1980~2012年江苏省城市霾日的时空分布及成因分析

利用1980~2012年江苏省气象观测资料,对江苏省城市霾时空分布及成因进行了分析.结果表明,1980~2012年江苏省霾日增加,重度和中度霾增加显著,苏北和沿海城市霾日增加显著.秋季和冬季霾日最多,夏季最少.秋、冬季霾主要在内陆,沿海略少.除苏南三城市,6月其他城市霾日都比较多.80年代霾日较为均匀,90年代苏南、苏西南增加,2000年代江淮之间和苏北增加,2010~2012年苏北霾日增加显著,苏南地区霾日略有减少.全省连续性霾日、区域性霾日及连续性区域霾都呈增加趋势.城市建成区面积逐年扩大、由工业及汽车尾气排放的污染物逐年增加,导致区域气温升高、空气相对湿度下降,形成城市热岛和干岛效应,加上污染物的增多,增强了霾形成和维持的条件,持续性霾、区域性霾和持续性区域霾也增加较为显著.     

1960~2016年江西省霾日变化特征及气候成因分析

利用江西省1960~2016年82个气象站水平能见度、相对湿度和天气现象等资料,重建了江西省霾日序列,分析了江西省霾日数的年际变化特征,并通过霾日数与降水日数、大风日数和静风日数的相关关系,探讨了不同季节霾日数年际变化的气候成因.结果表明：1960~2016年江西省霾日数表现为在1970s有明显偏高、1980年后显著增加趋势（0.53d/a）,赣北地区霾日多且增加速率快.四季霾日数均有增加,其中秋季贡献最大（0.21d/a,P<0.001）,春季其次（0.12d/a,P<0.001）,冬季霾日数最多,但年际趋势并不显著（0.10d/a,P>0.05）,夏季年均霾日数较低,增加幅度最小（0.09d/a,P<0.001）.过去几十年降水日数减少（-0.26d/a,P>0.05）导致大气湿沉降能力减弱,以及大风日数减少（-0.33d/a,P<0.01）和静风日数增加（1.73d/a,P<0.01）导致大气扩散能力降低,为江西省霾日增加提供了有利气候背景.但主要气候成因因季节不同：春季霾日数增加的主要气候成因是大风日数减少（r=-0.48,P<0.01）,与其他要素的关系不显著;夏季亦与大风日数减少显著相关（r=-0.50,P<0.01）,同时与静风日数增加显著相关（r=0.37,P<0.05）;秋季受大风日数减少、静风日数增加以及降水日数减少共同影响,导致秋季霾日增加速率最快;冬季霾日数仅与降水日数显著相关（r=-0.36,P<0.05）,但由于冬季降水日数变化趋势不明显（-0.26d/a,P>0.05）,冬季霾日数变化不显著.     

河北省气溶胶标高时空变化及其成因

以2012年河北省20个监测站的MODIS AOD(气溶胶光学厚度)和近地面水平能见度数据为基础,应用Peterson 模型和高斯模型,计算气溶胶标高月均值年内变化模型系数;应用全微分近似计算原理,构建了气溶胶标高时空变化的成因模型.结果表明:①全省平均气溶胶标高以夏季最高,为3.298 km;春、秋季次之,分别为2.864和2.284 km;冬季最低,为1.597 km. 全省气溶胶标高空间分布以夏季地域差异最显著,最大值为3.193 km;冬季地域差异最小,最大值为1.487 km. ②在全省尺度上,大气颗粒物排放强度和大气边界层高度每变化1%时,将会引致气溶胶标高分别变化0.577%和0.143%,二者对气溶胶标高变化的贡献率分别为80.1%和19.9%;在省内6个次级区域尺度上,大气颗粒物排放强度越大的区域,大气边界层高度对气溶胶标高的贡献率越大,如冀中南平原、沧州沿海平原和冀东平原的贡献率分别达到63.7%、57.8%、54.2%;反之则贡献率较低,如冀中平原、冀西北山区和冀东北山区的贡献率则分别仅为45.4%、32.6%、8.6%.      

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.     

基于多卫星遥感的东北地区霾污染时空特征研究

利用多卫星(MODIS、CALIPSO、VIIRS)观测的气溶胶产品、地面空气质量监测数据和气象资料,获取了东北地区2006—2015年期间气溶胶光学厚度(AOD)的季节和年际变化特征,并对2014年10月14日东北地区一次典型重霾污染过程的特征及其潜在传输路径进行了深入讨论.研究结果显示,自2008年起东北地区灰霾污染范围扩大且污染程度加剧,呈带状空间分布(营口-长春-哈尔滨);区域内AOD值呈春、秋和冬季高,夏季低的时间变化特征.采用CALIPSO星载激光雷达数据与MODIS、VIIRS卫星获取的AOD开展综合分析,可有效弥补MODIS、VIIRS卫星因冬季积雪亮地表干扰所产生的AOD缺省区域,增强对长期积雪覆盖地区霾污染的时空特征分析能力.与反映霾污染空间分布范围更广的VIIRS卫星相比,MODIS卫星AOD值与东北地区地面观测获取的AQI、PM10和PM2.5相关系数更高,分别为0.89、0.73和0.83.进一步研究结果显示,秋末冬初东北地区的霾污染事件与农作物秸秆焚烧有关,同时,华北地区灰霾污染可跨越渤海湾传输至东北地区,进一步形成更大尺度的带状区域污染.     

陕西省冬季区域性霾污染特征及其典型年环流差异

根据陕西省气候特征及地形,将陕西省分为关中、陕南和陕北3个子区,并定义了区域性霾日及持续性区域性霾事件.基于气象、环保及遥感资料,分析了陕西省区域性霾日及相应的气溶胶污染的时空分布特征.结果表明,陕西冬季各子区区域性霾日有显著差异,关中地区区域性霾日最多,平均每年冬季大于21 d,陕南地区为6 d,陕北地区大于1 d.关中每年冬季均会出现持续性区域性霾事件.关中区域性霾日区域平均风速普遍小于5 m·s^-1,陕南区域性霾日区域平均风速普遍小于4 m·s^-1.区域性霾日出现时气溶胶光学厚度(AOD)明显增大,部分地区大于0.9,关中、陕南和陕北出现区域性霾日时,区域平均空气质量指数(AQI)几乎均大于100.根据激光雷达探测数据,近地层500 m以下区域性霾日的平均消光系数是冬季平均值的2～3倍.关中出现区域性霾日的背景环流以斯堪的纳维亚半岛正异常中心,乌拉尔山东部位势高度负异常和东亚地区正异常所组成的正位相斯堪的纳维亚环流型为主要特征,近地面存在东南风异常.相比2017年,2018年冬季偏强的东南风异常为陕西省区域性霾日增多提供了有利的气象条件...     

1960~2013年华南地区霾污染的时空变化及其与关键气候因子的关系

利用线性回归、聚类分析及相关分析等统计方法对华南地区57个地面气象站的观测资料进行分析,探究近54年华南地区霾日数的时空变化特征及其气候成因.结果表明,年平均霾日数大值区主要分布在广东珠江三角洲(珠三角)地区和广西中东部.54年来霾日数呈现显著的上升趋势,而2008年后有所下降.霾日数的季节变化表现为冬季最多,其次是秋季和春季,夏季最少.2008年以后春、夏、秋3季霾日数有所下降,而冬季仍维持在较高水平.不同等级霾日数在近54年来均有不同程度的上升,霾污染不仅在日数上有明显的增加趋势,而且污染强度在加强.不同地区霾日数的快速增长时期不一样,污染严重和正常污染地区发生在20世纪90年代,而相对清洁地区发生在2000年以后.另外近10年污染严重和正常污染地区霾日数有所下降,但相对清洁地区仍维持快速的增长趋势.近54年华南地区年降水日数、年平均风速、大风日数和年小风日数等气候因子变化结果致使气溶胶粒子的湿沉降减弱,污染物扩散能力下降,霾天气生成概率增加.     

安徽及周边地区气溶胶时空特征及成因分析

利用AERONET数据对2013年6月—2014年5月Aqua/MOIDS气溶胶产品在安徽及周边地区的适用性进行了验证,分析了气溶胶时空分布特征并讨论其影响因素.结果表明:MODIS AOD与AERONET数据在研究区具有很好的一致性,满足美国国家宇航局(NASA)的误差要求.时间上,安徽北部及中部春季、冬季AOD值较高,合肥-南京一带在冬季AOD值甚至高于0.9;研究区域整体在秋季达到AOD最低值.空间上,皖西、皖南山区和庐山等高海拔地区AOD较低,而处于山区间的沿江平原的AOD却明显升高,形成一个以沿江平原为高值中心的环形分布区.研究区域内AOD与能见度、相对湿度的相关性显著,风速对AOD有着先促进后抑制的影响,经济发展和人口分布对气溶胶的分布也有着明显的影响.     

基于地面微脉冲激光雷达的上海冬季霾强度及高度分析

利用2009—2013年冬季地面气象观测数据筛选出非霾和不同强度霾的影响时次,采用能见度与消光系数的定量关系和冬季波长系数对微霾冲激光雷达反演修正得到的气溶胶消光系数,分析了上海地区气溶胶在垂直高度上的集中范围,当地面出现轻微霾、轻度霾、中度霾、重度霾时气溶胶分别主要集中于近地面0.81、0.49、0.41、0.40 km以下,非霾时气溶胶主要集中在近地面1.35 km以下;在此基础上,根据判别不同强度霾的能见度标准和能见度与消光系数的定量关系,将能见度换算为消光系数,再对微脉冲激光雷达反演消光系数进行修正,从而判断高空霾的强度及所处的高度;另外还探讨了云对产生重度霾的影响、降水与中度霾和重度霾的关系以及颗粒物质量浓度与不同强度霾的关系,发现48.53%的重度霾是受云影响而产生的,37.11%中度霾发生前后伴有降水现象,51.14%的重度霾发生前后伴有降水现象,非霾、轻微霾,轻度霾、中度霾、重度霾期间的颗粒物浓度和细颗粒物占的比例依次增大.     

2006~2020年中国大气本底站BC气溶胶的时空分布特征

黑碳（BC）气溶胶来源复杂且具有特殊环境和气象影响效应.我国不同大气环境下的BC时空分布特征亟待全面认识.使用2006~2020年中国7个大气本底站长期BC观测数据,结合气象数据、排放源、增强植被指数（EVI）和气溶胶光学厚度（AOD）数据,综合分析了BC的时空分布特征、长期演化趋势及其影响因素.结果表明,中国不同地区的BC浓度和AOD差异较大,BC对AOD多为正贡献.受排放源和气象条件等因素的影响,BC浓度和AOD空间分布为东高西低,"胡焕庸线"以东的龙凤山、上甸子、临安和金沙的浓度较高,ρ（BC）和AOD平均值分别为（1699±2213）~（3392±2131） ng·m^-3和0.36±0.32~0.72±0.37;"胡焕庸线"以西的阿克达拉、瓦里关和香格里拉的浓度较低,ρ（BC）和AOD平均值分别为（287±226）~（398±308） ng·m^-3和0.20±0.13~0.22±0.19.不同大气本底站BC的年际变化可分为4类：年际变化较小型,主要为阿克达拉站;先增后减然后稳定型,主要为瓦里关站;先降低后稳定类,主要为香格里拉站;先稳定后降低型,主要为龙凤山、上甸子、金沙和临安.不同大气本底站BC的季节变化具有差异."胡焕庸线"以西地区秋季BC浓度最低,冬季和春季BC浓度较高;"胡焕庸线"以东地区冬季BC浓度最高,夏季BC浓度最低.BC对AOD的影响在"胡焕庸线"东西部站点的春季和夏季均较大,在"胡焕庸线"以西站点的秋季较小,在"胡焕庸线"以东站点的冬季较小.大气本底站BC的日变化多为双峰型分布,但是峰值时间存在显著地区和季节差异.     

安徽省持续性区域霾污染的时空分布特征

根据天气和气候特征,将安徽省分为沿淮淮北、江淮之间和沿江江南3个子区,并定义了持续性区域性霾过程.基于气象、环保及遥感资料,分析了安徽省持续性区域性霾过程及相应的气溶胶污染的时空分布特征.结果表明,江淮之间和沿江江南区域性霾日数自1980年开始总体呈增多趋势,沿淮淮北2000年开始增加趋势明显;1980年以来,城市持续性霾过程呈增多趋势,但城市之间差异较大;2000年之后持续性区域性霾过程明显增多,最长过程可达10d以上.62%以上的持续性区域性霾过程出现在冬季;江淮之间次数最多,沿江江南次数最少.区域性霾天气常对应着大范围的高湿、小风情况,并伴随着高浓度气溶胶污染,其光学厚度大于0.9,约是晴空天的2.3倍,气溶胶主要集中在400m以下,如近地面区域性霾天的消光系数是普通霾天的2~2.5倍,晴空天的3~5倍;地面PM_2.5污染而言,区域性霾天至少有一个或以上的城市AQI会达到轻度以上污染等级的概率超过了75%.     

陕西省水资源供求指数和综合干旱指数及其时空分布

识别区域的干旱时空特征对于防旱抗旱具有重要指导意义。论文采用两种方法研究了陕西省干旱时空分布特征并比较了两种方法在应用中的优缺点：其一,考虑社会经济因素对干旱的影响,采用基于水资源供水和需水平衡的陕西省社会经济干旱指标（水资源供求指数）;其二,结合SPI、PDSI和SPEI的特点,运用模糊综合法建立了综合干旱指数。结果表明：陕西省干旱发生频率很高,南北多发生轻微干旱,中部多发生中重度干旱。陕西省干旱在空间上分布差异大,两种方法均表明咸阳、西安、渭南和铜川地区旱情最为严重。在水资源量存在巨大差异的地区,如商洛与榆林,仅用一种类型的干旱指标无法全面体现实际情况,两种方法的结论存在差异：综合干旱指数表明榆林干旱较重,但供求指数为轻旱;商洛供水可满足需水,但综合干旱指数为轻旱。气象干旱指数,在水资源短缺的地区或自然生态系统中,结果更贴近于实际;社会经济干旱指数——水资源供求指数,更适宜用于水资源极其丰富且供水能力强的地区。     

陕西省发展低碳经济的战略选择和路径

提出陕西省应制定"以制度创新为根本,以技术创新为动力,优化产业结构,调整能源结构"的低碳发展战略,分析了该战略对陕西省经济发展的促进作用。规划出低碳发展过程中应遵循的"先紧后松"路径,与各发展阶段的工作重点。     

陕西省区域性自然灾害脆弱性评价研究

自然灾害脆弱性评价研究对于提高区域防灾减灾能力具有重要现实意义。以陕西省10市1区为例,选取6个子系统29项指标,运用均方差赋权法对陕西区域性自然灾害脆弱性进行评价研究。结果表明:自然条件、经济和基础设施3个子系统是影响陕西省区域性自然灾害脆弱性的主要因素;经济、社会和基础设施等因素是区域应灾能力的重要表现,直接影响着区域自然灾害脆弱性的高低;陕西省区域性自然灾害脆弱性具有显著的时空分布特征,关中平原及陕南秦巴山区各地级市、区自然灾害脆弱性高于陕北地区。     

2014~2017年北京城区霾污染态势及潜在来源

统计分析2014~2017年北京城区霾污染发生情况,利用HYSPLIT模式对4年内气流来向进行聚类计算,识别区域内的主要污染传输通道和潜在污染源区分布及变化.结果显示,研究期间北京市城区空气质量状况整体呈改善趋势,灰霾时发生率从2014年的50.6%降至2017年33.7%,灰霾日数由165d降至78d,每年10月到次年采暖结束的3月灰霾发生较为集中.不同强度霾发生频率逐年下降,秋、冬季灰霾发生频率及污染强度均逐步降低.冀东南平原区、太行山东麓以及燕山南麓沿线为京津冀地区的3条主要污染传输通道,传输高度均在近地1000m内,期间通道轨迹对应北京城区PM_2.5平均达124.1μg/m³,其出现频率在2014~2017年逐年减小,并且各年当中同类轨迹所对应的北京PM_2.5均呈逐年下降趋势.北京城区PM_2.5的主要潜在源区从华北平原和渤海天津港区域逐渐缩小至冀中南和鲁西北地区,且传输通道区域污染贡献率逐年降低,有利的天气形势和人为的区域减排是近年空气质量改善的2大主因.     

1961—2013年辽宁省不同等级霾现象时空分布特征及其气候成因

利用辽宁省52个地面气象观测站的观测资料,对辽宁省不同等级霾日时空变化特征和气候成因进行分析.结果表明,辽宁省霾日在空间上存在一个高值中心(沈阳)和两个副高值中心(锦州西南部和朝阳东部),年平均霾日在50 d以上,辽西山区和东北部山区年平均霾日最少在10 d以下.辽宁省霾日主要集中在冬秋季,占全年霾日60%以上,夏季次之,春季最少;1961—2013年辽宁省平均霾日呈明显增加趋势(3.5d/10 a),轻微霾日、轻度霾日和中度霾日也呈显著增加趋势,重度霾日无明显变化.不利的气候条件加剧了霾日的出现,霾日数与降水日数呈显著负相关,降水日数的显著减少(-2.6 d/10 a)导致大气对污染物的沉降能力减弱,而静风日数增加(5.1 d/10 a)、年平均风速减小(-0.2m·s-1/10 a)和大风日数的减少(-10.1 d/10 a)则使得空气中污染物不易扩散,增加了霾天气形成的概率.     

引汉济渭调水工程水资源配置研究

为解决关中地区水资源短缺问题,陕西省规划实施南水北调引汉济渭调水工程。在分析调水工程受水区用户、供水系统的基础上,构建了水资源配置网络图,并建立了该系统的水资源配置仿真模型,确定了配置原则。结合调水工程,设定了7种方案,通过长系列计算,得出了各方案的水资源利用情况。2020水平年,调水15.5×10⁸ m³后可增加供水10.69×10⁸ m³,占需水量的38.76%;调水15.5×10⁸ m³与调水10.0×10⁸ m³相比,工业供水保证率提高32.75%。计算结果表明,实施调水工程后可有效缓解受水区水资源短缺,调水量在保证城市用水、改善渭河河道生态环境方面发挥着主要作用。     

冷空气过程对江苏持续性霾的影响研究

利用地面气象观测资料、PM_(2.5)浓度监测资料和数值模式产品对2016年12月14—24日江苏遭遇的一次长时间霾天气过程进行分析.研究结果表明:过程期间有两次冷空气南下影响江苏省,两次冷空气均带来大风和降水,有效地清除了前期污染物,但随后全省PM_(2.5)浓度开始升高.第一次冷空气强度强于第二次,造成的污染也较重.WRF-Chem模式对本次过程的气象场和PM_(2.5)浓度模拟均较好,模拟观测相关系数分别达到0.52~0.99和0.40.模式能够较好地模拟出污染物的输送过程和时空分布.与第二次冷空气过程相比,第一次冷空气过程存在明显的污染物自北向南输送过程,100~500 m高空持续偏北气流(第2次过程为西北-偏西气流),期间全省平均边界层高度(PBLH)只有260 m(低于第2次过程的500 m),不利于污染物垂直扩散,造成地面浓度较高.利用HYSPLIT-4模式追踪了两次过程中淮安、泰州、无锡三站上空100 m处大气48 h后向轨迹,发现第一次过程中污染物来自山东中西部,第二次来自西部内陆地区.     

2013-2015年上海市霾污染事件潜在源区贡献分析

统计分析2013-2015年上海市每个月不同空气质量等级天数比重,根据HYSPLIT（Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory）后向轨迹模型对3年内的12月份影响上海地区的污染气团进行了综合聚类分析和逐年聚类分析.在综合12次严重霾事件的后向轨迹基础上,结合上海实时公布的PM_2.5小时浓度资料,对潜在源贡献因子PSCF（Potential Source Contribution Function）和浓度权重轨迹CWT（Concentration-weighted Trajectory）进行分析与比较,研究重霾期间影响上海PM_2.5质量浓度的潜在源区及不同源区对PM_2.5质量浓度的贡献差异.结果显示,上海市3年期间12月份霾颗粒物外来源主要输送渠道为西北路径和北方路径,源自于西北方向的气团比重占总气团的50.4%,北方向的气团几乎都经过海洋后进入上海地区.影响上海地区PM_2.5质量浓度的潜在源区主要分布在安徽、江苏和山东地区,此外江西北部、浙江北部、河北南部及山西少部分地区也对重霾事件中的污染物颗粒有一定程度的贡献.     

陕西省环保投资绩效DEA实证分析

为优化环保投资结构,有效使用环保投资,借助于数据包络分析方法 (DEA)对陕西省2002～2009年的环保投资绩效进行实证分析。实证分析结果表明,这些年陕西省环保投资技术效率的均值为0.985,其在规模效率上处于规模合理或规模递增阶段占75%,在技术效率上处于最佳和有效状态的占75%。说明陕西省环保投资绩效保持在一个较好的水平,但陕西省环保投资还没有充分发挥作用,环保投资对经济发展和社会进步的贡献偏低,人才队伍建设力度水平亟待提高。陕西省政府可采取一些措施使陕西环保绩效进一步提高。