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Air Temperature Changes over the Tibetan Plateau and Other Regions in the Same Latitudes and the Role of Ozone Depletion 总被引:3,自引:0,他引:3 下载免费PDF全文
Using radiosonde and satellite observations, we investigated the trends of air temperature changes over the Tibetan Plateau (TP) in comparison with those over other regions in the same latitudes from 1979 to 2002. It is shown that Over the TP, the trends of air temperature changes in the upper troposphere to lower stratosphere were out of phase with those in the lower to middle troposphere. Air temperature decreased and a decreasing trend appeared in the upper troposphere to lower stratosphere. The amplitude of the annual or seasonal mean temperature decreases over the TP was larger than that over the whole globe. In the lower to middle troposphere over the TP, temperature increased, and the increasing trend was stronger than that over the non-plateau regions in the same latitudes in the eastern part of China. Meanwhile, an analysis of the satellite observed ozone data in the same period of 1979-2002 shows that over the TP, the total ozone amount declined in all seasons, and the ozone depleted the most compared with the situations in other regions in the same latitudes. It is proposed that the difference between the ozone depletion over the TP and that over other regions in the same latitudes may lead to the difference in air temperature changes. Because of the aggravated depletion of ozone over the TP, less (more) ultraviolet radiation was absorbed in the upper troposphere to lower stratosphere (lower to middle troposphere) over the TP, which favored a stronger cooling in the upper troposphere to lower stratosphere, and an intenser heating in the lower to middle troposphere over the TP. Therefore, the comparatively more depletion of ozone over the TP is possibly a reason for the difference between the air temperature changes over the TP and those over other regions in the same latitudes. 相似文献
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多尺度空气质量模式系统及其验证I. 模式系统介绍与气象要素模拟 总被引:9,自引:0,他引:9
主要介绍一个多尺度空气质量模式系统及其在东亚地区的应用. 这套模式系统充分考虑了天气系统与中、小尺度气象过程对污染物的输送、扩散、转化和迁移过程的影响, 区域与城市尺度之间大气污染物的相互影响, 以及污染物在大气中的气相与液相化学过程、非均相化学过程、气溶胶过程和干湿沉积过程对浓度分布的影响, 可用于区域与城市尺度对流层臭氧、大气气溶胶、能见度和其他空气污染物的预报和环境评价. 模拟的气象要素(风向、风速、温度和湿度)与TRACE-P 和ACE-Asia期间三架飞机上获取的观测资料的比较结果表明, 模拟值与其相应的观测值具有非常好的一致性, 它们的相关系数都超过了0.96. 相似文献
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利用气象和环保资料详细分析了武威市空气质量的特点,针对不同季节、不同时次分别建立了沙尘暴短时、短期预报模式及空气质量统计预报、潜势预报模式,经检验效果良好。应用Fortran和VB语言设计编程,建立了武威市空气质量预报系统,该系统包括沙尘暴预报预警服务系统、空气质量统计预报系统和空气质量潜势预报系统,直接和MICAPS系统接口,具有资料处理、动力统计预报、潜势预报等模式计算及资料采集、处理、模式运行、预报显示、产品分发、资料查询、预报评分等多种功能,在业务应用中效果良好。 相似文献
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利用华中区域代表性站点金沙国家大气本底站2007—2018年的PM2.5、PM10颗粒物质量浓度数据,2019年3月—2019年6月反应性气体数据,对华中区域空气质量进行整体评价,并分析了颗粒物浓度的变化特征及其影响因素.结果表明,反应性气体CO、SO2、NO、NO2质量浓度其日平均最大值、平均值均达到一级标准,O3日... 相似文献
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观测资料显示,2010年世博会期间上海的空气质量为2001年以来同期最优。利用近10年上海近地面气象观测数据、美国环境预报中心NCEP/NCAR再分析资料和中国气象局国家气候中心的环流指数监测数据,分析了有利于空气污染扩散的近地面气象条件及大气环流特征,及其对上海世博会期间空气质量的影响。结果表明:2010年世博会期间,上海近地面东风明显偏多且偏大, 近地层接地逆温明显少于往年, 降水量和降水日数也较常年明显偏多,综合气象条件有利于空气质量的提高。西太平洋副热带高压较常年异常偏大、偏强、偏西,影响上海地区的夏季风更多源自西太平洋副热带高压南侧的偏东气流输送,这为上述区域的东风活跃创造了条件。尽管上海世博会期间的空气质量联防联控措施使得污染排放低于常年,但气象条件不利时,大气环流的输送扩散仍导致了上海世博会期间上海的3次污染事件,这说明气象条件是上海世博会期间空气质量优良的主要影响原因之一。 相似文献
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为了让公众对桂林市近期空气质量状况和近十年来的空气质量变化情况有所了解,以空气中的主要污染物二氧化硫、二氧化氮和可吸入颗粒物的空气污染指数API作为表征空气质量的特性值,用统计分析方法,研究分析桂林市2003~2012年空气质量特征及其变化状况.2003至2012年,桂林市空气质量优良率为99.1%,首要空气污染物主要为可吸入颗粒物和二氧化硫,而又以可吸入颗粒物居多.2003年和2005~2008年,桂林市的首要空气污染物为二氧化硫,其它年份为可吸入颗粒物.2009~2011年连续三年出现空气污染指数较大幅度的上升.2010年的年平均空气污染指数首次突破51,达到58,首次出现年平均空气质量为二级的年份,2011、2012年平均空气质量也维持在二级.研究分析的结论是桂林市2009年以来空气质量有下降的趋势,且2010~2012年的年平均空气质量等级由以前的一级下降为二级,首要空气污染物由2008年以前的以二氧化硫为主变为以可吸入颗粒物为主. 相似文献
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为降低单个模式预报的不确定性和提高多模式集成空气质量预报系统的精细化程度,利用Cressman插值初步建立了我国0.25°X0.25°网格化污染物实况。结合4套空气质量数值预报模式,通过均值集成、权重集成和多元线性回归集成分别逐格点建立了集成预报。在预报当天各单一模式和集成方法前50 d预报效果评估基础上,建立了最优集成预报。对2018年12月19一22日一次重污染过程中集成预报的PM_(2.5)浓度评估结果显示:在污染较重时刻,最优集成预报与观测之间的归一化平均偏差(NMB)值在重污染地区保持在—20%~40%,对污染程度为良及以上区域的预报范围相较于单个模式更接近观测。整个过程中,最优集成在大部分污染区域与观测之间的NMB值为—20%~20%,均方根误差(RMSE)值为35~75μg·m~(-3),相关系数(R)值大于0.4。相较于所有单一模式和其他集成方法,最优集成在全国最多的格点有着较高的总体评分。在污染最重区域的8个城市,最优集成预报的污染过程平均开始和结束时间分别比观测时间早1.8和6.9 h。未来需融合卫星反演和地表观测来提高网格化污染物实况的精细化程度,利用降尺度、主客观融合和滚动订正等方法进一步提高网格化多模式集成空气质量预报的准确率。 相似文献
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根据济南市2001~2005年的空气质量日报资料,分析了济南市空气质量特征及其成因。结果表明,济南市近5年平均空气污染指数为96.2,良好率仅占64.7%,轻微污染和轻度污染每年平均124.8天,5年中中度污染以上天数为20天,空气污染总体较为严重。风速的大小与每日空气污染指数之间的关系近似呈U形分布特点,2m/s以下微风或静风会抑制污染物质的扩散、使污染物积聚,污染较重。在风速大于6m/s时,由于地面灰尘的扬起或上游沙尘的侵入,使空气中的可吸入颗粒物浓度再次升高。当地面风速在2~6m/s时,污染物浓度相对较低。中度以上的污染一种产生在气旋南部和冷锋前后,伴随风力较大、产生沙尘和扬沙天气,另一种伴有小风,在大气中悬浮着烟雾。空气质量为优的清洁日主要受冷锋后部的冷高压影响。 相似文献
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郑州市空气质量状况及冬季持续污染过程的气象机理分析 总被引:2,自引:3,他引:2
利用2004-2008年郑州市环境监测站所监测的SO2、NO2、PM10日平均浓度资料及历史气象资料,分析了郑州市近5a的空气质量状况与特征,并以2006年12月份的2次持续性污染过程为例,分析了气象条件对污染物浓度的影响,结果显示:郑州市以煤烟型污染为主,污染物浓度具有明显的季节变化特征,冬春季节污染物浓度明显高于夏秋季节;冬季均压场中持续多日风速小、近地面层出现逆温层是造成郑州市出现持续污染事件的主要气象条件,持续性污染过程往往因受冷空气的影响而结束。 相似文献
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城市空气质量周报及其进展 总被引:10,自引:0,他引:10
城市空气质量周报是国家环境保护总局深化空气污染防治工作的新举措, 它的公布有利于对政府的环保工作力度和成效以及生产激动经营者的环境行为实施公众监督;有利于调动公众参与污染防治工作的积极性; 有利于提高全民环境意识, 进而提高国家和民族的整体文明程度; 有利于推动我国环保工作与国际接轨, 树立我国在国际社会中的可持续发展形象。但周报仅仅是日报和预报的基础, 随着环境保护力度的加大和环境监测技术的发展, 空气质量日报和空气污染预测预报也将逐步向公众公布 相似文献
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对2011年广西主要城市南宁、桂林、北海三市的空气质量状况分析得出:2011年,南宁市空气质量为1级的天数比去年和2003~2010年的年平均天数少2d和26d,3级的天数多7d和20d;桂林市空气质量为1级的天数比去年和2003~2010年的年平均天数少46d和136d,3级的天数多5d和10d;北海市空气质量为1级的天数比去年和2003~2010年的年平均天数少29d和26d,3级的天数多1d和1.86d。南宁、桂林、北海三市的空气质量较去年和历年平均情况差。 相似文献
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郑州市空气质量状况及冬季持续污染过程的气象机理分析 总被引:4,自引:0,他引:4
利用2004-2008年郑州市环境监测站所监测的SO2、NO2、PM10日平均浓度资料及历史气象资料,分析了郑州市近5a的空气质量状况与特征,并以2006年12月份的2次持续性污染过程为例,分析了气象条件对污染物浓度的影响,结果显示:郑州市以煤烟型污染为主,污染物浓度具有明显的季节变化特征,冬春季节污染物浓度明显高于夏秋季节;冬季均压场中持续多日风速小、近地面层出现逆温层是造成郑州市出现持续污染事件的主要气象条件,持续性污染过程往往因受冷空气的影响而结束。 相似文献
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通过对南宁、桂林、北海市空气质量自动监测数据的分析得出 :三城市整体空气质量水平为 1级或 2级 ,即优或良 ,城市空气的首要污染物为可吸入颗粒物 ;桂林、北海两城市没有出现轻度或轻度以上的污染 ,特别是北海市空气质量为 1级“优”的天数占 90 .9% ,2级良占 9.1%。空气污染的浓度与气象条件有密切关系 ,其中南宁市主要污染物月平均浓度值与月平均气压呈正相关、与月平均气温、水汽压、降雨量、相对湿度、风速、 0 cm地温呈反相关关系。各种污染物日均浓度值也与地面、高空气象要素相关非常好。因此 ,在预报未来 2 4~ 36 h天气时 ,对空气质量可进行预报 相似文献
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在介绍银川市空气质量动力预测模型的基础上,重点对该模型的预测结果及误差进行分析。结果表明:该系统能较好地对24 h污染气象条件进行预测,污染气象条件的预测结果与监测结果比较吻合,预报准确率PM10为61%、SO2为92%;春季各月PM10预测值的平均绝对误差较大,其它3个季节相对较小,SO2的情况与PM10正好相反;考虑风沙条件对模式预测准确性的影响,可根据不同时间、不同季节,逐步调整模式中的扬沙系数,能有效地提高该模式对银川市多风沙季节以PM10为首要污染物的空气质量预测准确率,以适应银川市特殊的气候及环境条件。 相似文献
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城市空气质量与气象条件的关系及空气质量预报系统 总被引:8,自引:0,他引:8
利用2002年6月1日至2004年5月31日沧州市环境监测站的逐日空气质量报告数据,对沧州市空气质量及其污染物进行了统计分析,发现沧州市空气质量优良的天数居多,两年中有236天污染天气。影响沧州市空气质量的首要污染物为PM10,其次为SO2,空气质量受季节影响较为严重,冬季取暖期污染最为严重,属于“煤烟型”污染,并与天气现象、气压场、风场、总云量等气象因子密切相关。对比沧州市每日运行的空气质量预报系统,CAPPS 1.0模式比统计预报模式预报更为准确。 相似文献