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新冠肺炎疫情期间中国人为碳排放和大气污染物的变化 被引量:53
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作者 乐旭 雷亚栋 +6 位作者 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》 CSCD 北大核心 2020年第2期265-274,共10页
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,... 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%)。 展开更多
关键词 新冠肺炎疫情 人为碳排放 大气污染 臭氧 PM2.5 葵花8
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基于多源融合数据评估2014—2018年中国地表大气臭氧污染变化及其健康影响 被引量:18
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作者 王莼璐 王毅一 +3 位作者 史之浩 孙金金 龚康佳 胡建林 《大气科学学报》 CSCD 北大核心 2021年第5期737-745,共9页
基于中国环境空气质量监测站观测数据、区域空气质量模式(CMAQ)模拟数据和卫星反演数据,利用数据融合方法获得了2014、2018年地表大气O_(3)质量浓度水平变化及其空间分布,通过空气污染控制健康效益评估工具(BenMAP-CE)评估了2014、2018... 基于中国环境空气质量监测站观测数据、区域空气质量模式(CMAQ)模拟数据和卫星反演数据,利用数据融合方法获得了2014、2018年地表大气O_(3)质量浓度水平变化及其空间分布,通过空气污染控制健康效益评估工具(BenMAP-CE)评估了2014、2018年中国O_(3)导致的过早死亡人数。结果表明:2018年中国O_(3)日8 h最大(O_(3)-MDA8)质量浓度年均值为98.0μg/m^(3),较2014年的87.9μg/m^(3)增长了11.5%,其中安徽省、山西省和山东省的O_(3)-MDA8质量浓度增加最为明显;2014和2018年O_(3)相关过早死亡人数分别为17.4万和26.7万,过早死亡人数增长率约为57%;中国9个区域中的中部区域O_(3)质量浓度和O_(3)相关过早死亡人数较其他几个区域增长最多,并且人口密度为1000人/km2左右的区域过早死亡人数增加最多;河南省、河北省和四川省的O_(3)相关过早死亡增加人数比其他省份多;近年来中国地表大气O_(3)的健康危害的增加程度远大于O_(3)质量浓度的增加程度,应尽快加强对O_(3)污染的控制。 展开更多
关键词 臭氧 多源数据融合 暴露评估 健康风险
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空气污染-气候相互作用:IPCC AR6的结论解读 被引量:12
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作者 廖宏 高瑜成 +10 位作者 陈东林 代慧斌 杜楠 方力 亢灵 钱静 秦卓凡 王叶 谢佩芙 杨豪 张丹瑜婷 《大气科学学报》 CSCD 北大核心 2021年第5期658-666,共9页
本文解读最近发布的政府间气候变化专门委员会(Intergovernmental Panel on Climate Change,IPCC)第六次气候变化评估报告(Sixth Assessment Report,AR6)关于空气污染-气候相互作用的主要新结论。在大气污染物的气候效应方面,AR6估算了... 本文解读最近发布的政府间气候变化专门委员会(Intergovernmental Panel on Climate Change,IPCC)第六次气候变化评估报告(Sixth Assessment Report,AR6)关于空气污染-气候相互作用的主要新结论。在大气污染物的气候效应方面,AR6估算了大气污染物或其前体物排放变化导致的有效辐射强迫值(Effective Radiative Forcing,ERF),对评估大气污染治理可能产生的气候效应具有启示性意义。AR6也估算出1750—2019年间人为强迫导致的全球平均地表温度(Global mean Surface Air Temperature,GSAT)变化为1.29(0.99~1.65)℃,其中,均匀混合温室气体、臭氧、气溶胶导致的温度变化分别为1.58(1.17~2.17)℃、0.23(0.11~0.39)℃、-0.50(-0.22~-0.96)℃。气溶胶历史变化的气候效应中,起决定性作用的是由SO_(2)排放变化通过气溶胶-云相互作用所产生的ERF(高信度),从而部分抵消了人为排放温室气体所引起的变暖(高信度)。在气候变化影响大气污染物方面,AR6首次评估获得了地表臭氧浓度对温度的敏感性,在偏远地区为-0.2~-2 nL·L^(-1)·℃^(-1)、在污染区为0.2~2 nL·L^(-1)·℃^(-1)。在大多数陆地区域,关于气候变化是增加还是减少PM_(2.5),目前模式结果结论的一致性较低。 展开更多
关键词 大气污染 臭氧 PM_(2.5) 气候变化
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基于CMIP6多模式集合的未来中国风功率预估 被引量:2
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作者 张佳 乐旭 +3 位作者 田晨光 周浩 曹阳 汤金平 《大气科学学报》 CSCD 北大核心 2023年第3期402-414,共13页
实现我国2060年“碳中和”目标,需要大力发展包括风能在内的清洁能源,然而气候变化给未来风资源利用带来较大的不确定性。本文利用人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)算法对16个CMIP6气候模式风速数据进行逐一订正,在此基础... 实现我国2060年“碳中和”目标,需要大力发展包括风能在内的清洁能源,然而气候变化给未来风资源利用带来较大的不确定性。本文利用人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)算法对16个CMIP6气候模式风速数据进行逐一订正,在此基础上预估21世纪30、60年代以及21世纪末这3个不同年代在低(SSP1-2.6)和高(SSP5-8.5)排放情景下中国风功率较当代的变化。结果表明,ANN算法使CMIP6气候模式均方根误差平均降低(39.93%±9.57%),并使多模式集合平均与观测的相关系数从0.56增加到0.83,更好地再现了中国当代风速的空间分布和季节变化。在此基础上,预估的21世纪60年代(2050—2064年)风功率密度在两种情景下分别减少了(1.01±0.94)W·m^(-2)(2.62%±2.27%)和(1.11±1.45)W·m^(-2)(1.90%±2.51%)。时间上,春季作为风能密度最大的季节,两种排放情景下风功率分别减少了(1.16±1.14)W·m^(-2)和(1.43±1.58)W·m^(-2)。空间上,中国东南部风功率密度在SSP1-2.6情景下降(0.56±0.53)W·m^(-2),而SSP5-8.5情景下上升(0.40±0.29)W·m^(-2)。近期(2025—2039年)全国平均风功率密度在两种情景下分别减少了(0.52±0.83)W·m^(-2)和(0.54±1.02)W·m^(-2),而长期(2085—2099年)风功率密度分别减小了(0.98±1.17)W·m^(-2)和(1.83±1.17)W·m^(-2)。利用极度梯度提升(XGB)算法订正CMIP6数据的预估变化量级偏小但趋势一致,表明随着全球变暖幅度的增加,我国风功率降低的趋势将更加显著。 展开更多
关键词 CMIP6 风功率密度 人工神经网络 集合预估 不确定性
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2019~2020年北极野火极端事件的气象成因解析 被引量:1
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作者 彭道福 乐旭 +5 位作者 朱君 田晨光 宫成 马一勉 雷亚栋 周浩 《气候与环境研究》 CSCD 北大核心 2023年第2期195-206,共12页
利用MERRA-2再分析气象变量(降雪量、降水量、地表风速、相对湿度、2 m气温、日最高气温)和加拿大火险天气指数,通过逐步回归方法构建1997~2020年间北极不同关键区内气象因子与野火碳排放量之间的关系,在此基础上解析北极地区2019~2020... 利用MERRA-2再分析气象变量(降雪量、降水量、地表风速、相对湿度、2 m气温、日最高气温)和加拿大火险天气指数,通过逐步回归方法构建1997~2020年间北极不同关键区内气象因子与野火碳排放量之间的关系,在此基础上解析北极地区2019~2020年野火极端事件的主导气象因子。结果显示在北极的3个关键区中,野火排放的主导因子都是火险指数之一的粗腐殖质湿度码(Duff Moisture Code, DMC)。2019~2020年北极地区850 hPa位势高度异常偏高,带来极端升高的日最高温和显著减少的降水,共同导致异常偏高的DMC值并促进了野火极端事件的爆发。这一结果表明高温和干旱等气候异常对于目前频发的北极野火有较强的促进作用。 展开更多
关键词 北极 野火 温度 极端事件 气象因子
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长江三角洲地区污染物输送对南京臭氧影响的定量分析 被引量:1
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作者 龚康佳 李琳 +2 位作者 史之浩 谢晓栋 胡建林 《大气科学学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期703-712,共10页
近年来南京O_(3)污染逐渐加剧,为了了解本地及周边城市排放对南京O_(3)的影响,本研究利用源导向的WRF/CMAQ区域空气质量模型对长三角2018年3—10月O_(3)污染季节的空气质量进行了模拟。通过追踪长三角41个城市的排放,探究了长三角地区... 近年来南京O_(3)污染逐渐加剧,为了了解本地及周边城市排放对南京O_(3)的影响,本研究利用源导向的WRF/CMAQ区域空气质量模型对长三角2018年3—10月O_(3)污染季节的空气质量进行了模拟。通过追踪长三角41个城市的排放,探究了长三角地区对南京O_(3)的传输特征以及不同风向下的来源贡献。结果表明:研究期间南京O_(3)非污染日和污染日的本地贡献差异不大,分别为56.8%和49.5%;而污染发生时周边城市对南京O_(3)的贡献由36.4%增加至46.3%,长三角以外地区的贡献由6.8%减少至4.7%。;南京O_(3)污染日江苏省内对其贡献占73.1%,而浙江省、安徽省和上海市分别贡献了10.8%、10.5%和0.95%。污染期间南京本地分别由NO x和VOCs作为前体物生成O_(3)(分别记为O_(3)N和O_(3)V)的贡献比率约为7∶13,说明南京本地VOCs对O_(3)生成贡献较大。污染日期间东南风和东北风占比分别为38.0%和35.9%,当主导风向为东北风时,上风向城市扬州对其贡献达13.6%;主导风向为东南风时,上风向城市常州(7.3%)、镇江(7.0%)和无锡(6.5%)对南京O_(3)的贡献较大。因此,南京O_(3)污染控制应考虑根据不同风向对上风向城市群的区域联防联控控制策略。 展开更多
关键词 O_(3) 南京 区域输送 源导向模式
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全球FLUXNET站点总初级生产力的年际变化及其主导因子解析 被引量:3
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作者 尹茜茜 乐旭 +4 位作者 周浩 马一勉 田晨光 曹阳 雷亚栋 《大气科学学报》 CSCD 北大核心 2020年第6期1106-1114,共9页
基于耶鲁互动生物圈模式(YIBs),结合FLUXNET网络观测时间超过8 a的站点的观测数据,研究对不同气象因子影响下总初级生产力(Gross Primary Productivity,GPP)的年际变化进行分析,探讨各植被类型GPP年际变化的主要驱动因子。结果表明,光... 基于耶鲁互动生物圈模式(YIBs),结合FLUXNET网络观测时间超过8 a的站点的观测数据,研究对不同气象因子影响下总初级生产力(Gross Primary Productivity,GPP)的年际变化进行分析,探讨各植被类型GPP年际变化的主要驱动因子。结果表明,光合有效辐射的变化是落叶阔叶林和常绿针叶林站点GPP年际变化的主要驱动因子,贡献了这些森林类型年际变率的80%。相对湿度变化是作物站点GPP年际变化的主要驱动因子,贡献了作物GPP年际变率的65%。温度是灌木丛站点GPP年际变率的重要因子,其贡献率达到58%。草原站点GPP年际变化的不确定性较大,没有统一的主导因子。研究结果表明,气象要素是全球陆地GPP年际变化的主导因素。在未来气候变化背景下,极端气候事件频发可能会进一步增加GPP的年际变率。 展开更多
关键词 总初级生产力 年际变化 驱动因子 YIBs模式
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IPCC AR6报告解读:短寿命气候强迫因子的气候及环境效应 被引量:3
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作者 廖宏 谢佩芙 《气候变化研究进展》 CSCD 北大核心 2021年第6期685-690,共6页
影响气候变化的大气成分,依据其在大气中存留的时间,分为长寿命的温室气体和短寿命的气候强迫因子(SLCFs)。考虑到SLCFs在气候变化和大气环境中的重要作用,IPCC第六次评估报告(AR6)首次有了专门针对SLCFs的章节(第六章)。本文解读IPCC... 影响气候变化的大气成分,依据其在大气中存留的时间,分为长寿命的温室气体和短寿命的气候强迫因子(SLCFs)。考虑到SLCFs在气候变化和大气环境中的重要作用,IPCC第六次评估报告(AR6)首次有了专门针对SLCFs的章节(第六章)。本文解读IPCC报告关于SLCFs的主要结论,特别强调AR5以来的最新结论,包括:SLCFs的定义、SLCFs排放和大气含量的变化特征及其对辐射强迫和全球气候的影响、不同共享社会经济路径(SSP)情景下SLCFs对未来气候变化和空气质量可能的影响,以及COVID-19疫情期间减排对气候变化的影响。文末也讨论了结论的不确定性以及结论对我国的启示。 展开更多
关键词 短寿命气候强迫因子(SLCFs) 气溶胶 甲烷 气候变化 空气质量
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新冠疫情减排时期河南省大气污染物分布及健康效应研究 被引量:1
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作者 张艳阁 汪俊峰 +2 位作者 余光明 熊维彬 吴铜鹏 《地球化学》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期289-297,共9页
由新冠(COVID-19)疫情引发的全国性大封锁为研究大规模工业减排对大气污染的影响提供了契机。对河南省2020年疫情前、封锁期间及逐步复工复产期间与2019年同期6种主要大气污染物(PM_(2.5)、PM_(10)、CO、NO_(2)、SO_(2)与O_(3))的时空... 由新冠(COVID-19)疫情引发的全国性大封锁为研究大规模工业减排对大气污染的影响提供了契机。对河南省2020年疫情前、封锁期间及逐步复工复产期间与2019年同期6种主要大气污染物(PM_(2.5)、PM_(10)、CO、NO_(2)、SO_(2)与O_(3))的时空差异开展对比分析,运用基于健康风险的空气质量指数(HAQI)法,研究河南省主要大气污染物的健康效应。结果表明,河南省大气污染物分布整体呈现北部高南部低的空间变化特征,PM_(2.5)受一次污染和二次污染影响较显著。减排初期(春节疫情期间),除NO2浓度迅速减少外,其他污染物没有明显变化,PM_(2.5)浓度比2019年同期增加15%,是不利的气象条件与大气氧化度增加促进二次化学过程的结果。春节后疫情期间,PM_(2.5)浓度迅速降低至疫情前的50%左右,为2019年同期的50%左右。基于HAQI结果,研究期间(冬-春)影响河南省大气健康效应的关键因素是PM_(2.5),HAQI值在减排期间比2019年同期降低23.8%,但HAQI>100,表明人们仍生活在空气污染较严重的环境中。 展开更多
关键词 新冠疫情 大气污染物 污染特征 健康效应 河南省
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