基于AIS轨迹修复的船舶排放空间表征改进方法与应用

基于船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据表征船舶排放是目前船舶排放空间表征的主流方法,但AIS船舶轨迹点缺失会造成船舶排放量低估和船舶空间分布表征错误,进而影响船舶排放控制区的划分.为改进船舶排放空间表征,本研究以2013年广东省AIS船舶数据为例,采用基于时间和经纬度的三次样条方法对AIS船舶轨迹进行修复,结合动力法计算船舶排放,分析对比AIS轨迹修复前后船舶排放表征的差异,并利用空气质量模型和卫星观测评估AIS轨迹修复对船舶排放表征和广东沿海空气质量模拟的改进效果.结果表明:轨迹修复后广东省海域船舶轨迹点总数由4685773个增至5746664个,船舶NO_x排放量增加了0.6%.对于轨迹点与排放缺失集中的粤东海域,轨迹修复后船舶轨迹点数增加了88%,NO_x排放量在广东省船舶排放量的占比提升至22%,特别是在粤东重点修复海域NO_x排放量增加了2.7倍.原始轨迹在广东省海域较为稀疏,在粤东海域有明显轨迹缺失;轨迹修复后广东省海域船舶轨迹更为密集,粤东海域船舶轨迹得...     

厦门市冬季PM2.5污染情境识别及其与气象条件的关系

为研究厦门市冬季不同PM_2.5污染情境与气象条件和气团轨迹路径特征的关系,结合PM_2.5观测数据,使用AGAGE（Advanced Global Atmospheric Gases Experiment）统计方法识别2014—2018年冬季厦门市PM_2.5观测值、基线值和污染值情境,通过气象数据统计和气团后向轨迹聚类对不同PM_2.5污染情境下气象条件和气团轨迹路径特征进行探究.结果表明:①厦门市冬季不同PM_2.5污染情境下,ρ（PM_2.5）及PM_2.5污染值情境时长占比均呈波动中下降的趋势,具体表现为冬季PM_2.5观测值、污染值和基线值情境下,ρ（PM_2.5）平均值分别从2014年的42.2、90.7、16.4 μg/m3降至2018年的26.3、56.9、8.8 μg/m3,冬季PM_2.5污染值情境时长占比从2014年的10.2%降至2018年的3.0%.②冬季PM_2.5污染值情境下气象要素呈低风速、低气压、高温度、高相对湿度的特征.③冬季到达厦门市的气团轨迹路径中,局地路径由于大气条件稳定易累积形成PM_2.5污染;偏北路径和西北路径易从临近省份携带污染物输入导致PM_2.5污染,属于重要的外源污染输入路径;沿海路径和偏西路径均属于清洁路径,但沿海路径易在福建省北部与偏北路径重合形成污染输入,加强了偏北路径的污染物输送能力.研究显示,近年来厦门市冬季PM_2.5污染有明显减弱趋势,但不利的气象条件和外来污染输入仍会造成PM_2.5污染的发生.      

武当山夏季颗粒物数浓度谱分布特征及气团来源影响研究

为研究大气边界层中上层大气颗粒物的数浓度谱分布特征及气团来源的影响,于2018年6月利用3080型SMPS粒径谱仪对武当山14.6~660 nm颗粒物数浓度谱进行观测,分析和探讨了其数浓度谱分布及日变化特征,并结合后向轨迹、潜在源贡献因子法（PSCF）与浓度权重轨迹分析法（CWT）探讨对武当山颗粒物数浓度影响较大的外源输送路径和贡献源区.结果表明:①武当山大气颗粒物主要以爱根模态为主,平均数浓度为2 500个/cm3,积聚模态、核膜态平均数浓度分别为2 265、359个/cm3,3种模态数浓度分别占总数浓度的48.79%、44.21%、7.01%.②在新粒子生成日,核膜态数浓度于10:00开始上升,11:00—17:00的核膜态数浓度相对较高,约2 000个/cm3.新粒子生成日ρ（SO₂）与ρ（O₃）的日变化趋势均与核模态数浓度较为相似,表明SO₂和O₃参与光化学反应后的产物（硫酸及有机物）有利于新粒子的生成与增长.新粒子生成日风速、温度均大于非新粒子生成日,但相对湿度较低.③在东部及局地气团影响下大气颗粒物主要以积聚模态为主,数浓度分别为2 311和2 596个/cm3;核模态、爱根模态数浓度在受西北气团影响时最大,数浓度分别为806和3 078个/cm3.④潜在源区分析表明,影响武当山积聚模态数浓度的主要源区为十堰市本地及襄阳市,二者贡献值在840个/cm3以上.研究显示,武当山颗粒物主要以爱根模态为主,颗粒物数浓度日变化主要受大气边界层发展及山谷风的影响,较高的ρ（SO₂）与ρ（O₃）以及高温、低湿及较大的风速均有利于新粒子的生成,周边城市的区域性传输对武当山颗粒物的影响较大.      

太原市秋冬季大气污染特征和输送路径及潜在源区分析

采用环境空气质量指数(AQI)统计分析了2014～2018年太原市全年及秋冬季污染特征,并采用HYSPLIT后向轨迹模型计算了2014～2017年秋冬季逐时后向轨迹,结合太原市AQI,通过聚类分析、潜在源贡献因子和浓度权重轨迹方法对影响太原市的污染物输送路径和潜在源区进行了分析.结果表明,太原市污染状况不容乐观,太原市2014～2018年全年优良天数波动较大,尤其近两年从64%下降到不足50%;然而秋冬季优良天数稳步上升,2018年超过50%,空气质量有好转趋势.污染类型可能发生变化,全年及秋冬季PM_(2.5)为首要污染物的污染天数下降显著,PM_(10)为首要污染物的天数上升明显.聚类分析2014～2017年秋冬季太原的后向轨迹,53%的气团来自偏西方向,21%来自西北方向,12%来自西南方向,14%来自偏东方向,其中西南方向轨迹是外来污染物输送进入太原的主要轨迹,对太原空气质量有显著影响.PSCF和CWT分析表明,影响太原空气质量的重要潜在源区主要位于汾渭平原的陕西汉中、西安和山西的吕梁、临汾等地.建立汾渭平原及其周边区域联防联控机制对控制区域污染有着重要意义.     

夏、冬季降雨中溶解性有机质(DOM)光谱特征及来源辨析

利用紫外-可见光谱与三维荧光光谱,结合拉格朗日混合单粒子轨道模型及火点图,研究了重庆2013年夏、冬两季雨水DOM光谱特征,并对其来源进行解析.结果表明,雨水DOM与水体、土壤DOM具有类似性质光谱特征,证明降雨DOM也是陆地及水环境中DOM地化特征的重要贡献者.雨水DOM中DOC含量为0.88~12.80 mg·L-1,CDOM含量在3.17~21.11m-1之间,夏、冬两季降雨DOM差异明显(P0.05).与夏季相比,冬季降雨DOM分子量较小,芳香性程度较低,腐殖化程度也更低,输入主要以本地和短距离输送为主;而夏季DOM来源较分散.尽管吸收和荧光光谱可用于解析雨水DOM组成和来源,但在光谱特征的解析和来源识别上与其他来源DOM有所区别,传统"内、外源区分"并不适用于雨水DOM.     

北京地区秋冬季大气污染特征及成因分析

为了研究近两年北京地区PM2. 5污染特征及成因变化,利用常规观测资料和改进的后向轨迹模型(Traj Stat)对2016～2017年秋冬季大气重污染时段的颗粒物浓度、气象要素和气团传输路径进行了综合分析.结果表明,研究期间北京地区共发生13次持续2 d以上的重污染事件,冬季过程约占61. 5%,且污染程度和持续时间均高于秋季.地面受弱气压场控制、高湿度、静小风以及较低的混合层高度,加之北京三面环山的特殊地势是导致秋冬季静稳型污染频发的重要因素,重污染期间PM2. 5/PM10的平均比值高达0. 86.累积阶段气团主要来自于西北、偏西、西南和东南方向,其中西南和东南路径为典型污染传输通道,轨迹频率为21. 6%.此外,采用WRF-CAMx模型定量估算了2016年12月16～22日典型过程中本地和外来污染源对北京PM2. 5的贡献,结果发现不同气团输送条件下,二者的贡献差异较大.当南部气团输入时,本地贡献会显著下降,以外部区域输送为主导;若气流来自西北方向情况则相反.污染过程期间,本地贡献为16. 5%～69. 3%.     

心绪不好别开车

这两天心情很不好。昨晚老婆与儿子,为儿子在楼下骑自行车,玩的时间严重超时,发生了激烈争执。中间我插了一两句话,本意是想调和,没想到,老婆转而对我恶言相向,让我十分郁闷。昨晚回家时,本计划就一篇纪念文章先在家拉个提纲的,怎奈家中硝烟弥漫,令我心绪茫然,只好搁笔。今早醒来,时已七点。洗漱完毕,看到住另一房间的老婆,头上项一冰袋,便觉奇怪,关切地问:"你怎么了,是起烧了?"     

司机最不爱走的十种路

上文说到老夫最讨厌的十种不良驾驶行为,发表以后,颇得几位朋友的共鸣。这回再站在司机的角度,说说开车时最不喜欢走的十种路,看看还有没有司机朋友叫一声好。这第一种,当然是红绿灯密密麻麻的路了。为了"规范"道路交通管理,现在城市里的红绿灯是越来越多了,十字路口不必说,丁字路口也有了,转盘路也有了,甚至直行的路——因为路边有个小小的便道,一天内大概有三五个行人的也有了     

行车常有不平时

送孩子上学的路上有一条胡同,胡同位于学校大门口,本来就不宽的胡同,两侧又停了不少机动车,给交汇错车几乎没留下什么空间。每到上下学时,胡同里总是拥挤不堪,父母、老人、孩子,拉着手、背着包、说着话,摩肩接踵、行色匆匆;自行车、电动车、三轮车、残疾人代步车,争先恐后,相互穿插,与行人和机动车经常互不相让。四个轮的机动车,只好在狭窄而混乱的胡同中,像乌龟一样,缓慢而小心地爬行。     

《人车路》里律师路

我学的专业是日用陶瓷工艺,辗转多年没揽到瓷器活,倒是闲暇时的涂鸦不断改变着我的人生轨迹。与《人车路》的相遇相伴,值得我浓墨重彩。《人车路》创刊,我结识了"法制经纬"栏目编辑陈冰,编辑们的指导和帮助使我获益匪浅,他们也见证了我从读者到作者到公职律师的过程。看到2002年1月《人车路》创刊号上刊