印度首都雾霾严重

新华社电根据全球疾病负担研究组织2013年调查,户外空气污染已经成为印度人死亡的第五大诱因,户外空气污染导致死亡的人数从2000年的10万人增加到2010年的62万人。在首都新德里,平均每1h就有一人因为空气污染死亡。     

广东省雾霾天气能见度的时空特征分析Ⅰ:季节变化

雾霾已经成为一种新的气象及环境灾害性现象,分析雾霾天气下低能见度的时空分布特征,对掌握雾霾的发生规律和减灾预报具有重要意义。文章利用1980—2003年广东省沿海地区26个地面气象观测站23年的气象观测资料,分析了广东省雾霾天气下能见度的时空分布特征。分析结果发现,1980—2003年广东地区雾霾天气下能见度的季节变化规律与雾天气时能见度的季节变化规律大体一致,即广东地区低能见度天气主要受雾天气的影响;另一方面,雾、霾天气时能见度的季节变化规律有很大不同,雾天气时能见度观测值在冬、春两季相对较高,最低值出现在3月份,最高值出现在9月份,其年变化表现为峰—谷型、稳定型和不规则波动型三种变化;霾天气时能见度的值在秋、冬两季相对较高,最低值出现在6月份,而且在5、6、7三个月中能见度值都很低;受广东沿海地形特征影响,雾天能见度的空间分布从西到东呈低—高—低—高的波列状分布,而霾天气时能见度的空间分布则没有明显的区域差异。     

沈阳地区霾的环境特征研究

利用沈阳市1961—2009年的气象资料,分析了霾天气出现的年季特征及其天气形势特征。利用边界层气象资料与污染物质量浓度资料对特定的霾过程从边界层到污染物质量浓度条件进行了分析。结果表明：沈阳地区霾的出现呈现逐年上升的趋势,近5 a平均每年为120 d左右,目前霾天数已经占到了全年的30%~40%。冬秋季节出现霾天气较多,秋冬两季霾日数占全年霾日总数的75%。凌晨到上午是霾出现的高发期,02—08时霾出现频率占总霾数的44.5%。霾的出现主要发生在冬秋季节冷空气势力不强,大气扩散能力较弱,边界层出现逆温时刻。接地逆温层厚度常常稳定在200~300 m高度左右,PM10质量浓度与能见度（霾）呈负相关,相关系数-0.402 7。风速与能见度（霾）呈正相关,相关系数为0.886 4。     

上海霾气候数据序列重建及其时空特征

利用上海11个气象站点1960～2008年日均相对湿度、能见度以及天气现象资料,重建了上海近50a霾气候数据序列,并从时间和空间两个方面分析了上海霾日数的气候特征和变化规律。结果表明,上海霾气候数据序列重建值与报表记录值之间变化形态存在着较好的一致性,重建值较记录值偏高。1960～2008年,上海霾日数以9.7d/10a的线性趋势显著增加,2002年以后霾日数总体上呈减少趋势。上海多年平均霾日数以冬季最多而夏季最少。近50a,上海霾日数呈现出西南部最多-市区较多-东北和东南部最少的空间分布,霾日数的空间变化趋势则表现为西南部增加较多而东部增加较少。1981～2008年,上海霾日数在西部和南部都增加,东部则减少。     

雾霾天气注意预防肺癌

近两年来．雾霾灾害天气日趋加重,有时几乎席卷整个中国,北京市、天津市、河北省尤为严重。2013年1月份的前30天里,北京雾霾天气多达25天。有关雾霾天气对人体健康影响、雾霾与肺癌等消息也频频出现在人们的视野中。在持续雾霾天气、严重空气污染期间,雾霾天气与肺癌关系问题也紧绷着老百姓的神经。     

雾霾天气让经济“伤筋动骨＂

2013年岁末,雾霾持续发酵,全国已有近30个省（区、市）出现雾霾天气,各个城市都采取了应对措施,南京中小学幼儿同停课、杭州学校启动应急减排措施,在校学生一律停止户外活动。据亚洲开发银行发布的一项报告估算,每年中国空气污染造成的经济损失至少相当于GDP的1．2％。     

江苏省霾污染遥感监测业务化运行研究

从霾污染遥感监测业务化流程出发,选取EOS/MODIS为主要数据源,MODIS气溶胶产品及气象数据为辅,在数据预处理的基础上,利用LM-BP人工神经网络模型算法反演区域大气颗粒物浓度,分析了可获取的遥感监测指标及气象指标对霾污染的贡献率,筛选出可业务化的霾污染遥感评价指标。对2013年1月江苏省2次典型的霾污染进行了星地同步分析,从分析结果来看,霾污染遥感监测结果与地面实测结果基本一致,霾污染遥感监测可以作为地面监测的有效补充,宏观反映区域霾污染空间分布,为大气污染防治提供有力的技术支撑。     

何时驱散尘肺病阴霾

<正>作为旅游城市,冬天的北戴河没有了夏日里游人如织的场景,少了份喧嚣,多了份难得的安静。而在中国煤矿工人北戴河疗养院(以下简称疗养院)里,这种难得的安静,正被隆隆的机器轰鸣声所打     

近53年山东省霾季节性特征的年代际变异

为了进一步认识山东省霾日长期变化特征,从而为政府决策和空气质量预报提供科学依据,基于山东省80 个气象站53 年（1961-2013）的观测资料分析,利用多项式及线性回归拟合、定义表示随季节和年际变化程度的变量如季节变化率、年际变化率等多种统计方法分析了近53 年来山东省霾日季节性的年际、年代际长期变化及空间分布规律,结果表明,山东上个世纪明显的冬季霾高发的典型季节性特征演变为本世纪模糊的季节差异,即霾多发时段随年际增长逐渐由冬季蔓延至秋季,夏季和春季.全省平均霾日的季节变率从60 年代的84.0%,70-80 年代的72.4%~73.6%,到90 年代跌至56.4%,而在本世纪的13 年低达42.3%,体现了山东霾日变化季节性的年代际特征,即近53 年季节差异在不断减小,霾趋于常年化发生的大气污染事件.霾日季节性的空间分布及年际变化特征还表明：近53 年山东霾日呈持续上升趋势,1990 年之前呈显著的增长趋势,1990 年之后上升缓慢,但维持霾高发的水平.霾日高发区域主要集中在济南地区,济宁-泰安-莱芜一带,枣庄-临沂一带,青岛地区和聊城西部地区,其中,高中心依次为济南的80.9 d·a^-1,临沂的78.2 d·a^-1 和青岛的69.0 d·a^-1.山东中东部的霾日年增长率整体高于西部地区,鲁中、鲁南及半岛南部地区是霾日年际增长高值区.山东省霾日年际变化趋势以夏季增长率最高,大部分地区的年际增长率都在4.5%·a^-1 以上,其次是秋季、春季霾日年际变化趋势,冬季霾日年际变化趋势普遍增长率最低,且大部分地区的变化率值为1.5%·a^-1 以上,近53 年来山东大部分地区出现了霾日模糊季节性变异.