Climate change in the urban environment: Advancing,measuring and achieving resiliency

Climate change poses new and unique challenges that threaten lives and livelihoods. Given the increasing risks and looming uncertainty of climate change, increasing attention has been directed towards adaptation, or the strategies that enable humanity to persist and thrive through climate change the best it can. Though climate change is a global problem often discussed at the national scale, urban areas are increasingly seen as having a distinct role, and distinctive motivation and capacity, for adaptation. The 12 articles in this special issue explore ways of understanding and addressing climate change impacts on urban areas. Together they reveal young but rapidly growing scholarship on how to measure, and then overcome, challenges of climate change. Two key themes emerge in this issue: 1) that we must identify and then overcome current barriers to urban adaptation and 2) frameworks/metrics are necessary to identify and track adaptation progress in urban settings. Both of these themes point to the power of indicators and other quantitative information to inform priorities and illuminate the pathway forward for adaptation. As climate change is an entirely new challenge, careful measurement that enables investment by private and public parties is necessary to provide efficient outcomes that benefit the greatest number of people.     

RESEARCH: Optimizing the Mix of Strategies for Control of Vehicular Emissions

/ A number of strategies for the control of vehicular emissions are being considered by the Philippine government to address Metropolitan Manila's air quality problem. An analytical tool is needed for optimizing criteria pollutant reductions given the budgetary constraints. The simplest approach is to take costs and pollutant removals to be linear with each strategy's scale of activity, and this is readily solved as a linear programming problem. Another approach is to use a dynamic system of weights which shift with progressive improvements in pollutant emissions. The two approaches yield somewhat different results, suggesting the sensitivity of the solution to the assumed weights. The study also illustrates the importance of a sound methodology for evaluating priorities given to different air quality goals. One such methodology may involve a polling of expert panels and the public to gain insight into the relative importance given to competing emissions reduction goals. An informal polling of resource agency staff was conducted and discussed in this paper. The authors take the position that proper planning involves tracing intermediate steps to the final outcome and not just focusing on the latter.KEY WORDS: Vehicular emissions; Urban air quality; Emissions control; Optimization; Manila; Environmental systems analysis     

基于生态安全的快速城市化地区空间冲突测度 ——以长株潭城市群为例

空间冲突是城市化过程中各种矛盾形成与激化的直接原因,是影响区域可持续发展的关键因素,合理测度快速城市化地区的空间冲突水平,对于优化区域发展模式、 避免区域生态风险具有重要意义。在利用遥感与GIS技术分析长株潭近年来空间格局变化的基础上,量化影响区域生态安全的空间外部压力值、 生态风险暴露值、 生态风险效应值3个因子,构建基于生态安全的空间冲突测度模型,对长株潭地区的空间冲突水平进行评估。研究表明:近年来长株潭地区的空间冲突作用强度总体呈现上升趋势,1993—2008年其冲突指数均值由0.264增长到0.323,且严重失控级别空间冲突的区域面积比例增幅最大,达1.07倍;不同空间类型的空间冲突强度不同,林地、 耕地的空间冲突水平相对较低,建设用地的空间冲突水平较高;城乡过渡地带是空间格局变化最为频繁、 空间冲突最为激烈的区域,其次是城市内部,农村地区的空间冲突强度远远低于城市。     

基于ESDA的京津冀地区草地变化空间分异

论文以县域为基本研究空间单元,借助GIS软件与Geoda空间统计分析软件,利用ESDA方法,对京津冀地区县域草地资源数量变化的总体与局域空间差异进行了分析。结果表明:①1980-2000年京津冀地区草地动态变化系数的Global Moran’s I为0.184 4,α = 0.05时呈显著的空间正相关,草地变化呈现出较明显的空间集聚特征;②时段Ⅰ(1980-1995年)到时段Ⅱ(1995-2000年)的全局Moran指数有所增加,表明草地变化在空间分布上集聚的趋势在增强;③各县域Local Moran’s I的Grid图反映了京津冀地区草地变化在局域空间上的均质性,尤其是高值区域与低值区域的集聚特征十分显著;④LISA集聚4种类型中,正相关的"H-H"类型区、"L-L"类型区占主体部分,二者约占总数的70%以上,其中,在时段Ⅱ,"H-H"关联的县域主要聚集在西北部山区,而中部的平原区域则表现出明显的"L-L"关联特征。     

城市轨道交通浮置式减振措施的减振降噪效果

从分析轨道交通地下隧道振动传播特征出发,说明了地下振动的传播规律,并给出了不同埋深条件下地下振动影响范围的经验公式;结合地下振动激发频率特征的分析,对减振措施的减振效果的合理评价量进行了分析,指出采用Z计权减振效果评价量将获得与实际应用效果一致的降噪效果。结合两种浮置式减振措施减振降噪效果的实测,指出浮置板道床的减振效果应采用安装减振垫浮置板道床前后桥面的Z振级差来评价,而不宜采用轨面与桥梁直接的振级落差来评价。对橡胶减振垫以及钢弹簧浮置板的实测减振降噪效果进行了介绍。     

北京秋冬季一次重污染过程PM2.5来源数值模拟研究

利用WRF模式(The Weather Research and Forecasting Model)和嵌套网格空气质量模式(NAQPMS)对2016年11月发生在京津冀地区一次PM_(2.5)污染事件进行模拟研究并分析污染过程中的天气形势变化.结果表明,均压场、低空逆温层和偏南暖湿气流输送的存在为北京地区PM_(2.5)形成提供了有利条件,NAQPMS模式能够合理的再现北京大气污染物时空变化,细颗粒物PM_(2.5)和可吸入颗粒物PM_(10)模拟与观测数据相关系数达0.71,模拟数据在观测数据两倍范围内占比(FAC2)达65%.源解析结果表明,在不考虑临时实施减控措施下,11月18日区域外输送对北京PM_(2.5)浓度贡献为55.25%,区域内输送贡献为44.75%,北京东北区域PM_(2.5)外地源主要为河北中部、河北南部、天津和山东,所占贡献为9.67%、9.01%、7.90%和7.99%.污染物主要来源为生活源、交通源和工业源,分别占比39.6%、34.6%和20.0%.而实际上北京在唐山、保定采取一系列控制措施后仍在研究时段内出现高PM_(2.5)浓度,意味着在同样天气形势下需要对河北中部、河北南部、天津和山东等浓度贡献占比大的城市加强减排管控才能有效减缓高PM_(2.5)浓度的出现.     

京津冀臭氧变化特征及与气象要素的关系

基于2014~2017年京津冀13座城市的O₃-8h数据,分析O₃时间变化特征及污染状况.在此基础上,结合同期气象数据研究近地层O₃浓度与气象要素的关系.结果表明：2014~2017年京津冀区域O₃-8h整体呈上升趋势,增长率为4.50μg/m³.区域内O₃污染整体加重,北京、保定O₃污染较为严重;2014~2015年O₃浓度与超标情况的月变化主要呈单峰型变化,峰值出现在5月;而2016~2017年为不规则双峰型变化,峰值出现在5~6月和9月.与气象因子的相关性表明：气象要素对O₃的影响具有明显的季节差异,其中春、夏、秋季气温是影响O₃浓度变化的主要因素,而在冬季相对湿度与风速为影响O₃浓度变化的主要因素.此外,分析表明北京、天津、石家庄3大城市夏季形成高浓度O₃的阈值明显不同.     

基于AOD数据和GWR模型估算京津冀地区PM2.5浓度

利用MODIS气溶胶光学厚度（AOD）数据针对不同土地覆盖类型的适用性,提出了一种基于土地覆盖类型的AOD融合方法,生成了一种新的3km AOD数据集.在此基础上,通过地理加权回归（GWR）模型估算了京津冀地区2016年PM_2.5浓度,并用交叉验证的方法对模型性能进行评价.结果表明：利用融合后的AOD数据建立的模型可解释PM_2.594.85%的浓度变化,交叉验证R²为0.94,RMSE为9.27μg/m³,MPE为6.72μg/m³,明显优于多元线性回归（MLR）模型;基于GWR模型估算的京津冀地区2016年年均PM_2.5浓度为58.57μg/m³,其中冬季PM_2.5浓度最高,春秋季次之,夏季浓度最低,PM_2.5月均浓度变化范围32.78~140.83μg/m³,8月份浓度最低,12月份浓度最高;空间分布南北差异显著,衡水市PM_2.5污染最为严重,张家口市PM_2.5浓度较低.利用此方法成功弥补了PM_2.5空间缺失,为城市尺度的健康效应和环境流行病学研究提供数据支持.     

2015年冬季京津冀两次重污染天气过程气象成因

为了分析京津冀地区2015年11月27日~12月1日和12月19日~25日这2次重污染过程,从环流形势、大气稳定度条件、动力条件、水汽条件、近地层风场输送等几个方面对重污染天气的形成机制展开分析,结果表明：这2次重污染天气过程均属于静稳型,津京冀各地重度以上污染时长均超过50%.在大范围静稳形势存在时,过程一期间边界层内的垂直扩散条件较过程二偏弱,过程一期间地面辐合线位置偏北且维持不动,过程二期间辐合线位置偏南且略微南北摆动,导致了2次过程重污染区域和污染增长速率的不同.对北京而言,过程一前期降雪融化提供了有利水汽条件,弱偏南风有利于污染物和水汽的输送,混合层高度持续异常偏低（京津冀平均混合层高度339m）、过程期间伴随弱下沉运动（0~2Pa/s）、多层逆温（且厚度大）造成日变化不明显,地面辐合线在北京中部维持等多重因素,使得污染浓度极高,北京地区PM_2.5峰值浓度达593mg/m³.过程二前期采取了减排措施,能见度和PM_2.5日变化大、污染发展较过程一前期平缓;后期不利气象条件叠加污染排放,导致了PM_2.5爆发式增长,其中邢台PM_2.5峰值浓度达70mg/m³,增长率超过7.2mg/（m³·h）.     

1980—2015年京津冀地区雁鸭类潜在栖息地连接度变化及驱动因素

近几十年来,京津冀地区湿地面积萎缩,生态功能下降,严重影响了湿地水鸟的栖息地质量及栖息地间的连接,对水鸟类的迁徙、繁殖产生较大干扰,为了从整体上定量分析近几十年来湿地栖息地质量及连接度的变化,采用MaxEnt模型（maximum entropy model,最大熵模型）,基于京津冀地区雁鸭类的出现点和环境因子反演其潜在栖息地,并根据图论法原理,利用ECA指数（equivalent connected area,等效连接指数）,度量1980-2015年潜在栖息地连接度的变化.结果表明:①1980-2015年京津冀雁鸭类潜在栖息地面积总体呈下降趋势,由1980年的6 898 km2减至2015年的3 764 km2,减少了45.0%,其中,低适宜区面积降幅最为明显,为50.5%;2009-2015年高适宜区有增加趋势.②1980-2015年雁鸭类潜在栖息地连接度呈持续下降趋势,2000年以后的连接度下降速率大于2000年以前;潜在栖息地连接结构的空间分布有向环渤海地区转移的趋势,连接结构变化最为明显的区域为京津冀中部平原地区.研究显示,区域气候趋暖变干、水资源的供需失衡、水利工程设施建设以及人口增加与经济发展带来的土地利用变化是潜在栖息地面积与连接度下降的主要影响因子,而近些年保护区的建立及生态补水措施等生态保护政策对高适宜区的退化有一定缓解作用.