夏季长三角地区臭氧非线性响应曲面模型的建立及应用

2013年8月上旬,长三角地区发生了一次大范围高浓度臭氧污染事件.本研究基于WRF-CMAQ空气质量模型系统,结合长三角地区大气污染物排放清单,构建了臭氧与其前体物之间的非线性响应曲面模型(Response surface modeling,RSM).基于RSM探讨了长三角地区O_3化学的敏感性特征,分析了上海市O_3的来源并预测不同情景下O_3的变化,提出O_3污染的最优控制方案.研究结果表明,长三角地区夏季O3主控因素区域差别较大,上海环科院、杭州卧龙桥、南京玄武湖等城区点位属于VOC控制型;徐州铜山、合肥肥西、丽水青田等郊区属于NOx控制型.O_3的敏感性特征在不同浓度水平下也呈现较大差异,随着O_3浓度水平的升高,各地区NOx敏感性均有所增加.从区域来源来看,远距离传输对平日上海O_3贡献较大,占50%以上;而在O_3污染日,本地及区域贡献为72.1%,而远距离传输贡献下降至27.9%.快速预测了110组减排情景,表明在本地及区域前体物均减排70%的情况下,2013年8月上海O_3浓度能完全达标.     

长江三角洲地区人为源大气污染物排放特征研究

在收集整理长江三角洲地区（简称＂长三角＂）各城市人为大气污染源资料的基础上,采用以＂自下而上＂为主的方法建立了2007年长三角地区人为源大气污染物排放清单.清单结果显示,2007年长三角地区的SO2、NOx、CO、PM10、PM2.5、VOCs和NH3等大气污染物排放总量分别达到2391.8、2292.9、6697.1...     

转型期中国城市用地结构动态演变及其机理——基于长三角51个样本城市的实证研究

城市用地结构演变一直是学术界关注的焦点,但是已往学者主要关注于单体城市的研究,而对全球化背景下大都市区或城镇密集地区的研究尚显不足。为此,通过构造城市用地结构演变动力分析框架,并基于2000、2005和2010年《中国城市建设统计年鉴》的城市用地结构数据,对中国经济转型最快、市场化程度最高的长三角51个样本城市用地结构演变特征进行系统分析。结果表明:随着工业化与城市化进程演进,长三角城市正经历着以居住与工业用地增长为主导的空间重构;发达地区(或高级城市)凭借先发优势,其城市用地变化动态度逐渐减小,结构趋于成熟稳定;而相对落后地区(或低级城市)由于工业化进程相对较慢,其用地结构调整规律也较发达地区滞后。总体上,长三角地区城市用地结构总体变动趋于均等化,城市用地结构演变的"热点区"逐渐由发达地区大城市转向相对欠发达地区中小城市。通过对城市用地结构演变规律分析发现,在城市土地利用的复杂巨系统中,全球化与城市化共同驱动下的市场、政府和居民的行为共同促进了城市用地结构演变。     

The widening urbanization gap between the Three Northeast Provinces and the Yangtze River Delta under China’s economic reform from 1984 to 2014

Urbanization has created a significant gap between the Three Northeast Provinces (TNP) and the Yangtze River Delta (YRD) since China’s reform and opening-up. In this study, we explain this problem by employing an urban expansion index, spatial hierarchical clustering, the Zipf-PLE model, fractal theory, and time-series analysis. Statistical data on the built-up area, population, and gross domestic product were downloaded from the National Bureau of Statistics of China. The results revealed the following. (1) During the stage of the planned economy, as a result of the significant government investment in development, the urban built-up areas in the TNP and the YRD reached 1867 and 757 km², respectively, in 1984. (2) During the stage of the socialist market economy, the urban built-up area of the YRD experienced rapid growth over the 30 years from 1984 to 2014 with a rate of increase of 668.8%, which was higher than that of the TNP (139.9%). In 2014, the urban built-up areas of the TNP and the YRD were 4479 and 5820 km², respectively. (3) Locational advantages had significant effects on urban development after China’s economic reform. The coastal cities of the YRD had higher rates of increase of the built-up areas. By contrast, the border cities of the TNP had lower rates of increase. Finally, this paper finds that the socialist market economy exhibited more efficiency in promoting urban expansion and economic development. The results are significant for generating balanced and sustainable regional development strategies in the future.     

2015年12月气流轨迹对长三角区域细颗粒物浓度和分布的影响

2015年12月中国长三角区域经历了4次高浓度、大范围、长时间的颗粒物污染.本研究基于HYSPLIT后向轨迹模式结合GDAS（Global Data Assimilation System,全球资料同化系统）气象数据和长三角区域15个主要城市的PM_2.5质量浓度数据,利用轨迹聚类、潜在源贡献因子法（Potential Source Contribution Function,PSCF）和浓度权重轨迹法（Concentration-Weighted Trajectory,CWT）分析了2015年12月长三角区域主要气流轨迹方向和重污染过程中细颗粒物的潜在来源分布,探讨了不同污染过程的气象特征和影响气团分布.结果表明,2015年12月长三角区域主要受到来自西北和北方气流影响（B、C、D类）,其出现概率分别为39.5%、20.0%和25.8%;西方内陆（A类）出现概率最低,仅为14.7%.西北内陆方向长距离输送（B类）对长三角区域空气质量影响较大,在此类气团主导下,长三角区域颗粒物（PM_2.5、PM₁₀）质量浓度和气态污染物（SO₂、NO₂、CO）质量浓度平均值分别为90.9、135.1、32.4、54.4和1200 μg·m^-3,且粗颗粒物比重较其它3类聚类高;经过东北海面气团（C类）携带的颗粒物浓度也较高,且PM_2.5/PM₁₀比值最高,可能是其水汽含量较高加剧了污染物的二次生成.PSCF和CWT分析结果表明,污染过程1（12月5-8日）期间,长三角区域PM_2.5浓度主要受内蒙东部、京津冀、山东和江苏东部等地影响;污染过程2（12月10-11日）和污染过程3（12月13-15日）期间,京津冀地区对长三角区域PM_2.5浓度的贡献都较低,污染过程2的主要潜在源区较为集中,主要为内蒙东部、辽宁、山东东部、江苏和上海;而污染过程3的潜在源区较广,内蒙西南地区、甘肃、山西、陕西、河南、河北南部、山东、安徽北部等地及长三角本地对区域PM_2.5浓度均有重要贡献;污染过程4（12月20-27日）持续时间最长,相较前3次污染过程,京津冀地区和西南地区对长三角区域PM_2.5浓度的贡献相对增加.总体来说,2015年12月4次污染过程期间长三角区域PM_2.5污染的潜在贡献源主要集中在华北和华东（长三角）地区,区域性污染和长距离输送对冬季长三角区域空气质量有重要影响.     

十七世纪中叶以来长三角地区耕地演变特征及影响因素分析

自十七世纪中叶清朝康熙年间推行土地政策以来,长三角地区耕地变化速度显著加快,对现代社会—经济—环境产生了巨大影响。在前人研究基础上,系统收集了长三角地区十七世纪以来的耕地数据,选择海拔、坡度、土壤与河流距离和人口密度等影响因子,利用SPSS软件进行二元Logistic回归,结合不同时期耕地分布影响因子权重,重建1661—2020年长三角地区耕地演变数据,基于此探索历史耕地的空间分异规律和时间演变过程,系统分析不同时期耕地变化驱动因素。研究发现：长三角地区耕地数量呈现“M”型波动上升趋势,在空间分布上表现为“北多南少”,其空间格局呈“西进北扩,纵深扩散”的演变态势。清朝时期,自然地理环境是影响耕地空间分布的重要因素;农业政策和技术随着社会发展逐渐成为耕地变化的主要原因。改革开放后,工业化城镇化进程加快与生态退耕项目的推进导致长三角地区耕地持续减少。历史时期长三角耕地格局持续受到地理环境因素的影响,呈现出动态变化的特征。在地理变迁与耕地格局演变的过程中,自然地理环境在宏观层面上影响耕地格局的形成与演变,始终是耕地格局演绎变迁的基底,也是区域人文景观的基础。人文地理环境则在微观层面深入且细致地改变耕地格局,反映了人类对自然的开发实践。长三角地区耕地的变化体现了人与地理环境之间的博弈,反映出“人地关系”理念的转变。区域发展规划应突显长三角的生态环境优势,打造区域一体化的生态景观廊道,在可持续发展观的指导下推进生态文明建设和美丽中国建设。