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1.
基于高分辨率CFSR(climate forecast system reanalysis)风场资料、气候态海洋混合层厚度资料和卫星高度计海面高度异常资料,本文估计了大气风场向全球海洋混合层的近惯性能通量和近惯性能量输入功率,并探究了混合层厚度、风场时间分辨率、经验衰减系数和中尺度涡旋涡度对近惯性能通量和能量输入功率的影响。浮标实测风场和流速表明,本文所用的风场和阻尼平板模型可用于估计风场向全球海洋的近惯性能通量。本文计算得到的大气向全球海洋输入近惯性能量的功率为0.56TW(1TW=10~(12)W),其中北半球贡献0.22TW,南半球贡献0.34TW。在时间上,风场的近惯性能通量呈现各个半球冬季最强、夏季最弱的特征,这和西风带风场的季节变化有关。在空间上,近惯性能通量的高值海域为南、北半球西风带海洋,尤其是南大洋。混合层厚度和风场空间不均匀性使得西风带近惯性能通量呈现纬向变化,即海盆西部强于海盆东部。风场时间分辨率对近惯性能通量的估计至关重要,低时间分辨率风场对近惯性能通量的低估达到13%—30%。阻尼平板模型中的经验衰减系数对近惯性能通量估计的影响不超过5%。中尺度涡旋涡度仅改变近惯性能通量的空间分布,而对全球近惯性能量输入功率的影响可以忽略。 相似文献
2.
利用2014年到2016年汕头市O_3的逐日浓度资料,分析了O_3污染的时间变化特征,并结合汕头市国家基准气象观测站的同期地面气象资料,分析了风、混合层厚度、降水、大气环流等气象因素对O_3污染的影响,同时探讨了影响污染物浓度变化的原因。结果表明:不同于北方多数城市夏季O_3污染严重,汕头市的O_3污染秋季(9—11月)最严重,初夏(6月)污染较小,这与汕头的地理位置和气候条件有关。O_3浓度呈单峰型日变化,午后15:00左右浓度最高,夜间浓度较低。风速对O_3既有扩散作用,又有混合作用,当日均风速为1.7 m/s时O_3的平均浓度最大;O_3日均浓度与14时混合层厚度呈显著正相关,午后混合层厚度对O_3日内峰值有很大影响;O_3平均浓度在相对湿度60%时达到最大,高相对湿度不利于O_3体积分数的积累;降水对O_3的去除效果随着降水量级的增大而增大,汛期降水的去除效果与总体去除效果基本一致,而非汛期强降水(中雨以上)去除效果更加显著;出现轻雾时O_3浓度接近平均,出现霾时O_3浓度较高,出现大雾时不利于O_3的生成;当汕头市地面为冷高压脊、850 hPa为东北风场、500 hPa为副热带高压控制时,有利于光化学反应,易造成O_3污染。 相似文献
3.
利用2014—2017年汕头市PM2.5的日浓度资料、以及汕头市国家基准气象观测站的同期地面气象资料,重点分析了汕头市PM2.5浓度的变化特征以及风、混合层厚度、降水等气象条件对PM2.5浓度的影响,同时探讨了污染物浓度变化的成因。在此基础上,根据汕头市的气候特点,采用BP (Back-Propagation)人工神经网络方法针对汛期和非汛期分别建立了PM2.5质量浓度预报模型。结果表明:与多数内陆城市不同,汕头市PM2.5浓度日变化为单峰型,这与汕头地处沿海受海陆风影响有关;PM2.5浓度日峰值出现在08时左右,除早高峰污染物排放增加的因素外,与早晨时段的低风速环境有关;PM2.5日均浓度随着风速的增大呈现减小趋势,PM2.5日均浓度与08时混合层厚度显著相关(相关系数为-0.143);汕头市非汛期PM2.5浓度比汛期高,这与汕头市的亚热带季风气候特征有关,汛期各量级降水(暴雨以上除外)对PM2.5的清除效果无明显差别,而非汛期降水对PM2.5浓度有明显清除作用;BP人工神经网络模型的预报效果表明,汛期和非汛期的PM2.5级别命中率TS分别为100%和90.3%,准确指数分别为87.7%和89.9%,总体预报效果良好。不同时期预报模型出现正误差的数量和程度均大于负误差,汛期预报模型在有强降水发生时误差较大,而非汛期预报模型在有冷空气入侵时误差较大。 相似文献
4.
利用郑州市主城区1961—2020年气象观测资料和2014—2018年空气质量监测数据,分析了郑州主城区大气自净能力指数的长期变化趋势与影响因子以及2014—2018年主城区大气自净能力与PM_(2.5)的关系。结果表明:郑州主城区大气自净能力指数30 a气候均值为4.42 t·(d·km^(2))^(-1),春季大气自净能力最强,为5.20 t·(d·km^(2))^(-1);秋季大气自净能力最弱,为3.88 t·(d·km^(2))^(-1),不利于对大气污染物的清除。1961—2020年郑州主城区大气自净能力呈显著的减弱趋势,其中1969年最强为6.85 t·(d·km^(2))^(-1),2020年最弱为3.06 t·(d·km^(2))^(-1)。影响因子中,1961—1980年混合层厚度与大气自净能力指数呈正相关;日平均风速≥2.5 m·s^(-1)的日数和小风日数与大气自净能力分别呈正、负显著相关;大气自净能力指数与降水日数显著相关,2015年后偏强降水日数的增加对大气自净能力在同时期的增强有一定影响。此外,研究还表明主城区大气自净能力和PM_(2.5)浓度存在显著的负相关,说明大气自净能力强时,对应的PM_(2.5)浓度低,环境空气质量趋好。 相似文献
5.
根据2007—2013年宁波市每日8次地面观测气象资料,运用罗氏法和统计分析法计算大气混合层高度,分析其在霾日和非霾日的不同日变化特征。结果表明宁波市霾日与非霾日混合层高度均呈白天高,夜晚低的日变化特征,夏季两者差值的日变化波动最明显,波峰时间比其他季节晚3 h。混合层高度日变化趋势与风速、气温、能见度趋于一致,霾等级越重,混合层高度越低。霾日与非霾日的气温差值除冬季呈正变温外,其他季节呈负变温,冬季14时差值最小,夜间加大,春夏季凌晨差值最小,14时最大,秋季波动不明显;风速差值除冬季夜间为正值外,其余季节为负值,秋冬季差值最小、夏季最大。大气处于不稳定状态时,混合层高度随着稳定度增加而逐渐处于稳定状态时,随着稳定度增加而降低,中性大气是宁波易致霾的大气层结。霾日与非霾日大气稳定度表现不一致,中午霾日中性大气占多数,非霾日则是不稳定大气;夜间霾日稳定—弱稳定大气和中性大气所占比例相当,非霾日稳定—弱稳定大气占多数。另外,PM_(2.5)浓度在霾日和非霾日均为白天低、夜间高的日变化特征,但霾日波动大,波峰时间晚于非霾日2 h,峰值浓度也高于非霾日2.7倍;早晨或下午到上半夜是霾日的PM_(2.5)浓度两个上升时段,上午为下降时段;非霾日的两个浓度缓升(降)时段分别出现凌晨和下午(上午和前半夜)。研究成果有助于预报员了解大气混合层高度及其对霾的可能影响,从而提高霾预报预警能力。 相似文献
6.
利用常规气象观测资料、探空资料、污染物浓度及AQI资料、NCEP再分析资料等,对2018年11月24日至12月3日夜间常州持续11 d的强浓雾和严重霾天气过程进行了分析。结果表明:(1)此次雾-霾过程持续时间长、范围广、强度大、污染重。(2)中纬度地区高层持续纬向环流控制、中低层暖脊稳定存在,地面持续受均压场或弱倒槽顶部、弱冷锋前部影响,是这次持续性雾-霾过程的重要天气条件。(3)边界层内弱辐散、负涡度及弱的下沉气流是此次雾-霾天气得以长时间维持、发展的动力因子。近地层长时间水汽饱和且维持小风速利于雾-霾的长时间维持。(4)近地面高强度的贴地逆温长时间维持和持续较低的混合层高度是此次雾-霾形成、发展和长时间维持的重要热力条件。雾比霾的平均混合层高度明显偏低且霾等级越高混合层高度越低,混合层高度的变化先于能见度变化,对雾-霾临近预警有较好的指导作用。(5)弱冷空气渗透、风速适当增加、混合层高度的先期快速下降、负净辐射曝辐量绝对值的明显增大是雾爆发性增强的主要原因。 相似文献
7.
利用乌鲁木齐市4座10层100 m梯度气象塔2013年6月~2014年4月气象观测资料和7个环境监测站[WTBX]AQI[WTBZ]资料,计算并分析了大气混合层厚度和稳定度特征,探讨了大气混合层厚度和稳定度与污染的关系。结果表明:乌鲁木齐市混合层厚度夏季郊区高、城区低,冬季从南郊—城区—北郊随地势降低依次降低;夏季和冬季分别在1 559~1 772 m和526~1 156 m之间。地面至2 km以上每500 m高度间隔统计混合层厚度,500~1 000 m出现频率最多;月变化为6~9月基本在500 m以上,且每个高度区间其概率均超过10%,10月~次年2月1 500 m以上区间概率明显减小;日变化为中午13:00~16:00达到最高值,下午和傍晚迅速下降。白天较大的感热输送提供充足的热力条件,这也体现出白天以不稳定层结为主,夜间则以稳定层结为主。大气稳定度分类结果,夏季郊区和城区不稳定(A~C类)所占比例差不多,冬季北郊稳定(E、F类)所占比较最大、城区最弱。[WTBX]AQI指数冬季最大,从南郊—城区—北郊依次增大,这与采暖期污染物多、南郊比北郊地势高有利于扩散输送有关。总体来看,乌鲁木齐大气混合层厚度空间分布与气象要素、大气稳定度、地形等密切相关,对AQI[WTBZ]指数分布有重要影响,这对近地层大气污染状况预报有着重要的指导意义。 相似文献
8.
文章提出了一种识别混合层深度的人工智能方法。该方法在温度(密度)与压强(或深度)间建立线性模型, 并且将其系数和方差做成一组表征廓线特征的统计量。初始时为模型设定一个主观的先验分布, 在一个自海表向下移动的窗口内通过贝叶斯链式法则和最小描述长度原理学习新数据, 得到系数均值的最大后验概率估计。用F-检验识别系数发生突变的位置, 以此确定混合层的存在性及其深度。通过2017年2月太平洋海域的地转海洋学实时观测阵(Array for Real-time Geostrophic Oceanography, ARGO)数据进行测试, 并且以质量因子(Quality Index, QI)值作为判断识别混合层深度结果准确性的依据, 发现该方法相比于梯度法、阈值法、混合法、相对变化法、最大角度法和最优线性插值法在识别结果上具备更大的QI值。表明该方法能够准确识别混合层深度。 相似文献
9.
过去对南大洋的研究受限于长期观测的缺乏,而现在地转海洋学实时观测阵(Arrayfor Real-timeGeostrophicOceanography,Argo)项目自开始以来持续提供了高质量的温度盐度观测,使系统地研究南大洋海洋上层结构成为可能。本研究使用2000—2018年的Argo浮标观测数据,分析了南大洋混合层深度(Mixed Layer Depth, MLD)的时空分布特征。结果表明:南大洋混合层存在明显的季节变化,冬春两季MLD在副南极锋面北侧达到最高值并呈带状分布,夏秋两季由于海表加热导致混合层变浅,季节变化幅度达到400m以上;在年际尺度上,MLD受南半球环状模(Southern HemisphereAnnularMode,SAM)调制,呈现纬向不对称空间分布特征,这与前人结果一致;本文指出在所研究时段,南大洋混合层在90°E以东,180°以西有加深趋势,而在60°W以西,180°以东有变浅趋势,显示出偶极子分布特征,并且这种趋势特征主要是风场的作用。 相似文献
10.
基于Argo资料的热带西太平洋上层热含量初步研究 总被引:2,自引:0,他引:2
根据2004年1月-2008年12月间的Argo剖面浮标观测资料,分析了热带西太平洋上层热含量的空间分布及其季节变化特征,并考察了不同计算深度以及盐度对热含量的影响,且探讨了有关计算上层热含量的深度选取问题.结果表明:(1)热带西太平洋上层热含量的气候态大致呈“马鞍型”分布,即在12°N以北和5°S以南海域上层热含量都较高,而在2°-12°N之间热含量则较低,特别在棉兰老冷涡区热含量很低;(2)研究海域的上层热含量一年四季均呈这种两高一低的空间分布形势,但强度的季节性变幅却较大,整个研究海域的热含量体现为春季最高,夏季最低,秋冬季居中的特点,但两个高热含量区和低热含量带的热含量各呈现出不同的季节变化;(3)温跃层深度的波动对海洋上层热含量的影响要大于上混合层,尤其在南北纬10°以外海域.因此,计算西太平洋上层热含量时,应将积分深度取为温跃层下界深度,才有可能比较真实地反映该海域的上层热含量的分布和变化,若为简单起见,取等深度计算时,以700m为宜,此外,盐度对上层热含量的影响也应引起重视. 相似文献