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922.
基于南极18个站点探空气象观测数据对欧洲中期天气预报中心的再分析数据(ERA-Interim)和美国国家环境预报中心的再分析数据(NECP)在南极地区高层大气的适用性进行验证。结果表明:在南极上空,随着高度抬升,探空气象观测数据与两套再分析数据中四个气象要素的差值均逐渐变大,再分析数据数值愈加偏离实际观测数值。两套再分析数据的位势高度和温度与探空观测数据偏差较小;风向则和探空观测数据相差甚远;两套再分析数据的风速与探空观测数据在300 hPa偏差较大。在季节变化中,南极的春季,再分析数据中的位势高度和温度与探空观测数据相差较大,在其他季节相差相对较小。再分析数据中的风速与探空观测数据在南极的夏季相差较小。再分析数据中的风向与探空观测数据存在较大偏差,且差值没有明显的季节变化。尽管两套再分析数据都存在很大偏差,但ERA-Interim数据整体上优于NCEP数据。对比分析也表明,采用这些再分析资料作为初始条件和边界条件驱动南极区域大气模式将带来较大的误差。未来需要加强南极探空观测,改进再分析资料同化和数值模拟系统。 相似文献
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本文解读最近发布的政府间气候变化专门委员会(Intergovernmental Panel on Climate Change,IPCC)第六次气候变化评估报告(Sixth Assessment Report,AR6)关于空气污染-气候相互作用的主要新结论。在大气污染物的气候效应方面,AR6估算了大气污染物或其前体物排放变化导致的有效辐射强迫值(Effective Radiative Forcing,ERF),对评估大气污染治理可能产生的气候效应具有启示性意义。AR6也估算出1750—2019年间人为强迫导致的全球平均地表温度(Global mean Surface Air Temperature,GSAT)变化为1.29(0.99~1.65)℃,其中,均匀混合温室气体、臭氧、气溶胶导致的温度变化分别为1.58(1.17~2.17)℃、0.23(0.11~0.39)℃、-0.50(-0.22~-0.96)℃。气溶胶历史变化的气候效应中,起决定性作用的是由SO2排放变化通过气溶胶-云相互作用所产生的ERF (高信度),从而部分抵消了人为排放温室气体所引起的变暖(高信度)。在气候变化影响大气污染物方面,AR6首次评估获得了地表臭氧浓度对温度的敏感性,在偏远地区为-0.2 ~-2 nL·L-1·℃-1、在污染区为0.2 ~2 nL·L-1·℃-1。在大多数陆地区域,关于气候变化是增加还是减少PM2.5,目前模式结果结论的一致性较低。 相似文献
924.
在我国当前臭氧和颗粒物复合污染的局面下,位于西北地区的宁夏回族自治区近年来夏季臭氧区域性污染突出,浓度高值区主要分布在银川都市圈(银川市、石嘴山市和吴忠市)。因此利用区域空气质量模式系统RAMS-CMAQ对2019年夏季6月银川都市圈臭氧污染问题开展数值模拟,定量探讨区域传输及垂直输送对O3浓度的贡献,为有效控制当地臭氧污染提供科学依据。结果表明:2019年6月银川都市圈O3浓度北高、中部低,与前体物的分布特征并不完全一致,表明O3的非线性效应以及背景O3传输潜在的贡献。水平方向上,银川都市圈本地排放源对近地面O3的贡献大都在20%~30%,仅灵武达40%以上,外界传输贡献均在30%以上。其中银川本地贡献较弱,相邻区域间存在输送影响,一定程度上减弱了该地区的本地贡献。此外,在夏季整体偏南风的影响下O3有较为明显的由南向北的输送作用。垂直方向上,郊区、城市和工业代表性站点O3浓度的变化趋势基本一致,各过程量贡献有所差异。夜晚O... 相似文献
925.
利用ENVISAT卫星搭载的迈克尔逊干涉仪和Aqua卫星搭载的AIRS探测仪观测到的大气NH3浓度数据以及全球大气化学—气候模式EMAC模拟的NH3浓度结果,分析了2008~2011年6~9月亚洲地区大气NH3的空间分布特征。结果显示,夏季时近地面NH3浓度最高值出现在印度北部,同时紧邻印度北部的孟加拉湾存在深对流,凭借青藏高原的高海拔地势,此深对流可以将寿命较短的NH3输送到上对流层和下平流层(Upper Troposphere and Lower Stratosphere,UTLS),所以在青藏高原上空出现了NH3的向上输送柱,即青藏高原是NH3向上输送的主要通道。亚洲夏季风反气旋的位置主导着NH3在UTLS区域的空间分布,反气旋内持续存在NH3高浓度中心,NH3高浓度中心位置与反气旋中心位置对应良好,会出现一个或两个NH3高浓度中心,说明反气... 相似文献
926.
近年云南春季的大气污染问题凸显,成为打赢蓝天保卫战的关键阻力。本文基于地面监测和卫星遥感数据,分析了2018~2021年春季云南空气质量变化,并研究了气象要素和境外生物质燃烧对空气质量的影响。结果显示,近4年全省春季污染物超标262 d(含6 d重污染),占全年91.3%,滇南高达96.8%;污染集中在3月中旬至4月中旬,2019年污染最重,2021年次之,但优天减少良天增加明显,2020年尽管污染物浓度最低,但发生6 d重污染;空间分布表现为滇南远高于滇中和滇北,且西双版纳最高,占总超标天数的27%,但臭氧(O3)滇西南和滇中最高,以普洱为首;超标天的首要污染物仍以PM2.5为主,但2018和2019年O3占比略高于PM2.5。总体PM2.5和O3存在显著的正协同效应,高臭氧促进PM2.5二次生成。PM2.5和O3污染发生都与西南风和少降水密切相关,叠加中高温、中低湿加剧O3污染发生,叠加中高温度和湿度易导致PM2.5超标;叠加中高温度和中等湿度,易形成O3 相似文献
927.
自2013年大气污染防治行动以来,PM2.5、PM10、SO2、NO2等空气污染物浓度都有不同程度下降,但臭氧污染仍有上升趋势,臭氧污染已成为制约中国空气质量持续改善的关键问题。地基站点可以提供空间上特定点的臭氧浓度,但无法获得近地面臭氧连续的空间分布。由于臭氧大量分布于平流层,遥感卫星反演的臭氧柱浓度产品仅能反映整层臭氧柱浓度,但整层臭氧柱浓度与近地面浓度无明显相关性,因而无法体现近地面臭氧浓度。本文综合地基监测数据、再分析资料、卫星产品,采用不同的模型方法,得到近地面臭氧浓度的时空分布,结果表明集成学习方法可以准确估算近地面臭氧在空间上的分布状况和在时间上的变化趋势。本文对比了梯度提升回归树(GBRT)、极端随机树(ERT)、极端梯度提升器(XGBoost) 3种不同的集成学习方法在近地面臭氧污染估算的效果表现,3种集成学习方法在2019年—2020两年的十折交叉验证R2都在0.89以上,极端梯度提升器(XGBoost)方法在RMSE、MAE指标上有最好的表现,2019年—2020年两年的平均R... 相似文献
928.
基于环境空气质量监测数据,本文分析了2022年6月14—18日高温热浪期间江苏省臭氧污染过程的时空变化特征,并结合天气形势、WRF-CMAQ模拟和典型城市大气超级站挥发性有机物(VOCs)在线监测数据进行了成因分析。结果表明:高温热浪期间,江苏省13个地级城市臭氧污染超标率达96.9%,中度污染超标率为27.6%,臭氧日最大8 h(MDA8 O 3)峰值质量浓度高达260.0μg·m^(-3)。南通市、无锡市、苏州市3个典型城市臭氧质量浓度的日变化特征显示,07—13时臭氧质量浓度增长率在27.9%~46.7%,多个时段净增量超过40.0μg·m^(-3)。利用WRF-CMAQ模型对污染过程进行了数值模拟、过程分析和溯源分析。结果显示,典型城市白天小时平均光化学贡献在24.5~33.0μg·m^(-3)之间,稳定高值的光化学贡献,叠加持续稳定或突发的传输贡献,导致此次高温热浪下臭氧质量浓度爆发式升高,出现峰值污染。在偏南风的影响下,省外污染源来自浙江省贡献最高,在13.9%~33.8%,其中无锡市和苏州市受浙江省外源影响较大。此外南通市大气超级站VOCs在线监测结果显示,臭氧污染期间逐日VOCs体积分数在45.5×10^(-9)~83.6×10^(-9)之间,整体处于高值水平,臭氧生成潜势(OFPs)贡献排名前十的物种以烯烃和芳香烃物质为主。 相似文献
929.
对流层臭氧是一种存在于近地面、对动植物有害的光化学污染物,定量评估和研究其对植物生理的影响和机制对保障全球粮食安全和人体健康具有至关重要的作用.由于过去三十年的快速工业化和城市化,对流层臭氧浓度正以每年约0.5%~2%的速度上升.针对当前臭氧污染加剧的情况,根据前人的基础理论研究和实验探索,本文就臭氧对植物表观、花粉和光合作用的影响特征及机制进行了总结和分析,得到以下认识:(1)臭氧污染下植物叶片受损、光合速率和固碳能力下降,影响干物质的积累与分配,是造成作物减产的主要原因;(2)臭氧污染导致花粉细胞膜受损,细胞脂质过氧化,改变了过敏原蛋白质的结构,增加了人体呼吸道过敏的风险.受损的化石花粉在沉积物中也有发现,通常与大规模生物灭绝同时期,推测与火山爆发或全球快速变暖导致的臭氧浓度增加有关.这些发现表明应加强自然环境下臭氧对植物生态习性的影响研究,重视植物地下生态过程的影响,开展缓解臭氧对作物影响和耐臭氧品种选育的研究. 相似文献
930.
基于CALIPSO卫星2007-2018年的三级平流层气溶胶廓线资料,本文分析西南地区平流层气溶胶的光学特性。结果表明:首先,在地理和季节上西南地区平流层气溶胶浓度较低。在夏季,西南地区平流层气溶胶光学厚度的均值出现最大值0.0007。其次,平流层气溶胶总衰减后向散射值的廓线分布随着高度的增加而减小,在10~11千米高度处出现最大值。这可能是由于对流层顶部和平流层底部之间气溶胶的相互交换。同时,平流层气溶胶总衰减后向散射值的纬向(北纬22.5°-32.5°)分布在七月出现均值最大值为0.0006×10-3 km-1sr-1,而径向分布(东经90°-110°)在一月出现最大值为0.0018×10-3 km-1sr-1。 相似文献