采暖期和非采暖期西安大气颗粒物中水溶性组分的化学特征

为了探讨采暖期和非采暖期西安大气颗粒物水溶性组分的化学特征和来源,分别于2005年冬季(2005年12月-2006年2月)和2006年夏季(6～8月)采集西安大气PM2.5和TSP样品,分析其中Na+、NH4+、K+、Mg2+、Ca2+、F-、Cl-、Br-、NO-2、NO-3和SO2-4共11种水溶性离子的浓度,并对其季节特征和来源进行了研究.结果显示,采暖期西安大气PM2.5和TSP中11种水溶性离子的平均浓度分别为53.2μg·m-3和110.3μg·m-3,非采暖期分别为51.3 μg·m-3和89.3μg·m-3.SO2-4、NO-3和NH+4在PM2.5和TSP中均为最主要的离子组分,浓度之和在采暖期分别占到PM2.5和TSP总离子浓度的78%和76%,在非采暖期则占到88%和76%.PM2.5和TSP中,NH+4、SO2-4和NO-3三者之间都有很好的相关性,其在颗粒物中的主要结合形式为(NH4)2SO4、NH4 HSO4和NH4 NO3.硫的转化率(SOR)和氮的转化率(NOR)在非采暖期明显大于采暖期,揭示SO2-4和NO-3的形成机制为气相氧化,主要受温度的控制.阴阳离子平衡和pH值测定的结果表明西安市大气PM2.5稍偏酸性,TSP为碱性,无论是粗、细粒子采暖期比非采暖期更偏酸性.对比10年前的研究结果,显示西安市大气污染控制措施大大降低了采暖期气溶胶中二次组分的污染程度,但主要污染排放源已逐渐由燃煤型向机动车排放转化.     

呼和浩特市大气污染与天气气候的关系

利用1990～2002年呼和浩特市区空气污染物TSP、SO2、NOx浓度的实际监测数据,分析了呼和浩特市大气污染物浓度变化的时空分布特征、大气污染与天气条件的关系。呼和浩特市市区主要以煤烟型污染为主,冬、春季比夏、秋季污染严重,采暖期比非采暖期污染严重,市区中心污染最严重。污染物的排放量及大气的稳定度状态是城市大气污染的主要影响因子,天气变化是城市大气污染物浓度变化的主导因素,局地环流是决定城市污染物分布的关键因素。因此,不同季节排污量的变化、天气条件是制作呼和浩特市大气污染预报的主要依据。     

天津大气气溶胶化学组分的粒径分布和垂直分布

2006年8月在天津气象铁塔的10、120、220 m 3个不同高度.利用Andersen分级采样器同步进行大气气溶胶采样,样品用离子色谱和电感耦合等离子体质谱仪进行分析.结果表明,K元素主要集中在细粒子,Mg、Ca、Al、Fe元素主要集中在粗粒子,Na元素则具有双峰结构;总离子浓度随着高度的升高有增加的趋势,SO42-、N3-、NH4+、Ca2+是最主要的水溶性尤机离子;二次源是水溶性离子重要的贡献源.NO3-、SO42-、NH4+随着高度升高,浓度有向小粒径集中的趋势;各层气溶胶阴阳离子平衡值小于1,表明气溶胶偏碱性,与天津地处北方,土壤偏碱性,且非采暖期地面扬尘是主要的气溶胶来源有关;各层NO3-/SO42-平均值为0.48,表明非采暖期固定排放源(燃煤)仍然是天津大气细粒子中水溶性离子的主要来源.     

北京市2020年TSP水溶性离子特征研究

大气颗粒物中水溶性离子成分对大气中酸度变化有着重要影响,研究2020年疫情期间人们出行变化对TSP水溶性离子的影响,并对污染来源进行分析,为有针对性地开展大气治理工作提供数据支持。利用大流量采样器采集2020年疫情期间北京南郊观象台全年的总悬浮颗粒物（TSP）,提取其水溶液,用离子色谱法进行离子分析,并利用ISOPRROIA模型计算其pH值。结果表明,2020年疫情期间TSP质量浓度为17216±9051 μg/m3,其中水溶性离子成分占TSP质量分数的1763%。2020年1—5月,疫情主要防控阶段,车辆较少,南郊观象台主要为混合型污染。2020年6—12月,逐步复工复产,车辆变多,南郊观象台主要受到移动源污染影响。疫情期间TSP主要的水溶性成分为Na2SO4和NaNO3,其pH值大多显酸性,部分呈现中性。2020年1—5月,TSP的pH值在一定程度上受到SO2-4和NO3-的共同影响,离子的质量浓度越大,其酸性在一定程度上越强。TSP中的部分NO3-是由NO2转化而来。     

合肥市不同天气条件下大气气溶胶粒子理化特征分析

为探讨合肥市霾天气大气气溶胶粒子的组成及来源,在2012-2013年代表性月份用安德森分级采样器在合肥市区进行大气气溶胶粒子采样,并分析各样本中水溶性无机离子成分(NH4+、Mg2+、Ca2+、Na+、 K+、NO2-、NO3-、Cl-、SO42-)。根据同期气象资料把采样背景天气分为晴空、雾、霾、轻雾等4类,详细分析了这4种天气下大气细粒子(指PM2.1)和粗粒子(粒径大于2.1 μm部分)的浓度、组成以及主要离子组分的异同。结果表明:(1)观测期间晴空天多对应空气质量优良,雾、霾天对应轻度到重度污染,从晴空天到雾、霾天,PM2.1浓度大幅度上升,且其占总悬浮颗粒物(TSP)的比例显著上升。(2)从晴空天到雾、霾天,水溶性无机离子质量占PM2.1质量浓度的比例上升,分别为46%(晴空)、67%(霾)、61%(雾)、80%(轻雾)。PM2.1中水溶性无机离子浓度居前3位的雾、霾天是SO42-、NO3-和NH4+,晴空天为SO42-、Ca2+、NO3-。(3)与晴空天相比,霾天PM2.1中水溶性无机离子浓度变化倍数最大的是NO3-(为晴空的6.1倍,下同)、其次是NH4+(3.6倍)和SO42-(3.0倍);雾和轻雾天PM2.1中水溶性无机离子浓度变化最大的是NO3-(>10倍)、其次是NH4+(>5倍)和Cl-(>4.0倍)。(4)4种天气下,与人为污染有关的离子(SO42-、NO3-、Cl-、NH4+)尺度谱存在显著差异,呈双峰型、单峰型、三峰型等;而Ca2+的尺度谱无明显变化,基本上都呈双峰型。(5)在粒径3.3 μm以下,阳、阴离子平衡较好,随着尺度增大变差,且晴空天比雾、霾天差。主要阴离子浓度间、Cl-和Na+间的比值和相关性,在晴空天和雾、霾天差异较大。      

塔里木盆地不同地域大气降尘TSP变化特征分析

为了解塔里木盆地不同地域大气降尘及TSP的污染特征和季节变化规律,在塔里木盆地布设了铁干里克、塔中、民丰、喀什4个采样站点,于2007-2010年期间利用集尘缸和大流量采样器分别对上述4个地区的大气降尘及TSP进行连续采样。通过对样品和数据的分析处理,揭示了塔里木盆地不同地域大气降尘及TSP基本特征及影响因素：（1）2007-2010年塔中大气降尘量和TSP浓度均为4个站点中最高,其次为民丰和喀什,铁干里克最少。区域气候差异是造成塔里木盆地降尘和TSP浓度空间分布差异的主要原因。（2）5-8月是塔中地区沙尘天气高发时节,7月沙尘暴天气处于峰值。3-8月是民丰、喀什和铁干里克大气降尘主要分布月份。春夏季节的塔里木盆地降尘污染明显高于秋冬季节。（3）每年3-9月都是4个站点TSP主要分布阶段,最高值出现月份略有差异。塔里木盆地周边TSP浓度季节变化大体一致,春夏季大于秋冬季,不同的地区季节分布略有差异。（4）春夏季沙尘天气是造成大气降尘和TSP质量浓度较高的主要因素。     

敦煌莫高窟大气颗粒物中水溶性离子变化及来源解析

为探明莫高窟大气颗粒物污染特征,采集了2014年4-12月第16窟及72窟外环境中大气颗粒物PM2.5和PM10~2.5样品,对比分析了样品中水溶性离子变化及影响因素,通过主成分分析法解析了其主要来源。结果表明:(1)窟区主风向为南风,起沙风频率仅为0.01%,不利于污染物的扩散;(2)窟外PM2.5和PM10~2.5、窟内PM2.5和PM10~2.5中水溶性离子总浓度分别为6.1±4.0μg·m^-3、12.2±9.1μg·m^-3、3.7±0.8μg·m^-3和7.5±1.6μg·m^-3,SO₄^2-、Ca²⁺、NO3^-、Na⁺及Cl^-是主要组成,SO42-、NO3-和Ca2+之和在窟外和窟内PM2.5和PM10~2.5中占总离子比例分别为79.24%,76.81%,80.61%及77.74%,二次离子主要来自固定污染源;(3)PM2.5与PM10~2.5中各离子浓度的比值在窟外、内分别为0.33~0.88、0.25~0.94,9种水溶性离子在不同粒径粒子中富集程度有所差异,3-5月的沙尘、7-9月的降雨、11月农村农作物秸秆燃烧及冬季取暖燃煤等对水溶性离子都有一定影响,窟内PM2.5中游客数量与NH4+和NO^3-有一定的相关性(R2=0.27、0.35)、PM10~2.5中游客数量与NH4+有一定的相关性(R2=0.31);(4)沙尘天气下窟外和窟内的PM2.5与PM10-2.5中Cl-、SO₄^2-、Na⁺、K+和Ca²⁺的浓度增加,窟区微环境主要受区域环境气象因素影响,建议极端沙尘天气关闭洞窟;(5)莫高窟大气环境呈碱性;(6)PM2.5和PM10~2.5主要来源于当地秸秆燃烧、二次污染源、土壤沙尘及干涸的大泉河。     

南京气溶胶水溶性离子粒径分布及其随高度的变化

2009年1月对南京市河西生活区距地面1．5、54和80m3处同步进行了大气颗粒物采样,并用离子色谱对样品进行了分析。结果显示,随着高度的增加,PM10和PM2.1的质量浓度逐渐降低,而总离子浓度随高度增加而增大。气溶胶中最主要的3种水溶性离子分别为N03、SO4 2-、Ca2＋,且3个高度的NO3-与SO4 2-浓度之比均大于1,表明该生活区移动排放源已经成为大气气溶胶离子的主要来源。3个高度处各离子粒径分布规律为：SO4 2-、NO3-、K＋在0．43-1．1um出现峰值;Ca2＋、Mg2＋、NO2-在4．7～5．8um出现峰值;Na＋、Cl-、F-在0．43～1．1um和4．7～5．8um出现双峰。     

北京奥运期间气溶胶中水溶性无机离子浓度特征及来源解析

2008年7—10月在中国科学院大气物理研究所采集气溶胶样品,用离子色谱进行水溶性无机离子分析,并对其组成、质量浓度变化特征、相关性及存在形式、来源解析等方面进行研究。结果显示,整个采样期间,SO42-、NO3-和NH4＋是最主要的水溶性离子,主要以（NH4）2SO4和NH4NO3形式存在;SO42-、NO3-和NH4＋、Ca2＋和Mg2＋的相关系数都较高,具有很好的同源性。NO3-/SO42-质量浓度比值表明,奥运前,固定源（燃煤）对水溶性离子的贡献大于流动源（机动车）,而奥运期间和奥运后则相反。因子分析表明,交通、燃煤、土壤、建筑尘和生物质燃烧源是采样期间北京大气污染的主要来源。     

2004—2010年乌鲁木齐市可吸入颗粒物污染特征

利用2004—2010年乌鲁木齐市空气污染物PM10监测数据,对其评价浓度的时空变化特征进行分析。结果表明：近年来,乌鲁木齐市城区大气污染物质量浓度具有明显的时空分布规律,PM10浓度表现为采暖期大于非采暖期,采暖期PM10浓度值为国家二级标准平均浓度的2.31倍。城区南部PM10污染指数重于北部和中部。     

不同下垫面条件下土壤含水量时空变化特征的对比分析

根据淮河三站1998-05-21－08-31逐日土壤水分6层观测资料和黑河1991-06-20－08-21、1990-12-17－1991-02-15逐日土壤水分4层观测资料，分析了邻近绿洲的沙漠区、河网区（湿润区）几种典型下垫面土壤水分含量的时空变化特征。结果表明，不同类型的下垫面条件下，夏季土壤水分在湿润研究区呈明显的单峰偏态分布，且以β分布拟合效果为最好；而在邻近绿洲的沙漠研究区则呈多峰分布，冬季呈Γ分布，且湿润的研究区域夏季土壤水分在时间上呈显著的10－25d的周期变化。     

2005年夏季中国东部气候异常分析--中国科学院大气物理研究所短期气候预测检验

简要比较了中国科学院大气物理研究所对2005年夏季中国降水跨季度预测与实况的异同,并对2005年夏季我国主要雨带及降水偏少区的形成与东亚热带、副热带以及中高纬度大气环流系统的配置进行了分析。对2005年夏季西太平洋副高的异常活动预测不好,这是造成跨季度降水预测有失误之处的主要原因之一。2005年夏季在亚洲对流层中高层,沿着副热带急流轴准静止Rossby波有几次能量传播过程,西太平洋副高的北抬与西伸与副热带急流中Rossby波的活动强度有一定的对应关系,因而产生了亚洲不同地区高影响性的灾害性天气。     

RG13型雨量传感器测量结果的不确定度评定

国内民航机场主要使用的雨量观测设备为芬兰维萨拉公司生产的RG13型雨量传感器,为保证雨量测量数据的真实可靠,对其测量结果的不确定度分析很有必要。根据自动气象站现场校准方法,分别进行大雨强和小雨强的重复测试,并依据JJF1059.1-2012测量不确定度的评定与表示要求,进行A类不确定度评定。分析测量过程中的B类不确定度来源,进行B类评定,最终给出扩展不确定度。结果表明：在小雨强下,测量不确定度为U95=0.17mm,包含因子k=2。在大雨强下,测量不确定度为U95=0.16mm,包含因子k=2。该研究完善了雨量传感器的现场校准工作流程,对雨量传感器测量结果的可信度评定具有参考价值。     

热带气旋眼墙非对称结构的研究综述

热带气旋的眼墙非对称结构与其发展过程密切相关。在热带气旋移动过程中,非对称风场伴随着边界层内非对称摩擦而引起的辐合,影响着热带气旋眼墙内的对流分布。此外,风垂直切变作为影响热带气旋强度的重要因子,将上层暖心吹离表层环流,引起眼墙垂直运动的非对称,导致云、降水在方位角方向的非均匀分布。当存在平均涡度的径向梯度时,罗斯贝类型的波动可以存在于涡旋内核区域,影响眼墙非对称结构。海洋为热带气旋提供潜热和感热形式的能量,是热带气旋发展的重要能量来源,关于海洋如何影响热带气旋眼墙非对称结构的相关研究较少。文中着重回顾了热带气旋与海洋相互作用的研究成果,并提出海洋影响热带气旋眼墙非对称结构的机制。海洋对热带气旋最显著的响应特征是冷尾效应,该效应通过降低海表温度,减少海洋向大气输送的潜热和感热,从而影响热带气旋眼墙非对称结构。此外,海浪改变海表粗糙度,通过边界层影响移动热带气旋的眼墙结构。     

乌鲁木齐市空气污染现状分析

从纵横两个方面对乌鲁木齐市空气污染现状进行了系统分析，包括与全国其它重点城市之间的比较分析、季节变动分析和趋势变动分析。     

贵州玉屏四季气候季节的划分及特征分析

利用玉屏国家地面气象观测站1961—2016年逐日平均气温资料,采用《气候季节划分》(QX/T15—2012)方法,对玉屏县四季起始日期及长度进行分析。结果表明:(1)玉屏县常年四季起始日期:入春3月5日,入夏5月23日,入秋9月22日,入冬11月28日;四季长度:春季79 d,夏季122 d,秋季67 d,冬季97 d。(2)56 a来玉屏县春季起始日期呈提前趋势,长度呈增加趋势,两者均在20世纪90年代前后出现了转折,但未发生气候突变;夏季起始日期及长度趋势变化不明显;秋季起始日期呈推后趋势,长度变化不明显;冬季起始日期变化不明显,长度呈减少趋势;春季长度增加、冬季长度减少主要为春季起始日期提前所致。(3)玉屏县四季起始日期的年际变幅大,起始日期比常年偏早(晚)连续2候以上的异常年份,春季为23%,夏季为27%,秋季为32%,冬季为25%。(4)玉屏县春季开始后出现低于季节指标≥1候的概率达41%,表明玉屏县春季出现倒春寒天气的概率很大。(5)比较气象行标法与稳定通过法的四季起始日期及长度,气象行标法对玉屏县的四季划分更能满足于农业生产的需要。     

广西汛期暴雨若干特征分析

对１９５９—２０００年广西汛期（４～９月）暴雨的年、月分布和广西汛期暴雨天气过程的季节分布及主要影响天气系统进行深入分析，得到了广西汛期暴雨的若干重要特征，对广西汛期划分提出了改进意见。     

球载式下投国产北斗探空仪测风性能评估

基于球载式下投北斗探空仪测风观测试验,建立了针对下投式的测风试验评估方法.试验结果表明上升段北斗测风的准确度接近RS92探空仪的探测准确度要求,两者一致性较好;下降段RS92测风误差基本上与上升段的属于同一量级水平,下降初期测风数据在使用时需要做预处理或者有效控制;下降段BD探空仪测风误差与下降段RS92的基本相当,除了球炸初期外,基本上接近WMO的测量要求,此外初期的急速下降对导航定位测风提出了更高的技术要求.整体而言,球载式下投探空观测在时间上可以实现对原有的1次探空进行加密,在空间上可以增加1个区域的探测,并为对现有探空站网分布进行合理优化提供依据,具有良好的应用前景.     

Evaluation of different versions of NCUM global model for simulation of track and intensity of tropical cyclones over Bay of Bengal

The global UK Met office Unified Model (UM) is currently operational at National Centre for Medium Range Weather Forecasting (NCMRWF), the global model named as NCUM. An inter-comparison of two different versions of NCUM has been carried out for simulating the track and intensity of Tropical Cyclones (TCs), which formed over the Bay of Bengal (BoB). For this purpose, two series of numerical experiments named as NCUM25 (New Dynamical core with NCUM N512 resolution) and NCUM17 (ENDGame core with NCUM N768 resolution and upgraded physics and data assimilation scheme) are carried out with seven different initial conditions (ICs) for two TCs. The results suggested that the location, intensity, and vertical structure of the TCs are reasonably well predicted by the NCUM17 over the NCUM25. The Direct Position Error (DPE) and landfall error of TCs are reduced in the NCUM17 in comparison to the NCUM25 for all initial conditions. The mean DPEs and intensity error are reduced by 21–41% and 18–21% in NCUM17 over NCUM25 in both the cases respectively. Improvements in mean landfall position errors are shown to range from 43 to 65% in the NCUM17 as compared to the NCUM25. The mean statistical skill scores for rainfall are considerably improved in NCUM17.     

测量NO气体吸收截面的方法

差分吸收光谱技术(DOAS)已经被广泛用于各种污染气体浓度的测量,其中影响其测量精度的主要因素就是气体吸收截面的测量.利用Lambert Beer 吸收定律以及自主设计的测量装置对大气的主要污染气体NO的吸收截面进行了测量,并采用多项式拟合的方法提高了测量的精度,根据所测得的吸收截面反演了NO气体的浓度值,取得了良好的效果.