沙尘天气对西安市环境空气质量的影响

利用2013—2018年陕西省环境空气质量自动站监测数据,分析沙尘天气对西安市环境空气质量的影响。结果表明:（1）大气颗粒物是影响西安市空气质量的首要污染物。（2）西安市沙尘天污染主要在春季和冬季,期间可吸入颗粒物(PM₁₀)的污染强度明显增加。（3）2013—2018年,西安市冬季PM_2.5/PM₁₀比值（0.48～0.66）最高,春季最低（0.43～0.49）且细颗粒物(PM_2.5)和PM₁₀浓度相关性最弱;西安市空气质量在春季受沙尘污染影响大于冬季。（4）不同沙尘源的远距离传输对西安市空气质量的影响程度不同,提前采取防沙抑尘措施能有效削减沙尘过境时本地颗粒物源的叠加污染。（5）尽管沙尘天气导致了颗粒物浓度升高,但与之伴随的大风气象条件,有利于城市区域累积污染物的扩散清除,从而降低SO₂和NO₂等气态污染物浓度。在采暖期,沙尘天气除了降低气态污染物浓度之外,还有利于扩散稀释雾霾污染累积的高浓度PM_2.5。     

青藏高原沙尘天气的遥感研究

由于分布在青藏高原上的气象观测站点稀少,难以对沙尘天气进行充分的地面观测。通过对近年来的5次沙尘天气进行遥感识别,分析了青藏高原沙尘天气过程、影响范围和沙尘来源。结果表明,青藏高原在冬春季存在明显沙尘天气,主要分布在藏北高原、藏南谷地和青海高原地区,这与高原大风对地面的风蚀有密切关系。卫星遥感作为一种重要的观测手段,提供了对高原沙尘天气的有效观测。     

西安沙尘天气特征及其对空气质量的影响

利用1971-2003年西安市常规气象观测资料、2001-2003年西安市区主要污染物日均浓度资料和2002年3月一次重度污染事件逐时的PM₁₀浓度资料,分析了西安市沙尘天气的时间分布特征及其对主要空气污染物浓度的影响。结果表明:西安市沙尘天气近30多年来总体呈波动式明显减少的趋势,但2001-2002年有所增多,2003年又减少。沙尘天气主要出现在春季,4月最多,占全年天数的22.6%。沙尘天气对西安空气质量影响显著,可使3~4月PM₁₀月浓度平均提高12.1%,在分析的一次强沙尘暴个例中,一小时内PM₁₀浓度最高增加了0.585mg·m^-3,达到0.970mg·m^-3,从而造成严重的空气污染事件。     

沙尘天气对榆林市环境空气质量的影响

基于2013-2018年榆林市沙尘天气和环境空气质量逐日数据,定量分析了沙尘天气对榆林市空气质量指数(AQI)、可吸入颗粒物(PM10)和细颗粒物(PM2.5)的绝对贡献和相对贡献率.结果表明:沙尘天气对榆林市AQI的贡献率为0.7％-11.1％(平均值±标准差6.4％±3.8％);对PM10的绝对贡献为 1.0-13...     

中国沙尘天气的区域特征

利用筛选的1954~2000年中国338个站沙尘天气资料及相关气候资料,从沙尘天气区划方面着重分析研究了我国沙尘天气的区域特征。结果表明： 1) 我国沙尘天气多发区分别位于以民丰至和田为中心的南疆盆地和以民勤至吉兰泰为中心的河西地区。不同类型沙尘天气的空间分布范围不尽相同,其中沙尘暴主要发生在与北方沙漠及沙漠化土地相联系的极干旱、干旱和半干旱区内。扬沙和浮尘天气除了在沙尘暴发生区的绝大部分地区出现外,还向其它邻近地区扩展,如扬沙可向东北地区和东南的黄淮海平原及以南地区扩展;而浮尘天气则主要向东南方向扩展,可涉及整个黄淮海平原和长江中下游地区。相比之下,上风方向的中高纬地区,如北疆和东北北部地区,浮尘天气发生甚少。2) 全国沙尘暴天气易发区可划分为北疆、南疆、河西、柴达木盆地、河套、东北和青藏等7个亚区。沙尘暴和浮尘在南疆区发生日数最多,而扬沙在河西区发生日数最多。     

清代西北地区的沙尘天气

通过对《清史稿》、《清实录》、西北各地清和民国时期所修的地方志及其他史籍较为系统全面的查阅,经过整理和分析,最后确定从历史文献中可识别出清代西北地区共有62次沙尘天气事件。根据这62次沙尘天气事件的分析发现:清代西北地区沙尘天气的发生在时间上呈明显的波状起伏,1650至1710年代和1810至1910年代西北地区沙尘天气出现较频繁,1710至1810年代西北地区沙尘天气发生较少;就季节而言,春季是清代西北地区沙尘天气发生的最集中季节;就空间分布而言,清代西北地区的沙尘天气大致有4个多发地带:即以西安、渭南为中心的关中平原地区,以镇原、庆阳为中心的陇东黄土高原地区,以中卫、古浪、永登、山丹为中心的河西走廊地区,以米脂、子长为中心的陕北黄土高原地区;清代西北地区沙尘天气的发生与气温变化关系紧密,但与降水变化的关系不明显。     

关于我国华北沙尘天气的成因与治理对策

２０００年春季,我国华北沙尘天气次数陡增,影响广泛,损失明显增加。利用长期气象观测数据,结合遥感和ＧＩＳ技术,对今年华北沙尘天气的成因进行分析,提出造成沙尘天气的原因在于：①北方地区大风日数的增减是气候周期性变化的反映,今年强沙尘天气陡增是因为处于反厄尔尼诺事件的高峰期所致;②我国北方地表覆被状况局部改善、整体恶化也是今年强沙尘天气产生的另一重要原因。影响华北地区的沙尘天气主要必源于内蒙古中西部和     

我国沙尘天气研究的最新进展与展望

国内外学者普遍关注对沙尘天气时空分布格局的研究,非常重视对沙尘天气动力机制的分析,广泛采用多种方法分析沙尘天气的发生发展过程,一贯强调对沙尘天气发展趋势的预测,不断尝试对沙尘天气灾害与防治的探索。随着对沙尘天气研究的不断深入,人们逐渐明确了沙尘天气的时空分布特征,深刻揭示了我国沙尘天气的主要沙尘源地和移动路径,对沙尘天气形成机理与机制的认识不断深化,沙尘天气的预报、预警及其综合防治等方面的研究也取得了重大进展。从发展趋势来看,建立有效的沙尘天气监测预警系统,加强对沙尘天气发生和发展机理研究,强化对关键区域沙尘天气预警预报与综合防治将是今后研究的重要方向。     

新疆沙尘天气的演化特征及影响因子

利用1961-2003年新疆90个气象站地面观测资料,分析了新疆沙尘天气的空间分布特征及演变规律,并构建多元线性回归沙尘因子模型,探讨了气温、气温日较差、气压、平均风速、降水量对沙尘天气的影响程度.新疆沙尘天气的高发区在塔克拉玛干沙漠及南缘,年沙尘日数南疆是北疆的7倍.沙尘天气的高发时段在3～9月,43年内呈明显递减趋势.北疆、南疆沙尘天气的历史演变有着较好的10～15年和8～10年的振荡周期.北疆沙尘天气的主要影响因子是平均风速和气温日较差、降水量,春季明显受气温和平均风速的影响,夏季主要受平均风速和气温日较差的影响.南疆平均风速和降水量的影响占主导地位,春季气温日较差的影响也比较显著.另外,南疆春季沙尘天气对日照时数有着显著的影响.     

2016—2020年沙尘天气对陕西省空气质量的影响特征

基于2016—2020年陕西省环境空气质量监测数据,分析沙尘天气对陕西省空气质量的影响特征。结果表明：(1)陕西省域沙尘天气过程每年发生9—19次,沙尘影响日每年20—46 d;春季为沙尘天气高发季,5月和3月为高发月;沙尘天气过程发生频数空间分布整体表现为自北向南、自东向西递减。(2)各城市沙尘天气过程持续时间2—120 h,关中城市持续时长总体高于陕北和陕南城市;不同沙尘天气过程PM10峰值浓度变化范围大,最高值出现在榆林(3 219μg·m^-3)。(3)2018年沙尘天气对陕西省PM₁₀年均浓度影响最大,2020年影响最小,年均浓度绝对贡献分别为9.3μg·m^-3和2.9μg·m^-3;各城市沙尘影响日超标占比66.7%—89.7%,污染等级以轻度和中度污染为主,严重和重度污染较少;榆林、延安和商洛的严重污染100%来源于沙尘天气,关中5市的严重污染20.5%—66.7%来源于沙尘天气。     

新疆地区气候与环境变化对沙尘暴的影响研究

根据新疆地区50年来的气候变化以及人类活动的影响，阐述了新疆沙尘暴源区气候与荒漠环境变化。结果表明，新疆地区的气候由暖干向暖湿发展。自20世纪70年代中期以来，暖湿过程非常明显，特别是新疆南疆与北疆的气候变化特点和高山与盆地的气候变化差异以及湖泊其他水域面积的变化，都明显地反映了干旱区域气候变化的敏感性，并且也反映了新疆区域气候与中国中、东部气候变化的差异性。由于气候的波动和人类活动的干扰．使不同地区的荒漠环境受到不同程度影响。干旱地区的降水、大气湿度、下垫面状况等都直接影响着沙尘暴的发生和发展。沙尘暴的发生频率和强度与沙尘源区的状况及其气候与荒漠环境变化以及动力条件(即天气系统)等具有密切的关系。因此，20世纪80年代后期以来，气候变暖是造成干旱区生态环境恶化、自然灾害尤其是风沙灾害和沙尘暴增多的主要原因之一。同时，也反映出内陆干旱区是气候变化的敏感反应区。     

2004年春季沙尘天气对和田市空气质量的影响

利用沙尘暴监测网数据、常规气象资料以及MICAPS系统环流形势资料,对和田市2004年春季沙尘天气产生的污染进行了详细的对比分析。研究结果表明：和田市春季污染相当严重,主要以沙尘污染为主。整个春季79％时间API（环境污染指数）指数均达到500,且45％时间可吸入颗粒物PM10在TSP巾的浓度比例达50％。不同天气系统对和田市空气的污染贡献不同。从东路影响和田市的天气系统、高压底部型地面系统和浮尘天气所造成空气污染相当严重。其余天气系统和天气现象所产生的污染较小。     

准噶尔南部沙尘暴发生的地表条件研究

准噶尔南部可分出沙尘暴源区、易发区和少发区(或罕见区)三类,它们包括植被状况、土壤理化性质在内的地表条件存在差异。以植被盖度、植物群落多样性和土壤表层水分为变量,在费歇(Fisher)准则下建立起源区和少发区地表特征的判别函数R=-0．0576x1-0．1345x2-0.0695x2,并确定了两者划分的阈值R0=-10．07。在此基础上,对易发区地表条件的类型归属进行判别。最终查明影响沙尘暴发生的地表条件主要是植被状况,其中最为重要的是植物群落的多样性。     

阿图什市城市化过程的大气环境污染效应

以典型的干旱区绿洲城市阿图什市为例,借助国内外城市化与大气环境污染方面的研究成果,分别选取7个城市化指标和4个大气环境污染指标,应用阿图什市1990 - 2008年的城市化与大气环境污染数据,计算各指标综合指数,建立城市化与大气环境污染的关系模型,分析阿图什市1990-2008年城市化过程的大气环境污染效应.结果表明:阿图什市1990-2008年城市化发展速度快,城市化综合指数呈现非线性增长趋势;阿图什市大气环境污染物质浓度的波动性变化比较显著,但还是以总悬浮微粒为主,阿图什市1990 - 2008年大气环境污染综合指数呈现倒“U”型变化趋势;利用1990 - 2008年阿图什市的时间序列数据,通过计算城市化综合指数与大气环境污染综合指数,构建三次多项式模型进行城市化与大气环境污染之间相互关系的分析发现,阿图什市1990 - 2008年城市化与大气环境污染之间的关系拟合曲线不符合环境库兹涅茨倒“U”型曲线,而呈现出环境库兹涅茨倒“U”型曲线的特殊格式“N”型曲线关系.通过完善公共交通体系,加强建筑施工管理,改善城市绿化系统以及推进新技术等方式解决城市化带来的大气环境污染问题.     

时域组合模型与西安市城区地下水污染预测

基于系统层次性的分解与综合,将区域环境质量的时间序列变化概括为趋势项、周期项和随机项,提出了用于环境预测的时域组合模型及其检验方法;以20年来西安市地下水污染预测为例,在电子表格软件Lotus1-2-3forWindows的支持下,完成了西安市地下水总固体、总硬度、硝酸盐、氯化物、氟化物、六价铬6种污染及样本超标率、平均污染指数和超标区面积3个指标的数学建模。该方法事物变化规律清晰,预测精度远高于传统方法,同时也为西安市地下水污染的预测防治提供了科学依据。     

阿图什市城市化过程的大气环境污染效应

以典型的干旱区绿洲城市阿图什市为例,借助国内外城市化与大气环境污染方面的研究成果,分别选取7个城市化指标和4个大气环境污染指标,应用阿图什市1990-2008年的城市化与大气环境污染数据,计算各指标综合指数,建立城市化与大气环境污染的关系模型,分析阿图什市1990-2008年城市化过程的大气环境污染效应.分析结果表明,...     

区位与城市中央商务区产业定位的相关性研究--以西安南郊小寨地区为例

依据城市中央商务区(CBD)和城市副中心商务区(Sub_CBD)理论,分析了西安南郊区域中心地———小寨Sub_CBD形成的区位背景条件,对Sub_CBD产业定位的区位优势与劣势条件进行了对比研究,依据区位条件和小寨Sub_CBD产业定位的相关性,提出小寨应当建成一个“文化-商业型”的城市Sub_CBD。论证了依托西安特有的文化产业发展而形成的城市Sub_CBD的功能,在分析了小寨Sub_CBD存在不足的基础上,提出了相关规划建设的构想,为知名度很高的历史文化古城西安市的文化产业经济的开发提供科学依据。     

利用遥感综合分析西风引导气流与地形对沙尘运移路径的影响

沙尘暴的发生受大气环流、地表状况、降雨的影响，还受到局部地区地形的影响。一次规模较大的沙尘暴过程，沙尘可以从蒙古国和我国西部沙源地输送到我国东部、韩国、日本乃至夏威夷、美国西海岸。中日亚洲沙尘暴ADEC项目对亚洲沙尘暴的起沙、传输和降落的运行机制已经作了深入的研究，并建立了亚洲沙尘暴的数值模拟系统。本文以影响北京地区的沙尘暴事件为例，利用遥感技术，综合DEM地形数据和地面实测数据分析西风引导气流和地形对沙尘运移路径影响，将MODIs影像数据和DEM地形数据以及地面观测站点实测数据相结合，进行综合分析，结果表明在一次沙尘暴过程中，沙尘在运移过程中的运移路径明显地受到西风引导气流、沙尘粒子自然沉降规律以及局部地形的影响，要预防(减少)北京地区的沙尘暴仅仅作好北京地区的生态环境建设是不够的，加强北京周边地区，尤其是张家口地区、官厅水库库区及库区周围地区的生态环境建设尤为重要。     

河南省城市空气质量特征与污染防治对策

根据《河南省主要城市空气质量日报》公布的数据资料,对河南省15个主要城市的空气质量进行了统计分析,总结出其主要城市的空气污染特征及其成因,提出了空气污染防治对策。     

预测银川市大气主要污染物浓度的一种动力统计模型

本文以箱模式为原理,从大气污染物平流扩散方程出发,经过简化推导,得出预测大气主要污染物浓度的动力统计模型。在模型中既考虑了气象条件的作用,又考虑了起报日的污染物浓度,与纯数学统计模型相比,有着更可信的物理基础;与数值模式相比,本模型不需要污染源排放清单,具有简便易行的优点。利用银川市2001-2004年大气主要污染物SO_2、NO_2、PM_(10)逐日平均浓度监测值和同期地面气象要素资料,通过回归分析确定了主要污染物浓度24 h变率预报方程,经2005年6～9月的预报检验,本模型对银川市大气主要污染物浓度的变化有一定的预报能力。