1960~2013年我国霾污染的时空变化

利用近54年（1960～2013年）我国霾日以及一些相关气象要素的观测资料,采用气候倾向估计、聚类分析、累积距平和突变检验等多种方法,分析了我国霾日数变化特征.结果表明：我国的霾污染主要发生在中东部和南部,尤以北京、山西中部和南部、河南局部地区、长江三角洲和珠江三角洲等地最为严重,我国西部和东北部地区相对较少.霾日发生的频率总体呈增加的趋势,而且与能源消耗总量有很好的正相关关系.我国霾日数的增加除了依赖于污染源排放加剧外,不利的气候条件加剧了霾天气的发生.近54年降水日数、平均风速、日照时数和相对湿度与霾日数的相关系数分别为-0.653、-0.635、-0.462和-0.699,远远超出了99.9%的信度检验标准.聚类分析表明,上升极显著、上升显著和上升明显的站点年平均霾日数近年来均有加速上升的趋势,其累积距平的变化趋势为下降-平缓-上升型.轻微上升站点上升时期为20世纪60年代至70年代末与2000年之后,累积距平为多波动型.轻微下降与下降明显的站点快速上升时期为60年代至70年代末,随后均有不同程度的下降,累积距平呈上升-平缓-下降型,且在1992～1993年间霾日数发生了由多到少的突变.     

北京地区近300年降水变化的小波分析

利用北京地区1724-2009年降水资料,首先做了趋势分析和突变检验,之后采用Morlet小波函数,对该地区近300 a来降水的年际变化时间序列进行了小波分析,揭示了该区降水变化的多时间尺度的周期性变化规律,并根据主周期对未来降水变化进行了预测。结果表明,北京地区年降水量有缓慢增大的趋势,但并不显著。1744、1809、1894和1996年为该系列降雨量减少突变点,1777、1870和1948年为降雨量增多突变点。同时北京地区年降水量在其计算时域内各时间尺度分布不均匀,具有明显的局部化特征;年降水存在85~95 a左右时间尺度的周期特征;其次,35~40 a和20~25 a左右时间尺度的周期特征也较明显。降水量在不同时间尺度下偏多、偏少交替变化也各不相同。此外,分析结果显示该地区年降水量具有21 a、35 a和85 a左右的主周期,其中85 a周期为第一主周期;根据年降水的主周期推测,北京地区整个时间序列上的年降水量呈现出偏少-偏多-偏少-偏多-偏少-偏多-偏少的循环交替特征,根据其周期特征,可以推测2009年到2030年左右将一直处于少降水期。     

1961—2018年呼伦湖水面面积变化特征及其对气候变化的响应

为揭示近60年来呼伦湖水面面积的变化规律,确定影响呼伦湖水面面积变化的主要因素,采用曼-肯德尔检验（Mann-Kendall tests）、一元线性回归和小波分析法解析1961—2018年呼伦湖水面面积及其所在区域气温、降水量、蒸发量和相对湿度的变化趋势、突变特征和周期性变化规律,采用皮尔逊相关性分析（Pearson correlation analysis）和灰色关联分析研究水面面积与气象要素的相关性.结果表明:1961—2018年呼伦湖水面面积在1 739~2 360 km2之间,总体以72.84 km2/（10 a）的速率显著减小,2009年人工调水实施以后水面面积逐渐恢复并稳定在2 030 km2左右.近60年来呼伦湖区域气候暖干化明显,表现为气温显著升高、蒸发量显著增大、相对湿度显著降低、降水量非显著减少.1961—2018年,呼伦湖水面面积对气候突变及其周期波动存在相应的响应,水面面积与区域蒸发量呈显著负相关,Pearson相关系数为-0.546,与区域蒸发量和降水量的灰色关联度为0.938~0.960,人工调水实施前（1961—2008年）水面面积与气象要素的相关性强于1961—2018年.研究显示,气候变化引起的蒸发量增大是呼伦湖水面面积减小的重要原因,人工调水严重干扰了2009—2018年呼伦湖水面面积对气候变化的响应.      

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。     

河南省2016~2019年机动车大气污染物排放清单及特征

基于城市机动车保有量和高速公路交通流量,结合行驶里程和VOCs源谱,采用排放因子法建立了河南省2016~2019年城市和2016年高速公路机动车高分辨率大气污染物排放清单.结果表明,2016年小型客车和普通摩托车等汽油车是CO、VOCs和NH₃的主要贡献源,SO₂、NO_x和PM主要来自重型和轻型柴油货车,国1、国3和国4标准车对污染物排放贡献突出,郑州、周口和南阳的排放量较大;高速公路8~10月的车流量较高,11月最低,城市主干道周变化和日变化分别呈现出明显的周末效应和双峰特征;排放高值区集中在交通网密集、交通流量大的城市中心及市区附近向外辐射的道路上,连霍高速和京港澳高速是高排放道路;轻型汽油车对臭氧生成潜势（OFP）贡献最大,乙烯和丙烯等5个物种对VOCs排放量和OFP贡献均较大;2016~2019年机动车保有量年均增长率为5.7%;与2016年相比,2019年VOCs排放增加2.8%,SO₂、PM_2.5、PM₁₀、NH₃、CO和NO_x的降幅分别为76.3%、51.7%、50.3%、43.1%、16.7%和5.9%;2019年各污染物在控制政策下的实际排放量相对基准情景的减排比例在15.6%~82.4%之间.     

太原市2014年春节期间常规大气污染物浓度变化及聚类分析

为了探寻太原市春节期间不同监测站点各常规大气污染物的质量浓度变化规律及相互之间的关系,记录和收集了太原市上兰、南寨、涧河、尖草坪、桃园、坞城、小店、金胜、晋源9个监测点2014年农历小年至元宵节(2014-01-23—2014-02-14)期间的大气PM2.5、PM10、CO、NO2、O3、SO2小时浓度值以及相应的气温、气压、湿度、风级、能见度等气象数据,采用相关分析、小波分析、单因子污染指数评价和系统聚类等方法进行研究,发现:1该时段内就太原市总体而言,PM2.5超标倍数最大,其次是PM10、SO2、CO、NO2,O3污染最小.2农历小年、除夕、正月初八、元宵节大气PM2.5和PM10的浓度迅速增加,与自然气象因子基本无关,说明烟花爆竹的集中燃放对大气颗粒物尤其是细颗粒物产生较大影响.3SO2、NO2、CO与PM2.5和PM10浓度变化的波动趋势相似、主周期相同,反映了部分PM2.5和PM10与SO2、NO2、CO有共同的来源;O3的波动趋势及主周期与上述污染物完全不同,显示出它来源的特殊性.4按PM2.5聚类,南寨、涧河、尖草坪、桃园4个点聚为一类,小店和坞城2个点聚为一类,金胜和晋源聚为一类,位于太原市最北端作为清洁对照的上兰监测点自成一类,与它们的地理位置有较好的相符性,同时,聚类分析结果与各监测点的单因子污染指数评价结果相一致.本文提示小波分析与聚类分析相结合可以较好地反映城市大气污染物浓度变化的时间与空间分布规律.     

保定市PM2.5和臭氧污染特征分析

为深入了解保定市空气质量状况,揭示PM_2.5与臭氧(O₃)的变化特征及相互关系,利用小波分析法对保定市2013—2020年每年4—9月AQI、PM_2.5、O₃-8 h (O₃日最大8 h滑动平均值)和NO₂浓度的逐日数据进行分析. 结果表明:①2013—2018年保定市O₃污染呈逐年加重趋势,最大日浓度达到347 μg/m3;随着治理措施的颁布与实施,PM_2.5超标天数由2013年的97 d减至2020年的1 d,PM_2.5超标情况逐年改善. ②O₃超标天数由2013年的3 d增至2018年的95 d,2020年减至61 d;O₃超标天数占PM_2.5和O₃超标总天数的比例从2013年的3%增至2020年的98%,说明O₃逐渐成为影响保定市空气质量的主要污染物. ③2013年保定市O₃-8 h浓度低于“2+26”城市均值,2014—2020年O₃-8 h浓度高于或接近“2+26”城市均值,说明近年来保定市O₃-8 h浓度的升幅已超过“2+26”城市的平均水平. ④小波分析发现,2013—2020年(除2015年和2018年外)AQI与PM_2.5污染序列的第1主周期相近,从2017年开始,AQI与O₃-8 h污染序列的第1主周期和第2主周期均一致,说明近年来保定市空气污染逐渐由PM_2.5污染转为PM_2.5与O₃复合污染. ⑤在同一时间尺度范围内,PM_2.5与O₃-8 h污染序列的震荡频率基本一致,说明二者存在较明显的正相关关系;2015—2019年,NO₂与O₃-8 h污染序列的震荡频率趋于一致,说明保定市O₃-8 h浓度受前体物NO₂影响较大,2020年震荡频率有较大差异,这可能与新冠肺炎疫情复工后生产规模尚未完全恢复,致使NO₂、PM_2.5等污染物排放强度同比降低有关. 因此,减少NO₂排放,协同控制多污染物是实现保定市空气质量改善的主要途径.      

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。     

拉萨市近49年气温变化特征研究

2019年6月24日拉萨市出现了30.8℃的高温,创历史新高.为了更好的了解拉萨市气候变暖的机理以及评估该区域未来气候的变化状况,本文基于拉萨市自动气象站近49年的观测数据,采用线性趋势法、Mann-Kendall (M-K)突变检验、小波分析、R/S分析等方法深入研究了多时间尺度上气温的时空演变特征.结果 显示:(a...     

2013年我国典型城市大气污染物浓度分布特征

利用中国环境监测总站对全国各个省市的空气质量浓度的实时发布平台,收集了5个城市(北京、沈阳、广州、上海和海口)2013年SO2、NO2、PM10和PM2.5这4类污染物的日均浓度值。应用箱线图和散点图进行数据对比分析,其中箱线图可通过箱体长短及与标准限值的比较得到全年各个城市污染物的浓度范围,散点图从时间尺度表示了每个城市4种污染物浓度的月份分布状况,从而明确了5个城市污染物浓度的季节变化特征和污染水平。沈阳的SO2浓度随季节变化显著,冬季最高,春秋次之,夏季最低。沈阳、上海和广州的PM10和PM2.52种颗粒物的浓度也随季节的变化较为明显,同样是冬季较高,春秋次之,夏季低。北京的颗粒物浓度随季节变化的规律性不明显,但全年PM2.5浓度超标现象明显。5个城市NO2浓度随季节变化不大。     

保定市臭氧污染时空变化特征分析研究

为了解保定臭氧污染状况,利用2013年各环境空气自动监测点位监测数据,对臭氧污染状况及其时空变化特征进行分析.研究结果表明:①臭氧浓度的日变化呈单峰型结构,最高值与最低值分别出现在14点和6点,臭氧呈现明显的"周末效应".②臭氧浓度的月和季度变化具有典型的季节特征,春、夏季高,秋、冬季低,与太阳辐射强度呈正相关性.③各监测点位的臭氧浓度值差异明显,最高值与最低值分别出现在游泳馆点位和华电二校点位.     

保定市大气污染特征和潜在输送源分析

保定市是京津冀地区重要城市之一.为了解保定市大气污染物质量浓度特征和潜在输送源,对保定市国控点2017年1月1日-12月31日PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO₂、O₃、CO等常规大气污染物数据进行分析,并利用TrajStat后向轨迹模型进行区域传输研究.结果表明:①ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）分别为（138±96）（84±66）（29±23）和（50±24）μg/m3,与2016年相比分别下降5.9%、9.1%、25.5%和13.1%;ρ（CO）较2016年下降了14.0%;ρ（O₃）较2016年增长了25.2%.ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）、ρ（NO₂）和ρ（O₃）分别超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值的0.97、1.40、0.25和0.34倍,ρ（SO₂）和ρ（CO）未超标.②除ρ（O₃）外,其他污染物质量浓度均呈冬季最高、夏季最低的季节性特征,其中,冬季PM_2.5污染最为严重,春季PM_2.5~10（粗颗粒物）污染严重.③空气质量模型源解析结果显示,保定市ρ（PM_2.5）约60.0%~70.0%来自本地污染源排放.后向轨迹结果表明,在外来区域传输影响中,保定市主要受到西北方向气团（占比为21.7%~60.0%）远距离传输和正南方向气团（占比为34.8%~50.5%）近距离传输的影响.④PSCF（潜在源贡献因子分析法）和CWT（浓度权重轨迹分析法）分析表明,除保定市及周边区县本地污染贡献外,位于太行山东麓沿线西南传输通道的邯郸市、邢台市、石家庄市是影响保定市PM_2.5的主要潜在源区.研究显示,PM_2.5为保定市大气中的主要污染物,并呈冬季高、夏季低的变化特征,其主要来自西北远距离输送和南部近距离传输.      

保定市大气污染变化趋势及特征

为了解保定市近年来大气污染变化趋势和污染特征,对2013～2018年保定市空气质量和大气污染物浓度进行分析,结果表明:(1)从2013～2018年保定市综合指数由11.6下降到6.6,重度污染天数由114 d下降到27 d,重度污染时污染物累积浓度由57.34%下降到20.59%.表明2013～2018年保定市空气质量逐年改善,不仅重污染天数减少、污染物年均浓度降低,而且重污染时污染物累积浓度的占比也在下降,同时与"2+26"城市平均浓度水平的差距越来越小.(2)夏季ρ(O₃-8h)逐年上升, 2017年和2018年由O₃导致的重污染天分别占当年重污染天的17.0%和14.8%,臭氧污染逐渐突出;秋季NO₂特征值高于SO₂、CO、PM_2.5和PM₁₀,说明秋季污染类型偏机动车型;冬季污染类型由2013～2014年的偏燃煤型转向2015～2018年的偏燃煤型和不完全燃烧的混合影响.(3)2016、 2017和2018年高污染季PM_2.5...     

保定市大气气溶胶中正构烷烃的污染水平及来源识别

有机物已成为我国城市大气颗粒物中最重要组成部分.为认知河北工业城市大气颗粒物中有机物浓度水平和来源,于2010年9月～2011年8月,利用安德森9级惯性撞击式颗粒物采样器在河北省保定市采集了大气颗粒物样品,采用有机溶剂萃取-气相色谱/质谱法定量分析了其中的正构烷烃.结果表明,采样期间保定市大气细粒子日均浓度67%超过GB 3095-2012二级标准75μg·m-3,约96%超过国家可吸入颗粒物浓度标准150μg·m-3.颗粒物中检测出C14～C32正构烷烃19种,浓度范围111.23～979.81 ng·m-3,日均浓度264.2 ng·m-3;4个季节的主峰碳各有不同,冬春季主峰碳为C20、C21和C22,夏季为C27;春、夏、秋、冬CPI值分别为0.97、1.24、0.92、0.86,平均值为1.01.冬春季正构烷烃主要受控于化石燃料燃烧和汽车尾气排放,夏秋季还同时受到高等植物角质蜡层的挥发影响,全年以人为源的影响为主.     

2015—2019年南阳市臭氧污染特征及气象因素影响

基于2015—2019年南阳市5个国控空气质量监测站点常规污染六参数逐时观测资料,结合国家基准站南阳站地面气象要素数据,识别南阳市O₃污染的时空分布特征及气象因素影响。结果表明：2015—2019年南阳市O₃污染日趋严重,O₃日最大8 h滑动浓度平均值（MDA8）从2015年的145 μg/m³增至2019年的181 μg/m³,增幅超过25%;O₃污染呈显著季节性差异,峰值出现在夏季;从空间分布来看,O₃污染呈现明显的块状分布特征,其高值出现在城区中部区域;气象要素是影响南阳市O₃浓度的重要因子,高温、低湿和高能见度条件下易出现O₃污染,且随着风速的增加,O₃浓度表现出先升后降的趋势。2019年6月,南阳市O₃污染严重,超标频率为63%,期间共经历3次O₃污染过程,污染事件与不利的气象条件和强污染排放强度有关。

     

1950～2019年中国季节平均最高气温时空演变特征及其大气环流影响定量化分析

全球变暖和人类活动加剧引起区域气候不稳定,高温事件发生频次和持续性增强,生态环境保护和经济社会发展面临严峻威胁.采用Mann-Kendall检验法和一元线性回归法探讨1950～2019年中国季节平均最高气温(AMT)时空演变特征,并结合线性相关、偏线性相关以及小波分析揭示中国各季节AMT与大气环流间的联系.结果表明：(1)时间尺度上,各季节AMT均呈显著上升趋势,春、夏、秋和冬季AMT上升幅度分别为1.21、0.08、1.81和0.25℃,其突变时间主要集中于20世纪90年代至21世纪初.(2)空间分布上,除夏季以外,其它季节AMT平均变化率由南向北逐渐增加,但其增加程度各不相同,其中春冬季节东北和西北地区变化速率最快.(3)各季节AMT与大气环流因子间存在复杂关系,其能量强度在不同时频域上具有显著差异.其中太平洋年代际涛动与夏季AMT呈显著负相关,北大西洋涛动对夏秋冬季AMT变化产生较大程度正向驱动,北极振荡对各季节AMT均具有明显正向驱动作用,厄尔尼诺-南方涛动因年份不同对春夏季AMT的短期变化存在显著正向或负向影响.研究结果可为我国制定科学有效的气候变化应对方案提供理论依据和技术...     

保定市大气污染来源与燃煤治理成效

为支撑保定市空气污染控制目标实现,于2014年起开展了保定市大气污染研究工作,明确了保定市大气污染的主要来源与成因,并提出了有针对性的治理对策.结果表明:①保定市大气重污染主要发生在冬季,民用燃煤排放是大气重污染发生的根本原因.2013年12月1日-2014年2月28日冬季ρ（SO₂）、ρ（NO₂）、ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）分别为2014年年均值的1.93、1.64、1.46和1.61倍.民用燃煤源占2014年PM_2.5全年来源的19.8%,占冬季PM_2.5来源的30.9%.②集中供热和清洁取暖措施对空气质量改善效果明显.2015-2018年民用散煤综合整治后,ρ（PM_2.5）年均值由2013年的135 μg/m3降至2018年的67 μg/m3,降幅达50.4%,全年重度污染和严重污染天数占比从30.0%降至9.0%.清洁取暖率较高区县的冬季空气综合指数和ρ（PM_2.5）明显低于清洁取暖率低的区县.③民用散煤综合整治降低了冬季PM_2.5中民用燃煤源占比,优化了能源结构.民用燃煤在PM_2.5中占比由2014年冬季的30.9%分别降至2017-2018年冬季的25.0%和2018-2019年冬季的22.0%,煤炭消费量占比由2014年的49.6%降至2017年的38.4%,电力消费量占比由2014年的33.8%升至2017年的39.5%,天然气消费量占比由2014年的2.6%升至2017年的6.8%.总体而言,尽管保定市空气质量得到了一定改善,但总燃煤量占比仍高于北京市（9.8%）和天津市（36.1%）,其主城区南部区县仍可进一步提高清洁取暖率,以促进空气质量不断改善.      

南京秋冬季非难熔性亚微米颗粒物来源解析

利用Aerodyne高分辨率飞行时间气溶胶质谱仪（HR-ToF-AMS）对南京北郊秋冬季非难熔性亚微米气溶胶（NR-PM₁）的化学组分（包括有机物、硝酸盐、硫酸盐、铵盐和氯化物）和特征进行实时在线监测,并利用多元线性模型（ME-2）对其中复杂的有机物进行来源解析.观测期间,有机物、硝酸盐、硫酸盐、铵盐、氯化物对NR-PM₁的贡献分别为42%,28%,15%,13%和2%.有机物解析出6类有机气溶胶：烃类有机气溶胶（HOA）、烹饪类有机气溶胶（COA）、生物质燃烧有机气溶胶（BBOA）、高氧化有机气溶胶（MO-OOA）、低氧化有机气溶胶（LO-OOA）、液相反应生成氧化有机气溶胶（aq-OOA）,平均浓度分别占总有机气溶胶的18%,14%,19%,19%,11%和19%.通过不同污染事件的对比结果表明,本次观测期间二次气溶胶在污染时期占比会明显上升并且液相反应对二次组分的形成有显著的促进作用.     

南昌市固定燃烧点源大气污染物排放清单及特征

大气污染物排放清单是了解区域污染物排放特征、准确模拟空气质量的重要资料,而工业点源是大气污染的重点排放源.通过收集相关活动水平信息和合理的排放因子,采用"自下而上"的方法建立了南昌市2014年点源大气污染物排放清单.结果表明,SO_2、NO_x、CO、PM_(10)、PM_(2.5)和VOC排放总量分别为29576.2、17115.1、25946.6、4689.4、922.9和1190.4 t,其中,金属炼制行业对SO_2、CO和VOC的贡献最高,分别占37.75%、30.59%和38.45%;火电行业是NO_x的主要来源,其贡献率为47%;水泥等建材制造行业对PM_(10)和PM_(2.5)排放贡献最高,分别为26%和25%.根据排放源污染物排放量及地理坐标信息,建立了0.4 km×0.4 km的污染物排放量空间分布特征图,结果表明,南昌市大气污染物排放较为集中,青山湖区北部和新建区北部是SO_2、NO_x、CO和VOC的主要排放区,而PM_(10)和PM_(2.5)的排放量相对分散,并在安义县出现排放高值区.通过将计算结果与统计数据结果进行对比,了解所估算清单的准确程度.对SO_2和NO_x的计算值和统计值进行统计分析,结果显示,NMB(标准化平均偏差)和NME(标准化平均误差)值均小于50%,清单计算精度较高.同时,为了解清单数据质量,对清单的不确定性进行定量分析,结果显示,SO_2和VOC不确定性较低而PM_(10)和PM_(2.5)的不确定性相对较高,清单整体不确定性与其他研究结果相差不大.建议后期研究可以从提升基础数据质量和建立具有区域代表性的排放因子数据库着手,从而减小排放量的不确定性,获得精准可靠的大气污染物清单并应用于空气质量模型预报等更深入的研究.