长三角地区大气NO2和CO2浓度的时空变化及驱动因子分析

以长三角城市群为研究对象,利用卫星遥感观测数据协同分析长三角地区大气NO₂和CO₂浓度的时空变化特征和驱动因子,揭示了长三角地区污染物和CO₂高浓度地区空间格局.结果表明长三角城市群地区大气NO₂和CO₂浓度的时空分布及变化特征呈现了受化石燃料燃烧和机动车排放等人为活动以及区域地形、地表覆盖、气候等自然条件的综合影响结果.大气NO₂和CO₂高浓度值围绕太湖明显呈口对西南向的U字形分布,一致于围绕太湖分布的杭州、上海、苏州、无锡、常州和南京等大型城市区域,以及安徽铜陵地区的工业排放区.大气NO₂浓度值呈现秋冬时期较高,夏季最低的季节分布特征.大气CO₂浓度受植被CO₂吸收和CO₂的积累影响,8~9月最低,4~5月最高.此外,随着人为排放活动的急剧减少,2020年1~3月的大气NO₂浓度比2019年同时期降低了50%以上,其中分布了以钢铁厂、燃煤厂为主的大型工业热源的城市NO₂浓度下降最多,如镇江、南京、马鞍山.     

基于全球风场产品中国海表面风速变化分析

基于CCMP、ERA-Interim和NCEP-DOE三种全球风场产品,利用线性趋势检验和变异性系数分析了我国海表面风1985～2013年的风速变化情况。结果表明:不同风场产品所表征的海表面风变化趋势及区域变化强度存在差异。CCMP和NCEP-DOE均显示中国海表面年平均风速在呈显著性线性增强,增加速率分别为0.050 m/s·a和0.015 m/s·a,CCMP风速的快速增长可能隐含着资料同化背景场改变而引起的风速抬升因素,ERA-Interim并未显示出中国海表面风速在1985～2013年有明显的线性增强或减弱趋势。在黄渤海对中国海域海表面风增速贡献方面,NCEP-DOE与CCMP计算结果截然不同,CCMP显示黄渤海是中国四个区域海区中风速增加最强的区域,而NCEP-DOE显示该区风速增加最弱。