2013-2015年上海市霾污染事件潜在源区贡献分析

统计分析2013-2015年上海市每个月不同空气质量等级天数比重,根据HYSPLIT（Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory）后向轨迹模型对3年内的12月份影响上海地区的污染气团进行了综合聚类分析和逐年聚类分析.在综合12次严重霾事件的后向轨迹基础上,结合上海实时公布的PM_2.5小时浓度资料,对潜在源贡献因子PSCF（Potential Source Contribution Function）和浓度权重轨迹CWT（Concentration-weighted Trajectory）进行分析与比较,研究重霾期间影响上海PM_2.5质量浓度的潜在源区及不同源区对PM_2.5质量浓度的贡献差异.结果显示,上海市3年期间12月份霾颗粒物外来源主要输送渠道为西北路径和北方路径,源自于西北方向的气团比重占总气团的50.4%,北方向的气团几乎都经过海洋后进入上海地区.影响上海地区PM_2.5质量浓度的潜在源区主要分布在安徽、江苏和山东地区,此外江西北部、浙江北部、河北南部及山西少部分地区也对重霾事件中的污染物颗粒有一定程度的贡献.     

基于MODIS时序数据的长江三角洲地区植被覆盖时空变化分析

在快速城市化的长江三角洲地区,植被覆盖状况变化问题已经引起公众的关注并且成为科学研究的热点。植被指数作为监测植被和生态环境变化的有效指标而得到广泛应用。基于2000—2011年的Terra Modis NDVI植被指数数据集,从时间尺度和空间变化上分析长江三角洲地区植被变化特征,应用一元线性回归趋势分析方法和更适合研究非正态分布数据的Mann-Kendall非参数检验方法对长江三角洲地区的植被覆盖状况进行研究。研究结果表明,(1)利用Terra Modis NDVI数据可以很好地从宏观上监测长江三角洲地区植被覆盖的时空变化。(2)植被覆盖的时空变化是自然和人类活动共同作用的结果,特别是在快速城市化的长江三角洲地区,人类活动对植被覆盖的影响更为剧烈,并且植被覆盖变化对人类活动做出积极的响应。12年来,长江三角洲地区植被覆盖总体呈下降趋势,尤其是研究区中的城市及周边地区则以显著下降趋势为主,说明长江三角洲地区随着城市化进程的加速,植被覆盖状况正面临着恶化。(3)一元线性回归趋势分析方法和Mann-Kendall非参数检验方法对植被变化趋势的检测总体上趋于一致,两者可以相互印证,但局部有差异。因此,当进行局部区域植被覆盖变化的深入研究及驱动力分析时,需要较高分辨率的数据作为辅助数据。研究揭示了快速城市化背景下长江三角洲地区植被覆盖变化的规律,从而为长江三角洲地区生态保护和植被恢复提供有利的依据和借鉴。     

基于WRF-Chem的长三角地区PM2.5和O3污染协同控制研究

以PM_2.5和O₃浓度超标为表征的区域性大气复合污染已成为当前我国大气污染的主要问题,严重影响到经济的发展和社会的和谐,探究PM_2.5与O₃的协同控制近年来成为大气污染防控的热点.本文基于WRF-Chem模式,结合气象、大气污染物观测数据及MEIC排放清单等数据,依据不同比例的NO_x和VOCs减排量,设计了36组减排情景,模拟了长三角地区PM_2.5和O₃复合污染时段的空气质量状况.同时,利用综合经验动力学（CEKMA）方法,综合考虑NO_x和VOCs减排的边际效益成本和环境健康效益,评估了长三角地区NO_x及VOCs减排对PM_2.5和O₃大气污染控制的影响.最后,定性并定量地研究两者的协同关系及协同减排效果,给出了该区域在复合污染情景下的先侧重VOCs、后侧重NO_x减排的协同优化路径,采取先减少NO_x排放约70%（或60%）且减少VOCs排放约10%（或20%）,再削减剩余VOCs及NO_x排放量的方案,减排的环境空气质量改善效率可以分别达到最优路径的90%（或80%）以上,而等比例同时减排NO_x和VOCs对区域空气质量的改善反而是效果不佳的 减排方案之一.研究方法和结论对区域大气环境的综合治理具有重要的应用价值,对我国其他地区的大气污染防治及相关研究也具有借鉴意义.     

上海周边地区海陆风特征及其对PM2.5和O3浓度的影响研究

海陆风环流对沿海和内陆城市的大气污染物浓度有重要作用,基于风廓线雷达数据、大气PM_2.5和O₃质量浓度数据等分析了上海及周边地区海陆风局地环流的特征及其对区域大气污染物PM_2.5和O₃浓度变化的影响.研究结果表明：该区一年四季均会发生海陆风,海陆风发生的年平均日数为37.8 d.海陆风频率和强度在滨海高于内陆.海风持续时间在滨海大于内陆,而陆风持续时间滨海小于内陆.夏季的海风强度最强,其内陆地区风速和强度均小于沿海地区.海陆风导致该区的PM_2.5浓度降低和沿海地区O₃浓度升高.风向风速对污染物PM_2.5和O₃的影响在滨海地区比内陆地区更加显著.滨海地区的PM_2.5污染主要来自西北方向（WNW、NW 、和NNW）,西北风（NW）和偏南方向的风 （SSW、S、和SSE）会分别导致夏季和春季的O₃浓度增大.随着风速增加,O₃浓度增大,大约当风速在 3~4 m?s^-1 时增加到峰值,然后逐渐减小.海陆风对沿海地区的O₃及其前体物等污染物的循环输送及其引起的湍流混合使得沿海地区的O₃变化变得很复杂.     

胡焕庸线两侧气溶胶光学厚度时空分布特征及其与土地利用响应的研究

利用Aqua/MODIS C006大气气溶胶光学厚度(AOD)产品分析胡焕庸线两侧时空分布与变化特征,并结合2010年土地利用类型探究二者之间的响应.结果表明:(1)胡焕庸线一方面可作为中国气溶胶分布的重要分界线,两侧AOD呈现东高西低的特点;另一方面,亦可作为AOD成因的分界线,胡焕庸线东侧气溶胶主要以人为活动排放为主,胡焕庸线西侧气溶胶主要是以沙尘为主的自然气溶胶构成.(2)10年来,胡焕庸线东侧AOD以0.0768/10 a的速率下降,高值区面积也以6.41万km2·a-1的速率逐年萎缩;而胡焕庸线西侧只呈现微弱的下降趋势,高值区、低值区面积无显著变化.(3)胡焕庸线以东地区,土地覆盖类型为耕地和建设用地的区域AOD较高.而在胡焕庸线以西地区,AOD与未利用土地及其周边草地地区的响应较好.     

上海不同污染等级下气溶胶光学特性垂直分布特征

气溶胶光学特性是可吸入颗粒物的重要表征指标之一,而针对不同空气污染等级的气溶胶光学特性的垂直分布特征当前研究较少.本文利用上海地区(30°E,120°N~33°E,123°N)2006年6月至2011年12月的星载云-气溶胶激光雷达(Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations,CALIOPSO)资料分析不同季节气溶胶光学特性垂直分布的基础上,深入探讨了不同空气污染等级下的气溶胶垂直(0~6km)分布特征.结果表明:上海地区气溶胶粒子多聚集在0~2 km的高度上且具有明显的季节特征,冬春季节气溶胶粒子后向散射系数集中于0.005以上,颗粒物散射能力较大,其中冬季偏振比范围为0.15~0.25,色比范围为0.57~0.77,主要为不规则的小颗粒;夏季气溶胶粒子的偏振比(0.03~0.09)较小,气溶胶颗粒物较为规则;秋季各种形态的颗粒混合程度较高,其偏振比的范围为0.12~0.23,色比范围为0.58~0.90;不同污染等级下的气溶胶光学特性在垂直分布上具有明显的差异,在重污染时期散射能力大不规则颗粒物增多,垂直差异不明显,污染高度较高;轻度污染以规则颗粒物为主,颗粒物散射能力较小,表现出低层以粗颗粒为主,高层以细颗粒物为主的特征;轻微污染和无污染的气溶胶垂直分布类似,颗粒物散射能力较小.     

利用区域遥感ET分析山东省地表水分盈亏的研究

论文利用MODIS遥感数据和常规地面气象观测数据基于SEBAL模型定量反演了山东省区域地表蒸散量(Evaportranspirations,ET),并利用站点Lysimeter实测ET资料与经联合国粮农组织修正的Penman-Monteith公式计算的ET对遥感反演的ET进行验证,获得了较高的精度,日模拟值的平均相对误差约为11.34％,相关系数为0.872,一致性指数达0.917。在此基础上,结合气象站点降水量的空间分布格局,分析了研究区不同土地利用/覆被类型下2005年和2006年逐月与季节的水分盈亏状况。研究结果表明在2005年3-11月期间山东省总的实际蒸散量平均为637.45 mm,降水量为639.61 mm,降水量基本满足ET消耗;而2006年同期蒸散量为578.48 mm,但降水量仅为443.98 mm,水分亏损量为134.50 mm。春秋季节水分亏缺严重,旱情发生的几率较高;夏季水分亏损量相对较小,降水量满足地表蒸散耗水需求。     

基于NPP/VIIRS夜间灯光遥感数据估算上海地区PM2.5浓度

随着工业化和城市化的迅速发展,中国面临着越来越严重的大气污染危机,以细颗粒物(PM_(2.5))为标志的区域性大气复合污染问题已经成为我国大气环境污染治理的核心工作.目前,传统的地面监测站监测PM_(2.5)浓度的方法空间分辨率较差且耗费人力物力,而卫星遥感数据监测PM_(2.5)浓度的方法大部分只能应用于白天.由于PM_(2.5)浓度在时间上存在周期性变化,因此利用卫星遥感数据监测的夜间PM_(2.5)浓度可以作为表征PM_(2.5)日变化规律的重要补充.本研究采用Suomi National Polar-orbiting Partnership(Suomi NPP)卫星搭载的可见红外成像辐射计套件(Visible Infrared Imaging Radiometer Suite, VIIRS)中Day/Night波段(DNB)夜间灯光影像数据,依据大气气溶胶消光原理和站点气象数据,建立PM_(2.5)浓度的预测模型,基于多元线性回归分析对上海地区9个空气质量监测站在2014—2018年冬季无月无云的晴朗夜间的PM_(2.5)浓度值进行估计,并对PM_(2.5)浓度的空间分布进行模拟.结果表明,在研究时段上海地区PM_(2.5)实际浓度与模型估算PM_(2.5)浓度之间R~2=0.767,均方根误差(RMSE)为19.210μg·m~(-3),验证了VIIRS/DNB夜间灯光影像数据在估算PM_(2.5)浓度方面有巨大潜力.