臭氧综合指数与臭氧潜势指数的构建与应用

随着社会经济的快速发展,我国臭氧污染日益严重,因此,研发出能定量评估气象条件对臭氧污染影响程度的诊断指数,成为提高和改善气象服务质量的重要任务之一。利用中国内地地区2018年温度、总云量、风速、风向、相对湿度等气象场数据与臭氧浓度数据,研究臭氧污染敏感气象条件,统计各气象因子分布在不同数值区间时发生臭氧污染事件的相对频率(即分指数),按照分指数最大值和最小值的差值大小进行排序,筛选出10个与臭氧污染密切相关的气象因子,将10个气象因子的分指数进行累加,即得出臭氧综合指数。随后,对各地构建臭氧综合指数时采用的气象要素进行统计,得到出现频率最高的3个气象要素,并参考这些气象要素构建了臭氧潜势指数。分别以臭氧潜势指数和臭氧综合指数对北京市2019年臭氧日最大浓度建立拟合预报模型,结果表明:两类指数的拟合预报值与实测值有着相似的变化趋势;利用臭氧综合指数计算得到的预报值与实测值的相关系数为0.76,优于利用臭氧潜势指数计算得到的预报值与实测值的相关系数(0.64)。

一种新型雷电潜势预报指数的构建与试验

利用WRF模式输出的0^-20℃层5种水成物粒子质量混合比及垂直上升速度变量,结合雷暴云碰撞非感应起电机制,构建了一种新型的雷电潜势指数(lightning potential index,简称LPI)。量纲分析结果表明,LPI指数本质上是一种能量指数,能够用来定量衡量雷暴云中的起电放电潜势。利用北京地区2007年9月2日和2015年7月16~17日的2次典型雷电天气过程对LPI指数的应用情况进行实例验证,结果表明:LPI指数与闪电活动在时间演变上具有较好的一致性,在空间分布上也具有较好的对应关系,它能够模拟出闪电活动的变化情况及峰值特征,其时间序列与闪电活动具有显著的正相关性。LPI指数计算方案简洁,物理意义明确,在精细化雷电潜势客观预报中具有一定的应用价值和前景。

大气氧化能力量化研究

大气氧化能力(AOC)通常是指大气通过氧化过程去除大气中微量气体成分的速率总和。在对流层和近地层大气中,AOC主要表观为对污染气体的清除能力或净化能力,亦称大气氧化性。AOC是地球大气自洁净的核心能力,但一直缺乏对其内涵的深入认知和对其指标的量化描述。本文作者通过承担国家重点研发计划“区域大气氧化能力与空气质量的定量关系及调控原理”研究等项目,从大气化学基本理论入手,对AOC开展了系列研究,并在其量化表达方面取得了突破性进展。本文将围绕“大气氧化能力量化研究”这一科学问题,对这些进展进行简要的描述。首先在深入认知AOC内涵的基础上,分别从大气化学的热力学和动力学基本原理出发,构建了大气氧化能力表观指数(AOIe)和潜势指数(AOIp),并通过二者归一化指数日变化闭合研究,发现了非均相化学过程对AOC的贡献不容忽视。随着PM2.5污染的加重,无论夏季还是冬季,AOIe亦随之增加,但在冬季AOIp则出现了相反的情景,表现出AOIp的变化受气象条件的影响更大。AOC闭合研究思路用于大气OH自由基的储库分子HONO“未知源”研究,发现了北京大气HONO的重要非均相来源,阐释了MCM(Master Chemical Mechanism)机制对冬季AOC低估的重要原因。AOIp用于预测我国大气臭氧污染潜势格局,发现臭氧光化学生成表观潜势(AOIp_O_(3))与NO_(2)的光解系数[J(NO_(2))]直接相关,全国J(NO_(2))的年均值为4.39×10^(-3)s^(-1),高值区主要分布在四川、贵州、重庆和湖南等地。与其他化学反应氧化性指数对比,AOIe与AOIp组合指数更具准确性、普适性和实用性,可评价已发生的污染过程AOC的变化,亦可预测城市或区域重污染发生的可能性及其变化和格局。

空气污染潜势-统计结合预报模型的建立及应用

建立了一个空气污染潜势预报和统计预报相结合的模型,该模型以特征气象因子和大气扩散清除因子为基础,并考虑不同因子的权重,定义空气污染潜势指数APPI.所考虑的因子包括：地面风速、混合层高度、混合层内平均风速、风向日变化、稳定度级数、垂直扩散系数、SO2干沉降速率、NO2干沉降速率、PM10干沉降速率、降水时长、地面天气形势.进一步利用统计方法建立空气污染指数API与APPI之间的关系.利用南京地区2009~2010年气象资料计算APPI,通过3项式拟合得到API与APPI的统计方程.结果表明,拟合得到的API与实际API相关系数为0.67,具有显著的相关性,且等级准确率为76.7%.进一步利用2011年1~12月中尺度气象模式WRF预报的气象场开展实况预报.研究表明,24h预报、48h预报、回顾预报的逐月等级正确率分别为44.4%~87.5%,46.4%~100%和63.0%~80.0%,年均等级正确率为60.6%,62.4%.和73.1%.若定义预报API与实际API相差±20以内为正确,则24h预报、48h预报、回顾预报的正确率分别为58.1%,59.4%和63.8%.在IBM x3500并行集群服务器上计算,48h预报需要机时3h.可见,该模型具有较好的预报性能,相对数值模型计算效率很高.

不同闪电参数化方案对海南岛一次强对流闪电过程的数值模拟研究

利用耦合非感应起电方案和闪电参数化方案的WRF V3.9.1中尺度模式,模拟了2018年6月26日发生在海南岛的一次强对流过程,讨论模式中3种闪电参数化方案(LPI方案、PR92w方案和PR92z方案)对热带岛屿地区闪电活动的模拟能力。结果表明:模式能较好地反演出此次强对流过程的雷达回波特征,垂直速度和水成物粒子是影响模式预报闪电的重要因素,云内发展较强的垂直速度和丰富的冰相粒子有利于云内起电过程的发展。LPI方案和PR92w方案模拟出闪电的分布形式和闪电上正下负的结构,起电区域均位于8~15 km,PR92z方案模拟闪电分散,偏差较大;LPI方案的ETS评分(Equitable Threat Score)表现最优,为0.65;进一步分析LPI值与闪电频数的相关关系发现两者之间具有显著的正相关关系,区域平均LPI与闪电频数相关系数为0.9,拟合优度为0.83。

CAPPS预报方法研究

针对在应用城市空气污染数值预报系统 CAPPS过程中容易出现的疑问 ,对CAPPS模式系统中污染潜势和污染指数的预报原理、模式中一些参数的意义以及扬尘的预报 ,作了进一步的说明和讨论。

黄河下游土壤盐碱化评价及变化特征研究

黄河下游地区土壤盐碱化潜势指数计算结果表明:在高漫滩、决口扇等地,潜势指数较小,饱气带岩性以沙土为主,发生土壤盐碱化危害的可能性较小;在低漫滩、背河洼地,潜势指数较大,饱气带岩性主要为粉土、粉质黏土,地下水位埋深小于4 m,发生盐碱化的可能性较大。不同深度土壤含盐量分析结果表明:土壤含盐量随深度增加而逐渐变小,表层土壤含盐量最大;气象因素对该区土壤盐碱化影响的明显深度分界点为0.7 m。该区盐碱化危害的主要因子是NaSO、NaCl和NaHCO等。

CAPPS模型在武汉市空气质量预报中的应用与检验

为了深入了解CAPPS模型对武汉市空气质量的预报效果,使用2004年10月7日至2005年5月31日逐日武汉市有关环境监测资料和CAPPS模型的预报结果,对CAPPS模型在武汉市空气质量预报中的效果进行了检验与分析。结果表明,CAPPS模型对武汉市空气质量的预报效果总体较好,预报精确度评分平均达81.99,其中PM10 API的预报值与实测值之间相关系数达到0.72。

平顶山市空气污染预报研究

用污染潜势指数和污染浓度指数等方法结合平顶山市天气气候特点及污染源分布状况,建立了适宜24小时的空气污染浓度指数预报.为平顶山市空气污染预报提供了一种很好的方法.

西宁市空气质量预报系统CAPPS的分析与应用

城市空气污染数值预报CAPPS，是在ADPIC的概念的基础上经过积分求得的大气平流扩散的多尺度箱格预报模型。它不需要污染源强资料就可预报出城市空气污染潜势指数(PPI)和污染指数(API)。本文对CAPPS系统在北京和上海市进行了分析检验。结果表明，就预报值与监测值的线形相关系数来说，CAPPS系统的预报水平与其他发达国家的模式预报水平相当。而从CAPPS系统在西宁市的应用中可以看出，模式的应用与地表地形、区域气候以及大气的稳定度有一定联系。

大庆市空气污染预报方法

用污染潜势指数和污染浓度指数等方法结合当地的天气气候特点 ,以及污染源分布状况 ,建立了污染预报模型 ,作大庆城区 2 4h空气污染浓度指数预报 ,经验证效果较好。现已投入业务使用 ,并开始对外发布预报。

孝感市城区空气污染气象条件预报模型

使用空气污染潜势指数概念和箱体模式,开发并建立了一套孝感市城区空气污染气象条件预报模型,并用VisualBasic6.0语言编写出相应的自动预报系统,实现了空气污染潜势的自动预报。其实际应用检验结果表明,全年空气污染潜势预报值评分为83.00分,春、夏、秋、冬四季的评分分别为77.65分、89.23分、76.32分和90.37分。