基于Ga_(2)O_(3)-SiC-Ag多层结构的介电常数近零超低开关阈值光学双稳态器件

光学双稳态这一非线性光学现象因其在全光系统中的巨大应用潜力而备受关注.然而微弱的非线性响应往往需要巨大的输入功率才能实现光学双稳态,导致其实用性不强.本文基于Ga_(2)O_(3)-SiC-Ag的金属-介电材料多层结构,在实现介电常数近零的大场增强的同时,还引入了具有大非线性系数的材料,并基于有限元法研究了介电常数近零层的厚度和长度对光学双稳态的影响.研究结果表明,光学双稳态随介电常数近零层的厚度和长度的增大而变得愈发显著,在通信波段的开关阈值低至约10^(-6)W/cm^(2),与之前报道的基于介电常数近零材料的光学双稳态相比,降低了9个数量级,展现了在光子集成电路产业化中的巨大应用潜力.

乌鲁木齐市和喀什市近地面O3变化特征及潜在源研究

近地面O_(3)对我国空气质量的影响愈发严重,成为了大气污染治理的首要污染物,新疆虽位于我国西北地区,但近年来O_(3)问题时有发生,特别是乌鲁木齐市和喀什市。因此,对乌鲁木齐市和喀什市O_(3)的变化特征及潜在来源进行分析,运用后向轨迹模型探讨乌鲁木齐市和喀什市O_(3)的传输路径、潜在源区及其影响因素。结果显示:(1)时间变化上,2015—2022年乌鲁木齐市和喀什市O_(3)浓度在2018年达到峰值,2018年后小幅度下降,之后变化趋于稳定,O_(3)浓度季节变化明显,夏季最高,存在“周末效应”和昼夜变化。(2)后向轨迹分析结果表明,2015—2022年乌鲁木齐市和喀什市的气流轨迹来源相似,长距离气流主要来自西部中亚地区,乌鲁木齐市气流轨迹中长距离输送轨迹占比31.86%,喀什市为15.42%;中短距离气流主要来自本地,乌鲁木齐市气流轨迹中中短距离输送轨迹占比68.14%,喀什市为84.58%。(3)乌鲁木齐市和喀什市潜在源区覆盖面积大,乌鲁木齐市以本地源为核心潜在源贡献区域,喀什市以外来源和本地源为潜在源贡献区,2022年较2015年相比高值潜在源区范围有一定扩大。

烟台市区近地面大气NOx与O_3浓度相关性分析

利用烟台市区11个空气监测点位2012年近地面大气污染物的浓度监测数据,进行了NOx(NO和NO2)和O3浓度的变化规律和相关性分析。结果表明,NOx与O3浓度呈明显的季节性变化,夏季NOx出现最低值,O3出现最高值;冬季O3出现最低值,NO出现最高值,NO2的最高值出现在春季。1d当中,NOx浓度值在8:00和20:00左右达到最大,呈明显双峰型分布;O3浓度值在15:00左右达到最大,呈单峰型分布,与NOx变化规律存在明显负相关。

气象因子、NO_(2)对关中近地面O_(3)浓度的影响

利用关中近地面2013年12月—2021年12月O_(3)、NO_(2)逐时、日、月、年浓度与同期气象要素,分析O_(3)污染特征及气象因子、前体物对其影响。结果表明:关中近地面O_(3)年均浓度、超标天数呈上趋势,具有明显的季节性变化,夏季O_(3)超标天数占总超标天数的50.7%;O_(3)月均浓度为单峰分布,7月达峰值;O_(3)日均浓度也为单峰分布,16时达到峰值。NO_(2)的日变化与O_(3)基本相反,早高峰略有上升,16时出现谷值;春、夏季O_(3)浓度与NO_(2)浓度呈正相关,秋季、冬季呈负相关,且夏、冬季相关性更为显著。气温、日照与O_(3)日均浓度呈显著正相关,相对湿度≤55%时,O_(3)浓度与相对湿度趋势一致,相对湿度>55%时,二者趋势相反;风速<1.8 m/s时,O_(3)浓度与风速趋势一致,当风速≥1.8 m/s时,二者趋势相反,三面环山向东敞开、常年东北偏北风的地形及气象条件均不利于污染物扩散。当气温介于25~30℃、相对湿度在55%、风速在1.8 m/s左右时,应警惕O_(3)超标。

复杂地形近地面温度谱

本文统计分析了复杂地形近地面大量温度脉动功率谱，结果表明，在复杂地形情况下，不一定总能用Kolmgorov的湍流谱来描述，相当多的时间温度谱的幂率偏陡，在-5/3至-3之间，有时还会在惯性区出现两段-5/3幂率，其中频率高的一段强度更强。本文还讨论了偏离Kolmogorov的条件和原因。

周口市近地面臭氧浓度变化特征及其影响因素分析

利用国控观测点位的空气质量监测数据,揭示了周口市主城区2019年近地面臭氧(O_(3))浓度的时间变化特征以及与前体物的相关性;并采用遥感解译与实地调查相结合的方法,分析了人类活动类型对周口市主城区近地面O_(3)浓度的影响。结果表明,O_(3)浓度具有明显的日、月、季节变化规律,在前体物中与二氧化氮浓度存在负相关性。人类活动与近地面O_(3)浓度相关性分析结果表明,O_(3)浓度与人类活动中工矿用地面积比例呈很强的正线性相关性,与农业用地面积比例呈较强的负线性相关性。人类活动对O_(3)浓度影响评价结果表明,影响程度明显的区域主要集中在川汇区中部以及淮阳县县城西南部的工业活动较密集区,这些区域的人类活动类型和数量均较多,开发建设活动明显,影响强度较大。

中国7个典型城市城区和郊区ρ(O_(3))的差异分析

基于2015-2019年沈阳、北京、兰州、南京、武汉、贵阳和广州7个城市的ρ(O_(3))逐小时数据,研究了中国典型城市城区和郊区ρ(O_(3))的差异.结果表明,2015-2019年7个城市的年均ρ(O_(3))由高到低为南京>北京>兰州>沈阳>贵阳>武汉>广州.各城市城区和郊区的ρ(O_(3))普遍表现为郊区大于城区,且存在明显的季节变化、月变化和日变化特征.沈阳、北京、南京和武汉郊区的ρ(O_(3))为夏季最大;贵阳郊区为春季最大;广州郊区为秋季最大;兰州郊区为春季最大,城区为夏季最大;各城市郊区的ρ(O_(3))均为冬季最低.ρ(O_(3))的月变化随着纬度的增加“单峰型”特征越明显.除武汉市的ρ(O_(3))日变化特征为“双峰型”外,其余城市均为明显的“单峰型”.各城市城区和郊区ρ(O_(3))的差异春、冬季大,夏、秋季小,冬季差异最显著.除沈阳城区和郊区ρ(O_(3))差异为夜间最小外,其余城市均为夜间最大.

基于TROPOMI NO_(2)、CO及HCHO重构数据的近地面O_(3)浓度估算研究

以TROPOMI大气成分产品为代表的卫星遥感数据在近地面臭氧(O_(3))浓度估算中表现出很好的潜力。由于云及反演算法局限性等原因,TROPOMI的大气成分产品存在一定的数据缺失,使得基于此的近地面O_(3)浓度估算数据覆盖度较低。为此,本文采用经验正交函数分解插值法(DINEOF)对TROPOMI NO_(2)、CO、HCHO原始数据产品进行缺失像元重构,并基于重构数据产品采用极限梯度提升算法(XGBoost)估算了中国大陆地区2019年—2021年高覆盖度的日最大8 h平均O_(3)浓度(MDA8 O_(3))。对比研究了DINEOF方法对TROPOMI NO_(2)、CO、HCHO原始数据产品的缺失像元进行重构后再建模估算O_(3)的方法(方案1),使用TROPOMI NO_(2)、CO、HCHO原始数据产品并对其缺失像元赋空值并输入其他特征变量来建模估算O_(3)的方法(方案2),有TROPOMI NO_(2)、CO、HCHO原始数据产品的建模结果和无TROPOMI NO_(2)、CO、HCHO原始数据产品,只有其他特征变量的建模结果相结合的方法(方案3),均可提升O_(3)模型估算结果的覆盖度。实验表明:方案1的结果最好,其十折交叉验证R^(2)=0.86,RMSE=15.86μg/m^(3),模型精度和方案2基本一致且高于方案3,在重构区域的模型精度最高(训练集R^(2)=0.82,RMSE=15.57μg/m^(3)),且当重构区域出现O_(3)重污染时(浓度大于160μg/m^(3)),能明显改善模型高值低估现象,结果的空间分布更合理。方案1估算的2019年—2021年近地面MDA8 O_(3)的平均覆盖度从33.6%提升到97.2%,使用TROPOMI NO_(2)、CO、HCHO重构数据产品建模估算O_(3)可提升模型性能和模型结果的覆盖度。

夜间近地表臭氧观测

2018年12月15~18日使用激光雷达在河北望都观测气溶胶与O3,利用气溶胶消光系数廓线判断边界层的变化,进而研究大气边界层对于近地表层(300m)O3浓度的影响.结果表明,边界层主要影响O3的干沉降以及高空O3的垂直输送,在受本地污染控制时,近地表O3浓度受干沉降控制明显,随着边界层高度的下降而减少;西北地区气团占主导时,O3浓度主要受水平传输以及高空垂直输送影响.

基于卫星和地面观测的中国典型城市群对流层内臭氧时空变化特征

为了探明近年来中国典型城市群(京津冀城市群、长三角城市群和珠三角城市群)臭氧(O_(3))污染的发生规律,利用2005—2020年OMI-MLS(臭氧监测仪-微波临边探测器)对流层O_(3)柱总量探测数据以及2015—2020年地面O_(3)浓度监测数据分析我国三大城市群O_(3)的时空分布特征及其演变趋势,结果表明:①对流层O_(3)柱总量月峰值和年均值均呈京津冀城市群>长三角城市群>珠三角城市群的特征,京津冀和长三角城市群对流层O_(3)柱总量均在夏季〔分别为50.0和44.4 DU(dobson unit)〕最高,而珠三角城市群在春季(42.2 DU)最高.②三大城市群对流层O_(3)柱总量在空间分布上具有不同的特征,京津冀城市群对流层O_(3)柱总量呈东南高于西北的特征,长三角城市群对流层O_(3)柱总量随纬度升高而增大,珠三角城市群对流层O_(3)柱总量南北局地差异较小;海拔对对流层O_(3)柱总量的空间分布有一定影响,海拔越高,对流层O_(3)柱总量越低.③京津冀、长三角和珠三角城市群对流层O_(3)柱总量均呈逐年显著升高的趋势,年均增长量分别为0.25、0.28和0.27 DU,其中,京津冀城市群在对流层O_(3)柱总量较低的秋冬季年均增长(0.29 DU)最快,而长三角和珠三角城市群分别在对流层O_(3)柱总量最高的夏季和春季增长最快,均为0.39 DU.④卫星探测的对流层O_(3)柱总量与地面监测的O_(3)日最大8 h滑动平均浓度(简称“O_(3)-8 h浓度”)在京津冀和长三角城市群相关性明显,而在珠三角城市群相关性较差.⑤O_(3)-8 h浓度呈京津冀城市群>长三角城市群>珠三角城市群的特征,其中,京津冀城市群O_(3)-8 h浓度在2018年(110.9μg/m^(3))最高,空间上由2016年之前的北高南低转变为南高北低,多数城市O_(3)污染较重且达标率较低;长三角城市群2017年O_(3)-8 h浓度(106.7μg/m^(3))最高,2016年起O_(3)-8 h高浓度中心由东北逐渐向西部内陆迁移,沿海城市达标率增加;珠三角城市群O_(3)污染程度最轻,达标城市较多,但O_(3)-8 h浓度呈逐年上升趋势,并在2019年达最高值(100.4μg/m^(3)),且中心城市上升速率远大于外围城市.研究显示,中国三大城市群对流层O_(3)柱总量和O_(3)-8 h浓度的时空分布特征存在显著差异,造成差异的因素也不同.

10Be/7Be示踪研究平流层-对流层输送对青藏高原冬春季近地面O3的影响

10Be/7Be比值是平流层敏感示踪物.根据2005年10月～2006年5月青海瓦里关山中国全球大气本底观测站(36.287°N,101.898°E,3810ma.s.l)近地面10Be/7Be测量,调查平流层-对流层输送及其对青藏高原近地面O3的影响.结果表明,平流层向下输送影响在冬季弱,冬末到春季中期(2月中旬～4月中旬)显著增强并以近地面O3浓度,10Be,7Be和10Be/7Be均显著增加为特点,而春季后期(4月下旬～5月中旬)则又减弱.近地面O3的增加主要来自随着太阳辐射季节性增强的对流层光化学O3反应生成的贡献.

三种地形数据下WRF模式风场模拟对比试验研究

为提高近地面风场模拟精度,将SRTM3和ASTER高精度地形数据引入WRF中尺度模式中,并结合模式原有地形数据GTOPO30,对香港地区2013年11月风场进行模拟,同时选取模拟区域内29个地面气象监测站实测数据对不同地形数据下的10m高处风速模拟结果进行检验。结果表明,WRF模式能够较好地模拟近地面风场的日变化趋势,尤其在海拔较高的区域,模拟结果与实际情况非常吻合;相比于GTOPO30,SRTM3和ASTER数据能够更加准确描述研究区域的地形特征,两者对原地形高程的修正幅度均比较有限,用于近地面风速模拟时均能小幅改善模拟效果。

2021年广州市臭氧污染特征及气象因子影响分析

为深入认识臭氧(O_(3))污染特征及气象学成因,也为O_(3)污染预警预报和防控治理提供技术支撑,利用2021年广州市环境空气质量自动监测数据和气象观测资料,综合探讨了广州市O_(3)污染特征及气象因子和地面天气形势的影响,并对1次O_(3)持续中度污染过程进行分析。结果表明,O_(3)为2021年广州市最主要的大气污染物,O_(3)污染时间提前。O_(3)日最大8 h滑动平均值(O_(3)-8 h)与日照时数和气温均呈显著正相关,相关系数分别为0.643^(**)和0.332^(**),与风速、降水量、气压和相对湿度均表现为显著负相关,相关系数分别为−0.355^(**)、−0.239^(**)、−0.208^(**)和−0.139^(**)。O_(3)-8 h与日照时数/风速比值的相关系数为0.745^(**),高于O_(3)-8 h与任一单项气象因子的相关系数,其线性拟合方程(O_(3)-8 h为因变量,日照时数/风速比值为自变量)的斜率随着上午07:00 NO_(2)浓度区间的升高呈现先增后减的变化。O_(3)-8 h与风速在干、湿季的相关系数分别为−0.514^(**)和−0.172^(*),与相对湿度在干、湿季的相关系数分别为0.041和−0.469^(**),季节差异较大。O_(3)-8 h随相对湿度的增大呈先升后降的变化,当相对湿度大于80%,O_(3)-8 h明显下降。造成2021年O_(3)污染主要有均压场、弱低压槽和弱高压脊这3种地面天气形势,其中受均压场控制时O_(3)超标天数最多且O_(3)-8 h最高。广州市O_(3)污染具有持续性和区域性特征。4月30日—5月1日广州市出现的连续两天O_(3)中度污染为地面低风速、日照时间长、风场持续转变等因素造成O_(3)聚集,再加上夜间逆温造成前体物累积与白天辐射增强加速O_(3)生成综合作用的结果。

枝江市臭氧及前体物污染特征观测讨论

本文基于2017~2022年湖北省枝江市2个空气自动监测站常规污染六参数(NO2、SO2、CO、O3、PM10、PM2.5)逐时观测数据,分析枝江市2017~2022年O3污染趋势,识别O3污染的时空分布特征,深入探讨O3污染成因、相关治理对策。结果表明,2017~2022年枝江市O3-8h变化趋势是从2017年的128µg/m3升至2018年的160µg/m3,然后降至2022年的135µg/m3,因此2017~2022年枝江市O3-8h滑动平均浓度总体增幅为5%。O3污染随季节变化轮回,夏季严重,冬季缓和,具体表现为夏季>秋季>春季>冬季;O3与前体物NOx既存在正相关关系,又存在负相关关系,且在日变化特征上一定时间段内表现为负相关关系,在全年月均及全年24h平均变化整体表现为正相关关系。