塔克拉玛干沙漠腹地沙尘暴过程大气颗粒物浓度及影响因素分析

利用Grimm1.108、Thermo RP 1400a、TSP以及CAWS-600等仪器,对2008年4月17日至23日发生在塔克拉玛干沙漠腹地的1次强沙尘暴过程的颗粒物质量浓度进行连续观测,结合天气资料分析得出:①Grimm1.108颗粒物分析仪监测结果表明,日平均浓度出现两个峰值区,主峰值出现在20日,次峰值出现在18日,而小时平均浓度高值区主要集中4月19日至20日,21日中午存在1个峰值区,其他时段浓度相对较低。②强沙尘暴发生时的分钟观测数据表明,随着风速的逐渐增强,沙尘暴强度逐渐增强,不同粒径颗粒物浓度达到最大值,>0.23 μm颗粒物总浓度为39 496.5 μg·m-3,>20.0 μm颗粒物总浓度为5 390.7 μg·m-3,随后浓度逐渐下降。③PM10和TSP的浓度变化同样反映沙尘天气的过程和强度,沙尘暴前期大气中颗粒物浓度远低于强沙尘暴期间,随沙尘天气减弱,颗粒物浓度明显下降。④沙尘天气过程中大气颗粒物浓度变化具有以下规律：晴天<浮尘天气<浮尘、扬沙天气<沙尘暴天气。风速大小直接影响大气中颗粒物浓度,风速越大颗粒物浓度越高。气温、相对湿度和气压是影响沙尘暴强度的重要因素,也间接影响大气中颗粒物浓度的变化。     

塔克拉玛干沙漠腹地及周边地区PM10时空变化特征及影响因素分析

利用Thermo RP 1400a对塔克拉玛干沙漠腹地塔中及周边的哈密与和田进行了长达6 a多的沙尘气溶胶PM10连续观测,结合气象资料,分析了该区域沙尘气溶胶PM10的基本特征及影响因素。其结果是:①在哈密、塔中与和田,浮尘、扬沙日数呈上升趋势,沙尘暴日数变化不明显,沙尘天气出现的频率和强度是影响沙漠地区沙尘气溶胶PM10浓度的主要因素。②PM10质量浓度具有明显的区域分布特征,塔克拉玛干沙漠东缘的哈密最低,其次为沙漠南缘的和田,最高的为沙漠腹地的塔中。③每年3—9月是哈密PM10质量浓度的高值时段;塔中与和田PM10质量浓度高值时段分布在3—8月,平均浓度分别在500~1 000 μg·m-3之间变化。④哈密、塔中与和田PM10季节平均浓度变化特征,春季>夏季>秋季>冬季;PM10平均浓度最高的塔中,春季在1 000 μg·m-3左右变化,夏季在400~900 μg·m-3之间,秋冬两季浓度较低基本上在200~400 μg·m-3之间变化。⑤哈密、塔中与和田沙尘暴季节PM10浓度远高于非沙尘暴季节,沙尘暴季节浓度基本上为非沙尘暴季节浓度的两倍以上;塔中2004年和2008年沙尘暴季节平均浓度分别是非沙尘暴季节的6.2倍和3.6倍。⑥沙尘天气过程中PM10质量浓度变化具有以下规律,晴天<浮尘天气<浮尘、扬沙天气<沙尘暴天气。⑦风速大小直接影响大气中PM10浓度,风速越大浓度越高。气温、相对湿度和气压是影响沙尘暴强度的重要因素,也间接影响大气中PM10浓度的变化。     

塔克拉玛干沙漠腹地冬季大气边界层O3廓线分析

为了揭示塔克拉玛干沙漠腹地冬季大气边界层O3的浓度变化特征,利用系留气艇于2008年1月18—25日在塔中地区进行了大气边界层O3观测试验,结合相关资料,初步分析了塔中地区冬季边界层O3浓度垂直分布特征及其与温度、湿度的关系。其结果是:①塔中地区臭氧浓度集中分布在10~50 ppb之间,其中试验期间观测到O3最大浓度值56.1 ppb,最小浓度为2.6 ppb,臭氧的最大浓度基本都在40 ppb左右,日平均浓度为34.4 ppb。②大气边界层O3的浓度廓线可分为峰值型、均匀型、增长型3种,其中均匀型所占比重最大。③大气边界层O3浓度与温度、湿度密切相关,逆温及空气中水汽的增加会导致臭氧浓度降低。④大气边界层O3有明显的日变化,越贴近地面日变化越明显,其变化特征与太阳辐射有着密切关系。臭氧浓度夜晚较低,日出后开始增加,午后达到一天中的最大值;随着日落,臭氧浓度开始减小,在清晨达到最小值;臭氧浓度日最大值出现在17:00,最小值出现在08:00。     

塔克拉玛干沙漠腹地地表辐射与能量平衡

利用2013年塔克拉玛干沙漠塔中流动沙面地表辐射、土壤热通量、土壤温湿度和湍流通量观测资料,分析了沙漠腹地地表辐射和能量收支特征及闭合状况。结果表明：除潜热通量外,其余地表辐射各分量和能量平衡分量的月平均日变化结果整体均表现为标准的单峰型日循环形态,其中R_s↓与R_s↑变化同步,R_l↑、R_l↓滞后R_s↓0.5 ~ 1 h。各分量均表现出夏季高、春秋季次之、冬季低的季节波动性。干旱和极低的植被覆盖造成沙漠腹地全年潜热通量始终较为微弱,约占净辐射的2.8%,感热通量成为能量的主要消耗形式,约占净辐射的49%。偶尔的降水会刺激潜热通量突然增加。地表反照率相对较高且稳定,日变化呈早晚大、正午小的“U”型趋势,并具有明显的冬季高、夏季低的季节波动性,年均值0.28,月均值0.25~0.32。能量残差各月的日变化也均呈单峰曲线,日出后和日落前能量闭合程度最佳,并出现过闭合现象,全年夏季小,春秋季次之,冬季较大,月平均日峰值5.1~99.9 W·m^-2。土壤表层热储存是影响该地区能量平衡的重要因子之一,考虑表层土壤热存储后,地表能量闭合率达75.3%,能量闭合率夏季 > 春季 > 秋季 > 冬季,白天相比夜间有大幅提升。     

沙尘天气下输沙率的野外观测与分析

2014年7月—2014年8月借助风速仪、微梯度集沙仪,通过野外监测系统获取的试验数据,对塔中地区2014年7月—2014年8月沙尘天气过程中贴地层输沙率进行分析,得出:0～85 mm高度内,随着风速的增大,35～85 mm无论是绝对的输沙量还是相对的输沙量都减少。0～85 mm高度内,各层输沙率最大值均出现在风速为8 m·s-1左右,波动较为显著;最小值出现在6.5 m·s-1左右,波动不明显;沙尘天气中,输沙率最大值出现在5～15 mm高度,最小值出现在35～85 mm高度。扬沙天气中,风速9.2 m·s-1时,输沙率最大值在0～5 mm处。沙尘暴天气,拐点风速为7.5 m·s-1,7.5 m·s-1时,输沙率增加不显著,7.5 m·s-1时,输沙率增加显著。通过微梯度集沙仪获得的上述试验数据是风沙工程设计的一个极重要工程参数,具有重要的实践意义。     

乌鲁木齐大气混合层厚度和稳定度与大气污染的关系

利用乌鲁木齐市4座10层100 m梯度气象塔2013年6月~2014年4月气象观测资料和7个环境监测站[WTBX]AQI[WTBZ]资料,计算并分析了大气混合层厚度和稳定度特征,探讨了大气混合层厚度和稳定度与污染的关系。结果表明：乌鲁木齐市混合层厚度夏季郊区高、城区低,冬季从南郊—城区—北郊随地势降低依次降低;夏季和冬季分别在1 559～1 772 m和526～1 156 m之间。地面至2 km以上每500 m高度间隔统计混合层厚度,500～1 000 m出现频率最多;月变化为6～9月基本在500 m以上,且每个高度区间其概率均超过10%,10月～次年2月1 500 m以上区间概率明显减小;日变化为中午13:00～16:00达到最高值,下午和傍晚迅速下降。白天较大的感热输送提供充足的热力条件,这也体现出白天以不稳定层结为主,夜间则以稳定层结为主。大气稳定度分类结果,夏季郊区和城区不稳定（A～C类）所占比例差不多,冬季北郊稳定（E、F类）所占比较最大、城区最弱。[WTBX]AQI指数冬季最大,从南郊—城区—北郊依次增大,这与采暖期污染物多、南郊比北郊地势高有利于扩散输送有关。总体来看,乌鲁木齐大气混合层厚度空间分布与气象要素、大气稳定度、地形等密切相关,对AQI[WTBZ]指数分布有重要影响,这对近地层大气污染状况预报有着重要的指导意义。     

2004年春季沙尘天气对和田市空气质量的影响

利用沙尘暴监测网数据、常规气象资料以及MICAPS系统环流形势资料,对和田市2004年春季沙尘天气产生的污染进行了详细的对比分析。研究结果表明：和田市春季污染相当严重,主要以沙尘污染为主。整个春季79％时间API（环境污染指数）指数均达到500,且45％时间可吸入颗粒物PM10在TSP巾的浓度比例达50％。不同天气系统对和田市空气的污染贡献不同。从东路影响和田市的天气系统、高压底部型地面系统和浮尘天气所造成空气污染相当严重。其余天气系统和天气现象所产生的污染较小。     

古尔班通古特沙漠大气边界层参数化方案的模拟评估[1]

为准确描述我国最大的固定/半固定沙漠-古尔班通古特沙漠区域的大气边界层结构,本文利用该沙漠腹地2017年的梯度铁塔和通量观测数据,基于中尺度气象模式WRF (Weather Research and Forecast v3.7.1),分析了5种边界层参数化方案在古尔班通古特沙漠的适用性。结果表明：1）采用WRF模拟沙漠腹地近地层内的边界层特征时,2m气温的模拟存在冷偏差,5种边界层参数化方案均能较好地模拟出四个季节2m气温的日变化特征,其中非局地方案ACM2(Asymmetric Convective Model version 2)对2m气温效果最好,局地方案BL方案的模拟偏差最大;2）5种边界层参数化方案均能够模拟出10m风速的日变化特征,其中局地方案BL(Bougeault-Lacarrere)对10m风速效果最佳;3）采用WRF模拟沙漠近地层内的地表通量特征时,感热通量存在高估现象,潜热通量存在低估现象,5种边界层参数化方案均能较好地模拟出四个季节模拟时间段内地表净辐射通量的日变化特征,其中局地方案MYJ(Mellor-Yamada-Janjie)的模拟精度最高。     

新疆沙漠地区地表宽波段比辐射率遥感估算

地表比辐射率是估算地表温度以及地表长波辐射的一个重要参数,为了解决遥感影像反演地表比辐射率在裸地的精度不足问题,本文在新疆沙漠地区利用2类数据：① 傅里叶变换热红外光谱仪（FTIR）数据,在2013年、2014年秋天沿2条穿越塔克拉玛干沙漠的沙漠公路测量得到25个点的地表比辐射率数据;② 与FTIR数据同时期的MODIS温度/比辐射率数据MOD11A1、MOD11B1和反射率数据MOD09GA以及反照率数据MCD3A3,利用这2类数据为数据源,估算新疆沙漠地表比辐射率。首先,重新估算了基于MODIS宽波段比辐射率（BroadBand Emissivity, BBE）方程的系数和基于GLASS（Global L And Surface Satellite）BBE方程的系数,由此获得了GLASS BBE和MODIS BBE的修正方程。其次,将修正前后的GLASS BBE与FTIR和MODIS BBE作对比,发现其精度显著提高：① 与FTIR数据对比,修正前后的GLASS BBE方程的决定系数R²值从0.42增加到0.95,均方根误差（RMSE）和偏差（Bias）分别减少了1和3个数量级;② 与MODIS BBE方程数据对比,修正前后的GLASS BBE的R²值从0.69增加到0.91,RMSE和Bias分别减少了1和2个数量级。因此,修正后的基于GLASS和MODIS的BBE方程,极大地提高了遥感影像对裸地尤其是沙漠地区地表比辐射率的反演精度。使用修正后的GLASS BBE方程反演出新疆3个沙漠地区的BBE分布特征。结果表明,塔克拉玛干沙漠由于土地类型较为单一,其BBE值主要为0.88~0.92,而古尔班通古特沙漠以及库姆塔格沙漠受到地形、植被等的影响,BBE值稍微偏高,分别为0.89~0.95和0.89~0.94,沙漠周边稀疏植被区及其边缘地区的值范围为0.95~1.00。本文基于GLASS和MODIS的适用于新疆沙漠的BBE方程,为陆面过程的研究与模拟提供了支持。