成都市区夏季大气污染物浓度时空变化特征分析
第３５卷第４期
２０１５年４月
环一境一科一学一学一报一ＡｃｔａＳｃｉｅｎｔｉａｅＣｉｒｃｕｍｓｔａｎｔｉａｅ
Ｖｏｌ．３５，Ｎｏ．４Ａｐｒ．，２０１５
基金项目：国家重点基础研究发展规划项目（Ｎｏ．２０１２ＣＢ４１７１０６）；四川省环境保护重大科技专项（Ｎｏ．２０１３ＨＢＺＸ０１）；国家自然科学基金项目（Ｎｏ．４１１０５１０１）
ＳｕｐｐｏｒｔｅｄｂｙｔｈｅＮａｔｉｏｎａｌＢａｓｉｃＲｅｓｅａｒｃｈＰｒｏｇｒａｍｏｆＣｈｉｎａ（Ｎｏ．２０１２ＣＢ４１７１０６），ｔｈｅＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎＭａｊｏｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＰｒｏｊｅｃｔｏｆＳｉｃｈｕａｎ（Ｎｏ．２０１３ＨＢＺＸ０１）ａｎｄｔｈｅＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ（Ｎｏ．４１１０５１０１）
作者简介：谢雨竹（１９９０ ），女，Ｅ?ｍａｉｌ：ｘｉｅｙｕｚｈｕ＠ｄｑ．ｃｅｒｎ．ａｃ．ｃｎ；?通讯作者（责任作者），Ｅ?ｍａｉｌ：ｐａｎｙｕｅｐｅｎｇ＠ｍａｉｌ．ｉａｐ．ａｃ．ｃｎＢｉｏｇｒａｐｈｙ：ＸＩＥＹｕｚｈｕ（１９９０ ），ｆｅｍａｌｅ，Ｅ?ｍａｉｌ：ｘｉｅｙｕｚｈｕ＠ｄｑ．ｃｅｒｎ．ａｃ．ｃｎ；?Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ，Ｅ?ｍａｉｌ：ｐａｎｙｕｅｐｅｎｇ＠ｍａｉｌ．ｉａｐ．ａｃ．ｃｎ
ＤＯＩ：１０．１３６７１／ｊ．ｈｊｋｘｘｂ．２０１４．０８６０
谢雨竹，潘月鹏，倪长健，等．２０１５．成都市区夏季大气污染物浓度时空变化特征分析［Ｊ］．环境科学学报，３５（４）：９７５?９８３
ＸｉｅＹＺ，ＰａｎＹＰ，ＮｉＣＪ，ｅｔａｌ．２０１５．ＴｅｍｐｏｒａｌａｎｄｓｐａｔｉａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｓｏｆａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃｐｏｌｌｕｔａｎｔｓｉｎｕｒｂａｎＣｈｅｎｇｄｕｄｕｒｉｎｇｓｕｍｍｅｒ［Ｊ］．ＡｃｔａＳｃｉｅｎｔｉａｅＣｉｒｃｕｍｓｔａｎｔｉａｅ，３５（４）：９７５?９８３
成都市区夏季大气污染物浓度时空变化特征分析
谢雨竹１，２，潘月鹏２，?，倪长健１，陈志辉３，韦霞４
１．成都信息工程学院大气科学学院，高原大气与环境四川省重点实验室，成都６１０２２５２．中国科学院大气物理研究所大气边界层物理和大气化学国家重点实验室，北京１０００２９
３．浙江省环境保护科学设计研究院，杭州３１０００７４．云南省气象局，昆明６５００００
收稿日期：２０１４?０５?１５一一一修回日期：２０１４?０７?１６一一一录用日期：２０１４?０８?０５
摘要：为了解成都市区大气污染物浓度水平及其变化规律，统计分析了２０１３年６月１日 ８月３１日３个市区站点（十里店二梁家巷和草堂寺）
ＳＯ２二ＮＯ２二Ｏ３二ＰＭ２．５二ＰＭ１０和ＣＯ逐时观测资料．结果表明，观测期间Ｏ３污染严重，上述３个站点小时均值超标率分别达２２％二３７％和４２％．大气颗粒物污染也较为严重，上述３个站点ＰＭ１０日均浓度超标率分别为１３％二８％和３％，而ＰＭ２．５日均值超标率分别高达３４％二２７％和２６％．ＮＯ２和ＣＯ早晚的浓度高峰主要与机动车流量增加和混合层高度降低有关．由于紫外辐射影响，Ｏ３浓度在正午出现峰值．受机动车流量高峰和气象条件的影响，ＰＭ２．５和ＰＭ１０最大值和最小值分别出现在上午和下午．通过对污染物 周末效应 的分析，发现周末Ｏ３二ＰＭ２．５和ＰＭ１０的浓度显著高于工作日，ＳＯ２二ＮＯ２和ＣＯ反之．成都市区大气污染受局地排放和外源输送共同影响，其中ＰＭ１０和ＮＯ２主要受局地源控制，而ＰＭ２．５二ＳＯ２和Ｏ３受外输送影响较大．
关键词：大气污染物；气象条件；来源解析；成都市；夏季
文章编号：０２５３?２４６８（２０１５）０４?９７５?０９一一一中图分类号：Ｘ５１３一一一文献标识码：Ａ
ＴｅｍｐｏｒａｌａｎｄｓｐａｔｉａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｓｏｆａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃｐｏｌｌｕｔａｎｔｓｉｎｕｒｂａｎＣｈｅｎｇｄｕｄｕｒｉｎｇｓｕｍｍｅｒ
ＸＩＥＹｕｚｈｕ１，２，ＰＡＮＹｕｅｐｅｎｇ２，?，ＮＩＣｈａｎｇｊｉａｎ１，ＣＨＥＮＺｈｉｈｕｉ３，ＷＥＩＸｉａ４
１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＡｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃＳｃｉｅｎｃｅ，ＣｈｅｎｇｄｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＰｌａｔｅａｕＡｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＳｉｃｈｕａｎＰｒｏｖｉｎｃｅ，Ｃｈｅｎｇｄｕ６１０２２５
２．ＬＡＰＣ，ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＡｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃＰｈｙｓｉｃｓ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００２９３．ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＤｅｓｉｇｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＺｈｅｊｉａｎｇＰｒｏｖｉｎｃｅ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１０００７４．ＹｕｎｎａｎＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＢｕｒｅａｕ，Ｋｕｎｍｉｎｇ６５００００Ｒｅｃｅｉｖｅｄ１５Ｍａｙ２０１４；一一一ｒｅｃｅｉｖｅｄｉｎｒｅｖｉｓｅｄｆｏｒｍ１６Ｊｕｌｙ２０１４；一一一ａｃｃｅｐｔｅｄ５Ａｕｇｕｓｔ２０１４
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｏｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｔｈｅｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓａｎｄｓｏｕｒｃｅｓｏｆａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃｐｏｌｌｕｔａｎｔｓｉｎｕｒｂａｎＣｈｅｎｇｄｕ，Ｓｉｃｈｕａｎ，ｔｈｅｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓｏｆＳＯ２，ＮＯ２，Ｏ３，ＰＭ２．５，ＰＭ１０ａｎｄＣＯ，ａｌｏｎｇｗｉｔｈｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｆａｃｔｏｒｓ，ｗｅｒｅｃｏｎｄｕｃｔｅｄａｔｔｈｒｅｅｓｔａｔｉｏｎｓｏｆＳｈｉｌｉｄｉａｎ，ＬｉａｎｇｊｉａｘｉａｎｇａｎｄＣａｏｔａｎｇｓｉ，ｆｒｏｍＪｕｎｅ１ｔｏＡｕｇｕｓｔ３１，２０１３．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｒｅｗｅｒｅ２２％，３７％ａｎｄ４２％ｏｆｔｈｅｄａｙｓｗｉｔｈＯ３ｈｏｕｒｌｙｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｅｘｃｅｅｄｉｎｇｔｈｅＮａｔｉｏｎａｌＡｉｒＱｕａｌｉｔｙＳｔａｎｄａｒｄｏｆＧｒａｄｅⅡａｔｔｈｅａｂｏｖｅｔｈｒｅｅｓｉｔｅｓ，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｔｈｅｐａｒｔｉｃｕｌａｔｅｐｏｌｌｕｔｉｏｎｗａｓａｌｓｏｓｅｒｉｏｕｓａｔｔｈｅａｂｏｖｅｔｈｒｅｅｓｉｔｅｓ，ａｎｄｔｈｅｆｒｅｑｕｅｎｃｉｅｓｏｆｄａｙｓｗｉｔｈｅｘｃｅｓｓｉｖｅｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓｗｅｒｅ１３％，８％ａｎｄ３％ｆｏｒＰＭ１０，ａｎｄ３４％，２７％ａｎｄ２６％ｆｏｒＰＭ２．５，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．ＴｈｅｐｅａｋｓｏｆＮＯ２ａｎｄＣＯｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓｉｎｔｈｅｍｏｒｎｉｎｇａｎｄｎｉｇｈｔｗｅｒｅｄｕｅｔｏｔｈｅｖｅｈｉｃｌｅｓｅｍｉｓｓｉｏｎａｎｄｔｈｅｍｉｘｉｎｇｌａｙｅｒｈｅｉｇｈｔ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｅｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓｏｆＯ３ｍａｘｉｍｉｚｅｄａｔｎｏｏｎｂｅｃａｕｓｅｏｆｓｔｒｏｎｇｕｌｔｒａｖｉｏｌｅｔｒａｄｉａｔｉｏｎ．Ｉｎａｄｄｉｔｉｏｎ，ＰＭ２．５ａｎｄＰＭ１０ｈａｄｔｈｅｄｉｕｒｎａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆｈｉｇｈｅｓｔｉｎｔｈｅｍｏｒｎｉｎｇａｎｄｌｏｗｅｓｔｉｎｔｈｅａｆｔｅｒｎｏｏｎａｓａｒｅｓｕｌｔｏｆｍｏｒｎｉｎｇｒｕｓｈｈｏｕｒｓａｎｄａｆｔｅｒｎｏｏｎｆａｖｏｒａｂｌｅｄｉｆｆｕｓｉｏｎｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ．ＷｅａｌｓｏｆｏｕｎｄｔｈａｔｔｈｅｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓｏｆＯ３，ＰＭ２．５ａｎｄＰＭ１０ａｔｗｅｅｋｅｎｄｗｅｒｅｈｉｇｈｅｒｔｈａｎｏｎｗｅｅｋｄａｙｓ，ｗｈｉｌｅｔｈｅｒｅｖｅｒｓｅｉｓｔｒｕｅｆｏｒＳＯ２，ＮＯ２ａｎｄＣＯ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｐｒｅｌｉｍｉｎａｒｙａｎａｌｙｓｉｓｓｕｇｇｅｓｔｅｄｔｈａｔｔｈｅａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃｐｏｌｌｕｔｉｏｎｉｎｕｒｂａｎＣｈｅｎｇｄｕｗａｓ
ｒｅｌａｔｅｄｔｏｌｏｃａｌｅｍｉｓｓｉｏｎａｎｄｒｅｇｉｏｎａｌｔｒａｎｓｐｏｒｔ．Ｆｏｒｅｘａｍｐｌｅ，ＰＭ１０ａｎｄＮＯ２ｗｅｒｅｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄｂｙｌｏｃａｌｓｏｕｒｃｅｓ，ｗｈｅｒｅａｓＰＭ２．５，ＳＯ２ａｎｄＯ３ｗｅｒｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｄｂｙｒｅｇｉｏｎａｌｔｒａｎｓｐｏｒｔ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃｐｏｌｌｕｔａｎｔｓ；ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｆａｃｔｏｒ；ｓｏｕｒｃｅａｐｐｏｒｔｉｏｎｍｅｎｔ；ＵｒｂａｎＣｈｅｎｇｄｕ；ｓｕｍｍｅｒ
环一一境一一科一一学一一学一一报３５卷
１一引言（Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ）
随着我国经济持续快速发展，能源消耗不断攀升，大气中积累的污染物超出了环境容量，导致污染事件频发并成为不容忽视的重大环境问题．作为典型的气态污染物，ＣＯ二Ｏ３二ＮＯｘ和ＳＯ２除了直接影响人体健康，还可以促进或参与大气颗粒物的形成（ＳｈａｄｄｉｃｋａｎｄＷａｋｅｆｉｅｌｄ，２００２；ＭｃＫｅｅｎｅｔａｌ．，
１９９１）．大气颗粒物化学组成复杂且危害较大，是影响人体健康，大气能见度和空气质量的重要因子．细颗粒物在大气中停留时间比其前体物更久，可以发生远距离传输和沉降，进而对区域生态环境和全球气候变化产生重要影响（Ｊｅｎｋｉｎ，２００４；ＰａｎａｎｄＷａｎｇ，２０１５）．目前，针对我国大气污染物的观测研究主要集中在京津冀二长三角和珠三角地区（Ｈｅｅｔａｌ．，２００１；潘月鹏等，２０１０；魏玉香等，２００９；朱李华等，２０１０），而相关研究在人口密集且大气污染形势严峻的四川盆地却鲜有报道（张智胜等，２０１３），特别对成都地区大气污染物浓度的时空变化规律缺乏了解．
本文利用２０１３年６月１日 ８月３１日成都市区３个监测站（十里店二梁家巷和草堂寺）的观测数据，探讨大气污染物（ＮＯ２二ＣＯ二ＳＯ２二Ｏ３二ＰＭ２．５和ＰＭ１０）浓度的时空变化规律及其形成原因．研究结果可为成都市区大气污染治理提供科学依据，也可为四川盆地区域大气污染防控提供决策参考．２一材料与方法（Ｍａｔｅｒｉａｌｓａｎｄｍｅｔｈｏｄｓ）２．１一研究区域特征
成都属于亚热带湿润季风气候区，气候温和，
四季分明，雨量充沛，日照较少．年平均气温为１６．２
?，最热月出现在７或８月（平均２５．０?），最冷月出现在１月（平均５．６?）；年均降水量为９１８ｍｍ，
雨量主要集中在７ ８月．
２．２一观测站点和数据来源本文统计的大气污染资料为成都市区３个国控
环境空气自动监测子站的小时浓度数据．其中，梁家巷位于二环路北三段，是人口机动车流量稠密的交通商业区；十里店位于东三环外，靠近沪蓉高速公路；草堂寺位于西一环和二环之间，紧邻杜甫草堂，其周围有多处公园景点．地面气象资料（温度二气压二风速二风向和降水）日均值来自中国气象科学数据共享服务网（ｈｔｔｐ：／／ｃｄｃ．ｃｍａ．ｇｏｖ．ｃｎ／ｈｏｍｅ．ｄｏ），小时监测数据来自成都双流机场（３０．４?Ｎ，１０４．０?Ｅ，距本文３个监测站西南方１０ １５ｋｍ，ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｗｕｎｄｅｒｇｒｏｕｎｄ．ｃｏｍ）．
３一结果与讨论（Ｒｅｓｕｌｔｓａｎｄｄｉｓｃｕｓｓｉｏｎ）３．１一污染物总体变化特征
一一图１
给出了观测期间气象要素的逐日变化情图１一气象要素逐日变化
Ｆｉｇ．１一Ｄａｉｌｙｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙｐａｒａｍｅｔｅｒｓ
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４期谢雨竹等：成都市区夏季大气污染物浓度时空变化特征分析
况．其中，风向统计的是各方向最大风频，降雨量为每日２０：００的２４ｈ累积值．从图１可以看出，成都市区夏季盛行偏北风，占观测时段的５１％，平均风速为５ｋｍ四ｈ－１．２０１３年四川盆地夏季降水较往年偏多，且主要集中在６月下旬至８月上旬；观测期间累积降水量达１０４３ｍｍ．为分析污染物的总体变化特征，将各污染物浓度的逐日变化情况和每月统计特征分别列于图２和表１（部分异常数据被剔除）．
表１ 污染物浓度月均值描述性统计（ＣＯ单位为ｍｇ四ｍ－３，其余为μｇ四ｍ－３）
Ｔａｂｌｅ１一Ｓｕｍｍａｒｙｓｔａｔｉｓｔｉｃｓｏｆｍｏｎｔｈｌｙａｖｅｒａｇｅｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓｏｆａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃｐｏｌｌｕｔａｎｔｓ（Ｔｈｅｕｎｉｔｉｓｍｇ四ｍ－３ｆｏｒＣＯ，ａｎｄμｇ四ｍ－３ｆｏｒｏｔｈｅｒｇａｓｅｏｕｓ
ｐｏｌｌｕｔａｎｔｓ）
污染物地点６月
Ｍｅａｎ?ＳＤ（Ｍａｘ）
７月
Ｍｅａｎ?ＳＤ（Ｍａｘ）
８月
Ｍｅａｎ?ＳＤ（Ｍａｘ）夏季均值
Ｍｅａｎ?ＳＤ
ＳＯ２十里店１８．３?７．８（３８．５）１５．５?６．７（３３．４）１９．７?８．１（３９．２）１７．８?７．７梁家巷２２．７?１０．１（５０．６）１８．２?８．４（４４．９）２３．０?８．７（４６．９）２１．３?９．３
草堂寺１７．２?７．４（３７．４）１６．１?７．３（３８．１）１９．６?７．０（４１．４）１７．６?７．３ＮＯ２十里店４７．３?１５．８（７１．９）４７．５?１１．７（７６．８）５２．４?１８．０（１０１．８）４８．７?１５．５
梁家巷４３．１?１９．１（７６．１）５３．１?１２．１（８４．３）５７．８?１４．８（９４．２）５１．３?１６．６
草堂寺４５．０?１７．４（８４．０）４８．４?１２．２（７９．５）５８．４?１５．６（９１．８）５０．６?１６．１Ｏ３十里店５８．４?１９．２（８０．８）６３．３?２０．７（１００．１）６４．８?２５．０（１０８．８）５９．４?２２．８
梁家巷５５．２?２１．０（９２．７）６６．１?２５．０（１００．４）７２．８?２６．０（１２６．５）６４．７?２５．０
草堂寺６７．２?２８．５（１２５．７）７８．９?２３．６（１２４．３）８６．３?２８．６（１４８．４）７７．４?２７．８ＰＭ２．５十里店６０．７?２８．２（１１４．４）５８．７?２４．８（１１７．５）７０．４?３０．４（１２３．１）６３．０?２８．２
梁家巷５４．１?２６．４（１０６．２）５１．６?１９．６（１０１．１）６８．５?２５．８（１２３．３）５９．０?２５．５
草堂寺４９．４?２３．７（９２．３）５１．５?１９．７（８９．０）６８．６?２５．５（１２４．９）５６．５?２４．４ＰＭ１０十里店９７．５?３６．９（１７１．３）９３．４?３５．５（１９９．３）１１０．４?４８．５（２２０．７）９９．１?４１．８
梁家巷９１．１?４０．４（１６９．２）８４．３?２９．６（１５５．７）１０４．６?３６．７（１７４．４）９３．７?３６．４
草堂寺８０．０?３２．４（１４４．６）７９．８?２９．０（１３３．７）９９．８?３５．６（１８０．５）８６．５?３３．４ＣＯ十里店０．８?０．２（１．３）０．９?０．２（１．４）０．９?０．２（１．３）０．９?０．２梁家巷０．８?０．２（１．１）０．９?０．２（１．３）０．９?０．２（１．４）０．９?０．２
草堂寺０．８?０．２（１．３）０．８?０．２（１．４）０．８?０．２（１．２）０．８?０．２
一一从图２可以看出，观测期间十里店二梁家巷和草堂寺（如无特别说明，下面关于３个站点的描述均按此顺序排列）ＳＯ２日均值变化范围分别为５．７ ３９ ２二８．５ ５０．６和４．２ ４１．４μｇ四ｍ－３，均低于国家二级标准（１５０μｇ四ｍ－３）且呈现出梁家巷＞十里店＞草堂寺的趋势，空间差异显著（ｐ＜０．００１，ｎ＝９２）．这种空间差异可能与监测点的地理位置二周边环境以及夏季盛行风向有关．梁家巷位于成都市区青白江工业区下风向，工业排放导致ＳＯ２浓度为三者之最．而十里店靠近沪蓉高速，大量柴油货车的尾气排放可能对ＳＯ２浓度造成了影响，该站点ＳＯ２和ＣＯ显著的相关性（ｒ＝０．５３，ｐ＜０．０１）也佐证了机动车的影响．草堂寺监测点周围为绿地公园，无明显的排放源，加上植被的净化作用使得该站点ＳＯ２浓度较低（Ｋａｕｒｅｔａｌ．，２００５）．
观测期间３个监测点ＮＯ２日均值浓度变化范围分别为１７．６ １０１．８二１５．３ ９４．２和１８．４ ９１．８μｇ四ｍ－３，超过国家二级标准（８０μｇ四ｍ－３）的天数分别为２二４和３ｄ（超标比率分别为２％二４％和３％）．从图２可以看出，３个监测点ＮＯ２日均值浓度呈现出梁家巷＞草堂寺＞十里店的趋势，平均值分别为５１ ３二５０．６和４８．７μｇ四ｍ－３．
观测期间Ｏ３污染较重．３个监测点Ｏ３日均值浓度变化范围分别为８．２ １０８．８二５．４ １２６．５和１５．９ １４８．４μｇ四ｍ－３，超过国家二级标准小时均值（２００μｇ四ｍ－３）的天数分别为２０二３４和３９ｄ，超标比率分别为２２％二３７％和４２％．从图２可以看出，３个监测点Ｏ３日均值浓度呈现出草堂寺＞梁家巷＞十里店的趋势，平均值分别为７７．４二６４．７和５９．４μｇ四ｍ－３，且空间差异显著（ｐ＜０．００１，ｎ＝９２）．由于植物排放的有机物较为活泼，在日照条件下很快与ＮＯｘ反应生成Ｏ３（蒋维楣等，２００１），特别是植物排放的异戊二烯等对草堂寺Ｏ３形成具有重要贡献（Ｌｉｅｔａｌ．，２００７；Ｃａｌｆａｐｉｅｔｒａｅｔａｌ．，２００８）．
观测期间成都市区大气颗粒物与Ｏ３污染叠加，呈现复合型污染特征．３个监测点ＰＭ２．５日均值浓度变化范围依次为１２．７ １２３．１二９．０ １２３．３和１０．４ １２４．９μｇ四ｍ－３，超过国家二级标准（７５μｇ四ｍ－３）的天数比率为３４％二２７％和２６％，超过美国ＥＰＡ日均标准（３５μｇ四ｍ－３）的比率为８２％二８０％和７６％．
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环一一境一一科一一学一一学一一报３５
卷
图２ 各污染物浓度逐日变化
Ｆｉｇ．２一Ｄａｉｌｙｖａｒｉａｔｉｏｎｓｏｆｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓｏｆａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃｐｏｌｌｕｔａｎｔｓ
一一３个监测点ＰＭ１０日均值浓度变化范围依次为
２７．６ ２２０．７二２０．０ １７４．４和１４．４ １８０．５μｇ四ｍ－３，超过国家二级标准（１５０μｇ四ｍ－３）的天数比率分别为
１３％二８％和３％．与ＰＭ２．５相比，ＰＭ１０超标率较低．从图２可以看出，３个监测点颗粒物（ＰＭ２．５和ＰＭ１０）日均值浓度呈现出十里店（６３．０二９９．１μｇ四ｍ－３）＞梁家巷（５９．０二９３．７μｇ四ｍ－３）＞草堂寺（５６．５二８６．５μｇ四ｍ－３）的趋势．十里店临近沪蓉高速，且柴油货车居多，重型柴油车排放对ＰＭ２．５浓度具有重要影响（郭秀锐等，
２０１３）．观测期间ＰＭ２．５／ＰＭ１０平均值为０．６９，说明ＰＭ１０质量浓度主要集中在ＰＭ２．５以下，成都市区细粒子污染偏重．
观测期间３个监测点ＣＯ日均值浓度变化范围
分别为０．４ １．４二０．５ １．４和０．４ １．４ｍｇ四ｍ－３，均低于国家二级标准（４ｍｇ四ｍ－３），时间变化趋势一致且空间差异显著（ｐ＜０．０５，ｎ＝９２）．从图２可以看出，十
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４期谢雨竹等：成都市区夏季大气污染物浓度时空变化特征分析里店和梁家巷ＣＯ浓度值相对较高，而草堂寺相对较低，这可能与３个监测点所处的机动车车流量有关．
３．２一污染物统计日变化特征
为进一步理解大气污染物的时间变化规律，以
月为单位计算了每日不同时刻污染物浓度的平均值，即污染物的统计日变化特征（图３）．
同时也选取
图３ 污染物浓度日变化
Ｆｉｇ．３一ＤｉｕｒｎａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｓｏｆＯ３，ＣＯ，ＮＯ２，ＰＭ２．５，ＰＭ１０ａｎｄＳＯ２
９
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环一一境一一科一一学一一学一一报３５卷
了典型污染过程（８月１５ ２４日）进行了日变化统计．结果表明典型污染过程与其余时间段整体的污染演变趋势和峰谷出现的时间一致，差别只体现在浓度高低上．这表明整个观测期间污染源的类型没有明显变化，峰值浓度的差异与源强或气象条件变化有关．
由图３可以看出，３个监测点Ｏ３呈明显的单峰
日变化．日出后，随着温度和太阳辐射强度的上升，Ｏ３不断通过光化学反应生成，在午后出现峰值（１４：００ １６：００）．夜晚到日出前（０：００ ７：００）Ｏ３浓度逐渐降低，这主要是ＮＯ等还原物与其发生氧化
反应所造成（朱燕舞等，２００８）．
３个监测点ＣＯ呈双峰日变化，峰值分别出现在早上９：００ １０：００和夜间０：００ １：００，谷值在１８：００
左右．第一个峰值对应早晨交通流量高峰，而夜间的峰值与混合层高度降低导致污染物积累有关（凌宏等，２００９）．
３个监测点ＮＯ２呈双峰日变化，峰值分别出现
在早上９：００ １１：００和夜间２３：００ ０：００．ＮＯ２浓度从凌晨开始下降，随着早高峰的出现，逐渐上升达到第１个峰值；随后由于太阳辐射引起ＮＯ２光解，浓度再次呈现下降趋势，至１６：００左右出现谷值．随着
晚高峰的出现，ＮＯ２浓度自１８：００开始增加直至出现夜间第２个峰值（朱燕舞等，２００９）．
３个监测点ＰＭ２．５和ＰＭ１０日变化趋势近似，８月
份ＰＭ２．５和ＰＭ１０全天浓度高于６和７月．机动车早高峰向大气环境中不断输入细颗粒物以及道路扬尘（Ｌｏｕｉｅｅｔａｌ．，２００５），使得颗粒物浓度峰值出现在１０：００左右．午后不稳定边界层发展，湍流垂直交换能力强，颗粒物浓度有所下降；而夜间混合层降低，
其浓度再次回升（张睿等，２００４）．
由图３可以看出，６月和７月ＳＯ２日变化平缓，没有明显的峰值，８月日变化则呈现出明显的单峰结构．３个监测点的峰值均出现在中午１１：００左右，
之后随着空气对流混合加强ＳＯ２浓度逐渐降低（杜吴鹏等，２０１０），１６：００ ２０：００达到最小值，此后略有回升．整体上ＳＯ２夜晚浓度值要低于白天，这可能与夜晚ＳＯ２的湿清除有关（王莉莉等，２０１１）．
３．３一污染物 周末效应 分析
为分析夏季各污染物的周末效应，对观测期间
所有工作日与周末相同时刻的浓度分别进行了日变化统计（龚道溢等，２００６），发现成都市区存在较为明显的 周末效应 ，相关结果见图４．从图中可以看出，周末ＰＭ２．５和ＰＭ１０浓度普遍高于工作日，
但周
图４ 周一至周四、周五与周末的污染物浓度变化
Ｆｉｇ．４一ＶａｒｉａｔｉｏｎｓｏｆｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓｏｆｐｏｌｌｕｔａｎｔｓｏｎＭｏｎｄａｙｔｏＴｈｕｒｓｄａｙ，Ｆｒｉｄａｙａｎｄｗｅｅｋｅｎｄｓ
０
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４期谢雨竹等：成都市区夏季大气污染物浓度时空变化特征分析末浓度的日变化幅度小于工作日，二者的最大偏差（［（ｃ周末－ｃ工作日）／ｃ工作日］?１００％，式中ｃ周末和ｃ工作日分别表示污染物的周末和工作日浓度）可达３７％；
ＳＯ２周末浓度则普遍低于工作日，峰值出现之前（１１：００）偏差较大，最大可达－１３％．三者的变化规律居民作息活动密切相关．比如，工作日工业生产排放较多的ＳＯ２进入大气（魏玉香等，２００９），而周末密集的车流量可能导致颗粒物浓度较工作日偏高．
Ｏ３白天周末浓度普遍高于工作日，其最大偏差
为２０％，夜间周末浓度则低于工作日．这与北京（唐文苑等，２００９）和上海（石玉珍等，２００９）所得结果略有出入，而与美国（Ｄｉｅｍ，２０００）和瑞士（Ｂｒ?ｎｎｉｍａｎｎａｎｄＮｅｕ，１９９７）结果相似．ＮＯ２和ＣＯ在工作日与周末的日变化规律近似，峰值出现之前（１１：００）周末浓度高于工作日，最大相对偏差分别为１７％和１１％．ＮＯ２和ＣＯ作为Ｏ３的前体物，并没有出现其它地区周末浓度低于工作日的变化规律．统计表明，周五晚机动车流量高峰期间（１９：００ ２３：００）ＮＯ２和ＣＯ的浓度显著高于其余工作日与周末，相对偏差分别为
２４％和１１％．另外，周六早晨机动车流量高峰期间（７：００ １１：００）也存在类似变化规律，其相对偏差分别为１４％和９％．
３．４一污染物浓度与风向的关系
为探讨成都市区大气污染物的可能来源，计算
了各污染物不同风向控制下的平均浓度（图５）．发现西北风控制下成都市区的ＳＯ２浓度较高，这可能与西北方向的工业排放有关；同时在东北偏东方向也发现ＳＯ２有一个较明显的高值，这可能是该方向上火力发电站燃煤排放所致．ＮＯ２和ＣＯ与风向的关系相似，其西南方向的高值可能与该方向密集的机动车流量有关（西二环和人民南路）（宋丹林，２０１０）．Ｏ３在偏东风控制下浓度较高，这可能因为成都市区东部交通干道ＮＯ２排放量较大（宋丹林，
２０１０），对Ｏ３生成有一定影响．ＰＭ２．５和ＰＭ１０随风向变化并不明显，各风向上浓度分布较为均匀．总体上，成都市区处在东南气流控制时各污染物浓度低于西北和西南气流，表明偏西气流易造成污染物积累，而东南气流有利于污染物的扩散和清除
．图５ 污染物浓度与风向的关系（ＣＯ单位为ｍｇ四ｍ－３，其余为μｇ四ｍ－３）
Ｆｉｇ．５一Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃｐｏｌｌｕｔａｎｔｓｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓａｎｄｗｉｎｄｄｉｒｅｃｔｉｏｎ（Ｔｈｅｕｎｉｔｉｓｍｇ四ｍ－３ｆｏｒＣＯ，ａｎｄμｇ四ｍ－３ｆｏｒｏｔｈｅｒｇａｓｅｏｕｓ
ｐｏｌｌｕｔａｎｔｓ）
１
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环一一境一一科一一学一一学一一报３５卷
一一为合理评价局地源和外来源对成都市区大气污染的相对贡献，还需考虑风向出现的频率（潘月鹏等，２０１０）．观测期间成都地面主要风向是北风（１８％）和西北偏北风（１０％），静风出现的频率为
１７％．图６为上述３种主要风频下污染物的平均浓度，可以看出ＰＭ１０和ＮＯ２在静风条件下的浓度高于其它２个主要风向．进一步分析发现，ＰＭ１０和ＮＯ２均与风速呈显著负相关关系（ｒ为－０．４０和－０．４３，ｐ＜０．０５），表明它们主要受局地污染源的控制，而不是外源传输．ＳＯ２和ＰＭ２．５在西北偏北风时浓度较高，偏西北方向的输送是其累积的主要途径．Ｏ３在西北偏北和北风这两个主要风向下浓度显著高于静风环境，说明Ｏ３受外来源影响较大
．
图６一不同风向条件下污染物浓度比较
Ｆｉｇ．６一Ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓｏｆａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃｐｏｌｌｕｔｉｏｎａｔｐｒｅｖａｌｅｎｔｗｉｎｄ
ｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓ一
４一结论（Ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎｓ）
１）成都市区夏季大气Ｏ３超标严重，其次是
ＰＭ２．５和ＰＭ１０，ＮＯ２污染较轻，ＣＯ和ＳＯ２浓度均达到国家二级标准．ＳＯ２二Ｏ３和ＣＯ空间差异显著，其它污染物空间差异不明显．
２）成都市区ＣＯ与ＮＯ２统计日变化特征相似，均为双峰型；而Ｏ３呈现单峰日变化．ＳＯ２二ＰＭ２．５和ＰＭ１０日变化特征不明显．ＰＭ２．５二ＰＭ１０和Ｏ３周末浓度高于工作日，ＳＯ２二ＮＯ２和ＣＯ则相反．ＮＯ２和ＣＯ在周五晚至周六早晨浓度较高可能与机动车流量高峰有关．
３）成都市区ＰＭ１０和ＮＯ２在静风条件下浓度高于偏北风，反映了它们主要受局地源的控制．ＳＯ２和
ＰＭ２．５在西北风时浓度较高，偏西北方向的输送是其累积的主要途径．Ｏ３在偏北风影响下的浓度显著高于静风环境，说明Ｏ３受外来源影响较大．
责任作者简介：潘月鹏（１９８１ ），男，中国科学院大气物理研究所副研究员，硕士生导师，主要从事大气化学研究．发表论文５０余篇．Ｅ?ｍａｉｌ：ｐａｎｙｕｅｐｅｎｇ＠ｍａｉｌ．ｉａｐ．ａｃ．ｃｎ．
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淮河流域水质污染时空变异特征分析_蒋艳
水 利学报SHUILI XUEBAO 2011年11月 第42卷第11期 文章编号：0559-9350（2011）11-1283-06收稿日期：2011-06-11 基金资助：国家自然科学基金-青年科学基金资助项目（50709033，40951025）；中国水科院科研专项（环集0903） 作者简介：蒋艳（1974-），女，江苏人，博士，主要从事水文水资源和水环境保护研究。E-mail ：jiangyan@https://www.wendangku.net/doc/f75460629.html, 淮河流域水质污染时空变异特征分析 蒋艳，彭期冬，骆辉煌，马巍 （中国水利水电科学研究院水环境研究所，北京100038） 摘要：选取淮河流域的82个水质监测站，对各站点的1986—2005年水质监测数据进行统计分析，探讨了全流域内水体污染物浓度变化的时空变异特征，为淮河流域水污染治理、水环境保护以及生态修复提供依据。采用时间序列法分析水体污染物浓度的时间变化规律，应用Mann-Kendall 检验法对流域范围内水体污染物浓度变化趋势进行了分析。研究结果表明，淮河流域水质变化主要受到入河排污量、上游来水量、闸坝调控方式以及气候条件等方面因素的影响。蚌埠站的水体污染物浓度多年变化规律表明，1995年是水体污染物浓度变化的转折点，1995年前水体污染物浓度不断恶化，1995年后水体污染物浓度逐渐好转。DO 浓度的年内变化主要受到水温的影响，表现为冬季浓度高于夏季浓度；COD Mn 浓度同时受到闸坝调控方式以及区域来水量的影响，汛期浓度低于非汛期。从全流域的水体污染物浓度变化规律看，有机污染物浓度呈显著上升趋势的河段主要分布在淮北支流上，说 明在20世纪90年代后期，虽然流域进入相对丰水期以及进行了大规模的水污染联防工作，淮河流域水质污染得到了一定程度的改善。但在2000年后，随着流域内入河污水量和污染物排放量的增加，淮河流域的水质污染依然严重。 关键词：淮河流域；水质污染；时间序列；Mann-Kendall ；溶解氧；氨氮；高锰酸盐指数 中图分类号：X522文献标识码：A 1研究背景 淮河流域面积为27万km 2 ，占国土面积的3.5％，水资源量占全国的3.4％，耕地却占到全国的15.2％，人口占全国的16.2％，水资源的利用率超过60％，超过了国际上内陆河合理开发利用程度30%的平均水平。由于独特的气候条件、水系形态和地形地貌，淮河流域成为我国水旱灾害发生最为严重和频繁的地区之一。淮河是我国第一条全面治理的大河，为了解决淮河的洪水问题和水资源短缺问题，截止2000年流域修建了约1.1万座蓄水水库和拦河节制闸蓄水工程，从而引起了天然径流过程的大幅度改变，同时未经过处理的大量工业废水和生活污水直接排入，排放总量远远超过了水环境容量，对河流生态环境造成了重大影响。研究表明，自20世纪80年代以来，流域水质呈逐年恶化趋势 ［1-3］。淮河流域天然水化学特征不同区域之间差异大且受人类活动和水污染影响，发生了较大变化［4-5］。淮河流域水体污染将逐渐变为氨氮型污染［6-7］。 为了满足经济社会用水需求，众多水库、水闸等水利工程对河道径流实行高度调节控制，再加上气候原因与水资源利用超过其承载能力，造成大多数支流雨季行洪，旱季有水无流甚至河道断流的局面，这样的河道水文特征，对水污染物稀释自净能力极为不利，从两个方面加重了河流水质污染：一方面，淮河水质很大程度上取决于河道流量，污染峰值总出现在流量较小的枯季，当淮河流域天然来水量减少时，河道水质可能会严重恶化；另一方面，由于闸坝的限制，造成污染物的蓄积，在泄洪时造成污染的集中排放，致使污染排放量在局部时间内超过环境容量造成严重的水体污染，而且这种破坏对水体来说是难以恢复的。因此，淮河水环境治理和生态修复的关键和基础是认— —1283
地理区域时间分布特征
陆军军官学院五四比武 数学建模竞赛 参赛组编号：022******* 所属队别：学员二旅26队 参赛队员姓名：夏旭东刘小均刘豪 参赛选择的题号是： A 论文题目：地理区域气温时间分布特征
地理区域气温时间分布特征 摘要 1.问题一 问题一是对较短时间内气温的预测，为了能够较准确的预测较短时间段的气温，我们需要对所给数据进行处理，由于问题一是为了求出一天、几天或者一周的气温，我们首先需要计算出三个区每天的平均温度，其次引入三次指数平滑法，并建立时间序列模型，较精确的预测出较短时间的气温，预测结果如下： 20070624 20070624~26 20070624~30 原平均温度22.4 25.37 25 预测值23.91 26.17 26.43 2.问题二 问题二要预测冬季的最高或最低气温，实际上是在第一问的基础上，预测冬季三个月的气温，但这加大了运算量，其实对于最高气温和最低气温是在一个固定的时间段获得的，因此对一年四季随机抽取三天，观察其气温变化曲线，得出了两个时间段，即0-6时和12-16时能达到每日的最低和最高气温，再利用问题一中的基于EMD的神经网络预测，以所给数据为输入，预测下一年同期气温，比较得出最高和最低气温，如下图： 最高气温最低气温 时间20070221 20061223 平均温度17.6 -9.5 3.问题三 问题三要对2007年冬季气温整体进行分析，由于没有给出2007年的真实冬季气温，我们首先要预测出2007年冬季的气温，第二问我们利用基于EMD的神经网络预测法对2006年的冬季最高气温与最低气温进行了预测，而得出的预测值与真实值相比，非常接近。因此我们预测2007年冬季的平均气温，也在原有的模型基础上进行求解。然后分析：1.对07年冬季气温的整体性分析2.对07年冬季气温的地域情况的分析3.对2007年冬季气温最高和最低的时间的分析 关键词：主成分分析希尔伯特黄变换 EMD经验模态分解法神经网络预测时间序列法
南极海冰的时空变化特征
第16卷第1期极地研究Vol.16,No.1 2004年3月CHIN ESE JOURNAL OF POLAR RESEARCH March2004 研究论文 南极海冰的时空变化特征 马丽娟 陆龙骅 卞林根 (中国气象科学研究院,北京100081) 提要 依据Hadley中心提供的全球海冰密集度格点资料,利用诊断分析方法,对近35年来南极海冰的时空变化特征进行了研究。研究表明,在南极地区,海冰平均北界和海冰总面积的变化基本一致,可以用海冰北界来研究南极海冰的时空变化特征。南极海冰最多和最少期分别出现在9月和2月;威德尔海和罗斯海地区海冰最多、变化最大,南极半岛地区海冰最少,变化也小;近35年来环南极地区的海冰有明显的减少趋势。南极海冰变化的时空多样性十分明显,存在着5个变化不同的区域,其中有两个区域近35年来海冰范围扩大,面积增加,而另三个区域则海冰范围缩小,面积减少。不同区域的海冰都存在着较明显的2—3年和5—7年主振荡周期。南极海冰时空变化特征的研究对进一步认识南极地区海2冰2气相互作用的物理过程,讨论南极海冰变异与大气环流和天气气候的关系有重要意义。 关键词 南极海冰 数学诊断 时空变化 全球变化 1 引言 全球气候变化是当今举世瞩目的重要课题,南极地区是全球气候变化的关键区和敏感区。科学家们目前正力图从此发现全球气候变化的前兆。极地是地球大气热机运转的冷源所在地,其海洋和大气状况对于全球大气环流和天气气候变化具有重要作用。南极地区是全球地2气系统的主要冷源之一,而赤道地区则是全球地2气系统的主要热源(周秀骥,陆龙骅等,1996)。旋转地球上冷热源的非均匀分布,正是产生大气环流的直接原因。 海冰是南极地区最重要的大气环境特征之一。海冰的存在及其季节和年际变化,是极地海洋状况最显著和变化最大的特征。海冰所具有的高反射率及其对海洋与大气之间热量和水汽交换的抑制作用,以及海冰生消所伴随的潜热变化,对于极地和高纬度地区大气的热量收支有着至关重要的影响,进而影响极地大气冷源的强度。因此,极地海冰覆盖范围的变化可以通过影响极地大气冷源的强度而影响大气环流。另一方面,由于受极地海陆分布及洋流等因素的影响,海冰地理分布不均,导致极地各区域海冰对大气环流的影 [收稿日期] 2004年2月收到来稿。 [基金项目] 科技部基础工作专项资助。 [作者简介] 马丽娟,女,1979年生。中国气象科学研究院2001级硕士研究生。专业方向是极地气象与全球变化研究。
中原经济区城市间相互作用时空格局演变研究
收稿日期收稿日期：2013-05-23；修订日期修订日期：2013-12-09 基金项目基金项目：国家自然科学基金资助项目（41271144）、2013年度河南省政府决策研究招标课题（2013B053）资助。作者简介作者简介：刘静玉（1971-），男，河南林州人，副教授，博士，硕士生导师，主要从事城市-区域综合发展、城市规划与设计研究。E-mail:liujy@https://www.wendangku.net/doc/f75460629.html, 中原经济区城市间相互作用时空格局演变研究 刘静玉，杨虎乐，宋琼，范晓霞 （河南大学区域发展与规划研究中心/环境与规划学院，河南开封475004） 摘要摘要：将中原经济区30个省辖市市区作为研究对象，按照由“线”→“点”→“面”的分析思路，运用引力模型、潜能模型与潜能得分模型、经济隶属度模型等各种模型，定量分析1990~2010年间中原经济区城市间相互作用时空格局的演变过程与特征。结果表明：城市间相互作用强度的时空差异明显。“线”层次上，城市间的引力和城市联结线数目的增多，逐渐形成辐射网络，引力和联结线数目的变化存在时空差异性。“点”层次上，通过“线-点”叠加分析，城市最大联结线数目增多和城市潜能等级提升的时空差异性明显。而且1990~2010年间各个城市潜能等级跃迁的时空差异明显。“面”层次上，近20多年来，区域中心城市没有变化，但4个中心城市的腹地变化明显，核心组团——郑州组团1990~2000年北扩，2000~2010年东扩；1990~2010年，潜能高值区域的空间收缩也表现出阶段性特征。关键词：城市间相互作用；城市潜能；中原经济区中图分类号中图分类号：F129.9 文献标识码文献标识码：A 文章编号文章编号：1000-0690(2014)09-1060-09 空间相互作用用以表达两地之间的相互联系程度[1]，城市间相互作用的研究始终是学术界的热点之一。相关研究可归纳如下：第一，研究方法不断更新，多采用定性[2~4]、定量[5~8]以及定性与定量[9,10]相结合的方法展开研究。由于城市间OD(Origin-Desti-nation)交通距离数据获取难度较大，而采用理论模型[11~13]计算相对简单，因此，随着理论[14~18]和模型研究的不断深入，计量模型不断更新[19~24]。第二，数据类型多样化。研究数据分为静态数据和动态数据。因为属性数据的易获取性，研究中多采用由城市属性数据诸如GDP 、人口、投资、城市空间或时间距离等组成的静态数据[25~31]。但属性数据不能直接反映城市之间的动态关系，因此，学者多从人流、物流、技术流、信息流、金融流等方面收集数据[32,33]，运用流数据进行研究[27,34~37]。但由于研究多为客货流总量数据[38]或铁路区段OD 数据（单元偏大、空间属性比较笼统），很少涉及城市间OD 数据，即使涉及也多采用替代指标[39]或推算的间接数据[40]。第三，计量模型多样化。计量模型是定量化研究的重要手段，传统的或改进的引力模型[22,41]、城市化曲线[42]、重力模型[20]、可达性模型[21]、地缘经济 关系分析模型[43]、中心职能强度指数模型[26]和城市流强度模型[44~49]是常用的计量方法。此外，相关系数、综合客货量模型[50]、投入-产出模型等也在相关研究中采用[51]。第四，研究内容不断细化。相关研究多从静态角度来研究城市体系某个时间断面上的 空间联系特征[40，52，53] ，并将空间联系细分为经济、 旅游、劳动力流动、行政、社会联系[26,50,54,55]乃至创新联系[56]等，其中以经济联系研究为主[57~60]。第五，主要研究邻近城市和城市群、城市带城市间的相互作用[26,43,45,46,48]，针对城市群的研究多集中 于长三角[61，62]、珠三角[26,43]和环渤海城市群[48,63]。 相关研究的主要特点是：第一，数据类型由大量使用静态属性数据，转向动态的流数据。第二，从定性描述转向定量刻画。定量模型表现出多样化趋势，传统模型及其改进模型依旧发挥重要作用，新的计量、数理模型不断引进。第三，不同尺度的城镇体系内部城市间相互作用是传统研究热点，经济联系活跃的邻近城市、发育较好的城市群与经济区域同样是研究的热点区域。第四，城市间作用机理辨析、经济空间划分、区域空间结构优化是相关研究的主要目的。当然，相关研究也存 第34卷第9期2014年09月 V ol.34No.9Sep.,2014 地理科学 SCIENTIA GEOGRAPHICA SINICA
土地利用时空变化特征及驱动力分析
土地利用时空变化特征及驱动力分析 摘要：基于1997-2010年土地利用变化数据，从土地利用类型的数量变化、土地利用程度的变化、土地利用的动态度、土地利用的经济效益变化等方面，对重庆市土地利用时空特征进行分析，从经济和社会两个方面定性分析了影响土地利用变化的人文驱动因素，主要包括经济利益、经济发展水平、产业结构、宏观政策、人口因素、交通因素等。结合1997-2010年重庆市相关数据，从定量角度分析表明，人口驱动因子和经济发展驱动因子是影响重庆市耕地面积变化的主要驱动因子。结合重庆实际，提出了大力发展外向型农业和“三高”农业既有利于经济社会发展，又能保护耕地和保障粮食安全的政策措施。 关键词：土地利用；一圈两翼；主成分分析；重庆市 重庆地处长江上游，目前正处于经济社会发展和城市化进程的加速时期，也处于全国统筹城乡配套改革试验区建设的关键时期与重点突破阶段，如何协调好建设、发展和吃饭的问题就成为了一个急需解决的问题。以往对重庆市土地利用变化分析只见于局部地区和小流域[1-5]，关于全市土地利用变化的研究也仅限于少数文献[6-9]。 本研究基于第二次土地调查数据，通过对相关文献阅读[10-15]，从多个角度更加详细地分析了重庆市1997-2010年这14年的土地利用变化，揭示其时空变化特征，并对影响土地利用变化的驱动机制进行分析，以期更加合理高效地配置土地资源，正确处理重庆经济社会发展与耕地资源保护、保障粮食安全提供理论依据。 1 重庆市土地利用时空变化特征 1.1 土地利用类型的数量变化 1997年直辖以来，重庆市土地利用格局迅速变化。①耕地面积1997-2010年逐年减少，每年平均减少7 031.46 hm2。耕地的占用主要是人们追求经济利益和人口增多、大力发展城镇经济产业、旅游业等政策的结果及重庆市直辖后城市化建设，由1997-2010年建设用地审批情况来看，每年建设用地均占用较大面积的耕地。②1997-2010年园地、林地面积呈逐年增加的态势。园地年均增加7 855.03 hm2，林地年均增加58 165.25 hm2。主要由于退耕还林、还园的政策及经济利益的驱动：一是脆弱的生态环境和三峡库区生态保护，实施森林工程和库周绿化带工程建设等改善生态环境；二是在市场经济条件下，园地的经济效益远p 1.2 土地利用程度的变化 区域土地利用程度变化是多种土地利用类型变化的综合结果，可以用土地利用程度综合指数来表征某一区域的土地利用程度，土地利用程度变化值可以表达为：
雾霾时空分布特征及形成原因文献综述穆迪
1.雾霾污染的相关概念和理论 （1）雾霾的概念 雾霾中的雾是近地面的云，霾是漂浮在空气中的硫酸、灰尘等组成的气溶胶。在一定光照，温度，湿度和动力因素雾和霾相结合就形成了雾霾。雾霾的主要成分是直径不大于微米的可入肺颗粒物，称为。首先 PM 是“particulate matter”的英文缩写，是指可吸入颗粒物质，在环境领域被称为颗粒物，在大气科学领域被称为大气溶胶粒子。按气象学定义，雾是水汽凝结的产物，主要由水汽组成；按中华人民共和国气象行业标准《霾的观测和预报等级》的定义，霾则由包含 PM 在内的大量颗粒物飘浮在空气中形成。通常将相 对湿度大于 90%时的低能见度天气称之为雾，而湿度小于80%时称之为霾，相对湿度介于80%~90%之间时则是霾和雾的混合物共同形成的，称之为雾霾。 （2）雾霾污染的形成机制 雾霾污染的形成机制非常复杂，既有人为原因，也有大气原因。人类活动中工业生产和居民生活使得污染物大量排放，为雾霾形成提供了物质基础，所以说“污染是元凶”；大气运动包含水平运动和垂直运动两种，在雾霾污染形成过程，空气运动扮演“帮凶”的角色。根据中国科学院最新调查发现，中国大陆雾霾污染源主要是燃煤、工业生产、汽车尾气、生物质燃烧以及扬尘沙尘。其中是主要污染物，其污染源所占比重如图 1-1 所示。 由于人类生产生活产生的排放物形成的一次颗粒物通过地面的界面反应，形成二次无机颗粒；同时其他废气通过大气输送和化学反应，形成二次有机颗粒物，这样就形成雾霾的物质基础。气溶胶与湿润的空气在大气条件出现水平方向连续静风和垂直方向逆温时，就产生雾霾，而雾霾的水汽遇冷凝结成雾或轻雾。 图 1-1 主要来源占比图 （3）雾霾污染的危害 1-3-1雾霾的危害是多方面的，包括对国民经济运行、居民生产生活以及居民身心健康。雾霾天气发生时，空气湿度低于百分之六十，可吸入颗粒物质均匀浮游在于空中，颗粒物质对大气具有一定的散射和吸收作用，使得空气能见度降低，影响交通通讯，工业生产和农业生产。可吸入颗粒物，尤其是可入肺颗粒物通过进入人体循环系统，造成呼吸道炎症、肺炎等病症，加重了人们对于雾霾污染的恐惧感，严重影响人们的身心健康。 雾霾天气发生后，严重的视程障碍威胁着城市道路、高速公路、航空港、海港、航道的安全。2013年1月北京雾霾事件中，曾发生多起交通事故，1月31日雾霾天气加 冻雨双重影响，导致望京往太阳宫方向高架桥上发生100多辆车追尾事故。 （4）雾霾的分类及物理特征 根据能见度和含水量将雾霾过程划分为雾、轻雾、湿霾、霾 4 个不同阶段。雾、湿霾阶段的相对湿度平均为 95%、91%，轻雾和霾阶段平均相对湿度接近，均为 79%。4 个阶段的主要发生顺序为霾?轻雾→湿霾→雾→湿霾→轻雾?霾，雾前湿霾阶段持续时间长于雾后。尺度>2μm 以雾滴为主的粗粒子数浓度、表面积浓度和体积浓度在雾阶段均显著大于其他 3 个阶段，其中霾阶段浓度最低。雾滴表面积浓度和体积浓度谱在 5μm、13μm 及μm 处分别存在峰值，对雾水体积和液水含量的贡献最大的尺度范围为 10~30μm，而轻雾、湿霾和霾阶段粗粒子谱均为单峰型。尺度>μm 的细粒子表面积浓度谱形在雾和湿霾阶段、轻雾和霾阶段分别相似，雾和湿霾阶段数浓度占优势的尺度范围分别为 ~μm 和 ~μm，轻雾及霾阶段数浓度优势粒子尺度范围均为~μm。4 个阶段数浓度最大差异出现在 ~μm 范围，从高到低依次为轻雾、霾、湿霾、雾。<μm、~μm 和>μm 的气溶胶粒子最高数浓度分别出现在霾、轻雾和雾阶段。从霾、轻雾、湿霾到雾的转换过程中，以 ~μm 为界，小粒子减少，大
中国区域发展时空格局变化分析及其预测_贺三维
收稿日期收稿日期：2016-02-23；修订日期修订日期：2016-08-13 基金项目基金项目：国家自然科学基金项目(41601162、41571384)资助。[Foundation:National Natural Science Foundation of China (41601162,41571384).] 作者简介作者简介：贺三维(1987-)，女，湖北荆州人，博士，讲师，主要从事城市与区域发展研究。E-mail:sanwei.87@https://www.wendangku.net/doc/f75460629.html, 通讯作者通讯作者：王伟武，副教授。E-mail:weiwuwang@https://www.wendangku.net/doc/f75460629.html, 贺三维，王伟武，曾晨，等.中国区域发展时空格局变化分析及其预测[J].地理科学,2016,36(11):1622-1628.[He Sanwei,Wang Weiwu,Zeng Chen et al.Spatio-tem-poral Pattern of Economic Development and the Forecast in China.Scientia Geographica Sinica,2016,36(11):1622-1628.]doi:10.13249/https://www.wendangku.net/doc/f75460629.html,ki.sgs.2016.11.003 中国区域发展时空格局变化分析及其预测 贺三维1,2，王伟武3，曾晨4，刘明辉1 （1.中南财经政法大学公共管理学院，湖北武汉430073；2.中南财经政法大学地方政府研究中心，湖北武汉430073； 3.浙江大学建筑工程学院，浙江杭州310058； 4.华中农业大学公共管理学院，湖北武汉430070） 摘要摘要：基于1997~2010年的全国省级、地级市和县级多尺度社会经济发展数据库，采用GIS 与空间统计学相结合方法，揭示了中国经济发展的空间格局及其动态演变特征及时空格局的尺度依赖性，并对未来经济发展空间格局进行合理预测。结果表明：①1997~2010年中国经济的空间中心位于河南省境内，并呈现出西北移动的趋势，出现沿海-大陆共生的经济空间格局并逐步均衡化。②经济发展空间格局具有较为显著的尺度效应，其分布重心、形状和方位在不同尺度上发生变化；总体而言，空间尺度越小，其经济重心越偏向西南方向，其空间分布形状越接近于正圆，主轴方位越偏东。③预测结果表明未来10~20a 中国经济重心会继续向北移动，略微偏向东部地区，京津冀、长三角等沿海城市群仍是未来中国经济发展的主要增长引擎。研究结果可以为各级政府制定区域发展政策提供科学的理论依据。 关键词关键词：经济发展；空间格局；多尺度；标准差椭圆；灰色预测模型中国分类号中国分类号：F129.9 文献标识码文献标识码：A 文章编号文章编号：1000-0690（2016）11-1622-07 区域经济差异一直是经济学家和地理学家关注的重点和难点。在理论研究方面，新古典增长理论、增长极理论、库兹涅茨曲线、内生性增长理论、循环累积因果论等主流经济学理论一般忽视经济 活动的空间性[1，2]。20世纪90年代以后，随着新经 济地理学的提出，许多经济学家开始重视空间因素的作用，强调经济活动的空间依赖性、空间异质性和空间集聚特征[3~5]。目前经济发展空间格局正成为区域差异研究的核心问题，越来越多的学者予以重视，研究成果日趋丰富，主要归纳为四大特点：①区域差异理论由关注收敛与分异、内生与外生问题，开始注重空间区位和空间布局对经济发展 的作用[6，7] ；②经济发展空间格局关注空间和时间两个维度，更注重空间格局的动态演变过程和规律[8，9]； ③研究尺度趋于多元化，由区域、省级、地级市等宏观中观尺度转向于县级等微观尺度[10]；④测度方法和技术手段日趋成熟，包括Moran ’s I 指数、局部Moran ’s I 指数、Geary ’s C 指数、热点分析、空间马 尔科夫链、探索性空间数据分析等[11~13]。然而，目前研究尚存在一些不足之处：①区域发展及差异等地理现象具有较强的空间尺度效应，基于多尺度对比和县级等微观尺度的研究尚不多[14~16]。②研究方法上，多采用地理空间方法（如探索性空间数据分析） 分析经济发展空间格局的集聚或扩散特征[17，18] 。它 侧重于空间数据的自相关问题，但忽略了空间数据的整体性、图像性以及空间格局之间的变异性[19]。因此，本研究将从省级、地级市、县级3个空间尺度上，采用空间格局统计方法来探讨中国经济发展的主体空间格局及其动态变化特征，并对比分析中国经济发展空间格局的尺度效应，结合灰色预测模型对未来中国经济发展进行时空格局预测，为相关政府部门制定发展政策提供理论依据。 1研究区域及研究方法 1.1研究区域及研究数据 为了揭示经济发展的空间尺度效应，研究以 地理科学 Scientia Geographica Sinica 第36卷第11期2016年11月 V ol.36No.11Nov.,2016
成都市城市扬尘污染防治管理暂行规定-政府令第86号
都市城市扬尘污染防治管理暂行规定 颁布日期:2001-9-12实施日期:2001-9-12文号:成都市政府令第86号 发布单位:成都市人民政府 政府令第86号 《成都市城市扬尘污染防治管理暂行规定》已经2001年8月16日市人民政府第63次常务会议通过，现予公布施行。 市长李春城 二○○一年九月十二日 成都市城市扬尘污染防治管理暂行规定 第一条为有效防治城市扬尘污染，改善城市环境空气质量，保障人体健康，根据《中华人民共和国大气污染防治法》的有关规定，结合本市实际，制定本规定。 第二条本规定所称扬尘污染，是指在城市房屋拆迁、建设，市政、公路建设，道路清扫保洁，固体物料运输、堆放等活动中产生的细小尘粒造成的大气环境污染。 第三条本规定适用于本市绕城高速路以内(含绕城高速路)的区域、机场(含机场路)的扬尘污染防治。 第四条市环境保护行政主管部门对城市扬尘污染防治实施统一监督管理。 市建设、市容环境、房产、市政公用、交通、公安等行政主管部门及各有关区、县政府、街道办事处，根据各自的职责对扬尘污染防治实施管理。 第五条房屋拆迁、建设和市政、公用、道路等基础设施施工建设，应对施工区域实行封闭或隔离，并采取有效防尘措施。 第六条风速四级以上易产生扬尘时，施工和房屋拆迁单位应暂时停止土方开挖、房屋拆除作业，并采取有效措施，防止扬尘飞散。 第七条房屋拆除、建设项目停工后在三个月内不能开工建设的，其裸露泥土必须进行临时绿化。 第八条施工建设应使用商品混凝土。因条件限制确定需设置搅拌机或人工搅拌的工地，必须采取防尘措施。 第九条严禁抛撒建筑垃圾。拆除或修建高度6米以上建筑物产生的建筑垃圾，应采取集装密闭方式吊运。 建筑垃圾应及时清运并在指定的垃圾处置场处置。不能及时清运的，应在施工工地设置临时密闭性垃圾堆放场地进行保存。 第十条施工工地运输车辆驶出工地前必须作除泥除尘处理，严禁将泥Array 土尘土带出工地。
河段水质时空变异特征分析
西南交通大学 本科毕业论文 某河段水质时空变异特征分析 Analysis of spatial and temporal variability of water quality 年级： 2009级 学号：20094644 姓名：曹丰华 专业：环境工程 指导老师：刘颖
2013 年6月
院系环境科学与工程学院专业环境工程 年级2009级姓名曹丰华 题目某河段水质时空变异特征分析 指导教师 评语 指导教师 (签章)评阅人 评语
评阅人 (签章)成绩 答辩委员会主任 (签章) 年月 毕业论文任务书 班级 2009级环境三班学生姓名曹丰华学号20094644 发题日期： 2012年11月30日完成日期：月日 题目某河段水质时空变异特征分析
1、本论文的目的、意义 水质现状评价是依照水质现状监测资料进行的，目的是对水体的水质现状有一个明确的了解。水体现状评价能够反映出水体污染程度及要紧污染类不。因此水质现状评价是进行水质治理的基础，是进一步研究水质模拟以及水污染操纵规划的要紧依据之一。本课题旨在依照某流域的近年水质监测数据进行统计分析，探讨了流域内水体污染物浓度变化的时空变异特征，为流域水污染治理、水环境爱护以及生态修复提供依据，分析水体污染物浓度的时刻变化规律及流域范围内水体污染物浓度变化趋势。 2、学生应完成的任务 针对该毕业设计选题，学生应完成的任务包括以下方面： 1)外文翻译 2)文献资料收集、阅读 3)依照某流域的水质监测数据，评价流域水质现状 4)进行水质污染指标间的相关性研究 5)分析流域水体污染物浓度变化趋势 6)分析水体污染物浓度变化的阻碍因素 7)
雾霾时空分布特征及形成原因文献综述 穆迪
雾霾时空分布特征及形成原因文献综述 1.雾霾污染的相关概念和理论 （1）雾霾的概念 雾霾中的雾是近地面的云，霾是漂浮在空气中的硫酸、灰尘等组成的气溶胶。在一定光照，温度，湿度和动力因素雾和霾相结合就形成了雾霾。雾霾的主要成分是直径不大于2.5 微米的可入肺颗粒物，称为PM2.5。首先PM 是“particulate matter”的英文缩写，是指可吸入颗粒物质，在环境领域被称为颗粒物，在大气科学领域被称为大气溶胶粒子。按气象学定义，雾是水汽凝结的产物，主要由水汽组成；按中华人民共和国气象行业标准《霾的观测和预报等级》的定义，霾则由包含PM 2.5在内的大量颗粒物飘浮在空气中形成。通常将相对湿度大于90%时的低能见度天气称之为雾，而湿度小于80%时称之为霾，相对湿度介于80%~90%之间时则是霾和雾的混合物共同形成的，称之为雾霾。 （2）雾霾污染的形成机制 雾霾污染的形成机制非常复杂，既有人为原因，也有大气原因。人类活动中工业生产和居民生活使得污染物大量排放，为雾霾形成提供了物质基础，所以说“污染是元凶”；大气运动包含水平运动和垂直运动两种，在雾霾污染形成过程，空气运动扮演“帮凶”的角色。根据中国科学院最新调查发现，中国大陆雾霾污染源主要是燃煤、工业生产、汽车尾气、生物质燃烧以及扬尘沙尘。其中PM2.5是主要污染物，其污染源所占比重如图1-1 所示。 由于人类生产生活产生的排放物形成的一次颗粒物通过地面的界面反应，形成二次无机颗粒；同时其他废气通过大气输送和化学反应，形成二次有机颗粒物，这样就形成雾霾的物质基础。气溶胶与湿润的空气在大气条件出现水平方向连续静风和垂直方向逆温时，就产生雾霾，而雾霾的水汽遇冷凝结成雾或轻雾。 图1-1 PM2.5主要来源占比图 （3）雾霾污染的危害 1-3-1雾霾的危害是多方面的，包括对国民经济运行、居民生产生活以及居民身心健康。雾霾天气发生时，空气湿度低于百分之六十，可吸入颗粒物质均匀浮游在于空中，颗粒物质对大气具有一定的散射和吸收作用，使得空气能见度降低，影响交通通讯，工业生产和农业生产。可吸入颗粒物，尤其是可入肺颗粒物通过进入人体循环系统，造成呼吸道炎症、肺炎等病症，加重了人们对于雾霾污染的恐惧感，严重影响人们的身心健康。 1.3.2雾霾天气发生后，严重的视程障碍威胁着城市道路、高速公路、航空港、海港、航道
中国冻土的时空变化特征
中国冻土的时空变化特征 添加收藏 会议名称: 中国气象学会2006年年会 摘要: 通过对中国气象台站观测的冻土气象观测资料的整理和分析，研究了中国冻土分布的时空演变规律.主要分析了中国冻土分布的季节变化，开始冻结的日期分布，开始解冻的日 期分布，冻结的时间长度分布以及中国冻土的深度的空间变化，同时也分析了上述特征 的时间变化.主要结论如下: 中国冻土分布十分广泛，季节性冻土和多年冻土影响的面积 约占中国陆地总面积的70％.按照决定冻土的形成和分布规律的主要自然因素的综合特 征，可将冻土划分为三个东部，西北，青藏高原三个区域.在东部区域从最北端的大小兴 安岭地区到长江流域都有冻土分布，在个别年份冻土的范围扩展到浙江，湖南，福建等 省份，在中国西北地区，青藏高原地区都有广泛的多年冻土和季节性冻土的分布.中国东 部地区冻土的分布主要表现为纬度地带性规律，而青藏高原冻土分布主要表现为高度地 带性，西北地区则兼而有之. 中国季节性冻土具有显著的年内变化特征，季节性变化明 显，冻结主要从9月开始，由北向南逐渐推进，在冬末春初我国的冻土面积和深度都达 到最大，北方部分地区以及青藏高原部分地区冻结深度超过了100cm，部分地区超过了 200cm.在夏季，季节性冻土面积不断减少，八月份达到最小.而秋季，春季则是过渡季 节，秋季冻土面积和深度不断增加，春季则相反.从冻结时间长度来看，大小兴安岭地区 和青藏高原地区的季节冻结区冻结时间长度最长，其时间长达半年以上，江淮流域冻土 的冻结时间最短，只有两到三个月左右的时间. 在全球变暖背景下，近几十年来，中国 地区的冻土总体表现为最大冻土深度减小，冻结时间推迟，融化时间提前，冻结持续日 缩短，多年冻土面积萎缩，以及冻土下界上升的总体退化趋势.冻土的主要转型时期发生 在上世纪80年代中后期.同时在一些地区的冻土也有不同的变化，例如在东北大兴安岭 部分地区，青藏高原的柴达木盆地北部地区，青海东南部部分地区冻土是总体是呈增加 的趋势的. 关键词: 冻土分布,空间分布,年际变化,冻土气象观测,冻结时间 会议年代: 2006
地理事象的时空分布特征及规律问题专题复习
地理事象的时空分布特征及规律问题专题复习 高考考点： 高考考点： ◆描述地理事物及现象时空分布特征和规律。（时间：季节年际日） [空间：水平垂直纬度（南北）海陆（东西）] ◆阐释地理事物及现象时空分布成因、原理及其与人类的关系。 （一）、点状地理事物的描述 地理事物呈点状，说明其背景比例尺很小，往往是要求描述其分布特点。描述时应从大范围去考虑。 例1：读图3，说明历届现代夏季奥运会举办城市的地区分布特点。 主要集中分布在北半球中纬度地区（或欧洲和北 美洲）。 答案分析： 此题要求描述的是点状地理事物的位置属性。图 中给出的是海陆简图，不是地形图，不需要考虑 海拔差异。又因为这些城市都是分布在陆地上， 也不必考虑海陆差异。所以只需纬度（南北）差 异。 例2：M江是珠江水系三大河流之一，流域面积 90%在广东省境内。流域内拥有较丰富的水资源、 土地资源、矿产资源、生物资源、旅游资源。根 据下述资料，结合所学知识，回答问题。（共14 分）(08广东卷) 4）分析该流域城镇的地理分布特点和成因。（5分） 答：地理分布特点： ①沿河流与交通线分布； ②南部和中部多，北部少。 成因： ①水、陆交通便利，供水方便； ②中、南部地势低平，有利于城镇建设； ③中、南部经济发展水平较北部高，较有利于城镇发展。疏 密 方 位 叠 加
1、点状分布图答题方法 （3）甲区域的城镇分布有明显特征。请你归纳出三点。（6分） 答：主要分布在东部；沿交通线分布；沿谷地（沿河流）分布。 2.读图6，从自然条件和社会经济条件两方面分析我国汽车工业中心的分布特点。 多数分布在季风区内，沿河近海的平原地区; 多数 分布在交通便利，经济较发达的人口、城市密集地 区。 3.读“某国南部水系及其城市分布图”，回答下列 问题：概括乙河南部地区城市分布的特点。 城市多沿河分布，较为均匀，等级较高的城市数目 少，且距离较远。
近10年中国大气PM_10_污染时空格局演变_李名升
地理学报ACTA GEOGRAPHICA SINICA 第68卷第11期 2013年11月V ol.68,No.11Nov.,2013 收稿日期：2013-05-28;修订日期：2013-07-26 基金项目：林业公益性行业科研专项经费项目(201304301);教育部人文社会科学研究基金项目(10YJCZH130; 11YJA630008)[Foundation:The Forestry Public Welfare Project of China,No.201304301;The Research Projects of the Social Science and Humanity of the Ministry of Education,No.10YJCZH130; No.11YJA630008)] 作者简介：李名升(1981-),男,山东安丘人,博士,高级工程师,主要从事环境质量综合分析与评价研究。 E-mail:lims@https://www.wendangku.net/doc/f75460629.html, 1504-1512页 近10年中国大气PM 10污染时空格局演变 李名升,张建辉,张殷俊,周磊,李茜,陈远航 (中国环境监测总站,北京100012) 摘要：为分析近10年来中国PM 10污染时空格局演变，运用统计学和GIS 方法对2002-2012年 PM 10监测数据进行分析，结果表明：①地级及以上城市ρ(PM 10)年均值由0.130mg ·m -3下降至 0.076mg ·m -3，达标城市比例由37.6%上升至92.0%；环保重点城市ρ(PM 10)日均值超标天数比 例由24.7%下降至7.0%。②12月份PM 10污染最重，其次为1月和11月；8月份污染最轻，其 次为7月和9月。③PM 10的重污染区域明显减小，由集中连片分布变为零星点状分布。但空间 格局未发生明显变化，北方尤其是西北、华北地区及山东、江苏、湖北一直是PM 10污染相对 严重地区。④北方地区PM 10污染重于南方地区，两者的差异主要发生在北方采暖期(1-4月及 11-12月)。⑤PM 10污染的改善主要体现在重污染城市的改善，1/10左右的重污染城市对降低 全国PM 10平均浓度的贡献约占1/3，而清洁城市PM 10污染则有加重趋势。⑥环保重点城市污 染天气以轻度污染为主，占全部污染天数的80.4%。受沙尘天气影响，3、4月份发生严重污染 天气的比例较高。 关键词：可吸入颗粒物；PM 10；时空格局；空间分异；空气质量 DOI:10.11821/dlxb201311006 随着工业化、城市化快速发展及机动车保有量的大幅增加，环境空气质量尤其是城市空气质量受到不同程度污染，已成为威胁可持续发展和人类健康的重要挑战。影响环境空气质量的主要污染物包括二氧化硫(SO 2)、氮氧化物(NO x )、臭氧(O 3)、颗粒物(PM)及有机物等。其中，颗粒物是空气污染中较为普遍且危害较大的污染物之一[1]。颗粒物中空气动力学直径小于或等于10μm 的称为可吸入颗粒物(PM 10)。由于PM 10能够进入人体的呼吸系统甚至深入肺泡进入人体的血液循环[2-3]，对人体健康的危害更大。有研究表明：空气中可吸入颗粒物的浓度与呼吸统统疾病、心脑血管疾病等的发病率、死亡率有很强的正相关关系[4-5]，此外，颗粒物浓度对大气能见度[6]和全球气候变化[7]也有重要影响。因此，围绕污染分布[8]、健康风险评价[9]、污染来源[10]、影响因素[11]、预测与模拟[12-13]等方面，PM 10的研究已经成为国际大气环境研究的热点之一。 PM 10是影响我国环境空气质量的首要污染物[14]，开展对PM 10的相关研究对我国更具有重要意义。自2000年以来，众多学者在PM 10的污染特征[15-16]、健康评价[17-19]、源解析[20]、跨界污染[21]等方面取得了可喜的成果，分析气象因素[22-23]、沙尘[24]等条件对PM 10污染的影响，试图建立颗粒物的排放源清单[25]，尝试应用遥感手段进行PM 10监测[26-27]。但这些研究多针对某一城市，且时间序列较短[15-16,18-20]，缺乏大尺度长时间序列的研究，对PM 10空间分布规律的探讨更少。 本文利用地级及以上城市2002年以来的监测数据对PM 10污染时空格局进行分析，以
成都市住建领域重污染天气应急预案(2020年修订)
成都市住建领域重污染天气应急预案 （2020年修订） 为妥善应对重污染天气，按照《成都市重污染天气应急预案（2020年修订）》要求，在《成都市住建领域重污染天气应急预案（2019年修订）》基础上进行修订，形成本预案。 一、适用范围 成都市区域内在建房屋建筑、市政基础设施（含城市轨道交通）、国有土地上房屋拆除工地在出现重污染天气时的应急处置（臭氧为首要污染物引发的重污染天气除外）。 二、工作原则 统一指挥，分级负责；属地管理，协同处置；明确责任，强化落实；响应迅速，精准管控。 三、预警分级 《成都市重污染天气应急预案（2020年修订）》将重污染天气预警统一划分为三个等级，由低到高依次为黄色预警、橙色预警、红色预警。 黄色预警：预测PM2.5浓度>115微克每立方米将持续48小时及以上，且短时出现重度污染；预测AQI（除PM2.5以外的其他污染物）日均值>200将持续48小时及以上，未达到高级别预警条件。
橙色预警：预测PM2.5浓度>115微克每立方米将持续72小时及以上且PM2.5浓度>150微克每立方米将持续24小时及以上；预测AQI（除PM2.5以外的其他污染物）日均值>200将持续72小时及以上。 红色预警：预测AQI日均值>200将持续96小时及以上，且预测AQI日均值>300将持续48小时及以上；或预测AQI日均值达到500。 四、应急响应措施 成都市大气污染防治工作领导小组（以下简称市领导小组）及其办公室（以下简称市大气办）决定启动重污染天气应急预警期间，工地须按要求采取相应的应急响应措施： （一）三级响应（黄色预警） 中心城区、郊区新城建成区：产生挥发性有机物的房屋建设、房屋修缮、大型商业建筑装修、外立面改造、道路画线、道路沥青铺设作业停工；除市政府批准的重点工程及应急抢险工程外，其他施工工地土石方（包括开挖、回填、场内倒运）、建筑拆除、建筑工程配套道路和管沟开挖停止作业；裸露堆土应全覆盖；施工现场国Ⅱ（含）及以下的非道路移动机械停用（新能源和紧急检修作业机械除外）；施工工地内渣土车、砂石车等易产生扬尘的运输车辆停用（市政府批准的重点工程及应急抢险工程施工配套车辆除外）；易产生扬尘的建材禁止露天敞开堆放和加工；施工作业时喷淋设施应全部开启。 （二）二级响应（橙色预警） 全市范围内：产生挥发性有机物的房屋建设、房屋修缮、大型商业建筑装修、外立面改造、道路画线、道路沥青铺设作业停工；除市
2001—2010年济南市空气质量特征分析
龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/f75460629.html, 2001—2010年济南市空气质量特征分析 作者：尹承美于丽娟高帆 来源：《现代农业科技》2012年第03期 摘要利用济南市环境空气监测资料，使用国内普遍采用的API空气污染指数，分析了济南市2001—2010年空气质量的变化特征。结果表明：2001—2010年济南市环境空气质量为良或优的天数总体呈上升趋势；冬、春季空气质量比夏、秋季差，污染最轻的是8月，污染最重的是12月或1月；近10年主要污染物为可吸入颗粒物PM10，可吸入颗粒物的来源呈多样性，近年来，汽车尾气污染和建筑尘逐渐成为济南市环境空气污染的主要因素；空气污染较重时一般伴随冷空气影响，近低层存在逆温，不利于污染物的扩散。 关键词空气质量；变化特征；重度污染；天气形势；山东济南；2001—2010年 中图分类号 X823 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2012）03-0027-02 大气是人类赖以生存的基本环境要素。但随着工业的发展、城市人口的增加、煤炭和石油燃料的迅猛增长，大气环境质量日趋恶化，大气污染已成为影响环境和危害人类身体健康的主要因素之一。济南市位于北纬36°40′，东经117°0′，南依泰山，北跨黄河，地处鲁中南低山丘陵与鲁西北冲积平原的交接带上，地势南高北低。地形复杂多样，大体可分为3带：北部临黄带，中部山前平原带，南部丘陵山区带。济南地处中纬度，属暖温带大陆性季风气候区，四季分明：春季干燥少雨，夏季炎热多雨，秋季天高气爽，冬季严寒干燥。近年来，随着国民经济的飞速发展，城市环境污染问题已经成为最严重的环境问题之一，如可吸入颗粒物常会形成大范围灰霾天气[1-2]。因此，分析和研究环境空气质量，对于改善济南市环境空气质量具有极为重要的意义。 1 数据来源 环境空气质量API指数（Air Pollution Index，简称API）是一种反映和评价环境空气质量的数量尺度方法，就是将常规监测的几种环境空气污染物浓度简化成为单一的概念性指数数值形式，并分级表征环境空气污染程度和环境空气质量状况（表1、表2）[1]。 2 2001—2010年空气质量变化特征 利用环境保护部数据中心2001—2010年济南市空气质量数据，使用国内普遍采用的API 空气污染指数来分析不同年份、不同季节环境空气质量变化特征。 2.1 2001—2010年空气质量年变化规律