广州市地表水环境溶解氧时空分布特征分析

为了解广州市地表水环境溶解氧情况,结合广州市2020年40个地表水监测断面溶解氧数据,采用Origin和Excel软件统计分析了广州市中心城区、郊区和及近海区溶解氧时空分布特征。结果表明：(1)溶解氧空间分布特征（即水体溶解氧含量）：中心城区<郊区<近海区;(2)广州市各区溶解氧主要在7月、8月和9月偏低;(3)溶解氧影响因素复杂,受温度、氨氮、上游来水和潮汐等影响。因此,为保障考核断面水质达标,广州市应重点关注第三季度、中心城区考核断面地表水环境溶解氧含量变化影响。     

眉山市一次秋季持续大气污染过程气象条件分析

为深入了解眉山市不同气象要素对大气污染过程的影响,基于空气质量数据、地面气象资料、探空数据和NCEP提供的再分析资料,利用时间序列分析法、相关性分析和Holzworth提出的干绝热法等,从不同气象条件对眉山市2020年11月9～18日这段污染天气过程进行分析。结果表明：静稳的天气环流背景非常有利于污染物的积累和维持,过程中AQI与PM_2.5浓度变化表现为高度一致,8:00～12:00、19:00～23:00、0:00～2:00是污染易出现时段;ρ(PM_2.5)与不同气象要素间的相关性有明显差异。研究结果为眉山市大气污染潜势预报提供了依据,也为大气污染治理和开展成都平原经济区区域联防提供参考。     

二维相关地震动作用下结构的随机反应

假定两水平方向的地震动为平稳随机过程,基于地震动主轴模型的假设,讨论了二维地震动分量的空间相关性,在单分量平稳模型的基础上给出了二维水平地震动随机模型的相关函数矩阵。该相关函数模型可以为二维地震下结构随机反应分析提供地震动输入。利用状态空间方法和随机振动理论建立了线性多自由度体系在二维地震激励下的随机反应分析方法,导出了结构的位移反应相关函数和速度反应相关函数,可在时域内直接计算结构的二维随机地震反应的统计特征。最后,通过一个二层框架结构计算实例,说明了这种方法的运用,讨论了地震动强度以及地震动主轴方位角对结构反应的影响。该方法可以为结构抗震可靠性评估提供基础。     

赤水河流域水质时空变化特征与趋势

文章基于2008～2017年赤水河流域上游-赤水、中游-茅台、下游-鲢鱼溪断面水质、径流和降雨等水文气象数据,分析了流域水质时空变化特征及其与径流、降雨、白酒工业等影响因素的相关性.结果表明,近10年来,上游断面CODMn、NH3-N和TP的含量均呈下降趋势,而中游和下游断面CODMn、NH3-N呈现增加趋势,只有TP...     

苏州市近地面臭氧时空分布特征及模拟分析

文章利用2016-2019年苏州市臭氧(O₃)环境监测站点数据,分析了苏州市O₃浓度的时空分布特征及其与NO₂、CO的相关性,并利用WRF-Chem模式模拟了苏州地区O₃高浓度事件来探究湖陆风对O₃迁移的影响。结果表明：苏州市O₃明显超标且2017年超标最为严重;O₃污染日具有明显的季节特征,以O₃作为首要污染物在春夏季尤为突出;月变化呈现双峰型特征,前2年峰值出现时间要略早于后2年;各季节日变化均为单峰型特征,在15:00前后浓度达到最高;空间上市区浓度整体高于周边城市,但在湖陆风盛行的2017年夏季截然相反;苏州市夏季存在明显的O₃“周末效应”,周末的夜间和上午O₃浓度高于工作日,而工作日在O₃峰值时段浓度更高;模拟的O₃高浓度事件证明了太湖湖陆风的存在,而高温时段湖风会将城区O₃往下风向的周边城市移...     

高原山地城市O3和PM2.5污染时空分布特征

为研究高原山地城市大气污染物时空分布特征,文章利用2018年云南省国控环境空气质量监测数据,对O₃和PM_2.5污染按照区域性特征进行了分析,结果表明：2018年云南省环境空气质量总体保持良好,总体污染形势呈南高北低型。O₃和PM_2.5区域性、季节性污染特征明显,春、夏季节是污染天气高发期;O₃浓度峰值主要出现在2-5月及8月,全年呈现出“大小双峰”的特征,主要出现区域为滇南的红河、德宏、普洱;PM_2.5浓度峰值主要出现时段为2-4月,主要出现区域为滇西南的德宏;云南省各地理区域浓度变化具有较好一致性;研究时段内,滇西南、滇东南以及滇中区域以O₃和PM_2.5为首要污染物的复合型、区域性污染特征初现。区域性污染特征研究结果表明,2-5月是区域性污染主要出现时间范围,滇南的红河、普洱、德宏等地区是区域性污染的主要地区。     

荆州工业园区典型异味气体污染影响因素分析

异味气体是目前工业园区周边居民投诉的重点环境问题之一。该文利用荆州经开区及周边的异味气体监测数据及气象数据,开展了1#～5#5个居民小区典型异味气体污染的影响因素及其变化规律研究。结果显示NH₃、H₂S、VOCs和臭气浓度具有明显的时间和空间分布特征,其中H₂S仅出现在1#点位并呈夏季浓度高冬季低,1#～5#点位的NH₃浓度呈现冬季高夏季低,1#、2#和4#点位TVOC浓度则是夏季高而5#则是秋季高的变化特征。Pearson相关性分析结果表明NH₃是影响臭气浓度的主要因子,其次是H₂S。1#～5#点位典型异味气体浓度的空间差异性既与其周边不同类型企业的排放有明显关系,温度和风向风速也是重要的影响因子,且温度的影响大于风速,在环境温度低或高时均容易出现异味气体的高浓度。因此环境管理部门在监控企业排放的同时,需结合气象条件提前部署典型异味气体污染防治工作。     

金融发展对碳排放强度影响的空间效应研究

为改善全球变暖,发展经济效益与环境效率双赢的低碳经济是大势所趋。金融发展作为推动经济增长的核心动力,在中国低碳经济转型中起到至关重要的作用。在此背景下,选取2007-2019年中国30个省（市、自治区）的面板数据,首先考察了省级碳排放强度和金融发展的动态演变和时空格局,然后在STIRPAT模型基础上采用空间杜宾模型探索金融发展对碳排放强度的直接影响与空间溢出效应。研究发现：（1）中国总体碳排放强度持续下降,金融发展则持续增强,但碳排放强度和金融发展分别呈现模糊和明显的两极分化;（2）中国各省份的碳排放强度在空间上具有显著的自相关和聚集性;（3）金融发展会显著增加本地的碳排放强度,但在更大程度上显著降低邻近地区的碳排放强度,因此总体效果为金融发展会抑制碳排放强度。     

安徽省PM2.5浓度反演方法对比及时空变化研究

为探讨安徽省PM_2.5时空分布特征,文章基于2015-2020年地基观测PM_2.5、AOD、植被覆盖产品以及气象要素数据等,对比了多尺度地理加权回归、随机森林、全连接神经网络3种模型的精确度,并采用全连接神经网络模型反演了PM_2.5浓度,分析了PM_2.5浓度的时空变化特征,以及各因子对PM_2.5浓度的影响力。结果表明：3种模型中,全连接神经网络模型的精确度最高;2015-2020年PM_2.5浓度从平均51.29μg/m³递减至36.71μg/m³,季节尺度上,PM_2.5浓度冬季>春、秋季>夏季,受政策及疫情影响,2018年的秋冬季、2020年的春夏季PM_2.5浓度下降同比最快;空间上表现为皖北>皖中>皖南。10个影响因子两两交互,均比单一因子对PM_2.5浓度的影响大,其中AOD对PM_2.5的影响力最大,...     

太阳活动与四川盆地气候资源波动

本文应用四川省气象局提供的气候资料,借助于电子计算机,统计分析了太阳黑子位相与四川盆地热量资源、降水资源波动的关系;采用文献[2]的公式,计算了太阳黑子相对数年均值与热量、降水资源的同期及延后相关系数,并进行了周期分析,进而分析其演变趋势及其对农业生产的影响和应采取的对策。