1961～2015年贵州高原≥10℃积温时空变化特征

为揭示贵州高原≥10℃积温精细动态变化,以81个气象站点1961～2015年气温资料及地理信息数据为数据源,采用积温倾向率、累计距平、滑动T检验、小波分析、多元回归分析等统计方法,分析≥10℃的积温整体变化及周期变化,模拟各年代积温带空间变化。结果表明:(1) 1961～2015年≥10℃积温平均值为5 147. 22℃,1997年前后发生由冷到暖的突变,积温变化主周期约为3～5年,8年;(2) 1961～2015年、1961～1996年、1997～2015年≥10℃积温倾向率均值分别为49. 5℃/10a、-28. 1℃/10a、123. 5℃/10a,1961～1996年表现为降温趋势,1997～2015年表现为升温趋势,三个时间段积温倾向率均未通过显著性检验;(3)多元回归拟合≥10℃积温年代际空间分布,复相关系数均高于0. 92,积温空间分布呈现由西向东、由北向南升高的趋势;(4)不同年代际间积温带动态变化差异较大,1980s后约有60%以上区域表现为积温带Ⅱ升为积温带Ⅲ,积温带Ⅲ升为Ⅳ,1990s后降温区域消失。积温资源的增加对受高原气候限制的贵州高原有重要影响,对调整农业气候区划,确定作物种植区域以及最优化利用热量资源更具有针对性。     

基于卫星遥感的湖南省甲醛时空分布及影响因素分析

利用OMI遥感的甲醛逐日数据、MODIS传感器监测的NDVI数据以及湖南省能源消耗和氮氧化物排放量数据,对2009～2017年湖南省对流层大气中甲醛柱浓度时空变化特征及其影响因素进行了探究。结果表明：湖南省甲醛柱浓度总体空间分布具有西部山区低、北部洞庭湖平原和南部南岭地区高的特征;近九年湖南省甲醛柱浓度时间分布呈先增加后减小的趋势,最高值出现在2012年,最低值出现在2017年;年内甲醛柱浓度值夏季最高,秋季、春季次之,冬季最低,最低值出现在12月,最高值出现于9月;影响因素中地形与风向因素对甲醛柱浓度的空间分布有一定的影响,甲醛柱浓度与温度的相关性较高,降水次之,植被对甲醛的产生有很大的贡献,能源消耗与氮氧化物排放是湖南省甲醛柱浓度变化的重要人为因素。     

基于车辆身份检测数据的单车排放轨迹研究

为实现单车层面的动态排放轨迹追踪,基于电警式卡口产生的逐秒过车记录数据建立了车辆排放轨迹计算方法,通过提取动态轨迹中的运行参数及机动车保有量数据库中的技术参数,并结合排放模型计算了2018年5月10日~6月9日安徽宣城市中心城区123条路段上共133,906辆车的44,672,343条轨迹的排放数据.研究结果显示,出租车是CO的重要排放来源且交通兴趣点附近路段排放强度较高;公交车和重型货车是NO_x的重要排放来源,公交车工作日NO_x排放总量达1.3kg,约为重型货车的7.5倍,且路线固定、排放分布随发车班次周期循环;轻型货车排放路线多围绕货运需求且多为昼间行驶,而重型货车多选择凌晨出行;通勤类私家车工作日昼出夜归,路线固定且往返过程各污染物排放量均较稳定.对于全路网,CO、VOCs的高排放强度区域多集中于中心路网,NO_x、PM则多分布于外围路网.     

2018年3月两会期间北京重污染过程边界层气象的演变分析

为研究北京冬季重污染过程的污染特征及成因,采用边界层风场、温/湿场和气溶胶垂直探测等雷达综合遥测手段,对2018年3月北京两会期间的一次典型重污染过程,从边界层气象要素演变进行综合研究.结果表明:①整个污染过程历时7 d,轻度以上污染时数达118 h（占污染过程总小时数的69.8%）,严重污染时数达16 h（占污染过程总小时数的9.5%）,ρ（PM_2.5）最高达333.5 μg/m3.②从气溶胶的垂直空间演变来看,重污染天气的形成,除受本地源排放积累的影响外,还存在北京南部和东部的外部污染传输.贴地或上部逆温的稳定温度层结基本上对应ρ（PM_2.5）的累积过程,其中,重污染时段逆温维持达68 h,逆温层厚度为500~1 100 m,最大平均逆温强度为0.6℃/（100 m）.大气边界层高度偏低（积累过程白天在1 000 m以下,夜间只有300~500 m）,导致污染物持续积累.整个污染过程中,高湿时段引起PM_2.5吸湿增长和转化加重了污染程度;近地层持续小风导致污染积累;西南、东或东南方向大风层（10 m/s左右）向低空下探,有利于污染的缓解;强西北风或北风作用,使污染得以清除.研究显示,污染过程与边界层气象要素的演变密切相关.      

基于线性混合效应模型的河北省PM2.5浓度时空变化模型研究

京津冀地区大气PM_2.5污染严重.为揭示区域PM_2.5时空分布规律,使用2013-2014年河北省地面站点PM_2.5监测数据、MODIS AOD（气溶胶光学厚度）遥感数据、地面气象站点数据和土地利用调查数据,基于线性混合效应模型（LME）,建立了ρ（PM_2.5）时空变化与AOD因子、气象因子、土地利用因子之间的关系模型.采用十折交叉验证法对模型精度进行检验,并利用计算得到的校正因子[全部实测的ρ（PM_2.5）年均值除以参与建模的所有实测ρ（PM_2.5）年均值]纠正因AOD非随机性缺值导致的抽样偏差.结果表明:①河北省区域模拟精度R2（决定系数）为0.85,经交叉验证后R2为0.77,RMSE（均方根误差）和RPE（相对预测误差）分别为18.28 μg/m3和28.68%.②ρ（PM_2.5）年均值模拟结果的校正因子范围为1.24~2.05,校正后的研究区ρ（PM_2.5）年均值为89.84 μg/m3,与实际监测数据相近.③ρ（PM_2.5）空间分布呈平原高、山区低,平原地区西南高、东北低的趋势.④ρ（PM_2.5）与AOD、温度、相对湿度呈正相关,与风速、大气能见度呈负相关.研究显示,线性混合效应模型能有效对ρ（PM_2.5）进行时空变化模拟,并实现对非地面监测地区ρ（PM_2.5）时空变化的预测,恰当的预测因子组合和模型校正有助于模型预测精度的提升.      

淮河流域(河南段)水质时空变化特征及其与土地利用类型的关系

水质的定量评估有利于地方政府制定和实施水污染防治政策.为研究近期淮河流域行政区划尺度上水质的时空变化特征及其受土地利用类型的影响,以淮河流域（河南段）为研究区,根据2009-2017年31个水质站点的水质周测浓度,结合土地利用遥感监测数据,利用季节性Mann-Kendall趋势检验法及Spearman相关分析法,对ρ（COD_Cr）、ρ（NH₄+-N）和ρ（TP）的时空变化特征及其与土地利用类型的相关性进行分析.结果表明:①在时间上,ρ（COD_Cr）、ρ（NH₄+-N）和ρ（TP）在大部分地区呈下降趋势,但各水质指标依然较高,ρ（COD_Cr）和ρ（TP）在丰水期略高于枯水期,ρ（NH₄+-N）在枯水期高于丰水期.②在空间上,水污染比较严重的有沱河、浍河、惠济河、涡河、贾鲁河、清潩河、颍河中游、黑茨河、汾泉河和洪汝河,大部分站点为GB 3838-2002《地表水环境质量标准》Ⅳ类或Ⅴ类水质,部分站点甚至属于GB 3838-2002劣Ⅴ类水质;而颍河上游、北汝河、沙河、淮河干流及史灌河的水质较好,基本属于GB 3838-2002Ⅰ类或Ⅱ类水质.③土地利用类型与水质之间的相关性表现为ρ（COD_Cr）、ρ（NH₄+-N）、ρ（TP）与旱地和城镇面积占比均呈正相关,与林地、草地和荒地面积占比均呈负相关,与水域面积占比也呈负相关但不显著.研究显示,淮河流域（河南段）水质有所改善,但部分地区水污染问题仍然比较严重,旱地与城镇用地是造成研究区水污染的主要原因,林地、草地、荒地和水域能够缓解水污染.      

淀山湖水、沉积物和鱼体中的合成麝香及人体暴露评估

合成麝香是一类"类持久性"有机污染物,研究其在城市近郊湖泊的污染变化,可以更好地了解生活污染源对湖泊水环境的影响特点,为湖泊水环境研究积累更多基础数据.研究了上海近郊淀山湖水体、沉积物和鱼体中合成麝香的污染状况及其人体的暴露状况.结果表明,佳乐麝香(HHCB)是表层水和沉积物中的主要合成麝香类污染物,平均浓度为11.9 ng·L-1和0.98 ng·g-1干重.合成麝香在淀山湖野生鱼体中也有存在,主要污染物HHCB的中值浓度为122 ng·g-1脂重.淀山湖水环境的整体污染水平不高.表层水的合成麝香污染受到采样时间影响较明显,7月丰水期的表层水浓度偏低(Mann-Whitney U检验,p=0.000,p0.05);沉积物浓度随采样时间的变化并不十分明显.淀山湖进水区域采样点的污染程度普遍高于出水区域.淀山湖沉积物的HHCB浓度远小于底栖生物的无观察效应浓度(no observed effect concentration).经食物摄入(饮食、饮水)途径暴露的合成麝香量仅为0.90 ng·d-1·kg-1体重,显著低于因个人护理用品使用产生的皮肤暴露量.淀山湖水环境已受到合成麝香的影响,但污染水平较低,生态风险和健康影响很小.     

南昌市城市空气PM2.5和PM10时空变异特征及其与景观格局的关系

基于2013—2015年南昌市9个空气环境监测点的连续数据,分析了空气PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度(以下简称浓度)的时空变异规律,并以景观格局指数为定量指标,研究了监测点的两种颗粒物浓度与其周边500 m半径、1000 m半径缓冲区的土地利用状况的关系.结果表明:(1)南昌市3年来PM_(2.5)和PM_(10)浓度逐年显著降低.(2)通过聚类分析,9个监测站依据颗粒物污染可分为4大类,表现出一致的城乡梯度差异.(3)在斑块类型水平上,PM_(2.5)和PM_(10)浓度与500、1000 m半径缓冲区的C-PLAND(建筑用地覆盖率)、C-SHDI(建筑用地多样性指数)显著正相关,与1000m缓冲区的F-ED(林地边界密度)显著正相关;与F-PLAND(林地覆盖率)、C-Fi(建筑用地分离度指数)、F-MPS(林地平均斑块面积)显著负相关.在景观水平上,PM_(2.5)和PM_(10)浓度在500 m缓冲区与LPI(最大斑块所占景观比例)显著负相关;与1000 m缓冲区的MPS(平均斑块面积)显著负相关.景观格局指数直接反映土地利用状况,它与PM_(2.5)和PM_(10)浓度的相关性,表现出生态学中典型的"源汇景观"关系.     

中国亚热带地区2000-2014年林火排放颗粒物时空动态变化

林火是森林生态系统重要干扰因子并对大气环境和人类健康有显著影响.该研究基于2000-2014年中国亚热带地区卫星火点数据,结合林业统计年鉴,估算各区域林火燃烧生物量,运用排放因子法,估算15年间中国亚热带地区林火排放颗粒物总量.研究结果表明,亚热带地区林火存在季节性差异,福建、广东、广西、湖南和江西林火主要集中在春、秋两季;贵州和云南林火主要集中在春季;浙江林火集中在春、夏两季.亚热带地区森林可燃物总燃烧量为333.92 Mt,污染物PM_2.5、OC、EC和TC总量分别为：698.33、338.18、40.04和378.22 kt,此外,各污染物排放在时间和空间上不均衡,各污染物排放量多集中在云南南部和东南部,湖南、贵州和广东交汇处,广东东南部和福建中部等区域;PM_2.5、OC、EC和TC在浙江、云南、贵州、湖南和江西呈显著增长趋势.林火释放PM_2.5与工业粉尘的排放比变化趋势总体呈上升趋势,说明森林火灾导致的颗粒物排放对大气环境影响力呈逐年增长趋势.该文通过对中国亚热带地区林火释放污染物的时空变化研究,为深入揭示林火对区域环境的影响提供数据支持.     

城市主要大气污染物时空分布特征及其相关性

为制订合理的大气污染物减排措施,利用中国环境监测总站公布的2015年1-12月299座城市实时发布的环境空气颗粒物（PM_2.5和PM₁₀）及气态污染物（CO、NO₂和SO₂）的质量浓度数据,对其进行了时空分布特征及其相关性研究.结果表明:① 2015年城市环境空气颗粒物污染严重,299座城市的ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）年均值分别主要集中在25~60和40~110 μg/m3,年均值达到GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准的城市所占比例分别仅为24%和38%.② 城市大气污染物浓度具有明显的季节性特征,基本呈冬季>春秋季>夏季的趋势,其中冬季ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（CO）、ρ（NO₂）、ρ（SO₂）分别为（73±27）（114±42）（1.49±0.61）（36±14）（42±33）μg/m3.③ 高ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）主要集中在华北平原,年均值分别为（70±16）（117±22）μg/m3;高ρ（CO）主要出现在山西省,年均值为（1.76±0.48）mg/m3;高ρ（NO₂）主要分布在京津冀、山东省和长江三角洲,年均值分别为（42±6）（39±9）（34±8）μg/m3;高ρ（SO₂）主要分布在山西、山东两省,年均值分别为（54±10）（41±16）μg/m3.④ Pearson相关系数研究表明,我国城市环境空气颗粒物与气态污染物具有较强的复合性,并且具有秋冬季明显强于春夏季的季节性特征.研究显示,我国城市大气污染具有较强的季节性、区域性与复合性,在降低环境空气颗粒物浓度的同时,对气态污染物的削减也不容忽视.