京津冀大气污染传输通道区大气污染时空格局研究

客观理解京津冀大气污染传输通道城市（“2+26”城市）空气污染时空格局对于区域大气污染联合防治具有重要意义.本研究采用遥感数据反演的PM_2.5浓度产品，利用趋势分析法和重心分析法，揭示了京津冀城市大气污染传输通道区2000~2015年大气污染时空格局演化特征.结果表明：（1）区域PM_2.5平均浓度整体呈现出太行山脉区域较低，太行山脉以东较高的格局，城镇地区明显高于周边地区.（2）2000~2015年区域PM_2.5年均浓度总体呈增加趋势，主要表现在2000~2007年，呈显著增加趋势的面积占全区的88.48%，之后呈稳定状态.（3）区域PM_2.5污染重心位于衡水、邢台和德州3市交界处，区域北部大气污染较严重.本研究可为京津冀及周边地区大气污染防治政策制定和措施实施提供参考与支持.     

基于APEI的2013—2018年福建省大气污染评价

为了在区(县、市)级尺度上准确衡量福建省大气污染情况,构建大气污染评价APEI指数。基于高分辨率大气污染数据集和夜间灯光数据,分析2013—2018年福建省78个县市大气污染程度时空变化特征及其影响因素的时空异质性。结果表明：1)福建省中心偏北县市大气污染程度小,东部沿海县市大气污染严重。近6年福建省78.21%的县市大气污染程度减弱;2)全省东部沿海区域空气污染严重,主要表现在NO₂和PM₁₀这2种大气污染物,均超过全省平均水平;3)从大气污染物时序变化趋势看,PM_2.5和PM₁₀变化相似,自2014年起逐年下降,到2018年分别下降约23.15%和12.21%,SO₂和NO₂分别下降明显。O₃呈U形变化,而CO则呈倒U形变化;4)全省6种大气污染物均呈现较明显的季节性波动特征;5)采用时空加权回归(STWR)模型分析夜间灯光对APEI影响的时空异质性,发现2014—2018年负向影响区域持续扩大;全省34个县市5年回归系数均为正值...     

广西PM2.5时空分布特征及污染天气类型

研究区域ρ（PM_2.5）的时空分布特征和污染天气类型的关系是开展大气污染防治和空气质量预报预警的关键支撑技术之一.基于2015—2016年广西14个城市环境空气质量日监测数据和相关气象资料,分析了2015—2016年广西空气质量概况和污染的基本特征,采用EOF（经验正交函数）分析和后向轨迹聚类分析方法表征了广西ρ（PM_2.5）时空分布模态,统计了广西两年间24次区域范围（3个及以上连片城市）大气轻度及以上污染过程,分析了不同污染过程的天气类型和空气质量变化特点.结果表明:PM_2.5是广西大气污染首要污染物,ρ（PM_2.5）年均值呈北高南低的区域特征,月际变化基本呈正V字型分布;EOF分析和后向轨迹聚类分析显示,广西ρ（PM_2.5）的时空结构主要有3种模态,其方差贡献率分别为78.9%、5.7%和3.7%,基本反映了广西ρ（PM_2.5）变化的时空模态的主要特征,桂林和玉林两年间的后向轨迹聚类很好地解释了第二和第三模态的南北浓度和东西浓度异常反相位分布特征;广西14个城市两年间PM_2.5区域性污染天气类型主要有10种,其中污染天气类型中占比较大的是弱冷高压脊型（24.4%）、均压场型（20.2%）、高压后部型（16.1%）和高压后部配合西南暖低压型（8.5%）,是引发广西大范围大气污染的典型天气类型.研究显示,广西大气污染具有地域性、季节性和南北输送特征,污染过程的天气形势变化具有一定规律性.      

北京地区对流层低层臭氧及硫酸盐气溶胶的时空分布

基于OMI/Aura卫星资料,分析了北京地区2007~2016年近10a对流层O₃浓度（0~3km）、硫酸盐气溶胶光学厚度（0~2km）、SO₂（边界层以内）柱浓度时空演变特征.结果表明,近10a来北京地区O₃浓度总体呈现上升趋势,最低值在2007年,浓度为33.65 μg/m³;硫酸盐气溶胶污染总体变化呈现先下降后增长的趋势,2007年硫酸盐气溶胶污染最为严重,2011年污染最轻,对应的AOD值为0.252,但在2014年以后,硫酸盐气溶胶污染又出现增长趋势;SO₂浓度在2007~2016年总体呈现下降的变化趋势,且下降趋势明显,最高值为2007年,最低值出现在2016年,最低值比最高值降低了60.42%,但在2011年污染出现反弹.北京O₃季节变化明显,夏季高、春秋次之、冬季低;硫酸盐气溶胶污染季节特征与O₃相同;SO₂污染主要集中在冬季,采暖期污染程度高于非采暖期.     

北京地区对流层低层臭氧及硫酸盐气溶胶的时空分布

基于OMI/Aura卫星资料,分析了北京地区2007~2016年近10a对流层O₃浓度（0~3km）、硫酸盐气溶胶光学厚度（0~2km）、SO₂（边界层以内）柱浓度时空演变特征.结果表明,近10a来北京地区O₃浓度总体呈现上升趋势,最低值在2007年,浓度为33.65 μg/m³;硫酸盐气溶胶污染总体变化呈现先下降后增长的趋势,2007年硫酸盐气溶胶污染最为严重,2011年污染最轻,对应的AOD值为0.252,但在2014年以后,硫酸盐气溶胶污染又出现增长趋势;SO₂浓度在2007~2016年总体呈现下降的变化趋势,且下降趋势明显,最高值为2007年,最低值出现在2016年,最低值比最高值降低了60.42%,但在2011年污染出现反弹.北京O₃季节变化明显,夏季高、春秋次之、冬季低;硫酸盐气溶胶污染季节特征与O₃相同;SO₂污染主要集中在冬季,采暖期污染程度高于非采暖期.     

2000年以来内蒙古生长季旱情变化遥感监测及其影响因素分析

为探讨内蒙古旱情状况及其影响因素,利用MODIS 16 d合成的植被指数产品数据MOD13A2和8 d合成的地表温度产品数据MOD11A2构建Ts-NDVI特征空间,计算温度植被干旱指数（TVDI）,基于内蒙古2000—2017年生长季每16 d的TVDI分析了近18年来内蒙古生长季旱情时空分布特征,结合气温和降水资料初步探讨了旱情变化的影响因素。结果表明：（1）2000—2017年内蒙古生长季TVDI平均值为0.6,重旱和中旱所占面积最大,其中2007年、2010年为旱情最为严重的年份。内蒙古干旱空间分异明显,西南部以轻旱为主,中部地区以中旱为主,大兴安岭以西的呼伦贝尔草原等地旱情严重。（2）近18年内蒙古生长季干旱程度呈现轻微加重趋势,年际变化值θ_slope介于-0.07~0.7之间,阿鲁科尔沁旗东北部至霍林河一带旱情加重趋势最为严重,阿荣旗和扎兰屯等农业生产地区旱情有轻微加重趋势。（3）2017年内蒙古生长季以区域性和局域性干旱为主,6月和9月干旱最为严重,呼伦贝尔草原和鄂尔多斯高原西部干旱发生频率高且程度重。（4）内蒙古干旱影响因子分析结果表明,TVDI值与气温呈正相关、与降水和坡度呈负相关、与小于1300 m的高程呈正相关、与大于1300 m的高程呈负相关关系。内蒙古生长季TVDI与气温和降水偏相关分析结果表明,锡林郭勒盟苏尼特左旗北部、呼伦贝尔鄂伦春自治旗和呼伦贝尔草原等地旱情与气温正相关关系较为显著（P<0.01）,锡林郭勒盟东北部干旱情况与降水负相关关系较为显著（P<0.01）,其中,气温对旱情的影响强于降水。     

华北平原AOD时空演化与影响因素

深入了解大气气溶胶时空变化及其影响因素,对控制大气污染,改善大气环境具有重要意义.首先利用2013～2019年的VIIRS IP气溶胶光学厚度（AOD）数据分析华北平原AOD的时空变化规律.其次,选取SO₂、 NO₂、 PM_2.5、气象数据、 NDVI、 DEM、 GDP和POPU作为影响因素,基于XGBoost模型分别建立华北平原5个代表城市的AOD与其影响因素之间的连接模型,定量估算并揭示AOD时空分布规律背后各个影响因素的贡献.结果表明在空间分布上,华北平原AOD以太行山脉为界,呈现东南高西北低的格局.在时间变化上,5个城市AOD年均值整体呈下降趋势,AOD月均值先上升后下降,最高值出现在7月,最低值出现在12月.此外,建立的华北地区5个城市AOD估算模型精度较高,R²在0.60～0.67之间.华北平原的AOD影响因素中,NO₂和SO₂是对5个城市AOD贡献最大的影响因素,此外,PM_2.5是另外一种重要的污染排放影响因素.气象因...     

中国XCO2时空分布与影响因素分析

结合OCO-2卫星观测的CO₂柱浓度混合比数据（XCO₂）,研究2014~2018年间中国CO₂的时空分布及季节波动,并对影响XCO₂分布的因素进行相关分析.结果表明,XCO₂在研究时段内以2.56×10^-6/a的速度增长;年均季节波动为3.26×10^-6.在2014~2018年间观测到中国植被呈显著的上升趋势,尤其是在西北和东南沿海地区.植被活动是影响XCO₂季节变化的重要因素,在东北地区观测到XCO₂与归一化植被指数（NDVI）呈显著负相关（r=-0.58）.人为排放是影响XCO₂空间分布的重要因素,二者具有空间分布一致性（r=0.397,P<0.05）,尤其是在人为排放较强（>10³t）的区域,人为排放量与XCO₂的相关性更强（r=0.714）.最后分区域统计人口、电力消耗和路网密度等社会经济因素对XCO₂的影响,相关性分析的结果分别为0.78,0.69和0.34,证明中国XCO₂分布与社会经济因素的相关性.     

基于空间插值的西安市重空气污染期间主要污染物时空变化特征及相关性分析

西安市是我国承东启西、连接南北的战略性枢纽城市,但其长期受到重空气污染的影响.基于2018年11月24日-12月3日西安市及其周边7个地级市共38个环境质量监测站点的逐时数据,利用空间插值、趋势分析和相关性分析方法,研究了西安市一次重空气污染期间六大污染物（PM_2.5、PM₁₀、CO、NO₂、SO₂和O₃）的质量浓度时空变化及彼此间的相关关系.结果表明:①IDW（inverse distance weighting,反距加权插值法）和OKri（ordinary Kriging,普通克里格插值法）均能较好地获得西安市空气污染物的时空变化情况,但IDW的插值精度优于OKri,距离指数为7的IDW可以满足西安市空气污染物时空变化模拟的要求.②研究期间,西安市首要污染物为PM_2.5和PM₁₀,二者分别是中度-重度污染及严重-"爆表"污染天气的首要贡献因子.③ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（CO）、ρ（NO₂）和ρ（SO₂）均呈中部高、两边低,北部高、南部低的空间分布特点,而ρ（O₃）则相反;PM_2.5、PM₁₀、O₃污染程度日趋严重,NO₂污染程度逐渐缓解.④ρ（PM_2.5）、ρ（NO₂）、ρ（CO）之间呈中等正相关,三者在时空变化上具有较高的一致性;ρ（SO₂）与ρ（PM_2.5）、ρ（NO₂）、ρ（CO）均呈弱正相关;ρ（O₃）与ρ（NO₂）、ρ（CO）均呈弱负相关.受扬尘天气和特殊风向及地形共同影响,西安市PM₁₀出现"爆表"现象,导致ρ（PM₁₀）与其他污染物质量浓度之间的相关性不明显.研究显示,距离指数为7的IDW适合西安市空气污染情况时空变化的模拟,重污染天气条件下,西安市ρ（PM_2.5）、ρ（NO₂）、ρ（CO）之间具有较高的同源性,但各污染物间时空变化和相关性关系较复杂.      

塔里木河下游区域植被时空变化

为了对比生态输水工程实施前后塔里木河下游植被变化,分析植被对生态输水的时空响应,基于1986-2017年研究区上方无云的22期Landsat NDVI数据,辅以波动分析、趋势分析,探索研究区植被的时空变化特征,并对其驱动因素进行分析。结果表明：（1）空间上,植被的分布与水资源的分布密切相关,主要沿河道和积水区域分布。（2）1986-2000年,NDVI呈现缓慢下降趋势,2000-2017年NDVI总体呈现波动增加趋势;植被对生态输水有一定的滞后性,且与输水量密切相关。（3）研究区NDVI时间序列的方差介于0.0077~0.1957间,存在明显的空间差异,其波动的大小与植被种类密切相关。（4）1986-2000年,植被的NDVI空间趋势以减小为主,并主要发生在英苏和老英苏附近;2000-2017年,植被的NDVI空间趋势以增加为主,且主要发生在沿河道区域和喀尔达依东侧。     

泰州市环境质量与经济的库茨涅兹曲线模拟研究

“环境库茨涅兹曲线”是指经济发展与环境质量之间的“倒U型”曲线关系,即随着经济发展和收入水平的提高,环境质量先恶化后好转。全文基于环境库茨涅兹曲线特征原理,根据泰州市2006年-2015年经济与环境变化的状况,重点分析了泰州市化学需氧量排放量、地表水中高锰酸盐指数、大气污染物二氧化硫排放量、二氧化硫浓度各指标与泰州市经济发展之间的拟合最佳模型。结果表明,前三者与人均GDP的变化规律符合环境库兹涅茨假设。空气中二氧化硫浓度对人均GDP之间的变化规律虽不符合环境库兹涅茨假设,但空气中二氧化硫浓度将呈下降趋势。     

喀什地区环境库兹涅茨曲线特征分析

用1991～2005年间喀什地区的环境经济数据,通过对人均GDP数据与大气污染物、水污染和固体废弃物等数据进行回归拟合,构建了喀什地区环境库兹涅茨曲线,分析了环境指数与人均GDP之间的关系。结果表明:喀什地区降尘和总悬浮颗粒物与人均GDP之间的相关性较高,而二氧化硫和氮氧化物排放量与人均GDP的相关系数较低。从库兹涅茨曲线的变化趋势来看,大气中的污染物与人均GDP之间的EKC曲线的变化类型可分为3种;随着人均GDP的增加,人均GDP与水污染指数的拟合曲线呈现出先下降后上升的趋势,其转折点出现在2001年;从相关系数来看,工业固体废弃物产生量与人均GDP呈弱的正相关关系;从近似函数关系曲线的变化趋势来看,工业固体废弃物产生量与人均GDP之间呈现出典型的"U"型曲线。     

2013-2015年十堰市环境空气质量变化趋势分析研究

利用十堰市空气自动监测站的监测数据,采用综合指数、空气质量指数(AQI)和Spearman秩相关系数法等评价方法,研究十堰市2013年-2015年环境空气质量变化情况及其影响因素,为城市的大气污染防治提供治理思路.结果表明:2013年-2015年十堰市城区空气质量逐年好转,除PM10和PM2.5外,其他因子均达标,污染物贡献比例中,PM10和PM2.5污染负荷占比超过50%,为主要污染物;十堰市城区空气质量整体呈夏季较好,冬季较差的趋势;全市中开发区铁二处空气质量较好,张湾区刘家沟空气质量较差;结合自然因素和人为因素,综合分析空气质量的变化情况,通过调整能源结构、减少污染源排放和使用清洁能源等多项措施,并注意季节特征和加强预警预报工作,进而改善空气质量.     

基于热异常遥感的冀南城市群工业能耗及大气污染

选取冀南城市群为研究区,基于2012~2016年VⅡRS卫星数据热异常点产品,结合工业能源消耗量、工业废气排放量以及空气质量数据,利用统计分析和空间分析探讨热异常点辐射强度的变化规律及其与工业能源消耗、污染物排放之间的关系.结果表明,热异常点的辐射强度可以表征工业能源消耗量,并间接反映工业生产规模与污染排放水平.辐射强度越大,工业生产规模越大.辐射强度与工业SO₂排放量呈较高的正相关,与NO_x排放量呈中度线性相关.PM₁₀、SO₂及NO₂浓度与工业能源消耗和热异常点辐射强度灰色关联度均较高.工业生产活动产生的污染物中,颗粒物对大气污染的贡献最高,其次为SO₂.2012~2016年,邯郸、石家庄以及廊坊的工业生产空间分布呈逐年收缩聚集的趋势,保定和沧州的工业生产分别出现向南、向西迁移趋势.     

沈阳市空气污染特征

以沈阳市8个国控环境空气监测点位和一个清洁对照点位2004年全年小时浓度为基础数据,研究了沈阳市空气PM₁₀、SO₂和NO₂的季节变化、日变化、空间分布及综合污染指数(API)等空气污染特征,并用1995～2004年的监测数据,分析了沈阳市空气质量的总体变化趋势.结果表明,首要污染物为PM₁₀,其空气污染具有典型的煤烟型污染季节特征,环境空气质量在1995～2004年期间逐年好转.     

牡丹江市大气中PM10、PM2.5的污染特征及相关性研究

牡丹江市位于黑龙江省的东南部,是整个东北地区重要的区域中心城市和黑龙江省的重要开放门户.近年来,随着社会经济的发展所带来的污染及公众对环境问题的日益关注,大气环境治理工作已经迫在眉睫.通过采用颗粒物自动监测仪对2016年牡丹江市代表性的环境空气监测点位监测数据分析,研究牡丹江市区全年和各个季度PM10和PM2.5浓度的趋势变化等,得出牡丹江市区大气中PM10、PM2.5的浓度水平、季节变化特征和相关性关系以及大气污染治理方向的建议,从而为有效的空气污染控制和治理提供可靠的科学依据和技术支持.     

西北地区环境库兹涅茨曲线实证研究

以环境库兹涅茨曲线(EKC)理论为基础,通过选取1995～2009年间我国西北5省的环境质量与经济数据,构建人均GDP污染排放量模型,对西北5省经济增长与环境污染之间的协调发展问题进行研究。结果表明:西北5省的环境曲线不符合EKC特征。其中,工业废水排放曲线为"U"型与倒"U"型的叠加,工业废气排放曲线单调递增,工业固废产生量曲线为倒"U"型曲线的上升阶段。环境质量并非随着收入水平的提高而自动改善。     

大气污染排放格局优化方法及案例

目前改善空气质量的方法包括末端治理、产业结构调整、能源结构调整以及交通结构调整等,鲜见大气排放空间格局优化的方法.因此,本研究团队基于自然环境、人体健康、污染物传输能力和气象扩散条件等多种因素,使用阈值、自然间断点分级和空间擦除等方法划定大气环境布局适宜区;并据此优化调整大气排放格局,实现空气质量改善;再以广东省为例,校验空气质量改善效益以及探讨大气环境分区对排放格局优化的引导应用.结果表明,广东省环境空气质量一类区面积占全省9%;人口密集区占3%;国控站点敏感区占15%;污染物积聚区占22%;大气环境布局适宜区占60%,主要分布在粤西.通过推动广东省非火电工业源移入大气环境布局适宜区,可以使全省PM_2.5平均改善4%,城市最大改善10%.排放格局优化是空气质量持续改善方法中的一种创新性辅助支撑技术,在实际应用中,可以结合能源与产业结构调整、污染控制技术提升和跨区域联合防控,综合制定最可行的空气质量改善方案.     

深圳市近年来环境空气质量情况及主要影响因素分析研究

根据深圳10个国控监测点位大气自动监测数据以及自然、地理、经济、社会等相关情况,借助Spearman秩相关系数法、环境库兹涅茨曲线等方法,对深圳近年来环境空气质量及影响因素进行了分析。结果表明深圳环境空气质量总体保持较好水平,自2006年以来呈改善的趋势,机动车、电厂、港口码头、工业则是深圳大气污染的主要来源,优化的经济结构、下垫面组分类型多样等城市下垫面特征等均对环境空气质量改善起到一定的作用。     

2015年12月北京市空气重污染过程分析及污染源排放变化

2015年12月,北京市及周边地区连续多次出现重污染天气.在此期间,北京市空气重污染应急指挥部两次发布红色预警.为厘清该月重污染的发生过程、生消变化,测算了应急措施下的污染源排放变化情况,并采用数值模拟和地面观测相结合的分析方法,对重污染的形成原因进行初步分析,同时对应急措施的环境效果进行评估.结果表明:1虽然2015年12月北京市主要大气污染物排放量较去年同期有所下降,但排放强度仍然较大,是重污染过程的内因;气象扩散条件不利是重要的外因,地面风速弱,大气稳定度高,相对湿度高,边界层高度降低,源排放及气象因素共同导致了此轮重污染过程.2红色预警应急措施可实现污染物日排放强度减少36%左右,PM_2.5浓度下降11%~21%,预警的应急措施不能扭转重污染的态势,但对于缓解PM_2.5污染加重趋势有明显的效果.3在重污染天气下,污染物仍在大气中累积,应急措施最明显的效果发生在实施后的48~72 h后,因此建议在PM_2.5浓度快速上升前36~48 h实施减排措施,从而对空气质量预报准确性提出更高的要求.