COVID-19疫情期间城郊森林公园O3变化对NO2减排响应的多重分形模式
COVID-19疫情的爆发使得大气NO2排放量急剧减少,张家界城区O3浓度也随之降低,然而城郊的国家森林公园内O3浓度却有较大幅度升高.旨在基于多重分形去趋势互相关分析(MFDCCA)方法和自组织临界(SOC)理论来揭示疫情期间张家界不同生态功能区大气O3浓度变化对NO2污染急剧减排的不同响应机制.基于张家界3个大气监测站点(未央路、永定新区和袁家界)在疫情期间(2020年3月1日—5月31日)和非疫情期间(2019年同期)NO2、O3小时平均浓度数据,首先应用MFDCCA方法对NO2和 O3互相关性的多尺度特征进行分析.研究结果发现,各站点NO2和 O3之间的互相关性存在较强的长期持续性和多重分形特征.其中,疫情期间各站点NO2和 O3互相关的长期持续性平均增强了 19.4％,而多重分形性平均减弱5.7％,主要原因与疫情期间NO2集中减排引起O3大气化学反应的变化有关.进而,应用SOC理论对NO2和f O3之间互相关长期持续性形成的宏观动力机制进行分析.结果发现,袁家界站点O3演化处于自组织临界状态,SOC内禀动力机制是导致疫情期间张家界国家森林公园内O3浓度增高的重要非线性动力学机制.而未央路和永定新区站点O3演化处于亚临界状态,这也是导致城区站点O3浓度减低的主要原因.正确识别森林生态系统中O3演化的自组织临界特征,对于高浓度O3生成的风险评估具有重要意义,有助于科学评估人类旅游活动对森林生态系统造成的影响.
新型冠状病毒肺炎;多重分形去趋势互相关分析;自组织临界理论;长期持续性特征
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国家自然科学基金;湖南省自然科学基金
2022-02-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共12页
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