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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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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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