锡林河流域草原植被退化空间格局分析

利用TM遥感影像,结合地面植被调查,基于典型草原退化演替模式,绘制锡林河流域植被现状图,在地理信息系统支持下,研究了锡林河流域草原植被退化空间格局特征,得出全流域、上中下游及流域内不同地貌类型上不同草原退化等级的面积。全流域1999年放牧退化草原植被面积为7689.3km₂,占总流域面积的71.86%。根据草原退化指数计算得出全流域总草原退化指数为10901.8km₂草原退化单位,同时还计算了流域上中下游区域和流域内不同地貌类型的草原退化指数值。通过网格取样,绘制锡林河流域草原退化指数空间图,应用空间趋势面分析法绘制草原植被退化指数等值线图。结果表明:锡林河流域草原退化的空间格局较为复杂,首先与流域上中下游及不同地貌类型上人类放牧利用强度的差异相关,具体表现在流域中下游及河谷阶地、平原和丘陵区草原植被退化较为明显,其次,全流域有多个较为明显的草原植被严重退化中心区,均与人类高强度放牧利用有关。     

2004~2015年北京市清洁点臭氧浓度变化特征

利用2004~2015年北京市自动监测网络O₃浓度数据,综合探讨了北京市清洁点定陵站O₃浓度的变化特征,结果表明,定陵站2004~2015年O₃1h浓度整体呈上升的趋势,年均浓度增长率为4.40 μg·m^-3,定陵站O₃8h浓度整体呈下降的趋势,年均浓度增长率为-1.0 μg·m^-3,5~9月O₃8h平均浓度增长率为-1.5 μg·m^-3. 近3年来定陵站O₃8h重度污染天数增加明显,O₃污染形势严峻. 定陵站每年6月左右O₃浓度达到一年中的峰值,日变化上15：00~18：00左右出现小时浓度峰值且O₃日峰值浓度是中心城区的1.01~1.56倍;不同年份5~9月定陵站O₃日峰值浓度与城区站明显存在1 h滞后的现象,定陵站峰值浓度与城区峰值浓度之差近年来明显缩小,这可能一方面与O₃区域污染输送有关,另一方面可能与北京市城镇化扩张有关.     

面向未来的污水处理厂关键技术研发与工程实践专栏序言

污水处理行业碳排放水平约占全社会碳排放水平的1%～2%,为实现行业碳达峰、碳中和目标以及满足建设面向未来污水处理厂的需要,污水处理行业碳减排技术的开发及碳中和路线图的搭建迫在眉睫.本文是国家水专项“面向未来污水处理厂关键技术研发与工程示范”课题近年来科研成果的总结,致力于构建面向未来污水处理技术体系,从污水处理厂“碳减排”和“碳中和”角度出发,在污水“碳转向”、污水处理过程“碳减排”、基于大数据和云平台的智慧水务3个关键技术的研究以及对面向未来污水处理厂工程实践等方面进行了总结凝练,以期为我国污水处理行业的“碳减排”及“碳中和”提供技术支撑.     

云南近46年降水与气温变化趋势的特征分析

利用云南1961-2007年降水与气温资料进行线性趋势分析和突变检验。结果表明,近46年来云南年均降水量是趋于减少的,其中夏季降水量减少较为明显,减少率为4.5 mm/10a,且夏季降水在1971年前后发生了由多到少的突变。从降水的季节变化特征及异常值统计结果来看,云南雨季平均降水量是趋于减少的,而干季平均降水量趋于增加;从降水的地域分布来看,滇南地区降水呈缓慢减少趋势;滇中降水呈缓慢减少后略升状态;滇西北降水呈略升趋势;滇东北降水为明显下降趋势。近46年云南年平均气温是升高的,从全省气温变化的季节特征及异常值统计结果来看,春夏秋冬四季增温都明显,但冬季气温增加最为显著,增加率为0.27℃/10a,冬季平均气温在1995年出现了一次由冷到暖的突变。滇中及以东地区的气温变化增暖趋势明显,滇西地区气温也为增暖的变化趋势。     

北京市2012-2013年秋冬季大气颗粒物污染特征分析

大气颗粒物一直是影响我国城市空气质量的重要污染物,2013年1月北京市的严重灰霾污染更是带来了重大的健康危害和经济损失。为了摸清北京市颗粒物污染的特征,本文利用北京市实时发布的颗粒物污染监测数据,选取污染最为严重的2012-2013年秋冬季时段,对颗粒物的达标情况、变化趋势及其与气象因子相关性等方面进行研究。研究结果表明：1）2012年,北京市年均ρ（PM10）为109.0μg.m-3,超过了新国标二级标准限值,日均ρ（PM10）的超标天数为84天,全年超标天数比例为23.0%。2）2012年10月至2013年2月,ρ（PM10）达标天数比例为77.9%,ρ（PM2.5）的达标天数比例为51.9%。各月ρ（PM2.5）的达标天数比例均低于ρ（PM10）,某些月份二者达标天数比例差异很大。3）ρ（PM2.5）与ρ（PM10）的逐小时连续变化趋势基本相同,变化特征为＂快速积累,迅速消散,持续时间不定＂。ρ（PM2.5）与ρ（PM10）平均值24 h的变化呈双峰双谷曲线,颗粒物质量浓度夜间高于白天。4）研究期日均ρ（PM10）和ρ（PM2.5）与日均相对湿度呈显著正相关关系,与平均风速和最大风速呈显著负相关关系,ρ（PM2.5）比ρ（PM10）更易受气象条件变化影响。5）ρ（PM10）和ρ（PM2.5）日均值有着非常显著的线性相关关系。本研究得出的ρ（PM2.5）/ρ（PM10）的均值高于之前北京市及我国其他城市研究得出的数值,严重污染现象是由特殊的气象背景条件与污染物高排放共同导致的。     

近60年来乌鲁木齐气候极值分析

基于乌鲁木齐近60年的气温、降水资料,运用Mann-Kendall和线性回归检验对气候变量序列进行了趋势和极值分析。结果表明,平均气温、平均最高气温、平均最低气温表现出增加趋势且以秋冬季的增温幅度最大。气温日较差在所有时间步长内都是缩小的,其主要原因是平均最低气温的升温幅度比最高气温大,降水量总体上增加,季节降水中以冬季增加最为明显。从气候极值变化方面看,与异常偏冷相关的极端事件如霜冻日数、冷夜日数、冷昼日数、冷日持续指数显著减少减弱;与异常偏暖相关的暖夜日数、暖昼日数则明显增多增强;降水强度、强降水量增加明显,持续干旱有所下降。     

2001—2020年合肥市空气质量变化趋势研究

为系统分析合肥市长时间序列空气质量变化特征,对合肥市2001—2020年SO₂、NO₂和PM₁₀,以及2013—2020年CO、O₃和PM_2.5的浓度特征开展研究。采用Mann-Kendall(M-K)时间趋势检验法分析了6项污染物的时间变化规律,同时考虑了人为活动对污染物小时浓度的影响。结果表明,PM_2.5和O₃是目前影响合肥市空气质量的首要污染物。2014年以来,合肥市PM₁₀、PM_2.5、CO和SO₂年均浓度均呈逐年下降趋势,但NO₂和O₃污染有加剧趋势。合肥市SO₂和颗粒物浓度表现为冬春季节高、夏秋季节低;O₃浓度变化趋势与之相反;NO₂和CO浓度呈秋冬季节高、春夏季节低。     

南京市酸雨特征及变化趋势分析

以南京市2004年-2008年降水监测数据为基础,对降水pH值、酸雨出现频率、阴阳离子组成进行了分段统计分析,探讨了南京市酸雨类型、变化规律及与气象环境关系,认为全市酸雨污染呈现减轻趋势。酸雨类型主要为硫酸型,酸雨污染秋季较严重,春季次之,冬、夏季相对较轻,其中9月份酸雨强度最强。降水中主要阳离子为Ca2＋和NH4＋阴离子则以SO4^2-为主。相对湿度与降水pH值呈负相关;风速与降水pH值呈显著的正相关。     

三种霾日统计方法的比较分析

为了研究单次值法、日均值法、14时值法3种常用的霾日和轻雾(雾)日统计结果的异同,以环首都圈京津冀晋四省市为例进行了比较.华北地区霾日用3种方法统计的过去60余年霾日的区域分布表明,3种方法统计的霾日是单次值法>日均值法>14时值法,大致是1:0.54:0.45的关系,但区域分布趋势比较相似.典型城市霾日的长期变化趋势大都十分相似.而轻雾(雾)日的长期变化趋势表明,用单次值法统计的明显偏多,且有长期下降趋势;而用日均值法与14时值法统计的轻雾(雾)日无大差别,且没有明显的长期变化趋势,反映了年季和年代季的气候波动.从长期季节变化趋势来看,3种统计方法的结果除日数的差别外,季节分布特征比较类似.一个突出的特点是除去采暖季有较多的霾日外,在盛夏季节霾日也明显多,集中出现在6~9月,尤其是7~8月,与桑拿天同期出现,这与全国大部分城市的变化趋势完全不同.是华北地区的特有现象.用单次值法统计霾日,将包括所有的霾过程,即大范围持续时间长,且与一定天气系统与近地层扩散条件相关连的霾,及在稳定的晴朗夜间由于辐射降温,使相对湿度升高而导致能见度下降形成的霾.用日均值法,则可能更多的显示长时间大范围的霾天气过程;而使用14时法,则对早晚因湿度增加降低能见度出现的霾天气漏记,突出长时间大范围的霾天气过程.     

龙凤山本底站大气CO2数据筛分及浓度特征研究

针对黑龙江龙凤山区域大气本底站2009年1月～2011年12月低层(离地10 m)和高层(离地80 m)大气CO2在线观测数据,选取低层数据重点开展研究,分析地面风向和风速等因素对观测CO2浓度的影响.结果表明,龙凤山低层大气CO2浓度明显受局地源汇影响,其与高层观测结果差异在白天08:00～17:00相对较小,小于(0.5±0.5)×10-6(物质的量比).春、夏和秋这3个季节E-ESE-SE-SSE扇区来向的地面风会明显抬升大气CO2浓度,而冬季N-NNW-NW-WNW扇区CO2浓度明显较高.该站4个季节近地面CO2浓度随着风速增大而逐渐减小,在冬季尤为明显.结合日变化及地面风的影响,对低层观测数据进行初步本底/非本底筛分,筛选出代表东北区域混合均匀CO2水平的本底数据占总数据的30.7%.本底CO2浓度季节变化显示该站大气CO2浓度呈现冬季高夏季低的趋势,季振幅约为(36.3±1.4)×10-6,明显大于同期WMO/GAW同纬度站点观测结果,2009～2011年龙凤山大气CO2平均增长率为2.4×10-6a-1.