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| 1 | 2015-2017年中国臭氧浓度时空变化特征显示文摘选取中国366个城市作为研究区域,采用空间自相关方法,分析了2015-2017年中国主要城市近地面臭氧浓度的时空分布特征。研究发现:全国范围内臭氧污染呈逐年加重趋势,污染严重地区主要集中在我国中东部,且有南移的趋向,4-9月为臭氧浓度高值期,春、夏两季臭氧浓度较高,秋、冬两季的较低。臭氧污染具有明显的时空分异,春、夏污染较为严重,春季污染区域主要分布在我国的中东部,夏季则进一步向西部地区扩散,秋季情况有所好转,污染分布区域逐渐收缩,冬季基本不发生污染。O3浓度具有明显的空间集聚态势,热点主要集中在东北南部、华北、华东北部和华中北部,冷点则主要集中在华南、西南、华中南部及东北北部。在季节上也呈现出空间集聚态势,春、夏两季冷、热点分布状况与全年的大致相同,秋季热点西收南扩,冷点地区则逐渐向西部集中,冬季冷热点分布情况则与春、夏的相反。 | 郭欣瞳 宋宏权 梁留科 刘鹏飞 | 2020 | 气象与环境科学2020，43，3： | 22 |
| 2 | 南京环境空气质量特征及变化分析显示文摘基于2015年1月1日—2021年2月10日南京市大气污染物监测数据,分析了南京市主要大气污染物时空分布特征与潜在源区贡献.结果表明:1)近6年南京市6种大气污染物(CO、NO_(2)、SO_(2)、O_(3)、PM_(10)和PM_(2.5))年均质量浓度分别为800、43.1、13.0、106.0、77.1和43.0μg·m^(-3);南京臭氧质量浓度均值高于中国典型城市(北京、上海、广州、成都、兰州和武汉),而PM_(2.5)平均质量浓度最低.2)2015—2020年南京NO_(2)、PM_(10)和PM_(2.5)超标天数呈减少趋势,平均降低率分别为29.1%、38.1%和28.1%,而臭氧超标天数呈增加趋势;臭氧季节变化表现出夏高冬低,其他5种污染物均呈现冬季高特征.3)冬季(特别是1月)南京PM_(2.5)质量浓度均值最高,对该时间段南京细颗粒物进行潜在源分析,发现南京地区细颗粒物主要受周边工业污染物输送影响,安徽、江苏北部和山东为主要潜在源区.4)对比研究了2019、2020和2021年1—2月大气污染物情况,发现2020年南京大气污染物质量浓度最低,说明因新冠疫情采取的封控措施减少了人类活动,进而显著影响了环境空气质量. | 郭庆皓 陈魁 | 2022 | 南京信息工程大学学报(自然科学版)2022，14，3： | 9 |
| 3 | 长三角城市群的PM_(2.5)和PM_(10)演变趋势及空间效应分析显示文摘为有效了解长三角城市群大气颗粒物的时空变化特征,选取区域内2005—2019年PM_(2.5)和PM_(10)数据探讨变化趋势和污染特征,并采用莫兰指数和局部自相关(LISA)聚类图剖析空间自相关性。结果表明:(1)长三角城市群空气质量逐年改善,整体PM_(10)在2018—2019年已达到了《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)二级标准。(2)2019年箱线图中PM_(2.5)和PM_(10)月均值变化为“V”形,数据离散性与浓度变化规律一致,8月均值最低(分别为21、39μg/m^(3)),1月均值最高(分别为73、99μg/m^(3))。(3)长三角41个城市的PM_(2.5)和PM_(10)季均值的线性拟合效果各不相同,春、夏、秋、冬季的R^(2)分别为0.7807、0.5885、0.9027、0.8715。(4)长三角城市群PM_(2.5)、PM_(10)年均值在空间分布上的变化规律基本一致:年均值都是南部较低、北部较高;沿海地区污染比内陆城市小;浙江、上海的污染程度普遍低于江苏和安徽。(5)PM_(2.5)、PM_(10)的全局莫兰指数均大于0.6,莫兰散点图数据基本集中分布在第一、三象限,即高高和低低聚集,表明空间聚集特征显著,相应LISA聚类图分析结果的高高、低低聚类地区分别为皖北苏北部、浙江南部。 | 黄鑫宇 王雷 潘虹 谢芳芳 | 2021 | 环境污染与防治2021，43，10： | 7 |
| 4 | 2007~2016年上海颗粒物浓度特征与气候背景异同分析显示文摘基于上海地区2006~2016年逐日PM10浓度数据以及同期气象要素(风、气温等)、大气稳定度、逆温数据和高空大气环流数据,分析了2007~2016年上海地区颗粒物浓度变化特征和冬季气候背景的异同,并建立多元线性逐步回归方程,同时选取颗粒物高浓度年份和低浓度年份,对比分析高空大气环流形势的差异.结果表明,上海地区颗粒物年平均浓度呈现波动式下降趋势,而冬季呈现出两头高、中间低形态.PM10与平均风速、20:00混合层高度负相关,与偏西北风、20:00稳定类、20:00逆温的出现频率及平均气温正相关.当冬季我国北部500 h Pa高度场合成为正距平,容易形成暖冬,从而引起高浓度颗粒物污染;而当500 h Pa高度场为负距平,容易引起冷空气频繁南下,导致气温偏低,容易造成PM10浓度相对偏低.850 h Pa风场异常为偏东风,且风速偏大,容易造成PM10浓度相对偏低. | 郑庆锋 史军 谈建国 段玉森 林燕芬 徐卫忠 | 2020 | 环境科学2020，41，1： | 5 |
| 5 | 2016-2020年成都市大气质量变化特征及健康风险评价显示文摘本文基于成都市2016—2020年PM_(2.5)、PM_(10)、SO_(2)、NO_(2)、CO和O_(3)浓度监测数据,运用主成分分析(PCA)和复合污染特征分析污染物特征及来源,并采用美国环境保护署(USEPA)推荐的健康风险评价模型评估了PM_(2.5)、PM_(10)、SO_(2)、NO_(2)的健康风险,结果表明:2016-2020年成都市除O_(3)外其余5种大气污染物浓度逐年降低,O_(3)浓度总体呈上升趋势。相比2016年,2020年PM_(2.5)、PM_(10)、SO_(2)、NO_(2)、CO平均质量浓度降低幅度为26.79%,30.44%,50.00%,24.49%,41.18%;O_(3)平均质量浓度上升9.03%。主成分分析和复合污染特征分析表明大气污染物来源具有同一性。2016—2020年成都市PM_(2.5)非致癌风险指数均大于PM_(10)非致癌风险指数。与其它年份相比,成都市2016年PM_(2.5)和PM_(10)的健康风险值均最高,分别为2020年的1.55倍和1.54倍。SO_(2)和NO_(2)的健康风险存在年龄差异,大气污染物的健康风险随年龄的增加而降低,对老人造成的健康风险最小,儿童最大。2016年男童和女童(<6岁)SO_(2)/NO_(2)健康风险值最高,是2020年的2.50/1.46倍。6~17岁和60岁以上人群,男性健康风险小于女性,其余年龄段男性健康风险均大于女性。成都市各人群PM_(2.5)、PM_(10)、SO_(2)和NO_(2)的健康风险均未超过USEPA推荐的1×10^(-6)~1×10^(-4)可接受风险范围。 | 卜兴兵 俸强 廖翀 冯元超 潘敦 | 2021 | 环保科技2021，27，6： | 4 |
| 6 | 基于数值模拟与资料同化探究长三角地区冬季PM_(2.5)污染过程的气象影响显示文摘细颗粒物(PM_(2.5))累积主导着长三角地区冬季空气污染,其中,气象要素具有重要的作用.本文结合WRF-Chem模式和WRF-FDDA技术,针对2019年1月12—16日发生在长三角地区的一次典型PM_(2.5)污染过程进行数值模拟分析.通过敏感性试验,量化分析地面气象因素(温度、风速、相对湿度)对该地区PM_(2.5)浓度的影响,并利用对自动气象站观测资料的四维资料同化试验,探究气象场改进对PM_(2.5)模拟的改善.模拟结果表明,长三角地区PM_(2.5)污染受气象条件影响程度较为显著,PM_(2.5)浓度与风速和温度呈显著负相关,与相对湿度呈正相关.水平风速减少40%、温度增加3℃、相对湿度增加20%分别造成了+4.68%、-2.82%与+2.2%的PM_(2.5)浓度变化.而同化气象资料显著地改善了模拟的气象场精度,其均方根误差(RMSE)统计项中相对湿度减小9.68%,温度减小1.02℃,风速减小0.35 m·s^(-1),这也使得PM_(2.5)浓度的模拟效果有所改善,其中,模拟与观测PM_(2.5)浓度的相关系数提高了0.11,RMSE减小9.17μg·m^(-3).气象要素变化对大气污染物影响的量化研究,以及资料同化对PM_(2.5)模拟的改进,可促进大气污染的预报水平和有效控制. | 熊一帆 丁秋冀 舒卓智 刘玉宝 赵天良 | 2022 | 环境科学学报2022，42，4： | 4 |
| 7 | 新冠疫情对关中盆地空气质量的影响显示文摘基于新冠疫情紧迫形势,国家和地方政府果断采取了一系列防控方案,从侧面极大的减少了大气污染排放量(源),另一方面为解析人为活动对大气污染的影响提供了研究时机.本文结合气象、工业、交通等数据和资料,通过数学统计和空间分析等方法对关中盆地疫情期间和2019年同期空气质量及污染物浓度进行了详细的对比分析,并探讨了疫情前后空气质量变化的潜在原因.结果表明:疫情期间关中盆地空气质量的整体优良率为66%,空气质量整体得到改善;空气质量综合指数在疫情期间下降20%以上,但各市相差不大.与2019同期相比,除O_(3)外污染物浓度均出现不同程度下降,下降幅度呈现为:PM_(10)(25.6%)>PM_(2.5)(17%)>CO(16.4%)>NO_(2)(14.8%)>SO_(2)(13.6%),首要污染物分别为PM_(10)、PM_(2.5)、O_(3).伴随着PM_(2.5)和NO_(x)浓度的明显减小以及太阳辐射通量的显著增加,O_(3)的滴定作用减弱,使得O_(3)浓度有所增加(增幅约6%),并成为首要污染物.气象条件、工业与机动车是出现这种变化的重要因素.该研究结果有望服务于当地,为地方大气污染治理提供科学参考. | 余锋 李小飞 李锦雯 华晓羽 陈前 李豪 李升苹 常甜 王羽琴 陈庆彩 | 2021 | 陕西科技大学学报2021，39，4： | 3 |
| 8 | Influence of urban morphological parameters on the distribution and diffusion of air pollutants: A case study in China显示文摘Air pollution has a serious fallout on human health,and the influences of the different urban morphological characteristics on air pollutants cannot be ignored.In this study,the relation-ship between urban morphology and air quality(wind speed,CO,and PM_(2.5))in residential neighborhoods at the meso-microscale was investigated.The changes in the microclimate and pollutant diffusion distribution in the neighborhood under diverse weather conditions were simulated by Computational Fluid Dynamics(CFD).This study identified five key urban morphological parameters(Building Density,Average Building Height,Standard Deviation of Building Height,Mean Building Volume,and Degree of Enclosure)which significantly im-pacted the diffusion and distribution of pollutants in the neighborhood.The findings of this study suggested that three specific strategies(e.g.volume of a single building should be re-duced,DE should be increased)and one comprehensive strategy(the width and height of the single building should be reduced while the number of single buildings should be in-creased)could be illustrated as an optimized approach of urban planning to relief the air pollution.The result of the combined effects could provide a reference for mitigating air pollution in sustainable urban environments. | Zhiwen Jiang Haomiao Cheng Peihao Zhang Tianfang Kang | 2021 | Journal of Environmental Sciences2021，33，7： | 3 |
| 9 | 湖南一次重污染天气过程气象条件及传输路径分析显示文摘为更好的研究湖南重污染天气发生时各气象要素的变化情况及污染物来源,综合应用各类气象观测资料和湖南省环境监测站发布的逐小时空气质量指数、主要污染物浓度数据等,选取长沙站为湘北代表站,衡阳站为湘南代表站,分析2017年湖南省发生的一次重污染天气过程环境条件及气象条件演变特征,通过后向轨迹聚类分析污染来源追踪污染物的来源和外来源气团移动路径。结果表明:本次重污染过程的首要污染物为PM2.5,500 hPa高空槽脊活动不明显,湖南地区地面受均压场控制。风场上衡阳上空800 hPa以下风速<2 m/s,长沙900 hPa以下风速普遍>8 m/s。长沙在700 hPa以下主要是下沉气流,上升气流主要在上层。后向轨迹表明,此次过程湘南是本地静稳天气污染累积叠加上游外来源造成的重污染天气过程,外来源和本地源共同叠加的结果。为湖南重污染空气污染的预报提供一些研究背景的科技支撑。 | 李蔚 周益平 杨云芸 王晓雷 | 2022 | 四川环境2022，41，5： | 3 |
| 10 | 长江经济带典型矿业城市马鞍山市大气污染特征及颗粒物潜在源研究显示文摘本文利用2017—2020年监测数据对长江经济带典型矿业城市马鞍山市的主要大气污染物(PM_(2.5)、PM_(10)、SO_(2)、CO和O_(3))进行了系统性分析.2017—2020年PM_(10)和PM_(2.5)的年均浓度分别为85.55、78.15、70.39、57.77μg·m^(-3)和50.44、45.21、43.36、36.30μg·m^(-3),均超过对应的年度空气质量二级标准限值.数据还表明SO_(2)日均值没有出现超过二级标准的情况,NO_(2)的超标情况也很少.虽然CO的浓度没有超过相应的二级标准,但由于受到城市产业结构的影响,其浓度水平要明显高于周边城市.近年来,马鞍山市的空气质量虽然有所改善,但颗粒物污染问题仍然需要重视.通过计算特征比值发现固定源对PM_(2.5)的贡献有所减少,而移动源和二次生成的贡献逐步增大,尤其是在冬季.潜在源贡献因子法(WPSCF)和浓度权重轨迹法(WCWT)分析表明颗粒物的主要贡献源分布在安徽省的阜阳、亳州、淮南和淮北,以及河南省的周口、商丘和山东省的部分城市. | 牛司平 于江华 程一松 | 2022 | 环境科学学报2022，42，2： | 3 |
| 11 | 基于模糊综合评价的主要大气污染物来源浅析显示文摘本文基于四川省21个城市2017年PM_(2.5)、PM_(10)、SO_(2)、NO_(2)、CO和O_(3)浓度监测数据,运用模糊综合评价法对空气质量状况进行了评价与分析,选用复合污染特征分析研究了主要大气污染物来源。结果表明,2017年全省PM_(2.5)、PM_(10)、SO_(2)、NO_(2)、CO和O_(3)平均值分别为38μg/m^(3),60μg/m^(3),13μg/m^(3),29μg/m^(3),1.3 mg/m^(3),129μg/m^(3)。PM_(2.5)年均值超过了二级标准浓度35μg/m^(3)限值;21个城市ρ(PM_(2.5))/ρ(PM_(10))在0.40~0.75波动,ρ(NO_(2))/ρ(SO_(2))在1.03~6.0波动且比值大于1,空气污染的主要来源是颗粒物污染、工业废气和机动车尾气。全省首要污染物权重集占比依次为O_(3)、NO_(2)、PM_(2.5)、PM_(10)、CO、SO_(2),21个城市首要污染物权重占比前三位分别为PM_(2.5),O_(3),NO_(2)。全省21个城市环境空气质量状况均在Ⅰ级-Ⅱ级,其中环境空气质量状况为Ⅰ级优有9个城市,占所有评价城市的42.9%;环境空气质量状况为Ⅱ级良有12个城市,占所有评价城市的57.1%;全省环境空气质量状况属于Ⅰ级优。模糊综合评价较为客观反映了2017年四川省21个城市环境空气质量结果,该研究结果可为四川省大气污染防治提供依据。 | 卜兴兵 吴虹霁 俸强 廖翀 冯元超 王会镇 | 2022 | 环保科技2022，28，3： | 2 |
| 12 | 济南市和青岛市2014—2021年臭氧浓度变化特征及其气象影响因素显示文摘为研究济南市和青岛市臭氧(O_(3))浓度长期变化特征及其气象影响因素,基于2014—2021年近地面O_(3)连续8年观测资料和同期气象资料,揭示O_(3)浓度长期变化特征,分析O_(3)浓度与气象因子关系,阐明O_(3)主要输送路径和潜在源区.结果表明:①整体上,济南市O_(3)污染程度高于青岛市,2个城市O_(3)污染均集中在4—10月.长期趋势上,2014—2021年济南市O_(3)日最大8 h平均浓度第90百分位数(简称“O_(3)-8 h 90th浓度”)总体呈先升后降的趋势,峰值出现在2019年;青岛市2019年和2017年O_(3)-8 h 90th浓度相对较高,其他年份O_(3)-8 h 90th浓度差异不大.月变化上,济南市O_(3)-8 h 90th浓度季节性变化较明显,呈单峰状;而青岛市受雨季和清洁海洋气流稀释作用,其O_(3)-8 h 90th浓度呈双峰状.②高温、低湿、小风等不利气象条件下更易发生O_(3)污染.相对于青岛市,济南市O_(3)日最大8 h平均浓度(简称“O_(3)-8 h浓度”)与气象因子的相关性更密切,尤其是与日间(08:00—17:00)平均气温(简称“T8-17”)的相关性最强,T8-17>15℃时,T8-17每升高1℃,O_(3)-8 h浓度升高6.1μg/m^(3);青岛市O_(3)-8 h浓度随T8-17的升高总体呈波动式升高趋势,但升幅有限,T8-17每升高1℃,O_(3)-8 h浓度仅升高1.5μg/m^(3).③济南市受来自西南、南偏东南方向的气流影响时,O_(3)浓度平均值较高,分别为(113±51)(109±57)μg/m^(3);青岛市受来自内陆方向的西南气流影响时,O_(3)浓度较高,平均值为(106±45)μg/m^(3).2个城市O_(3)外来主要潜在源区具有一定同源性,主要为苏皖鲁豫交界中东部和鲁中地区.研究显示,2个城市O_(3)污染均以本地污染为主,污染联防联控区域需要重点关注苏皖鲁豫交界中东部及鲁中地区. | 王治非 刘伟 付华轩 孟赫 | 2023 | 环境科学研究2023，36，4： | 2 |
| 13 | The Impact of the Numbers of Monitoring Stations on the National and Regional Air Quality Assessment in China During 2013-18显示文摘China national air quality monitoring network has become the core data source for air quality assessment and management in China.However,during network construction,the significant change in numbers of monitoring sites with time is easily ignored,which brings uncertainty to air quality assessments.This study aims to analyze the impact of change in numbers of stations on national and regional air quality assessments in China during 2013-18.The results indicate that the change in numbers of stations has different impacts on fine particulate matter(PM_(2.5))and ozone concentration assessments.The increasing number of sites makes the estimated national and regional PM_(2.5) concentration slightly lower by 0.6−2.2μg m^(−3) and 1.4−6.0μg m^(−3) respectively from 2013 to 2018.The main reason is that over time,the monitoring network expands from the urban centers to the suburban areas with low population densities and pollutant emissions.For ozone,the increasing number of stations affects the long-term trends of the estimated concentration,especially the national trends,which changed from a slight upward trend to a downward trend in 2014−15.Besides,the impact of the increasing number of sites on ozone assessment exhibits a seasonal difference at the 0.05 significance level in that the added sites make the estimated concentration higher in winter and lower in summer.These results suggest that the change in numbers of monitoring sites is an important uncertainty factor in national and regional air quality assessments,that needs to be considered in long-term concentration assessment,trend analysis,and trend driving force analysis. | Hongyan LUO Xiao TANG Huangjian WU Lei KONG Qian WU Kai CAO Yating SONG Xuechun LUO Yao WANG Jiang ZHU Zifa WANG | 2022 | Advances in Atmospheric Sciences2022，39，10： | 1 |
| 14 | Spatiotemporal variation and source analysis of air pollutants in the Harbin-Changchun (HC) region of China during 2014e2020显示文摘This study analyzed the characteristics of air pollution and specific pollution periods within the HarbinChangchun(HC)metropolitan area during 2014e2020.Regarding annual,seasonal,and monthly variations of the six pollutants,the change trend in 11 cities of HC showed strong consistency in spatial distribution.The western cities(Songyuan,Daqing,and Siping)were vulnerable to dust storms from Inner Mongolia.The concentrations of all air pollutants,except O3-8h,showed downward fluctuation trends from 2014 to 2018 and remained stable from 2018 to 2020 in terms of annual variations.The interannual trend of significant reductions in SO2 and SO2/PM2.5 during the heating period indicated that strict emission reduction measures posed by the government were highly successful.The ratio of PM2.5/SO2 was used to identify open biomass burning(OBB),which showed a double peak(OctobereNovember(OcteNov),MarcheApril(MareApr)).The burning prohibition shifted the OBB from OcteNov to Mar eApr. | Yulong Wang Youwen Sun Zhiqing Zhang Yuan Cheng | 2021 | Environmental Science and Ecotechnology2021，，4： | 1 |
| 15 | 基于GRAPES模式佛山市臭氧污染气象指数的构建和预报显示文摘选取2017—2018年佛山市空气质量监测资料、地面气象观测资料和ECMWF再分析资料,得到对臭氧污染天气具有指示意义的气象因子,从GRAPES模式可预报性出发构建适用于佛山市干季和湿季的臭氧污染气象指数(OWI),并对OWI进行预报评估检验.结果表明:干季地面气象要素对区分佛山市臭氧污染和清洁天气的能力更强,出现臭氧污染时往往气温高、地面为弱北风;850 hPa风速较小,高空主要受副热带高压影响.湿季高空气象要素区分臭氧污染和清洁天气的能力更强,出现臭氧污染时往往850 hPa风速较小,850 hPa与地面风场垂直切变较小,多数情况下500 hPa呈辐散形势或700 hPa为下沉运动.综合考虑上述要素构建的臭氧污染气象指数可较好地反映臭氧浓度变化趋势,当OWI超过阈值(干季12.0、湿季10.8)时,出现臭氧污染事件的可能性较大,在湿季该指数区分臭氧清洁天气和污染天气的差异性较干季更显著.基于GRAPES模式预报的OWI与臭氧浓度实况呈正相关关系,相关系数在0.5~0.6之间,能较为有效地预判臭氧污染过程发生、发展和消散的不同阶段;其阈值具有较高的预报参考性,24 h预报性能尤为理想,48、72 h依次下降,在干季空报率偏高. | 潘巧英 李婷苑 陈靖扬 李伟炽 陈辰 | 2023 | 环境科学学报2023，43，1： | 0 |
| 16 | Evaluation of the influence of El Niño–Southern Oscillation on air quality in southern China from long-term historical observations显示文摘Previous studies demonstrated that the El Niño–Southern Oscillation(ENSO)could modulate regional climate thus influencing air quality in the low-middle latitude regions like southern China.However,such influence has not been well evaluated at a long-term historical scale.To filling the gap,this study investigated two-decade(2002 to 2020)aerosol concentration and particle size in southern China during the whole dynamic development of ENSO phases.Results suggest strong positive correlations between aerosol optical depth(AOD)and ENSO phases,as low AOD occurred during El Niño while high AOD occurred during La Niña event.Such correlations are mainly attributed to the variation of atmospheric circulation and precipitation during corresponding ENSO phase.Analysis of the angstrom exponent(AE)anomalies further confirmed the circulation pattern,as negative AE anomalies is pronounced in El Niño indicating the enhanced transport of sea salt aerosols from the South China Sea,while the La Niña event exhibits positive AE anomalies which can be attributed to the enhanced import of northern fine anthropogenic aerosols.This study further quantified the AOD variation attributed to changes in ENSO phases and anthropogenic emissions.Results suggest that the long-term AOD variation from 2002 to 2020 in southern China is mostly driven(by 64.2%)by the change of anthropogenic emissions from 2002 to 2020.However,the ENSO presents dominant influence(70.5%)on year-to-year variations of AOD during 2002–2020,implying the importance of ENSO on varying aerosol concentration in a short-term period. | Shansi Wang Siwei Li Jia Xing Jie Yang Jiaxin Dong Yu Qin Shovan Kumar Sahu | 2022 | Frontiers of Environmental Science & Engineering2022，16，2： | 0 |
| 17 | 长三角地区工业细分行业碳效率评价及其影响因素分析显示文摘由浙江、江苏、安徽和上海组成的长三角地区是国内经济发展高地,同时也是高碳排放区域。研究长三角地区细分行业碳效率特征及其影响因素,不仅对这一地区实现低碳发展目标具有重要意义,也对全国其他地区未来低碳发展具有较为重要的指导意义。利用固定效应随机前沿模型对2014至2019年三省一市37个行业进行了碳效率测算,并对各地区工业碳效率动态变化进行了分析;然后,基于随机前沿模型方法对碳效率影响因素进行了探究;最后,应用不同生产函数形式和去极端值的方式验证了本模型的稳健性。研究结果表明,长三角地区三省一市的高碳效率行业存在明显差异,且主要受行业专业化程度以及环境规制强度的影响,国有资产占比对碳效率的影响在安徽省显著。此外,提高专业化程度是持续推动碳效率水平提高的关键性因素,环境规制能快速推动部分行业提高碳效率,但是无法推动地区工业碳效率的长期进步。 | 卢峰 徐俊 甘超 李若男 赵晓丽 | 2024 | 全球能源互联网2024，7，1： | 0 |
| 18 | Skin inflammation and psoriasis may be linked to exposure of ultrafine carbon particles显示文摘Air pollution has become the largest environmental risk to human health,estimated to kill seven million people worldwide every year.Data from the World Health Organization (WHO)showed that 91%of the world population was exposed to air contamination with air quality not meeting the WHO guidelines in 2016. | Huyan Xiao Hongquan Zhang | 2020 | Journal of Environmental Sciences2020，32，10： | 0 |
| 19 | Key strategies for the restoration of Dongting Lake in Middle Yangtze,China显示文摘The Yangtze River Economic Belt(YREB)has been established since 2015 by the Chinese Government as a strategy in regional economic development.Approximately 40%of China’s polulatin resides in the YREB aera,and YREB contributes more than 40%of the total Gross Domestic Product of China(Chen et al.,2017). | Hong Zhang Wenzhong Tang Xiaokang Xin Wei Yin | 2021 | Journal of Environmental Sciences2021，33，2： | 0 |
| 20 | 2020年初湖北省PM_(2.5)和O_(3)与往年同期时空差异对比研究显示文摘目的探究COVID-19疫情防控期间PM2.5和O3浓度变化的潜在影响因素。方法利用湖北省25个自动监测站点2015-2020年(1-3月)的PM2.5,O3以及相关大气污染物浓度数据,在对其进行空间插值的基础上,分析湖北省市域尺度PM2.5和O3浓度数据空间演变,并结合气象资料和大气污染数据进行相关性分析,重点研究影响疫情防控期间PM2.5和O3时空分异特征的气象因素及经济因素。结果与结论(1)湖北省13个市(州)PM2.5浓度在疫情期间为近6 a来最低水平;其中,2月份荆门(57μg/m3)、荆州(42μg/m3)、随州(46μg/m3)和襄阳(59μg/m3)同比降幅最大,分别为38.7%,40%,39.5%及41.6%;(2)疫情期间近地面O3浓度有上升趋势,整体表现为1月波动,2月上升,3月下旬达到峰值,除荆州和宜昌外,其他市(州)浓度增长率均超过20%;(3)从空间变化差异来看,湖北省PM2.5和O3浓度呈中部高、东部较低、西部最低的分布规律;(4)相关性分析表明,湖北省防疫期间生产制造业的停摆与PM2.5的下降呈正相关;近地面O3浓度的上升与PM2.5等颗粒物的减少以及形成臭氧所需的前体物活跃度上升有关。 | 何文鑫 徐玉霞 廖欣 陈倩 齐建锋 | 2021 | 宝鸡文理学院学报(自然科学版)2021，41，2： | 0 |
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