城市灰尘PAHs累积与迁移过程的影响因素研究

以上海市为例,探讨了城市中心城区地表灰尘中多环芳烃(PAHs)累积与迁移过程的影响因素.结果表明,粒度只是影响城市灰尘吸附PAHs的一个次要因子,与PAHs含量之间没有明显的相关关系.城市灰尘TOC与PAHs含量显著正相关(冬季r=0.62,p＜0.000 1;夏季r=0.55,p=0.002),说明对于城市地表灰尘而言,有机质的含量越高,其吸收PAHs的能力就越强,这种结果与理论上PAHs的憎水亲脂性相一致.风向能够直接影响PAHs在空间上的分布趋势,污染源下风向的地区更容易累积较多的PAHs,且距离污染源越近,污染程度越重,相反,污染源上风向的地区则不利于PAHs的累积,污染程度较轻.夏季最高值出现在西北城区,含量为27 766 ng·g-1,冬季最高值出现在南部和东部城区,含量分别为30 741 ng·g-1和32 573 ng·g-1.大城市中心区存在PAHs污染的"空心效应".温度是影响城市灰尘PAHs累积与迁移的重要气象参数.     

PWD22能见度仪监测上海市水平能见度的试验研究

利用PWD22能见度仪监测数据,分析了上海市2008年—2009年能见度日变化规律和四季逐日变化特征,以及能见度和混合层高度(MLH,Mixed Layer Height)、空气污染指数(API)及气象要素(相对湿度、风速、温度)的相关性。结果表明,能见度一峰一谷日变化特征明显,峰值出现在14:00~16:00,谷值出现在6:00~8:00。能见度与MLH相关性显著,与温度最差。能见度和气溶胶光学厚度(AOT)线性拟合呈负相关关系,且夏季相关性最显著,冬季最差。     

城市降雨径流非点源污染分析与研究进展

城市降雨径流污染已经成为非点源污染的一个新生点，通过对城市降雨径流污染的概念、污染物来源及成分分析，系统地整理了有关国内外城市降雨径流污染研究的资料，为我国的城市降雨径流污染的研究提供科学的理论依据。     

基于WRF-RTIM的上海地区霾预报MOS方法研究

应用基于系统辨识理论的实时迭代模式(real-time iterative model,RTIM)对WRF模式预报结果进行后处理,建立了上海地区霾天气的模式输出-统计(model output statistics,MOS)方法.首先,根据WRF模式的气象输出资料,结合大气污染观测数据,筛选出霾事件的预报因子;其次,运用系统辨识实时迭代模型,建立依据MOS预报方法的PM2.5、PM10和能见度预报模式;最后根据霾事件的判别标准,对上海2012年11月—2013年1月的霾日进行24 h和48 h预报.结果表明,PM2.5模式预报成功率为75.0%~63.9%,PM10模式预报成功率为87.5%~81.8%,能见度模式预报成功率为71.0%~74.2%,霾日预报成功率为73.7%~72.7%.分析表明,研究期间上海的气溶胶以细颗粒物为主,低能见度主要由导致霾现象的PM2.5引起.该方法能较准确地预报霾日的发生,可为我国城市大气环境业务预报提供参考依据.     

中国碳排放的区域差异及演变特征分析与因素分解

在研究近16 a(1995—2010年)中国八大区域碳排放特征及其演变规律的基础上,采用LMDI分解方法,将碳排放的影响效应分解为人口规模效应、经济发展效应、能源强度效应和能源结构效应,探讨中国碳排放区域差异变化的原因与规律。结果表明:①八大区域碳排放量和人均碳排放量均呈逐年上升趋势;②东北、京津和东部沿海地区碳排放比重逐年下降,其它地区正好相反或维持不变;③经济发展效应对碳排放有最强正影响,能源强度效应对碳排放有最强负影响;④人口规模效应对包含直辖市的区域碳排放有较大的正影响,经济发展效应对经济发达地区的碳排放正效应弱于其它地区,能源强度效应对经济结构调整活跃地区的碳排放有较强的抑制作用,能源结构效应受宏观经济形式与能源政策影响,对碳排放的影响有较大波动。     

基于夜间灯光的城市居民直接碳排放及影响因素——以中原经济区为例

城市居民直接能源消耗及其碳排放对区域碳减排政策的制定具有重要影响。受统计数据缺乏与研究方法的限制,当前的研究不仅较少探讨精细空间尺度上的城市居民直接碳排放,同时也缺乏在县级尺度上对人均居民直接碳排放的影响因素进行深入分析。鉴于此,论文以中原经济区为例,通过引入夜间灯光数据,利用增强型饱和校正模型估算了网格尺度上的城市居民碳排放,并采用地理加权回归模型对其影响因素进行了分析。主要研究发现：中原经济区的碳排放总体空间特征是西北高、东南低。郑州市市辖区的城市居民直接碳排放总量位于首位,而邢台县、辉县市和襄垣县的人均碳排放较高。此外,就其影响因素来看,人均GDP、碳排放强度、第二产业比重和HDD（Heating Degree Days,热度日）均表现为正效应,城镇化率为负效应,而CDD（Cooling Degree Days,冷度日）的系数有正有负。城市居民直接碳排放的影响因素分析为中原经济区制定切实可行的区域碳排放政策提供了重要的基础理论依据。     

基于DEA方法的上海农业水灾脆弱性评估

采取演绎思路,在历史灾情的基础上,根据脆弱性概念,运用包络分析的CCR投入-产出模型,对上海各郊区(县)的农业水灾脆弱性分异规律进行了分析。结果表明:松江与南汇脆弱性达1的年数最多,宝山、金山与青浦处于中等,嘉定、浦东、奉贤与崇明脆弱性达1的年数最少;另外1,991年为水灾形势最为严峻的年份,其次是1985年,1987-1990年间,各区(县)的脆弱性值都偏小,没有脆弱性达1的区域。这与实际情况基本符合,该方法可以为市政部门提供必要信息和决策参考,以提高灾害科学管理的水平。     

基于STIRPAT模型的重庆市能源消费碳排放影响因素研究

定量分析人类活动对环境的影响,对减少碳排放和建设环境友好型社会具有重要的指导意义.因此,本文采用重庆市1980-2010年能源消费碳排放时间序列数据,基于STIRPAT模型,通过岭回归拟合得到能源消费碳排放与人口数量、人均GDP及其二次项、能源强度、第三产业比重、城镇化水平的多元线性模型.结果表明,人口数量、人均GDP、能源强度、城市化水平每增加1％,将引起重庆市能源消费碳排放相应增加0.963％、(0.398 +0.463lnA)％、0.059％、0.266％,其中,A为人均GDP.可以看出,人口数量对重庆市能源消费碳排放量影响最大.第三产业比重每增加1％,能源消费碳排放将会减少0.093％.     

基于周边站点优化选取的随机森林PM2.5小时浓度预测研究

空气中的PM_2.5是威胁人体健康的主要大气污染物,对其进行有效预测和及时预警具有重要意义.大量研究表明,纳入周边站点信息的随机森林模型在单站点PM_2.5预测中显示出良好的效果,但在周边站点选取问题上目前尚缺乏针对性研究,部分选取方法带有主观性.本文提出了一种基于时间滞后互相关分析的周边站点优化选取方法,并以上海十五厂空气质量监测站（国控站）为例,构建了预测该站未来1~24 h PM_2.5浓度的随机森林回归模型集,比较分析了预测模型中各输入因子的重要性.研究发现,预测站点当前PM_2.5浓度值对未来1~16 h的预测最为重要,而气象要素中的风向则对于未来17~24 h的预测重要性最高;周边站点PM_2.5信息随着预测时间的延长,其重要程度排名有明显提升,且不同站点对不同时间预测的影响具有显著差异,在建模时应区别对待,优化选取.比较结果表明,使用本文方法选取周边站点建立的预测模型不仅在RMSE等精度指标上具有一定优势（12 h和24 h预报RMSE分别降低11.8%和13.3%）,还在有实用价值的污染事件空报率上有明显降低（12 h和24 h预报空报率分别降低16.1%和25.6%）,具有业务应用潜力.     

上海交通沿线农田土壤中PAHs分布特征及源解析

为探讨交通干线对周围农田土壤环境中16种优先多环芳烃（PAHs）累积的影响,采集了上海市交通干线旁与道路垂向分布的70个农田土壤表层样品及2个土壤柱样品,系统分析了土壤中16种优控PAHs的含量、组成及来源.结果表明上海交通干线旁农田表层土壤PAHs含量范围为23.16~21250.25ng/g,平均值为928.16ng/g,且随着与防护林距离的增加呈现出先下降后增加而后又下降的趋势,农田土壤柱中PAHs含量则表现出随着距土壤深度的增加而上升的趋势.基于正定矩阵因子分析（PMF）模型及特征因子比值法的来源辨析结果,表明表层土壤和土壤柱中的PAHs均主要来源于煤、生物质的燃烧及交通排放.