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1.
利用2013年2月至2016年1月北京朝阳环境气象站PM2.5质量浓度和同步地面风数据,重点分析了PM2.5质量浓度的变化特征及受地面风的影响情况。观测期间测点PM2.5年平均质量浓度为80.6±4.0 μg·m-3,为环境空气质量标准(GB3095—2012)二级年均浓度限值(35 μg·m-3)的约2.3倍,季节变化特征明显,冬季最高（115.1 μg·m-3）、夏季最低（58.5 μg·m-3）。测点主导风向为ENE—E—ESE,风速主要集中在0.2~2.0 m·s-1。当地面风来自ENE—E—ESE方向时PM2.5质量浓度最高（109.1 μg·m-3）,来自WNW—NW—NNW方向时最低（39.5 μg·m-3）。PM2.5质量浓度随风速增大先上升后下降,在0.4 m·s-1时达最高,为139.2 μg·m-3。风速在0.2~2.0 m·s-1时主要受ENE—E—ESE方向影响,而2~6 m·s-1时主要受ESE方向影响较大。通过与其他站点的比较发现,不同站点各方向污染源和地面风的差异导致了PM2.5质量浓度在各方向分布的差异。 相似文献
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2003年秋季西安大气中黑碳气溶胶的演化特征及其来源解析 总被引：34，自引：4，他引：30
2003年9～11月在西安站点通过黑碳测量仪(Aethlometer)获得了大气细粒子中每5 min的黑碳气溶胶(BC)浓度,这些实时的BC浓度经过元素碳校对后,日平均浓度为10.2±5.8μg·m-3,其变化范围为1.8～27.5μg·m-3.BC浓度与污染指数(API)的变化具有良好的一致性(相关系数为0.64),表明BC是大气颗粒物污染的一个重要贡献.正常天气下,BC小时平均浓度呈三峰分布,这与机动车污染、居民活动和农村秸秆燃烧等来源相关联.通过降水天气下BC的浓度分布和BC浓度频次分布法,获得了西安大气中BC的本底浓度为4.5μg·m-3,以此估算了西安大气BC中不同来源的相对贡献,其中周边源对BC的贡献超过了1/3.这表明了该季节内城市周边农村秸秆燃烧对城市空气质量的显著贡献,需要进一步严格控制. 相似文献
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武汉大气能见度与PM2.5浓度及相对湿度关系的非线性分析及能见度预报 总被引：1，自引：0，他引：1
武汉作为中部地区高湿度代表城市,大气污染严重,霾天气多发,但有关该地区大气能见度与PM2.5浓度及相对湿度(RH)的定量关系尚不明确。利用2014年9月—2015年3月武汉地区逐时能见度、相对湿度及颗粒物质量浓度观测数据,研究分析了武汉大气能见度与PM2.5浓度及相对湿度的关系,并进行能见度非线性预报初探,得到以下结论:武汉霾时数发生比例高,霾的发生和加重是能见度降低的主要原因;能见度降低伴随大量细粒子产生和累积,这是武汉大气能见度恶化的重要诱因。细颗粒物浓度与相对湿度共同影响和制约大气能见度变化,高湿高浓度时能见度显著下降,湿情景下(RH≥40%),能见度恶化主要是由湿度增高诱使细颗粒物粒径吸湿增长导致其散射效率增大造成的。当RH >90%时,能见度随湿度升高成线性递减,相对湿度每升高1%,武汉平均能见度降低0.568 km。而干情景下(RH2.5质量浓度升高。在城市大气细粒子污染背景下,能见度与相对湿度成非线性关系,这主要与PM2.5对能见度的影响及吸湿性颗粒物的散射效率变化有关。PM2.5浓度与能见度成幂函数非线性关系,80%≤RH2.5浓度对能见度的影响敏感阈值是随着湿度升高而减小的,干情景下能见度10 km对应的PM2.5浓度阈值为70 μg/m3,湿情景下该阈值为18—55 μg/m3。当PM2.5质量浓度低于约40 μg/m3时,继续降低PM2.5可显著提高武汉大气能见度。预报试验表明,基于神经网络方法建立大气能见度非线性预报模型是可行的,预报能见度相关系数为0.86,均方根误差为1.9 km,能见度≤10 km的TS评分为0.92。网络模型具有较高预报性能,对霾的判别有较高准确性,为衔接区域环境气象数值预报模式,建立大气能见度精细化动力统计模型提供参考依据。 相似文献
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将区域气候模式（RegCM3）与对流层大气化学模式（TACM）耦合, 建立区域气候化学模拟系统（RegCCMS）, 用以模拟研究中国地区黑碳气溶胶的空间分布、 第一间接辐射强迫及其气候效应。利用RegCCMS模式对2003年1月和7月进行模拟, 结果表明, 我国黑碳气溶胶主要集中在四川、 河北、 山东等地, 1月份浓度最高值中心在四川, 达到4 μg·m-3; 而在7月则出现在华中地区, 高值中心值为3.5 μg·m-3。地面浓度的季节差异不是很明显。1月和7月由黑碳气溶胶所造成的第一间接辐射强迫全国平均值分别为-0.389 W·m-2和-1.18 W·m-2, 局部地区达到-4～-4.5 W·m-2。敏感性试验结果表明, 考虑黑碳气溶胶的第一间接气候效应后, 使得近地面气温下降, 降水减少, 1月变化的平均值分别为-0.025K和-0.0027 mm·d-1, 7月变化的平均值分别为-0.16K和-0.095 mm·d-1, 在不同季节和地区, 气温和降水的变化存在明显差异。 相似文献
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应用黑碳观测仪于2007年10月-2008年1月对长春市黑碳气溶胶进行了观测和分析。结果表明, 长春市秋冬季每小时平均黑碳浓度达16.042 μg·m-3, 最大值可达181.014 μg·m-3, 说明长春市的黑碳污染已达到很严重的程度; 冬季黑碳浓度高于秋季; 黑碳浓度具有明显的日变化特征, 一天有两个峰值, 分别在08:00~09:00和17:00~20:00; 近地层大气垂直温度梯度与黑碳浓度有很好的对应关系; 机动车尾气排放、 冬季采暖和工业用煤等造成了空气中较高的黑碳浓度; 经常出现的低层大气层结逆温更使得低层大气中的较高含量的黑碳不易扩散是冬季黑碳浓度高的原因之一。 相似文献
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黑碳气溶胶直接辐射强迫及其对中国夏季降水影响的模拟研究 总被引：8，自引：1，他引：7
利用NCAR的全球大气模式CAM3分析了黑碳气溶胶在大气顶和地表的直接辐射强迫分布及其季节变化,重点讨论了云对黑碳气溶胶直接辐射强迫的影响,以及黑碳气溶胶对中国夏季降水的影响。结果表明：黑碳气溶胶在大气顶和地表的直接辐射强迫分布范围和强度都具有明显的季节变化。有云条件下,黑碳气溶胶在大气顶产生正的直接辐射强迫,全球年平均强迫值为＋0.33 W·m－2;在地表产生负的直接辐射强迫,全球年平均强迫值为－0.56 W·m－2。晴空条件下,黑碳气溶胶在大气顶和地表的全球年平均辐射强迫值分别为＋0.21 和－0.71 W·m－2。云的存在对黑碳气溶胶的辐射强迫产生了很大的影响,使大气顶的正辐射强迫增加,地表的负辐射强迫减小。黑碳气溶胶导致夏季中国北方30°N～45°N之间区域降水明显增加;而中国长江以南地区除了海南和广西的部分城市外,降水明显减少。模拟结果表明,中国夏季近50年来经常发生的南涝北旱并非由黑碳气溶胶引起。 相似文献
7.
为了探明苏州地区大气污染物的时空分布特征,收集2012年苏州、昆山和太仓三个大气环境监测站的PM2.5、PM10等大气污染物观测资料及三站全自动气象观测数据,分析三站的PM2.5和PM10的时空分布特征;探讨气象条件对PM2.5和PM10的影响。结果表明：（1） 苏州市区PM2.5和PM10的年平均值分别是42.5和85.5 μg/m3,周边地区的年平均值是62.0和111.5 μg/m3;一年中苏州地区PM2.5和PM10的最大值出现在春季,最小值出现在夏季。（2） 一天中,苏州地区PM2.5和PM10的最大值出现在上午的8—9点。（3） 降水、气温、风速、气压等气象条件对PM2.5和PM10高浓度污染变化有重要影响。降水对PM2.5和PM10具有明显的清除作用,风则有较好的稀释扩散效应;PM2.5和PM10的浓度随气温的上升而升高;在高压状态下,PM2.5和PM10的浓度上升。（4） 苏州站PM2.5/PM10的变化范围和平均值都低于昆山站和太仓站,且PM2.5/PM10日变化存在明显的季节差异。 相似文献
8.
为了解邢台沙河市冬季大气污染特征,选取2017年12月至2018年2月沙河市区3个省控站点（司法局、市政府、宣传中心）的逐时监测数据,分析了沙河市主要污染物的时空分布特征和潜在源区。污染物浓度特征分析表明:整个冬季司法局、市政府和宣传中心站点的细颗粒物（PM2.5）平均浓度分别为118.0 μg/m3、121 μg/m3和135 μg/m3。在大气自然活动和人为污染排放的共同作用下,PM10、PM2.5、SO2、NO2和CO均有明显的日变化特征。整个冬季沙河市的ρ(PM2.5)/ρ(PM10)、ρ(SO2)/ρ(NO2)均值分别为0.57和1.05（ρ为各物质的浓度）。且随着污染加重,ρ(PM2.5)/ρ(PM10)、ρ(SO2)/ρ(NO2)均明显升高,表明燃煤贡献增加;污染物空间分布特征分析表明:位于3个站点东北处的玻璃企业产生的污染物可能对监测站点造成了一定影响。污染物空间差异分析表明,区域污染范围越大、强度越高,大气污染的空间差异性越小;潜在源分析表明:沙河市PM2.5的强潜在源区分布在其周边区域,随着PM2.5浓度增加,强潜在源区呈缩小趋势。沙河市东南部的本地源对PM2.5浓度有主要贡献,而此处正是玻璃企业的聚集地。 相似文献
9.
利用2018年10月1日至2019年9月30日沈阳地区三个高度大气颗粒物浓度和气象要素逐时观测资料,分析了不同高度颗粒物浓度时间变化特征及其与气象要素的关系。结果表明：不同高度的颗粒物浓度均存在明显的季节变化,秋冬季数值明显高于春夏季。冬季,三个高度的PM2.5平均浓度为54.98±12.67 μg·m-3、63.77±15.1 μg·m-3和39.27±5.62 μg·m-3,即15 m > 1.5 m > 90 m,秋季对应高度的浓度值则为1.5 m > 15 m > 90 m,春季对应高度的浓度值1.5 m≈15 m>90 m,夏季对应高度的浓度值15 m > 90 m > 1.5 m。PM2.5、PM10和TSP浓度的日变化在秋冬季三个高度上均呈明显的双峰,春季则均为单峰,夏季15 m高度为单峰,其余两层无明显规律。月平均颗粒物浓度的变化在冬、夏半年之间存在明显差异。冬半年,1.5 m高度PM2.5、PM10和TSP以及90 m高度PM2.5月平均浓度均表现为增—减—增—减的变化特征,而15 m高度月平均PM2.5、PM10和TSP浓度以及90 m高度月平均PM10、TSP浓度均为先增后减的变化特征。冬半年和夏半年颗粒物浓度最大值分别出现在1月和6月,冬半年最低两层高度的颗粒物浓度明显高于90 m的值,夏半年各月不同高度颗粒物浓度相差不大,均远低于冬半年的浓度值。不同粒径范围的颗粒物浓度与风速和气温均呈负相关关系,且相关系数随高度增加而增加,随颗粒物粒径范围增加而变小;与相对湿度的关系较为复杂,相关系数随观测高度增加和颗粒物粒径范围的增大而有所不同。 相似文献
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近年来中国东北地区污染事件频发,为揭示该地区重污染天气分布特征,利用2014—2017年中国东北地区40个城市空气质量数据及对应的高低空天气形势资料,统计分析得到中国东北地区大气污染状况的变化特征以及区域重污染事件的天气学特征。结果表明：2015—2017年中国东北地区PM2.5和PM10年平均质量浓度呈下降趋势,其中PM2.5年平均质量浓度下降的更快,PM2.5最大值出现在辽宁和吉林中部地区约为90—100 μg·m-3,SO2年平均质量浓度较高值分布在辽宁西部地区约为50 μg·m-3,而NO2最大值出现在沈阳—长春—哈尔滨一带,约为45 μg·m-3,CO质量浓度最大值分布在东北沿海地区约为1.6 mg·m-3,相反中国东北地区O3年平均质量浓度呈上升趋势,最大值出现在沿海的大连及营口等地,约为100 μg·m-3。污染物浓度变化具有鲜明的季节变化特征,不同地区PM2.5和PM10与AQI最大值均出现在冬季,SO2冬季质量浓度最大值出现在沈阳（180 μg·m-3）,NO2与CO冬季最大值出现在哈尔滨（80 μg·m-3,1.8 mg·m-3）。相反,O3最大值出现在夏季沈阳地区约为140—150 μg·m-3。重度污染级别（200 μg·m-3≤PM2.5 < 300 μg·m-3）和严重污染级别（PM2.5>300 μg·m-3）的空气质量表现出以哈尔滨为中心,向周围迅速减少,辽宁中部又略有增加的特征;中度污染（150 μg·m-3≤PM2.5 < 200 μg·m-3）的天数沈阳>哈尔滨>长春,轻度污染（100 μg·m-3≤PM2.5 < 150 μg·m-3）的天数是沈阳>长春>哈尔滨。引发中国东北地区重污染的天气形势大致可分为高压型,低压型和北高南低型3种,出现比例分别为62%、27%和11%;高压型850 hPa高压脊东移经过中国东北地区,地面处于高压南部或弱高压中心,有时在黑龙江北部或辽宁西南部连续有弱小的低压生成并快速东移过境;低压型850 hPa低压系统发展并东移经过中国东北地区,地面处于低压后弱高压中;北高南低型850 hPa和地面中国东北地区受北面高压和南面低压的共同影响。 相似文献
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A criterion ratio is proposed which allows to estimate the possibility of origination of avalanche-like motion of a mudflow
with hyperconcentration of debris in a certain mudflow-bearing watercourse. 相似文献
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N. A. Sanotskaya 《Russian Meteorology and Hydrology》2014,39(9):629-633
Considered is the method of determination of atmospheric turbidity using weak lidar signals when the problem is mathematically incorrect due to the presence of the background noise. An accuracy of the method can be increased by means of using the procedure of effective averaging and linear approximation of the transmission in the case of the low attenuation coefficient. 相似文献
13.
简要比较了中国科学院大气物理研究所对2005年夏季中国降水跨季度预测与实况的异同,并对2005年夏季我国主要雨带及降水偏少区的形成与东亚热带、副热带以及中高纬度大气环流系统的配置进行了分析。对2005年夏季西太平洋副高的异常活动预测不好,这是造成跨季度降水预测有失误之处的主要原因之一。2005年夏季在亚洲对流层中高层,沿着副热带急流轴准静止Rossby波有几次能量传播过程,西太平洋副高的北抬与西伸与副热带急流中Rossby波的活动强度有一定的对应关系,因而产生了亚洲不同地区高影响性的灾害性天气。 相似文献
14.
基于球载式下投北斗探空仪测风观测试验,建立了针对下投式的测风试验评估方法.试验结果表明上升段北斗测风的准确度接近RS92探空仪的探测准确度要求,两者一致性较好;下降段RS92测风误差基本上与上升段的属于同一量级水平,下降初期测风数据在使用时需要做预处理或者有效控制;下降段BD探空仪测风误差与下降段RS92的基本相当,除了球炸初期外,基本上接近WMO的测量要求,此外初期的急速下降对导航定位测风提出了更高的技术要求.整体而言,球载式下投探空观测在时间上可以实现对原有的1次探空进行加密,在空间上可以增加1个区域的探测,并为对现有探空站网分布进行合理优化提供依据,具有良好的应用前景. 相似文献
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利用非静力平衡中尺度模式WRF、NCEP 1°×1°再分析资料及常规观测资料,对2005年12月30～31日发生在陕西的大雾天气过程进行了数值模拟,分析了大雾天气过程形成的主要原因及雾的生消机制。结果表明,WRF模式能较好地模拟出雾的水平分布特征、强度和生消过程,反映出实际雾的生消变化规律。适当提高模式水平分辨率能较明显地改进模拟效果。这次大雾为平流辐射雾,长波辐射冷却是大雾形成和发展的主要原因。逆温层的发展、维持和近地面层较高的相对湿度对雾的产生和发展起着重要作用。近地面层有弱的水汽辐合是大雾发展和维持的主要原因之一。大雾形成和发展阶段,900 hPa以下的辐合上升运动和900 hPa以上的辐散下沉运动有利于在上升和下沉运动区的界面层中形成逆温层,逆温层的形成有利于低层水汽的积累。随着高空转为辐合上升运动,900 hPa以下为辐散下沉运动,接着日出后,太阳短波辐射增温等的共同作用,使逆温减弱直至被破坏。中高云的存在影响了近地面层逆温的形成和加强,推迟了雾的形成和消散。暖平流的输入有利于逆温层的形成发展。 相似文献
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热带气旋眼墙非对称结构的研究综述 总被引：2，自引：0，他引：2
热带气旋的眼墙非对称结构与其发展过程密切相关。在热带气旋移动过程中,非对称风场伴随着边界层内非对称摩擦而引起的辐合,影响着热带气旋眼墙内的对流分布。此外,风垂直切变作为影响热带气旋强度的重要因子,将上层暖心吹离表层环流,引起眼墙垂直运动的非对称,导致云、降水在方位角方向的非均匀分布。当存在平均涡度的径向梯度时,罗斯贝类型的波动可以存在于涡旋内核区域,影响眼墙非对称结构。海洋为热带气旋提供潜热和感热形式的能量,是热带气旋发展的重要能量来源,关于海洋如何影响热带气旋眼墙非对称结构的相关研究较少。文中着重回顾了热带气旋与海洋相互作用的研究成果,并提出海洋影响热带气旋眼墙非对称结构的机制。海洋对热带气旋最显著的响应特征是冷尾效应,该效应通过降低海表温度,减少海洋向大气输送的潜热和感热,从而影响热带气旋眼墙非对称结构。此外,海浪改变海表粗糙度,通过边界层影响移动热带气旋的眼墙结构。 相似文献
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疏勒河上游流域多年冻土区辐射变化分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2008年7月-2010年10月祁连山区西段疏勒河上游流域多年冻土区苏里梯度观测系统的辐射数据,分析了该区域的辐射变化特征.结果表明,向下短波辐射、向下和向上长波辐射、净辐射月总量季节性变化明显,冬、春季较小,夏、秋季较大;向上短波辐射月总量的季节变化不明显.日平均向下短波辐射、向下和向上长波辐射有明显的季节变化,1月或12月达到最小值,6月或7月达到峰值;1-3月和12月日平均向上短波辐射振幅变化较小,而4月和10月则变化较大.净辐射日变化冬、春季较小,且振幅也较小,夏、秋季较大,且振幅也较大;辐射四分量的日变化都呈单峰型.生长季节的地表反照率较小,非生长季较大;每年10月地表反照率的日平均变化起伏较大,日变化基本呈“U”形,早晚高、中午低. 相似文献
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M. M. Naumov 《Russian Meteorology and Hydrology》2009,34(11):763-766
Issues concerning the growth and biological time of agricultural crops are under consideration. A closed system of equations
is derived for calculating total dry biomass and biological time of plants. The model parameters are given, and the model
is verified based on the experimental data of observations of the sunflower in the southern conditions of the Ukraine. 相似文献