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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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低空颠簸（3000 m以下）由于可供飞行员判断和处置的时间短,一旦发生容易造成重大安全事故。气象条件是引发低空颠簸最直接、最重要的因素。本文采用北京地区8部风廓线雷达测得的高时空分辨率资料,结合华北空管局气象中心记录的2016年北京地区20个低空颠簸个例,分析了低空颠簸的统计特征和影响低空颠簸的气象条件。结果表明：北京地区低空颠簸在冬季发生频次高,其中2月颠簸发生频次最高,在夏季发生频次低。影响低空颠簸的气象指标包括水平风速、水平风的垂直切变,水平风的水平切变、水平风的时间切变和垂直风速。通过计算各气象指标的数值,尝试给出了造成低空颠簸的气象指标阈值,即水平风速大于18 m·s-1,水平风的垂直切变大于10 m·s-1·km-1,水平风的水平切变大于0.1 m·s-1·km-1,水平风的时间切变大于10 m·s-1·h-1以及垂直风速大于2 m·s-1,以上气象指标任意一个达到阈值,即满足造成低空颠簸的气象条件。此项工作对低空颠簸的预报具有一定参考意义。 相似文献
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利用2008年辽宁锦州农田生态系统野外观测站涡动相关系统通量观测资料,分析了玉米农田生态系统生长季(5-10月)及非生长季CO2通量动态变化。结果表明：玉米农田生态系统的非生长季日动态趋势不明显;生长季日动态明显,呈明显的U型曲线,CO2通量最大值出现在12:00时,为-1.19 mg·m-2·s-1;不同物候期的日动态也呈现U型曲线,各发育期CO2通量日最大值范围为0.07～-0.23 mg·m-2·s-1;玉米农田生长季生态系统净CO2交换日累积（NEE）为-652.8 g·m-2,非生长季NEE499.8 g·m-2,2008年碳收支-153.0 g·m-2,表现为碳汇。 相似文献
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不同初始值对多年冻土水热过程的模拟有着深刻的影响。本文利用青藏高原三江源多年冻土区西大滩站观测数据,驱动通用陆面模式CLM4.5（Community Land Model version 4.5）对该站多年冻土进行为期14个月的模拟研究。设计三组试验,检验CLM4.5模式对多年冻土模拟性能,探究不同初始土壤温度、液态水含量以及含冰量对模拟结果的影响,并对土壤初始含冰量的计算进行改进,提高了模式对多年冻土水热过程的模拟。通过对比土壤含冰量模拟值,液态水含量和土壤温度观测值与模拟值,结果表明：（1）初始土壤温度、液态水含量会通过影响初始土壤含冰量进而影响CLM4.5模式对多年冻土水热过程的模拟。（2）CLM4.5默认初始土壤温度、液态水含量时,计算出的初始含冰量为0 m3·m-3,这使得模式不能准确模拟出多年冻土的特征。在2015年11月上旬至2016年8月上旬土壤含冰量大于0.01m3·m-3,其余时段土壤含冰量几乎为0 m3·m-3;整层土壤液态水含量从冬... 相似文献
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利用2010—2020年黑龙江省龙凤山区域大气本底站气溶胶光学特性长期观测资料, 分析并探讨了背景地区气溶胶光学厚度、波长指数、单次散射反照率、粒子体积谱分布以及气溶胶直接辐射强迫效应的变化特征。结果表明: 龙凤山区域气溶胶光学厚度最高值出现在7月, 平均值为0.67;最小值出现在12月、1月和2月, 平均值分别为0.17、0.02和0.18;气溶胶光学厚度在17时达到最高值为0.39。气溶胶波长指数在4—5月最低, 平均值分别为1.20和1.21;12月最高, 平均值为1.74;波长指数在12时达到峰值, 为1.44。单次散射反照率最低值分别出现在4月、8月和10月, 平均值分别为0.84、0.82和0.84;气溶胶单次散射反照率在12时出现峰值, 为0.95。龙凤山区域春季气溶胶粗粒子体积分数最高值出现在5月, 为0.04 μm3·μm-2, 有效半径为3.85 μm; 夏季气溶胶细粒子体积分数最高值出现在7月, 为0.06 μm3·μm-2, 有效半径为0.19 μm; 秋冬季龙凤山背景地区气溶胶细粒子和粗粒子体积分数均进一步减小。龙凤山区域地面和大气层顶气溶胶直接辐射强迫最高值均出现在7月, 分别为-94.44 W·m-2和-22.33 W·m-2。 相似文献
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利用地面大气颗粒物质量浓度观测资料、探空和NECP再分析资料以及地面激光雷达探测资料,对2021年3月13—15日沈阳地区污染事件过程展开分析,探讨大气污染物质量浓度、大气环流背景与气溶胶垂直分布等特征。结果表明: 3月13日PM2.5质量浓度最高值出现在06:00—07:00,约为220.0—230.0 μg·m-3,15日12:00开始显著降低,而PM10质量浓度在15:00出现显著增加,为258.3 μg·m-3。SO2和NO2浓度较高值均出现在3月13日10:00时左右,分别为40.1 μg·m-3和101.3 μg·m-3。CO质量浓度最高值出现在13日16:00—17:00,约为8.8 mg·m-3。沈阳地区臭氧的最高值均出现在午后,13日和14日午后（12:00—16:00）臭氧最大值为102.4—113.7 μg·m-3。蒙古气旋东移过程中逐渐发展加强,其后部西北风将沙尘向东南方向输送。沈阳地区沙尘发展旺盛时存在不稳定层结,同时伴有显著的上升运动,有利于沙尘粒子的垂直混合和向下游输送。3月15日02:00（北京时间15日10:00）气溶胶消光最大值出现在0.7 km处,消光系数约为6.0 km-1。近地面激光雷达退偏比显著增加至0.4—0.5,近地面以非球形粒子（粗颗粒物）为主的沙尘或浮尘。 相似文献
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利用泰安市2018—2019年降水、风和PM2.5逐小时观测数据,分析了降水和风对PM2.5浓度的影响,并对PM2.5进行了源解析。结果表明：降水对PM2.5有一定清除作用,降雨日PM2.5平均质量浓度较非降雨日平均降低约7.2%,秋冬季节最为显著。降水对PM2.5的清除率与降水强度、降水前PM2.5初始浓度及降水时间均有关。当降水强度大于4 mm·h-1时,清除率多在40%以上;当降水强度小于2 mm·h-1、初始浓度低于75 μg·m-3或降水强度小于1 mm·h-1、初始浓度在75—100 μg·m-3范围,且降水持续时间在5 h以内时容易出现PM2.5浓度反弹现象。不同风向风速对泰安地区霾粒子清除也有明显差异,西南偏西风和东北偏东风更容易造成泰安地区霾污染,重污染期间风速超过5 m·s-1偏南风和风速超过3 m·s-1偏北风均对污染物具有有效清除作用。而区域风场相关矢结果表明重污染期间PM2.5污染物主要从广西—湖南—江西一带、安徽南部及浙江北部在西南气流引导下传输至泰安地区,本地源贡献则较少。 相似文献
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利用气象与环境监测数据,结合后向轨迹和秸秆焚烧火点监测资料,从环流形势、气象要素、污染源和污染传输特征等方面,对哈尔滨2017年10月18-20日持续性重污染天气过程进行分析。结果表明：这次重污染过程连续48 h为重度或严重污染,首要颗粒物为PM2.5,PM2.5平均浓度为438 μg·m-3,局地PM2.5浓度高达1487 μg·m-3。重污染过程分为两个阶段,每个阶段主要污染物呈双峰分布。在重污染过程中,高空环流平直,浅槽前暖平流占主导地位,地面为弱低压均压场控制。地面风速小,平均风速仅为1.5 m·s-1,风速≤ 1.5 m·s-1静小风频率为71%,风场辐合,有利于污染物积聚。在重污染发展的过程中,地面相对湿度（RH）增大有利于颗粒物吸湿增长和污染加剧;在重污染减弱的过程中,PM2.5浓度减少至每阶段谷值时间比RH减小至谷值时间滞后4-5 h。在边界层内有逆温层顶高为200 m左右、逆温强度>2.0℃·（100 m）-1的贴地逆温层,层结稳定,垂直扩散条件差。污染物主要来源于秸秆焚烧,其次来源于取暖燃煤。静稳气象条件下本地污染物积累叠加远距离较高浓度的秸秆焚烧污染物输送导致哈尔滨这次重污染过程。 相似文献
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以中国华北地区五大城市办公建筑为例,利用1961—2017年气象数据和TRNSYS软件模拟的供热制冷负荷数据,评估了气候变化背景下华北地区建筑供热制冷负荷的变化。在此基础上,对模拟负荷和气象要素进行多元线性逐步回归分析,揭示了影响建筑供热、制冷负荷的主要气象因子。结果表明：1961—2017年中国华北五大城市供热负荷均呈下降趋势,降幅为0.05（石家庄）—0.13 kWh·m-2·（10 a）-1（呼和浩特）;各城市制冷负荷的变化不同,仅呼和浩特为增多,增幅为0.04 kWh·m-2·（10 a）-1,其余城市制冷负荷无明显变化;从总负荷来看,各城市均呈下降趋势,降幅为0.05（太原）—0.10 kWh·m-2·（10 a）-1（呼和浩特）。由供热制冷负荷与气象要素的回归分析可知,冬季供热负荷主要受气温影响,五大城市的显著增温导致供热负荷减少;与此不同,夏季制冷负荷主要受气温、太阳辐射的共同影响,呼和浩特平均气温和太阳辐射均呈显著上升趋势,导致其制冷负荷显著增加。其他城市气温显著升高,而太阳辐射显著降低,二者的综合作用导致制冷负荷没有明显的变化趋势。总体来看,在气候变暖背景下,中国华北地区冬季供热负荷明显降低,而夏季制冷负荷并未明显增加,导致总负荷显著降低,气候变暖总体上对建筑节能有利。 相似文献
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利用第三代空气质量预报模式LOTOS-EUROS(Long Term Ozone Simulation-European Operational Smog)对2018年中国长三角地区细颗粒物(PM2.5)浓度的时空分布进行数值模拟,通过对比模拟结果与地面观测值,验证模式对PM2.5长期特征模拟的合理性并探讨长三角地区PM2.5的时空分布特征。结果表明：LOTOS-EUROS模式可以较好地再现中国长三角地区PM2.5浓度的时空分布特征,监测站点观测值和模拟值的整体相关系数达到0.64,可以用于长三角地区细颗粒物的模拟。长三角地区PM2.5浓度呈冬高夏低,西北高东南低的特征。冬季PM2.5浓度高值出现在长三角地区的西北部,安徽省等地区的浓度水平最大值可达到160 μg·m-3;春季和秋季PM2.5浓度的高值集中在30°N以北、120°E以西地区,浓度为40-80 μg·m-3;而夏季PM2.5浓度水平大幅度降低,大部分地区维持在20-40 μg·m-3,低值中心出现在长三角地区东南部沿海城市,低于10 μg·m-3,最低值可达5 μg·m-3。 相似文献
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为探讨“人类活动—大气污染—气温变化”的关系反应链,从宏观尺度阐明PM_(2.5)浓度变化对气温的影响,利用1951—2017年中国822个气象站点日最高气温、日最低气温和日平均气温资料,1998—2016年中国年均PM_(2.5)浓度遥感图像数据、地表太阳辐射数据,1998—2016年中国各省(区)逐年能源消耗总量、地区生产总值及夜间灯光指数数据,运用Slope趋势变化分析方法与相关性分析法,分析了中国PM_(2.5)浓度的变化趋势及其影响因素。结果表明:1998—2016年中国黄淮海区、东北区PM_(2.5)浓度上升速度最快,分别为1.42μg·m^(-3)·a^(-1)、1.44μg·m^(-3)·a^(-1),而其他地区相对变化不明显;黄淮海区PM_(2.5)浓度平均值高,地表太阳辐射降低,对该区年最高气温有明显的抑制作用,但对年平均气温和年最低气温的影响不明显。东北区PM_(2.5)浓度增长速率较高,但年平均浓度值低,该地区有着较高的水热配合度,PM_(2.5)对年最高气温的抑制作用不明显;能源消耗总量与PM_(2.5)浓度呈显著的正相关。 相似文献
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利用2014年3月至2017年2月成都市8个环境监测站的PM 2.5、PM 10、SO 2、NO 2、CO、O 3共6种污染物质量浓度资料以及T639全球中期数值预报模式产品,采用两种机器学习算法—递归特征消除法(Recursive feature elimination,RFE)和随机森林方法,构建了成都市冬季5种(O 3除外,因为其冬季污染较轻)污染物浓度的预报模型,并对模型的预报效果进行了评价。结果表明:基于RFE模型的5种污染物预报值与实测值的均方根误差值分别为47.58μg·m^-3、72.10μg·m^-3、8.87μ·m-3、0.59 mg·m^-3、19.84μg·m^-3;基于随机森林模型的5种污染物预报值与实测值均方根误差值分别为23.94μg·m^-3、20.98μg·m^-3、2.40μg·m^-3、0.16 mg·m^-3、8.09μg·m^-3,随机森林模型对各污染物浓度的预报效果均优于RFE模型,说明该预报方法性能良好,可为成都市冬季空气质量业务化预报提供技术支持和防控依据。 相似文献
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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
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利用TUV模式计算分析了银川光化辐射通量变化特征,探讨了云、气溶胶、臭氧柱浓度、NO_(2)柱浓度等因子对银川光化辐射通量的影响。结果表明:2019年7—9月银川月平均光化辐射通量分别为6.5E+16光子数·cm^(-2)·s^(-1)、5.6E+16光子数·cm^(-2)·s^(-1)和4.7E+16光子数·cm^(-2)·s^(-1),日最大值出现在13:00;波长小于325 nm时,光化辐射通量随波长增加缓慢上升,波长在325—480 nm之间时,光化辐射通量迅速升高,波长大于480 nm时,光化辐射通量随波长增加变化较小,此特征在中午前后较早晚表现更明显;云光学厚度和气溶胶光学厚度对光化辐射通量的衰减作用具有明显的“U”型日变化特征,比较而言,气溶胶光学厚度对光化辐射通量衰减作用的“U”型波形更为宽广;光化辐射通量衰减率对较低的云光学厚度的变化更敏感;光化辐射通量随气溶胶光学厚度增加而减小的变率要比随云光学厚度增加而减小的变率小;光化辐射通量对单次散射反照比大于0.6的强散射性气溶胶的变化更敏感,且气溶胶光学厚度越大,此特性整体表现越明显;波长指数对光化辐射通量的影响相对较小。 相似文献