基于CALIPSO数据的沿海区域气溶胶光学特性时空特征

气溶胶可以直接和间接地影响大气辐射,从而对全球气候产生重要影响。利用AERONET地基气溶胶光学厚度观测数据对CALIPSO气溶胶光学厚度数据进行验证,并利用2010年3月至2020年2月的CALIPSO Level 2数据产品分析了沿海区域及两个典型区域(京津区域和珠江三角洲区域)气溶胶光学特性时空分布,通过分析气溶胶光学厚度、消光系数、退偏比和色比得到沿海区域及两个典型区域气溶胶光学特性的变化特征。结果表明:①沿海区域气溶胶光学厚度存在明显的时空分布特征及季节变化规律,整体呈现北高南低的分布; 沿海区域北部气溶胶光学厚度夏季最大,南部春季最大,南、北部夏季气溶胶光学厚度差值最大。②沿海区域北部的天津及河北中部气溶胶消光系数较大,消光范围主要集中在4 km以下,气溶胶色比及退偏比较大; 沿海区域中部秋季和冬季气溶胶消光系数高值范围大于沿海区域北部; 沿海区域南部气溶胶消光系数四季都较小,消光范围主要集中在2 km以下,气溶胶退偏比较小,但气溶胶色比较大。③京津区域气溶胶光学厚度总体高于珠江三角洲区域; 京津区域夏季气溶胶光学厚度平均值最大,珠江三角洲区域春季气溶胶光学厚度平均值最大; 两个典型区域气溶胶光学厚度整体呈下降趋势。④京津区域每年消光系数都偏大,消光系数高值集中于夏季,2017年气溶胶消光系数开始逐渐减少,气溶胶退偏比及色比相对较大,两者随着高度的增加大体上也呈现增加趋势,该区域主要以非球形大颗粒气溶胶为主; 珠江三角洲区域气溶胶消光系数整体小于京津区域,春季气溶胶消光系数较大,气溶胶退偏比较小,粒子偏球形,但气溶胶色比较大,说明粒子颗粒比较大。     

华北地区气溶胶光学厚度时空分布特征研究

华北地区一直是我国颗粒物污染最严重的地区之一,深入研究该地区近年来气溶胶光学厚度(AOD)空间分布和时间变化特征,能够为其环境治理提供决策支持。文章基于2014—2019年VIIRS IP 550 nm的AOD数据,系统分析了华北地区AOD的时空演化与空间分异特征。结果表明:2014—2019年,华北地区AOD月均差异较大,6～8月其值最大,1、12月其值最小;"十三五"期间,天津、济南、郑州、石家庄的AOD均值会出现明显下降,其中石家庄的下降幅度最大为18.5%,天津的下降幅度最小为3.4%,北京的AOD年均值增长率为0.2%,但始终保持较低水平;华北地区AOD空间分布受人为影响明显,呈南高北低的格局,高值区分布在河北南部、山东西部和河南北部,低值区则主要在河北北部和山西。     

南京环境空气质量特征及变化分析

基于2015年1月1日—2021年2月10日南京市大气污染物监测数据,分析了南京市主要大气污染物时空分布特征与潜在源区贡献.结果表明:1)近6年南京市6种大气污染物(CO、NO₂、SO₂、O₃、PM₁₀和PM_2.5)年均质量浓度分别为800、43.1、13.0、106.0、77.1和43.0 μg·m^-3;南京臭氧质量浓度均值高于中国典型城市(北京、上海、广州、成都、兰州和武汉),而PM_2.5平均质量浓度最低.2)2015—2020年南京NO₂、PM₁₀和PM_2.5超标天数呈减少趋势,平均降低率分别为29.1％、38.1％和28.1％,而臭氧超标天数呈增加趋势;臭氧季节变化表现出夏高冬低,其他5种污染物均呈现冬季高特征.3)冬季(特别是1月)南京PM_2.5质量浓度均值最高,对该时间段南京细颗粒物进行潜在源分析,发现南京地区细颗粒物主要受周边工业污染物输送影响,安徽、江苏北部和山东为主要潜在源区.4)对比研究了2019、2020和2021年1—2月大气污染物情况,发现2020年南京大气污染物质量浓度最低,说明因新冠疫情采取的封控措施减少了人类活动,进而显著影响了环境空气质量.     

济南市颗粒物污染MODIS遥感反演方法研究

根据美国国家航空和宇航局(NASA)中分辨率成像光谱仪(MODIS)遥感大气气溶胶业务算法,利用暗像元法对济南市2005年11月底至12月初MODIS数据进行分析,反演得到在此期间济南市气溶胶光学厚度时空分布.在此基础上,通过查算表得到了气溶胶光学厚度与红蓝通道地表和表观反照率的统计关系,并根据气溶胶光学厚度与地表可吸入颗粒物浓度线性关系,得到可吸入颗粒物浓度的直接反演体系.     

基于MODIS影像江西省气溶胶时空分布变化遥感分析

使用2000—2018年的MODIS MOD04_3K气溶胶标准产品对江西省气溶胶光学厚度(AOD)进行提取。通过合成年均值、月均值和季均值AOD数据,分析550 nm处气溶胶光学厚度的时空变化特征。结果表明:2006年与2014年为两个波峰,南昌市、宜春市等人为活动频繁的中北部地区AOD值偏高,省边缘及南部AOD值较低。利用19年各月数据合成月均值AOD,发现AOD值从3月开始增大,5月达到最大值,在7—8月AOD值减小,直至12月达到最小。AOD值季节差异较大,随春夏秋冬四季依次降低。研究影响因子时,发现高程和降水量与AOD值成反比,人口密度与AOD值成正比,土地利用类型中的林地地区AOD值在0.5以下,而耕地地区与居民区的AOD值较高。     

基于MM5-Models-3/CMAQ的中国地区大气污染模拟

采用MM5-Models-3/CMAQ区域空气质量模拟系统,以2005年1、4、7和10月为模拟时段,对中国地区的SO2、NO2和颗粒物(PM)等大气污染物的浓度进行了模拟,应用卫星遥感数据,对包括NO2柱浓度和气溶胶光学厚度(AOD)等模拟结果进行了进一步的验证。从模拟结果与监测资料对比分析中可以看出,该模式能较好地模拟出几种污染物的空间分布格局,尤其是我国的京津冀地区,长江三角洲地区和珠江三角洲地区等三大经济圈的模拟结果与监测结果较吻合。中国地区的大气污染呈现出区域性的特征,且在时空分布上东西部地区存在明显的差异,经济发达地区的污染较为严重。CMAQ计算结果与卫星遥感数据有很好的相关性,该模拟系统对中国地区的大气污染物特征具有良好的模拟能力。     

城市AOD时空分布及与颗粒物浓度关系研究

城市气溶胶光学厚度的研究对区域性大气污染的防治有重要作用,文章以GIS为平台,探讨了德州市2012年(采暖季、风沙季和非采暖季)气溶胶光学厚度的时空分布特征以及AOD与近地面颗粒物浓度的关系.结果表明:2012年德州市气溶胶光学厚度时间变化趋势为风沙季＞采暖季＞非采暖季,采用提出的能见度大气总订正因子,能使修正后的TSP、PM10、PM2.5与AOD的线性相关系数分别达到0.714、0.649和0.657,在二次回归方程中相关系数分别达到了0.727、0.701和0.686.     

山东农村和背景地区雾霾天与清洁天气溶胶光学特性

为了解山东省农村和背景地区的气溶胶光学特性, 2014年6月至8月先后在禹城和泰山进行气溶胶采集。利用浊度计、黑碳仪测得气溶胶散射系数和吸收系数,分析雾霾天和清洁天散射系数和吸收系数的日变化,并利用HYSPLIT模型分析了两地的气团来源。结果表明,禹城和泰山雾霾天的单次散射反照率均高于清洁天,这可能与雾霾天硫酸盐和硝酸盐气溶胶的大量形成有关。禹城的散射系数和吸收系数日变化均呈现双峰分布,这归因于当地的早、晚交通峰;而泰山散射系数和吸收系数日变化呈单峰模式,归因于大气边界层的日变化。后向气流轨迹分析结果显示,禹城雾霾时期的气团主要来自东南方向,途经济南等重污染城市,同时计算出气团穿过密集火点,表明生物质的燃烧影响了禹城的雾霾形成;在泰山雾霾期间,气团移动缓慢,可被认作本地源。     

大气生物气溶胶的源排放与源解析研究进展

2019年新冠肺炎(COVID-19)的全球爆发引起了公众对生物气溶胶的广泛关注。生物气溶胶是大气气溶胶的重要组成部分。生物气溶胶由于具有普通气溶胶的理化性质和本身特有的生物学特性,在全球生态系统、气候变化、空气质量和公共卫生等领域均扮演十分重要的角色。然而,目前学术界对生物气溶胶的研究主要集中在采样监测、消杀防护以及其环境与健康效应等方面,关于源特性研究相对滞后。基于此,聚焦大气中微生物的来源现状,综述了最近20年来生物气溶胶的自然源和人为源排放特性研究进展,并阐述了影响源排放和输送过程的主要因素(如生物地理区域、土地利用类型和环境因素等),探讨了当前生物气溶胶的各种源解析方法。最后,给出了生物气溶胶来源下一步的研究展望,以期为深入理解生物气溶胶的来源、输送与变化机理,更好地评估大气微生物污染水平与监控病原体的气溶胶传播提供参考。     

基于SPOT4-VGT的珠江流域植被覆盖时空变化特征

基于1998—2012年长时序SPOT 4-VGT归一化植被指数数据,在数据预处理的基础上,运用标准差和趋势分析法对珠江流域植被覆盖时空分布特征、波动特征和变化趋势进行了分析。结果表明:(1)1998—2012年,珠江流域月最大NDVI季节变化较明显,峰值出现在9月、极小值出现在2月,月均值为0.578,年最大NDVI均值整体呈上升趋势;在空间上,流域年最大NDVI均值为0.740,植被覆盖整体状况良好,但存在明显的空间分布差异。(2)1998—2012年,珠江流域NDVI的标准差存在明显的空间差异,年际波动较大的3个区域分别为珠江源喀斯特地区、流域中部广西盆地内的喀斯特地区和珠江三角洲地区。(3)近15年来,珠江流域年最大NDVI整体呈增长趋势,局部地区恶化。改善区域合计占总面积的57.29%,退化区域占总面积的9.20%,基本不变区域占总面积的33.51%。     

基于软启动控制的三相四线制有源电力滤波器

当大量电力电子器件在三相四线制低压配电系统中使用时,容易造成三相负载不平衡,使系统产生大量的谐波和中线电流,严重影响电网的电能质量。治理三相四线系统中的谐波问题极其有必要。将三相四线制有源电力滤波器(APF)作为主要研究对象。其中,谐波电流检测采用优化的瞬时无功理论检测法,而针对电压环使用传统PI控制时,在APF接入电网瞬间,会产生一个很大的冲击电压和冲击电流,所以决定将软启动控制引入三相四线制APF的直流侧电压控制当中。并最终搭建整体仿真模型,对低压配电系统不同负载和电源畸变情况进行仿真分析。     

冀中南经济区产业协同分析

冀中南经济区虽然被列为国家重点开发区域,但产业协同并不尽如人意.通过分析冀中南经济区各地市的主导产业和产业协同现状,提出了加强冀中南经济区产业协同,需要发挥石家庄中心城市的作用、加快交通运输业和信息业的协同、加强制造业和服务业的产业协同、促进冀中南经济区专业化协同方向发展等具体措施.     

衡水湖湿地生态补偿估算与机制研究

河北衡水湖湿地是华北平原第一个内陆淡水湿地类型的国家级自然保护区.本文在分析了衡水湖湿地的生态补偿的内容基础上,引入了期望收益值和事态体的概念和方法,考虑了各种环境状况出现的概率,对生态补偿进行估算,得到较为准确的生态补偿值,并提出了衡水湖湿地生态补偿的机制建立模式.     

北京市一次PM10污染过程模拟与气象诊断分析

采用MM5-CAMx耦合模式模拟和气象观测诊断相结合的方法对北京市一次PM10污染过程进行了综合分析.利用颗粒物来源识别(PSAT)技术模拟分析了华北地区各区域污染物排放对北京市PM10的贡献,模拟结果发现来自周边地区特别是河北、天津地区PM10的跨界输送是造成本次北京市PM10污染过程的主导原因.气象观测诊断分析发现本次PM10污染过程与区域气象因素的影响密切相关,同时发现PM10高质量浓度过程经历了2个阶段.第1个阶段为在西南风作用下污染物跨界输送造成了北京市PM10质量浓度的增高,诱发了北京市PM10污染的产生,第2个阶段为在均压场和弱低压作用下,北京市PM10本地排放的累积作用维持了PM10的高质量浓度,同时第2个阶段还伴随着东南风的输送,天津源对北京地区的输送也加强了北京市PM10的高质量浓度.     

模糊方法在石家庄地区地下水质量评价中的应用

以石家庄平原地区浅层地下水为研究对象,依据地下水质量标准,采用模糊综合评价方法建立隶属度和权重因子,对研究区地下水质量进行综合评价.结果表明,石家庄平原区浅层地下水以Ⅱ,Ⅲ类水为主,影响地下水质量的因子主要有硬度、矿化度、氯化物、硝酸盐等.评价结果可为石家庄平原区地下水水污染治理和水体保护提供科学依据.     

2001-2011年我国城市空气污染变化特征及分析

本文主要根据国家环境部2001-2011年所公布的我国86个重点城市空气质量日报的空气污染指数（API）、首要污染物的发生情况、空气质量评价等数据资料,分析了我国11年来城市空气污染的变化特征。结果表明：2001-2011年我国城市API有缓慢下降趋势,空气质量逐步好转;城市大气污染时空分布特征比较明显,华北地区及西北地区可吸入颗粒物污染较为严重。二氧化硫的污染集中体现在华北地区及东北地区和南方部分城市。氮氧化物的发生主要集中在华南及华东地区,内陆城市发生频率较低;我国大气主要污染物的发生在地域上具有同一性;南北方城市差异较大,南方城市空气质量明显优于北方。     

河北省城市综合承载力分析与对策研究

针对河北省11个设区城市,选取了资源承载力、环境承载力、经济承载力和社会承载力4个指标,建立了城市综合承载力的评价指标体系。通过综合评价与比较分析,得出如下结论：环境承载力是对河北省综合承载力影响最大的指标;石家庄市的综合承载力最大,为0.083 8;唐山市的经济承载力最大,为0.016 3,综合承载力相对较低,主要限制因素为环境承载力。提出了关于河北省提高综合承载力的建议和对策。     

济南城区大气PM2.5、PM1.0的污染特征及大气传输

为研究华北平原PM_2.5、PM_1.0的污染特征,于2014年10月至2016年6月在济南城区使用中流量采样器对大气颗粒物样品进行采集,利用离子色谱、碳气溶胶分析仪测定了颗粒物中的水溶性无机离子成分和碳组分。结果表明:济南城区冬季大气细颗粒污染较重,二次离子SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺是PM_2.5、PM_1.0最主要的水溶性无机离子,且更易富集在PM_1.0中。有机碳和元素碳的质量浓度表现为春夏低,秋冬高;二次有机碳的质量浓度在冬季明显升高,且大多分布在粒径>1 μm的颗粒物中。72 h后向气流轨迹表明,来自河北、内蒙古的长距离传输与山东地区的局地传输对济南大气中PM_2.5和PM_1.0的离子质量浓度有重要影响。济南冬季的消光系数高达789.13 Mm^-1, PM_2.5中的二次粒子NH₄⁺、SO₄^2-和NO₃^-与消光系数的相关性较高,是使大气能见度降低的主要因素。     

Isotopes in precipitation in China (1986–1999)

The relation between δ¹⁸O in precipitation and surface air temperature for stations over mid-and high-latitude regions in China is different from that for other stations of China. The former is a direct correlation. And the latter is a negative correlation, the yearly average δ¹⁸O-temperature coefficient at Haikou station is ?0.42%./°C, and is the same as that of the Hong Kong station, both of them represent a tropical monsoon-type climate. Over high latitude regions, the yearly average δ¹⁸O-temperature coefficient is about 0.40‰/°C, and is the same as the monthly average δ¹⁸O-temperature coefficient for example, Lanzhou station: 0.35, Zhangyie station: 0,46, Urumqi: station: 0.42. In Shijazhuang station over mid latitude regions, the monthly average δ¹⁸O-temperature coefficient (about 0.11‰/°C) is smaller than the yearly average δ¹⁸O-temperature coefficient (0.34‰/°C). And the δ¹⁸O-temperature coefficient of palaeoclimatic in North China Plain (about 0.36‰/°C) is close to the value derived from yearly average δ¹⁸O in precipitation and surface air temperature in Shijiazhuang station (0.34‰/°C). So the yearly average δ¹⁸O-temperature coefficient (about 0.40‰/°C) derived from stations over mid-and high-latitude regions in China can be used to discuss palaeoclimatic conditions.