基于WRF-Chem和EMI指数的新冠肺炎疫情期间沈阳市大气污染物浓度变化原因分析

利用2015—2020年沈阳市空气质量监测数据、地面气象观测资料、环境气象评估指数（EMI）产品、NCEP再分析资料及WRF-Chem数值模式,分析新冠肺炎疫情防控期间沈阳市主要大气污染物和气象要素的变化情况,研究空气质量对污染物减排和气象要素变化的响应.结果表明：疫情防控导致沈阳市PM_2.5、PM₁₀和NO₂质量浓度下降,但O₃质量浓度小幅增加;PM_2.5和NO₂对人为减排的响应更敏感;防控期内沈阳市气象条件有利于污染物的清除,气象条件使PM_2.5质量浓度下降16.37%,防控减排措施导致PM_2.5质量浓度下降22.96%;在疫情防控的背景下,不利的气象条件和污染物排放的突然增加共同造成重污染天气发生,其中不利气象条件的贡献大于排放增加的贡献;减排措施对防控期间重污染天气过程污染物峰值浓度有明显的削弱作用.     

PM2.5和O3污染协同防控区的遥感精细划定与分析

针对地面站点监测数据难以支撑大气PM_2.5与O₃污染防控区边界划定的问题,融合大气污染浓度遥感估算建模与GIS统计分析模型,提出了一种基于PM_2.5和O₃浓度遥感估算结果的协同防控区精细划定方法,开展了2015~2020年月和年尺度的全国PM_2.5与O₃污染协同防控成效定量分析与防控区精细划定研究.结果表明,2015~2020年,我国PM_2.5浓度总体下降显著但O₃浓度基本持平,PM_2.5污染在秋冬超标严重,O₃污染则在春夏;同时PM_2.5与O₃浓度变化在空间上的不一致性显著,其中PM_2.5下降且O₃上升、PM_2.5与O₃均下降、PM_2.5与O₃均上升和PM_2.5上升O₃下降的面积占比分别为38.34%、35.12%、15.24%和10.89%.遥感精细划定范围显示,PM_2.5和O₃协同防控区域的边界具有显著动态变化特征,在时间变化上呈现先扩大后缩小的趋势,主体范围集中在"2+26"城市、汾渭平原、长三角北部和山东半岛.以PM_2.5或O₃单一防控为主的区域范围较为稳定,辽吉、鄂湘赣、成渝和塔克拉玛干沙漠-河西走廊区域需以PM_2.5防控为主,珠三角、长三角和环渤海湾部分区域则应以O₃防控为主.基于卫星遥感手段的PM_2.5和O₃协同防控区域边界精细划定方法可更好辅助国家PM_2.5和O₃协同防控策略制定需求.     

新冠肺炎疫情期间河北省国省道机动车交通量及大气污染物排放量变化分析

本研究分别利用2019年、2020年第一季度河北省国省道交通调查站监测数据,计算了两年国省道机动车逐日交通量及大气污染物排放量,分析了新冠肺炎疫情期间国省道机动车大气污染物排放的变化情况.与2019年相比,2020年第一季度河北省国省道交通量同比下降38.1%,单位公里CO、VOCs、NO_x、PM_2.5、PM₁₀排放强度分别同比下降31.3%、32.7%、19.1%、20.2%、20.0%.从不同公路类型来看,2020年第一季度,普通公路交通量持续下降,国家高速和省级高速交通量在3月出现回升,分别同比增长5.6%、37.2%,且货车增速高于客车.2020年春运期间,客车、货车总交通量分别为去年同期的44.2%、51.0%,国省道CO、VOCs、NO_x、PM_2.5、PM₁₀的排放强度分别是去年同期的51.4%、50.6%、52.6%、52.3%、52.3%.从2月14日开始,客车、货车交通量开始逐步回升,到3月底,国省道总交通量恢复到了去年同期的46.6%,其中,客车是去年同期的34.5%,货车是70.3%.     

2014~2016年京津冀沿山城市空气质量首要污染物特征分析

对北京、保定、石家庄、邢台和邯郸这5个京津冀太行山沿山城市2014~2016年空气质量首要污染物进行分析,探讨其空间分布特征和时间变化趋势.结果表明,北京首要污染物由主到次为PM_2.5、O₃-8h、NO₂和PM₁₀,其他4个城市首要污染物排序为PM_2.5、PM₁₀、O₃-8h、NO₂、SO₂和CO.在空间分布上,各城市PM_2.5首要污染物天数比例3 a均值相当（53.3%~58.1%）,但从北向南,5个城市PM₁₀天数比例基本呈上升趋势,而O₃-8h反之.除邯郸PM_2.5首要污染物天数比例逐年明显下降外,其他4个城市的天数比例年际变化幅度较小;2016年石家庄、邢台和邯郸O₃-8h天数比例均显著上升.各城市PM_2.5和O₃-8h首要污染物天数月变化曲线分别呈"W"型和"倒U"型,PM₁₀首要污染物天数在3~5月出现明显高值区.从良至严重污染,各城市PM_2.5和PM₁₀首要污染物天数比例之和随空气质量级别逐级递增,其中PM₁₀天数比例逐级下降,而PM_2.5表现相反;O₃-8h首要污染物天基本出现在良至中度污染级别,且总体上逐级下降;NO₂仅在良级天有较高的天数比例贡献.     

2020年初疫情管控对山东省空气质量影响的模拟

利用2020年初新冠疫情对人类生产、生活的一次自然冲击及由此导致的大气污染状况变化,研究了空气质量对污染物减排及气象因素的响应关系.通过对疫情管控前（1月15~23日）和疫情控制关键期（1月24日~2月7日）这2个阶段空气质量对比分析发现,疫情期间山东省除O₃浓度上升外,PM₁₀、PM_2.5、NO₂、SO₂及CO浓度分别降低72.6 μg·m^-3、47.4 μg·m^-3、25.6 μg·m^-3、3.0 μg·m^-3和0.5 mg·m^-3;降幅分别为45.86%、41.24%、58.00%、17.71%和31.40%;RAMS-CMAQ模拟显示,疫情期气象扩散条件改善导致的PM₁₀、PM_2.5、NO₂、SO₂和CO浓度改善幅度为26.04%、33.03%、28.35%、43.27%和23.29%,人为减排造成的各污染物浓度降低幅度为19.82%、8.21%、29.65%、-25.56%和8.12%.疫情期间O₃浓度上升20.51%,气象因素和人为活动的影响分别占10.47%和10.04%.结果表明一次污染物对减排响应更敏感,二次污染物对减排响应有一定时滞性且受气象因素影响更显著,臭氧浓度对污染物减排线性响应关系不明显,总体呈负相关,说明臭氧的控制需探索科学的污染物减排比例.     

2017~2021年苏皖鲁豫交界区域PM2.5和O3时空变化特征及影响因素

苏皖鲁豫交界区域是长三角和京津冀及周边两大大气污染治理重点区域的连接带,揭示该区域PM_2.5和O₃污染特征对推动区域大气污染联防联控有着重要意义.基于2017~2021年苏皖鲁豫交界区域22个地市的国家空气环境监测网络观测数据,探讨了该区域PM_2.5和O₃浓度的时空变化特征及气象影响.结果表明：①2017~2021年区域PM_2.5浓度呈现逐年下降趋势,PM_2.5浓度月均值呈现“U型”分布,冬季PM_2.5浓度仍维持高位.O₃-8h-90%浓度呈现波动下降趋势,O₃-8h-90%浓度月均值变化呈“M型”分布,夏秋季O₃污染程度未有好转.②与2017年相比,2021年PM_2.5-O₃复合污染天数减少了52 d,但PM_2.5污染仍占主导地位.③PM_2.5和O₃污染区域主要集中在区域中部和北部城市,且中部城市PM_2.5和O₃污染程度均改善显著.④采用Moran''s I指数和LISA指数分析了区域PM_2.5和O₃-8h-90%浓度的全局和局部空间自相关性,PM_2.5和O₃-8h-90%浓度均具有空间相关性,PM_2.5浓度主要表现为高值-高值聚集或低值-低值聚集现象,且高值-高值聚集有从中部向西部转移的现象,2020年和2021年O₃-8h-90%浓度表现为高值-高值聚集或低值-低值聚集现象.⑤结合气象要素数据,利用KZ滤波方法量化排放源与气象条件对区域PM_2.5和O₃-8h浓度的贡献,两者主要受到污染物排放影响,贡献率分别为101.0%和99.3%,表明污染物减排是驱动区域空气质量改善的主要因素.此外,气象条件对PM_2.5浓度的贡献在一、四季度为正值,二、三季度为负值,而对O₃-8h浓度的影响则反之,且气象条件对不同城市PM_2.5和O₃-8h浓度的影响程度存在较大差异.     

基于机器学习算法的新冠疫情管控对河南省空气质量影响的模拟分析

全国各地为了减少新冠疫情对社会和人民生活的影响,采取了必要的防疫防控措施,这些措施对空气质量的变化产生了重要的影响,此外空气质量的变化与气象条件也存在很大的关系.通过对河南省疫情前（1月1~26日）和疫情管控期（1月27日~2月29日）这两阶段的空气质量分析对比发现,整个河南省除了O₃浓度上升了69.64%外,PM_2.5、PM₁₀、SO₂、CO和NO₂分别降低了36.89%、34.18%、19.43%、29.85%和58.51%;通过机器学习算法中的长短期记忆型网络（LSTM）模拟显示,气象条件引起污染物浓度的降幅大部分在15%~30%之间;人为排放减少引起的污染物浓度的降幅大部分在6%~40%之间.O₃在疫情期间上升过程中,气象条件和人为排放两种因素分别占了34.84%和34.81%.结果表明,疫情管控期间,河南省空气质量总体上有所改善,但是也有重污染发生,其中O₃的浓度对于疫情管控减排的影响不明显,呈负相关,需要进一步探索引起臭氧浓度上升的原因,以此帮助政府合理控制臭氧等前体污染物的减排比例.     

上海市大气污染对感冒疾病相对危险度的影响

探讨上海市主要大气污染PM₁₀、PM_2.5、NO₂和O₃的日平均浓度变化以及上海市大气污染对感冒疾病的影响.本文汇总了2008年1月1日~2010年12月31日上海市大气污染、气象要素,以及感冒日就诊人数数据,采用时间序列的Possion半参数广义相加模型,通过平滑样条函数控制长期趋势、"星期几效应"及气象因素等混杂因素的影响,分析上海市大气污染物与居民健康的暴露-反应关系,并按年龄进行分层分析,定量评估上海市大气污染对感冒日就诊人数的影响及滞后效应.结果表明,上海市大气污染物PM₁₀、NO₂、O₃、PM_2.5浓度每增加一个IQR,感冒疾病发生的相对危险度为1.0240（1.0233~1.0246）、1.0206（1.0201~1.0212）、0.9393（0.9384~0.9402）、1.0080（1.0069~1.0086）,大气污染物PM₁₀、NO₂、O₃、PM_2.5浓度每增加10 μg·m^-3,感冒日就诊人数分别增加0.5%、1.0%、-2.0%、0.2%.在多污染模型中,在引入其他污染物后,NO₂和PM_2.5的结果较单污染模型是基本减小的,PM₁₀和O₃的结果是基本增大的.上海市大气污染对感冒疾病的发生有影响.     

疫情前后太原市主城区空气质量时空变化特征及影响因素研究

深入探讨城市新冠疫情管控期间大气环境质量及影响因素,对空气质量的改善与治理具有重要意义。以太原市主城区为研究对象,采用克里金插值法、Pearson相关性分析、HYSPLIT轨迹模型对太原市主城区2022年疫情前后空气质量时空变化特征及影响因素进行研究。结果表明：（1）在时间上,O₃浓度呈逐月递增趋势。其他污染物在管控期间浓度有所下降,与2021年同期相比,PM_2.5下降了23.6%,PM₁₀下降了32.7%,NO₂下降了2.6%。（2）在空间分布上,PM_2.5、CO、SO₂呈“西北低、东南高”的分布特点,PM₁₀浓度则呈“西部低、东部高”的特点。（3）太原市污染物在疫情前及管控期间主要受来自西北方向长距离传输及山西省内晋中地区短距离传输影响。在常态化时期,气流轨迹更分散,来自晋中市和临汾市的短距离传输占比最高,为21.45%。（4）管控期间重点工业企业仍保持较快增长,工业用电量达到28.33亿kW·h,工业活动受管控影响较小;但移动源污染排放减少,缓解了大气污染。     

西安市大气污染物时空演化特征及对人体健康评价

西安市是我国西北政治、经济和文化中心,工业发达,但空气污染事件对社会经济的高质量发展带来极大挑战,探究该地区大气污染特征并厘清其对人体健康产生的影响至关重要.对西安市2015~2021年大气污染物的时空趋势变化特征进行分析;其次,利用空气质量指数（AQI）、综合空气质量指数（AAQI）和空气质量健康指数（HAQI）结合AirQ_2.2.3 模型量化各污染物对人体的健康效应.结果发现,研究区整体空气质量呈良好状态,各大气污染物呈现下降态势.污染物主要以PM₁₀ 、PM_2.5 和O₃ 为主,地形特征和人为排放的混合式污染是研究区的主要污染特征.AAQI和HAQI相较于AQI对污染水平表现出较好的分类效果,HAQI揭示研究区全年约有80 %左右的人口暴露于不健康的空气中,其中冬季暴露于不健康空气中的人群最多,其次为秋季、春季,夏季最少.AirQ_2.2.3 模型量化出归因于PM_2.5 、PM₁₀ 、SO₂ 、CO、NO₂ 和O₃ 的总死亡率比例分别为0.99 %、2.04 %、0.41 %、1.72 %、8.76 %和3.67 %,且呼吸系统和心脑血管疾病死亡率的可归因比例与总死亡率变化规律较为一致.     

环境与人口、经济和科技发展的协同探析

本文从环境与人口、经济和科技之间的相依关系出发,探讨了诸因素相互关联的内在协同机理,简析了IPAT模型的建构与应用.嗣后,利用IPAT模型解析了中国近15年来人口、经济和科技发展对环境影响的贡献差异;指出经济规模的迅速扩展和落后技术支持下的传统生产方式是加剧环境恶化的元凶,且技术转型期的负面影响也是不可忽视的重要因素;进而提出了中国未来环境与人口、经济和科技协同演化的对策措施.     

环境与人口、经济和科技发展的协同探析

本文从环境与人口、经济和科技之间的相依关系出发，探讨了诸因素相互关联的内在协同机理，简析了IPAT模型的建构与应用。嗣后，利用IPAT模型解析了中国近15年来人口、经济和科技发展对环境影响的贡献差异；指出经济规模的迅速扩展和落后技术支持下的传统生产方式是加剧环境恶化的元凶，且技术转型期的负面影响也是不可忽视的重要因素；进而提出了中国未来环境与人口、经济和科技协同演化的对策措施。     

黄河断流对三角洲附近海域生态环境影响的研究

本文根据多年调查监测数据研究成果，以及经济和社会统计资料，论述了黄河断流的历史与现状，定性定量地评价了黄河断流对三角洲附近海域生态环境的影响，并提出了缓解和预警对策。     

论西部大开发中高等级公路建设与环境的协调发展问题——以西(宁)湟(源)一级公路为例

本文从目前我国西部大开发中所面临的各种约束条件出发，以青海省西宁市至湟源县一级公路工程为例，简要阐述了西部大开发中高等级公路在路线设计，施工过程中保护好沿线生态环境的重要性和紧迫性，初步讨论了在西部大开发中如何协调高等级公路建设与环境之间的关系。     

上游阻挡建筑间距对街谷内空气环境的影响

城市中的大部分街谷都存在上游阻挡建筑.为考察阻挡建筑对街谷内空气环境的影响,通过数值计算方法研究分析了上游阻挡建筑对街谷内空气品质的影响作用,结果表明,在常规建筑间距范围内,街谷湍流强度、平均风速和风速波动范围均随着上游阻挡建筑间距增大而减小,这将导致当上游阻挡建筑与街谷建筑间距从15m增加到60m时,街谷空间污染物平均浓度增大36%,近地空间增大41%.因此,实际设计中街谷上游阻挡建筑与临街建筑间的距离不应过大.     

徐州地区水质自动监测系统质量保证与控制现状

介绍了徐州市水质自动监测系统建成后,为保证水质自动监测系统的长期稳定运行和各项自动监测数据的准确可靠,在日常工作中所采取的质量保证与控制措施。     

论新时期中国共产党在经济发展中的执行力

执行力对执政的中国共产党来说至关重要,关乎其执政地位的巩固。中国目前是党领导一切。要认识到政党政府在宏观调控、微观参与、经济发展配套设施提供方面对经济发展不可或缺的作用,接下来的问题就是如何提升政府执行力,使政党政府通过宏观调控、微观参与行为在经济领域达到更好的效果。本文在分析我党在执行力方面存在的问题的基础上,提出了提高我党执行力的若干建议。     

论新时期中国共产党在经济发展中的执行力

执行力对执政的中国共产党来说至关重要，关乎其执政地位的巩固。中国目前是党领导一切。要认识到政党政府在宏观调控、微观参与、经济发展配套设施提供方面对经济发展不可或缺的作用，接下来的问题就是如何提升政府执行力，使政党政府通过宏观调控、微观参与行为在经济领域达到更好的效果。本文在分析我党在执行力方面存在的问题的基础上，提出了提高我党执行力的若干建议。     

胶州湾海洋动物体中重金属含量及评价

本文主要研究了胶州湾海水、海洋动物体中重金属含量，分析结果表明：沿岸河口地区海水中重金属含量较高，其重金属污染主要受沿岸工业排放废水的影响；海洋动物体中重金属含量为底栖动物大于鱼类；海洋动物体中重金属含量不仅受其所栖息海水中重金属含量的支配，而且受季节的影响；海洋动物对于铜比其它重金属具有较强的富集能力。     

区域尺度绿洲稳定性评价

论文在区域尺度上,探讨了绿洲稳定性的内涵,并以新疆三工河流域绿洲为例,从绿洲所处的地理位置、绿洲与外围荒漠和山地系统之间的相互作用等方面评价了绿洲的区域稳定性。结果表明:①冲洪积扇型绿洲稳定性最高,其次是位于地下水溢出带下方的冲积平原型绿洲,稳定性最差的是湖滨三角洲或散流干三角洲上发育的绿洲;②绿洲的冷岛效应和植被指数可较好地表征绿洲与外围荒漠和山地系统之间的相互作用和评价绿洲的区域稳定性的时间变化。绿洲规模的扩大及绿洲水分和植被的增加将加强绿洲的冷岛效应,提高绿洲的稳定性;归一化差异植被指数增加,表明绿洲内植被覆盖密度增大和植物生物量提高,绿洲的稳定性增强。