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1.
2013年1月安徽持续性霾天气成因分析   总被引:7,自引:1,他引:6       下载免费PDF全文
2013年1月安徽霾天气具有范围广、持续时间长、能见度低等特点。利用合肥、安庆、阜阳2009~2013年1月地面常规资料、高分辨率探空资料,结合轨迹分析和聚类分析,讨论了2013年1月安徽霾天气频发的原因。结果表明:低风速、高湿度不能解释2013年1月霾天气增多、增强的现象。大气层结稳定、接地逆温偏多、偏厚,可部分解释这次霾天气增多现象。边界层中上部输送条件的变化也不能解释2013年1月霾天气增多现象,但近地层输送条件的变化能较好地解释2013年1月霾天气增多现象,如偏东北来向的轨迹组对应着最低的能见度,且2013年1月各地最低能见度对应的轨迹组所占比例(或与次低能见度的轨迹组所占比例之和)在历年中最高。因此,大气层结稳定、近地层偏东北来向气团较多是2013年1月安徽各地能见度偏低、霾天气偏多的主要原因。  相似文献
2.
安徽省植被和地表温度季节变化及空间分布特征   总被引:3,自引:2,他引:1       下载免费PDF全文
卫星遥感广泛应用于宏观、大范围、动态连续的植被和地表温度监测研究。利用2001—2008年MODIS卫星遥感资料,分析了安徽省归一化植被指数(NDVI)和地表温度(LST)的季节、月变化和空间分布特征,探讨了代表城市区域的NDVI和LST时空分布及其相关性。结果表明:安徽省NDVI和LST季节变化显著,具有典型地域特征;受当地气候影响,植被、农作物类型地域差异较大,导致LST季节变化以及空间分布不同;城市中心向郊区过渡时,植被覆盖度在不断增加,伴随着NDVI的增加,LST下降;城市LST明显高于郊区值,呈现热岛效应。研究表明,当地气候和植被分布共同决定了LST的分布状况,这将为安徽省合理进行农业区划、科学监测生态环境以及有效评估土地利用与热岛效应提供重要参考依据。  相似文献
3.
合肥市不同天气条件下大气气溶胶粒子理化特征分析   总被引:1,自引:1,他引:3  
为探讨合肥市霾天气大气气溶胶粒子的组成及来源,在2012-2013年代表性月份用安德森分级采样器在合肥市区进行大气气溶胶粒子采样,并分析各样本中水溶性无机离子成分(NH4+、Mg2+、Ca2+、Na+、 K+、NO2-、NO3-、Cl-、SO42-)。根据同期气象资料把采样背景天气分为晴空、雾、霾、轻雾等4类,详细分析了这4种天气下大气细粒子(指PM2.1)和粗粒子(粒径大于2.1 μm部分)的浓度、组成以及主要离子组分的异同。结果表明:(1)观测期间晴空天多对应空气质量优良,雾、霾天对应轻度到重度污染,从晴空天到雾、霾天,PM2.1浓度大幅度上升,且其占总悬浮颗粒物(TSP)的比例显著上升。(2)从晴空天到雾、霾天,水溶性无机离子质量占PM2.1质量浓度的比例上升,分别为46%(晴空)、67%(霾)、61%(雾)、80%(轻雾)。PM2.1中水溶性无机离子浓度居前3位的雾、霾天是SO42-、NO3-和NH4+,晴空天为SO42-、Ca2+、NO3-。(3)与晴空天相比,霾天PM2.1中水溶性无机离子浓度变化倍数最大的是NO3-(为晴空的6.1倍,下同)、其次是NH4+(3.6倍)和SO42-(3.0倍);雾和轻雾天PM2.1中水溶性无机离子浓度变化最大的是NO3-(>10倍)、其次是NH4+(>5倍)和Cl-(>4.0倍)。(4)4种天气下,与人为污染有关的离子(SO42-、NO3-、Cl-、NH4+)尺度谱存在显著差异,呈双峰型、单峰型、三峰型等;而Ca2+的尺度谱无明显变化,基本上都呈双峰型。(5)在粒径3.3 μm以下,阳、阴离子平衡较好,随着尺度增大变差,且晴空天比雾、霾天差。主要阴离子浓度间、Cl-和Na+间的比值和相关性,在晴空天和雾、霾天差异较大。  相似文献
4.
利用热带测雨卫星(TRMM)上搭载的测雨雷达(PR)探测结果和中国40°N以南地区约430个台站雨量计观测结果,分析研究了1998-2005年中国南方地区这两种降水资料气候分布的异同.研究结果表明两种降水资料在2.5°空间水平分辨率上,所描述的中国南方降水率气候分布在多年年平均和季平均上具有较好的一致性,但在降水率极值和极值区范围大小等细节上两者还存在一定的差异,主要是地面雨量计结果相对PR结果偏高,其中中同南方50%以上地区两者相差在1 mm/d以内、30%的地区两者相差在1-2 mm/d,夏季差异可超过2 mm/d.对两种降水资料差异的原因分析表明,地面雨量计空间分布密度是影响两者差异的决定性因素,当格子内雨量计超过6个时,两者的相关系数大于0.7;夏季两种降水资料的相关性都比其他季节差,不论格子内的雨量计数量多与少;对流降水多发地区,两种降水资料之间的差异大于层云降水多发地.利用PR探测结果对夏季青藏高原多年月平均降水率分布及高原东、西部的降水特点的分析表明,6月高原东部出现2 mm/d左右的降水区,而在7和8月1 mm/d的降水区域基本覆盖了除高原西部以外的整个高原,其中高原中部地区出现降水率近3mm/d的大值区.月降水距平的时间演变表明,高原降水偏少月份要多于偏多月份.  相似文献
5.
综合利用中国环境监测网公布的合肥市2013-2015年大气污染物浓度数据和合肥市气象站的常规气象资料,以及激光雷达探测资料、公益性行业(气象)专项(GYHY201206011)获得的气溶胶离子成分分析结果,分析了合肥市PM2.5重污染(日均浓度>150 μg/m3)特征。结果表明:(1)2013-2015年,合肥市PM2.5浓度和重污染天数空间分布差异明显,东北部多、西南部少,1月各站差异最大。除了低浓度日(日均浓度≤35 μg/m3),PM2.5浓度都存在明显的日变化,午后低、早晚高,且随着污染程度加重,早上峰值出现时间推后。(2)重污染日臭氧以外的气态污染物浓度都显著上升。(3)重污染日常伴随着霾和轻雾天气,以稳定、小风天气为主,重污染日白天相对湿度偏高、风速偏小,600 m以下的消光系数显著增大且峰值高度降低。(4)重污染日PM2.5中水溶性无机离子含量增高,其中NO3-含量的占比增加最多,超过了SO42-的占比。  相似文献
6.
利用热带测雨卫星TRMM搭载的测雨雷达(PR)1998-2012年的观测资料,研究了合肥地区夏季(6、7、8月)不同类型降水的降水强度和频次的水平空间分布、降水垂直结构、日变化特征以及气候变化等特征,揭示了城市化效应造成城市及其周边区域降水特征在时空上的分布差异。研究结果表明,(1)主城区对流和层云降水强度低于周边区域,对流降水频次也低于周边区域,但层云降水频次则相反。可见城市化发展是改变降水的空间分布的因素之一,且对不同的降水类型空间分布影响不同。(2)主城区降水回波信号高度高于周边区域,而降水强度低于周边区域,表明城市效应促进降水云发展而未造成降水强度增强。(3)合肥地区对流和层云降水的强度和频次日循环存在时空分布不均匀性,其中城区的对流降水强度和频次日循环与城市热岛效应日循环具有一致性。总体来看,城市化对局地降水强度影响较大,而对局地降水频次的总体影响不是很明显。(4)通过降水气候变化分析表明,城区两种类型降水强度和频次均呈逐年下降趋势,周边区域降水强度呈不显著上升趋势,降水频次呈逐年下降趋势,其中层云降水频次下降趋势较显著。城市化进程使得城市及其周边区域降水不均匀性逐年增强。极端降水空间分布特征分析表明,城市周边区域强降水频次高于主城区,尤其在城市的下风区高出主城区75%;而周边区域弱降水发生的频次低于主城区,城市下风区最低,低于主城区约18%。  相似文献
7.
杨元建  石 涛  荀尚培  唐为安  张宏群  张爱民 《气象》2011,37(11):1423-1430
为了探讨城市化进程对城市区域气温的影响程度,利用高分辨陆地卫星影像结合GIS技术揭示了近30年合肥城市化进程及其对气象观测场周边土地利用/覆盖变化(LUCC)的影响过程;进一步分析了1970—2008年合肥气象站与其周边的肥西和肥东气象站观测的年平均、最高和最低3项气温的动态变化特征,并最终建立了合肥气象观测场周边LUCC与气温的关系模型。结果表明,近30年来,合肥建成面积在不断扩大,从而导致了气象观测"进城"而先后进行搬迁的现象,继而产生了气温序列的非均一性。1979—2003年期间,合肥观测场由于受到城市扩张影响显著,合肥站3项气温的增温速率均明显大于肥西和肥东站3项气温增温速率。合肥观测场周边半径为4 km缓冲区LUCC对平均气温和最低气温的变化有显著影响。建成面积的增加对平均气温、最低气温有正贡献;而耕地、植被、水体的增加却对平均气温、最低气温存在负贡献。  相似文献
8.
根据安徽省81个气象台站的资料研究了其气温序列特点,并选取了其中46个台站,划分为城市站、乡村站、国家基本/基准站等类别,对1966~2005年期间平均、最高、最低气温的年、季变化进行了分析比较.结果表明:两个时段各类型台站3项气温的增温率、热岛增温率、热岛增温贡献率均表现为城市站最大,国家基本/基准站次之,乡村站最小.城市热岛对各类型台站年平均气温的贡献率在21.1%~37.8%之间浮动,国家基本/基准台站受其影响较大.城市站和国家基本/基准站的热岛增温率为秋季最大,春季和夏季次之,冬季最小;城市站和国家基本/基准站的热岛增温贡献率夏季最大,秋季次之,冬季和春季略小.因此,安徽省城市热岛效应对城市站和国家基本/基准站气温序列影响较为复杂并不容忽视.  相似文献
9.
应用中尺度气象模式MM5对2006年和2007年12月东部地区进行逐日模拟,并用地面常规观测资料及南京和安庆12h一次的逐日探空资料对模拟的地面及边界层内气象要素进行检验,计算地面和边界层内不同高度的温度、湿度、风向和风速等要素的多种常用统计参数;并分别评估雾发生前和发生时边界层探空的模拟效果。结果表明:(1)MM5模式模拟的地面温度和湿度均较理想,但风速误差较大。温度、相对湿度、风速的观测与模拟的偏差概率分布均呈近正态分布,峰值中心分别为-1.52℃、4.59%和1.92m·s-1,白天模拟效果优于夜间。(2)以南京、安庆两站为例,模拟的08:00(北京时,下同)和20:00边界层内探空基本可靠,但20:00的效果比08:00好;模拟效果均随高度上升而变好;且南京站边界层内温度、湿度的模拟效果优于安庆站,但安庆站风的模拟效果优于南京站。(3)以南京站为例,雾发生前和发生时温度、湿度模拟效果较平均情况差,风速模拟较其他模拟时段无明显变化。(4)南京、安庆冬季近地层逆温发生频率都比较高,常见多层逆温,MM5模式能再现近地层逆温,但有高估的倾向,且对边界层中上部逆温模拟效果不佳。此外,敏感性试验的结果表明,模拟方案中地面负的温度偏差不是由近地层高垂直分辨率所致。  相似文献
10.
利用2001—2010年覆盖安徽省的MODIS数据,选取在气候、地理、城市化等方面具有代表性的合肥、芜湖、阜阳作为研究对象,并结合GIS技术,分析地表温度的日变化及季节变化特征,得到安徽省代表城市热岛效应的时空分布。结果表明:安徽省省会合肥的热岛效应最为显著,安徽省南部代表城市芜湖的热岛效应强于北部代表城市阜阳,同时具有显著的日变化和季节变化特征。近10年来,安徽代表城市热岛面积和热岛强度均呈增加趋势,但合肥热岛强度大于3℃的极端热岛效应有一定缓解。白天大片水体对缓解城市的热岛效应作用明显,而夜晚则不明显,甚至成为地表温度的高值中心。夏季地表温度与归一化植被指数的负相关最显著,即提高城市植被覆盖度对降低地表温度和缓解城市热岛效应有重要影响。  相似文献
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