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81.
风廓线雷达在重污染天气与逆温层关系研究中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
本文利用气象要素地面观测和环境空气质量监测数据,结合对流层风廓线雷达探测资料,深入研究了2013—2019年发生在青岛地区的65个重污染天气的逆温层变化特征及其与重污染天气的关系。结果表明:(1)青岛地区的重污染天气主要发生在12月至次年1月,重污染发生当日的空气质量指数(Air quality iudex AQI)有“双峰”结构的日变化特征;(2)逆温层早于重污染天气出现,当逆温层高度降低且强度增强,或逆温层高度维持较低、强度维持较强而厚度增厚时,重污染持续或加强;当逆温层高度升高、强度减弱或厚度变薄时,重污染减弱或消散;(3)根据热成风原理,利用风廓线雷达资料可以提前3~7 h预测当地重污染天气的发生,从根本上弥补了常规探空资料低时间分辨率的不足。本文首次将风廓线雷达资料用于分析逆温层变化,而不是平流输送作用,这不仅增加了一个判断影响AQI变化气象条件的新手段,也为今后进一步研究逆温层与重污染天气之间的关系增加了一个有效的新途径,对精准预判某地重污染天气发生的具体时间节点有重要的参考意义和业务应用价值。 相似文献
82.
根据中国东部冬季海陆热力分异和耦合作用关系,构建了纬向海陆热力差异指标。从大气环流和降水角度,揭示了局地海陆热力差异对中国东部相对湿度变化的影响。基于此,探讨了局地海陆热力差异与华南地区冬季雾霾形成、转化和趋势变化的气候学关联。结果表明:冬季海陆热力对比显著的耦合区位于华南地区和菲律宾海东部海域,形成的局地海陆热力差异具有约17 a左右的年代际变化,20世纪80年代初其由强转弱的趋势突变明显。局地海陆热力差异增强时,华南地区冬季东北风异常加强,由东中国海(渤海、黄海和东海)及日本海向华南地区的水汽输送和降水也呈现增强趋势,这有利于华南地区相对湿度的异常增加。受局地海陆热力差异调控,华南地区偏湿期和偏干期约以17 a的周期交替出现。20世纪80年代之前的偏湿期,华南地区雾日条件湿度基本保持不变,之后环境相对湿度逐渐降低,引起雾日偏少。由于华南地区本底(平均)相对湿度更利于霾的形成,在污染物排放或迁移累积增强的情形下,相对湿度的降低抑制霾向雾的转化,使得雾日持续减少,而霾日趋于增加,特别在21世纪初的偏干峰值期霾日增加速率达到最高。21世纪20年代华南地区相继进入偏干期,气候变暖导致饱和比湿加大,未来霾天气趋多趋强、持续时间长等极端特性和高危险性特点将更为突显。 相似文献
83.
文章将绿色金融纳入环境规制的分析框架,以2016-2019年中国289个地级以上城市雾霾污染为例,使用空间杜宾模型探讨绿色金融、环境规制、产业结构、技术水平对雾霾治理的影响,侧重分析了绿色金融与其他因素的交互作用。结果表明:绿色金融具有空间溢出效应,本地绿色金融可以降低周边地区雾霾污染;绿色金融能够与环境规制协同互补,以优化产业结构、提升技术水平的方式促成雾霾治理。绿色金融的结构效应弱于环境规制,在中部地区并不显著;绿色金融的技术效应强于环境规制,能够激励不同地区技术创新。文章启示,绿色金融与环境规制能够相互增益,应建立区域间绿色金融合作机制,增强绿色金融的普惠性,助力区域产业转型和污染治理。 相似文献
84.
为研究公众的雾霾敏感度,以西安市13个区为案例地,运用因子分析法对公众的敏感度进行降维,引入潜在冲突指数(PCI)分析公众雾霾敏感度各维度的内部差异,并对公众进行分类。结果表明:(1)公众的雾霾敏感度可分为5个维度,分别是防护行为、降霾行为、雾霾关注度、生活影响感知和健康影响感知;(2)公众在防护行为、降霾行为、生活影响感知和健康影响感知方面意见一致,且敏感度较高;在雾霾关注度方面,公众之间的分歧较大,雾霾关注度小的公众敏感度较低;(3)基于以上5个维度,将公众分为防护敏感群体、关注度敏感群体、健康敏感群体和环保敏感群体。 相似文献
85.
北京地区静稳天气综合指数的初步构建及其在环境气象中的应用 总被引:10,自引:4,他引:6
静稳天气与大气重污染的发生有紧密联系,为定量描述大气的静稳程度,文章研发了静稳天气综合指数。结合统计和预报经验,挑选发生大气污染的气象要素及其阈值条件,通过权重求和得到初步构建静稳天气指数(SWI)。此后,基于近13年的气象数据,分段统计各气象要素不同区间内雾-霾天气出现概率相对气候态的倍数作为分指数,根据分指数最大值和最小值的比值排序,得到10个对静稳天气具有较强指示意义的气象要素,对这10个要素的分指数求和得到静稳天气指数。改进后的指数和PM_(2.5)浓度有更好的相关性。以2015年1月一次重污染过程为例,分析不同阶段SWI和AQI指数的变化,两者具有较好的一致性,均表现出发展阶段稳定增长,消散阶段迅速降低的特征。应用静稳天气指数评估发现,APEC减排期间京津冀地区大气静稳程度和减排之前相当,但污染持续时间和峰值强度较减排前明显降低。SWI可以在重污染天气预报和重大活动减排措施评估中得到有效应用。 相似文献
86.
依托中国15个重要旅游城市,基于雾霾主导因素PM2.5观测数据、遥感气溶胶数据,运用土地利用回归方法模拟绘制PM2.5时空分布图,分析中国重要旅游城市PM2.5质量浓度的时空分异特征。结果表明:1)2013―2015年中国重要旅游城市PM2.5年均质量浓度总体呈逐年下降趋势,且明显呈现夏季低、冬季高、春秋季居中的季节变化特征;2)重要旅游城市PM2.5质量浓度在不同等级城市中存在明显差异,其PM2.5质量浓度整体规律为副省级市>直辖市>地级市;3)月均尺度上各重要旅游城市的宜游时间主要集中在4―9月,且2015年春冬季月份宜游城市明显增多;宜游时间较长的城市主要分布在空气质量优良的东南部沿海和森林覆盖率较高地区的地级市和部分副省级市,中西部地区和长三角地区的城市宜游时间则相对较短。 相似文献
87.
京津冀城市群大气污染的时空特征与影响因素解析 总被引:33,自引:5,他引:28
京津冀城市群是中国雾霾最严重的区域,在京津冀协同发展背景下,探究该地区大气污染的时空分布和影响因素具有重要意义。运用空间自相关分析和三种空间计量模型,分析了京津冀202个区县PM2.5的时空分异特征,创新性地对自然与人文影响因素贡献及其空间溢出效应进行系统地甄别和量化。结果表明:2000-2014年来京津冀城市群PM2.5浓度整体呈上升趋势,季节上呈秋冬高、春夏低,空间上呈东南高、西北低的特点,且城市建成区PM2.5浓度比周围郊区和农村平均高10~20 μg/m3;2014年仅有13.9%的区县空气质量达标,PM2.5浓度存在显著的空间集聚性与扩散性,城市间交互影响距离平均为200 km,邻近地区的PM2.5每升高1%,将导致本地PM2.5至少升高0.5%;社会经济内因对PM2.5主要是正向影响,自然外因主要是负向影响;影响因素中对本地大气污染的直接效应贡献强度依次是:年均风速>年均气温>人口密度>地形起伏度>第二产业占比>能源消费>植被覆盖度,人均GDP、年降水量和相对湿度对本地PM2.5没有显著影响;对邻近地区大气污染具有显著空间溢出效应的因素排序是:植被覆盖度>地形起伏度>能源消费>人口密度;对于自然和人文影响因素应分别采取针对性的适应策略和调控策略,加强区域间联防联控与合作治理,在城市群规划中注重环保规划与立法。 相似文献
88.
城市化极大地改变了城市下垫面的性质,这有可能增加灰霾天气发生的概率和强度.利用Landsat-7 ETM+和HJ-1A卫星多光谱遥感数据,通过人工解译获得2002年和2012年武汉市土地利用情况,并对武汉市土地利用规划图进行数字化和尺度转换.在此基础上,针对武汉市典型灰霾天气过程,对不同土地类型(历史、现状和规划)利用WRF-NAQPMS空气质量数值模式进行了不同情景的模拟.同时,对比分析和揭示了不同情境下,大气风场和主要大气污染物浓度场的变化,解析了下垫面对灰霾天气的影响.可为从灰霾天气防治的角度完善城市土地规划和建设提供科学依据. 相似文献
89.
利用长株潭地区地面空气质量监测资料、常规地面气象资料及NCEP再分析资料和MODIS火点监测资料,结合HYSPLIT4后向轨迹模式,对2014年10月1718日长株潭地区一次严重霾天气过程的空气污染特征和成因进行综合分析。研究表明,长株潭地区此次严重霾天气污染事件的主要污染物为PM2.5,安徽南部和江西西北部地区秸秆焚烧产生的颗粒物,经高空偏东北气流引导输送到长株潭地区,是这次大范围烟霾天气的主要来源。长株潭地区西部高空槽区宽广,槽前西南气流较为强盛,地面受均压场控制,水平风速弱,为严重霾污染天气的维持提供了有利的环流条件。中低层逆温和大气底层湿度的增加,使污染物粒子不断累积;近地面连续静(小)风和风向的频繁转变,不利于污染物粒子的水平扩散;中下层弱的下沉气流、较低的混合层高度有利于污染物的垂直累积,为此次重度霾污染天气的发展、加强提供了有利的气象条件。 相似文献
90.
高时空分辨率NDVI时序数据作为遥感应用中的重要数据源,对土地覆被动态变化监测具有重要意义,特别是在地表高程变化显著、气候条件复杂、景观异质性强烈的热带山区。虽然当前学者们提出了诸多时空数据融合模型,但针对这些模型在热带山区的NDVI数据融合精度及其影响因素分析尚不多见。对此,本文选取3类时空数据融合方法(权重函数法、概率统计法和多种混合法)中具有代表性的4个模型:STARFM(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)、RASTFM(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)、ESTARFM(Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)、BSFM(Bayesian Spatiotemporal Fusion Model) (STARFM、ESTARFM为权重函数法;BSFM为概率统计法;RASTFM为多种混合法),选择位于我国热带山区的纳板河流域作为研究区。对融合模型的数据源选择、研究区的地形及景观空间异质性、融合模型、以及薄云和雾霾等大气条件等影响因素进行分析,研究结果表明:① 数据融合精度随输入影像之间的时间间隔及其相对变化量增加而降低;融合中输入的高、低空间分辨率数据光谱匹配度越高,融合精度越高(OLI优于Sentinel-2; MODIS优于VIIRS);经过BRDF校正的数据能够有效提高各模型的融合精度;② 地形及空间异质性对融合结果精度影响显著,融合精度与空间异质性呈负相关,本研究中融合精度随着坡度的增大而减小,但坡向对融合精度的影响较小;地形对RASTFM的影响较其他模型低;③ 融合模型中输入的高质量影像越多,模型的融合精度往往越高;④ 薄云和雾霾会对融合精度产生显著负面影响。本研究的结果对于改进热带山地地区的高时空数据融合模型,生产热带山区复杂地理环境的高精度高时空分辨率NDVI数据集具有重要的参考价值。 相似文献