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    COVID- 19疫情期間城郊森林公園O3變化對NO2減排響應(yīng)的多重分形模式

    2022-01-17 08:47:44劉春瓊
    生態(tài)學(xué)報(bào) 2021年24期
    關(guān)鍵詞:冪律張家界持續(xù)性

    張 嬌, 劉春瓊, 吳 波,杜 娟, 史 凱,*

    1 吉首大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院, 吉首 416000 2 吉首大學(xué)生物資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院, 吉首 416000

    2020年始,新型冠狀病毒肺炎(COVID- 19)疫情在全世界蔓延[1- 2],中國各地區(qū)廣泛實(shí)施了包括封閉城市在內(nèi)的嚴(yán)格防控措施,以遏制疫情的蔓延[3- 4]。人類生產(chǎn)生活的急劇減少導(dǎo)致大氣污染物人為排放大大降低[5- 6]。因此對生態(tài)環(huán)境來說,疫情的發(fā)生相當(dāng)于進(jìn)行了一場代價(jià)極為昂貴的污染減排實(shí)驗(yàn),這也為探究自然生態(tài)系統(tǒng)中大氣污染的本征演化規(guī)律提供了極為難得的機(jī)會[7]。

    張家界國家森林公園擁有獨(dú)特的原始自然生態(tài)系統(tǒng)和地貌景觀,是世界自然遺產(chǎn)地和國家5A級風(fēng)景名勝區(qū),成為中外著名的旅游勝地,旅游產(chǎn)業(yè)已成為張家界主要的經(jīng)濟(jì)支柱產(chǎn)業(yè)[8- 9]。旅游旺季期間,隨著旅游人數(shù)猛增,機(jī)動(dòng)車使用量和餐飲油煙排放都將大大增加,導(dǎo)致二氧化氮(NO2)污染排放急劇增加。而淡季期間,人類旅游活動(dòng)的減少使得NO2的排放大大降低。因此張家界大氣NO2濃度波動(dòng)的多尺度變異性特征,尤其是局部極端波動(dòng)過程,蘊(yùn)含著人類旅游活動(dòng)的印跡和信息。同時(shí),NO2是臭氧(O3)的重要前體物之一[10- 11]。直接排入大氣中的氮氧化物NOx(NO和NO2)和揮發(fā)性有機(jī)物(VOCs)等在光照及高溫條件下經(jīng)過一系列復(fù)雜光化學(xué)反應(yīng)生成二次污染物O3[12- 15]。2020年,由于疫情原因?qū)е麓杭韭糜瓮酒陂g張家界游客銳減,城區(qū)與森林公園內(nèi)NO2濃度也隨之降低。因而疫情期間NO2銳減有可能直接影響著城區(qū)和森林公園大氣O3的污染演變特征。對比分析疫情期間與過去同期大氣觀測數(shù)據(jù),研究張家界不同生態(tài)功能區(qū)O3濃度變化對疫情期間NO2污染急劇減排的響應(yīng)特征及演變動(dòng)力機(jī)制,有助于進(jìn)一步理解張家界不同生態(tài)功能區(qū)的O3生成機(jī)制差異,這將為森林生態(tài)系統(tǒng)功能維護(hù)及張家界景區(qū)污染排放控制策略的制定提供科學(xué)依據(jù)。

    然而,O3生成是一個(gè)復(fù)雜的非線性光化學(xué)過程[16-17]。不僅與其前體物NOx和VOCs的排放有關(guān),還受到氣象條件、地形等下墊面復(fù)雜特征的影響,各種影響要素之間相互作用和關(guān)聯(lián)[18- 19],使得O3濃度變化與NO2排放在不同時(shí)間尺度下存在高度非線性關(guān)系[20-23]。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法難以精準(zhǔn)刻畫O3及其前體物之間相互作用的復(fù)雜非線性特征。分形方法能從宏觀、整體的角度表征和分析大氣污染物隨時(shí)間演化的內(nèi)在標(biāo)度規(guī)律及其復(fù)雜非線性特征[24- 25]。多重分形去趨勢互相關(guān)分析(MFDCCA)[26]是多重分形中重要的分析方法之一,可為研究不同濃度波動(dòng)下O3與其前體物之間互相關(guān)性的復(fù)雜非線性演化特征提供新的研究手段。目前,該方法已被應(yīng)用到大氣環(huán)境領(lǐng)域中。例如,Zhang等[27]基于MFDCCA方法研究發(fā)現(xiàn)北京和香港細(xì)顆粒物濃度與4個(gè)氣象因子的互相關(guān)關(guān)系具有多重分形和反長期持續(xù)性特征。Shen等[28]基于MFDCCA方法研究發(fā)現(xiàn)南京市空氣污染指數(shù)與不同氣象因素之間的互相關(guān)關(guān)系具有不同的長期持續(xù)性特征。目前尚未將MFDCCA方法應(yīng)用于研究森林生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)NO2與O3之間復(fù)雜非線性相關(guān)關(guān)系,應(yīng)用該方法能有效的提取二者互相關(guān)的長期持續(xù)性等非線性特征。Bak等[29]創(chuàng)建自組織臨界態(tài)(SOC)理論為闡釋大氣系統(tǒng)中污染物濃度演化的長期持續(xù)性主導(dǎo)機(jī)制提供可靠的工具。因此引入MFDCCA和SOC理論研究張家界不同生態(tài)功能區(qū)大氣O3濃度演變對NO2減排響應(yīng)特征具有重要意義。

    為揭示張家界不同生態(tài)功能區(qū)O3濃度變化對疫情期間NO2污染急劇減排的響應(yīng)機(jī)制,本文以疫情發(fā)生期間與過去同期張家界各監(jiān)測點(diǎn)NO2、O3小時(shí)平均濃度數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)資料,應(yīng)用MFDCCA方法對比分析不同時(shí)期O3和NO2之間相互作用的多重分形特征,并基于SOC理論闡明不同生態(tài)功能區(qū)NO2污染急劇減排對O3生成的非線性動(dòng)力學(xué)影響。以期揭示自然生態(tài)系統(tǒng)大氣環(huán)境質(zhì)量隨人類旅游活動(dòng)變化響應(yīng)機(jī)制,并科學(xué)評估人類旅游活動(dòng)對自然景區(qū)的影響。

    1 材料與方法

    1.1 研究區(qū)域與對象

    COVID- 19爆發(fā)之后,張家界采取了相對嚴(yán)格的交通管制措施,使得2020年3—5月旅游旺季期間旅游人數(shù)銳減。本文選取2020年3月1日—5月31日疫情期間與2019年3月1日—5月31日非疫情期間張家界不同生態(tài)功能區(qū)NO2、O3小時(shí)平均濃度數(shù)據(jù)為研究資料。數(shù)據(jù)來源于全國城市空氣質(zhì)量實(shí)時(shí)發(fā)布平臺。由于停電、設(shè)備故障等非人為原因,研究時(shí)段內(nèi)NO2、O3濃度數(shù)據(jù)有所缺失,故選取數(shù)據(jù)缺失較少的未央路、永定新區(qū)和袁家界站點(diǎn)進(jìn)行研究,其缺失率均低于2.25%。其中,未央路監(jiān)測點(diǎn)位于森林公園景區(qū)入口處,車流量較大,私家車和旅游客運(yùn)汽車尾氣排放是主要大氣污染源;永定新區(qū)位于張家界市區(qū)內(nèi),交通排放和生活餐飲油煙排放是其主要大氣污染源;袁家界監(jiān)測點(diǎn)位于張家界國家森林公園內(nèi),森林覆蓋率高達(dá)98%以上,天然植被類型多樣化[9],主要反映了張家界自然植被生態(tài)系統(tǒng)大氣成分背景特征。此外對于缺失數(shù)據(jù),采用缺失數(shù)據(jù)前一時(shí)刻和后一時(shí)刻監(jiān)測濃度值的算術(shù)平均值進(jìn)行填補(bǔ),如果前后時(shí)刻的數(shù)據(jù)也缺失,使用缺失數(shù)據(jù)前一天和后一天同時(shí)刻的數(shù)據(jù)取算術(shù)平均值代替。3個(gè)站點(diǎn)各年NO2和O3研究數(shù)據(jù)均為2208個(gè)。

    1.2 NO2和O3時(shí)間序列基本統(tǒng)計(jì)量

    NO2和O3濃度序列基本統(tǒng)計(jì)量如表1所示。受疫情影響,2020年未央路、永定新區(qū)和袁家界站點(diǎn)NO2平均濃度較2019年分別下降47.70%、2.21%、25.10%。這顯示出疫情的發(fā)生造成了NO2的急劇減排。未央路站點(diǎn)NO2的平均濃度減幅遠(yuǎn)大于其他兩個(gè)站點(diǎn),這主要是未央路站點(diǎn)位于森林公園景區(qū)入口處,疫情期間旅游人數(shù)銳減,使得私家車和旅游客運(yùn)汽車等尾氣排放顯著減少。此外,2020年未央路、永定新區(qū)站點(diǎn)O3平均濃度較2019年分別降低2.79%和3.40%,而袁家界站點(diǎn)O3濃度卻升高了9.70%。COVID- 19期間前所未有的氮氧化物減排反而促進(jìn)了自然森林生態(tài)系統(tǒng)中O3的生成。從峰度和偏度值來看,NO2和O3濃度時(shí)間演化并不服從正態(tài)分布,這暗示著NO2和O3濃度波動(dòng)變化可能源于非線性動(dòng)力系統(tǒng)。

    表1 各監(jiān)測站點(diǎn)2019—2020年3至5月NO2、O3濃度的基本統(tǒng)計(jì)量

    各站點(diǎn)NO2、O3小時(shí)平均濃度的日變化規(guī)律如圖1所示,2019年所有站點(diǎn)NO2日變化均呈現(xiàn)出明顯的雙峰狀“M”型,這是典型人類旅游活動(dòng)日變化規(guī)律造成的。永定新區(qū)NO2濃度最高,因?yàn)槌菂^(qū)內(nèi)機(jī)動(dòng)車流量大使得交通尾氣排放量高于其他站點(diǎn)。袁家界站點(diǎn)NO2濃度總體最低,這是由于張家界國家森林公園內(nèi)主要采用電動(dòng)車輛出行,受交通污染影響最小,其NO2主要可能來源于景區(qū)外排放源的污染輸送。2020年袁家界站點(diǎn)NO2日變化規(guī)律幾乎表現(xiàn)為一條直線,基本上不展示出人類旅游活動(dòng)的影響。

    各年各站點(diǎn)O3的日變化均呈現(xiàn)類似的單峰狀特征。其中,未央路和永定新區(qū)站點(diǎn)O3日變化具有一致性,而袁家界站點(diǎn)O3日變化較為平緩,且濃度值明顯高于其他站點(diǎn)。這可能與森林公園內(nèi)NO2濃度日變化規(guī)律較為平緩以及森林系統(tǒng)中天然VOCs排放量較大有關(guān)。2020年袁家界站點(diǎn)O3濃度值較高,這是由于疫情期間氮氧化物的減排使得NO排放大幅減少,降低了對O3的滴定消耗作用。

    由于疫情防控措施的實(shí)施,大氣污染濃度發(fā)生了一定的變化,這說明污染物的排放和空氣質(zhì)量明顯受到人類生產(chǎn)生活活動(dòng)的變化影響。春季旅游旺季期間,張家界平均氣溫為11.8—12.2℃,平均降水量在18.1—22.1 mm之間,平均風(fēng)力3級左右。在這兩個(gè)研究時(shí)段內(nèi),張家界氣象條件變化不大。因此通過對比2019年和2020年3—5月期間張家界3個(gè)站點(diǎn)O3和NO2的多尺度非線性相關(guān)作用的變化,可以突出反映疫情導(dǎo)致的人為旅游活動(dòng)減少對不同生態(tài)系統(tǒng)功能區(qū)造成的影響。

    圖1 三個(gè)監(jiān)測點(diǎn)2019—2020年春季期間NO2、O3濃度日變化規(guī)律Fig.1 Diurnal variation of NO2 and O3 concentrations in three monitoring stations in spring from 2019 to 2020

    1.3 研究方法

    1.3.1多重分形去趨勢互相關(guān)分析(MFDCCA)方法

    多重分形去趨勢互相關(guān)分析(MFDCCA)由Zhou等在DCCA方法基礎(chǔ)上建立的一種新的統(tǒng)計(jì)方法,用以識別兩組非平穩(wěn)時(shí)間序列之間在不同時(shí)間尺度上互相關(guān)性的多重分形特征[27,30]。

    首先,通過兩組非平穩(wěn)序列x(i),y(i)重構(gòu)序列X(i)和Y(i):

    (1)

    其次,將新序列X(i)和Y(i)劃分為互不重疊的等長區(qū)間Ns

    (2)

    其中s是時(shí)間尺度。

    (3)

    此時(shí)v=1,2,…,Ns,和

    (4)

    此時(shí)v=Ns+1,Ns+2,…,2Ns。

    然后計(jì)算序列q(q≠0)階互相關(guān)波動(dòng)函數(shù)Fq(s),即

    (5)

    (6)

    若x(i)=y(i),則MFDCCA等同于多重分形去趨勢波動(dòng)分析(MFDFA)。當(dāng)q=2時(shí),該算法等效于去趨勢互相關(guān)分析(DCCA)方法。最后,若x(i)和y(i)具有長期冪律互相關(guān)性,那么s、Fq(s)及廣義互相關(guān)指數(shù)h(q)應(yīng)滿足以下冪律關(guān)系:

    Fq(s)∝sh(q)

    (7)

    當(dāng)q=2時(shí),DCCA標(biāo)度指數(shù)h(2)與Hurst指數(shù)具有相似的性質(zhì)。h(2)=0.5表示兩序列之間沒有互相關(guān)關(guān)系。h(2)>0.5代表兩序列之間呈現(xiàn)出長期冪律互相關(guān)性,即一個(gè)變量極大值可能會在未來一定時(shí)間尺度內(nèi)導(dǎo)致另一個(gè)變量極大值的產(chǎn)生,兩變量之間的相關(guān)性具有長期持續(xù)性特征。h(2)<0.5則相反。

    如果h(q)隨著q的增加而單調(diào)遞減,則表明兩序列之間互相關(guān)性具有多重分形特征。多重分形的強(qiáng)度可通過h(q)的范圍來計(jì)算,

    Δh=Maxh(q)-Minh(q)

    (8)

    當(dāng)Δh越大,多重分形性越強(qiáng)。即不同波動(dòng)程度下,序列之間互相關(guān)性的長期持續(xù)性特征具有更強(qiáng)的多時(shí)間尺度變異性。與單一分形的長期持續(xù)性特征相比,多重分形結(jié)構(gòu)賦予了多時(shí)間尺度上兩個(gè)序列之間長期互相關(guān)作用子集的復(fù)雜變異性特征。不同時(shí)間尺度上,兩個(gè)變量長期互相關(guān)作用子集相互嵌套和集聚,反映著復(fù)雜相互作用模式在多時(shí)間尺度演化的高度非線性和自相似特征。因此,h(2)和Δh參量為更準(zhǔn)確和精細(xì)的刻畫兩個(gè)變量相互作用的非線性關(guān)系提供了一種異于傳統(tǒng)隨機(jī)過程中正態(tài)分布統(tǒng)計(jì)量的有效途徑。

    1.3.2自組織臨界理論(SOC)

    Bak等[29]于1987年創(chuàng)建自組織臨界(SOC)理論,用于解釋復(fù)雜系統(tǒng)中長期持續(xù)性特征的產(chǎn)生動(dòng)力學(xué)機(jī)制。SOC系統(tǒng)包含許多發(fā)生非線性和短程近鄰相互作用的組元,在外界物質(zhì)及能量的輸入驅(qū)動(dòng)下,系統(tǒng)將自發(fā)地向臨界狀態(tài)演化。當(dāng)一個(gè)系統(tǒng)達(dá)到臨界狀態(tài)時(shí),系統(tǒng)內(nèi)各組元相對穩(wěn)定,整個(gè)系統(tǒng)表現(xiàn)出滿足冪律分布的時(shí)空關(guān)聯(lián)。外界發(fā)生一個(gè)微小的局部擾動(dòng)可能會引發(fā)連鎖反應(yīng),使該復(fù)雜系統(tǒng)發(fā)生各種規(guī)模的“雪崩”,從而導(dǎo)致大規(guī)模事件的發(fā)生,影響整個(gè)系統(tǒng)。這種臨界狀態(tài)下各組元間的非線性動(dòng)態(tài)行為,服從具有長期持續(xù)性及標(biāo)度不變性的冪律統(tǒng)計(jì)分布[31-32]。因此,長期持續(xù)性特征和冪律統(tǒng)計(jì)分布可以作為系統(tǒng)具有 SOC 特性的表征。如果O3濃度波動(dòng)演化具有SOC特性,則意味著O3濃度波動(dòng)滿足冪律統(tǒng)計(jì)規(guī)律,

    P(Δc)=A×Δc-λ, 即ln(P(Δc))∝-λln(Δc)

    (9)

    其中Δc(Δc=cn+1-cn)是O3濃度波動(dòng)值,cn為n時(shí)刻O3濃度,A為無綱量參量,P(Δc)為Δc0所出現(xiàn)的概率,λ是衡量標(biāo)度不變性結(jié)構(gòu)的冪律指數(shù)。此時(shí),O3濃度波動(dòng)大小的發(fā)生頻率隨波動(dòng)大小呈現(xiàn)冪指數(shù)下降,這種情況下O3濃度波動(dòng)沒有典型的特征濃度,具有標(biāo)度不變性特征。這種特征與隨機(jī)變量的正態(tài)分布結(jié)構(gòu)完全不同,在具有正態(tài)分布的特征變量中,都存在典型特征值(即平均值)。

    如果O3濃度波動(dòng)還未達(dá)到自組織臨界狀態(tài),而處于亞臨界狀態(tài)時(shí),則不滿足冪律統(tǒng)計(jì)分布規(guī)律。有研究認(rèn)為,拉伸指數(shù)分布是系統(tǒng)處于亞臨界狀態(tài)的特征,O3濃度波動(dòng)分布滿足

    P(Δc)=D×exp(-BΔcσ), 即ln(ln(P(Δc))∝σln(Δc)

    (10)

    其中B、D為無綱量參數(shù),σ為拉伸指數(shù)。O3濃度波動(dòng)的拉伸指數(shù)概率分布表明O3濃度演化尚未具有標(biāo)度不變性結(jié)構(gòu),類似于正態(tài)分布,其某些典型特征濃度值出現(xiàn)的概率相對較大。

    2 結(jié)果和討論

    2.1 NO2和O3互相關(guān)的長期持續(xù)性特征

    首先應(yīng)用MFDCCA方法對2019和2020年3個(gè)站點(diǎn)O3和NO2濃度互相關(guān)的長期持續(xù)性特征進(jìn)行研究,計(jì)算結(jié)果如圖2所示。q=2時(shí),各站點(diǎn)lnFq(s)-ln(s)均滿足線性關(guān)系。其斜率擬合結(jié)果見表2所示。各年各站點(diǎn)NO2和O3互相關(guān)性的h(2)值均大于0.5。這意味著NO2和O3互相關(guān)性存在較強(qiáng)的長期持續(xù)性特征。該特征表現(xiàn)為,在一定時(shí)間尺度內(nèi)NO2和O3之間的互相關(guān)函數(shù)隨時(shí)間的衰減不遵循經(jīng)典的馬爾可夫函數(shù)(Markov Function),即隨時(shí)間變化的互相關(guān)函數(shù)不呈現(xiàn)指數(shù)形式的快速衰減模式,而是以一種緩慢衰減的冪律形式進(jìn)行。這也意味著過去某一時(shí)段內(nèi)NO2濃度的變化模式將在未來一定尺度內(nèi)持續(xù)性的影響著O3的變化趨勢。

    圖2 各站點(diǎn)2019—2020年NO2和O3波動(dòng)MFDCCA分析的雙對數(shù)波動(dòng)曲線圖Fig.2 The lnFq(s)- ln(s) between O3 and NO2 at different stations in 2019 and 2020, Zhangjiajie

    從表2還可發(fā)現(xiàn),2020年3個(gè)站點(diǎn)的h(2)值顯著高于2019年。3個(gè)站點(diǎn)增高幅度分別為33.3%,17.1%和7.7%,這一現(xiàn)象可以結(jié)合疫情期間人類活動(dòng)排放劇減進(jìn)行理解。

    疫情期間交通尾氣排放的NO也大大減低,造成O3的滴定消耗隨之大大減弱。同時(shí),O3生成前體物NOx的急劇減少勢必減弱了大氣光化學(xué)反應(yīng)的程度,這樣O3及NO2在大氣中將更加持久性的累積存在,從而造成過去某一時(shí)刻N(yùn)O2將更加持續(xù)性的影響未來O3濃度變化趨勢。這也是2020年NO2和O3之間互相關(guān)性的長期持續(xù)性增強(qiáng)的主要原因。同時(shí),袁家界站點(diǎn)h(2)增值明顯小于其他兩個(gè)站點(diǎn)。這是因?yàn)楹统菂^(qū)相比,森林公園內(nèi)豐富的植被會排放大量的高活性生物質(zhì)VOCs。即使在疫情期間人為源大幅度削減的情況下也可提供豐富的O3生成前體物質(zhì)以繼續(xù)維持相對活躍的大氣光化學(xué)反應(yīng),削弱了O3及NO2在大氣中的累積效應(yīng),導(dǎo)致袁家界站點(diǎn)h(2)增值不大。

    表2 各站點(diǎn)2019年—2020年MFDCCA計(jì)算h(2)和Δh值

    2.2 NO2和O3之間互相關(guān)性的多重分形特征

    根據(jù)圖2,各年各站點(diǎn)lnFq(s)-ln(s)擬合直線在不同的q值下斜率不同,這種不同波動(dòng)程度下的長期持續(xù)性變異性需要進(jìn)一步利用多重分形方法進(jìn)行定量刻畫。計(jì)算結(jié)果見圖3。當(dāng)q從-20到20變化時(shí),h(q)隨著q的增大呈單調(diào)遞減趨勢,這表明NO2和O3之間存在不同的非線性依賴關(guān)系,具有明顯的多重分形性特征。

    各站點(diǎn)NO2和O3互相關(guān)性的Δh計(jì)算結(jié)果見表2。各年Δh值均大于0,表明NO2和O3互相關(guān)性演化特征具有多重分形本質(zhì)。從表2中可以看出兩個(gè)顯著性的規(guī)律。首先,從整體來看,2019和2020年袁家界站點(diǎn)Δh值比其他兩個(gè)站點(diǎn)高。主要原因在于:袁家界站點(diǎn)植被覆蓋率遠(yuǎn)高于未央路和永定新區(qū)站點(diǎn)。豐富的植物排放的植物源揮發(fā)性有機(jī)化合物(BVOCs)遠(yuǎn)超過人為源揮發(fā)性有機(jī)化合物 (AVOCs),占總揮發(fā)物的90%以上[33-34]。因此,袁家界站點(diǎn)BVOCs總量往往處于飽和狀態(tài),使得其NO2和O3之間的相互作用程度增強(qiáng)。另一方面,由于樹種、樹齡、氣溫等因素影響,不同樹種BVOCs的化學(xué)成分、排放速率和排放量也有所不同[35-37],這將導(dǎo)致NO2和O3互相關(guān)性的變異性增強(qiáng),從而袁家界站點(diǎn)Δh值比其他站點(diǎn)高。

    其次,2020年3個(gè)站點(diǎn)的Δh值均低于2019年,下降幅度分別為2.6%,2.5%和12.1%。主要原因在于:疫情期間,NO2和VOCs等前體物濃度的大大減少,減弱了大氣光化學(xué)反應(yīng)的程度。這使得NO2和O3濃度波動(dòng)在時(shí)間尺度上相對均勻,不同波動(dòng)程度下二者相互作用的時(shí)間變異性減弱,從而2020年各站點(diǎn)Δh值相對于2019年有所下降。

    為說明NO2和O3互相關(guān)的長期持續(xù)性在多重分形結(jié)構(gòu)產(chǎn)生過程中的作用,本文進(jìn)一步對原始NO2和O3序列進(jìn)行隨機(jī)重排處理,破壞序列內(nèi)所有互相關(guān)性性質(zhì),保留其尖峰胖尾概率分布特征,產(chǎn)生NO2和O3波動(dòng)的隨機(jī)重排序列,并用MFDCCA方法對其進(jìn)行分析,計(jì)算結(jié)果如圖3所示。當(dāng)q=2時(shí),2019和2020年各站點(diǎn)隨機(jī)序列的h(2)值接近0.5,表現(xiàn)出完全隨機(jī)的特征,序列之間不存在內(nèi)在的相關(guān)性。同時(shí),隨機(jī)和原始序列的多重分形結(jié)構(gòu)差異巨大,這說明NO2與O3之間互相關(guān)的長期持續(xù)性是導(dǎo)致其多重分形結(jié)構(gòu)形成的重要因素。

    圖3 各站點(diǎn)2019—2020年NO2和O3波動(dòng)q階廣義Hurst指數(shù)圖Fig.3 The generalized Hurst index between O3 and NO2 at different stations in Zhangjiajie

    2.3 O3生成的自組織臨界機(jī)制

    上述討論發(fā)現(xiàn)NO2與O3互相關(guān)的多時(shí)間尺度長期持續(xù)性特征對O3的生成發(fā)揮重要作用。然而究竟是什么宏觀動(dòng)力機(jī)制控制著長期持續(xù)性的形成?為了說明該宏觀動(dòng)力機(jī)制,本文首先對2019和2020年各站點(diǎn)O3濃度波動(dòng)進(jìn)行了頻度統(tǒng)計(jì)分析。圖4給出了各年各站點(diǎn)O3小時(shí)平均濃度波動(dòng)的累積頻率統(tǒng)計(jì)分布,具體分布函數(shù)關(guān)系見表3。袁家界站點(diǎn)O3的累積頻率統(tǒng)計(jì)分布服從類似方程(9)的負(fù)冪律分布,O3演化處于自組織臨界狀態(tài)。此時(shí)高濃度O3波動(dòng)和低濃度O3波動(dòng)的出現(xiàn)概率相等。而未央路和永定新區(qū)站點(diǎn)的O3累積頻率統(tǒng)計(jì)分布服從類似公式(10)的拉伸指數(shù)分布,O3濃度波動(dòng)還處于亞臨界狀態(tài),某些典型特征濃度值出現(xiàn)的概率相對較大。

    圖4 2019和2020年各站點(diǎn)O3小時(shí)平均濃度波動(dòng)的累積統(tǒng)計(jì)分布Fig.4 Cumulative distribution of O3 pollution at different stations in 2019 and 2020

    表3 張家界未央路、永定新區(qū)、袁家界站點(diǎn)O3波動(dòng)累積統(tǒng)計(jì)分布擬合函數(shù)關(guān)系

    袁家界站點(diǎn)O3濃度波動(dòng)是開放、耗散大氣巨系統(tǒng),在前體物質(zhì)作用下的復(fù)雜動(dòng)力現(xiàn)象,其冪律統(tǒng)計(jì)分布的形成與演化既受到微觀的大氣光化學(xué)機(jī)制作用,同時(shí)也是多尺度宏觀系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)長期相關(guān)作用的結(jié)果。

    為進(jìn)一步說明張家界國家森林公園森林生態(tài)系統(tǒng)中O3濃度波動(dòng)涌現(xiàn)出負(fù)冪律統(tǒng)計(jì)分布的SOC 機(jī)制,將O3演化與自組織臨界的沙堆系統(tǒng)進(jìn)行類比分析。真實(shí)物理沙堆系統(tǒng)是SOC的典型范例[38]。在圓盤上通過逐粒加沙構(gòu)造沙堆,當(dāng)沙堆的傾角達(dá)到臨界狀態(tài)時(shí),系統(tǒng)中加入的沙粒數(shù)量與沙堆崩塌掉落在圓盤之外的沙粒數(shù)量總體平衡。新添加的沙粒(系統(tǒng)的輸入)可能停留在沙堆上,也有可能引起沙堆表面的小范圍滑動(dòng),甚至造成更大規(guī)模的崩塌。宏觀上,沙粒崩塌規(guī)模與其出現(xiàn)頻率呈現(xiàn)負(fù)冪律統(tǒng)計(jì)分布[39- 40]。對于森林生態(tài)系統(tǒng)中的O3濃度演化來說,其前體物VOCs主要來自于植物排放的BVOCs, NO2主要來自于景區(qū)外人類活動(dòng)中機(jī)動(dòng)車排放。前體物之間的復(fù)雜光化學(xué)作用造成O3生成,這個(gè)過程類似于一個(gè)平板,持續(xù)投入沙粒,這些輸入的物質(zhì)或能量是森林生態(tài)系統(tǒng)中O3演化的直接驅(qū)動(dòng)力。同時(shí),森林大氣系統(tǒng)中局域光化學(xué)作用導(dǎo)致的O3濃度上升將增強(qiáng)大氣氧化能力,加劇光化學(xué)反應(yīng)生成其他光化學(xué)產(chǎn)物(如二次氣溶膠),該過程使得O3迅速消耗。二次氣溶膠也可通過碰并凝結(jié)、降水洗刷等作用脫離大氣系統(tǒng)。這正如沙堆達(dá)到臨界傾斜角后,以崩塌方式清除多余沙粒,維持傾斜角的穩(wěn)定臨界狀態(tài)。這過程中,O3與前體物相互作用的長期持續(xù)性可視為沙堆系統(tǒng)中局域沙粒之間相互擠壓的短程相互作用擴(kuò)散影響到整個(gè)系統(tǒng)的作用機(jī)制。最終,森林生態(tài)系統(tǒng)中,前體物之間非線性光化學(xué)作用持續(xù)累積生成的O3在一定時(shí)間尺度上并不產(chǎn)生持續(xù)穩(wěn)定的O3濃度波動(dòng)。相反,卻產(chǎn)生類似于沙堆系統(tǒng)的規(guī)模大小遵循負(fù)冪律分布的非線性濃度波動(dòng)演化。這樣張家界森林生態(tài)系統(tǒng)中O3濃度波動(dòng)演化過程與真實(shí)SOC沙堆系統(tǒng)在物理原型上非常相似。

    對于景區(qū)以外的未央路和永定新區(qū)站點(diǎn)來說,由于城區(qū)森林植被覆蓋遠(yuǎn)低于森林生態(tài)系統(tǒng),再加上樹種、樹齡、氣溫等因素的影響,大氣系統(tǒng)中VOCs的化學(xué)成分、排放速率和排放量將遠(yuǎn)低于森林生態(tài)系統(tǒng),使得城區(qū)大氣系統(tǒng)中O3前體物難以通過包含更多化學(xué)組分的復(fù)雜非線性光化學(xué)反應(yīng)讓O3濃度波動(dòng)快速達(dá)到臨界狀態(tài)。同時(shí),相對于森林生態(tài)系統(tǒng)來說,城區(qū)大氣環(huán)境更容易受到人類活動(dòng)的干擾。由于SOC機(jī)制是系統(tǒng)內(nèi)稟機(jī)制,當(dāng)外界力的干擾達(dá)到一定程度時(shí),可能破壞系統(tǒng)內(nèi)在的SOC特征。上述因素導(dǎo)致城市生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)的未央路和永定新區(qū)站點(diǎn)O3演化尚未達(dá)到自組織臨界狀態(tài),而僅處于亞臨界狀態(tài)。

    從復(fù)雜性理論來看,森林生態(tài)系統(tǒng)中O3濃度波動(dòng)的長期動(dòng)態(tài)可表征為多因素局部相互作用、相互影響所導(dǎo)致的宏觀動(dòng)力學(xué)效應(yīng)。一方面,O3濃度波動(dòng)表現(xiàn)為城市特定污染排放(包括人類旅游活動(dòng)過程中交通、餐飲等污染排放)和自然環(huán)境要素(包括地形、氣象、太陽輻射等)的綜合影響,這些影響要素具有一定程度的確定性。另一方面,在開放的、耗散的大氣光化學(xué)系統(tǒng)中,影響O3生成的因素之間相互作用非常復(fù)雜,在不同時(shí)間尺度上具有長期持續(xù)的非線性相關(guān)影響,因而導(dǎo)致O3生成在一定時(shí)間尺度上表現(xiàn)為不規(guī)則、非線性的變化。這些都是復(fù)雜系統(tǒng)的基本特性。長時(shí)間尺度宏觀來看,各種確定性和不確定性的影響因素對森林生態(tài)系統(tǒng)中O3的生成產(chǎn)生了宏觀“有序”的統(tǒng)計(jì)結(jié)構(gòu),即前述O3演化的冪律指數(shù)λ及其與前體物相互作用的DCCA標(biāo)度指數(shù)h(2)和多重分形強(qiáng)度Δh。這些有序性的統(tǒng)計(jì)結(jié)構(gòu)越穩(wěn)定說明自組織演化的動(dòng)力作用越強(qiáng)。根據(jù)2.1節(jié)的討論,2020年袁家界站點(diǎn)NO2和O3之間互相關(guān)性的長期持續(xù)性較2019年顯著增強(qiáng),這就使得2020年森林生態(tài)系統(tǒng)中O3演化的自組織臨界動(dòng)力機(jī)制增強(qiáng),從而導(dǎo)致高濃度O3的涌現(xiàn),這是造成2020年袁家界站點(diǎn)O3濃度上升的主要?jiǎng)恿υ颉6溆嗾军c(diǎn)由于僅達(dá)到亞臨界狀態(tài),就無法通過SOC機(jī)制涌現(xiàn)形成高濃度O3。因此利用SOC動(dòng)力機(jī)制可以更清晰的闡明2020年疫情期間張家界國家森林公園內(nèi)O3濃度增高而城區(qū)站點(diǎn)O3濃度減低的動(dòng)力學(xué)原因。

    高濃度的O3具有很強(qiáng)的氧化性,會對森林生態(tài)系統(tǒng)中各種野生動(dòng)植物造成生理傷害[41- 43]。眾多學(xué)者已在野外觀測到森林生態(tài)系統(tǒng)受到高濃度O3危害的癥狀[44- 46]。疫情期間張家界城郊型森林公園中O3濃度對NO2集中減排響應(yīng)的SOC機(jī)制的準(zhǔn)確識別,這對于高濃度O3的風(fēng)險(xiǎn)評估,有助于科學(xué)評估人類旅游活動(dòng)對森林生態(tài)系統(tǒng)造成的影響。

    3 結(jié)論

    本研究基于2020年3月1日—5月31日疫情期間與2019年3月1日—5月31日非疫情期間張家界不同生態(tài)功能區(qū)NO2、O3小時(shí)平均濃度觀測數(shù)據(jù),探究了O3濃度變化對疫情期間NO2污染急劇減排的響應(yīng)機(jī)制,結(jié)果表明:

    (1)張家界森林及城區(qū)O3和NO2濃度波動(dòng)的多時(shí)間尺度互相關(guān)性均存在較強(qiáng)的長期持續(xù)性特征,相對于2019年,2020年各站點(diǎn)NO2和O3之間互相關(guān)性的長期持續(xù)性分別增強(qiáng)33.3%,17.1%和7.7%,說明NO2在大氣中將更加持久性的影響未來O3的濃度演化。

    (2)張家界各站點(diǎn)NO2和O3之間互相關(guān)性存在顯著的多重分形特征,其多重分形性的產(chǎn)生根源主要來自二者之間互相關(guān)性演化的長期持續(xù)性動(dòng)力機(jī)制。2020年各站點(diǎn)NO2和O3之間互相關(guān)性的多重分形強(qiáng)度分別下降了2.6%,2.5%和12.1%,說明疫情期間NO2和O3之間互相關(guān)性的時(shí)間變異性減弱。

    (3)袁家界站點(diǎn)O3濃度波動(dòng)具有負(fù)冪律統(tǒng)計(jì)分布結(jié)構(gòu),未央路和永定新區(qū)站點(diǎn)O3頻率統(tǒng)計(jì)分布服從拉伸指數(shù)分布。這表明森林生態(tài)系統(tǒng)中O3演化處于自組織臨界狀態(tài),而城區(qū)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)O3演化還處于亞臨界狀態(tài)。在NO2急劇減排的情況下,該內(nèi)稟機(jī)制使得張家界國家森林公園內(nèi)O3濃度增高,而城區(qū)站點(diǎn)O3濃度減低。準(zhǔn)確識別NO2減排下O3演化的自組織臨界特征,將有助于科學(xué)評估未來高濃度O3的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)。

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