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利用2007—2015年北京市大兴观象台、28个道面自动气象站、部分区域自动气象站等多种台站观测资料分析了2007—2015年北京地区能见度的时空变化特征。结果表明:2007—2015年北京地区春季平均能见度最高、夏季平均能见度最低,夏季及年平均能见度呈显著增加的趋势,春季和秋季能见度均呈波动增加,冬季颗粒物浓度的显著增加致使北京地区冬季能见度下降的时段集中在2011—2014年;空间上,北京西北地区能见度明显高于中心城区和东南大部地区。秋季和冬季能见度的空间分布特征与年平均能见度的分布特征较一致,表现为能见度自西北向东南方向逐渐递减;与能见度相关性最高的为相对湿度、颗粒物浓度、风向及风速,但不同要素在月、季和年尺度上的相关性差别较大;根据天气现象统计表明,近10 a来北京地区雾、霾、沙尘日均呈增加的趋势,但是山区与城区气象站点低能见度事件的发生频次存在较大的差异。整体来看,小于10 km能见度事件的发生频次在全区以增加为主,而小于1 km能见度事件的发生频次在全区以减少为主。此外,近10 a来北京地区干霾的发生频率为44. 29%,湿霾的发生频率为7. 13%,低能见度事件多由干霾造成,但湿霾发生时,能见度恶化的更明显。 相似文献
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中国干湿区变化与预估 总被引：3，自引：1，他引：2
本文采用干湿指数对1962~2011年中国干湿区范围变化进行了集中分析,并利用CMIP5（Coupled Model Intercomparison Project Phase 5）模式对其变化趋势开展了预估研究。结果表明,1962~2011年平均极端干旱区、干旱区、半干旱区、半湿润区和湿润区分别占中国陆地总面积的2.8%、11.7%、22.4%、32.6%和30.5%。期间,中国区域年干湿指数总体上呈现下降趋势,空间上表现为西部湿润化和东部干旱化的特征。显著缩小的是湿润区和极端干旱区,半湿润区、半干旱区和干旱区则显著扩大,这表明中国气候敏感区域在扩张。春季和秋季干湿指数变化趋势的空间分布与年平均的较为一致,冬季西北呈干旱化,夏季东南部地区为湿润化。相对于参考时段1986~2005年,在RCP4.5（Representative Concentration Pathway 4.5）情景下18个气候模式中位数的预估结果中,降水仅在东南南部减少,而潜在蒸散发在全区域增加,由于潜在蒸散发的增量超过了降水的增幅,中国区域将整体趋于干旱化,仅在西北地区呈湿润化特征;未来湿润区、干旱区和极端干旱区缩小,气候敏感性高的半湿润区和半干旱区仍将扩大。 相似文献
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依据北疆地区1955-2009年月平均气温、降水资料,运用线性倾向的最小二乘法分析北疆年、季平均气温及降水的演变趋势;为增强突变分析结果的可信度,运用Mann-Kendall检验、滑动T检验及累计距平法对北疆年平均气温、降水的进行突变检测;运用Morlet小波变换分析了年平均气温、降水的周期性特征。结果表明：近55a北疆地区年平均气温及降水量在波动中整体呈上升趋势,气候倾向率分别为0.332℃/10a及0.016(mm/d)/10a,且发生突变时间分别在1988-1990年之间及1986年较明显;四季平均气温及降水也呈增加趋势,其中冬季增温最大,夏季较其它各个季节增温不显著,秋季在四季中降水量增加显著;年平均气温变化在8a,12-13a以及21a时间尺度上的均存在周期振荡,其中8a振动周期表现稳定,为1955-2009年的主要周期;年平均降水量在5-7a,12-14a及32a时间尺度上振荡比较明显,其中5-7a及12-14a较32a振动周期表现较弱,32a为1955-2009年的主要周期,其周期表现稳定。 相似文献
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利用北京地区2006—2015年春节及其前后三周的城区、郊区站数据分析了早晚高峰期出行活动对城市热岛效应、NO_x浓度、PM2.5浓度的影响。结果表明人口、交通、社会活动的密集程度的确会对城市热岛效应和大气污染物浓度造成一定的影响:(1)第-3、-2、+2、+3周(以下称"BG时段")与春节周(以下称"CNY时段")间的城市热岛效应差异在早高峰期间平均为0.30℃,在晚高峰期间平均为0.43℃,在其他时段平均为0.26℃,晚高峰对城市热岛效应的影响更明显;(2)BG时段与CNY时段城、郊NO_x浓度差的最大差异出现在08时,为54.95μg/L。在早高峰期间为48.55μg/L,晚高峰期间为23.44μg/L。城市晚高峰出行活动对NOx浓度城、郊差异的贡献量随着夜间的不利扩散条件而延迟出现峰值,城市早高峰出行对NO_x浓度城、郊差异的增大作用更为突出;(3)城郊PM2.5浓度BG时段高于CNY时段的时间出现在05—19时,早高峰期间平均差值为12.82μg/m3,晚高峰期间平均差值为8.22μg/m3。考虑到汽车尾气中的超细粒子和污染气体需要在空气中进行化学反应或者吸湿增长才能变成PM2.5,因此PM2.5浓度的变化情况并不完全对应于早晚高峰出行的时间,而是有所延迟。 相似文献
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本文利用蚊虫密度监测数据及气象资料，分析了2009—2019年北京市及其14个区的蚊虫密度与气象条件间的关系，并基于多元回归、支持向量机和随机森林3种经典的机器学习回归方法进行了蚊虫密度预测。结果表明：北京地区蚊虫密度呈周期性的波动，各区多年平均值在0.35~2.54只/(灯·h)之间，高峰值集中出现在7月中旬到8月中旬，与北京地区气温最高和降水最集中的时期非常吻合。采用机器学习方法，尝试了4种输入因子方案，并利用均方根误差和平均绝对百分误差两种方法进行预测效果检验，显示蚊虫数据相对较稳定的地区，如平谷、门头沟、大兴、海淀等地，预测效果相对更优。在3种方法中，支持向量机方法对2019年5月下旬的预测效果非常好，而多元回归与随机森林的预测效果则在2019年5—10月整体上表现得更为稳定。 相似文献
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开展北京松柏植被的高分辨率空间信息提取及其花粉致敏风险评估对花粉浓度监测及预报具有重要意义。本文利用2019—2020年冬季304景高分辨率哨兵2A号（Sentinel 2A）卫星影像，引入新型增强型归一化植被指数（Enhanced normalized Vegetation Index,EVI）和地表水分指数（Land Surface Water Index,LSWI），开展了10 m空间分辨率的北京松柏植被分布制图研究；同时依据风险评估原理，结合2020年北京松柏花粉浓度观测数据，建立了基于松柏植被分布的花粉致敏风险空间评估方法，并初步开展了影响松柏花粉浓度范围与花粉致敏风险空间评估研究。结果表明：①基于冬季合成晴空Sentinel 2A卫星影像，利用EVI和LSWI可有效提取北京10 m空间分辨率的松柏植被分布，用户精度可达80%以上；②松柏花粉观测站14 km范围内松柏植被对该站花粉浓度具有正贡献，其中6 km范围内的松柏植被贡献最大；③松柏花粉致敏相对高风险区主要分布在西北部山区、昌平北部以及门头沟东部、石景山西北和海淀西南等地区。 相似文献