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.     

山东省O3时空分布及影响因素分析

为认识山东省环境空气中O3的污染现状,基于2015～2019年国省控环境空气自动监测站的O3监测数据、2019～2020年4～9月气象代表站的气象数据及邻近环境空气站的O3监测数据,探究了山东省O3时空分布特征及与气象因素的关系.结果表明,山东省O3污染日益突出,年均ρ(O3-8h)(90百分位)和ρ(Ox)(O3 与NO2之和)升高速率分别为7.6μg·(m3·a)-1和7.0μg·(m3·a)-1,年均ρ(PM2.5)、ρ(CO)(95百分位数)和ρ(NO2)均逐步下降,下降速率均小于ρ(O3)上升速率.03污染呈现夏季高冬季低的"M型"或"倒V型"月变化特征,在6月或9月达到峰值,且污染月呈提前出现趋势.山东省年均ρ(O3-8h)(90百分位)呈现"内陆高,沿海低"的特点,并有区域均匀性发展趋势.相关性分析表明,山东省ρ(O3-8h)总体与日最高温度呈正相关,与相对湿度、气压和风速呈负相关,其中日 最高温度和相对湿度是O3-8h主控气象因子,气象因素对不同城市O3-8h超标率的影响具有显著差异.     

秦山三期核电工程气象相关实验研究及其在选址评价中的应用

１９９５年９、１０月间在秦山三期核电厂址进行了气象相关实验，即在秦山一、二、三期进行低空风、温与地面风的同步观测，在三期厂址进行平衡球测扩散参数，风洞模拟实验测量建筑群对流场与扩散参数的影响．并探讨如何应用气象相关实验结果由已建厂址的气象数据来估算新建厂址年均扩散因子的方法与公式．     

蓄水、调水、发电，扼制生态环境恶化

蓄水是根本，调水是手段，发电是关键。植树造林和拦河筑坝建设水库电站以及沟渠塘蓄水，可以防止水土流失和水能浪费；调水可以解决横向和纵向水资源分布不平衡带来的问题；发电可以解决调水所需动力和全国缺电的问题。其经济效益约合２０００亿元，而且还能扼制生态环境的恶化，减少每年４６．６×１０４ｈｍ２土地的损失，缓解荆江大堤和黄河下游大堤越筑越高之危。     

哈尔滨市增设空气质量监测点位研究

分析哈尔滨市空气污染的现状、特征和变化趋势,对现有监测点位监测数据的代表性进行回顾性评估,确定增设点位的必要性.进行拟增设点位周围大气污染源调查,收集相关气象资料,进行城市建设规划及土地利用规划调查,划分一定的网格开展空气质量监测,采用数学统计方法对监测数据进行处理,初步确定测点位置.进行指标检查及技术论证,最终确定增设监测点位.     

城市小区气象条件与污染扩散精细预报研究

从城市小区气象条件与污染扩散精细预报的科研需求和城市大气环境应急响应的应用需求出发,利用新一代全球/区域同化预报系统、城市小区尺度气象和污染扩散模式以及城市尺度污染扩散模式,对城市小区气象条件与污染扩散进行了精细预报试验,并进一步研究了城市小区尺度气象和污染扩散的精细模拟对城市尺度污染扩散模拟的影响.初步建立了城市小区气象条件与污染扩散精细预报方法,即:气象部分由全球到小区逐级单向嵌套、污染部分由小区到城市逐级单向嵌套的方法.预报试验结果表明,这种方法是合理可行的.小区尺度精细模拟对城市尺度污染扩散模拟的影响较大,但其模拟效果还有待利用观测资料进一步验证.     

太湖藻型湖区CH4冒泡通量

冒泡是甲烷排放的主要途径之一,为量化太湖藻型湖区CH₄冒泡通量及其占总通量的比例,本研究采用静态箱-便携式温室气体自动分析仪方法对春、夏季太湖梅梁湾进行了多日连续观测.结果表明,太湖藻型湖区春、夏季CH₄冒泡通量均存在白天高于夜间的日变化特征.春、夏季CH₄冒泡通量分别为1.843、104.497nmol/（m²·s）,占总通量的比例分别为31.2%和68.6%,即冒泡是夏季CH₄排放的主要方式,而春季CH₄排放则以扩散为主.在小时及日尺度上,CH₄冒泡通量与温度（气温、表面水温和底泥温度）和气压显著相关,且随着温度升高、气压降低,CH₄冒泡排放分别呈指数增加和线性增加趋势.本研究可为准确估算太湖流域CH₄总排放量及明确我国湖泊对全球碳循环的贡献提供重要的基础数据.     

环境条件对遵义市呼吸系统疾病的影响及预测研究

为探究气象和空气污染等环境条件对呼吸系统疾病发病的影响,为遵义地区相关疾病预防提供科学依据,采用分布滞后非线性模型和广义线性、相加模型,利用当地气象和污染资料,分析了2012~2016年遵义市气象环境要素对呼吸系统疾病发病的影响.结果显示,遵义市呼吸系统疾病发病状况与当地长期气候状态基本保持一致,气候效应对其的影响占主导作用,其中,冬季为呼吸系统疾病高发期,立秋至处暑前后其发病人数最少,表明此时间段内当地气候条件对呼吸系统疾病患者有气候疗养效应.气温对呼吸系统疾病发病的影响以低温滞后效应为主,在其敏感阈值附近气温每变化1℃,发病人数将累积增加31.6%（95% CI：4.4%~65.8%）;气压以高压滞后效应为主,相对湿度则在低湿部分同时有即时和滞后效应.舒适度对呼吸系统疾病的影响,在冷、热斜胁迫下其发病人数明显多于舒适状况时.PM_2.5、SO₂和NO₂三种污染物的影响都以即时效应为主,而CO则在累积滞后lag04时相对危险度最高,PM_2.5与呼吸系统疾病发病人数的暴露-反应曲线呈单调线性分布,SO₂、NO₂和CO均为“J”型分布.低温与高浓度NO₂或者低湿与高浓度SO₂的协同作用对呼吸系统疾病的影响较大.建立的全年和季节多元逐步回归方程的试预报准确率在75%以上（夏季除外）,其中分季节建模预测效果显著优于全年预测效果.     

渭南市区冬春季PM2.5和PM10时间分布特征及与气象因素的关系

为研究渭南市区2014?—?2016年的冬春季雾霾天气的特点,选取覆盖渭南市区的4个监测站点,分析渭南市区PM_(10)和PM_(2.5)污染时间分布特征;同时选取日平均气温、相对湿度、风等气象因素,用线性回归分析法分析各个气象因素同大气中PM_(10)和PM_(2.5)的相互关系。研究发现:三年来冬季PM_(10)和PM_(2.5)的日变化的峰值主要出现在12月—?次年1月;春季PM_(10)和PM_(2.5)的逐日变化的峰值主要出现在3月;日内的周期变化趋势呈多次波动。渭南市区冬春PM_(10)和PM_(2.5)的质量浓度与风速、气温呈负相关,与相对湿度呈正相关,为雾霾的形成创造了条件,在冬季温度较高的情况下以及相对湿度较大的情况下应加强防范。在冬季12月—?次年1月和春季3月应注意雾霾的防范和治理,燃煤企业要安装脱硫脱硝装置,居民日常生活中尽量减少生物燃料的燃烧,同时政府应根据污染物排放量征税,用制度保护环境。     

成都西南城郊黑碳和PM2.5 浓度变化特征及其影响因子

四川盆地是我国灰霾和大气污染易发和频发区之一,目前关于本地区黑碳气溶胶（black carbon,BC）的相关研究较少。利用2017年11月—2018年12月成都西南城郊地区黑碳气溶胶以及PM_2.5观测资料,结合气象资料和其他污染物浓度资料,分析BC和PM_2.5浓度,BC浓度在PM_2.5浓度中所占比例（黑碳占比）的季节、月、日变化特征及其影响因子。结果表明：（1）BC逐小时浓度范围为0.18—40.51 μg?m^?3,平均值为(5.26±4.68) μg?m^?3,本底浓度为3.34 μg?m^?3。PM_2.5逐小时浓度范围为1.00—344.50 μg?m^?3,平均值为(60.02±46.91) μg?m^?3,本底浓度为33.38 μg?m^?3。日变化均呈“白天低,早晨、夜间高”的变化特征,其中冬季浓度最高,春、秋季次之,夏季浓度最低。（2）黑碳占比均值为9.16%±5.13%,白天黑碳占比低,夜间黑碳占比高,且夏季最高,冬季最低。随着空气污染加重,冬季占比缓慢增加,其他三季占比减小。（3）BC与NO₂和CO相关性较好,表明西南城郊BC排放主要受机动车尾气、生物质燃烧影响。BC和SO₂相关系数偏小,燃煤等工业源排放对西南城郊BC的贡献较小。（4）风速、温度和湿度与BC浓度均有很好的相关性,其中风速对BC浓度的影响最大,当风速小于2.0 m?s^?1时,BC浓度值明显偏高;BC浓度大于20.00 μg?m^?3的高值区主要集中在西北、西南以及东北风向上,即：偏东北方向市中心大气中的污染物,以及西南方向远郊地区的污染物可能对西南城郊高浓度黑碳的贡献更大。