北京地区臭氧时空分布特征的飞机探测研究

利用2007～2010年北京地区上空（0～3.5 km）飞机探测的臭氧（O3）及氮氧化物（NO、NO2）等数据资料,分析O3的时空分布特征.结果表明：①O3月平均体积分数随高度变化趋势有较好的一致性,随高度增加,均出现先增大后减小,然后稳定不变的趋势,且高空有一个比较明显的分界线（约1.5 km）.1.5 km以下是O3体积分数垂直梯度变化较大的层次,均存在一个O3体积分数高值区,说明其受近地面人为活动的影响较大;在1.5 km以上,O3体积分数的垂直梯度变化明显减小,此空间处于混合层以上,气团运动受下垫面影响较小,输送作用可能对污染物体积分数的影响更加显著.②O3体积分数变化具有明显的季节特征,春秋季节O3体积分数较低,夏季O3体积分数较高.统计的月份中,只有7～9月之间O3均值变化最不明显,差异未达显著水平（P〉0.05）,其他月份之间均在0.01水平上差异显著.③在夏季一天（白天）当中,每小时O3体积分数垂直廓线与月平均统计的变化趋势一致.低空1.5 km以下O3体积分数的低值出现在上午（09：00～10：00）时段,高值出现在下午（15：00～16：00）时段,同高度内O3体积分数不同时段相差最大约为60×10-9;高空1.5～3.5 km内,O3体积分数相差不大,一般在70×10-9～80×10-9之间波动.④O3体积分数水平区域分布,0～2 km内城区四环O3体积分数较高,周边地区也出现较多明显的高值区,源强汇低造成北京市区周边近地层O3体积分数较高;高空2～4 km内,除了北京城区O3体积分数较高外,城区正北面、东南面（北京-天津方向）、西南面（北京-保定方向）的O3体积分数较高.⑤在0～3.5 km内,O3与NO、NO2和NO2/NO值之间都存在着显著的相关关系,O3与NO、NO2皆为负相关,但与NO2/NO值为正相关.     

象山湾大气中CH4和CO2时空分布及其同位素组成特征

海湾区域的温室气体排放对于全球变暖具有重要影响,因此本研究选取中国东部典型海湾-象山湾作为研究对象,通过对CH₄和CO₂的浓度与同位素的时空变化特征分析来揭示海岸带对全球气候变化的影响.象山湾海域低层大气中CH₄浓度变化范围为(1.72～2.17)×10^-6,平均浓度为1.82×10^-6;δ¹³C_CH4的变化范围为-60.69‰～-41.10‰,平均值为-50.261‰;CO₂浓度变化范围为(410.3～640.3)×10^-6,平均浓度为433.294×10^-6;δ¹³C_CO2的变化范围为-16.79‰～-2.33‰,平均值为-6.83‰.CH₄含量整体上呈湾内大于湾外、从陆地向海方向逐渐减少的趋势,表明近浅海区域是大气甲烷的源;而CO₂含...     

基于OMI卫星数据的渤海对流层NO2分布特征

利用OMI卫星数据,分析了2005～2009年渤海对流层NO2的时空分布特征,研究发现近5 a渤海海域对流层NO2浓度空间分布不均,季节变化及年度增长趋势明显。空间分布上渤海西南部的渤海湾及莱州湾等海域浓度比较大,而东北部的辽东湾浓度比较低;NO2浓度季节变化也非常大,12月份垂直柱浓度(13.464×1015mol/cm2)是8月份(4.959×1015mol/cm2)的2.7倍。分析渤海湾与其周边的京津塘、环渤海西南部地区NO2浓度的月变化,发现冬季京津塘地区对渤海NO2浓度影响比较大,而夏季环渤海西南部地区对其影响比较大。     

全球和东亚地区CH4浓度时空分布特征分析

利用最新的AIRS卫星观测资料分析了2002年12月~2016年11月全球和东亚地区（70°~140°E,10°~55°N）CH₄浓度的时空变化分布特征.研究发现,2003~2016年,全球CH₄年平均浓度从1774.2×10^-9增加到1789.1×10^-9,年增长率约为1.1×10^-9/a;东亚地区CH₄年平均浓度从1811.5×10^-9增加到1841.0×10^-9,年增长率约为2.0×10^-9/a.在美国西南部、南美洲南部、澳大利亚东南部、中国青藏高原和东北地区等地上空,CH₄浓度增幅比较明显,而在北美洲的东北部上空,CH₄浓度出现负增长.北美洲东北部和俄罗斯东部等地上空CH₄浓度的变化与温度变化呈正相关;如在冬季,该地区温度与周围地区相比更低,同时CH₄浓度更低.本文利用近10a的卫星数据获得了CH₄浓度的垂直廓线,显示不同纬度带CH₄浓度均随着高度的升高逐渐减小,且高纬度地区CH₄浓度减小的最快.近年来,在低纬度地区对流层中低层CH₄浓度变化较为明显.在对流层低层（850hPa）,北半球CH₄浓度随着纬度增加逐渐变大;在南半球则随着纬度增加先减小后变大.而在平流层内,CH₄浓度在赤道处最大,且随着纬度的升高逐渐减小.此外,CH₄的浓度分布存在明显的季节变化：在北半球,大部分地区夏季CH₄浓度高于冬季（约20×10^-9~40×10^-9）,但在撒哈拉沙漠和中国新疆塔里木盆地等地区上空,冬季CH₄浓度高于夏季（约40×10^-9~60×10^?9）.在冬季,中国四川西部上空的CH₄浓度要比青藏高原上空高（约100×10^-9~120×10^-9）.     

基于卫星观测的青海高原对流层臭氧时空分布特征研究

基于OMI-MLS对流层臭氧总量数据集对2005—2019年青海高原对流层大气臭氧总量进行提取分析,探讨其时空分布格局及气象因子的影响.结果表明：①OMI-MLS对流层臭氧总量数据在青海高原的适用性良好.③海高原的多年平均对流层臭氧总量分布整体呈东北高西南低的态势,受地形和大气环流形势影响较大.海东市的对流层臭氧总量最高,其次是西宁市、格尔木市、德令哈市,玉树市的对流层臭氧总量最低.对流层臭氧总量月变化在一定程度上表现为"倒V"型特点：峰值位于6—7月,谷值位于1月,与气温变化密切相关.对流层臭氧总量季节变化明显,空间异质性强,夏季最高,春季、秋季次之,冬季最低.③近15年青海高原对流层臭氧总量呈显著增加趋势,年平均增加速率为0.22 DU,4个季节的对流层臭氧总量均呈波动上升趋势,冬季的对流层臭氧总量增加速率最快,其次是春季、夏季,秋季增加速率较慢.④影响青海高原对流层大气臭氧总量的主要气象因子是气温和降水,而次要因子表现略有不同.     

唐山上空CO2和CO浓度特征的飞机探测研究

为研究唐山城市上空CO₂与CO浓度时空分布,进一步定量其碳排放,于2018年11月~2019年3月,利用运十二飞机搭载高精度温室气体分析仪和相关辅助设备,对唐山市上空（200m~4600m）CO₂与CO浓度进行飞机探测.探测期间共取得6组CO₂和CO浓度垂直廓线数据.结果表明：探测期间CO₂浓度变化范围406×10^-6~453×10^-6,CO浓度变化范围27×10^-9~1135×10^-9.夜间探测有明显的混合层存在时,CO₂与CO浓度分布在混合层内有向上聚集现象,且在混合层顶均达到最大值;白天探测无明显的混合层存在时,浓度整体随高度增加而减小.在探测期间整层的平均风力小于4级时,CO₂和CO浓度极显著相关,CO₂和CO浓度比变化范围32.2~43.9.以2019年2月23日白天的架次为案例进行分析,微风条件下空气团经过城市后,CO₂和CO浓度均有所增加,显示当日唐山是CO₂和CO的源,结合质量平衡法或大气反演模式可以进一步估算城市CO₂和CO排放量.     

河北省中南部二氧化碳浓度的飞机探测研究

为探究河北省中南部CO₂时空分布特征,利用空中国王350飞机搭载高精度CO₂分析仪和相关辅助设备,对石家庄、邢台城市上空(600～5600m)CO₂浓度进行飞机探测,探测期间共飞行4架次,取得7组CO₂浓度垂直廓线数据,探测期间CO₂浓度最小值为398.3×10^-6,最大值为414.6×10^-6,多架次垂直方向上平均浓度为(401.4～403.9)×10^-6.CO₂浓度随高度的增加,无明显规律性变化.边界层顶位于1000～2000m左右高度,在边界层顶以下受近地面排放源的影响较大.2500m高度上,其浓度随高度变化均存在一个短暂减小的趋势,高空基本不受近地面污染源的影响,CO₂浓度接近地面本底浓度.在同一高度上,白天CO₂浓度均略高于夜间.夜间CO₂在混合层聚集,混合层顶浓度达最大.邢台上空的CO₂与CH...     

基于OMI数据的四川盆地对流层甲醛时空分布特征

基于OMI卫星遥感反演的对流层甲醛柱浓度资料,对2005—2016年四川盆地对流层甲醛柱浓度的时空分布特征及其影响因素进行了分析.结果表明,12年间甲醛柱浓度年际变化总体呈上升趋势,年均增长率为1.17%.12年间甲醛柱浓度具有波动性,年均最低值和年均最高值分别出现于2005年和2012年.2005—2008年四川盆地甲醛柱浓度相对较低;2011年对流层甲醛柱浓度达到最大且高值区范围最大,2012年后浓度逐渐降低.四川盆地甲醛柱浓度季节变化表现为夏季春季秋季冬季.一年之中,月均甲醛柱浓度最小值基本出现在每年的11—12月,最大值则出现在6—8月.甲醛柱浓度空间分布的高值区主要分布在盆地内西南部的成都平原地区,低值区则多处于人为源排放较低的重庆东北部山区.能源消耗、生产总值及机动车保有量与对流层甲醛柱浓度具有显著的正相关关系.工业源、居民源和交通源排放对甲醛柱浓度具有重要贡献.四川盆地独特的地形及区域内风场对甲醛的扩散也有重要影响.     

基于OMI数据的兰州地区对流层甲醛时空变化研究

基于OMHCHO遥感数据产品,对兰州地区2006—2016年对流层甲醛柱浓度的时空分布进行了分析,并对与其排放相关的因素进行了探讨,结果表明:2006—2016年对流层甲醛柱浓度整体呈上升趋势,其中2006—2011年甲醛柱浓度增加迅速,最大增长率为21.0%,2012—2016年甲醛柱浓度平缓波动上升,11年中年均增长率为5.4%;空间上甲醛柱浓度整体呈现由兰州市区西部及与其相邻的永登县部分区域向周边区域递增的趋势,2006—2011年表现为浓度级的增加和区域的扩大,2012—2015年浓度级及其区域基本不变,2016年在东南部出现高值甲醛柱浓度区;每年的最高值出现在6—8月份,11年中最大的柱浓度值出现在2011年的7月份,最低值基本出现在2—4月份,11年中最低的柱浓度值出现在2006年的2月份;四季对流层甲醛柱浓度水平为:夏季冬季秋季春季;影响因素中气温和风向对大气中甲醛的生成和分布有着促进作用,兰州地区生产总值及各产业增加值,尤其是工业产值和机动车保有量的增加,与甲醛柱浓度升高密切相关,这些人为因素是对流层中甲醛柱浓度变化的主要原因.     

中国城市PM2.5和PM10时空分布特征和影响因素分析

PM_2.5和PM₁₀浓度超标引发的空气质量问题严重影响公众健康,研究PM_2.5和PM₁₀浓度对制定有效的污染防控和治理措施具有重要意义.运用时空分析法,分析2018年季度PM_2.5和PM₁₀浓度时空分布,并用GWR探究浓度差异的原因.结果表明：(1)PM_2.5和PM₁₀的浓度均呈冬春高、夏秋低的季节性规律;四季污染物浓度在胡焕庸线两侧存在显著差异,该线以东地区高浓度聚集在京津冀地区,该线以西地区高浓度聚集在新疆中南部.(2)PM_2.5和PM₁₀浓度的Moran’s I在四季均为正,且均在冬季增至最大值;PM_2.5和PM₁₀的分布格局基本一致,“高-高”类和“低-低”类集中分布现象明显.(3)各因素对PM_2.5和PM₁₀浓度的影响存在较大空间异质性.温度和坡度对PM_2.5     

基于甘肃省卫星遥感的对流层NO2时空变化

基于OMI卫星遥感反演的NO₂柱浓度数据,分析了近11a甘肃省对流层NO₂柱浓度的时空变化及相关影响因素,同时利用HYSPLIT模型探究了大气污染物的来源.结果表明：从空间上,NO₂柱浓度呈现出由甘肃东北区向西南区递减趋势,最高值主要分布于庆阳市全境和平凉市少部分地区.从2008~2014年NO₂柱浓度值不断增长至最高值,高值区逐步扩大;2015~2018年NO₂柱浓度值波动变化,呈现出向周围区域递减的趋势,高值区范围缩小;从时间上,2008~2018年对流层NO₂柱浓度整体呈上升趋势,对流层NO₂柱浓度四季均值分布为：夏季>春季>秋季>冬季;NO₂柱浓度每年在6~8月达峰值,9月后开始下降,年内谷值出现在12月份~次年2月份;对研究区NO₂柱浓度的贡献最大的是自然要素.高温、降水有利于土壤排放NO₂,植被覆盖率对NO₂起到一定的消减作用.利用HYSPLIT得出2009~2018年每年7月庆阳市NO₂的外部输送路径,其中主要路径以陕西地区为主.     

我国中部地区大气CO2柱浓度时空分布

基于日本GOSAT及美国AIRS反演数据产品,对我国中部六省大气CO₂时空分布特征进行研究,结果表明：由GOSAT反演的中部地区2010~2013年大气CO₂年均柱浓度由389.36×10^-6增长到396.52×10^-6,年均绝对增长率达2.39×10^-6/a,呈现出冬春季高值、夏秋季低值的季节变化特征,其柱浓度年均值及去长期趋势后的月均值均略低于长三角地区,高于京津冀和东三省地区;其CO₂柱浓度高值区集中在湖南、江西及周边一带,年均绝对增长率为2.01×10^-6,其柱浓度年均值及去长期趋势后的月均值与长三角地区相当,略低于京津冀和东三省地区,由于受地面源汇影响较小,其与GOSAT反演结果相反,可能是由于AIRS反映了对流层中层大气状况,而GOSAT则更多地反映了近地面层大气CO₂变化.     

基于OMI数据的东南沿海大气臭氧浓度时空分布特征研究

基于臭氧监测仪(OMI)卫星反演数据,对2005—2018年东南沿海5省区域大气臭氧柱浓度数据进行提取及分析,探讨其时空分布格局及影响因素.结果表明:①在时间变化上,14年间,该区域大气臭氧柱浓度整体呈先上升后下降的趋势,2005—2013年臭氧柱浓度持续升高,最高值为324.52 DU,高值区不断向南部区域扩大;2013—2018年臭氧柱浓度呈下降趋势,最低值为228.27 DU,但在2017、2018年略有上升.②在空间分布上,臭氧柱浓度自北向南逐渐降低,高值区集中分布在江苏及浙江省北部;低值区集中于福建省南部及广东省大部分地区.③在季节变化上,大体呈现出春夏季高于秋冬季,高值区在春夏季交替出现,秋季略高于冬季,但差异不明显.④稳定性分析表明:研究区臭氧柱浓度整体呈现中部分散、南北部集聚、差异较显著的分布格局.⑤自然因素中,风向、气温均呈现显著正相关,江淮地区的梅雨季节(降水)及华南地区的台风和暴雨也起到显著作用.⑥人文因素中,臭氧柱浓度与地区生产总值、各产业生产总值及机动车保有量均表现出正相关,其中,臭氧柱浓度与第二产业的相关度最高.另外,臭氧柱浓度与NO_x排放量表现出显著相关性.VOC_s对臭氧柱浓度的影响中,工业源是主控因素,交通源和居民源次之,电厂源对臭氧柱浓度的影响最弱.这进一步说明臭氧浓度的变化受到了诸多因素的综合影响,但气温、NO_x及VOC_s的排放是臭氧浓度变化的主导因素.     

北京地区3500m高空内污染物的时空分布特征

利用2007~2010年北京地区3500m高空内飞机探测的大气污染物(NOx、SO2 、CO和O3)数据资料,分析其时空分布特征.结果表明: 在4~11月期间,NOx、SO2和CO月均值有比较明显的一致性变化规律,NOx、SO2 和CO月均值随高度增加而减小,而O3月均值随高度增加,出现先增大后减小的变化规律.温度较高月份(7~10月)值较小,而温度较低月份(4~6月、11月)值较大,但O3月均值季节变化规律为夏季5~9月的较大,春秋季4月、10~11月的较小.不同的高度大气污染物浓度白天逐时变化并不一致,其变化率是1500m以下的比1500~3500m的明显高.北京地区大气污染物区域分布特征是,除城区四环明显较高外,城区正北面、西南面(北京-保定方向)、东南面(北京-天津方向)较高,西北面(北京-张家口方向)较低.     

成都市大气中挥发性有机物的时空分布特征及臭氧生成潜势研究

对成都市2011—2012年期间大气中的VOCs在不同季节、不同功能区及不同高度的浓度和组成进行了SUMMA钢罐采样法监测与实验室分析,并讨论其臭氧生成潜势.结果表明:采样期间成都市大气中VOCs的季节变化为:秋季(106.0μg·m-3)夏季(74.5μg·m-3)春季(54.1μg·m-3)冬季(45.8μg·m-3).烷烃、酯类、醇类日变化规律呈单峰型,峰值在8:00出现,与交通流量的变化有关;烯烃和芳香烃的日变化规律则呈双峰型.烷烃、烯烃、芳香烃、醇类在不同功能区的浓度顺序为:交通居民混合区工业区风景区,而醛酮类则为:工业区交通居民混合区风景区.在垂直方向上,距地面78 m处TVOCs浓度最高,这可能与当时采样期间大气为逆温层结有关,其中,烷烃、芳香烃为主要组分.不同VOCs的平均臭氧生成潜势(OFP)及其贡献率排序为:芳香烃(75.5%)烯烃(23.8%)烷烃(0.8%);不同功能区的OFP排序为:交通居民混合区工业区风景区.     

基于OMI数据的中国中东部城市近地面臭氧时空分布特征研究

利用OMI卫星反演数据分析了2005—2014年中国中东部地区对流层臭氧变化趋势.结果表明,近10年来对流层臭氧总柱浓度混合比例较稳定,但近地面浓度明显增加,特别是在冬季臭氧上升速度达40%.同时分析了京津冀、长三角、珠三角地区10个重点城市的臭氧数据,发现京津冀地区的臭氧涨幅超过其他两个地区,其中,长三角地区臭氧混合比例最高,而珠三角地区相对较稳定.利用臭氧激光雷达和地面臭氧监测数据对卫星反演结果进行比较显示了较好的一致性,证明使用卫星反演的数据来研究长时间范围内近地层的臭氧变化是一种可行的方法.