京津冀地区高分辨率PM2.5浓度时空变化模拟与分析

为了全覆盖、高分辨率和高精度识别京津冀地区大气PM_2.5质量浓度时空变化,选取多角度大气校正算法遥感反演的1km AOD为主要预测因子,多种气象要素和土地利用要素为辅助预测因子,构建了混合效应模型+地理加权回归模型的两阶段统计模型,并针对京津冀地区PM_2.5污染较严重的特点,模型中引入了AOD²等独特预测因子.通过上述两阶段模型定量预测了研究区2017年1 km²空间分辨率的每日PM_2.5质量浓度.结果表明,模型交叉验证的决定系数R²为0.94,斜率为0.95,均方根预测误差为13.14 μg·m^-3,在前人基础上预测精度进一步提升,可用于PM_2.5浓度时空变化预测与分析.2017年,京津冀地区PM_2.5浓度年均值为44.96 μg·m^-3,年均值范围在0~89.89 μg·m^-3之间.PM_2.5浓度时空变化差异性明显,整体上呈现"平原西南部浓度高、平原东北部浓度中等和山区高原浓度低"的空间分布格局以及"冬季浓度高、夏季浓度低和春秋过渡"的季节变化特点.模型预测结果的高时空分辨率可以支持流行病学研究在较小区域的暴露评估和识别小尺度污染源的时空变化,分析发现在大气污染防治行动计划实施以来,污染较严重的冀中南山麓平原区可能出现了重要污染源的空间变化.模型预测与分析结果可以为京津冀大气污染防治提供科学支撑.     

中国暖季近地面臭氧浓度空间格局演变及主要气象驱动因素

中国的近地面臭氧（O₃）浓度在2015~2018年间持续升高,已成为仅次于颗粒物的重要大气污染物.基于中国337个城市2015~2018年暖季（4~9月）的实时O₃浓度数据和气象数据,利用趋势分析、空间自相关、热点分析和多尺度地理加权回归（MGWR）,研究了2015~2018年中国暖季地表O₃浓度的空间演变格局,探讨了气象因素对其驱动的空间差异性.结果表明：①中国暖季O₃浓度整体呈显著升高趋势（P<0.05）,平均升高速率为0.28 μg·（m³·a）^-1,其中超过55%的城市O₃浓度每年升高0.50 μg·m^-3;②O₃浓度存在明显的区域差异,高值区（平均浓度>60 μg·m^-3）分布在华东、华北、华中和西北部分地区;低值区（平均浓度<20 μg·m^-3）分布在华南和西南地区;③O₃浓度变化趋势在空间上存在位于华东、华北、西北以及华中地区的热点区域和位于西南、华南（广西）以及东北地区的冷点区域;④气温是中国暖季O₃变化的主要气象驱动因素,其对华北、西北和东北地区O₃浓度的影响显著高于其他地区;除广西、云南和江西部分地区外,O₃浓度与气温呈显著正相关;O₃浓度在华南、华东和华中大部分地区与风速呈显著负相关,O₃浓度在华北和东北部分地区与风速呈显著正相关;除辽宁、山东、河北、甘肃、广东及西南部分地区外,O₃浓度与云层覆盖度呈显著负相关;除西北和西南部分地区外,O₃浓度与降水呈显著负相关.     

在用轻型汽油车排放水平及趋势变化拟合研究

基于佛山市2.7万条稳态加载模拟工况法(ASM)的尾气排放检测数据,在分析了总体排放劣化特征随行驶里程呈规律性变化的基础上,通过分类统计和回归分析方法研究了在用轻型汽油车的排放劣化增长模型及不同排放标准机动车的排放特征.分析结果表明,线性增长模型能很好地表现CO,HC,NO三种污染物随行驶里程的劣化规律;不同排放标准的轻型汽油车排放特征差异很大,国零、Ⅰ、Ⅱ排放水平很高,对总体排放影响较大.研究结论对于预测机动车污染变化趋势,完善在用车检查/维护制度等方面可以提供理论支持.     

多模式集成方法在安徽地区PM2.5预报中的应用研究

分别采用算术平均、权重平均、多元线性回归和神经网络的集成方法,对3种空气质量模式在安徽地区2017年2月-2018年2月PM_2.5预报结果进行集成释用.结果表明：各模式和订正产品的预报值与实况值之间均能达到显著相关,相较于WRF-Chem,多元线性回归的均方根误差（RMSE）下降了21.7%,归一化平均偏差（NMB）下降了6%,且在16个地市中NMB均下降至-25%~25%之间;从不同时次的预报效果来看,在3个代表性城市（淮北、合肥和芜湖）,多元线性回归均能大幅度降低RMSE和NMB,但从时间和空间效果来看,其对于提升预报值与实况值之间的相关性方面,略差于权重平均的集成方法;多元线性回归方法对于重污染天气PM_2.5预报评分（TS）最高,为0.46.该方法能较为有效地提升不同模式的预报效果,可为重污染天气预报预警提供参考.     

石羊河流域1959年至2008年风速变化特征分析

利用线性拟合、Mann—Kendall方法、小波分析对石羊河流域五个测站空间平均的近50年来的逐日风速资料进行了倾向、周期、突变等特性分析。研究结果表明：1959年至2008年间,整个石羊河流域风速呈减小趋势,变化率约为-0．004m／（s．a）．而上游风速呈现明显的上升趋势。四个季节中冬季风速降低速度最大,而夏季风速呈现上升趋势。风速的长期变化还具有一定的突变性,年平均风速在1988年出现了由高到低的突变,表明风速开始下降。复值Morlet小波分析的结果显示,风速变化存在6a、13a、19a、25a四个峰值。其中19a的时间尺度为第一主周期。     

太子河流域硅藻群落与驱动因子的定量关系

定量研究水生生物对水环境参数的适宜值是评估栖息地质量和维持生物完整性的主要途径. 以辽宁省太子河流域为研究范例,选择Y(优势度指数)大于0.000 1的硅藻为研究对象,结合水环境参数,采用CCA(典范对应分析)、CART(分类回归树)和WA(加权平均回归分析)等方法,分析硅藻与水环境因子的关系,并计算硅藻对驱动因子的最适值. CCA结果表明,IOS(底质指数)、ρ(TDS)(TDS为总溶解固体)和ρ(COD_Mn)是硅藻群落的驱动因子;CART预测结果表明,IOS高的水环境硅藻密度高于IOS低的水环境,ρ(TDS)和ρ(COD_Mn)低的水环境硅藻密度高于ρ(TDS)和ρ(COD_Mn)高的水环境;WA结果显示,96种硅藻对IOS、ρ(TDS)和ρ(COD_Mn)的最适值范围分别为1.00~6.44、60.29~820.30 mg/L和0.46~2.89 mg/L. 钝端菱形藻解剖刀变种和尖端菱形藻适宜栖息于IOS较低而ρ(COD_Mn)较高的水环境, Gomphonema trancatum和肿大桥弯藻则适宜栖息于IOS较高的水环境;缠结异极藻二叉变种和尖细异极藻适宜栖息于ρ(TDS)较高的水环境,弧形峨眉藻和克洛钝脆杆藻则适宜栖息于ρ(TDS)较低的水环境;弧形峨眉藻和隐头舟形藻威蓝变种适宜栖息于ρ(COD_Mn)较低的水环境. 针杆藻和桥弯藻对IOS的最适值高于舟形藻和菱形藻以及其他藻种,96种硅藻对ρ(TDS)和ρ(COD_Mn)的最适值均表现为菱形藻和异极藻较高、针杆藻和桥弯藻较低.      

沈阳市生活垃圾排放现状及产生量预测

随着城市化进程加快、人口数量快速增加及人民生活水平普遍提高,城市生活垃圾管理已成为世界各国,特别是发展中国家城市面临的主要挑战.作为中国东北最大的中心城市,沈阳正面临城市生活垃圾产生量急剧增加的现状.文章通过对沈阳市城市生活垃圾排放现状的分析,发现2002年后沈阳市生活垃圾产生量和清运量逐年增加,生活垃圾成分变化显著....     

基于MGWR模型的中国城市PM2.5影响因素空间异质性

基于全国297个地级市2018年PM_2.5浓度数据、自然与社会经济数据,采用多尺度地理加权回归（MGWR）模型分析了各影响因素对PM_2.5浓度的作用尺度与影响效果的空间异质性.结果表明,MGWR模型适用于中国地级市PM_2.5浓度影响因素研究.在作用尺度上,人均GDP、技术支持水平作用尺度最大,其次是相对湿度、居民地比重、人口密度与风速,降水量、第二产业比重、植被覆盖状况、温度与能源消费强度作用尺度最为局限.在影响效果上,相对湿度、人口密度与居民地比重全部为正向作用;第二产业比重和能源消费强度主要为正向作用,分别占总样本的70.71%与64.98%;风速、温度既存在正向作用也存在负向作用,空间上呈两极分化,其中正向作用分别占总样本的49.83%与57.91%;降水量、植被覆盖状况主要为负向作用,分别占总样本的91.58%与69.70%;人均GDP、技术支持水平全部为负向作用.研究结果表明各因素对于中国城市PM_2.5浓度的影响均存在着不同程度的空间异质性.     

基于MGWR的黄河流域土壤有机碳密度和影响因素分析

土壤有机碳作为最大陆地碳库,其空间分布特征和影响因素对于全球碳循环过程具有重要影响.基于土壤有机碳密度数据,结合环境因子,使用多尺度地理加权回归（MGWR）模型预测了黄河流域土壤有机碳密度（SOCD）和影响因素.结果表明：①黄河流域0~20 cm和0~100 cm的SOCD范围分别为0~14.82 kg ·m^-2和0~32.39kg ·m^-2,均值分别为3.48 kg ·m^-2和8.07kg ·m^-2,储量则分别为2.76 Pg和6.48 Pg;②各生态系统类型中,0~20 cm的SOCD从大到小依次为：森林>水体与湿地>其他>草地>农田>聚落>荒漠,0~100 cm的SOCD从大到小依次为：水体与湿地>森林>其他>草地>农田>聚落>荒漠,SOCR从大到小皆为：草地>农田>森林>荒漠>水体与湿地>聚落>其他;③黄河流域SOCD的分布主要受常数项、剖面曲率、NDVI和降水的影响,曲率和粉砂对深层的SOCD的分布也具有重要影响;此外,降水、NDVI和常数项（除森林外）是影响各生态系统的主要因素,曲率和粉砂则仅对荒漠和其他生态系统具有重要影响.研究结果得出了黄河流域SOCD的空间分布和影响因素,可为黄河流域碳平衡、土壤质量评价和生态治理恢复与巩固提升提供科学依据.     

基于地统计模型的上海大气污染物多建模方法的比较

地统计模型被广泛应用于环境空气污染物暴露模拟,但不同建模方法及其模拟结果之间的对比研究较少.基于上海2016~2019年55个环境空气监测点位的NO₂和PM_2.5观测数据,以及交通路网、排放源兴趣点和卫星数据等地统计变量,应用偏最小二乘回归（PLS）、监督学习线性回归（SLR）和机器学习随机森林（RF）这3种建模方法创建年暴露模型,并进一步应用普通克里金插值（OK）法分析模型残差,构建复合模型.应用交叉验证对模型的模拟效果进行检验,选取每一种建模方法的最优模型结构（是否应用OK）作为最终模型.结果表明,NO₂模型中表现最好的是RF-OK （R_mse²为0.70~0.82）和PLS-OK模型（R_mse²为0.78~0.84）;PM_2.5模型中PLS模型（R_mse²为0.62~0.71）优于SLR-OK （R_mse²为0.40~0.79）和RF-OK （R_mse²：0.31~0.56）模型.应用3种建模方法对上海1 km网格开展年暴露模拟和对比,NO₂模型间模拟结果的相关性（r为0.82~0.91）高于PM_2.5模拟结果的相关性（r为0.66~0.96）.基于3种模型2019年的模拟结果,评估了上海NO₂和PM_2.5的人群暴露水平.