中部地区碳排放时空演变及其影响因素分析

为实现碳达峰、碳中和目标,研究我国中部地区的碳排放时空演变及其影响因素有着重要的意义.使用2012—2019年NPP-VIIRS夜光遥感数据计算中部地区的碳排放量,结合地理探测器对碳排放时空变化及其影响因子进行分析.分析结果显示：①山西省碳排放量居中部地区首位,河南省次之,安徽省碳排放量位居第三,后为湖北省和湖南省,江西省碳排放最低;②2012—2019年在中部地区碳排放量聚集程度逐年减弱,高高聚集面积从210742.9 km²减少到153999.3 km²,低低聚集面积由148249.2 km²减少到103804.0 km²;③通过地理探测器分析的结果得到：对中部地区各省份碳排放影响因子解释力较大的为经济要素：地区生产总值和第二生产总值;中部地区各省份碳排放因子解释力较高的双因子交互多为经济要素.研究显示,中部地区各个省份碳排放分布及影响因素存在一定的差异,在制定碳达峰、碳中和行动方案时应考虑到不同地区碳排放的差异,本研究为中部地区制定节能减排政策提供数据支撑.     

安徽寿县黑碳气溶胶浓度观测分析研究

为了研究中国东部典型乡村黑碳气溶胶浓度变化特征,利用2015年11月—2018年11月安徽寿县国家观象台污染物浓度及常规气象观测数据对该地区黑碳气溶胶浓度变化特征及其影响因子进行讨论.结果表明,3年间寿县黑碳气溶胶年平均浓度逐年递减,分别为2.84、2.10和1.31μg·m~(-3).季节变化特征显示,该地区冬季观测结果最高,为3.95μg·m~(-3),是夏季的2.9倍.日变化特征显示,日最大浓度值在春、夏、秋三季通常出现在6:00—10:00,而冬季则出现在20:00.从观测结果的日变化幅度来看,冬季的日变化幅度最大,日较差为1.53μg·m~(-3),春、夏两季次之,秋季最小,为0.48μg·m~(-3).由于人为活动影响小,寿县地区黑碳气溶胶的周末效应不明显.此外,统计结果表明,风向风速对该地黑碳气溶胶浓度的影响最大,西北风天气条件下观测结果通常较高,而其余气象因子的影响相对较小.     

合肥市典型区域夏季苯系物的浓度变化研究

通过对长江西路苯系物浓度数据的分析,得到了合肥市交通干道苯系物浓度的时间变化规律。结果表明,长江西路苯系物中苯、甲苯、乙苯和二甲苯、甲基乙苯和三甲苯的月均浓度分别是3. 31μg/m~3、9. 93μg/m~3、11. 56μg/m~3和5. 75μg/m~3。工作日苯系物浓度比周末要高,但苯系物的浓度整体较低,其污染情况与国内外其他城市相比,处于相对良好的水平。CO与苯系物都具有显著的相关性,并且苯系物间各物质也具有显著的相关性,说明苯系物都主要来自交通源。B/T的值为0. 33,说明除了受交通源的影响外还有可能受乙醇汽油、涂料的使用和溶剂的挥发等的影响。     

结合GIS数据对合肥市大气污染状况的初步数值模拟研究

应用WRF-SMOKE-CMAQ模式结合地理信息系统(GIS),数值模拟研究了合肥市大气污染状况.在排放处理过程中,安徽省统计类面源排放采用GIS工具进行空间分配,并收集重点企业排放数据,以点源形式导入数值模型中,驱动多尺度空气质量模式CMAQ模拟合肥2014年12月大气污染现状.结合合肥市环境空气质量站点PM_(2.5)、NO_2日均浓度和小时浓度对比验证表明:1采用GIS数据空间优化获得的统计类排放面源较合理地呈现相关联排放的地理特征.2当前模式系统可以较好地模拟出2014年12月合肥市PM_(2.5)污染物变化特征,尤其是12月20日—26日PM_(2.5)污染累积和消散过程,站点的模拟实测两倍因子在63%~77%之间,合理反映出当月合肥市区PM_(2.5)污染状况.3模式对于NO_2模拟,在部分区域具有较好的模拟效果,但在部分区域模式只能模拟出NO_2大致变化趋势;所有有效站点的比对结果平均偏差为21.92μg·m~(-3),整体存在偏高现象;有40%站点FAC2在73%~88%之间,除个别观测数据异常较多站点外,其他站点FAC2在50%左右,这种差异是由于模式网格分辨率较低、排放源分配及站点选取引起的.