中国粮食作物产量和木本植物生物量与地表臭氧污染的响应关系

当前我国地表臭氧（O₃）污染日趋严重,对植物生产力构成了严重威胁.本文综述了粮食作物产量和木本植物生物量与O₃暴露水平指标M7（7 h平均O₃浓度,09：00~16：00）、SUM06（每小时O₃浓度大于60 nmol·mol^-1的累积值）、W126（每小时O₃浓度在特定时段内用Sigmoidal函数加权求和值）、POD_Y［每小时气孔O₃通量高于阈值Y nmol·（m²·s）^-1的累积吸收通量］和最常用的AOT40（每小时O₃浓度超过40 nmol·mol^-1部分的累积值）之间的响应关系,并计算了相应的损伤阈值.基于AOT40的结果表明,导致水稻、冬小麦、玉米和大豆产量下降5%的O₃风险阈值分别为5.93、2.69、8.67和4.17 μmol·mol^-1·h,说明我国玉米对O₃的耐受性可能要高于其它3种作物;对于木本植物,杨树5个品种的熏蒸实验和17种木本植物的整合分析的结果显示,导致其总生物量减少5%的O₃风险阈值分别为12.20 μmol·mol^-1·h和10.87 μmol·mol^-1·h.此外,提出了未来相关研究应关注建立植物其它重要参数与O₃污染的响应关系与提高O₃区域风险评估精度,同时需要重点考虑如何将影响植物O₃敏感性的重要因子（如土壤氮素和树龄等）耦合到区域评估模型中.     

基于主成分分析的上海春季近地面臭氧污染区域性特征研究

为研究上海春季近地面臭氧污染的区域性特征,对长三角地区55个城市国控站点及上海市54个城市监测站点2016年5月的臭氧监测网络数据进行主成分分析(Principal Component Analysis,PCA),并将分析结果与气象条件进行综合分析,结果表明,主成分分析在不同的空间尺度下可以解析出行为模式不同的臭氧生成及传输来源主成分,且在较大的空间尺度下可以解析出区域背景臭氧浓度.长三角地区春季区域臭氧特征复杂,存在9个主成分,第一主成分所能解释的背景臭氧浓度在68.8～154.7μg·m~(-3)之间,而上海市主成分解析结果较为集中,仅能解析出两个主成分,且第一主成分即可解释90.5%的臭氧.对比同时段长三角及上海市主成分分析解析结果,上海市春季臭氧污染主要受到来自海洋的东南风影响,高浓度臭氧污染的本地生成贡献显著.     

北京市臭氧的时空分布特征

对2012年12月~2013年11月期间北京市35个自动空气监测子站的O3浓度进行分析,探讨北京市O3浓度的时间、空间分布特征,并对夏季的一次O3高浓度过程进行了分析.结果表明,北京市O3浓度在5~8月维持相对较高浓度,其他月份则维持较低浓度.整体来看,4类功能的监测站点中O3平均浓度由高到低分别是对照点及区域点、郊区环境评价点、城区环境评价点和交通污染监控点;O3浓度日变化呈单峰型分布,一般在15:00、16:00达到峰值;O3还呈现明显的\"周末效应\",即周末白天时段O3浓度大于工作日浓度.北京市O3浓度城区相对较低,周边区县相对较高,生态植被优良的东北部地区浓度最高.2013年6月3日北京市发生一次O3高浓度过程,在下午西南风的作用下,榆垡、丰台花园、奥体中心和怀柔监测站O3峰值出现的时间从南到北依次滞后,且怀柔站在20:00才出现峰值,体现了这次过程中存在明显的O3输送特征.     

地表臭氧污染与其他环境因子复合胁迫对中国城市森林的影响研究进展

地表臭氧污染（O₃）和气候变化加剧成为当今威胁城市森林可持续发展的关键环境要素.目前对于O₃单一因子对城市树木的影响研究已很难用于准确评估自然城市环境条件下由多种环境因子交互作用而产生的复杂生态效应.本文综述了O₃与二氧化碳（CO₂）、干旱、氮（N）沉降和升温的两两交互以及三因子交互作用对中国城市树木生理生化和生长的影响,探讨了O₃与其他环境因子对树木的交互作用机制过程.CO₂升高在光合代谢、抗氧化系统以及生长发育等方面能一定程度缓解O₃升高对树木的负效应.O₃和干旱的交互影响存在复杂的作用过程,可能协同加重植物损伤,也可能拮抗减轻植物伤害,或者无交互效应.O₃和N沉降对树木无交互效应.增温和O₃对树木存在显著的交互作用,增温减缓了O₃对树木生长和光合作用的不利影响.最后,还提出了未来研究的发展方向,为我国应对未来气候变化和空气污染下的城市森林管理及可持续发展提供科学指导.     

基于轻量级梯度提升机的南京大气臭氧浓度预测

采用南京地区2015年1月至2016年12月期间的空气质量数据和常规气象资料数据,分析了南京地区O₃浓度变化特征,建立基于轻量级梯度提升机(LightGBM)的O₃浓度预测模型,并将该模型与支持向量机、循环神经网络和随机森林等3种在空气质量预测方向上常用的机器学习方法进行了对比,验证模型的有效性和可行性.结果表明,南京地区O₃浓度变化具有显著的季节性差异,浓度变化受前期浓度、气象因子和其他空气污染物浓度的共同影响.LightGBM模型较为准确地预测了南京地区地面O₃浓度(R²=0.92),且该模型的预测精度和计算效率等性能优于其他模型.尤其是在容易出现臭氧污染的高温天气,该模型预测准确性明显高于其他模型,模型稳定性较好.LightGBM具有预测准确度高、稳定性好、有良好的泛化能力和运算时间短等特点,在O₃浓度预测方面具有显著的优势.     

基于激光雷达观测的珠海近地面与边界层上部臭氧污染成因研究

利用差分吸收臭氧激光雷达、多普勒风廓线激光雷达,研究了2019年11月在广东珠海出现的一次典型臭氧污染过程前后期的时空分布特征,以及水平风向风速及垂直风速对近地面与边界层上部臭氧浓度变化的影响.结果表明：2019年11月13日的臭氧污染以低风速条件下 臭氧局地生成为主;2019年11月14日的臭氧污染以夜间残留悬空臭氧向下输送叠加地面生成为主.入夜后若近地面水平风速较小,则不利于近地面臭氧清除,地面臭氧浓度下降缓慢.若夜间边界层内存在上升气流,则有利于悬空臭氧残留的维持;若日间边界层内出现下沉气流, 则会导致残留悬空臭氧沉降,进而与新生成的臭氧叠加,加剧地面臭氧污染.污染过程中,若水平风速上升,边界层上部臭氧浓度下降不如 低层明显;若水平风速下降,边界层上部臭氧浓度上升响应也较为迟缓.     

佛山春季两次典型臭氧污染过程分析

近地层臭氧污染与气象条件密切相关,为了解珠三角地区春季臭氧（O₃）污染的气象成因,选取了2020年4月9日和28日佛山地区春季两次典型O₃污染过程进行对比分析.结果表明：（1）小风、低湿和高温是造成佛山春季O₃污染发生的气象成因.（2）两次过程各站点O₃峰值浓度大致出现在16:00—18:00,较年均统计偏晚1 h左右,最高气温明显低于夏、秋季;大多数站点日变化以单峰型为主,部分站点受局地风场和城市下风向传输影响呈现“倒U型”和“双峰型”.（3）垂直探测分析表明,4月9日O₃污染过程主要由局地反应生成,垂直方向下沉气流主导,污染主要积聚在1000 m以下的近地面层;28日受局地生成和垂直交换作用影响,O₃污染自下而上扩展,且早间残留层下传影响显著.（4）与长距离和高层输送相比,短途和低层传输对局地O₃污染发生的作用更为明显（输送频率可达60%以上）.春季佛山地区O₃污染的主要传输源为珠三角东部和南部地区,污染防控...     

北京夏季道路环境中NOx,NMHCs及气象因子对ρ(O3)的影响

通过对北京市2009年夏季3种典型道路(开阔道路、交叉道路、街道峡谷)环境中O3,O3前体物(NO,NMHCs等)及气象因子的监测,分析了北京市典型道路环境中ρ(O3)的变化规律及O3前体物质量浓度与气象因子对ρ(O3)的影响.结果表明:夏季北京市典型道路环境中ρ(O3)呈明显的日间单峰变化规律,这与非道路环境并无不同.不同类型道路环境中ρ(O3)的变幅与峰值出现时间有所不同;3种典型道路环境中ρ(O3)与ρ(NO),ρ(NMHCs)等均呈良好的负相关关系,与ρ(NO2),ρ(NO2)/ρ(NO)呈良好的正相关关系;3种类型道路环境中ρ(O3)均呈现出与紫外强度、温度相同的变化趋势,而与相对湿度的变化趋势相反,ρ(O)高值出现于高温、强紫外线与低湿度的时刻,ρ(O)变化略滞后于紫外强度变化.     

北京夏季近地面臭氧及其来源的数值模拟研究

高浓度的近地面臭氧一直是北京夏季面临的主要污染问题,本文利用自主发展的空气质量数值模式WRF-NAQPMS(Weather Research and Forecasting Model-Nested Air Quality Prediction Modelling System)以及生物源排放模式MEGAN(Model of Emission of Gases and Aerosols from Nature),数值模拟了2017年6月华北区域臭氧的时空分布,评估了生物源排放可挥发有机物对臭氧的影响,并对北京臭氧的关键源区和形成时间进行量化解析.结果发现:NAQPMS (Nested Air Quality Prediction Modelling System)模式合理再现了北京及其周边臭氧的时空演变规律,特别是生物源的加入有效改善臭氧浓度的模拟效果.生物源对北京6月臭氧浓度月均值的贡献为4%～6%,对最大1小时浓度的贡献最高可达8%以上.源解析结果发现,本地当天排放的臭氧前体物对北京城区浓度影响最大,对最大1小时浓度和8小时移动平均浓度的贡献达到50.2%和45.4%,远高于1～2天前排放污染物的影响.河北对北京的影响主要集中在当天和1天前排放的污染物,对最大1小时浓度的贡献分别为7.9%和6.5%.河南和山东对北京城区最大1小时浓度的贡献较小,分别为2.4%和3.7%,且主要为1～2天前排放的污染物在区域输送过程中的化学反应所贡献.对于北京区域平均来讲,本地的贡献率较城区明显偏小,河北的贡献显著增加,这也说明北京市臭氧来源的空间不均匀性较大.北京地区生成的臭氧沿怀柔区向北输送,到达承德市西侧,对月均值的贡献达到20～30μg·m~(-3).     

2008~2010年北京城区大气BTEX的浓度水平及其O3 生成潜势

苯、甲苯、乙苯及二甲苯是典型的人为排放有机物,不仅危害人体健康还参与对流层的光化学反应,生成O3和二次有机气溶胶.为认知北京大气中BTEX的浓度水平,评估其O3生成潜势,于2007年12月～2010年11月使用被动采样和化学分析相结合的方法对BTEX和O3浓度进行了连续3 a的同步观测.结果表明,北京城区大气BTEX中甲苯的浓度高达(8.7±3.1)μg·m-3,其次为苯、乙苯和间对二甲苯,浓度分别为(7.1±3.3)、(4.2±1.4)和(3.4±1.5)μg·m-3.BTEX总浓度在春、夏、秋和冬季的平均值分别为(16.8±1.4)、(24.7±2.8)、(25.9±4.9)和(26.8±12.1)μg·m-3,冬季苯的浓度全年最高,而夏季甲苯浓度高于冬季.采用最大增量反应活性方法计算了北京城区大气BTEX夏季O3生成潜势,发现间对二甲苯的贡献最大.北京2008、2009和2010年夏季BTEX的O3生成潜势分别为65.2、60.2和75.7μg·m-3,与O3实际浓度的年际变化趋势一致(同期浓度分别为80.5、65.0和101.9μg·m-3).机动车尾气和溶剂挥发是北京城区大气BTEX的主要来源,冬季苯的浓度可能受取暖燃煤的影响,夏季溶剂挥发对BTEX影响更大,并对O3的生成有一定贡献.     

辽宁省近地层风切变特征研究

利用辽宁省风能资源专业观测网26座测风塔2009年6月至2010年5月10~70 m（100 m）的逐时梯度风观测数据,研究了辽宁省近地层风切变特征,结果表明：近地层风速随高度变化基本遵循幂指数规律;各塔年风切变指数为0.024 4~0.405 0,没有明显的空间分布规律,主要受局地地形、地貌环境影响,个体差异较大;有11座测风塔年平均风切变指数大于B类风切变指数,26座测风塔空间平均年风切变指数为0.155 1,也略大于B类风切变指数;风切变指数呈现明显的白天小、夜间大的日变化特征,与气温的日变化呈反位相;春季风切变指数明显偏小;大气中性条件下的风切变指数与年平均风切变指数基本相当,稳定状态下风切变指数明显偏大,不稳定状态下最小;风切变指数具有随风速增大而减小的特点,大风条件下的平均风切变指数小于年平均风切变指数,多数测风塔风速≥15 m/s时风切变指数下降至0.1以下。     

2007～2016年北京天气分型与霾日的关联

采用COST733软件将北京地区2007～2016年的大气环流总体分为T1～T9种类型,研究其与霾日的关联性,并结合PM_2.5和臭氧地面观测,分析不同天气型对应的污染特征及气象参数分布规律.2007～2016年霾日发生概率21.5%,T4和T9型下霾日最多,T5和T8型最不利于霾日发生.9类天气型下霾日变化具有阶段性,2007～2012年（阶段一）霾日少且年际差异小,2013～2016年（阶段二）霾日增多.对9类天气型下霾日PM_2.5及臭氧变化进行分析,T1、T3、T4和T9型霾日多出现在秋冬季,PM_2.5日变化为逐时增加态势,4类天气型在第一阶段的白天有浓度波动增长形成的小峰值,但第二阶段减弱消失.大部分天气型的霾日,阶段二的PM_2.5浓度较阶段一降低,T7和T9型表现为增加,增幅分别为23.7%和3.9%.所有天气型霾日的臭氧日变化均为单峰型,峰值出现在下午,臭氧日均浓度最高为T8型.此外,阶段二与阶段一相比,T3、T5和T6型臭氧平均浓度增加,其中T5型增幅达到49.8%.将霾日与近地面气象要素关联分析,平均气温、风向、风速可以较好的解释臭氧浓度变化,而PM_2.5的变化特征不仅与气象要素相关,在一定程度上也体现了污染排放及区域联动减排的贡献,需两者结合才能更好探究PM_2.5浓度整体特征及细节变化.     

北京奥运会期间奥运村站空气质量的观测与研究

为了跟踪研究北京2008年奥运会期间奥运村大气污染物浓度的变化,2008年6月1日─9月30日,利用符合国际标准的在线观测仪器,对奥运村站大气中主要污染物进行加强观测. 结果表明:奥运会期间奥运村站大气中φ(NO₂),φ(SO₂),ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁₀₎分别比奥运会前(7月1日─8月7日)下降了11.2%,46.7%,57.0%和50.0%;比残奥会后时段(9月20─30日)分别下降了41.7%,31.8%,21.6%和28.6%;与2007年同期相比,奥运会时段的φ(NO₂),φ(O₃),ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁₀₎分别下降了38.8%,37.2%,42.1%和68.0%;残奥会时段分别下降了17.8%,27.5%,44.0%和64.1%. 除对污染源严格的控制措施取得了良好的效果外,有利的天气过程也是奥运会期间北京空气质量全面达标的重要原因.      

臭氧法海水化学需氧量现场快速分析技术

介绍了臭氧法海水化学需氧量现场快速分析技术原理,臭氧法海水化学需氧量测量仪实验室现场试验结果和海试现场情况。大量实验数据表明,该测量仪具有测量快速、结果准确、长时间不需维护等特点。     

人工影响台风技术及其新想法

综述了前人在人工影响台风方面已有野外试验的技术原理、试验及其评价,然后从动力学的角度提出了人工影响台风的新方法,即通过流体力学的方法找到风场的一个极不稳定点,当该点受扰动后能使风垂直切变发生突变,切变突然增大很多,则可能破坏台风的暖心结构,使台风减弱,但其有效性和可行性尚需验证。     

北京典型跑步区域空气污染特征及跑步者呼吸暴露

为研究北京市跑步人群运动过程中主要空气污染物的人体呼吸暴露情况,根据2016年4月、7月、10月和2017年1月北京典型的公园跑步区域(天坛公园、奥体中心)、路跑区域(前门东大街、永定内大街)、背景区域(定陵)PM_(2.5)、CO、O3和NO2等污染物在线监测站点数据,分析各污染物的质量浓度时空变化特征,并对102位跑步爱好者进行调查,采用人体呼吸暴露数值模型,研究跑步爱好者污染物吸入剂量的时空差异.结果表明,典型跑步区域CO、NO2和PM_(2.5)浓度冬季高,春季和夏季较低,O3浓度则呈现春季和夏季高、秋季和冬季低;下午时段(16:00~18:00)CO、NO2、PM_(2.5)浓度较低,早晨(06:00~08:00)和晚上(18:00~20:00)时段O3浓度较低,适宜跑步;道路与邻近公园的污染物浓度呈线性相关,CO路侧浓度与公园内基本一致(c路/c园=1.01,R2=0.93),NO2和PM_(2.5)路侧浓度较公园内高,c路/c园分别为0.56和1.19,O3浓度路侧低于公园内(c路/c园=0.74,R2=0.97);92%的跑步爱好者在中度及以上污染天气情况下停止户外运动,选择在公园内和晚上跑步的跑者占比分别为62.7%和66.7%,64.7%的跑者单次跑步里程在10~20 km;下午和晚上跑步时个体的CO、NO2、PM_(2.5)吸入剂量较晨跑低,但O3吸入剂量较高,春季、夏季夜跑时可选择20:00以后时段,能降低O3吸入剂量;路跑条件下个体的CO、NO2和PM_(2.5)的吸入剂量总体要高于公园跑,但O3吸入剂量刚好相反.     

基于中国风能资源专业观测网的近地层风切变日变化特征

以中国风能资源专业观测网2009年5至10月10~120 m的梯度风观测数据分析了全国近地层风切变特征,结果表明:①风切变总体呈现规律性变化趋势,即:日出前和日落后切变指数较大,随着近地层温度升高,切变指数逐渐下降,近地层温度达到最高时,切变指数达到最低值,后随着日落、地面温度下降,切变指数逐渐上升,直到次日日出、日落周期;②因局地海(湖)陆分布的差异以及下垫面粗糙程度的不同,切变指数在各地的变化可归纳为如下几种类型:典型陆地型、海陆效应差异型、湖(河)陆效应差异型、特殊地形(峡谷)型、切变指数偏大型和特殊型;③从不同梯度间的风切变特征来看,低层(30 m附近)较为明显,而中高层(50 m和70 m)较小,说明30 m高度为我国近地层风速变化较为明显的层次。该研究资料序列短,可能在反映全国近地层风切变特征的普适性方面还存在一定的不足,但仍可作为我国风能资源丰富区近地层不同梯度间风切变分布和变化特征的重要参考,期望通过该研究的开展为风电场的布设及近地面层风能资源的利用提供技术依据。     

天气型对北京地区近地面臭氧的影响

臭氧(O3)是夏秋季北京城市大气光化学污染物中的首要气态污染物,气象因素是影响其浓度水平和变化规律的主要因子之一.2008年7月~2008年9月,在北京市4个站点进行了臭氧、氮氧化物(NOx)和一氧化碳(CO)浓度的同步连续观测,并对同期天气型进行了分类比对分析.结果显示,观测期间,北京地区处于低压前部(主要是蒙古气旋)和高压前部的比例分别为42%和20%,分别是造成臭氧浓度高值和低值的主要背景场.处于低压前部控制时,高温、低湿以及局地环流形成的山谷风造成区域臭氧累积,小时最大值(体积分数)高达102.2×10-9,并随气压的升高以3.4×10-9Pa-1的速率降低,山谷风风向的转变决定了臭氧浓度最大值出现时间,峰值出现在14:00左右;处于高压前部控制时,低温、高湿以及系统性北风造成区域臭氧低值,小时最大值(体积分数)仅为49.3×10-9,系统性北风将臭氧峰值出现时刻推后到16:00左右.北京地区臭氧光化学污染呈现出区域一致性,并与天气型有较好相关,关注天气型结构和演变对预报大气光化学污染具有重要意义.     

垂直切变风场中大气污染物输送扩散的分层模式

应用分层处理法,将大气边界层中水平流场有明显转折的层次定为分界层,建立了污染物输送扩散的分层模式。研究结果表明,当上、下层流场一致时,本模式的解与传统模式基本一致。而当上、下层风向不一致时,污染物的横向散布范围被加大,地面污染轴线将随着距离增加逐渐向下层风的下风向偏移。