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1.
《高原气象》2016,(1)
利用IPCC第5阶段试验计划(CMIP5)整理提供的全球臭氧(O_3)分析资料和全球O_3和紫外线辐射数据中心(WOJDC)提供的O_3台站观测资料评估了国家气候中心最新发展的全球大气化学环流模式BCC-AGCM-Chem0对对流层大气O_3变化趋势的模拟能力。结果表明,BCC-AGCM—Chem0模式对对流层O_3的变化趋势具有较好的模拟能力,具体表现在:(1)BCC-AGCM—Chem0模式可以较好地模拟出1871-1999年全球对流层不同高度O_3浓度逐渐升高的基本特征;(2)BCC—AGCM-Chem0模式对1871-1999全球对流层O_3柱浓度纬圈平均异常变化的模拟与CMIP5资料一致,北半球升高趋势明显大于南半球,且升高最大区域的中心位置和强度也与CMIP5资料一致;(3)BCC-AGCM—Chem0模式对1000~300 hPa整体O_3柱浓度变化趋势模拟较好,对O_3柱浓度快速上升的区域和上升速度的模拟都与CMIP5资料一致,但对低层O_3柱浓度升高模拟偏强,对高层O_3柱浓度变化模拟偏弱;(4)与台站观测资料对比,在对流层中低层模拟结果在亚洲Sapporo站和欧洲Hohenpeissenberg站与实际观测比较接近,并与CMIP5资料相似,均呈升高趋势。对流层中高层模式模拟的O_3浓度异常存在明显的周期变化,与台站观测结果一致。 相似文献
2.
基于美国宇航局NASA/AURA卫星臭氧监测仪OMI数据,分析了2005—2014年长三角地区及其典型城市对流层O_3、NO_2柱浓度和HCHO大气总柱浓度的时空分布特征。结果表明:10 a间,长三角地区对流层O_3柱浓度和HCHO总柱浓度呈现增长趋势,O_3增量为0.23ppbv/10 a,HCHO增量为0.07×10~(16) mol/(cm~2·10 a),对流层NO_2柱浓度呈现降低趋势,减量为0.06×10~(15)mol/(cm~2·10 a);长三角地区对流层O_3柱浓度最大值出现在3、4、5月,而对流层NO_2柱浓度最大值出现在1、12月,HCHO总柱浓度最大值出现在6、7月;对流层O_3柱浓度的高值区分布在长三角中部、北部区域,对流层NO_2柱浓度高值区分布于长三角中部,HCHO总柱浓度高值区相对分散,且四季的分布各不相同。O_3与NO_2和HCHO在时间和空间上呈现一定的相关性。 相似文献
3.
《高原气象》2015,(6)
利用由国家气候中心最近研发的全球大气环流化学模式BCC-AGCM-ChemO对1871-1999年全球大气O_3浓度进行了模拟,并利用全球臭氧和紫外线辐射数据中心(WOUDC)提供的O_3台站观测资料以及第5次耦合模式国际比较计划(CMIP5)整理的一套全球O_3分析资料对BCC-AGCM-ChemO模拟的O_3的气候平均态及季节变化特征进行了评估。结果表明:(1)BCC-AGCM-ChemO模式模拟出了全球年平均的O_3空间分布特征,表现为北半球O_3浓度高于南半球,O_3的经向分布大致呈由低纬向高纬递增;模式可以再现台站观测的O_3浓度垂直分布结构;相对于CMIP5分析数据,BCC-AGCM-ChemO模拟的O_3气柱总量在40°S以南的南大洋区域,模拟值偏低3~6 DU,在40°S-50°N中低纬地区略偏高3~6DU,陆地地区差异明显大于海洋地区,这些模拟偏差与地面排放和模式中O_3水平和垂直平流输送的影响有关。(2)BCC-AGCM-ChemO模式对全球O_3浓度的季节变化特征也有较好的模拟能力,模拟的O_3柱浓度与CMIP5资料的结果在1、4、7和10月的全球格点空间相关系数分别达到0.89,0.97,0.86和0.91;模式再现了南、北半球O_3浓度春季偏大、秋季偏小的特点;(3)从模式模拟和台站观测的对比分析来看,500 hPa以上的对流层中高层与以下的对流层中低层的O_3季节变化峰值存在明显的不一致性,表明500 hPa以下的中低层区域O_3变化可能受地面排放和干、湿等过程的影响较大,而对流层中高层的O_3变化可能与化学过程和平流层向下的输送影响较大有关。 相似文献
4.
基于2013—2018年大连中心城区O_(3)监测数据和气象数据,分析了该区O_(3)污染时空变化特征及气象要素对O_(3)污染的影响。结果表明:2013—2018年大连中心城区O_(3)已经逐渐成为最主要的大气污染物之一。O_(3)年平均浓度由2013年的66.66μg·m^(-3)上升至2018年的101.62μg·m^(-3)。秋季和夏季是大连O_(3)浓度较高的季节,其次是冬季和春季。O_(3)最高浓度月份主要为5月、6月及9月。O_(3)浓度日变化呈明显的单峰状,从上午08时开始增加,在下午14—16时达到最高,白天浓度高于夜晚。O_(3)污染物在2013—2017年从大连中心城区的西南向东北扩散。大连中心城区O_(3)与其他5种大气污染物均存在不同程度的负相关,与气温呈显著正相关,与相对湿度、气压及风速相关性较差。有利于大连O_(3)污染天气的气象条件主要为高气温(>30℃)、低湿度(≤80%)、低风速(1.5—2.0 m·s^(-1))、北风风向和长日照时间。高污染日的出现可能是受高温天气与本地逐渐增加的排放物共同影响。 相似文献
5.
利用2014年到2016年汕头市O_3的逐日浓度资料,分析了O_3污染的时间变化特征,并结合汕头市国家基准气象观测站的同期地面气象资料,分析了风、混合层厚度、降水、大气环流等气象因素对O_3污染的影响,同时探讨了影响污染物浓度变化的原因。结果表明:不同于北方多数城市夏季O_3污染严重,汕头市的O_3污染秋季(9—11月)最严重,初夏(6月)污染较小,这与汕头的地理位置和气候条件有关。O_3浓度呈单峰型日变化,午后15:00左右浓度最高,夜间浓度较低。风速对O_3既有扩散作用,又有混合作用,当日均风速为1.7 m/s时O_3的平均浓度最大;O_3日均浓度与14时混合层厚度呈显著正相关,午后混合层厚度对O_3日内峰值有很大影响;O_3平均浓度在相对湿度60%时达到最大,高相对湿度不利于O_3体积分数的积累;降水对O_3的去除效果随着降水量级的增大而增大,汛期降水的去除效果与总体去除效果基本一致,而非汛期强降水(中雨以上)去除效果更加显著;出现轻雾时O_3浓度接近平均,出现霾时O_3浓度较高,出现大雾时不利于O_3的生成;当汕头市地面为冷高压脊、850 hPa为东北风场、500 hPa为副热带高压控制时,有利于光化学反应,易造成O_3污染。 相似文献
6.
利用2014—2020年河北沧州逐小时气象与环境监测数据,对沧州市臭氧(O_(3))污染加剧现状及其与气象因子的关系进行分析。结果表明:(1)沧州地区O_(3)污染呈加剧态势,且O_(3)已上升为该地区首要污染物;O_(3)污染集中出现在5—9月,O_(3)质量浓度日变化呈单峰单谷型,最大浓度出现在16:00前后;(2)5—9月O_(3)日最大8 h平均质量浓度(简称“O_(3)-8 h”)所处时段,平均气温、最高气温、相对湿度、总辐射辐照度与O_(3)质量浓度的相关性较好,本站气压、水汽压和平均风速与O_(3)质量浓度的相关性未通过显著性检验;(3)5—9月O_(3)-8 h时段,当同时满足8 h平均气温高于30.9℃、最高气温高于32.7℃、平均相对湿度低于42.1%、平均总辐射辐照度高于505.8 W·m^(-2)时,出现O_(3)污染的概率达84%;(4)气象因子不是O_(3)小时质量浓度快速增长的充分条件。 相似文献
7.
《高原气象》2020,(2)
利用欧洲中期数值预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)提供的ERA-Interim再分析资料和Aura卫星上微波临边探测器MLS(Microwave Limb Sounder)提供的大气成分资料,研究了南亚高压的南北位移与亚洲季风区上对流层-下平流层区域水汽、一氧化碳(CO)和臭氧(O_3)分布之间的关系。结果表明:(1)在215 hPa,南亚高压偏北时,水汽和CO在伊朗高原、青藏高原东北部至中国东北地区比偏南时高,仅在孟加拉湾以北和中南半岛北部比偏南时低。在100 hPa,偏北时南亚高压控制范围内水汽比偏南时高,而CO则是偏南时偏高。下平流层68 hPa,南亚高压控制范围内偏北时的CO弱于偏南时。O_3在不同高度的分布与CO相反。(2)南亚高压偏北时,高压西部及北部对流比偏南时强,30°N以北南亚高压强度也较强,将对流层低层空气向上输送,导致上对流层215 hPa的水汽和CO在伊朗高原、青藏高原东北部至中国东北地区比偏南时高,而O_3被稀释成为低值中心。(3)在100 hPa,南亚高压偏南时,反气旋环流南部的位势高度偏高,同时反气旋环流中心垂直上升运动较强,将含丰富的水汽和CO以及低浓度O_3的空气向上输送,导致100 hPa上CO的高值中心浓度比偏北强,O_3的低值中心浓度比偏北低。而偏南时南亚高压控制区内对流层顶温度偏低,在"冷凝脱水"作用下,偏南时的水汽反而比偏北低。(4)100 hPa南亚高压偏南时强度比偏北弱,"围困"作用也弱,在上升运动作用下,将更多的高浓度水汽和CO以及低浓度O_3空气向上输送到68 hPa。 相似文献
8.
利用2004～2006年杭州主城区环境空气监测资料,研究了O_3、NO_2和CO浓度的分布特征和时间变化规律,结果表明,杭州主城区3年的O_3、NO_2、CO的年均浓度都不大,分别为40、60、1400μg·m~(-3).四季中O_3、NO_2和CO浓度相差较大,O_3是夏季高冬季低,NO_2和CO则是秋季较高,夏季较低.O_3、NO_2和CO浓度日变化也很明显,其中O_3是单峰形态,NO_2和CO为双峰形态.不同天气条件下O_3与烃类的关系研究表明,晴天时烃类浓度减少,O_3浓度明显增加;阴天时O_3浓度较低,烃类浓度较高,它们的变化不大.白天和夜晚不同风速时O_3、C_2-C_(12)的浓度变化不同,白天风速增大时C_2-C_(12)浓度减小,O_3浓度增加;晚上无此变化. 相似文献
9.
利用2015-2017年环保部发布的近地面臭氧(O_3)和其他3种污染物[粒径小于2. 5μm的颗粒物(PM_(2.5))、一氧化碳(CO)、二氧化氮(NO_2)]小时浓度数据和美国国家气候资料中心收集的气象要素监测数据,分析了中国近地面O_3污染状况,并用逐步回归方法分析了影响O_3重污染区域夏季近地面O_3浓度的因素。结果表明,2015-2017年我国O_3日最大8 h滑动平均浓度(O_3MDA8)年平均值分别为83.02±16. 79,87. 05±14. 32和94. 70±13. 89μg·m~(-3)。O_3MDA8浓度逐年增长(增长率14. 07%),其中冬季增长最快(增长率范围14. 67%～34. 32%),夏季增长最慢(增长率范围2. 32%～14. 16%)。京津冀、长三角、山东半岛、川渝和中原地区近地面O_3污染较重,影响这5个区域近地面O_3浓度的主要因素为温度、相对湿度和PM_(2.5),除此之外京津冀和川渝地区的近地面O_3浓度受NO_2影响明显,中原地区的近地面O_3浓度受CO影响明显。 相似文献
10.
《气象与环境学报》2016,(2)
利用2011—2013年北京市朝阳区国家一般气象站PM_(2.5)、O_3、NO、NO_x、CO和SO_2的大气成分监测资料,分析了朝阳区6种主要大气污染物浓度不同时间尺度的变化特征.结果表明:2011—2013年朝阳区PM_(2.5)浓度呈明显增长的趋势,达到重度污染等级的日数增多;而O_3、NO、NO_x、CO和SO_2等气态污染物的年平均浓度变化较小,无明显增长的趋势,5种气态污染物浓度季节差异明显.除O_3浓度为夏季高、冬季低外,PM_(2.5)、NO、NO_x、CO和SO_2浓度均为夏季低、冬季高,可能与冬季采暖期排放的污染物增多有关.污染物浓度的日变化除O_3呈单峰型外,其他5种污染物浓度日变化均大致呈双峰型,可能与人类活动及天气条件有关.朝阳区与宝联、顺义、上甸子地区等代表"城市—近郊—远郊站点的污染物浓度日变化存在极大的差异性,其中PM_(2.5)浓度差异最明显,朝阳站PM_(2.5)浓度日变化呈双峰型,宝联站PM_(2.5)浓度日变化呈三峰型,昌平和上甸子站PM_(2.5)浓度为峰值出现在夜间的单峰型日变化.由此可见,不同地区因城市化发展程度不同,导致局地污染物浓度存在明显的差异. 相似文献
11.
O_3和PM_(2.5)是影响长三角地区空气质量的主要污染物。利用2016年33个城市大气环境监测站6项污染物的小时浓度及4个省会城市的气象数据进行统计分析,研究了该地区O_3和PM_(2.5)浓度的时空分布特征及其影响因素。结果表明:长三角地区O_3年平均浓度为50～73μg·m~(-3),平均为61μg·m~(-3);除芜湖和宣城外,其余31城市均存在不同程度的超标状况,超标率为0.34%～18.86%,平均为5.68%。O_3在5月和9月达到浓度高值;四季O_3日变化均呈单峰型,峰值出现在15∶00,夏季O_3峰值浓度最高值为157μg·m~(-3)。O_3浓度沿海城市整体高于内陆城市;夏季宿迁—淮安—滁州片区O_3污染较重。O_3与NO_2、CO显著负相关,且与NO_2相关性较强;O_3与气温、日照时数显著正相关,与相对湿度、降水呈负相关。PM_(2.5)年平均浓度在25～62μg·m~(-3)范围内,平均为49μg·m~(-3);各城市均出现PM_(2.5)超标,滁州PM_(2.5)超标率最大,为23.91%。PM_(2.5)在3月和12、1月达到浓度峰值;其日变化呈双峰型,09∶00—10∶00和22∶00—23∶00达到峰值。冬季徐州PM_(2.5)浓度最高,为102μg·m~(-3)。PM_(2.5)与NO_2、CO、SO_2、PM_(10)显著正相关,与气温、风速、降水负相关。 相似文献
12.
基于2015—2018年宁夏O_(3)质量浓度资料,分析比较宁夏5市O_(3)质量浓度变化特征,结合全球资料同化系统(GDAS)数据,采用后向轨迹聚类分析法,探讨影响宁夏5市O_(3)质量浓度的气流轨迹特征。结果表明:2015—2018年宁夏石嘴山年均O_(3)质量浓度90%分位数最高,为159μg·m-3,银川、中卫和吴忠分别为154、149和137μg·m^(-3),固原最低为132μg·m^(-3);近4 a石嘴山O_(3)质量浓度略下降,其他4市普遍增高;首要污染物为O_(3)的天数石嘴山最多(124 d),中卫次之(119 d),银川第3(103 d);各市首要污染物为O_(3)且空气质量为良、轻度污染的天数普遍增多;除固原外,其他4市持续6 d、7 d O_(3)污染过程次数均增加,其中,银川和中卫增加最明显。石嘴山、银川和吴忠三市,中、短距离西北气流总占比最高,其次是东南气流,再次是北方气流;中卫和固原两市,东南气流占比最高,其次是短距离西北气流,再次是中、长距离西北气流;来自蒙古国中部、内蒙古中西部,横穿宁夏北部和中部的北方气流是影响固原O_(3)质量浓度的最重要输送路径,源自陕西中南部、甘肃东北部、宁夏中东部的东南气流是影响石嘴山、银川、吴忠和中卫O_(3)质量浓度的最主要输送路径。 相似文献
13.
对流层臭氧(O_3)作为最重要的大气污染物之一,对植物的形态特征和生理生化指标有着重要影响;并通过作用于陆面植被间接改变全球和区域的碳循环以及气候和环境。本文系统地回顾了对流层臭氧影响陆面植被的观测事实,主要包括其对光合作用、气孔导度、叶面积、生物量、产量等方面的影响;归纳和分析了常用的O_3暴露指数(ozone exposure index)和O_3影响植被的参数化方案的优缺点;并介绍这些参数化方案应用于生态模式和地球系统模式,模拟O_3通过作用于陆面植被对碳、水、能量通量和状态的影响。最后探讨了O_3影响植被在观测、参数化方案及其模拟应用方面亟需解决的问题以及未来发展方向。 相似文献
14.
利用青藏高原东北部城市西宁2015—2017年O_3质量浓度和各气象要素数据(紫外辐射、最高气温等),分析近地面O_3变化特征及其影响因素,结果表明:该地区臭氧平均质量浓度呈现单峰型日变化规律。每年6—8月O_3质量浓度最大,12月至翌年2月最小。依据环境空气质量指数AQI统计分析,6—8月污染天气O_3占首要污染物总天数的72%。O_3与NO_2、CO呈极显著负相关,臭氧日最大1 h平均质量浓度与紫外辐射、日最高气温呈极显著正相关,与日平均气压、日最高气压、日最低气压呈极显著负相关,与日平均相对湿度相关性不显著。不同季节不同高度风速大小和风向频率对O_3质量浓度影响不同,500 h Pa盛行风向以WNW为主时有利于扩散。2017年青海省大部地区O_3月平均质量浓度总体呈先增加后减小变化趋势。纬度越低,海拔越高的地区,O_3质量浓度升高越早。降水量的差异对O_3质量浓度影响较小。 相似文献
15.
北京一次污染天气过程特征的数值模拟 总被引：4，自引：4，他引：0
运用耦合了化学模块的中尺度数值模式WRF/Chem和自NCAR引进的人类污染物排放源数据对北京地区2012年8月31日污染天气过程的特征进行了数值模拟,结果表明模拟的臭氧(O_3)浓度具有明显的日变化特征,高、低峰值分别出现在午后和夜间,空间分布与流场有一定关系;PM_(2.5)也存在日变化,但空间分布相对稳定,高值主要聚集在城区;局地污染物具有水平输送特征,但因总量为零,并未加重污染物的局地聚集;来自北京南部的远距离输送是这次污染物的主要来源之一。敏感性试验分析发现,这次过程的O_3污染主要来源于北京之外的外源输送,而细颗粒物主要来源于本地生成;O_3污染对前体物(NO_x)的敏感性比较平稳,对挥发性有机物的敏感性起伏较大,凌晨至上午最为明显。 相似文献
16.
气象因素对西安市西南城区大气中臭氧及其前体物的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
利用西安市2015年连续观测的O_3及其前体物NO、NO_2和CO质量浓度数据,分析其随时间变化的污染特征,结合气象要素进行相关性分析并拟合方程。结果表明:受局地光化学反应的影响,西安市夏季O_3浓度最高,且因O_3-8h造成的污染占总污染天数的1/3。冬季光化学反应减弱,但前体物排放源增强,NO、NO_2和CO出现最大浓度值。O_3浓度日变化呈单峰型,最高值出现在16:00左右,夜间维持较低水平。NO、NO_2和CO的日变化呈现白天低,夜间高的双峰型。O_3与温度、风速呈正相关,与相对湿度呈负相关,NO、NO_2和CO与风速呈负相关。受上风向污染源的影响,在东北、偏北和偏东气流控制下,易出现O_3浓度高值。夏季O_3质量浓度与气象要素的拟合度较好,可利用常规气象要素对O_3浓度趋势进行预测分析。 相似文献
17.
利用2015—2017年内蒙古乌兰察布市集宁区空气质量数据和常规气象观测资料,对集宁地区O_3污染现状、时间变化特征及其影响因子进行统计分析。结果表明:集宁地区O_3污染日数逐年增加,已经成为该地首要污染物。O_3质量浓度变化具有明显的季节性,污染易发于春末和夏季; O_3质量浓度日变化呈单峰型,午后达到峰值,傍晚前后开始衰减,一直持续至第二日清晨。O_3质量浓度的变化与气象要素关系密切,较高的气温易提升光化学反应速率;低云量的多少也影响O_3质量浓度增长率和下降率;偏南风和适中的风速利于O_3前体物及O_3的输送和累积。集宁地区的NO_2和CO是重要的O_3前体物,NO_2对O_3质量浓度变化的影响更直接和显著,CO作为初始"燃料"为O_3的生成提供基础条件。 相似文献
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大理地区对流层至低平流层大气垂直结构的特征分析 总被引：1，自引：0，他引：1
《高原气象》2016,(1)
利用JICA计划中日合作"2008年季风过程与暴雨天气上游关键区综合气象观测试验"期间在大理站的GPS探空资料,分析了季风3个加密观测阶段该地区对流层至低平流层大气垂直结构特征。结果表明,观测期间对流层顶以第二(副热带)对流层顶为主,平均高度为14.8 km,对流层平均温度递减率为6.4℃·km~(-1);对流层顶高度与气温、气压和风速均呈显著的负相关;季风爆发前(后)水汽主要集中在6.6(8.3)km以下对流层;季风爆发前对流层至低平流层被西风带控制;季风爆发阶段对流层至低平流层风速减小,低平流层风向由西风转成东风;季风强盛阶段低平流层东风逐渐下传,对流层高层至低平流层风速增大,风向基本转成偏东风。 相似文献
19.
《高原气象》2020,(4)
基于四川雅安城市空气质量预报和大气污染防控的需求以及冬季以颗粒物(PM_(2. 5)和PM_(10))污染为主、夏季以臭氧(O_3)污染为主的特点,本文利用雅安市2015-2018年空气污染监测数据以及同期气象观测资料,重点分析雅安市空气污染物PM_(2. 5)、PM_(10)和O_3浓度变化特征的基础上,利用灰色关联度方法对上述污染物浓度与气象要素的相关关系进行了细致分析;通过BP神经网络进行两者的数学建模,构建了雅安市空气质量短期预报模型,并进行了试预报检验。研究表明:雅安市2015-2017年期间污染物O_3、PM_(2. 5)、PM_(10)浓度呈上升的趋势,空气质量达标率自2015年的92. 7%降低到2017年的82. 2%,2018年达标率略有上升为88%,但仍出现了9天中度污染和1天重污染。污染物浓度与气象要素变化相关密切,其中,降雨量和气压与PM_(2. 5)和PM_(10)污染关联最大,表明雅安作为四川盆地的"雨城",其降水对颗粒物的湿清除效应是很显著的;而气温和风速与O_3污染关联最大,恰好反映了高温和由高温所隐含的强辐射对O_3生成的促进作用。由BP神经网络所建立的雅安O_3预报模型,其准确度较稳定,各季7天平均相对误差都19%,并且预报效果排序为夏季冬季秋季春季;由BP神经网络所建立的雅安PM_(2. 5)预报模型,其在春季和夏季预测准确度较好,两季7日平均相对误差都16%,秋季相对误差略高一点,其四季预报准确度排序为夏季春季秋季冬季。此研究结果可为当地空气质量预报业务的开展提供技术支持。 相似文献
20.
河北石家庄市近地层臭氧浓度特征及气象条件分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2016年3月至2018年2月河北石家庄市环境监测站O_3及其前体物质量浓度逐时和逐日观测资料,以及气象站逐日气象观测数据,分析石家庄市近地层O_3质量浓度的时间变化特征及其与前体物NO_2、CO和气象条件的关系。结果表明:石家庄市O_3污染2017年比2016年严重,2017年比2016年O_3超标日数增加30 d,超标率上升8%,O_3年平均质量浓度上升17μg·m~(-3)。O_3质量浓度具有明显的季节变化特征,自夏季、春季、秋季、冬季依次降低,5—9月O_3质量浓度较高,平均值超过160μg·m~(-3),6月达到峰值208μg·m~(-3)。O_3质量浓度的日变化表现为单峰型分布,最低值出现在07:00左右,峰值在14:00—16:00。太阳辐射强、气温高、日照时数长、能见度好、无降水和相对湿度较低的条件下,石家庄市易出现O_3浓度超标天气。前体物NO_2、CO与O_3质量浓度之间夏季呈现显著正相关,而冬季则呈显著负相关。 相似文献