2014年北京市CO浓度水平和时空分布

对北京市地面监测站点的CO浓度进行分析,探讨其浓度水平、变化趋势和时空分布特征。2014年春、夏、秋、冬四季北京市CO平均浓度分别为1.06、0.87、1.34、2.17 mg/m³。CO浓度均呈双峰型变化,第一个峰值出现在07：00-09：00,主要由交通早高峰的排放引起;第二个峰值出现在23：00左右,主要受交通晚高峰排放和夜间边界层高度降低的挤压效应的共同影响。从空间分布来看,全年整体呈现南高北低的分布特征,尤其是秋、冬季较为明显,体现了工业布局和区域传输对CO的影响。从全年来看,湿度对CO浓度的影响最大。对2014年冬季北京市的一次高CO浓度分析结果表明,此次过程是由本地排放和区域传输共同造成的,气象要素中地面气压对CO浓度影响最大。     

兰州市主要大气污染物浓度季节变化时空特征分析

应用统计方法分析了兰州市大气污染物SO2、NOx、TSP浓度时空分布的季节变化特征。使用GIS空间叠加分析技术,利用污染源、人口、绿地覆盖等空间数据,对上述污染物时空分布特征的成因进行了探讨。研究表明,兰州市大气环境质量状态存在鲜明的冬春高、夏秋低的季节差异。空间上,经济活跃、人口密集城区污染程度更高。TSP污染物是造成兰州市大气环境质量下降的主要污染源,但其他两种污染物对兰州市区大气环境质量的影响也不能忽视。相关分析表明,社会经济因素对兰州市空气质量的时空分布有一定影响。GIS空间分析功能是分析城市空气环境质量时空变化特征的一个有效工具。     

黄河兰州段氨氮含量变化特征分析

于2007年对黄河兰州市区段上的新城桥断面和雁儿湾断面逐月取样,测定了其中氨氮、溶解氧、温度、pH值等指标。经分析认为,两断面氨氮含量最高值出现在枯水期、最低值均出现在枯水期,两断面均有水温低时氨氮含量升高、水温高时氨氮含量降低的现象,氨氮与溶解氧变化关系不明显。     

基于MODIS的华东地区气溶胶光学厚度时空变化特征分析

选用2001年1月-2015年12月MODIS数据,运用线性趋势等方法研究华东地区气溶胶光学厚度(AOD)的变化特征及影响因素。结果表明,2001-2015年华东地区AOD平均值变化范围在0.4~0.7之间,且呈现递减趋势。山东省西部、安徽省北部及江苏省AOD相对较高;福建省、浙江省南部及江西省南部地区AOD较低。华东地区气溶胶最低值出现在12月,最高值出现在6月;虽然冬季AOD变化趋势增长较高,但最高值仍出现在夏季。AOD主要受地形、NDVI、风速及人类活动等因素的影响,地形、NDVI、风速均与AOD呈负相关。     

长荡湖围网养殖区长时序时空演变遥感监测

根据长荡湖地区1983—2020年共38景遥感影像中围网养殖区的光谱信息与纹理信息,借助ENVI和ArcGIS软件,通过人机交互目视解译的方法,提取了长荡湖的围网养殖区,分析其38 a的连续时空变化.结果表明,长荡湖围网养殖经历了无围网期(1983—1986年)、增长期(1987—1999年)、巅峰期(2000—200...     

基于GOSAT卫星的中国CO2浓度时空特征分析

采用温室气体观测卫星(GOSAT) 傅里叶变换光谱仪(FTS)发布的CO₂柱浓度L₃级别数据集产品,利用TCCON地基站点的CO₂柱浓度数据对卫星遥感数据进行验证,分析中国CO₂柱浓度时空变化特征及其影响因素。研究结果表明,GOSAT卫星的CO₂柱浓度产品精度较高,线性回归的r²为0.99,线性方程斜率为0.98,平均偏差为0.11 mg/L。中国CO₂柱浓度呈现逐年增长的趋势,存在12个月的周期性季节性变化。2010、2020年区域年平均CO₂柱浓度分别约为389.30、412.62 mg/L,增长了23.32 mg/L,年平均增长率大约为0.58%。中国区域大气CO₂柱浓度的月变化存在明显的时空差异,最大值和最小值分别出现在4月和8月,2020年4月和8月的区域平均值分别为415.09、409.13 mg/L。中国区域CO₂柱浓度从东部沿海向西部逐级递减,且呈现明显的季节性变化,夏季高值主要集中在东南部沿海地区,冬季高值主要集中在华北地区。     

三山港常州段氨氮总磷污染调查

对2010—2014年三山港常州段NH_3-N、TP污染现状及来源进行调查。结果表明,三山港常州段NH_3-N、TP污染在时间上表现为逐年加重,在空间上表现为沿程递增;其中下游严庄桥断面附近污染最为严重,多种污染物在此处达到峰值。NH_3-N、TP与特征污染物的相关性分析显示,三山港常州段NH_3-N污染存在多种来源,而TP污染则与金属表面处理行业的磷化工艺有关,相关性0.8。提出,NH_3-N污染削减首先需要提高流域内污水接管率,从源头上减少污染物排放,同时减少化肥使用,降低农业污染贡献;工业污染是TP污染的主要来源,整治措施可一方面通过产业升级淘汰落后的高污染表面处理工艺,另一方面则通过加强监管,对企业污水处理设施"少开、不开"的行为加大处罚力度,有效减少企业的超标排放。     

江苏省工业发展与大气污染物排放的时空演变关系

选取2001—2014年的相关数据,采用环境库兹涅茨曲线(EKC曲线)模型和物理学的区域重心模型,分析了江苏省工业发展与大气污染物排放的时空演变关系。结果表明,2001年以来,随着工业总产值的增加,工业废气排放量呈现增加的趋势,虽然增加幅度有所减缓,但是拐点还未出现,而SO_2和烟粉尘排放强度已经跨过EKC曲线高峰进入二者协调发展的新阶段。时空演变关系表明,工业总产值和污染物排放强度重心均有较大的移动,并且二者的移动方向呈现相反的趋势,而SO_2和烟粉尘排放强度重心的移动方向具有相同的趋势,并且移动幅度接近。指出,当污染物减排到一定程度时,新的技术和政策措施必须同步发展,才能使污染物排放得到进一步控制,最终进入第五个阶段。     

环境水质氨氮的快速检测

采用全固体混合试剂,将改进的水杨酸分光光度法应用于水质氨氮的测定.络合物的最大吸收波长为697 nm,表观摩尔吸光系数为2.00×104 L/(mol·cm),氨氮质量浓度在0.01 mg/L～1.00 mg/L之间符合比尔定律,反应产物颜色在3 h内保持稳定,常见的共存离子均不干扰测定,混合试剂保存期长,可用于环境水质氨氮的快速检测.     

新疆玛纳斯县大气臭氧浓度时空变化及影响因子分析

选取新疆玛纳斯县2018—2019年空气自动站的监测数据,统计分析了臭氧浓度时空变化规律.主要结果表明,2019年臭氧为首要污染物天数同比2018年增加48.9％,2019年因臭氧浓度超标造成轻度污染天数较上年增加250％,臭氧已成为影响空气质量的重要因子之一.臭氧浓度具有明显的季节变化特征,2018—2019年玛纳斯...     

Geostatistical Analysis of Spatial and Temporal Variations of Groundwater Level

Groundwater and water resources management plays a key role in conserving the sustainable conditions in arid and semi-arid regions. Applying management tools which can reveal the critical and hot conditions seems necessary due to some limitations such as labor and funding. In this study, spatial and temporal analysis of monthly groundwater level fluctuations of 39 piezometric wells monitored during 12 years was carried out. Geostatistics which has been introduced as a management and decision tool by many researchers has been applied to reveal the spatial and temporal structure of groundwater level fluctuation. Results showed that a strong spatial and temporal structure existed for groundwater level fluctuations due to very low nugget effects. Spatial analysis showed a strong structure of groundwater level drop across the study area and temporal analysis showed that groundwater level fluctuations have temporal structure. On average, the range of variograms for spatial and temporal analysis was about 9.7 km and 7.2 months, respectively. Ordinary and universal kriging methods with cross-validation were applied to assess the accuracy of the chosen variograms in estimation of the groundwater level drop and groundwater level fluctuations for spatial and temporal scales, respectively. Results of ordinary and universal krigings revealed that groundwater level drop and groundwater level fluctuations were underestimated by 3% and 6% for spatial and temporal analysis, respectively, which are very low and acceptable errors and support the unbiasedness hypothesis of kriging. Although, our results demonstrated that spatial structure was a little bit stronger than temporal structure, however, estimation of groundwater level drop and groundwater level fluctuations could be performed with low uncertainty in both space and time scales. Moreover, the results showed that kriging is a beneficial and capable tool for detecting those critical regions where need more attentions for sustainable use of groundwater. Regions in which were detected as critical areas need to be much more managed for using the current water resources efficiently. Conducting water harvesting systems especially in critical and hot areas in order to recharge the groundwater, and altering the current cropping pattern to another one that need less water requirement and applying modern irrigation techniques are highly recommended; otherwise, it is most likely that in a few years no more crop would be cultivated.     

基于GIS的珠三角区域空气质量时空演化分析模型研究

利用广东省环境信息GIS综合发布平台发布的2005—2010年间珠三角区域范围内空气质量日报中空气质量等级数据,采用网格化分析、空间统计分析、专题图分级渲染模型,对珠三角区域的空气质量时空演化特征和影响因素进行研究,结果表明各周期年度珠三角区域网格空气质量频数统计上近似呈正态分布,近5来空气质量空间分布形态由以东莞、佛山为污染中心的哑铃形向以佛山中部为中心并且长轴为西北-东南向的椭圆形演化。     

河南省2014-2020年PM2.5浓度时空分布特征及气象成因分析

利用2014—2020年河南省18个地级城市空气质量监测资料和气象数据,运用空间自相关分析、ArcGIS制图及相关性分析等方法,从时空分布特征上揭示河南省PM_2.5污染特征,并分析其气象成因。结果表明：河南省2014—2020年PM_2.5年均浓度为40～100μg/m³,总体呈递减趋势。PM_2.5浓度季节分布特征为冬季>秋季=春季>夏季。河南省2019年和2020年PM_2.5污染空间分布存在显著自相关,污染程度严重的地区主要是中部和东北部地区。冷热点分析发现,热点城市为濮阳、安阳、济源、郑州、新乡、焦作、鹤壁,冷点城市为信阳、驻马店、周口。PM_2.5在年尺度上与气压、气温、相对湿度、风向、风速、能见度显著相关,其中,与气温相关性最高,相关系数为-0.424。当相对湿度处于90%以下时,PM_2.5浓度与相对湿度呈正相关;而在相对湿度超过90%之后,PM_2.5浓度下降至70μg/m³...     

2020—2022年全国入海河流总氮浓度时空特征

根据全国230个入海河流断面2020—2022年总氮质量浓度监测数据,基于时间序列统计方法和空间聚类方法,分析了总氮浓度的时空分布特征。结果显示:2020—2022年全国入海河流总氮年均质量浓度逐年上升,从(3.24±2.20)mg/L上升到(3.92±3.30)mg/L;年内总氮浓度呈现冬高夏低、春秋居中的V形季节变化规律。空间聚类分析表明:总氮质量浓度从北到南可分为4个有较明显差异的区域,分别为北方高值区(包括辽东丘陵西部、辽西丘陵、山东丘陵),北方次高值区(包括环渤海京津冀地区、苏北平原),华东区(包括长江中下游平原区、上海市、浙江省、福建省),华南区(包括广东省、广西壮族自治区、海南省)。总氮年均质量浓度分布为北方高值区>北方次高值区>华东区>华南区。北方高值区的过高总氮浓度对全国总氮浓度均值提供了超比例的贡献。同时,北方高值区和北方次高值区贡献了2020—2023年全国总氮浓度92%的增幅。此外,从空间分布上看,越往北,总氮浓度的V形季节变化规律越明显。     

基于因子分析的乌鲁木齐市冬季大气降尘来源与时空变化特征

利用2000—2009乌鲁木齐市不同功能区域大气降尘通量数据,建立因子分析模型,研究了乌鲁木齐市冬季大气降尘的来源与时空变化特征。结果表明,乌鲁木齐市冬季大气降尘的主要来源为燃煤烟尘、工业粉尘、交通道路尘。工业区、交通干线和居住区为全市冬季大气降尘量较大的区域。主城区冬季大气降尘通量呈下降趋势,主要与工业排放和采暖燃煤对大气降尘的贡献减少及相关大气污染控制取得实效有关。交通道路区域的降尘通量呈波动状态,变化较小。清洁点降尘通量前5年保持稳定,而后5年受到人为活动的影响,呈显著增加趋势。     

基于重心模型的湖南省雾霾时空分布特征及其驱动机制分析

作为长江经济带的重要组成部分,随着工业化的发展、机动车保有量的不断增多,湖南省仍面临较大的雾霾污染风险。选取2015—2020年湖南省14个地级城市的大气污染物数据,采用GIS重心模型分析了湖南省雾霾污染的时空分布特征,并利用双变量分析法分析了其影响因素。结果显示:在年际变化上,2015—2020年湖南省各市州的雾霾污染程度总体呈波动下降,其中大部分市州的年际雾霾污染指数最高值出现在2016年。在季节变化上,由春季至秋季,湖南省雾霾污染重心向西南方向偏移;而在冬季,污染重心往西北方向偏移。综合能源消耗量、地区生产总值、交通运输和邮政业生产总值、城镇率、人口数量与湖南省雾霾污染呈显著正相关,而森林覆盖率与雾霾污染呈显著负相关。     

京津冀区域臭氧污染趋势及时空分布特征

为研究京津冀区域的臭氧(O_3)污染情况及其时空分布特征,对2013—2015年京津冀区域13个城市80个国家环境空气监测点位的监测数据进行了统计分析。结果表明:2013—2015年,京津冀区域O_3污染状况整体呈加重趋势,其中2014年污染状况最为严重。13个城市中O_3污染最严重的城市为北京和衡水,连续3年均超标,且处于上升态势中。区域内不同城市O_3污染趋势并不相同。京津冀区域O_3浓度变化呈明显的季节变化特征,春末和夏季的O_3污染最严重。O_3-8 h(臭氧日最大8 h均值)年均值的高值区主要分布在北京中北部、承德和衡水等,2013—2015年第90百分位O_3-8 h的高值区均集中分布在北京。O_3的浓度峰值时间要晚于NOx2~5 h。O_3在春、夏季呈单峰分布,白天15:00左右出现最大值,在秋、冬季浓度较低,全天波动不大。     

江苏省2013-2016年臭氧时空分布特征

利用2013-2016年江苏省国控空气自动站获得的臭氧（O₃）观测数据,探讨江苏省O₃时空变化特征。结果表明,自2013年以来江苏省大气氧化剂OX （O₃和NO₂）和O₃浓度呈逐年升高趋势,升高速率分别为0.98×10^-9a^-1和3.70 μg/（m³·a）,O₃增幅在我国处于较高水平。在O₃空间分布上,东部沿海O₃浓度相对高于西部内陆,O₃浓度高值由沿海地区逐渐向内陆辐散,呈现出区域性O₃污染。结合经验正交分解进行聚类统计检验,结果显示江苏省O₃分区主要分为苏南、苏中和苏北3类,与江苏省经济发展水平表现出一定的同步性。     

洛阳市2017年大气氨排放清单的建立及其空间分布特征

基于洛阳市不同类型氨排放源的活动水平数据,主要采取排放因子法构建了2017年洛阳市大气氨排放清单,并以GIS技术为基础进行2 km分辨率的空间网格分配。通过研究得出,2017年洛阳市的大气氨排放量为63.2 kt,排放强度达到4 t/km²以上,全市主要的氨排放源为畜禽养殖和农田生态系统,排放量分别为43.7 kt和10.4 kt,分别占氨排放总量的69.2%和16.5%。在畜禽养殖源中,肉牛是最大的贡献源,贡献率为30.4%;在农田生态系统中,氮肥施用是最大的贡献源,贡献率为87.7%。各区县中,宜阳县和伊川县排放量最大,共占氨排放总量的32.0%;偃师市、伊川县为排放强度最高;空间分布特征上呈现北部氨排放量大、南部排放量少、在城市区周边氨排放量较突出的现象。