基于小波变换的上海市近10年SO2污染指数的变化

对上海市近10年逐日SO2污染指数时间序列进行一维连续Mexican Hat小波变换分析,研究了SO2污染物的多尺度演化特征、主周期、突变点和变化因素.结果表明,上海市SO2污染指数在不同时间尺度上具有不同的"高-低"交替变化规律,且以100 d左右的变化为主周期;SO2污染受气象条件的影响,呈现出"冬重夏轻"的格局,春、秋分日前后是一年中SO2污染轻重状况转换的突变点;经济高速发展对能源需求的增长,使上海市为改善SO2的努力"事倍功半":污染总体仍呈上升趋势.小波变换方法用于SO2污染时间序列的分析是有效的,也适用于其他污染物的时间演变规律研究.     

上海地区近136年气温和降水量变化的多尺度分析

论文主要利用墨西哥帽小波变换和经验模态分解(EMD)等方法对1873-2008年上海地区年平均气温和年降水量序列进行分析。以期认识上海气候在不同尺度下的振荡结构和周期特征。结果表明:上海近136 a来增温趋势明显,特别是在20世纪80年代以后增速超过以往。而40年代的暖期和60年代的冷期构成上海20世纪气温变化的主要特征。城市化的发展对城郊气温变化差异的影响十分显著。上海的年降水量主要是以短时间尺度的振荡为主,其中以40 a左右的波动为主要周期。小波变换的结果表明在长时间尺度上降水将增加,而短时间尺度上则相反。     

北京城区PM_(2.5)不同时间尺度周期性研究

为研究北京城区PM_(2.5)浓度不同时间尺度的周期及其演变特征,利用2010~2015年PM_(2.5)浓度和常规气象资料,对其进行Morlet小波和交叉小波分析.结果表明,北京城区PM_(2.5)浓度存在显著的周期性变化,主要周期包括24h左右,8d左右和14d左右.14d左右的周期主要受大气准双周振荡的影响,8d左右周期不仅与天气尺度系统周期有关,此外可能还与人类活动引起"星期效应"有关,其中天气尺度系统的影响可能居于主要地位.通过交叉小波分析,PM_(2.5)与平均风速在8d和14d左右存在显著的共振现象,并且二者表征为负位相关系.气象要素日变化、城市居民行为习惯导致的污染物排放差异可能是造成24h左右振荡周期的重要因素.北京城区PM_(2.5)浓度的各周期在秋冬季较为显著,与北京地区秋冬季低层大气更多受强天气系统的影响有关;春夏季PM_(2.5)浓度较低和影响因素较多以及局地中尺度热力环流对于低层大气的影响更为显著是该时期周期性较弱的主要原因;季节内振荡(40~60d)在2014年后减弱可能与北京市开展的减排措施有关.尽管本研究利用小波分析方法得到一些关于北京城区PM_(2.5)浓度振荡周期及其演变特征的有效信息,但所用资料时长较短且站点相对单一,所得结论还需要大量的实测数据或其他分析方法的验证.     

德阳市空气污染特征分析研究

通过对德阳市的空气污染指数相关指标的统计分析和小波分析,得到以下结论:(1)二氧化硫作为首要污染物出现的天数在波动变化中呈下降态势,且主要集中在春、冬季;而可吸入颗粒物则处于波动中上升的状态.(2)德阳市的空气污染指数以288 d为主周期,以25 d、60d和149 d为次周期;近7年期间出现了某些异变值.(3)德阳市的空气质量主要取决于春、冬季的空气污染情况,四季变化呈现出冬季污染严重,夏季污染较轻的特点,且有逐年加剧的倾向.     

北京地区近300年降水变化的小波分析

利用北京地区1724-2009年降水资料,首先做了趋势分析和突变检验,之后采用Morlet小波函数,对该地区近300 a来降水的年际变化时间序列进行了小波分析,揭示了该区降水变化的多时间尺度的周期性变化规律,并根据主周期对未来降水变化进行了预测。结果表明,北京地区年降水量有缓慢增大的趋势,但并不显著。1744、1809、1894和1996年为该系列降雨量减少突变点,1777、1870和1948年为降雨量增多突变点。同时北京地区年降水量在其计算时域内各时间尺度分布不均匀,具有明显的局部化特征;年降水存在85~95 a左右时间尺度的周期特征;其次,35~40 a和20~25 a左右时间尺度的周期特征也较明显。降水量在不同时间尺度下偏多、偏少交替变化也各不相同。此外,分析结果显示该地区年降水量具有21 a、35 a和85 a左右的主周期,其中85 a周期为第一主周期;根据年降水的主周期推测,北京地区整个时间序列上的年降水量呈现出偏少-偏多-偏少-偏多-偏少-偏多-偏少的循环交替特征,根据其周期特征,可以推测2009年到2030年左右将一直处于少降水期。     

辽宁省土壤水分的时空变化格局分析

文章利用基于微波遥感的土壤水分产品评价辽宁省近40年(1979~2015)来干旱事件的时空变化特征。研究结果表明:辽宁省地表土壤水分呈现东高西低的空间分布;采用了一种具有时-频多分辨功能的小波分析(Wavelet Analysis)来更好地研究土壤水分时间序列变化规律,发现辽宁省年平均土壤水分随着时间具有波动降低趋势,并伴随有10年和20年左右的两个主要周期;从季节上看,四个季节的土壤水分时间序列变化十分剧烈,春夏两季土壤水分呈现出增加趋势,秋冬两季的土壤水分呈现出降低趋势。     

关中地区跨断层垂直形变的小波分析

运用小波变换方法分析了跨断层形变观测资料不同尺度的小波变换的细节信号变化特征.研究结果表明:1)不同尺度小波变换分解的细节信号显示出不同的时变特征.当尺度为1时,日均值的细节信号主要为噪声;尺度为2、4时,日均值细节信号主要为非平稳信号;尺度为5、6时,细节信号主要为平稳周期信号;2)每月观测一次和每4月观测一次的跨断层形变资料在尺度为3时的细节信号有较好的年周期特征;3)关中地区垂直形变小波处理结果与测点附近200km左右范围内的中强地震有较好的对应关系,口镇-关山断裂2005年最新资料显示异常,应给予关注.     

黄河潼关汛期水沙变化周期及其趋势分析

论文以黄河中游潼关站汛期水沙序列（1952～2001年）为资料,运用小波分析方法对其进行了多时间尺度和趋势变化规律的分析。结论如下：①小波多尺度分析表明黄河中游汛期水沙具有多时间尺度变化特征,各种时间尺度在时域上分布不均匀,时间尺度不同,径流、输沙所处的丰枯阶段不同;②小波方差分析表明汛期径流量的变化周期主要是25年,其次是11年和3年;而汛期输沙量的变化周期主要是12年,其次是25年和5年;③趋势上,径流的变化趋势比较复杂,在整个过程中,有升有降,而输沙量序列的整体趋势是下降的。由此可见黄河中游汛期径流量与输沙量并不是同步变化的。     

小波分析在PM10浓度时间序列分析中的应用

以西安市PM10日平均浓度时间序列为例,根据小波分析的基本原理,应用小波分解和重构对PM10浓度时间序列的变化进行了分析,得到PM10的年变化趋势和突变特征。研究结果表明,用小波分析应用于大气污染物浓度时间序列的分析是可行的。     

“2+26”城市PM2.5与气象因子的尺度依存关系及影响因素分析

基于"2+26"城市的PM_2.5浓度和气象数据，通过连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）分析PM_2.5时间序列的变化，利用小波相干（WTC）和多小波相干（MWC）量化PM_2.5与单个、多个气象因子在时频域中的响应关系，并结合偏小波相干（PWC）定量评估大气遥相关因子对响应关系的影响.结果表明：①"2+26"城市的PM_2.5浓度具有中间高、外围低的空间分布特征.PM_2.5突变事件主要发生于气象条件稳定的冬季，并且集中在2018年以前.256~512 d的年尺度周期特征较稳定，同时也是PM_2.5时间序列的主导周期.②PM_2.5与气象因子的相干性取决于时频尺度和变量组合.在所有时频尺度上，PM_2.5与相对湿度、温度的相干性较强；在小、中时频尺度上，PM_2.5与风速相干性较强；在大时频尺度上，PM_2.5与温度的相干性较强.降水、温度和相对湿度的组合可作为解释PM_2.5在所有时频尺度上变化的最佳变量组合.③时频尺度不同，大气遥相关因子对响应关系的增强/削弱作用不尽相同.在所有时频尺度上，厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）对PM_2.5与降水、温度之间响应关系的影响较大，太平洋年代际涛动（PDO）对PM_2.5与相对湿度、风速之间响应关系的影响较大.结果可为区域大气污染治理提供参考.     

珠三角地区2005-2009年灰霾天气污染水平分析

通过环境监测数据和灰霾观测站气象资料,评价珠江三角洲地区2005-2009年灰霾污染程度,分析大气污染颗粒物与灰霾天气的关系,反映该地区居民灰霾污染暴露水平。结果显示,珠三角地区2005-2009年灰霾天气总体趋势为广州市稳中有降,东莞、深圳和肇庆三城市先升后降,每年灰霾天气具有明显季节性变化。四城市灰霾天气污染水平均以等级指数2轻微灰霾天气为主,PM10、SO2和NO2,3种大气污染物与灰霾等级指数回归分析具有显著性的正相关效应。珠三角地区属于灰霾高发区,灰霾污染较为严重。     

兰州市大气重污染气象成因分析

兰州市曾经是全国乃至全世界空气污染最严重的城市之一,重度空气污染特征明显.根据兰州市环境保护局公布的大气污染数据及气象局的气象观测数据,采用时间序列法和相关统计方法对兰州市2002—2011年空气污染指数(Air Pollution Index,API)大于200的大气重污染特征进行研究,并探析了其气象学成因.结果表明,静稳型重污染发生天数约占重污染发生总天数的77%,而沙尘型重污染只占23%.静稳型重污染是兰州市最主要的大气重污染类型,它往往存在PM10、SO2和NO2三种污染物同步累积的过程,持续时间长,主要发生在冬季;而沙尘型重污染持续时间短,由于外来高浓度沙尘输送的影响,PM10浓度会急剧升高,而SO2和NO2浓度则会明显下降(SO2、NO2浓度明显低于静稳型重污染),几乎都发生在春季.对它们的成因分析表明:静稳型重污染的气象学成因主要是风速小,稳定能量大,大气环境稳定度大,不利于湍流扩散,本地源污染物持续积累造成;沙尘型重污染气象学成因主要是春季气候干燥,相对湿度低,造成大风沙尘天气,给兰州市输送大量沙尘颗粒形成大气重污染.此研究结果可为兰州市大气重污染的防治提供科学依据.     

中国空气污染指数变化特征及影响因素分析

以2001～2010年我国42个城市逐日空气污染指数、主要污染因子、空气质量级别和空气质量状况资料为基础,分析了近10 a我国空气质量的变化特征.结果表明,我国城市大气受燃煤影响较为严重,可吸入颗粒物为主要污染因子,空气质量状况以优、良和轻微污染居多;空气质量季节变化明显,冬季空气污染最严重,夏季最轻;从年际变化看,空气质量表现出逐年好转趋势;城市大气环境质量在区域上存在显著差异,表现为由南到北、从沿海到内陆逐渐变差的趋势.对空气污染影响因素的分析表明,局地污染和西北地区沙尘传输造成的自然降尘是我国城市空气质量的主要污染源;气象要素对大气污染物有制约关系,空气污染指数与降水量、风速、逆温线性相关;地形的空间差异影响着气象条件的分布,进而对空气质量的空间变化产生影响;人类活动对城市空气质量也存在一定的影响,且具有双重作用.     

兰州市空气污染对呼吸系统疾病入院人数的影响

为评价兰州市空气污染对居民呼吸系统疾病日入院人数的影响,采用时间序列半参数广义相加模型(GAM),在控制了长期趋势、“星期几效应”及气象因子等混杂因素的影响后,分析2007~2009年兰州市空气污染物与呼吸系统疾病日入院人数的暴露-反应关系,并按性别和年龄层建立模型.3种空气污染物有一定的滞后效应,PM10滞后2d或5d,SO2滞后3d,NO2在当天或滞后3d对呼吸系统疾病入院人数的相对危险度(RR)值达到最大,其中PM10、SO2和NO2对呼吸系统疾病全人群的RR值分别为1.015、1.049和1.040.年龄￡15岁的人群对兰州市空气污染最为敏感,其次为年龄365岁的老年人群;空气污染对男性的影响较女性明显.     

中国典型城市环境空气质量变化趋势分析研究

文章选取北京市、兰州市、乌鲁木齐市、青岛市、武汉市、深圳市这六个典型城市为研究对象,利用2003年-2013年六个城市的SO2、NO2和PM10浓度数据,计算出区域空气综合污染指数和污染负荷指数,并采用Daniel趋势检验法分析主要污染物的变化趋势.结果表明,六个典型城市环境空气质量状况从优至差排列依次为深圳、青岛、武汉、北京、兰州、乌鲁木齐;六个典型城市空气首要污染物为PM10,SO2的污染负荷呈下降趋势,NO2的污染负荷呈上升趋势;各城市的空气质量整体呈现好转趋势,表明大气治理初见成效.     

北京市空气质量时间变化特点分析

本文以北京市为例,对北京市2000—2004年的空气质量日报（包括首要污染物,污染指数,空气质量级别以及空气质量状况等）进行分析研究,得出其年变化和月变化的特征以及中重度污染日的分布特征,结果表明,从2000年到2004年中,北京市2001年和2002年的污染颇为严重,其平均的污染指数为113和112。北京市一年中,冬季污染较为严重,尤其是12和1月两个月份,这与北京市的能源结构是密切相关的。2001年是中重度污染日最多的年份,为23天;中重度污染日持续天数最多的是8天,是在2002年4月份;中重度污染多发生在3月份、4月份以及11月份,北京市的首要污染物是可吸入颗粒物。     

基于精细观测资料的深圳不同季节霾及其污染特征分析

利用2010~2013年逐时霾、能见度和空气质量监测数据,分析了深圳霾天气的变化特征、霾与空气质量和气象条件的关系.结果表明:深圳市霾日数总体呈现增多增强趋势,2009年开始明显下降;霾日数呈“V”型月变化:即秋冬季多、春夏季少,秋冬季多发持续时间长、影响严重的霾过程,春夏季多发持续时间短的霾过程; 霾常伴有污染发生(35%),污染以轻度污染为主;霾时首要污染物PM2.5最多、其次O3,这说明PM2.5是造成深圳霾的主因,且深圳光化学污染严重. 霾时PM2.5、PM10 和O3季节变化明显,冬春季首要污染物以PM2.5为主(75%以上),夏秋季O3和PM2.5为主;分析还发现,风、相对湿度与霾密切相关,风速越弱,湿度越大, 越利于霾出现和发展.约80%的中重度霾出现在风速<2m/s,相对湿度70%~90%的情况下.     

珠江三角洲一次大范围灰霾天气下的空气污染特征分析

利用粤港珠江三角洲区域空气监控网络的监测结果,对2006年10月珠江三角洲一次大范围灰霾过程进行分析,研究灰霾天气下珠江三角洲的空气污染特征。研究表明：灰霾引起空气质量恶化,细颗粒物在可吸入颗粒物中比重上升,多项污染物发生超标,臭氧是首要污染物。时间分布上,PM2.5和O3日均值浓度出现峰值相比SO2、NO2、PM10滞后数日,各站污染物的逐时变化曲线随着各自的主要影响因素不同而表现出不同的特征。空间分布上,珠三角空气污染的区域性特征比较明显,其中佛山-广州-东莞一带是珠三角的污染核心区。     

兰州市冬春两季PM_(10)重度污染的气象条件分析研究

根据兰州市环境监测站2001年1月1日～2005年12月31日兰州市区空气质量日报和同期兰州气象观测资料,分析了兰州市区可吸入颗粒物(PM10)和PM10重度污染季节分布特征。结果显示:5年间兰州市共出现108dPM10重度污染,其中97d分别出现在春季(3～4月)和冬季(12～2月)。其日平均浓度变化在春季和冬季分别表现为"陡峰型"和"缓慢累积型"。春季造成PM10重度污染的原因是强沙尘暴东移向下游的兰州输送大量尘土,主要由"外源"造成,污染日前后气象要素变化剧烈。冬季PM10重度污染由于地面连续处于地面高压和均压场影响之中,加之冬季近地面有逆温层结,抑制了污染物的扩散,地面气象要素表现为水平风速小、能见度差。