我省2020年空气质量改善状况发布

1月20日,江苏省生态环境厅召开新闻发布会,发布“十三五”以来全省大气污染防治工作总体情况,围绕近期大气环境质量状况介绍相关情况,并展示2013年与2020年空气质量改善的对比。     

基于HHO-CNN-LSTM的CMAQ修正模型及其在上海市空气质量预报中的应用

建立空气质量预报模型，预测污染物浓度对人类健康和社会经济发展具有重要意义。然而，传统的空气质量模型CMAQ对污染物浓度的预报精度并不理想。对此，本文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)的空气质量预报修正模型，并使用哈里斯鹰算法(HHO)对模型的超参数进行优化；用CMAQ模型对上海市2022年12月六种大气污染物(SO₂、NO₂、PM₁₀、PM_2.5、O₃、CO)浓度的预报数据以及监测站的气象数据和污染物浓度实测数据作为HHO-CNN-LSTM模型的输入，对CMAQ模型预报结果进行修正。使用均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和一致性指数(IOA)作为评价指标。结果显示，修正模型显著提高了六项污染物浓度的预测精度，RMSE减少了73.11%～91.31%,MAE减少了67.19%～89.25%,IOA提升了35.34%～108.29%。同时针对HHO算法陷入局部最优而导致修正模型对CO浓度预测效果不佳的问题，使用高斯随机游走策略对HHO算...     

基于MERRA-2资料的PM2.5主要组分污染特征及与气象条件的相关性分析

利用MERRA-2再分析数据,对1980～2020年中国区域黑碳、有机碳和硫酸盐质量浓度的空间分布特征、多时间尺度变化规律进行了分析,并进一步探讨了典型区域黑碳、有机碳、硫酸盐浓度与大气自净能力指数之间的可能联系.结果显示:中国黑碳、有机碳、硫酸盐浓度都呈西部低、中东部高的空间分布特征,且京津冀、川渝、江浙沪、两广等4个区域的污染特征具有代表性;中国黑碳、有机碳、硫酸盐浓度均呈现阶段性的年代际变化特征,1980—2020年期间经历了缓慢增加、快速增加和缓慢下降的过程;4个区域3种组分的季节变化规律有较大差异,其中黑碳浓度呈夏季低、冬季高的“U”型变化规律,有机碳和硫酸盐浓度无显著的一致性特征;大气自净能力指数与黑碳、有机碳、硫酸盐浓度的长期变化趋势上有显著的负相关关系,即大气自净能力指数越大(小),污染物浓度越低(高).     

常州市春节期间污染物相关性分析

分析了常州市2017年春节前后各污染物浓度的关联性和差异性。结果表明,除O_3外,春节期间各污染物均值均低于春节前后,春节前后随着污染源的变化,污染物之间的相关性表现出较为明显的差异。SO_2与PM_(2.5)、PM_(10)、CO和NO_2的相关性均较春节前后有显著下降;爆竹集中燃放时间段,CO与综合指数、PM_(2.5)和PM_(10)之间的相关系数0.96;而在烟花爆竹燃放相对较少的初三和初四,该相关系数0.6。工业减产停产和机动车使用减少对空气质量改善有较大贡献,而在不利气象条件下,烟花爆竹可导致空气质量在短时间内恶化。     

长三角空气质量区域预报准确性评估方法研究

根据长三角空气质量区域预报工作的实际需要,对分区文字预报和落区图预报两种方式分别制定了不同的空气质量指数级别预报准确性评估方法。分区文字预报根据设定的预报准确性判定方法计算预报评分,落区图预报按区域内预报准确城市占比进行准确率统计。分区文字预报结果显示,2017年长三角区域的预报准确天数占比为62.2%,预报评分为70.2,区域预报评估效果良好。落区图预报评估结果显示,预报级别偏差具有地域性差异,安徽北部、江苏北部和江西中北部预报等级偏高,长三角中南部沿海城市预报等级偏低。该套评估方法可为区域空气质量预报偏差成因分析提供依据,为区域预报工作的改进提供定量参考。     

鄱阳湖平原区农村门塘浮游藻类群落特征及其生物学评价

于2018年—2019年在鄱阳湖区周边选取4个县（区）10个村庄的典型门塘开展浮游藻类采样调查。研究共鉴定出藻类6门83种，以蓝藻门、绿藻门和硅藻门为主；浮游藻类细胞密度全年范围为7.30×104个/L～2.78×1011个/L，年均值为1.4×1010个/L，其中夏季细胞密度最大，冬季细胞密度最小；优势种主要有小环藻、微囊藻、铜绿微囊藻、卵形隐藻等，且具有较为明显的季节演替，全年优势种为小环藻；藻类多样性指数（H′）年均值为1.49，丰富度指数（M）年均值为1.92，全年水体生物学评价结果为中度污染。     

西南山地区域森林火险综合预报模型研究——以重庆市为例

森林火灾严重破坏森林生态系统的结构和功能,针对其风险预报开展研究具有重要的理论意义和应用价值。通过融合气象、地表覆盖和人类活动等要素的方式构建森林火险综合预报模型,是西南山地区域森林火险综合预报业务化应用的重要发展方向。基于《森林火险气象等级》国家标准(GB/T 36743-2018),本文研究首先构建了重庆市森林火险气象风险预报模型。然后通过融合可燃物因素和人为因素的方式,进一步构建重庆市森林火险综合预报模型。最后利用历史火点数据针对上述两类模型的精度进行对比和分析。研究结果表明:重庆市森林火灾发生次数较多,且呈现出季节性规律;重庆市森林火灾的发生不仅受到气象条件的影响,而且受到地表覆盖和人类活动等多种要素条件的共同影响;与森林火险气象风险预报结果相比,森林火险综合预报结果在空间分布上具有更高的精细程度;森林火险综合预报模型能有效提高森林火险等级预报精度。     

圆满完成新年度首次灭火作战任务——三明市森林消防支队扑救大田镇森林火灾纪实

每年的11月1日至次年的5月1日,是福建省三明市的的防火紧要期——三明市森林资源丰富,森林覆盖率达76.8%,是全国南方集体林区综合改革试验区,素有"绿色宝库""中国绿都"之称,受沿海地区冬春季天干物燥和大风天气等多重因素影响,森林火灾多发。对于以保护驻地绿色生态为己任的三明市森林消防支队指战员来说,这是他们最繁忙、最紧张的时期。     

基于Landsat 8遥感数据的天津市地表温度反演

以Landsat 8遥感数据为数据源,进行天津市地表温度反演研究。首先采用单通道算法反演地表温度,并利用均值标准差法进行温度分级。然后建立不同温度等级面积比例的估算模型。再通过随机样点,从不同温度等级和土地覆盖类型2个角度,分别建立并比较不同类样点的地表温度与各指数的拟合模型。结果表明:次高温区域面积比例与人口密度、人均GDP都具有较高的决定系数;地表温度与NDVI、BAEM的二元线性回归决定系数高于地表温度与单一指数的决定系数;将样点分类后,低温点与MNDBI的决定系数高于其他温度等级样点,水域和植被样点与各种指数的决定系数高于其他地物类型样点。