基于卫星遥感与地面监测分析北京大气NO_2污染特征

分析了1999—2010年北京大气NO2地面质量浓度、2004年以来北京及周边NO2柱浓度的变化.结果表明：1999—2007年来北京大气NO2质量浓度以升高为主.2008年实施奥运空气质量保障措施极大地缓解了北京NO2污染状况,地面质量浓度与垂直柱浓度都出现不同程度的回落.2009年北京大气NO2污染又有所反弹,但低...     

近10年海南岛大气NO2的时空变化及污染物来源解析

利用OMI卫星反演的NO2柱浓度数据,分析了近10年海南岛对流层NO2柱浓度(Tro NO2)和总NO2柱浓度(Tot NO2)的时空变化,同时结合地面风向、SO2排放资料,以及HYSPLIT模式等探究其大气污染物来源.结果表明,海南岛地区大气NO2呈北半部高于南半部、中部山区低于四周沿海的分布特征,其季节变化表现为冬季高、夏季低的特点,其中夏季浓度偏低和雨水的冲刷作用有关,而冬季浓度偏高与珠江三角洲地区的外源输送作用有密切联系.近10年海南岛大气NO2冬夏季有相反的变化趋势,冬季逐年下降,夏季则有弱的上升趋势.其原因可能是夏季大气污染物以本地排放为主,冬季外源输送起主要贡献作用.海口市Tro NO2与珠江三角洲地区的有利风向日数相关系数为0.84,通过了99%的信度检验.后向轨迹分析表明,2013年12月影响海口市的3条气流移动路径,均不同程度的经过珠江三角洲地区,进一步表明海南岛冬季大气污染物主要以珠江三角洲地区的外源输送为主.     

京津冀与长三角区域大气NO2污染特征

基于地面监测及遥感反演数据,研究了京津冀与长三角区域大气NO2污染特征,并进行了对比分析.从2005～2011年的平均近地面质量浓度和垂直柱浓度来看,京津冀与长三角中心城市大气NO2基本处于同一污染水平;其区域背景站的NO2浓度也差异不大,且与两大区域过渡地带的合肥市大致相同.区域NO2高浓度中心夏季较为分散,秋冬季高浓度范围明显扩大,冬季全部连为一片.近年来随着中心城区污染企业的外迁,北京、上海等城市核心区NO2近地面污染有所缓解,但区域背景站NO2近地面浓度和垂直柱浓度都有所升高,京津冀与长三角NO2整体污染水平形势依旧严峻.从区域分布看,北京、上海等城市NO2浓度较高,NO2柱浓度高出区域背景的50%左右,大约是欧亚大陆背景水平的3倍;近地面NO2浓度地域差异更大,北京、上海等中心城市NO2近地面质量浓度是城市清洁区的2倍,是区域背景的10倍以上,达欧亚大陆背景站瓦里关的上千倍.北京奥运及上海世博等大型活动之前及期间大气污染集中整治效果较为明显,但活动结束后,城市大气NO2污染都出现反弹.结果表明,区域空气质量的持续改善需要区域内各省市常抓不懈的联防联控,仅靠短期内运动式的污染治理难以从根本上解决大气环境问题.     

基于OMI数据天津市NO_2浓度分布特征及其适用性

利用Aura卫星上OMI传感器反演获取的2013-2014年对流层NO2垂直柱浓度,探究了天津市对流层NO2垂直柱浓度的时空分布特征及其与NO2质量浓度的关系。结果表明,天津市对流层NO2柱浓度年均值为18.67×1015molec/cm2,在津冀地区处于中等浓度水平。NO2垂直柱浓度空间分布极不平衡,表现出中部地区浓度偏高、南北两部浓度偏低的空间分布格局;NO2垂直柱浓度在各月份呈现"V"分布,表现出冬季浓度最高,春季次之,夏季最低的特点。OMI卫星反演的NO2月均柱浓度分布趋势及其值域比率与自动站监测数据质量浓度基本一致,柱浓度与质量浓度相关系数为0.694 8,满足0.01显著性水平检验,可根据对流层NO2柱浓度来反演地面NO2质量浓度。     

基于OMI数据的河南省近十年大气对流层NO2垂直柱浓度时空变化分析研究

文章利用OMI卫星全球对流层NO2垂直柱浓度Level3级产品数据,研究分析了河南省2006年-2015年大气对流层NO2垂直柱浓度时空变化规律.结果表明:河南省近10年大气对流层平均NO2柱浓度为15.38×1015 molec/cm2,远高于全国平均水平,但自2014年起出现了大幅回落;NO2柱浓度月均值具有对称性和周期性,最高值和最低值一般分别出现在1月和7月;NO2柱浓度的季节均值特征明显,具体表现为冬季>秋季>春季>夏季;河南省NO2柱浓度空间分布不均衡,自西南部至东北部逐渐增加,其中东北部为NO2浓度高值集中地区.     

天山南坡库尔勒市大气对流层NO_2垂直柱浓度特征

基于地基多轴差分吸收光谱技术(Multi-axis different optical absorption spectroscopy,简称MAX-DOAS),分析位于天山南坡典型干旱区城市,库尔勒市大气对流层NO2垂直柱浓度(Vertical column densities简称VCD)分布、变化,以了解其变化规律和分布特点。研究表明:(1)库尔勒不同观测点对流层NO2VCD高低表现为,农田区新市区老城区,农田区NO2浓度最大达到3.40×1015molec/cm2。(2)市区观测点,新城区和老城区对流层NO2浓度变化趋势基本一致,呈现V和U字形变化趋势,早上和晚间浓度较高,中午浓度较低,市区浓度变化范围分别为1.91×1015~4.02×1015、0.22×1015~4.59×1015molec/cm2。(3)农田呈现出与市区不同的变化趋势,农田观测区中午之前浓度较低,中午之后NO2浓度呈现升高的趋势     

山东省近10年对流层NO2柱浓度时空变化及影响因素

利用OMI卫星对流层NO2柱浓度产品研究了近10年山东省NO2时空格局及影响因素,结果表明: 对流层NO2柱浓度波动较大,10年柱浓度年均值增幅为28.5%,其中2011年浓度最高;对流层NO2柱浓度空间变化显著,2005~2009年四、五级高值仅出现在经济发达的内陆城市, 2010~2012年四、五级高值范围显著扩大至中西部大范围地区,尤以2011年最为严重, 2013~2014年,四、五级高值范围呈逐步缩小趋势; 夏季丰富的降水对NO2具有显著湿沉降作用;山东省近10年地区生产总值不断攀升、机动车保有量大且增幅快、秸秆焚烧火点个数多,这些人为排放是对流层NO2柱浓度升高的主要影响因素.     

2005~2018年河南省NO2柱浓度变化特征

运用OMI卫星遥感资料对河南省2005~2018年NO₂柱浓度的时空分布进行分析,并结合国家大气污染防治政策的实施,研究了2013年之后河南省NO₂柱浓度的变化特征.结果表明,河南省NO₂柱浓度的空间分布为东北高、西南低,高值和低值中心分别位于安阳-新乡-焦作一带（>18.0×10¹⁵molec/cm²）和洛阳-三门峡-南阳市交界（4.0~8.0）×10¹⁵molec/cm².从季节变化来看,冬季NO₂柱浓度高于春夏季,冬季高值中心的浓度较春夏高50%~70%.在2011年前,河南省NO₂柱浓度不断上升,北部较南部增速快.2011年后全省NO₂柱浓度明显下降,焦作-新乡-安阳一带下降最快,主要污染物总量减排和大气污染防治行动计划的实施有效促进了浓度的下降.《大气污染防治行动计划》实施后,与位于京津冀大气污染传输通道的城市相比,传输通道外的城市NO₂柱浓度下降速度慢甚至略有增长,应进一步加大其大气污染防治力度.     

2005~2018年河南省NO2柱浓度变化特征

运用OMI卫星遥感资料对河南省2005~2018年NO₂柱浓度的时空分布进行分析,并结合国家大气污染防治政策的实施,研究了2013年之后河南省NO₂柱浓度的变化特征.结果表明,河南省NO₂柱浓度的空间分布为东北高、西南低,高值和低值中心分别位于安阳-新乡-焦作一带（>18.0×10¹⁵molec/cm²）和洛阳-三门峡-南阳市交界（4.0~8.0）×10¹⁵molec/cm².从季节变化来看,冬季NO₂柱浓度高于春夏季,冬季高值中心的浓度较春夏高50%~70%.在2011年前,河南省NO₂柱浓度不断上升,北部较南部增速快.2011年后全省NO₂柱浓度明显下降,焦作-新乡-安阳一带下降最快,主要污染物总量减排和大气污染防治行动计划的实施有效促进了浓度的下降.《大气污染防治行动计划》实施后,与位于京津冀大气污染传输通道的城市相比,传输通道外的城市NO₂柱浓度下降速度慢甚至略有增长,应进一步加大其大气污染防治力度.     

四川盆地大气NO2特征研究

利用臭氧观测仪(OMI)卫星遥感反演的NO2柱密度数据,分析了2004年以来四川盆地对流层NO2柱密度和总NO2柱密度的时空特征.结果表明,对流层NO2柱密度和总NO2柱密度呈逐渐上升的趋势,年平均增长率分别约为5.14%和3.42%,而且对流层NO2柱密度的变化特征和总NO2柱密度的相似(r =0.91).春、夏季对流层NO2柱密度和总NO2柱密度明显大于秋、冬季,对流层NO2柱密度与总NO2柱密度比率的最小值和最大值分别出现在6月和12月,分别为0.51和0.66,比率的变化特征呈现了人为排放影响的特征.在重庆市、成都市等经济较为发达的城市地区出现NO2柱密度高值中心,对流层NO2柱密度更为明显,多年平均值分别达10.52′1015和8.92′1015 molec/cm2.对流层NO2柱密度和总NO2柱密度的变化呈现强的正相关,大部分地区的相关系数>0.95(比率>0.5),特别是在成都市和重庆市等经济较为发达的城市地区,相关系数接近1,比率达到0.8以上,突出了人为排放NO2的作用.     

基于CMAQ模式的自适应“nudging”源反演方法的中国主要污染区排放特征分析

中国中东部地区的空气污染主要集中在京津冀、长三角、珠三角、东北地区及汾渭平原等区域，各区域的污染排放特征各异.本文应用基于CMAQ（The Community Multiscale Air Quality）模式的自适应"nudging"源反演方法，反演中国中东部地区2016年12月—2017年1月逐日NO_x污染源，分析上述主要污染区的污染物排放强度空间分布特征，并与2016年MEIC（The Multi-resolution emission inventory for China）排放源进行比较，检验反演源的可靠性.结果表明，2016年冬季各个区域反演源NO_x排放强度空间分布特征与2016年MEIC排放源基本一致.京津冀地区高强度排放区域形成沿山前区域东北-西南走向的NO_x高强度排放带；长三角地区NO_x高强度排放区域位于常州、苏州、上海和湖州等城市构成的城市群；珠三角地区NO_x高强度排放区域位于以广州为中心的大范围城市群且排放强度呈现向四周逐渐降低的放射状分布；东北地区NO_x高强度排放区域空间分布特征呈现以城市为中心且稀疏分布；汾渭平原排放区域呈现以城市为中心且向峡谷中间集中分布，排放区域轮廓与汾渭平原狭长的新月状相符.     

中国超大城市不透水面扩张对对流层NO2柱浓度的影响

基于Aura卫星的臭氧检测仪(OMI)数据及Landsat卫星影像,分别分析了中国7座超大城市2005—2017年的对流层NO_2柱浓度(TroNO_2浓度)时空变化规律和不透水面扩张模式,并探讨了二者之间的联系,结果表明:①7座城市总体表现为TroNO_2浓度先升高后降低、高值区域先扩大后收缩甚至消失的趋势.变化存在显著的周期性,冬季浓度远高于夏季.②各城市不透水面面积分别扩张至120%～200%,扩张模式多表现为由中心向四周辐射式扩张,不透水面的空间分布和扩张趋势与TroNO_2浓度高度相关.③各城市市辖区TroNO_2浓度与不透水面覆盖率(ISC)呈高度正相关,二者冷热点空间分布规律一致,松散型、紧凑型、密集型、高度密集型市辖区的TroNO_2浓度均值依次增加,发生不透水面扩张的区域标准化TroNO_2指数呈上升趋势.④自然条件、经济产业结构、机动车尾气排放、重大赛会的举办及相关政策等因素均与TroNO_2浓度密切相关.     

长江三角洲2018年土壤NO排放特征

土壤是大气一氧化氮（NO）重要的来源之一,在大气化学中起着重要的作用.基于最新的BDSNP算法构建长三角地区2018年土壤NO排放清单,并进一步分析其时空特征和不确定性.结果表明,长三角地区2018年土壤NO排放量为213.6 kt,占人为源NO_x排放总量的7.3%,排放高值区主要集中在安徽省北部和江苏省大部分地区.从月变化来看,土壤NO排放在6月达到峰值,占全年排放的19.9%,占6月人为源NO_x排放量的19.7%;从小时变化来看,土壤NO排放在16:00点达到峰值,占全天的5.5%.土壤NO排放包括土壤本底、氮肥施用和氮沉降这3个部分;氮肥施用是土壤NO排放的主要来源,占比高达77.8%.随着机动车和工业等NO_x排放的深入减排,土壤NO排放的重要性将日益凸显.     

基于卫星遥感的海南地区对流层NO2长期变化及成因分析

利用OMI卫星反演的较高分辨率(0.125°×0.125°)对流层NO_2(Tro NO_2)柱浓度数据,分析了近12年海南岛TroNO_2柱浓度的时空变化,同时,结合MODIS卫星反演的气溶胶光学厚度(AOD)资料、海口市空气质量指数(AQI)、GDP、SO_2排放总量,以及民用汽车保有量等探究其长期变化与成因.结果表明:海南地区TroNO_2柱浓度空间分布表现为北半部高于南半部、四周沿海高于中部山区的特征,其中,北部地区最大值可达20×1014molec·cm~(-2)以上.近12年来海南地区TroNO_2柱浓度表现为上升的变化趋势.季节变化表现为冬季高于夏季,夏季浓度偏低和雨水的冲刷作用有关,而冬季偏高与旅游过冬人口增多和外源输送作用有密切联系.四季TroNO_2柱浓度均有不同程度的上升,而且季节差异在2010年以后有增大的趋势.海南地区TroNO_2柱浓度分布与岛上经济水平和人口分布关系密切,海南地区民用机动车拥有量近10年呈现快速的增加趋势,机动车尾气NO_2排放也不容忽视.     

基于CMAQ模式和自适应偏最小二乘回归法的中国地区PM2.5浓度动力-统计预报方法研究

采用CMAQ模式和自适应偏最小二乘回归法相结合的动力-统计预报方法,对2014年1—12月全国252个环境监测站的PM_(2.5)浓度逐时预报值进行了滚动订正,分析了订正前后PM_(2.5)浓度的时空变化特征,重点研究该方法在中国不同地区不同季节的适用性.结果表明:CMAQ模式预报的PM_(2.5)浓度年平均和秋冬季季节平均偏差表现为非均匀空间分布特征,即辽宁、山东部分地区、川渝地区及华中、华东、华南大部分地区预报偏高,京津冀和西部大部分地区预报偏低;订正后PM_(2.5)浓度与实测值的空间分布较一致,上述偏高和偏低地区的PM_(2.5)浓度预报误差显著减小;秋冬季PM_(2.5)浓度预报和订正偏差均大于年平均值.全国区域平均PM_(2.5)浓度实测值存在明显的季节变化特征,1—3月和11—12月较大,其他月份较小;PM_(2.5)浓度预报误差较大,多数时刻预报偏低,尤其是1—3月和11—12月偏低较明显;订正后PM_(2.5)浓度与实测值较接近,而且时间变化趋势较一致,秋冬季PM_(2.5)浓度预报和订正偏差亦明显大于春夏季.秋冬季4个重点污染区域中,京津冀地区PM_(2.5)实测浓度的区域平均值较大,川渝地区次之,长三角和珠三角地区较小;珠三角地区PM_(2.5)浓度预报和订正效果较好,川渝和长三角地区次之,京津冀地区相对较差;经滚动订正后,全年和秋冬季时段PM_(2.5)浓度订正值与实测值的相关系数均显著增加,误差显著减小,尤其是秋冬季订正效果较好.川渝地区的订正改进幅度最大,长三角和京津冀地区次之,珠三角地区较小.本文方法均适用于非污染日和污染日全国范围的PM_(2.5)预报浓度订正,两种天气过程PM_(2.5)浓度的订正效果均较好;该方法对于改进京津冀地区污染日的PM_(2.5)浓度预报更有效,其他3个地区非污染日的订正改进效果优于污染日.本文研究结果可为改进空气质量预报、重霾污染天气预警和防治提供新技术途径和科学依据.     

2005~2016年中国大气边界层SO2的时空变化趋势

利用臭氧观测仪（OMI）卫星遥感反演的大气边界层（PBL）SO₂柱含量（PBL SO₂）数据分析了自2005年以来中国PBL SO₂柱含量数据的空间分布特征、变化趋势及其影响的原因.从长时间尺度上,PBL SO₂柱含量呈现明显的下降趋势.2005年中国区域年平均PBL SO₂柱含量为0.317DU,2016年为0.276DU,减少了0.041DU,大约为13.2%.SO₂柱含量呈现明显的周期变化特征.冬季浓度较高,夏季较低,最小值和最大值分别出现在7和12月,分别为0.246和0.404DU.小波分析显示SO₂的变化在10个月的尺度水平上存在明显的主振荡周期,在40个月的尺度水平上存在明显的次周期变化.中国区域SO₂污染严重的高值区主要出现在京津冀鲁环渤海地区、关中平原（山西省和陕西省）、河南省大部分地区、四川盆地、长江三角洲地区和珠江三角洲.最大的SO₂柱含量值可达1.1DU以上.京津冀鲁环渤海地区的高值区已经延伸到长江三角洲地区,有向南延伸和珠江三角洲连在一起的趋势.由于地形和天气特征的影响,四川盆地地区SO₂出现次高值区.在青藏高原和西北地区,SO₂浓度较低,呈现背景值特征,多年平均的SO₂约在0.05DU的水平.中国区域SO₂变化趋势在空间分布上存在明显的区域差异,变化的范围在-0.70~0.15DU之间.SO₂出现逐渐减少的地区主要是在高值区,如京津冀鲁环勃海地区、关中平原、四川盆地,长江中下游和珠江三角洲.减幅最大的是四川盆地和珠江三角洲,大约减少了61%.四川盆地2005~2016年约减少了0.55DU;珠江三角洲约减少了0.45DU.出现增长的地区主要是西部和北部地区,以及东南沿海除珠三角外的大部分区域,最大增长大约为0.15DU.     

2000～2020年中国典型经济区PM2.5时空变化及其与植被景观格局的关系

探究典型经济区PM_2.5时空变化特征及其与植被景观格局的关系,对区域PM_2.5污染治理和大气环境保护具有重要意义.基于PM_2.5数据和MODIS NDVI数据集,采用像元二分模型、 Getis-Ord G^*_i分析、 Theil-Sen Median趋势分析、 Mann-Kendall检验、皮尔逊相关分析和复相关分析等方法,探究中国三大经济区PM_2.5空间聚集性、时空变化特征及其与植被景观格局指数的相关性.结果表明,2000～2020年环渤海地区PM_2.5主要表现为热点区扩张,冷点区缩减;长江三角洲地区冷点区和热点区面积占比无显著变化;珠江三角洲地区冷点区和热点区均发生扩张.2000～2020年三大经济区PM_2.5整体表现为下降趋势,改善程度由高到低依次是：珠江三角洲地区、长江三角洲地区和环渤海地区.2000～2020年三大经济区不同植被覆盖度等级下PM_2.5均表现为下降趋势,三大经济区PM<...     

淮海经济区核心区污染排放对重点区域城市PM2.5贡献研究

基于WRF-CMAQ空气质量模型，采用开关污染源排放的敏感性试验方法，定量分析了淮海经济区核心区污染排放对京津冀区域、"2+26 "大气污染传输通道城市、汾渭平原地区和长三角区域PM_2.5的贡献.结果表明，对京津冀区域，污染贡献比例最大值出现在10月份，同时对不同城市的贡献值在10%以内变化；对" 2+26"大气传输通道城市，影响的时空差异变化明显，其中对聊城市、菏泽市和济南市的贡献值均超过了10%；对汾渭平原地区的贡献总体较弱，最大贡献值低于5%；对长三角区域，贡献值在不同城市间的时空差异变化明显.考虑到淮海经济区地处京津冀和长三角过渡地带，且对京津冀和长三角区域PM_2.5影响较大，建议尽快将淮海经济区核心地区纳入国家大气污染重点控制区.