关键词： 霾污染特征   污染成因   气流输送   边界层结构   湍流特征  

摘要： 为研究北京冬季霾污染过程的污染特征和成因,以北京2019年12月一次典型PM_(2.5)污染过程为分析对象,利用气溶胶垂直探测资料、边界层气象场和近地湍流资料,对霾不同污染阶段的特征与边界层理化特性的演变进行综合分析.结果表明:(1)观测期间北京共经历两次污染生消,历时5 d,PM_(2.5)小时浓度最高220μg·m^(-3),超过重度污染标准的时次占比53%.(2)高空稳定形势和地面均压场配置下,来自北京西南城市群地表的气溶胶和水汽传输(占比48%),在近地层偏南弱风(风速1~2m·s^(-1)),贴地强逆温[0.8 K·(100 m)^(-1)]和高湿(相对湿度80%以上)等不利扩散的气象条件下不断吸湿增长,加之本地污染排放,成为霾日维持的主要原因.且随污染加重,气溶胶球形特征逐步显著(退偏比从0.05降至0.02).(3)各湍流统计量(湍流强度、摩擦速度和湍流动能)在重污染发生与结束前提前出现规律性异常突降(小时波动率77%)与激增(超过一个量级的峰值)现象,表明湍流统计量可作为重污染过程发生和结束的预报指标,其中湍流强度响应提前的时长与其峰值后的持续湍流强弱有关.污染累积阶段摩擦速度(0.04~0.21 m·s^(-1))、湍流强度(均值0.678)和湍流动能(均值0.643 m^(2)·s^(-2))等均维持在较低水平,底层大气混合扩散能力较差,对污染持续累积起重要作用.另外晴天和霾天感热通量均由地面向大气输送,且呈明显的日单峰变化特征,霾天感热通量(20 W·m^(-2))较晴天小(60 W·m^(-2));潜热通量则全程在0值附近.

关键词： 霾污染   年际增量   多元线性回归   广义相加模型   短期气候预测  

摘要： 将霾日数年际增量作为预测对象、前期外强迫因子作为自变量,分别运用多元线性回归方法和广义相加模型建立长三角地区冬季霾日数预测模型。综合考察“去一法”交叉验证和循环独立样本实验的结果,选出适用于各个模型较优的建模方法,并对比长三角地区冬季霾日数预测模型(MODEL1)和长三角地区冬季霾日数分月预测模型(MODEL2)。MODEL1、MODEL2的均方根误差(解释方差)分别为2.69(80.01%)、2.76(79.04%),两类模型均能成功捕捉霾日数的年际-年代际趋势和极值。MODEL2预测的霾日数距平同号率(97.3%)优于MODEL1(86.49%),具有良好的距平符号捕捉能力。MODEL1采用11月之前的外强迫因子,可提前一个季度预测冬季霾日数;MODEL2采用更新的外强迫因子,可不断预测每月霾污染状况。通过两类模型组合使用,可更准确预测长三角地区冬季霾日数,为霾污染治理提供可靠的科技支撑。

关键词： 治理历程   困顿   大气污染   保卫战   蓝天  

摘要： "拉开窗帘看不见海,却能看见比海更蓝的天!"随着我国蓝天保卫战的阶段性胜利,多地居民在忍受了多年"雾霾迷城"的困顿后,终于在一年中大多数日子里,重新看见了蓝天白云,呼吸到久违的新鲜空气.

关键词： 霾污染   气象条件   气溶胶消光系数  

摘要： 利用空气质量历史监测数据、地面气象要素及激光雷达探测资料,综合分析了2019年1月10-15日长春市一次霾污染过程,探讨了污染过程中污染物和气象要素的变化特征与影响机制。结果表明:此次霾污染过程中12-13日污染最重,PM2.5和PM10质量浓度均超过150μg·m-3,气溶胶消光最强,超过70%的PM2.5/PM10比值大于0.7,指出了细粒子对重污染事件的贡献;重污染期间近地面风速偏小、相对湿度增加、变压较小,同时低空风出现明显的风向转变,弱下沉运动与逆温以及较低的边界层共同削弱了大气的水平和垂直扩散能力,有利于污染物累积,导致霾污染。500 h Pa天气形势表明长春市位于槽前脊后,850 h Pa高度场为弱西风,相对湿度大;海平面气压场存在低压气旋及弱西南气流,该气流有利于将污染物输送至长春市,造成霾污染加剧;1月14-15日高空槽加深东移,850 h Pa西北气流增强,近地面气压梯度力变大,污染物得到扩散,霾污染逐渐结束。

关键词： 创新集聚   创新网络   空间分布模式   单中心   多中心   霾污染  

摘要： 为了比较分析创新集聚空间分布单中心与多中心两种模式对霾污染的影响机制,本文构建了省域面板数据模型和中介效应模型进行实证检验.结果表明:创新集聚可通过规模效应降低霾污染;但创新集聚空间分布模式对霾污染的影响具有异质性.其中,单中心模式诱发了霾污染,存在创新集聚环境效应悖论;多中心模式对霾污染具有改善效应;随着创新集聚多中心的提高,其霾污染改善效应增强,但具有边际递减特征;能源利用效率是创新集聚空间分布模式影响霾污染的重要渠道之一.基于此,本文建议省级政府推进空间协同创新发展战略,建构省域多中心的创新网络空间组织体系,以此形成多中心协同治霾机制,破解创新集聚环境效应悖论.

关键词： 灰霾   地表起伏度   城市地表形态   城市规模   京津冀地区  

摘要： 城市灰霾污染的形成不仅与城市大气污染物排放有关,还有可能与城市地表起伏度、城市建筑形态乃至城市规模等有关,因而判断城市地表各要素对灰霾污染的影响对于城市灰霾污染治理具有重要意义。采集2014—2017年京津冀地区13个城市的PM2.5日均浓度,从地形坡度、城市地表形态、城市规模对PM2.5日均浓度进行回归分析。结果表明:京津冀地区城市辖区的地表起伏度,尤其是地表粗糙度更能解释PM2.5浓度,且影响是负向的;城市规模对PM2.5浓度没有太大影响;城市地表形态对PM2.5浓度的影响很小。

关键词： 霾   逆温   能见度   PM2.5   相对湿度   风  

摘要： 利用高空和地面气象观测资料,对北京地区2016年12月16-21日出现的持续性霾天气过程进行分析,重点就霾过程前期昌平站与周围站点的气象要素与PM2.5的关系进行对比分析.结果表明:高空环流形势平直,低层风力较小,无明显冷空气,边界层扩散条件较差等共同导致了此次霾天气的发生;持续受低压系统控制和较小的地面风速以及PM2.5浓度稳定上升和相对湿度增大,是本次持续性霾天气过程产生和维持的重要原因;相对湿度和PM2.5浓度是直接影响能见度的两个关键因子,但PM2.5浓度对能见度的作用要强于相对湿度,是影响能见度变化的主要因子.与相对周边站点对比发现,霾前期昌平站能见度较好的原因为:相对湿度较小,并处于弱偏北风中,加之昌平处于北京西北部特殊的地理位置,地形作用使得污染物主要集中在西部北部沿山一带,而霾严重区域与地面辐合线相对应,沿辐合线污染物持续积累,程度最重.

关键词： 汾渭平原   灰霾污染   人为排放   气候气象条件  

摘要： 过去几年,尽管在汾渭平原地区采取了诸多污染防控措施,但灰霾污染问题依旧十分严重。本研究使用相关分析、合成分析等方法,首先对汾渭平原冬季灰霾污染的时空分布特征进行了分析,然后从气候气象角度入手探究了灰霾污染增加的原因,不仅阐述了气候气象因子的影响机制,也定量了气候气象因子的相对贡献,最后基于调整后的最优子集模型（AOSM）利用气候因子对汾渭平原冬季霾日数进行了有效预测。结果表明:（1）从长期变化上看,汾渭平原1984–2017年冬季灰霾污染总体呈上升趋势,尤其在2000年以后变得愈发严重。人为排放量与PM2.5浓度和霾日数的呈现不同的变化趋势,尤其在2013年后,人为排放量不断减少,而PM2.5浓度和霾日数却不断上升,这可能是由气候气象条件所导致的。（2）与汾渭平原区域清洁日相比,在区域灰霾日期间近地面温度、相对湿度显著增加,海平面气压、垂直速度和地表风速显著降低,这些变化为汾渭平原地区污染物的形成和积累提供了动力和热力作用。此外,在年际变化上,欧亚遥相关处于负相位时期一方面会导致西伯利亚高压和阿留申低压的变化,另一方面也会使得汾渭平原850 h Pa风速和边界层高度降低以及对流层底部相对湿度升高,从而影响到能见度。（3）根据最佳匹配模型可知气候气象条件在1984–2016年冬季期间对汾渭平原灰霾污染的平均最小贡献(CONave)为24.3%,在2010年后,气候气象条件的调节作用显著增加(CONave=55.8%),差异性分析表明这是由海平面气压和地表风速的显著降低以及500 h Pa的位势高度和地表温度的显著增加所致。（4）在预测方面,整个冬季预测模型的解释方差R2和平均绝对误差MAE分别为88%和3.54天,对于冬季四个月份霾日数的预测,模型的R2均高于71%,MAE均低于1.83天,说明都具有良好的拟合效果。2018年的独立预测结果显示,月份模型的整体预测偏差比整个冬季模型少5天。此外,循环独立检验的结果则表明所有预测模型均具有出色的稳定性,证明由AOSM选择的气候预测因子确实会对汾渭平原的灰霾污染造成影响。

关键词： 霾污染   厄尔尼诺-南方涛动   印度洋偶极子   气象要素   气候变化  

摘要： 随着中国经济发展和城市化进程的不断加快,伴随而来的空气污染已成为社会和各级政府亟待解决的关键问题。其中,霾污染事件会直接导致区域环境空气质量下降,造成针对生态系统的恶劣影响,甚至威胁人类健康及生命财产安全。广东,作为中国的经济强省,曾经历大规模的区域工业化和城市化,目前在其人口密度不断扩大的同时也正面临着空气质量日益恶化的挑战。本文讨论了广东霾污染与气象气候因子之间的关系,并定量其对广东霾污染的贡献;其次,分析了厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)和印度洋偶极子(IOD)的联合作用对广东霾污染的影响,本研究主要结论如下:(1)1973-2018年广东年平均能见度总体呈下降趋势;1973年至2007能见度持续下降,自2007年后能见度开始回升。从季节尺度上看,广东能见度峰值出现在夏季,其后依次是秋季、春季和冬季,其与大气稳定指数的季节变化特征一致。冬季霾日的平均相对湿度明显高于清洁日的相对湿度,而冬季清洁日的风速则大于霾日的风速。(2)大气污染物排放趋势并不能完全解释广东霾污染的变化趋势,利用“最优逐步线性回归”方法,可得出气象气候因子对PM2.5浓度贡献约为14%。全球暖化和大气污染物排放是霾日长期趋势的重要驱动因素;而在年际时间尺度上,ENSO和IOD则起到关键作用。(3)正相位IOD(pIOD)和El Ni?o同时发生年份与PM2.5异常偏低年份相吻合,当两者共同发生时,西北太平洋西北侧出现异常反气旋,导致异常上升气流,主导风向为西南风,相对湿度增大,其促进丰沛的水汽向广东地区输送,湿沉降作用增强,减缓广东霾污染。(4)基于CART算法和决策树回归模型识别出影响广东冬季PM2.5浓度的气候因子,并证实广东PM2.5浓度受到排放、东太平洋/北太平洋涛动、ENSO、北大西洋涛动、东大西洋、东大西洋-西俄罗斯遥相关型、西太平洋、北极海冰、IOD和太平洋年代际变率气候因子共同影响。于广东地区而言,预测模型性能的理想程度从好到差分别为:CART决策树回归>随机森林>多元线性回归。

关键词： 工业生产   工业灰霾   DEA模型   排放效率测算   生产治理相统一  

摘要： 自1978年改革开放以来,中国三次产业经历了重大变革与发展,其中工业发展最为突出。目前中国能源消耗量已经居世界第二,由化石能源消耗产生的SO2、NOX、PM2.5等污染物造成了严重的工业灰霾污染,工业灰霾治理已经成为新时代经济绿色发展中的重要课题。本文以发展绿色工业经济为主要落脚点,通过分析经济发展与工业发展关系,指出工业灰霾的预防与治理是发展绿色工业经济的重点,从而引出为更好平衡经济发展与工业灰霾污染,构建有效的工业灰霾排放效率测算模型的必要性。本文对中国当前的大气污染状况、灰霾形成因素、灰霾不良影响进行了分析,在当前灰霾排放效率测算的理论基础上,从自然因素与空气质量状况的相关性角度分析了自然因素对工业灰霾排放效率测算的必要性,引入自然条件研究因素作为投入分析指标,以修正工业灰霾排放效率测算中的投入、产出指标,并构建了生产与治理相统一的DEA模型来测算工业灰霾的排放效率。而后本文选择2009-2017年的相关数据作为本文模型的相关指标进行实证分析,重点研究我国各地区不同时间段的工业灰霾排放效率,并基于当前中国各地区的工业灰霾测算效率为中国在工业灰霾的预防和治理上提供了相关参考意见。本文首先结合环境科学学科知识探究灰霾的组成,将影响灰霾排放的因素主要分为经济增长因素、工业化水平因素、人口因素因素,并重点分析工业化水平对灰霾形成的影响,指出灰霾对环境、气候、人民健康带来的不利影响,进一步印证灰霾治理对于人民、环境、国际具有重大意义。而后本文介绍基于DEA的效率测算模型,并指出DEA作为效率测算模型的优势。通过对现有工业灰霾排放效率测算方法的分析,指出当前基于DEA的工业灰霾排放效率测算的不足,如研究因素缺乏针对性、以“先污染后治理”为核心背景的二阶段DEA方法不符合我国新时代生态文明建设的指导思想。以此提出基于针对性研究因素的“工业生产和染治理统一”的工业灰霾排放效率的测算模型。本文选取经济生产、环境治理、自然投入等相关指标为投入指标,同时将产出指标分为期望产出指标和非期望产出指标,构建“工业生产和污染治理统一”的工业灰霾排放效率的测算模型。基于2009年、2013年、2017年中国的各地区的指标数据评估我国各地区的灰霾排放效率,以反映各地区工业企业或部门生产过程中创造的价值与污染排放之间的关系。经分析发现2009年、2013年、2017年我国各地区的工业灰霾排放效率相差较大,沿海地区和高原省份的工业灰霾排放效率综合较高,而工业欠发达或污染严重地区工业灰霾综合排放效率综合较低,且随着经济发展和环境治理的同步进行,我国各区域的工业灰霾排放效率逐渐趋同。最后根据本文研究结果为工业灰霾效率测算、制定平衡经济发展与工业灰霾污染策略、合理分配各地区灰霾治理项目投资等提出了针对性建议。