Climate readiness of recovery plans for threatened Australian species

The rapidly changing climate is posing growing threats for all species, but particularly for those already considered threatened. We reviewed 100 recovery plans for Australian terrestrial threatened species (50 fauna and 50 flora plans) written from 1997 to 2017. We recorded the number of plans that acknowledged climate change as a threat and of these how many proposed specific actions to ameliorate the threat. We classified these actions along a continuum from passive or incremental to active or interventionist. Overall, just under 60% of the sampled recovery plans listed climate change as a current or potential threat to the threatened taxa, and the likelihood of this acknowledgment increased over time. A far smaller proportion of the plans, however, identified specific actions associated with ameliorating climate risk (22%) and even fewer (9%) recommended any interventionist action in response to a climate-change-associated threat. Our results point to a disconnect between the knowledge generated on climate-change-related risk and potential adaptation strategies and the extent to which this knowledge has been incorporated into an important instrument of conservation action.     

北京市发展CNG汽车的条件与前景分析

北京市汽车排放污染物贡献率已达到：HC73.5％，CO63．4％，NOx46％。用CNG代替汽油作汽车燃料，可使CO减少97％、HC减少72％、NOx减少39％、CO2减少24％、SO2减少90％。建立CNG加气站和CNG汽车改装这两个CNG应用关键问题在技术上、经济上都是可行的。北京市CNG燃料来源有保障。北京市车辆都比较适合使用CNG气体燃料。北京有很强的CNG汽车产业科技力量。对北京市当前发展CNG汽车产业提出了一些建议。     

北京南部城区PM2.5中碳质组分特征

为了解《大气污染防治行动计划》实施后北京市大气PM_2.5中碳质组分特征,于2017年12月至2018年12月在北京污染较重的南部城区进行了PM_2.5连续采样,对其中的有机碳（OC）和元素碳（EC）进行了全面研究.结果表明,北京大气PM_2.5、OC和EC浓度变化范围分别为4.2~366.3、0.9~74.5和0.0~5.5 μg ·m^-3,平均浓度分别为（77.1±52.1）、（11.2±7.8）和（1.2±0.8）μg ·m^-3,碳质组分（OC和EC）整体占PM_2.5的16.1%.OC质量浓度季节特征表现为：冬季[（13.8±8.7）μg ·m^-3] > 春季[（12.7±9.6）μg ·m^-3] > 秋季[（11.8±6.2）μg ·m^-3] > 夏季[（6.5±2.1）μg ·m^-3],EC四季质量浓度水平均较低,范围为0.8~1.5 μg ·m^-3.二次有机碳（SOC）年均质量浓度为（5.4±5.8）μg ·m^-3,四季贡献比例范围为45.7%~52.3%,年均贡献为48.2%,凸显了二次形成的重要贡献.随污染加重,尽管OC和EC贡献比例均降低,但浓度水平却成倍升高,OC和EC浓度在严重污染天分别是空气质量为优天的6.3和3.2倍.与非供暖时段相比,供暖时段PM_2.5、OC和SOC浓度分别增加了14.4%、47.9%和72.1%,体现了OC对供暖季PM_2.5污染的重要贡献.PSCF分析表明,位于北京西南的山西省和河南省部分区域是PM_2.5和OC的主要潜在源区,且PM_2.5潜在源区更为集中;EC的PSCF高值（>0.7）区域较少,主要位于北京南部,如山东省和河南省部分地区,且北京市及周边地区贡献明显.     

珠江口夏季海陆源有机碳的模拟研究——分布特征、贡献比重及其迁移转化过程

基于经过验证的三维水动力-水质模型,对珠江口夏季有机碳进行海陆源区分,并对海陆源有机碳的分布特征、贡献比重及其通量过程进行研究.结果表明,水平方向上,珠江口夏季陆源（海源）有机碳浓度从口门到外海逐渐降低（升高）,在表、底层海水中平均浓度分别为1.45和0.87mg/L（0.97和1.05mg/L）;垂直方向上,在层化水域陆源（海源）有机碳浓度从上到下逐渐递减（升高）,在非层化水域海陆源有机碳浓度垂向分布较为均匀.珠江口夏季海源有机碳贡献率表层海水低于底层海水,平均贡献率为48.26%,沿向海方向海源有机碳贡献率逐渐增加--从内伶仃洋水域的4.43%逐渐提升到外伶仃洋东侧水域的81.20%.珠江口水动力条件复杂,在径流、潮汐、季风等因素的作用下陆源有机碳向海输送且向海输送量逐渐递减;海源有机碳在不同水域动力输送特征不同,西南水域向海输送,向海输送量逐渐递增;东北水域向岸输送,向岸输送量逐渐递减.陆源有机碳生化反应活性较弱,只有小部分被生化过程消耗,其迁移转化主要由沉降过程控制,而海源有机碳的迁移转化,则由口门的动力输送过程主控向外海的生化耗碳过程主控过渡.此外,海源有机碳沉降作用明显低于陆源有机碳,生化作用明显高于陆源有机碳.     

典型西南工业城市春冬季PM2.5来源与潜在源区分析——以柳州市为例

为了揭示柳州城区春冬季PM_2.5的来源及其潜在源区分布和贡献,利用2018年24h自动监测数据和气象数据对柳州市大气污染物浓度变化特征进行了分析,并且使用后向轨迹模型（HYSPLIT）对春冬季柳州市PM_2.5逐日72h气流后向轨迹和前向轨迹进行聚类分析,同时结合潜在源贡献因子分析法（WPSCF）和轨迹浓度权重法（WCWT）对其潜在源区和浓度贡献进行了分析.结果显示,（1）在研究期内,不利的主导风向和工业区布局导致研究区PM_2.5在春冬季污染较严重,且工业源和交通源是其主要本地来源;（2）春冬季PM_2.5高值主要来源于西北和东南方向,其中,西北向PM_2.5主要来源于本地排放,且浓度在空间上呈现西高东低的趋势;（3）春季后向轨迹PM_2.5浓度整体大于冬季,春冬季中对柳州市PM_2.5影响最大轨迹均来自东部的短距离输送,而来自西北的气流轨迹输对PM_2.5贡献最低.春冬季柳州市大气PM_2.5通过气流传输对贵州地区大气环境有较大影响;（4）春季,柳州市PM_2.5的主要潜在源区分布在广西东南部、广东中西部、南海沿岸海域、湖南中部、江西西北部、湖北东部及安徽西北部;冬季,主要分布在广西东南部、广东西南部和南海沿岸海域.     

2018年秋冬季长江三角洲区域PM2.5污染来源数值研究

使用WRF-Chem和WRF-FLEXPART模式定量研究了2018年秋冬季,尤其是在明显冷空气影响时的长江三角洲PM_2.5来源贡献.结果表明：2018年秋冬季长江三角洲以外的跨区域输送对长江三角洲PM_2.5的贡献占15.9%,长江三角洲内部排放贡献占84.1%,长江三角洲区域内部排放及污染相互传输的影响比长江三角洲外跨区域输送的影响更为显著.而在冷空气影响时段中,跨区域输送对长江三角洲PM_2.5的贡献率为33.1%,约为整个秋冬季长江三角洲外部跨区域平均输送贡献率的2倍,输送影响更为明显;输送对长江三角洲三省一市的贡献为46.2%~56.2%,其中跨区域输送的贡献10.2%~38.6%,也明显大于各自秋冬季的平均水平.在冷空气影响时段,长江三角洲四座重点城市（上海、合肥、南京、杭州）的污染潜在输送路径主要以中东路为主;上海、南京受到长江三角洲以外的污染潜在贡献较多,超过30%;杭州受到长江三角洲以外的污染潜在贡献较少,为16.1%.     

颗粒物分界层Mie散射激光雷达识别的sigmoid算法

基于成都市2013年6月~2015年5月期间由Mie散射激光雷达探测的大气消光系数廓线资料,发现混合层以上在颗粒物消光和分子消光之间一致存在一个S型的过渡区,利用sigmoid函数对此分布形态进行模拟,通过计算该函数上下曲率最大点所在的高度,据此提出了颗粒物分界层Mie散射激光雷达识别的sigmoid算法.针对该算法模拟效果的分析表明,颗粒物分界层过渡区附近大气消光系数理论廓线和实测廓线保持了高度的相关性,二者在春夏秋冬四季的相关系数（R）分别为0.9971±0.0052、0.9935±0.0167、0.9979±0.0038和0.9990±0.0021（均通过α=0.05的显著性检验）.基于sigmoid算法计算的颗粒物分界层过渡区与成都市温江站探空资料得到的逆温层之间存在很好的对应关系.     

Seasonal characteristics of haze observed by continuous visibility monitoring in the urban atmosphere of Kwangju, Korea

Continuous visibility monitoring has been carried out inKwangju, Korea since May 1999. The total light extinctioncoefficient b _ext measured by a transmissometer andreveals seasonal trends in urban visual air quality,especially under hazy conditions with a visual range of lessthan 15 km. Seasonal atmospheric visibility under lowrelative humidity during the winter was observed to be betterthan during any other seasons. Summertime visibility wasseverely degraded due to highly increased light scattering byhygroscopic particles under high humidity atmosphericconditions. Visibility during spring and fall was alsomoderate. However, yellow sand in spring caused the lowestvisibility conditions over the measurement area for a fewdays. With continuous monitoring using the transmissometer,the daily average seasonal visual range was measured to be13.1, 9.2, 11.0, and 13.9 km in spring, summer, falland winter, respectively. Under the atmospheric humiditycondition less than 60%, visual range was observed tobe 16.1, 13.9, 15.1, and 16.6 km in spring, summer,fall, and winter, respectively. The mean light extinctionbudget by sulfate and nitrate aerosols was determined to bethe highest value of 63.71% during the summer and thelowest value of 27.08% during spring. During the `yellow sand dust' period, a mean light extinction budget by soil particles was estimated to be at an unusually high value of 44.22%.     

和田绿洲沙尘暴物质输送路径及其对大气环境质量的影响

为了研究来自不同方向的沙尘暴对和田绿洲大气环境质量的影响，本文利用HYSPLIT后向轨迹模型和NCEP的GDAS全球气象要素数据，将和田绿洲西北部的墨玉县城作为模拟受点（37.26°N，79.72°E），计算2016年1月1日—2018年12月31日发生的每一次沙尘天气期间逐日18：00（世界时）36 h后向气流轨迹，轨迹计算起始高度设置为500 m，并结合相应的PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO、O₃浓度监测数据进行聚类分析，研究抵达该地区的沙尘暴的主要移动轨迹和污染物输送路径.同时，运用潜在源贡献因子分析法（PSCF）和权重污染轨迹分析法，分析了沙尘暴期间不同气流轨迹对墨玉县污染物浓度的影响，识别大气污染物的潜在源区，揭示不同源区对污染物浓度的贡献差异.结果表明，影响和田绿洲（墨玉县）的沙尘暴主要来自西北（WN）、北（N）、东北（EN）和东（E）4个方向；其中，来自东部的沙尘天气频率最高（60.2%），但主要以浮尘天气为主；扬沙和强沙尘暴主要来自西部方向，54.48%的强沙尘暴和38.53%的扬沙来自西和西北方向.不同沙尘源区和不同传输路径上的沙尘气溶胶对和田绿洲大气环境的影响不一样.沙尘天气期间，大气PM_2.5和PM₁₀的平均浓度相当于无沙尘天气期间的3~5倍，但对SO₂、NO₂、CO、O₃质量浓度的影响不大；由西向东和由北向南的沙尘暴对墨玉县PM_2.5和PM₁₀质量浓度的贡献率最大；由东向西的沙尘暴由于路过和田市和洛浦县等工业污染源区，此簇沙尘暴气团将该区域SO₂、NO₂、CO等污染颗粒携带到墨玉县，因此，东-东南（E-ES）方向的沙尘暴对SO₂、NO₂、CO的贡献率分别为15.56%、20.55%和21.57%.本文定量印证了沙尘暴对和田绿洲大气环境质量的影响，可为绿洲区沙尘暴研究提供参考.