检索结果-南通市图书馆

作者：王宇曦南京信息工程大学

学位级别：硕士

近年来,PM污染虽然有所缓解,但污染物浓度仍然经常超过国家空气质量标准,臭氧污染也逐渐加剧,两种污染物甚至会在特定时期产生一种正相关关系。在中国很多地区,如长江三角洲、珠江三角洲和华北平原等地,PM造成的雾霾污染和臭氧污染频繁... 详细信息

近年来,PM污染虽然有所缓解,但污染物浓度仍然经常超过国家空气质量标准,臭氧污染也逐渐加剧,两种污染物甚至会在特定时期产生一种正相关关系。在中国很多地区,如长江三角洲、珠江三角洲和华北平原等地,PM造成的雾霾污染和臭氧污染频繁地同时发生,形成严重的双高型空气污染。本文使用wrf-chem空气质量模型对2015年5月20日-2015年5月29日期间汾渭平原发生的臭氧和PM双高污染事件进行模拟,首先验证了wrf-chem对本次污染过程中的气象要素和污染物时空变化的模拟效果,并对汾渭平原大气双高污染的特征进行了总结。结合观测和模拟数据发现,wrf-chem能够较好地模拟出研究期间的气温和风速的变化趋势和重要峰值,重现了污染期间的大气状况,也很好地模拟出了污染期间臭氧和PM的日变化规律和逐渐上升的峰值浓度,尤其是发生在5月27日-28日的双高污染过程。模拟结果表明,山西省和陕西省在此期间发生污染的区域都分布在汾渭平原内,与该地区排放源分布一致。此外,本文基于模式各处理过程的模块化特征,分析了各过程对太原市大气污染形成的贡献,揭示了本次大气双高污染过程的形成机理。结果表明,本次PM污染是本地排放、外地污染物水平输送和高空化学生成气溶胶的向下扩散共同导致的,而臭氧污染则是高空处臭氧向地表扩散传输导致的,高空处的臭氧来源为气相化学生成和外来的水平平流输送。本文还针对本次污染过程对周边地区人为源排放的敏感性进行了模拟实验。敏感性实验结果表明,关闭太原市、京津冀地区和豫东盆地人为源排放分别会导致太原市5月28日PM峰值降低49%、52%和38%,表明这些地区的一次排放是造成太原市PM的重要原因。此外,关闭太原市、汾河平原和豫东盆地人为源排放分别使5月27日太原市臭氧降低7%、12%和11%。

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河北省南部PM2.5-O3复合污染特征及跨界传输研究

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作者：赵淑婷河北工程大学

学位级别：硕士

近年来我国PM和O复合污染问题日益凸显,以PM和O为关键污染物的大气复合污染,是“十四五”大气污染防治的重要任务,对其进行协同控制刻不容缓。本文收集了河北省11个城市2013～2020年空气质量在线监测数据,对河北省城市PM-O复合污染特征... 详细信息

近年来我国PM和O复合污染问题日益凸显,以PM和O为关键污染物的大气复合污染,是“十四五”大气污染防治的重要任务,对其进行协同控制刻不容缓。本文收集了河北省11个城市2013～2020年空气质量在线监测数据,对河北省城市PM-O复合污染特征进行研究。在邯郸市开展了VOCs成分、NO以及气象参数在线监测,结合国控站数据,分析PM和O及前体物之间的关系,以邯郸市为例进一步分析PM-O复合污染特征及成因。应用空气质量模型wrf-chem对2017年1月、4月和6月空气质量进行模拟,并计算得到河北省PM和O水平和垂直层通量,由此推出模拟期间通量的主要传输路线,结合强力法计算河北南部城市PM和O浓度贡献,以期为河北未来的复合污染控制提供科学支持和决策依据。研究结果显示,2013～2020年河北省PM呈明显下降趋势,O污染在2016～2019年整体呈上升趋势,河北省首要污染物由PM向O过渡,其中河北南部城市污染最为严重。对于河北省PM-O复合污染来说,2013～2016年污染天数略有下降,2017年后发生浮动,说明近年来复合污染情况具有不确定性;从月变化来看,复合污染发生在3～10月,峰值集中在5～7月。以邯郸市为例,当温度在21.0℃～29.0℃之间、湿度略高、气压偏低、风速较小时易形成复合污染。对PM和O之间相互作用研究发现,冬季PM浓度超标时,SOR、NOR、SNA值随O浓度升高而下降,PM与O呈负相关关系;夏季PM浓度不超标时与冬季相反,超标后则逐渐下降;当PM浓度超过125μg/m后,几乎不再出现PM-O复合污染,且2013～2017年O对PM的影响增强。通过对邯郸O生成敏感性分析得到,春冬季O生成属于VOCs控制到NO控制的过渡区,夏秋季属于NO控制区,VOCs/NO值位于4.0～8.0之间更容易形成PM-O复合污染。复合污染时NO浓度(15.8μg/m)和OC浓度(23.4μg/m)偏高,OC/EC值(5.0)最大,二次有机碳污染严重,说明控制能同时形成O和二次有机气溶胶的高活性有机物更能够有效的减轻PM-O复合污染。通过对wrf-chem模拟进行评估表明,该模型能够较好地再现气象和污染物分布和变化情况,能够用于PM-O复合污染的模拟和评估。从水平总通量来看,1月和4月流入至河北南部城市的PM和O通量大于流出至相邻城市的通量,6月相反。整体来看,河北南部城市传输方向主要集中在南北方向,1月PM通量由北向南传输且主要受近地层影响,4月PM整体传输方向受高空层影响由北向南传输,其中邢台与邯郸之间相反;O和6月PM通量受到南部边界相邻城市的影响较大,在近地层和高空层路径一致为邯郸→邢台→石家庄。从垂直层通量来看,各垂直层传输方向主要为由上到下,1月PM净通量数值大于O,4月和6月相反。PM近地层通量数值较大,而O在高空层通量数值大于近地层。从河北南部城市及周边区域PM和O浓度贡献分析,发现PM和O均主要受本地源贡献影响最大,其中最大的是1月石家庄PM本地源贡献达到51.7%,各月O本地源贡献均超过了5.0%,其次邢台和邯郸还受到南部边界相邻城市的影响,进一步说明河北南部城市PM-O复合污染主要受本地及南部边界相邻城市影响。

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兰州市PM2.5和O3协同控制模拟及对策建议

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作者：刘鹏兰州大学

学位级别：硕士

PM和O是当前我国主要的大气污染物,二者协同控制也是“十四五”时期我国持续改善大气环境质量的核心内容。兰州市一直是中国大气颗粒物和近地面O污染最严重的城市之一,近年来为治理大气污染采取了多种治理措施,空气质量虽有明显改善,但... 详细信息

PM和O是当前我国主要的大气污染物,二者协同控制也是“十四五”时期我国持续改善大气环境质量的核心内容。兰州市一直是中国大气颗粒物和近地面O污染最严重的城市之一,近年来为治理大气污染采取了多种治理措施,空气质量虽有明显改善,但仍存在较大的达标压力,PM和O污染已成为制约当地环境空气质量改善的突出短板。由于PM和O有一定的同源性,要同时控制PM和O,降低其共同前体物NO和VOCs的排放至关重要。因此本学位论文首先基于兰州市空气质量自动监测的6种常规大气污染物浓度数据,分析了兰州市空气质量改善面临的主要挑战;而后基于清华大学MEIC清单,利用wrfchem模型模拟了兰州市PM和O的时空浓度变化特征,并结合气象数据及自动监测数据分别对气象场、PM和O的浓度模拟结果进行了比较验证;针对PM和O的共同前体物NO和VOCs的不同削减情景对PM和O的协同控制效果进行了模拟,并定量评估了兰州市不同行业排放源对PM和O浓度的影响;最后提出了兰州市PM与O协同控制的关键对策建议。主要结果如下:（1）兰州市空气质量改善面临的主要挑战:2021年兰州市PM和Oh的年均值均已达到国家二级标准,但仍是WHO规定的PM和Oh指导值的6.4倍和1.46倍,以PM和O为代表的大气复合污染问题已经成为兰州市主要的大气污染问题。兰州市冬季由于大面积的燃煤供暖且以静风气象条件为主,使得大气污染物产生后易累积不易扩散,进而导致该研究区域冬季PM超标严重。兰州市夏季O小时浓度超标严重,这与该区域夏季具有较强的太阳辐射和较高的气温有关。而NO2浓度超标则与兰州市较高的工业排放和交通排放以及河谷盆地较难扩散的地形和气象条件密切相关。此外,兰州市由于气候干旱、地表裸露导致该地区颗粒物本底值高,其PM10浓度也存在超标情况并且治理难度较大。（2）兰州市PM和O模拟结果验证及污染特征:模型对地面温度模拟结果较好,MFB值均在-30～30%之间,MFE值小于50%且R值为0.62;对地面风速模拟结果合理,R值为0.58。职工医院和生物制品所2个城区点位PM浓度的模拟结果较为合理,其R值分别为0.42和0.40,但榆中兰大校区（郊区）点位的相关性较差,R值为0.24。各研究点位PM的浓度水平被高估。O浓度的模拟结果较好,职工医院、榆中兰大校区和生物制品所这3个点位的R值分别为0.54、0.50和0.68,且MFB值均在-60～60%之间,MFE值则均小于75%。模型模拟结果显示,兰州市PM的空间分布特征表现为主城区日均浓度显著高于郊区,且距离城区越远,浓度越低,这与实际情况相符。主城区及交界位置区域白天的O浓度整体偏低,其余区域则相对较高。（3）PM和O浓度对NO和VOCs减排响应:减排NO对兰州市PM浓度的控制效果较好,但由于O的滴定效应使得该市主城区白天O浓度不降反升;减排VOCs同样对PM浓度有较好的控制效果,并能够有效抑制主城区白天O浓度的上升;NO和VOCs的协同减排能够同时有效抑制兰州市PM和O浓度的上升,其中对NO和VOCs同时减排20%的情景下,能够使得兰州市整体区域PM浓度下降0.40μg/m（2.71%）,白天O浓度下降0.44μg/m（0.44%）。（4）兰州市不同行业排放源对PM和O浓度的影响:兰州市整体区域PM污染对不同行业的敏感度依次为工业源、农业源、交通源、民用源和电力源,将其逐一“置零”会分别导致PM浓度下降（下降比例）2.48μg/m（16.82%）、1.70μg/m（11.53%）、1.28μg/m（8.68%）、1.09μg/m（7.39%）和0.70μg/m（4.75%）。兰州市整体区域白天O污染对不同行业的敏感度依次为交通源、工业源、电力源、民用源和农业源,将其逐一“置零”则会分别导致白天O浓度下降-1.05μg/m（-1.05%）、-0.69μg/m（-0.69%）、-0.60μg/m（-0.60%）、-0.38μg/m（-0.38%）、-0.27μg/m（-0.27%）。（5）PM与O协同控制对策建议:基于PM和O浓度对不同减排情景的响应,协同减排20%NO和20%VOCs（情景s5）、单独减排20%VOCs（情景s3）、协同减排20%NO和40%VOCs（情景s6）对兰州市PM和O控制效果均较好,由此,兰州市应该优先控制VOCs减排。建议不同行政区域制定和实施针对NO和VOCs进行不同侧重减排的相关政策:由于NO的滴定作用,主城区更应该倾向于VOCs减排,郊区则应重点考虑NO减排。此外,关闭农业源时兰州市PM浓度下降且并不会加重O的污染,推测通过对农业NH3进行有效减排能够在一定程度上实现对PM与O污染的控制。

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基于机器学习和中尺度模式的川藏地区典型城市O3和NO2预报研究

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作者：卢西畅南京信息工程大学

学位级别：硕士

青藏高原地区通常被视为较为原始的地区,用于大气背景的监测。近年来,随着我国经济持续发展,城市化进程逐渐加快,青藏高原的部分城市也正在经历城市化。此外,大气环流携带空气污染物从南亚和中亚向青藏高原地区进行输送也对其生态平衡... 详细信息

青藏高原地区通常被视为较为原始的地区,用于大气背景的监测。近年来,随着我国经济持续发展,城市化进程逐渐加快,青藏高原的部分城市也正在经历城市化。此外,大气环流携带空气污染物从南亚和中亚向青藏高原地区进行输送也对其生态平衡产生了极大的影响。因此,研究青藏高原空气污染物浓度的预测方法对预防青藏高原空气污染事件的发生至关重要。本研究选取青藏高原及周边地区的三个典型城市(成都、拉萨和昌都)作为研究对象,分析各城市在不同时间尺度(年、月、日和周)的变化规律。以2017-2021年各城市空气污染物浓度实测数据、GFS和时间特征量作为预报因子,建立了基于SVM、Lasso、RF和XGBoost四种机器学习方法的预报模型,并对各个模型进行评价,选取最优的模型(XGBoost)对各城市空气污染物进行预报。最后将XGBoost(ML)与wrf-chem模式融合(ML＿wrf-chem)对各城市O和NO浓度进行预报。主要结论如下:(1)基于四种机器学习算法(SVM、Lasso、RF和XGBoost)对青藏高原地区及其周边地区部分城市的O和NO进行预测,发现在本研究测试的地区和时段中,XGBoost模型表现最佳,且四种机器学习算法对各城市NO和O模拟效果排序均为:XGBoost>RF>SVM>lasso。(2)实现了基于XGBoost算法的青藏高原及其周边地区部分城市O和NO未来三天的逐六小时预报。其中,成都未来三天的O浓度预报值与实测值的相关系数均达到0.9,昌都和拉萨第一天O预报值与实测值间的相关系数达到0.8,整体相较于wrf-chem模式预报效果有所提升。此外,基于XGBoost算法的各城市NO预报值相较于wrf-chem预报结果更接近实测值。(3)实现了基于融合模型(ML＿wrf-chem)对O和NO进行未来三天的预报。机器学习模型(ML)和融合模型对成都O和NO未来三天的预报值与实测值的相关系数分别达到0.9和0.69。融合模型在拉萨和昌都NO浓度未来三天的预报结果均比机器学习模型更接近实测值。

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影响南京地区NO2污染的气象因子及典型个例数值模拟研究

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作者：孙艳南京信息工程大学

学位级别：硕士

近年来,城市化和经济发展的同时,机动车保有量迅速增长,氮氧化物排放总量增加,NO污染问题日趋严重,给人类健康和生态环境造成严重威胁。本文以南京市为研究区,利用环境监测站的NO浓度逐时观测数据和南京站的气象要素逐日数据,统计南京... 详细信息

近年来,城市化和经济发展的同时,机动车保有量迅速增长,氮氧化物排放总量增加,NO污染问题日趋严重,给人类健康和生态环境造成严重威胁。本文以南京市为研究区,利用环境监测站的NO浓度逐时观测数据和南京站的气象要素逐日数据,统计南京市NO浓度的年变化、月变化、季节变化以及日变化情况,构建NO浓度和气象因子之间的广义加性模型(Generalized Additive Models,GAM),定量化研究气象因子对NO浓度变化的影响特征。在此基础上利用wrf-chem模式对一次NO污染个例进行数值模拟,对污染过程进行气象成因分析。并利用HYSPLT-4模式模拟此次NO污染的输送路径,探究NO污染的潜在源区分布特征。得到以下研究结果:(1)2017-2019年南京地区NO浓度整体呈现逐年下降的趋势,但到2019年仍有多个站点监测到NO浓度超标天数超过15天。分月看,NO浓度的变化范围为24.04～52.66μg/m,最低值出现于8月,最高值出现于12月。分季节看,NO浓度最低值出现于夏季,最高值出现于冬季,春季和秋季浓度介于二者之间。(2)在工作日情况下NO浓度呈现“双峰现象”,在节假日情况下NO浓度呈现“单峰现象”。工作日的NO浓度整体比节假日的NO浓度高,二者的NO浓度在7:00～14:00和19:00～23:00存在明显差异,上午9:00差异达到最大,为14.34μg/m。(3)GAM模型能够较好地解释NO浓度变化对气象因子的响应情况,NO浓度随着平均温度、相对湿度以及平均气压的升高呈先增大后减小的趋势,随平均风速的增大近似于对数式下降的趋势。在(平均温度位于10℃附近﹢相对湿度位于52%左右﹢低风速﹢平均气压位于1010 h Pa附近)的协同作用下,最有利于NO的积累。(4)NO污染个例中,多次的逆温层的出现、水平风速低值区下移以及弱垂直速度,使得NO不断积累。此次NO污染的外来源主要是由附近的短途气流和江苏内部气流输送,合肥市中部和六安市的东部、镇江市的大部分区域、常州市的东北部以及南京市与镇江市交界的区域是主要源区,两块源区的WPSCF数值均大于0.9,WCWT值的范围为90～100μg/m。

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基于数值模拟与资料同化探究长三角地区冬季PM2.5污染过程的气象影响

基于数值模拟与资料同化探究长三角地区冬季PM2.5污染过程的气象...

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作者：熊一帆南京信息工程大学

学位级别：硕士

近年来,由于大气污染控制措施的实施,长江三角洲地区年平均PM浓度呈下降趋势,但冬季不利的气象条件引发的区域PM污染事件仍时有发生。因此,通过数值模拟方式研究PM污染过程中,近地面气象要素模拟精确度至关重要。本文基于2017～2021年... 详细信息

近年来,由于大气污染控制措施的实施,长江三角洲地区年平均PM浓度呈下降趋势,但冬季不利的气象条件引发的区域PM污染事件仍时有发生。因此,通过数值模拟方式研究PM污染过程中,近地面气象要素模拟精确度至关重要。本文基于2017～2021年长三角冬季环境气象要素观测分析、大气化学模式wrf-chem模拟长三角地区典型PM污染过程,量化分析温度、风速、相对湿度对PM浓度影响区域特征。并利用wrf-FDDA(四维资料同化)开展对区域气象资料同化及空气质量模拟研究,评估同化气象观测资料对气象场和PM污染模拟的改善作用。主要结论如下:(1)长三角地区2017～2021年大气污染物浓度呈下降趋势,PM、PM和CO变化趋势较一致;PM浓度呈现为冬季>秋季>春季>夏季的变化特征,其中冬季区域平均PM浓度下降了21.89μg·m,表明长三角地区冬季大气污染情况得到明显改善。长三角地区污染日和清洁日相对湿度分别为72%～82%、68%～78%;污染日相对湿度较高有利于PM的吸湿增长,从而产生更多PM。温度在4℃～8℃,污染日的温度较清洁日温度低约1℃;污染日温度低有利于大气污染物在近地层维持较高的浓度。风速为1～3m·s,污染日海上以北风为主,内陆以东北风为主;清洁日风速较大,整个区域以东北风为主,海上的清洁空气由此吹向内陆;污染日的风速小有利于污染物的累积。污染日边界层高度约为300～600米,清洁日边界层高度约为300～800米,边界层高度低有利于PM在低层积聚,阻碍污染物向大气上层扩散稀释,从而造成冬季大气PM污染。(2)针对2019年1月12日～16日的污染过程,结合wrf-chem模拟,分析对比三个污染阶段近地面气象要素扰动对PM浓度变化的贡献。发现污染维持阶段温度、相对湿度和风速对PM浓度的影响最大,分别为-1.31%、-2.82%,2.20%、2.97%,4.68%、8.57%。相对湿度、温度和风速对颗粒物主要组分的影响中,NO浓度的影响最明显,NH与NO浓度变化空间分布特征一致;BC与OC的浓度变化空间分布特征相似。(3)气象资料同化能有效的改善气象背景场与大气化学场模拟能力。同观测相比,结合FDDA同化技术时相对湿度RMSE减小9.68,特别在安徽东南部的高湿区域的改善效果尤为显著;类似地,同化后的温度模拟结果表现为RMSE减小1.02℃,有效地改进了长三角北部地区气温模拟高估的现象。另外,同化后风速也有明显的提升,其RMSE减小了0.35m·s。优化后的气象场减小PM模拟误差,特别是在安徽东部和江苏南部得到了明显的改善;优化后模拟PM的RMSE减小达9.17μg·m。表明了气象资料同化技术在大气化学模式中的重要作用,可提升大气污染的预报水平,并为政策调控提供可靠的理论依据。

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沙尘气溶胶对西北地区气象要素及能量平衡影响的数值研究

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作者：苏士翔兰州大学

学位级别：硕士

沙尘的直接辐射效应对区域乃至全球气候均具有不可忽视的影响。中国西北地区沙尘频发,每年向大气中排放大量沙尘气溶胶。本文以我国近7年西北地区发生的不同强度沙尘事件为研究对象,首先利用wrf-chem模式中不同起沙方案结合Nudging对我... 详细信息

沙尘的直接辐射效应对区域乃至全球气候均具有不可忽视的影响。中国西北地区沙尘频发,每年向大气中排放大量沙尘气溶胶。本文以我国近7年西北地区发生的不同强度沙尘事件为研究对象,首先利用wrf-chem模式中不同起沙方案结合Nudging对我国西北地区发生的沙尘天气过程进行模拟,找出更适合我国西北地区的模拟方案以提高模拟结果,随后先以一次典型沙尘过程为例通过修改起沙方案参数改变沙尘浓度进行模拟,在此基础上选取近6年不同强度沙尘个例进行模拟,探讨沙尘在白天和夜间及不同区域造成直接辐射强迫的异同,在此基础上进而探究沙尘气溶胶在白天和夜间及不同区域对地表能量的影响的差异进而对气象要素的影响,得出的主要结论如下。(1)将AFWA和Shao04两种起沙方案与Nudging相结合后,两种起沙方案对沙尘分布的模拟效果均有所改进,两种起沙方案均能模拟出起沙和沙尘的时空分布特征。综合分析沙尘时空分布及站点PM浓度,结合了Nudging方法的Shao04起沙方案模拟效果与实际情况最为接近。利用筛选出的方案设计进行模拟,通过卫星遥感及地面观测对模拟结果进行验证,结果表明wrf-chem模式能够模拟出中国西北地区的沙尘光学特性、PM以及辐射通量的分布特征。(2)沙尘气溶胶对地表总能量、温度以及相对湿度以及有着不可忽视的影响。白天,沙尘使地表直接辐射、总能量和温度减少,使地表相对湿度增加,6次沙尘过程白天平均对西北地区地表净直接辐射、总能量、温度和地表相对湿度的影响分别为-6.82 W/m、-3.86 W/m、-0.0491℃和0.106%;夜间,沙尘使地表直接辐射、总能量和温度增加,使地表相对湿度减少,6次沙尘过程夜间平均对西北地区地表净直接辐射、总能量、温度和地表相对湿度的影响分别为2.81W/m、3.84 W/m、0.0432℃和-0.104%。此外,沙尘对不同区域各要素的影响主要与沙尘浓度分布有关。(3)沙尘在不同区域及高度处的直接辐射效应一致在白天和夜间存在差异,而不同沙尘浓度以及沙尘层高度情况下沙尘的直接辐射效应一致,均为白天大于夜间,最终全天的作用为使地面和大气顶辐射减少,大气中辐射增加。(4)当沙尘浓度高、沙尘层低时,沙尘向下传输更多的热量,使夜间地表总能量的增加大于白天的减少,从而导致夜间沙尘的保温效应大于白天的降温效应,进而影响相对湿度,最终在全天表现为沙尘地面总能量和温度增加,使地面相对湿度减小;与之相反,当沙尘浓度低、沙尘层高时,沙尘向下传输的热量较少,使夜间地表总能量的增加小于白天的减少,导致白天的降温效应大于夜间的保温效应,进而影响相对湿度,最终在全天表现为沙尘地面总能量和温度减小,使地面相对湿度增加。

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我国主要粮食作物生产排放的大气污染物及其人体健康效应研究

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作者：张孟琳兰州大学

学位级别：硕士

农业强国是社会主义现代化强国的根基,推进农业现代化是实现高质量发展的必然要求。农业是保障人类社会发展和国家稳定的基础,但农作物生产所排放的污染物是大气污染物的重要来源,应当对其导致的空气污染情况和健康损害进行全面的分析... 详细信息

农业强国是社会主义现代化强国的根基,推进农业现代化是实现高质量发展的必然要求。农业是保障人类社会发展和国家稳定的基础,但农作物生产所排放的污染物是大气污染物的重要来源,应当对其导致的空气污染情况和健康损害进行全面的分析。近几十年来我国人口的快速增长,导致对粮食的需求大幅度增加。在政策和需求的共同推动下,粮食生产规模迅速扩大。扩大的农业生产会排放大量颗粒物和气态污染物,会导致空气质量下降,并对人体健康产生危害。在以往对农作物污染物排放量估算的研究中,主要是集中在化肥施用过程的NH排放,较少对其他生产过程所排放的污染物种类和排放量进行详细估算。为了更全面地了解我国农作物生产对大气污染产生的影响,本研究基于自下而上的方式估算了2017年我国三种主要作物（水稻、玉米和小麦）在六个农业生产环节（化肥施用、收获、谷物处理、秸秆焚烧、农业机械和整地）中的污染物排放量,并编制了其高分辨率大气污染物(CO、NH、NO、PM、SO和VOCs)网格化（0.25°×0.25°）排放清单。本文分析了农业源污染物排放时间变化趋势以及空间分布特征,并讨论了不同农业环节排放的贡献占比。为了探究农作物的污染物排放对空气质量的影响。本研究基于编制的排放清单,结合wrf-chem模式,模拟并分析了我国三种主要粮食作物对大气PM浓度的影响。最后,采用暴露-响应关系量化了农作物污染物排放导致的过早死亡人数。本文得出的主要研究结果如下所示:（1）2017年我国主要粮食作物生产的CO、NH、NO、PM、SO和VOCs总排放量分别为809.94万吨、279.27万吨、123.35万吨、215.56万吨、12.04万吨和165.2万吨。我国主要粮食作物污染物排放呈现出东部>中部>西部的空间分布格局,污染物的排放集中分布于长江中下游地区、黄淮海平原区和东北平原区等农业发达的粮食产区。各类污染物的排放呈现强烈的季节性变化且变化趋势基本相同,表现为秋季>夏季>春季>冬季,其中CO、NO、PM、SO和VOCs均在6月和10月出现峰值,NH的排放峰值出现在5月。（2）对于本文编制的主要粮食作物生产相关的大气污染物排放清单,从作物贡献来看,NH与NO的主要作物贡献为玉米,PM及VOCs的主要作物贡献为水稻,CO与SO的贡献主体为小麦;从生产环节的贡献来看,焚烧秸秆对SO、CO、PM和VOCs的排放贡献最大,施肥对NH的排放贡献最大,农业机械对NO的排放贡献最大。（3）我国主要粮食作物在生产中的污染物总排放贡献的PM年均浓度为1.88μg/m,在空间分布上表现为中和东部高、西部低,南部高、北部低,且中东部地区的浓度远高于西部和北部。其中,水稻在生产中排放的污染物贡献的PM年均浓度为1.46μg/m;玉米在生产中排放的污染物贡献的PM年均浓度为1.42μg/m;小麦生产中排放的污染物贡献的PM年均浓度为0.88μg/m。从时间变化来看,1月、4月、7月、10月的月均浓度分别为1.07μg/m、1.4μg/m、1.34μg/m和3.72μg/m。（4）我国水稻生产排放的大气污染物对PM浓度贡献较高的区域主要集中在南方,以7月的贡献占比最为突出,在我国华南地区水稻对PM浓度的贡献占比大多在70%以上;玉米生产排放的大气污染物对东北平原、黄淮海平原、黄土高原以及四川盆地等地区的PM浓度贡献较高,10月可达70%以上;小麦生产排放的大气污染物对我国中部、北部、东北部和西北部PM浓度贡献较高,以4月的贡献最为突出,贡献占比多在40%～80%。（5）2017年我国因三种主要粮食作物生产引起的PM污染共计导致45356（95%CI:31182～59227）人过早死亡,主要分布于黄淮海平原区、长江中下游地区和东北平原区等粮食作物种植和生产较为集中或人口分布密集的地区。其中,因水稻生产引起的PM污染导致的死亡人数最多,达到了22891（95%CI:15627～30097）人,对总死亡人数的贡献为50.47%;因玉米生产引起的PM污染导致的过早死亡人数达到了17013（95%CI:11668～22263）人,贡献占比为37.51%;因小麦生产引起的PM污染物共造成5453（95%CI:3718～7184）人过早死亡,贡献占比为12.02%。（6）在全国各省份中,因作物生产引起的PM污染导致死亡人数最多的省份是河南省,共计有16725（95%CI:11450～22039）人过早死亡,占比为36.87%。不同作物的贡献差异较为显著。其中,水稻生产引起的PM污染对江西、湖南和安徽等南方省份的过早死亡贡献占比超过90%。玉米生产引起的PM污染对我国中部及东北部省份的过早死亡贡献较大,对该区域中多数省份的贡献超过70%;小麦生产引起的PM污染对陕西的过早死亡贡献最高,达到了67%。

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沙尘气溶胶对气象环境和植被生产力的影响

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作者：付文渲内蒙古大学

学位级别：硕士

沙尘气溶胶的直接效应和间接效应对气象、环境和生态的影响至关重要。本文基于JRA55、ERA5和MERRA2再分析数据,CERES和VODCA2GPP卫星遥感观测数据,利用大气化学双向耦合的wrf-chem(Weather Research and Forecasting model coupled to C... 详细信息

沙尘气溶胶的直接效应和间接效应对气象、环境和生态的影响至关重要。本文基于JRA55、ERA5和MERRA2再分析数据,CERES和VODCA2GPP卫星遥感观测数据,利用大气化学双向耦合的wrf-chem(Weather Research and Forecasting model coupled to chemistry)模拟了2017年5月初发生在亚洲东部的一次典型沙尘事件,探讨了wrf-chem模式的可靠性。并通过实验探究了沙尘气溶胶对气象环境以及周边生态植被的影响。主要结果如下:(1)基于Shao2011的沙尘排放方案、由再分析资料JRA55和全球大气化学模式CAM-chem产品驱动的wrf-chem能较真实地再现起沙过程和排放量,能够再现大气环流、地表辐射、降水、气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)、PM(Particulate matter with particle size below 10 microns)含量和植被总初级生产力(Gross Primary Productivity,GPP)等变量的时空分布。分析发现本次沙尘事件主要由蒙古气旋引起。从5月2日到4日,在冷锋以及地形“狭管效应”的共同作用下,强烈的低层西北风和西风途经Mongol Els,萨雷耶西克阿特劳沙漠,古尔班通古特沙漠,塔克拉玛干沙漠和戈壁沙漠,裹挟起巨量沙尘向东、东南方向输送,形成此次沙尘暴。(2)发生沙尘事件时近地层AOD迅速增加,且在沙尘事件高峰期变化更明显。在沙尘暴影响地区,沙尘气溶胶会散射和吸收太阳辐射,使到达地表的向下短波辐射(shortwave radiation,SW)被减弱,而因沙尘层的阻挡反射作用使大气向下到达地面的长波辐射(longwave radiation,LW)增加。整体上,SW的减少量远远超过LW的增加量,二者共同导致地表净辐射强迫为负。此外,气溶胶的直接效应是沙尘和地表向下SW(LW)负(正)相关的主要原因,且沙尘气溶胶直接效应占气溶胶直接效应的主要作用并且持续时间长。(3)当沙尘浓度很高时,会大幅阻挡到达地面的SW,且SW的减少远超LW等的增加,导致地表净辐射强迫为负,地表降温。当沙尘浓度不高时,LW等的增加可能会超过SW的减少,使地表升温。地表温度和地面气压有较好的一致性。沙尘气溶胶使低层位势高度降低,且大气环流异常的移动与沙尘气溶胶在西风和西北风的作用下向东、东南方向输送轨迹较为吻合。此外,沙尘气溶胶对降水既存在正效应也存在负效应,影响机制比较复杂。(4)沙尘气溶胶由西向东增加的区域与GPP和植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)由西向东减少的区域能较好地吻合。GPP和NPP减小区覆盖范围由甘肃东北部逐渐扩大至宁夏回族自治区、陕西、山西、锡林郭勒盟、河北以及东三省。沙尘气溶胶对GPP和NPP有负效应。沙尘气溶胶的增加导致植被生长环境改变,沙尘不但通过沉降覆盖在植被表面,而且通过改变地表LW和SW的综合效应,来影响植被的光合作用以及蒸腾作用。沙尘事件通过影响碳同化、消耗和积累过程来影响植被生长和生态系统,会使作物在关键出苗期减少GPP,对农业和我国粮食安全的形势构成了威胁。

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西安市城市气溶胶污染岛时空分布格局及影响因素研究

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作者：李芮南京信息工程大学

学位级别：硕士

城市污染岛(Urban Pollution Island,UPI)是指城区上空大气污染物浓度高于郊区和农村的现象,由气溶胶引起的城区污染聚集的现象可进一步定义为城市气溶胶污染岛(Urban Aerosol Pollution Island,UAPI)。由于UAPI与城市复合污染、城市空... 详细信息

城市污染岛(Urban Pollution Island,UPI)是指城区上空大气污染物浓度高于郊区和农村的现象,由气溶胶引起的城区污染聚集的现象可进一步定义为城市气溶胶污染岛(Urban Aerosol Pollution Island,UAPI)。由于UAPI与城市复合污染、城市空间形态以及城市微气候有着复杂的相互作用,目前对UAPI的识别、UAPI强度的确定、UAPI空间分布格局和影响因素等仍缺乏精确和系统性的认知。本文以西安市作为研究区域,利用空气质量监测站点数据、遥感数据集和wrf-chem模式,对该区域PM浓度变化规律和UAPI时空分布特征进行研究,并结合气象再分析资料、人口密度、土地分类、DEM高程、污染气体数据,分析西安市UAPI的影响因素,主要结论如下:(1)基于空气质量监测站点数据的研究表明,西安市PM浓度和UAPI强度呈现夜晚高于白天的日内变化特征;季节上呈现冬季较高、夏季较低的“U”型分布。针对UAPI进行EMD分解后的IMF 2、IMF 4、IMF 6分量分别体现了UAPI在周、月、年周期上的多尺度变化特征,并证明UAPI可以较好地排除跨区域传输污染和大区域二次污染等的影响。基于站点监测结果和PM遥感数据集的研究表明,UAPI强度能够识别西安市污染岛现象,由数据集得到的UAPI结果与站点计算的UAPI结果拟合度为0.75;UAPI表现为以城区为中心向四周减弱的特征,东北-西南方向上的剖面分析表明PM浓度存在明显的城乡差异。(2)基于wrf-chem模式对西安市冬季一次典型的污染事件进行模拟,气温、相对湿度、风速、表面气压的模拟结果拟合度为0.83、0.91、0.86、0.92,PM、PM、SO、NO、O、CO的拟合度为0.86、0.85、0.73、0.69、0.7、0.72,误差均处于允许范围内。西安市的UAPI呈现以城区为污染中心向四周逐渐降低的空间分布,随着污染物的传输与扩散,UAPI有向周边城市蔓延形成区域型污染的趋势,在污染后期,城区污染有所降低,UAPI得到了缓解。(3)从不同角度对UAPI的影响因素进行分析,研究表明UAPI与边界层高度、气温呈负相关,相关性分别为-0.40、-0.71。在静稳天气下,污染物易积聚形成UAPI,风速大于3 m/s时有利于污染物的传输和扩散,但冬季风速大于5m/s时,由于跨界传输的影响,污染物浓度会再次升高。人为活动是最主要的影响因素,UAPI与人为活动成正相关,PM浓度与区域人口密度相关性为0.68,人口密度较大的城区往往具有更高的污染浓度。城区与郊区具有不同的土地利用类型,PM浓度的分布为:城镇和建设用地>农村和耕地>水域和未利用土地>林、草地。PM浓度与高程相关性为-0.52,城区高程较低,PM浓度较高,地形起伏阻挡了污染物的水平运动,污染物无法在短时间内扩散,进一步加重了UAPI。PM与PM、SO、NO、CO的相关性为0.867、0.698、0.689、0.825,空间分布一致,与O相关性为-0.486,城区积聚的SO、NO、CO易发生反应生成硫酸盐、硝酸盐等二次无机气溶胶,O加快了二次气溶胶的转化,从而进一步加剧UAPI效应。

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