长江三角洲地区近30年非雾天能见度特征分析

利用地面能见度观测数据和中分辨率成像光谱仪(简称M(ODIS)所提供的气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)资料,分析了中国长江三角洲地区近30年的能见度变化特征。结果表明,该地区1980—2009年能见度年均值为19.5±1.8km,其中最高值为21.9km,在1984年,最低值为16.1km在2007年。近30年能见度呈下降趋势,平均年递减率为-0.20±0.013km/a,近几年能见度趋于稳定。该地区能见度:夏季能见度最好,秋、春季次之,冬季最差;沿海地区能见度好于内陆地区,沿江(河)两岸能见度较差;沿江(河、海)地区能见度的下降速度大于其他地区,在浙江东南部沿海地区尤为明显。利用EOF方法分析长三角地区能见度,结果表明第一模态的特征向量均为正值,说明全区能见度均呈下降趋势。利用MO-DIS AOD数据分析区域性及长期能见度变化趋势与利用地面观测数据方法分析结论相一致。     

山西最大冻土深度时空分布特征

基于山西68个气象观测站1960—2018年月最大冻土深度资料,应用EOF和小波分析等方法,研究山西年最大冻土深度的时空分布特征。结果表明：(1)1960—2018年山西68站平均年最大冻土深度平均值为71 cm,极端最大值为192 cm,极端最小值为7 cm。近59 a山西68站平均年最大冻土深度呈显著减小趋势,气候倾向率为-1.394 cm·(10 a)^-1,且在1986年发生一次显著的气候突变。(2)山西68站平均年最大冻土深度存在准4 a周期。(3)山西年最大冻土深度空间分布整体上南浅北深、东浅西深。(4)山西年最大冻土深度EOF分解前2个模态的累积方差贡献率达58.4%,第1模态空间型为全省一致型,第2模态空间型为南北反向型。     

1980—2013年大连市能见度的变化特征及影响因子

根据大连气象站1980—2013年的能见度、天气现象、湿度、风等资料,采用趋势分析、相关分析、频率分析等方法,研究了大连市能见度的变化特征及影响因子。结果表明：近34 a来,大连市能见度呈显著（α=0.01）的下降趋势,下降速率为1.4 km/10a。一年中秋季能见度最好,夏季能见度最差; 月最大值出现在10月,最小值在7月; 一日当中14时能见度最好,08时能见度最差;小于10.0 km的低能见度事件显著增加。大连市能见度的下降可能与雾霾天气增多、水汽压增加及风速的减小有关。     

石家庄地区能见度变化特征及其与相对湿度和颗粒物浓度的关系

利用1980—2013年石家庄地区12个气象台站能见度资料,结合相对湿度和PM_(2.5)、PM_(10)浓度数据,分析了石家庄地区能见度的时空分布特征,通过研究能见度与相对湿度和PM_(2.5)、PM_(10)浓度的关系,建立大气能见度的多元非线性预报模型。结果表明:(1)1980年以来石家庄地区年平均能见度以-1.0 km·(10 a)~(-1)的速率呈下降趋势,夏季下降趋势最明显,春季下降趋势最小;(2)1998年前后石家庄地区能见度变化较大,1999—2013年平均能见度较1980—1998年下降了15.3%,且空间变化也较明显,1998年之前分别在中北部和中南部存在2个高值中心,在市区和赵县存在2个低值中心,1998年之后则呈由东向西逐渐递减的分布形势;(3)能见度与相对湿度存在显著的指数函数关系,而与PM_(2.5)和PM_(10)浓度均呈幂函数关系。据此建立的能见度与相对湿度和PM_(2.5)、PM_(10)浓度的多元非线性拟合模型能较好地反映能见度的变化规律,并对能见度具有一定的预报能力。     

1961-2019年延边州农业气候资源时间变化特征分析

利用1961-2019年延边州8个气象站的观测数据,采用线性倾向估计、突变分析等方法,研究了延边州农业气候资源的时间变化特征.结果表明:1961-2019年延边州作物生长季(5-9月)平均气温呈显著上升趋势(P<0.01),气候倾向率为0.21℃/10a;平均气温在1997年发生了突变,突变后平均气温较突变前上升了0.8℃;活动积温呈显著上升趋势(P<0.01),气候倾向率为32.5(℃·d)/10a;平均气温和活动积温均在20世纪70年代最低;日照时数呈逐年下降趋势,气候倾向率为-6.7h/10a,在20世纪60年代最高,80年代最低;降水量呈上升趋势变化,气候倾向率为0.68 mm/10a;ET0呈下降趋势变化,气候倾向率为-1.51mm/10a;20世纪90年代降水量最高,ET0最低.     

1961—2020年河南省气候变化及其对气候生产力的影响

根据1961—2020年河南省15个气象站点逐月平均气温和降水量资料,基于Thornthwaite Memorial模型估算了1961年以来年河南省逐年气候生产潜力。采用数理统计、反距离加权插值、R/S分析等方法,分析了过去60 a河南省年平均气温、年降水量和气候生产力的时空变化特征,并定量评估了气候变化对气候生产力的影响。研究表明：(1)近60 a河南省气候总体趋于暖干。其中,年平均气温的气候倾向率为0.23℃/10 a (p<0.05),东北部增温明显;年降水量气候倾向率为-2.98 mm/10 a(p>0.05),南部降水减少较多。(2)在气候暖干化背景下,近60 a河南省气候生产力气候倾向率为72.8 kg/(hm²×10 a)(p>0.05),呈不显著上升趋势,东部地区增速较快。(3)河南省气候生产力变化主要受气温和降水的双重影响,气温和降水贡献率分别为21.4%和78.6%,降水是影响该区域气候生产力变化的主要因素。在现有温度的条件下,降水的增加有利于降低该区域内降水贡献率。空间上,河南省降水贡献率总体上呈由西北向东南递减的趋势,其中...     

湖南芷江近30a气候变化特征分析

利用芷江侗族自治县1981—2010年地面气象观测数据,采用累计距平和气候倾向率等方法对气温、降水以及日照时数等气象要素的变化特征进行了分析,结果表明:芷江年均气温和降水量30 a来均呈上升趋势,气候倾向率分别为0.34℃/10 a和32.79 mm/10 a,而日照时数呈下降趋势,气候倾向率为76.08 h/10 a。     

100年来东亚和北非干旱半干旱区边界层高度的变化特征研究

利用欧洲中心再分析资料ERA-20C、ERA-Interim和ERA40对1900—2015年东亚、北非干旱半干旱区边界层高度的年代际变化特征进行了研究。结果表明:(1)1900—2015年,东亚、北非干旱半干旱区边界层高度均值分别为755 m和834 m,东亚表现为显著的上升趋势,气候倾向率为2.0 m·(10a)-1,年代际震荡周期约为20年,北非表现为下降趋势,气候倾向率为-0.6 m·(10a)-1,年代际震荡周期约为40年。1964年和1940年分别为东亚、北非的显著转折年,1964年之后东亚边界层高度有明显抬升,1940年之后北非边界层高度震荡幅度明显增大。(2)东亚干旱半干旱区上升趋势最为明显的区域位于东部,气候倾向率为10.7~12.4 m·(10a)-1,其次位于中部,气候倾向率为3.8 m·(10a)-1;上升较缓慢的区域位于北部,气候倾向率为0.4~1.8 m·(10a)-1;塔克拉玛干沙漠呈下降趋势,气候倾向率为-1.2 m·(10a)-1。同时,在年代际波动中,东亚边界层高度在20世纪60—70年代呈现出剧烈的震荡也主要与中东部边界层高度的变化相关。(3)北非干旱半干旱区中北部表现为显著下降趋势,气候倾向率为-5.1~-1.4 m·(10a)-1;南部表现为上升趋势,气候倾向率为0.8~2.5 m·(10a)-1。然而,在年代际波动中,北非边界层高度在20世纪40年代之后震荡的加剧与南部边界层高度的变化密切相关。     

武汉天河机场低能见度现象的气候特征分析

用5年滑动平均方法并用最小二乘法建立方程式,计算太阳辐射气候倾向率及日照气候倾向反映太阳辐射的45a变化趋势,用小波分析方法分析太阳总辐射的周期变化规律。结果表明,太原地区的年日照时数减少,年总辐射量呈显著减少趋势,有11a的周期变化,在1981年左右有突变。初步统计能见度低于10km次数在逐年增多。     

1967—2017年兴安盟暴雨时空分布特征分析

利用1967—2017年近51a兴安盟8个国家级气象观测站的逐日降水资料,采用线性倾向估计、11a滑动平均和EOF分解等统计方法,对当地暴雨的气候特征、暴雨的年际和年代际变化以及暴雨的时空演变特征进行分析,结果表明:(1)兴安盟暴雨日数的中心轴线呈南北走向,正好位于西风带上大兴安岭的背风坡沿线;而暴雨雨量大值区域主要位于东部,由蒙古高原向松辽平原过渡的低海拔地区。(2)近51a来兴安盟暴雨日数呈减小的负增长趋势,并经历了偏少—显著偏多—显著偏少—偏多4个阶段。(3)暴雨日数EOF分解前两个模态可以代表兴安盟暴雨日数空间分布类型的一半以上,依次表现为全盟一致型和东—西反向型。     

南京大气能见度变化规律及影响因子分析

利用累积百分率法、Ridit中值分析法、"非常好"能见度出现频率法以及平均能见度年际和季节变化法,对1980—2005年南京大气能见度年际变化趋势进行分析,发现1980—1984年能见度呈上升趋势,1985年以后则在波动中呈明显下降趋势。26 a中,日均大气能见度最小值为0.55 km,最大值为29.25 km,平均值为8.59 km。大气能见度具有明显的日变化和季节变化特征,一日之中,14时最好,08时最差;一年之中,冬季能见度最低,夏季最高。能见度与相对湿度呈负相关,与风速呈正相关,与温度和气压的相关性相对较小。PM10是影响南京地区大气能见度的首要污染物,通过对能见度与PM10平均质量浓度进行曲线拟合发现,二者呈负相关,复相关系数在秋季最高,夏季最低。由统计预报方程可知,空气污染和气象条件协同作用对能见度的影响在春季、秋季、冬季较为明显,夏季则相对较差。     

北京一次持续性雾霾过程的阶段性特征及影响因子分析

利用北京地区高时间分辨率观测资料对2009年11月3—8日一次持续性雾霾天气过程中的气象因素和气溶胶演变特征进行了分析。结果表明,该次雾霾过程具有明显的阶段性特征,前期以霾为主,中期发展为雾霾交替,后期随着相对湿度减小再次转换为霾并最终消散。边界层逆温是低能见度过程形成的必要条件,但并不最终决定雾霾低能见度强度。相对湿度和PM_2.5浓度是决定能见度大小的两个关键影响因子,对能见度的影响体现出阶段性特征。大部分时段PM_2.5浓度是影响能见度的主要因子,当能见度小于1 km时,能见度变化更多受相对湿度影响。不同的情景计算表明,控制PM_2.5浓度对于改善本次过程的能见度有重要作用。     

2020年新冠肺炎疫情管控期江苏省大气污染物浓度变化特征

利用江苏省大气环境监测站点的大气污染物监测数据,分析了2020年初新冠肺炎疫情管控期间(2—3月)主要大气污染物浓度的变化特征。结果显示,相比于2019、2020年疫情管控期间PM_2.5、PM₁₀、NO₂、SO₂、CO浓度的全省平均降幅分别为37.5%、36.9%、31.9%、28.2%和21.2%。严格管控期的2月和生产恢复期的3月,江苏省十三市PM_2.5、PM₁₀浓度同比降幅大致相当,呈现出较好的时间连续性和空间均匀性。但各市臭氧浓度同比变化呈现出较大的时空差异。空间上,沿江以南城市南京、无锡、常州、苏州和镇江五市臭氧浓度明显上升,而其他城市臭氧浓度以下降为主;时间上,2月南京等九市臭氧浓度上升,3月徐州等八市臭氧浓度持平或者下降。假设未发生新冠肺炎疫情以及未采取为阻断疫情蔓延而实施的种种举措,在仅考虑近年来大气污染防治政策持续实施的情况下,与预期降幅相比,疫情管控对NO₂实况浓度降幅的影响最大,其次是PM_2.5     

江苏地区连续性雾霾天气的污染物浓度变化和特征分析

针对2013年1月江苏淮安地区发生的一次连续性雾霾天气过程,分析该天气过程中PM10和PM2.5的质量浓度演变特征、能见度与气象要素之间的关系、中低层环流特征以及污染物来源。结果表明:雾霾期间PM10和PM2.5质量浓度最低值出现在05:00至07:00(北京时间,下同)和13:00至17:00,最高值出现在21:00至23:00,PM10和PM2.5质量浓度并非同时达到极大值;持续变化较小的气压梯度、较低的风速、相对湿度的增大以及PM2.5和PM10质量浓度的增高是雾霾发生发展的必要条件;能见度与气压、相对湿度、PM2.5质量浓度的相关性较好,建立回归方程,对能见度的整体变化趋势拟合效果较好;高空环流形势平稳、中低层的暖平流、持续稳定少动的地面高压场分布为雾霾天气的持续发生发展提供了有利的形势背景;稳定的层结结构、中低层偏东及偏东北方向气团的输送、本地污染源以及严重的空气污染是此次过程中能见度偏低、霾天数较多的主要原因。     

MODIS气溶胶产品在池州市能见度估算中的应用

能见度可以直观反映空气污染程度,通过卫星反演获取能见度可以实现大面积同步观测,弥补地面观测在此方面的不足。基于安徽省池州市2015年Terra/MODIS的气溶胶产品(AOD)和池州市一区三县4个国家观测站的能见度观测资料,分析研究MODIS气溶胶产品与能见度的关系。通过拟合池州市四季气溶胶标高,建立不同季节能见度回归模型,并利用标高数据和AOD的季节分布,反演出池州能见度的季节变化,研究了近地层大气气溶胶与地面能见度的关系,最终获取了池州市2015年四季能见度时空分布并对其特征进行分析。结果表明:池州市夏季气溶胶标高最高,冬季的最低;能见度模型估算值与观测值整体较为一致,季节平均值相对误差为18. 15%;池州市2015年四季平均能见度为13. 8 km,整体呈从东南向西北逐渐减小的趋势,空间分布不均;季节平均能见度夏季最高,为19. 3 km,冬季最低,为9. 9 km,其中石台县各季能见度均明显好于其他地区的,且四季变化小而平稳;月平均能见度7月的最好,2月、5月和9月的较差;经济社会发展状况、生态环境和气候状况是影响池州市能见度分布时空变化的主要因素。     

Long-term size-segregated particle (PM10, PM2.5, PM1) characterization study at Melpitz -- influence of air mass inflow, weather conditions and season

Size-segregated high-volume (HV) quartz filter samples were collected daily at the Melpitz rural site in Germany for PM₁₀ (November 1992 until April 2012), and for PM_2.5 and PM₁ (January 2003 until April 2012, PM₁ sampled every sixth day). The samples were analysed for mass concentration (gravimetrically), water-soluble ions (ion-chromatography) and since 2003 for organic carbon (OC) and elemental carbon (EC) (thermography). The long-term measurements first show a decreasing trend for PM₁₀ (1993–2000) followed by a second period (2001–2011) with a mean mass concentration of about 22.4 μgm^?3 and an inter-annual variation of about?±?2.9 μgm^?3 (13% fluctuation margin). The absolute sulphate and calcium concentration (for the full period), as well as the EC concentration (time after 2003) decrease by about 50, 75 and 30% for PM₁₀, respectively. The nitrate concentration remains constant all the time. For the daily objective weather type classification (OWTC, 1993–2002) the highest PM₁₀ concentration was found for South-East (SE) and the lowest for North-West (NW) wind direction with 44 and 24 μgm^?3, respectively. These concentrations decrease for 2003–2011 in comparison to 1993–2002 by about 21% and 26%, respectively. The highest PM₁₀, PM_2.5 and PM₁ concentrations (2003–2011) were found for SE and the lowest for NW wind direction with about 34 and 17 μgm^?3 (PM₁₀), 28 and 19 μgm^?3 (PM_2.5) and 22 and 11 μgm^?3 (PM₁), respectively. The relative content of sulphate, OC and EC was the highest for SE wind direction. A differentiation into four categories for winter (Wi) and summer (Su) and air mass inflow from West (W) and East (E) was carried out. The highest PM concentrations were observed for WiE with the highest inter-annual fluctuation. In this category sulphate contents are largest. The lowest concentrations where found for SuW. The means for WiE show the strongest relative decreases, e.g. in PM₁₀ sulphate (1993–2011) and EC (2003–2011) by about 60% and 40%, respectively. Nitrate is an indicator for NO_x motor-car emissions. It shows a typical variation with maximum values in the middle of the week_, especially for air mass inflow from West. In contrast, chloride mostly originating from sea spray doesn’t show such a concentration pattern. The PM_2.5/PM₁₀ as well the PM₁/PM₁₀-ratio have the highest median (0.878 and 0.654) during WiE and the lowest (0.718 and 0.578) during SuW, respectively. For the ratio PM_2.5/PM₁₀ a slightly increasing trend was found (about 0.71 and 0.83 for 1995 and 2011, respectively). The increase is stronger in summer than in winter.     

南京北郊2011年春季气溶胶粒子的散射特征

利用南京北郊2011年春季积分浊度仪的观测资料,结合PM_2.5质量浓度、能见度和常规气象资料,分析了南京北郊春季气溶胶散射系数的变化特征、散射系数与PM_2.5质量浓度和能见度的关系。结果表明,观测期间气溶胶散射系数平均值为311.5±173.3 Mm^-1,小时平均值出现频率最高的区间为100~200 Mm^-1;散射系数的日变化特征明显,总体为早晚大,中午及午后小。散射系数与PM_2.5质量浓度的变化趋势基本一致,但与能见度呈负相关关系。霾天气期间散射系数日平均值为700.5±341.4 Mm^-1,最高值达到近1 900 Mm^-1;结合地面观测资料、NCEP/NCAR再分析资料和后向轨迹模式分析显示,霾期间气块主要来自南京南部和东南方向。     

汾渭平原东部运城市空气污染变化特征及其气象因素影响分析

本文综合利用2015—2020年地面气象观测资料、欧洲中心ERA5再分析资料及大气环境监测数据,分析了汾渭平原东部运城市污染物浓度的变化特征以及与天气形势和气象要素的关系。结果表明：①2015—2020年期间运城市PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO 5种污染物年平均浓度呈下降趋势,而O3浓度呈上升趋势;②冬季和夏季空气质量相对较差,首要污染物分别是PM2.5和O3,边界层高度的变化与近地层风向风速、污染物浓度的关系密切,冬季（夏季）PM2.5（O3）污染较重时边界层高度较低（较高）,以东北风（东南风）为主,风速偏小（偏大）;③最后利用自组织映射神经网络（SOM）算法分别对冬夏925 hPa位势高度场进行天气分型并开展不同天气形势下污染物浓度与气象要素的变化对比研究,发现冬季污染时以静稳天气为主,低层弱东北风将污染物输送至运城市,而夏季O3污染较重时受热低压形势控制,利于O3前体物汇合,太阳辐射较强时O3浓度较高。     

Visibility trends in six megacities in China 1973–2007

The particulate matter pollution has been serious in Chinese megacities due to the rapidly expanding economic and industrial developments, which has significant influences in atmospheric visibility. Visibility is a highly relevant factor indicating the level of atmospheric quality, and is inversely related to the optical extinction coefficient caused by gas and particle phases. In our study, visibility trends for six major megacities (Beijing, Chengdu, Guangzhou, Shanghai, Shenyang, and Xi'an) in China were evaluated during 1973–2007 on the basis of the National Climatic Data Center (NCDC) database using four measurement methods: the days per year of daily visibility < 10 km, the days per year of daily visibility > 19 km, the annual mean visibility, and the dry extinction coefficient. The annual and seasonal change trends of visibility for each city were analyzed by using a linear regression model. The annual mean visibilities for the six cities (Beijing, Chengdu, Guangzhou, Shanghai, Shenyang, and Xi'an) were 10.67, 8.60, 10.76, 8.59, 8.16, and 9.74 km respectively. Shenyang has experienced a significant increasing trend during the entire time series while visibilities for other five sites showed decreasing trends especially since the middle of 1990s. In the southern and midwestern regions (Chengdu, Guangzhou, Shanghai, and Xi'an), visibility was best in summer, whereas in the northern regions (Beijing and Shenyang), visibility was best in spring. Mean visibility in spring was worst at Guangzhou, while for the other five cities visibility in winter was worst, probably because of coal burning during the heating period. The general degradation of visibility in these megacities was probably due to the excess aerosol loading. Consequently, an urgent targeted reduction of aerosol pollution may be needed for the sake of better air quality in Chinese megacities.