#科研进展# 【AE: 源清单快速反演更新技术成功应用于冬奥会空气质量业务预报】
短期调控措施的影响，重大活动期间相关城市的污染物排放往往处于快速变化过程中，导致重大活动保障期间的空气质量预报面临更大的挑战。针对这一难题，我所唐晓副研究员、陈焕盛副研究员、吴煌坚博士、孔磊博士、王文丁工程师等联合中国环境监测总站（以下简称总站），研发了适用于空气质量业务预报的源清单快速反演更新系统Air-REIS，于2021年1月开始在总站业务化运行。该系统每日动态反演不同区域和城市主要污染物的排放量数据，并将每日反演更新的排放源数据用于未来7-10天的空气质量预报。
经评估，该系统显著提高了冬奥会赛事保障期间城市空气质量预报的精准度，快速定量评估了冬奥会期间不同时段各保障城市的污染物减排量。该系统是研究团队持续多年技术研发成果的业务集成，相关论文已在气候与环境研究、Atmospheric Environment、Environmental Science & Technology等期刊上发表。
近日，总站向我所参与该系统研发的科技人员发来感谢信，认为该系统应用为其冬奥会保障工作提供了重要的科技支撑，进一步丰富和优化了空气质量业务预报预警平台。希望我所继续支持总站空气质量预报的相关工作，为我国环境空气质量的持续改善贡献力量。
相关文章：
1.Tang Xiao, Zhu Jiang, Wang Zifa, Wang Ming, Gbaguidi Alex, Li Jie, Shao Min, Tang Guiqian, and Ji Dongshen, 2013: Inversion of CO emissions over Beijing and its surrounding areas with ensemble Kalman filter. Atmos. Environ., 81, 676-686.
2.Kong Lei, Tang Xiao, Jiang Zhu, Wang Zifa, Pan Yuepeng, Wu Huangjian, Wu Lin, Wu Qizhong, He Yuexin, Tian Shili, Xie Yuzhu, Liu Zirui, Sui Wenxuan, Han Lina, and Carmichael Greg, 2019: Improved inversion of monthly ammonia emissions in China based on the Chinese ammonia monitoring network and ensemble Kalman filter. Environ. Sci. Technol., 53, 12529-12538.
3.Wu Huangjian, Tang Xiao, Wang Zifa, Wu Lin, Li Jianjun, Wang Wei, Yang Wenyi, Zhu Jiang, 2020: High-spatiotemporal-resolution inverse estimation of CO and NOx emission reductions during emission control periods with a modified ensemble Kalman filter, Atmos. Environ., 236, 117631.
4.吴煌坚，林伟，孔磊，唐晓，王威，王自发，陈松蹊，2021：一种基于集合最优插值的排放源快速反演方法. 气候与环境研究，2021，26(2):191-201.
短期调控措施的影响，重大活动期间相关城市的污染物排放往往处于快速变化过程中，导致重大活动保障期间的空气质量预报面临更大的挑战。针对这一难题，我所唐晓副研究员、陈焕盛副研究员、吴煌坚博士、孔磊博士、王文丁工程师等联合中国环境监测总站（以下简称总站），研发了适用于空气质量业务预报的源清单快速反演更新系统Air-REIS，于2021年1月开始在总站业务化运行。该系统每日动态反演不同区域和城市主要污染物的排放量数据，并将每日反演更新的排放源数据用于未来7-10天的空气质量预报。
经评估，该系统显著提高了冬奥会赛事保障期间城市空气质量预报的精准度，快速定量评估了冬奥会期间不同时段各保障城市的污染物减排量。该系统是研究团队持续多年技术研发成果的业务集成，相关论文已在气候与环境研究、Atmospheric Environment、Environmental Science & Technology等期刊上发表。
近日，总站向我所参与该系统研发的科技人员发来感谢信，认为该系统应用为其冬奥会保障工作提供了重要的科技支撑，进一步丰富和优化了空气质量业务预报预警平台。希望我所继续支持总站空气质量预报的相关工作，为我国环境空气质量的持续改善贡献力量。
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1.Tang Xiao, Zhu Jiang, Wang Zifa, Wang Ming, Gbaguidi Alex, Li Jie, Shao Min, Tang Guiqian, and Ji Dongshen, 2013: Inversion of CO emissions over Beijing and its surrounding areas with ensemble Kalman filter. Atmos. Environ., 81, 676-686.
2.Kong Lei, Tang Xiao, Jiang Zhu, Wang Zifa, Pan Yuepeng, Wu Huangjian, Wu Lin, Wu Qizhong, He Yuexin, Tian Shili, Xie Yuzhu, Liu Zirui, Sui Wenxuan, Han Lina, and Carmichael Greg, 2019: Improved inversion of monthly ammonia emissions in China based on the Chinese ammonia monitoring network and ensemble Kalman filter. Environ. Sci. Technol., 53, 12529-12538.
3.Wu Huangjian, Tang Xiao, Wang Zifa, Wu Lin, Li Jianjun, Wang Wei, Yang Wenyi, Zhu Jiang, 2020: High-spatiotemporal-resolution inverse estimation of CO and NOx emission reductions during emission control periods with a modified ensemble Kalman filter, Atmos. Environ., 236, 117631.
4.吴煌坚，林伟，孔磊，唐晓，王威，王自发，陈松蹊，2021：一种基于集合最优插值的排放源快速反演方法. 气候与环境研究，2021，26(2):191-201.
欧盟温室气体排放量高于大流行前
欧盟统计局的最新数据显示，欧盟在 2021 年 10 月至 2021 年 12 月期间释放了 11.5 亿吨二氧化碳，超过了 2019 年同期。
瑞典和比利时等一些国家的排放量激增，远大于大流行期间的损失。
欧盟承诺到 2030 年和到 2050 年将其排放量在 1990 年的基础上减少 55%。
也许为绿色事业向人们征税会有所帮助？
EU Greenhouse Emissions HIGHER Than Before Pandemic
Latest Eurostat data shows that the bloc released 1,150 million tons of CO2 in the October-December 2021 period - which is more than in the same quarter back in 2019.
Some nations like Sweden and Belgium have recorded jumps in emissions which are much larger than losses during the pandemic.
The EU has committed to cut its emissions by 55% below 1990 levels by 2030 and overall by 2050.
Maybe taxing people even more for the Green Cause will help?
欧盟统计局的最新数据显示，欧盟在 2021 年 10 月至 2021 年 12 月期间释放了 11.5 亿吨二氧化碳，超过了 2019 年同期。
瑞典和比利时等一些国家的排放量激增，远大于大流行期间的损失。
欧盟承诺到 2030 年和到 2050 年将其排放量在 1990 年的基础上减少 55%。
也许为绿色事业向人们征税会有所帮助？
EU Greenhouse Emissions HIGHER Than Before Pandemic
Latest Eurostat data shows that the bloc released 1,150 million tons of CO2 in the October-December 2021 period - which is more than in the same quarter back in 2019.
Some nations like Sweden and Belgium have recorded jumps in emissions which are much larger than losses during the pandemic.
The EU has committed to cut its emissions by 55% below 1990 levels by 2030 and overall by 2050.
Maybe taxing people even more for the Green Cause will help?
#期刊导航# Urban Studies文章精选（142-146）
（3）迈向共同治理的建构性秩序：从街区合作应对疫情来认识中国城市的政府—社会动态关系（Towards a constructed order of co-governance: Understanding the state–society dynamics of neighbourhood collaborative responses to COVID-19 in urban China）
街区治理中的政府—社会关系一直是城市治理文献中的一个焦点话题，但现有的学术研究主要取材于非危机情形。本研究采用混合方法，研究了在中国应对新冠肺炎疫情期间、政府和社会行为者在协作过程中在街区层面表现出的错综复杂的政府—社会动态关系。我们的研究揭示了在疫情应对期间居民委员会和其他利益相关者之间的协作而非对抗动态模式，这反映了中国城市街区共治构建性秩序的出现。以前的社区建设改革巩固了居民委员会的政治合法性、权力和能力，在协作应对疫情的过程中，居民委员会被授权在政府垂直动员和横向利益相关者之间发挥关键的协调作用。这些发现有助于国际学界更细致地理解街区共治，并从比较的角度为复原力治理提供经验教训。
https://t.cn/A6X5iwF1
（4）城市间交通基础设施和城市内住房市场：评估中国深圳高铁的再分配效应（Inter-city transport infrastructure and intra-city housing markets: Estimating the redistribution effect of high-speed rail in Shenzhen, China）
本研究以中国深圳杭福深客运专线的开通为例，分析了高铁带来的城市间联系的改善对城市房价的影响。杭福深客运专线的开通及其在深圳北站与深圳地铁网络的接驳，为进入周边经济区带来了外生的城市内部差异。我们采用双重差分方法发现，杭福深客运专线带来了一种本地副效应，因为在该专线开通后，与距离深圳北该站更远的地区相比，深圳北站附近的房价可能因杭福深客运专线的负外部性下降了11.5%~13.3%。杭福深客运专线效应可能顺着地铁网络延伸，导致地铁站附近的房价平均升值7%（网络效应）。网络效应的方向和强度因深圳北站与相关地铁站之间的地铁出行时间而异。距离深圳北站地铁出行时间为5~15分钟的地铁站附近的房价下降了7.7%，但距离深圳北站的地铁出行时间为15~25分钟、25~35分钟和35~45分钟的地铁站附近的房价分别上升了63.6%、16.6%和29.2%。当距离深圳北站的地铁出行时间超过45分钟时，杭福深客运专线对房价的影响逐渐变小。我们将这些发现解释为与杭福深客运专线相关的城市再分配效应的证据。
https://t.cn/A6X5iwFB
（3）迈向共同治理的建构性秩序：从街区合作应对疫情来认识中国城市的政府—社会动态关系（Towards a constructed order of co-governance: Understanding the state–society dynamics of neighbourhood collaborative responses to COVID-19 in urban China）
街区治理中的政府—社会关系一直是城市治理文献中的一个焦点话题，但现有的学术研究主要取材于非危机情形。本研究采用混合方法，研究了在中国应对新冠肺炎疫情期间、政府和社会行为者在协作过程中在街区层面表现出的错综复杂的政府—社会动态关系。我们的研究揭示了在疫情应对期间居民委员会和其他利益相关者之间的协作而非对抗动态模式，这反映了中国城市街区共治构建性秩序的出现。以前的社区建设改革巩固了居民委员会的政治合法性、权力和能力，在协作应对疫情的过程中，居民委员会被授权在政府垂直动员和横向利益相关者之间发挥关键的协调作用。这些发现有助于国际学界更细致地理解街区共治，并从比较的角度为复原力治理提供经验教训。
https://t.cn/A6X5iwF1
（4）城市间交通基础设施和城市内住房市场：评估中国深圳高铁的再分配效应（Inter-city transport infrastructure and intra-city housing markets: Estimating the redistribution effect of high-speed rail in Shenzhen, China）
本研究以中国深圳杭福深客运专线的开通为例，分析了高铁带来的城市间联系的改善对城市房价的影响。杭福深客运专线的开通及其在深圳北站与深圳地铁网络的接驳，为进入周边经济区带来了外生的城市内部差异。我们采用双重差分方法发现，杭福深客运专线带来了一种本地副效应，因为在该专线开通后，与距离深圳北该站更远的地区相比，深圳北站附近的房价可能因杭福深客运专线的负外部性下降了11.5%~13.3%。杭福深客运专线效应可能顺着地铁网络延伸，导致地铁站附近的房价平均升值7%（网络效应）。网络效应的方向和强度因深圳北站与相关地铁站之间的地铁出行时间而异。距离深圳北站地铁出行时间为5~15分钟的地铁站附近的房价下降了7.7%，但距离深圳北站的地铁出行时间为15~25分钟、25~35分钟和35~45分钟的地铁站附近的房价分别上升了63.6%、16.6%和29.2%。当距离深圳北站的地铁出行时间超过45分钟时，杭福深客运专线对房价的影响逐渐变小。我们将这些发现解释为与杭福深客运专线相关的城市再分配效应的证据。
https://t.cn/A6X5iwFB
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