2001—2012年哈尔滨市空气质量长期变化特征

根据2001—2012年环保部发布的哈尔滨市城市空气质量日报数据及同期气象资料分析了哈尔滨市空气污染指数(API)的变化特征.结果表明,哈尔滨市空气污染呈现明显的北方季节变化特征,API冬、春季高,夏、秋季低,供暖期高于非供暖期.哈尔滨市空气污染以可吸入颗粒物为首要污染物,空气质量状况以良居多,占总样本数的75.4%.从年际变化来看,空气质量有了一定的改善,12年间空气污染指数呈显著下降的趋势.哈尔滨市空气污染指数与风速呈显著正相关,与降水量、气温、能见度呈显著负相关.后向轨迹分析结果表明,哈尔滨市出现中度以上污染时,其气团来源体现了3种不同的特征.     

现代人的隐形杀手心理疲劳

近半个世纪以来,高血压、冠心病及肿瘤等已成为严重威胁人类健康的疾病.这些疾病的病因、病理较为复杂,但一般与精神心理、社会环境及生活方式等因素有密切关系.不久前,世界卫生组织在一份报告中称:"工作紧张是威胁许多在职人员健康的因素".这一结论明确指出了过度劳累对人体的危害.随着经济的高速发展,生活节奏的不断加快,太累、太疲劳已是人们日常生活中的"流行词"了.心理疲劳正在成为现代社会、现代人的"隐形杀手".     

绿色服装梦幻流行

几年前的人们为拥有一件（套）毛料、化纤、涤纶、睛纶服装而自豪，但近年来，这种带有化学成份，对皮肤有刺激的衣料逐渐受到人们的冷落，而价格越来越贵，给人以特殊“体贴”的纯棉服装却大受人们的青睐。环保概念已渗透到人们日常生活的服装领域，时装店里的衣架上最多的颜色变成了来黄、棕、褐与黑、白、灰。选择“绿色”服饰，已成为消费的理性需求人们选购服装先看面料，尤其偏爱天然纤维织成的面料。手编纯棉服饰及中粗布衣、宽松衣衫等也成为都市的流行品种；那些如云似锦的天然纤维，带来一片生命的柔媚和无限温馨，与肌肤有着天然…     

用气流输送轨迹分析上海,重庆,贵阳的酸雨特点及其比较

用降雨时的气流输送轨迹,分析了上海、重庆和贵阳三地的酸雨特点和成因。研究表明,重庆和贵阳的酸雨,主要是受局地污染源的影响,远距离外来污染影响不大;但贵阳在静止锋天气时的酸雨,可能也受远处输送来的外来污染的影响。上海地区的酸雨,除受局地污染源的影响外,还受远处外来污染的影响。     

帕米尔高原东部PM10输送路径及潜在源分析

基于HYSPLIT后向轨迹模式和NCEP的GDAS数据（2019年3月~2020年2月）,对抵达帕米尔高原东部的48h后向气团轨迹按季节聚类,其PM₁₀和PM_2.5年均值分别为（29.4±16.4）,（9.3±5.1）μg/m³,大气颗粒物以PM₁₀为主,结合同期PM₁₀浓度数据,分析不同路径对帕米尔高原东部PM₁₀聚集的贡献,并利用潜在源贡献因子法（PSCF）和浓度权重轨迹法（CWT）,揭示研究期间帕米尔高原东部不同季节PM₁₀的潜在源分布及其贡献水平.结果表明：帕米尔高原东部PM₁₀输送路径的季节特征明显,春季来自中亚的西风气流对应PM₁₀高值,夏季来自中国新疆西部的气流也对应较高PM₁₀值,秋季各轨迹对应PM₁₀值相当,冬季来自南亚方向气流对应PM₁₀高值.PM₁₀春季贡献源区主要位于中国新疆西部、阿富汗东北部、巴基斯坦东北部、塔吉克斯坦中部及东部地区,夏季主要位于中国新疆西部喀什与和田北部地区,秋季主要位于土库曼斯坦东部、乌兹别克斯坦东南部、巴基斯坦北部、阿富汗北部与塔吉克斯坦南部接壤地区,冬季主要位于巴基斯坦东北部、印度北部以及阿富汗北部.     

甲型流感的流行与防控分析及其对新冠肺炎疫情的启示

目前新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情在全球流行,对人类生命健康造成威胁.对甲型流感这一常见传染病进行流行特征、影响因素和防控措施分析,回顾总结全球为防控甲型流感做出的努力及相关科学研究成果,为新型冠状病毒肺炎疫情提供防控经验和研究思路.结果表明:①甲型流感呈季节性流行,受气候、社会、政治和文化等多因素影响,在低温低湿、人口密集的环境中表现出强流行性.②甲型流感防控研究工作主要包括季节性流感病毒监测、流感病毒的生态学研究、广谱中和抗体及通用疫苗的研究、应对流感大流行的病原学风险评估四方面,其中季节性流感病毒监测是制定公共卫生政策及后续研究的核心防控措施.③与甲型流感类似,新型冠状病毒肺炎疫情流行受温度等气候因素影响,同时社会、政治、文化等因素也影响其传播,亟需借鉴较成熟的甲型流感的防控经验、技术和平台.建议在加强病毒监测的同时,深入开展病毒生态学研究、病原学风险评估和药物开发,对完善疫情防控工作和预警预测未来可能出现的二次暴发及传播至关重要.研究结果将为新型冠状病毒肺炎疫情和未来传染病疫情的防控及预测预警提供参考和研究思路.      

川南自贡市大气颗粒物污染特征及传输路径与潜在源分析

川南自贡市大气颗粒物污染比较严重, 2015～2018年PM_(10)和PM_(2.5)平均浓度分别为(95.42±9.53)μg·m~(-3)和(65.95±6.98)μg·m~(-3),并有明显的下降趋势,冬季PM_(10)和PM_(2.5)浓度远高于其它季节, 1月平均浓度最高,分别为(138.08±52.29)μg·m~(-3)和(108.50±18.05)μg·m~(-3),夏季平均浓度最低.PM_(2.5)与PM_(10)的平均比值为69.12%,冬季比值约为夏季的1.17倍,空气污染以PM_(2.5)为主.采用拉格朗日混合单粒子轨迹模型(HYSPLIT)和全球资料同化系统的GDAS气象数据,对自贡市细颗粒物(PM_(2.5))浓度和逐日72 h后向轨迹进行计算和聚类研究,利用潜在源贡献分析法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT),探讨不同季节影响自贡市PM_(2.5)浓度的潜在源区以及不同源区的污染贡献.结果表明,自贡市近地面四季多受东南风、偏西风和西北风控制,高浓度PM_(2.5)多出现在0～2 m·s~(-1)的低风速区;不同季节、不同输送路径对自贡PM_(2.5)污染影响的差异显著,春季主要受到来自偏西和偏北方向短距离输送气流的影响,夏季污染轨迹主要来自短距离输送的东南气流,秋季主要受来自资阳,经遂宁、重庆和内江的短距离输送气流的影响,冬季除受到资阳、遂宁和内江等周边城市的影响外,还受到来自西藏中部的远距离输送气流影响;除夏季外,自贡市潜在源区主要位于重庆西部与川南交界区域,冬季的主要贡献区范围最广、贡献程度最大,夏季潜在源区范围最小且贡献程度最弱.     

中国碳排放轨迹特征、驱动因素及减排策略

采用1979-2017年数据,对中国中长期碳排放规律和减排对策进行了综合讨论,研究结果显示:(1)中国存在碳库兹涅茨倒U型曲线,2012年开始进入"碳拐点"前期阶段,"碳拐点"预计在2026年左右达到,碳排放峰值约为120亿tCO_2e。(2)HP滤波分析发现,改革开放以来中国碳排放存在1979-1996年、1997-2011年2个长周期和2012年启动的不完整周期。(3)Tapio脱钩弹性分析表明,中国碳排放与经济增长间经历了"弱脱钩-扩张连结-弱脱钩"的变化历程,目前正处于弱脱钩向强脱钩过渡的转变期。(4)LMDI分解分析表明,当前碳排放增长的主要助长性因素是经济增长效应,其次是人口规模效应;主要抑制性因素是能源强度效应;能源结构效应影响相对较小,但其负贡献增长速度较快。(5)"碳拐点"前期减排机制优化方向应着眼于促进能源效率提升、清洁能源使用、工业过程碳排放控制、进出口贸易优化以及更好地运用市场化减排机制方面。     

APEC前后北京郊区大气颗粒物变化特征及其潜在源区分析

为分析2014年APE(Asia-Pacific Economic Cooperation)会议前后北京郊区大气颗粒物数浓度和质量浓度的变化特征及其主要影响因素,于当年11月在北京怀柔区中国科学院大学雁栖湖校区教学一楼楼顶利用微量振荡天平(TEOM)、扫描电迁移率颗粒物粒径谱仪(SMPS)和空气动力学粒径谱仪(APS)对大气颗粒物质量浓度和数浓度分布进行连续在线监测;同时结合地面气象参数和HYSPLIT轨迹模式,对颗粒物的来源和传输过程进行聚类、潜在源区贡献因子(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)分析.结果表明,APEC期间(11月5—11日)超细粒子(PM_(0.01～1))数浓度、细粒子(PM_(0.5～2.5))数浓度和粗粒子(PM_(2.5～10))数浓度分别为(17720.1±998.7)、(30.9±3.34)和(0.12±0.01) cm~(-3),比非APEC期间(即11月1—4日和11月12—30日)分别降低了28.8%、58.6%和64.7%;APEC期间ρ(PM_(2.5))为(36.1±2.4)μg·m~(-3),比非APEC期间降低55.5%.PM_(0.5～2.5)数浓度和PM_(2.5～10)数浓度降幅远大于PM_(0.01～1)数浓度,这表明APEC期间的减排措施对于PM_(0.5～2.5)和PM_(2.5～10)的控制效果优于PM_(0.01～1),说明APEC期间对PM_(0.5～2.5)、PM_(2.5～10)数浓度进行了更有效的控制.对北京气流后向轨迹聚类分析发现,来自蒙古国、内蒙古、河北西北部、河北南部方向的气流轨迹对应北京郊区的PM_(0.01～1)数浓度最高,为30593 cm~(-3),来自河北西北部、北京、天津、河北南部方向的气流轨迹对应北京郊区的PM_(0.5～2.5)、PM_(2.5～10)的数浓度及ρ(PM_(2.5))均为最高,分别为190 cm~(-3)、0.65 cm~(-3)、168μg·m~(-3).综合潜在源区贡献因子分析法(PSCF)和浓度权重轨迹分析(CWT)的结果分析发现,观测期间北京PM_(0.01～1)与PM_(0.5～2.5)、PM_(2.5～10)的潜在源区存在明显的区别,其中PM_(0.01～1)数浓度的潜在源区分布区域相对较广,主要分布在内蒙古中部、河北西北部、河北中南部和山西东北部等地区,而PM_(0.5～2.5)和PM_(2.5～10)数浓度的潜在源区分布基本一致,而且区域相对较集中,主要分布在河北北部、山西东北部和河北中南部等地区.APEC期间与非APEC期间ρ(PM_(2.5))的源区贡献因子分析和浓度权重轨迹分析表明,APEC期间ρ(PM_(2.5))的主要源区分布比非APEC期间相对较集中,主要位于北京当地、天津等附近地区,该地区对观测点ρ(PM_(2.5))的贡献值在24～40μg·m~(-3)之间.     

长江三角洲地区大气污染过程分析

针对2015年和2016年12月2个月的4次污染过程,利用中分辨率成像光谱仪（MODIS）Terra卫星的气溶胶光学厚度（AOD）,Angstrom波长指数（AE）气溶胶数据,并结合PM_2.5和PM₁₀的浓度以及比值变化分析,发现以PM_2.5为代表的人为因素产生的细颗粒物是造成研究地区污染发生的重要因素.并且利用MODIS火点数据以及美国海军气溶胶分析与预测系统（NAAPS）模拟分析污染物成分,发现2015年12月12~16日和19~27日2次污染都以人为因素产生的细粒子污染物为主,沙尘以及生物质燃烧产生的烟粒对研究地区影响较小.2016年12月6~10日和15~18日2次污染过程产生的原因不同,利用潜在源贡献因子分析法（PSCF）分析发现6~10日污染天气的产生主要是由西北方向含有大量沙尘粒子气流以及南方生物质燃烧产生的大量烟粒共同输送到研究地区,加之研究地区大量人为污染细粒子的产生,导致了此次混合型污染天气发生.15~18日污染过程与2015年2次污染过程相似,主要原因都在于人为因素产生的细颗粒污染物的影响,沙尘以及烟粒对污染过程起到了加剧的作用.