2004年北京秋季大气颗粒物的化学组分和来源特征

2004年9月在北京城区进行了大气颗粒物采样,样品用PIXE方法进行了分析,得到了20种元素的浓度及其谱分布。并对北京颗粒物的谱分布、富集因子和来源进行了分析研究。发现K元素浓度分布呈细粒态单峰谱分布,细粒态K富集因子较高,表明了生物质燃烧的主要贡献。因子分析结果还表明,土壤尘、生物质燃烧、煤烟尘、工业源和汽车尾气排放源对秋季北京局地排放源有明显贡献。     

北京城区北部冬、夏季大气颗粒物化学成分和粒度分布

1987年1,3月和6,8月在北京师范大学主楼顶上,用单孔级联碰撞采样器收集了大气颗粒物样品,用PIXE方法进行了分析,得到了冬、夏季19种元素的浓度和粒度分布,并对大气颗粒物中元素的主要来源进行了探讨。     

华北典型农业区PM2.5组分分析与来源解析

华北大气污染区域化正在对农业生态区域产生显著影响,为了了解华北农业地区大气细颗粒物PM2.5的季节分布特征,2017年7月、9月、12月以及2018年4月在中国科学院禹城农业生态综合实验站进行分季节PM2.5样品采集,并测定分析了样品中31种化学成分.结果表明,碳质气溶胶总体的浓度水平为13.11±8.37μg m-3,有机碳(OC)冬春季节浓度较高,元素碳(EC)浓度在秋冬季节较高.同时OC/EC的比值在秋季明显偏低,表明在秋季二次碳质气溶胶对PM2.5贡献较小.水溶性离子浓度总体在冬季最高.NO3-/SO2-4比值在夏季明显偏低为0.69,华北地区夏季固定点源对大气污染的贡献相对较高.PM2.5中金属元素以Na、Mg、Al、Ca、K、Fe等地壳元素为主,具有致癌风险的Co、Cr、Ni、Pb、As等金属元素年均浓度为0.32±0.24 ng m-3、5.40±5.42 ng m-3、10.23±7.46 ng m-3、42.23±27.75 ng m-3、5.66±3.79 ng m-3.受体模型(PMF)计算结果表明,PM2.5的主要来源为二次污染源、生物质燃烧源、燃煤燃油源、柴油车尾气和土壤源,贡献率分别达37.1％、18.2％、14.2％、9.4％和7.9％,表明农业区细颗粒物污染受到华北工业、农业与自然排放的多重影响.     

北京秋季气溶胶化学成分的高分辨率观测及来源分析

2001年9月30日～10月6日在北京北三环和北四环之间的中国科学院大气物理研究所气象塔院内使用步进采样仪对气溶胶进行了高分辨率连续采样(每2h采集1个样品),并对样品用PIXE方法进行了元素分析,得到20种元素的浓度。分析结果表明,气溶胶各元素浓度随时间的变化趋势基本一致,且日变化特征显著,早晚出现峰值。降雨期间Ti、Si、Fe等元素浓度急剧下降。S、Pb、Cl、Zn等与人类活动相关的气溶胶元素的富集因子很高。因子分析结果表明,北京秋季大气气溶胶主要源于土壤尘、燃煤尘、工业源和汽车尾气排放等。     

浙江温岭市区大气颗粒物的数据分析

随着人们对霾天气对城市环境影响的关注加深,近年来中国不少地区将霾作为灾害性天气现象进行预警预报。霾是特定气候条件与人类活动相互作用的结果。通过对浙江温岭市的大气颗粒物浓度数据的分析,数据结果表明温岭市区颗粒物浓度在日内时间受汽车尾气等人为活动密切相关;同时具有季节性,由于受降雨量和季风影响,夏季的颗粒物浓度远小于冬季。最后,研究了霾的环境和人为因素,并对城市大气环境的改善提出建议。     

青海瓦里关大气气溶胶元素富集特征及其来源

利用中子活化及PIXE和可见光灰度仪, 对青海瓦里关大气本底基准监测站的大气气溶胶样品进行了测量。通过元素相对浓度、富集因子和主因子分析等数据统计分析, 并结合同期的气团后退轨迹分布资料, 讨论了瓦里关大气气溶胶元素的组成及来源。结果表明, 位于青藏高原偏远地区的瓦里关大气气溶胶以土壤及地壳等自然来源为主, 因子分析的方差百分数给出瓦里关气溶胶中自然源的贡献率平均在70%以上。燃煤、交通及冶炼等人为源也占有一定比例。大气黑碳气溶胶的观测也表明人类活动影响的存在。人为源的影响多与来自东部及河西走廊等经济发达地区的气流有关。     

南京霾天颗粒物数浓度特征及其受气象条件影响分析

2013年12月,我国中东部地区爆发持续性霾污染过程。本研究利用空气动力学粒径谱仪和气溶胶粒径谱仪在线观测这次霾污染过程中13.6~20 000 nm颗粒物数浓度,结合气象参数和颗粒物化学组分对南京霾天颗粒物数浓度分布特征,及其与气象条件相关性进行分析。结果表明,霾天颗粒物主要分布在积聚模态,且500~1 000 nm和1 000~2 500 nm粒径段颗粒物数浓度的增多是造成霾天能见度低的主要原因;随着相对湿度的增大,13.6~100 nm粒径段颗粒物数浓度逐渐降低,而大于100 nm颗粒物数浓度升高;500~1 000 nm和1 000~2 500 nm粒径段颗粒物数浓度受相对湿度的影响尤为明显,并且这2个粒径段颗粒物受气态污染物(SO2,NOX)的二次转化影响较大。霾污染期间南京大气颗粒物主要来自南京东南和西北方向的污染源排放,颗粒物数浓度总体上与风速呈负相关关系;温度对颗粒物数浓度的影响主要集中在13.6~100 nm粒径段;边界层的高度与粒径100 nm颗粒物呈负相关性,边界层的抬升反而利于超细粒子的生成和增长;逆温层的强度对超细粒子的作用更为明显。     

华北山区大气污染来源的初步探讨

本文仔细考察了华北—山地采样点获得的大气气溶胶元素浓度随气象条件的变化规律和各元素浓度之间的相互关系;发现,气溶胶中由人为污染物形成的那些颗粒物元素的浓度(特别是硫)相当高,其数值与在高度工业化的美国东北部和西欧的工业城市的观测结果相当;颗粒物流的浓度的变化与局地天气条件的变化之间相关性很差,整个观测期间硫的浓度波动也不大,这与地壳灰尘元素的变化规律完全不同。这表明,气溶胶硫污染已经成为较大范围的区域性问题,城市污染可能已影响到广大农村和山区。     

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.     

河源市夏秋季大气污染的特征分析

通过对河源市的空气污染物浓度及相关气象因子的分析,结合后向轨迹聚类分析等手段,研究了河源市秋季与夏季大气污染特性。研究表明:秋季,来自我国东南沿海的气团携带VOCs远距离输送会使河源市的臭氧污染相对较严重,臭氧的平均质量浓度最大8 h可达161μg/m~3,而受短轨迹气团影响时,对应不利于污染物扩散的静稳天气,除臭氧以外的各项污染物质量浓度均较高,平均的PM2.5质量浓度可达70μg/m~3,而来自河源正北方的气团快速经过较大片的森林地区时,各污染物输送累积及污染效应不明显。秋季受高压脊的影响,河源等地受下沉气流影响,风速较弱、光照强烈,容易促成臭氧污染事件的发生。夏季,受频繁降水的影响,总体上各项污染物的质量浓度均相对不高,各项污染物的质量浓度与气团来向的关系不大,但气团移动缓慢时扩散条件相对不利,颗粒物质量浓度会较高。     

郑州市近58a降雨量变化分析

采用水文序列中常用的谱分析、有序聚类分析、Kendall秩次相关检验和Man-Kendall检验等方法,分别对郑州市1951-2008年的年降雨量、汛期和非汛期降雨量序列进行周期性、突变性和趋势性检验分析,结果显示:总体上郑州市年降雨量保持平稳,但各年汛期和非汛期的降雨量分别呈现出增加和减少的趋势,而且非汛期降雨量减少的趋势性较为显著;年降雨量和汛期降雨量有较为显著的近似10 a的周期,而非汛期降雨量表现为不显著的3 a的周期;年降雨量、汛期和非汛期降雨量序列的突变点均在20世纪70年代末和80年代初,但并不显著。     

铜川市月气候预测方法

利用2011年5月1日-31日常规观测资料、Micaps资料及WS重要天气资料,运用天气学原理比较分析了2011年5月8日-10日、19日-21日山西省两次大范围的降水天气过程,给出这两次降水过程的异同点、系统演变特征、物理量诊断分析结果及预报着眼点。     

2018年1月江苏3次致灾暴雪成因对比分析

应用常规天气图资料、FY-2E 云顶亮温(TBB)资料、多普勒雷达观测资料和NCEP/NCAR 1°×1°再分析资料,对江苏2018年1月3—4日(简称“01·04”过程)、1月24—25日(简称“01·25”过程)和1月27—28日(简称“01·27”过程)3次暴雪过程进行了对比分析。结果表明：1)3次暴雪过程都是在500 hPa高空槽、中低层切变线、700 hPa西南急流和地面冷空气的共同影响下产生的;暴雪过程中水汽主要来源于中层,降雪期间逆温层结始终存在。2)不同之处是,“01·04”过程中层暖湿气流先形成,水汽条件更好,而后弱冷空气自低层楔入,促使暖湿气流抬升,上升运动发展更为旺盛;“01·25”过程和“01·27”过程低层先形成冷垫,而后中层暖湿气流增强沿冷垫爬升,冷垫更冷,“01·25”过程逆温更强。3)暴雪过程中TBB稳定低值期基本可以反映强降雪时段;“01·04”过程中有弱对流发展,造成降雪强度大。     

近30年西藏地区雷暴变化特征

利用西藏地区38个观测站点1979-2008年雷暴资料,采用旋转EOF分析、合成分析、小波分析及趋势分析等统计方法对西藏地区雷暴的时空变化规律进行了研究.结果表明:两藏地区以午后短时热力性雷暴为主,雷暴平均总次数存在准15年的周期变化,年雷暴平均总次数呈逐年减少趋势,2000年以后这种趋势更为明显.雷暴持续期变短,但也...     

A Simple Temporal and Spatial Analysis of Flow in Complex Terrain in the Context of Wind Energy Modelling

A simple temporal and spatial analysisis done on wind speed and direction data from a number ofmeteorological towers separated by distances between roughly 1 and 100 kilometres. The analysis is done in the context of expected model error in wind energy calculations. The study first uses single point statistics to show the evolution of mean values with time. It is shown that strong seasonal signals are present and that stable means are achieved only after averaging periods of a year or more. The study then uses discrete Fourier transforms to show that significant amounts of spectral energy reside in modes with periods of a few days to less than a day. Frequency dependent cross correlation values are then derived and used to show how correlation between towers diminishes with increasing frequency. The mechanism responsible for this diminished correlation is shown through the comparison of cross-correlation phase as a function of frequency and its relationship to distance between towers. Error in wind energy estimates are shown to be strongly related to correlation and therefore distance over which the prediction is made. In summary, much of the inaccuracy in modelling flow in the context of wind energy calculations is due to a lack of scale separation between the deterministic part of the flow, which is well modelled, and that part of the flow that is stochastic at the length and time scales modelled.     

南京市大气能见度的变化趋势及特征

利用南京国家气候基准站1980—2008年能见度、相对湿度和天气现象等气象要素资料,剔除气象因素对能见度影响,采用百分位分析法、等级分析法和Ridit分析法,分析了由于空气污染造成南京地区大气能见度的变化趋势。结果表明,近30 a来,南京市年平均和四季大气能见度整体显著下降,但其中“较差”和“一般”能见度出现频率显著上升,“较好”能见度则明显下降;四季能见度及其分布均呈现春、夏季节变化不同,秋、冬季节变化显著的特点;能见度呈逐年代降低但降幅减缓;能见度季节差异也呈逐年代减小趋势;此外,冬季能见度早在1987年起变差;并且本世纪以来,冬季能见度以“较差”和“一般”为主,其余三季均是以“一般”为主。     

通辽地区雷暴特征的分析

文章利用通辽地区10个站点1971—2007年37a逐日雷暴统计资料,建立雷暴日数及雷暴次数的时间序列。通过趋势分析、小波分析等统计方法对通辽地区的雷暴特征进行分析,得出了通辽地区雷暴的地理分布特征、年代际及年际变化特征、月际变化特征、日变化特征、初雷和终雷日及持续期变化特征、震荡周期性等结果。     

近51 a安阳市降水特征分析

采用小波分析和滑动t检验等方法,对安阳市1961-2011年的降水资料进行分析研究,结果表明：1）安阳各站降水量变化趋势基本一致。夏季降水量和年降水量具有相同的变化趋势和位相,全市暴雨总日数变化与夏季降水量变化较一致,月降水量相对变率与月降水量百分比率在年内分布位相相反,最长连续有降水日数与最长连续无降水日数的年际变化基本上处于反相。2）安阳市降水日变化呈双峰双谷型,月降水量以7-8月为中心呈正态分布。3）春、秋、冬三季有效降水日数与降水量相关性较好,夏季降水量与暴雨日相关密切,暴雨对夏季降水量贡献显著。4）降水突变不明显。5）季、年降水量和降水日数存在多时间尺度特征,大尺度的周期变化嵌套着小民度的周期变化,不同的时间尺度对应的降水结构或日数增减不同。安阳市年降水量第1主周期为26a,年平均有效降水日数主周期为21a,暴雨日数主周期是19a,最长连续有（无）降水日数主周期是21a。     

长江中下游沿江地区夏季旱涝分型及预测

对1961-2000年长江中下游沿江地区8个站夏季（6-8月）累积降水距平进行EOF分析，根据有三个特和下向量将长江中下游沿江地区旱涝趋势异常分成4种主要空间型：旱型、涝型、东旱西涝型、东涝西旱型。并在此基础上，分析了它们与500hPa高度场异常的同时，时滞关系，得到一些对长江中下游沿江地区汛期旱涝异常预测有意义的结果。     

黄河流域旱涝与水资源分析

本文利用黄河流域1951～1990年期间逐月降水、 径流量及地面气温资料，作该地区蒸发和地下潜流量的估计，提出关于该地区可利用水资源的估计，并定义水资源指标。结果发现可用水资源与降水量有十分密切关系。但是它们也存在一定的差异，该地区降水量存在唯一的2.6年主要周期，而水资源则存在2.3和9 年的主要和次要周期。用相关分析方法比较这两序列和前年夏季、秋季、冬季及当年春季的大气环流场之间的关系，发现水资源与环流有着更为密切的关系。主要表现在与前年秋季和冬季高度场的相关上，与大气环流中高纬西风带系统和副热带系统强弱也有十分密切关系。