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杨兴川

作品数:6 被引量:158H指数:5
供职机构:首都师范大学资源环境与旅游学院更多>>
发文基金:国家杰出青年科学基金国家基础测绘科技计划资助项目国家教育部博士点基金更多>>
相关领域:环境科学与工程生物学更多>>

文献类型

  • 6篇中文期刊文章

领域

  • 6篇环境科学与工...
  • 1篇生物学

主题

  • 2篇时空分布特征
  • 2篇气象因素
  • 2篇污染
  • 2篇污染特征
  • 2篇PM2.5
  • 1篇地累积指数
  • 1篇地理加权回归
  • 1篇地理加权回归...
  • 1篇植被
  • 1篇植被覆盖
  • 1篇植被覆盖度
  • 1篇植被指数
  • 1篇生态风险
  • 1篇水溶性无机离...
  • 1篇气候
  • 1篇气候变化
  • 1篇气候变化背景
  • 1篇气溶胶
  • 1篇气溶胶光学
  • 1篇气溶胶光学厚...

机构

  • 6篇首都师范大学
  • 2篇北京市环境保...
  • 1篇北京大学
  • 1篇北京师范大学

作者

  • 6篇赵文吉
  • 6篇杨兴川
  • 2篇熊秋林
  • 1篇赵文慧
  • 1篇李令军
  • 1篇王皓飞
  • 1篇于雪
  • 1篇欧阳

传媒

  • 2篇生态环境学报
  • 1篇环境科学学报
  • 1篇中国环境科学
  • 1篇环境污染与防...
  • 1篇地球与环境

年份

  • 1篇2024
  • 1篇2020
  • 2篇2019
  • 2篇2017
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
天津市PM2.5水溶性无机离子污染特征与来源分析被引量:10
2019年
比较了天津市雾霾天和非雾霾天PM2.5中水溶性无机离子(SO4^2-、NO3-、Cl-、NH4^+、Ca^2+、Na^+、Mg^2+、K^+)的污染特征,并对其来源进行分析。结果表明:(1)非雾霾天PM2.5日均质量浓度为35~60μg/m3,均值为43μg/m3,雾霾天PM2.5日均质量浓度为120~332μg/m3,均值为242μg/m3;雾霾天水溶性无机离子浓度均高于非雾霾天。(2)非雾霾天SO4^2-主要来自大气中燃煤源的SO2二次转化,NO3-主要来自一次污染源,雾霾天SO4^2-、NO3-主要来自大气中燃煤源的SO2、NO2二次转化;非雾霾天NH4+主要以(NH4)2SO4和NH4NO3的形式存在,雾霾天NH4+主要以NH4NO3和NH4HSO4的形式存在;Na^+、K^+、Cl^-除了海盐来源外,煤和生物质的燃烧及其二次转化是主要贡献源;Ca^2+和Mg^2+主要来自建筑扬尘源和土壤扬尘源。(3)风速和相对湿度是雾霾天SO4^2-、NO3-、NH4+浓度变化的重要原因。
王鑫龙李星杨兴川许金浩赵文吉
关键词:PM2.5水溶性无机离子气象因素
气候变化背景下内蒙古中西部植被覆盖度演变特征研究
2024年
植被覆盖的动态演变能够有效地反映区域生态环境变化。为探究内蒙古中西部5个盟市植被覆盖度时空演变特征及对气候变化的响应,基于MODISNDVI数据和同期气候因子(平均气温、累计降水、平均日照时数、平均相对湿度)数据,利用Theil-Sen Median趋势分析、MK检验、Hurst指数、偏相关分析等方法分析了内蒙古中西部5个盟市2000-2021年植被覆盖度和气候因子的时空变化特征及植被覆盖度对气候因子的响应。结果表明:2000-2021年,内蒙古中西部5个盟市的平均植被覆盖度为0.321,处于较低水平;22年间,植被覆盖度呈波动上升趋势,增长速度为0.4%。研究区植被覆盖度呈现东高西低的分布格局,低覆盖度面积为53.2%,中高覆盖度和高覆盖度约占总面积的10%。研究区植被覆盖度的平均Sen斜率为0.004,表明植被覆盖整体呈上升趋势;植被改善区域面积达89.1%,植被退化部分占比为10.6%。Hurst指数均值为0.423。结合Sen趋势,预测出未来覆盖度以稳步增长为主,其中48.4%的区域不会发生显著的植被改善或退化现象,30.6%的区域未来以植被改善为主。研究区平均气温、累计降水量呈上升趋势,而平均日照时数和平均相对湿度呈下降趋势。植被覆盖度与平均气温的关系以不显著相关为主,其中通过显著性检验(p<0.05)的正相关面积为14.7%;植被覆盖度与累计降水量的关系以正相关为主,正相关面积占比为98.1%;与平均日照时数和平均相对湿度的关系均以不显著相关为主。
徐佳乐杨兴川赵文吉杨志强钟一雪师乐颜马鹏飞
关键词:植被覆盖度气候变化归一化植被指数
北京市地表土重金属污染特征及潜在生态风险被引量:42
2017年
为研究北京市地表土重金属污染特征及潜在生态风险,于2013年11~12月采集了北京市不同功能区的表土样品,用沉析法进行沉降和分级,共得到49组不同粒径的地表土样,并用ICP-MS测试了样品中Cr、Ni、Cu、Zn、Mo、Cd、Ba和Pb等8种重金属的浓度.北京地表土中Cd、Cu、Zn和Pb的平均浓度分别为1.4mg/kg、85mg/kg、333mg/kg、69mg/kg,且4种重金属在道路交通中的污染均明显重于其他功能区.Cd、Cu、Mo、Ni、Pb和Zn的地累积指数随粒径的减小而升高,粒径越小,其污染程度越高.道路交通表土重金属总的潜在生态风险远高于其他功能区,程度很强;工业区和城乡结合部的总的潜在生态风险次之,程度较强.北京不同粒径地表土总的重金属潜在生态指数随粒径的减小而增大,粒径越小,其生态健康风险越大.北京地表土重金属潜在生态风险以Cd的为主.
熊秋林赵佳茵赵文吉王皓飞李威望于雪欧阳杨兴川
关键词:重金属粒径分布地累积指数潜在生态风险指数
2016年京津冀地区PM_(2.5)时空分布特征及其与气象因素的关系被引量:77
2017年
京津冀地区是典型的PM_(2.5)高污染区,研究该地区PM_(2.5)污染现况及其影响因素,对科学有效地治理大气污染意义重大。利用2016年京津冀地区空气质量监测站点的PM_(2.5)数据,结合风速、日照时长、相对湿度等气象资料,综合运用空间插值、聚类分析和相关分析等方法,探讨了PM_(2.5)的时空分布特征及其与气象因素的关系。结果表明,(1)2016年京津冀地区PM_(2.5)年均质量浓度为71.8μg?m^(-3),较2015年下降7.8%,PM_(2.5)达标天数比例为67.7%。(2)京津冀地区PM_(2.5)质量浓度呈北低南高的空间格局,南北差异显著,北部属于PM_(2.5)长期优良区,中部和南部PM_(2.5)污染较重,呈集中连片分布态势。(3)京津冀地区PM_(2.5)污染具有明显的时间变化规律,从季节上看,夏季PM_(2.5)污染相对较轻,春秋次之,冬季污染最重;从月份上看,PM_(2.5)质量浓度呈现出"U"形起伏的变化规律,1月、3月和10—12月PM_(2.5)日均值超标率高于40%,2月及4—9月超标率均低于30%;从日变化上看,春夏季PM_(2.5)日变化呈单峰单谷型分布,秋冬季呈双峰双谷型分布,最大值出现在10:00左右,而最小值出现在16:00左右。(4)京津冀地区PM_(2.5)与气压、相对湿度呈正相关,与气温、日照时长、风速呈负相关,其中风速、相对湿度和日照时长与PM_(2.5)具有较强的相关性,各季节中,冬季的气象因素对PM_(2.5)质量浓度的影响比其他季节更为显著。
杨兴川赵文吉熊秋林王丽丽赵文慧
关键词:PM2.5京津冀气象因素
中国臭氧时空分布特征及与社会经济因素影响分析被引量:23
2020年
本文根据2015~2017年中国大陆338个城市空气质量监测站臭氧(O3)浓度数据,综合利用空间插值法、全局自相关法和地理加权回归模型(GWR),探讨了O3浓度的时空变化特征及其与社会经济因素的关系。结果表明,2015~2017年中国大陆338个城市的O3日最大8小时浓度为2~300μg/m3,其中超标天数比例为5. 9%,323个城市达标率在85%以上;O3月均值变化曲线基本呈"单峰状",5月达到峰值,12月最低;O3浓度季节变化为夏季>春季>秋季>冬季;O3日变化特征为夜间到清晨O3浓度很低,上午8∶00左右开始升高,下午16∶00达到峰值;中国华北地区、华东地区和华中地区O3污染严重,华南地区、西南地区、西北地区和东北地区整体污染较低。O3浓度在全国尺度上的集聚性呈上升趋势,GWR表明,人口密度、人均私家车保有量与O3浓度显著正相关,第一产业占比与O3浓度显著负相关。
王鑫龙赵文吉李令军杨兴川姜建芳孙爽
关键词:空间分布特征地理加权回归模型
亚洲地区MODIS和Himawari-8细模态气溶胶产品验证及其时空分布分析被引量:7
2019年
利用AERONET观测网数据,结合MODIS(中分辨率成像光谱仪)及Himawari-8(新一代地球同步气象卫星)的气溶胶产品分析了亚洲41个站点2015—2016年细模态气溶胶光学特性.结果表明,MODIS和Himawari-8反演气溶胶细模态比例(FMF)及细模态气溶胶光学厚度(fAOD)落在误差区间EE(期望误差)内的比例均不超过80%,其中8个典型站点则不超过50%,总体上MODIS要优于Himawari-8,但与AERONET地基观测资料相比还存在一定的误差.因此,需要进一步研究反演方法,提升地表反射率的确定精度,从而提高卫星遥感反演精度.通过季节平均的比较,发现春、夏、秋、冬四季MODIS和Himawari-8的反演值均有所低估,MODIS fAOD各季节平均偏差相对较小.Himawari-8 FMF秋季在Dhaka_University站的平均偏差较大,MODIS FMF春、冬季的平均偏差最大值相对较大,夏、秋季则相对较小;对于同一站点在相同季节均为Himawari-8 fAOD偏差较大,并且MODIS fAOD各季节的平均偏差最大值均小于Himawari-8 fAOD的偏差值.同时,利用卫星观测分析了亚洲地区FMF和fAOD年均及季节平均分布特征,发现MODIS和Himawari-8 FMF年均分布高值区主要位于华北平原、东北平原、四川盆地和中南半岛,MODIS fAOD年均分布高值区主要位于中南半岛,Himawari-8 fAOD年均值则普遍较低.MODIS FMF和fAOD季节平均分布呈现出夏秋高、春冬低的趋势,Himawari-8 FMF和fAOD季节平均分布则呈现出春秋高、夏冬低的特征,高值区的位置和量值均有明显的季节变化.
金囝囡赵文吉杨兴川晏星
关键词:MODISAERONET
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