青海东部城市群大气氨排放清单研究

为了掌握青海东部城市群内大气氨的排放来源及排放特征,搜集并整理了各排放源的活动水平数据,利用排放因子法计算了2017年青海省东部城市群大气氨排放清单.结果表明:①青海省东部城市群2017年氨排放量为44.92×10^(3)t,排放强度为2.80 t km^(2).②农业源是区域内最大的氨排放源,其中畜禽养殖和农田生态系统氨排放量分别占总排放量的81.07%和7.12%,绵羊、奶牛和肉牛的氨排放量较大.③湟中区和大通回族土族自治县氨排放量较高,占总排放量的53.7%,城中区、大通回族土族自治县、湟中区、湟源县、平安区、乐都区、民和回族土族自治县、互助土族自治县的主要氨排放源均为畜禽养殖源.④污染源分布受地形地势影响,多沿湟水流域分布,同时也与地区经济发展水平有关.研究显示,大气氨排放源以畜禽养殖源为主,且集中于湟中区和大通回族土族自治县.

不同能源策略下北京市私有机动车辆CO_(2)排放系统仿真模拟

在全球气候变暖的背景下,低碳排放已经成为公众关注的焦点。为减少北京市私有机动车辆的碳排放,需要研究不同能源策略下北京市私人所有车辆碳排放趋势。对北京市私有车辆的碳排放特性进行了深入的研究,通过收集北京市私有车辆数量、车辆能源消耗、能源排放因子以及电力生产排放等数据,使用系统动力学方法建立了北京市私人乘用车、私人货运车辆以及其他用途车辆碳排放模型,重点研究了2030—2060年的碳排放情况。模型计算了基准情景、燃料替代情景、清洁能源情景和燃料替代与清洁能源双重实施情景下2010—2060年间北京市私有机动车辆的碳排放量。研究结果显示:4种情景下都能实现碳达峰,但在现有规划下,基准情景很难在2030年实现碳达峰,而其他情景则能加速碳达峰的到来;到2060年时,与基准情景相比,清洁能源情景减少了5.7%的碳排放量,燃料替代情景减少了20.0%的碳排放量,燃料替代与清洁能源双重实施情景减少了34.3%的碳排放量;单独从能源消费端实施燃料替代行动比单独从能源生产端实施清洁能源行动更有效,但双重实施情景的碳减排效果超过了两者单独实施情景之和,产生了协同效应。敏感性分析显示,能源消费端燃料替代、能源生产端清洁能源发电以及柴油机和汽油机的燃烧效率是影响碳排放的主要因素。研究结果可为决策者提供有启发的信息,推动北京市未来的能源和交通领域实现低碳发展,为北京市能源和交通领域的碳排放研究提供新的视角。

多尺度地理加权回归的地表温度降尺度研究

由于星载热红外传感器研发技术的局限性,单一传感器尚不能提供兼具高频次、高空间分辨率地表温度数据。协同其他遥感辅助数据,对低空间分辨率、高时间频次地表温度产品开展降尺度研究成为了解决这一难题的有效途径。然而由于现有地表温度降尺度方法未充分考虑不同地表状态参数对地表温度空间分异格局的尺度影响差异,降尺度后的地表温度数据在异质性景观区域存在精度较差和空间纹理不清晰的问题。鉴于此,本文以北京和张掖地区的8期MODIS地表温度产品为例,通过引入多尺度地理加权回归MGWR(Multiscale Geographically Weighted Regression)来分析归一化植被指数NDVI、数字高程模型DEM、坡度和经纬度对地表温度空间格局影响的尺度差异,提出一种针对MODIS地表温度产品的空间降尺度算法,并与Ts HARP算法、多元线性回归算法、地理加权回归算法和随机森林回归算法进行定量对比。结果表明,基于MGWR模型的地表温度降尺度转换函数能够良好地揭示多种地表状态参数与地表温度间的不同作用关系,其中NDVI和坡度对地表温度分布具有全局影响,DEM和经纬度对地表温度呈现出了局域性作用。与4种代表性方法相比,基于MGWR算法降尺度后的100 m分辨率地表温度数据具有更好的空间纹理,在城镇和沙漠等温度异质性明显地区保障了清晰的景观纹理;另外,对于所选研究区的8期MODIS地表温度产品而言,利用MGWR算法降尺度后的地表温度均拥有更好的精度,在0—1 K误差级别下的面积占比均大于57%,均方根误差RMSE(Root-Mean-Square Error)均小于2.85 K,决定系数R2(coefficient of determination)均大于0.88。

中国干旱半干旱区生态系统光合参数的时空变异及其影响因素

生态系统光合参数是表征生态系统光合作用特征和强度的重要指标,是生态系统模型模拟与遥感反演中的重要生理参数。该研究基于中国干旱半干旱区的涡度相关碳通量观测数据,采用直角双曲线方程拟合生态系统表观量子效率(α)和最大光合速率(P_(max)),综合分析了干旱半干旱区生态系统光合参数的时空变异及其影响因素。研究表明:生态系统光合参数在干旱半干旱区存在着明显的时空变异,从荒漠、荒漠草原、典型草原到草甸草原光合参数有逐渐增大的趋势。降水量是影响光合参数空间变异的主导环境因子,其同时影响叶面积指数的空间变异,两者共同决定光合参数的空间变异。α与P_(max)均随着降水量的增加而增大,而α与气温有显著的负相关关系,辐射对光合参数空间变异的影响则不显著。生长季α与P_(max)总体呈先增加后降低的趋势,但不同植被类型的月际变异性和峰值出现的时间不同,草甸草原的光合参数具有最大的月际变异性。α的月际动态主要受温度和辐射的调控,而P_(max)在荒漠和荒漠草原受温度和辐射调控,在典型草原和草甸草原则主要受土壤含水量的调控。干旱半干旱区生态系统α为0.00047-0.00212 mg·μmol^(-1),P_(max)为0.11-0.78 mg·m^(-2)·s^(-1),同其他草地生态系统相比处于较低的水平,高温和低土壤水分供给是制约干旱半干旱区光合参数的主要因素。