西安市高陵区重污染天气大气颗粒物输送路径及潜在源分析

基于2018-2021年空气质量监测数据、常规气象观测数据,对西安市高陵区大气污染特征进行分析,并利用HYSPLIT后向轨迹模式、聚类分析法、潜在源贡献分析法和浓度权重分析法,对高陵区不同天气形势下重污染天气的PM_(2.5)主要传输路径、轨迹污染特征及其潜在源区分布和贡献开展研究。结果表明:(1)2018-2021年高陵区空气污染以轻度污染为主,约占污染天气的65.4%。重污染天气主要出现在11月-次年2月,整体上重污染日数呈现下降趋势。(2)近4年重污染期间首要污染物为PM_(2.5)的天数为86天,占比高达87.8%。重污染期间PM_(2.5)平均质量浓度为201.5μg/m^(3),高出二级标准浓度1.5倍以上。(3)首要污染物为PM_(2.5)的重污染过程期间,地面气压形势场主要分为4类:高压控制型出现的重污染天数最多,占比50.0%;其次为均压场型的,出现次数占比29.0%;低压倒槽型出现次数占比16.3%;高压后部型出现次数最少,占比4.7%。其中,低压倒槽型重污染期间PM_(2.5)质量浓度均值最高,为225.0μg/m^(3)。(4)后向气流轨迹聚类分析结果表明,西北方向的远距离传输和高空传输对高陵区PM_(2.5)的质量浓度影响较小,而中短距离传输和低层传输对高陵区PM_(2.5)浓度影响较大。来自西安市区和高陵区周边城市(咸阳、渭南、铜川三市)的短距离输送及河南西部的中长距离输送占比较大,临近人口密集区域的短距离输送是影响高陵区PM_(2.5)污染的主要因素。

微博在气象服务中的应用与思考

为提升气象官方微博的品牌效应,提高气象信息的覆盖度,增强气象防灾减灾第一道防线的作用,通过对“西安气象”新浪官方微博近10 a的运营数据分析,并对比国内气象类官方微博运营发现,运营较好的气象官方微博都具有明确的运营理念和定位。针对微博的传播特点,可以通过对气象信息原创深度解读,增加与粉丝互动交流,与本地大V和气象大V形成传播矩阵等方式增加关注度、提升传播力和扩大影响力。

秦岭西安段社区气候韧性评价研究

基于社区韧性理论分别构建静态与动态两类评价指标体系,采用客观赋权的熵值法定量评价秦岭西安段社区气候韧性。结果表明:静态与动态两类评价指标体系下的评价结果具有较好一致性,社区气候韧性得分从高到低依次为蓝田县、周至县、长安区、灞桥区、鄠邑区、临潼区;静态社区气候韧性中,工程韧性与生态韧性为良好等级,社会韧性与经济韧性为一般等级,制度韧性为较差等级;动态社区气候韧性中,灾中韧性为优质等级,灾前韧性为一般等级,灾后韧性为较差等级。加强社区层面气象灾害应急预案宣传和教育,丰富气象灾害预警信息种类和手段,强化多部门协同防灾减灾救灾,提高当地发展经济发展水平是弥补社区气候韧性薄弱环节的主要途径。

西安地区大雾天气的分析与预报

利用天气学原理和统计方法对1995—2006年西安地区7个观测站大雾日的湿度、能见度、风速、地面气压及高空环流形势等资料进行分析,总结了西安地区大雾天气的时空分布特征、大气环流背景和形成大雾的气象条件,归纳出预报因子,用PP法建立了大雾的预报方程,利用T639数值预报产品资料来制作未来24小时西安地区的大雾预报。

市级气象信息网络监控系统研究与实践

介绍了在市级气象部门信息网络系统生产运行环境安装、部署及配置Zabbix监控系统及Grafana开源可视化组件的方法。针对气象行业各类标准化的业务系统及网络通信设备,利用Zabbix和Grafana开发一套一体化的市级气象信息网络监控系统,从而实现气象部门信息网络资源的集约化、自动化监控和告警。

陕西中短期网格客观预报降水产品在西安地区的检验

基于2017—2020年6—9月陕西中短期网格客观预报产品(简称DCOEF)的降水产品,采用晴雨预报准确率、T_(S)评分、预报偏差B IAS,对其在西安地区21个气象观测站的预报效果进行检验;同时采用第99%分位值的降水量值作为测站极端降水量的阈值,进一步了解DCOEF对极端降水的预报效果。结果表明,(1)DCOEF在西安地区逐年和逐月的晴雨预报准确率均在0.69以上,空间分布上在西安城区、高陵、阎良、临潼和灞桥地区的晴雨预报准确率普遍在0.75以上,具有较好的参考价值。(2)6—9月中,9月的晴雨预报准确率可达0.8,各量级的T_(S)评分明显高于其他月份,且B IAS接近于1,预报效果最好。(3)随着降水量级的增加,T_(S)评分明显下降,小雨的T_(S)评分最高,且时间和空间差异小;暴雨T_(S)评分时间和空间差异明显,除9月外整体评分较低,且空报率明显偏高。(4)DCOEF对西安区域平均降水量雨带分布和强降水中心位置分布预报与实况差别较大,但能较好地反映出区域降水的时间演变趋势,与实况较为接近,只是在降水量上存在一定的偏差,预报值较实况以偏大为主。(5)DCOEF对极端降水的预报缺乏稳定性,偏差大,尤其是对短时强降水所造成的极端降水事件预报能力弱。

高陵区近5年臭氧污染变化及输送路径分析

利用西安市高陵区2018—2022年臭氧(O_(3))逐小时质量浓度资料,统计分析O_(3)质量浓度(用C(O_(3))表示)的年、月、日变化特征,并利用Mann-Kendall检验法和Theil-sen斜率法分析C(O_(3))年际变化趋势;基于HYSPLIT-4后向轨迹模式,研究以高陵为受点的O_(3)输送特征。结果表明:(1)近5 a高陵C(O_(3))呈波动升高趋势,O_(3)日最大8 h平均质量浓度(用C 8 h(O_(3))表示)呈波动下降趋势,C 8 h(O_(3))超标日数呈减少趋势。(2)C(O_(3))日变化呈“单峰型”,午后高,凌晨低;C(O_(3))和C 8 h(O_(3))月均最高值出现在6月,最低值在12月。(3)近5 a高陵O_(3)质量浓度评价值和年均值增加趋势不显著,背景值升高趋势显著,平均每年增加2.8μg/m 3;C 8 h(O_(3))年际变化趋势表现为秋冬季升高趋势显著,春夏季升高趋势不明显。(4)经聚类分析得到晴天到达高陵的气团输送路径共4条,分别来自西北、东南偏南、东南三个方向,其中东南偏南与东南方向两类气团出现频率最高,分别为43.15%和20.54%,且该来向气团对应的C(O_(3))较高,对高陵O_(3)污染贡献较大。

两次下击暴流天气的环境背景及多普勒雷达特征

利用西安地面自动观测站资料、MICAPS资料和西安多普勒雷达资料对发生在陕西西安地区的两次下击暴流天气过程进行分析,结果表明:(1)2017年7月10日下击暴流发生在伴有冷空气侵入的环境背景场中,中低空垂直风切变弱,0~6 km垂直风切变为10 m/s,有弱的潜在不稳定能量;(2)2017年7月22日的下击暴流发生在副热带高压西北侧高温高湿的环境中,由局地热力条件触发,0~6 km垂直风切变为6 m/s,垂直风切变弱,有中等强度的潜在不稳定能量;(3)7月10日、7月22日两次天气过程中下沉气流同位相叠加,造成地面产生更加有破坏性的灾害性大风;(4)下击暴流初生时,下沉气流导致对流体中高层整体对流减弱,反射率因子减小,当下沉气流产生导致中层径向辐合出现后,中层辐合增强后产生的补偿作用,使得对流体中径向辐合区上部的对流得以再次增强,反射率因子出现短时增大,并维持了对流体底层辐散下沉。

一次区域性暴雨的成因及环流特征分析

对2009年8月28日到29日陕西中南部区域性暴雨过程的天气系统、物理量场、卫星云图等进行了综合分析,结果表明:700 hPa西北涡是这次暴雨的影响系统,东路下滑空气的加入和西南暖湿气流的维持是影响系统加强维持的原因。相对稳定的环流背景是影响系统长时间维持的另一重要原因。近地层气温较低,能量积累不够,层结稳定,不利于强对流的发展,暴雨为稳定持续的强降水过程。

西咸高速公路低能见度特征及影响因子分析

利用西安咸阳国际机场高速公路(简称西咸高速公路)3个8要素气象监测站2013年8月至2019年12月逐小时资料、部分时段的逐分钟资料,对能见度<1000 m的低能见度(用v代表低能见度)统计分析,结果发现,造成西咸高速公路低能见度现象的主要天气为大雾、霾和强降水。霾造成的低能见度出现次数最多且时间最长,雾造成的低能见度对高速公路的通行状态影响最大;一日中,低能见度出现的概率凌晨最大,下午最小,其中50 m≤v<200 m出现概率最高,是08时的18.6%;月平均低能见度时数在年内呈两高一低分布,1—4月、9—12月为高峰区,5—8为低谷区;3个监测站的年平均低能见度时数呈现由南向北依次增多的趋势。雾的影响因素主要是相对湿度和温度,当湿度达到一定饱和度后,近地面温度的连续降低对能见度的下降有一定的指示意义。在霾天气中,PM2.5质量浓度的高低对能见度有重要影响。强降水使能见度快速下降,当雨强大于1.3 mm/min时能见度可降至200 m以下,降水强度的预报对低能见度的预报预警有重要意义。

特殊天气与古代战争

在中国古代史上,有的战役因为以少胜多而著名,有的因为惨烈而著名,还有的仅仅因为参战双方在历史上的知名而著名。而当战争遇上特殊天气,又会怎么样呢?白登之围关键气候:雾时间:公元前200年参战双方:汉军、匈奴军队关键人物:刘邦、冒顿地点:白登山(今山西省境内)汉高祖的时候,匈奴时常侵扰北方,一度占领了马邑这个地方,并继续向南进攻,围住晋阳。汉高祖刘邦听说马邑被占领。