2005—2015年中国及境内典型城市群甲醛柱浓度时空变化及影响因子分析

基于2005—2015年OMI反演的甲醛柱浓度月均数据,对中国及境内典型城市群甲醛柱浓度时空变化及影响因子进行了分析.结果发现,甲醛柱浓度高值区集中在京津冀中南部、山东西部、河南北部、江浙沪、珠三角、湖北东部、湖南东部、广西、四川与重庆交界.2005—2015年中国甲醛柱浓度总体呈上升趋势,其中,京津冀地区增长趋势最明显,江浙沪地区呈略微下降趋势.中国、京津冀及江浙沪地区夏季甲醛柱浓度明显高于其余3个季节,呈明显的周期性变化;2005—2015年中国4个季节甲醛柱浓度均呈增加趋势,京津冀地区除夏季外其余3个季节也呈增加趋势,江浙沪和珠三角地区各季节甲醛柱浓度变化趋势不一致.近11年,中国、京津冀和江浙沪地区7月甲醛柱浓度最高,珠三角地区9月甲醛柱浓度最高.京津冀和江浙沪地区甲醛柱浓度月最高值和月最低值之间的差异大于珠三角地区.中国、京津冀、江浙沪和珠三角地区近11年秸秆焚烧与相应甲醛柱浓度呈明显正相关,相关系数为0.84~1.00,表明秸秆焚烧是影响近11年甲醛柱浓度变化的重要因子.尽管有些区域季节温度与相应甲醛柱浓度呈负相关,但温度总体也是影响中国及这3个典型城市群甲醛柱浓度变化的另一个重要因子,京津冀地区尤其明显.月平均温度与相应甲醛柱浓度的相关系数为0.52~0.85.人口、民用汽车保有量和国内生产总值与中国、京津冀、江浙沪和珠三角地区相应甲醛柱浓度相关系数均低于0.60.影响因子分析结果暗示控制秸秆焚烧和减少温室效应是降低我国甲醛柱浓度的重要途径.     

1951—2014年中国北方地区季节气温突变与变暖停滞年份的时空变异性

利用中国北方357个气象站1951—2014年的季（月）平均最低气温,平均气温和平均最高气温数据,应用Mann-Kendall检验等方法,分析了中国北方地区三类气温季节突变与变暖停滞年份时空变异性。结果表明：平均最低气温、平均气温和平均最高气温各季节整体随纬度降低突变和变暖停滞年份变晚,突变至变暖停滞周期缩短。东北春、冬季突变和变暖停滞整体最早（20世纪70年代至80年代、1993—2002年）,华北次之,西北最晚（20世纪80年代至21世纪前10 a、1996—2010年）;夏、秋季突变华北最早（20世纪70年代和90年代）,东北次之,西北最晚（20世纪90年代至21世纪前10 a）,变暖停滞年份地区差异较小。平均最高气温未突变和平均最低气温未停滞站点较多,均主要分布在山地、高纬度地区和华北平原南部,其周边区域突变及停滞年份相对偏晚。同类气温突变和变暖停滞年份整体上分别按冬（1981—1990年）、春、秋、夏季（1994—2008年）和冬（1995—2008年）、秋、夏、春季（1998—2010年）顺序依次变晚,冬→春→秋→夏季突变至变暖停滞周期依次缩短。春、夏和冬季均为平均最低气温整体突变最早（1972—1999、1987—1999、1971—2000年）,平均气温次之,平均最高气温最晚（1975—2008、1994—2008、1972—2006年）,秋季与之不同。春、夏季整体按平均最低气温（1994—2008、1997—2008年）、平均气温、平均最高气温（均为1997—2010年）停滞依次变晚,秋、冬季与之相反。各季节突变至变暖停滞周期整体按平均最低气温（9~18 a）、平均气温和平均最高气温（5~12 a）依次缩短。夏季三类气温均在华北南部（低纬度）突变最早,与研究区整体规律相悖,该地区大部分站点未停滞,亦与突变早停滞也早的整体规律不同。     

浙北地区PM2.5中多环芳烃特征

为了研究浙北地区PM_2.5中多环芳烃（PAHs）的季节性变化和它们的来源,于2014年11月~2015年11月收集了杭州和宁波2个城市中4个采样点的PM_2.5样品,利用气-质联用仪测定了17种PAHs浓度.结果表明,∑PAHs年平均浓度范围为24.1~51.9ng/m³,平均值为（35.5 ±12.3） ng/m³.2~3环PAHs在PM_2.5中的浓度较低（<1ng/m³）,而4~6环PAHs占总PAHs的77.0%.∑PAHs的浓度与PM_2.5呈相似的季节性变化特征,冬季浓度最高而夏季最低.惹烯作为软木燃烧的示踪物,冬季的浓度是夏季的4倍,表明在冬季软木燃烧的排放和对PM_2.5的贡献都有所增加.除了夏季的2个城区站点,其它季节和站点∑PAHs浓度和PM_2.5呈现一定的正相关性.特征PAHs比值显示,浙北地区气溶胶相关的多环芳烃主要来自燃烧和热解排放,如生物质燃烧和煤燃烧,而交通排放和石油挥发源的影响不大.     

Dynamics of major air pollutants from crop residue burning in mainland China, 2000–2014

Based on satellite image data and China's Statistical Yearbooks(2000 to 2014), we estimated the total mass of crop residue burned, and the proportion of residue burned in the field vs.indoors as domestic fuel. The total emissions of various pollutants from the burning of crop residue were estimated for 2000-2014 using the emission factor method. The results indicate that the total amount of crop residue and average burned mass were 8690.9 Tg and4914.6 Tg, respectively. The total amount of emitted pollutants including CO_2, CO, NOx,VOCs, PM_(2.5), OC(organic carbon), EC(element carbon) and TC(total carbon) were 4212.4–8440.9 Tg, 192.8–579.4 Tg, 4.8–19.4 Tg, 18.6–61.3 Tg, 18.8–49.7 Tg, 6.7–31.3 Tg, 2.3–4.7 Tg, and8.5–34.1 Tg, respectively. The emissions of pollutants released from crop residue burning were found to be spatially variable, with the burning of crop residue mainly occurring in Northeast, North and South China. In addition, pollutant emissions per unit area(10 km ×10 km) were mostly concentrated in the central and eastern regions of China. Emissions of CO_2, NOx, VOCs, OC and TC were mainly from rice straw burning, while burning of corn and wheat residues contributed most to emissions of CO, PM_(2.5) and EC. The increased ratio of PM_(2.5) emissions from crop residue burning to the total emitted from industry during the study period is attributed to the implementation of strict emissions management policies in Chinese industry. This study also provides baseline data for assessment of the regional atmospheric environment.     

Antipoaching standards in onshore hydrocarbon concessions drawn from a Central African case study

Unsustainable hunting outside protected areas is threatening tropical biodiversity worldwide and requires conservationists to engage increasingly in antipoaching activities. Following the example of ecocertified logging companies, we argue that other extractive industries managing large concessions should engage in antipoaching activities as part of their environmental management plans. Onshore hydrocarbon concessions should also adopt antipoaching protocols as a standard because they represent a biodiversity threat comparable to logging. We examined the spatiotemporal patterns of small‐ and large‐mammal poaching in an onshore oil concession in Gabon, Central Africa, with a Bayesian occupancy model based on signs of poaching collected from 2010 to 2015 on antipoaching patrols. Patrol locations were initially determined based on local intelligence and past patrol successes (adaptive management) and subsequently with a systematic sampling of the concession. We generated maps of poaching probability in the concession and determined the temporal trends of this threat over 5 years. The spatiotemporal patterns of large‐ and small‐mammal poaching differed throughout the concession, and likely these groups will need different management strategies. By elucidating the relationship between site‐specific sampling effort and detection probability, the Bayesian method allowed us to set goals for future antipoaching patrols. Our results indicate that a combination of systematic sampling and adaptive management data is necessary to infer spatiotemporal patterns with the statistical method we used. On the basis of our case study, we recommend hydrocarbon companies interested in implementing efficient antipoaching activities in their onshore concessions to lay the foundation of long‐needed industry standards by: adequately measuring antipoaching effort; mixing adaptive management and balanced sampling; setting goals for antipoaching effort; pairing patrols with large‐mammal monitoring; supporting antipoaching patrols across the landscape; restricting access to their concessions; performing random searches for bushmeat and mammal products at points of entry; controlling urban and agricultural expansion; supporting bushmeat alternatives; and supporting land‐use planning.     

京津冀晋鲁区域气溶胶光学厚度的时空特征

利用2000年3月至2013年12月MODIS Level 3遥感反演大气气溶胶光学厚度(AOD)产品数据,分析近年来京津冀晋鲁区域AOD的时空分布和变化特征.结果表明:1从时变特征来看,近14年来全区年平均AOD值在0.428~0.550之间变化,年际间变化浮动大,因此多年平均增长率并不高,仅呈微弱增长趋势;以2008年为界可将近14年的AOD变化分为呈明显上升趋势的第一阶段(2000—2007年,增长率为1.349%)以及呈明显下降趋势的第二阶段(2008—2013年,增长率为-1.483%);全区四季AOD多年变化除夏季呈微弱下降趋势,其它3季均为上升趋势,冬季增长率最大;夏季AOD最高,但有回落的趋势,冬季AOD最低,但有上升的趋势.2从空间分布特征来看,全区多年AOD空间分布大体上呈南高北低的格局,河北和山东的西南部为高值区(AOD为0.72),河北和山西的北边为低值区(AOD为0.23),北京和天津则处于中上水平(AOD为0.58);全区四季AOD空间分布呈现出强烈的季节变化,春季较高,夏季最高,进入秋季显著降低,冬季则最低,冬季到来年春季呈跳跃性增高.这些结果有助于京津冀晋鲁区域的气候变化和环境研究.     

AIR-WATER TEMPERATURE RELATIONSHIP IN ILLINOIS RIVER1

Application of harmonic analysis to daily mean air, water temperature records for a location indicates that the first harmonic accounts for a major portion of the total variance in the records. Water temperature residuals are well correlated with air temperature residuals. Parametric values of the mathematical model for predicting water temperatures from air temperature records are stable from year to year. The air-water temperature relationship appears to be a stationary linear process. Consequently, it is possible to predict water temperatures at a location from the ambient temperature records provided both air and water temperature records are available for another similarly situated water body.     

广州市主要地质灾害成灾机制与时空分布

广州经济高速发展,人口、资源和环境的矛盾日益突出,地质环境渐趋恶化,地质灾害频繁发生,崩塌、滑坡和地面塌陷等严重阻碍了城市的可持续发展.就这些地质灾害而言,活动断裂纵横交错是其地质构造基础,强烈风化与疏松地表是其物质来源,降水与径流量丰沛是其动力条件,暴雨、洪水则是其诱发因素.人类活动,如过量抽取地下水、乱采滥伐森林植被等增加了地质环境的压力,破坏了生态平衡,成为重要的致灾因子.广州城市地质灾害在过去10年里呈波浪状上升态势,1998年以来尤为严重;空间上主要集中在老城区、广花盆地和低山丘陵区.     

城市土壤和地表灰尘重金属污染研究进展与展望

随着城市化和工业化的不断推进,城市土壤和地表灰尘重金属污染日趋严重,对城市环境和人类健康构成威胁,已成为国内外城市环境研究的热点问题.从重金属污染水平及其时空特征、污染源解析方法、生态和健康风险这3个主要方面,对国内外城市土壤和地表灰尘重金属研究成果进行了梳理和归纳.分析了当前研究存在的不足,并对未来研究进行了展望,即研究土壤和地表灰尘重金属在不同条件下的相互影响机制,通过丰富验证方法加强重金属来源解析模型结果的可靠性研究,加强来源驱动下重金属化学形态差异和地表灰尘短期累积污染过程的研究,完善暴露参数并深入探究重金属的化学形态对其生态和健康风险的影响,以提高风险预测水平.     

西安市大气污染物时空演化特征及对人体健康评价

西安市是我国西北政治、经济和文化中心,工业发达,但空气污染事件对社会经济的高质量发展带来极大挑战,探究该地区大气污染特征并厘清其对人体健康产生的影响至关重要.对西安市2015~2021年大气污染物的时空趋势变化特征进行分析;其次,利用空气质量指数（AQI）、综合空气质量指数（AAQI）和空气质量健康指数（HAQI）结合AirQ_2.2.3 模型量化各污染物对人体的健康效应.结果发现,研究区整体空气质量呈良好状态,各大气污染物呈现下降态势.污染物主要以PM₁₀ 、PM_2.5 和O₃ 为主,地形特征和人为排放的混合式污染是研究区的主要污染特征.AAQI和HAQI相较于AQI对污染水平表现出较好的分类效果,HAQI揭示研究区全年约有80 %左右的人口暴露于不健康的空气中,其中冬季暴露于不健康空气中的人群最多,其次为秋季、春季,夏季最少.AirQ_2.2.3 模型量化出归因于PM_2.5 、PM₁₀ 、SO₂ 、CO、NO₂ 和O₃ 的总死亡率比例分别为0.99 %、2.04 %、0.41 %、1.72 %、8.76 %和3.67 %,且呼吸系统和心脑血管疾病死亡率的可归因比例与总死亡率变化规律较为一致.