城市雾霾污染特征及气象影响因素研究

文章以唐山市为例,通过研究区域内的环境监测站获取气象参数和各项污染物数据,推算出实时雾霾污染指数,分析城市雾霾污染特征及气象影响因素。唐山市雾霾污染指数月季变化特征大致表现为“U”型,年际变化特征随年份推移后雾霾污染指数不断降低。风速在4 m/s以内时,与雾霾污染指数成正比,4 m/s以上成反比。城市温度超过20℃后,雾霾超标率明显上升,且随相对湿度的增大先上升后下降。说明风速风向、温度和相对湿度是对城市雾霾污染影响显著的三个气象因素,温度25℃以上、相对湿度为14%~64%、偏北风且风速为2~4 m/s时城市雾霾污染最为严重。

云贵高原东部锋面雾的特征及气象影响因子分析

利用19842013年贵州省84个国家级观测站地面气象观测资料,分析锋面雾的时空分布特征及其与气象影响因子的关系。结果表明:(1)锋面雾呈“西多东少”的分布特征,与云贵静止锋的位置及强弱、贵州西高东低的地势有关,73%的锋面雾出现在海拔高度为8001500 m的地区。(2)近30年贵州锋面雾日的年际变化呈缓慢下降趋势,每10年下降0.39天,贵州中西部地区锋面雾日呈减少趋势,这与气温升高、湿度降低有关;锋面雾主要出现在秋末至初春,以冬季为最多,日变化不显著,但夜间到早晨时段发生的频率最高。(3)在云贵静止锋背景下,气温2~6℃,气温日较差2~4℃,24 h变压和变温分别为-2~2 hPa和-2~2℃时,锋面雾发生的频率最大,表明较稳定的气压和温度对锋面雾形成有重要意义,强烈的升温和降温均不利于锋面雾的形成。锋面雾发生时地面风速小于等于4 m/s,风向以静风和偏东、偏北风为主,其次是偏南风,常伴随微量降水存在。

2015—2021年郴州城区臭氧污染特征、气象影响及输送源分析

在对2015—2021年郴州城区不同时间尺度臭氧(O_(3))污染特征进行分析的基础上,进一步研究气象因素对O_(3)污染的影响,并采用潜在源贡献因子分析法(PSCF)对郴州城区O_(3)污染传输路径及潜在污染源进行分析。结果表明:2015—2021年郴州城区O_(3)质量类别主要为优和良,比例达到98.9%,O_(3)为首要污染物的天数呈波动上升趋势。O_(3)的年均质量浓度整体呈现波动上升趋势,2021年相对于2015年上升了6.0%,年内变化呈现“M”双峰型特征,日变化呈现单峰单谷分布,峰值出现在14:00—15:00。O_(3)质量浓度与日照时数及温度呈显著正相关,与相对湿度呈显著负相关;O_(3)质量浓度随风速的增加,先上升后下降。郴州城区O_(3)污染在超标日期间以短距离输送气流为主,占比达89.7%,主要为东北方及南方气流。在本地西南部污染贡献较大的基础上,受区域输送影响明显,主要为广东省西南部及西北部、江西省西北部、湖北省中部的污染排放。针对郴州城区O_(3)污染,须在严格控制本地污染排放的基础上,进一步加强区域联防联控。

贺兰县黄河鲤的气象影响因素分析及浮头预报研究

本文通过走访调查,并利用2015—2019年贺兰县常信乡区域自动站各气象要素的日数据资料(气温、气压、水汽压)和寇家湖1个鱼塘水产监测设备溶解氧监测等资料,找出影响贺兰县黄河鲤生长发育的气象关键因子,分析溶解氧与气象要素之间的相关关系。结果表明,黄河鲤养殖水体溶解氧与平均气温、气压、水汽压存在密切相关关系,其随温度升高而先增加后减少,与气压成正比,随气压升高而增加。结合黄河鲤养殖气象指标,建立浮头预报的逐步回归模型,并开展黄河鲤浮头预报,以期为黄河鲤养殖过程中有效减少气象灾害损失提供强有力的气象科技支撑。

大气污染物变化的气象影响因素研究——以新疆地区为例

为给新疆地区大气污染治理工作提供参考数据,分析大气污染物变化与气象因素之间的影响关系。在研究区域设置测点,形成远程通信网络。确定影响大气污染物变化的气象因素作为自变量,不同类型大气污染物浓度作为因变量。通过数据分析,从时间和空间两方面得出结论:风速可直接影响大气污染物的空间变化,从时间维度上存在抛物线变化规律,降水可直接减少二氧化硫和可吸入颗粒物,对臭氧无影响,且不会影响污染物的空间变化,而温度会直接影响可吸入颗粒物,对二氧化硫和臭氧的影响程度不明显,逆温现象对大气污染物的空间变化具有抑制作用。

宜宾市烤烟产量及气象影响因子相关性分析

本文利用宜宾市1981年到2021年的气象数据资料和烤烟产量资料,分析和研究宜宾市烤烟主要生长期与气象因子的相关关系,进而考察宜宾市烤烟产量对本地气象因子的反应。结果表明:1) 在烤烟生产主要生长期,平均温度均与烤烟产量呈正相关关系,7月和8月的平均温度、最高温度的相关关系系数约为0.3,最高温度呈强相关,相关性系数近0.4,其中7月平均温度相关性系数值为0.58,此时正是烤烟中部烟叶和下部烟叶的成熟采摘时期,非常有利于提高烤烟产量。2) 在烤烟生产主要生长期,降水量总体与烤烟产量呈弱负相关关系,除7月降水量外其余生长期各月的相关关系系数均在−0.1左右,为弱负相关关系;但7月降水量的相关关系系数约为−0.51,呈强负相关表现,对烤烟产量有不利影响。3) 旺长期的日照与烤烟产量呈弱负相关关系,而成熟期呈正相关关系,相关性系数约0.178,对烤烟产量贡献相对较小。4) 在烤烟主要生长期各月相对湿度与烤烟产量呈弱相关关系,基本不会影响烤烟产量。通过分析可以得到烤烟对气象条件的要求存在一定的一致性,但由于地域不同,气象各因子存在非常大的差异,进而各地的烤烟产量与气象因子的相关性便存在地域性变化。综上可以得出宜宾的气象条件适宜烤烟的种植,并且有利于烤烟产量的提高。

基于水稻生长模型的气象影响评价和产量动态预测

在对国际先进的水稻生长模型ORYZA2000进行模型调试、验证,实现本地化的基础上,以双季稻发育速率参数为主,结合地形、气候、水稻熟性分布和当地生产实际,将江南双季稻区按发育参数划分为7个区域,实现了O-RYZA2000模式在我国江南双季稻地区的区域应用。利用该模型进行了不同年份气象条件影响定量评估的应用试验,评价结果与实际符合,定量客观。探讨了利用机理性作物生长模式动态预测产量的方法。通过建立不同发育期的水稻模拟生物量与相对气象产量的相关统计模型,结合趋势产量预测,实现了地区级双季稻不同发育期的产量动态预测。外推检验结果表明,各地早晚稻不同发育期的产量动态预测模型平均误差为4.8%～6.1%,可初步用于业务。

北京地区三级以上污染日的气象影响因子初步分析

依据2001—2007年北京市环境保护局公布的SO2、NO2和PM10日平均空气质量等级大于或等于三级以上的污染日作为样本,统计分析了污染日3种污染物指数与同期南郊观象台(近郊区)的地面和探空气象要素的相关关系。同时采用Hysplit-4后向轨迹分析方法,对出现四级以上污染的重污染日污染源进行了初步探讨。结果表明:风向是造成上述3种污染物出现重污染的主要原因之一;污染日存在两重或多重逆温层,而且逆温层较低较厚,垂直对流和水平扩散作用较弱,湿沉降作用较小,因此污染物不易扩散和输送,堆积在近地面,造成重污染。北京西南、东南部地区以及沙尘暴过程内蒙古、河北北部是造成重污染天气的主要输送源地。研究结果可为北京重污染过程的预警预测及其综合防治提供科学依据。

辽西地区春播期土壤湿度变化特征及气象影响因子分析

利用1981—2011年辽西地区土壤相对湿度、降水和气温资料,对该区土壤湿度和降水变化特征及二者关系进行分析。结果表明:土壤湿度具有明显干化趋势,同期降水不是唯一影响因子;春播期土壤湿度与前秋降水正相关,深层相关系数为0.69,与底墒显著正相关,相关系数最高可达0.84,如此显著的正相关是由于北方特有的封冻雨,秋季降水封冻在土壤里,到第二年春季,气温升高,解冻返浆,土壤变得湿润;5月土壤湿度与同期降水呈正相关,浅层相关系数为0.67,与气温呈负相关,深层相关系数为-0.58。

唐山O3浓度时空变化特征及气象影响分析研究

利用2016年唐山近地面臭氧(O3)逐时观测资料及气象数据,分析唐山地区近地面O3浓度的时空分布特征及其与气象条件的关系。结果表明:唐山地区O3平均浓度具有沿海高于城郊高于中心城区的特征;具有较明显的月变化特征,O3污染主要出现在5~9月,其中6月O3浓度总体最高为167.19μg·m^-3。O3浓度日变化呈"单峰型",在6:00~8:00出现最低值,峰值浓度出现在15:00。O3浓度与气温正相关,与相对湿度负相关,当气压低于1005hPa时,O3浓度与气压正相关,当气压高于1005hPa时,与气压负相关;O3浓度基本是风力为2级以上并且吹西北、西南、东南风时浓度较高。

沙地土壤蒸发能力的气象影响因子辨析及沙地土壤蒸发量特点分析

选定影响土壤蒸发能力的17项气象影响因子并进行不同尺度的观测,获得日实测数据,同时将日序数也列入分析范围。运用主成分分析法分析与沙地土壤蒸发能力有关的18个气象因子的主成分,给出了一种应用于水文上的信息浓缩及指标简化的研究方法;同时利用实测数据分析了沙地土壤蒸发的特点。结果表明:①埋深距地面0.05 m、0.15 m地温、高距地面为3.5 m气温、埋深距地面0.20 m地温及高距地面为2.0 m气温,这5个系列与土壤蒸发量的相关性最不显著,因此首先将其舍弃;②从单个影响因子来看,距地面高2.0 m处的风速和湿度对土壤蒸发能力的影响最为显著,他们的因子载荷量均达到了0.94,而Φ20 cm型水面蒸发的载荷量相对最小,载荷量为80%;③与草甸子地的日土壤蒸发相比沙地的日土壤蒸发量均较大,这可能是由于沙地的日温度极值差较草甸子地大的缘故。

大明山保护区的酸雨特征分析及气象影响机理

利用酸雨监测信息和气象常规资料,对广西大明山地区的酸雨时空特征进行了分析,结果表明,大明山降水的酸性较强.对影响酸雨的气象因子进行了统计分析,结果发现,外来污染源的传输是该地区酸雨形成的重要原因.冷空气的影响路径、降水量、大气逆温等气象要素对酸雨的形成有较大影响.

茶树栽培中的气象影响及防灾技术

我国是茶树的原产地,有着悠久的栽培历史,地处亚洲东南部,具有多种多样的气候类型,茶树灾害频繁,本文重点讨论栽培中的气象影响和防灾技术。

兰州及其卫星城市空气污染异同及气象影响要素

兰州是中国西北地区典型的河谷城市。利用兰州和白银地面常规气象观测资料、空气质量指数以及NCEP-DOE再分析Ⅱ资料,统计2015—2017年兰州发生重度和严重空气污染的天气形势,并分析不同天气形势下河谷城市兰州及其卫星城市白银空气污染的异同。在此基础上,通过21个典型个例的数值模拟探讨了不同天气形势下空气污染的气象影响要素。结果表明:(1)兰州发生重度及以上空气污染的天气形势主要为槽脊型和西风型。(2)槽脊型,山谷风环流较弱,两地污染程度相同时,兰州近地面风场辐合,而白银无明显的风场辐合辐散,且午后白银较兰州下沉运动显著;两地污染程度不同时,兰州近地面风场辐合,夜间有弱的下沉运动,而白银近地面风场辐散,夜间无明显垂直运动。(3)西风型,山谷风环流较强,两地污染程度相同时,兰州和白银均无明显的风场辐合辐散,但夜间兰州有下沉运动,白银无明显垂直运动;两地污染程度存在差异时,兰州近地面风场辐合,白天近地面以下沉气流为主,而白银无明显风场辐合辐散,白天和夜间近地面均以上升气流为主。(4)两类天气形势下,污染日兰州近地面风速小于白银,逆温梯度大于白银,边界层高度小于或接近于白银。

吉林省洪涝造成农业损失的气象影响因素分析及评估方法研究

本文利用统计和农业部门的农业受灾面积资料,利用农业部门对灾害损失的估算方法,建立了历年吉林省洪涝损失序列,进而分析了洪涝损失序列和吉林省气象要素的关系,利用洪涝损失和吉林省气象要素的明显相关关系,建立了基于气象要素的洪涝损失评估模型,并进一步对洪涝损失年型进行了划分。

福建早稻产量结构要素的气象影响研究

通过对福建早稻多年田间观测数据与气象资料的相关和回归分析,研究气象条件对早稻产量结构要素的影响,结果表明穗结实粒数是造成早稻产量年际变化的主要因素,幼穗分化到乳熟期的光温水条件对早稻产量起着主要作用。

基于历史丰歉气象影响指数的湖南油菜产量动态预报

利用湖南油菜播种后历史年(1994—2009年)与预报年(2009—2019年)逐日最高温度、最低温度、降雨量和日照时数及生育期等数据,计算油菜播种后的积温、标准化降雨量、累积日照时数等要素,采用欧式距离和相关系数法计算预报年气象要素与历史上任意一年同一时段同类气象要素的差异,得到综合诊断指数;根据气温、降水、日照时数等要素的综合诊断指数确定历史类似年型,采用平均、大概率等方法分析类似年型油菜产量丰歉气象影响指数,筛选确定准确率高的方法进行油菜产量动态预报。2010—2019年预报检验结果表明,建立的湖南油菜产量动态预报方法的平均预报准确率在95.7%以上,其中11月30日和12月31日的预报准确率最高,为98.1%。该研究建立的湖南油菜产量动态预报方法准确率较高,能够满足湖南油菜产量预报服务的需要。

美国臭氧变化趋势气象影响修正技术方法及启示

分析气象条件对臭氧浓度变化的影响是客观评估臭氧污染管控效果的重要前提。美国基于臭氧浓度和气象参数观测数据,采用统计模型开展臭氧变化趋势气象影响修正,并将其应用于客观评估NO;SIP Call等减排计划的实施效果。本文系统梳理了美国臭氧变化趋势气象影响修正的技术方法和主要应用,同时结合其经验做法和我国实际情况,提出完善我国臭氧气象影响评估技术体系和管理应用的相关建议。

青岛市水平能见度变化特征及气象影响因子分析

利用青岛市2005—2007年的常规气象资料,通过统计学和小波分析的方法分析了青岛市水平能见度的变化特征和气象影响因子,发现青岛市能见度有明显的日、天气尺度、准双周、季节和半年的振荡周期,其变化特征和温度、相对湿度、风向、风速、地面气压、海雾以及边界层高度等要素都存在一定的关联。

合肥地区PM2.5季节特征及气象影响因素分析

气象因素能够对PM2.5浓度产生显著影响,气象因素的改变会减轻或加剧PM2.5浓度值。气象因素和PM2.5浓度值随着季节的变化而变化,并且具有明显的区域性特征,所以对全年的PM2.5和气象相关因素进行分析,不能准确反映PM2.5和气象因素之间的相关性。选择合肥市2015年全年的PM2.5和气象影响因素,并对全年数据按春、夏、秋、冬四季进行划分,按季节对PM2.5特征及气象影响因素进行相关性分析讨论。结果表明,春、夏、秋3个季节的气象首要影响因素为风速,且负相关,说明风有利于PM2.5的扩散;在PM2.5污染严重的冬季,气象首要影响因素为温度,且呈正相关,说明气温较低的冬季逆温层较厚,不利于PM2.5的扩散;降水量和相对湿度对PM2.5的影响随季节呈正负相关变化,说明由于不同季节降水量的不同,对PM2.5的影响随季节变化特征显著;气压、风向对PM2.5影响较小,相关系数随季节变化特征显著。