浙江省大气PM2.5时空分布及相关因子分析

该研究以浙江省2014-2019年PM_2.5浓度数据为研究对象,应用多元线性回归和随机森林方法结合气象、植被、地形、经济、人口和基础设施等因子进行分析.研究结果表明PM_2.5浓度时空分布不均匀,时间上季节变化差异显著,总体呈冬季>春季>秋季>夏季分布规律,每年呈下降趋势;空间上呈西北多东南少的分布特征.多元线性回归和随机森林模型显示日最低地表气温（MI-GST）、日最低气压（MI-PRS）、日蒸发量（EVP）、日最小相对湿度（MI-RHU）、月植被覆盖度（FVC）、日降水量（PRE）、日极大风速（MM-WIN）、日平均相对湿度（AV-RHU）、铁路密度（Railway）、日最大风速（MA-WIN）、日照时长（SSD）、海拔（DEM）、日平均风速（AV-WIN）和河流密度（River）等15个因子对PM_2.5浓度影响显著;随机森林模型均方根误差（RMSE）、均方绝对百分比误差（MAPE）和变异解释量（R²）分别为0.133、17.83%和0.834,明显优于多元线性回归（0.278、40.48%和0.575）,表明随机森林更适合浙江省PM_2.5浓度估测,该研究揭示PM_2.5时空分布及相关因子分析,为限制空气污染提供有效策略.     

深圳市大气能见度特征分析及其与主要污染物因子相关性分析

近些年,随着深圳市大气污染防治举措的加强,空气质量不断趋好。文章汇总了深圳市2006～2009年大气能见度特征数据,分析了深圳市能见度的年度、季度和月度变化,发现近些年深圳市大气能见度具有向好的发展趋势。探讨了大气能见度与空气主要污染物PM10、NO2、SO2的相关关系,计算了PEARSON相关系数和偏相关系数,发现PM10浓度与能见度具有显著相关性。在此基础上总结了各个主要污染物与能见度的回归曲线。利用多元线性回归法建立了大气能见度与空气主要污染物PM10、NO2、SO2之间的回归方程。     

城市复杂下垫面供暖前后CO_2通量特征分析

城市二氧化碳排放是全球大气二氧化碳的重要来源.利用涡度相关法测量的沈阳城市中心CO2浓度和通量资料,分析了2008年10～11月供暖期前后CO2浓度和通量的变化特征.研究表明,供暖期前后CO2浓度日变化呈双峰型曲线,第1个峰值出现在04:45,与日出时间一致,第2个次峰出现受机动车高峰和供暖影响;CO2通量研究表明,城市二氧化碳为净排放,供暖期前二氧化碳排放为52.69g.(m2.d)-1,供暖期后为82.50g.(m2.d)-1,植被光合作用起到了消减交通高峰时释放的CO2的作用,供暖期由于燃料燃烧在17:15～18:15出现明显CO2通量峰值,CO2排放比供暖期前增加29.37g.(m2.d)-1;CO2通量与温度的峰值和感热通量转为正值的时间有一定的对应关系.研究也指出,CO2浓度与通量的变化受风向与源区的协同影响.     

广州城区黑碳气溶胶吸光增强特性研究

本研究运用最小相关系数法（MRS）,使用元素碳（EC）作为示踪物,得到一次排放的质量吸光效率（MAE_p）,结合黑碳仪（AE33）和有机碳/元素碳分析仪获得实测的质量吸光效率MAE_t,进而通过MAE_t/MAE_p的比值得出吸光增强系数（E_abs）.采样站点位于广州市城区暨南大学大气超级监测站,采样时间涵盖了干季（2019年1月26日~3月31日）和湿季（2018年5月1日~7月31日）.对广州市城区的黑碳气溶胶及其光学特征进行分析,EC在干季的平均浓度（1.93±1.38）μgC/m³高于湿季（1.46±0.75）μgC/m³,而E_abs520在干季的均值（1.26±0.34）低于湿季（1.63±0.55）.E_abs520在干湿季的日变化差异明显,但有机碳（OC）、EC、OC/EC、波长指数（AAE_470-660）均为干季高于湿季.分析发现气溶胶负载补偿参数k值与E_abs520在湿季呈现出较好的相关性,而在干季相关性较差,可能与生物质燃烧的影响有关;探讨了O₃、NO₂和SOC/OC对E_abs520的影响,在干季O₃与E_abs520的相关性较差（R²=0.21）,在湿季较好（R²=0.46）,SOC/OC却展现出了相反的关系,而NO₂在干季和湿季与E_abs520的相关性都较差（R²=0.01）,并发现温度对E_abs520存在一定的影响.通过后向轨迹聚类分析发现,长距离传输气团的的黑碳E_abs520值较高.     

气象因素与早稻产量因子的相关性分析

为了探明气象因素对南方稻区早稻产量因子及产量的影响,应用杂交早稻组合金优402于2003—2009年种植在湖南省内7个生态点的产量因子和相应的气象数据,建立早稻不同生育时期的日平均气温、日最高气温、日最低气温、相对湿度和日照时数等气象因素与总苗数、成穗率、每穗总粒数、结实率、千粒重等产量因子的回归方程,研究影响湖南早稻产量因子的主要气象因素及其敏感时期。结果表明:移栽后24～27 d的低温阴雨导致早稻分蘖数不足;分蘖成穗率主要受移栽后33～41 d的气温和日照时数影响,随温度升高和日照时数延长而升高;每穗总粒数与始穗前9～1 d的日均温、始穗前9～4 d的日最高气温及始穗前10～5 d的日照时数呈正相关,而与此期的相对湿度呈负相关;结实率与始穗前14～9 d的日均温、日最低气温呈正相关,而与始穗前9～5 d的日最高气温和日照时数表现为负相关;千粒重与始穗前25～20 d的相对湿度、始穗后14～20 d的日照时数呈正相关,而与始穗前25～20 d的日均温、始穗后17～22d的日最低气温表现出负相关。     

欧盟空气质量综合模型体系及相关研究

1　前言空气污染对欧洲所造成的损害是严重的 ,这些损害是由于许多化学物质浓度太高 ,并沉降到地面引起的。其中最主要的是酸性物质 (如含硫和含氮化合物 )、光化学产物 (包括臭氧 )、颗粒物和有毒物质 (如重金属、有机物 )。这些污染物的大气浓度和沉降量依赖于以下几个因素 :( 1 )污染物排放进入大气的总量和时空分布 ;( 2 )污染物在大气中的输送及化学变化过程 ;( 3)干湿沉降过程。排放消减策略的评价必须考虑以上 3个因素。由于这些问题比较复杂 ,因此要求使用大气模式。此外 ,生态系统对于污染和沉降的平均暴露量的计算、排放消减方案…     

新疆自然植被对非对称性昼夜增温的时滞响应

为探究新疆地区植被活动与昼夜增温之间的复杂关系,本文利用2000~2015年归一化植被指数（NDVI）及气象数据,定量研究了新疆北疆、南疆及伊犁地区生长季日间最高气温（T_max）、夜间最低气温（T_min）变化趋势及植被对非对称性累积昼夜增温的时滞响应,通过二阶偏相关分析了T_max、T_min对新疆地区植被的影响.结果表明：北疆、南疆及伊犁地区昼夜增温均呈非对称性,昼夜增温空间异质性显著,北疆地区T_min增温速率为T_max增温速率的1.67倍,南疆地区T_min增温速率为T_max增温速率的1.59倍,伊犁地区T_min增温速率为T_max增温速率的2.67倍,伊犁地区昼夜温差缩小趋势显著.植被对非对称性昼夜累积增温时滞性呈现明显的空间差异,T_max、T_min对新疆地区植被平均滞后时间为（0.97±0.93）个月和（0.91±0.95）个月.南疆、北疆及伊犁地区针叶林、阔叶林及草甸草原植被受日间增温的影响,荒漠草原、典型草原受夜间增温影响显著,夜间增温影响范围更广.     

施工企业如何推进和实施环境管理体系

在建筑行业实施环境管理体系(EMS),也就是ISO14001,其思路与其它行业,尤其是制造业相比可谓大相径庭.在施工活动逐步展开的过程中涉及到多个相关方,有地方当局、开发商、咨询师和承包商.施工活动阶段不同,所涉及的相关方也不同.然而,总体上建立和实施的思路各阶段基本上是一样的.     

大北京人口分布格局与多中心性测度

为了弄清北京大都市区的发展格局与趋势,运用空间自相关分析、空间基尼系数、人口—空间基尼系数对大北京都市圈的人口空间格局、就业空间格局等进行分析。研究结果表明:外来人口和常住人口分布的Moran I分别为0.25和0.31,P值小于0.001,二者均呈显著的空间自相关;北京市的常住人口仍然呈显著的单中心聚集形态,外围中心并未形成强势的人口聚集热点,距离中心约40-60km处的西北、东北和西南方向上形成了三个冷点区域;外来人口热点集中在以月坛街道为中心、大约40km为半径的圆形区域,该区域基本覆盖了东城区、西城区、朝阳区的行政面积,海淀区、丰台区的东半部分,以及昌平区、顺义区、通州区、大兴区的靠近城市中心部分,冷点区域则更靠近边缘。对大北京的背景区域——京津冀都市圈的多中心性分析表明,该区域首位特征突出,多中心性不明显:该区域33.6%和35%的城镇人口与非农就业集中在北京,专业技术人员有60%聚集于北京和天津;专业技术人员中文学艺术工作人员和新闻、出版、文化艺术工作人员的空间基尼系数最大,分别有79%和73%的人员聚集在北京,空间基尼系数达到0.36和0.29;科学研究人员的聚集也比较显著,空间基尼系数达到0.18,有60%以上汇聚北京;2000年以来整个区域的人口基尼系数逐年递增。因此,京津冀区域的发展应从三个层次着手:在北京行政区内培育新城热点,促进城市的多中心化发展;在京津冀重要交通廊道上推进轴线空间建设,保持集聚经济优势;在区域空间中促进新城镇建设,协调发展区域经济网络。     

基于Hsieh和Kljun模型的城市生态系统碳通量贡献区分析与对比

利用上海市奉贤大学城内的涡动相关通量观测站点,基于Hsieh和Kljun模型对研究区内的碳通量贡献区进行了分析。结果表明:1)随着大气稳定度的增加,各风向上的碳通量贡献区范围有增加的趋势;2)当大气处于稳定条件下时,非主风向上的碳通量贡献区范围要大于主风向;3)当大气处于不稳定状态时,主风向和非主风向上的碳通量贡献区范围相差不大;4)在各风向和各大气稳定度上Hsieh和Kljun模型所输出的碳通量贡献区范围数值不同,但无显著差异,碳通量贡献区范围形态近似椭圆;5)Hsieh和Kljun模型输出的垂直于主风向和非主风向上的碳通量贡献区的长度无显著差异;6)在迎风向上Hsieh和Kljun模型的碳通量贡献峰值所处的位置有显著差异。