2015～2019年云南省城市空气质量特征及影响因素研究

利用2015～2019年云南省16个州市29188个空气质量日报数据进行数理统计,采用克里金插值法及Daniel趋势检验法分析AQI (空气质量指数)及主要污染物浓度的时空变化特征,探讨近5年云南省城市空气质量时空变化特征及其影响因素。结果表明:(1) 2015～2019年云南省SO_2、PM_(2.5、)PM_(10)浓度呈下降趋势,NO_2浓度保持基本稳定,O_3浓度呈显著上升趋势,各年间空气质量综合指数值波动较小,且逐年改善。(2) 2019年O_3-8h作为超标污染物占比达57.52%。云南省PM_(2.5)年均值相对较高区域面积略有减少,O_3年均值相对较高区域面积显著增加。(3)云南省PM_(2.5)与PM_(10)月均值呈现冬春高夏秋低的变化规律,O_3月均值为春季单峰高值,SO_2月均值整体趋势平稳变化幅度不大。(4)云南省AQI值及平均能见度和平均降水量呈显著负相关(P0.01),AQI值与平均气温及平均风速不存在显著相关性。研究显示云南省空气质量优良逐年改善,污染类型由颗粒物污染转为以颗粒物和臭氧为特征的复合型污染。空气质量受气象条件影响,能源结构优化、污染物总量减排等措施对空气质量改善起到积极作用。     

基于OMI数据的西南地区对流层NO2浓度时空变化特征分析

利用OMI数据反演得到的多时相NO_2浓度产品(空间分辨率为0.125°×0.125°),分析了2005～2017年西南地区四省市(云南省、贵州省、四川省及重庆市)对流层NO_2柱浓度的时空分布特征,并对其影响因素进行了简单分析。结果表明:(1)2005～2017年间,西南地区NO_2柱浓度年均值较小,13年的年均值为1.801 5×10~(15)molec/cm~2。年变化整体表现为先增大后减小趋势;季节变化表现为:冬季秋季春季夏季,而月变化呈内凹型分布;(2)空间分布上呈东部高、西部低的特点,并且跨度较大,四川省东部和重庆市西部地区的NO_2柱浓度年均值大于10.0×10~(15)molec/cm~2,而四川省西部和云南省中西部地区的NO_2柱浓度低于1.0×10~(15)molec/cm~2;(3)云南省的NO_2柱浓度最低,重庆市的NO_2柱浓度远远高于其他3个省;此外,云南省的年变化最为平缓,而重庆市的变化幅度最大;(4)研究区的地理位置及地形特征、气象要素、人口密集度及经济发展状况等因素都直接影响对流层NO_2柱浓度的时空分布。     

四川省海螺沟区域臭氧本底特征分析

利用海螺沟国家大气背景站2013～2017年的地面O_3连续观测资料统计,期间海螺沟背景区域(O_3-1h)平均浓度为71μg/m~3,(O_3-8h)平均浓度为80μg/m~3,成都市(O_3-8h)平均浓度为165μg/m~3,成都市高出背景区域106%;通过分析和比较背景区域和城市臭氧浓度的变化特征,采用局部近似回归法对海螺沟臭氧背景值进行筛分分析,得出2015～2017年海螺沟区域臭氧春季本底为83±5μg/m~3,夏季本底值为72.5±5.5μg/m~3,冬季本底值为69±5μg/m~3,秋季本底值为60±3μg/m~3。     

中国省域高等学校科技创新能力时空演变及形成机理

通过构建中国高等学校科技创新能力的综合评价体系,利用ArcGIS探索性数据分析(ESDA)、空间自相关等方法,对1999年、2008年和2015年中国省域科技创新能力的时空格局进行研究,并采用GeoDa对影响因素进行探究。结果表明:(1)1999—2015年,中国省域高等学校科技创新能力整体上有大幅增长,同时东西部之间的省域高等学校科技创新能力的差距越来越显著;(2)省域高校科技创新能力综合水平的热点集聚区分布在东部地区,冷点集聚区分布在西部地区,中部地区是热点集聚区域和冷点集聚区的过渡地带,这种东—中—西梯度分布特征表现出东西部之间科技创新能力的巨大差异;(3)人均GDP、科学技术财政支出是高校科技创新能力时空格局形成的主要因素。     

西昌市臭氧污染特征及影响因素分析

根据西昌市环境空气自动站监测数据,分析了西昌市O_3现状、时空变化特征和污染日特征,探讨了O_3与其前体物及气象因素的关系。结果表明,西昌市O_3浓度春夏季高、秋冬季低,伴有明显的春、夏季双峰。O_3日变化为最低值出现在早晨8～9点,峰值出现在14至17时,夜间浓度缓慢下降,污染日峰值持续时间延长,出现夜间高值,最高值达为165μg/m~3。空间分布特征表现为生活区的市政府、州政府浓度最高,其次是郊区的青龙寺,位于商业区的长安点位O_3浓度相对最低。O_3与其前体物NO_X、NO_2及NO小时浓度呈负相关性。O_3与气压、相对湿度呈负相关,与气温、风速呈正相关。     

长江三角洲典型城市臭氧污染特征与影响因素分析——以扬州市为例

为研究扬州市臭氧污染特征及其影响因素,对扬州市2013~2015年国家环境空气质量监测网中的环境空气质量评价城市点数据进行统计分析。结果表明:这三年均存在O_3超标现象,年超标率在3.0%~14.3%之间。春、夏为O_3污染高发季节,日均气温、相对湿度、风速、机动车数量等均为重要的污染影响因素。     

2015-2018年衡阳市城区环境空气污染特征分析

本文利用2015~2018年衡阳市城区空气质量监测数据,分析环境空气污染特征及变化趋势。研究结果表明:2015~2018年衡阳市城区环境空气以PM2.5、PM10、O3污染为主,其中PM2.5和PM10年均值浓度呈下降趋势,O3年均值浓度呈不规则波动变化;年内时空变化上,O3呈现夏、秋季浓度高和冬、春季浓度低的特点,PM2.5和PM10呈现出夏季浓度低、冬季浓度高的特点。针对衡阳市空气污染物特征,提出了衡阳市城区空气质量改善的对策建议。     

西宁大气气溶胶特征分析

利用2005～2015年的MODIS气溶胶光学厚度产品AOT和相关气象资料,分析了西宁大气气溶胶的特征,研究得出:(1)西宁AOT的时空分布差异性显著。空间上,植被覆盖度小的城区AOT高于植被覆盖度大的林区的AOT;时间上,夏季的AOT相对于冬季值较大;从2005～2015年西宁林区和城区的AOT都呈现下降趋势。(2)西宁AOT的空间分布与下垫面条件密切相关。时间变化特征与气候条件(包括太阳辐射、温度、相对湿度、降水和风向等)、下垫面状况和MODIS遥感反演的气溶胶产品本身的误差等因素有关。(3)西宁的AOT与PM10浓度在时间变化上表现为负相关关系。     

环境空气中臭氧分布特征和超标原因分析

以湖南省某市2015年4个国控空气自动站污染因子和气象参数监测结果为基础数据,分析了臭氧的分布特征和超标原因。结果表明,在4类不同的功能区中,工业区O_3的月均浓度和日最大8小时滑动平均浓度均为最高;O_3小时浓度的日变化呈单峰型分布,一般在8:00达到最低值,15:00达到最高值;O_3小时浓度未显现"周末效应"的特征,即工作日和非工作日的变化规律基本一致;该市O_3的生成与前体物NO_x的关系密切;O_3日均浓度和月均浓度与气温、日照时间成正比;与风速变化关系不大。     

成都市污染源VOCs排放与O3污染相关性分析

挥发性有机物(VOCs)是形成细颗粒物(PM_2.5)、臭氧(O₃)等二次污染物的重要前体物,随着工业化和城市化的快速发展,以臭氧为特征的区域性复合型大气污染日益突出,为研究成都市污染源VOCs排放情况,根据成都市最新污染源普查数据,我们针对成都市工业源、农业源、移动源和生活源,采用监测数据法和系数法核算了成都市VOCs排放量,行业分布、地区分布,并结合各地区大气臭氧污染情况进行了相关性分析。经过统计分析,工业源和移动源为成都市主要VOCs排放源,工业源VOCs排放量位居前3位的行业分别为家具制造业、石油、煤炭及其他燃料加工业及印刷和记录媒介复制业,VOCs原辅材料使用量及VOCs排放量最多的是胶黏剂,移动源VOCs排放主要为机动车排放。成都市各地区VOCs排放量及臭氧年均值空间分布整体表现为西北高东南低,22个区(市)县VOCs排放量与大气臭氧日均值超标率正相关,15个区(市)县呈现出明显相关性,指数曲线较线性拟合程度较好,存在非线性关系。7个区(市)县VOCs排放与大气臭氧日均值超标率拟合程度较差,呈现出较弱的相关性。     

香港地区不同类型站点大气污染变化特征对比研究

选取香港环境保护署设立的5个代表性站点(可归类为路边站、一般站及背景站)2016年的监测结果,对获取的各类污染物(PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、NO_X、SO_2、O_3)浓度变化特征进行对比研究,结果表明:(1)三类站点颗粒物及SO_2浓度年均值差异较小,体现了其区域性的污染特性,NO_2与NO_X年均值均为路边站一般站背景站,而O_3则相反,路边站最低而背景站最高;(2)各类站点PM_(2.5)与PM_(10)季节差异表现为夏季最低而冬季最高,O_3最低值也出现在夏季;(3)三类站点大气污染物日变化特征差异显著,路边和一般站NO_2与NO_X日变化表现为"早晚双峰"型,背景站变化幅度较小;路边站、一般站颗粒物日变化表现为单峰型,峰值出现在晚间22∶00,背景站变化幅度较小;O_3在路边站和一般站呈现双峰型变化,而在背景站为单峰型,峰值出现在下午15∶00左右;(4)所有站点PM_(2.5)、NO_X及O_3"假日效应"明显,具体表现为:PM_(2.5)和O_3浓度在假日全天浓度高于工作日;路边站和一般站的NO_X浓度在假日0∶00~8∶00时段高于工作日,其余时间均低于工作日。     

潍坊城区大气甲烷浓度变化特征

为研究城区近地面CH_4浓度特征,于2015年在潍坊市开展了CH_4连续观测实验,分析了地面风向、风速对CH_4浓度的影响。结果表明,2015年潍坊城区CH_4浓度均值为1.411 mg/m~3,季节变化特征表现为冬季高、夏季低,月均浓度分布在0.872~1.788 mg/m~3之间;日变化呈现出单峰型形态,凌晨高、下午低;偏西和偏南风向上,地面风速越大,CH_4浓度越高,在偏东风向上,CH_4浓度随风速增大而减小。     

“一带一路”背景下西北五省区旅游投资环境时空演变研究

开展旅游投资环境时空演变研究是实施"一带一路"旅游先行战略的基础。文章依据西北五省区实际,构建旅游投资环境评估指标体系,采用层次分析法、菲什拜因—罗森伯格模型和ESDA等方法,开展2012～2016年西北五省区旅游投资环境时空演变研究,结果表明:(1)从时间序列来看,旅游投资环境排名由高到低依次是:陕西、新疆、甘肃、青海、宁夏。(2)从局部空间变化看,陕西主要处在"高—低"集聚特征,具有极化效应,新疆、甘肃、青海主要呈现"低—低"集聚特征,宁夏呈现"低—高"集聚特征。全局空间表现由"一高(陕)一中(新)三低(甘宁青)"的"哑铃型"向"一高(陕)三中(新青甘)一低(宁)的"松尾型"转变,表明西北五省区旅游投资环境的省域差异正在逐渐缩小。(3)影响西北五省区旅游投资环境的主要因素由强到弱依次是生态环境、旅游业发展环境、经济环境、基础设施环境、社会发展环境。     

四川省生态环境与经济协调发展评价与分析研究

运用熵权TOPSIS法和耦合协调度模型,选取生态环境系统和经济系统的26项指标,对四川省21个市(州)2006~2015年生态环境与经济耦合情况进行评价。结果表明四川省整体生态环境与经济耦合协调度较低,但总体上向着良性协调方向发展,个别市出现相对下滑趋势;整体耦合协调度在时间上呈现先降后升的趋势,在空间上分布差异较大,耦合协调度较高的是成都、绵阳、攀枝花,较低的是雅安、巴中、达州、甘孜州、阿坝州,耦合协调度较高的区域主要分布在川西地区,耦合较低的区域主要分布在川东北、川中、川南地区,在空间上分布不均衡。通过分析四川省生态环境与经济协调发展时空演变,认为生态滞后与经济滞后都会影响区域经济的发展,并据此提出四川省未来生态与经济协调发展的建议。     

四川省气溶胶光学厚度时空分布特征

本文利用MODIS气溶胶光学厚度产品,建立了气溶胶光学厚度与PM10/2.5的线性关系。分析了2008年~2012年四川省的气溶胶光学厚度时空分布特征,以成都市为特例分析了2003年~2012年的气溶胶光学厚度时空分布。结果显示:气溶胶光学厚度与PM10/2.5的线性关系较高;川西高原具有较低的气溶胶光学厚度,康定、马尔康、西昌、雅安等地年均气溶胶光学厚度约0.2;四川盆地区域具有较高的气溶胶光学厚度,以成都、德阳等地为代表,年均值在0.8~1.0之间,并具有明显季节变化特征;成都市的气溶胶光学厚度时空分布具有明显的城市特点。这些时空分布的特征与四川省的工业情况、地理位置、气候条件有关。     

四川省近15年以来PM_(2.5)的时空分布特征及原因分析

近年来,PM_(2.5)成为大家关注的重点,四川省是中国PM_(2.5)高浓度的分布地区之一。利用四川省2000~2014年近15年的PM_(2.5)年均浓度反演数据,按照2005年WHO对PM_(2.5)的划分标准,采用10μg/m3、15μg/m3、25μg/m3、35μg/m3四个断点将其分为5类。以此为基础分析了四川省PM_(2.5)的时空分布特征及影响因素。研究结果表明:(1)东部地区PM_(2.5)浓度明显大于西部,2010~2014年四川省PM_(2.5)年均浓度呈下降趋势;(2)PM_(2.5)类型以污染最严重的第五类为核心呈半环状向西递减,2010~2014年第五类所占比例波动降低;(3)成都市、眉山市等地区PM_(2.5)浓度较高,2014年PM_(2.5)年均浓度降低;(4)自然因子、不透水地表、产业结构变化、大气污染防治政策等是影响PM_(2.5)浓度变化的重要因素。     

2022年持续高温期四川盆地臭氧污染气象条件分析

对2022年8月6～28日持续高温期四川盆地臭氧污染气象条件进行分析，可为该地区今后根据气象条件进行夏季臭氧污染防治提供相关的理论依据。利用地面臭氧和气象要素观测数据计算该时期各要素平均值，并与2019～2021年同期进行比较，得出以下结果：(1)2022年分析时段四川盆地的平均臭氧浓度和臭氧污染日数高于2019～2021年同期，各区域分布趋势为成都平原>川南>川东北；(2)同时期地面气温和辐射空间上呈东高西低特征，2022年为历年峰值，降水和相对湿度空间上呈西高东低特征，2022年为历年谷值，气象条件分布能较好的与臭氧实况分布相对应；(3)2022年分析时段地面气温和辐射的区域分布趋势为川南>川东北>成都平原，累积降水量和相对湿度的区域分布趋势为川南<川东北<成都平原，与臭氧污染分布趋势略有差异，这可能是因为气象条件是臭氧污染发生的重要影响因素之一，但不是唯一影响因素，臭氧污染的发生还受前体物排放等因素影响。对典型臭氧污染过程及气象条件进行分析，有助于为区域臭氧污染防治提供科学依据，同时为其他地区进行相关研究提供借鉴作用。     

长沙市空气质量变化特征及气象要素影响分析

利用2015—2018年长沙市连续在线观测得到的环境空气6项污染物质量浓度和同期的气象要素数据,分析空气质量变化特征及其与气象要素的关系。结果表明:长沙市空气质量正逐年好转,且具有明显的季节特征,呈春夏季较好、冬秋季较差的特征;影响长沙市空气质量最主要的首要污染物为PM_(2.5),其次为O_3,且以PM_(2.5)为首要污染物的天数逐年减少,以O_3为首要污染物的天数逐年增加。PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、CO浓度的季节变化特征都是夏低冬高,但O_3浓度的季节变化却是夏高冬低。各项污染物浓度与同期5种气象要素的相关性分析结果表明:各项污染物浓度与气压、气温、降水量、风速相关程度较高,其中,O_3与气象要素的相关性与另外5种污染物的相关性完全相反。     

改革开放以来我国县级市设置时空演变研究

基于核密度分析、网格维数和热点分析法等方法,以我国新增县级市为研究对象,选择1985年、1991年、1997年和2017年4个时间截面,探讨了其时空演变的多维特征和影响机理。结果表明:(1)我国县级市在时间演化上历经了探索起步、稳步增长、快速提升和缓慢发展四个阶段,总结了县级市设置的六种主要模式。(2)在结构特征上,县级市设置呈现出由均衡分布趋向集中分布的发展态势,具有分形特征明显和分形结构较为复杂的特征。(3)在空间分布格局上,县级市设置的集聚程度先上升后下降,由均衡分布向东、中部地区集聚再向西部地区侧重转变。(4)在热点区分布上,冷热点区迁移特征显著,其中热点区发展路径为"内陆地区—东部沿海地区—西部地区"。(5)在影响因素方面,城市化和政策导向是县级市设置演变的主要驱动力。     

重庆市主城环境空气中二氧化氮污染浅析

利用重庆市主城区2009年~2013年二氧化氮监测数据,对重庆市二氧化氮浓度时空变化趋势进行分析。结果表明:近5年二氧化氮浓度总体呈上升趋势,空间分布呈交通干线和城市中心区域二氧化氮浓度相对偏高的分布特征;日变化出现"双峰双谷"分布,峰值分别出现在中午11时左右和夜间21时左右,"双谷"分别出现在凌晨6时和下午16时左右;二氧化氮变化显示出受到交通源排放、边界层气象条件及臭氧大气光化学反应过程的影响,影响程度与道路交通相对空间位置、拥堵程度等相关联。