城市和森林空气负离子浓度与气象环境关系的通径分析

气象环境与负氧离子浓度关系存在很多的不确定性。利用宿迁市城市和森林区一年负离子观测资料和气象观测资料,使用通径分析方法,结果表明空气负氧子浓度会随着时间、环境的改变而有所不同,森林区的空气负离子浓度要高于城市区,而且这种负离子浓度的差异在夏、秋季节更为明显。气象环境中总云量、平均风速和日照百分率同城市和森林空气负离子浓度相关性不显著。日平均水汽压既是对大气负离子浓度作用最大的直接因子,也是最大的间接因子;日平均气温对城市和森林区负离子浓度具有仅次于平均水汽压的直接效应。城市区和森林区气象要素对负离子浓度的剩余通径系数达到0．8以上,表明气象因子对大气负离子浓度的影响较轻,环境中可能存在影响空气负离子浓度的其他重要因素。     

赤水市大气负氧离子的时空特征及与气象因子的关系

利用2016年5月—2017年4月赤水市境内复兴驿站、古迹驿站及相邻县市内共6个大气负氧离子自动观测点和气象站的观测资料,分析了赤水市大气负氧离子浓度的时空变化特征及其与气象因子的关系。参照世界卫生组织制定的空气负氧离子等级标准,区划赤水市空气负氧离子的等级。结果表明:(1)赤水市日均大气负氧离子浓度5 056个/m3,高于临近县市的负氧离子浓度,白天略高于夜间,远超过负氧离子含量的一级标准;(2)年均大气负氧离子浓度为5 125个/m3,各季节浓度相差不大;(3)赤水市大气负氧离子浓度空间分布规律为复兴站古迹站,景区大于街道;与邻近县市比较,植被覆盖率大的区域大气负氧离子浓度高于植被覆盖率小的区域;(4)不同天气条件下大气负氧离子与气象因子的相关性不同。在雨日,大气负氧离子与气温、气压、水汽压相关;无雨日,大气负氧离子与日照相关;同时,白天雨相对于大气负氧离子浓度的增加较夜雨更为明显。     

广西负氧离子浓度的变化特征分析

利用2016年9月至2017年9月广西6个监测站大气负氧离子浓度连续观测数据资料,对广西负氧离子浓度变化特征进行了初步的统计分析。结果表明,广西负氧离子浓度具有明显的日夜差异,呈现出两头高、中间低的"V"字型,夜间至凌晨,负氧离子浓度普遍高于白天,最大值出现在早晨08:00左右,最小值出现在下午15:00左右,白天负氧离子浓度变化波动较大,夜晚变化较平缓。6个站中,大明山月平均大气负氧离子浓度值最高,达2453个/cm~3;四季中,夏季平均负氧离子浓度值最大,为2012个/cm~3。     

湖北春季大气负氧离子浓度分布特征及与环境因子的关系

空气负氧离子浓度是衡量空气质量好坏的重要指标。选择湖北17个环境一致的国家气象观测站作为观测地点,采用符合国家及行业标准的设备,遵循负氧离子定义,开展了2014年湖北春季负氧离子浓度分布特征及与环境因子的关系分析。研究表明：湖北大气负氧离子浓度西部高于中东部,神农架林区的平均值最高,以武汉为中心的中、东部地区浓度普遍较低。负氧离子浓度的日变化为凌晨及清晨高,白天较低,傍晚后呈逐渐上升的趋势。负氧离子浓度与海拔、植被覆盖情况表现为正相关,与空气中的小颗粒物呈负相关,与气温、气压、相对湿度、风速及日照等气象要素相关性较为复杂,降水和雷电天气有利于负氧离子浓度的增加。     

赤水市大气负氧离子的时空特征及其与气象因子的关系

利用2016年5月—2017年4月赤水市境内复兴驿站、古迹驿站及相邻县市内共6个大气负氧离子自动观测点和气象站的观测资料,分析了赤水市大气负氧离子浓度的时空变化特征及其与气象因子的关系。参照世界卫生组织制定的空气负氧离子等级标准,区划赤水市空气负氧离子的等级。结果表明:(1)赤水市日均大气负氧离子浓度5 056个/m3,高于临近县市的负氧离子浓度,白天略高于夜间,远超过负氧离子含量的一级标准;(2)年均大气负氧离子浓度为5 125个/m3,各季节浓度相差不大;(3)赤水市大气负氧离子浓度空间分布规律为复兴站古迹站,景区大于街道;与邻近县市比较,植被覆盖率大的区域大气负氧离子浓度高于植被覆盖率小的区域;(4)不同天气条件下大气负氧离子与气象因子的相关性不同。在雨日,大气负氧离子与气温、气压、水汽压相关;无雨日,大气负氧离子与日照相关;同时,白天雨相对于大气负氧离子浓度的增加较夜雨更为明显。     

揭西县空气负氧离子浓度的时空特征分析

利用揭西县8个大气负氧离子自动监测站数据,对揭西县大气负氧离子浓度空间分布与时间变化特征进行分析。结果表明:揭西县大气负氧离子资源十分丰富,负氧离子浓度呈现从西往东、从北往南逐渐增加的趋势,东部生态区负氧离子浓度普遍较高,年平均浓度基本超过1 000 cm~(-3),全县年平均为1 609 cm~(-3),揭西县坪上镇石内村最高,高达2 609.1 cm~(-3)。在居住区,一天之中负氧离子浓度在清晨前后最高,并有夜间高、白天低的变化规律;在生态区,负氧离子浓度有白天高、夜间低的变化规律,且最高浓度出现在上午。揭西县京溪园镇粗坑村夏季正午负氧离子浓度最高,有明显的年变化波动,1月负氧离子浓度最高,达2 728 cm~(-3)。大北山森林公园冬季午后负氧离子最盛,年变化波动较小,12月负氧离子浓度最高,8、9月负氧离子浓度处于较低水平。     

一次东北冷涡的天气学分析及基于HYSPLIT4模式的水汽通道特征

摘 要：利用连续一年旌德县负氧离子监测数据,分别以兔儿山公园、路西村茶园代表城市公园、高山茶园这两种生态环境,对城市公园和高山茶园负氧离子浓度特征以及气象要素对负氧离子浓度影响进行比较分析。结果表明：①高山茶园负氧离子浓度显著高于城市公园;②负氧离子浓度夏季最高,冬季最低,春秋季次之,6月负氧离子浓度达全年最高;③负氧离子浓度日变化整体呈“一峰一谷”变化趋势,峰值出现在上午,谷值出现在正午前后,夜间至上午负氧离子浓度较高,城市公园负氧离子浓度日较差较高山茶园偏小;④负氧离子浓度日变化与气温、风速呈显著负相关;⑤负氧离子浓度雨天最高,晴天次之,阴天和多云相对较低,暴雨天气条件下大气负氧离子浓度显著提高。     

峨眉山景区负氧离子浓度变化特征及预测模型研究

基于2015年9月至2016年8月峨眉山景区的负氧离子浓度和空气质量指数(Air Quality Index,AQI)的监测资料及气温、相对湿度及降水量的观测资料,分析了峨眉山景区负氧离子浓度的季节变化特征及其与相关气象要素的关系,并建立了适用于峨眉山景区的负氧离子浓度预测模型。结果表明:2015年9月至2016年8月峨眉山景区负氧离子浓度达到森林空气负离子二级标准,且具有明显的季节变化特征,秋季负氧离子浓度最高,春和夏季次之,冬季负氧离子浓度最低。AQI、气温和降水量是影响峨眉山景区负氧离子浓度的关键气象因素,秋季温度适宜、降雨充沛、空气湿润及植物生物量大等为负氧离子浓度较高的原因,冬季混交林落叶树木的落叶和植物生物量降低、降雨较少及空气干燥等为负氧离子浓度较低的原因。运用S模型建立的峨眉山景区负氧离子浓度的预测模型为:y=exp(1.4552/x+7.5988),模型预测效果较好;插值逼近的负氧离子浓度三维预测模型的决定系数为1,模型拟合效果较好,可以清晰地反映峨眉山景区负氧离子浓度与解释参数之间的规律。建立的峨眉山景区负氧离子浓度S预测模型可以预报负氧离子浓度,负氧离子浓度三维预测模型可以用于负氧离子浓度分析预报系统的设置,更适用于峨眉山景区负氧离子浓度的预测。     

负离子监测仪安装与维修技术要领

大气负离子浓度是环境、气象、林业监测的要素之一。结合大气负离子监测仪的原理和系统组成,对维护维修技术进行了探讨,并列举了常见故障及相应的维修方法。     

龙门县负氧离子浓度的分布特征

利用龙门县内南昆山、气象观测基地和沈村3个不同的大气负氧离子监测站数据,对龙门县负氧离子时空特征进行分析。结果表明:龙门县负氧离子资源丰富(年均浓度为2989 cm^(-3)),其空间分布与植被覆盖度对应呈现为西高东低趋势。高植被覆盖度区域南昆山站的负氧离子浓度日变化不明显,而低植被覆盖度区域气象观测基地和沈村站存在夜间、早晨高,下午、傍晚低的特征。季节变化来看,龙门县负氧离子浓度呈现春夏高、秋冬低的分布趋势。     

山岳型景区空气负离子浓度分布特征及其与气象要素相关性研究综述

近年来,随着生态旅游的日益兴起,作为生态保健旅游资源的空气负离子越来越受到人们的关注。本文重点分析了近十年来山岳型景区空气负离子浓度分布特征及其与气象要素相关性研究进展。研究表明:山岳型景区空气负离子浓度具有明显的日变化和季变化,空间变化也有一定规律。空气负离子浓度变化与风速、空气温度、相对湿度、太阳辐射、天气现象等气象要素有较大相关性。但由于监测资料来源不一,观测资料时间不一,样本量不一等因素,负离子浓度变化特征及其与气象要素相关性的研究结论并不完全一致。今后,应逐步规范空气负离子监测仪器,确保监测数据的可靠性,同时应利用多年连续观测资料开展空气负离子浓度分布与气象要素相关性研究,为空气负氧离子浓度预报的开展提供理论依据。     

雷雨天气对负氧离子浓度的影响

空气负氧离子含量已经成为康养、生态旅游区域评价的主要指标之一，沿海区域的空气负氧离子含量较高，受雷雨等天气因子的影响显著。本文利用日照大沙洼国家森林公园空气负氧离子逐日监测数据、闪电定位仪监测数据和自动气象站雨量、雨强监测资料，分析检验雷雨天气相关气象因子与空气负氧离子浓度变化率的关系。结果表明：①雷雨天气与负氧离子浓度的变化率具有显著相关性，雷雨时负氧离子的浓度变化率高于无雷雨时的负氧离子浓度变化率。②在发生雷雨的初始阶段，雷雨因子对空气负氧离子浓度变化率的影响较明显，随着雷雨的持续，雷雨因子对空气负氧离子浓度影响趋于平缓，并呈现出波动变化。③雷雨过程中，降雨强度和空气负氧离子浓度变化率存在显著正相关关系，降雨越强空气中的负氧离子含量增加越明显;闪电强度和空气负氧离子浓度变化率也存在显著正相关关系，闪电强度越强空气中负氧离子含量增加越明显。④由负氧离子浓度变化率与降雨强度、闪电强度建立的回归模型及其检验可知，对降雨强度大于1.0 mm/5min、负闪电强度大于50 kA的雷雨天气，模型对负氧离子变化率的预测准确率较高;对降雨强度小于1.0 mm/5min、负闪电强度小于45 kA的雷雨天气，模型对负氧离子变化率的预测能力略显不足。     

典型城市区与森林区空气负氧离子特征比较分析

利用连续15个月逐小时对比观测资料,分析比较了典型城市区和森林区负氧离子特征,结果显示:1城市区负氧离子平均浓度为240个/cm3、森林区为1470个/cm3,森林区明显高于城市区5~6倍;森林区负氧离子中"小离子"约占8成、"中离子"约占2成,而城区"中离子"几乎为零。2城市区和森林区负氧离子浓度日变化趋势大体一致,夜间高于白天,午夜到早晨为高浓度时段,峰值出现在凌晨04:00—5:00;低浓度时段在中午到傍晚前后,最低值均出现在13:00。3负氧离子浓度在季节分布上,森林区以春季和冬季较高,城市区以秋季较高。城市区秋季较高可能与当年秋季雨水异常偏多有关。4大老岭林区负氧离子浓度有缓慢下降趋势,而城市区有缓慢上升趋势。5负氧离子日平均浓度,城市区以雾天和雨天较高,雷雨天、阴天次之,晴天较低;森林区以晴天和雷雨天气较高,阴天次之,而雨天和雾天反而较低,与城市区相反。     

大气负离子自动测报仪的研制

空气中负离子浓度是空气质量好坏的标志之一.为了满足国内外相关部门对测量大气负离子仪器的需求,研制开发了专利产品WIMD-A系列大气负离子自动测报仪,该自动测报仪符合相关的国家推荐标准,实现了从数据采集到传输的全部自动化、智能化,工作环境的空气湿度可以从0～100%,彻底取代了人工观测.业务运行结果表明仪器忭能稳定,工作可靠,减轻了观测人员的工作强度.     

承德北部空气负氧离子浓度特征及预报模型

为提升生态康养气象服务能力,探讨空气负氧离子浓度与气象环境关系,利用承德北部丰宁县2020年—2022年5月两个空气负氧离子站监测资料,以及同期的气象环境数据,统计分析了负氧离子浓度时间变化特征、与气象环境要素的变化关系及关键影响因素,建立了负氧离子浓度的气象预测模型。结果表明:丰宁城市公园、林区负氧离子浓度年均值分别为1358.7个/cm3、1955.8个/cm3,最大值分别为3867个/cm3、5845个/cm3,具有治疗和康复功效的自然环境条件;林区的负氧离子浓度明显高于城市公园,城市公园和林区负氧离子浓度月变化均呈“单峰”型分布,峰值分别出现在7月、8月,最小值均出现在1月;林区、城市公园负氧离子浓度日变化夜间大于白天,年内及春夏秋冬四季内的日变化呈“双峰”型分布,峰值分别出现在日出以前及日落以后,最小值出现在午后;城市公园、林区负氧离子浓度与气温、降水量、相对湿度、风速、日照及PM2.5、O3浓度的变化有关,影响负氧离子浓度的最关键的气象、环境要素为相对湿度、PM2.5,城市公园受气象、环境影响更大;利用多元回归方法,分别建立了城市公园和林区的负氧离子浓度气象预报模型,经检验,两个模型的预报准确率分别为77.6%、74.9%,拟合效果良好,可为森林康养及健康生活提供气象服务。     

玉溪空气负氧离子预测模型的建立

利用玉溪市九县区14台空气负氧离子自动测报系统实时观测数据和同步气象要素观测资料,使用相关分析、回归分析等方法,分析了影响空气中负氧离子浓度的主要气象因子,以及影响因子与空气负氧离子浓度的关系,并建立预测模型。结果表明,玉溪市空气负氧离子浓度年变化、季节变化与各气象因子之间无显著的相关关系。影响玉溪空气负氧离子浓度日变化的主要气象因子为空气相对湿度和空气温度。当空气温度20.4℃时,空气负氧离子浓度日变化与空气温度呈负相关关系。当空气湿度45.6%时,空气负氧离子浓度与空气湿度呈正相关关系。通过建立负氧离子浓度预测模型,实现了负氧离子预报的定量化。经检验,预报方程效果显著,在预报业务中具有参考价值。     

福建省空气负氧离子分布特征及气象预测模型北大核心CSCD

负氧离子是评价空气新鲜和清洁程度的重要指标。利用2018—2021年福建省负氧离子观测站数据分析负氧离子浓度的时空变化特征,并采用多元线性回归方法、多元逻辑回归方法和LightGBM机器学习方法建立负氧离子浓度预测模型。结果表明:福建省负氧离子资源十分丰富,中海拔区(350~550 m)年平均负氧离子浓度最高,低海拔区次之,高海拔区最小。负氧离子浓度日变化特征呈一峰一谷型,04:00—06:00(北京时,下同)达到峰值,12:00—13:00达到谷值;中海拔区负氧离子浓度季节变化较大,季节平均浓度从大到小依次为春季、夏季、冬季、秋季,而高、低海拔区季节变化相对较小。福建省不同海拔地区负氧离子浓度与湿度、降水和能见度均呈显著正相关,负氧离子浓度与气温、风速和气压显著相关,但不同海拔地区的相关性有所不同。机器学习方法对不同海拔地区负氧离子浓度数值的拟合效果比多元线性回归方法有明显提升,对负氧离子浓度等级拟合的准确率比多元逻辑回归方法提高7%~12%,且在绝大部分等级上的准确率均高于多元逻辑回归方法。     

金华市不同区域负氧离子浓度特征与气象环境因素相关分析

利用2019—2021年金华市空气负氧离子浓度和气象环境资料，研究不同区域（平原城区、平原公园、水边景区、山林景区）负氧离子浓度时空分布特征，分析人类活动最多的城区负氧离子浓度与气象环境因素不同时间尺度的相关性，以及不同天空状况的差异。结果表明：负氧离子浓度呈现平原低、山区高的分布特征，植被茂密、动态水流可增加负氧离子浓度和提高浓度等级。山林景区日出和日落前后负氧离子浓度较高，水边景区凌晨和午后出现高值，平原地区则在下午达到高峰。不同区域四季日变化趋势整体较一致，但不同季节负氧离子浓度峰值大小、日较差和出现峰值时刻存在差异。四季不同区域负氧离子浓度有所差异，主要表现为6—9月高，其中尤以8月山林景区为最。负氧离子浓度与气象环境因素的相关性在不同时间尺度上差异较大：时尺度上与气温、风速、雨量和O3呈显著正相关，而与PM2.5呈显著负相关。四季看，负氧离子浓度春季与风速相关性最高，夏季为气温，秋季为O3，冬季为PM2.5。日尺度上则与相对湿度、风速、雨量呈显著正相关，与PM2.5和O3呈显著负相关，且雨天负氧离子浓度明显高于其他天空状况，差异在冬季达最大。     

浙江省空气负离子浓度分布特征

利用2016年浙江省53个站的负氧离子监测结果,制定了负氧离子数据质量控制方法,从年均值、最大值、日最大最小值、各等级浓度占比、清新度等多个指标评价了负氧离子资源,全面分析了全省负氧离子时空分布特征及地区差异。结果表明:浙南和浙西山区空气负氧离子含量高、浙北平原含量相对较低。浙江省负氧离子浓度具有明显日、月变化特征,午后(13:00—16:00)浓度低,夜间和早晨(22:00—07:00)浓度高;4—9月浓度高,冬季浓度低,高山林区站的月变化最显著。高山林区负氧离子浓度基本保持在"清新"级别;浅山景区站"清新"、"一般"、"不清新"级别各约1/3;平原公园站的"不清新"级别占到一半。高山林区的"清新"空气日平均小时数多在20h以上,"非常清新"空气也多在16h以上。在浅山和平原地区的风景区、林区、水体型公园等,"清新"空气时间也在10h以上。     

湘潭负氧离子浓度变化与气象要素的相关分析

利用2014年5月—2015年5月湘潭负氧离子实况资料,分析了负氧离子季、月和日变化特征及其与气象要素的相关性。结果表明:1森林公园负氧离子浓度高于郊区,且森林和郊区负氧离子浓度的月季变化规律存在明显差异,森林表现为春高秋低,郊区则为夏高秋低;负氧离子浓度日变化规律,即夜间高白天低。2天气状态对空气负氧离子浓度存在显著影响。3负氧离子浓度除与相对湿度无相关外,均与日照、降水量、气温呈线性正相关。