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101.
东北地区大气污染物源排放时空特征:基于国内外清单的对比分析 总被引:2,自引:0,他引:2
基于国内外4类常用的污染源排放清单数据(EDGAR:全球大气研究排放数据库;CEDS:社区排放数据系统;MIX:亚洲排放清单;PKU-FUEL:全球燃料排放数据),对东北区域5类人为排放源(工业源、能源、交通运输源、生活民用源和农业源)的8种污染物(PM2.5、PM10、SO2、NOx、NMVOCs、NH3、OC和BC)从排放总量、来源贡献和时空分布特征等方面进行对比分析。结果表明:东北污染物排放主要以SO2、NOx和NMVOCs为主,工业、能源和交通运输为主要贡献源;PM2.5和PM10主要来自生活民用源和工业源,贡献率前者大于后者。辽宁省污染物(除NH3外)排放最大,其次为黑龙江省、吉林省和内蒙古东四盟市,冬季排放强度明显高于其他季节。NH3主要来自农业源,排放峰值发生在5~7月;各清单间排放总量和来源贡献差异明显,EDGAR和PKU清单对NH3估算差异度为170.3%;SO2、NOx、BC和OC的排放差异度均在30%以上。不同活动水平和排放因子的使用是造成清单差异的主要原因。本研究可以掌握东北污染状况,了解清单差异,为本地化清单工作开展提供研究方向,同时也可为模式模拟合理选择清单数据提供参考。 相似文献
102.
基于常规气象观测资料和PM2.5浓度资料,分析了2019年1月10—14日天津市东丽区出现的一次持续性雾霾天气特征及其成因。结果表明:此次雾霾天气具有明显的阶段性特征,高空平直西风环流、中层暖脊和地面弱气压场为此次雾霾天气出现提供了有利的天气形势。轻雾和霾阶段,能见度变化更易受到相对湿度的影响;而雾阶段,能见度变化更易受到风速的影响。PM2.5浓度与地面气象因子关系密切,与能见度、风速负相关,与相对湿度正相关。当其他气象条件稳定,且周边地区污染物浓度较高时,近地面风向转变,对本地区雾霾的出现起到关键性作用。 相似文献
103.
采用邻近插值和双线性插值方法,将国家气象信息中心研发的能见度实况融合格点分析产品插值到四川省156个国家级考核站,选取2018年11月25日四川盆地一次大雾天气过程,对其在四川盆地的适用性进行评估.结果 表明,该产品误差普遍在5km范围内,随着海拔的增加,逐渐由低估转为高估;分级检验为:30km以上能见度的误差最大,随着能见度的下降,误差也逐渐下降.大雾过程中,产品能监测低能见度天气,表现出落区的变化,能见度在30km以上时,格点实况以高估为主,30km以下时随着能见度的降低,格点实况从低估逐渐转为高估. 相似文献
104.
利用浙江省义乌市2015—2019年逐小时气象观测数据(相对湿度、风速、地气温差、能见度)和空气质量指数(Air Quality Index, AQI)数据, 分析了义乌地区低能见度天气(观测能见度lt; 10 km)的分布特征和气象要素条件。利用长短期记忆神经网络(Long Short Term Memory Neural Network, LSTM)模型对逐小时能见度进行模拟, 分别对比了观测能见度作为输入变量与否的模拟效果; 根据义乌地区低能见度天气条件的特征, 将模拟时段分为三个时期(11月至翌年2月, 3—6月, 7—10月), 对比了分时期模拟的效果; 以及评估了模型的预报步长。结果表明: 高湿、高污染、气温高于地温和低风速是义乌地区低能见度天气的主要特征。LSTM模型对单站能见度有较好的模拟效果, 当输入参数中加入历史观测能见度时, 能大幅提高模拟准确度, 日均能见度模拟结果均方根误差RMSE=0.63 km, 平均绝对误差MAE=0.51 km, 拟合优度R2=0.99;分时期进行模拟能得到更精准的模拟结果。本研究中选用的输入要素在冬季(11月至翌年2月)模拟效果最好, RMSE=2.35 km, MAE=1.46 km, 低能见度均方根误差RMSE_10 km=1.81 km, 低能见度平均绝对误差MAE_10 km=1.13 km, R2=0.83; 3—6月的模拟中, 输入变量中不加AQI模拟效果更好, 这意味着3—6月义乌地区的低能见度天气以雾天气为主导, 加入过多变量并不一定能提高模型准确度; 随着预报步长增大, 模型预报效果变差, 预测步长等于3 h, R2=0.71, 预测结果已不具备实际应用意义。 相似文献
105.
针对2021年6月15~17日发生在昆仑山脉北坡的南疆极端暴雨过程,本文综合考虑地形对暴雨发生、发展的作用后,利用地形追随坐标控制方程并采用Boussinesq近似推导建立了地形追随坐标的非静力平衡广义垂直运动方程。诊断结果表明,经向气压梯度力耦合经向散度项(项一)、垂直气压梯度力耦合纬向散度项(项二)和非绝热加热经向梯度项(项三)是激发暴雨垂直运动发展演变的三个主要强迫项。项一体现了偏北风逐渐增强,在昆仑山脉的阻挡下导致经向辐合增强,触发了垂直上升运动。经向气流辐合始终是对流活动最主要的强迫过程,其次为纬向气流辐合。在地形追随坐标形式下,经向和垂直气压梯度能够增强项一和项二。对流发展阶段,水汽辐合与非绝热加热过程增强了非绝热加热经向梯度,促进了垂直上升运动发展。在地形的影响下,对流层中高层西风过山气流波动特征明显。重力波活动导致的高层辐散进一步促进了山脉迎风坡对流活动。经向和纬向气流辐合、非绝热加热过程以及重力波活动等多个因素共同造成了此次南疆极端暴雨。 相似文献
106.
选取2016~2019年四川地区156个站点的逐时能见度、相对湿度和温度资料,分析了霾的时空变化和对应的大气参数值变化特征。结果表明:四川地区霾天气的空间分布差异显著,川西高原和攀西地区发生较少,盆地发生较多。从季节变化来看,霾天气在冬季多发,春秋季次之,夏季最少。从日变化来看,霾在白天的发生次数远高于夜间,11~21时为高发阶段,03~08时为低发阶段;10~12时成霾最多,01~07时和23时成霾较少;20时和23时消霾最多,06~09时消霾最少;90%的霾在8 h内消散。结合气象要素分析,霾发生次数在气温介于7~14℃时最多;根据能见度划分的轻微霾和轻度霾发生次数较多,重度霾发生次数较少;霾发生次数在相对湿度介于2%~33%时最低,在其介于34%~79%时随相对湿度的增大而增加。 相似文献
107.
利用CWRF(Climate-Weather Research and Forecasting model)对中国区域气候的31 a多物理集合模拟试验,分析了该模式对青藏高原气温和降水的模拟效果及其对水平分辨率和物理过程参数化方案的敏感性。结果表明:1)CWRF降尺度全面改善了全球模式对高原气温和降水的模拟,使气温年循环的均方根误差减小近1℃,月降水量年循环的均方根误差减小10~40 mm,同时显著提高了各月气温和降水与实测资料年际变化的相关系数,最高提升0.6;2)模式分辨率对降水模拟有显著影响,不同分辨率模拟降水差异高达60 mm(54%),模拟偏差随分辨率提高先降低后上升,转折在30 km左右;3)物理过程参数化方案对气温和降水模拟影响显著,不同方案模拟的各月平均气温相差1~4℃,夏季各月降水量相差20~100 mm,其中对气温模拟影响最大的是辐射方案,对降水影响最大的是积云方案。本文为CWRF局地优化对物理参数化及水平分辨率等如何选择提供了依据。 相似文献
108.
为了利用大量视频监控设备提高能见度数据采集密度,提出一种基于实景图像转换的、采用简单卷积神经网络分类提取能见度等级的算法。该算法假设视频设备水平安装且具备开阔视野, 对原始视频图像进行水平分块,提取各分块的梯度、饱和度和亮度信息组成新的图像,基于简单卷积神经网络建模。采用2019年9月—2020年12月上海洋山港气象站29668张视频图像进行训练,建立识别模型,并采用2021年1—5月5757张视频图像对模型进行测试。采用该算法建立的模型参考雾的预报等级(GB/T 27964—2011)将能见度分为5个等级进行检验,白天准确率为87.99%,夜间准确率为81.32%,优于直接采用AlexNet模型。对1000 m以下低能见度天气的识别准确率达95%以上。利用现有的视频摄像头,可有效弥补气象站点能见度仪数据不足的问题,在气象业务上有一定的应用价值。 相似文献
109.
110.