天津城区春节期间大气气溶胶污染特征 和数浓度分布

利用天津城区2009-2014年春节期间大气气溶胶观测资料和相关气象资料,重点分析2013和2014年春节期间气溶胶污染特征,探求燃放烟花爆竹以及气象条件对春节期间大气气溶胶的影响。结果表明,受燃放烟花爆竹影响,春节期间PM_(2.5)质量浓度最高值均发生在除夕夜间;持续雾霾天气条件下燃放烟花爆竹,造成2013年除夕夜间PM_(2.5)质量浓度峰值达到1240μg·m～(-3),是近年来最严重的一次;2014年春节期间烟花爆竹燃放量有所减少,加之空气扩散条件较为有利,PM_(2.5)质量浓度显著低于2013年;不同天气条件下,气溶胶数浓度谱分布特征存在明显差异,燃放烟花爆竹期间气溶胶数浓度水平与严重雾-霾天气相当。     

北京地区温度预报对心脑血管疾病的健康影响及经济效益评估

研究证实不适温度能增加人群因心脑血管疾病死亡,但温度预报在不适温度-死亡暴露反应关系中的调节作用及经济价值尚未见报道。本研究以北京观象台（No.54511）的监测数据和北京市逐日心脑血管疾病死亡数据为依据,对2006—2016年北京市气象台对公众发布温度预报数据进行准确性检验,利用分布滞后模型构建了准确预报、高估和低估时温度与北京市心脑血管疾病死亡的暴露反应关系,并以主观预估为基准评估了温度预报的健康效应,最后运用调整后的人力资本法估算了温度预报在减少心脑血管疾病健康风险方面的经济价值。结果发现：2006—2016年,北京市气象台发布的白天最高气温准确率明显提升,以偏差不超过2℃为划分依据的准确率由60%提升至84%;暴露反应关系的研究表明准确预报时不适温度所造成的最大单日相对风险有所降低;基于人们将依据前一日实际温度形成主观预估温度的假设发现,主观预估的准确率基本保持稳定;根据温度预报和主观预估的差异,识别出北京市温度预报所减少的心脑血管疾病单日最大超额死亡人数呈上升趋势,每年减少114—457人;经济学评估发现北京市温度预报对心脑血管疾病健康影响的经济收益由2006年的1.21亿元...     

Trends of surface PM_(2.5) over Beijing–Tianjin–Hebei in 2013–2015 and their causes: emission controls vs. meteorological conditions

文章以2013年为基准年对京津冀地区2014–15年的PM_(2.5)浓度变化趋势作了分析,并结合区域空气质量模式NAQPMS研究了气象条件和大气控制措施对PM_(2.5)浓度变化的贡献。研究结果表明:京津冀地区2014–15年PM_(2.5)年平均浓度较2013年有明显下降,其中:南部城市(邢台、邯郸、石家庄和沧州)PM_(2.5)浓度下降由气象条件和排放源控制共同作用,排放源控制起主导作用;天津市和廊坊市2014年PM_(2.5)浓度下降有赖于排放源控制,气象条件总体不利于污染物扩散,2015年则由气象条件和排放源控制共同作用,以排放源控制为主导作用;受制于不利气象条件影响,北京市PM_(2.5)浓度下降幅度较其它污染城市更小(2014和2015年分别为4%和9%)。在采暖季和非采暖季的对比中,2015年采暖季期间,整个区域重污染下的PM_(2.5)浓度下降幅度显著大于其它时期,这表明当前该区域大气污染治理正朝精细化的方向发展。     

宁波地区不同季节不同强度霾天气变化特征

利用2014—2016年宁波市镇海地区逐时气象观测资料和大气成分监测资料,对宁波地区霾天气的变化特征进行统计分析。结果表明:2014—2016年宁波地区霾天气小时出现频率为28.8%,湿霾出现频率为61.0%。近3 a宁波地区霾天气小时出现频率呈下降趋势,秋冬季(11月至翌年1月)霾天气小时出现频率较高,夏季(6—8月)霾天气小时出现频率较低;从日变化来看,霾天气小时出现频率峰值集中出现在上午09时和夜间20—23时。宁波地区重度霾的PM_(2.5)、PM_(10)颗粒物浓度为轻微霾的2.13倍和1.92倍,干霾颗粒物浓度高于湿霾,宁波地区霾天气的颗粒物组成较稳定,PM_(2.5)/PM_(10)比重为0.7左右。宁波地区颗粒物浓度与风速和降水量的相关性较好,春季和夏季风速与PM_(2.5)浓度的相关性较高,秋季和冬季风速与PM_(10)浓度的相关性较高;降水与PM_(10)浓度的相关性高于PM_(2.5)浓度。静稳天气时地面风速小易造成细颗粒物浓度的积累增长,冬季西北偏北风和东北风是影响宁波地区PM_(2.5)浓度变化的重要输送路径,当风向为西北风时,冬季和春季PM_(10)浓度增加明显。     

气象灾害预警与评估的研究及实践

2020年气象服务为接近五成的公众避免或减少过一定的因灾经济损失,气象信息为城市公众挽回因气象灾害损失约295元/人,为农村公众挽回因灾损失约468元/人。     

KNN数据挖掘算法在北京地区霾等级预报中的应用

利用北京地区2013年气象数据以及PM2.5浓度数据与能见度数据进行对比分析,结果发现气温、气压、相对湿度、露点温度、地面U风、地面V风以及PM2.5小时浓度这7个要素是影响北京地区霾等级的关键因素。利用气温、地面气压、相对湿度、露点温度、U风、V风分量以及PM2.5浓度作为7个属性特征,以霾等级做为标志量构建训练样本集,结合KNN（K Nearest Neighbor）数据挖掘算法构建霾等级预报分类器,并开展霾等级客观识别实验。结果表明K=3时该分类器的分类预报效果最佳,其13个站点的分类准确率高达88.2%。基于该算法构建的KNN模型预报无霾时的漏报概率很小,准确率高达91.8%;预报有轻度霾、中度霾以及重度霾时,空报的概率仅分别为4.7%、1.4%和2.6%。2014年8月29日至9月2日北京地区一次霾天气过程的预报结果表明：南郊观象台、密云和延庆3站的预报准确率分别达到74%、64%和84%,但霾等级的精度方面还有待于进一步提高。     

桂林霾日变化的影响因子分析

利用1981~2015年桂林气象观测站地面气象资料、PM2.5资料,分析桂林霾日变化的影响因子。结果表明:桂林霾日数在过去35年呈明显上升趋势,气候倾向率为24.6d/10a,在1995年经历过一次明显突变,这种变化主要原因有人类活动和气象因子的变化。各因子中PM2.5浓度影响着霾日数的月、日分布,1月和7月是桂林PM2.5高值、低值月份,也是霾出现最多、最少月份。PM2.5浓度和霾出现频率日变化趋势相似,均为双峰型。各气象因子中,降水量≥0.1mm、最大风速≥5m/s日数的减少以及年均相对湿度下降是霾增加的重要原因,逆温也影响霾日、月分布,用逆温层厚度和高度能较好的反映出霾期间PM2.5浓度水平。     

银川地区大气颗粒物浓度变化特征及其与气象条件的关系

利用2013—2014年银川地区大气颗粒物质量浓度和同期气象要素的观测资料,分析了银川地区大气颗粒物浓度的分布特征及其与气象条件的关系。结果表明:2013—2014年银川地区PM_(10)、PM_(2.5)、PM1年平均浓度分别为167.3μg·m-3、67.2μg·m-3和45.0μg·m-3,年平均PM_(2.5)/PM_(10)、PM1/PM_(10)、PM1/PM_(2.5)分别为45.0%、32.0%和65.0%;PM_(10)浓度3月最高,8月最低,PM_(2.5)和PM1最高浓度均出现在1月,PM_(2.5)最低浓度出现在8月,PM1最低浓度出现5月;3—5月为PM_(2.5)/PM_(10)、PM1/PM_(10)和PM1/PM_(2.5)最低的3个月。不同天气类型PM_(10)浓度由高至低依次为浮尘/扬沙典型天气平均霾晴天雾,不同天气类型PM_(2.5)浓度由高至低依次为扬沙/浮尘霾典型天气平均晴天雾,不同天气类型PM1浓度由高至低依次为霾典型天气平均雾晴天浮尘/扬沙。风速与PM_(10)浓度呈正相关关系,风速与PM_(2.5)和PM1浓度均呈负相关关系;PM_(10)浓度在偏西北风时较高,PM_(2.5)和PM1浓度在偏西南风与偏东北风时较高;气温与PM_(10)、PM_(2.5)、PM1浓度均呈显著的负相关关系;相对湿度与PM_(10)浓度呈显著的负相关关系,相对湿度与PM1浓度呈显著的正相关关系,相对湿度与PM_(2.5)相关性较弱;气压对PM_(10)浓度变化的影响较小,气压与PM_(2.5)、PM1浓度呈正相关关系;降水对PM_(10)的清除作用最强,对PM_(2.5)的清除作用次之,对PM1基本无清除作用。     

上海地区空气污染变化特征及其气象影响因素

利用2013—2014年上海地区6种空气污染物小时浓度和逐日空气质量分指数(IAQI)的监测资料,统计分析了上海地区空气污染的变化特征及其气象影响因子。结果表明:2014年上海地区空气质量优良率达77.0%,空气质量总体较2013年明显好转。2013—2014年上海地区AQI具有季节性特征,表现为冬季空气质量较差、秋季空气质量较好的特征,其中12月空气质量最差。由首要污染物分布可知,上海地区最主要的污染物为PM_(2.5),其中冬季PM_(2.5)污染出现最多;O_3则为夏季的主要污染物。由污染物浓度的周循环变化可知,上海地区PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2和O_3浓度均存在周末低于工作日的"周末效应",但PM_(10)和NO_2浓度的"周末效应"更显著。由2014年上海地区霾日与PM_(2.5)浓度的变化可知,当PM_(2.5)浓度达到轻度及以上污染时,霾天气出现的概率大幅提高,但二者并非对应的关系。天气形势对PM_(2.5)污染影响较大,基于上海地区天气形势特点可以将PM_(2.5)污染的地面形势分为7种类型,其中高压中心型和高压楔型为PM_(2.5)污染的主要天气型。由于上海地区冬季冷空气活动频繁,西北风将上游地区颗粒物输送至本地,易造成较严重的污染天气;同时在冷高压的控制下,高压中心型和高压楔型天气频繁出现,导致颗粒物不易扩散,也易造成空气污染。夏季和秋季在副热带高压的控制下,水平和垂直扩散条件均较好,不易出现PM_(2.5)污染,但由于气温较高,光照条件较好,易出现O_3污染。     

深圳一次冷锋前高压脊影响下重度霾污染过程的数值模拟

利用WRF-Chem模式,模拟了2014年1月3—4日深圳市发生的一次冷锋前大陆高压脊影响下的重度霾污染天气过程的发生、发展及消散各阶段的温度场、风场、大气边界层以及污染物的三维结构特征,分析了PM_(2.5)时空变化特征及与气象环境场的关系,结果表明:(1)模式对该次重霾污染天气过程PM_(2.5)模拟值与实测值的相关性较好,能够较好地再现该次霾过程的污染物质量浓度场特征,但PM_(2.5)质量浓度整体略偏大;(2)PM_(2.5)质量浓度模拟结果表明,高质量浓度位于深圳中西部地区,中西部污染较东部严重,PM_(2.5)污染时段主要出现在20:00—02:00,与霾严重时段相吻合;(3)通过分析此次污染过程温度场、风场、大气边界层以及污染物的三维结构,首要污染物PM_(2.5)质量浓度的分布与大陆高压脊影响下造成的持续大范围弱北风、强下沉气流、较低的大气边界层以及逆温层有密切关系。持续弱北风和强下沉气流不利于污染物的水平和垂直扩散,较低大气边界层促进污染物在边界层内快速积累;逆温层的存在进一步抑制了大气垂直扩散能力,使得霾天气加剧。     

Estimation of the error of lidar determination of the transparency of low-turbidity atmosphere

Considered is the method of determination of atmospheric turbidity using weak lidar signals when the problem is mathematically incorrect due to the presence of the background noise. An accuracy of the method can be increased by means of using the procedure of effective averaging and linear approximation of the transmission in the case of the low attenuation coefficient.     

Elements of theory of avalanche-like motion of a mudflow with hyperconcentration of debris

A criterion ratio is proposed which allows to estimate the possibility of origination of avalanche-like motion of a mudflow with hyperconcentration of debris in a certain mudflow-bearing watercourse.     

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。     

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.     

An analysis of the causes of meandering tracks of typhoons

Criteria of the free meandering tracks of typhoons are derived from the general solutions of typhoon motion equations. It is suggested that the meandering motion of a typhoon is caused by the combination of the internal force, the initial speed of the typhoon and the average pressure gradient force of the typhoon volume affected by the environmental pressure field. It is also revealed that under specified circumstances, the meandering may be caused only by the typhoon’s internal force. Finally two examples of fitting calculation are given for illustration.     

陕西冬季一次大雾天气生消机制的数值模拟

利用非静力平衡中尺度模式WRF、NCEP 1°×1°再分析资料及常规观测资料,对2005年12月30～31日发生在陕西的大雾天气过程进行了数值模拟,分析了大雾天气过程形成的主要原因及雾的生消机制。结果表明,WRF模式能较好地模拟出雾的水平分布特征、强度和生消过程,反映出实际雾的生消变化规律。适当提高模式水平分辨率能较明显地改进模拟效果。这次大雾为平流辐射雾,长波辐射冷却是大雾形成和发展的主要原因。逆温层的发展、维持和近地面层较高的相对湿度对雾的产生和发展起着重要作用。近地面层有弱的水汽辐合是大雾发展和维持的主要原因之一。大雾形成和发展阶段,900 hPa以下的辐合上升运动和900 hPa以上的辐散下沉运动有利于在上升和下沉运动区的界面层中形成逆温层,逆温层的形成有利于低层水汽的积累。随着高空转为辐合上升运动,900 hPa以下为辐散下沉运动,接着日出后,太阳短波辐射增温等的共同作用,使逆温减弱直至被破坏。中高云的存在影响了近地面层逆温的形成和加强,推迟了雾的形成和消散。暖平流的输入有利于逆温层的形成发展。     

Dynamic model of accumulation of total biomass of agricultural crops

Issues concerning the growth and biological time of agricultural crops are under consideration. A closed system of equations is derived for calculating total dry biomass and biological time of plants. The model parameters are given, and the model is verified based on the experimental data of observations of the sunflower in the southern conditions of the Ukraine.     

疏勒河上游流域多年冻土区辐射变化分析

利用2008年7月-2010年10月祁连山区西段疏勒河上游流域多年冻土区苏里梯度观测系统的辐射数据,分析了该区域的辐射变化特征.结果表明,向下短波辐射、向下和向上长波辐射、净辐射月总量季节性变化明显,冬、春季较小,夏、秋季较大;向上短波辐射月总量的季节变化不明显.日平均向下短波辐射、向下和向上长波辐射有明显的季节变化,1月或12月达到最小值,6月或7月达到峰值;1-3月和12月日平均向上短波辐射振幅变化较小,而4月和10月则变化较大.净辐射日变化冬、春季较小,且振幅也较小,夏、秋季较大,且振幅也较大;辐射四分量的日变化都呈单峰型.生长季节的地表反照率较小,非生长季较大;每年10月地表反照率的日平均变化起伏较大,日变化基本呈“U”形,早晚高、中午低.     

T106数值预报产品在赣南温度预报中的释用

利用1995年7～9月、1996年7～8月24～144h、1000～500hPa的T106格点资料与赣南17个县（市）的最高、最低、平均温度作相关分析;用逐步回归方法建立了分县逐日滚动预报方程。并用1996年9月份T106格点资料对方法进行检验,同时对预报方法及T106产品在温度预报中的释用能力作了初步分析。     

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.