COVID-19疫情发生对森林生态系统中O_(3)混沌演化的影响

为了揭示疫情期间污染减排对张家界国家森林公园大气O_(3)浓度变化的响应机制,应用混沌理论对公园内袁家界监测站点和景区外未央路监测站点疫情期间(2020年1月24日—5月31日)和非疫情期间(2019年1月24日—5月31日)O_(3)小时平均浓度数据进行对比分析,通过饱和关联维数、最大Lyapunov指数和Kolmogorov熵对O_(3)污染演化的混沌特征进行识别。结果发现:袁家界和未央路监测站点疫情和非疫情期间的O_(3)小时平均浓度数据都具有非整数的饱和关联维数,且最大Lyapunov指数和Kolmogorov熵值均大于0,表明O_(3)污染数据具有较强的混沌特性,其中袁家界监测站点疫情期间O_(3)的混沌特性增强了40%。疫情期间袁家界监测站点O_(3)浓度上升主要原因可能是混沌系统的初值敏感性和微观大气光化学非线性机制共同作用导致。

COVID-19期间区域大气高污染发生的非线性动力机制

以长株潭城市群3个城市(长沙、株洲和湘潭)疫情期间(2020年1月24日~2020年5月31日)大气PM_(2.5)和O_(3)小时平均浓度时间序列数据为研究对象,对污染物日变化规律、长期持续性、多重分形性及自组织演化动力学特性进行研究.以期阐释疫情期间高污染事件发生及演化的内在动力机制.首先,对3个城市PM_(2.5)和O_(3)质量浓度的日变化规律进行分析,发现O_(3)呈现出昼高夜低的单峰型,而PM_(2.5)日变化规律表现出昼低夜高单峰型,与非疫情期间的特征有所差异.进一步,应用消除趋势波动分析法(DFA)、多重分形消除趋势波动分析法(MFDFA)和概率统计分析,研究了大气复合系统中PM_(2.5)和O_(3)质量浓度序列的长期持续性和多重分形结构.结果发现3个城市PM_(2.5)和O_(3)浓度序列均具有显著的长期持续性特征和较强的多重分形结构,同时,应用去趋势互相关分析法(DCCA)方法和多重分形去趋势互相关分析法(MFDCCA)对PM_(2.5)和O_(3)两者之间的互相关性进行了分析,发现PM_(2.5)-O_(3)之间的互相关也存在显著的长期持续性特征以及在不同时间尺度存在多重分形特征.进一步将疫情期间得到的非线性分析结果与2018年和2019年同期非疫情期间的结果进行了对比分析.最后,基于自组织临界理论(SOC)探讨了大气PM_(2.5)和O_(3)浓度时空演化的内在动力规律,并结合典型区域气象特征,阐明了SOC内禀动力机制可能是COVID-19疫情期间大气高污染形成的主导机制之一.疫情期间大气PM_(2.5)和O_(3)浓度并非分别独自演化,而是依然保持复杂的相互作用.静稳气象条件下,大气复合污染内部的非线性耦合作用可能达到动力学临界状态,将导致长株潭城市群在疫情期间仍有发生大气高污染的风险.

COVID-19疫情对张家界森林公园PM_(2.5)/PM_(10)演化的影响

为探究COVID-19疫情期间污染减排对森林生态系统中PM_(2.5)/PM_(10)演变特征的影响,基于多重分形去趋势波动分析方法,对比研究了疫情期间(2020年1月24—5月31日)与非疫情期间(2019年1月24日—5月31日)张家界森林公园PM_(2.5)/PM_(10)序列的多重分形特征。结果发现:疫情期间和非疫情期间PM_(2.5)/PM_(10)均存在长期持续性和多重分形特征,表明PM_(2.5)/PM_(10)的波动函数服从幂律分布规律,波动关联特性随时间以幂函数的形式缓慢衰减。相比非疫情期间,疫情期间PM_(2.5)/PM_(10)的长期持续性下降2.3%,反映森林生态系统内大气颗粒物的累积效应减弱;PM_(2.5)/PM_(10)的多重分形特征下降4.4%,表明其长期持续性特征的多时间尺度变异性降低。最后,将研究时段划分为4个阶段进行对比分析,发现不同阶段的PM_(2.5)/PM_(10)多重分形参量变化规律和非疫情期间具有一致性。因此得出结论:疫情期间污染减排未破坏森林生态系统中PM_(2.5)/PM_(10)演化的内在非线性动力学机制。