泰山逆温及其对泰安城区空气污染的影响

利用泰山、泰安、济南三站１９８０年至１９９４年的气象资料，比较详细地分析泰山逆温的形成，揭示出泰山逆温是地面辐射冷却与秦山的特殊地形共同作用的结果。指出泰山逆温与泰安城区空气污染有正相关关系，可以根据逆温的生消变化规律，对泰安城区的空气污染趋势作初步的污染气象预报。     

岳阳城区空气污染的变化特征及气象影响因素

根据2003年12月至2013年12月空气污染资料, 对岳阳城区空气污染的变化特征及气象影响因素进行了分析,探讨了2013年岳阳城区出现的典型空气污染过程的天气实况、大尺度环流背景及成因。结果表明：近10年来,岳阳城区API指数呈显著下降趋势。冬季空气污染最严重且年际变化较大,而夏季空气污染相对较轻且年际变化较小。1—12月API指数基本呈V形变化,且具有冬半年（10月至次年3月）偏高,夏半年（4—9月）偏低的变化规律。工业布局、主导风向、地理条件等导致岳阳城区空气质量具有显著的时空分布。气温日较差大、逆温等大气处于稳定状态下空气污染加重。本地气象和外地输入因素导致2013年岳阳城区出现一次比较典型的空气污染过程。用多元回归方法建立的API指数预报方程表明,气象要素和天气现象对岳阳城区API指数有显著影响。     

兰州城区冬半年冷锋活动及其对空气污染的影响

对１９８８￣１９９１年冬半年（１０月到次年３）５００ｈＰａ历史天气力资料和兰州市环境监测站自动监测的污染物浓度资料进行了统计分析。结果表明：在两槽一脊天气环流形势控制下,兰州地区的冷锋活动频率最高,占５４．８％;一脊一槽型控制时次之,占３５．５％。冬半年强和较强冷锋最活跃期是３月份,其次是１０月份;弱冷锋天气则在１月份最活跃。冷锋过境后对兰州市区ＳＯ２污染的净化作用最大,其次是ＮＯｘ。其中,前者的     

乌鲁木齐市区低空风特征及其对空气污染的影响

利用2a乌鲁木齐对流层低层风场和3种大气污染资料,分析了乌鲁木齐低空风特征及其对空气污染的影响。     

北京城区大气边界层空气污染特征观测研究

2001年1～3月共分3期,在北京城市地区大气边界层进行了大气化学和气象现埸观测.结果表明北京城市低层大气中主要的气体污染物是NOx,其次为SO2;各高度SO2和NOx之间的关系有较好的一致性,NOx大约为SO2浓度的2倍或2倍以上;污染源排放是造成北京城市低层大气空气污染严重与否的主要原因之一;同一季节中空气污染状况很大程度上取决于天气条件;NO2/NO和NO之间有着较好的负幂指数相关关系;近地层不同高度和不同地点观测到的大气污染物随时间变化趋势有较好的一致性.     

合肥东南引风口对城区热岛调节作用的评估

通过观测资料分析，认为合肥市东南引风口的夏季通风作用对合肥市夏季城市热岛强度起到一定的调节作用。并通过热量平衡方程的数值模拟，分析了该区域下垫面状况的改变对合肥市区夏季平均温度的可能影响。     

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。     

兰州城区稳定能量及其与空气污染的关系

从能量学的观点出发，提出了描述地面至特定高度大气层结构稳定度的参数－稳定能量，并给出了具体计算方法。根据1988－1992年兰州气象站逐日08：00（北京时，下同）的探空资料，计算了300－1000m每隔50m共15层的稳定能量。利用同期兰州市环境监测站自动监测系统监测的兰州城区3种主要空气污染物二氧化硫、一氧化碳和氮氧化物（SO2、CO、NOX）的日平均浓度资料，计算了地面气象要素、低空气象参数、低空风和稳定能量等气象因子与SO2、CO、NOX之间的相关。结果表明：（1）用稳定能量来描述低层大气的稳定性更为合理一些；（2）在诸多气象因子中，稳定能量与SO2、CO、NOX浓度之间的相关性最显著；（3）稳定能量的年变化规律与空气污染浓度的年变化规律基本一致；（4）逐月看，各层稳定能量与SO2浓度之间均为正相关，除7月份以外，大多数层次均通过了α＝0．01显著性水平的相关性检验。     

北京城区热岛环流对山地-平原风的调节作用

利用2002年北京市自动气象站网的逐时资料,采用统计方法对北京城市水平风场的散度、“城市热岛”强度和风向频率的日变化特征进行了分析,并总结归纳出在弱天气系统形势下（地面风速〈3级）北京地区风场的基本形态。结果表明：1）北京“城市热岛”环流是存在的,但只是对区域性的山地-平原风起调节作用。2）在作用相当的因素（如山地-平原风、热岛强度和大气稳定度）控制下,夏季的“城市热岛”环流造成城区风场的辐合特征。3）其他季节的“城市热岛”环流,主要由山地-平原风控制,即刮山地风时,北京城郊的风场表现为向城区的辐合;刮平原风时,北京城区风场表现为辐散特征。     

广东边界层气象条件及对大气污染的影响

本文讨论了广东一些主要城市边界层污染气象条件及其与浓度分布的关系。发现城市空气污染的长期平均状况与污染系数有很好的相关。风向脉动方差能够反映出湍流扩散的强度;混合层厚度及通风量对大气污染也有重要影响。通过分析和统计,确立了最大落地浓度计算方程,能够较方便地估计不同条件下一次最大落地污染浓度。      

广州市空气污染的变化特征及预报

利用2002年11月-2004年9月广州市空气污染指数（API）和PM10、NO2、SO2等污染物逐日浓度资料,采用小波分析、相关分析等方法对广州市空气污染的变化特征及与同期地面气象要素的关系进行了分析。并采用最优子集回归方法分别建立冬、夏季API指数及污染物浓度的预报方程。结果表明。PM10是广州市的主要污染物。其次为NO2、SO2。除SO2外,广州市API指数、NO2、PM10等污染物浓度具有冬半年（11-4月）偏高,夏半年（5-10月）偏低的变化规律。API指数及各种污染物浓度均具有明显的年周期振荡及5-7天的准单周、10-20天准双周、30-60天左右的季节内振荡,且30-60天的季节内振荡在冬半年较强而在夏半年较弱。冬半年API指数和PM10、NO2、SO2浓度与气压、风速、降水呈稳定负相关,与温度、相对湿度等呈稳定的正相关,而夏半年主要与风速、降水具有较好且稳定的负相关。增加前一天的污染物浓度作为预报因子后,所建的最优子集回归方程比单选用气象因子要稳定。具有较强的预测能力。     

北京地区城市热岛强度变化对区域温度序列的影响

通过对北京地区20个台站1961~2000年月平均温度资料的对比分析,证实热岛效应对城市气象站记录的地表平均气温的绝对影响随时间显著增大,近20 a尤为突出,但其相对影响即热岛增温对全部增暖的贡献却呈下降趋势。近40 a来,北京地区的国家基本、基准站平均温度距平序列与被认为不受城市热岛影响的郊区站平均温度距平序列差异明显,由于热岛效应加强因素引起的国家基本、基准站平均年温度变化速率为0.16℃/(10 a),对整个时期全部增温的贡献达到71%;近20 a来热岛效应加强因素使北京地区国家基本、基准站年平均温度每10 a增暖0.33℃,对该时期全部增温的贡献达到49%。城市热岛效应加强因素对国家基本、基准站季节平均温度上升的贡献在夏、秋季高,冬季最小。本文的结果说明,目前根据国家基本、基准站资料建立的全国或较大区域平均温度序列可能在很大程度上保留着城市化的影响,有必要做进一步的检验和订正。     

广州市大气污染与气象条件关系的统计分析

利用地面天气图、高空天气图（850hPa、500hPa）以及气象要素资料,统计分析了2002-2004年广州市10个典型的空气污染过程与各种天气系统以及气象要素间的联系,得出了秋冬季、春季和夏季广州市大气污染与各种天气类型的一些关系,并对地面各种气象要素与污染过程的关系进行了半定量分析,得出了广州市大气污染过程的一些天气概念模型及气象要素指标。     

北京及周边地区城市尺度热岛特征及其演变

采用北京及市郊地区共16个标准国家气候站的1961～2000年40年温度资料对北京及周边地区的城市尺度热岛特征及其演变进行了研究.研究表明北京城区与郊区温度是同位相升降,且郊区温度一直低于城区.其温差维持并同位向振荡,温度逐年升高,城区与郊区温差逐年增大,表明北京热岛效应一直稳定存在,而且北京的热岛效应在随时间加剧.以海淀为代表的北京城区大部热岛效应显著,门头沟、石景山、丰台、房山和通县等地是局地升温的显著区域.因此,北京具有城市、卫星城市"热岛"多中心的复杂特征.分析热岛效应增强的趋势表明世纪末的10年与80年代的10年相比,北京城区与郊区的热岛效应增强趋势显著.特别是以海淀为代表的北京城区大部,热岛效应进一步明显增强;北京的东南部的局地升温效应加剧,通县也是一个明显的升温区域,并有一个从河北省伸向北京东南部的"暖脊". 尺度滤波分析表明,北京城市热岛效应10年变化的增强区域与城市位置十分吻合.北京城市热岛效应还具有中尺度特征.以海淀为代表的北京城区大部是热岛的主要中心,主中心内还有几个更小的高中心嵌套其中,分别位于三环路以内的西部和北部.北京城郊热岛效应发展趋势仍是严峻的,须进一步努力进行北京及周边地区环境的改善.     

上海城市热岛的变化特征分析

利用最近安装于上海城市和近郊的Davis自动气象观测每半小时一次详细的记录，对上海市热岛的变化特征进行初步分析。结果表明：上海市城市热岛全年出现概率为87．8％，月平均热岛强度值大于0．8℃；热岛强度日变化明显，存在24小时的主要周期和12小时的次周期，一般是夜间热岛强于白天；其季节变化亦较显著 ，平均热岛强度秋冬季节较强，夏季较弱；热岛中心存在位置漂移现象。     

CHARACTERISTICS OF THE LATENT HEAT DUE TO DIFFERENT CLOUD MICROPHYSICAL PROCESSES AND THEIR INFLUENCE ON AN AUTUMN HEAVY RAIN EVENT OVER HAINAN ISLAND

We analyzed cloud microphysical processes’ latent heat characteristics and their influence on an autumn heavy rain event over Hainan Island, China, using the mesoscale numerical model WRF and WRF-3DVAR system. We found that positive latent heat occurred far above the zero layer, while negative latent heat occurred mainly under the zero layer. There was substantially more positive latent heat than negative latent heat, and the condensation heating had the most important contribution to the latent heat increase. The processes of deposition, congelation, melting and evaporation were all characterized by weakening after their intensification; however, the variations in condensation and sublimation processes were relatively small. The main cloud microphysical processes for positive latent heat were condensation of water vapor into cloud water, the condensation of rain, and the deposition increase of cloud ice, snow and graupel. The main cloud microphysical processes for negative latent heat were the evaporation of rain, the melting and enhanced melting of graupel. The latent heat releases due to different cloud microphysical processes have a significant impact on the intensity of precipitation. Without the condensation and evaporation of rain, the total latent heating would decrease and the moisture variables and precipitation would reduce significantly. Without deposition and sublimation, the heating in high levels would decrease and the precipitation would reduce. Without congelation and melting, the latent heating would enhance in the low levels, and the precipitation would reduce.     

基于MODIS资料分析近15年广州城市热岛特征及演变规律

利用MODIS地表温度数据,计算城市热岛强度指数,分析近15年广州市城市热岛的时空分布特征及演变规律,并结合气象观测数据、社会统计数据定性分析其主要影响因素。结果表明:广州市城市热岛的空间分布受地形地貌影响明显,负热岛区主要分布于森林密集的北部山区,无热岛区主要分布于中部低山丘陵区域,热岛区主要分布于高度城市化的中南部平原区。关于城市热岛的日变化规律,白天热岛区、负热岛区面积均小于夜间,但白天热岛区强度、负热岛区强度大于夜间。关于城市热岛的季节变化规律,冬季热岛区面积最大,热岛强度最小,夏季热岛区面积最小,热岛强度最大;冬季负热岛区面积最小,负热岛强度最小,夏季负热岛区面积最大,负热岛强度最大。对于城市热岛的年际变化规律,近15年来广州市的热岛区、负热岛区占全市总面积的百分比呈上升趋势,无热岛区所占百分比呈下降趋势,人为热排放在城市中心区域的持续增长,加上区内建筑物密度大、植被覆盖度低,导致了热岛区的增加,而北部山区至中部丘陵山区的植被的持续好转,加上地理特征限制了该区域的城市化发展,导致了负热岛区的增加。      

珠江三角洲地区天气类型与污染潜势及污染浓度的关系

利用１９８６—１９９３年珠江三角洲地区主要城市的污染浓度资料和天气资料，计算了不同月份各种天气类型下大气污染物浓度超过二级标准的频率，得出珠江三角洲地区天气类型和地面空气污染浓度之间的定性关系。发现大气中的污染物浓度（如ＳＯ２、ＮＯｘ、ＴＳＰ、ＣＯ）不仅与当天的天气类型有着密切联系，而且与前几天的天气类型的持续时间、地面气压场和高空气压场的配置、锋面移动的快慢、热带气旋的影响等天气因素均有关系。