1961~2019年黄河流域大气自净能力指数变化特征分析

利用2015~2019年环境空气质量监测数据和黄河流域73个站点1961~2019年的气象观测资料,对11个站点的大气自净能力指数的适用性及其与环境空气质量之间的关联性进行了验证,并分析了黄河流域大气自净能力指数的时空变化特征及影响因子.结果表明,1961~2019年黄河流域大气自净能力指数整体呈下降趋势,下降速率为每10a下降0.18t/（d×km²）,平均值为4.44t/（d×km²）,且在1969年达到最大值,为5.32t/（d×km²）,2011年达到最小值,为3.81t/（d×km²）;黄河流域73个站点中有64个站点大气自净能力指数呈下降趋势,50个站点呈显著和极显著下降趋势.从年内变化看出,黄河流域大气自净能力指数最高值出现在4月,为5.30t/（d×km²）,最低值出现在1月,为3.48t/（d×km²）.在年空间分布上,黄河流域大气自净能力指数分布以青海西南部,山东、四川大部分地区,内蒙古、宁夏以及甘肃少部分地区,陕西西安,山西的五寨和右玉等大气自净能力较好,大气自净能力指数在4.69~7.18t/（d×km²）,其余地区大气自净能力相对较差.影响因子中,混合层高度与大气自净能力指数呈极显著正相关,相关系数为0.63（n=4307）;小风日数与大气自净能力指数呈极显著负相关,相关系数为-0.78（n=4307）,日平均风速³2.5m/s的日数及日平均风速³5.5m/s的日数与大气自净能力指数均呈极显著正相关,相关系数分别为0.78和0.55（n=4307）;降水日数与大气自净能力指数呈极显著正相关,相关系数为0.18（n=4307）,中雨及以上日数与大气自净能力指数呈显著正相关,相关系数为0.03（n=4307）,黄河流域小雨对大气自净能力的影响明显高于中雨.逐步回归分析显示,大气自净能力指数主要受日平均风速³2.5m/s的日数、降水日数和混合层高度的综合影响,其中,日平均风速³2.5m/s的日数对大气自净能力指数的贡献率最大,其贡献为正.     

沧州市大气自净能力特征分析

利用沧州1975—2018年逐日地面气象观测资料和2013—2018年环境监测资料,采用国标法计算并分析了沧州地区大气自净能力的时空变化特征,探讨了气象要素、污染物指数与大气自净能力之间的关系。结果表明:沧州大气自净能力年变化呈显著减小趋势,气候倾向率为1.05×10~4km~2·a~(-1)·(10a)~(-1),春季3—5月大气自净能力较强, 8月、11月、12月和1月较弱;风速、小风频率年变化与大气自净能力的相关性显著,相关系数分别为0.910、-0.807,风向出现频率与大气自净能力的相关性较差,降水日平均大气自净能力小于非降水日;O_3、CO和SO_2分指数与大气自净能力相关性较好,大气自净能力对区域空气质量变化具有指示意义。     

大气自净能力指数的气候特征与应用研究

为了定量地评估污染气象条件对空气污染的作用并实现对空气污染潜势的预报,本文在城市大气污染数值预报系统（CAPPS）预报原理的基础上,定义了大气自净能力指数,并分别给出了采用气象站观测资料和通过数值模拟计算大气自净能力指数的方法.基于气象站观测资料的全国大气自净能力指数分析计算表明,全国大气自净能力最差的地区分布在四川盆地和新疆塔里木盆地,大气自净能力最强的地区分布在青藏高原、蒙古高原、云贵高原、以及东北平原和三江平原、山东半岛和海南岛;1961~2017年,京津冀、长三角和珠三角地区的大气自净能力指数呈下降的变化趋势,全年低自净能力日数呈上升的变化趋势.采用大气自净能力指数评估2014年北京APEC会议期间大气污染防控效果,表明在11月8~10日极端不利扩散气象条件发生时,减排措施使北京市空气质量AQI平均降低77%,使京津冀平原地区11个城市的空气质量AQI平均降低37%.基于国家气候中心月动力延伸气候预测模式（DERF2.0）的预报产品和中尺度模式（WRF）,建立了可以预测全国未来40d逐日大气自净能力指数的延伸期-月尺度大气污染潜势预测系统,回报实验表明,在大多数情况下可以提前15d预报出大气重污染过程;月尺度的大气重污染过程预报效果更大程度上取决于月动力延伸气候预测模式（DERF2.0）的预报准确率.     

塔克拉玛干地区春季沙尘演变及气候因素分析

利用塔克拉玛干地区18个气象台站的观测资料,分析了该地区1961～2005年春季沙尘暴发生和演变规律,并分析了降水、温度、风速、起沙风(≥5m/s)日数等气象条件的变化特征及其对沙尘暴发生的影响.结果表明,塔克拉玛干地区除轮台、巴楚、塔什库尔干外,其余15个台站的沙尘日数呈现出明显的逐年递减趋势,其中11个台站减少显著.该地区冬季、春季降水和温度呈增加趋势,而春季平均风速则不断减小,起沙风日数也呈现出显著的减小趋势.沙尘源区的平均风速和起沙风日数与沙尘日数的相关系数分别达到0.662和0.674,呈显著的正相关(P<0.01),表明大风是引起沙尘暴的直接原因.沙尘日数与春季和冬季降水相关系数分别为-0.589和-0.274,与春季降水呈显著的负相关(P<0.01),而与冬季降水的相关性不显著,说明春季降水对该地区的沙尘暴有直接的抑制作用,而冬季降水对春季沙尘暴的影响不大;春季和冬季平均平均气温与沙尘日数呈不显著负相关,表明冬、春季节的气温变化对春季沙尘暴的影响有限.     

基于精细化数值模拟的汾渭平原大气自净能力研究

汾渭平原作为大气污染防控的重点区域之一，精确认识其大气环境自净能力特征对科学制定防控政策具有重要意义.通过WRF模式开展的精细化数值模拟试验，本研究定量化探讨了汾渭平原地区PM_2.5的大气自净能力及其时空特征.结果表明，汾渭平原地区行星边界层高度、风速、降水量的时间特征均为白天高夜间低，春夏季最高，冬季最低；在空间上，行星边界层高度呈南低北高，降水量呈南高北低.汾渭平原大气自净能力在空间上整体为南低北高的特征；各城市白天的大气自净能力总体上高于夜晚，15:00为峰值时刻，7:00—8:00为谷值时刻；春夏季大气自净能力明显高于秋冬季.城市大气自净能力与PM_2.5浓度呈显著负相关关系.鉴于研究区域内大气自净能力的显著时空差异，错峰错时生产和合理化产业布局将是实现汾渭平原地区经济社会与环境保护协同发展的有效途径.     

1973-2012年乌鲁木齐市霾日数变化特征

基于乌鲁木齐市1973-2012年逐日气温、降水、风速、能见度等资料,分析了霾日数的时间变化特征及其与气象因子的关系。结果表明:乌鲁木齐霾主要发生在冬半年,其中10月霾日数最多;夏半年发生较少。年霾日数、年霾最大持续日数、轻度霾日数、中度霾和重度霾日数总体都呈减少趋势,且都在1981-1990年发生最多,在1991-2000年发生最少。年霾日数存在18~20 a的周期,并在1990年发生减少突变。霾日数与气象因子有密切的相关性,平均水汽压、年平均相对湿度和年降水量与霾日数呈正相关,风速和平均气温与霾日数呈负相关,日照时数与霾日数相关性不显著。     

近50年首都圈沙尘暴的变化趋势及其与气温、降水和风的关系

利用首都圈地区 11个基本和基准气象台站近 50年的观测资料 ,给出了这 11个台站自建站至 2000年沙尘暴发生日数的年际变化序列 ,并分析了其与气温、降水和风的关系 .结果表明 :首都圈沙尘暴具有很大的时空差异 ,西北部沙尘暴日数明显多于东南部 .沙尘暴发生日数的年际波动很大 ,同一站点最多年份与最少年份相差几十倍 .二连浩特、阿巴嘎旗、锡林浩特、丰宁、张家口、怀来和北京等 7个气象站自建站至 2000年的沙尘暴日数呈显著的下降趋势 ,其余 4个气象站没有显著的上升或下降趋势 .首都圈地区沙尘暴季节性显著 ,多集中在春季 .与沙尘暴日数相关性最强的是起沙风日数 ,有 6个站点的沙尘暴日数同起沙风日数呈显著的正相关 ;其次是气温 ,有 3～ 4个站点的沙尘暴日数与年均温、冬季均温和春季均温呈显著负相关 ;降水量与沙尘暴日数的相关性最弱 ,只有朱日和 1个站点与春季降水量呈显著负相关 .另外有 4个站点的沙尘暴日数与气温、降水和风均没有显著的相关关系 .根据上述研究结果就首都圈沙尘暴的时空变异性及其与气候因素的关系等问题进行了讨论 .     

霾天气影响下的京津冀气候变化特征与成因

利用1961~2016年京津冀90个国家级气象站的霾数据集、日平均相对湿度、14：00能见度、日平均气温、日累计降水、日平均风速、辐射等数据,采用MASH方法、线性趋势分析方法、曼-肯德尔（Mann-Kendall）法以及相关分析等方法研究了京津冀地区霾天气影响下的气候变化特征.结果表明：京津冀地区年平均霾日数呈明显的增长趋势,增长率为5d/10a以上,大中城市年平均霾日数明显高于其他地区,霾日数突变增多发生在1992~1993年,在国家大气污染防治专项资金注入以后年平均霾日数增长趋势减缓;京津冀地区霾日和非霾日年平均气温呈上升趋势,年平均能见度呈下降趋势;年平均降水日数总体趋势减少,但是霾日降水日数逐年增加,而非霾日呈现减少趋势,两者呈现对称相反关系;京津冀霾日和非霾日年平均风速均呈逐年下降趋势;霾日数具有随着GDP、能源消耗的增加逐年递增趋势.京津冀地区霾日和非霾日年平均总辐射和散射辐射都是逐年下降,霾日比非霾日下降趋势更加明显,年平均总辐射比散射辐射下降明显;年平均霾日数与年平均总辐射、年平均风速、年平均降水呈负相关,但是与年平均气温、GDP、能源消耗呈正相关.     

2008～2017年北京市PM2.5周期性变化特征与影响机制

利用Morlet小波方法分析北京市2008~2017年PM_2.5资料,结果表明,北京市PM_2.5浓度存在显著的日变化、周变化、以及季节和年变化周期性特征,并且秋冬季的周期性特征显著高于春夏季.结合气象资料,包括水平风速、大气边界层高度、以及大气稳定度指数等,分析PM_2.5不同周期性变化对应的主要影响机制表明：大气边界层过程是PM_2.5日变化的主要影响机制,导致PM_2.5浓度白天低、夜间高.秋冬季PM_2.5日变化幅度高于春夏季;天气过程是PM_2.5周变化的主要机制,PM_2.5浓度与天气变化过程带来的风速变化和边界层高度呈强反相关关系;PM_2.5的季节变化与大气扩散能力的季节变化密切相关,秋冬季减弱的大气扩散能力加速了PM_2.5在近地面累积,春夏季则相反.     

近地面气象要素对金沙降水pH值的影响

通过对金沙大气本底站2012年全年140场有效降水的酸雨观测资料和地面气象要素资料进行了分析。结果表明:降水量对降水pH值、强酸性酸雨出现率有着显著影响;风速在4~9月份与降水pH值的变化趋势接近,即降水的pH值随风速的增大而升高;大气压强变化趋势与pH值变化相反,呈负相关;湿度与降水pH值相关性较差,这与金沙地理位置有关;温度与降水pH值呈较好的正相关,特别是4~10月随温度的升高pH值降低。pH值与降水量、温度及大气压强关联,其相关系数依次为0.355、0.406和-0.446。最后本章对各气象因子进行逐步回归分析,得出pH值与各气象因子的回归方程。     

基于城市大气环境荷载指数的大气污染排放变率估算

基于地面气象观测资料计算大气自净能力指数ASI,和环境监测站的实测PM_2.5浓度数据,利用城市大气环境荷载指数研究分析了2个时段单位人口的污染物排放率的变化,以及2013年9月~2019年2月京津冀及周边主要城市气象条件和减排措施对空气污染物浓度变化的作用.结果显示：秋冬季节污染物的削减力度明显大于春夏季.2014年秋冬季有74.5%城市实现减排,区域平均减排12.6%,减排初见成效;2017年和2018年秋冬季,京津冀及周边地区持续大幅减排,其中京津冀区域相对基准年分别减排54.0%和47.7%.长治市在2014~2017年秋冬季排放率均高于基准年,直至2018年冬季始实现减排27.6%;石家庄市排放率变化幅度波动较大,2016年冬季相比2014年冬季增加68.2%,今后区域污染物防控需要重点关注以上2个城市.城市大气环境荷载指数能够客观定量反映出典型减排时段的排放率变化方向和幅度,是一种评估气象条件和排放控制措施二者对污染物浓度变化各自作用的简单有效方法.     

气候变化对浙江省大气污染的影响

开展气候变化对大气污染影响的研究有利于加深对大气污染形成机理的认识.利用1996-2015年浙江省大气成分、气象观测资料,分析气候变化对大气污染的影响.结果表明,近20 a来浙江省呈年高压天气日数增多、年均气温升高、降水集中及年均净辐射、日照时数、风速、气温日较差和水汽蒸发量都下降的气候变化事实.气候变化引起大气污染扩散能力下降,1996-2015年杭州市和浙江省年均大气扩散指数分别下降了0.55和0.81,降幅分别达35.71%和42.69%.大气扩散指数与ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）及年霾日数之间呈显著负相关,当大气扩散指数增大时,大气颗粒物浓度和年霾日数均下降,反之亦然.杭州市大气扩散指数与ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）之间的相关系数分别为0.73和0.76.杭州市和浙江省大气扩散指数与年霾日数之间的相关系数分别达到0.77和0.78,T检验值则分别为28.88和30.81,说明由气候变化引起的大气扩散能力改变是影响大气污染的重要原因,但不同大气成分受气候变化的影响程度不同.影响ρ（PM₁₀）的关键气候要素是降水量、风速及相对湿度等,影响ρ（PM_2.5）的主要是辐射、气温,影响ρ（SO₂）的主要是气温,影响ρ（NO₂）及ρ（NO₃-）、ρ（NH₄+）的主要是辐射.总体来说,浙江省近20 a的气候变化事实可能有利于促进ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）、ρ（NO₂）及ρ（O₃）等上升,促进ρ（SO₂）、ρ（NO₃-）、ρ（SO₄2-）、ρ（NH₄+）等下降.      

川渝地区甲醛柱浓度时空变化及其影响因子的相关性分析

基于Aura-OMI HCHO数据,研究川渝地区2009—2017年甲醛柱浓度变化及影响因素.结果表明:9年间川渝地区甲醛浓度变化总体较为平稳,与全国其他地区相比,浓度均值较低.年变化中,四川省甲醛浓度整体高于重庆市,川渝两地的年均最高值分别出现在2011年和2012年,且2015年重庆出现最大下降速率.整个研究区在最高值变化中,1月、2月及11月出现极高值.9年间甲醛浓度整体先上升后下降,浓度等级二级一级三级其他级别,绝对高值集中分布在康定和雅安交界一带,季节变化呈现春季秋季夏季冬季的规律,与全国其他地区夏季最高有所不同.稳定性方面,研究区中部偏西波动较大,东西两部较为稳定,康定和雅安交界处为高波动区,川西西部、川东平行岭谷和重庆为低波动区,其他地区为中等波动区.地形、气候和风向等自然因素的综合作用对甲醛浓度值的大小及空间分布贡献极大,自然地理条件尤其与极端高值高且集中的特点关系密切.社会经济因素中,生产总值增长速度和能源消费总量增长率与四川省和重庆市两地的甲醛浓度变化正相关关系较强,木材加工及草制品业与之负相关关系较强,而纺织业、化学原料和化学品制造业、石油和核燃料加工业只与四川省甲醛浓度有较强的负相关性,重庆相对较弱.     

西藏高原生态系统服务时空格局及其变化特征

西藏高原是我国国家生态安全格局中至关重要的区域,维护提升其生态屏障功能是该区生态保护的核心目标。论文分析了1990—2010年西藏高原生态系统类型及其服务能力的时空变化格局,开展近20 a生态屏障功能的综合评估。结果表明：1）近20 a,西藏高原生态系统宏观格局稳定少动,森林、水体与湿地面积略有增加,草地、荒漠面积减少;2）森林、草地、湿地生态系统水源涵养量为895.19×10⁸ m³,平均单位面积水源涵养量为744.48 m³/hm²,近20 a水源涵养服务在波动中有所提升;3）水蚀区土壤水蚀模数为3 876 t/km²,土壤水蚀量为10.31×10⁸ t,生态系统土壤保持服务保有率为66.3%,近20 a土壤侵蚀量下降,而土壤保持服务保有率呈持续上升趋势;4）土壤风蚀模数为1 581.2 t/km²,土壤风蚀量为18.99×10⁸ t,防风固沙服务保有率为66.5%,近20 a由于风场强度减弱与植被覆盖度增加,土壤风蚀量下降,而生态系统防风固沙服务保有率持续提升;5）森林、草地、湿地碳固定服务量为1.95 Pg C,从前10 a略有下降态势转变为后10 a轻微上升趋势。     

1957-2009年黄土高原地区风速变化趋势

用88个气象站1957-2009年的月平均风速和最大风速日值资料,采用距平累积法、 5 a趋势滑动法、 Mann-Kendall趋势检验法等分析了黄土高原地区风速的变化趋势及其空间分异等特征。结果表明:①黄土高原地区1957-2009年多年平均风速为2.36 m/s,水蚀区、 水蚀风蚀交错区和风蚀区年均风速分别为2.36、 2.17、 2.60 m/s,年际变化倾向率分别为-0.008 4、 -0.009 4和-0.018 8 m·s^-1·a^-1,并均通过了0.001的极显著性检验。3个区域均是冬、 春季的平均风速对全年趋势演变贡献率较大,年均风速也均在1981年发生偏强转为偏弱的跃变,20世纪70年代以后平均风速逐渐减小。②黄土高原平均风速减少的主要原因是最大风速为5级或5级以上的发生日数减少。大风频率从1970年代至2000年代呈显著减少趋势,风蚀区减少幅度最大,减少了10%以上,水蚀风蚀交错区减少1%~5%,到2000年代,大多数站点的大风频率均降低为<2%。③水蚀风蚀交错区和风蚀区年均大风日数较多,而水蚀区和黄土高原西部地区年均大风日数较少。根据大风年均发生日数,将大风天气划分为大风天气较少区(年均大风日数<10 d)、 较多区(10~50 d)、 多发区(50~100 d)和频发区(>100 d)。大风较多区在黄土高原地区分布最广,其次是较少区,无频发区。70年代至90年代,风蚀区和水蚀风蚀交错区的站点大多为大风较多区,其中70年代中宁和包头为大风多发区;2000年代以后,大部分地区转为大风较少区。     

四川西部黄土沉积与环境演变研究综述

四川西部(川西)地处青藏高原东部,黄土广泛分布于河谷和断陷盆地中.该地区黄土的主体属风成堆积,为附近及高原内部地区的冰川沉积、寒冻风化物、河湖沉积、风沙沉积和坡积物等多种沉积物中的细粒物质,在西风、高原冬季风和近地面风的搬运下堆积而成.局部有受坡面流水作用形成的次生黄土.最早的黄土堆积始于早更新世(1150ka),现主...     

四川省森林资源动态变化及其影响因素分析

四川省森林资源在长江上游生态屏障建设和长江经济带发展中具有举足轻重的地位,其动态变化特征及其影响因素对区域生态文明建设乃至全国生态安全格局具有重要的理论和现实意义.针对四川省近20 a森林资源动态变化,选取森林面积、人均森林面积、森林蓄积量、活立木蓄积量、人工造林面积5个森林资源指标,GDP、人均GDP、年末常住人口、...     

青藏高原东北部气候变化的异质性及其成因

利用1961-2016年西宁等青藏高原东北部13个气象台站气温、降水等气象资料以及国家气候中心发布的南海季风指数、西伯利亚高压指数等大气环流特征量数据,分析近56年来气候变化与高原主体的差异性及其可能的气候成因。研究表明：近56年来青藏高原东北部气候变暖趋势十分显著,年平均气温气候倾向率高达0.39 ℃/10 a,呈现出三次明显的阶梯性增高态势,并于1994年前后发生了由冷到暖的突变,同时具有明显的空间差异性;年降水量及四季降水量均没有明显变化趋势,虽然经历了2002年左右由少到多的变化,但并未出现明显突变,年降水量具有3年、5年的准周期,而年降水日数微弱减少,降水强度呈增加趋势;该区域气候变化的年际波动主要受到东亚季风、高原季风和南海季风的年际振荡及其相互作用的影响,而西风环流的作用并不明显,植被覆盖的恢复既是对2002年以来降水量增加的具体反应,同时也对于气候变暖趋势起到了一定的缓和作用。     

1960~2016年江西省霾日变化特征及气候成因分析

利用江西省1960~2016年82个气象站水平能见度、相对湿度和天气现象等资料,重建了江西省霾日序列,分析了江西省霾日数的年际变化特征,并通过霾日数与降水日数、大风日数和静风日数的相关关系,探讨了不同季节霾日数年际变化的气候成因.结果表明：1960~2016年江西省霾日数表现为在1970s有明显偏高、1980年后显著增加趋势（0.53d/a）,赣北地区霾日多且增加速率快.四季霾日数均有增加,其中秋季贡献最大（0.21d/a,P<0.001）,春季其次（0.12d/a,P<0.001）,冬季霾日数最多,但年际趋势并不显著（0.10d/a,P>0.05）,夏季年均霾日数较低,增加幅度最小（0.09d/a,P<0.001）.过去几十年降水日数减少（-0.26d/a,P>0.05）导致大气湿沉降能力减弱,以及大风日数减少（-0.33d/a,P<0.01）和静风日数增加（1.73d/a,P<0.01）导致大气扩散能力降低,为江西省霾日增加提供了有利气候背景.但主要气候成因因季节不同：春季霾日数增加的主要气候成因是大风日数减少（r=-0.48,P<0.01）,与其他要素的关系不显著;夏季亦与大风日数减少显著相关（r=-0.50,P<0.01）,同时与静风日数增加显著相关（r=0.37,P<0.05）;秋季受大风日数减少、静风日数增加以及降水日数减少共同影响,导致秋季霾日增加速率最快;冬季霾日数仅与降水日数显著相关（r=-0.36,P<0.05）,但由于冬季降水日数变化趋势不明显（-0.26d/a,P>0.05）,冬季霾日数变化不显著.