西藏拉萨市热岛效应及其影响因子分析

采用2001年、2004年以及2007年三年的EOS/MODIS遥感信息反演的地面温度以及多年常规气象观测资料,讨论了拉萨市热岛现象及其可能影响因子。结果表明:(1)热岛强度的年、季节变化呈现逐渐增强的趋势,其中,冬季的热岛强度最强,其次是春季,秋季和夏季的热岛效应较弱;高温区基本位于城市中心或者县城所在地及其周围,低温区主要集中在各县的郊区;近年来拉萨地区的城市高温区域逐渐扩大,有些高温中心可能向某些区域偏移;遥感资料所获取的地表温度与平均气温之间存在一定的正相关性。(2)无论是年变化,还是季节变化,热岛强度都与风速呈正相关,与日照时数呈负相关,与蒸发量的相关在夏季和冬季分别呈正相关、负相关的相反状况;地表温度与植被分布具有较好的负相关关系,即在城区存在较高的地表温度分布和较小的NDVI,过渡到郊区具有温度减小、NDVI增加的特征;随着城市化进程的加剧,建筑面积不断扩大,人类活动明显增加,排放至大气的人为热增加,这些因素都可能导致热岛强度的增强。     

重庆市北碚区空气质量改善效果评估分析

基于2014—2020年重庆市中心城区北碚区环境监测数据及地面观测气象要素，分析了北碚区大气污染特征，利用KNN算法建立大气污染的评估模型，对空气质量改善效果进行评估。结果表明，重庆市中心城区北碚区的PM_2.5浓度逐年呈明显下降趋势，O₃浓度除夏季有一个弱的下降趋势外，其余3个季节和年平均值整体均呈上升趋势。全年以优良天气为主且呈增加趋势。O₃与气温、日照时间呈正相关，与相对湿度呈负相关性，PM_2.5与气温、降水及风速呈负相关。基于KNN算法对空气质量改善状况评估表明，减排对O₃污染平均贡献率在-4.7%左右，对PM_2.5污染平均贡献率为-52%,气象条件对O₃污染的平均贡献率在17%左右，对PM_2.5污染的平均贡献率在-7%左右。该大气污染评估模型能够有效地评估空气改善效果。     

武汉市热岛强度分区与规划应对策略

城市热岛强度分区是城市通风环境改善的前期准备工作。通过空间信息技术方法,提取不同土地类型,并结合建成区热岛强度指数划分武汉市热岛及冷空气生成区。结果表明:用地类型与地表温度存在明显的相关性,大部分水域处于低温区及次低温区,高温区不存在林草地和耕地,城市建设用地主要分布在高温区内;热岛区域大部分分布在武汉市主城区范围内,冷空气生成区位于城市热岛的周边,主城区范围内的大型湖泊、河流和公园绿地对热岛进行分隔。由此提出,对武汉市各个气候功能片区采取分类规划改善策略。     

丽水市大气环境中的城市干、湿岛效应初探

利用丽水城区中心及其近郊2个站点的逐时水汽压资料,定义了干(湿)岛强度指数及干(湿)岛强度等级,并发现了丽水小城区干(湿)岛变化强度、频次及时空分布规律,研究发现城区中心的干岛现象与热岛现象之间存在着正相关.湿岛的形成与露、雾、结冰、霜、雨等天气现象有关.     

基于卫星遥感的京津冀热环境效应分析

为探究北京城区和京津冀城市群等不同尺度上地表热环境时空格局变化以及与大气污染和污染排放的关系,利用Landsat-58、Terra MODIS和Aura卫星上OMI等多期数据,采用普适性单窗算法反演了不同区域的地表温度强度,并结合京津冀重点行业NOX排放量和区域NO2柱浓度空间分布数据,分析了2001—2016年北京及京津冀地区大气污染、能源消耗和城市热力格局之间的关系。结果表明:北京市热岛分布具有显著的地域性,高地表温度与相对较低地表温度集聚与相间分布并存,建成区城市热岛效应明显; 2001—2016年随着城市的快速发展,城区快速向外蔓延,北京城市的热场强度逐年加强,范围逐年向东、向南扩大;热岛高强度范围与NO2高污染区、NOX高排放区有较好的一致性,热岛强度的分布特征有助于大气污染物"热量"网络的规划,卫星热红外遥感可提供必要的技术支撑。     

基于RS与GIS的福州新区热环境空间分布特征研究

采用2014—2021年福州新区的地表温度、归一化差值植被指数（NDVI）和土地利用类型等数据，从乡镇单元尺度分析热环境的空间分布情况，并探究植被和土地利用对热环境空间分布的影响。结果表明：2014—2021年福州新区地表温度在空间上有明显的空间自相关性，空间集聚特征显著，新区热岛比例指数（URI）呈现出下降趋势，表明在此期间热岛效应状况总体有所缓解；植被覆盖率（FVC）影响热环境的空间分布，可将福州新区的“热点”划分为FVC、NDVI均较低的乡镇和FVC较高、NDVI较低的乡镇两类；土地利用类型、土地利用程度及周边环境亦影响热环境的空间分布。     

京津冀与长三角地区氢氯氟碳化物本底特征

基于北京上甸子与浙江临安区域大气本底站2011—2019年氢氯氟碳化物(HCFCs)采样观测数据,开展了京津冀与长三角地区6种HCFCs(HCFC-22、HCFC-141b、HCFC-142b、HCFC-124、HCFC-132b和HCFC-133a)本底特征研究。研究结果表明:临安站HCFCs浓度水平和浓度变率比上甸子站明显更高,尤其是HCFC-133a,其浓度及浓度变率均比上甸子站高1个量级,表明长三角地区HCFCs排放量可能较京津冀地区更大。2个站点HCFCs本底浓度基本一致,差异范围为-6.1%~7.1%。上甸子站本底数据占比为26.4%~69.0%,而临安站本底数据占比不足23%。在《关于消耗臭氧层物质的蒙特利尔议定书》的约束下,2个站点多数HCFCs年均浓度呈下降趋势或变化较小。2个站点HCFC-132b浓度相对较低,但2019年相比2018年有明显升高。结合风向进行分析,发现上甸子站HCFC-22、HCFC-141b、HCFC-142b和HCFC-132b高浓度水平主要由西南扇区(北京城区方向)的WSW、SSW及SW方向贡献,而HCFC-124和HCFC-133a在各风向上的浓度和载荷差异较小。临安站HCFC-124高浓度水平主要由SSE和NNE方向贡献,分别对应金华和湖州方向;其他5种HCFCs的高浓度水平主要由东北扇区的ENE方向贡献,对应杭州城区方向。     

天津市臭氧污染特征与影响因素分析

2013—2015年,天津市臭氧(O_3)浓度整体呈下降趋势,污染状况略低于京津冀区域的其他城市。O_3浓度春、夏季高,冬季低,高值主要集中在5—9月,浓度从早上06:00开始升高,至中午14:00达到峰值。污染主要集中在中心城区、西部和北部地区,东部、南部和西南部地区污染相对较轻。O_3浓度在温度303 K以上、相对湿度70%以下或西南风为主导时较高。VOCs/NOx比值低于8,O_3的生成处于VOCs控制区。芳香烃类和烯烃类对天津市O_3生成贡献最大,其中,乙烯和甲苯为O_3生成潜势贡献最大的物种,其次为间/对二甲苯、丙烯、邻二甲苯、异戊二烯、反-2-丁烯、乙苯等,通过控制汽车尾气、化工行业及溶剂使用等对O_3生成潜势贡献大的VOCs排放源可有效控制天津市O_3污染。     

北京地区土壤中汞含量较高的原因分析

经我们进一步对城区、城近郊区、郊区土壤中汞背景区域分布及其历史变迁的定位监测、调查研究表明:汞的含量以城区为中心的高值区,向四周郊区呈同心园逐渐降低的趋势(见图1,2)五十年代后,汞含量逐年增高,这种趋势还在继续。     

东江中游水质时空分异特征及影响因素研究

运用多元统计方法，对东江中游水质自动站（河源临江站和惠州剑潭站）2009-2012年水质监测数据进行时空分异特征及影响因素研究。结果表明：水站水质在Ⅰ类～Ⅲ类之间；空间特征差异为 T 与 TB 差异不显著，pH 值、EC、DO、IMn、NH3-N 及 TP均存在极显著差异；水期体征差异为河源临江站除 DO各水期差异显著外，其他指标差异不明显，惠州剑潭站 pH值、EC、IMn与 TP各水期均呈显著差异，NH3-N 水期差异不显著。Pearson 相关性分析表明，T 是制约河源临江站水体 DO的主要相关因子，营养盐作用相对较低；惠州剑潭站水体 DO 与 T、TP及 IMn呈极显著负相关关系。通过因子分析，识别出影响惠州剑潭水质的主因子，量化了水体理化性质、地表径流及人为污染对水质变化的贡献。