中国近地面PM2.5浓度与排放的时空分布及其关联分析     

冯子钰  施润和 《地球信息科学学报》2021,23(7):1221-1230

PM_2.5是威胁人体健康的主要大气污染物之一。大量研究关注近地面PM_2.5浓度的监测及其时空分布,但目前针对PM_2.5排放及其与近地面浓度之间的关联研究较为缺乏。本文通过2000—2014年近地面PM_2.5浓度格网数据和PM_2.5排放格网数据,采用长时间序列分析法对PM_2.5浓度和PM_2.5排放从定性和定量两个角度进行时空变化趋势对比研究,并进一步结合标准差椭圆法和趋势分析法,分析了我国近地面PM_2.5浓度和PM_2.5排放的时空变化特征及其关联。结果表明,从总体时间序列趋势上,近地面PM_2.5浓度和PM_2.5排放之间在空间分布上基本呈现一致性,集中在胡焕庸线以东的人口密集区,但在时间上,PM_2.5浓度和排放之间存在动态变化时间差。且PM_2.5浓度的变化更为明显,2000—2007年高于35 μg/m³的国土面积占比增加了14.26%,2007—2014年减少了2.84%;从标准差椭圆分析来看,PM_2.5浓度椭圆和排放椭圆在覆盖面积和方位角上与人口和经济分布吻合,但前者面积更大,长轴更接近于东西方向,二者存在约17°差异,而两类椭圆的中心位置随时间变化呈现出较一致的轨迹特征并呈现出滞后特点;此外,受大气扩散、点源排放等因素影响,PM_2.5浓度变化趋势与排放变化趋势在胡焕庸线以东并不完全一致,部分区域排放呈降低趋势而浓度则反而呈升高趋势。因此,从全国层面来看,减排政策对浓度降低在时间上虽存在滞后,但边际效益显著,并已显露成效;而从局地来看,受地形、气象条件和大气化学过程等复杂影响,二者的变化在空间上仍会存在差异,有待进一步深入研究;从防控措施来看,在继续加强落实本地减排政策的同时,应考虑污染物的扩散迁移规律,加强联防联控,有效改善空气质量。  相似文献   

深圳市龙华新区PM2．5质量浓度分布特征及来源分析     

田翠翠  褚艳玲 《广东气象》2014,(5):46-50

通过对龙华新区2个监测站点2012年的PM2．5监测数据进行分析,得出新区PM2．5年均质量浓度值为0．043mg／m^3,全年总超标天数为30d,超标率为8．2％。PM2．5污染具有明显的季节性特征,干季污染严重,雨季则较轻。新区常年盛行偏北风,处于东莞、惠州等污染严重区域的下风向,且风速偏小,是新区PM2．5来源及质量浓度升高的重要原因之一。同时,利用大气环境影响评价系统的AERMOD模型对新区PM2,污染质量浓度分布进行模拟,结果显示新区PM2．5主要来自本地污染源,贡献率为51．2％,外地污染源贡献率为48．8％。其中,PM2．5污染主要受机动车尾气和道路扬尘影响,贡献率为32．0％,其次是施工项目和裸露土地影响,贡献率为18．2％,工业污染源影响非常小。  相似文献   

Use of earth observation data for applications in public health     

Qihao Weng  Bing Xu  Xuefei Hu  Hua Liu 《国际地球制图》2014,29(1):3-16

The Earth Observation (EO) data with their advantages in spectral, spatial and temporal resolutions have demonstrated their great value in providing information about many of the components that comprise environmental systems and ecosystems for decades that are crucial to the understating of public health issues. This literature review shows that in conjunction with in situ data collection, EO data have been used to observe, monitor, measure and model many environmental variables that are associated with disease vectors. Furthermore, satellite derived aerosol optical depth has been increasingly employed to estimate ground-level PM_2.5 concentrations, which have been found to associate with various health outcomes such as cardiovascular and respiratory diseases. It is suggested that Landsat-like imagery data may provide important data sources to analyse and understand contagious and infectious diseases at the local and regional scales, which are tied to urbanisation and associated impacts on the environment. There is also a great need of data products from coarse resolution imagery, such as those from moderate resolution imaging spectrometer, multiangle imaging spectroradiometer and geostationary operational environmental satellite , to model and characterise infectious diseases at the continental and global scales. The infectious diseases at greater geographical scales have become unprecedentedly significant as global climate change and the process of globalisation intensify. The relationship between infectious diseases and environmental characteristic have been explored by using statistical, geostatistical and physical models, with recent emphasis on the use of machine-learning techniques such as artificial neural networks. Lastly, we suggest that the planned HyspIRI mission is crucial for observing, measuring and modelling environmental variables impacting various diseases as it will improve both spectral resolution and revisit time, thus contributing to better prediction of occurrence of infectious diseases, target intervention and tracking of epidemic events.  相似文献   

天津市区秋冬季大气气溶胶散射系数的变化特征   总被引：1，自引：0，他引：1  

徐梅  韩素芹  武国良  赵玉娟 《气象》2011,37(12):1566-1571

通过对天津市区2006年9月至2007年2月期间散射系数进行统计分析,得出天津市区秋冬季气溶胶散射系数特征：散射系数小时平均值变化范围在100～10000 Mm~（-1）,日变化呈典型双峰形,峰值出现在早6时和晚22时,散射系数分别为508.5和431.4 Mm。冬季散射系数要高于秋季。雾日、霾日和晴天时的平均散射系数分别为588.8,403.7和172.5Mm,雾日的散射系数最大,晴天的散射系数最小。细粒子PM_（2.5）浓度日变化与散射系数日变化曲线非常接近,两者呈正相关,相关系数达到0.78。出现大风扬沙天气时散射系数变化剧烈,PM_（10）浓度出现高值,而散射系数却降低,扬沙天气导致空气中的大粒子浓度增加,当PM_（10）质量浓度表现为高值时,散射系数并没有表现为高值。  相似文献   

Comparison of Ozone and PM_2.5 Concentrations over Urban,Suburban, and Background Sites in China     

Lan GAO  Xu YUE  Xiaoyan MENG  Li DU  Yadong LEI  Chenguang TIAN  Liang QIU 《大气科学进展》2020,37(12):1297-1309

Surface ozone (O₃) and fine particulate matter (PM_2.5) are dominant air pollutants in China. Concentrations of these pollutants can show significant differences between urban and nonurban areas. However, such contrast has never been explored on the country level. This study investigates the spatiotemporal characteristics of urban-to-suburban and urban-to-background difference for O₃ (Δ[O₃]) and PM_2.5 (Δ[PM_2.5]) concentrations in China using monitoring data from 1171 urban, 110 suburban, and 15 background sites built by the China National Environmental Monitoring Center (CNEMC). On the annual mean basis, the urban-to-suburban Δ[O₃] is ?3.7 ppbv in Beijing–Tianjin–Hebei, 1.0 ppbv in the Yangtze River Delta, ?3.5 ppbv in the Pearl River Delta, and ?3.8 ppbv in the Sichuan Basin. On the contrary, the urban-to-suburban Δ[PM_2.5] is 15.8, ?0.3, 3.5 and 2.4 μg m^?3 in those areas, respectively. The urban-to-suburban contrast is more significant in winter for both Δ[O₃] and Δ[PM_2.5]. In eastern China, urban-to-background differences are also moderate during summer, with ?5.1 to 6.8 ppbv for Δ[O₃] and ?0.1 to 22.5 μg m^?3 for Δ[PM_2.5]. However, such contrasts are much larger in winter, with ?22.2 to 5.5 ppbv for Δ[O₃] and 3.1 to 82.3 μg m^?3 for Δ[PM_2.5]. Since the urban region accounts for only 2% of the whole country’s area, the urban-dominant air quality data from the CNEMC network may overestimate winter [PM_2.5] but underestimate winter [O₃] over the vast domain of China. The study suggests that the CNEMC monitoring data should be used with caution for evaluating chemical models and assessing ecosystem health, which require more data outside urban areas.  相似文献   

气象因素对常州市区PM2.5浓度影响     

王振  杨卫芬  叶香  李艳萍  夏京  李春玉  何涛 《气象与环境学报》2020,36(3):26-32

利用2016—2018年常州市区环境空气细颗粒物数据,结合同期地面气象资料,分析了常州市区PM_2.5以及气象因素的变化特征,并统计分析气象因素对PM_2.5浓度的影响。结果表明：常州市区PM_2.5、降水量、相对湿度和气温等具有明显季节性,呈夏季较高冬季较低,而气压夏季较低冬季较高的特征。相对湿度与PM_2.5呈正相关,即随着相对湿度的增加PM_2.5超标率和平均浓度均增加;降水对PM_2.5具有一定的清除作用,清除率与降水前PM_2.5浓度、降水量、降水强度有关,降水量、降水强度越大,则降水清除效果越好,而降水前PM_2.5浓度较小,则清除率不明显;常州市区偏西风时PM_2.5的超标率和平均浓度较其他风向较高;风速对常州市区PM_2.5的影响呈负相关,即风速越大PM_2.5超标率和平均浓度均减小;常州市区地面天气形势可以分为两种类型,第一种类型表现为气压较低气温较高,PM_2.5超标率以及平均浓度相对较低,而第二种类型表现为气压较高气温较低,PM_2.5超标率以及平均浓度相对较高。  相似文献   

新冠肺炎疫情期间中国人为碳排放和大气污染物的变化          下载免费PDF全文

乐旭  雷亚栋  周浩  刘竹  胡斯勒图  蔡兆男  林金泰  江志红  廖宏 《大气科学学报》2020,43(2):265-274

利用行业经济活动数据、1 580个地面监测站和6套卫星反演数据,分析了我国新冠肺炎疫情期间人为碳排放和主要大气污染物的变化。与2019年第一季度相比,2020年同期我国碳排放降低9.8%,其中交通部门降幅最大达到43.4%。与2019年2-3月相比,疫情期间全国地表臭氧浓度同比升高1.9 nL/L(5%),其中华北平原以降低为主,东南部地区以上升为主。PM2.5浓度同比下降12.6μg·m^-3(24.9%),其中长三角降幅最大。二氧化氮(NO2)的地面浓度和对流层柱浓度在京津冀、珠三角和长三角都降低20%~30%,体现了高低层的一致性。地面一氧化碳(CO)浓度同比降低17%,而对流层CO柱浓度升高2.5%,可能原因是境外生物质燃烧输送提升了我国南方高层大气的CO浓度。中东部地区气溶胶光学厚度显著降低,导致地表晴空短波辐射同比升高11.6 W·m^-2(9.6%)。  相似文献   

华南区域大气成分数值模式GRACEs预报性能评估   总被引：1，自引：0，他引：1  

李婷苑  吴乃庚  邓雪娇  邓涛  陈靖扬  沈劲  邓思欣  梁华玲 《热带气象学报》2021,37(2):207-217

利用2016-2019年广东省国控站实况监测数据对华南区域大气成分数值模式系统(GRACEs)预报性能进行了综合评估。除空气质量指数AQI外,重点对PM_2.5、O₃及NO₂进行了分析评估。(1) 模式预报性能存在年际差异,对各要素的预报值总体偏低。(2) 模式预报能较好地反映空气质量的空间分布,PM_2.5中心在珠三角西北部,而O₃-8 h高值区在珠三角核心区和粤东沿海,但模式对O₃-8 h高值区存在显著预报低估现象。(3)模式可较好地模拟出PM_2.5月变化的单峰型特征和O₃-8 h月变化双峰型特征,但模式对AQI的秋冬季主峰值和春季次峰值的预报存在低估,分别与模式对O₃-8 h、PM_2.5的低估有关。(4) 模式能较好体现O₃的午后峰值和NO₂双峰值的日变化规律;模式对O₃前体物NO₂的预报偏差,有可能是导致随后几小时对O₃浓度预报偏差的重要原因。(5) 日平均浓度预报效果检验显示模式可较好预测AQI和3种污染物的变化趋势,但对夏秋季高O₃-8 h浓度预报显著偏低;模式对轻度污染及以上等级预报能力偏低,亟需提升模式对污染天气的预报能力。   相似文献   

2018年冬季鲁西北大气污染特征及影响因子分析     

代玉田  杨学斌 《气象与环境学报》2021,37(4):40-47

利用2018年12月至2019年2月滨州、德州和聊城PM_2.5、PM₁₀、NO₂、SO₂、CO和O₃逐日质量浓度及其对应的气象资料,分析了鲁西北大气污染特征和影响因子。结果表明：2018年冬季鲁西北大气污染比较严重,聊城、德州和滨州轻度及以上污染天数分别占61%、60%和54%,重度以上染污天数分别占24%、11%和9%;首要污染物均为PM_2.5、PM₁₀和NO₂,其中PM_2.5占60%以上。PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂和CO日变化呈双峰双谷型,谷值分别出现在04-07时和15-17时,且下午比清晨更低,峰值出现在上午和下午交通高峰期后2-3 h,且峰值上午大于下午;O₃呈单峰型分布,09时出现极小值,18-19时出现极大值。PM_2.5是鲁西北主要的首要污染物,与PM₁₀、CO、NO₂均为显著正相关,并通过0.01水平显著性检验,与NO₂的相关性在低相对湿度(< 60%)时大于高相对湿度(≥ 60%),与CO的相关性在高相对湿度时大于低相对湿度;污染时段(PM_2.5>75 μg·m^-3)的平均相对湿度和平均温度明显大于清洁时段(PM_2.5 ≤ 75 μg·m^-3),清洁时段风速和气压比污染时段明显偏大。  相似文献   

Impacts of the meteorological condition versus emissions reduction on the PM2 5 concentration over Beijing-Tianjin-Hebei during the COVID-19 lockdown          下载免费PDF全文

Yanqing Zhang  Zhaokun Ma  Yi Gao  Meigen Zhang 《大气和海洋科学快报》2021,14(4):38-44

本研究从气象条件和减排两方面探讨了COVID-19封锁期间严重雾霾发生的原因[研究目的],并定量的分析了气象条件和减排对PM2.5浓度的相对影响[创新点].使用WRF-Chem在2019年2月3日-16日和2020年2月3日-16日进行了三个数值模拟试验,分别为2019年气象场与MEIC-2019(2019年中国多分辨率月度排放清单),2020年气象场与MEIC-2019,2020年气象场与MEIC-2020[研究方法].结果表明COVID-19封锁期间严重雾霾的原因是不利气象条件增加的PM2.5浓度大于减排减少的PM2.5浓度[重要结论].  相似文献