基于PM2.5的中国雾霾灾害风险评价

基于雾霾胁迫、人口暴露和适应能力,结合遥感数据与统计数据,对2014年中国286个地级及以上城市的雾霾灾害风险进行评价,在此基础上,识别雾霾灾害风险热点区的风险主导因子.结果表明:中国城市雾霾灾害风险整体水平不高且内部差异显著,雾霾灾害风险大体呈"东高西低、北高南低"的空间布局特征.雾霾灾害风险热点区范围涵盖96个城市,占据国土面积92.4万km~2,波及人群数量5.9亿.风险主导因子分区方面,适应能力主导区分布在汕头、揭阳、邵阳、娄底、玉林、汕尾、达州、巴中、天水、昭通、潮州和贵港等12个城市;雾霾胁迫主导区分布在郑州、上海、成都、泰州、济南、西安、武汉、鄂州、南京、扬州、天津、无锡、嘉兴、南昌、常州、芜湖、淄博、合肥、镇江、黄石、马鞍山、南通和日照等23个城市,其余61个城市则属于雾霾胁迫-适应能力综合主导区.     

广州地区灰霾过程和清洁过程的边界层特征对比分析

利用2014~2016年广州国家基本气象站的微波辐射计、风廓线雷达和地面观测数据,研究广州地区灰霾过程和清洁过程的边界层结构特征.结果表明：（1）灰霾过程中,270m高度以下风速随高度递减,270m高度以上的风速随高度递增,2000m以下的风速增率小于2000m以上的风速增率,盛行风向随高度的增加呈顺时针旋转,510m高度以下风速基本小于3.0m/s,其中08：00至20：00,390m高度以下风速小于2.0m/s;清洁过程中510~1590m和2790~3000m存在风速大于5.0m/s的高值中心,1830m高度以下,清洁过程各层的平均风速明显高于灰霾过程;（2）贴地逆温与能见度总体上呈负相关,与PM_2.5浓度呈正相关,相关系数分别为-0.367和0.455,而当贴地逆温和低空逆温同时存在时,其相关性更高,其相关系数分别为-0.5和0.601,说明多层逆温的存在更容易出现灰霾天气.灰霾过程中,低空逆温与能见度和PM_2.5的相关不明显,而清洁过程中,低空逆温的出现主要与冷空气南下有关,其与能见度呈正相关（0.217）,和PM_2.5浓度呈负相关（-0.64）,低空逆温不利于灰霾天气形成;（3）灰霾过程中,贴地逆温出现频率为60.68%,平均逆温强度为1.38℃/100m,平均逆温厚度为153.20m,明显高于清洁过程;清洁过程中,低空逆温的逆温强度、厚度和出现频率分别为0.27℃/100m、691.07m和64.61%,明显高于灰霾过程.（4）清洁过程的混合层高度明显高于灰霾过程,清洁过程的日均混合层高度（958.92m）是灰霾过程（398.03m）的2.4倍.     

灰霾天气成因危害及控制治理

随着经济社会发展、城市迅速扩大和城市化进程加快,大气气溶胶污染日趋严重,由气溶胶颗粒物造成能见度恶化事件越来越多,灰霾天气已成为一种常见环境灾害污染事件。简要概述了灰霾天气定义分级、分布特征与雾霾比较,深入研究了灰霾天气形成原因、影响因素与存在危害,系统探讨了灰霾天气控制措施、监测方法与治理对策。指出在现有灰霾天气成因危害及控制治理状况下,加强理念宣贯,建立预报预警,开展PM2.5防治,推进城区绿化,科学布设规划,可有效解决中国资源节约型、环境友好型、生态文明型可持续发展过程中所面临灰霾天气防控治理问题。     

自适应人工鱼群-BP神经网络算法在径流预测中的应用

为了提高水库和河流中长期径流预测精度,提出了弹性自适应人工鱼群算法(RAAFSA)。应用RAAFSA算法训练BP神经网络,实现BP神经网络参数优化,形成弹性自适应人工鱼群-BP神经网络混合算法(RAAFSA-BP),对石泉水库进行中长期径流预测。仿真计算表明,弹性自适应人工鱼群优化的BP神经网络算法收敛速度快于BP神经网络算法、人工鱼群-BP神经网络算法和RBF神经网络算法。该混合算法克服了BP神经网络和人工鱼群算法易陷于局部极值、搜索质量差和精度不高的缺点,改善了BP神经网络的泛化能力,输出稳定性好,预报精度显著提高,每次预测相对误差绝对值都小于6%,合格率达到100%。该算法成功地解决了石泉水库中长期径流预测精度不高的难题,可有效用于水库和河川中长期径流预测。     

雾霾天气的成因分析与防治对策研究

近年来,雾霾天气成了中国经济发达地区冬季常见的天气现象,给人们的生活带来诸多不便,严重影响着人们的身体健康.通过对雾霾天气时空气成分的研究以及雾霾天气形成原因的分析,可知雾霾的主要成分有硫氧化物、氮氧化物和悬浮在空气中的颗粒物.雾霾的成因不仅仅是人为的因素,它还与自然因素有关.另外针对雾霾的特点列出了一些雾霾天人体的防护措施和治理雾霾的一些方法.希望可以给现已生活在雾霾天气下,且深受雾霾迫害的人们带来一点儿帮助.同时能够起到警醒环保意识差的人来共同治理和防治雾霾.     

山西省2015年细颗粒物的污染状况和空间分布

大气污染因其对人体健康、生态环境和气候变化的影响而成为全球关注的环境问题,细颗粒物（PM_2.5）是雾霾产生的主要原因之一。为全面掌握山西省细颗粒物的污染状况与空间分布格局,本文运用统计学方法和Arc GIS技术,根据环境空气质量评价技术规范,对2015年山西省57个空气质量指数监测站提供的PM_2.5实时数据进行处理分析。结果表明：山西省PM_2.5的浓度有明显的季节性变化特征,由高到低依次为冬、春、秋、夏;PM_2.5月平均浓度最高值分别出现在1月和12月,且高值中心都位于运城;在空间分布上则表现为南部高于北部。全省11个地市级城市有9个超过国家二级标准,超标指数达到72%。聚类分析结果表明：山西省城市可以分为两大类,一类为产业结构转型良好的城市,如阳泉、朔州、吕梁、大同;另一类为第二产业发展粗放,工业污染严重的区域。     

湖南罕见的一次低温雨雪冰冻灾害天气分析及预警预报

2008年1月中旬至2月初,湖南出现历史上罕见的低温、雨雪、冰冻灾害天气。对此次冰冻灾害进行了分析并与历史同期进行了比较,结果表明：此次冰冻灾害天气的主要特征是影响范围广、持续时间长、灾害强度大。＂拉尼娜＂事件和大气环流异常为此次持续的灾害性天气提供了重要的气候背景,在此背景下欧亚大气环流的持续稳定则是此次湖南持续低温雨雪灾害的直接原因。通过对这次冰冻灾害的成因分析,得出了冰冻预报的着眼点,提出了各级气象台站如何做好预报预警服务的基本思路,为冰冻灾害天气的准确预报、预警服务提供参考,对各级台站重大灾害性天气的预报服务和应急响应,具有重要的指导意义。     

新乡市夏冬季节PM2.5稳定碳同位素特征分析

为了探究新乡市PM_(2.5)中δ~(13)C比值的季节性变化特征及其对污染来源的指示作用,于2017年夏冬季节采集PM_(2.5)有效样品91个,并测定了样品中的总碳、水溶性离子和稳定碳同位素比值(δ~(13)C).夏季和冬季的TC浓度平均值分别为11.78μg·m~(-3)和26.6μg·m~(-3).夏季δ~(13)C比值为-27.70‰～-25.22‰其中前14 d的δ~(13)C比值波动较大平均值为-26.96‰,而后16d的δ~(13)C比值相对稳定,平均值为-25.69‰,而且前半月和后半月火点数具有较大差异同时K_(nss)~+浓度与TC质量浓度显著相关(R~2=0.62,P0.01)这说明夏收季节生物质燃烧可能对δ~(13)C比值有显著影响.新乡地区冬季RH与TC/PM_(25)质量比值的显著负相关(R~2=0.68,P0.01),揭示了在霾增长初期以SOA增长为主,而污染期以SIA贡献为主.冬季采样期δ~(13)C比值为-26.72‰～-23.49‰,对霾发展过程中稳定同位素组成的研究发现在霾增长过程中δ~(13)C比值以富集为主,而在霾清除阶段δ~(13)C比值以贫化为主.     

基于ELCOM-CAEDYM模型的太湖蓝藻水华早期预测探讨

结合太湖蓝藻水华形成的"四阶段理论", 基于澳大利亚西澳大学水研究中心开发的ELCOM-CAEDYM耦合模型框架构建了太湖水华蓝藻生态动力学模型,对蓝藻水华的形成进行模拟,分析了太湖蓝藻水华早期预测的可行性.结果表明:该模型在较长时间尺度上对春季复苏阶段及生长上浮阶段蓝藻水华的形成模拟效果较好,蓝藻生物量模拟值与站点调查值的误差变化范围在1.0%~70.4%,平均误差为28.0%,与MODIS卫星反演值的误差变化范围在3.8%~83.9%,平均误差40.5%;但越冬阶段蓝藻生物量模拟输出值与站点调查值的误差变化范围在3.0%~143.6%,平均误差为40.1%,与MODIS卫星反演值的误差变化范围在9.7%~118.4%,平均误差为48.8%,表明模型对蓝藻越冬过程模拟能力还不强,应在蓝藻越冬机制模拟计算方面进一步改进,以满足蓝藻水华早期预测的需要.     

利用SPAMS研究石家庄市冬季连续灰霾天气的污染特征及成因

2014年11月18~26日石家庄市发生了连续的灰霾天气.利用位于石家庄市大气自动监测站(20 m)的单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS)分析了细颗粒物的化学组成,根据石家庄市大气污染物排放源谱库对主要成分进行了来源解析,并结合颗粒物质量浓度和气象条件研究了该地区冬季灰霾天气成因.结果表明,石家庄市大气细颗粒物来源分为7类,各源示踪离子:燃煤源为Al,工业源为OC、Fe、Pb,机动车尾气源为EC,扬尘源为Al、Ca、Si,生物质燃烧源为K和左旋葡聚糖,纯二次无机源为SO-4、NO-2和NO-3,餐饮源为HOC.灰霾期间大气中主要含有OC、HOC、EC、HEC、ECOC、富钾颗粒、矿物质和重金属等8类颗粒,其中OC和ECOC颗粒最多,分别占到总数的50%和20%以上,OC颗粒主要来自燃煤和工业工艺,ECOC颗粒主要来自燃煤和机动车尾气排放.灰霾发生时含有NH+4、SO-4、NO-2和NO-3等二次离子的颗粒物占比升高,其中含NH+4颗粒增幅最大;EC、OC与NO-3、SO-4、NH+4在灰霾天气下的混合程度均比干净天气高,其中与NH+4的混合程度加剧最为明显.冬季采暖期煤炭的大量燃烧、医化行业工艺过程及机动车尾气等污染源排放的一次气态污染物(SO2、NOx、NH3、VOCs)和一次颗粒物在静稳天气中难以扩散而迅速累积,气态污染物发生二次转化形成硝酸铵、硫酸铵,而颗粒物之间通过碰撞形成二次颗粒物并发生不同程度的混合,从而导致大气能见度下降,以上是石家庄市冬季灰霾形成的主要原因.