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51.
对流层活性卤素化学:充满机遇和挑战的研究领域 总被引:2,自引:0,他引:2
活性卤素物种(RHS)参与大气对流层中许多化学过程,影响许多重要物种的源和汇,在大气对流层化学中起着十分重要的作用,因此对流层活性卤素化学成为近年来国际大气化学研究的重要前沿研究领域。RHS在对流层的外场观测方法主要包括化学放大、大气压化学电离质谱(APCIMS)、长程差分吸收光谱(DOAS)、雾室和湿法化学分析法、光解法、碳同位素的比率法等。各种观测方法表明大气边界层中存在着不同种类的RHS,特别在海洋边界层、极地边界层和盐湖地区。RHS的浓度有较大的变化范围(10-12~10-10)。RHS可引起一些VOCs的氧化,影响HOx和NOx的反应,减少对流层O3,并对硫的氧化和汞化学有较大的影响。对流层RHS的源主要为有机卤素化合物的排放和海盐气溶胶的释放。在讨论RHS在对流层的循环转化的基础上,归纳总结出一个示意图;提出了现有的主要科学问题,进而展望了今后的研究前景。 相似文献
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NOAA RFE 2.0在西藏高原的验证 总被引:1,自引:0,他引:1
随着卫星探测技术的不断提高和资料处理方法的不断改进,出现了许多卫星遥感降水估算产品。每种产品都有优点及不足,且卫星间接式降水估算方法的精度也有限,但对地形复杂常规气象站台站稀少且分布极不均匀的大面积地区如西藏高原来说,卫星遥感不失为估算区域降水的有效方法之一。鉴于卫星遥感降水估算精度的局限性,每种产品需要利用地面观测数据来定量化降水估算误差,分析和评价这些资料的可用性。利用NOAA气候预测中心(CPC)研发的RFE 2.0降水估算产品,从西藏高原东南部到西北部不同气候区选取11个典型气象站2005—2006年6—9月的日降水量观测资料,验证了RFE 2.0降水估算产品在西藏高原的应用效果。结果表明,西藏高原的主要气候区RFE 2.0估算值与地面观测值之间的相关系数在0.45~0.86,平均为0.74;RFE 2.0估算的正确率POD (Probability Of Detection)一般大于73%,而空报率FAR(False Alarm Rate)为2%~12%;仅在喜马拉雅南麓地区估算精度相对较差。 相似文献
53.
馆陶组是天津地区开展回灌试验最早、次数最多的热储层,但在每次试验中,回灌开始几小时或几天后,回灌量就急剧衰减,多数观点认为是回灌流体堵塞影响。笔者根据试验中观测到的现象及有关数据,经过理论分析,认为在回灌初期造成回灌量衰减的主要因素并不是堵塞,而是冷锋面前移过程中与热储层作用产生的一系列阻力所致。通过对回灌衰减分析,在不考虑堵塞的情况下,砂岩储层的物性特征是制约其回灌效果的关键。结合国内外最新砂岩回灌成果,提出天津地区馆陶组回灌的储层参数条件,对持续开发利用馆陶组地热资源具有一定的意义。 相似文献
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2015年4月25日尼泊尔8.1级强烈地震前后,拉萨地磁台(以下简称“拉萨台”)地电场观测数据出现了长时间、大幅度异常变化。在对拉萨台地电场观测条件、观测系统以及观测结果进行初步讨论的基础上,利用“能量合成累加”和“MSA功率谱分析”等数据处理方法,从“时间域”和“频率域”两个方面,对该异常变化的主要特征和演化过程进行了分析。结果显示,尼泊尔8.1级地震前后,拉萨台的地电场观测数据异常变化,经历了“趋势变化-扰动变化-发震期-恢复期”等发展阶段,以及“低频变化-高频变化-平稳变化-高频变化”等演化过程。综合分析认为,拉萨台地电场观测异常变化特征和演化过程,与相关现象和机理研究结果基本吻合,能够完整反映强烈地震孕育、发生和发展全过程,是具有一定客观性、典型性和代表性的珍贵资料。 相似文献
55.
地热流体在利用过程中,可在过滤装置、管道、井管、井口、回灌井的滤水管等多个环节形成多种成分的沉积物:包括岩屑的机械沉积和地热流体中过饱和矿物的化学沉淀。本文对天津地区地热利用过程中不同部位沉积物的矿物成分分别取样,利用SEM或XRD方法进行矿物鉴定,结果表明各部位的沉积物成分不尽相同。利用多年积累的数据,对地热流体的赋存条件、多种矿物的SI值模拟及沉积原因进行了分析,研究了不同部位沉积物的来源及其形成机制。结合地热利用系统及成井工艺的综合分析,阐述了沉积物的防治措施及目前尚难避免的沉积环节。 相似文献
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在系统评估青藏高原积雪观测典型气象站历史定位坐标精度基础上,利用站点雪深资料对NOAA IMS 4 km和1 km分辨率雪冰产品在青藏高原的精度和适用性进行了验证和评估,定量分析了IMS 4 km到1 km空间分辨率提高和气象站历史定位与GPS定位坐标之间的差异对青藏高原IMS积雪监测精度的影响。结果表明:青藏高原个别气象站历史坐标与当前GPS接收机定位之间存在较大的差异,如安多气象站经度偏小0.6°,纬度偏大0.08°。IMS 4 km雪冰产品在青藏高原的总精度介于76.4%~83.2%,平均为80.1%,积雪分类精度介于35.8%~60.7%,平均为47.2%,平均误判率为17.1%,平均漏判率为45.5%,总体上呈现地面观测的积雪日数越多、平均雪深越大,其总体监测精度越低,而积雪分类精度越高的特点。IMS分辨率从4 km到1 km总体精度平均提高了2.9%,积雪分类精度平均提高了0.9%,主要是由于个别站点的精度提升较大引起的,对高原多数台站积雪监测精度的改进和提升很小。除个别台站外,目前气象站历史坐标和GPS定位坐标之间的差异,对IMS 4 km积雪监测精度验证结果没有影响。然而,今后随着卫星遥感技术的发展,更高时空分辨率的遥感积雪产品将用于积雪监测和研究,精确的地面观测站坐标信息是对这些遥感数据开展精度验证与实际应用的前提。 相似文献
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