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针对区域大气污染物排放量与空气质量在时空分布上存在不完全协同、匹配的现象,论文选择SO2、NOX、PM2.5、CO和VOCs作为大气污染物指标,选择气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth, AOD)表征颗粒物环境空气质量,以武汉市为例,综合应用耦合模型和空间错位指数模型研究2类指标之间的空间非协同耦合规律。主要结论如下：① 武汉市大气污染物排放量与颗粒物空气质量具有不同空间分布特征,大气污染物排放量呈现由城市中心城区向远城区递减的趋势,其中SO2、PM2.5和VOCs的排放具有明显的中心聚集现象,而NOX和CO聚集现象不显著,且与道路分布明显相关;AOD分布具有明显的空间差异性,总体上呈由西北向东南依次递减的趋势。② 武汉市大气污染物排放与颗粒物空气质量的空间非协同耦合规律：越靠近城市中心城区,空间协同耦合现象越显著,空间错位现象越弱;越远离主城区,空间非协同耦合现象越显著,空间错位现象越显著;SO2排放量与AOD在武汉市远城区的空间错位指数均大于0.7,且耦合度指数小于0.3,呈现较强的非协同耦合特征,NOX、VOCs、PM2.5的排放量与AOD在武汉中心城区的空间错位指数均小于0.5,且耦合度指数大于0.5,协同耦合现象较为显著。③ 基于时空非协同耦合分析城市大气环境污染治理建议：针对污染物与AOD空间错位不显著的城市中心城区,以本地减排治理为主;针对污染物与AOD空间错位显著的远城区,应在污染溯源分析的基础上进行区域协调综合治理。 相似文献
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基于1982—2015年高分辨率海气资料,从海表面温度(Sea Surface Temperature, SST)和海表面风速相关关系的角度研究了年际尺度上赤道印度洋的海气关系。结果表明,印度洋的海气关系具有明显区域性和季节性特征,即整个印度洋除赤道东南印度洋和赤道西印度洋SST与海表风速在夏季(7—9月)为显著正相关关系,主要表现为海洋影响大气;其他地区和月份均为负相关关系,主要表现为大气对海洋的强迫作用。回归分析发现,夏季赤道西印度洋SST异常可能通过海平面气压调整机制影响海表面风场,即海温增温使边界层空气增暖,海表面风场辐合增强;反之则相反。此外,还利用AM2.1模式进行模拟试验,试验结果成功地再现了夏季赤道西印度洋海表面温度与海表风速之间的正相关关系。 相似文献
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2018年5月21日夜间至22日白天,重庆市永川地区出现了一次强对流天气过程。为了更深入地认识强对流天气过程中大尺度系统与中小尺度系统的作用机制,提高永川地区强对流天气预报能力,文章利用常规地面观测资料、探空资料、多普勒天气雷达CINRAD/SA探测资料及FY4A卫星红外C011资料,采用天气动力学诊断方法,分析此次强对流天气过程。结果表明：（1）21日夜间至22日白天,中高纬度的低槽东移,副热带高压略有南移,中低层系统对峙,形成低涡切变线稳定少动,不断激发中小尺度扰动,使对流云团发展。（2）对流云团在低涡的辐合动力作用和暖湿条件下发展为MCC,孤立的对流单体发展成为飑线,东移过程中演变为弓形,大风出现在飑线强回波带、回波前沿,强降水主要发生在强回波区及回波后侧。（3）大气处于上干下湿的不稳定状态,强的CAPE指数、SI指数、K指数、LI指数显示热力、动力条件较好,同时垂直风切变较强,有利于飑线中的上升、下沉气流共存以及暖湿气流输送到发展的上升气流中,以致出现大风、短时强降水。中高纬度的低槽、副热带高压、低涡切变线等天气尺度系统与MCC、飑线等中小尺度系统共同作用,配合较好的热力、动力条件,以及较强的垂直风切变与水汽辐合中心,形成了此次强对流天气过程。 相似文献
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为了提高非汛期(1—4月与10—12月)大风预报技巧,降低大风灾害影响,文中以重庆市永川区大风天气为例,采用常规气象资料,分析2006—2017年非汛期永川区大风过程的时空分布特征、环流形势和大风类型,并总结大风天气的预报方法。结果表明:1)大风主要集中在永川区中部偏北一带,城区最多;除2012年外均有发生;1月未出现,4月发生次数最多;一天中以后半夜为大风高发期。2)主要环流类型为冷锋后偏北大风型、热低压大风型、高低压系统间梯度风型,其中冷锋后偏北大风型占主导。3)各类型地面系统差别较大,冷锋后偏北大风型冷高压强度在1 022.5 hPa以上,热低压大风型低压强度在1 002.5 hPa以下,高低压系统间梯度风型气压差强度在10 hPa以上。4)各类型前期气温大多较常年同期偏高,其中冷锋后偏北大风型与强降温关系最紧密,冷空气主要以西北路径影响四川和重庆地区,通过预报强降温天气及降温强度来预报永川区大风具有一定的指示意义。最后总结的大风预报方法和流程,在2018年的2例大风过程预报应用效果较好。 相似文献
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