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51.
利用2017年成都市彭州地区CE318型太阳分光光度计的观测数据,反演了该地区的气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)、Angstr?m指数(α)和大气浑浊度(β),分析了AOD与α、β以及可吸入颗粒物(PM10、PM_(2. 5))之间的关系。结果表明:AOD表现出冬季>春季>夏季>秋季的季节变化特征,高值主要出现在冬、春季,低值主要出现在夏、秋季。Angstr?m指数在全年的波动不大,月平均值为1. 22±0. 19,低值出现在春季,高值出现在夏季。除了冬季,在其他季节观察到和Angstr?m指数具有相同的月变化趋势。AOD与β之间具有较强的相关性,但与PM10、PM_(2. 5)的正相关关系表现偏弱。该地区气溶胶光学特性受北方沙尘的影响并不明显,但受到人类活动的影响显著,该地区主控态气溶胶是以细粒子为主的城市—工业型气溶胶类型。 相似文献
52.
一种基于可预报性的暴雨预报评分新方法Ⅰ:中国暴雨可预报性综合指数 总被引:1,自引:0,他引:1
针对当前暴雨预报检验采用二分类事件检验方法存在的双重惩罚导致评分过低,没有考虑到中国暴雨可预报性时、空分布不均,不便于对比分析不同区域暴雨预报能力差异等问题,为了发展基于可预报性的新型暴雨预报评分方法,在综合分析影响预报员暴雨预报信心的主要因素(暴雨气候统计特征、天气影响系统运动尺度特征及数值模式预报能力等)基础上,利用2008—2016年4—10月中国国家气象信息中心5 km×5 km分辨率的多源降水融合格点分析资料、站点降水观测资料和中国国家级业务区域模式降水预报资料以及扩展空间暴雨样本统计方法,构建了一种新型的中国暴雨可预报性综合指数(Synthetic Predictability Index of Heavy Rainfall,以下简称SPI)数学模型,以定量描述中国各区域的暴雨可预报性特征。SPI数学模型由暴雨气候频率、暴雨面积比率和模式暴雨预报成功指数(Threat Score,TS)3个分量组成,计算了2008—2016年4—10月SPI的3个分量及其时、空变化特征。分析结果显示:暴雨面积比率对SPI的时间和空间变化影响最大,两者偏相关系数大于0.9;其次是暴雨气候频率的影响,两者偏相关系数值为0.8左右;第三是模式暴雨预报TS评分的影响,两者的偏相关系数为0.7左右。分析还发现,SPI大值区随季节而变化,空间分布不均匀:4—5月,可预报性大值区主要分布在华南地区;6—7月,主要分布在江淮流域;7月中旬至8月,大值中心从江淮北部移到华北和东北地区;9月,副热带高压南撤,大值中心也相应南撤。 相似文献
53.
54.
华北暴雪过程中的急流特征分析 总被引:2,自引:0,他引:2
利用常规观测资料和NCEP 1°×1°再分析资料,对2009年11月10 11日华北中南部大范围暴雪过程进行了分析。结果表明:(1)这次大暴雪发生在500 hPa高空槽、700 hPa低涡切变线及河套锢囚锋共同配合的天气系统下。(2)暴雪区位于200 hPa极锋急流入口区的右后方和副热带急流出口区的左前方、700 hPa西南急流的左前方、925 hPa和850 hPa偏东急流的右前方。(3)不同高度的急流共同作用形成这次大范围的暴雪天气过程。低空急流是在高空急流的耦合下形成和发展的。容易耦合的区域是在高空急流入口区右侧或在高空急流出口区左侧,正涡度平流随高度增大的区域。(4)西南急流为暴雪区提供充足的水汽并在暴雪区形成高湿区,从而建立和维持了暴雪区上空的对流不稳定层结。(5)西南急流与偏北急流在暴雪区上空形成辐合,在暴雪区上空产生抬升作用。(6)高、低空急流耦合所形成的次级环流,增加了上升运动并触发不稳定能量的释放,增加了暴雪强度和持续时间。(7)925 hPa东风急流在暴雪区的边界层形成了干冷空气垫,有利于偏南暖湿气流的爬升,加强了动力抬升作用。 相似文献
55.
56.
利用Mapgis的空间分析功能和多元统计分析等方法,对清江流域4 180个水系沉积物样品中重金属元素Cd质量分数与区域出露地层的对应关系进行了研究,并结合区内部分地层岩石样品Cd的质量分数特征来揭示清江流域水系沉积物中Cd的物质来源.研究结果表明,高Cd沉积物(>0.3 mg/kg)样品采样点主要分布于二叠系和三叠系等地层,二叠系和三叠系的贡献因子分别为2 318.40和2 230.36(mg·km2)/kg,占所有地层贡献因子的65%.水系沉积物Cd高质量分数主要受二叠系和三叠系岩层的控制,同时还受到Cd自身地球化学性质和铁锰等氧化物吸附作用的影响.高Cd沉积物(>0.3 mg/kg)的元素共生组合特征与黑色岩系的元素富集程度相关,清江流域水系沉积物中的Cd主要来源于黑色岩系.石煤风化土壤的流失和石煤矿点开采过程中尾渣、废水的排放可能是清江流域水系沉积物Cd的重要点污染源. 相似文献
57.
利用成都地区地基GPS观测网2007年9-11月的观测数据, 结合自动气象站资料计算出30 min间隔GPS遥感的大气水汽总量(GPS-PWV)。将成都地区秋季降雨分为阵性降雨和连续性降雨(秋绵雨), 结合其他气象要素资料, 分析了GPS-PWV变化与成都秋雨之间的关系。结果表明:高值的水汽总量是产生降水的必要条件; 不同的降水过程, GPS-PWV的变化幅度、极值水平和持续时间存在明显差异。水汽的增长、上升运动的增强和温度的减少是造成阵性降水的主要原因; 而秋绵雨过程中, 水汽的增长和地面露点温度差与降水过程有较好的对应关系。 相似文献
58.
辽宁是矿业大省,矿产资源开发早,规模大,强度高。由于多年的开采,一大批老矿山资源面临枯竭,直接影响到辽宁经济的可持续发展与社会稳定。随着国家危机矿山接替资源项目在辽宁的实施,使辽宁一大批危机矿山实现重大找矿突破,企业发展重现生机。 相似文献
59.
一次局地大暴雨过程的综合分析 总被引:1,自引:0,他引:1
利用常规气象监测资料,以及卫星、雷达、闪电定位、GPS/MET等精细化监测资料,对2010年8月18日-19日的暴雨天气过程进行了综合分析发现:边界层两条仅中尺度辐合线与两条暴雨带有很好的对应关系。暴雨期间,共有6个α中尺度对流云团在边界层中尺度辐合线上生成、发展与合并,特大暴雨由β中尺度对流云团合并形成的MCS所造成。分析结果表明,暴雨发生在副高西进北抬和冷空气东移南下的背景下;700hPa、850hPa和边界层中尺度辐合线是此次暴雨过程的主要影响系统;局地闪电频次峰值出现时间早于强降水峰值出现时间1h左右;GPS探测网对水汽探测的反应早于区域加密站的观测,PWV锋区出现时间较强降水出现时间有大于12h的提前量,且PWV锋区的出现时间和位置对暴雨落区预报有一定的参考价值,可以作为判断强降水出现的一个重要参考依据。 相似文献
60.
本文利用成都2017年6~8月的米散射微脉冲激光雷达观测数据,对成都夏季气溶胶消光系数、边界层高度以及气溶胶光学厚度进行了反演,并结合太阳光度计观测资料、地面颗粒物浓度以及大气能见度数据研究了气溶胶消光系数日变化与月变化规律,气溶胶消光系数的垂直分布特征及影响因素。结果表明:气溶胶消光系数的日变化受人类活动以及边界层日变化影响显著,表现出凌晨与傍晚最大,早晨次之,午后最小的特征。消光高值出现在200m以下和300~700m的高度区间,夜间观察到的消光高值可能与颗粒物在夜间近地面浓度较高以及本地夜间降水频发有关。激光雷达反演的消光系数与光度计反演的气溶胶光学厚度在夏季各月的表现一致,夏季各月消光极值均出现在100~150m的近地面层。近地面消光系数与地面颗粒物浓度之间具有较好的正相关,并且粒子粒径更小时相关性更好。气溶胶光学厚度主要来自低层大气的贡献,0.1~0.2μm的细粒子气溶胶占比对于大气消光有主要影响,但气溶胶对大气的消光影响除了与粒子浓度有关,还与粒子的理化性质有关。 相似文献