安徽省O3浓度时空分异及其驱动因素研究

基于2017—2018年安徽省132个空气质量监测站点的O₃浓度观测数据及各月份的气象与前体物排放数据, 采用空间自相关分析、地理探测器等方法分析安徽O₃浓度的时空分异及其驱动因素. 结果表明:安徽O₃浓度的峰值出现在5月和6月, 超标率分别为31.4%和42.8%. O₃浓度整体呈空间集聚特征, 高值区主要出现在安徽东北部的蚌埠、宿州、淮南和滁州4市, 低值主要分布在皖南山区. 气象要素是安徽省O₃浓度格局形成的主控因素, 其中6月的边界层高度(q=0.644)、近地面太阳辐射(q=0.597)和风速(q=0.571)的影响最大, 且呈正向影响, 风速的增大和边界层高度的增加可能使得输入性污染增加. 降雨量(q=-0.532)和相对湿度(q=-0.559)呈负向影响, 且降雨带的移动是影响安徽夏季O₃分布格局的一项关键因素. 本地前体物排放对安徽O₃浓度的影响受到气象要素的驱动, 在夏季呈正向, 而冬季呈反向, 其中CO的影响相对较大. 6月气象要素与本地前体物排放的双因子交互驱动对O₃浓度的空间分异具有增强作用. 边界层高度和近地面太阳辐射与本地前体物的组合解释力均大于0.7, 在不利的气象条件下, 应进一步加强对本地前体物排放的管控.     

历史时期黄河流域城市空间格局演变与影响因素

研究历史时期黄河流域城市的空间格局演变,能够更好地理解人居环境的特点和发展脉络,对当今黄河流域生态保护、城镇发展有重要的现实价值。采用哈佛大学CHGIS数据库中城市时间序列数据,以及历史人口数据、流域和高程数据,通过实证分析,梳理黄河流域城市时空格局演变过程与影响因素。研究发现：（1）城市数量变化可划分为五个阶段。（2）一级延续稳定区,以今安阳为中心的河南北部城市高密集区和以今西安为中心的关中城市高密集区;以今济南、太原、洛阳为中心的次高密集区。二级延续稳定区分为五条重要的城市带,即渭河城市带、汾河城市带、鲁中山地北麓城市带、太行山东麓城市带及运河城市带。（3）城市重心迁移的平均距离为32 km,人口重心迁移的平均距离为95.78 km,城市和人口的分布有着较密切的联系。（4）气温、降水、高程、与河流的距离、黄河下游河道的变迁等自然因素,以及战争、都城转移和人工运河等人文因素共同影响了历史时期黄河流域城市的时空格局。     

石家庄冬季典型污染过程气溶胶激光雷达观测

基于2016年冬季石家庄市微脉冲气溶胶激光雷达观测资料,采用归一化梯度法和梯度法两种方法反演了大气污染边界层高度,并将结果与相同时段探空资料获得的边界层高度进行对比验证,同时选取典型个例对污染边界层高度的过程演变特征进行了分析,探索了不同污染等级下污染边界层结构.结果表明,归一化、梯度法反演结果均与探空位温确定的边界层高度存在一致性,相关系数分别为0.62、0.55,均通过了0.05的显著性检验,但归一化相对误差为19%,梯度法为34%,表明归一化梯度法优于梯度法且其反演结果是可靠的.空气质量优良日,归一化梯度法反演结果准确度降低,与位温确定边界层高度最大偏差约1000m;随着污染程度加重,反演结果与位温确定边界层高度差减小,污染期间,污染边界层高度总体低于1000m,污染最重时段降到400m左右.不同空气质量等级、不同高度气溶胶消光系数垂直递减率具有明显差异,污染天气400m高度垂直递减率最大,表明该层以下为较重污染聚积层,之后随高度升高消光系数明显减小,700m以上为清洁空气.     

松桃河流域氨氮和锰污染特征及生态风险评价

以地处“锰三角”核心区的松桃河流域为研究对象,应用统计学方法对2011~2019年松桃河流域17个监测断面的18个水质指标进行统计分析,重点研究松桃河流域主要污染物氨氮和锰污染特征、时空变异及来源解析,利用商值法、安全阈值法对松桃河流域氨氮和锰的生态风险进行评价.结果表明:松桃河流域主要受到氨氮和锰污染,两者在P<0.0001水平呈显著正相关,具有同源性,主要来源为电解锰企业废水和渣场渗滤液;氨氮和锰的时空变化基本一致,主要污染断面与电解锰企业、渣场分布密切相关;时间上,除支流木池河有污染加重趋势,松桃河流域污染总体呈现逐年降低趋势.水生生物暴露松桃河地表水体时,熵值法评价松桃河流域有氨氮急、慢性毒性效应风险水体分别占10.37%、44.93%,有锰急、慢性毒性效应风险水体分别占69.81%、77.89%;安全阀值法评价松桃河流域有氨氮急、慢性毒性效应风险水体分别占5.6%、24.33%,有锰急、慢性毒性效应风险水体占34%、90%.两种方法评价结果差异明显,商值法较为保守,其评价氨氮急、慢性、锰急性风险水平约为安全阀值法的2倍.松桃河现行标准值高于氨氮和锰慢性毒性安全允许浓度,现行标准对水生生物可能存在“欠保护”.建议开展基于松桃河流域水生生物区系与水体特征的氨氮和锰水质基准及生态风险研究,为制订区域水质标准提供科学依据,以实现差异化风险管理,保障生态水环境安全.     

融合时空特征的PCA-PSO-SVM臭氧(O3)预测方法研究

针对目前臭氧预测方法未能考虑臭氧污染的区域性和在时间周期内的强自相关性的问题,提出一种融合时空特征的PCA-PSO-SVM臭氧组合预测模型.利用小波分析和系统聚类提取臭氧时间序列波动特征和站点空间分布相似性特征,并通过主成分分析和粒子群算法优化的支持向量机组合模型（PCA-PSO-SVM）对臭氧日最大8h平均浓度进行预测,以2016~2018年杭州市大气污染物观测数据和气象数据进行实验验证.结果表明：融合时空特征的PCA-PSO-SVM模型预测精度有较大提升,与未融合时空特征的PCA-PSO-SVM模型相比,精度提升19%.气象因素中温度对臭氧预测效果影响最大,在气象预报数据存在一定误差的情况下,提出的模型仍得到较高精度的预测效果,具备较好的鲁棒性.     

中国居民消费碳排放影响因素的时空异质性

研究我国居民消费间接碳排放的阶段性和区域性特征,对于制定社会经济新常态发展下的碳减排策略具有重要的现实意义.利用投入产出法和结构分解分析法,核算了2002~2017年中国居民消费间接碳排放水平,量化了影响因素对间接碳排放的贡献;利用地理加权回归模型定量描述了省域间接碳排放的时空分异特征.结果显示:2002~2017年中国居民消费间接碳排放呈现先增长后下降的趋势,“食品”类和“居住”类消费是其主要来源,占比42%~48%.新常态下,“直接碳排放强度”、“生产技术”和“消费倾向”因素的抑制作用显著加强,大大抵消了“收入规模”、“人口”及“消费结构”因素对碳排放的促进作用,促使碳排放降低了145MtC.省域间接碳排放从东至西呈现递减的分布特征,表现出一定的集聚性.碳排放的影响因素具有空间异质性,“生产技术”与碳排放呈现负相关关系,其他因素呈现正相关关系.其中,“人口”、“收入规模”及“直接碳排放强度”对碳排放的影响程度较为突出.     

中国县域肉类生产的时空演变及影响因素

随着人均收入的增加和城镇化的推进,促进了居民肉类消费增加。厘清肉类生产格局的变化对肉类可持续供给具有重要意义。基于中国县域视角,以2000—2016年的肉类产量数据为基础,运用标准差椭圆、空间自相关、地理探测器等方法,揭示我国肉类生产的时空演变规律及其影响因素。结果表明:（1）2000—2016年的全国肉类产量呈增加态势,增幅为43.5%,不同区域肉类产量差异较大。（2）全国肉类高产县数量增加显著,范围扩大,空间上呈条带状集聚特点,重心整体北移;其生产的集聚特征显著且相对稳定,但局部表现出一定差异。（3）自然资源禀赋、社会经济及农业技术在不同阶段都影响肉类生产空间格局的演变。粮食产量和第一产业增加值是主要因素,农业机械总动力影响逐年增大,不同因子间的交互作用会强化肉类生产空间分异的效果。     

重庆地票交易时空特征及其与人口流动的耦合态势

从地票复垦生产和落地使用双边视角,采用区位基尼系数、热点分析、重心演变等方法探寻地票交易特征动态变化过程及其与人口流动的耦合态势。研究表明：（1）重庆主城区地票流入极功能弱化;渝西地区正成为新的地票流入极;渝东北、渝东南地区发展为以产出地票为主、兼具地票使用需求的复合区域。（2）渝东北、渝东南分别是地票复垦生产的主极核和次极核。渝西地区呈爆发式产出剧增。（3）地票流与人口流呈“偏离—一致—偏离”耦合态势。差异化的落地政策刺激了人口流出区地票使用积极性,造成地票流入偏离城镇人口流入轨迹;渝西地区受需求驱动大规模生产地票、渝东北和渝东南剩余农村闲置建设用地资源潜力有限,造成地票流出偏离乡村人口流出轨迹。     

2005~2018年河南省NO2柱浓度变化特征

运用OMI卫星遥感资料对河南省2005~2018年NO₂柱浓度的时空分布进行分析,并结合国家大气污染防治政策的实施,研究了2013年之后河南省NO₂柱浓度的变化特征.结果表明,河南省NO₂柱浓度的空间分布为东北高、西南低,高值和低值中心分别位于安阳-新乡-焦作一带（>18.0×10¹⁵molec/cm²）和洛阳-三门峡-南阳市交界（4.0~8.0）×10¹⁵molec/cm².从季节变化来看,冬季NO₂柱浓度高于春夏季,冬季高值中心的浓度较春夏高50%~70%.在2011年前,河南省NO₂柱浓度不断上升,北部较南部增速快.2011年后全省NO₂柱浓度明显下降,焦作-新乡-安阳一带下降最快,主要污染物总量减排和大气污染防治行动计划的实施有效促进了浓度的下降.《大气污染防治行动计划》实施后,与位于京津冀大气污染传输通道的城市相比,传输通道外的城市NO₂柱浓度下降速度慢甚至略有增长,应进一步加大其大气污染防治力度.     

中国代表性滑雪场网络关注度时空演变及影响因素

基于百度指数数据,运用指数测度、空间地理分析、回归模型和地理探测器,对2011—2019年中国大陆26个代表性滑雪场网络关注度的时空演变特征及影响因素进行分析。结果表明：（1）时间演化上,网络关注度呈先增后减且逐渐平稳的规律。2015年、2016年为峰值年份,季节性差异明显,共两个波动峰值且为“南北为单,中东为双”的分布格局。（2）空间特性上,全国和地区均为先增后减特征,地区差异显著;变异程度先降后增并趋于稳定,全国分布相对稳定平衡,地区分布呈不稳定集聚特性。省区冷热区域分布总体呈“东北热—西南冷”格局,层级变化以稳定型为主。（3）滑雪场层面上,滑雪场总体偏好层级变动较大,高偏好保持稳定领先,其余层级以下降变动为主。滑雪场冷热点分级呈“北热南冷”的格局,东北、华北两个热点集聚区域演变较为稳定。（4）影响因素上,需求侧影响因素排序为滑雪消费吸引力>受教育程度>经济发展水平>信息化水平>滑雪场建设水平。供给侧的滑雪人次占比、滑雪经济贡献、客运承载力、冰雪旅游资源丰度、官方媒体建设水平解释力较强,其他因素影响并不显著。