江淮之间夏季雨滴谱特征分析

分析了2011—2013年夏季(6—8月)滁州地基雨滴谱观测资料,根据雨强及其随时间的变化将降水分成对流降水和层云降水,分析不同降水类型的雨滴谱特征。结果表明:滁州地区对流降水的质量加权直径D_m和标准化参数lgN_w的平均值分别为1.67 mm和3.91 mm^-1·m^-3,层云降水D_m和lgN_w的平均值分别为1.18 mm和3.57 mm^-1·m^-3,对流降水雨滴平均尺度更大。N_w相比Γ分布参数N₀能更好地反映总数浓度N_t的大小。Γ分布3参数均随雨强的增大而减小,当雨强增长到一定程度时,μ(谱型)和Λ(斜率)趋于常数。研究了μ-Λ关系和Z(反射率因子)-R(雨强)关系。对流降水和层云降水的Z-R关系分别为Z=408R^1.20和Z=301R^1.21。新的Z-R关系和经典Z-R关系(Z=300R^1.40)反演的雨强相比实际观测值均偏小,但新的Z-R关系反演的雨强与实际观测值更接近。     

南京市城市不同功能区PM10和PM2.1质量浓度的季节变化特征

使用Anderson-Ⅱ型9级撞击采样器测量了南京市鼓楼商业区、江北工业区、钟山风景区和宁六高速公路交通源春、夏、秋三季的大气气溶胶质量浓度。分析结果表明:南京市PM_2.1和PM₁₀的质量浓度存在明显的季节变化,秋季>春季>夏季;ρ_PM10春季为167.47 μg/m³,夏季为 85.99 μg/m³,秋季为238.99 μg/m³;ρ_PM2.1春季为59.66 μg/m³,夏季为42.80 μg/m³,秋季为100.15 μg/m³。不同季节中ρ_PM10和ρ_PM2.1均存在较好的相关性,夏季相关性最好,相关系数为0.952;秋季次之,相关系数为0.783;春季相对较差,相关系数为0.613。城市不同功能区之间ρ_PM2.1和ρ_PM10的质量浓度值差异很大,交通源>工业区>商业区>风景区。城市不同功能区的质量浓度谱分布基本一致,均为双峰型分布,峰值分别位于0.43~0.65 μm/m³和9.0~10.0 μm/m³。南京市春、夏、秋三个季节大气粒子质量浓度谱为双峰分布,粒子主要集中在0.43~3.3 μm/m³的粒径段。江北工业区ρ_PM10和ρ_PM2.1质量浓度的相关系数为0.814,略高于鼓楼商业区的0.797。     

南京市城市不同功能区PM10和PM2.1质量浓度的季节变化特征

使用Anderson-Ⅱ型9级撞击采样器测量了南京市鼓楼商业区、江北工业区、钟山风景区和宁六高速公路交通源春、夏、秋三季的大气气溶胶质量浓度。分析结果表明:南京市PM_2.1和PM₁₀的质量浓度存在明显的季节变化,秋季>春季>夏季;ρ_PM10春季为167.47 μg/m³,夏季为 85.99 μg/m³,秋季为238.99 μg/m³;ρ_PM2.1春季为59.66 μg/m³,夏季为42.80 μg/m³,秋季为100.15 μg/m³。不同季节中ρ_PM10和ρ_PM2.1均存在较好的相关性,夏季相关性最好,相关系数为0.952;秋季次之,相关系数为0.783;春季相对较差,相关系数为0.613。城市不同功能区之间ρ_PM2.1和ρ_PM10的质量浓度值差异很大,交通源>工业区>商业区>风景区。城市不同功能区的质量浓度谱分布基本一致,均为双峰型分布,峰值分别位于0.43~0.65 μm/m³和9.0~10.0 μm/m³。南京市春、夏、秋三个季节大气粒子质量浓度谱为双峰分布,粒子主要集中在0.43~3.3 μm/m³的粒径段。江北工业区ρ_PM10和ρ_PM2.1质量浓度的相关系数为0.814,略高于鼓楼商业区的0.797。     

酸雨观测异常数据的试验分析和处理方法

本文就酸雨观测仪器在测量操作中出现的异常状态进行了试验和分析,且对校错电极常数、测温系统故障、"后测K值"3种异常状态, 结合酸雨观测业务实践进行了试验、分析和讨论。推导出校错电极常数的电导率订正公式;制定了仪器测温系统故障的应急观测方案;指出"后测K值"会导致数据严重失真, 测量中必须严格遵循 "先测K值"规程;并建议在《酸雨观测业务规范》修订时, 增加本文有关的分析和处理方法。     

黑云杉林大气CO2稳定同位素组成δ13C,δ18O的分析

研究CO₂稳定同位素特征可以揭示光合、呼吸作用等众多信息,从而有助于了解生态系统与环境之间的碳循环过程。利用大气CO₂浓度及其稳定同位素的测定资料,分析稳定同位素比δ¹³C、δ¹⁸O,发现两者具有相似的时空分布特征。主要表现在δ¹³C和δ¹⁸O在冠层内具有明显的垂直变化趋势,冠层上部重同位素含量较高,而底部含量较低。从时间变化看,δ¹³C和δ¹⁸O在午后到日落具有较高的水平,而凌晨,δ¹³C和δ¹⁸O较低。运用Keeling图法分析δ¹³C、δ¹⁸O和CO2浓度的关系,发现δ¹³C值主要受光合和呼吸作用影响,与CO₂浓度的高低密切相关;而δ¹⁸O的变化比较复杂,因为δ¹⁸O除受光合、呼吸强度影响外,还取决于环境空气湿度。     

线状中尺度对流系统内多个强降水单体的结构演变及闪电活动特征

利用多普勒雷达、SAFIR3000三维闪电定位系统和气象自动站等观测资料,以线状中尺度对流系统内多个γ中尺度强降水单体为研究对象,揭示了单体之间、单体与β中尺度线状对流系统的多种相互关系,设计多种雷达参量对单体的结构演变进行定量化描述,进一步建立了对流单体结构演变与闪电活动的相互关系。得到以下结论：（1）线状中尺度对流系统内顺义、房山、固安、宝坻对流单体分别造成了1 h降雨23、50、27、70 mm,在其演变过程中,顺义单体被另一个单体追逐、供给,房山单体包括2个更小单体的合并过程,而固安、宝坻单体的初生和发展与线状中尺度对流系统是被喂养、吞食的关系。（2）设计的雷达参量V₄₀（40 dBz强回波核的体积大小）、V_40UP-6（6 km高度以上40 dBz强回波核的体积大小）、S_ET11（回波顶在11 km处的回波范围大小）量化描述了单体的三维结构演变特征,F_ic（云闪频数）和F_cg（地闪频数）与上述雷达参量关系密切,如与V_40UP-6的相关系数为0.63—0.97;而F_ic比F_cg更敏感地呼应单体结构的变化。（3）固安单体在成熟阶段,主正电荷区（即辐射点最大密集区所处的地方）维持在较低位置,远低于其他单体在成熟阶段主正电荷区的高度。（4）在对流单体合并后,F_ic和F_cg增大且主正电荷区明显抬升、闪电频数陡增对应降水强度增大、闪电频数峰值超前于降雨强度极值等特征,对灾害天气的预警具有积极意义。     

基于不完全β分布的二项分布参数的Bayesian估计

将β分布推广到不完全β分布,给出了二项分布的可靠度的先验分布为不完全β分布时的一些结论,并讨论了在基于二项分布可靠性增长模型中的应用.     

武汉大气能见度与PM2.5浓度及相对湿度关系的非线性分析及能见度预报

武汉作为中部地区高湿度代表城市,大气污染严重,霾天气多发,但有关该地区大气能见度与PM_2.5浓度及相对湿度(RH)的定量关系尚不明确。利用2014年9月—2015年3月武汉地区逐时能见度、相对湿度及颗粒物质量浓度观测数据,研究分析了武汉大气能见度与PM_2.5浓度及相对湿度的关系,并进行能见度非线性预报初探,得到以下结论:武汉霾时数发生比例高,霾的发生和加重是能见度降低的主要原因;能见度降低伴随大量细粒子产生和累积,这是武汉大气能见度恶化的重要诱因。细颗粒物浓度与相对湿度共同影响和制约大气能见度变化,高湿高浓度时能见度显著下降,湿情景下(RH≥40%),能见度恶化主要是由湿度增高诱使细颗粒物粒径吸湿增长导致其散射效率增大造成的。当RH >90%时,能见度随湿度升高成线性递减,相对湿度每升高1%,武汉平均能见度降低0.568 km。而干情景下(RH<40%),能见度迅速降低的关键因素是PM_2.5质量浓度升高。在城市大气细粒子污染背景下,能见度与相对湿度成非线性关系,这主要与PM_2.5对能见度的影响及吸湿性颗粒物的散射效率变化有关。PM_2.5浓度与能见度成幂函数非线性关系,80%≤RH<90%湿度区段下相关性最强。PM_2.5浓度对能见度的影响敏感阈值是随着湿度升高而减小的,干情景下能见度10 km对应的PM_2.5浓度阈值为70 μg/m³,湿情景下该阈值为18—55 μg/m³。当PM_2.5质量浓度低于约40 μg/m³时,继续降低PM_2.5可显著提高武汉大气能见度。预报试验表明,基于神经网络方法建立大气能见度非线性预报模型是可行的,预报能见度相关系数为0.86,均方根误差为1.9 km,能见度≤10 km的TS评分为0.92。网络模型具有较高预报性能,对霾的判别有较高准确性,为衔接区域环境气象数值预报模式,建立大气能见度精细化动力统计模型提供参考依据。     

雷电监测预警对雷击风险评估的影响分析

利用雷电监测设备预警雷电,以便于及时采取规避措施减免人员伤亡和经济损失,从而降低评估场所的雷击风险值。本文从这一角度出发,分析了雷电监测预警系统的应用,着重研究了采取预警措施后影响到的参数L_X及其取值方法,结合预警系统的命中率、漏报率,推导建立了风险评估计算公式。给出了安装预警设备后的风险评估流程图,归纳总结了重要场所安装预警设备后影响到的主要风险类型。并以某石化工厂为例,进行了实例应用分析和风险对比。为采取雷电监测预警措施的场所进行合理的雷击风险评估提供可借鉴的方法。     

云南一次持续性暴雨过程的非地转湿Q*

应用非地转湿Q^*,对2001年5月31日至6月2日发生在云南的持续性暴雨天气过程进行诊断分析。结果表明,非地转湿Q矢量辐合区是暴雨发生的有利区域;非地转湿Q矢量的垂直分布反映了次级环流的方向和强弱,云南的暴雨落区位于次级环流的上升支附近。