三江源地区气候变化特征及其影响评估

利用三江源区1961-2020年逐日气象数据、2006-2020年EOS/MODS监测资料,基于概率密度分布函数、线性趋势分析等方法,分析了气温、降水、极端气候指数变化趋势。结果表明：（1）1961-2020年三江源区气温明显向高温方向漂移,年平均、最高和最低气温升温率分别为0.38℃·（10a）^-1、0.28℃·（10a）^-1和0.45℃·（10a）^-1（P<0.01）,最高和最低气温升温幅度存在不对称现象。同时极端气温暖事件（暖昼日数、暖夜日数）明显增多,极端气温冷事件（冷昼日数、冷夜日数）迅速减少。（2）与前一气候态（1961-1990年）相比,1991-2020年平均、最高和最低气温分别上升了1.28℃、1.12℃和1.60℃,且概率密度分布更加扁平,说明气温离散程度更大,气候不稳定性增强。（3）近60年来,三江源区降水量总体呈增多趋势,增加率为10.3 mm·（10a）^-1,且随着降水量级的增加,降水量变化趋势越来越明显。进入21世纪以来,降水增多趋强表现更加明显。（4）在气温显著升...     

1981—2022年西藏“一江两河”主要农区农业界限温度变化特征

日平均气温≥10℃是喜温作物适宜生长的下限温度。西藏“一江两河”主要农区≥10℃积温变化是判断该地区热量资源的关键指标。基于1981—2022年该区域9个气象站点的日平均气温数据,使用线性倾向估计、Pearson相关系数、Mann-Kendall检验和R/S分析法,分析≥10℃界限温度的气候变化特征。结果表明：(1)随着海拔高度的升高,≥10℃界限温度出现明显垂直地带性特征,包括≥10℃初日推迟、终日提前、持续日数与积温减少。(2)近42 a来,该地区≥10℃初日普遍提前,气候倾向率为-2.53 d·(10 a)^-1;终日延后,倾向率为3.33 d·(10 a)^-1;持续日数和积温均明显增加,倾向率分别为5.87 d·(10 a)^-1、106.19℃·d·(10 a)^-1。与青藏高原其他地区相比,这种变化更为明显。(3)20世纪80年代是过去40 a≥10℃初日最迟、终日最早、持续日数最短、积温最少的10 a,与之相对的是21世纪10年代的情况截然相反。(4)≥10℃界限温度的H指数均大于0.65,...     

基于多年卫星遥感的江苏省夏季城市热岛特征分析

利用2003—2020年的MODIS土地覆盖类型和地表温度等数据,从地表温度、气温和城市化的角度分析了江苏省夏季城市热岛强度和面积的时空分布和变化趋势。结果表明：近20 a快速的城市化导致了江苏省夏季热岛强度(0.07℃·a^-1)和热岛面积(529 km²·a^-1)整体均呈增加趋势;其中热岛强度前期受城区升温影响,呈明显增强(0.18℃·a^-1),后期受郊区升温影响,呈明显减弱(-0.14℃·a^-1);热岛面积变化主要由弱热岛面积(297 km²·a^-1)和较强热岛面积(192 km²·a^-1)的增长趋势主导,强热岛面积呈前期增长(133 km²·a^-1)和后期减少(185 km²·a^-1)的变化趋势;高温对整个城区的热岛效应影响有限,但对城市核心区的热岛效应影响明显,对应的强热岛面积增加和热岛强度增强。     

银川市大气边界层逆温影响因素及其与冬季PM2.5的关系

为了探究银川市大气边界层逆温特征和影响因素及其与冬季PM_2.5污染的关系,利用2015—2020年银川气象站探空、地面气象观测资料及银川市空气质量监测数据,在分析银川市大气边界层逆温及地面气象要素特征基础上,以冬季为研究时段,探讨逆温与地面气象要素对PM_2.5污染的影响。结果表明：(1)银川市清晨大气边界层较傍晚更易出现逆温,且逆温多为贴地逆温,贴地逆温较悬浮逆温强度大、厚度小;逆温频率和厚度冬季最大、夏季最小,逆温强度秋季最强、夏季最弱。(2)冬季晴天,地面平均风速1.0～1.5 m·s^-1、相对湿度30%～60%的气象条件下易出现逆温。(3)贴地逆温是影响冬季PM_2.5污染天气的主要气象因素之一,当逆温厚度超过596 m、强度超过1.4℃·(100 m)^-1时,易出现PM_2.5污染天气,且随着逆温厚度增大、强度增强,污染加重。(4)冬季PM_2.5污染天气下,清晨天空状况多为晴天,通常地面平均风速小于1.3 m·s^-1     

近50年桂西北地区农业气候生产力时空变化特征——以河池为例

以河池市为例,利用 1971—2020 年该市平均气温、降水量等气象观测资料,使用 Thornthwaite Memorial 模型等方法研究了河池市农业气候生产力时空变化特征。 结果表明,近 50a 河池市平均气温整体呈一定的上升趋势,升温速率平均为 0.153℃·(10a)^-1;年总降水量呈微弱增加趋势 ,变化速率为 17.01mm·(10a)^-1;农业气候生产力总体呈上升趋势,其变化速率为 10.401(kg)·(m²·a)^-1·(10a)^-1,且距平波动较大,正距平年份多于负距平年份,空间分布为西低东高,倾向率呈自西向东逐渐增加的特征。     

2008—2018年黑龙江省大气自净能力变化特征分析

利用2008—2018年黑龙江省33个观测站的定时观测气象资料,按照国标《大气自净能力等级》（GB/T34299—2017）,分析了黑龙江省大气自净能力时间、空间的变化特征,并以省会城市哈尔滨为例,结合逐日空气质量指数（AQI）数据,分析了大气自净能力与AQI的关系。结果表明：2008—2018年黑龙江省平均大气自净能力指数为12.6×10⁴ km·a^-1,整体呈上升趋势,2015年以来大气自净能力明显增强。春季大气自净能力最高,秋季次之,冬季最低;空间分布大致呈北低南高分布,包含二、三级两个级别,春季全省各地均处于第二级别,有利于对大气污染物的清除,冬季漠河处于第五级别,不利于对大气污染物的清除;哈尔滨市冬季AQI与大气自净力指数呈显著负相关,考虑了通风量和雨洗作用的大气自净能力与AQI关系密切,直接影响着空气质量状况。     

1979—2020年粤北和珠三角地区夏季降水结构对比分析

利用1979—2020年粤北和珠三角地区30个气象站逐日降水资料,通过计算降水集中度指数Q,分析了广东省粤北和珠三角地区夏季降水的结构。结果表明：(1)粤北和珠三角地区夏季降水空间分布呈北低南高态势,Q值为0.2～0.4,降水结构粤北比珠三角集中;两地降水量均呈增多趋势,珠三角中部增速最明显为30mm·(10a)^-1,Q指数则呈下降趋势。(2)日雨量≥1mm雨日呈增多趋势,广州增速最大(2d·(10a)^-1);持续多日降水过程珠三角呈增加趋势,粤北相反。(3)日雨量≥25mm雨日呈增加趋势,广州增速最大(0.92d·(10a)^-1),珠三角以雨日<3d降水过程占主导,粤北相反。(4)粤北日雨量≥50mm日数及雨日≥3d降水过程呈增加趋势,珠三角<3d降水过程呈增加趋势。粤北和珠三角夏季降水结构差异明显,存在反相分布现象。     

1979-2018年藏东南典型冰川泥石流流域极端气候事件分析

强降雨和高温是冰川泥石流的主要诱发因素,深入理解小流域冰川泥石流的孕灾气象条件变化规律,可为冰川泥石流的预警预判和灾害防治等工作提供依据和基础数据。基于中国区域地面气象要素驱动数据集(1979-2018年),利用Sen’s斜率法、 Mann-Kendall趋势及突变检验法、滑动t检验法、 Morlet小波变换法、变异系数(CV)和降雨集中指数(PCI)多种方法和指标,详细分析了藏东南典型冰川泥石流流域卡达沟的降雨量、气温和极端气候指数近40年的变化特征。结果表明：(1)年均气温和暖昼日数分别以0.05℃·a^-1和1.46 d·a^-1的速率显著上升,暖昼日数年际波动极大。两者均具有32 a准周期以及中短尺度周期。(2)春、夏、秋、冬季气温分别以0.044℃·a^-1、 0.039℃·a^-1、 0.049℃·a^-1和0.06℃·a^-1的速率显著上升。所有月份气温均呈显著升高趋势,其中3月和11月气温波动极大。(3)年降雨量下降趋势不显著。极端降雨日数无明显变化趋...     

青海省东部农业区近60a降雹特征及其致灾危险性

利用1961—2020年青海省东部农业区11个地面观测站降雹资料,应用统计学方法,分析降雹日数时空分布及降雹直径、持续时间和致灾危险性特征。结果表明：(1)近60 a青海省东部农业区降雹日数以11.6 d·(10 a)^-1趋势(通过α=0.05的显著性检验)下降,且1995年后降雹总日数距平由正转负,化隆降雹日数最多,尖扎最少;(2)降雹主要发生在4—10月,具有季节性差异,其日变化明显,峰值出现在午后16:00(北京时);(3)降雹日数与海拔高度呈正相关,相关系数高达0.97;(4)近60 a降雹直径小于6 mm和降雹持续时间小于9 min的过程较多,分别占总观测次数的58.33%和73.55%;(5)循化是降雹轻危险区,化隆、湟中、湟源是降雹中危险区,乐都为降雹高、特高危险区。     

2020年1月呼和浩特市雾霾天气的气象成因分析

利用2013—2020年1月内蒙古呼和浩特市环境监测数据、气象观测数据、美国国家海洋和大气局(National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA)月平均北极涛动(Arctic Oscillation, AO)指数、欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)ERA5再分析资料等,对2020年1月呼和浩特市雾霾天气偏多的气象成因进行分析。结果表明：(1)2020年1月较弱的冬季风环流背景、高湿度条件、维持较低的边界层高度、逆温结构等是造成呼和浩特市雾霾偏多的主要原因;(2)2013—2020年1月同期呼和浩特市逐日平均相对湿度、前期累计降水量、逐小时2 min平均风速小于等于1.5 m·s^-1的日数与雾霾日数均呈显著正相关,其中逐小时2 min平均风速小于等于1.0 m·s^-1更利于雾霾的发生;(3)地面积雪对呼和浩特市持续雾霾天气影响较大,积雪越深、持续时间越长,则雾霾日数也越多;(4)2020...     

中国东北地区重污染事件气溶胶浓度变化与天气形势分析

近年来中国东北地区污染事件频发,为揭示该地区重污染天气分布特征,利用2014—2017年中国东北地区40个城市空气质量数据及对应的高低空天气形势资料,统计分析得到中国东北地区大气污染状况的变化特征以及区域重污染事件的天气学特征。结果表明：2015—2017年中国东北地区PM_2.5和PM₁₀年平均质量浓度呈下降趋势,其中PM_2.5年平均质量浓度下降的更快,PM_2.5最大值出现在辽宁和吉林中部地区约为90—100 μg·m^-3,SO₂年平均质量浓度较高值分布在辽宁西部地区约为50 μg·m^-3,而NO₂最大值出现在沈阳—长春—哈尔滨一带,约为45 μg·m^-3,CO质量浓度最大值分布在东北沿海地区约为1.6 mg·m^-3,相反中国东北地区O₃年平均质量浓度呈上升趋势,最大值出现在沿海的大连及营口等地,约为100 μg·m^-3。污染物浓度变化具有鲜明的季节变化特征,不同地区PM_2.5和PM₁₀与AQI最大值均出现在冬季,SO₂冬季质量浓度最大值出现在沈阳（180 μg·m^-3）,NO₂与CO冬季最大值出现在哈尔滨（80 μg·m^-3,1.8 mg·m^-3）。相反,O₃最大值出现在夏季沈阳地区约为140—150 μg·m^-3。重度污染级别（200 μg·m^-3≤PM_2.5 < 300 μg·m^-3）和严重污染级别（PM_2.5>300 μg·m^-3）的空气质量表现出以哈尔滨为中心,向周围迅速减少,辽宁中部又略有增加的特征;中度污染（150 μg·m^-3≤PM_2.5 < 200 μg·m^-3）的天数沈阳>哈尔滨>长春,轻度污染（100 μg·m^-3≤PM_2.5 < 150 μg·m^-3）的天数是沈阳>长春>哈尔滨。引发中国东北地区重污染的天气形势大致可分为高压型,低压型和北高南低型3种,出现比例分别为62%、27%和11%;高压型850 hPa高压脊东移经过中国东北地区,地面处于高压南部或弱高压中心,有时在黑龙江北部或辽宁西南部连续有弱小的低压生成并快速东移过境;低压型850 hPa低压系统发展并东移经过中国东北地区,地面处于低压后弱高压中;北高南低型850 hPa和地面中国东北地区受北面高压和南面低压的共同影响。     

2015—2017年唐山市PM2.5重污染生消气象条件分析

利用2015—2017年唐山市空气质量日空气质量指数、小时PM_2.5浓度和气象数据,分析了唐山市重污染特征及PM_2.5重污染生成、消散气象条件。结果表明：2015—2017年唐山市重污染天数为减少趋势,年平均重污染天数36 d。冬季发生重污染天数最多,秋季次之。重污染天气中首要污染物为PM_2.5、PM₁₀和O₃,PM_2.5为首要污染物占比87%,PM₁₀占比6%,O₃占比7%。小时PM_2.5浓度与相对湿度、总云量、24 h变温正相关,与风速、气温、风向、1 h降水负相关。冬季相关性最好,其次是秋季和春季。90%PM_2.5重污染相对湿度均为50%以上,冬季和秋季高达98%;风速大于4 m·s^-1时,有0.7%的PM_2.5达到重污染;降水对PM_2.5有一定清除作用。升温、湿度增加和负变压有助于污染天气形成,生成过程中平均风速为1.8 m·s^-1,主导风向为SW,其次是S、W。降温、湿度下降、正变压、降水有助于污染天气消散,消散过程中平均风速为3.1 m·s^-1,主导风向为E,其次是NE、N。各方位3 m·s^-1的风具有清除能力,偏北风具有较好清除能力,风速较其他方向风速小。     

降水和风对泰安地区PM2.5浓度的影响及区域传输研究

利用泰安市2018—2019年降水、风和PM2.5逐小时观测数据,分析了降水和风对PM2.5浓度的影响,并对PM2.5进行了源解析.结果表明:降水对PM2.5有一定清除作用,降雨日PM2.5平均质量浓度较非降雨日平均降低约7.2％,秋冬季节最为显著.降水对PM2.5的清除率与降水强度、降水前PM2.5初始浓度及降水时间...     

黄石市大气PM10和PM2.5质量浓度特征研究

利用2015年黄石市5个监测站点可吸入颗粒物(PM10)和细颗粒物(PM2.5)的在线监测数据和风向、风速、气温、气压等常规地面气象要素观测资料,分析了黄石市大气PM10和PM2.5的质量浓度水平分布特征及其与气象参数的关系。结果表明:2015年黄石市5个监测站点大气PM10和PM2.5年均浓度范围分别为95.8—108.6μg·m^-3和64.3—68.9μg·m^-3,均超过国家二级标准;季均质量浓度呈现显著的冬季高夏季低的变化规律,冬季PM10和PM2.5的质量浓度分别为(143.9±62.2)μg·m^-3和(95.5±44.5)μg·m^-3,夏季PM10和PM2.5的质量浓度分别为(75.2±24.0)μg·m^-3和(50.7±17.3)μg·m^-3。5个监测站中,下陆区、西塞山区和铁山区的PM10和PM2.5颗粒物污染较为严重;各站点大气PM10和PM2.5质量浓度显著相关。大气颗粒物浓度与气象因素的分析显示,黄石市大气颗粒物浓度与气温呈显著的负相关关系,与气压呈正相关关系,与风速和相对湿度的相关性不显著,受风向影响变化较大。     

2018年冬季鲁西北大气污染特征及影响因子分析

利用2018年12月至2019年2月滨州、德州和聊城PM2.5、PM10、NO2、SO2、CO和O3逐日质量浓度及其对应的气象资料,分析了鲁西北大气污染特征和影响因子.结果表明:2018年冬季鲁西北大气污染比较严重,聊城、德州和滨州轻度及以上污染天数分别占61％、60％和54％,重度以上染污天数分别占24％、11％和9...     

中国长三角地区PM2.5时空分布数值模拟研究

利用第三代空气质量预报模式LOTOS-EUROS(Long Term Ozone Simulation-European Operational Smog)对2018年中国长三角地区细颗粒物(PM2.5)浓度的时空分布进行数值模拟,通过对比模拟结果与地面观测值,验证模式对PM2.5长期特征模拟的合理性并探讨长三角地区P...     

2015年11月沈阳地区一次PM2.5重污染过程综合分析

利用多源观测资料综合分析了2015年11月沈阳地区一次PM2.5 重污染天气的气象条件、垂直风场演变、大气边界层特征以及污染物的来源。结果表明:本次重污染过程中,沈阳市区PM2.5浓度长达81h超过250μg · m^-3 ,其中峰值浓度达到1287μg · m^-3 ,重污染期间PM2.5 /PM10 的比例最高为90%。受地面倒槽和黄淮气旋影响,近地面层持续存在的逆温层、高相对湿度和弱偏北风为颗粒物吸湿增长和长时间聚集提供有利的天气条件。风廓线雷达风场资料显示在重污染期间,近地面层存在弱风速区、凌乱风场和弱下沉气流。利用风廓线雷达资料计算了边界层通风量(Ventilation Index,VI)和局地环流指数(Recirculation,R),边界层通风量VI和PM2.5 存在明显的负相关,非污染日VI是重污染日的2倍,局地环流指数R在重污染天气前大于0.9,而在污染期间部分空间R小于0.8。通过后向轨迹模式和火点监测资料分析发现,沈阳上空300m高度气团来自于生物质燃烧区域,而且沈阳地区NO2和CO浓度的变化与PM2.5一致,说明本次重污染过程也可能和生物质燃烧有关。     

哈尔滨秋季一次持续性重污染过程分析

利用气象与环境监测数据,结合后向轨迹和秸秆焚烧火点监测资料,从环流形势、气象要素、污染源和污染传输特征等方面,对哈尔滨2017年10月18-20日持续性重污染天气过程进行分析。结果表明：这次重污染过程连续48 h为重度或严重污染,首要颗粒物为PM_2.5,PM_2.5平均浓度为438 μg·m^-3,局地PM_2.5浓度高达1487 μg·m^-3。重污染过程分为两个阶段,每个阶段主要污染物呈双峰分布。在重污染过程中,高空环流平直,浅槽前暖平流占主导地位,地面为弱低压均压场控制。地面风速小,平均风速仅为1.5 m·s^-1,风速≤ 1.5 m·s^-1静小风频率为71%,风场辐合,有利于污染物积聚。在重污染发展的过程中,地面相对湿度（RH）增大有利于颗粒物吸湿增长和污染加剧;在重污染减弱的过程中,PM_2.5浓度减少至每阶段谷值时间比RH减小至谷值时间滞后4-5 h。在边界层内有逆温层顶高为200 m左右、逆温强度>2.0℃·（100 m）^-1的贴地逆温层,层结稳定,垂直扩散条件差。污染物主要来源于秸秆焚烧,其次来源于取暖燃煤。静稳气象条件下本地污染物积累叠加远距离较高浓度的秸秆焚烧污染物输送导致哈尔滨这次重污染过程。     

克拉玛依市PM2.5质量浓度分布及其影响因素分析

利用2015年1月至2017年12月中国环境监测总站全国城市空气质量实时发布平台中公布的克拉玛依5个监测点数据和同时期克拉玛依国家基本气象站的观测数据,分别研究了克拉玛依市4个行政区的PM_2.5浓度的时空变化特征以及气象条件对克拉玛依PM_2.5浓度变化的影响。结果表明：从月份上看,克拉玛依每年的1月、2月、12月PM_2.5浓度最高,3月、11月PM_2.5浓度较高,其中,独山子每年2月的PM_2.5浓度均最高,2016年2月独山子PM_2.5平均浓度最高,达到134 μg·m^-3,超过国家一级标准值的2.8倍,属于中度污染,从季节上看,克拉玛依四季PM_2.5浓度变化呈现波峰波谷变化趋势,表现为冬季最高,春季次之,夏季、秋季各区变化不一的特点,采暖期的PM_2.5浓度高于非采暖期的PM_2.5浓度;克拉玛依PM_2.5浓度在空间上的总体分布为：独山子区>白碱滩区>克拉玛依区>乌尔禾区;从风向、风速、气温、气压和相对湿度等气象要素与PM_2.5浓度的相关性来看,气压、相对湿度与PM_2.5浓度呈显著正相关,气温、风速、风向与PM_2.5浓度呈负相关,其中气温、风向与PM_2.5浓度呈显著负相关。     

1998-2016年中国PM_(2.5)浓度变化对气温的影响研究

为探讨“人类活动—大气污染—气温变化”的关系反应链,从宏观尺度阐明PM_(2.5)浓度变化对气温的影响,利用1951—2017年中国822个气象站点日最高气温、日最低气温和日平均气温资料,1998—2016年中国年均PM_(2.5)浓度遥感图像数据、地表太阳辐射数据,1998—2016年中国各省(区)逐年能源消耗总量、地区生产总值及夜间灯光指数数据,运用Slope趋势变化分析方法与相关性分析法,分析了中国PM_(2.5)浓度的变化趋势及其影响因素。结果表明:1998—2016年中国黄淮海区、东北区PM_(2.5)浓度上升速度最快,分别为1.42μg·m^(-3)·a^(-1)、1.44μg·m^(-3)·a^(-1),而其他地区相对变化不明显;黄淮海区PM_(2.5)浓度平均值高,地表太阳辐射降低,对该区年最高气温有明显的抑制作用,但对年平均气温和年最低气温的影响不明显。东北区PM_(2.5)浓度增长速率较高,但年平均浓度值低,该地区有着较高的水热配合度,PM_(2.5)对年最高气温的抑制作用不明显;能源消耗总量与PM_(2.5)浓度呈显著的正相关。