DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 微生物对重金属污染物的修复机理 微生物可通过多种作用方式影响土壤重金属的活性，主要由吸附、转化、矿化固定和淋滤四个方面来实现。 3.1. 微生物对重金属的吸附作用 微生物的吸附能力与其细胞壁结构、成分密切相关。微生物吸附重金属主要是利用细胞表面的带电荷阴离子吸附重金属 [ 16 ]。有研究表明，细胞内的金属硫蛋白同Hg，Zn，Cd，Cu，Ag等重金属有强烈的亲合性，可富集并抑制重金属毒性，多种微生物通过金属硫蛋白发挥贮存、调节金属离子浓度的作用。如，裂殖酵母菌、某些藻类中分离出的一些多肽能结合Cd，Cu，Zn，Hg，PI等重金属 [ 17 ]；真菌的金属硫蛋白能与细胞内的重金属离子结合形成不具有生物活性的无毒的鳌合物。同时，微生物细胞外多聚物表面含有大量可与金属离子发生相互作用的官能团(如羧基基、羟基等)，可对金属离子发生吸附或鳌合作用 [ 18 ]。陈光村 [ 19 ] 揭示了胞外多聚物中胞外核酸能参与Cu的络合。White等 [ 20 ] 研究表明生物膜能将Cd以硫化镉的形式沉积在生物膜表层，能将Cu以硫化铜的形式沉淀在生物膜表层和液相界面处，从而实现对重金属的吸附。 3.2. 微生物对重金属的转化作用 环境中重金属离子的长期存在使自然界形成了一些特殊微生物，这类微生物对重金属具有一定的抗性，使金属离子发生转化，改变重金属离子的存在状态，这一作用对微生物而言是一种解毒作用，对环境而言是一种修复作用，主要包括甲基化或去甲基化、氧化还原及重金属的溶解和有机络合配位降解等。 3.2.1. 甲基化和去甲基化作用 Hg、Cd、Pb、As等重金属能在微生物作用下发生甲基化或去甲基化反应。如在厌氧条件下，汞甲基化硫酸盐还原菌和铁还原菌等微生物能将无机汞甲基化 [ 21 ]；去甲基化硫酸盐还原菌、产甲烷菌的去甲基作用和水藻分解甲基汞等 [ 22 ]。 3.2.2. 微生物对重金属离子的氧化还原作用 微生物的转化作用主要通过改变金属离子的氧化还原态，进而影响其稳定性和络合能力。如，脱弧杆菌在厌氧条件下可将Fe 3+ 还原为Fe 2+ ，厌气的固氮梭状杆菌能通过酶的催化作用还原氧化铁和氧化锰 [ 23 ]。硫还原细菌可使S 2− 分泌于体外，与Cd 2+ 形成沉淀实现重金属Cd的修复 [ 24 ]。在厌氧条件下，硫酸盐还原菌可还原硫酸盐生成硫化氢，与Hg 2+ 形成HgS沉淀，从而抑制Hg 2+ 的活性 [ 25 ]。 3.3. 微生物固定重金属作用 3.3.1. 矿化固定重金属 微生物矿化固定重金属是指在微生物作用下将离子态重金属转变为固相态，降低其生物有效性。真菌细胞壁组分如几丁质等对重金属的钝化固定、真菌体内有机酸根离子或无机酸根离子与重金属形成沉淀等作用，均可使土壤中的重金属固化，从而有效降低重金属对宿主植物的毒害。 3.3.2. 络合固定重金属 一些微生物能分泌产生具有络合重金属元素的物质，如胞外聚合物多糖、核酸、蛋白质等吸附重金属离子，为微生物建成一道有效的屏障，真菌细胞壁分泌的粘液和真菌组织中的聚磷酸和有机酸能络合重金属，减少重金属向植株地上部分运输，减少重金属富集的危害 [ 26 ]。 3.3.3. 与植物协同作用 菌根是土壤中的真菌与高等植物根系形成的共生体，绝大多数陆地高等生物都能形成菌根共生体，该共生体与非生命的土壤形成微生态系统，菌根真菌可吸收、固定土壤重金属，也可促进植物根系对土壤矿物质的吸收而生长，提高植物重金属耐受性。菌根真菌与植物的相互协同作用有效改善了重金属土壤中植物根际环境，使植物根际环境与周边重金属环境达到一个平衡状态。
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user: 4. 影响微生物修复重金属污染的因素 4.1. 重金属污染浓度 重金属污染主要以Cu，Zn，Cd，Pb，As等污染为主。微生物对不同浓度的同种重金属的耐受性及吸附能力不同。李芳等选用卷缘桩菇和点柄粘盖牛肝菌两种真菌对比Zn，Cd，Pb的耐性，研究发现真菌的干物重总体趋势为随加入的重金属离子浓度的升高而下降，浓度最高时两种真菌的生物量最低 [ 27 ]。 4.2. 环境条件 pH是影响微生物抗重金属能力的重要因素。不同的菌丝体，对重金属的吸附能力受PH值的影响，菌根真菌在不同的pH环境下生物量会发生显著的变化 [ 28 ]。随着PH值的降低，重金属的吸附性减弱，从而移动性增强，反之，重金属与OH − 生产氢氧化物沉淀，降低金属离子的移动性 [ 29 ]。但在强碱环境下，金属离子易于OH − 形成络合物，其移动性反而增强 [ 30 ]。在某一浓度微生物对重金属的吸收随外界条件不同而不同，有其最适合的pH条件。 4.3. 复合污染 因不同重金属之间的相互作用，微生物去除重金属的能力会随重金属复合的种类及浓度的不同而不同，对其污染的土壤修复具有很高的挑战性。通过研究离子之间的竞争作用发现，微生物对单独的Cd污染吸附量较大，但Cd与Ca或者Zn混合添加的时候吸附Cd的量明显下降 [ 31 ]。赵祥伟等 [ 32 ] 研究受Cd，Cu，Pb，Zn复合污染的农田土壤发现，土壤里的微生物生物量碳降低，能明显改变土壤微生物群落的遗传多样性。滕应等 [ 33 ] 发现Ag，Pb，Zn复合污染能降低微生物群落代谢剖面，引起微生物生物量的下降，导致土壤呼吸量的变化。可见，重金属复合污染对土壤中的微生物生境影响较大，可生存微生物范围变窄。
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user: 5. 展望与建议 微生物物种资源丰富，对修复重金属污染具有多方优势，且随着分子生物学技术的不断发展，微生物修复重金属的机理研究将更加深入，从中发现和可利用的微生物将不断充实，其修复能力也将不断增强。同时，研究特定重金属污染生境下的土著微生物的细胞结构、吸附重金属的成分、修复机理等对强化微生物修复能力具有很大推动作用。 对微生物修复重金属污染的各个环节加以研究、分析、调控有助于提高修复效率，同时也便于掌握微生物修复的安全性和可控性。 复合重金属污染、高浓度重金属污染是重金属污染修复的难点和重点，在研究强化各类修复技术的同时，做好各类修复技术的复合，处理好现有物理、化学、生物及工程修复技术优缺点，发挥所长，制定一套复合修复系统，实现最大的修复效应。
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user: 摘 要 基于人工降雨的模拟试验，研究了降雨过程中土壤侵蚀和新烟碱农药的非点源污染及其互馈机制。结果显示在降雨过程中，地表覆盖可大大减少地表径流的产生，通过垂直结构中不同层次的截留作用和地上部分阻拦径流增加入渗，其中假俭草作用最为明显。新烟碱农药的迁移途径主要为地表径流和向下渗流，其中主要为地表径流，裸地和三种不同覆盖下的降雨后表层径流新烟碱农药浓度均呈现先下降后渐趋平缓的趋势，同时新烟碱农药污染与地表径流输沙量呈线性正相关。对不同覆盖下地表径流的新烟碱农药迁移与有机碳含量显著相关，其中噻虫胺最为明显，不仅表现在地表径流的迁移中，更表现在垂直的向下渗流中。新烟碱农药在不同土壤剖面层次中的变化特征不同，残留总量随土壤剖面深度增加而下降，峰值出现在0~2 cm，反映了新烟碱农药的垂直迁移规律，说明了有机碳对于土壤中新烟碱农药的影响。 关键词 :土壤侵蚀，面源污染，吡虫啉，噻虫胺，迁移机制 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 新烟碱类农药由于其独特新颖的作用方式、对哺乳动物低毒，具有高效杀虫活性、广谱等特点 [ 1 ] 而被广泛使用。由于它具有卓越的内吸活性及很高的残留活性 [ 2 ]，大量频繁地使用导致其容易对环境产生危害。其中地表径流和壤中流是其重要途径。降雨及地表径流冲刷能够引起新烟碱类农药由土壤和泥沙等介质向水体迁移，从而造成新烟碱类农药的面源污染 [ 3 ]。Morrissey等 [ 4 ] 对1998到2013年之间全球地表水中新烟碱类污染水平进行了全面的总结，最终得出地表水中新烟碱类浓度的几何平均值为0.13 μg·L −1 ，峰值的几何平均值为0.63 μg·L −1 (n = 27)，超过了现有的标准水平。Francisco等 [ 5 ] 研究表明来自河流的水样中93%含有新烟碱类农药，残留水平为0.06~4.5 μg·L −1 。 截至目前已经有许多研究记录了新烟碱类农药通过径流和淋溶排放的运输规律。张鹏等 [ 6 ] 研究发现新烟碱类化合物在土壤中的吸附量普遍较低，其分布系数为6.2 L/kg，其吸附量主要受土壤有机碳含量的影响；Singh等 [ 7 ] 通过研究噻虫胺在土柱中的运输和分布发现噻虫胺在土壤深度0~5 cm处残留量最高。Mortl等 [ 8 ] 研究了新烟碱类在三种土壤(沙，粘土和壤土)中的流动性，发现了土壤特征会对新烟碱类的吸附及淋溶产生影响，其中新烟碱类在沙中流动性最强，在粘土中流动性最弱。国内外已经对新烟碱类进行了深入的静态研究，但是对于降雨后土壤和土壤溶液持续观测的研究较少。 新烟碱在环境中的迁移运输受多种因素的影响，其中吸附是确定新烟碱类化合物浸出行为的基本过程 [ 9 ]。新烟碱对土壤的吸附受到多种因素的影响，如有机物含量，溶解有机碳的竞争，土壤质地组成和温度 [ 10 ]。研究表明，生草覆盖可以改善土壤理化性状、提高土壤肥力、增强并维持土壤微生物及酶活性 [ 11 ]，因此不同生草覆盖条件会对农药迁移产生不同影响。 本文采取模拟降雨方法研究新烟碱类农药在降雨过程中的面源污染产生过程，对不同覆盖下新烟碱的迁移机制进行研究，为区域新烟碱类农药污染的有效控制提供理论基础和科学依据。
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user: 3. 结果与讨论 3.1. 土壤径流过程中地表径流变化 3.1.1. 土壤地表径流量变化 始流后土壤地表径流流量随时间的变化如图1所示。实验结果显示，在有植被覆盖的实验区域地表径流量大大减少，其中假俭草覆盖下的实验区域内产流最少。一方面植被地上部分对降雨产生的径流产生阻拦作用，使得更多的地表径流向下入渗，减少了地表径流量；另一方面植被的根系埋藏地下，在土壤中产生大量孔隙，有利于地表径流的入渗。植被垂直结构中不同层次均有截留降雨和减缓径流的作用，这与植被覆盖结构对坡面产流产沙影响的研究结果相类似 [ 12 ]。 图1. 始流后地表径流流量随时间的变化 3.1.2. 土壤地表径流泥沙量变化 始流后地表径流中泥沙量随时间的变化如图2所示，始流后地表径流只能走地面分散疏松的泥沙颗粒，随着降雨的不断进行，雨滴直接打击地面，使土体分散，并分离出细小颗粒被地表径流携带，地表径流中泥沙含量增加。而植被覆盖下的实验区域基本上保持稳定，一方面植被地上部分阻挡了大部分雨滴对地面的直接打击，拦截了部分泥沙的运移；另一方面由于植被覆盖实验区域地表径流量远小于裸地实验区域，径流作为搬运土壤颗粒的主要载体，径流搬运能力降低直接导致了侵蚀量减小，这与泥沙搬运机制的研究结果是一致的 [ 13 ]。 3.2. 土壤径流过程中新烟碱农药浓度变化 裸地和三种覆盖下的新烟碱农药浓度的输出均呈现先下降后平缓的趋势，地表径流中新烟碱农药浓度在始流0~10 min最高，随着降雨的进行，新烟碱农药浓度呈明显的下降趋势，在始流30 min左右新烟碱农药浓度达到稳定状态。如图3所示，在假俭草覆盖下和中华结缕草覆盖下的吡虫啉浓度在始流阶段高于裸地，这是因为有部分残留在植物地上部分的吡虫啉在降雨的冲刷下进入地表径流，增大了径流中的吡虫啉浓度。而在植被覆盖下的噻虫胺浓度小于裸地，这主要是因为土壤对噻虫胺吸附能力随有机质含量的增加而增强 [ 14 ]，覆盖下的土壤中由于植物的作用，有机质含量明显高于裸地，使得大部分噻虫胺被吸附在土壤有机质中，从而使进入径流中的噻虫胺浓度减少。 始流后植被覆盖下吡虫啉浓度均高于噻虫胺浓度，这主要是由于吡虫啉亲水性强易随径流运动 [ 15 ]，如图4所示，单因素方差分析结果表明噻虫胺浓度与不同覆盖下有机碳含量显著相关(p < 0.05)，大部分噻虫胺吸附在土壤有机质中，进入地表径流中的浓度减少。在假俭草覆盖下吡虫啉和噻虫胺的起始浓度差与裸地进行比较，说明了有机质含量对噻虫胺吸附性有显著影响。 比较土壤地表径流泥沙量变化，通过分析发现新烟碱农药污染与输沙量呈线性正相关(p < 0.05)。 图2. 始流后地表径流中泥沙量随时间的变化 图3. 始流后地表径流中吡虫啉浓度随时间变化 图4. 始流后地表径流中噻虫胺浓度随时间变化 3.3. 土壤中新烟碱农药残留特征 新烟碱农药在土壤中迁移主要有两种方式，一种是新烟碱农药分子在地表径流的输送作用下产生的横向迁移，另一种是新烟碱分子在重力作用下或水流的作用下下渗。如图5所示，5个深度层次依次为0~2 cm、2~5 cm、5~10 cm、10~20 cm、20~30 cm，由图5可知降雨前裸地条件下新烟碱农药主要集中在0~2 cm土层中，单因素方差分析结果表明土层深度对新烟碱农药浓度变化有显著影响。其中吡虫啉垂直移动较少主要为水平迁移，这主要是因为吡虫啉亲水性强易随径流运动 [ 15 ]，如图6所示噻虫胺由于有机质的影响，除表层水平迁移较多，土壤中层(5~10 cm)残留浓度较稳定，垂直迁移较为显著。 图5. 降雨前后裸地不同深度下吡虫啉浓度变化 图6. 降雨前后裸地不同深度下噻虫胺浓度变化
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user: 4. 结论 1) 地表覆盖可大大减少地表径流的产生，通过垂直结构中不同层次的截留作用和地上部分阻拦径流增加入渗，其中假俭草作用最为明显。 2) 降雨过程中，新烟碱农药的迁移途径主要为地表径流和向下渗流，其中主要为地表径流，裸地和三种不同覆盖下的降雨后表层径流新烟碱农药浓度均呈现先下降后渐趋平缓的趋势，同时新烟碱农药污染与地表径流输沙量呈线性正相关(p < 0.05)。因此在区域新烟碱类农药污染的控制中，减少土壤侵蚀程度可在一定程度上减少面源污染程度。 3) 对不同覆盖下地表径流的新烟碱农药迁移与有机碳含量显著相关(p < 0.05)，其中噻虫胺最为明显，不仅表现在地表径流的迁移中，更表现在垂直的向下渗流中，这与新烟碱农药污染与地表径流输沙量呈线性正相关结论一致。 4) 新烟碱农药在不同土壤剖面层次中的变化特征不同，残留总量随土壤剖面深度增加而下降，峰值出现在0~2 cm，反映了新烟碱农药的垂直迁移规律，说明了有机碳对于土壤中新烟碱农药的影响，这与地表径流中新烟碱农药的迁移规律一致。因此，适当增加土壤有机碳含量可减少区域面源污染程度。
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user: 摘 要 本研究以旅游者为研究切入点，对旅游者的乡村生态旅游环境友好行为意向进行测评，在此基础上构建结构方程模型对比分析不同程度环境友好行为意向旅游者的乡村生态旅游决策影响因素差异。研究结果表明，旅游者的乡村生态旅游环境友好行为意向水平良好；针对高程度环境友好行为意向样本，旅游地资源因素、口碑推荐因素、旅游者社会经济因素、旅游地接待能力因素、市场推广因素均会对其乡村生态旅游决策产生由强到弱不同程度的影响；针对低程度环境友好行为意向样本，仅口碑推荐因素会对其乡村生态旅游决策产生显著影响。旅游者的乡村生态旅游决策影响因素会受到乡村生态旅游环境友好行为意向的调节和约束，且口碑推荐因素对旅游者的乡村生态旅游决策具有共性的显著影响。 关键词 :乡村生态旅游，旅游者决策，影响因素，云南省 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 乡村旅游是发生在乡村的一种新型旅游活动，最早起始于欧洲，至今已有100多年的历史 [ 1 ]。随着旅游业的迅速发展，旅游活动对环境造成的负面影响日益显著。研究乡村旅游的学者们开始反思传统乡村旅游发展过程中存在的不可持续现象，并在后续的研究中引入了生态理念 [ 2 ]，逐渐形成了以乡村生态旅游为主题的研究专题。云南省是我国著名的以旅游业为支柱产业的旅游大省，乡村生态旅游是社会发展进入后工业文明阶段的必然结果，更是云南省旅游产业整体发展的必要补充。随着乡村生态旅游竞争火热化，云南省乡村生态旅游的发展受人力、物力、财力、知识等客观原因限制，无法满足旅游者差异化消费需求，出现乡村生态旅游需求高级化与产品初级化并存的尴尬局面，导致乡村生态旅游消费的初级化，极大限制了乡村生态旅游效益及品质的提升。 旅游者作为乡村生态旅游活动的参与主体，其态度与行为直接或间接地影响到乡村生态旅游的可持续发展。为解决云南省乡村生态旅游供需不对称现状，考虑从旅游者视角开展研究，是符合市场经济规律的最佳选择。我国乡村生态旅游起步晚，当前国内学者缺少对乡村生态旅游者需求和决策行为的研究，乡村生态旅游经营者缺少以旅游者需求和决策行为为导向的发展理念，完善乡村生态旅游决策行为研究显得十分必要且迫切。鉴于此，本文以旅游者为研究切入点，分析旅游者在乡村生态旅游活动中的环境友好行为意向，甄别旅游者的不同程度环境友好行为意向，并对其乡村生态旅游决策的影响因素展开深入探讨。
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user: 2. 文献回顾与理论基础 2.1. 文献回顾 2.1.1. 乡村生态旅游研究 目前，乡村生态旅游的研究主要聚焦于基础理论、发展动力机制、利益相关者以及可持续发展等相关问题。基础理论的研究主要探讨乡村生态旅游的内涵、类型与发展模式，依据相关原则对乡村生态旅游的类型进行划分并分析其内涵，同时对发展模式进行对比分析，总结现代的发展模式 [ 3 ]。而在乡村生态旅游的发展动力机制方面，主要从住宿状况与服务质量来探讨乡村生态旅游的供给能力，从市场分析、旅游产品的开发与满意度角度来探讨乡村生态旅游的需求 [ 4 ] [ 5 ]。乡村生态旅游是拥有不同立场和权力的利益主体间相互作用的复杂活动，针对单一利益群体的研究主要包括社区居民对乡村生态旅游的态度感知与影响、旅游者的乡村旅游需求、动机和分类、政府/企业在乡村生态旅游发展中的作用和影响等。随着研究的深入，学者们更注重对不同利益相关者构成系统的综合分析，如Bill Bramwell et al. (1999)指出乡村旅游利益相关者只能走相互合作的道路，建立平等的管理平台分享经济利益，才能使乡村生态旅游获得真正的成功 [ 6 ]。而随着发展乡村生态旅游带来的负面影响日益突显，协调经济、文化、社会、环境之间的矛盾成为了实现乡村生态旅游可持续发展的关键所在。Hwan Suk构建了乡村旅游政治、经济、社会、文化、生态、技术6个维度125个指标的可持续发展指标框架 [ 7 ]，对各维度之间的协调进行了探讨。同时，性别在乡村生态旅游的研究中也占据着显赫位置，乡村生态旅游的发展为女性提供了特定的优势，在改善家庭条件的同时，提高了女性的地位，减轻了性别歧视 [ 8 ]。 2.1.2. 旅游决策行为研究 旅游决策贯穿整个旅游过程，是揭示旅游学核心内容的关键变量，其规律性研究结论是旅游目的地市场营销和规划等的重要参考依据 [ 9 ]。旅游决策行为影响因素是学者们普遍关注的研究问题，推拉理论将旅游决策视为由需求、动机、驱动等构成的推动因素(Push Factors)和广告、服务、目的地资源等构成的拉力因素(Pull Factors)共同影响的结果 [ 10 ]，同时旅游者人口学特征差异和外部安全风险与旅游地诸要素也是旅游者决策行为的主要影响因素。学者们还探讨了旅游决策过程与旅游决策行为的特征，认为一般的旅游决策过程为产生旅游动机–搜集分析信息–做出系列决定–外出旅游，对“游后评价”是否作为旅游决策过程之一还未达成一致意见。旅游决策行为特征主要探讨不同旅游者群体之间的决策差异，为旅游市场针对性营销提高参考 [ 11 ]。近年来，学者们不断尝试用定性或定量的方法构建旅游决策模型来深化研究，以研究旅游决策过程或影响因素为基础，构建了经验主义的、定性的旅游决策模型或运用结构方程模型等量化方法构建旅游决策模型，研究得到不断加深 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]。 2.2. 理论基础 旅游决策不仅仅是行为上的变化，也是对外部环境刺激的反应。因此，本文将刺激–反应理论与计划行为理论作为研究的理论基础。刺激–反应理论认为个体行为通常是受到身体内部或体外环境刺激后的反应，用刺激和反应两个方面来解释个体的复杂行为 [ 15 ]。1988年，Middleton将刺激–反应理论引入旅游者行为研究，提出了旅游者购买决策的刺激–反应模型，输入的刺激因素通过沟通媒介对消费者产生刺激，这些刺激经由消费者的信息过滤机制进行排除或接受，并与消费者自身的特点和动机相结合，最终形成对刺激的输出反应 [ 16 ]。因此，旅游者乡村生态旅游决策行为影响因素应充分考虑外部刺激因素。 近年来，计划行为理论被引入旅游者决策行为研究，为研究者提供了新思路。计划行为理论内含行为态度、主观规范、知觉行为控制三个层次，其影响因素包罗了目前国内外多数旅游决策模型所列出的关键因素 [ 17 ]。鉴于此，本文将围绕计划行为理论所涵盖的维度编制旅游者乡村生态旅游决策影响因素问卷，如亲属、朋友的口碑推荐可视为他人认为个体应该进行该行为的主观信念或规范；闲暇时间、可支配收入等限制条件可视为个体主观感知到的控制程度。
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user: 3. 研究假设与概念模型 国内外学者的大量研究表明，旅游决策通常是由内外部因素共同作用的结果，由于乡村生态旅游在具有旅游活动共性特征的基础上还有其自身特征，因此本研究在充分考虑已有旅游决策影响因素研究模型的基础上，结合本研究对象的实际情况，选取旅游地资源因素、旅游地接待能力因素、市场推广因素、口碑推荐因素及旅游者社会经济因素作为影响旅游者乡村生态旅游决策的因素，提出本研究的假设，构建概念模型。 ① 旅游地资源因素与乡村生态旅游决策 旅游地资源因素(Rural Resource)是指乡村村落所具有的清新的空气、优美的自然风光、原生态的美食对旅游者乡村生态旅游决策的影响。旅游地所具有的旅游资源对旅游者产生吸引力，促使旅游者做出旅游决策。张莉(2008)针对可能会影响海外来华游客旅游决策的诸多目的地因素进行分析，最终得出旅游地自身的景观资源对旅游者做出旅游决策的影响最大 [ 18 ]。因此，本研究提出如下假设： H1：旅游地资源因素正向影响旅游者的乡村生态旅游决策 ② 旅游地接待能力因素与乡村生态旅游决策 旅游地接待能力因素(Reception Capacity)是指乡村村落所具备的餐饮、交通接待能力和休闲娱乐设施对旅游者乡村生态旅游决策的影响。旅游地的接待设施和接待能力决定旅游者所能享受到的旅游产品质量，因而旅游者在做出旅游决策时必定会关注旅游地的接待能力。旷雄杰(2005)指出旅游目的地的硬件设施和接待条件 [ 19 ]，如交通便利度、各类设施齐全程度等会影响入境旅游者对生态旅游产品的选择；陈慧英(2014)认为乡村旅游地的硬件环境氛围，即配套设施是否完善会影响旅游者做出乡村旅游决策 [ 20 ]。因此，本研究提出如下假设： H2：旅游地接待能力因素正向影响旅游者的乡村生态旅游决策 ③ 市场推广因素与乡村生态旅游决策 市场推广因素(Market Promotion)是指电视/广播/户外广告等对乡村生态旅游的宣传、景区/旅游社等的乡村生态旅游营销对旅游者乡村生态旅游决策的影响。景区、旅行社的市场推广能够将旅游信息快速地传递给潜在旅游者，激发其旅游动机，进而转化为实际旅游行为。张朝枝(2002)提出旅行社的广告、宣传、促销会加速旅游者做出旅游决策 [ 21 ]；赵现红(2007)指出旅行社、电视、广播等信息宣传媒介是影响东南亚来华游客做出旅游决策的重要因素之一 [ 22 ]。因此，本研究提出如下假设： H3：市场推广因素正向影响旅游者的乡村生态旅游决策 ④ 口碑推荐因素与乡村生态旅游决策 口碑推荐因素(Word-of-mouth Recommendation)是指亲属、朋友的正向口碑推荐对旅游者乡村生态旅游决策的影响。口碑是传播者和接受者之间进行的一种面对面的口头交流，具有可靠性高、针对性强和非商业性的特点，因而对旅游者的冲击最大，旅游口碑信息可作为影响旅游者做出旅游决策的最直接也是最重要的因素之一。Tekle Shanka et al. (2002)指出大部分旅游者会在口碑交流的基础上做出旅游决策 [ 23 ]；李婷婷(2009)分析了口碑信息内容对旅游者出游意愿的影响 [ 24 ]。基于此，本研究提出如下假设： H4：口碑推荐因素正向影响旅游者的乡村生态旅游决策 ⑤ 旅游者社会经济因素与乡村生态旅游决策 旅游者社会经济因素(Socioeconomic Condition)是指旅游者的闲暇时间、可支配收入对其乡村生态旅游决策的影响。时间和金钱常被认为是影响旅游者出游的首要制约因素，Douglas Pearce (1987)指出金钱、时间、健康、工作等是人们旅游决策的阻止因素；吴丽霞(2005)指出时间和金钱是对云南省入境游客旅游欲望影响最大的因素之一 [ 25 ]；秦俊丽(2010)指出个人社会经济条件是福州市民做出旅游决策的首要因素 [ 26 ]。因此，本研究提出如下假设： H5：旅游者社会经济因素正向影响旅游者的乡村生态旅游决策 ⑥ 旅游者环境友好行为与乡村生态旅游决策 在旅游者行为研究领域，雷基森等(Ramkissoon， et al.)根据游客行为对生态环境保护的贡献程度将旅游者环境友好行为划分为低贡献行为和高贡献行为两个维度，并通过因子分析进行了验证 [ 27 ]。根据旅游者环境友好行为的定义，并结合雷基森等人的研究结论，本文将旅游者环境友好行为意向分为高程度环境友好行为意向和低程度环境友好行为意向两个层面。因此，本研究提出如下假设： H6：高程度环境友好行为意向与低程度环境友好行为意向的旅游者对乡村生态旅游的决策有显著差异。 本文的研究概念模型如图1所示。 图1. 研究概念模型
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user: 4. 研究设计 4.1. 问卷设计 本研究的调查问卷共分为三部分：第一部分为被调查者的人口统计和旅游基本特征，包含性别、年龄、教育程度、职业、旅游花费、旅游时间、旅游次数等问题；第二部分为被调查者的环境友好行为意向量表，主要考虑从旅游获得的饮食、住宿、交通、游览、购物、娱乐六个要素出发并结合云南省乡村生态旅游的实际设计相关问题；第三部分为被调查者乡村生态旅游决策影响因素量表，主要从旅游地资源因素、接待能力因素、市场推广因素、口碑推荐因素、旅游者社会经济因素等设计相关问题，并结合旅游者乡村生态旅游决策构建了5个自变量、1个因变量共14个观测指标的指标体系(见图2)和测量量表(各变量来源见表1)。环境友好行为意向量表和乡村生态旅游决策影响因素量表均采用Likert 5点计分法，按对问题的赞同程度由低至高分别赋1~5分。 Table 1 Tourists’ rural ecotourism decision-making factor 变量 变量来源 旅游地资源因素 Cees Goossens (2000)、张莉(2008)、王娟(2010)、郭磊(2015) 旅游地接待能力因素 MichaelGrosspietsch (2006)、岳冬菊(2011)、陈慧英(2014) 市场推广因素 Cees Goossens (2000)、王娇婵(2011)、陈慧英(2014) 口碑推荐因素 AntoineZalatan (1998)、李华敏(2007)、王娇婵(2011) 旅游者社会经济因素 张佑印(2006)、秦俊丽(2009、2014)、郭磊(2015) 表1. 旅游者的乡村生态旅游决策影响因素变量来源 4.2. 数据收集 本研究分为预调研和正式调研两个阶段。预调研于2016年5月在大理市宾川县鸡足山镇进行，共发放问卷150份，其中有效问卷72份。使用SPSS 22.0软件对预调研样本数据进行信度和效度检验，删除不达标观测项，使整体量表和各维度指标的信度和效度值达到数据分析要求，形成最终问卷量表。正式问卷调查从2016年6月开始，调查地点选定在昆明市人流量密集的地方，正式调研共发放问卷760份，获取有效问卷652份，有效率达85.79%。 图2. 旅游者的乡村生态旅游决策影响因素指标体系 调查结果发现，被调查者女性比例为57.5%，稍高于男性(42.5%)，比例基本均衡；被调查者以18~45岁的青壮年群体为主，占总样本的91.1%；文化程度以大专以上学历占79.9%，被调查者受教育程度处于中上水平；从职业来看，以学生(37.0%)、企事业单位工作人员(26.4%)、自由职业(14.1%)居多。总体而言，调查样本涉及不同年龄、性别、教育程度、职业的旅游者，具有一定的代表性和区分度，符合问卷调查和本研究数据分析的基本要求。 4.3. 数据信度与效度检验 运用SPSS 22.0分别对环境友好行为意向量表和乡村生态旅游决策影响因素量表进行信效度检验。经检验，环境友好行为意向量表与乡村生态旅游决策影响因素量表的Cronbach’s α值分别为0.789和0.834，KMO值分别为0.798和0.786，Bartlett球形度检验的近似卡方值显著性概率均为Sig. = 0.000 < 0.05，达到显著水平，各项指标均达到理想标准，说明环境友好行为意向量表与乡村生态旅游决策影响因素量表都具有较好的内部一致性与收敛效度。
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user: 6. 结论和建议对策 6.1. 结论 基于刺激–反应理论与计划行为理论，本文以乡村生态旅游活动的主体–旅游者为切入点，构建了乡村生态旅游决策影响因素模型，对提出的研究假设和决策影响因素模型进行了验证，得出了如下研究结论： (1) 环境友好行为意向程度对旅游者的乡村生态旅游决策存在一定的调节和约束作用。环境友好行为意向目前是预测环境友好行为的最佳方法，本文采用环境友好行为意向总得分值中位数对旅游者的环境友好行为意向程度进行了二维划分，分为高程度环境友好行为意向样本和低程度环境友好行为意向样本，得出影响旅游者乡村生态旅游决策的五大因素对不同程度环境友好行为意向的不同影响程度结果，具体而言，旅游地资源因素、旅游地接待能力因素、市场推广因素、口碑推荐因素和旅游者社会经济因素均对高程度环境友好行为意向旅游者的乡村生态旅游决策产生显著的正向影响；而仅有口碑推荐因素对低程度环境友好行为意向旅游者的乡村生态旅游决策产生显著的正向影响，其他因素均未有显著的影响。 图4. 低程度环境友好行为意向样本的乡村生态旅游决策影响因素结构方程模型(N = 326) (2) 各因素对旅游者乡村生态旅游决策的影响具有显著差异性。对于高程度环境友好行为意向旅游者，旅游地资源因素(0.240)、口碑推荐因素(0.196)、旅游者社会经济因素(0.181)、旅游地接待能力因素(0.177)、市场推广因素(0.159)对高程度环境友好行为意向旅游者的乡村生态旅游决策存在由高到低不同程度的显著影响；对于低程度环境友好行为意向旅游者，口碑推荐因素(0.332)对低程度环境友好行为意向旅游者的乡村生态旅游决策存在显著影响。综合来看，口碑推荐因素对旅游者的乡村生态旅游决策具有共性的显著影响。 6.2. 建议对策 1) 积极培育旅游者的环境友好行为意向。从研究结论来看，旅游者的环境友好行为意向对其乡村生态旅游决策具有显著的调节作用，高程度环境友好行为水平的旅游者更愿意做出乡村生态旅游决策。因此，通过加强大众环境教育和乡村旅游地环境保护，积极营造乡村旅游地的旅游环境，适当增加亲近环境活动，进而达到培育旅游者的环境友好行为意向的目的，以提高环境友好行为对旅游者乡村生态旅游决策的正向调节作用。 2) 整合乡村旅游地资源，营造良好口碑氛围。研究结论显示，旅游地资源对高程度环境友好行为意向的旅游者影响最大，口碑推荐对高、低程度环境友好行为意向的旅游者均有显著影响。因此，乡村旅游地应积极整合当地旅游资源，包括自然资源和文化资源，形成一批特色鲜明的旅游产品，脱离简单的农家乐模式，才能在口口相传中处于优势地位，从而促进旅游者的乡村生态旅游决策。
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user: 摘 要 本文利用常规气象观测资料、地面自动气象站和FY2G卫星云图等资料对2015年6月六盘水市东部出现的暴雨天气过程进行了分析，结果表明：滇黔之间有南支槽活动，中高纬有高空槽东移，引导冷空气南下，由于副热带高压稳定，南支槽移动缓慢，地面辐合线发展，低层切变线和低空急流发展维持，为六盘水东部产生连续暴雨天气提供了充足的水汽和动力条件。 关键词 :六盘水，环流特征，暴雨 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 暴雨是六盘水市夏季的主要灾害性天气之一，六盘水地处贵州西北部，具有明显的季风气候特点，暴雨主要发生在汛期4~9月。许多气象学者对暴雨做了大量研究 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。本文采用micaps常规资料及FY2G卫星云图等资料，对2015年6月6~8日发生在六盘水市东部的一次暴雨天气过程进行分析，探讨此类暴雨的成因特征，为暴雨预报提供参考，也为今后政府及相关部门进行防灾减灾及科学决策提供参考依据。
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user: 2. 降水实况分析 2015年6月6日08时~8日08时，六盘水市出现一次暴雨天气过程(图1)，强降水中心主要位于六盘水市东部，共有11个乡镇出现暴雨，3个乡镇出现大暴雨，最大降水量在六枝龙场乡。降水量达到306.4 mm。从逐小时雨量变化来看(图2)，强降水主要集中在6日21时~7日02时和7日23时~8日03时(北京时，下同)，最强时段出现在6日21时~7日23时，最大雨强为92.4 mm/h。 图1. 2015年六盘水6月6日~8日降水量 图2. 6月6日08时~8日08时六枝农场乡逐时降水量
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user: 3. 环流背景分析 从6日08时和7日08时500 hPa高度场(图3a和图3b)可以看出，中高纬度位于贝加尔湖东部到河套东部有高空槽，高空槽整体偏北，随着高空槽东移，引导地面冷空气南下。低纬地区位于云南东部和贵州西部有南支槽活动，南支槽位于100˚E附近，稳定少动，六盘水市位于南支槽前，受西南气流影响；冷暖气团交汇在六盘水东部产生强降水。由于6~7日副热带高压(简称：副高，下同)西脊点在110˚E附近，588线维持在我国东部沿海一带，副高加强西伸，由于副高的稳定维持，有利于西南气流的源源不断向贵州上空输送水汽，为暴雨的发生提供了充足的水汽来源。 6日08时700 hPa (图略)，低涡中心位于四川东南部至重庆北部一带，贵州为切变南侧的西南气流影响；此外四川西南部–云南东部–六盘水市有切变存在；7日20时(图3c)西南气流逐渐增强，贵州南部–湖南中部一线有低空急流的建立，六盘水市东部风速达14 m/s，位于云南东部–六盘水市的切变基本维持；8日08时低涡切变西段南压，西南急流进一步增强。 6月20时从850 hPa图可以看出(图3d)，低涡切变位于贵州北部遵义–六盘水市北部一带，六盘水市位于切变南侧，偏南气流较弱，7月08时偏南气流明显增强，六盘水市东部位于云贵之间的低涡东侧及北部切变南侧的强气流辐合区，切变移动缓慢。地面图上(图略)，6日08~8日08时地面静止锋位于滇黔之间，6日08时~7日20地面辐合线在六盘水市北部–毕节南部一线，逐渐南压到六盘水南部。 图3. 2015年6月6日和7日500 hPa、700 hPa、850 hPa分析 此次连续降水过程是由副高稳定维持，低层切变线、南支槽以及地面静止锋共同影响下产生的，副高稳定维持在东南沿海，南支槽东移，槽前西南气流不断输送水汽及低层低空，冷空气补充，六盘水市位于南支槽前有利于地面辐合线锋生，低层切变线和低空急流有利于辐合上升运动的发展加强，过程期间南支槽移动缓慢，六盘水东部产生持续性暴雨天气。
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user: 4. 环境条件分析 4.1. 水汽条件 产生暴雨的条件之一是必须有充足的水汽供应，六盘水市一直处于副高外围和南支槽前的西南气流，水汽充沛，从比湿条件来看，500 hPa六盘水市比湿一直维持在4~5 g/kg，6日~8日700 hPa六盘水市比湿达12 g/kg，850 hPa六盘水市比湿达12~16 g/kg，表明整成水汽含量充沛。 4.2. 稳定度条件 假相当位温θ se 是表征大气湿度、压力、温度的综合特征量，其分布反应了大气中能量的分布，θ se 的高值区即高能区。6月6日08时在六盘水市上空随着高度升高θ se 减少(图略)，表明在贵州西部上空大气处于不稳定层结，为暴雨的产生提供了能量，使暴雨区对流活动旺盛。从探空站的不稳定参数来看，六盘水市6日08时K指数为34℃，7日08时K指数明显加大为38℃，对流有效明显增大，CAPE值为766.3 J/kg −1 ，有利于对流活动的发展。 4.3. 抬升条件 垂直运动造成的水汽、热量、动量等物理量的垂直输送对天气系统的发展有很明显的反馈作用。因此，在强降水过程中分析垂直速度尤其显得重要。暴雨发生前期，500 hPa为下沉运动，中心值为0.3 × 10 −2 m∙s −1 (图略)。图4a~b表明，6日20时和8日08时在贵州西部和云南东部有明显的上升运动，强上升运动中心位于云南东部−4.0 × 10 −2 m∙s −1 ，六盘水东部垂直速度为−2.5 × 10 −2 m∙s −1 ，表明垂直运动发展十分旺盛。
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user: 5. 卫星云图分析 此次降水过程上升运动较强，出现了强对流活动，对流云团伸展高度较高。从6日21时(图5a，北京时)，在六盘水市东部和北部有对流云团生成，强度较弱，23时(图5b)，对流云团发展加强，西南部云 图4. 2015年6月6日20时和8日08时垂直速度分布 图5. 2015年6月6日21:00 (a)、23:00 (b)、7日21:00 (c)、8日01:00 (d) TBB值分布(单位：˚C) 顶亮温低于−80℃，低值中心就出现在六盘水市东部一带，造成六盘水市东部出现强降水。随后逐渐减弱南压，六盘水市降水减弱。7日21 (图5c)时在六盘水北部出现了弱对流云团，范围较小，到8日01时(图5d)对流云团发展较强，范围明显增大，低值中心气温低于−80℃，中心范围比6日夜间对流更强盛，维持时间相对较长，造成了六盘水市东部出现强降水。
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user: 6. 结论 1、本次暴雨过程由副高稳定维持在东南沿海，中高纬度位于贝加尔湖东部–河套东部有高空槽，引导地面冷空气南下，低纬地区位于云南东部和贵州西部有南支槽活动，南支槽稳定少动，六盘水市位于南支槽前，槽前西南气流与南下冷空气交汇形成。 2、低层切变线和低空急流有利于辐合上升运动的发展，为暴雨的产生提供了充沛的水汽条件和动力条件。 3、地面静止锋位于贵州西部，在省的西北部有辐合线生成，7日08时~8日08时，南支槽移动缓慢，及切变的南压，弱冷空气补充，有利于地面辐合线发展加强，造成六盘水东部产生持续性暴雨天气。
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user: 摘 要 选取2018和2019年延庆城区环境空气颗粒物(PM 10 ， PM 2.5 )质量浓度(夏都公园站)，并结合同期气象观测数据(延庆站)，对延庆城区的空气质量特征与气象条件相关性进行分析。进一步了解延庆空气污染状况、传输特征以及空气质量与气象要素的关系，为建立定量化空气污染气象条件预报模型积累经验，为本地空气污染防治提供科学依据。结果表明：从近两年来看，延庆城区主导风向为东北偏东风，占总风向频率的14.5%，在近地面吹北风时，PM 10 质量浓度最高，偏东风能够明显增加PM 2.5 质量浓度，日平均风速处于1.1~2.0米/秒时，颗粒物污染日数占比达到最大值，日平均相对湿度在40%~60%区间时，污染日数占比相对比较集中。能见度随PM 2.5 增加呈幂指数降低，在80 ≤ RH < 90湿度条件下，大气能见度与颗粒物相关性最强，当延庆城区PM 2.5 质量浓度低于69 μg/m 3 时，能够大幅提高能见度。 关键词 :空气质量，颗粒物，气象条件，湿度 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近年来城市的大气污染问题逐渐成为制约可持续发展和生态文明建设的重要因素 [ 1 ]，环境空气质量已经引起政府和公众的广泛关注。很多人对空气质量特征及其与气象因素间的相关性行进分析研究 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]，目前针对大气颗粒物与气象因子之间的相关性研究集中在温度、相对湿度、风、能见度、降水等因素。研究表表明：城市间的颗粒物浓度差异受大气环流形式、地形、污染物等众多因素的影响。当污染源排放相对稳定时，气象条件是颗粒物的稀释、扩散、输送过程产生的重要因素。另外，由于颗粒物散射和吸收的消光作用能够显著影响能见度 [ 6 ]，因此大气能见度能够反映大气环境质量，国内外也进行了大量能见度与颗粒物质量浓度之间的研究 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。 目前缺少对延庆城区大气颗粒物与气象因素之间相关性的研究。本文通过2018~2019年环境监测站空气质量监测数据，研究大气颗粒物的污染特征，并结合对应的气象资料分析大气颗粒物污染受风向、风速、相对湿度、能见度等气象因素的影响情况，进一步了解延庆大气污染状况以及大气污染传输特征，找出空气质量与气象要素的关系。为气象预报服务积累经验，为本地大气污染防治提供科学依据。
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user: 2. 研究区域概况、数据来源及处理 2.1. 研究区域概况 延庆地处北京西北部，平均海拔500米以上，是首都西北部重要生态保育及区域生态治理协作区、生态文明示范区，拥有丰富的旅游资源，是2022年北京冬奥会三大赛区之一。近年来，延庆坚持把握生态涵养区的功能定位，着力开展森林城市建设，推动环境空气污染防治，全面改善环境空气质量，不断践行“生态文明，绿色发展”。 2.2. 数据来源 本文选用2018~2019年延庆区的颗粒物逐日和逐时平均浓度以及日平均风速、风向、相对湿度，定时能见度、相对湿度等气象资料进行数据分析，气象资料来源于延庆区气象局，颗粒物浓度数据来源于延庆区环保局。 2.3. 数据处理 空气质量标准统一采用国家环境空气质量标准(GB 3095-2012)，PM 10 一级和二级标准质量浓度限值分别为50和150 μg/m 3 ，PM 2.5 一级和二级标准质量浓度限值分别35和75 μg/m 3 。 运用Microsoft Excel 2010对气象数据和PM 2.5 和PM 10 浓度关系进行分析。
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user: 3. 空气质量特征 3.1. 空气质量年变化 图1、图2为延庆城区2018年和2019年的PM 2.5 和PM 10 不同日均质量浓度所占百分比。可以看出2018和2019年PM 2.5 日均质量浓度分别有18.4%、9.1%日数超过国家环境空气质量二级标准限值，PM 10 日均质量浓度分别有10.8%、6.1%日数超过国家环境空气质量二级标准限值。 图1. 2018~2019年延庆城区PM 2.5 不同日均质量浓度所占百分比 图2. 2018~2019年延庆城区PM 10 不同日均质量浓度所占百分比 3.2. 空气质量月分布 分析2018~2019年延庆城区颗粒物的月均质量浓度，整体上PM 10 和PM 2.5 质量浓度月变化趋势相似，且都呈现逐步下降趋势(图3)。可以看出PM 10 质量浓度的月变化大致为双峰单谷型，峰值一般出现在3~4月和11月，峰谷大致出现在6~8月份。PM 2.5 质量浓度2018年和2019年的月变化趋势有差异，2018年3月达到峰值，4月快速下降，5月小幅回升后再次下降并持续至9月达到谷底，之后持续上升至11月份达到次峰值。2019年则表现为1月PM 2.5 质量浓度达到峰值，之后持续下降至8月达到最低值，9月之后逐渐反弹回升至12月再次达到次峰值。 图3. 2018~2019年延庆城区PM 10 和PM 2.5 月均质量浓度 3.3. 空气质量及其影响因子日变化 为确定地面气象要素对颗粒物的影响，对2019年PM 2.5 质量浓度和气象要素的逐时数据进行分析。由PM 2.5 质量浓度及其影响因子的日变化特征(见图4)可知，PM 2.5 质量浓度呈现双峰单谷型，分别于06时和17时起由低值两次升至波峰和次波峰，最低值出现在17时左右，最高值出现在09时左右，且夜间一直保持高浓度。对比细颗粒物与影响因子的日变化发现，能见度、相对湿度和风速的波峰和波谷与PM 2.5 质量浓度有一定的对应关系。由于太阳辐射和大气边界层的日变化 [ 10 ]，能见度呈现单峰型分布，从09点开始逐渐提升，15时左右达到峰值；相对湿度呈现单峰单谷型分布，峰值出现在06时，谷值出现在15时；风速呈现单峰型分布，峰值出现在15时。 夜间颗粒物吸湿增长，且风速较低，空气污染物扩散条件差，颗粒物不断累积，能见度也缓慢降低。当06时起，热力扩散条件转好，人类开始活动，风速逐渐增加，相对湿度开始降低，PM 2.5 的积累和扩散同时存在，PM 2.5 在09时累积达到最大。之后随着风速增大，湿度继续降低，颗粒物开始减少，能见度转好。在15时左右，相对湿度达到最低，风速达到最大，能见度达到峰值，PM 2.5 浓度值也处于峰谷。17时左右，混合层高度降低，逆温层逐渐形成，不利于污染物扩散，PM 2.5 开始逐渐累积。
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user: 4. 气象条件对PM 2.5 和PM 10 的影响 选取2018~2019年PM 2.5 日均质量浓度超过环境空气质量二级标准限值的100个污染日和PM 10 日均质量浓度超过环境空气质量二级标准限值的61个污染日观测数据，并结合污染日对应的风速、风向和相对湿度进行统计分析，探究延庆城区颗粒物质量浓度与气象要素的相关性。 图4. 2019年延庆城区PM 2.5 及其影响因子的日变化特征 4.1. 风向 将风向按16方位划分(图5)，按照风向出现频数前5位由多到少依次排序为东北偏东风(ENE)、东风(E)、东北风(NE)、西南偏西(WSW)、东南偏东(ESE)。其中东北偏东、东风、东北风向出现频数分别占总风向的14.5%、10.2%、10.1%，是延庆城区的主导风向，其他风向出现的频数差别较小。 将PM 10 和PM 2.5 质量浓度与各风向结合进行分析(图6)，结果表明，出现北风时PM 10 质量浓度最高，平均为99 μg/m 3 ；出现东风时PM 2.5 质量浓度最高，平均为62 μg/m 3 ，且大值区主要对应偏东风、偏南风，表明上述风向有利于空气污染物的堆积。 图5. 延庆城区风向玫瑰图 图6. 延庆城区各风向PM 10 、PM 2.5 平均浓度 4.2. 风速 以日平均风速5米/秒为阈值，按1米/秒间隔进行分析(表1)，结果显示，日平均风速在2米/秒以下时PM 2.5 污染日数占比达到总污染日数的85%，PM 10 污染日数占比也达到总污染日数的72%，日平均风速大于3米/秒时未出现PM 2.5 污染日，但PM 10 污染日仍有8.2%，表明静稳天气不利于空气污染物的扩散，风力较大时一方面形成对流利于空气污染物扩散，但另一方面易使地面沙尘吹起形成扬尘，造成PM 10 污染。此外，PM 10 、PM 2.5 污染日数最大值并未出现在风力趋于静止(日平均风速≤1米/秒)阶段，其最大值对应在日平均风速1.1~2.0米/秒，PM 2.5 和PM 10 污染日数占比分别达到61.0%和63.9%，表明完全的空气静稳不利于空气污染物扩散但也不利于堆积，有一定的风力扰动但未形成较强的对流时，利于空气污染物的堆积。 Table 1 The influence of wind speed on air qualit 日平均风速/(m/s) PM 2.5 污染 日数/d PM 10 污染 日数/d PM 2.5 污染 日数占比% PM 10 污染 日数占比% ≤1 24 5 24.0 8.2 1.1~2.0 61 39 61.0 63.9 2.1~3.0 15 12 15.0 19.7 3.1~4.0 0 4 0.0 6.6 4.0~5.0 0 1 0.0 1.6 表1. 风速对空气质量的影响 4.3. 相对湿度 将日平均相对湿度(以下用RH表示)结合PM 2.5 和PM 10 污染日数日均质量浓度进行分析(表2)，可以看出，PM 2.5 污染日数占比在RH < 30时最小，仅为2%；在30~50区间时，占比随RH的增加而增加，且在40~50区间占比最高达24%；在RH ≥ 50时，占比随RH的升高而降低。PM 10 污染日数占比在RH < 30以及30~40区间相同，均为16.4%，在40~50区间占比最高达26.2%，在60以上时占比明显降低。总体看，PM 2.5 和PM 10 污染日数易发生在RH位于40~60区间，占比分别达到44%和49.2%。 Table 2 The influence of relative humidity on air qualit 相对湿度/% PM 2.5 污染 日数/d PM 10 污染 日数/d PM 2.5 污染 日数占比% PM 10 污染 日数占比% <30 2 10 2.0 16.4 30 ≤ RH < 40 14 10 14.0 16.4 40 ≤ RH < 50 24 16 24.0 26.2 50 ≤ RH < 60 20 14 20.0 23.0 60 ≤ RH < 70 17 3 17.0 4.9 70 ≤ RH < 80 14 5 14.0 8.2 80 ≤ RH < 90 9 3 9.0 4.9 表2. 相对湿度对空气质量的影响 4.4. 大气浓见度与颗粒物污染物的关系 选取2019年1~12月PM 2.5 和大气能见度的小时数据，分析PM 2.5 质量浓度和大气能见度的相关性。考虑到降水能有效减小PM 2.5 质量浓度，因此剔除了降水时次，同时为了避免相对湿度对能见度的影响，将相对湿度划分为不同区域，绘制各区间内能见度和PM 2.5 质量浓度的散点分布趋势图，用幂函数拟合PM 2.5 质量浓度和能见度的散点分布，并得到能见度与PM 2.5 质量浓度的定量关系式。 图7. 延庆城区不同相对湿度下大气能见度与PM 2.5 浓度关系 Table 3 The quantitative relationship between visibility and PM2.5 mass concentration under different relative humidity conditions and the sensitive threshold of PM2.5 influence on visibilit 相对湿度% 拟合方程 相关系数 PM 2.5 阈值 RH < 40 y = 41.068x −0.186 0.4258 —— 40 ≤ RH < 50 y = 78.008x −0.442 0.6267 104 μg/m 3 50 ≤ RH < 60 y = 120.43x −0.588 0.691 69 μg/m 3 60 ≤ RH < 70 y = 172.57x −0.726 0.7208 50 μg/m 3 70 ≤ RH < 80 y = 189.45x −0.808 0.7374 38 μg/m 3 80 ≤ RH < 90 y = 222.92x −0.925 0.7958 29 μg/m 3 RH > 90 y = 125.61x −0.961 0.5186 14 μg/m 3 表3. 不同相对湿度条件下能见度与PM 2.5 质量浓度的定量关系式及PM 2.5 对能见度的影响敏感阈值 由图7和表3可以看出，大气能见度与PM 2.5 质量浓度散点趋势分布成幂函数关系。结果表明，当RH < 40%，散点分布较为混乱，能见度与PM 2.5 的相关性较差。随着湿度增加，PM 2.5 质量浓度与大气能见度的非线性关系逐渐转好，当80% ≤ RH < 90%，两者相关性最强，相关系数为0.7958，当RH > 90%相关性开始减弱，这与白永清等人 [ 11 ] 的研究结果一致。 由于能见度与PM 2.5 浓度成幂函数关系，一定湿度条件下，当PM 2.5 低于某浓度阈值时，能见度随颗粒物浓度降低迅速升高，当高于该阈值时，能见度随颗粒物的变化不明显。本研究以能见度10 km确定为PM 2.5 的阈值，求得各湿度区间的PM 2.5 阈值，随着湿度的增加PM 2.5 的阈值逐渐减小。这表明由于颗粒物吸湿增长，空气中容纳污染物质量浓度减小，较小的颗粒物浓度就会大幅降低能见度。对于延庆而言，年相对湿度的均值为50%左右，当PM 2.5 高于69 μg/m 3 很容易出现低能见度天气。因此在大气污染治理时，初期PM 2.5 下降对能提高能见度的效果并不明显，一旦浓度超过阈值，能够大幅提升能见度，这对提高延庆城区大气能见度有重要指示意义。
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user: 5. 典型污染过程分析 选取11月22日~23日延庆城区经历的一次霾天气过程。图8~9可以看出，21日14时左右，风向转为偏东风，相对湿度增高，PM 2.5 质量浓度升高，能见度持续走至10 km以下。夜间风速较小且稳定，PM 2.5 开始累积并始终保持在100 μg/m 3 左右。22日06时，伴随着日变化，PM 2.5 质量浓度开始攀升，湿度降低，中午风速略有增大，在13时左右，相对湿度降低到69%，颗粒物浓度达到170 μg/m 3 ，能见度维持在2~3 km。23日06时左右，PM 2.5 浓度再次攀升，并在12时达到200 μg/m 3 ，直到23日21时左右，相对湿度开始迅速降低，随后PM 2.5 质量浓度降低，能见度有所好转。在23时，PM 2.5 浓度降至阈值以下，能见度随之迅速升至30 km，并在02时左右，风速开始增强，风向转为偏北风，相对数湿度降低到20%左右，此次过程结束。 图8. 2019年11月21日12时~24日04时延庆城区小时风速与能见度 图9. 2019年11月21日12时~24日04时延庆城区PM 2.5 浓度与相对湿度 在整个过程中，PM 2.5 随着湿度、风速风向的日变化有所起伏，但可能由于偏东风导致污染物传输，同时有水汽输送，相对湿度始终处于较高水平，致使低能见度和PM 2.5 浓度始终保持较高水平。此次过程并不能代表普遍的研究结论，还需要结合高空资料进一步分析研究。
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user: 6. 结论 1) 2018和2019年延庆城区整体上PM 10 和PM 2.5 质量浓度月变化趋势相似，且都呈现逐步下降趋势。从时间上看，PM 10 质量浓度年度的月变化大致为双峰单谷型，峰值一般出现在3~4月和11月，峰谷大致出现在6~8月份，PM 2.5 的月变化没有明显的周期特征。2019年PM 2.5 质量浓度日变化呈现双峰单谷型，分别于06时和17时起由低值两次升至波峰和次波峰，最低值出现在17时左右，最高值出现在09时左右。 2) 延庆城区主导风向为东北偏东风，占总风向频率的14.5%，在近地面吹北风时，PM 10 质量浓度最高，偏东风能够明显增加PM 2.5 质量浓度，导致空气质量下降。日平均风速处于1.1~2.0米/秒时，颗粒物污染日数占比达到最大值。 3) 当日平均相对湿度在40%~60%区间时，PM 2.5 和PM 10 污染日数占比相对比较集中。 4) 能见度随PM 2.5 增加呈幂指数降低，在80% ≤ RH < 90%区间，两者相关性最强。随着湿度增大，PM 2.5 的阈值逐渐变小，当延庆城区PM 2.5 的浓度超过69这个阈值时，就容易处于较低的大气能见度。