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由于新型冠状肺炎病毒(COVID-19)的爆发,中国从2020年春节起实施了限制出行、交通管制等一系列措施,污染物排放量大幅度减少,但四川盆地区域仍出现了多次轻度空气污染事件。本文结合空气质量观测数据与WRF-Chem模式模拟分析了疫情封控减排时期四川盆地污染的时空分布及成因。四川盆地区域二氧化氮(NO_(2))因人为活动减排从35.0μg·m^(-3)下降至20.2μg·m^(-3),减少比例约为40%~60%,而臭氧(O_(3))因NO_(X)-VOCs-O_(3)的非线性关系以及四川盆地区域氮氧化物(NO_(X))、挥发性有机物(VOCs)排放与减排的不均衡反而从27.5μg·m^(-3)上升至41.4μg·m^(-3),在重庆甚至增幅高达100%,进而促进了四川盆地区域气态污染物的氧化和二次细颗粒物的生成。疫情减排对污染的影响存在较为显著的区域差异,在成都、重庆地区,二次污染的生成一定程度上抵消了一次污染物减排的影响,二次污染物与一次污染物的比例变化幅度为-10%~20%,而在南遂广、川南、达万区域,细颗粒物(PM_(2.5))平均质量浓度从57.0μg·m^(-3)降低至47.4μg·m^(-3),二次污染物与一次污染物的比例下降幅度约为30%~60%。总体而言,减排在疫情期间发挥主导作用,不平衡的一次减排和大气氧化性的增强促进了部分区域二次污染物生成过程,四川盆地区域的污染防治仍需注重多种污染物的协同治理。 相似文献
502.
基于环境空气质量监测数据,本文分析了2022年6月14—18日高温热浪期间江苏省臭氧污染过程的时空变化特征,并结合天气形势、WRF-CMAQ模拟和典型城市大气超级站挥发性有机物(VOCs)在线监测数据进行了成因分析。结果表明:高温热浪期间,江苏省13个地级城市臭氧污染超标率达96.9%,中度污染超标率为27.6%,臭氧日最大8 h(MDA8 O 3)峰值质量浓度高达260.0μg·m^(-3)。南通市、无锡市、苏州市3个典型城市臭氧质量浓度的日变化特征显示,07—13时臭氧质量浓度增长率在27.9%~46.7%,多个时段净增量超过40.0μg·m^(-3)。利用WRF-CMAQ模型对污染过程进行了数值模拟、过程分析和溯源分析。结果显示,典型城市白天小时平均光化学贡献在24.5~33.0μg·m^(-3)之间,稳定高值的光化学贡献,叠加持续稳定或突发的传输贡献,导致此次高温热浪下臭氧质量浓度爆发式升高,出现峰值污染。在偏南风的影响下,省外污染源来自浙江省贡献最高,在13.9%~33.8%,其中无锡市和苏州市受浙江省外源影响较大。此外南通市大气超级站VOCs在线监测结果显示,臭氧污染期间逐日VOCs体积分数在45.5×10^(-9)~83.6×10^(-9)之间,整体处于高值水平,臭氧生成潜势(OFPs)贡献排名前十的物种以烯烃和芳香烃物质为主。 相似文献
503.
针对江苏夏季旱涝和高温热浪等异常气候的预测难题，以江苏夏季站点降水和气温为预测目标，建立了一种基于全球动力模式BCC_CSM1.1（m）和最优可预测气候模态和异常相对倾向（SMART）原理结合的统计降尺度季节气候预测方法。利用历史观测资料和SVD方法提取决定中国夏季降水异常相对倾向的同期热带地区向外长波辐射（Outgoing Longwave Radiation，OLR）和北半球中高纬500 hPa位势高度场异常相对倾向的最优可预测气候模态，并利用逐步回归法构建其与同期江苏站点降水和气温异常相对倾向同期关系的统计降尺度模型；将动力模式对最优可预测气候模态的预测带入统计降尺度模型，实现对区域降水和气温异常相对倾向的预测；最后通过引入观测的近期背景异常实现对降尺度的降水和气温总距平的预测。通过对1991—2019年江苏夏季降水和气温的回报检验表明，本文建立的统计降尺度模型效果较BCC_CSM1.1（m）动力模式的直接预测效果有显著提高，为区域精细化季节气候预测提供了一种有效的手段。 相似文献
504.
利用1945-2018年美国联合台风警报中心JTWC台风最佳路径资料,定义并系统分析了西北太平洋多台风事件时空分布气候特征和可能形成机制。结果表明:西北太平洋多台风事件(MTYE)主要发生在7-10月,其生成源地关键区位于西北太平洋135°~180°E的12°N附近。相对于单独发生的台风,多台风事件的台风平均强度更强、生命期更长。多台风事件的台风频数占总台风频数的比例以年际变率为主,并有一定的增长趋势。多台风事件强年对应于中东太平洋热带和北半球副热带海温显著增暖,通过Gill型Rossby波响应和Walker环流异常,在西北太平洋产生大气低层相对涡度正异常、中层相对湿度正异常和垂直东风切变异常,为多台风的生成提供了重要的气候背景,季节内多时间尺度瞬变涡旋动能的增强也有重要贡献。 相似文献
505.
与以往的区域气候模式相比,对流允许区域气候模式不再依赖于对流参数化方案,其精细的分辨率可以显式表示深对流过程,在夏季对流降水的日变化和极端降水事件模拟等方面具有明显增值能力,是区域气候模拟的发展方向。对现有的对流允许尺度区域气候模拟研究进行了较为详细的回顾和介绍,简述了对流允许尺度区域气候模式中比较重要的物理过程及外部驱动条件的影响,总结了以往对流允许尺度区域气候模拟的研究成果以及当下所面临的挑战和对未来的展望,以期对中国及东亚区域对流允许区域气候模拟的研究提供有益参考。诸多研究表明,对流允许区域气候模拟作为一种有前景的气候模式,可提供更加可靠的区域尺度的气候信息。 相似文献
506.
若不考虑特定的数据同化方法,数据同化通常可被分解为先验信息、观测算子、观测误差协方差和背景误差协方差等组成部分.本文基于经典的Lorenz模式,研究了数据同化各组成部分对初始条件误差和预报误差的影响,以期为设计不同尺度天气系统的数据同化方法提供理论基础.研究结果表明,预报误差经历三个典型阶段:0～5天为预报误差的缓慢增长期; 5～15天为预报误差的快速增长期,其中确定性预报和集合预报的误差增长速率具有显著差异; 15天后为预报误差的饱和期.数据同化可通过提供更加准确的初始条件,进而提升可预报性.相比于静态背景误差协方差(B),流依赖的背景误差协方差(Pf)可提供更精确的初始条件,因此当瞬时观测或频繁的时间平均观测被同化时,循环同化效果优于离线同化;但当时间平均观测频率低时则结果相反,这是因为循环同化在模式缺乏预报技巧时无法构造具有信息的先验估计,且流依赖的Pf相比于静态的B不能有效地从含信息量低的观测中提取出观测信息.瞬时观测相比于时间平均观测包含更多的信息,因此在时间频率低的观测系统中,瞬时观测应优先被考虑.此外,集合预报优于确定性预报,且... 相似文献
507.
利用江苏省大气环境监测站点的大气污染物监测数据,分析了2020年初新冠肺炎疫情管控期间(2—3月)主要大气污染物浓度的变化特征。结果显示,相比于2019、2020年疫情管控期间PM_(2.5)、PM_(10)、NO_(2)、SO_(2)、CO浓度的全省平均降幅分别为37.5%、36.9%、31.9%、28.2%和21.2%。严格管控期的2月和生产恢复期的3月,江苏省十三市PM_(2.5)、PM_(10)浓度同比降幅大致相当,呈现出较好的时间连续性和空间均匀性。但各市臭氧浓度同比变化呈现出较大的时空差异。空间上,沿江以南城市南京、无锡、常州、苏州和镇江五市臭氧浓度明显上升,而其他城市臭氧浓度以下降为主;时间上,2月南京等九市臭氧浓度上升,3月徐州等八市臭氧浓度持平或者下降。假设未发生新冠肺炎疫情以及未采取为阻断疫情蔓延而实施的种种举措,在仅考虑近年来大气污染防治政策持续实施的情况下,与预期降幅相比,疫情管控对NO_(2)实况浓度降幅的影响最大,其次是PM_(2.5)和PM_(10)。 相似文献
508.
南大4 km预报系统(WRF_NJU)是南京大学自2013年起每年夏季每日两次对中国地区进行的4 km分辨率的48 h实时预报。将该系统、欧洲中期天气预报中心(EC)、中国气象局(CMA)和日本气象厅(JMA)在2016—2018年夏季6—8月对新疆北疆和南疆地区降水的预报与自动站观测资料进行对比分析。结果表明:Gilbert技巧评分(GSS)一般EC最高,WRF_NJU次之,JMA最低。空间上,EC在南、北疆的预报都最接近观测,WRF_NJU预报降水平均偏低,CMA和JMA明显偏高。WRF_NJU预报降水的日变化趋势与观测一致,峰值时段基本相同,稍有1~2 h偏差。量级上总体偏高,在峰值时段尤为明显。降水过程发展方面,WRF_NJU对大多数降水过程模拟效果较好。通过个例分析,发现高空急流和低层水汽输送的预报效果直接影响着降水的预报效果。 相似文献
509.
日间对流边界层最显著的结构特征是在热力作用下所形成的组织化对流。与小尺度湍涡不同的是，组织化对流具有边界层尺度的垂直相干性，可实现垂直贯穿边界层的非局地物质和能量传输。本文针对对流边界层中的动量混合，探究组织化对流对动量输送的贡献。以高精度大涡模拟数据为研究资料，通过傅里叶变换、本征正交分解和经验模态分解3种滤波方法，分离组织化对流和背景湍涡，计算与两者相关的非局地和局地动量通量，发现与组织化对流相关的非局地动量通量是总通量的重要组成部分，并主导混合层中的垂直动量输送。而后，基于协谱和相位谱分析，探究组织化对流的空间结构对动量传输的影响，发现在热力主导的不稳定环境中，单体型环流结构对动量的传输效率较低。而在风切较强的近中性环境中，滚涡型组织化结构可使垂直和水平流向扰动速度的相位差减小，从而提升动量传输效率。研究结果表明，边界层方案需要包含非局地动量通量项，其参数化应考虑整体稳定度对传输效率的影响。 相似文献
510.
本文采用RBLM-chem模式,利用杭州市高分辨率城市建筑等资料,定量分析城市动力效应、热力效应以及城市植被、人为热对SO2、NO2、O3、PM2.5等主要污染物浓度的影响。结果表明,城市化过程使得大部分城区温度上升约1℃,相对湿度下降约6%,风速下降约0.8 m·s-1,湍流动能增强约0.03 m2·s-2。城市动力效应主要通过降低城市风速,使得城区污染物浓度升高,SO2浓度有近5 μg·m-3的上升,PM2.5、O3浓度也有近15 μg·m-3的上升。城市热力效应主要通过热岛环流使城区污染物向上输送,令地面污染物浓度降低,在城市大部分区域PM2.5都有大约10 μg·m-3的浓度下降。城市动力效应大于热力效应,城市的总体作用是使污染物浓度升高。城市下垫面使污染物浓度上升的另外一个机制是代替了自然有植被的下垫面,使污染物干沉降速度下降,但这一作用小于动力学效应。另一方面,人为热对城市主要污染物浓度都起着减小的作用,其中SO2、NO2、O3、PM2.5浓度降幅分别在2.5、3.0、6.0、10.0 μg·m-3左右。城市植被可以显著增加污染物干沉降速度,使主要污染物SO2、NO2、O3和PM2.5的干沉降速度分别上升0.1、0.1、0.03、0.06 m·s-1左右,相应地使上述污染物浓度分别下降2.5、6.0、4.0、6.0 μg·m-3左右。 相似文献