2012年成都市PM10污染与地面气象条件的相关性分析

为了解2012年成都市PM10浓度分布情况及其与地面气象条件的相关性,通过分析2012年PM10浓度的分布情况,选取了13次污染过程,并对这些过程中的地面气象要素情况进行分析。结果表明,PM10浓度呈波状分布,其中3月和11月分别达到峰值,7月为全年最低;过程期间各变量具有以下特征:PM10浓度与温度呈正相关,与气压呈负相关,当有降温升压时PM10浓度减小;24小时变压变温都较小,表明天气较稳定;地面风速小,普遍小于2m/s,且主要为弱偏西偏北风,而当风速增大时有利于PM10的扩散;低能见度与较大的相对湿度对应较好,二者有明显的负相关。     

成都市“温湿能”研究

综合考虑了温度、湿度、气压等气象要素对城市环境的影响,提出了新的统计参数－“温湿能”和“能岛”的概念,并分析其时空变化规律。这对城市气候的综合研究是有意义的。     

基于GPRS网络的气象要素自动采集系统设计与应用

目前，气象部门探测的气象资料主要包括：气压、温度、湿度、雨量、风速和风向6个要素。传统的采集方式，每隔一个小时人工采集一次，数据传输慢、精度低。随着全国气象事业发展纲要的实施，气象仪器的智能化和精确化已经成为必然。气象要素自动采集组网系统分为3个单元：自动采集单元负责探测、传输各种气象要素；数据中心负责与各个采集单元进行双工通信；在Internet上以电子地图方式对区域用户提供查询、打印和数据分析服务。     

永兴岛淡水透镜体的时间变化规律及其影响因素

【目的】分析永兴岛淡水透镜体的温度、盐度及水位随时间的变化规律,探讨影响因素。【方法】2014年12月至2015年12月,在永兴岛中部的钻井孔用LTC三参数仪测得透镜体淡水的温度、水压和电导率的实测数据,分析各参数的变化规律及其与潮汐,气温、气压、降雨量等气象要素的关系。【结果】淡水透镜体在夏季呈低温高盐特点,冬季表现为高温低盐,全年水位变化不大。气温、湿度、气压、降雨量等气象因素对淡水透镜体特征影响较小。平均海平面高度与淡水透镜体的盐度呈正相关,与温度呈负相关,表明淡水透镜体季节变化主要与平均海平面高度变化相关。此外,淡水透镜体表现出明显的日周期变化,表现为温度降低、盐度增大、水位周期性震荡。相关性分析表明,淡水透镜体的日周期变化主要由潮汐引起。在夏末秋初,淡水透镜体出现明显盐度变小的过程,主要与当地降雨强度的突然增大有关。【结论】淡水透镜体对不同类型的降水过程响应并不相同,间歇式降水过程更有利于维持透镜体对淡水的潜藏。     

基于小波变换的GPS水汽与气象要素相关性分析

利用北京市GPS连续观测资料结合气象资料开展GPS水汽与气象要素的相关性分析。首先使用GAMIT软件解算2009-06-01~2012-04-30的北京GPS连续观测网观测数据并结合气压数据获得测站水汽序列;然后用小波变换方法对GPS水汽、温度和气压数据进行分解与重构,并对重构后的数据进行相关性分析。GPS水汽序列的变化趋势与温度呈显著正相关,与气压呈显著负相关。水汽和气压存在年周期和半年周期变化,两者存在显著负相关特性;温度有年周期变化,水汽和温度在d13重构结果的相关性最好,存在显著正相关特性。     

成都市1980～2010年能见度的变化趋势分析

针对近年来大气能见度严重恶化的问题,利用成都市气象局提供的1980～2010年13个站点的观测资料,分别采用累积百分率法、Ridit分析法和“非常好”能见度出现的频率法对该地区具有代表性的5个县（金堂、大邑、新津、彭州和温江）的能见度的变化趋势进行了详细分析.结果表明,三种研究方法的分析结果较为一致.从年代际对比的角度而言,金堂、大邑、新津20世纪80年代和90年代能见度高,21世纪初能见度低,彭州反之;温江20世纪80年代变化不显著,90年代略高于总体平均能见度,21世纪又降低.从年变化趋势的角度而言,除彭州外,金堂、大邑和新津的能见度均呈下降趋势,且季节差异也在逐渐缩小.从季节变化特征的角度而言,5个站点的能见度均表现出夏季最高,春季和秋季次之,冬季最低.夏季“非常好”能见度出现的频率表明,相比彭州而言,其它4个站点的能见度较差,受污染情况较严重.     

体感温度客观分析方法研究

影响人体体感温度的气象要素主要包括温度、湿度、风以及太阳辐射,依据这些气象要素影响人体体感温度的原理,确定了平均气温与体感温度相同时的临界相对湿度、风速及太阳辐射值.以全国有水平面直接辐射曝辐量观测项目的77个气象台站的历年逐日4次定时观测资料为基础,把相邻两个白昼(夜间)的气温差作为因变量,相对湿度差、风速差、垂直辐射差(白昼)作为自变量,以旬为时问分辨率,建立了逐旬多元回归方程.各地所建立的逐句多元线性拟合方程拟合优度相当高,F统计量检验也充分证明线性回归方程总体成立,从气候意义、统计角度来看该方法都具有充分的可行性.     

新疆阿克苏断层H2浓度影响因素及映震效能分析

利用相关和回归分析方法,分析断层H2浓度与气温、气压之间的相关关系,得到气温与断层H2浓度的回归方程.通过R值评分方法对断层H2浓度回归残差进行映震效能检验,结果表明:1)气温为阿克苏断层H2浓度变化的主要影响因素,与断层H2浓度呈高度正相关;气压对阿克苏断层H2浓度变化影响较小,与断层H2浓度呈中低度负相关.2)断层...     

萍乡市海绵城市建设对热岛效应减缓的实证研究

为了对海绵城市建设成效进行客观评价,本文对2013、2019和2020年的Landsat 8遥感影像进行了陆表温度(Ts)反演,计算城市热岛强度(UHII),归一化热岛强度指数(NHIII),用于分析萍乡市海绵城市建设前后热岛强度的变化.并与该地区土地利用分类图及其他气象要素分布图进行叠加分析,研究城市热岛效应(UHIE)的产生机制和成因.结果表明:林地面积占比和区域的平均热岛强度呈负相关关系,相关系数为0.69;人工表面面积占比和区域平均热岛强度呈明显正相关关系,相关系数为0.86;2019和2020年夏季的平均城市热岛强度相比2013年分别下降了0.58℃和0.9℃,海绵城市建设对区域热岛效应具有缓解作用.说明在城市建设规划中,适当增加水体和绿地面积不仅可以改善城市景观,还可以缓解城市热岛效应.     

川西高原若尔盖旅游气候资源及旅游舒适期研究

利用若尔盖1971-2000年的逐日日照时数、气温、降水量、降水日数、相对湿度、风速、气压等气象资料,用常规统计方法对以上主要旅游气候要素进行月、年变化规律分析,为当地旅游管理部门提供参考,为旅客提供气象服务。统计和分析表明：若尔盖光照资源丰富,日照总时数达到2510h。该地整年气温偏低,月均气温为-10.2℃-10.8℃,年平均气温为0.8℃,而且随着年份的增加,气温呈上升趋势。年降水量为649.1mm,干湿季分明,5-10月降水量占全年降水量的88%,白天降水少并且无大的降水。空气相对湿度与气温的配合让人体感觉比较舒适,风速较小,适合开展旅游活动。该地的最佳旅游舒适期为7、8月,而6月和9月可根据实时天气情况适当安排旅游活动,舒适天数在68天左右,舒适天数随年份呈波动上升趋势。     

论气象的经济学属性

气象具有三重经济学属性：一是生产力属性,它既是创造自然财富的自然生产力,又是创造人工财富的社会生产力。二是气象的破坏力属性,即是天气和气候的状态所致的具有经济特征的多发气象灾害。三是气象的消费属性,即人们的生产与生活中,不可须臾离却气象。认识气象的经济学属性,有利于充分利用和发挥好气象的资源价值,创造更多的社会财富;有利于降低灾害性气候的破坏影响,提高人类社会福祉。     

湖南地区加权平均温度的影响因素分析及建模

利用湖南地区长沙、怀化、郴州3个探空站连续3 a（2012～2014年）的观测数据,以数值积分法计算的大气加权平均温度（Tm）作为参考值,分析Tm与地面气温Ts、水汽压es及大气压Ps之间的相关性,并基于最小二乘原理建立湖南地区多因子Tm模型。研究结果表明,Tm与地面温度Ts和水汽压es呈正相关性,与大气压Ps呈负相关;Bevis模型的Tm偏差主要分布在0～4 K之间,存在一定的系统偏差,而基于Ts单因子的Tm模型偏差主要分布在-2~3 K之间;双因子与三因子精度相当,但均优于单因子模型。总体而言,基于地面气温Ts和水汽压es的双因子Tm模型的精度优于基于Ts的单因子模型,更优于Bevis模型,适用于湖南地区的GPS气象研究及业务应用。     

The climate background and synoptic situation of fog at Great Wall Station, Antarctica

Based on the observed and NCEP reanalysis data from 1985 to 2006,the climate background and synoptic situation of fog at Great Wall Station were analyzed. It is shown that the seasonal variation of fog is controlled by the change of general circulation and local pressure field. Three favorable typical synoptic situations for fog development are found, the Front-of-A-Depression type, the Saddle-Shaped-Field type and the Passing-Weak-Cyclone type. The first one is the most important situation. Advection cooling fog is dominant at Great Wall Station, but there are other kinds of fog as well. As a result, some helpful principles for local fog forecasting are given.     

灾害天气对若尔盖旅游安全影响的时间特征分析

利用若尔盖1971-2000年的大风、雷暴、冰雹、积雪、雾及飑的逐年各月气象资料,用现代统计方法,分别逐类、逐月、逐年代统计若尔盖地区旅游气象灾害出现频次、时间变化特征,并对其变化特征及主要旅游气象灾害发生规律进行气候综合分析,结合旅游安全社会经验,统计出若尔盖气象灾害发生月份集中在4-8月,主要是春、夏两个季节。而较少月份集中在8-2月,为秋、冬两季。若尔盖地区适宜旅游期月份为5、6、7、8、9月,非常适宜旅游区月份为6、7、8月,疗养期月份为7月。而该时段为灾害频发期,因此应特别注意对灾害天气的预防和应对。为当地旅游管理部门提供参考,为旅游投资与实施建设提供气象依据,为旅游者选择旅游季节及评估旅游安全提供帮助。     

“数字气象”发展的战略分析

从气象信息的数字化获取、智能化加工、可视化发布和网络化服务等方面论述了数字气象的基本概念和系统组成 ,讨论了数字气象系统建设的主要技术、基本思路和发展战略。     

A Correction Algorithm for Atmospheric Visibility Based on Fog Droplet Size Data Obtained on a Moving Ship During 2016 Arctic Cruise

In this study, we measured the droplet size distribution(DSD) and visibility of sea fog using a fog droplet spectrometer and visibility meter, respectively, during the July 23-August 3 and August 22-September 13 periods of the 2016 Chinese National Arctic Research Expedition. We calculated the visibility using the Mie theory and the DSD data and then compared the calculated with the observed visibility. The comparison shows that the deviations in the calculated visibility caused by DSD data sampling errors cannot be ignored. During navigation, wind and ship speeds tended to push or pull the sampled air and cause turbulence pulsation, which influenced the sampling of the fog droplet spectrometer. This influence is weak when the liquid water content(LWC) is high but becomes stronger as the LWC decreases. Taking the sailing speed and heading into consideration, the wind speed component parallel and perpendicular to the air inlet of the fog droplet spectrometer exhibit different laws in the deviation. By performing a fitting analysis of the calculated and observed visibilities under different wind speeds and wind directions, here, we present two sets of correction coefficients for the two wind-speed components and a method for correcting the calculated visibility. This correction method shows excellent results.     

Feasibility Comparison of Reanalysis Data from NCEP-Ⅰ and NCEP-Ⅱ in the Himalayas

Mt. Everest is often referred to as the earth＇s ＇third＇ pole. As such it is relatively inaccessible and little is known about its meteorology. In 2005, an automatic weather station was operated at North Col （28°1′ 0.95＂ N, 86°57′ 48.4＂ E, 6523 m a.s.l.） of Mt. Everest. Based on the observational data, this paper compares the reanalysis data from NCEP/NCAR （hereafter NCEP-Ⅰ） and NCEP-DOE AMIP-Ⅱ （NCEP- Ⅱ）, in order to understand which reanalysis data are more suitable for the high Himalayas with Mr. Everest region. When comparing with those from the other levels, pressure interpolated from 500 hPa level is closer to the observation and can capture more synoptic-scale variability, which may be due to the very complex topography around Mt. Everest and the intricately complicated orographic land-atmosphereocean interactions. The interpolation from both NCEP-Ⅰ and NCEP-Ⅱ daily minimum temperature and daily mean pressure can capture most synopticscale variability （r〉0.82, n=83, p〈0.001）. However, there is difference between NCEP-Ⅰ and NCEP-Ⅱ reanalysis data because of different model parameterization. Comparing with the observation, the magnitude of variability was underestimated by 34.1%, 28.5 % and 27.1% for NCEP-Ⅰ temperature and pressure, and NCEP-Ⅱ pressure, respectively, while overestimated by 44.5 % for NCEP-Ⅱ temperature. For weather events interpolated from the reanalyzed data, NCEP-Ⅰ and NCEP-Ⅱ show the same features that weather events interpolated from pressure appear at the same day as those from the observation, and some events occur one day ahead, while most weather events and NCEP-Ⅱ temperature interpolated from NCEP-Ⅰ happen one day ahead of those from the observation, which is much important for the study on meteorology and climate changes in the region, and is very valuable from the view of improving the safety of climbers who attempt to climb Mt. Everest.     

长三角地区分季节多因子本地化T_m模型研究

针对GNSS气象学中大气加权平均温度(Tm)受时空影响的问题,利用长三角地区7个探空站2015~2017年数据,分析Tm与地面温度(Ts)、水汽压(es)和气压(Ps)的线性关系,并基于最小二乘法进行多元线性拟合,建立长三角地区本地化Tm模型。实验结果表明:1)本地化单因子模型效果优于Bevis模型,且双因子和多因子模型与单因子模型效果相当;2)分季节多因子模型优于全局模型,对秋冬季改善效果最为显著;3)分季节多因子Tm模型计算GNSS大气可降水量(PWV)的效果优于Bevis模型。分季节多因子本地化Tm模型更适用于长三角地区,可获得更准确的Tm和PWV。     

Comparison study between observation and simulation for sea fog over the Yellow Sea in May 2009

In this paper, almost all available observational data and the latest 6.0 version of Regional Atmospheric Modeling System (RAMS) model were employed to investigate a heavy sea fog event occurring over the Yellow Sea from 2 to 5 May 2009. The evolutionary process of this event was documented by using Multifunctional Transport Satellites-1 (MTSAT-1) visible satellite imagery. The synoptic situation, sounding profiles at two selected stations were analyzed. The difference between the air temperature and sea surface temperature during the sea fog event over the entire sea region was also analyzed. In order to better understand this event, an RAMS modeling with a 15 km×15 km resolution was performed. The model successfully reproduced the main characteristics of this sea fog event. The simulated height of fog top and the area of lower atmospheric visibility derived from the RAMS modeling results showed good agreement with the sea fog area identified from the satellite imagery. Examinations of both observational data and RAMS modeling results suggested that advection cooling seemed to play an important role in the formation of this sea fog event.