影响北京城市生态环境的气候指数变化趋势

应用北京地区15个气象站1961—2010年逐日观测的温度、相对湿度及风速资料,在对数据进行均一化订正的基础上,分析了近50年来北京地区与城市生态环境有关的几个气候指数如植物生长季指数、人体舒适度指数、度日指数的变化特征及其对区域气候变化及城市化进程的响应。结果表明:近50年北京地区生物生长季指数、人体舒适日数呈上升趋势,表明北京地区的气候在朝着更加适于人们居住的方向发展,但自1990年代以来,人体感觉冷、热不舒适日数的年际振幅均在增加;北京地区冷度日指数(CDD)呈增加趋势,热度日指数(HDD)则呈下降趋势。热度日指数的下降幅度明显高于冷度日指数的上升幅度,意味着未来北京地区用于夏季制冷的能耗仍将进一步增加,但用于冬季取暖的能耗有望较大幅度减少,这将有利于减少冬季燃煤取暖排放的污染,改善空气质量;受城市发展导致下垫面变化的影响,北京地区各生态环境气候指数倾向率空间差异明显,城区及东南部平原地带气候指数倾向率明显高于郊区及山区站点;北京城市化效应对区域生态环境气候指数的贡献率在47.2%～76.3%之间,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。     

城市生态气象监测评估初步研究与实践——以北京为例

气象条件作为影响生态系统最活跃、最直接的驱动因子,影响着生态系统的质量和人类生存的环境,关系着生态保护和建设的成果,而城市生态系统具有与其他系统不一样的气候特征,目前还未形成一套有关城市的生态气象监测评估方法。基于生态气象学理论,分别从城市气候环境、与气候相关的陆表环境、大气环境、人居环境以及城市高影响天气气候事件等5个方面选择不同的要素和指标开展了城市生态气象监测评估初步研究,并以北京为例,利用2018年国家和区域自动气象站资料、大气成分观测资料、2002—2018年MODIS卫星资料、Landsat及环境一号卫星资料,开展了2018年北京城市生态气象监测评估。监测评估显示,(1)2018年北京城市“热岛”和“干岛”气候特征明显,并在北京二环与五环之间存在一个“冂”形风速低值区。(2)2018年北京陆表生态环境、大气环境、人居环境进一步好转:其中植被覆盖度达61.6%,创2002年以来新高,气象条件贡献率达50%,生态涵养区植被生态质量处于正常偏好的面积比例达93.2%;中心城区陆表温度为2011年以来最低值;重要水源地密云水库、官厅水库水体面积均为2000年以来最大值;气溶胶光学厚度、霾日数、大气静稳指数分别较过去4年平均值下降14%、31%和8%,大气扩散条件偏好,对霾日减少贡献率达21%,外地污染传输对PM2.5贡献达到53%;城市生态冷源较2013年明显增加,城市“热岛”得到缓解。(3)历史罕见的夏季高温闷热、冬季阶段低温、极端强降水以及持续无降水等高影响天气气候事件给城市安全运行和生态环境带来不利影响。综合评估表明2018年北京气象条件总体利于陆表生态环境改善,有利的气候条件提高了生态环境的质量,但城市生态质量仍面临着极端天气气候事件、城市热岛、低风速以及外来大气污染输送等风险。     

1970-2005年广西霾的变化特征

利用1970-2005年广西89个地面气象观测站资料,分析了霾现象的变化特征,结果表明:20世纪90年代后广西年霾日不断上升,21世纪后霾日有急剧上升的趋势,霾的强度不断增强,重度霾日和严重霾日出现范围扩大.统计分析结果表明,36年来广西的年平均风速线性逐渐减小,年降水日数也逐渐减小,年平均日最小相对湿度≤70%的日数增多.气候的变化、城市化进程的加快和大气污染物排放量的增加是引起霾现象频数增加的可能原因.     

城市化对北京夏季极端高温影响的数值研究

利用一个耦合了城市冠层模式（UCM）的区域数值模拟系统（WRF／NCAR）,引入由LandsatTM提取的京津冀区域30m分辨率下垫面GIS数据集代替美国USGS地表分类数据,对2009年6月24—25日出现在北京地区的一次超过40℃极端高温天气过程进行了高分辨率数值模拟,用以考察WRF／UCM系统对北京“城市热岛”及城市高温天气的模拟效果,并分析了城市化对北京地区城市高温和地表能量平衡的影响及其日变化特征。结果表明：采用精细化下垫面分类数据集后能更好地模拟出主要高温区的分布特征,并能较好再现夜间的“城市热岛”效应。城市化发展对近地层气温的影响主要表现在会促使城区及其下风向近郊区气温的升高,增幅可达0．5～2℃,这与城市热岛及其下游效应有关。城市下垫面的高粗糙度对近地层风速表现出明显的阻挡效应,表现在模拟的10m风场减弱明显。考虑了城市下垫面属性的敏感性试验更好地再现了城区温度的日变化,其模拟的日间最高温度与实际观测值更为接近,也较好地模拟出了城区具有较高最低温度的特征。通过城区与郊区能量平衡过程差异的分析表明,城市化可以显著改变能量平衡中各项所占的比重。地表对近地层大气热量输送过程的变化表明随着城市下垫面的日愈扩大,会显著增强白天地表对大气的向上感热输送,增大城区日间出现高温的可能。夜间,模式反映出地表能量收入来自土壤热通量的向上输送,同样由于城区的潜热通量小,收入的能量仍主要以感热形式加热大气,夜间城区具有较高的最低温度并表现出较强的热岛特征,主要与夜间感热加热的持续相关。     

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。     

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。     

气象因素对北京臭氧的影响

利用北京城区连续观测的O3及其前体物NOx和CO体积分数资料,分析了其时间变化特征,并结合气象要素进行了统计相关性分析.结果表明,在局地光化学反应的影响下,O3体积分数夏季超标严重.O3浓度呈单峰型日变化,在午后15:00左右出现日最大值,夜晚体积分数较低.受排放源强弱的季节变化影响,NOx和CO在冬季出现高值.NOx和CO体积分数呈现白天低,夜晚高的日变化过程.O3体积分数变化与温度,风速成正相关,与相对湿度成反相关,且存在季节变化,在夏季与温度相关性较高,在冬季与风速相关性较高.受上游污染源的影响,当北京盛行东南、偏南和偏西气流时,容易造成高O3体积分数.夏季O3体积分数主要受局地光化学反应控制,可以利用常规气象要素对O3体积分数趋势进行预测.     

苏州郊区主要大气污染物的演变特征及其影响因素研究

大气灰霾污染已经成为了大气环境领域的研究热点之一,但是目前国内针对背景地区站点的大气污染形成机制和输送规律的研究仍然有限。利用PM_(2.5)、PM_(10)、CO、SO_2、O_3、NO_2等6种大气成分质量浓度数据、常规气象要素观测资料、结合HYSPLIT后向轨迹模式,对2015年1月15—28日发生在江苏省苏州市东山镇的一次持续十余天的空气污染过程进行了分析。结果表明,此次污染过程东山镇经历了一次完整的灰霾生成-积聚-消散的演变过程,其中包括两个主要污染时段,1月15—19日轻污染时段和1月22—26日重污染时段。ρ(PM_(2.5))/ρ(PM_(10))平均值达到62.8%(30.0%~93.4%),表明PM_(2.5)对东山大气颗粒物污染贡献显著。6种大气污染物相关性分析发现CO和NO_2与PM_(2.5)和PM_(10)相关性最好,人为燃烧源和交通源对灰霾形成贡献显著。高空较稳定的环流形势和地面弱气压场的配合以及低压高温高湿的不利气象条件,阻碍了污染物的垂直和水平扩散,是此次持续性灰霾天气形成的客观原因。通过风向、风速统计和后向轨迹分析发现,此次污染过程,在大风下颗粒物以远程输送为主,微风下颗粒物以局地排放为主。外来源的输送和本地源排放的叠加造成了灰霾的形成和积聚。轻污染时段,高浓度污染气团主要来自西北方向的远距离输送,来自山东、河北等工业发达地区的排放源对东山地区灰霾的形成影响显著。重污染时段,污染气团主要来自偏南方向的局地输送,此外来自湖南、江西一带的大规模生物质燃烧生成的高浓度污染气团输送也是污染加重的重要原因。来自东北方向的气流对此次区域灰霾污染起到了清洁作用。     

北京城市大气污染源的暴露效率研究

为了精确地估算产业部门不同类别与特征的大气污染源对指定区域的污染强度 ,采用暴露效率概念及其研究方法。以北京城区为例 ,应用大气污染扩散模型ISCST3,由污染排放数据、全年逐时气象数据以及市区人口分布 ,求得 1999年各污染源对北京市区SO2 ,PM10 ,NOx 等污染物浓度的贡献率和北京城区居民的暴露效率。研究表明 ,不同行业污染源导致SO2 暴露效率在 2× 10 -6～ 2 0× 10 -6之间 ,PM10 、NOx 暴露效率在 2× 10 -6～ 5 0× 10 -6之间。采暖 ,交通等行业部门的污染源产生的暴露效率较大 ,而污染物排放量较大的污染源 (电厂 ) ,由于远离人口密集区并且排放高度较高 ,因此暴露效率较小。     

上甸子区域本底站大气痕量活性气体的变化规律

利用TE公司C系列气体监测仪,于2005年1月1日-12月31日,在北京上甸子区域大气本底站连续观测SO2,CO,NO-NO2-NOx和O3的浓度.分析了晴天、雨天、霾天和沙尘天气条件下,不同气体的变化特征及影响因素.结果表明:(1)痕量活性气体在不同天气条件下具有不同的浓度及日变化特征,晴天和雨天日变化最小,而霾天日变化最大;(2)风向和风速是影响上甸子气体浓度变化的重要因素,同时,夏季降水对SO2和NOx的去除作用较为明显;(3)上甸子O3白天最大值与夜间最小值的比值低于4,远低于城区,不利于光化学污染的形成.     

The relationships of urbanization to surface water quality in four lakes of Hanyang,China

By converting rural land into urban land, urbanization impacts on surface water quality, because cities produce more pollutants than farmlands, especially heavy metals. Ways to reduce urbanization impacts on water quality are now being highlighted worldwide. Considering that land use can be a source or sink in pollution runoff, an understanding of the relationship between urbanization and surface water quality, as well as effects of specific land uses on water quality, is crucial. Corresponding management and controlling steps can then be put forward towards non-point source (NPS) pollution control and urban sustainable development. China has experienced rapid urbanization, especially since the 1980s. However, the environmental impacts of this process are not fully investigated. Hanyang, Hubei Province was selected as a typical city to study the impacts of urbanization on lake water quality. Pearson's correlation analysis was performed to elucidate the correlation between different land uses and water quality indicators at both whole lake watershed and small catchment scales. The results indicated that land uses play different roles, either source or sink, in pollution flow processes. Bottomland had a negative and residential land a positive correlation to most water quality indicators, especially heavy metals. These proved to be indicative and crucial land uses in NPS pollution control. Finally, a strategy for regulating urban land uses is proposed for improving surface water quality in cities similar to Hanyang, in southern China.     

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。     

Effects of greenbelt plant configuration on atmospheric PM2.5 in Beijing

High atmospheric PM2.5 concentrations are a major problem associated with air pollution in Beijing due to their frequent occurrence and harmful effects. The construction of greenbelts beginning in 2000 has altered the surface structure of the area between 4th ring road and 6th ring road; wind speed, which strongly influences the atmospheric PM2.5 content, has decreased simultaneously during this period. Here, we estimated the effects of different plant configurations on wind speed and dust retention in Beijing. We recommend configuring rough bushy shrub-grass in the northwest, west, and north; grass and rough bushy shrub-grass in the north, east, and southeast; and rough bushy shrub-grass and arbor-shrub-grass in the southwest and northeast. As vegetation types and planting methods influence the ability of shrub-grass and arbor-shrub-grass to block wind and dust, we recommend increasing planting density and introducing plants with hairy leaves and exuberant foliage.     

天津城市化对市区气候环境的影响

利用天津市区和郊区两个气象站近50年的地面温度、辐射、日照、风速、相对湿度和降水量资料,系统地分析了天津城市化进程对城市气候的影响,结果表明影响是显著的。受城市化的影响,天津市区地面温度远高于郊区,城市热岛效应明显,市区增温率达0．42℃·（10a）^-1,50年增温幅度达2．5℃,其地面总辐射、直接辐射和日照时数逐年减少的特征也进一步证明了城市化对大气的增温效应;市区近地层风速、相对湿度明显小于郊区,其中,平均风速以0．35m·s^-1·（10a）^-1的速率减小,相对湿度以1．11％·（10a）^-1的速率减小。近50年来天津市区的降水量和降水日数均呈现明显的减少趋势,降水量的倾向率为5．91mm·（10a）^-1,降水13数的倾向率为3．2d·（10a）^-1。     

低纬高原城市区域冬季的大气环境与不同波长辐射特征

本文以低纬高原城市昆明市为研究对象，利用城市内外不同波长辐射的实测资料，分析了颥人、外不同波长辐射的分布特征、变化规律及共差异以及与大气环境的相互关系，探讨了城市及大气环境对太阳辐射的影响为城市气候的深入研究以及城市建筑的规划、设计、环境污染防治提供依据，并可为其它地区的同类研究提供参考。     

广州城市近地风场特征研究

利用实测广州市近地风速、风向数据资料,分析广州市近地风场特征。结果表明：（1）城市近地风速微弱,风速范围在0.1~0.71 m.s-1,平均风速约0.25 m.s-1,处于静风状况。城市对盛行风风速的削减达90%左右;（2）在盛行风被极度削弱的同时,珠江江风促成了城区一些区域风速的增强。同时,白云山等北部山林的山风以及大型绿地对周围测点的风场均有影响,这些局地的热力效应促进了大气的流动,增强近地风速,改善近地风速微弱甚至无风的状况。广州大道北联白云山,南通珠江,道路开敞,受到白云山山风和珠江江风的影响,广州大道监测点风速相对较大。有些地方则成为＂风影区＂,监测点基本处于无风状态。随着城市的扩展,城市近地风速微弱,通风不良,风向变化复杂,这对于汽车日益增多,尾气污染激增的城市是极为不利的。因此,城市的河流、山林以及大型绿地对城市近地风场的影响值得关注,值得进一步研究如何利用其布局改善城市的无风状况。