北京市大气污染物与呼吸系统疾病入院人数的时间序列

为评价北京市空气污染对居民呼吸系统疾病急诊就诊人数的影响,采用基于时间序列的半参广义相加模型,在控制了长期趋势、"星期几效应"及气象因子等混杂因素的影响后,分析2009-2011年北京市空气污染物与呼吸系统疾病入院人数的暴露—反应关系,并按上呼吸道感染(上感)和下呼吸道感染(下感)分层建立模型.结果表明,污染物有一定的滞后效应,NO_2在当天或滞后2 d,SO_2在滞后2 d,PM_(10)在滞后2 d或4 d使得呼吸系统疾病急诊就诊人数的相对危险度(RR)值达到最大,其中SO2、NO2和PM_(10)浓度每增加10μg/m^3,对应的呼吸系统疾病全人群的RR值及95%置信区间(CI)分别为:1.0114(95%CI:1.0077~1.0183),1.021 3(95%CI:1.0150~1.021 3)和1.011 3(95%CI:1.0049~1.0173).同时还发现,大气污染物对上感的影响比下感明显.

北京市上呼吸道感染与气象环境关系及其冬季天气分型初探

上呼吸道感染(简称上感)是常见的多发病,它与气象、环境(污染)条件密切相关.选取北京市2009年1月1日-2011年12月31日的上感急诊就诊人数资料和同期气象、环境资料,在去除就诊人数资料周末效应的基础上,采用Pearson与Spearman相关分析方法,综合分析了四季中各气象要素和污染物浓度与上呼吸道感染就诊人数的关系,并用聚类分析法对冬季上感多发期的天气形势进行了分型.结果表明:春季上感就诊人数与湿度和降水量呈负相关;夏季就诊人数与平均温度、最低温度呈正相关,与最大风速呈负相关;秋季就诊人数与温度、降水量呈负相关,与3种污染物浓度呈正相关;冬季就诊人数与温度、相对湿度、降水量呈负相关,与气压呈正相关.春、夏、冬3季气象条件对上感发病的影响大于环境条件的影响,秋季环境空气质量的作用大于气象条件的作用.对冬季上感多发期天气分型后发现,降温剧烈、高压、干燥、晴朗、风较大的天气条件下就诊人数最多,处于升温过程、较湿润的天气条件下上感就诊人数最少,可为当地居民相关疾病的预防提供参考依据.

环渤海地区雾天气分型及预报方法

利用环渤海地区常规气象观测资料和NCEP位势高度、风速再分析资料,采用天气学方法分析了环渤海地区雾天气过程。结果表明:环渤海区域性雾天气出现时500 hPa高空天气形势有3种:纬向气流型、低槽型、高压脊型;地面形势有4种:锋面气旋型、高压前部型、均压场型、弱高压型。针对天气形势的槽脊和高、低压中心等特点设计客观自动识别系统,进而基于T639模式输出产品计算了多个水汽条件、层结稳定条件和风速条件因子,经过诊断分析及相关分析后选取1000 hPa温度露点差、1000 hPa风速、925与850 hPa温度差和M指数4个参数作为物理量诊断因子,建立天气形势自动识别与T639模式输出物理量诊断相结合的预报系统,给出环渤海地区雾天气出现时间和空间范围未来1~3 d的预报,试验结果表明取得了较好效果。

北京市空气质量指数与气象条件的关系及其对呼吸系统疾病的滞后影响

依据北京市2009年1月1日-2011年12月31日的逐日空气质量指数(AQI)与同时段常规地面气象观测数据,区分污染日与非污染日(以轻微污染下界为分界)、不同季节研究了AQI与气象要素的关系;应用分布滞后非线性模型与广义相加模型,在调整气温、相对湿度、风速等混杂效应的基础上,定量计算了AQI对呼吸系统急诊人数的影响及滞后效应.结果表明,研究时段北京AQI的年际波动并不明显,冬季中、重度污染易发;秋季空气优良率最低;春季易发生轻微污染.污染日AQI与平均气压、最高气压显著正相关,与气温、相对湿度负相关;非污染日,AQI与气压、平均/最大风速和日照时数负相关,而与气温、相对湿度、降水量正相关.就诊当天与滞后1 d的AQI对呼吸系统疾病的影响最显著,且危险度(RR)随污染物质量浓度的增大以接近线性形态增大.AQI指数每增加10,北京市呼吸系统急诊就诊人数的RR为0.22%,其95%置信区间为0.104%~0.342%.

北京市极端降水事件和应对策略分析

随着北京城市化进程的不断发展,极端降水造成的灾害性损失也越来越严重,有针对性的制定极端降水应急管理对策是降低灾害性损失的有效办法。基于1981-2014年北京地区20个常规气象站逐日降水资料,采用百分位法确定20个站点各自极端降水阈值,定义4个极端降水指数,对北京地区极端降水事件进行分析。结果表明:极端降水阈值的分布和极端降水量、极端降水强度、年最大日降水量的分布十分接近,大值区都分布在北京市城区(海淀、朝阳、丰台)和城区东北部(顺义、怀柔、密云、平谷),这些地区因极端降水强度大,面临的灾害性风险最高,是灾害应急管理重点关注的地区;北京市西部(斋堂、霞云岭)和西北部山区(佛爷顶、汤河口)虽然是极端降水日数的大值区,但由于北京地区特殊的地形和人口分布规律,这些地区并没有因为极端降水出现概率高而导致过大的灾害性损失。结合北京市极端降水灾害应急管理现状,提出从提高预报预警能力、加强城市基础设施建设、提高全民应急避险能力几个方面应对极端降水灾害的策略。

北京一次暴雨过程数值模拟和诊断分析

2012年7月21日10:00-22日02:00,北京地区出现了一次历史上罕见的特大暴雨天气过程,对当地人民的生命财产造成了严重损失.采用新一代中尺度数值预报模式WRF V3.3.1对这次极端降水天气过程进行数值模拟研究,并运用模式输出结果对其发生、发展机制进行了研究.主要结论有:WRF模式能够较好地模拟出这次暴雨的落区、暴雨中心、24 h累积降水量等;此次强暴雨过程主要是由低空中β尺度涡旋造成的,即中β尺度涡旋随时间的演变决定降水落区及降水强度;最后利用相对螺旋度诊断了整个降水过程,结果显示相对螺旋度的变化对降水增强的临近预报具有明显指示意义.

2005—2014年我国不利天气条件下交通事故特征分析

根据2005—2014年全国不利天气条件发生的交通事故起数、其经济损失和伤亡人数及气象观测资料研究近10 a我国不利天气条件下的交通事故特征,结果表明:(1)不利天气条件造成的交通事故起数及受伤人数雨天>雪天>雾天,造成经济损失及死亡人数较多的不利天气排序为雨天>雾天>雪天。平均每起事故造成的经济损失雾天>雪天>雨天;平均每起事故受伤人数冰雹天气>雾天>雪天;平均每起事故死亡人数雾天>沙尘>冰雹天气,雨天最少;(2)交通管理和气象部门联合开展全国交通气象预报预警服务,能有效减少雨雪和大风等天气交通事故发生起数及其经济损失和伤亡人数;(3)2008年雪天发生交通事故起数及其经济损失和伤亡人数均出现极端突变增大,当年发生百年一遇低温冰冻雨雪极端气候事件是造成上述突变的关键因素;(4)结合2005—2014年雨天、雪天、雾天条件下8种不同道路类型交通事故死亡人数分析发现,近10 a来,受雨、雪天气影响二级公路交通事故总死亡人数最多;大雾天气造成高速公路交通事故死亡人数最多。

基于模式输出统计预报方法的云量精细化预报

通过对T639数值预报产品的释用,结合地面气象观测站资料,以环渤海地区兴城站为例,建立了云量的精细化预报模型.从云形成的基本条件出发,选取4类天气学意义明确的预报因子:水汽类、大气不稳定度类、大气上升运动类和天气系统强度类,以总云量、低云量为预报对象,通过逐步回归法建立兴城站逐月、逐时次的云量预报方程.结果表明,云量主要受水汽、大气上升运动和大气不稳定度影响.回代检验结果表明,总云量平均绝对误差为20%,低云量平均绝对误差为16%,低云量的预报方程预报效果更好;总云量夏半年预报准确率更高,低云量冬半年预报准确率更高,可为云量精细化预报提供参考.

气象条件对北京市消化系统疾病的滞后性影响

收集北京市某三级甲等医院2009—2011年消化系统疾病急诊就诊资料93301例，在Spearman相关分析的基础上，用分布滞后非线性模型与广义相加模型相结合，对气温、相对湿度、风速对急诊人数的影响和滞后效应进行分析．就诊人数与气温、相对湿度、水汽压、降水量等均为显著正相关，而与气压、风速为显著负相关．20℃附近是最不利于消化系统疾病发病的气温条件；气温高于25℃时高温效应明显，累积效应在滞后4～7d时最明显．最不利于发病的湿度条件为相对湿度50％左右，滞后0-1d的湿度效应不明显；滞后2～3d时相对湿度为70％的危险度高；滞后3～5d时低于阈值的相对湿度危险度最大．4m／s左右的风速下发病数较少，而风速为1～2m／s时在滞后0-4d会增加消化系统疾病风险；6m／s及以上的风速危险度大且作用持久，但其本身出现频次低．主要气象要素对消化系统疾病的发病影响显著且各要素均具有不同的滞后效应．

云量时间精细化预报研究——以榆中为例

利用2001年7月至2011年7月甘肃省榆中县地面观测站每日8次云量资料和同期NCEP每日4次等压面资料,由NCEP资料构造预报因子,以总云量和低云量为预报对象,分析预报因子和预报对象的相关性,采用逐步回归方法建立榆中县逐月每日8个时次的云量预报方程并进行回代;并利用2012年的资料检验预报方程的预报效果。结果表明:云量主要受整层湿度、垂直运动、不稳定能量、槽强度指数和700 h Pa水汽通量散度影响,其中湿度条件和垂直运动是重要因素。建立的预报方程对总云量的预报效果比低云量好;总云量平均预报误差在2成左右,低云量平均预报误差在3成左右;预报值的变化趋势可以部分地反映实际云量的变化趋势。

南京市呼吸系统疾病死亡人数预测方法研究

利用2004年1月－2009年12月南京市呼吸系统疾病死亡资料和2003年12月-2009年12月南京地面气象观测站逐日气象资料，分析呼吸系统疾病死亡人数与同期和前期气象因素的关系，通过逐步回归按月份建立南京市呼吸系统疾病逐日死亡人数的预测方程，利用2010年的资料检验预测效果，得出了以下结论：过去2～7d气温平均值、过去3～7d气压平均值与死亡人数之间的相关程度均通过了α=0．001水平的相关显著性检验，过去6～7d的气温48、72h变幅与死亡人数之间的相关程度也通过了α=0．001水平的相关显著性检验；死亡人数对气温平均值的最强响应在滞后6d，气压平均值在滞后5d，风速平均值在滞后1～2d，过去72h变温在滞后1～2d，过去48、72h气温变幅在滞后6～7d．回归方程预测的死亡人数与实际死亡人数平均相差2人左右，预测效果优于按季节建立的模型．气象要素及其变化与呼吸系统疾病逐日死亡人数呈显著相关，气象要素对死亡人数的影响具有累积效应，并存在滞后性．

近半个世纪以来青藏高原东北部气候变化的时空特征分析

利用1957-2009年青藏高原东北部0.25°高分辨率气候数据集对30°~40°N,90°~105°E范围内近53 a的最高气温、最低气温、降水量和平均风速进行了不同时空尺度的变化特征分析.结果表明,青藏高原东北部最高、最低气温和降水量均随时间波动式增加,增温率分别为0.27和0.42℃/10a,其中冬季增温最显著,最高、最低气温增温率分别达到0.37和0.54℃/10 a,总体上呈暖湿化趋势;平均风速总体呈显著减小趋势.空间分析表明,研究区高海拔、沙漠下垫面的柴达木盆地是高原东北部升温最显著的区域,其最高、最低气温增温率分别达到0.41和0.66℃/10 a;低海拔植被茂盛的四川盆地为高原东北部升温较小区域(最高、最低气温增温率分别仅为0.13和0.27℃/10 a).研究区降水量少的北坡升温显著,最高、最低气温增温率分别为0.28和0.49℃/10 a,而降水量多、植被状况好的研究区东坡升温率较小(最高、最低气温增温率分别仅为0.18和0.32℃/10 a),由此表明高原东北部干旱区与湿润区相比,其增温更显著,对全球气候变暖的响应更敏感.结合Mann-Kendall和Yamamoto气候突变检验发现,青藏高原东北部最高气温在1997年前后发生增温幅度变大的突变现象,而最低气温没有突变现象;降水量则呈波动式增加趋势,无明显突变现象;与最高气温突变相呼应,平均风速在1996年前后也发生突变,之后风速呈显著性减小趋势.

2012年初夏西北干旱区罕见区域性大暴雨天气过程分析

利用常规观测资料、美国环境预报中心逐6 hFNL（1°×1°）再分析格点资料、NCEP／NCAR（2．5°×2．5°）逐6 h再分析资料、FY－2E气象卫星资料和雷达回波资料，用天气学分析和物理量场诊断分析方法，探究了2012年6月4～5日发生在新疆库尔勒至甘肃玉门一带干旱地区60 a一遇的大暴雨天气过程的水汽来源以及触发机制。结果表明：中层强盛西南低空急流和低层偏东低空急流为暴雨区源源不断地输送水汽并带来不稳定能量；前倾槽结构和低层增温增湿，形成大气层结强烈对流不稳定；低层切变线（850 hPa）和其上空辐合线（700 hPa）叠加，导致不稳定能量释放，诱发大暴雨天气过程发生；低空辐合高空辐散，形成整层上升运动，为大暴雨的发展和维持提供了动力条件。

近63年中国东部冬季气温异常的时空分布特征

利用中国东部地区115站1951-2013年冬季气温以及美国国家大气科学研究中心和环境预报中心再分析资料,采用经验正交展开和旋转经验正交展开方法,分析中国东部地区近63 a冬季气温变化特征,并基于气候划分的区域分析了其与大气环流异常的关系.结果表明中国东部冬季气温变化在总体一致型的基础上还存在东北一西南反向变化的类型.近63 a冬季气温在1984年前后发生了显著变化,东部冬季气温突变略早于全国,近30 a来中国东部冬季气温明显偏高.中国东部地区冬季气温异常可以分为华南-东南区、东北区、华中区和河套区。西伯利亚高压、东亚大槽和西风急流与中国东部地区冬季气温变化有着显著的相关关系.

十个代表城市空气污染指数与能见度和相对湿度的关系

影响能见度的不仅仅是大气污染物,雾也是一个重要因素。因此,用能见度反映空气质量,需要考虑水汽的作用。在已有的研究结果基础上,构造空气污染指数(API)与能见度和空气相对湿度的数学关系。依据全国10个代表城市2001—2012年逐日API资料和同期08:00(北京时)地面气象资料,运用线性回归方法,确定公式中的待定系数,从而建立利用能见度和相对湿度估算API的统计方程。结果表明:(1)当空气相对湿度小于78%时,能见度主要受空气污染物浓度影响;当空气相对湿度大于96%时,能见度主要受空气湿度影响;当空气相对湿度介于78%~96%时,能见度受空气污染物浓度和空气湿度共同影响;(2)除拉萨和兰州外,其余城市API与能见度和相对湿度的相关程度都通过了α=0.000 01的显著性水平,并且相关程度冬半年好于夏半年;(3)API与能见度和相对湿度拟合关系中的参数b0和b,除拉萨、乌鲁木齐和兰州以外,其余城市的变化幅度都比较小;(4)回代检验表明,除个别月份外,绝对误差和相对误差都相对较小,说明API与能见度和空气湿度的数学关系式可以拟合API。

冬季一次南支槽活动对川南城市群空气重污染过程影响研究

针对四川盆地大气污染防治工作的需要,应用2016年12月26日至2017年1月11日川南城市群(宜宾、自贡、泸州、内江、乐山)大气污染物浓度观测数据和气象数据,采用数理统计和污染天气诊断分析等方法,分析了这次川南城市群跨年度空气重污染过程的污染变化特征及其气象成因。结果表明:南支槽加强并引导其槽前西南干暖气流北上,致使当地低层大气增温,形成低空等温或逆温层,限制当地大气污染物扩散,是助长此重污染过程形成的主要天气系统。川南城市群低空的风向辐合,以及高相对湿度(未形成降水)所产生的吸湿增长效应,与低空等温或逆温配合,促使此次污染物浓度达到峰值(AQI为286)。南支槽减弱,随之原有等温或逆温层被破坏,逐渐减弱消失,低层风向辐合消失,川南城市群上空三维大气扩散能力增强,大气污染物浓度降低,最后降水的湿清除作用使当地污染物浓度快速降低,污染过程结束。本研究发现了有别于四川盆地西北部大气重污染的天气系统和相应气象成因,为深入认识川南城市群大气重污染气象成因及其防控提供了新的重要参考依据。

贺兰山对银川一次致灾暴雨过程影响的数值模拟

贺兰山是中国西北地区干旱区与半干旱区的重要分界线,但是其地形对某些强降水天气过程的影响并不清楚。本文利用WRFV3.4中尺度数值模式,对2012年7月29—30日发生在银川的罕见大暴雨过程进行了数值模拟,并进行了削平贺兰山的敏感性试验。结果表明:贺兰山地形对其东侧银川地区低层绕流气旋的产生、垂直运动、散度场、水汽通量散度都有促进、加强作用,对此次银川大暴雨的产生起了至关重要的作用;若将贺兰山削平,在贺兰山以西的腾格里沙漠东部地区低层流场将出现切变辐合,垂直运动、散度场、水汽通量散度加强,会导致该地区降水强度增强、范围扩大。这表明,就该区域某些强降水天气过程而言,贺兰山加强其以东银川地区的降水,而对其以西腾格里沙漠东部的降水产生明显的不利影响。

兰州市大气污染物的分布特征及其对人体健康的影响

目的探讨兰州市大气污染物的分布特征及其对呼吸系统疾病的健康效应。方法收集兰州市2001年1月1日至2009年12月31日的大气污染物（PM10、SO2和NO2）资料及同期的气象资料和呼吸系统疾病日入院资料,分析了PM10、SO2和NO2的分布特征及其与气象因子的相关关系。采用时间序列半参广义相加模型（GAM）研究了大气污染物与呼吸系统疾病日入院人数的暴露-反应关系。结果 9年内PM10和SO2浓度表现出下降的趋势,NO2浓度基本保持不变;3种污染物浓度最高值均出现在冬季,最低值出现在夏季;PM10浓度月分布呈双峰型,SO2和NO2呈单峰型。气象因子与污染物有显著的相关关系。三种污染物对呼吸系统疾病入院人数的影响存在滞后效应,均在滞后0-6 d（avg06）的移动平均值使呼吸系统疾病日入院人数的超额危险度（ER）达到最大,其中PM10、SO2和NO2浓度每增加10μg/m3,对应的呼吸系统疾病日入院人数的ER分别为0.45%、1.35%和3.02%。结论兰州市大气污染物（PM10、SO2和NO2）对呼吸系统疾病的日入院人数有影响。

2012—2013年中国西南地区秋、冬、春季持续干旱的成因

利用多种资料从大尺度大气环流、水汽输送、热带海表温度、北极涛动、平流层极涡等方面分析了2012—2013年中国西南地区秋、冬、春季持续干旱的成因。结果表明,西南水汽输送偏弱、高纬度地区南下冷空气路径偏东、冷暖空气难以在西南地区上空交汇,是此次持续干旱的直接原因。这段时间西南地区大都受平直西风气流控制,孟加拉湾和中南半岛地区位势高度较常年偏高,不利于这些地区气旋性环流的发展;热带海表温度异常变化,特别是冬春季印度洋海表温度的持续偏高,使得菲律宾地区上空低层反气旋异常环流增强。这些都导致了西南向水汽输送偏弱。此外,北极涛动异常变化对西南地区的干旱也有重要影响,北极涛动持续处于负位相,不仅使南支槽减弱变浅,西南水汽输送减少,还导致贝加尔湖高压脊偏弱,使北方南下冷空气主体偏东。冬季平流层极涡强度的变化在各个高度的位势高度场和位势涡度场上都有体现,其变化对冷空气的强度及路径有明显影响。

库姆塔格沙漠周边地区极端降水的时空变化特征

根据中国气象局信息中心提供的库姆塔格沙漠周边地区20个气象站1960—2014年逐日降水量资料,分析了库姆塔格沙漠周边地区1960—2014年极端降水的时空变化特征。结果表明:(1)库姆塔格沙漠周边地区极端降水主要集中在夏季且存在很大的地域性差异。(2)1960—2014年库姆塔格沙漠周边地区极端降水事件、年大雨频次、年大降水事件降水量和年降水量显著增加。(3)库姆塔格沙漠周边地区西部极端降水主要由频数很少的暴雨贡献,而东部极端降水则由暴雨和大雨共同贡献。(4)库姆塔格沙漠周边地区极端降水指数在夏季和年尺度的空间分布相似,且强降水指数在年和夏季尺度的空间分布均呈"鞍型场"型。