其中,轻微霾时数1 625 h,重度霾1 163 h,轻度霾1 101 h,中度霾683 h;研究期间PM2.5质量浓度呈夏季低冬季高的显著变化趋势,PM2.5日均质量浓度达一级空气质量标准59 d,达二级标准159 d,达标率分别为17.7%和47.74%;PM2.5小时质量浓度与能见度呈负相关性较高的幂函数关系(置信度取99%,P0.01),无高湿条件影响下,空气中细颗粒物对能见度的影响更为直接;北京地区在改善能见度的过程中,通过降低1μg·m-3的PM2.5,使能见度改善大于或远大于1 km的概率仅为18.9%,而在50.4%的时段内仅能使能见度的改善小于或远小于0.1 km。     

北京地区灰霾污染特征

灰霾天气能见度较低,除影响人们日常生产活动和交通运输外,空气中携带的有毒有害细粒子严重危害人们的生命健康。近几年,北京市加大治霾力度,虽取得一定成绩,但灰霾天气仍然频发。为进一步更好地治理北京灰霾,为制定政策提供依据,须了解北京地区灰霾污染特征,因此,对北京市2013年6月到2014年5月的气象观测数据和PM2.5质量浓度进行了统计分析。文章统计了不同强度灰霾的分布,分析了PM2.5质量浓度与能见度的相关关系,在此基础上,研究了PM2.5质量浓度影响能见度变化程度的分界点。研究结果表明：研究期间,北京地区出现灰霾时总计4572 h,发生频率为56.2%,灰霾日总计233 d,频率为64.4%,呈冬季〉春季〉夏季〉秋季;湿霾最易发生在夏季,干霾最易发生在冬季,分别占当季灰霾时的17.6%和59.0%;全年不同强度霾发生小时数呈现轻微霾〉重度霾〉轻度霾〉中度霾,其中,轻微霾时数1625 h,重度霾1163 h,轻度霾1101 h,中度霾683 h;研究期间PM2.5质量浓度呈夏季低冬季高的显著变化趋势,PM2.5日均质量浓度达一级空气质量标准59 d,达二级标准159 d,达标率分别为17.7%和47.74%;PM2.5小时质量浓度与能见度呈负相关性较高的幂函数关系（置信度取99%,P〈0.01）,无高湿条件影响下,空气中细颗粒物对能见度的影响更为直接;北京地区在改善能见度的过程中,通过降低1μg·m-3的PM2.5,使能见度改善大于或远大于1 km的概率仅为18.9%,而在50.4%的时段内仅能使能见度的改善小于或远小于0.1 km。     

成都市空气质量指数与雾霾的关系研究

统计分析成都市空气质量指数(AQI)日数据与6项指标小时浓度数据,结合大气能见度与相对湿度日数据,采用非线性拟合等方法对成都市AQI与雾霾天气的关系进行研究,并分别分析能见度与相对湿度、AQI之间的线性和非线性关系。结果表明,成都市现阶段AQI和颗粒物污染密切相关,2013年和2014年AQI变化趋势大致相同,4—9月份较低,以良和轻度污染为主,秋冬季大气污染是一年中的高峰期;2014年的逐月AQI普遍较2013年低,一定程度上反映了空气质量的改善。2013年和2014年平均大气能见度变化趋势也大致相同,均表现为春夏较好,而秋冬较差,秋冬季是雾霾多发的季节;随着相对湿度的逐渐增加,大气能见度与AQI的非线性相关系数逐渐升高,具有较好的相关性;在不同的空气质量等级下,相对湿度与能见度的非线性相关系数R_N普遍高于线性相关系数R_L。本研究所得出的AQI与雾霾的非线性模型在判别霾日程度上准确度一般,而在判别雾日方面准确度极高,全年平均准确率达到98%以上,尤其在春季表现得更为明显,拟合值和观测结果吻合度达到100%。同时,该模型在判别霾日或非霾日方面较准确,尤其在雾霾多发的秋冬季节,非霾日的准确度最高分别可达89.44%和92.78%,霾日的准确度最高分别可达88.89%和85%。在季节判断上,分季度模型比全年模型更加准确。     

珠三角地区典型浓雾和灰霾天气过程气象条件对比研究

为深入探究雾、霾天气发生发展过程中气象要素特征的差异,提升环境天气预报预警业务水平,选取2017年3月10-12日和2016年3月29日-4月3日分别出现在珠三角地区的典型浓雾、灰霾天气过程,基于国家自动气象站资料、广州番禺大气成分站数据以及NCEP/NCAR再分析数据,通过相关分析和天气学分析,从环流形势、地面气象要素特征和边界层特征等方面对两次过程进行对比研究。结果表明,(1)浓雾、灰霾个例中均具有较为稳定的环流背景场,高层(500hPa)为纬向平直西风环流,地面受均压场控制,等压线稀疏,稳定的高低层环流配置极有利于雾、霾天气过程的出现和维持,伴随环流形势调整,雾、霾消散。(2)雾、霾过程能见度均与相对湿度呈负相关,与风速、气温呈正相关。灰霾过程能见度与各气象要素的相关性整体高于浓雾过程,且灰霾过程中湿度和能见度的相关系数最大,其次是风速和气温;相对湿度和风速大小是影响浓雾天气的重要气象条件,相对湿度的减小是浓雾天气消散的主要原因,风速增大和降水是灰霾天气消散的主要气象条件。(3)边界层特征分析表明,浓雾天气低层有一个较浅薄的小风速层(1 000-950 h Pa),而灰霾天气存在一个深厚的小风层,小风层厚度从近地面上升至850 hPa左右,两次过程在低层均为一致下沉运动。低层风速增大、出现上升气流,是雾、霾天气开始消散的重要信号。从热力条件来看,两次过程均存在逆温层,浓雾过程逆温层出现在50 hPa附近,灰霾过程逆温层出现在近地面附近,浓雾过程对湿度条件的要求较灰霾天气更高。     

天津城区秋冬季黑碳气溶胶观测与分析

利用天津大气边界层观测站2010年9月—2011年1月黑碳气溶胶、PM2.5质量浓度、大气能见度及常规气象观测数据,研究天津城区秋冬季黑碳气溶胶污染特征.结果表明,天津秋冬季黑碳气溶胶质量浓度均值7.24μg.m-3和6.46μg.m-3,分别占PM2.5质量的9.42%和7.98%,其吸收作用分别贡献大气消光的17.2%和17.6%;采用最大频数浓度法计算黑碳浓度本底值为2.50μg.m-3;黑碳浓度的日变化特征与天气过程有关,雾和霾天气下黑碳浓度较高,降水利于清除黑碳污染,秋季高浓度黑碳除局地源污染外,可能还与河北、山西、天津等地燃烧秸秆有关.     

云贵高原1961-2006年大气能见度和消光因素变化趋势及原因

根据云贵高原203个气象台站1961—2006年大气能见度、降水、相对湿度、风速和天气现象等观测资料,采用倾向率方法对能见度和大气消光系数的变化趋势进行了分析。还应用Mann-Kendall方法对19km能见度、霾日数和消光系数的多年变化进行了气候突变检验。结果表明,有84.2%台站出现了能见度减少趋势。减少最多为-11km·10a-1,最少为-1km·10a-1。减少的平均气候倾向率在1961—1979年为0.96km·10a-1,1980—2006年为1.6km·10a-1,高原平均能见度从60年代的约34km下降到目前的约27km。另一方面,有15.8%台站能见度有增加趋势,且多集中在人类活动较为稀少的高海拔山区。有71%的台站19km能见度频率出现减少的趋势,平均倾向率为-2%·10a-1,主要出现在高原东部和中部人口和工业稠密区。该地区同时也出现霾日增加的现象。Mann-Kendall检测结果表明,19km能见度频率减少和霾日数增加现象出现突变的时间相同。年平均消光系数发生突变的时间稍推后。认为能见度下降、消光因素增加的原因与人为排放污染物浓度增加有密切关系。     

云贵高原1961—2006年大气能见度和消光因素变化趋势及原因

根据云贵高原203个气象台站1961—2006年大气能见度、降水、相对湿度、风速和天气现象等观测资料,采用倾向率方法对能见度和大气消光系数的变化趋势进行了分析。还应用Mann-Kendall方法对19km能见度、霾日数和消光系数的多年变化进行了气候突变检验。结果表明,有84.2%台站出现了能见度减少趋势。减少最多为-11km·10a-1,最少为-1km·10a-1。减少的平均气候倾向率在1961—1979年为0.96km·10a-1,1980—2006年为1.6km·10a-1,高原平均能见度从60年代的约34km下降到目前的约27km。另一方面,有15.8%台站能见度有增加趋势,且多集中在人类活动较为稀少的高海拔山区。有71%的台站19km能见度频率出现减少的趋势,平均倾向率为-2%·10a-1,主要出现在高原东部和中部人口和工业稠密区。该地区同时也出现霾日增加的现象。Mann-Kendall检测结果表明,19km能见度频率减少和霾日数增加现象出现突变的时间相同。年平均消光系数发生突变的时间稍推后。认为能见度下降、消光因素增加的原因与人为排放污染物浓度增加有密切关系。     

上海市大气污染物时空分布及其相关性因子分析

利用2016—2020年上海市PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、O_3的质量浓度和温度、相对湿度、平均风速、水平能见度气象条件,分析了上海市PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、O_3污染物的时间变化趋势。同时,利用多元线性回归模型及BP神经网络建立污染物与气象因素之间的相关关系,对其质量浓度进行预测,分析对比不同模型的预测结果。研究表明:2016—2020年上海市大气污染物质量浓度随时间变化整体呈现下降趋势;污染物质量浓度季节性差异显著,PM_(2.5)及PM_(10)质量浓度呈现"冬高夏低",而O_3质量浓度呈现"冬低夏高";可吸入颗粒物质量浓度(PM_(2.5)、PM_(10))与SO_2、NO_2质量浓度,O_3质量浓度与NO_2的质量浓度之间存在显著相关性;多元线性回归分析表明相对湿度、平均风速及水平能见度3个气象因素对上海市PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度产生显著影响;温度、相对湿度、平均风速及水平能见度4个气象因素对上海市O_3质量浓度产生显著影响;多元线性回归分析表明上海市PM_(10)质量浓度与温度之间显著性水平为0.303,意味着温度对上海市大气PM_(10)质量浓度并没有产生显著影响;PM_(10)质量浓度随相对湿度的增加、平均气压及水平能见度的增大而减小;O_3质量浓度则与温度和平均风速呈正相关,与相对湿度和水平能见度呈负相关。相比多元线性回归,BP神经网络在预测上海市气象污染物质量浓度表现出强大的泛化能力,PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2与O_3的真实值与预测值相关系数(r~2)分别为98.6%,97.4%,97.6%和98.3%。     

兰州市大气相对湿度与PM_(10)浓度和大气能见度的相关性分析

将相对湿度RH与PM_(10)浓度、大气能见度间的关系进行深入分析的研究目前还相对较少。利用兰州2002-2012年的环境气象资料,对相对湿度RH、PM_(10)浓度与能见度之间的对应关系进行统计分析,以揭示RH与PM_(10)浓度和大气能见度之间的直观联系,加深对灰霾形成过程的认识。将RH以5%的间隔进行划分,结果表明:各区间ρ(PM_(10))平均值与RH平均值呈显著线性负相关,R(相关系数)达0.940;高颗粒物浓度更多地出现于低湿天气条件下,但高湿度非降雨天气条件下颗粒物容易积聚。随着RH增大,大气能见度随ρ(PM_(10))变化率的绝对值增大;RH在75%以上时,增加相同的ρ(PM_(10))所导致的大气能见度下降量是RH在40%~45%时的2倍以上;RH 45%~60%,大气能见度可较好地反映ρ(PM_(10))的变化,而RH大于60%时,大气能见度的降低主要反映ρ(PM_(10))含水量的快速增加而并非指示ρ(PM_(10))的增加。在分析无降水天气过程时发现,当RH在80%~90%之间时PM_(10)的平均值明显下降,二者不呈负相关。可能的原因是这种高湿度天气通常出现在夏秋季节,一方面污染物排放强度较低,另一方面大气稳定度低,逆温层厚度比较稀薄,静风频率出现的概率比较低,风速相对于冬春季节较大(平均风速大于1.5 m·s~(-1)),污染物易扩散。大气能见度与同期地面气象条件和主要污染物浓度的相关性比较表明,相对湿度、PM_(10)是影响能见度的主要因子,兰州能见度变化对PM_(10)比较敏感。PM_(10)对能见度的影响以冬季最为明显,秋季次之,夏季最弱。兰州由于特殊的河谷盆地地形,复杂的气象条件使得兰州地区大气相对湿度与PM_(10)浓度和大气能见度的关系与国内其他地区存在较大的差异。     

辽宁中部地区灰霾天气气候环境特征

利用的1961—2007年辽宁中部地区6个城市的地面常规气象资料以及2002—2007年的东亚地面和高空天气形势资料,2005—2007污染监测资料,统计分析了辽宁中部地区气候环境特征对灰霾天气形成的有利形势与不利的地面天气形势,对比颗粒物资料与实况资料分析了灰霾天气常见的天气形势。结果表明：由于特殊的环境特征与气象条件,灰霾易发时期为秋冬春季节。不利于大气扩散易形成灰霾天气的地面天气形势可分为高压类、低压类、均压类。蒙古高压、东北地形槽以及长白山小高压等局地不利的天气形式对灰霾天气产生有重要影响。常见灰霾天气形势为冷高压型、占65%左右,低压槽型、占13.5%,冷锋过境型,冷锋前部型以及长白山小高压等。     

Secondary aerosol formation in winter haze over the Beijing-Tianjin-Hebei Region,China

• Characteristics and interannual variation of aerosol pollution are illustrated. • Mechanisms of secondary aerosol formation in winter haze of North China are reviewed. • Directions in future studies of secondary aerosol formation are provided. Severe haze pollution occurs frequently in the winter over the Beijing-Tianjin-Hebei (BTH) region (China), exerting profound impacts on air quality, visibility, and human health. The Chinese Government has taken strict mitigation actions since 2013 and has achieved a significant reduction in the annual mean PM_2.5 concentration over this region. However, the level of secondary aerosols during heavy haze episodes showed little decrease during this period. During heavy haze episodes, the concentrations of secondary aerosol components, including sulfate, nitrate and secondary organics, in aerosol particles increase sharply, acting as the main contributors to aerosol pollution. To achieve effective control of particle pollution in the BTH region, the precise and complete secondary aerosol formation mechanisms have been investigated, and advances have been made about the mechanisms of gas phase reaction, nucleation and heterogeneous reactions in forming secondary aerosols. This paper reviews the research progress in aerosol chemistry during haze pollution episodes in the BTH region, lays out the challenges in haze formation studies, and provides implications and directions for future research.     

太湖流域典型地区农村生活污水中污染物在表层土壤中的削减特征与测算

原位采集太湖流域典型平原河网地区农户化粪池排污口附近的表层土壤及化粪池出水,人工模拟研究区域典型降雨（夏季30 mm·次-1,冬季5mm·次-1）、气温（夏季27℃,冬季5℃）条件以及排污负荷[TN：（2.35±0.06） g·m^-2 ·d^-1,NH4＋-N：（2.08±0.04）g·m^-2· d^-1,TP：（0.21±0.01）g·m^-2·d^-1,COD：（11.14±0.59）g·m^-2·d^-1],并进行室内模拟土柱试验,测算不同季节（夏季和冬季）、不同天气过程（雨前、雨天和雨后）排污口表层土壤对农村生活污水各类污染物的削减率并探讨其削减规律.结果表明：在季节差异上,雨前、雨天和雨后TN削减率均表现为夏季＜冬季（P＜0.05或P＜0.001）,NH4＋-N削减率则均表现为夏季＞冬季（P＜0.01）;雨前和雨后TP削减率表现为夏季＞冬季（P＜0.001）,COD削减率无显著季节性差异;雨天TP和COD削减率则均表现为夏季＜冬季（P＜0.01或P＜0.001）.在天气过程差异上,夏季土壤TN削减率表现为雨后＞雨前＞雨天（P＜0.01）,夏季TP和COD削减率表现为雨前≈雨后＞雨天（P＞0.05,P＜0.01）,而夏季NH4＋-N,冬季TN、NH4＋-N、TP和COD削减率在不同天气过程之间无显著差异（P＞0.05）.据此划分,夏季雨前、雨天和雨后及冬季TN削减率分别为38.5％、-25.0％、46.0％和50.4％,夏季和冬季NH4＋-N削减率分别为91.5％和85.5％,夏季雨天、夏季其余时间及冬季TP削减率分别为63.3％、93.1％和82.7％,夏季雨天及其余时间COD削减率分别为8.2％和66.2％.     

郑州市环境空气中VOCs的污染特征及健康风险评价

挥发性有机物（VOCs）不但是引发霾和光化学烟雾等环境问题的重要原因,达到一定浓度时还对人类健康造成威胁.为研究中原地区环境空气中VOCs 污染状况,探查VOCs 对人群健康产生的风险,以中原地区核心城市-郑州为代表,于2012年─2013 年间,在郑州市区内布点,以苏玛罐采样/气相色谱-质谱法分析测定了VOCs 的时空分布,并使用健康风险评价四步法进行健康风险评价.郑州市环境空气中VOCs 年均浓度分布特征：以烷烃和芳香烃为主,分别占总量的23.8%和19.5%;年平均质量浓度,芳香烃类为131 μg·m^-3、烷烃类为118 μg·m^-3,酮类为84.3 μg·m^-3、卤代烷烃类为67.8 μg·m-3;单体化合物以丙酮（66.2 μg·m-3）、乙醇（27.5 μ·m-3）、正十-烷（24.4 μg·m-3）和甲苯（17.2 μg·m-3）质量浓度最高,污染程度在国内居于中等水平.VOCs 季均浓度分布特征：夏季高于冬季,但各类化合物在两季的浓度差异较大.VOCs 日均浓度变化特征：烷烃类和芳烃类化合物于10：00 出现浓度峰值,浓度变化趋势与交通量变化具有相关性.健康风险评价结果为：非致癌风险大于1,会对人群健康造成-定的非致癌危害;苯、四氯化碳、1,2-二氯乙烷、1,1,2-三氯乙烷、六氯丁二烯的致癌指数超过EPA 致癌风险值,但未超出OSHA 致癌风险.     

北京西山国家森林公园中空气负离子浓度与气象因子的相关性研究

空气负离子(Negative air ions,NAI)是城市空气质量的重要指标之一,揭示城市森林释放NAI的影响机制,有助于充分利用NAI的净化作用及保健作用,并判断空气质量。利用北京西山国家森林公园2017年9月-2018年8月的NAI和气象数据,深入探究不同季节条件下和典型天气下影响空气负离子浓度(NAIC)的气象因素。结果显示,(1)不同季节条件下,NAI与气象因素相关关系不同。当温度在15℃以上时,NAIC与温度呈负相关;在15℃以下时,NAIC与温度呈正相关。多数情况下,NAIC与湿度呈反比,冬季湿度对NAIC负效应影响最明显(r=-0.503,P<0.01)。春秋冬NAIC与太阳辐射、气压均呈显著正相关关系,而夏季空气负离子与二者呈现负相关关系。(2)典型天气下,城市森林NAIC与晴天相比出现不同程度的差异,且与气象因子的相关性也不同。雨天条件下,NAIC日均值为2134ion·cm^-3,比晴天NAIC高4.56%,主要受温度和降雨量的共同影响;雾霾天与冬季晴天相比,晴天昼间NAIC为2075 ion·cm^-3,雾霾天昼间NAIC为1948 ion·cm^-3,主要受太阳辐射量的影响;大风天气下NAIC峰值比微风天气高5.37%,日均值大于微风天气,主要受气压的影响。     

北京市2012-2013年秋冬季大气颗粒物污染特征分析

大气颗粒物一直是影响我国城市空气质量的重要污染物,2013年1月北京市的严重灰霾污染更是带来了重大的健康危害和经济损失。为了摸清北京市颗粒物污染的特征,本文利用北京市实时发布的颗粒物污染监测数据,选取污染最为严重的2012-2013年秋冬季时段,对颗粒物的达标情况、变化趋势及其与气象因子相关性等方面进行研究。研究结果表明：1）2012年,北京市年均ρ（PM10）为109.0μg.m-3,超过了新国标二级标准限值,日均ρ（PM10）的超标天数为84天,全年超标天数比例为23.0%。2）2012年10月至2013年2月,ρ（PM10）达标天数比例为77.9%,ρ（PM2.5）的达标天数比例为51.9%。各月ρ（PM2.5）的达标天数比例均低于ρ（PM10）,某些月份二者达标天数比例差异很大。3）ρ（PM2.5）与ρ（PM10）的逐小时连续变化趋势基本相同,变化特征为＂快速积累,迅速消散,持续时间不定＂。ρ（PM2.5）与ρ（PM10）平均值24 h的变化呈双峰双谷曲线,颗粒物质量浓度夜间高于白天。4）研究期日均ρ（PM10）和ρ（PM2.5）与日均相对湿度呈显著正相关关系,与平均风速和最大风速呈显著负相关关系,ρ（PM2.5）比ρ（PM10）更易受气象条件变化影响。5）ρ（PM10）和ρ（PM2.5）日均值有着非常显著的线性相关关系。本研究得出的ρ（PM2.5）/ρ（PM10）的均值高于之前北京市及我国其他城市研究得出的数值,严重污染现象是由特殊的气象背景条件与污染物高排放共同导致的。     

城市化对北京霾日数影响统计分析

近年来,随着超大城市/城市群大气灰霾等复合污染加剧,引起人们对区域生态环境与及公共健康问题越来越多的关注。应用北京地区1980—2012年气候资料及同期城市发展统计指标,统计分析了城、郊区间霾日数的变化特征,并在此基础上探讨了北京城市化及局地气候差异对霾日数的影响。分析表明：北京城区霾日数要明显多于郊区,在2007年以前城、郊区站点均有相似的波动增长趋势,但城区站霾日数增加速率（约21 d/10 a）要远大于郊区站（约7.2 d/10 a）;北京各地霾日数与主要城市发展指数之间的相关系数均超过0.001显著性水平,随着城市化而迅速增加的能源消耗和机动车尾气排放是导致北京地区灰霾天气逐渐增多的主要污染源,污染源的不均匀分布是导致城、郊霾日数差异的主要因素。分析还发现,城市化导致的区域气候差异对局地灰霾亦有较明显的影响。伴随着城市化的快速发展,城、郊区气候差异逐渐变大,城市下垫面粗糙度增加导致近地面层风速减小。大城市热岛效应背景下,更容易出现较厚的逆温层,这将阻碍空气垂直方向的对流输送。此外,城区气温持续上升,相对湿度下降,平均风速减小,小风频率增加,也会阻碍空气的水平流通,使得城市排放颗粒污染物的扩散难以扩散,有利于霾日增加。这表明北京地区城市气候效应对区域生态环境具有不可忽视的影响。     

Continuous plankton records: overwintering and annual fluctuations in the abundance of zooplankton

A study of seasonal variations in the pattern of year-to-year changes, for 1948 to 1982, in the abundance of four zooplankton taxa (Pseudocalanus elongatus Acartia clausi, Calanus finmarchicus and Hyperiidea) for the North Sea suggests that an element of the variations, represented at least in part by a quasi-linear downward trend, has its origins in winter and its occurrence through the year is a function of inherent persistence. A downward linear trend is the dominant pattern in the annual fluctuations in abundance of many species of zooplankton throughout the north-east Atlantic and the North Sea. It is argued that it is reasonable to extrapolate from the limited data set included in the detailed study and to assume a winter origin for the pattern wherever it occurs. Some implications for ideas about the dynamics of the plankton ecosystem are considered.