基于机器学习算法的新冠疫情管控对河南省空气质量影响的模拟分析

全国各地为了减少新冠疫情对社会和人民生活的影响,采取了必要的防疫防控措施,这些措施对空气质量的变化产生了重要的影响,此外空气质量的变化与气象条件也存在很大的关系.通过对河南省疫情前（1月1~26日）和疫情管控期（1月27日~2月29日）这两阶段的空气质量分析对比发现,整个河南省除了O₃浓度上升了69.64%外,PM_2.5、PM₁₀、SO₂、CO和NO₂分别降低了36.89%、34.18%、19.43%、29.85%和58.51%;通过机器学习算法中的长短期记忆型网络（LSTM）模拟显示,气象条件引起污染物浓度的降幅大部分在15%~30%之间;人为排放减少引起的污染物浓度的降幅大部分在6%~40%之间.O₃在疫情期间上升过程中,气象条件和人为排放两种因素分别占了34.84%和34.81%.结果表明,疫情管控期间,河南省空气质量总体上有所改善,但是也有重污染发生,其中O₃的浓度对于疫情管控减排的影响不明显,呈负相关,需要进一步探索引起臭氧浓度上升的原因,以此帮助政府合理控制臭氧等前体污染物的减排比例.     

9 km水平分辨率下KF积云对流参数化方案对台风模拟的影响

积云对流参数化方案对台风模拟的准确性有着重要影响，而在分辨率1～10 km内使用积云对流参数是否能够改善台风模拟仍然存在争议，因此，本研究基于COAWST(coupled ocean atmosphere wave sediment transport, COAWST)耦合模式，针对登陆广东地区的11个西行台风，在9 km分辨率下是否使用KF积云对流参数，设计了2组模拟方案，并将结果与中国气象局热带气旋资料中心发布的最佳路径数据进行对比。从台风路径上看，在9 km分辨率上使用KF方案模拟得到的误差在统计结果中最小，从模拟台风强度的误差来看，2种方案的差距不大，综合考量台风路径和强度可以认为使用KF积云对流参数化方案模拟的效果更佳。KF积云对流参数方案模拟的副热带高压更强，造成模拟的台风路径相对南偏。2种方案的台风内核区对流不稳定的高度接近，是否使用KF积云对流参数化方案与台风强弱没有一定的关系，而台风强度与对流底层的台风眼壁垂直速度有关。     

2013~2017年中国PM2.5污染防治的健康效益评估

为了评估中国大气环境治理带来的健康效益,确定健康风险评价的主要驱动因素,本文使用结合人群活动因子的综合暴露响应模型,对中国东部和中部地区2013~2017年可归因于PM_2.5的健康经济效益进行了估算,并量化了人口总量、人口老龄化、基准死亡率和PM_2.5暴露浓度这4个因素对健康负担的影响贡献.结果表明,2013~2017年研究区域内PM_2.5人口加权浓度下降了28.73%,PM_2.5年均暴露浓度在35 μg·m^-3及以下的人口比例从11.23%增加到27.91%.PM_2.5浓度下降使得2017年归因死亡数下降了14.43%,可避免经济损失为5588.41亿元.当PM_2.5暴露浓度达到国家二级标准（35 μg·m^-3）、一级标准（15 μg·m^-3）和世卫组织建议标准（10 μg·m^-3）时,归因死亡人数较基准年（2017年）将减少8.22%、55.05%和79.36%,避免经济损失3190.85、21374.38和30812.97亿元.人口总量、人口老龄化、基准死亡率和PM_2.5暴露浓度这4个因素对健康负担的贡献分别为-2.69%、-12.38%、1.66%和14.57%,其中污染物浓度降低是减轻健康负担的主导因素.中国的大气污染治理取得了显著成效,但在高PM_2.5浓度和高人口密度的地区,大气污染导致的健康负担仍然很重,需要实施更加严格的空气污染控制政策.