四川盆地大气混合层高度变化特征及其与PM_(2.5)浓度之间关系

利用四川盆地2016-2018年的探空资料,估算了3个代表地区(成都、宜宾、达州)最大混合层高度(MMH),运用ERA-interim再分析资料的边界层高度(ERA-PBLH)验证MMH计算结果的可靠性,分析了MMH的概率分布、季节变化特征,并结合同期PM_(2.5)日均浓度资料及地面气象观测资料,探讨了MMH和其他气象因子与PM_(2.5)日均浓度之间的关系。结果表明,四川盆地MMH整体偏低。在季节分布上,成都和宜宾MMH春季的最高,秋季的最低,达州夏季的最高,冬季的最低,这种地区性差异的主要原因来自感热通量及水汽条件的季节变化。总体上PM_(2.5)日均浓度随MMH的升高而逐渐减小。重污染天气多发生在MMH较低、相对湿度较大的情况下,较低的抬升凝结高度限制了混合层的增高,并且气溶胶吸湿增长作用明显,污染物容易聚集。盆地PM_(2.5)浓度的高值主要集中在风速为1.0 m/s左右,盆地内空气流入对当地污染物浓度有明显的增长作用。

铜陵市空气污染物浓度与大气混合层高度的关系

以长三角地区典型工业城市为研究对象,利用气象探空站观测数据,采用干绝热曲线法计算代表大气垂直方向上大气混合能力的最大混合层高度,并与地面观测的空气污染物浓度观测结果进行对比分析。分析结果表明,2-4月和7-10月是月均最大混合层高度较高的2个时期;在季节变化上呈现出春季到冬季依次下降的特征,东亚季风气候是造成这些特征的主要原因之一。总体而言,随着最大混合层高度的增大,各污染物的最大可能浓度呈现出不同的降低趋势。最大混合层高度对颗粒态污染物(PM_(10),PM_(2.5))日均浓度的影响最为显著,主要原因是颗粒态污染物相对稳定、且生命周期长。对于气态污染物而言,化学性质稳定的CO的最大日均浓度与最大混合层厚度之间关系最好,其次为SO_2和NO_2。O_3由于化学性质不稳定且受太阳辐射影响显著,其最大日均浓度与最大混合层高度之间关系相对较差,但也存在着-0.692的负相关。

风能资源数值模拟评估的分型方法研究

为了实现时间跨度较长(20—30年)的风能资源数值模拟评估,建立了一种新的分型方案,采用地面和探空观测资料,以风速、风向和最大混合层高度作为分型因子,针对每种类型随机抽取5%的日数进行真实算例的数值模拟。根据中国所有地区典型日的平均风能参数和30年观测平均结果的对比分析,得出以下结论:(1)中国所有分型站点挑选典型日的平均风速与30年平均风速的绝对误差均小于0.10 m/s,相对误差均低于6.50%;挑选典型日各风向频率值与30年结果的绝对误差平均值为0.28%—0.48%,风速频率绝对误差的平均值为0.09%—0.54%。(2)通过模拟区域分型站点以外探空气象站的风向频率和风速频率的对比检验发现:沿海地区风向频率绝对误差为0.27%—0.63%,风速频率绝对误差为0.14%—0.49%;内陆复杂山地风向频率绝对误差基本在0.57%以下,风速频率绝对误差为0.22%—0.60%;结果表明选取一个分型站点能够代表整个模拟区域内的风能资源特性。(3)根据沿海和内陆山地模拟区域重合范围内的探空站分型结果对比分析发现:对于模拟区域重合范围内的探空站,采用所有模拟区域分型站典型日结果加权平均后的风能参数对比误差大大低于各自模拟区域分型站点的对比误差。

珠三角地区日最大混合层高度及其对区域空气质量的影响

大气混合层高度是影响大气扩散的主要因子之一,其对空气质量评估与污染物的存储量及分布起着重要作用。利用2014年4月至2018年3月珠三角地区香港(沿海站点)和清远(内陆站点)气象探空数据,采用干绝热曲线法估算代表大气垂直方向上大气混合能力的最大混合层高度,探讨沿海与内陆地区混合层高度的差异性,并将最大混合层高度估算值与地面观测的污染物浓度进行相关性分析。结果表明:珠三角沿海与内陆地区的混合层变化具有典型局地特征,沿海日最大混合层高度普遍低于内陆,两地平均高度分别为982m和1198m。区域混合层高度的空间差异性由多方面原因造成,其中温度日较差起到关键作用。由于海洋水体的气温调节作用,沿海地区温度日较差较小,因此混合层发展相对较低。珠三角地区各污染物浓度与混合层高度的相关性有较大差异,其中以CO为代表的一次污染物与混合层高度间呈显著负相关,以O3为代表的二次污染物与混合层高度间则呈显著正相关,而颗粒物作为多源性污染物(既有一次排放,又有二次生成),其与混合层高度之间的相关性较弱。

兴安落叶松与白桦混交林合理经营密度研究

为确定兴安落叶松与白桦混交林的合理经营密度,运用半峰宽原理计算小、中、大不同径级的林分合理经营密度。结果表明:1)利用胸径与冠幅的相关关系,拟合发现白桦以线性函数效果最好,而兴安落叶松以二次函数效果最好。2)建立不同径级层林分的最大密度模型,通过拟合发现各径级胸径与最大林分密度以指数函数效果最佳。3)通过半峰宽公式计算出小、中、大径级层林分合理经营密度区间分别为0.434~1.336、0.725~2.057 N_(max)和0.645~1.469 N_(max),最小到最大合理经营密度株数配比在5∶3∶2、6∶3∶1、7∶2∶1等比例之间变化。

利用探空秒数据估算北京地区日最大混合层高度

研究利用北京地区L波段探空秒数据和地面日最大位温,采用气块法反演北京地区日最大混合层高度(MMH)的可行性。将08时探空秒数据以及常规探空数据反演结果分别与对应的微脉冲激光雷达反演结果相比较,发现前者与激光雷达反演结果的一致性好于后者,常规探空数据垂直空间分辨率低可能是导致其反演结果误差较大的原因。分别用春夏秋冬的探空秒数据反演结果与激光雷达反演结果相比较,发现春夏秋反演结果的一致性较好,而冬季较差。利用08时探空秒数据结合地面日最大位温,采用气块法反演北京地区2010-2017年的MMH,发现MMH每年均表现出春夏秋冬逐次递减的分布特征。通过对长期资料的统计分析发现,北京地区日地面最高气温与850 hPa温度差定义的热力稳定度与MMH之间存在较强的正相关性。

乌鲁木齐一次重污染过程及其边界层特征分析

针对2020年1月5—17日乌鲁木齐出现的重污染天气,利用乌鲁木齐的探空站资料和地面常规气象数据计算了最大混合层高度、平均风速、逆温特性、边界层通风量、能见度、相对湿度等,对最大混合层高度、能见度、相对湿度与PM2.5质量浓度进行了相关性分析,并利用Hysplit后向气团轨迹模式分析污染形成源。结果表明:此次重污染天气过程大气层结较为稳定,主要表现为逆温层厚(平均577 m)、逆温强度大(平均1.7℃/100 m)、最大混合层高度低(平均400 m);边界层通风量对局地空气质量影响显著;PM2.5质量浓度与相对湿度呈弱的正相关,与能见度呈指数相关;Hysplit后向气团轨迹模式分析得出此次污染过程以局地排放为主要形成源。