空气重污染红色预警期间成因解析及日持续时间特征研究

了解空气污染的形成原因以及时间发展趋势对于提高预警的针对性和有效性,制定更加有效的空气污染治理政策是十分必要的。因此,进行空气重污染红色预警期间成因解析及日持续时间特征研究。该研究以某研究区为例,采集该研究区空气样本,检测空气中的污染物类型,建立并处理大气成因清单,计算成因贡献率,从两个角度分析日持续时间特征。结果表明:春秋季空气重污染日持续的时间占比更大,而夏冬季占比相对较小,说明春秋季相比夏冬季空气重污染日持续的时间更长,春秋季空气重污染更为频发,污染相对更为严重。

省主干网光缆线路红色预警全流程管理平台设计与应用

本文对省主干网光缆线路红色预警全流程管理平台进行了详细的功能介绍,并对风险量化分析模型、基于光缆线路中断威胁的风险赋值算法、工单系统移动端免登录快速访问等关键技术进行了阐述。该平台实现了对全网光缆线路的实时监控与流程化运维管理,并利用风险评估体系进行风险值研判,结合应急预案制度化管理,提高了主干网处于极高风险状态下的运维管理及应急保障能力。

北京市空气质量预报体系介绍及红色预警支撑

城市空气质量预报对大气污染物减排措施的制定、重大活动期间空气质量保障以及公众的出行和健康提示都具有重要的作用。系统介绍了北京市空气质量预报体系的发展历程和现状,并详细介绍了动态统计预报模型的建立和预报性能。目前北京市预报体系的构成为:主观预报手段为主,客观预报手段为辅。主观预报手段为判别预报,即预报员根据天气形势图和空气质量实况进行主观判断,客观预报手段即数值模型和统计模型。基于2014年北京市PM_(2.5)浓度和气象因子建立了动态统计预报模型,模型能够较准确的预报PM_(2.5)浓度,预报值与观测值的相关系数达到0.72以上。统计模型在重污染期间的预报性能略差于全年,但未来24 h临近预报的级别准确率仍达到75.3%,能够为主观预报提供较好的客观参考依据。最后,详细介绍了北京市第一次重污染红色预警的发布流程和预报支撑。

2015-2019年辽宁省暴雨红色预警信号分布及其特征

利用2015-2019年辽宁省发布的暴雨红色预警信号和1605个自动站的分钟级降水资料,统计暴雨红色预警信号和短时大暴雨年际变化和时空分布,分析暴雨红色预警信号的高分布区、易发时段。结果表明:2015-2017年辽宁省暴雨红色预警信号发布站数逐年递增,最大值出现在2017年,发布站数为147个;2015-2018年预警信号准确率提升,提前时间略减少,最低值为2018年,提前时间为19 min;2019年比2018年暴雨红色预警信号发布站数减少59个,提前时间增加29 min;暴雨红色预警信号的空间分布为东南部地区多、中部地区少;暴雨红色预警信号多在夜间发布;在辽宁省发布的50%以上的暴雨红色预警信号中,降水量达到预警发布标准的时间滞后于最大雨强出现时间90 min,最大雨强出现时间为暴雨红色预警信号发布的重要指标。为了达到防灾减灾的服务效果,发布暴雨红色预警信号时,应充分考虑最大雨强出现时间、发布时机、短时大暴雨高发区及地形的影响。

停课机制下的暴雨红色预警信号发布探讨

通过对2015年5月18日阳江市气象台发布暴雨红色预警信号后,导致全市中小学停课引发的社会问题进行分析,结合当时的降雨以及预警区域内人口、学校等分布情况,探讨在停课机制下如何发布暴雨红色预警信号。结果表明,按照现有规定,暴雨红色预警信号发布时间很难达到最佳,需要赋予教育主管部门和学校更多自主权,如在恶劣天气时可以采取延迟上学、提前放学等应急措施,以及采取分区预警和停课来弥补。气象部门在发布预警信号时,需考虑该地区的学校、敏感区域、政治、经济中心的分布等因素,可以适度调低预警雨量标准。从防灾减灾、保障学生安全角度出发,因地制宜发布预警。

浅谈红色预警区域下电力企业的突围之路

近几年,随着新能源发电技术的开发和应用(以下简称“新能源”),国家能源结构有了翻天覆地的变化,节能减排也取得了较大成效。电力企业纷纷发展新能源,一些电力企业甚至在个别省份实现了全部或绝大部分以新能源为主的发展模式。然而,随着新能源发电装机规模的大幅度增加,电力消纳趋于紧张,各地新能源产业新政纷纷出台,部分地区甚至被列入红色预警区域,无疑给新能源发展造成了一定的影响。文章以西藏自治区为例,分析电力生产的现状,重点探讨在藏电力企业(特指省级公司)在红色预警的特殊时期,要调整战略方向、提升内部管理、规范企业治理、培育人才队伍,逆势而为,在红色预警中走出一条绿色发展之路。

2015年北京市两次红色预警期间PM_(2.5)浓度特征

利用北京市及周边地区大气污染物监测数据,综合分析了2015年北京市两次空气重污染红色预警期间PM_(2.5)浓度变化特征并初步评估了减排措施对PM_(2.5)浓度的影响.结果表明:第1次红色预警期间,北京市PM_(2.5)平均最高小时浓度出现在12月9日19:00,为282μg·m^(-3),单站最高小时值出现在京东南市界永乐店站,浓度达496μg·m^(-3).第2次红色预警期间,PM_(2.5)全市平均最高小时浓度出现在12月22日20:00,为421μg·m^(-3);单站最高小时值出现在京西南市界琉璃河站,浓度达831μg·m^(-3).两次红色预警累积持续时间均呈现出南部站>城区站>北部站的特征,且第2次红色预警期间PM_(2.5)浓度南北差异明显大于第1次,PM_(2.5)平均浓度在150μg·m^(-3)以上的面积明显大于第1次,第2次红色预警期间重污染面积可达总面积的93%.两次预警期间气象条件均不利于污染物的扩散,均存在不同程度的二次转化和区域输送现象,极端气象条件是重污染形成的外因,区域污染物排放量大才是导致重污染形成的内因.初步评估结果显示红色预警应急措施实施后,北京市PM_(2.5)环境浓度下降约20%~25%,减排效果显著.

北京空气重污染红色预警期间污染物与气象因子特征

揭示空气重污染红色预警期间污染物与气象因子的变化特征对空气质量预报和污染减排措施评估具有重要参考价值。利用大气污染和气象观测资料,研究了北京2015年11—12月空气重污染红色预警时期污染物浓度、气候特征及气象因子对空气质量影响。结果表明,PM_(2.5)在大气颗粒物中占有较大比重,为首要空气污染物;在重污染峰值时段,城郊PM_(2.5)与PM10比值(R)相差不大,可达0.9以上,空气呈均匀混合的高PM_(2.5)浓度特征,而空气质量较好时城区R值明显高于郊区;研究时段气候特征与历史同期相比有明显差异,其中平均风速偏小19%,平均气温偏高0.23℃,气温日较差减小,而多次小型降水增加了空气湿度,导致相对湿度值偏高40%,垂直方向上的逆温层或等温层则加剧了空气重污染的形成和发展,重污染过程中的红色预警措施明显降低了颗粒物浓度;风速与污染物浓度呈指数相关,城郊风速分别低于2.0和2.5 m·s^(-1)时,空气质量较差、污染物浓度随风速升高快速下降,而当城郊风速大于2.0和2.5 m·s^(-1)时变化特征则相反;相对湿度与污染物浓度呈幂相关,相对湿度在65%左右为空气质量特征发生变化的转折点;由于气温日较差存在季节变化,其与空气质量相关关系不太显著。

红色预警期间北京市PM_(2.5)浓度特征及应急措施效果评估

综合利用监测数据并结合数值模型,分析了2015年北京市第2次空气重污染红色预警期间PM_(2.5)浓度变化特征并初步评估了减排措施对PM_(2.5)浓度的影响.结果表明:污染初期北京市南部地区PM_(2.5)浓度明显偏高,且PM_(2.5)极端高值往往出现在北京南部站点.污染输送阶段,北京市PM_(2.5)小时浓度在短时内呈爆发式增长,浓度积累速率可达5~10μg·m^(-3)·h^(-1).污染缓解阶段,偏北风作用,空气质量转好.预警期间北京市空气质量南北差异较大.应急措施实施后,北京市PM_(2.5)环境浓度下降约20%~25%.PM_(2.5)累积速率呈现出交通站>城区站>背景站的特征,与重污染日平均值相比交通站下降幅度最大,表明减排措施在交通站更加显著.气象条件对重污染的形成和结束起着决定性作用,为了更好的做好空气质量预警预报工作,应加强对小尺度天气系统的研究,同时关注不同方位PM_(2.5)浓度峰值及重污染持续时间的变化,形成北京市分区预报预警的经验.

2015～2016年北京市3次空气重污染红色预警PM_(2.5)成因分析及效果评估

北京市空气重污染应急指挥部分别于2015年12月7日18:00、12月18日07:00和2016年12月15日13:00发布了3次空气重污染红色预警.为了厘清3次红色预警的成因差异,评估应急措施在应对空气重污染的有效性,本文基于北京市环境和气象监测数据,分析了红色预警期间PM_(2.5)浓度、气象条件、天气形势及气团传输.3次预警期间均受污染物二次转化影响,但造成高浓度PM_(2.5)的原因主要为气象条件影响.第1、第2次预警期间,地面受均压场控制,区域传输分别受西南和南部气团影响,第3次预警地面受大范围低压场控制,受西南传输及局地气团叠加影响.第3次红色预警期间北京市PM_(2.5)污染最为严重,PM_(2.5)平均小时浓度最高为273.6μg·m^(-3),是前两次预警的1.2倍和1.3倍.此外,结合各污染源减排量,采用WRF-CMAQ模式对第3次红色预警应急措施效果进行评估,结果表明:应急措施实施后,污染物日平均减排量为678.4 t,PM_(2.5)质量浓度平均下降了79.1μg·m^(-3),平均下降比例为26.9%.应急措施中增加燃煤源及加大交通源和其他源控制、预警启动时间提前及区域间联防联控有效缓解了PM_(2.5)浓度加重趋势.

体检人群健康风险“红色预警值”报告及随访效果评价分析

目的 探讨体检中危及健康的“红色预警值”报告流程及实施随访的效果评价.方法 选取2011年7月至2012年6月在我院健康管理科进行体检发现的1 168例“红色预警值”患者作为对照组,2012年7月至2013年5月发现的973例“红色预警值”患者作为实验组,按新制定的报告流程及追踪随访体系实施诊疗,运用SPSS 13.0统计软件包进行数据分析,对追踪随访率、就诊率、平均就医时间、随访患者满意度、不良事件发生率五个指标进行综合分析,连续变量进行配对t检验、分类变量进行配对列联表χ^2检验,P＜0.05为差异有统计学意义.结果 通过新制定的报告流程及追踪随访体系实施诊疗,分析实验组和对照组的各项指标和数据,包括追踪随访率（对照组96.92％,实验组100％,X2=30.503,P＜0.05）、就诊率（对照组83.48％,实验组93.63％,χ^2=52.142,P＜0.05）、平均就医天数[对照组（3.0±0.5）d,实验组（1.5±0.5）d,t=69.12,P＜0.05]、随访患者满意度（对照组87.84％,实验组96.20％,r=48.361,P＜0.05）、不良事件发生率（对照组0.26％,实验组0.10％,χ^2=0.102,P＞0.05）.实验组追踪随访率、就诊率、平均就医时间、随访患者满意度与对照组结果比较均有明显统计学意义,不良事件发生率无统计学意义.结论 体检“红色预警值”报告及追踪随访的实施大大缩短了患者就医时间,提高了疾病诊治的成功率、受检者的满意度以及追踪随访率.根据实际情况,不断加以改进,使“红色预警值”管理及服务质量得以提升.

2016年京津冀地区红色预警时段PM2.5污染特征与浓度控制效果

2016年12月京津冀地区发生一次重污染过程,北京和天津于12月16日20:00至12月21日24:00,河北省(除张家口、承德和秦皇岛)于12月16日00:00至12月22日18:00发布了重污染红色预警.为研究重污染过程与应急措施的控制效果,基于环境监测数据与模型模拟结果对本次重污染过程的污染物浓度、天气形势与气团输送、区域传输和减排效果进行了研究.本次重污染过程中各地市PM2.5平均浓度均超过200μg·m^-3,小时均值峰值为834. 5μg·m^-3.重污染期间气象条件非常不利于污染物扩散,低压控制与气团传输加剧了污染过程.各地市平均本地贡献为47. 1%,受天气形势影响传输效果存在一定差异.本次红色预警期间京津冀地区PM2.5浓度平均下降比例为27. 6%,减排效果明显.如果提前实施重污染应急措施,可以使PM2.5下降浓度有一定提升.提前2 d实施可以使PM2.5浓度平均下降比例增加4. 4%,提前3 d以上效果提升不明显.

Van Dijk三层理论对雾霾红色预警线颁布的新闻报道分析（英文）

近几个月来,中国北方的雾霾问题和政府对此颁布的红色预警引起了民众的关注,中外媒体也从不同角度报道了该事件。对此,中国日报和纽约时报分别发表了"困难重重下环境改善的大跃进"和"雾霾之下在中国日益艰难的日子"的报道。借助Van Dijk三层理论对新闻话语的分析,读者能够了解到话语背后体现的不同意识形态。中国日报倾向于强调治理雾霾的困难以及政府对此的决心;纽约时报则侧重民众对于不健康的生存现状以及中国政府不作为的强烈不满。

常德市:多地启动森林火险红色预警

9月7日12时,常德市石门县、桃源县、临澧县、汉寿县、武陵区、鼎城区、常德经开区、柳叶湖旅游度假区森林防灭火指挥部启动红色预警响应措施,启动一级战备。所有防灭火战线人员进入临战状态,严格执行24小时值班、领导带班和森林火灾分级报告、零报告、有火必报、日报告制度,切实做到林火卫星热点核查和舆情结果 1小时内反馈,确保火情、火灾信息畅通。相关部门实时会商火险形势,及时发布监测预警研判信息,提前介入,精准调度。

“猪粮比”红色预警 玉米价格难获提振

进入8月以来,在全国生猪价格不断拾阶而上的同时,作为饲料配料之一的玉米价格整体走势欠佳,导致猪粮比价升至10∶1上方的红色预警区域。'猪粮比'越高往往意味着生猪养殖利润越大,养殖户补栏积极性越高,进而刺激玉米需求。分析人士表示,随着目前各地陆续出台鼓励生猪补栏的措施,长期来看将会对玉米消费带来一定利多支撑。

因为雾霾里存在硫酸铵才发布红色预警?

谣言:12月中旬以来,华北黄淮等地遭遇大范围雾霾天气。一则在网上流传甚广的消息称,'内部说这次雾霾里主要是含硫酸铵,本来不到红色预警的程度,但因为存在硫酸铵所以才到这个级别。原来伦敦有次硫酸铵超标,有好多人没有防护而死亡。'

政府性债务红色预警后,人大这样监督

“监督对象在监督中不断得到新的提升,这是人民代表大会制度优越性在汝城的生动实践。”汝城县人大财经委委员朱剑梅在今年3月召开的县十七届人大六次会议上审议财政预算报告时说。

不惧“烤”验 资中农商银行助学贷增幅明显

2024年的夏季酷暑,资中县气温居高不下,持续保持全川高温红色预警榜前列。资中农商银行不惧“烤”验,走村入社、进校到班,扎实开展助学贷款宣传营销工作。截至9月19日,全行共办理助学贷款3354笔,其中首贷2026笔,首贷客户市场份额达到了55.89%,较去年提升9.8个百分点,增幅21%。

那雨,那人

2024年7月13日21时过后,潘瑞阳的手机相继接到3条短信:“暴雨黄色预警”“暴雨橙色预警”“暴雨红色预警”。一条比一条急促,潘瑞阳的心一下子提了起来,他开始意识到情况的严峻性。潘瑞阳是国网湖北襄阳供电公司樊城供电中心配网抢修班的主任助理,一名刚入职5年的“90后”。平时生龙活虎,爱学习钻研,从事配网抢修更是冲锋在前。

烈日之下

9月5日,重庆市气象台再次发布高温红色预警信号。这也是自8月21日以来,重庆连续发布的第16个高温红色预警。至此,8月11日开始的本次高温过程已持续了26天,强度等级达特重,排名1961年以来第二位。截至9月16日,今年记录的高温日数已达68天,创历史纪录。