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《干旱气象》2016,(3)
利用NCEP资料计算并分析1961—2010年西北干旱区(35°N—50°N,73°E—105°E)经纬向水汽输送、蒸发和水汽辐合辐散的变化特征,以及它们与同期西北干旱区降水之间的关系。结果显示:(1)西北干旱区冬、春、秋季经向水汽输送为净输入,纬向为净输出,总水汽输送为净输入。夏季经、纬向水汽输送均为净输出;(2)1961—2010年,西北干旱区各季节降水均增加,冬、春季降水增加显著,夏、秋季降水增加不显著。冬季纬向水汽净输出减少,导致西北干旱区冬季总水汽输送增加;春、秋季经向净输入减少和夏季经向净输出增加,导致春、夏、秋季总水汽输送减少;(3)1961—2010年,西北干旱区各季节蒸发量显著增加,且夏季增加趋势最显著;(4)各季节水汽通量散度显著减小,水汽辐合加强,且夏季水汽辐合增强最明显;(5)蒸发增大和水汽辐合增强是西北干旱区降水增加的主要原因,但外部水汽输送变化也会影响降水变化。 相似文献
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利用汉中市2015—2016年1月1日—12月31日2a的空气质量资料和同期地面气象观测资料,分析了汉中市空气质量变化特征及其与气象要素之间的相关性,建立了汉中市空气质量预报模型。结果表明:汉中市空气质量状况总体较好,以优良天气为主,达标率为75.9%;汉中市空气质量夏季最好,秋季次之,冬季最差;空气质量指数(AQI)与气温、风速、日照时数、能见度、水汽压、降雨量、气压、地面气温相关性显著,各气象要素对AQI的影响有所不同,且不同季节内影响程度各异;建立的汉中市春、夏、秋、冬四季空气质量预报模型方程均通过显著性水平0.01检验,达到极显著水平。经验证,2017年春季空气质量级别预报准确率超过了85%,预报效果良好,可应用于汉中市空气质量预报业务。 相似文献
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依据内蒙古乌海、包头、东胜、呼和浩特、赤峰及通辽各环保监测站提供的当地2008—2012年每日空气质量实况日均值,统计分析了6个城市逐日首要污染物数据,同时分析了不同城市逐年、不同季节首要污染物变化特点,并对出现中度及以上污染日的天气类型进行了归类分析。结果表明:近5a(2008—2012年)里,按照国家《环境空气质量标准》(GB3095-1996),上述城市空气质量逐年好转;轻微污染以上日的空气质量主要是轻微污染和轻度污染,中度及以上污染逐年减少,而且主要发生在冬、春两季;轻微污染及以上日的首要污染物年和季节变化较明显,沙尘型污染发生在春季,静稳型污染发生在秋季、冬季和春季。 相似文献
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利用常州市空气质量资料、常规气象观测资料,分析了2012—2014年常州市空气质量与气象要素之间的关系。结果表明:1)近3 a常州市总体空气质量特征以良为主,污染率接近40%,夏季空气质量最好,秋季次之,冬季为空气质量最差的季节。2)风向对污染物的输送有重要影响,常州市常年以偏东南风向为主导风向,风带来的海上清洁空气对污染物的稀释有一定作用,当空气达重污染时,西北风分量显著增大,说明上游地区污染物的输送对常州市空气质量有较大影响;风速对污染物的扩散作用明显,风速越大,空气污染率越低。3)降水对空气污染具有显著的净化作用,降水量级增大时,空气质量的优良率增大。4)气温与空气质量直接关系较小,气温低时,大气层结稳定,加之人类供暖致使能耗增大,导致空气污染概率较大,气温高时,大气对流活动较多,易产生降水,空气质量优良率较高;湿度与空气质量关系则较为复杂,当未形成降水时,相对较高的湿度有利于空气重污染的产生。 相似文献
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依据《气候季节划分》标准,选取我国低纬高原地区2个典型旅游城市——昆明和大理,进行了气候季节平均态,季节开始日期及长度变化,春分、夏至、秋分、冬至节气气温演变分析。（1） 昆明、大理是高原“无夏区”,一年仅有春、秋、冬三季,属“春秋型”城市,春、秋季为295 d和290 d,占全年的80.8%和79.5%。（2） 随着气候变暖,昆明、大理春、秋、冬三季比例发生了改变,春、秋季增加,冬季缩短,昆明变化幅度强于大理。（3） 昆明、大理春季始于2月9日和2月10日,春季长度为117 d和123 d;秋季始于6月7日和6月13日,秋季长度为178 d和167 d;冬季始于12月1日和11月27日,冬季长度为70 d和76 d;昆明、大理“春常在、秋长驻、冬短暂”特征显著。（4） 近60年来,昆明、大理春季开始日呈提早趋势,秋季开始日呈稍推迟趋势,冬季开始日呈推迟趋势;昆明、大理春季长度增加;昆明秋季长度略增加,大理秋季长度略减少;昆明、大理冬季长度减少。（5） 昆明、大理春分节令日气温阀值为14.8 ℃和14.2 ℃,夏至为20.3 ℃和20.5 ℃,秋分为17.4 ℃和17.5 ℃,冬至均为7.9 ℃;与我国东部季风区的北京和上海相比,昆明、大理在春分、夏至、秋分、冬至四个节令上具有“春暖、夏凉、秋爽、冬暖”特征;近60年来,四个节令日气温年际变化呈升高趋势,尤以春分、秋分增暖显著。 相似文献
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１９９６年河南省气候影响评价王记芳钱晓燕陈建铭朱业玉（河南省气候中心，郑州·４５０００３）１气候概况１９９６年河南气候基本特点是：冬季气温偏高，春、夏、秋气温较常年略偏低。日照正常偏少。冬、春季降水偏少，旱情出现；夏、秋季降水偏多，夏季局地暴雨致灾。... 相似文献
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本研究基于新疆16个主要城市2015—2022年40个环境监测站逐时的6类空气污染物（PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3）数据,分析了大气污染物的时空分布特征,得出以下结论：（1）新疆大气污染物以颗粒物为主。（2）PM10浓度的空间分布由南往北逐步降低,浓度最高值出现在和田的春季,达六级污染（546 μg·m-3）;PM2.5浓度在春季、夏季、秋季与PM10浓度分布特征一致,冬季中天山北坡城市浓度明显升高,全年最高值出现在五家渠市冬季,达五级污染（172 μg·m-3）;四季PM10和PM2.5浓度最低值均在阿勒泰市,空气质量优。（3）乌鲁木齐市和喀什市颗粒物浓度整体呈下降趋势。阿勒泰市两类颗粒物浓度整体较低,空气质量均为优良等级。乌鲁木齐市PM10及PM2.5浓度在冬半年较高,两类颗粒物均在2017年1月达到最高值,达五级污染。喀什市PM10浓度在2—5月较高,PM2.5浓度在10月至次年5月较高,两类颗粒物均在2016年3月达到最高值,达六级污染。（4）两类颗粒物浓度日变化相似,阿勒泰市四季均在23:00时前后较高,乌鲁木齐市春、夏、秋三季在00:00—02:00较高,冬季在22:00时较高,喀什市春、夏、秋三季在夜间01:00时前后较高,冬季在13:00时较高。 相似文献
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城市空气质量与经济建设及人民生活息息相关,是政府和人民关注的重大社会问题。利用库尔勒市2014年9月1日-2015年8月31日州政府、棉纺厂、开发区三个环境监测站逐时观测资料,分析了库尔勒市空气质量等级和首要污染物的时空分布,并分析了污染天气发生的日变化特征。结果表明：（1）三站污染天气出现频率分别为49.4%、40.9%和34.7%,符合州政府＞棉纺厂＞开发区的分布规律。三站污染天气均是春季出现频率最高,分别占到44.7%,39.4%和48.5%,其次为秋季、冬季和夏季;（2）库尔勒市首要污染物中, PM10的频率最高,其次为PM2.5,CO、NO2、O3及SO2出现频率均低于10.0%。PM10作为首要污染物在春季出现频率最高,三站出现频率为33.9%-36.3%,PM2.5则是冬季出现频率最高,三站出现频率为59.1%-86.4%;（3）库尔勒市污染天气和重污染天气发生频率符合傍晚与夜间高,白天低的变化规律。污染天气发生频率最高值出现在0:00时,最低值出现在6:00-7:00时,重污染天时延迟到9:00时。上述结果表明库尔勒市春季周边自然污染源的排放与输送对该市的空气质量影响巨大。 相似文献
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2010年沙尘天气对巴彦浩特空气质量的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
利用巴彦浩特2010年1月至2011年2月PM10、SO2、NO2的逐日监测数据和同一时期气象观测资料,分析巴彦浩特空气污染物特征及PM10浓度与沙尘天气之间的关系。分析结果表明:2010年春、夏、秋三季巴彦浩特的主要污染物是PM10,冬季主要污染物是SO2;沙尘天气是造成巴彦浩特PM10浓度变化的最重要因素;影响巴彦浩特空气质量的沙尘主要来源于其西北方向和西北偏北方向。建议有关部门在巴彦浩特西北地区搞好生态保护与建设,以减轻沙尘天气对巴彦浩特地区空气质量的影响。 相似文献
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利用美国NCEP/NCAR风场再分析资料和云南高空、地面、高山风塔实测风资料,对云南地区的大气风场特征进行了分析。结果表明,云南对流层中低层大气风场常年盛行偏西气流,风向稳定,尤以西南风最多,冬-春-夏-秋四季风场变化特征明显。腾冲、思茅高空盛行风向以西风为主。云南除滇东北、滇东南和局地地形影响外,大部分地区近地面全年以盛行西南风为主。山区全年盛行风向以西南风为主。云南近地面年平均风速1.9m/s,北部大于南部,东部大于西部,冬春季风大,夏秋季风小,风速日变化特征显著。昆明地区大气边界层存在逆温现象,冬季突出,夏季微弱,秋冬春季频率高,夏季频率低。云南空气污染具有干湿季分布特点,1-5月为主要污染时段,冬春季节存在西南和东北两条污染传输通道。 相似文献
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呼和浩特市大气污染与天气气候的关系 总被引：12，自引：5，他引：7
利用1990～2002年呼和浩特市区空气污染物TSP、SO2、NOx浓度的实际监测数据,分析了呼和浩特市大气污染物浓度变化的时空分布特征、大气污染与天气条件的关系。呼和浩特市市区主要以煤烟型污染为主,冬、春季比夏、秋季污染严重,采暖期比非采暖期污染严重,市区中心污染最严重。污染物的排放量及大气的稳定度状态是城市大气污染的主要影响因子,天气变化是城市大气污染物浓度变化的主导因素,局地环流是决定城市污染物分布的关键因素。因此,不同季节排污量的变化、天气条件是制作呼和浩特市大气污染预报的主要依据。 相似文献
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影响上海市空气质量的地面天气类型及气象要素分析 总被引：22，自引：0，他引：22
地面天气形势及气象要素的变化在空气污染潜势预报中具有很好的指示作用。利用天气学原理将地面天气系统进行分型,探索研究不同地面天气类型对上海空气质量变化的影响。整理、分析2003—2005年地面天气类型和气象要素与空气质量的关系,发现:(1)上海秋冬季以大陆冷性高压系统移动为主,而夏季主要以副热带高压和台风影响为主,春季是冬季与夏季之间的过渡,天气系统转换较为频繁。(2)春、秋、冬季易引起上海市空气污染的天气类型有L型高压、高压、高压前和均压场4种地面天气类型,与空气质量优等级相对应的天气类型是低压槽、高压底和高压后。夏季空气质量优等级对应的天气类型主要有台风、高压(副高)和低压槽。(3)秋冬季节典型天气过程一般经历高压前(或冷空气)→L型高压→高压→高压后(或高压底)→低压槽的转换,PM10浓度变化也表现为先升后降。(4)气象要素的变化也与空气污染存在密切联系,气压与空气污染物的关系为正相关,而气温、相对湿度和风速与空气污染物浓度呈负相关。 相似文献
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辽宁中部城市群大气污染分布及与气象因子的相关分析 总被引：6，自引：0，他引：6
根据2002年辽宁省中部城市群（沈阳、鞍山、本溪、抚顺、辽阳）的主要大气污染物（TSP、PM10、SO2、NOx）的监测值及气象因子（能见度、风速、温度、湿度、降水、总云量和低云量）的观测资料，分析了辽宁中部城市群大气污染的现状、污染程度及污染物与气象因子的相关关系。结果表明：城市群的主要大气污染物是TSP、PM10和SO2冬季是城市群大气污染最重的季节，夏季大气污染最轻；城市群大气污染最重的城市是本溪，其次是鞍山、沈阳、抚顺、辽阳；污染物与能见度、温度的相关性非常显著，平原城市的污染物与气象因子的相关性较山区城市好。 相似文献
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利用MODIS光学厚度遥感产品研究北京及周边地区的大气污染 总被引：53，自引：2，他引：53
对2001年在北京地区利用太阳光度计观测的气溶胶光学厚度和NASA发布的MODIS气溶胶产品进行了比较,验证了这一卫星遥感产品的可靠性;比较了2001年MODIS气溶胶光学厚度(AOD)产品和由空气污染指数(API)计算的每日平均可吸入颗粒物(PM10)浓度,得到了比较高的相关系数,证实该气溶胶产品可用于污染分析.将北京地区AOD与气象能见度观测资料进行比较,得到了不同季节的气溶胶"标高".利用统计的不同季节的气溶胶标高,从光学厚度的季节分布得到了能见度(能见距离)的季节分布.气溶胶光学厚度图像的个例分析表明,除局地排放外,周边区域(主要为西南和南向)的输送对北京市区的空气污染贡献份额较大.卫星遥感气溶胶可以比较直观地再现污染物的区域分布和输送,不仅为研究全球气候变化也为研究区域环境的空气质量提供了一种有效手段. 相似文献
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华东冬季异常冷暖与大气环流和海温的关系 总被引：7，自引：5，他引：2
利用1951-2007年华东地区14个代表站冬季(12-2月)温度资料和北半球500 hPa高度及北太平洋海温资料,通过合成分析、相关分析等方法,研究了华东地区冬季气温的气候变化及其与北半球500 hPa高度场、北太平洋海温场的关系.结果表明:华东地区冬季气温具有明显的年代际气候变化特征;前期夏季北半球500 hPa高度距平场和前期春季北太平洋海温距平场分布可作为华东冬季异常冷暖年的前兆信号;夏季北太平洋中部地区500 hPa高度场变化及前期10月西太平洋副高强弱变化,对华东地区冬季气温变化具有很好的指示性;春季南赤道海流区和西风漂流区海温异常变化,对华东地区冬季气温变化也具有很好的指示意义. 相似文献
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Chunsheng Zhao Xuexi Tie Geli Wang Yu Qin Peicai Wang 《Journal of Atmospheric Chemistry》2006,55(3):189-204
In this study, we used satellite data (GOME and MOPITT) together with a global chemical-transport-model of atmosphere (MOZART-2) to characterize the chemical/aerosol composition over eastern China. We then estimated the effects of local emissions in China on the chemical budgets in other regions of the world. Likewise, we also investigated the effects of air pollution from other regions on the chemical budget over eastern China. The study shows that the column CO and NO
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concentrations are also high in eastern China. The high CO and NO
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concentrations produce modest levels of O3 concentrations during summer (about 40 to 50 ppbv) and very low O3 during winter (about 10 to 20 ppbv) in eastern China. The calculated NO2 column is fairly consistent from the GOME measurement. The calculated CO column is underestimated from the MOPITT measurement. One of the reasons of the underestimation of the predicted CO is due to a fact that the CO emissions were taken without considering the rapid increase of emissions from 1990 to 2000. The calculated surface O3 is consistent with the measured values, with strong seasonal variations. However, the measurement is very limited, and more measurements in eastern China will be needed. The column NO2 has a very strong seasonal variation in eastern China, with the highest concentrations during winter and the lowest concentrations during summer. The cause of this seasonal variability is mainly due to the seasonal changes in the chemical loss of NO
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, which is very high in summer and very low during winter. The effects of the local emissions in China and long-range transport from other regions on the chemical distributions in eastern China are studied. The results show that NO
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concentrations in eastern China are mostly caused by the local emissions in China, especially during the winter. The CO concentration over eastern China is from both the local emissions (30% to 40%) and the transport from other regions. Likewise, the CO emissions in China have an important effect on the other regions of the world, but the effect is limited in the northern hemisphere. The local emissions in China also have an important effect on surface O3 concentrations. During winter, the local emissions reduce the surface O3 concentrations by 30 to 50%. During summer, the local emissions produce about 50 to 70% of the O3 concentration in eastern China. 相似文献
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利用中分辨率光谱仪(MODIS)获得的气溶胶光学厚度(AOD)、细粒子比例(FMF)和臭氧检测仪(OMI)获得的气溶胶指数(AI)统计分析了2005—2014年我国华东地区气溶胶光学性质的时空分布特征,同时利用潜在源分析(PSCF)模型对我国华东地区AOD和AI的潜在源区进行分析。研究结果表明:华东地区的AOD、FMF和AI时空分布存在较大的差异,2005—2014年AOD和AI的平均值高值主要分布在华东地区北部,FMF的高值区则分布在华东南部地区;10 a间华东地区AOD呈现出先升高后降低的趋势,FMF波动幅度不明显,AI值有所上升;整个华东地区AOD的季节变化较为明显,春夏两季AOD明显高于秋冬两季。华东北部和中部地区夏季由于较高的相对湿度,AOD最大可达0.8以上。而在华东南部地区,夏季受到降水的影响,AOD维持在0.2~0.4之间。FMF季节变化趋势与AOD不同,夏季最大达到0.58,春季最小仅为0.26。AI平均值在冬季最大高达0.63,夏季最小,为0.27。PSCF分析显示华东地区AOD主要源区以局地排放为主,同时也存在由河南、湖北和湖南等周边省市近距离输送影响;AI以局地和北方远距离输送为主,同时也受到河南、湖北等周边省市近距离输送的影响。 相似文献
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Xueyuan Kuang Yaocun Zhang Ying Huang Danqing Huang 《Theoretical and Applied Climatology》2014,117(1-2):103-112
NCEP/NCAR reanalysis daily data from 1951 to 2008 are used in this study to reveal the spatial-asymmetric features in the seasonal variation of the upper-tropospheric jet stream (UTJS) and its thermal dynamic forcing mechanism. The jet occurrence percentage distribution of the UTJS demonstrates a spiral-like pattern in winter, but it is quasi-annular in summer. The jet occurrence percentage in the Eastern Hemisphere is larger than that in the Western Hemisphere, and its maximum area is located further south. The polar front jet stream (PJS) and subtropical jet stream (SJS) can be distinguished over the Northern Africa and Asian regions, whereas only one jet stream can be observed over the Western Pacific and Atlantic Ocean. Furthermore, a single peak pattern is found in the seasonal variation of the SJS occurrence frequency with the highest jet occurrence appearing in winter and the lowest in summer, while a double peak pattern is observed in the seasonal variation of the PJS occurrence, i.e., the jet occurrence reaches its peaks in autumn and spring for the PJS. Based on the thermal wind theory, air temperature gradient and atmospheric baroclinicity are calculated and compared with the jet occurrence variation to explore the thermal dynamic forcing mechanism for the UTJS variation. In addition, synoptic-scale transports of eddy heat and momentum are also calculated. The results indicate that the SJS variation is primarily determined by the air temperature gradient and atmospheric baroclinicity, while the PJS variation is under great influence of the transport of eddy heat and momentum over Northern Africa and East Asia. The UTJS variation over the area from 140E to 70W cannot be well individually explained by the air temperature gradient and atmospheric baroclinicity. Further analysis indicates that UTJS variation over this area is largely under control of combined effect of the transport of eddy heat and momentum as well as the atmospheric baroclinicity. 相似文献